## Jurnal Sistem Teknik Industri, Vol 18. No. 2, Juli 2016
Aplikasi Response Surface Methodology (RSM) Untuk Mempersingkat Waktu Pengeringan Sheet di Pabrik Pengolahan Sheet PTPN III Kebun Sarang Giting
Erinsyah Maulia Rangkuti 1 , A. Rahim Matondang 2 , Nazaruddin 3
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara Jl. Almamater Kampus USU, Medan 20155 Email: erinsyahmaulia@gmail.com
Abstrak. Karet  adalah  kebutuhan  vital  bagi  kehidupan  manusia,  terkait  dengan  mobilitas manusia  dan  barang  yang  terbuat  dari  karet.  Kebutuhan  karet  alam  maupun  sintetik  terus meningkat sejalan dengan meningkatnya standar hidup manusia. Karet jenis RSS (Ribbed Smoke Sheet)  merupakan  produk  unggulan  PT  Perkebunan  Nusantara  III.  Proses  pengolahan  lateks menjadi  sheet  melalui  4  stasiun  kerja  yaitu  :  penggumpalan,  penggilingan,  pengeringan  dan sortasi.  Tiap  stasiun  kerja  memiliki  kapasitas  tertentu.  Kapasitas  stasiun  pengeringan  12.000 Kg/hari  merupakan  kapasitas  terkecil  yang  menjadi  dasar  penentuan  kapasitas.  Sedangkan bahan  baku  yang  diterima  berkisar  antara  12.000-14.000  Kg/hari.  Oleh  karena  itu  pada  saat kapasitas  kamar  asap  maksimal,  banyak  bahan  setengah  jadi  yang  harus  menunggu  proses pengeringan. Peristiwa ini dikhawatirkan akan menyebabkan rusaknya mutu produk. Kapasitas kamar asap dipengaruhi oleh waktu pengeringan. Waktu pengeringan saat ini mencapai 120 jam persiklus.  Untuk  mendapatkan  kapasitas  yang  lebih  besar  dapat  dilakukan  dengan mempersingkat  siklus  produk  salah  satunya  dengan  mempersingkat  waktu  pengeringan. Berdasarkan  uraian  diatas  permasalahan  yang  dibahas  adalah  bagaimana  mempersingkat waktu  pengeringan  sheet  dikamar  asap,  sehingga  kapasitas  olah  pabrik  dapat  meningkat. Faktor-faktor  pada  proses  pengolahan  sheet  yang  berpengaruh  terhadap  pencapaian  hasil antara lain jumlah bahan kimia, waktu tunggu, dan persentase DRC pengenceran. Faktor yang merespon perlakuan adalah    produk reject. Mengoptimalkan interaksi  antar faktor pengolahan dengan  mengaplikasikan  respon  surface  methodology  (RSM).    Dari  hasil  rancangan  proses pengolahan  sheet  diperoleh kapasitas olah  meningkat dari  maksimal  12.000 Kg kering  perhari menjadi  13.458  Kg  kering  perhari.  Perlakuan  tersebut  dilakukan  dengan  memperkecil  ukuran ketabalan lembaran menjadi 3,1 mm namun meningkatkan persentase produk reject dari 0,2 % menjadi 0,43`%.
Kata Kunci: Ribbed Smoke Sheet, kapasitas pabrik, Response Surface Methodology (RSM)
Abstract. Rubber  is  vitallity  needed  for  our  activities  which  are  related  to  human  and  goods mobility that need components made of rubber. The need for rubber or synthetic is  increasing, along  with  the  increase  in  human  life.  RSS  (Ribbed  Smoke  Sheet)  rubber  type  is  the  high rangking  product  of PT Perkebunan Nusantara III.  The processing  of latex to  sheet  is through four  work stations: gathering, milling,  drying, and sorting. Each of work station  has certainly mill  capacity.  Drying  capacity  of  12.000  Kg/day  is  the  smallest  capacity  which  becomes  the basis  for  determining  the  capacity,  while  raw  material  received  is  between  12.000  and  13,000 Kg/day.  Therefore,  when  the  capacity  of  smoke  room  has  been  maximal,  a  lot  of  half-finished materials have to wait for drying process. This condition migh make the product quality bad. The capacity of smoke room is influenced by drying time. The drying time now is 120 hours per cycle. To  get  more  capacity  can  be  done  by  shortening  drying  time.  The  research  problem  is  how  to shorten  sheet  drying  time  in  smoke  room  so  that  the  mill  capacity  can  increase.  Some  factors which  influence  production  achievement  are  the  measurement  of  chemical  materials,  waiting time, and percentage of retailing DRC (Dryied Rubber Contain). The factor which responds to treatment  is the percentage of  reject  product  by optimizing  interaction between processing  and implementation  of  RSM.  The  outcome  of  sheet  processing  that  processing  capacity  increases from maximally 12.000 kg/day dry to 13.458 kg/day dry. This treatment is done by lessening the thickness to 3,1 mm, but increase the percentage of reject product form 0,2 to 0,43. Keywords: Ribbed Smoke Sheet, Mill Capacity, Response Surface Methodology (RSM)
1 Mahasiswa Sekolah Pascasarjana Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara
2 Dosen Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara
3 Dosen Departemen Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Sumatera Utara

## 1. PENDAHULUAN
Karet  adalah  kebutuhan  yang  vital  bagi  kehidupan manusia  sehari  –  hari,  hal  ini  terkait  dengan  mobilitas manusia  dan  barang  yang  memerlukan  komponen  yang terbuat dari karet. Kebutuhan karet alam maupun sintetik terus  meningkat  sejalan  dengan  meningkatnya  standar hidup  manusia.  Kebutuhan  karet  sintetik  relatif  lebih mudah  dipenuhi  karena  sumber  bahan  baku  relatif tersedia  walaupun  harganya  mahal,  akan  tetapi  karet alam  tetap  menjadi  pilihan  sebagai  bahan  baku  industri yang  berbahan  baku  karet.  Karet  jenis  RSS  ( Ribbed Smoke  Sheet )  merupakan  produk  unggulan  yang  alami dari  PT  Perkebunan  Nusantara  III.  Produk  karet  alam sangat  baik  digunakan  sebagai  bahan  baku  terutama untuk bermacam-macam industri karet, sehingga permintaan  jenis  RSS  ini  semakin  meningkat  dari  tahun ke tahun (Palupi N.P, 2008).
Proses  pengeringan  RSS  (ketebalan  lembaran  ±  4 mm)  membutuhkan  waktu  selama  5  hari  (Purba  L.P, 2008).  Kondisi  ini  membatasi  daya  tampung  kamar asap.  Artinya  semakin  cepat sheet matang  maka kapasitas  olah  pabrik  akan  semakin  besar.  Sebaliknya, jika  sheet  matang  dalam  waktu  lebih  dari  5  hari  maka daya  tampung  kamar  asap  akan  berkurang  sehingga terjadi  stagnasi  ( bottleneck )  dimana  produksi  yang masuk  tidak  bisa  langsung  di  keringkan  dan  harus menunggu di  luar kamar asap.  Menurut Muis Y (2007) Kondisi  ini dikhawatirkan akan  menyebabkan rusaknya mutu sheet seperti  timbulnya  cendawan  (jamur)  pada sheet,  bercak  karat  pada  sheet,  dan  timbulnya gelembung-gelembung  udara  pada sheet .  Oleh  karena itu agar tidak terjadi bottleneck waktu pengeringan sheet harus direkayasa agar menjadi lebih singkat..

## 2. METODE PENELITIAN
Penentuan variabel penelitian didasarkan atas studi pendahuluan, studi kepustakaan, dan pengalaman  pihak perusahaan  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang sedang dihadapi.

## 2.1.  Variabel Penelitian
Adapun  variabel  yang terdapat  dalam penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel Dependen. Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  adalah Waktu Pengeringan
2. Variabel Independen. Variabel  independen  dalam  penelitian  ini  adalah Persentase  DRC  pengenceran,  waktu  tunggu,  dan jumlah bahan kimia
Suatu  penelitian  dapat  dilaksanakan  apabila tersedianya  sebuah  perancangan  kerangka  berpikir  yang baik sehingga langkah-langkah penelitian lebih sistematis.  Kerangka  berpikir  inilah  yang  merupakan landasan  awal  dalam  melaksanakan  penelitian.  Adapun
kerangka  berpikir  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Waktu Pengeringan Persentase DRC Pengenceran Jumlah Bahan Kimia Waktu Tunggu (Maturasi koagulan)

## Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian

## 2.2.  Metode Pengumpulan Data
Pada pengumpulan data untuk penelitian ini berasal dari data primer dan data sekunder yaitu :
1. Data  primer  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini adalah  data  yang  diperoleh  melalui  observasi terhadap  perancangan  eksperimen  yang  dilakukan di  bagian  produksi  karet  sheet  dimana  data  yang dikumpulkan  adalah  pada  masing-masing  interaksi perlakuan  taraf  faktor  dari  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi proses produksi karet sheet.
2. Data sekunder dalam penelitian ini antara lain : data tentang  norma-norma  pengolahan  sheet  seperti norma  busa  maksimal  yang  diperbolehkan,  norma pengenceran  lateks,  norma  bahan  kimia,  norma ketebalan  lembaran,  norma  waktu  dan  suhu  di kamar asap.

## 2.3.  Metode Pengolahan Data
Pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  mengikuti prosedur sebagai berikut (Chang K.H, 2013):
1. Penentuan  titik  setting  faktor Response  surface
Methodology
2. Pengumpulan data model orde pertama
3. Pengolahan data model orde pertama
4. Penentuan model orde kedua
5. Penentuan titik optimum faktor
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.   Titik Setting faktor Titik setting faktor  perlu  ditetapkan  karena  dalam penelitian  ini  menggunakan  rancangan  2k  yang menghendaki  adanya  level  rendah  dan  level  tinggi  dari faktor  yang  diteliti  (Anggun  M.E,  2004).  Level  tinggi dari  masing-masing  faktor  akan  disimbolkan  dengan angka  1,  sedangkan  level  rendah  dari  masing-masing faktor akan disimbolkan dengan angka -1. Penetapan titik setting dapat dilihat pada Tabel 1.

## Jurnal Sistem Teknik Industri, Vol 18. No. 2, Juli 2016
Tabel 1. Titik Setting Faktor Faktor -1 0 1 Jumlah bahan kimia (Kg/ton) 7,5 8 8,5 Waktu tunggu (jam) 2 4 6 Persentase DRC pengenceran 13 14 15
Dari  Tabe.1  dapat  dilihat  bahwa  titik  setting  faktor penelitian  awal  adalah  titik  faktor  0  sedangkan  titik  -1 adalah  titik  minimu  faktor  penelitian  dan  1  titik maksimum faktor penelitian.

## 3.2.  Pengumpulan  dan  Pengolahan  Model  Orde Pertama
Setelah penetapan faktor, maka langkah selanjutnya adalah  melakukan  pengumpulan  data.  Perlakuan  yang dilakukan ada sebanyak 9 perlakuan, 8 perlakuan berasal dari perlakuan desain 2k dan 1 perlakuan pada titik pusat yang didasarkan pada jumlah blok titik kubus pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Model Orde Pertama Perlakuan X0 X1 X2 X3 Y (%) 1 1 -1 -1 -1 1,56 2 1 1 -1 -1 1,49
3 1 -1 1 -1 0,78 4 1 1 1 -1 0,69 5 1 -1 -1 1 1,15 6 1 1 -1 1 1,07 7 1 -1 1 1 0,89 8 1 1 1 1 0,95
9 1 0 0 0 0,80
Dari  data  pada  Tabel.2.    model  orde  pertama ditentukan.  Hasilnya  berupa  persamaan  orde  pertama yaitu Y = 1,042 – 0,023 X1 – 0,245 X2 – 0,058 X3.
Dari  hasil  persamaan  orde  pertama  dilakukan kembali  pengumpulan  data  untuk  melakukan  steepest descent seperti pada Tabel 3.
Tabel 3.  Perhitungan Pergerakan Level Steepest Descent Prosedur X1 X2 X3 Perubahan  relatif pada  unit  desain (bi) -0.023 - 0.245 -0.058 Unit origin (1 unit desain) 0.5 2 1 Perubahan  relatif pada unit origin - 0.01125 -0.49 -0.0575 Perubahan  per  n pada  variabel  i (Δ) 0.02 1.00 0.12
Pergerakan Steepest Descent X1 X2 X3 Hasil percobaan (%) Level awal (origin=0) 8 4 14 - Pergerakan Level (o + n Δ); n =1 8.02 5.00 14.12 0.71 Pergerakan Level (o + n Δ); n =2 8.05 6.00 14.23 0.61 Pergerakan Level (o + n Δ); n =3 8.07 7.00 14.35 0.52 Pergerakan Level (o + n Δ); n =4 8.09 8.00 14.47 0.43 Pergerakan Level (o + n Δ); n =5 8.11 9.00 14.59 0.63 Pergerakan Level (o + n Δ); n =6 8.14 10.00 14.70 0.75
Berdasarkan  Tabel.3  Penentuan  titik  origin  adalah berdasarkan  kepada  pergerakan  level  yang  memberikan jumlah  cacat  yang  paling  minimum  yaitu  pada pergerakan level pada n = 4, dimana x 1 = 8,09 kg/ton ; x 2 = 8  jam;  x 3 = 14.47 % dengan persentase produk Reject 0,43 %.

## 3.3.  Penentuan Model Orde Kedua
Menurut  Benttocil  (2009)  Model  orde  kedua diperoleh dengan metode central composite design . Nilai faktor  yang  telah  diketahui  pada  langkah  diatas  akan digunakan  pada  percobaan  ini,  dimana  terlebih  dahulu ditentukan level tertinggi dan level terendah dari masing- masing  faktor  dengan  acuan  terhadap  unit  origin  pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Faktor setelah Steepest Descent Faktor -1 0 1 Jumlah bahan kimia ( x 1 ) 7,59 8,09 8,59 Waktu tunggu ( x 2 ) 6 8 10 Persentase DRC pengenceran ( x 3 ) 13,47  14,47  15,47
Berdasarkan  Tabel.4  nilai  faktor steepest  descent Didalam  Central  Composite  Design  (CCD)  terdapat  star points  (α)  ditentukan  oleh  rumus:  α  =  2k/4.    Dalam  hal ini  nilai  α  adalah  23/4  =  ±  1,68.  Nilai  α  untuk  masing- masing faktor dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai α untuk Masing - masing Faktor
α x 1 x 2 x 3 1.68 8.93 11.36 16.15 -1.68 7.25 4.64 12.79
Dari  Tabel.5  nilai  dari  faktor  diketahui  maka  akan dilakukan  pengumpulan  data  untuk  pembuatan  model orde  kedua.  Berikut  ini  adalah  data-data  yang

## Jurnal Sistem Teknik Industri, Vol 18. No. 2, Juli 2016
dikumpulkan untuk menunjang penelitian yang dilakukan yaitu:  data  persentase  produk  Reject  pada  Central Composite  Design.  Data  berikut  ini  adalah  data  yang dikumpulkan selama 15 hari yang ditunjukan pada Tabel 6.
Dari  data  perhitungan  orde  kedua  pada  Tabel.6 maka telah dapat diperoleh persamaan model orde kedua yaitu:
Y = 0.395 + 0.034 x 1 - 0.006 x 2 + 0.007 x 3 + 0.222 x 12 + 0.232 x 22 +  0.223 x 32 + 0.019 x 1 x 2 + 0.037 x 1 x 3 + 0.004 x 2 x 3

## 3.4.  Penentuan Titik Optimum Faktor
Dari persamaan orde kedua maka koefisien masing- masing  variabel  diubah  ke  dalam  bentuk  matriks. Pembentukan matriks dan penentuan titik optimum dicari dengan  cara  perkalian  dan  invers  matriks  yang  prinsip pengerjaannya telah dijelaskan pada perhitungan sebelumnya (Myers, R.H, 2009). Hasil perhitungan dapat dilihat dibawah:
x 1 = -0.076 x 2
0.016 x 3 -0.009
Penentuan  nilai  optimum  secara  teoritis  adalah  sebagai berikut:
Nilai optimum untuk jumlah bahan kimia ξi=Xi (∆x (-1,+1) /2)+Xorigin ξ1  = - 0,076((8,59 – 7,59)/2) + 8,09 = 8,052 Nilai optimum untuk waktu tunggu ξ1  =  0,016((10 – 6)/2) + 8 = 8,032 Nilai optimum untuk persentase DRC pengenceran ξ1  = - 0,009((15,47 – 13,47)/2) + 14,47 = 14,461

## 3.5.  Kondisi existing vs Rancangan.
Kondisi  existing  adalah  adalah  kondisi  dimana faktor  penelitian  belum  berubah.  Nilai  faktor  penelitian mengikuti  kondisi  yang  berlaku  di  pabrik.  Faktor-faktor penelitian  dan  nilainya  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel 7.
Tabel 7. Kondisi Existing dan Rancangan Kondisi Existing Rancangan Selisih Jumlah bahan Kimia (Kg/ton) 8 8.052 0.052 Waktu Tunggu (jam) 4 8.032 4.032 Persentase DRC Pengenceran (%) 14 14.461 0.461
Dari Tabel 7. ketebalan lembaran pada kondisi existing 4 mm  di  perkecil  menjadi  3,1  mm.    Penggunaan  bahan kimia  pada  kondisi  existing  8  kg/ton  karet  kering, menjadi  8,052  kg/ton  karet  kering.  Peningkatan penggunaan  bahan  kimia  tidak  terlalu  besar  sehingga masih  dapat  dikatakan  sama.  Waktu  tunggu  meningkat dari 4  jam  menjadi 8  jam,  hal  ini  bertujuan agar kondisi sheet  yang  akan  digiling  lebih  kokoh,  kekar  dan  tidak mudah  rusak.  Persentase  DRC  pengenceran  juga  harus dinaikkan dari 14% menjadi 14,46 atau ≈ 14,5%. 3.6.  Perbandingan Hasil
Hasil  rancangan  yang  diharapkan  adalah  meningkatnya kapasitas  olah  pabrik.  Kapasitas  pabrik  meningkat  jika waktu  pengeringan  dapat  dipersingkat.  Berikut  pada Tabel  8.  dapat  dilihat  hasil  perbandingan  exsisting  vs rancangan .
Tabel 8. Perbandingan Hasil Faktor Analisis Existing Rancangan Selisih Persentase Produk Reject (%) 0.2 0.43 0.57 Ketebalan Lembaran (mm) 4 3,1 -0,9 Waktu Pengeringan (jam) 120 107 -13 Kapasitas (ton/hari) 12000 13458 1458
Rancangan ini dari awal dibuat untuk mendapatkan kapasitas  olah  yang  lebih  besar.  Dari  hasil  rancangan yang  didapat,  kapasitas  olah  naik  dari  maksimal  12.000 Kg  kering  perhari  menjadi  13.458  Kg  kering  perhari seperti diperlihatkan dalam Tabel.8.

## 4.   KESIMPULAN
Kesimpulan  yang diperoleh dari  hasil penelitian  ini adalah:
1. Rancangan perbaikan yang diterapkan mempersingkat  waktu  pengeringan  sheet  dimana waktu  pengeringan  awal  (W 0 )  =    120  jam  menjadi waktu  pengeringan rancangan (W 1 ) = 107 jam.
2. Melalui  rancangan  perbaikan  waktu  pengeringan yang  dilakukan  kapasitas  meningkat  12,15  %  dari 12.000 Kg perhari menjadi 13.458 Kg perhari.

## Jurnal Sistem Teknik Industri, Vol 18. No. 2, Juli 2016

## DAFTAR PUSTAKA
1. Anggun,  M.  E.  (2004),  Black  Box  simulation optimization : generalized response surface methodology.  Centre  Dissertation  series,  Tilburg University, Tilburg, the Netherlands.
2. Barnes,  E.  R.  (1986).  A  variation  on  karmarkar’s algoritm  for  solving  linear  programming  problems. Mathematical programming, 36, pp 174-182
3. Bettoncil,  B.  W.  M.  E,  del  Castilo.  And  J.  P.  C Kleijnen  (2009).  Statistical  testing  of  optimality conditions in multiresponse simulation-based optimization.  European  Journal  of  Operation Research, 199(2), 448-458.
4. Chang, K.H, J. Hong and H. Wan (2013) Stochastic Trust-region response surface method (STRONG). A new  response  surface  framework  for  simulation optimization, informs journal on computing, 25 no.2 pp 230-243
5. Faturakhman,  J.A  dan  Ika  Rasti  Julia  Sari.  (2014). The  correlation  of  using  formic  acid    to  ammonia concentration  on  rubber  sheet  product  quality improvement.  Badan  pengkajian  iklim  dan  mutu industry. Yogyakarta.
6. Kleijnen,  J.P.C.  den  Hertog  and  E.  Angun.  (2004). Response  surface  methodology  Steepest  ascent  and step  size  revidsited.  European  Journal  of  Operation Research, 159 pp 121-131
7. Kleijnen,  J.P.C.  den  Hertog  and  E.  Angun.  (2006). Response  surface  methodology  steepest  ascent  and step  size  revisited  :  correction,  European  Journal  of Operational Research, 170 pp 664-666
8. Montgomery, Douglas C ad Geourge Runger. 2002. “applied statistic and probability for engineers. Third edition. John willey & Son. Newyork
9. Muis,  Y.  2007.  Pengaruh  Penggumpalan  Asam Asetat, Asam  Formiat, dan Berat Arang Tempurung Kelapa  terhadap  Mutu  Lateks.  Jurnal  Sains  Kimia.
Vol 11, No. 1, 2007 : 21-24. Medan
10. Myers, R.H, D.C Montgomery and C.M.  Anderson- cook.  (2009),  response  surface  methodology  : process  and  product  optimization  using  designed experiment : Third edition . Wiley, Newyork
11. Palupi,  N.P,  Dkk.  2008.  Karakterisasi  perekat  siklo karet  alam.  Jurnal  teknologi  pertanian.  ISSN  1858- 2419.  Vol  4  No.  1.  Universitas  Mulawarman.
Samarinda
12. Purba  L.P,  Tessakasul  P.  Maliwan  K,  dan  Furuuchi M.  CFD  study  of  flow  in  a  natural  rubber  smoking cooperative  :  turbulence  free  convection  airflow. Proceeding  of  the  22nd  mechanical  engineering network of thailad. MENNET22, 15th -17th October 2008, Rangsit, Bangkok, Thailand.