Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 4 Nomor 1 Tahun 2022, Januari 2022, Halaman 61-72 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/
Usulan Perbaikan Kualitas Kadar SO 3 pada Semen OPC Menggunakan Metode Six Sigma di PT - ITP Tbk.

## Suggestion to Improve the Quality of SO
3 Levels in OPC Cement using the Six Sigma Method at PT - ITP Tbk.
Karina Erianto dan M. Muchtar Darmawan 
Program Studi Teknik Industri, Universitas Pancasila, Srengseng Sawah Jagakarsa Jakarta Selatan, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 26/10/2021 Direvisi: 16/12/2021 Disetujui: 23/12/2021

## Abstract
PT. ITP Tbk. is a cement company where one of its products is OPC (Ordinary Portlan Cement) . One of the problems in OPC Cement is that there are still samples for SO 3 levels that do not meet specifications.  Determination of SO 3 levels is carried out in the process  at the  Finish Mill  Machine.  This  research was  conducted in  order to  provide suggestions for quality improvement of SO 3 levels in the OPC cement. The analytical method used is the Six Sigma method. The measure stage gives the Processability Index of Finish Mill Machines of 0.42 with an out of spec percentage of 14.69%. The analysis stage concludes that the most likely cause of SO3 levels out of spec is the change in engine  parameter  settings  because  the  engine  has  been  operated  for  24  hours continuously.  The  improve  stage  proposes  to  re-schedule  the  use  of  machines accompanied by rest time.
Keywords : quality improvement, SO 3 levels, OPC cement, Six Sigma.

## Abstrak
PT. ITP Tbk. merupakan perusahaan semen dimana salah satu hasil produksinya adalah Semen OPC (Ordinary Portlan Cement) . Salah satu permasalahan di dalam Semen OPC adalah  masih  terdapatnya  sampel  untuk  Kadar  SO 3 yang  tidak  memenuhi  spesifkasi. Penetapan Kadar SO 3 dilakukan pada proses di Mesin Finish Mill . Penelitian ini dilakukan guna  memberikan  usulan  perbaikan  kualitas  Kadar  SO 3 dalam  Semen  OPC  tersebut. Metoda analisis yang digunakan adalah metoda Six Sigma. Tahap measure memberikan hasil nilai indeks kemampuan proses Mesin Finish Mill sebesar 0,42 dengan presentase out of spec sebesar 14,69%. Tahap analysis menyimpulkan bahwa faktor penyebab Kadar SO 3 out  of  spec adalah  terjadinya  perubahan  parameter setting mesin  karena  mesin telah dioperasikan selama 24 jam terus menerus.
Kata Kunci: perbaikan kualitas, kadar SO 3 , semen OPC, Si x Sigma.
 Penulis Korespondensi. Tel: - ; Handphone: +62 856 9260 6454 email : muchtar_darmawan@univpancasila.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  merupakan  salah  satu  aspek  dalam produk  yang  perlu  diperhatikan,  karena  dengan kualitas  yang  baik  maka  perusahaan  dapat mempertahankan  eksistensninya,  sehingga  dapat terus  bersaing  dengan  perusahaan  kompetitor. Salah  satu  metoda  pengendalian  kualitas  yang sudah sangat dikenal adalah Metoda Six Sigma.
Metoda  Six  Sigma  adalah  sebuah  metoda pendekatan  untuk    memperbaiki  kualitas  proses dan produk. Metoda ini sarat dengan penggunaan data dan dan analisis  dengan tujuan mengurangi jumlah  produk  yang  tidak  dapat  diterima  atau yang  tidak  memenuhi  spesifikasi.  Tahapan  atau Road Map dalam Metoda Six Sigma adalah terdiri dari: Define,  Measure,  Analyze,  Improve, dan Control yang  biasa  disingkat  dengan DMAIC (Brussee, 2004) . Pada  fase Define didefinisikan  rumusan masalah  yang  terjadi,  fase Measure melakukan pengukuran data dan  kinerja proses saat ini, fase Analyze melakukan  analisis  tentang  faktor penyebab  terjadinya  proses  atau  produk  yang tidak  memenuhi  spesifikasi,  fase Improve memberikan  usulan  perbaikan  dan  terakhir  fase Control memastikan  bahwa  hasil  pelaksanaan usulan perbaikan telah berjalan dengan baik.
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan metoda Six Sigma dalam membahas Pengendalian Kualitas yang digunakan sebagai referensi dalam penelitian ini antara lain:
a. Rimantho  dan  Mariani  membahas  tentang penerapan  Metode  Six  Sigma  didalam pengendalian  kualitas  air  baku,  dimana  air baku  ini  adalah  air  yang  sudah  diolah  yang diperlukan didalam proses produksi makanan (Rimantho dan Mariani, 2017) .
b. Muntaha  membahas  tentang  perencanaan perbaikan proses pada produk JK-6050 di PT Pamindo  Tiga  T,  metoda  yang  digunakan adalah  DMAIC  yang  merupakan  motoda pendekatan  dalam  Six  Sigma (Muntaha,
2016) .
c. Afianda dan Darmawan menggunakan Metoda Six  Sigma  untuk  menganalisis  pengendalian kualitas kondensat murni di PT Arun NGL. PT Arun  NGL  memproduksi  kondensat  murni melalui  proses  pemurnian  kondensat  tidak
murni  ( feed kondensat)  yang  merupakan cairan  fraksi-fraksi  hidrokarbon  berat  yang tercampur  di  dalam  gas  alam.  Kondensat murni  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan baku  industri  petrokimia (Garizza  dan Darmawan, 2016) .
d. Asrofi dan Darmawan menerapkan Metoda Six Sigma di Bidang Pendidikan, yakni bagaimana meningkatkan mutu hasil praktikum mahasiswa  di  Program  Studi  Manajemen Logistik  Industri  Elektronika  Politeknik  App Jakarta (Yusron dan Darmawan, 2019) .
e. Penelitian lainnya yang membahas Pengendalian  Kualitas  dengan  metoda  lain (Kartika, 2013; Muhammad, 2018; Kurniawan, 2011) .
PT.  ITP  Tbk.  merupakan  salah  satu perusahaan produksi semen terbesar yang ada di Indonesia. Bermacam-macam produk semen yang dihasilkan,  salah  satunya  adalah  semen  OPC ( Ordinary  Portland  Cement ).  Proses  produksinya memerlukan  bahan  baku  klinker  kering  yang dicampur  dengan  gipsum  dan  zat addictive lainnya.  Hasil  campuran  ini  dikirim  ke raw  mill untuk  dilakukan  penggilingan,  dan  selanjutnya hasil  penggilingan  dikirim  ke silo  mill untuk dilakukan  homogenisasi.  Hasil  homogenisasi kemudian dimasukkan ke suspension heater untuk dilakukan  proses  kalsinasi.  Proses  berikutnya bahan  semen  ini  dimasukkan  ke clinker  silo sehingga  menjadi  produk  setengah  jadi  dan terakhir  dimasukkan  kedalam finish  mill dengan ditambahkan gypsum sehingga keluar produk jadi. Semen  OPC  merupakan  semen  yang  biasa digunakan  oleh  konsumen  untuk  pembangunan skala  besar,  misalnya  jalan  raya,  gedung bertingkat, dan lain-lain.  Semen OPC ini bisa juga disebut  dengan  semen  Tipe  I,  dimana  semen  ini sangat  cocok  untuk  pembangunan  skala  proyek. Salah  satu  kandungan  dalam  Semen  OPC  adalah kadar  SO 3 ,  yang  berperan  penting  dalam kecepatan pengerasan semen.
Kadar  SO 3 semen  OPC  ini  diolah  dan  dijaga pada waktu proses di Mesin Finish Mill ( Gambar 1 ), dimana dalam periode 6 bulan terakhir yakni dari bulan  Oktober  2020  sampai  dengan  bulan  Maret 2021 jumlah sampel Kadar SO 3 yang diperiksa dari tiga Mesin Finish Mill adalah 926 dari Mesin A, 352
dari  B  dan  nol  dari  C  karena  tidak  berproduksi. Dari  sekian  sampel  yang  diperiksa  ini  ternyata masih  ada  sebagaian  yang  tidak  memenuhi spesifikasi sehingga diperlukan rework produksi.
Gambar 1. Mesin finish mill
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membahas bagaimana memperbaiki kualitas kadar SO 3 dalam Semen  OPC  hasil  produksi  PT  ITP  tersebut.  Data sampel  diambil  dari  Mesin  Finish  Mill  A  karena yang  paling  banyak  memproduksi.  Seperti penelitian  yang  telah  disebutkan  sebelumnya metoda  pendekatan  analisis  yang  digunakan adalah  Metoda  Six  Sigma  yang  meliputi  lima langkah yakni: Define, Measure, Analyze, Improve dan Control.  Fase  Control tidak  dibahas  dalam penelitian  ini,  karena  fase  control  dilakukan setelah implentasi perbaikan . Perbedaan dengan penelitian  yang  telah  disebut  sebelumnya  hanya terletak  pada  jenis  industri  dimana  penelitian dilakukan.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  Industri Kimia,  sedangkan  penelitian  yang  disebut sebelumnya  menerapkan  metoda  Six  Sigma  di Industri  Makanan (Rimantho  dan  Mariani,  2017) , Industri  Manufaktur (Muntaha,  2016) ,  Industri Migas (Garizza dan Darmawan, 2016) dan bidang Jasa Pendidikan (Yusron dan Darmawan, 2019) .

## 2. METODOLOGI
Sesuai  dengan  metode  Six  Sigma  maka dagram alir metode penelitian secara garis besar dapat dilihat pada Gambar 2 . Selanjutnya secara rinci  diagram  alir  metode  penelitian  tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## 2.1.  Pengumpulan Data Penelitian
Jenis  data  yang  dikumpulkan  dalam penelitian  ini  terdiri  dari  data  primer  dan sekunder.
a. Data Primer Data  yang  dikumpulkan  berdasarkan wawancara dan pengujian sampel Kadar SO 3
Semen
OPC dilaboratorium. Data wawancara antara lain terkait dengan data faktor  yang  mungkin  menjadi  penyebab produk tidak memenuhi spesifikasi.
b. Data Sekunder
Data  sekunder  didapat  dari  dokumen perusahaan  dan  strudi  literatur  yang berkaitan dengan penenlitian yang dilakukan.  Data  yang  dikumpulkan  berupa data umum perusahaan, jam kerja dan jam operasional  mesin finish  mill ,  proses produksi  semen  OPC  dan  data  spesifikasi Kadar SO 3 dalam Semen OPC.
2.2. Tahap Pengolahan dan Analisis Data a. Define Pada tahapan ini dilakukan pendefinisian masalah  terkait  dengan  proses  produksi Semen  OPC  pada  Mesin  Finish  Mill  di  PT ITP Tbk dalam menghasilkan Kadar SO 3 .
Mulai Studi Pendahuluan (Define) Pengumpulan Data Measure Analyze Stop Improve
(2) (3) (8) (9) (10) )
b. Measure
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengukuran data  dan  tingkat  kinerja  proses  produksi Semen  OPC  saat  ini  dengan  tahapan sebagai berikut:
(1) Uji  Normalitas  data  menggunakan Chi-Square dengan rumus (Supranto, 2000) :
X 2 = ∑ (fo-fe) 2 fe (1)
Keterangan: X 2 = Nilai dari Chi-Square Fo = Frekuensi Observasi Fe = Frekuensi Ekspektasi (Harapan) (2) Pembuatan Peta control menggunakan peta control R dan 𝑋̅ ,
dengan rumus (Mitra, 2016) :
X ̿ = ∑ X ̅ g
Rumus (2) merupakan rumus untuk membuat garis sentral peta kontrol X ̅ sedangkan  untuk  menentukan garis  sentral  peta  kontrol  R digunakan  Rumus  (3)  sebagai berikut:
R ̅ = ∑ R g
Selanjutnya  untuk  Batas  Kontrol digunakan rumus sebagai berikut:
Batas Kontrol Peta 𝑋̅
UCL X ̅ = X ̿ + A 2 𝑅̅ (4)
LCL X ̅ = X ̿ - A 2 𝑅̅ (5)
Batas Peta Kontrol R
UCLR = D 4 𝑅̅ (6)
LCLR = D 3 𝑅̅ (7)
Keterangan: UCL X ̅ = Batas Kontrol Atas Peta
𝑋̅
LCL X ̅ = Batas Kontrol Bawah
Peta 𝑋̅
X ̿ = Garis Sentral Peta
Kontrol
UCLR  = BKA Peta Kontrol R
LCLR  = BKB Peta Kontrol R R ̅ = Garis Sentral Peta Kontrol g = Banyaknya sub-grup
sampel
A2, D3, D4 = Konstanta (Tabel
Peta Kontrol)
(3) Perhitungan  indeks  kemampuan proses, dengan rumus (Mitra, 2016) :
C P U= BSA-μ 3σ C P L= μ-BSB 3σ
C pk = Min {CpU;CpL}
Keterangan: CpU   = Indeks Kemampuan Proses Atas CpL   = Indeks Kemampuan Proses Bawah BSA   = Batas Spesifikasi Atas BSB   = Batas Spesifikasi Bawah C pk = Indeks Kemampuan Proses σ       = Simpangan Baku Proses
Harga  µ  dan  σ  dihitung  dengan rumus  sebagai  berikut (Mitra, 2008) : µ = X ̿ (11) σ = 𝑅̅ /d 2 (12)
dengan  d 2 adalah  konstanta  yang ada di dalam Tabel Peta Kontrol
(4) Perhitungan presentase produk out of spec. Dengan
menggunakan teori
distribusi  normal  dihitung  jumlah persentase  produk out  of  spec sebagai berikut:
P( Out of Spec )=P(X<BSB)+P(X>BSA)   (13)
Rumus transformasi dari distribusi normal (X) ke distribusi normal standar (Z): Z=(X- µ)/σ (14) c. Analyze Tahapan
analisis digunakan untuk
mengetahui dan menganalisis akar penyebab dari adanya produk yang masih mengalami out of spec. Peralatan analisis yang digunakan pada tahap ini adalah sebagai berikut :
(1) Fishbone Diagram
Biasanya  disebut  juga  dengan  diagram tulang ikan yang merupakan diagram untuk mengananlisis  dan  menetapkan  faktor potensial  yang  menyebabkan  terjadinya produk out  of  spec. Faktor  potensial  ini terdiri dari: Faktor Man, yakni sumber daya manusia yang terlibat. Machine merupakan keselurahan alat yang digunakan, Materials merupakan  bahan-bahan  baik  dari  mentah atau setengah jadi, Method yang menjelaskan tentang prosedur dan persyaratan yang digunakan, Measurements menjelaskan hasil pengukuran dan Environment menjelaskan  tentang  kondisi lingkungan. Diagram ini disebut tulang ikan dikarenakan  bentuknya  yang  menyerupai tulang ikan (Brussee, 2004) .
(2) Cause Failure Mode and Effect (CFME) CFME ini merupakan lanjutan dari diagram fishbone dimana  dimana  faktor  potensial dari diagram fishbone diuraikan lebih lanjut guna  mencari  akar  penyebab  ( root  cause ) permasalahan.  Metoda  yang  digunakan didalam  mencari  akar  penyebab  masalah adalah  metoda brainstorming bersama personil ahli terkait, yakni personil ahli dari Divisi QARD  (Quality  Assurance  and Research  Development) dan  dari  Divisi Produksi.
(3) Failure Mode Effect Ananlysis (FMEA) FMEA digunakan untuk menganalisis sejauh mana  dampak  yang  ditimbulkan  akaibat adanya kegagalan atau produk out of spec (Severity), seberapa  sering  kegagalan tersebut terjadi (Occurance) dan seberapa jauh  tingkat  kesulitan  untuk  mengetahui terjadinya kegagalan tersebut (Detection) .
Ketiga faktor ini diberi nilai dan kemudian dikalikan  untuk  menghasilkan  sebuah besaran  yang  disebut  dengan Risk  Priority Number atau RPN.
RPN = SxOxD                (15)
Penanganan  permasalahan  diprioritaskan sesuai urutan besar kecilnya nilai RPN. Nilai RPN  yang  lebih  besar  mendapat  priotitas pertama untuk diselesaikan.
Tabel  rating Severity,  Occurance dan Detection disajikan  pada Tabel  1 , Tabel  2 ,  dan Tabel  3 (Firdaus  dan  Widianti,  2015) .  Seperti halnya pada CFME, metoda yang digunakan pada FMEA ini juga metoda brainstorming.
Tabel 1. Klasifikasi rating severity Deskripsi Nilai Rating • Kegagalan tidak memberikan efek 1 • Kegagalan    memberikan  efek minoritas pelanggan (<25%) 2 • Kegagalan    memberikan  efek minoritas pelanggan (50%) 3
• Kegagalan memberikan efek minoritas pelanggan (>75%) 4 • Kegagalan  dapat  memberikan efek  penurunan fungsi sampingan system 5 • Kegagalan  dapat  memberikan efek  hilangnya fungsi sampingan system 6 • Kegagalan  dapat  memberikan efek  penurunan fungsi sampingan sistem utama 7 • Kegagalan  dapat  memberikan efek  hilangnya fungsi sampingan sistem utama 8 • Kegagalan  dapat  membahayakan sistem dengan terdapatnya peringatan terlebih dahulu 9 • Kegagalan  dapat  membahayakan sistem tanpa terdapat peringatan terlebih dahulu
10
Tabel 2. Klasifikasi rating occuance Deskripsi Nilai Rating • Hampir tidak ada kegagalan 1 - 2 • Sangat kecil terjadi kegagalan
3 - 4 • Jarang terjadi kegagalan 5 - 6 • Kegagalan yang berulang 7 - 8 • Sering terjadi kegagalan 9 - 10 Tabel 3. Klasifikasi rating detection
Deskripsi Nilai Rating • Selalu dapat mendeteksi kegagalan 1 • Kemungkinan  yang  sangat  tinggi untuk dapat mendeteksi kegagalan 2 • Kemungkinan  yang  tinggi  untuk dapat mendeteksi kegagalan 3
• Kemungkinan moderately  high untuk dapat mendeteksi kegagalan 4
• Kemungkinan moderate untuk dapat mendeteksi  kegagalan 5 • Kemungkinan rendah untuk dapat mendeteksi kegagalan 6 • Kemungkinan sangat rendah untuk dapat mendeteksi kegagalan 7
• Kemungkinan remote untuk dapat mendeteksi kegagalan
8
• Kemungkinan very remote untuk dapat mendeteksi kegagalan 9 • Pengecekan  akan  selalu  tidak mampu  mendeteksi kegagalan 10
d. Improve
Dalam tahapan ini dilakukan rencana usulan perbaikan  kualitas  dengan  menggunakan  format Tabel 5W+1H sebagai berikut (Muhammad, 2017) :
(1) What menanyakan  apa  yang  menjadi penyebab cacat produk.
(2) Why menanyakan  bagaimana  hal  tersebut dapat terjadi
(3) Where menanyakan dimana tempat permasalahan  dan  rencana  tindakan perbaikan akan dilaksanakan
(4) When menanyakan  kapan  perbaikan  akan
dilakukan.
(5) Who menanyakan siapa penanggung jawab dari aktivitas perbaikan tersebut.
(6) How menanyakan  bagaimana  pelaksanaan tindakan aktivitas perbaikan tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Pengumpulan Data
3.1.1. Data Sampel Kadar SO 3 Semen OPC Data  berikut  merupakan  data  sampel  kadar SO 3 pada  bulan  Maret  2021  yang  berjumlah sebanyak 140 sampel yang diperoleh dari PT. ITP Tbk. yang disajikan dalam bentuk Tabel 4 .
Tabel 4. Sampel kadar SO 3 semen OPC (dalam %)
No. Kadar SO 3 No. Kadar SO 3 No. Kadar SO 3 1 2,04 47 2,17 94 2,13 2 2,19 48 2,38 95 2,14 3 2,08 49 2,41 96 2,13 ... ... ... ... ... ... 46 2,02 93 2,01 140 2,07

## 3.1.2. Data Spesifikasi Kadar SO 3
Batas Spesifikasi Bawah = BSB = 2% sedangkan untuk Batas Spesifikasi Atas = BSA = 2,40%

## 3.2. Pengolahan dan Analisis Data
3.2.1. Define Seperti telah diuraikan sebelumnya, permasalahan yang terjadi dalam produksi Semen OPC  di  PT    ITP  Tbk.  adalah  masih  terdapatnya hasil  sampel  pemeriksaan  kadar  SO3  yang mengalami Out of Spec.

## 3.2.2. Measure
a. Uji Kenormalan Data
Data  pada Tabel  4 diolah  menjadi  bentuk Distribusi  Frekwensi,  dihitung  frekwensi  masing- masing  kelas  baik  untuk  frekwensi  menurut obervasi  maupun  frekwensi  teoritik  sesuai distribusi  normal.  Hasilnya  seperti  ditunjukkan pada Tabel 5 .
Dengan  menggunakan  Rumus  (1)  maka diperoleh nilai uji Chi Square:
X 2 = Nilai Uji Chi-Square = 11,62
Dengan  menggunakan  tingkat  keyakinan sebesar  95%  atau  α  =  5%  dan  derajat  kebebasan sebesar: 9-2-1 = 6 maka diperoleh nilai:
Chi-Square Tabel = X 2 0.05;6 = 12,59
Tabel 5. Distribusi Frekwensi Kadar SO 3 Kelas Frekuensi Pengamatan (FO) Frekuensi Harapan (FE) 1,815 – 1,885 3 3,19 1,885 – 1,955 8 9.66 1,955 – 2,025 25 23,24 2,025 – 2,095 37 35,59 2,095 – 2,165 33 34,87 2,165 – 2,235 27 21,71 2,235 – 2,305 3 8,97 2,305 – 2,375 2 2,32 2,375 – 2,445 2 0,43
Nilai  Uji  Chi-Square  <  Nilai  Chi-Square  Tabel, maka  data  Kadar  SO3  dari  Semen  OPC  dapat disimpulkan berdistribusi normal.
b. Peta Kontrol R dan X
̅
Langkah selanjutnya menyusun peta kontrol R dan X ̅. Data pada Tabel 4 sebanyak 140 disusun dalam  bentuk  Sub-Grup  dengan  setiap  Sub-Grub nya berisi 5 data, sehingga jumlah Su-Grup yang dihasilkan adalah sebanyak 28 Sub-Grup. Dengan menggunakan Rumus (2) sampai dengan Rumus (7) disusun Peta Kontrol R dan 𝑋̅. Dengan asumsi ada sebab  khusus,  Sub-Grup  yang out  of  control dihilangkan  dan  kemudian  dilakukan  revisi  peta kontrol sehingga semua data sub-grup in control.
Peta  kontrol  yang  dihasilkan  adalah  sebagai berikut:
Peta Kontrol R:
Garis Sentral = 𝑅̅ = CL =  0.15 Batas Kontrol Atas = BKA  =  0.38 Batas Kontrol Bawah  = BKB  =  0
Peta Kontrol 𝑿 ̅
Garis Sentral = 𝑋̿ = CL   =  2.08
Batas Kontrol Atas = BKA  =  2.18
Batas Kontrol Bawah  = BKB  =  0
Grafik  Peta  Kontrol  R  dan 𝑋̅ dapat  dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4 .
Gambar 3. Peta kontrol R dengan revisi
Gambar 4. Peta kontrol x ̅ dengan revisi
c. Indeks Kemampuan Proses Dari Peta Kontrol diperoleh:
µ = X ̿ = 2.08
σ = 𝑅̅ /d 2 = 0.15/2.326 = 0.064, selanjutnya:
C P U = (2.4 – 2.08)/[3(0.064)] = 1.67
C P L = (2.08 – 2)/[3(0.064)] = 0.42
C PK = Minimum (1.67 ; 0.42) = 0.42
Nilai C PK < 1 menunjukkan bahwa kemampuan proses  produksi  Semen  OPC  dalam  menghasikan Kadar  SO 3 adalah  belum  sepenuhnya capable. Berdasarkan  nilai  C P U  dan  C P L  yang  diperoleh dapat  disimpulkan  bahwa  proses  telah  bergeser kearah  bawah  dari  target  yang  seharusnya dicapai.  Nilai  target  yang  seharusnya  dicapai adalah 2.2% yakni nilai tengah antara BSB=2%  dan
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Peta Kontrol R Garis Sentral UCL LCL R 1.8 1.9 2 2.1 2.2 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Peta Kontrol Xbar Garis Sentral UCL LCL
X
BSA = 2.4%. Nilai rataan proses yang terjadi saat ini adalah 2.08 %.
d. Perhitungan Persentase Produk Out of Spec
P(Out of Spec) = P(X < BSB) + P(X > BSA)
= P(X < 2) + P(X > 2.40)
Z1 = (2 – 2.08)/0.064 = - 1.25
Z2 = (2.40 – 2.08)/0.064 = 5 P(Out of Spec) = P(Z < -1.25) + P(Z > 5)
=0.1469+0 (Dari Tabel Normal)
= 0.1469 = 14.69%
3.2.3. Analyze
Pada  tahap  analisis  ini  diagram fishbone digunakan  untuk  mencari  penyebab  potensial kadar  SO 3 out  of  spec,  CFME digunakan  untuk mencari akar dari penyebab potensial yang sudah didefinisikan  diagram fishbone ,  dan FMEA digunakan  untuk    menentukan ranking dari
pemecahan masalah yang ada melalui perhitungan nilai RPN. Baik  diagram fishbone, CFME maupun FMEA, semua  diperoleh  berdasarkan  hasil brainstorming dengan ahli terkait.
a. Diagram Fishbone Berdasarkan Gambar  5 ,  faktor  potensial penyebab Kadar SO3 Semen OPC mengalami Out of Spec :
(1) Faktor Manusia: Saat melakukan produksi dan pengecekan operator masih ada yang kurang fokus.
(2) Faktor Mesin: Terjadinya pergeseran setting parameter proses dari yang seharusnya.
(3) Metode: Proses pengecekan sampel berikutnya terkontaminasi oleh sisa pengecekan sampel sebelumnya
(4) Material:  Material  dari  supplier  selalu memiliki  komposisi  kadar  yang  berbeda- beda.
(5) Lingkungan: Kurang nyaman baik dalam suhu maupun kebersihan udara.
Gambar 5. Diagram Fishbone
b. Cause Failure Mode Effects (CFME)
Berdasarkan  diagram  CFME  pada Gambar  6 . dapat disimpulkan akar penyebab keadaan out of spec kadar  SO 3 semen  OPC  pada  proses  di  mesin finish mill adalah sebagai berikut:
(1) Mesin  memproduksi  jenis  produk  yang berbeda-beda.
(2) Mesin memproduksi produk selama 24 jam penuh.
(3) Tidak dibersihkannya alat sebelum  dipakai untuk memeriksa sampel berikutnya.
(4) Perbedaan lokasi penambangan dan
kandungan kadar dari supplier .
(5) Produksi  semen  yang  berdebu  dan kurangnya penyaring udara.
c. Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) Tabel  FMEA  disajikan  pada Tabel  6 ,  yang terdiri  dari  5  failure  mode,  yaitu;  operator kurangn  fokus,  pergeseran  setting  mesin  selama proses  produksi,  kontaminasi  alat  pengujian sampel  ,  kadar  tidak  konsisten  dan  lingkungan kurang  nyaman  serta  1  effect  analysis,  yaitu: Kadar SO 3 Semen OPC mengalami Out of Spec .
Method
Machine Man Environment Material Kontaminasi alat pengujian sampel oleh sampel sebelumnya Pergeseran setting mesin selama proses produksi Kurangnya fokus dalam mengoperasikan alat Kadar tidak konsisten Lingkungan kurang nyaman Kadar SO 3 semen OPC mesin finish mill A
Gambar 6. CFME
Tabel 6. FMEA
No Failure Mode Failure Effect Potential Causes S O D RPN Ranking 1 Operator Kurangn Fokus
Kadar SO 3 Semen OPC mengalami
Out of Spec Satu mesin memproduksi produk yang berbeda-beda 8 6 4 192 2 2 Pergeseran setting mesin selama proses produksi Mesin dioperasikan selama 24 jam penuh 8 6 6 288 1 3 kontaminasi alat pengujian sampel Alat pengujian tidak dibersihkan 8 4 4 128 3
4 Kadar Tidak Konsisten Perbedaan lokasi penambangan 8 4 4 128 3 5 Lingkungan Kurang nyaman Produksi semen berdebu 8 4 4 128 3 3.2.4. Improve Tabel 7 menampilkan rancangan perbaikan kualitas kadar SO3 semen OPC mesin finish mill
yang  merupakan  solusi  dari  permasalahan  yang ada  di  PT.  ITP  Tbk.  terutama  permasalahan pergeseran setting mesin selama proses produksi.
Alat penguji tidak dibersihkan sebeum menguji sampel berikutnya Kontaminasi alat penguji sampel oleh sampel sebelumnya Mesin dioperasikan selama 24 jam penuh Pergeseran setting mesin selama proses produksi Satu mesin memproduksi jenis produk yang berbeda-beda Kurangnya fokus dalam mengopersikan alat Lingkungan kurang nyaman Produksi semen berdebu dan kurangnya penyaring udara Perbedaan lokasi penambangan dan kandungan kadar dari supplier Kadar tidak konsisten Out of spec kadar
SO3 semen OPC
mesin finish mill A
Tabel 7. Rancangan perbaikan kualitas kadar SO 3 semen OPC mesin finish mill PT. ITP Tbk No Potensi Kegagalan Dampak What How Why Where Who When Penyebab Kegagalan (Potensial) Tindakan Peningkatan Alasan Tindakan Peningkatan Lokasi Perbaikan Untuk Peningkatan Pelaksana Urutan Peringkat 1 Operator Kurang Fokus dalam mengoperasikan alat Kadar SO 3 semen OPC mengalami
Out of Spec. Satu mesin memproduk si jenis produk yang berbeda- beda Dijadwalkan 1 periode waktu untuk pemakaian mesin finish mill dalam mem- produksi jenis semen Agar kekeliruan dari operator untuk men- setting mesin dapat dihindari Departemen Produksi Manager Produksi Ke-2 2 Pergeseran setting mesin selama proses produksi Mesin dioperasika n selama 24 jam penuh Penyusunan jawal ulang Mesin, dilakukan pengecekan dan istirahat setiap periode waktu Agar mesin sempat beristirahat dan pergeseran setting mesin dapat dihindari Departemen Produksi dan Mintenance Manager Produksi dan Maintenance Ke-1 3 Kontaminasi alat pengujian sampel oleh sampel sebelumnya Alat pengujian tidak dibersihkan sebelum menguji sampel berikutnya Setiap pengujian sampel berikutnya alat pengujian dibersihkan terlebih dahulu Agar saat pengujian sampel berikutnya tidak terjadi kontaminasi oleh sampel sebelumnya Departemen Quality Control Manager Quality Control Ke-3 4 Kadar Tidak Konsisten Perbedaan lokasi penambang an dan kandungan kadar dari supllier Setelah melakukan pengukuran dibuat lagi perhitungan percampuran. dan perketat standar penerimaan kadar Agar ketika komposisi antara penambang- an dan bahan supplier ketika digabung-kan perbedaan dapat diperkecil Departemen Produksi dan Quality Control Manager Produksi dan Quality Control Ke-3 5 Lingkungan Kurang nyaman Produksi semen berdebu. dan kurangnya penyaring udara Tambahkan penyaring udara dekat dengan mesin produksi Agar ketika mesin melakukan proses produksi. maka debu yang dihasilkan langsung dapat disaring Departemen Produksi Manager Produksi Ke-3

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang didapat setelah melakukan penelitian  ini  adalah  indeks  kemampuan  proses Mesin  Finish  Mill  dalam  menghasilkan  Kadar  SO 3 adalah sebesar 0.42 dengan CpU sebesar 1.67 dan CpL  sebesar  0.42.  Presentase out  of  spec Kadar SO 3 sebesar 14.69%.
Berdasarkan  nilai  CpU  dan  CpL  yang diperoleh maka masalah proses yang terjadi pada Mesin Finish  Mill adalah  masalah  nilai  rataan, bukan  masalah  variasi,  yakni  nilai  rataan  proses bergeser kearah bawah sehingga Nilai CpL rendah dan menghasilkan produk yang out of spec.
Faktor  yang  paling  mungkin  menyebabkan terjadinya  produk  out  of  spec  adalah    adanya pergeseran nilai parameter setting mesin karena mesin  telah  dioperasikan  selam  24  jam  secara terus  menerus.  Faktor  lainnya  adalah:  Operator menjadi  kurang  fokus  karena  satu  mesin menangani  produk  yang  berbeda-beda,    alat pengujian yang terkontaminasi sampel sebelumnya  tidak  dibersihkan  pada  waktu memeriksa sampel selanjutnya, kandungan kadar material  yang  tidak  homogen  dan  situasi lingkungan  pabrik  yang  masih  berdebu  karena kurangnya alat penyaring udara.
Usulan  perbaikan  prioritas  utama  adalah dilakukan penyusunan penjadwalan ulang pengoperasian pemakaian Mesin Finish Mill A, B, dan  C  agar  pemakaian  seimbang  yang  disertai dengan waktu istirahat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar,  H.  dan  Asiah,  2018. Statistika  Pengendalian Mutu  Internal  Mendukung  Penerapan  ISO/IEC 17025:2017, Bogor  :  PT  Penerbit  IPB  Press. [Cetak]. Brussee, W., 2004, Statistics for Six Sigma Made Easy ,
New York: McGraw-Hill. [Cetak].
Firdaus,  H.  dan  Widianti,  T.,  2015.  Failure  mode  and effect  analysis  (FMEA)  sebagai  Tindakan Pencegahan  pada  Kegagalan  Pengujian. 10 th
Annual Meeting on Testing and Quality . hal. 131- 147.
Garizza  A.  dan  M.  Darmawan,  2016.  Analisis Pengendalian  Kualitas  Kondensat  Murni  Dengan Metoda Six Sigma Di PT Arun NGL. Jurnal Teknik ,
29(3), hal. 140-149.
Kartika, H., 2013. Analisis Pengendalian Kualitas Produk CPE  Film  dengan  Metode Statistical Process Control pada  PT.  MSI. Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri , 1 (1), hal. 50-58.
Kurniawan,  T.,  2011. Aplikasi  Teori  Pengendalian Kualitas  Proses  Produksi  pada  Pengemasan  Gula Tebu  di  PT.  Industri  Gula  Nusantara  Cepiring- Kendal, Doctoral Dissertation , Universitas Negeri Semarang. [Cetak]. Mitra,  A.  2016, Fundamental  of  Quality  Control  and Improvement ,  Inc.  3 th Edition,  New  Jersey:  John Wiley and Sons. [Cetak].
Muhammad,  R.,  2018.  Analisis  Pengendalian  Kualitas Dan  Usulan  Perbaikan  Pada  Unit  Sigaret  Kretek Mesin  (SKM)(Studi  Kasus  Pada  PT.  Djitoe Indonesian  Tobacco  Coy  Solo) Undergraduate Thesis , Program Studi Teknik Industri, Universitas Islam Indonesia. [Cetak].
Mumtaha,  A.A.,  2016.  Perencanaan  Perbaikan  Proses Pada  Produk  JK-6050  Dengan  Menggunakan Metode  DMAIC  (Define,  Measure,  Analize, Improve, Control), Doctoral Dissertation , Universitas Mercu Buana.[Cetak].
Rimantho,  D.  dan  Mariani,  D.M.,  2017.  Penerapan metode  six sigma  pada  pengendalian  kualitas  air baku  pada  produksi  makanan. Jurnal  Ilmiah Teknik Industri , 16(1), hal. 1-12.
Supranto,  J.    2000, Statistik  Teori  dan  Aplikasi , Jakarta: Erlangga. [Cetak].
Yusron A. dan Darmawan, M., 2019. Peningkatan Mutu Hasil  Praktikum  Mahasiswa  Di  Program  Studi Manajemen Logistik Industri Elektronika Politeknik App  Jakarta  Dengan  Metode  Six  Sigma, Skripsi . Program  Studi  Teknik  Industri,  Universitas Pancasila. [Cetak].