## PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI BIBIT F
2 JAMUR TIRAM PUTIH (PLEUROTUS OSTREATUS) MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA
* Dina Hayati Sulaimah Ritonga 1 , Zahedi 2 , Suyanto 3 , Suryati Sitepu 4 1,2,3,4 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara, Indonesia dinahayati48@gmail.com , zahedi@usu.ac.id, suyanto@usu.ac.id, sitepuati@gmail.com
Abstrak:  Pengendalian  Kualitas  Produksi  Bibit  F 2 Jamur  Tiram  Putih  (Pleurotus ostreatus) Menggunakan Metode Six Sigma. Penelitian ini berfokus pada permasalahan pengendalian  kualitas  selama  produksi  bibit  F 2 jamur  tiram  putih  yang  kurang  optimal selama proses perebusan, pendinginan, dan pengemasan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menerapkan metode Six Sigma dalam pengendalian kualitas produksi bibit F 2 jamur tiram putih.  Berdasarkan  hasil  analisis,  dikatakan  bahwa  data  produksi  dan  data  cacat berdistribusi  normal.  Adapun  untuk  hasil  perhitungan  menggunakan  Metode  Six  Sigma dengan  tahapan  DMAIC,  didapatkan  hasil  bahwa  nilai  DPMO  sebesar  25470,7  dengan nilai sigma yang didapat senilai 3.452. Dimana setiap melakukan produksi menghasilkan sekitar  13,1273%  produk  cacat.  Usulan  perbaikan  dalam  produksi  bibit  F 2 jamur  tiram putih  adalah  menetapkan  metode  yang  tepat,  mengikuti  prosedur  produksi  yang ditetapkan,  meningkatkan  konsentrasi  pekerja,  dan  melakukan  perubahan  pada  bagian mesin.
Kata kunci: DMAIC; Produk Cacat; Quality Control ; Six Sigma .
Abstract:  Quality  Control  of  Oyster  Mushroom  F 2 Seed  Production  (Pleurotus ostreatus)  Using  The  Six  Sigma  Method.  This  research  focuses  on  the  problem  of quality control during the production of suboptimal white oyster mushroom F2 seedlings during  the boiling, cooling, and packaging  processes. The purpose of this research is to apply the Six Sigma method to the quality control of white oyster mushroom F2 seedling production. Based on the results of the analysis, it is said that production data and defect data are normally distributed. As for the calculation results using the Six Sigma Method with  the  DMAIC  stage,  the  results  show  that  the  DPMO  value  is  25470,7  with  a  sigma value obtained of 3.452. Where each production produces around 13.1273% of defective products.  Proposed  improvements  in  the  production  of  white  oyster  mushroom  F2 seedlings  include  setting  the  right  method, following  established  production  procedures, increasing worker concentration, and making changes to the machine.
Keyword : Defect Product ; DMAIC ; Quality Contro ; Six Sigma.
History &License of Article Publication: Received: 30/06/2023 Revision: 04/07/2023 Published: 20/07/2023
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.v11i1.393
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Vol. 11 No. 1, Juni 2023, Hal. 272-286
Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101
E-ISSN: 2686-553X

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2018 konsumsi jamur di Indonesia masih rendah sebesar 0,18 kg per kapita per tahun dan banyaknya produksi jamur sebesar 31 ribu ton.  Produksi jamur pada tahun 2019  juga  tercatat  sebanyak  33.163  ton, dimana  angka  ini  mengalami  kenaikan  sebanyak 6,5%  dari  tahun  sebelumnya.  Dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  produksi  jamur  tidak memenuhi  permintaan  konsumen  jamur  di  Indonesia.  Tidak  hanya  memperhatikan kuantitas jamur, kualitas  bibit jamurnya  juga harus diperhatikan. Salah satu hal yang bisa dikerjakan  untuk  menaikkan  tingkat  produksi  jamur  adalah  memiliki  kualitas  bibit  jamur yang berkualitas baik.
Penelitian ini akan mendalami mengenai pengendalian kualitas yang akan dilakukan di Mushroom  House  Medan  dalam  proses  produksi  bibit  F 2 jamur  tiram  putih.  Dimana indikator bibit F 2 yang baik menurut standar Mushroom House Medan yaitu miselium yang muncul putih tebal dan rapat, tidak ada jamur liar yang tumbuh, dan kemasan yang aman. Berdasarkan data yang didapat diketahui bahwa produk cacat dalam proses produksi bibit F 2 jamur tiram putih mengalami kenaikan dan penurunan dari waktu ke waktu. Dari mulai bulan  Oktober  2022  hingga  April  2023,  tingkat  kecacatan  yang  tinggi  dimana  tercatat sebesar  18,71%  pada  bulan  November  2022,  seharusnya  dapat  dikurangi,  sebagaimana dibuktikan dengan tingkat produk cacat terendah yang hanya mencapai 9,96% pada bulan Oktober 2022.
Russel  dan  Taylor  (1996)  mengidentifikasi  enam  peran  pentingnya  kualitas  bagi perusahaan,  yaitu  meningkatkan  reputasi  perusahaan,  menurunkan  biaya,  meningkatkan pangsa  pasar,  dampak  internasional,  adanya  pertanggungjawaban  produk  untuk penampilan produk, dan mewujudkan kualitas yang dirasa penting.
Dengan  penerapan  Six  Sigma  akan  ada  perubahan  dalam  hal-hal  seperti  penyusutan biaya,  pertumbuhan  pangsa  pasar,  pengurangan  waktu  siklus,  loyalitas  pelanggan, penyusutan tingkat kesalahan pada produk atau produk cacat, perubahan budaya kerja, dan lain-lain.  Secara  teknis  dalam  proses  Six  Sigma  hanya  mempunyai  3,4  cacat  per  juta peluang. Dalam persentase itu berarti 99,99966 persen produk dari proses Six Sigma tanpa cacat.
Tahapan  implementasi  pengendalian  kualitas  dengan  Six  Sigma  terdiri  dari  lima langkah dengan menggunakan metode DMAIC  yaitu Define , Measure , Analyze , Improve , and Control (Kumar  &  Deepak,  2015).  Kegiatan  utama  dari  proses  DMAIC  termasuk mengidentifikasi  penyebab  kritis  yang  menciptakan  masalah,  memverifikasi  penyebab tersebut,  memilih  solusi,  mengimplementasikan  solusi,  dan  membuat  rencana  kontrol untuk  memastikan  kondisi  yang  lebih  baik  dipertahankan.  Alat  bantu  yang  biasanya digunakan untuk memfasilitasi penerapannya adalah Diagram Afinitas ( Affinity Diagram ), Diagram  Pohon  ( Tree  Diagram ),  Diagram  SIPOC, Failure  Mode and Effect  Analysis (FMEA) (Besterfield, 2009).
Penelitian ini akan mendalami mengenai pengendalian kualitas yang akan dilakukan di Mushroom House Medan dalam proses produksi bibit F 2 jamur tiram putih. Meskipun ada upaya  yang  tekun,  masih  ada  kekurangan  koherensi  yang  menyebabkan  produk  yang diproduksi  tidak  dapat  dijual  atau  tidak  mampu  berkembang  lebih  jauh  ke  tahap berikutnya. Dimana indikator bibit F 2 yang baik menurut standar Mushroom House Medan
yaitu miselium yang muncul putih tebal dan rapat, tidak ada jamur liar yang tumbuh, dan kemasan yang aman.
Berdasarkan  data  yang  didapat  diketahui  bahwa  produk  cacat  dalam  proses  produksi bibit F 2 jamur tiram putih mengalami kenaikan dan penurunan dari waktu ke waktu. Dari mulai  bulan  Oktober  2022  hingga  April  2023,  tingkat  kecacatan  yang  tinggi  dimana tercatat  sebesar  18,71%  pada  bulan  November  2022,  seharusnya  dapat  dikurangi, sebagaimana  dibuktikan  dengan  tingkat  produk  cacat  terendah  yang  hanya  mencapai 9,96% pada bulan Oktober 2022. Berdasarkan latar belakang diatas peneliti tertarik untuk melakukan  penelitian  tersebut  dengan  judul “Pengendalian  Kualitas  Produksi  Bibit  F 2 Jamur Tiram Putih (Pleurotus Ostreatus) Menggunakan Metode Six Sigma” .

## METODE
Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  data  primer  dan  data  sekunder. Dimana  data  primer  yang  diperoleh  berupa  alur  produksi  bibit  F 2 ,  data  produksi  bibit  F 2 data  cacat  produk  F 2 ,  dan  beberapa  dokumentasi  produk  bibit . Adapun  data  sekunder dimana  peneliti  mendapatkan  data  tersebut  dengan  memperoleh  arsip  perusahaan  yang berhubungan dengan alur input dan output bibit.
Subjek  penelitian  ini  adalah  Mushroom  House  Medan  di  Jl.  STM  Ujung  No,  149, Lingkungan  XIII,  Suka  Maju,  Kecamatan  Medan  Johor,  Kota  Medan,  Sumatera  Utara. Sedangkan  objek  penelitian  ini  adalah  kualitas  produksi  bibit  F 2 jamur  tiram  putih ( Pleurotus ostreatus ).
Metode  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  yakni  Metode  wawancara  digunakan untuk  mendapatkan  data  mengenai  gambaran  umum  usaha,  alur  proses  produksi,  dan pengendalian  kualitas  pada  Mushroom  House  Medan.  Metode  dokumentasi  digunakan untuk mendapatkan data berupa cacatan, transkip, dan dokumentasi berupa gambar.

## Analisis Data
Tahapan analisis data mengikuti prinsip-prinsip metodologi Six Sigma, yaitu:
1. Define
Langkah-langkah yang dilakukan pada tahap define , yaitu:
 Melakukan  identifikasi  masalah  yaitu  dengan  memetakan  proses  produksi dari awal hingga akhir menggunakan bantuan Diagram SIPOC, serta
 Membuat  Tabel  CTQ  untuk  mengidentifikasi  faktor  krisis  yang menimbulkan kecacatan produk.
2. Measure
Langkah-langkah yang dilakukan pada tahap measure , yaitu:
a. Uji Normalitas menggunakan Metode Liliefors
b. Diagram kontrol Diagram disusun dengan langkah-langkah sebagai berikut:
 Pengambilan data
 Mencari nilai rata-rata ketidaksesuaian produk.
 Mencari nilai CL ( Center Line )
 Mencari nilai UCL (batas kendali atas) dan LCL (batas kendali bawah).
c. Menganalisa nilai DPMO dan tingkat sigma.
Adapun beberapa tahapan yang dilakukan antara lain:
 Mendefinisikan banyaknya jumlah produk
 Mendefinisikan banyaknya jumlah produk cacat.
 Menghitung nilai DPU ( Defect per Unit )
 Menentukan CTQ ( Critical To Quality ).
 Mencari nilai TOP ( Total Opportunities ).
 Mencari nilai DPO ( Defect per Opportunities ).
 Mencari nilai cacat per DPMO.
 Mencari nilai Nilai Sigma.
3. Analyze
Langkah-langkah yang dilakukan pada tahap analyze , yaitu:
 Diagram pareto Untuk menganalisis faktor dominan yang menyebabkan kecacatan.
 Diagram fishbone .
Untuk menganalisis sebab-akibat yang menyebabkan kecacatan.
4. Improve
Dalam  tahap improve dilakukan  dengan  merencanakan  prioritas  solusi  untuk masalah yang spesifik dengan bantuan alat implementasi Five M-Checklist .
Tabel 1 Tabel implementasi Five M-Checklist No Faktor Penyebab Masalah Rencana Perbaikan 1 Method 2 Man
3 Machine
4 Measurement
5 Material

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Define

## a. Diagram SIPOC
Berfokus pada proses produksi bibit F 2 jamur tiram putih, seperti dibawah ini:
Tabel 1 Diagram SIPOC Supplier Input Process Output Customer Pengepul jagung Biji Jagung
Perebusan Bibit F 2 Petani Jamur Pengemasan Bibit F 1 Pencampuran dengan bibit F 1 Masyarakat Penyimpanan

## b. Mengidentifikasi CTQ
Untuk  mengetahui  faktor  kritis  yang  mendasari  timbulnya  kerusakan  yang menjadi sumber kegagalan. Data yang didapat disajikan kedalam tabel berikut:
Tabel 2 Jumlah Produksi dan Produk Cacat
Periode Jumlah Produksi (kemasan) Jumlah yang ditolak (kemasan) Oktober I 301 23 II 124 24 III 209 7 IV 209 30 November I 135 28 II 198 30 III 206 50 IV 97 11 Desember I 158 12 II 191 27 III 142 30 IV 130 26 Januari I 139 11 II 111 22 III 165 20 IV 183 12 Februari I 95 11 II 84 17 III 210 29 IV 160 32 Maret I 109 25 II 102 15 III 169 12 IV 131 25 April I 84 11 II 203 19 Jumlah 4045 559
Dari data produk cacat diatas, kemudian diklasifikasikan kembali:
Tabel 3 Jumlah Penyebab Kerusakan Produk Berdasarkan Jenis Penolakan
Periode Jumlah yang ditolak Jenis Penolakan A (Suhu) B (Kemasan rusak) C (Waktu perebusan) D (Waktu Pendinginan) Oktober I 23 0 1 15 7 II 24 0 0 9 15 III 7 0 0 7 0 IV 30 2 6 8 14 November I 28 4 7 15 2
II 30 0 1 12 17 III 50 4 9 17 20 IV 11 0 1 5 5 Desember I 12 0 2 3 7 II 27 3 4 9 11 III 30 1 5 10 14 IV 26 3 8 10 5 Januari I 11 0 1 9 1 II 22 4 4 5 9 III 20 0 1 15 4 IV 12 0 0 5 7 Februari I 11 0 0 2 9 II 17 0 0 14 3 III 29 0 5 7 17 IV 32 3 5 12 12 Maret I 25 2 3 9 11 II 15 0 0 6 9 III 12 0 0 10 2 IV 25 0 3 11 11 April I 11 0 0 4 7 II 19 2 2 5 10 Jumlah Total 559 28 68 234 229 Persentase 5% 12,16% 41,86% 40,96%
Sehingga dari data persentase yang didapat, maka dibuat tabel CTQ yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 4 Tabel CTQ ( Critical to Quality ) CTQ Kriteria Spesifikasi Deskripsi CTQ-1  Waktu Perebusan 42% Lamanya perebusan jagung akan merusak kualitas jagung CTQ-2  Waktu Pendinginan 41% Lamanya pendinginan jagung setelah melalui autoclave CTQ-3 Kemasan Rusak 12% Kemasan bibit mengalami kerusakan CTQ-4 Suhu 5% Suhu pada saat penyimpanan bibit
2. Measure
a. Uji Normalitas
Langkah-langkah uji normalitas dilakukan menggunakan metode Liliefors, yaitu:
1. Data produksi dan data cacat produk bibit  F 2 diurutkan mulai dari nilai terkecil hingga terbesar. Data dibentuk ke dalam sebuah tabel seperti dibawah ini:
Tabel 5 Tabel Jumlah Produksi No x 1 84 2 84 3 95 4 97 5 102 6 109 7 111 8 124 9 130 10 131 11 135 12 139 13 142 14 158 15 160 16 165 17 169 18 183 19 191 20 198 21 203 22 206 23 209 24 209 25 210 26 301 Jumlah 4045 Tabel 6 Tabel Jumlah Produk Cacat No y 1 7 2 11 3 11 4 11 5 11 6 12 7 12 8 12 9 15 10 17 11 17
12 18 13 20 14 23 15 23 16 23 17 24 18 24 19 24 20 25 21 28 22 29 23 29 24 29 25 30 26 46 Jumlah 531
2. Menghitung nilai normal dari setiap data (Z):
 Menghitung nilai rata-rata
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 = 4045 26 = 155,57
 Menghitung nilai standar deviasi
𝑆 =   √ ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 =   √ 66222.34 26 = 50,4678
 Menghitung Z 1 𝑍 1 = 𝑥 1 − 𝑥̅ 𝑆 = 84 − 155.577 50.467 =   −1,42
3. Menentukan nilai F Z untuk menentukan luas dibawah kurba normal baku.
𝐹 𝑧 𝑖 = 𝑁𝑂𝑅𝑀. 𝑆. 𝐷𝐼𝑆𝑇(𝑍 𝑖 , 𝑇𝑅𝑈𝐸) = 𝐹(−1,42) = 0,0781
4. Menghitung nilai S Z dari masing-masing data dibagi banyaknya data.
𝑆 𝑧 𝑖 = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑧 𝑖 , 𝑧 2 , … , 𝑧 𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔  ≤ 𝑧 𝑖 𝑛 = 2 26 = 0,077 5. Menghitung nilai L hitung dengan rumus:
𝐿. ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 =  𝑀𝑎𝑥|𝐹 (𝑧) − 𝑆 (𝑧) | = 0,1060
6. Ulangi langkah ke-2 hingga langkah ke-5 untuk setiap data.
Sehingga hasil dari pengolahan data yang dilakukan dimuat kedalam tabel:
Tabel 7 Tabel Uji Normalitas Data Produksi No x Z F(Z) S(Z) |F(Z)- S(Z)| 1 84 -1,42 0,0781 0,077 0,0011
2 84 -1,42 0,0781 0,077 0,0011 3 95 -1,20 0,1150 0,115 0,0004 4 97 -1,16 0,1229 0,154 0,0310 5 102 -1,06 0,1442 0,192 0,0481 6 109 -0,92 0,1780 0,231 0,0527 7 111 -0,88 0,1885 0,269 0,0807 8 124 -0,63 0,2658 0,308 0,0419 9 130 -0,51 0.3061 0,346 0,0400 10 131 -0,49 0.3131 0,385 0,0715 11 135 -0,41 0.3417 0,423 0,0813 12 139 -0,33 0.3713 0,462 0,0903 13 142 -0,27 0.3940 0,500 0,1060 14 158 0,05 0.5191 0,538 0,0193 15 160 0,09 0.5349 0,577 0,0420 16 165 0,19 0.5741 0,615 0,0413 17 169 0,27 0.6049 0,654 0,0490 18 183 0,54 0.7066 0,692 0,0143 19 191 0,70 0.7586 0,731 0,0279 20 198 0,84 0.7997 0,769 0,0305 21 203 0,94 0.8263 0,808 0,0186 22 206 1,00 0.8411 0,846 0,0050 23 209 1,06 0.8551 0,923 0,0680 24 209 1,06 0.8551 0,923 0,0680 25 210 1,08 0.8596 0,962 0,1020 26 301 2,88 0.9980 1,000 0,0020 Rata-rata 155,577 Standar deviasi 50,468 L.hitung 0,1060 Tabel 8 Tabel Uji Normalitas Data Produk Cacat No y Z F(Z) S(Z) |F(Z)- S(Z)| 1 7 -1,57 0,0587 0,0385 0,0202 2 11 -1,10 0,1358 0,1923 0,0565 3 11 -1,10 0,1358 0,1923 0,0565 4 11 -1,10 0,1358 0,1923 0,0565 5 11 -1,10 0,1358 0,1923 0,0565 6 12 -0,98 0,1629 0,3077 0,1448 7 12 -0,98 0,1629 0,3077 0,1448 8 12 -0,98 0,1629 0,3077 0,1448 9 15 -0,63 0,2635 0,3462 0,0827 10 17 -0,40 0,3448 0,4231 0,0783 11 17 -0,40 0,3448 0,4231 0,0783
12 18 -0,28 0,3887 0,4615 0,0728 13 20 -0,05 0,4803 0,5000 0,0197 14 23 0,30 0,6182 0,6154 0,0028 15 23 0,30 0,6182 0,6154 0,0028 16 23 0,30 0,6182 0,6154 0,0028 17 24 0,42 0,6618 0,7308 0,0690 18 24 0,42 0,6618 0,7308 0,0690 19 24 0,42 0,6618 0,7308 0,0690 20 25 0,53 0,7033 0,7692 0,0659 21 28 0,88 0,8116 0,8077 0,0039 22 29 1,00 0,8415 0,9231 0,0816 23 29 1,00 0,8415 0,9231 0,0816 24 29 1,00 0,8415 0,9231 0,0816 25 30 1,12 0,8681 0,9615 0,0935 26 46 2,98 0,9986 1,0000 0,0014 Rata-rata 20,423 Standar deviasi 8,572 L.hitung 0,1448 7. Membandingkan nilai L hitung dari ukuran sampel sebesar 26 dimana besar α = 0.05, maka:
25 − 30 26 − 30 = 0,173 − 0,161
L. hitung − 0,161

## L. hitung  = 0,2026
Maka dapat ditarik kesimpulan bahwa:
 L hitung produksi < L tabel . Dimana L hitung produksi sebesar 0,1060 dan L tabel sebesar 0,2026. Maka 𝐻 0 diterima dengan kesimpulan data berdistribusi normal.
 L hitung produk cacat < L tabel . Dimana L hitung produksi sebesar 0,1448 dan L tabel sebesar 0,2026. Maka 𝐻 0 diterima dengan kesimpulan data berdistribusi normal.
b. Diagram Kontrol

## 1. Menghitung rata-rata ketidaksesuaian
𝑃 = 𝑛𝑝 1 𝑛 1 = 23 301 = 0,076412 2. Menghitung nilai CL ( Center Line )
𝐶𝐿 = 𝑃 ̅ = ∑ 𝑛𝑝 𝑖 𝑎 𝑖=1 ∑ 𝑛 𝑖 𝑎 𝑖=1 = 531 4045 = 0,131273
3. Menghitung nilai batas kendali
 Menghitung UCL
𝑈𝐶𝐿 1 = 𝑃̅ + 3 √𝑃̅(1 − 𝑃̅) 𝑛 = 0,131273 + 3 √0,131273(0,868727) 301 = 0,189667
 Menghitung LCL
𝐿𝐶𝐿 1 = 𝑃̅ − 3 √𝑃̅(1 − 𝑃̅) 𝑛 = 0,131273 − 3 √0,131273(0,868727) 301 = 0,072879
4. Lakukan langkah ke-1 dan langkah ke-3 untuk setiap data hingga data ke-26 Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  hasil  pengolahan  dimuat  kedalam  tabel,
yaitu:
Tabel 9 Perhitungan nilai P, CL, UCL dan LCL No n np P CL UCL LCL 1 301 23 0,076412  0,131273  0,189667  0,072879 2 124 24 0,193548  0,131273  0,222252  0,040294 3 209 7 0,033493  0,131273  0,201351  0,061196 4 209 28 0,133971  0,131273  0,201351  0,061196 5 135 24 0,177778  0,131273  0,218467  0,044080 6 198 30 0,151515  0,131273  0,203271  0,059276 7 206 46 0,223301  0,131273  0,201859  0,060687 8 97 11 0,113402  0,131273  0,234138  0,028409 9 158 12 0,075949  0,131273  0,211871  0,050676 10 191 24 0,125654  0,131273  0,204578  0,057968 11 142 29 0,204225  0,131273  0,216290  0,046256 12 130 23 0,176923  0,131273  0,220128  0,042419 13 139 11 0,079137  0,131273  0,217203  0,045343 14 111 18 0,162162  0,131273  0,227432  0,035114 15 165 20 0,121212  0,131273  0,210143  0,052404 16 183 12 0,065574  0,131273  0,206163  0,056383 17 95 11 0,115789  0,131273  0,235215  0,027332 18 84 17 0,202381  0,131273  0,241811  0,020735 19 210 29 0,138095  0,131273  0,201183  0,061363 20 160 29 0,181250  0,131273  0,211365  0,051181 21 109 23 0,211009  0,131273  0,228310  0,034236 22 102 15 0,147059  0,131273  0,231585  0,030962 23 169 12 0,071006  0,131273  0,209204  0,053343 24 131 25 0,190840  0,131273  0,219788  0,042759 25 84 11 0,130952  0,131273  0,241811  0,020735 26 203 17 0,083744  0,131273  0,202379  0,060168 Jumlah 4045 531
Karena  P  sebagian  berada  diantara  UCL  dan  LCL,  kapabilitas  proses  berjalan dengan sempurna mengikuti aturan praktis (Prawirasentono, 2002).
Gambar 1 P-Chart Bibit F 2 Jamur Tiram Putih
c. Pengukuran DPMO dan Nilai Sigma
 Menghitung nilai DPU ( Defect per Unit ) 𝐷𝑃𝑈 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡(𝑛𝑝) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖(𝑛) = 23 301 = 0,131273
 Menghitung TOP ( Top Opportunities )
𝑇𝑂𝑃 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖  × 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐶𝑇𝑄 = 301  × 3 = 903
 Menghitung DPO ( Defect per Opportunities ) 𝐷𝑃𝑂 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑇𝑂𝑃 = 23 903 = 0,025470
 Menghitung cacat per DPMO 𝐷𝑃𝑀𝑂 = 𝐷𝑃𝑂  × 1.000.000 = 0.0255 × 1.000.000 = 25470,7
 Menghitung Nilai Sigma
Nilai sigma  =  𝑁𝑂𝑅𝑀. 𝑆. 𝐼𝑁𝑉   ( 10 6 − 𝐷𝑃𝑀𝑂 10 6 ) + 1,5
Nilai sigma  =  𝑁𝑂𝑅𝑀. 𝑆. 𝐼𝑁𝑉   ( 10 6 − 25470.7 10 6 ) + 1,5 = 3,452
Hasil pengolahan dimuat ke dalam tabel, yaitu:
Tabel 10 Pengukuran nilai DPMO dan nilai sigma No n np DPU CTQ

## TOP
DPO DPMO Nilai Sigma 1 301 23 0,13127 3 903 0,0255 25471 3,452 2 124 24 0,13127 3 372 0,0645 64516 3,0179 3 209 7 0,13127 3 627 0,0112 11164 3,7847 4 209 28 0,13127 3 627 0,0447 44657 3,199 5 135 24 0,13127 3 405 0,0593 59259 3,061 6 198 30 0,13127 3 594 0,0505 50505 3,14 7 206 46 0,13127 3 618 0,0744 74434 2,9435 8 97 11 0,13127 3 291 0,0378 37801 3,2768 9 158 12 0,13127 3 474 0,0253 25316 3,4546 10 191 24 0,13127 3 573 0,0419 41885 3,2292 11 142 29 0,13127 3 426 0,0681 68075 2,9903 12 130 23 0,13127 3 390 0,059 58974 3,0634 13 139 11 0,13127 3 417 0,0264 26379 3,4369 14 111 18 0,13127 3 333 0,0541 54054 3,1068 15 165 20 0,13127 3 495 0,0404 40404 3,246
16 183 12 0,13127 3 549 0,0219 21858 3,5168 17 95 11 0,13127 3 285 0,0386 38596 3,2672 18 84 17 0,13127 3 252 0,0675 67460 2,995 19 210 29 0,13127 3 630 0,046 46032 3,1846 20 160 29 0,13127 3 480 0,0604 60417 3,0513 21 109 23 0,13127 3 327 0,0703 70336 2,9733 22 102 15 0,13127 3 306 0,049 49020 3,1544 23 169 12 0,13127 3 507 0,0237 23669 3,4833 24 131 25 0,13127 3 393 0,0636 63613 3,0251 25 84 11 0,13127 3 252 0,0437 43651 3,2098 26 203 17 0,13127 3 609 0,0279 27915 3,4124 Jumlah 4045 531 3.4131026 3 12135  1,1955  1195461 83,675 Rata-Rata 45.979 3,2183
Dapat dilihat bila proses produksi memiliki kapabilitas yang baik dimana nilai DPMO dari bulan Oktober 2022 hingga April 2023 sebesar 45.979.
3. Analyze
a. Diagram Pareto
Untuk  mengetahui  persentase  jenis  produk  yang  mengalami  kecacatan dilakukan dengan rumus:
𝐾𝑒𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡𝑎𝑛 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 (𝑝𝑒𝑟 𝑗𝑒𝑛𝑖𝑠)

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 (𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛) × 100%
Dari hasil perhitungan persentase, maka dimuat ke dalam tabel:
Tabel 11 Frekuensi Cacat Bibit F 2 No Jenis Kecacatan Jumlah Cacat Persentase Persentase Kumulatif 1 Waktu perebusan 234 41,86% 41,86% 2 Waktu pendinginan 229 40,97% 82,83% 3 Kemasan Rusak 68 12,16% 94,99% 4 Suhu 28 5,01% 100,00% Jumlah 559 100,00%
Lalu dibuat diagram pareto untuk memprioritaskan tingkat kerusakan yang terjadi:
Gambar 2 Diagram Pareto 0% 100% 0 Waktu perebusan Waktu pendinginan
Kemasan Rusak
Suhu P er sen tas e C acat
Ju ml ah C acat (b u ah ) Jenis Cacat Diagram Pareto Jumlah cacat vs Persentase cacat Jumlah Cacat Persentase Kumulatif
Dari tabel 11 dan gambar 2 dapat diambil kesimpulan bahwa ada 3 jenis cacat tertinggi  yaitu  pada  waktu  perebusan  jagung,  waktu  pendinginan  sebesar,  dan kemasan rusak.
b. Diagram Sebab-Akibat
Dari beberapa penjelasan diatas maka dapat dibuat diagram fishbone nya:
Gambar 3 Diagram Fishbone

## 4. Improve
Area  terpenting  untuk  perbaikan  yang  diperoleh  dari  proses  analisis Five  M- Checklist adalah yang berkaitan dengan metode, manusia, dan mesin.
Tabel 12 Five M-Checklist No Faktor Penyebab Masalah Rencana Perbaikan 1 Method (Metode) Perebusan biji jagung yang terlalu lama Menghitung secara tepat berapa lama waktu perebusan yang tepat berdasarkan banyaknya jagung yang direbus. 2 Man (Manusia) Pendinginan biji jagung yang terlalu cepat Melakukan pendinginan biji jagung selama 24 jam 3 Machine (Mesin) Kemasan plastik bibit menempel pada dinding mesin mesin autoclave Melakukan perubahan pada  dalam mesin

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  analisis  data,  maka  dapat  diambil  kesimpulan,  yaitu dari proporsi produk cacat yang didapat, dinyatakan tingkat sigma pada kecacatan produk bibit  F 2 jamur  tiram  putih  berada  pada  3-sigma  dengan  nilai  DPMO  sebesar  45.979. Anjuran perbaikan yang akan dilakukan untuk menurunkan tingkat kecacatan pada produk bibit  F 2 jamur  tiram  putih,  yaitu  dengan  menetapkan  metode  yang  tepat,  mengikuti prosedur  produksi  yang  ditetapkan,  meningkatkan  konsentrasi  pekerja  pada  saat  proses produksi  dan  menanamkan  pemahaman  mengenai  prosedur,  dan  melakukan  perubahan pada bagian mesin.
Saran  yang  dapat  diberikan  berkenaan  dengan  penelitian  mengenai  pengendalian kualitas  bibit  produksi  bibit  F 2 jamur  tiram  putih  di  Mushroom  House  Medan
menggunakan  metode  six  sigma  yaitu  Untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menerapkan  penelitian  ini  pada  contoh  kasus  yang  berbeda  dimana  akan  ditemukan perbedaan  mengenai  karakteristik  data  yang  didapat  dan  dapat  menggunakan  aplikasi sebagai alat bantu selain Ms. Excel

## DAFTAR PUSTAKA
Ardhyani,  Ika  Widya,  Santoso,  Sugeng,  2020.  Analisis  Cacat  Produk  Kemasan Wafer  Di Pt. Tkt Mojokerto. Teknika: Engineering and Sains Journal . 4 (2):43
Assauri,  Sofyan,  2004.  Manajemen  Operasi  dan  Pro duksi . Lembaga  Penerbit  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia . Jakarta
Baihaqi  M,  2018.  Analisis  Pengendalian  Kualitas  Baglog  Jamur  Tiram  Putih.  [Skripsi]. Malang: Universitas Brawijaya.
Besterfield, Dale H, 2009. Quality Control, 8th edition. Prentice Hall . New Jersey Brue, Greg. 2002. Six Sigma for Manager. Canary . Jakarta
Cahyono, T, 2015. Statistik Uji Normalitas . Yayasan Sanitarian Banyumas. Purwokerto Council Six Sigma, 2018. Six Sigma A Complete Step-by-Step Guide . The Council for Six Sigma Certification, 1–828.
Daud M, 2007. Budidaya Jamur Tiram putih ( Pleurotus ostreatus ) Menggunakan Limbah Kayu dan Sekam Padi. Konserv. Hayati , 05:8.
Feigenbaum A V, 1991. Total Quality Control (3 rd edition) . McGraw-Hill. New York.
Gasperz, Vincent, 2002. Total Quality Management . PT. Gramedia Pustaka Umum. Jakarta
Handoko  Hani  T,    2005.  Dasar-dasar  Manajemen  Produksi  dan  Operasi.  BPFE. Yogyakarta
Harsanto, Budi, 2013. Dasar Ilmu Manajemen Operasi . Unpad Press. Sumedang
Jay  Heizer,  Barry  Render,  2014. Operations  Management:  Sustainability  and  Supply Chain Management, 11th edition . Essex: Pearson Education Limited.
Kumar  Dhiraj,  Deepak  Kaushish,  2015.  Scrap  Reduction  in  a  Piston  Manufacturing Industry:  An  Analysis  Using  Six  Sigma  and  DMAIC  Methodology. The  IUP Journal of Operations Management . 14:2.
Montgomery,  D.C,  1990. Pengantar  Pengendalian  Kualitas  Statistik .  Alih  bahasa. Zanzawi. Yogjakarta.UGM.
Prawirosentono, Suyadi, 2002. Filosofi Baru Tentang Manajemen Mutu Terapadu Abad 21 Studi Kasus dan Analisis. Bumi Aksara . Jakarta.
Rahayu,  Fuji,  2019.  Penerapan  Metode DMAIC  untuk  Pengendalian  Kualitas  pada  UKM Tempe Semanan. Prosiding Seminar Intelektual Muda, 266:271.
Riawati, Lely, 2010. Pengendalian Kualitas Statistik , 274490 , 1–25.
Russel  R  S,  Taylor  B  W,  1996.  Production  and  Operatons  Management:  Focusing  on Quality and Competitiveness, Prentice Hall. Inc, New Jersey.
Sari N, Mardiningsih, 2021. Application of Six Sigma Method for Quality Control of Palm Kernel Oil Production In PT Socfin Indonesia. Journal of Mathematics Technology
and Education , 1:77–93.
Schroeder,  Roger  G,  Goldstein,  Susan  M,  Rungtusanatham,  M  Johny,  2011. Operations Management 5th edition . Avenue of The Americans. New York: McGraw-Hill.
Sucipto  S,  Prima  Sulistyowati  D,  Anggarini  S,  2017.  Quality  Control  of  Mushrooms Canning using Six Sigma Method at Company Y, Industria: Jurnal Teknologi Dan Manajemen Agroindustri , 6 :1–7.