p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Analisis Pengendalian Kualitas Bahan Bakar Aviation Turbin pada PT X dengan Metode Statistical Quality Control
Fina Fadhila Achka 1* , Rianita Puspa Sari 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Indonesia * Koresponden email : 1910631140186@student.unsika.ac.id
Diterima: 9 Juni 2023 Disetujui:14 Juli 2023

## Abstract
The development of technology and industry in the era of globalization is marked by the advancement of the aviation sector because the world community needs access to go to other parts of the world easily and quickly. To support aviation activities, vital facilities are needed, namely aviation fuel (aviation turbine) as aircraft fuel. It is very important for companies supplying aviation fuel that the fuel they supply is of high quality and meets international standards. The purpose of this study was to determine the suitability of avtur fuel quality against control limits and specification standards and to find out the causative factors of the avtur fuel quality results obtained at the Aviation Quality Assurance department of PT X by analyzing the avtur  fuel  quality  control  using  the  Statistical  Quality  Control  Method.  The  results  showed  that  quality control using the Statistical Quality Control Method with the Average and Distance Control Map tool (X - R Chart) on avtur fuel products studied for parameters obtained the Density at 15°C value of 797.57 - 806, 89 kg/m 3 , the Freezing Point value is (-50.85) – (-56.37) °C, and the Electrical Conductivity value is 36.81 – 111.8 pS/m so that no deviations exceed the limit. control so that the quality of avtur fuel complies with the specified standard specifications. The most dominant factor causing the success of quality is the factor of the reliability of the methods and machines used.
Keywords: quality control, SQC, X-R control chart, cause and effect diagram, avtur

## Abstrak
Seiring  berkembangnya  teknologi  dan  industri  di  era  globalisasi  ditandai  dengan  majunya  sektor penerbangan karena masyarakat dunia membutuhkan akses untuk pergi ke penjuru dunia lain dengan mudah dan  cepat.   Kegiatan  penerbangan  tentunya  ditunjang  dengan  fasilitas vital  yaitu avtur ( aviation  turbin ) sebagai bahan bakar pesawat. Sangat penting bagi perusahaan menyuplai avtur agar bahan bakar yang mereka suplai  berkualitas  tinggi  dan  memenuhi  standar  internasional.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  kesesuaian  kualitas  bahan  bakar  avtur  terhadap  batas  kendali  dan  standar  spesifikasi  serta mengetahui  faktor  penyebab  hasil  kualitas  bahan  bakar  avtur  yang  diperoleh  pada  departemen Aviation Quality  Assurance PT  X  dengan  menganalisis  pengendalian  kualitas  bahan  bakar  avtur  dengan menggunakan  Metode Statistical  Quality  Control .  Hasil  penelitian  menunjukkan  dengan  pengendalian kualitas menggunakan Metode Statitstical Quality Control dengan alat Peta Kendali Rata-rata dan Jarak ( 𝑋̅ − 𝑅 Chart )  pada  produk bahan bakar  avtur  yang  diteliti  untuk parameter  didapatkan  nilai Density  at 15°C  sebesar  797,57  –  806,89 kg/m 3 ,  nilai Freezing  Point sebesar  (-50,85)  –  (-56,37)°C,  dan  nilai Electrical  Conductivity sebesar  36,81  –  111,8  pS/m  sehingga  tidak  ditemukan  penyimpangan  melebihi batas kendali sehingga mutu bahan bakar avtur sesuai dengan standar spesifikasi yang ditetapkan. Faktor yang paling dominan menyebabkan keberhasilan kualitas adalah faktor dari keandalan metode dan mesin yang digunakan.
Kata Kunci: pengendalian kualitas, SQC, peta kendali X-R, diagram sebab akibat, avtur

## 1. Pendahuluan
Seiring  berkembangnya  teknologi  dan  industri  di  era  globalisasi  ditandai  dengan  majunya  sektor penerbangan karena masyarakat dunia membutuhkan akses untuk pergi ke penjuru dunia lain dengan mudah dan  cepat  [1].  Untuk  menunjang  kegiatan  penerbangan  tentunya  dibutuhkan   fasilitas  vital  yaitu  avtur ( aviation turbin ) sebagai bahan bakar pesawat [2]. Avtur dirancang khusus untuk bahan bakar penerbangan dengan mesin turbin gas ( external combustion ) [3]. Avtur adalah senyawa organik yang diperlukan untuk pembakaran di mesin pesawat terbang untuk mendapatkan energi penggerak [4]. Kualitas bahan bakar avtur ditentukan  oleh  karakteristik  kemurnian  avtur,  model  pembakaran  pada  turbin  pesawat,  dan  stabilitas struktur pada temperatur rendah [5] [6] [7] [8].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Sebelum avtur dipasarkan maka harus memenuhi spesifikasi dan standar kualitas avtur untuk siap digunakan secara baik [9] [10]. Terpenuhi atau tidak spesifikasi dan standar kualitas avtur tersebut dapat diketahui dengan pengendalian kualitas. Dengan dilakukannya pengendalian kualitas bahan bakar avtur ini, maka  diharapkan  dapat  mengurangi  segala  kerugian  yang  mungkin  terjadi  pada  perusahaan  penyedia maupun maskapai pengguna bahan bakar avtur. Oleh karena itu, sangat penting bagi perusahaan avtur agar bahan  bakar  yang  mereka  suplai  berkualitas  tinggi  dan  memenuhi  standar  internasional  agar  dapat didayagunakan dengan efektif dan efisien serta memiliki nilai komersial lebih tinggi.
PT X adalah sebuah perusahaan yang salah satu kegiatan perusahaannya adalah di bidang pemasaran dan  pemasok  bahan  bakar penerbangan, yang bergerak dalam pengolahan, distribusi dan distribusi bahan bakar untuk pesawat terbang dengan bekerja sama dengan maskapai penerbangan untuk melayani pengisian bahan  bakar  avtur.  Bahan  bakar  avtur  yang  dipasarkan  harus  memenuhi  persyaratan  sesuai  standar spesifikasi American Standard Testing and Material (ASTM) sebagai standar internasional. Pengendalian kualitas dapat dilakukan dengan mengaplikasikan Metode Statistical Quality Control yang merupakan alat kendali mutu dengan penggunaan metode statistik dalam pemecahan masalah perusahaan . Statistical Quality Control (SQC) adalah suatu sistem yang dilakukan untuk menjaga keseragaman standar  atau  tingkat  kualitas  produk  dengan  biaya  yang  minimal  dan  cara  untuk  mencapai  optimalisasi dengan  menggunakan  teknik  statistik  dalam  pengumpulan  dan  pengolahan data  sampai  dengan  analisis. adalah sebagai penentuan dan pengendalian kualitas produk [11]. Metode Statistical Quality Control dapat memudahkan untuk memantau kualitas produk secara real-time , membantu memastikan produk memiliki kualitas yang lebih seragam sesuai dengan standar spesifikasi, membantu proses pengendalian kualitas yang lebih efisien, mengidentifikasi variasi dengan lebih cepat dan menghindari pengerjaan ulang [12] [13].
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  terkait  Pengendalian  Kualitas  menggunakan  Metode Statitstical Quality  Control telah  dilakukan  di  beberapa  perusahaan.  Penelitian  yang  dilakukan  pada  Perusahaan Minyak  Kelapa  Sawit  PT.  Kalimantan  Sanggar  Pusaka  mengungkapkan  bahwa  kontrol  kualitas menggunakan alat kontrol  proses statistik diperlukan untuk mengontrol tingkat kerusakan produk minyak sawit mentah. Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  jenis  kerusakan  CPO  ( Crude  Palm  Oil )  di  PT. Sanggar Pusaka Kalimantan pada Mei 2016  memiliki kandungan air dan kandungan kotoran yang tinggi pada oli, dan faktor utama penyebab hal tersebut adalah faktor mesin [14].
Kemudian,  dalam  penelitian  Analisis  Tingkat  Kecacatan  Produk Lever  Assy  Parking  Brake Menggunakan Metode Statistical Quality Control diungkapkan bahwa untuk mencapai zero defect , Lever Assy  Parking  Brake yang  merupakan  bagian  dari  suku  cadang  mobil  yang  diproduksi  oleh  Pabrikan  X, harus memenuhi tingkat kualitas produk tanpa cacat. Metode Statistical Quality Control (SQC) dilakukan untuk  mengetahui  tingkat  kecacatan produk. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa dari 22 data proses produksi, 13 data atau 41% proses produksi tidak terkendali, dan 9 data atau 41% proses yang berada dalam batas kendali. Namun, nilai rata-rata yang termasuk spesifikasi produk yang telah ditetapkan adalah 9 ± 0,5 mm [15].
Kedua  penelitian  terdahulu  tersebut  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis  pengendalian  kualitas menggunakan Metode Statitstical Quality Control dapat memberikan usulan dan pedoman bagi perusahaan dalam  mengetahui  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  produk  dan  dapat  melakukan  pengawasan yang ketat agar permasalahan perusahaan dapat tertangani.
Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kesesuaian kualitas bahan bakar avtur terhadap batas kendali dan standar spesifikasi serta mengetahui faktor penyebab hasil kualitas bahan bakar avtur yang diperoleh pada departemen Aviation Quality Assurance PT X dengan menganalisis pengendalian kualitas bahan bakar avtur dengan menggunakan Metode Statistical Quality Control .

## 2. Metode Penelitian

## Pengumpulan dan Pengolahan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  PT  X  sebagai  penyedia  sekaligus  distributor  bahan  bakar  avtur  untuk pesawat maskapai penerbangan di Indonesia. Objek penelitian ini adalah jenis bahan bakar penerbangan aviation  turbin (avtur).  Jenis  penelitian  yang  dibahas  mengenai Control  Charts  and  Process  Capability yang  merupakan  bagian  dari  keilmuan Quality  &  Reliability  Engineering yang  relevan  dengan  ilmu Pengendalian  Kualitas.  Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini  merupakan  data  primer  berupa  data pemuatan bahan bakar avtur dari Kilang ke DPPU pada data Certificate of Quality secara real-time dengan rentang waktu penelitian mulai dari tanggal 4 Maret 2022 hingga 2 Juni 2022. Parameter yang dibutuhkan dalam pengumpulan data antara lain adalah nilai density at 15 o C , freezing point dan electrical conductivity . Dari  hasil  pengumpulan  data,  dilakukan  analisis  pengendalian  kualitas  bahan  bakar  avtur  pada  PT  X menggunakan metode Statistical Quality Control untuk mengetahui kesesuaian kualitas bahan bakar avtur
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
terhadap batas kontrol dan standar spesifikasi serta mengetahui faktor penyebab hasil dari kualitas bahan bakar avtur yang diperoleh.

## Peta Kendali Rata-rata dan Jarak (X-R Chart)
Peta  kendali  X-R  merupakan  salah  satu  peta  kendali  berdasarkan  data  variabel  yang  digunakan sebagai ukuran suatu produk yang dapat memiliki karakteristik kualitatif yang dapat dikuantifikasi [16]. Bagan kendali memiliki sebaran nilai karakteristik kualitas yang memberikan gambaran keadaan proses. Dalam  praktiknya,  adalah  umum  untuk  mendapatkan  data  mentah  atau  tidak  diproses  yang  menjadi populasi  dan  simpangan bakunya  tidak  diketahui.  Oleh karena  itu  dilakukan  sampling  atau  subgrouping untuk mengetahui apakah proses tersebut terkendali atau tidak.
Tahapan membuat peta kendali X adalah sebagai berikut; a. Menghitung nilai rata-rata (𝑥̅) tiap subgrup 𝑥̅ = 𝑥 1 +⋯+ 𝑥 𝑚 𝑚 (1)
Keterangan: 𝑥̅ = Nilai rata-rata dari subgrup 𝑥 𝑚 = Nilai dari subgrup ke-m 𝑚 = Jumlah subrgup b. Menghitung Central Line ( CL ). 𝑥̿ = 𝑥 1 ̅̅̅̅+𝑥 2 ̅̅̅̅+⋯+ 𝑥 𝑚 ̅̅̅̅̅ 𝑚 (2) 𝑥̿ = Nilai tengah dari kolom 𝑥̅ 𝑥 𝑚 ̅̅̅̅ = Nilai dari kolom 𝑥̅ ke-m 𝑚 = Jumlah kolom 𝑥̅
c. Menghitung Batas kendali atas (UCL) UCL X ̅ =   x̿ + A 2 . 𝑅̅ (3) 𝑈𝐶𝐿 = Batas kontrol atas 𝑥̿ = Nilai tengah 𝑥̅ A 2 = Faktor dari control chart constant 𝑅̅ = Jumlah kolom 𝑅 d. Menghitung Batas kendali bawah (LCL) LCL X ̅ =   x̿ − A 2 . 𝑅̅ (4) 𝐿𝐶𝐿 = Batas kontrol bawah 𝑥̿ = Nilai tengah 𝑥̅ A 2 = Faktor dari control chart constant 𝑅̅ = Jumlah kolom 𝑅 e. Membuat tabel 𝑋̅ 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑡
Tahapan pembuatan peta kendali R adalah sebagai berikut:
a. Menghitung nilai kisaran (R) pada setiap subgrup
𝑅 =   𝑥 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 + 𝑥 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 (5) Keterangan: 𝑅 = Nilai kisaran dari subgrup 𝑥 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 = Nilai terbesar dari subgrup 𝑥 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 = Nilai terkecil dari subgrup b. Menghitung Central Line ( CL ).
𝑅̅ = 𝑅 1 +𝑅 2 +⋯+𝑅 𝑚 𝑚 (6)
𝑅̅ = Nilai tengah dari kolom 𝑅 𝑅 𝑚 = Nilai dari kolom 𝑅 ke-m 𝑚 = Jumlah kolom 𝑅 c. Menghitung Batas kendali atas (UCL) UCL R =   D 4 . 𝑅̅ (7) 𝑈𝐶𝐿 = Batas kontrol atas D 4 = Faktor dari control chart constant 𝑅̅ = Jumlah kolom 𝑅 d. Menghitung Batas kendali bawah (LCL) LCL R =   D 3 . 𝑅̅ (8) 𝐿𝐶𝐿 = Batas kontrol bawah D 3 = Faktor dari control chart constant
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝑅̅ = Jumlah kolom 𝑅

## e. Membuat Tabel 𝑅 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑡

## Diagram Sebab Akibat
Diagram  sebab-akibat  adalah  suatu  pendekatan  terstruktur  yang  memungkinkan  dilakukan  suatu analisis  lebih  terperinci  dalam  menemukan  penyebab-penyebab  suatu  masalah,  ketidaksesuaian,  dan kesenjangan  yang  terjadi  [17].  Kegunaan  dari  diagram  sebab-akibat  adalah  untuk  mengidentifikasi penyebab-penyebab dari permasalahan kualitas agar dapat diperbaiki  [18]. Analisis diagram sebab akibat dilakukan  dalam bentuk  data,  yang  terutama  dikumpulkan  melalui  pengamatan  dan  analisis  yang berkompeten di bidang yang dibahas sehingga dapat dirumuskan faktor terjadinya masalah dan konsekuensi yang  timbul  darinya  [19].  Keuntungan  dari  diagram  ini  dapat  mencari  dan  menentukan  akar  penyebab masalah sehingga menghasilkan ide untuk mengatasi masalah dengan menggiatkan perbaikan sesuai dengan standar.  Prinsip  membangun  diagram  sebab  akibat  ini  adalah brainstorming .  Untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  terjadinya  penyimpangan  hasil  kualitas,  sering  diidentifikasi  lima  akar  penyebab  yang signifikan dapat dikelompokkan sebagai berikut:
a. Man /Manusia (tenaga kerja). b. Method /Metode kerja. c. Machine /Mesin atau peralatan kerja lainnya.
d. Material /Bahan baku. e. Environment /Lingkungan kerja .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data mulai dilakukan per sub grup dengan diawali menggunakan peta kendali Xbar – R. Metode ini digunakan karena dapat berhubungan dengan hasil analisis, yaitu dengan mengontrol rata-rata model  berbasis sampel. Dengan menggunakan peta kendali rata-rata (X) dan juga dengan peta kendali jarak (R), dapat mengetahui berapa banyak data kualitas dengan nilai parameter density at 15C, freezing point , dan electrical conductivity yang berada dalam batas kendali statistik berdasarkan data yang didapat. Setelah itu, dilakukan analisis penyebab kualitas bahan bakar avtur dengan nilai density at 15C, freezing point , dan electrical conductivity yang tidak sesuai standar dengan membuat diagram tulang ikan ( fishbone diagram ). Peta Kendali Rata-rata dan Jarak (X-R Chart) a. Menghitung nilai rata-rata tiap subgrup (𝑥̅)
Rata-rata (𝑥̅) dihitung  menggunakan  rumus 𝑥̅ = 𝑥 1 +𝑥 2 2 berdasarkan  persamaan  1  sehingga didapatkan hasil berikut ini:
Tabel 1 . Data Xbar Sub Grup Density at 15C
Kilang DPPU 04/03/2022 MT Sei Pakning 806,9 804,4 805,65 11/03/2022 MT Sambu 804,4 805,3 804,85 19/03/2022 MT Sei Pakning 805,1 805,0 805,05 25/03/2022 MT Sungai Gerong 805,3 805,7 805,50 28/03/2022 MT Sambu 806,4 802,1 804,25 30/03/2022 MT Sinar Agra 805,7 799,5 802,60 04/04/2022 MT Sei Pakning 805,1 797,6 801,35 12/04/2022 MT Sungai Gerong 797,6 799,9 798,75 21/04/2022 MT Sambu 799,9 800,5 800,20 26/04/2022 MT Sei Pakning 800,5 800,3 800,40 02/05/2022 MT Sungai Gerong 803,2 801,0 802,10 07/05/2022 MT Sambu 803,3 799,6 801,45 07/05/2022 MT Sei Pakning 799,6 799,1 799,35 14/05/2022 MT Sungai Gerong 799,1 801,6 800,35 19/05/2022 MT Sambu 799,6 803,6 801,60 27/05/2022 MT Senipah 801,6 803,2 802,40 02/06/2022 MT Sei Pakning 803,6 798,9 801,25 02/06/2022 MT Sungai Gerong 803,2 802,8 803,00 Xbar Tanggal Pemuatan Vessel
Pemeriksaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 2 . Data Xbar Sub Grup Freezing Point
Tabel 3 . Data Xbar Sub Grup Electrical Conductivity
b. Menghitung nilai kisaran (R) pada setiap subgrup
Perhitungan  jarak  (R)  data  pada  setiap  subgrup  menggunakan  rumus 𝑅 =   𝑥 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑏𝑒𝑠𝑎𝑟 + 𝑥 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑒𝑐𝑖𝑙 berdasarkan persamaan 5 sehingga didapatkan hasil sebagai berikut.
Kilang DPPU 04/03/2022 MT Sei Pakning -53,00 -53,00 -53,00 11/03/2022 MT Sambu -53,00 -52,00 -52,50 19/03/2022 MT Sei Pakning -52,00 -53,00 -52,50 25/03/2022 MT Sungai Gerong -52,00 -54,00 -53,00 28/03/2022 MT Sambu -52,00 -53,00 -52,50 30/03/2022 MT Sinar Agra -53,00 -57,00 -55,00 04/04/2022 MT Sei Pakning -53,00 -57,00 -55,00 12/04/2022 MT Sungai Gerong -52,00 -50,00 -51,00 21/04/2022 MT Sambu -50,00 -52,00 -51,00 26/04/2022 MT Sei Pakning -52,00 -54,00 -53,00 02/05/2022 MT Sungai Gerong -54,00 -54,00 -54,00 07/05/2022 MT Sambu -54,00 -54,00 -54,00 07/05/2022 MT Sei Pakning -53,00 -56,00 -54,50 14/05/2022 MT Sungai Gerong -56,00 -55,00 -55,50 19/05/2022 MT Sambu -54,00 -55,00 -54,50 27/05/2022 MT Senipah -55,00 -55,30 -55,15 02/06/2022 MT Sei Pakning -55,00 -53,00 -54,00 02/06/2022 MT Sungai Gerong -55,00 -55,00 -55,00 Xbar
Tanggal Pemuatan Vessel Pemeriksaan
Kilang DPPU 04/03/2022 MT Sei Pakning 83 101 92,0 11/03/2022 MT Sambu 101 70 85,5 19/03/2022 MT Sei Pakning 90 85 87,5 25/03/2022 MT Sungai Gerong 70 50 60,0 28/03/2022 MT Sambu 50 53 51,5 30/03/2022 MT Sinar Agra 58 111 84,5 04/04/2022 MT Sei Pakning 53 87 70,0 12/04/2022 MT Sungai Gerong 87 65 76,0 21/04/2022 MT Sambu 65 55 60,0 26/04/2022 MT Sei Pakning 55 78 66,5 02/05/2022 MT Sungai Gerong 75 80 77,5 07/05/2022 MT Sambu 77 65 71,0 07/05/2022 MT Sei Pakning 65 98 81,5 14/05/2022 MT Sungai Gerong 98 103 100,5 19/05/2022 MT Sambu 65 61 63,0 27/05/2022 MT Senipah 103 54 78,5 02/06/2022 MT Sei Pakning 61 74 67,5 02/06/2022 MT Sungai Gerong 55 74 64,5 Tanggal Pemuatan Vessel
Xbar
Pemeriksaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 4 . Data R Sub Grup Density at 15C
Tabel 5 . Data R Sub Grup Freezing Point
Kilang DPPU 04/03/2022 MT Sei Pakning 806,9 804,4 2,5 11/03/2022 MT Sambu 804,4 805,3 0,9 19/03/2022 MT Sei Pakning 805,1 805,0 0,1 25/03/2022 MT Sungai Gerong 805,3 805,7 0,4 28/03/2022 MT Sambu 806,4 802,1 4,3 30/03/2022 MT Sinar Agra 805,7 799,5 6,2 04/04/2022 MT Sei Pakning 805,1 797,6 7,5 12/04/2022 MT Sungai Gerong 797,6 799,9 2,3 21/04/2022 MT Sambu 799,9 800,5 0,6 26/04/2022 MT Sei Pakning 800,5 800,3 0,2 02/05/2022 MT Sungai Gerong 803,2 801,0 2,2 07/05/2022 MT Sambu 803,3 799,6 3,7 07/05/2022 MT Sei Pakning 799,6 799,1 0,5 14/05/2022 MT Sungai Gerong 799,1 801,6 2,5 19/05/2022 MT Sambu 799,6 803,6 4,0 27/05/2022 MT Senipah 801,6 803,2 1,6 02/06/2022 MT Sei Pakning 803,6 798,9 4,7 02/06/2022 MT Sungai Gerong 803,2 802,8 0,4 Tanggal Pemuatan Vessel Pemeriksaan R Kilang DPPU 04/03/2022 MT Sei Pakning -53,00 -53,00 0 11/03/2022 MT Sambu -53,00 -52,00 1 19/03/2022 MT Sei Pakning -52,00 -53,00 1 25/03/2022 MT Sungai Gerong -52,00 -54,00 2 28/03/2022 MT Sambu -52,00 -53,00 1 30/03/2022 MT Sinar Agra -53,00 -57,00 4 04/04/2022 MT Sei Pakning -53,00 -57,00 4 12/04/2022 MT Sungai Gerong -52,00 -50,00 2 21/04/2022 MT Sambu -50,00 -52,00 2 26/04/2022 MT Sei Pakning -52,00 -54,00 2 02/05/2022 MT Sungai Gerong -54,00 -54,00 0 07/05/2022 MT Sambu -54,00 -54,00 0 07/05/2022 MT Sei Pakning -53,00 -56,00 3 14/05/2022 MT Sungai Gerong -56,00 -55,00 1 19/05/2022 MT Sambu -54,00 -55,00 1 27/05/2022 MT Senipah -55,00 -55,30 0 02/06/2022 MT Sei Pakning -55,00 -53,00 2 02/06/2022 MT Sungai Gerong -55,00 -55,00 0 Tanggal Pemuatan Vessel
Pemeriksaan
R
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 6 . Data Xbar Sub Grup Electrical Conductivity

## c. Menghitung Central Line
Kemudian dilakukan perhitungan garis tengah ( central line ) pada kolom nilai rata-rata ( 𝑋̅) dan kolom nilai jarak (R). Pada bagan kendali 𝑋̅ , central line (CL) 𝑥̿ dihitung dengan rumus pada persamaan 2.
1) Density at 15 °C
𝑥̿ = 𝑥 1 ̅̅̅ + 𝑥 2 ̅̅̅ + ⋯ +   𝑥 18 ̅̅̅̅ 18 𝑥̿ = 14.432,35
18 𝑥̿ = 806,3
2) Freezing Point
𝑥̿ = 𝑥 1 ̅̅̅ + 𝑥 2 ̅̅̅ + ⋯ +   𝑥 18 ̅̅̅̅ 18 𝑥̿ = (− 965,15)
18 𝑥̿ = − 53,62
3) Electrical Conductivity
𝑥̿ = 𝑥 1 ̅̅̅ + 𝑥 2 ̅̅̅ + ⋯ +   𝑥 18 ̅̅̅̅ 18 𝑥̿ = 1.337,5
18 𝑥̿ = 74,31 Lalu,  pada  bagan  kendali  R, central  line (CL) 𝑥̿ dihitung  dengan  menggunakan  rumus  pada persamaan 6.
1) Density at 15 °C
𝑅̅ = 𝑅 1 + 𝑅 2 + ⋯ + 𝑅 18 18
𝑅̅ = 44,6 18 𝑅̅ = 2,48
2) Freezing Point
𝑅̅ = 𝑅 1 + 𝑅 2 + ⋯ + 𝑅 18 18
𝑅̅ = 26,3 18 Kilang DPPU 04/03/2022 MT Sei Pakning 83 101 18 11/03/2022 MT Sambu 101 70 31 19/03/2022 MT Sei Pakning 90 85 5 25/03/2022 MT Sungai Gerong 70 50 20 28/03/2022 MT Sambu 50 53 3 30/03/2022 MT Sinar Agra 58 111 53 04/04/2022 MT Sei Pakning 53 87 34 12/04/2022 MT Sungai Gerong 87 65 22 21/04/2022 MT Sambu 65 55 10 26/04/2022 MT Sei Pakning 55 78 23 02/05/2022 MT Sungai Gerong 75 80 5 07/05/2022 MT Sambu 77 65 12 07/05/2022 MT Sei Pakning 65 98 33 14/05/2022 MT Sungai Gerong 98 103 5 19/05/2022 MT Sambu 65 61 4 27/05/2022 MT Senipah 103 54 49 02/06/2022 MT Sei Pakning 61 74 13 02/06/2022 MT Sungai Gerong 55 74 19 Tanggal Pemuatan Vessel R Pemeriksaan
𝑅̅ = 1,46
3) Electrical Conductivity
𝑅̅ = 𝑅 1 + 𝑅 2 + ⋯ + 𝑅 18
18 𝑅̅ = 359
18 𝑅̅ = 19,94
d. Menghitung Batas Kendali
Setelah itu dilakukan perhitungan batas kendali atas serta batas kendali bawah untuk X-R Chart yang dilakukan dengan berdasarkan Table of Control Chart Constants untuk data sebanyak 2  sampel yaitu sebagai berikut:

## Tabel 7 . Table of Control Chart Constants
Pada  peta  kendali  rata-rata  ( 𝑋̅), perhitungan  batas  kendali  atas  atau upper  control  limit (UCL) dilakukan menggunakan rumus pada persamaan 3.
1) Density at 15 °C
UCL X ̅ =  802,23 + 1,880 (2,48) UCL X ̅ = 806,89
2) Freezing Point
UCL X ̅ =  53,62 + 1,880 (1,46) UCL 𝑋̅ = 56,37
3) Electrical Conductivity
UCL X ̅ =  74,31 + 1,880 (19,94)

## UCL X ̅ = 111,8
Lalu,  perhitungan  batas  kendali  bawah  atau lower  control  limit (LCL)  dilakukan  dengan menggunakan rumus pada persamaan 4.
1) Density at 15 °C LCL X ̅ =  802,23 − 1,880 (2,48) LCL X ̅ = 797,57
2) Freezing Point
LCL X ̅ =  53,62 − 1,880 (1,46) LCL X ̅ = 50,87
3) Electrical Conductivity
LCL X ̅ =  74,31 + 1,880 (19,94)

## LCL X ̅ = 36,81
Sedangkan, untuk peta kendali jarak ( 𝑅), perhitungan batas kendali atas atau upper control limit (UCL) dilakukan dengan menggunakan rumus pada persamaan 7.
1) Density at 15 °C UCL R = 3,267 (2,48) UCL R = 8,09
2) Freezing Point
UCL R = 3,267 (1,46) UCL R = 4,773
3) Electrical Conductivity
UCL R = 3,267 (19,94) UCL R = 65,16
Lalu,  perhitungan  batas  kendali  bawah  atau lower  control  limit (LCL)  dilakukan  dengan menggunakan rumus pada persamaan 8.
1) Density at 15 °C UCL R = 0 (2,48) UCL R = 0
2) Freezing Point
UCL R = 0 (1,46) UCL R = 0
3) Electrical Conductivity UCL R = 0 (19,94) UCL R = 0

## e. Membuat tabel 𝑋̅ − 𝑅 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑡
Setelah mendapatkan nilai garis tengah (CL), batas kendali atas (UCL), dan batas kendali bawah (LCL), maka dibuat grafik peta kendali rata-rata (X) serta peta kendali jarak (R) berdasarkan data yang sudah didapat di atas.
1) Density at 15 °C
Gambar 1 . Grafik Xbar Chart Density at 15 °C
Gambar 2 . Grafik R Chart Density at 15 °C

## 2) Freezing Point
Gambar 4 . Grafik R Chart Freezing Point

## 3) Electrical Conductivity
Gambar 5 . Grafik Xbar Chart Electrical Conductivity
Gambar 6 . Grafik R Chart Electrical Conductivity
Pada  grafik-grafik  di  atas  dapat  terlihat  bahwa  tidak  diperoleh  data  yang  terlihat  melebihi  batas kendali atas maupun bawah yang berarti bahwa data yang sudah diolah untuk berada dalam kondisi aman dalam batas kendali. Setelah pengolahan data X Chart dan R Chart tersebut sudah dilakukan, didapatkan hasil nilai garis tengah (CL), batas kendali atas (UCL), dan batas kendali bawah (LCL) secara berurutan untuk parameter Density at 15 °C yaitu 802,23, 806,89, dan 797,57. Untuk parameter Freezing Point adalah -53,62,  -56,37,  dan  -50,85.    Untuk  parameter Electrical  Conductivity adalah  74,31,  111,80,  dan  36,81. Setelah didapatkan hasil nilai garis tengah (CL), batas kendali atas (UCL), dan batas kendali bawah (LCL) maka dibuat grafik X ̅ Chart dan grafik R Chart beserta data yang sudah didapat.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Berdasarkan pada grafik hasil pengolahan data X Chart dan R Chart pada Gambar 1 hingga G ambar 6 dapat terlihat bahwa semua data, baik itu data X Chart maupun R Chart berada dalam batas kendali dan tidak diperoleh data yang terlihat melebihi batas kendali atas maupun bawah. Ini berarti bahwa data yang sudah diolah untuk berada dalam kondisi aman dan layak sesuai syarat batas kendali.
Selama ini, standar internasional spesifikasi  nilai batas kendali bahan bakar avtur yang ditetapkan untuk parameter Density at 15 °C adalah 775 – 840 kg/m 3 , untuk Freezing Point adalah max -47 °C, dan untuk Electrical Conductivity adalah 50 – 600 pS/m. Dari Tabel 8 . hingga Tabel 10. dapat dilihat bahwa nilai batas kendali parameter Density at 15 °C, Freezing Point, dan Electrical Conductivity yang didapat pada  penelitian  ini  sudah  berada  di  dalam  batas  aman  dari  nilai  batas  kendali  standar  spesifikasi internasional. Hal ini menunjukkan bahwa persyaratan mutu bahan bakar avtur yang diteliti ini tergolong sudah memenuhi spesifikasi yang telah ditentukan sesuai dengan standar spesifikasi internasional.
Tabel 8 . Batas Kendali Density at 15 °C Bahan Bakar Avtur
Tabel 9 . Batas Kendali Freezing Point Bahan Bakar Avtur
Tabel 10 . Batas Kendali Electrical Conductivity Bahan Bakar Avtur

## Diagram Sebab-Akibat
Berdasarkan hasil dari pengolahan data 𝑋̅ − 𝑅 Chart yang sudah diperoleh, maka selanjutnya dicari sebab nilai kualitas sudah sesuai dengan batas kendali dan sesuai dengan standar spesifikasi acuan dengan menggunakan fishbone diagram.  Dilakukan  analisa  melalui  diskusi  dengan Inspector  Aviation  Facilities dan studi literatur sehingga didapatkan hasil yang tertera pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7 . Diagram Sebab-Akibat
Didapatkan beberapa sebab yang dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Metode
Proses pengendalian kualitas dilakukan dengan beberapa metode yang sudah disusun dengan baik untuk prosedur melaksanakan pengendalian kualitas bahan bakar avtur diantaranya dengan memantau semua aspek  yang  berpengaruh,  melakukan  pembaharuan  metode  yang  digunakan,  dan  mengoptimalkan seluruh prosedur yang harus dijalankan.
Batas Hasil Analisis Batas Standar Spesifikasi Satuan 797,57 - 806,89 775 - 840 kg/m 3 Batas Hasil Analisis Batas Standar Spesifikasi Satuan (-50,85) - (-56,37) maksimum -47 Batas Hasil Analisis Batas Standar Spesifikasi Satuan 36,81 - 111,80 50 - 600 pS/m
Mesin berkualitas Kualitas setiap rantai pasok baik Sistem berfungsi baik Pemantauan semua aspek Tenaga kerja tersertifikasi Pembaharuan metode Tenaga kerja terlatih Pengoptimalan prosedur Metode Perawatan mesin Kualitas bahan bakar Avtur  sesuai standar spesifikasi Mesin Material Lingkungan Manusia Bahan mentah berkualitas Bebas kontaminasi partikel
b. Mesin
Mesin dan peralatan yang digunakan dapat mempengaruhi proses dan kualitas dari bahan bakar avtur sehingga dibutuhkan mesin yang berkualitas dengan perawatan mesin secara berkala dan  memastikan sistem  berfungsi  secara  baik  seperti  yang  diharuskan  agar  dapat  terjamin  proses  untuk  kualitas  yang baik.
c. Manusia
Manusia  sebagai  tenaga  kerja  yang  mengatur  segala  kegiatan  pengendalian  kualitas  mulai  dari  tahap awal  hingga  tahap  akhir  memiliki  peran  penting  demi  berjalannya  pengendalian  kualitas  yang  baik sesuai prosedur. Maka dari itu, tenaga kerja yang terlibat harus melalui tahap pelatihan dan mendapatkan sertifikasi  keahlian  untuk  melakukan  pengendalian  kualitas  bahan  bakar  avtur  agar  terjamin  dapat berjalan sesuai ketentuan yang berlaku.
d. Material
Material  merupakan  bahan  mentah bahan bakar  avtur  yaitu  kerosin  sebagai  cikal  bakal  terbentuknya produk  tersebut.  Kualitas  kerosin  yang  baik  akan  mempengaruhi  kualitas  bahan  bakar  avtur  sebagai produk  jadi  dan  menjaga  bahan  setiap  dengan  kualitas  yang  baik  sehingga  dapat  digunakan  untuk kegiatan operasional penerbangan yang aman.
e. Lingkungan
Lingkungan juga mempengaruhi kualitas bahan mentah (kerosin) maupun bahan bakar avtur yang sudah jadi mulai dari rantai proses awal, pasokan, hingga distribusi ke konsumen agar bebas dari kontaminasi partikel yang terlarang seperti air, pasir, dll agar terjaminnya kualitas bahan bakar avtur sesuai standar spesifikasi.

## 4. Kesimpulan
Pengendalian kualitas menggunakan Metode Statitstical Quality Control dengan alat Peta Kendali Rata-rata  dan  Jarak  ( 𝑋̅ − 𝑅 Chart )  pada  produk  bahan  bakar  avtur  yang  diteliti  untuk  parameter didapatkan nilai Density at 15 °C sebesar 797,57 – 806,89 kg/m 3 , nilai Freezing Point sebesar (-50,85) – (-56,37) °C, dan nilai Electrical Conductivity sebesar 36,81 – 111,8 pS/m. Sehingga tidak ditemukan penyimpangan melebihi batas kendali atas maupun batas kendali bawah yang berarti berada dalam batas aman sehingga mutu bahan bakar avtur sesuai dengan standar spesifikasi yang ditetapkan dan baik untuk digunakan.
Faktor penyebab tercapainya kualitas bahan bakar avtur yang sudah sesuai dengan batas kendali dan standar spesifikasi karena disebabkan oleh faktor manusia, material, mesin, dan lingkungan. Faktor yang paling dominan menyebabkan keberhasilan kualitas adalah faktor dari keandalan metode dan mesin yang digunakan.

## 5. Referensi
[1]   F. Eddyono, Pengelolaan Destinasi Pariwisata , Ponorogo: Uwais Inspirasi Indonesia, 2021.
[2]   A. Atmadjati, Manajemen Operasional Bandar Udara , Sleman: Deepublish, 2014.
[3]   S.  Prismulanda,  "Analisis  Prakiraan  Kebutuhan  Bahan  Bakar  Minyak  Transportasi  Darat  Dengan Skenario  Bau  Serta  Kajian  Emisi  Co2  Yang  Dihasilkan  (Studi  Kasus:  Kota  Dumai),"  Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Riau, 2022.
[4]   B. Wiyantoko, Modul Kuliah Kimia Petroleum , Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia, 2016.
[5]   V. Y. H. Yuvensius, "Strategi Operasi Dan Komersial Sektor Bisnis Distribusi Bahan Bakar Minyak (BBM) Pada PT Pelindo Energi Logistik Di Pelabuhan Tanjung Perak-Surabaya," Karya Tulis, 2021.
[6]   I. Syahputra, "Rancang Bangun Simulator Refueling dan Defueling Pada Pesawat Udara," Doctoral dissertation, Politeknik Negeri Sriwijaya, 2021.
[7]   E.  A.  A.K.A.,  "Desain  Self-Propelled  Oil  Barge  (SPOB)  Untuk  Desain  Self-Propelled  Oil  Barge (SPOB) untuk Kabupaten Sumenep," Skripsi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2014.
[8]   G. Felix, "Strategi Hidup Keluarga Miskin Dalam Menghadapi Kenaikan BBM di Kota Surakarta," Universitas Sebelas Maret, Surakarta, 2009.
[9]   N.  D.  Ruswin  and  A.  Adirizky,  "Prarancangan  Pabrik  Bioavtur  Dari  CPO  Kapasitas  5.213.000 Kiloliter/Tahun," Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2022.
[10]  A.  A.  Sulaiman,  K.  Subagyono,  F.  Jufri,  P. Simatupang,  D.  Soetopo,  M. Syukur,  D.  Pranowo, M. Herman, A. Aunillah, dan B. Prastowo, Biofuel B100 Menuju Energi Masa Depan, IAARD PRESS.
[11]  V. Gaspersz, Manajemen Kualitas Dalam Industri Jasa , Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2002.
[12]  D. Z. Abdillah, "Analisis Pengendalian Kualitas Produksi Tahu Pada Usaha Tahu Kuring Pekanbaru," Universitas Islam Riau, Riau, 2021.
[13]  R. Fitriana, D. K. Sari and A. N. Habyba, Pengendalian dan Penjaminan Mutu, Wawasan Ilmu, 2021.
[14]  M. W. Noor and F. Fauziyah, "Pengendalian Kualitas Crude Palm Oil Perusahaan Minyak Kelapa Sawit  PT.  Kalimantan  Sanggar  Pusaka  Dalam  Upaya  Mengendalikan  Tingkat  Kerusakan  Produk Menggunakan Alat Bantu Statistical Process Control," Jurnal Manajemen Bisnis, vol. 7, no. 1, pp. 110-129, 2016.
[15]  R.  P.  Sari  and  D.  Puspita,  "Analisis  Tingkat  Kecacatan  Produk  Lever  Assy  Parking  Brake Menggunakan Metode Statistical Quality Control (SQC)," JIEMS (Journal of Industrial Engineering and Management Systems), vol. 11, no. 2, pp. 77-83, 2018.
[16]  S. Alhamda, Buku Ajar Metlit dan Statistik , Sleman: Deepublish, 2018.
[17]  M.  Nasution, Manajemen  Mutu  Terpadu  (Total  Quality  Management) ,  Bogor:  Ghalia  Indonesia, 2005.
[18]  T. A. Auliandri and M. Kurniastuti, "Evaluasi On-Time Performance Pada Maskapai Tiger Airways Rute  Surabaya-Singapura  dengan  Menggunakan  Diagram  Kontrol,  Diagram  Pareto,  dan  Diagram Sebab-Akibat," Jurnal Manajemen dan Bisnis Indonesia, vol. 3, no. 3, pp. 334-346, 2016.
[19]  D. E. A. A. M. Bambang Sudaryana and H. R. &. S. M. Agusiady, Metodologi Penelitian Kuantitatif, Deepublish, 2022.
[20]  R.  P.  Sari  and  D.  Puspita,  "Analisis  Tingkat  Kecacatan  Produk  Lever  Assy  Parking  Brake Menggunakan  Metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)," Journal  of  Industrial  Engineering  and Management Systems, vol. 11, no. 2, pp. 77-83, 2018.