## Penerapan Bagan Kendali Multivariat Robust Pada Data Produksi Pupuk ZK PT Petrokimia Gresik
Darmanto* 1) , Heni Kusdarwati 1) , Atiek Iriany 1) , Iwan Setiyawan 2) dan Ayu Aisyah Ashari 1)
1) Jurusan Statisika, FMIPA, Universitas Brawijaya, Jln. Veteran 1 – Malang, 65145, Indonesia
2) PT. Petrokimia Gresik, Jln. Jendral Ahmad Yani – Gresik, Indonesia
DOI: 10.20961/performa.17.1.18514

## Abstrak
PT Petrokimia Gresik merupakan produsen pupuk terlengkap se-Indonesia dan satu di antara sekian produksinya adalah pupuk ZK. Ada lima bahan kimia terukur yang berkorelasi membentuk pupuk ZK yaitu H 2 O, H 2 SO 4 , K 2 O, SO 3 dan Cl - . Proses monitoring pupuk ZK secara statistik belum pernah dilakukan oleh PT Petrokimia Gresik, baik secara univariat maupun  multivariat. Dikarenakan pupuk  ZK tersusun atas  lima bahan  kimia  yang saling  berkorelasi,  maka digunakan bagan kendali multivariat. RMCD adalah salah satu metode pendugaan parameter yang robust terhadap data pencilan. Vektor  rata-rata  dan  matriks  varians-kovarians  yang  diperoleh  dari  metode  RMCD  digunakan  untuk  menghitung statistik  pada  bagan  kendali  multivariat.  Oleh  karena  itu,  bagan  kendali robust lebih  sensitif  mendeteksi  adanya pergeseran proses produksi dibandingkan dengan yang klasik. Data yang digunakan pada Fase I adalah data harian per 1 Januari  –  30  April  2017,  sedangkan  Fase  II  data  yang  digunakan  adalah  data  harian  per  1  Mei  –  15  Juli  2017.  Hasil analisis  bagan  kendali  pada  Fase  I  menunjukkan  bahwa  proses  produksi  belum  terkendali  secara  statistik  sehingga dilakukan  analisis  diagram  sebab-akibat.  Lebih  lanjut,  batas  bagan  kendali  pada  Fase  I  yang  telah  stabil  paska perbaikan, digunakan untuk data produksi Fase II. Hasil analisis bagan kendali pada Fase II menunjukkan bahwa proses produksi  telah  mengalami  pergeseran.  Hal  ini  dapat  diketahui  dengan  banyaknya  titik
yang  keluar  batas  bagan kendali.

## Kata kunci: Bagan Kendali Multivariat Robust, PT Petrokimia Gresik, RMCD

## Abstract
PT Petrokimia Gresik is the  most complete fertilizer producer in Indonesia and one of its production is ZK fertilizer. There are five measurable chemicals that correlate to form ZK fertilizer ie H 2 O, H 2 SO 4 , K 2 O, SO 3 and Cl - . ZK fertilizer monitoring process has not been statistically done by PT Petrokimia Gresik, either univariat or multivariate. Since ZK fertilizer is composed of five chemicals that correlate each other, a multivariate control chart is used. RMCD is one of the robust parameter estimation methods for outlier data. The average vector and variance-covariance matrix derived from  the  RMCD  method  is  used  to  calculate  the  statistics  on  the  multivariate  control  chart.  Therefore,  the  robust control  chart  is  more  sensitive  to  detecting  a  shift  in  production  processes  compared  to  the  classical  ones.  The  data used in Phase I is daily data per January 1 - April 30, 2017, while Phase II data used is daily data as of May 1  - July 15, 2017. The results of the control chart analysis in Phase I shows that the production process has not been controlled statistically  analysis  of  cause-effect  diagrams.  Furthermore,  the  control  chart  limits  in  Phase  I  that  have  been  stable after the repair are used for Phase II production data. The result of the control chart analysis in Phase II shows that the production process has shifted. This can be known by the number of points
that out of control.
Keywords : Robust Multivaraite Control Chart, PT Petrokimia Gresik, RMCD

## 1. Pendahuluan
Pupuk merupakan salah satu bagian penting dalam upaya meningkatkan hasil tanam di dunia pertanian. Penggunaan  pupuk  yang  sesuai  dengan  prosedur  atau  anjuran  diharapkan  mampu  memberikan  dampak positif  secara  ekonomi  bagi  para  petani.  Selain  terkait  dengan  prosedur  penggunaan  pupuk  yang  tepat, kualitas dari pupuk yang digunakan juga merupakan hal yang sangat penting dan perlu diperhatikan terutama bagi  produsen  pupuk.  Hal  ini  dikarenakan  jika  pemanfaatan  pupuk  yang  sangat  tinggi  di  kalangan  petani tidak  diimbangi  oleh  kualitas  pupuk  yang  baik,  maka,  menurut  Bangun,  dkk.  (2000),  akan  dapat menimbulkan permasalahan defisiensi unsur mikro, pemadatan tanah dan pencemaran lingkungan.
Salah satu produsen pupuk terlengkap di Indonesia adalah PT. Petrokimia Gresik yang resmi beroperasi pada  tanggal  10  Juli  1972.  PT.  Petrokimia  Gresik  setidaknya  memproduksi  tujuh  jenis  pupuk,  baik  pupuk anorganik maupun organik. Salah satu produk pupuk anorganik yang diproduksi oleh PT. Petrokimia Gresik adalah  pupuk  Zwavelzuur  Kalium  (ZK).  Menurut  Badan  Standarisasi  Nasional  (BSN),  Pupuk  ZK  adalah
pupuk  anorganik  berbentuk  butiran  atau  serbuk  dengan  rumus  kimia  K 2 SO 4 yang  dimanfaatkan  sebagai sumber hara kalium dan belerang. Produk pupuk ZK yang dihasilkan oleh PT. Petrokimia Gresik berupaya mengikuti  Standar  Nasional  Indonesia  (SNI)  nomor  seri  02-2809-2005  dengan  beberapa  kriteria  batas (minimum atau maksimum) kandungan kimiawi dari pupuk ZK sebagaimana pada tabel 1.
Tabel 1. Syarat Kualitas SNI 02-2809-2005 untuk Pupuk ZK
No. Uraian Satuan  Persyaratan 1. H 2 O % Maks. 1 2. K 2 O % Min. 50 3. SO 3 % Min. 42,5 4. Free Acid % Maks. 2,5 5. Cl - % Maks. 1,5
(Sumber: http://www.bsn.go.id , tanggal akses 10/03/2018)
Pada  periode sebelumnya,  dalam  memonitor  proses  produksi terutama  produk  yang  dihasilkan apakah telah  sesuai  dengan  SNI  ataukah  tidak,  PT.  Petrokimia  Gresik  hanya  menggunakan  statistika  deskriptif sehingga  prinsip  pengendalian  kualitas  di  PT  ini  kurang  representatif.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan analisis  lebih  mendalam  terkait  dengan  kualitas  dari  produk  yang  dihasilkan  oleh  PT.  Petrokimia  Gresik. Salah  satunya  adalah  dengan  memonitor  dan  mengevaluasi  produk  dengan  menggunakan  bagan  kendali. Bagan kendali sangat efektif untuk memonitor dan mengevaluasi apakah proses produksi tetap menghasilkan produk sesuai standar ataukah tidak. Berdasarkan karakteristik kualitas yang dimonitor dan dievaluasi, bagan kendali  terbagi  menjadi  2  yaitu  bagan  kendali  univariat  dan  bagan  kendali  multivariat.  Bagan  kendali univariate digunakan jika hanya ada 1 karakteristik kualitas yang dimonitor dan dievaluasi, sedangkan jika terdapat  lebih  dari  1  karakteristik  kualitas  yang  dimonitor  dan  dievaluasi,  maka  bagan  kendali  multivariat yang digunaka (Montgomery, 2009; Mason dan Young, 2002).
Dikarenakan pupuk ZK terdiri atas 5 kandungan kimiawi yang saling berkorelasi, maka bagan kendali yang  digunakan  adalah  bagan  kendali  multivariat.  Untuk  tujuan  peningkatan  sensitifitas  bagan  kendali, penulis menerapkan bagan kendali multivariat robust berbasis re-weighted minimum covariance determinant (RMCD)  pada  data  produksi  pupuk  ZK  (Montgomery,  2009;  Chenouri,  dkk.,  2009).  Selain  itu,  penulis memaparkan  analisis  sebab-akibat  jika  dalam  analisis  bagan  kendali  terdapat  observasi  yang  keluar  batas kendali dengan menggunakan diagram tulang ikan ( fishbone diagram ).

## 2. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  makalah  ini  adalah  data  harian  produksi  pupuk  ZK  oleh  PT.  Petrokimia Gresik  yang  dibagi  menjadi  dua  Fase  monitoring  yaitu  Fase  I:  Data  produksi  pupuk  ZK  pada  tanggal  1 Januari – 30 April 2017 dan Fase II: Data produksi pupuk ZK pada tanggal 1 Mei – 15 Juli 2017.
Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  menerapkan  bagan  kendali  multivariat  berbasis  RMCD yaitu  pada  Fase  I  dilakukan  pendugaan  terhadap  vektor  rata-rata  dan  matriks  kovarians  dengan  algoritma RMCD  yaitu  menentukan  subset 1 H ,  dengan  data  sebanyak
1 120 5 1 63 2 2 m p h        dari  data  awal berukuran m .  Selanjutnya  menghitung  vektor  rata-rata 1 H x dan  matriks  kovarians 1 H S berdasarkan  seluruh observasi  pada  subset 1 H ,  kemudian  dengan  menggunakan  rumus
    2 1 i i RD RD i RD RD      X X S X X , menghitung jarak untuk seluruh 1, 2, , i m  di mana 1 2 2 ( ) ( ) H RD d i d i  dengan
1 RD H  x x dan 1 RD H  S S . Langkah berikutnya  adalah  mengurutkan 1 2 ( ) H d i secara ascending , 1 1 1 2 2 2 1 2 ( ) ( ) ( ) H H H m d d d       di  mana  adalah kombinasi pada   1, 2, , m .
Setelah  mengurutkan 1 2 ( ) H d i ,  berikutnya  adalah  mendefinisikan
        1 2 2 , , , , h H X X X     kemudian menghitung vektor rata-rata 2 H x , matriks kovarians 2 H S , dan 2 2 ( ) H d i . Jika   2 det 0, H  S maka subset H 2 = H 1 . Kemudian  mengulangi  5  tahapan  sebelumnya  untuk  mendapatkan  anggota  subset H yang  berbeda  (misal: 500  kali).  Setelah  mendapatkan  subset H ,  selanjutnya  adalah  memilih  10  subset  yang  menghasilkan  nilai determinan terkecil berdasarkan 500 subset H yang telah dihitung determinannya dari 5 langkah sebelumnya dan  kemudian  melanjutkan  proses  iterasi  untuk  10  subset  terkecil  terpilih  hingga  konvergen  (iterasi  ke- k ) yakni diperoleh
kondisi untuk masing-masing subset: 1 2 1 det( ) det( ) det( ) det( ). k k H H H H      S S S S Selanjutnya  adalah  membandingkan  determinan  dari  10  subset yang  telah  konvergen,  pilih  satu  determinan  yang  paling  kecil  di  antara  kesepuluh  determinan  tersebut. Setelah mendapatkan k H x dan k H S , maka diperoleh jarak berdasarkan rumusan:
 2 1 ( ) k k k k H i H H i H d i      X X S X X (1)
Untuk  mendapatkan  konsistensi  distribusi  data  yang  dibangkitkan  dari  distribusi  normal  multivariat,
maka didefinisikan: 0
k H  x x dan   2 ( ) 0 2 ,0.5 H k k d i H p med   S S (2)
Tahap  berikutnya  adalah  pemberian  bobot  pada  statistik  yang  telah  diperoleh  pada  tahap  sebelumnya. Bobot  1  diberikan  pada 2 0 ( ) d i yang  secara  statistik  tidak  termasuk  dalam  kategori  pencilan,  sedangkan  0 untuk jarak yang terdeteksi pencilan , yaitu
2 2 0 ,0.975 1, jika ( ) 0,                selainnya p i d i w       (3)
Berdasarkan rumus (3) maka didapatkan
   1 1 1 1 1 m i i i RMCD m i i m i i RMCD i RMCD i RMCD m i i w w w w               x x x x x x S (4)
(Rousseeuw dan Driessen, 1999)
Berdasarkan rumusan (4), maka diperoleh:
    2 1 ( ) , 1, 2, , . RMCD i RMCD RMCD i RMCD i i m T       X X S X X (5)
Rumusan (5) digunakan untuk menghitung statistik 2 ( ) RMCD i T untuk tiap-tiap observasi per 1 Januari – 30 April  2017.  Kemudian  membuat  bagan  kendali  multivariat robust berbasis  RMCD  dengan  rumus  batas kendali atas (BPA) berikut (Chenouri, dkk., 2009):
    2 , ,1 , 2 ,5 ,0.99 ,0.5 1, ,1 , 2 ,1 , ,1 2 1,5,0.99,0.5 5,0.99 2,618 ( ) 401744, 3 15, 086 16, 534. 120 120 p p p p a a a BPA f m
m a                     
dan 0. BPB 
Setelah  mendapatkan  nilai BPA dan BPB langkah  berikutnya  adalah  memplotkan  statistik 2 ( ) RMCD i T ke bagan  kendali  yang  telah  terbentuk.  Jika 2 ( ) RMCD i BPA T  ,  maka  dilakukan  analisis  manajemen  untuk mengetahui  penyebab  observasi  keluar  batas  kendali  kemudian  mengeliminasi  titik-titik  yang  keluar  batas kendali. Setelah mengeliminasi titik-titik yang keluar batas, maka menghitung kembali batas kendali dengan m sisa. Jika semua telah terkendali, maka batas digunakan untuk Fase II.
Pada  Fase  II,  dengan  menggunakan  statistik RMCD X , RMCD S dan  BPA  pada  Fase  I  untuk  menghitung statistik 2 ( ) RMCD i T dengan data yang digunakan pada Fase II dan memplotkannya pada bagan kendali yang ada. Selanjutnya  adalah  mengevaluasi  titik-titik  observasi  yakni 2 ( ) RMCD i BPA T  ,  maka  dinyatakan  bahwa  proses produksi  tidak  terkendali  secara  statistik  atau  dengan  kata  lain,  vektor  rata-rata  telah  bergeser  dari  yang sebenarnya. Jika terdapat titik-titik keluar batas kendali, maka dianalisis secara manajemen penyebab keluar batas dengan fishbone diagram .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Statistik  deskriptif  merupakan  bagian  dari  statistika  yang  mempelajari  alat,  teknik  atau  prosedur  yang digunakan  untuk  menggambarkan  atau  mendeskripsikan  kumpulan  data  atau  hasil  pengamatan.  Data  yang dikumpulkan  tersebut  perlu  disajikan  supaya  mudah  dimengerti,  menarik,  komunikatif  dan  informatif  bagi pihak lain. Contoh statistika deskriptif yaitu penyajian data dalam bentuk tabel, diagram dan grafik. Sebelum dilakukan  analisis  grafik  kendali 2 ( ) RMCD i T ,  terlebih  dahulu  dilakukan  analisis  deskriptif.  Secara  deskriptif, kelima  karakteristik  kualitas  produk  ZK  yaitu  H 2 O,  K 2 O,  SO 3 ,  FA  sebagai  H 2 SO 4 dan  Cl - disajikan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Analisis Statistika Deskriptif Produk Pupuk ZK per 1 Januari – 30 April 2017
Kandungan  Rata-rata  Simpangan Baku  Minimum  Maksimum
H 2 O 0,134 0,065688 0,04 0,34 K 2 O 51,6535 0,378896 50,73 52,77 SO 3 43,75483 0,654303 40,75 44,8 FA 1,45525 0,552008 0,1 3,08 Cl 1,155417 0,525677 0,31 3,77
Berdasarkan  statistika  deskriptif  pada  Tabel  2,  diperoleh  informasi  bahwa  karakteristik  H 2 O  sebagian besar  berat  yang  dihasilkan  sebesar  0,134%,  dengan  berat  minimum  sebesar  0,04%  dan  berat  maksimum sebesar  0,34%  serta  besarnya  penyimpangan  data  sebesar  0,0666.  Karakteristik  K 2 O  sebagian  besar  berat yang  dihasilkan  sebesar  51,654%,  dengan  berat  minimum  sebesar  50,73%  dan  berat  maksimum  sebesar 52,77%  serta  besarnya  penyimpangan  data  sebesar  0,379.  Karakteristik  SO 3 sebagian  besar  berat  yang dihasilkan  sebesar  43,755%,  dengan  berat  minimum  sebesar  40,75%  dan  berat  maksimum  sebesar  44,8% serta besarnya penyimpangan data sebesar 0,654.
Adapun Karakteristik FA sebagai H 2 SO 4 sebagian besar berat yang dihasilkan sebesar 1,455%, dengan berat minimum sebesar 0,1% dan berat maksimum sebesar 3,08% serta besarnya penyimpangan data sebesar 0,5520.  Sedangkan  karakteriktik  Cl - sebagian  besar  berat  yang  dihasilkan  sebesar  1,155%,  dengan  berat minimum  sebesar  0,31%  dan  berat  maksimum  sebesar  3,77%,  serta  besarnya  penyimpangan  data  sebesar 0,5256. Berdasarkan Tabel 2 juga dapat dapat dilihat bahwa terdapat karakteristik yang tidak sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetukan perusahaan, yaitu nilai minimum dari SO 3 yang seharusnya 42,5% menjadi 40,75%, nilai maksimum FA sebagai H 2 SO 4 yang seharusnya 2,5% menjadi 3,08% dan nilai maksimum Cl - yang seharusnya 1,5% menjadi 3,77%.
Tahapan  selanjutnya  adalah  menganalisis  observasi  dengan  menggunakan  bagan  kendali  multivariat robust RMCD.  Proses  pendugaan  statistik  vektor  rata-rata  dan  matriks  kovarian  RMCD  dilakukan  dengan menggunakan bantuan paket program R. Demikian juga untuk pembuatan bagan kendali juga menggunakan paket  program  R.  Berdasarkan  perhitungan,  diperoleh  statistik  vektor  rata-rata  dan  matriks  kovarians berbasis RMCD sebagai berikut:
0,108 0, 00146 0, 00226 0, 00339 0, 00285 0, 00220 51, 669 0, 00226 0,11619 0,11351 0,11640 0, 07096 43, 789 0, 00339 0,11351 0, 29250 0,19707 0, 22388 1, 520 0, 00285 0,11640 0,19707 0, 26994 0, 1,125 ; RMCD RMCD        
 
                
x S
09677 0, 00220 0, 07096 0, 22388 0, 09677 0,19303   

              
Sehingga dapat diperoleh plot Fase I pertama adalah sebagaimana pada Gambar 2 dengan batas kendali yang telah dihitung pada sub-bab metode.
0 20 40 60 80 100 120 0 50 100 150 Index T 2 ro b 1
Gambar 2 . Plot Bagan Kendali Multivariat Robust Fase I Pertama
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  diketahui  bahwa  banyak  titik-titik  observasi  yang  keluar  batas  kendali sehingga  perlu  dievaluasi  secara  manajemen  mengapa  terdapat  titik-titik  yang  keluar  batas  kendali.  Ada beberapa hal secara manajemen yang  menyebabkan titik-titik tersebut keluar batas kendali, dengan analisis grafik kendali univariat diperoleh beberapa informasi di antaranya adalah
1. Pada karakteristik kualitas SO 3 terdapat tiga observasi yang keluar batas kendali yaitu pada data ke-91, 92  dan  99  disebabkan  oleh  mesin  yang  mulai  mengalami fatigue sehingga  proses  produksi  tidak seimbang.
2. Observasi  ke-13  dan  38  pada  karakteristik  kualitas  FA  keluar  batas  kendali.  Hal  ini  disebabkan  oleh start-up mesin setelah break beroperasi.
3. Pada karakteristik kualitas Cl - , banyak sekali titik-titik yang keluar batas kendali  yaitu pada data ke-17, 46, 51, 52, 53, 68, 69, 70, 75, 80, 86, 88, 90, 91, 92, 93, 99, 102, 111, 112, 114, 116, 117, 118, 119 dan 120.  Banyaknya  titik  yang  keluar  batas  kendali  pada  karakteristik  kualitas  ini  memungkinkan disebabkan  oleh  kalibrasi  mesin  yang  tidak  tepat  atau  faktor  lain  yang  PT  Petrokimia  Gresik  masih mencari solusinya.
Dikarenakan  pada  bagan  kendali  multivariat,  semua  karakteristik  kualitas  berkorelasi,  maka  satu  titik yang  keluar  batas  kendali  dari  salah  satu  karakteristik  kualitas  yang  diamati  secara  simultan  akan menyebabkan  titik  pada  bagan  kendali  multivariat  juga  keluar  batas  kendali.  Selanjutnya  adalah mengeliminasi  titik-titik  tersebut  dari  analisis  dan  melakukan  plot  ulang  pada  data  sisa  yang  berada  dalam batas  kendali  sebagaimana  pada  Gambar  3.  Berdasarkan  Gambar  3,  semua  titik  telah  terkendali  secara statistik dengan batas kendali sebagai berikut:
    2 , ,1 , 2 ,5 ,0.99 ,0.5 1, ,1 , 2 ,1 , ,1 2 1,5,0.99,0.5 5,0.99 2,618 ( ) 401744, 3 15, 086 18, 886. 83 83 p p p p a a a BPA f m m
a                     
dan 0. BPB 
Gambar 3 . Plot Bagan Kendali Multivariat Robust Fase I Kedua
0 10 20 30 40 50 60 70 0 20 40 60 80 100 Index T 2 ro b F 2
Gambar 4 . Plot Bagan Kendali Multivariat Robust Fase II
Setelah Fase I terkendali secara statistik yang ditunjukkan dengan tidak adanya titik-titik observasi yang keluar batas kendali, maka tahapan selanjutnya adalah Fase II yang menganalisis proses produksi selanjutnya berdasarkan statistik vektor rata-rata, matriks kovarians dan batas kendali yang telah diperoleh pada Fase I Kedua  (Grafik  kendali  terkendali).  Adapun  prosedur  perhitungan  statistik 2 ( ) RMCD i T hingga  memplotkan  ke bagan kendali sebagaimana yang telah dijelaskan pada sub-bab metode analisis. Data yang digunakan pada Fase  II  adalah  data  produksi  pupuk  ZK  per  1  Mei  –  15  Juli  2017.  Gambar  4  menunjukkan  hasil  analisis bagan  kendali  Fase  II.  Berdasarkan  Gambar  4  dapat  diketahui  bahwa  proses  produksi  masih  belum  stabil. Kondisi ini ditunjukkan dengan masih sangat banyaknya titik observasi yang keluar batas kendali.
Berdasarkan  analisis  bagan  kendali  sebagaimana  pada  Gambar  4  yang  mengindikasikan  bahwa  proses produksi ZK PT. Petrokimia Gresik berjalan di luar standar SNI  02-2809-2005, maka perlu dibuat diagram sebab-akibat  ( fishbone  diagram/ diagram  tulang  ikan)  sebagaimana  pada  Gambar  5  untuk  mem- breakdown
36 Performa: Media Ilmiah Teknik Industri Vol. 17, No. 1 akar  permasalahan  kondisi  keluar  batas  kendali  ( out  of  control ).  Diagram  tulang  ikan  digunakan  untuk menganalisis  kualitas  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  secara  menyeluruh  hubungan  antara  kecacatan dengan  penyebabnya.  Berkaitan  dengan  pengendalian  proses statistika,  diagram  sebab-akibat  dipergunakan untuk  menunjukan  faktor-faktor  penyebab  (sebab)  dan  karateristik  kualitas  (akibat)  yang  disebabkan  oleh faktor-faktor  penyebab  itu  (Tague,  2005;  Heizer  dan  Render,  2008).  Berikut  adalah  hasil  analisis  secara ekspoloratori terhadap penyebab ketidakterkendalian produk ZK yang diproduksi oleh PT. Petrokimia Gresi yang menjelaskan tiap faktor pada diagram sebab-akibat pada Gambar 5:

## 1. Material
Dalam pembuatan produk pupuk ZK tidak terlepas dari adanya bahan baku yang akan digunakan, di PT Petrokimia  Gresik  mempunyai  standar  spesifikasi  agar  bahan  baku  yang  akan  digunakan  memiliki kualitas  yang  baik,  namun  kualitas  bahan  baku  tidak  selalu  baik  sehingga  akan  menyebabkan karateristik kualitas dalam pupuk ZK tidak sesuai spesifikasi. Beberapa penyebab adanya kualitas bahan baku  yang  kurang  baik  diantaranya  yaitu  perusahaan  ingin  meminimalisir  biaya  yang  bertujuan  untuk menurunkan  HPP  (Harga  Pokok  Produksi),  bahan  baku  rusak  dalam  penyimpanan  karena  tercampur dengan bahan baku lain yang diakibatkan oleh tempat penyimpanan yang sama serta bahan baku rusak terkena  hujan  karena  disimpan  di  tempat  yang  terbuka.  Penyimpanan  di  gudang  yang  berbeda  untuk setiap bahan baku akan menjadi lebih efektif untuk mencegah bahan baku tercampur dengan bahan baku lain. Selain itu, untuk menghindari bahan baku itu rusak akibat terkena hujan maka sebaiknya disimpan di tempat yang tertutup.
Kadar Kandungan Pupuk Tidak Sesuai Spesifikasi Lingkungan Area Berdebu Peralatan Terbuka Pemeliharaan Kurang Mesin Kerusakan Mesin Peralatan Terbuka SOP Tidak Dijalankan Anggaran Minim Mesin Rasio Bahan Baku Tidak Sesuai Timbangan Tidak Akurat Kurangnya Perawatan Timbangan Rusak Anggaran Minim SOP Tidak Dijalankan Motivasi Menurun Ketidaknyamanan Pekerja Area Kerja Tidak Nyaman Motivasi Menurun Ketidaknyamanan Pekerja Area Kerja Tidak Nyaman Banyak Tenaga Baru Manusia Meminimalisasi Biaya Bahan Baku Kualitas Bahan Baku Jelek Rusak Dalam Penyimpanan Tercampur Bahan Baku Menurunkan Harga Pokok Produksi Gudang Jadi Satu Kehujanan Disimpan di Tempat Terbuka
Gambar 5. Diagram Tulang Ikan Permasalahan Tidak Terkendalinya Proses Produksi Pupuk ZK PT. Petrokimia Gresik

## 2. Metode
Salah  satu  penyebab  kadar  kandungan  kimia  dalam  pupuk  ZK  tidak  sesuai  spesifikasi  yaitu  faktor metode yang digunakan. Pada metode yang digunakan sering kali menemui rasio bahan baku yang tidak sesuai  yang  disebabkan  karena  timbangan  yang  rusak  sehingga  dalam  penimbangan  sering  kali  tidak akurat.  Kurangnya  perawatan  menjadi  salah  satu  penyebab  timbangan  yang  rusak.  Adapun  beberapa penyebab  kurangnya  perawatan  yaitu  anggaran  minimum  dan  SOP  ( Standard  Operating  Procedure ) yang  tidak  dijalankan.  Untuk  meminimalisir  masalah  anggaran  dana  yang  minimum  yaitu  dengan membuat  list  bagian  perawatan  pada  timbangan  agar  dana  yang  dianggarkan  lebih  efektif.  Sedangkan untuk  SOP  yang  tidak  dijalankan,  perlunya  melakukan  sosialisasi  dan  pelatihan-pelatiahan  mengenai SOP agar proses perawatan menjadi lebih optimal.
3. Manusia
Salah satu faktor yang mempengaruhi karakteristik kualitas dari pupuk ZK tidak sesuai spesifikasi yaitu faktor manusia. Pada faktor manusia dapat dilihat bahwa kompetensi yang kurang dari pekerja yang ada karena  dari  pengalaman  kerja  yang  minim  yang  disebabkan  banyaknya  tenaga  baru  dan  kurangnya pelatihan  pada  pekerja.  Kemudian  dapat  dilihat  juga  dari  ketidaknyamanan  pekerja  yang  disebabkan area kerja yang tidak nyaman dan motivasi pekerja yang turun. Untuk memperbaiki hal tersebut dapat diatasi  dengan  menambah  pelatihan  pada  pekerja  dan  arahan  pada  tenaga  kerja  baru  agar  lebih kompeten,  memberikan  motivasi  pada  pekerja  dengan  mengadakan  diklat  ruang  dan  memberikan fasilitas serta kenyamanan pada area kerja para pekerja.
4. Mesin
Produk yang berkualitas dapat dilihat dari karakteristik kualitas yang tidak lebih atau tidak kurang dari standar yang ditetapkan perusahaan. Mesin mempunyai pengaruh yang besar terhadap kualitas produksi.
Adanya  kerusakan  pada  mesin  menyebabkan  pabrik  tidak  dapat  beroperasi,  sehingga  perusahaan  akan kehilangan banyak omset dan akan mengurangi kualitas dari produk yang dihasilkan. Ketika mesin mati dan  mulai  beroperasi  kembali  keadaan  mesin  juga  menjadi  tidak  stabil.  Kerusakan  pada  mesin disebabkan karena kurangnya perawatan akibat dari dana yang dianggarkan untuk pemeliharaan mesin kurang  dan  SOP  ( Standard  Operating  Procedure )  yang  tidak  dijalankan  dengan  baik.  Kedua  hal tersebut  menjadi  penyebab  adanya  ketidaksesuaian  karakteristik  kualitas  pada  produksi  pupuk  Urea. Untuk  meningkatkan  proses  produksi  karena  adanya  karakteristik  yang  tidak  sesuai  spesifikasi  yaitu dengan membuat list bagian alat yang penting di setiap equipment sehingga anggaran dana yang terserap menjadi  efektif,  melakukan  sosialisasi  mengenai  SOP  ( Standard  Operating  Procedure )  dan  efek terhadap  alat  apabila  SOP  ( Standard  Operating  Procedure )  tidak  dijalankan  dengan  baik,  serta dilakukan  pengkajian  ulang  SOP  ( Standard  Operating  Procedure )  agar  proses  perawatan  di  suatu equipment menjadi lebih optimal.
5. Lingkungan
Lingkungan  merupakan  salah  satu  faktor  pendukung  yang  sangat  penting  dalam  penentuan  kualitas produk  pupuk  ZK.  Area  berdebu  merupakan  salah  satu  faktor  lingkungan  yang  menyebabkan  kadar kandungan pupuk ZK tidak sesuai spesifikasi. Adanya peralatan pabrik yang terbuka menjadi penyebab utama  area  yang  berdebu.  Hal  itu  terjadi  karena  kurangnya  pemeliharaan  terhadap  peralatan  tersebut. Pada  hal  tersebut  dapat  dilakukan  pemeliharaan  yaitu  dengan  memastikan  prosedur  perawatan  sesuai dengan SOP yang berlaku atau tidak serta membuat skala prioritas terhadap peralatan atau mesin yang membutuhkan  perawatan  ekstra  menjadi  solusi  yang  dapat  meningkatkan  proses  produksi  sehingga meminimalisir  produk  yang  tidak  sesuai  spesifikasi.  Diagram  tulang  ikan  bersifat  teoritis  dan  belum dilakukan verifikasi karena keterbatasan waktu. Namun, diagram tulang ikan yang telah disusun dapat digunakan sebagai acuan analisis kualitas pupuk ZK.

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, dengan menggunakan bagan kendali robust multivariat RMCD pada Fase I tahap 1 diketahui bahwa banyak titik amatan yang tidak terkendali secara statistik yang diindikasikan  dengan  keluarnya  plot  dari BPA .  Namun,  setelah  titik-titik  tidak  terkendali  dieliminasi  dan dikalkulasi ulang BPA (Fase I tahap 2), diperoleh keadaan terkendali sehingga BPA baru tersebut digunakan untuk proses monitor dan evaluasi pada Fase II. Namun demikian, dengan data Fase II yaitu data produksi ZK yaitu periode 1 Mei  – 15 Juli 2017 sebagaimana yang diulas pada hasil analisis, dengan menggunakan BPA baru  yang  diperoleh  pada  Fase  I  tahap  2,  terdapat  banyak  titik  amatan  yang  berada  di  luar BPA , sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hingga  per  Juli  2017,  produksi  pupuk  ZK  yang  diproduksi  oleh  PT. Petrokimia Gresik secara statistik masih belum terkendali.
Selain  itu,  berdasarkan  hasil  analisis  dengan  diagram  sebab-akibat  diperoleh  lima  faktor  penyebab produk  ZK  yang  diproduksi  oleh  PT.  Petrokimia  Gresik  adalah  material,  metode,  manusia,  mesin  dan lingkungan. Pada konteks material dimungkinan disebabkan oleh bahan baku baik dari segi kualitas maupun harga. Adapun dari konteks metode, penyebab yang menjadikan produk ZK tidak terkendali dimungkinkan disebabkan  oleh  tidak  dijalankannya  SOP,  sedangkan  pada  konteks  manusia,  sebab  utama  adalah  kurang kompetensi  akibat  tidak  ada  pelatihan  yang  intens  terhadap  karyawan.  Pada  konteks  mesin  dimungkinkan disebabkan  oleh  keausan  mesin  atau  matinya  mesin  ketika  sedang  beroperasi.  Faktor  penyebab  terakhir adalah lingkungan yang disebabkan oleh kondisi lingkungan kerja.
Sebagai  saran,  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dekomposisi  untuk  penyebab ketidakterkendalian  titik-titik  amatan  produk  ZK.  Dekomposisi  dapat  diterapkan  pada  kelima  karakteristik kualitas yang mengkonstruksi produk ZK yaitu H 2 O, K 2 O, SO 3 , FA sebagai H 2 SO 4 dan Cl - . Jadi, diharapkan pada  penelitian  selanjutnya  dapat  diperoleh  informasi  secara  spesifik  karakteristik  kualias  manakah  yang menjadi  penyebab  tertinggi  yang  menjadikan  ketidakterkendalian  produk  ZK  yang  diproduksi  oleh  PT. Petrokimia Gresik.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Fakultas  MIPA,  Universitas  Brawijaya  yang  telah  membiayai penelitian ini. Selain itu, penulis juga mengucapkan terimakasih kepada pihak PT. Petrokimia Gresik selaku mitra,  dan  juga  kepada  mahasiswa  atas  nama  Ayu  Aisyah  Ashari  yang  telah  membantu  terselesainya penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Bangun,  E.,  dkk.,.  2000.  Pengkajian  Teknologi  Pemupukan  Bawang  Merah  di  Sumatera  Utara. Prosiding Seminar  Nasional  Teknologi  Spesifik  Lokasi  Menuju  Desentralisasi  Pembangunan  Pertanian .  13–14 Maret 2000. Medan. Available from: http://pustaka.litbang.deptan.go.id/agritek/sltg0404.pdf.
Chenouri,  S.,  dkk.,  2009.  A  Multivariate  Robust  Control  Chart  for  Individual  Observation. Journal  of Quality Technology , Vol. 43, hal. 259-271. Gunadi, N. 2009. Kalium Sulfat dan Kalium Klorida Sebagai Sumber Pupuk Kalium pada Tanaman Bawang Merah. J. Hortikultural. 19(2):174-185. http://www.bsn.go.id, tanggal akses 10/03/2018. Heizer, J. dan B. Render. 2008. Operation Management . Edisi 9.  New Jersey: Prentice Hall, Inc. Mason,  R.L.  dan  J.C.  Young.  2002. Multivariate  Statistical  Process  Control  with  Industrial  Applications . Volume 9 dari ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability. Montgomery, D. C. 2009. Introduction to Statistical Quality Control . Edisi ke-5. John Wiley & Sons: New York.
Rousseeuw,  P.  J.,  &  Van  Driessen,  K.  1999.  Fast  Algorithm  for  Minimum Covariance  Determinant Penduga. Technometrics, 41, hal. 212-223 . Tague, N. R. 2005. The Quality Toolbox. Edisi ke-2. Milwaukee Wisconsin: ASQ Quality Press.