Abstrak — Industri  pengolahan  tembakau  mempunyai  peran penting dalam menggerakkan ekonomi nasional, karena mem- punyai multiplier effect yang sangat luas, seperti menumbuhkan  industri  jasa  terkait,  dan  penyerapan  tenaga kerja.  PT.  IQ  merupakan  salah  satu  produsen  rokok  besar yang  terdapat  di  Surabaya  Salah  satu  produk  rokok  SKM yang  memiliki  penjualan  paling  tinggi  adalah  rokok “ AF ” . Rokok “ AF ” merupakan  produk  rokok  kretek  filter  premium terbuat  dari  campuran  tembakau  dan  cengkeh  terbaik  untuk menciptakan cita rasa yang sempurna. Penjualan netto PT. IQ mengalami  penurunan  sebesar  15,73%  pada  tahun  2017  dari tahun  sebelumnya.  Pengendalian  kualitas  di  PT.  IQ  hanya dilakukan  secara  deskriptif  dan  univariat  dimana  terdapat kelemahan  yaitu  kurang  efisien  terhadap  waktu  dan  tenaga. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengendalian kualitas secara statistik untuk mengetahui kebaikan proses secara menyeluruh yang dapat  diukur  dari  kapabilitas proses. Pada  penelitian ini digunakan diagram kendali Multivariate Exponentially Weighted  Moving  Variance (MEWMV)  untuk  mendeteksi perubahan  variabilitas  proses  dan Multivariate  Exponentially Weighted  Moving  Average (MEWMA)  untuk  mendeteksi perubahan  rata-rata  proses.  Hasil  analisis  menunjukkan bahwa pembobot optimum pada peta kendali MEWMV adalah ω=0,9  dan  λ=0,9.  Sedangkan  pembobot  optimum  untuk  peta kendali MEWMA adalah λ=0,2. Pada fase satu variabilitas dan rata-rata  proses  telah  terkendali  secara  statistik  dan  telah kapabel secara multivariat.
Kata  Kunci — MEWMA,  MEWMV,  Multivariat,  Peta  Kendali, Rokok.

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN sektor industri merupakan salah satu indikator  kemajuan  suatu  negara.  Industri  pengolahan tembakau  mempunyai  peran  penting  dalam  meng-gerakkan ekonomi nasional, karena mempunyai multiplier effect yang sangat  luas,  seperti  menumbuhkan  industri  jasa  terkait, penyediaan  lapangan  usaha  dan  penyerapan  tenaga  kerja mencapai  6,1  juta  orang  terutama  di  daerah  penghasil tembakau,  cengkeh,  dan  sentra-sentra  produksi  rokok  [1]. Tembakau  merupakan  salah  satu  komoditas  perdagangan industri  yang  penting  di  dunia,  termasuk  Indonesia.  Berda- sarkan  riset  Atlas  Tobacco,  Indonesia  menduduki  ranking satu  dengan  jumlah  perokok  tertinggi  di  dunia  yaitu  menc- apai  90  juta  jiwa  pada  tahun  2016.  Indonesia  menempati urutan  tertinggi  prevalensi  merokok  bagi  ASEAN  yaitu sebesar  67,4%  [2].  Oleh  karena  itu,  dengan  mempertim- bangkan  aspek  ekonomi  industri  pengolahan  tembakau dikembangkan dengan tidak  mengabaikan  faktor kesehatan. Industri  rokok  menjadi  sumber  penghidupan  bagi  6,1  juta orang  yang  bekerja  di  Industri  rokok  secara  langsung  dan tidak langsung, termasuk 1,8 juta petani tembakau dan ceng- keh  [3].  Industri  rokok  juga  merupakan  salah  satu  sumber pemasukan  negara  yang  cukup  besar  dari  penerimaan  bea
dan  cukai.  Penerimaan  bea  dan  cukai  dari  industri  rokok mengalami  kenaikan  10,4%  atau  sekitar  Rp.  152  trilliun dibandingkan  dengan  tahun  2016  yaitu  sebesar  Rp.  142 trilliun [4].
PT. IQ  merupakan  salah satu produsen rokok besar  yang terdapat  di  Surabaya  dan  merupakan  anak  perusahaan PT.WIM  Tbk.  Produk  yang  dihasilkan  oleh  PT.  IQ  dibe- dakan menjadi dua kategori berdasarkan proses produksinya yaitu  Sigaret  Kretek  Tangan  (SKT)  dan  Sigaret  Kretek Mesin (SKM). Penjualan rokok SKM  merupakan penjualan yang  paling  tinggi  yaitu  sebesar  77%  dibandingkan  dengan rokok  SKT  [5].  Salah  satu  produk  rokok  SKM  yang  me- miliki  penjualan  paling  tinggi  adalah  rokok “ AF ” . Rokok “ AF ” merupakan  produk  rokok  kretek  filter  premium terbuat dari campuran tembakau dan cengkeh  terbaik  untuk menciptakan cita rasa yang sempurna. “ AF ” juga merupakan produk  rokok  reguler  yang  diproduksi  mulai  tahun  1960an dan masih menjadi produk reguler andalan bagi PT. IQ.
Berita  yang  dikutip  oleh  Market  Bisnis  menyatakan bahwa  PT.  IQ  mencatatkan  penurunan  laba  bersih  sebesar 80,93%  dari  Rp.  60,69  miliar  pada  semester  I  tahun  2016 menjadi  Rp.  11,57  miliar  pada  semester  I  tahun  2017.  Per- seroan  mencatatkan  penurunan  penjualan  netto  sebesar 15,73%  dari  Rp.  902,65  miliar  pada  semester  I  tahun  2016 menjadi  Rp.  760,68  miliar  pada  semester  I  tahun  2017  [6]. Tidak  diketahuinya  penyebab  dari  penurunan  tersebut menyebabkan perusahaan harus bekerja keras untuk menge- jar  ketinggalan  dari  sisi  kinerja  maupun brand .  Perusahaan harus menjaga kualitas produk rokok yang diproduksi.
Pengendalian kualitas statistik sangat diperlukan oleh PT. IQ  untuk  mengetahui  kapabilitas  proses  produksi  rokok “ AF ” .  Pengendalian  kualitas  di  PT.  IQ  dilakukan  oleh departemen Secondary  Production yang  mengukur  karak- teristik kualitas pada produk rokok “ AF ” . Karakteristik kua- litas  yang  diukur  antara  lain  adalah  berat  rokok, Pressure Drop (PD), dan diameter rokok. Karakteristik kualitas terse- but  yang  mempengaruhi  performa  produk  bagi  konsumen. Pada proses produksi rokok “ AF ” dijumpai tiga karakteristik kualitas utama  yang sangat penting  untuk dimonitor supaya produk  yang  dihasilkan  konsisten  sesuai  standar.  Jika diameter  rokok  bertambah,  maka  berat  rokok,  dan  berat hisapan ( Pressure Drop ) juga akan bertambah. Pada kondisi ini, analisis yang relevan untuk mengontrol proses produksi “ AF ” adalah  peta  kendali  multivariat.  Peta  kendali  MEW- MV  ( Multivariate  Exponentially  Weighted  Moving  Vari- ance) merupakan peta kendali multivariat untuk mendeteksi perubahan variabilitas proses. Sedangkan peta kendali untuk mendeteksi  pergeseran mean vektor  adalah Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA). Pene- litian  sebelumnya  di  PT.  Gelora  Djaja  dilakukan  oleh  Ma- wardi  pada  produk DM didapatkan  hasil  bahwa  variabilitas dan  rata-rata  proses  telah  terkendali  dengan  peta  kendali
Pengendalian Kualitas pada Proses Produksi Rokok “ AF ” di PT. IQ
Inung Anggun Saputri, Wiwiek Setya Winahju, dan Diaz Fitra Aksioma Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : diaz_fa@statistika.its.ac.id
P
Generalized Variance dan T 2 Hotelling [7]. Tujuan peneliti- an  ini  adalah  mendeskripsikan  karakteristik  kualitas  hasil produksi  rokok “ AF ” ,  memonitor  variabilitas  dan  rata-rata proses, dan menilai kebaikan proses produksi rokok “ AF ” .

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Uji Dependensi (Bartlett ’ s Test)
Uji Bartlett ’ s Sphericity digunakan  untuk  mengetahui apakah  variabel-variabel  saling  dependen  dengan  hipotesis awal  (H 0 )  adalah ρ  =  I (karakteristik  kualitas  saling independen)  dan  hipotesis  alternatif  (H 1 )  adalah ρ  ≠  I (karakteristik  kualitas  saling  dependen).korelasi  bukan merupakan matriks identitas) [8].
Statistik uji  yang digunakan dalam uji Bartlett adalah seba- gai berikut.
R ln 6 5 2 1 2            p n hitung  (1)
Keterangan: n : Banyak data pengamatan
p : Banyak variabel yang digunakan
R : Matriks korelasi
Dengan menggunakan uji hipotesis tersebut, dependen- si variabel diketahui apabila nilai
  2 1 2 1 , 2   p p hitung    atau p- value < α. Dengan demikian, kesimpulan yang dapat diambil adalah  matriks  korelasi  bukan  merupakan  matriks  identitas, yang  berarti  bahwa  terdapat  hubungan  antar  variabel  pada populasi.

## B. Distribusi Normal Multivariat
Pengujian normal multivariat menggunakan Shapiro-Wilk dengan hipotesis awal (H 0 ) adalah data berdistribusi normal multivariatdan  hipotesis  alternatif  (H 1 )  adalah  data  tidak berdistribusi  normal  multivariat.  Statistik  uji  yang digunakan pada pengujian ini adalah sebagai berikut [9].
   p j z j W p W 1 * 1 (2)
Dengan  menggunakan  pengujian  hipotesis  tersebut,  data tidak  berdistribusi  normal  multivariat  apabila  nilai
p n C W
; ; *   .

## C. Peta Kendali MEWMV
Diagram kendali MEWMV digunakan untuk men-deteksi secara sensitif terjadinya perubahan variabilitas proses. Pada kasus  riil  rata-rata  dan  variabilitas  proses  dapat  berubah selama  periode  pengamatan.  Diagram  kendali  MEWMV dibentuk dari persamaan berikut [10].
1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 tr( ) ( ) ( ) ( )
( ) p p p n n n n l k lk l k lk nl nk lk l k l k l k p n n il ik lk i l k q x x q x x q x x q x x      
                 V (3)
Batas  diagram  kontrol  yang  memungkinkan  untuk  se- tiap n dan batas kendali berdasarkan tr( V n ) sebagai berikut.
    2 1 1 E tr( ) Var tr( )
tr( ) 2 V V
Q       n n n n il i l L p L p q (4)

## D. Peta Kendali MEWMA
Peta  kendali  MEWMA  digunakan  untuk  mendeteksi adanya  perubahan mean proses.  Peta  kendali  MEWMA merupakan  generalisasi  dari  proses  untuk  data  univariat EWMA yang didefinisikan sebagai berikut [11].
1 (1 ) Z X Z    
  i i i (5)
Titik  pengamatan  yang  diplotkan  di  diagram  kendali adalah sebagai berikut.
-1 2 Z T Z Z i ' i i i       (6)
Data  dikatakan out  of  control ketika  nilai T 𝑖 2 lebih  besar dari  h 4. Nilai  h 4 merupakan  batas  kendali  atas  (UCL), didapatkan  dari  hasil  simulasi  yang  disesuaikan  dengan besarnya  ARL  hingga  didapatkan  nilai  batas  kendali  atas yang konvergen.

## E. Diagram Ishikawa
Teknik  yang  berguna  untuk  analisis  ketidaksesuaian lebih  lanjut  adalah  diagram  sebab  dan  akibat  (juga dinamakan  diagram  tulang  ikan  atau  diagram Ishikawa ). Diagram  sebab  dan  akibat  digunakan  untuk  melukiskan dengan jelas berbagai sumber ketidaksesuaian dalam produk dan  saling  hubungannya.  Berguna  dalam  memusatkan perhatian  operator,  insinyur  produksi,  dan  pimpinan  dalam masalah  kualitas.  Mengembangkan  diagram  sebab  dan akibat  yang  baik  biasanya  memajukan  tingkat  pemahaman teknologi proses [11].

## F. Kapabilitas Proses
Kapabilitas  proses  merupakan  kemampuan  suatu  pro-ses dalam  menghasilkan  produk  atau  jasa  yang  sesuai  dengan kebutuhan  syarat  dari  konsumen  atau  spesifikasi  yang diharapkan.Karakteristik  kualitas  yang  digunakan  pa-da penelitian ini adalah sebanyak tiga,  maka digunakan indeks performance process secara multivariat dengan mempertimbangkan  tidak  diketahuinya  nilai  pembobot  dari masing-masing karakteristik kualitas, dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut ini [12].
1 ( ) ,    p P k P k k M C W C x (7) 1 ( ) ,    p PK k PK k k M C W C x (8)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  didapatkan  dari  Departemen Research  and Development PT.  IQ  yaitu  data  hasil  produksi “ AF ” pada bulan Januari sampai dengan November 2017. Data yang di- gunakan  pada  Fase  I  adalah  data  bulan  Januari  sampai  de- ngan  Agustus  2017,  sedangkan  pada  Fase  II  menggunakan data  bulan  September  sampai  dengan  November  2017. Sistem kerja di PT. IQ terbagi menjadi tiga shift kerja yaitu pagi,  siang,  dan  sore.  Subgrup  yang  digunakan  adalah shift dan pada setiap shift diambil satu sampel rokok “ AF ” .

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak  tiga  variabel  yaitu  terdapat  pada  Tabel  1  berikut ini.
Tabel 1. Variabel Penelitian Nama Variabel Definisi Operasional Satuan Batas Spesifikasi Berat Rokok Berat rokok setiap batang gram 1,36 – 1,85 Diameter Rokok Lebar lingkaran batang mm 7,76 – 8,26 Pressure Drop Daya hidup rokok selama dihisap mmWG 96,42 – 98,92

## C. Struktur Data
Stuktur  dari  data  yang  akan  digunakan  pada  peneliti-an ini ditampilkan pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2.
Struktur Data Penelitian Observasi ke- Karakteristik Kualitas X 1 X 2 X 3 1 x 11 x 12 x 13
2 x 21 x 22 x 23 … … … …
n x n1 x n2 x n3

## D. Langkah Analisis
Berikut ini adalah langkah analisis yang digunakan dalam melakukan penelitian
1. Melakukan eksplorasi data secara deskriptif.
2. Melakukan  pengujian  asumsi  yaitu  pengujian korelasi  antar  karakteristik  kualitas  dan  pengujian distribusi normal multivariat.
3. Membuat  peta  kendali  MEWMV  ( Multivariate Exponentially Weighted Moving Variance ).
4. Membuat  peta  kendali  MEWMA  ( Exponentially Weighted Moving Average ).
5. Mengidentifikasi  penyebab  tidak  terkendali  dengan diagram ishikawa.
6. Melakukan  analisis  kapabilitas  menggunakan  indeks kapabilitas proses.
7. Melakukan  pengendalian  variabilitas  dan  rata-rata proses  pada  fase  II  dengan  menggunakan  pembobot optimal yang didapatkan pada fase I.
8. Membuat kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik Data Produksi Rokok “ AF ”
Karaktersitik  kualitas  produk  rokok “ AF ” ini  menjadi syarat  suatu  produk  dapat  diperdagangkan.  Untuk  menge- tahui gambaran umum mengenai masing-masing karakteris- tik  kualitas  pada  proses  produksi  rokok “ AF ” pada  tahun 2017 maka diberikan deskripsi pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3.
Deskripsi Karakteristik Kualitas Variabel Mean Varians Min Maks Berat rokok 1,5661 0,0138 1,54 1,61 Diameter rokok 8,0283 0,0147 7,9 8,05 Pressure Drop 97,672 2,873 91 104,8
Ukuran  pemusatan  dan  penyebaran  data  proses  produksi rokok “ AF ” pada  bulan  Januari  sampai  dengan  November 2017  untuk  karakteristik  kualitas  berat  rokok,  diameter rokok,  dan pressure  drop ditampilkan  pada  Tabel  3.  Rata- rata berat rokok telah berada dalam batas spesifikasi. Tidak terdapat  pengamatan  yang  berada  diluar  batas  spesi-fikasi atas  maupun  bawah.  Rata-rata  diameter  rokok  adalah sebesar 8,0283 mm telah masuk dalam batas spesifikasi dan tidak  terdapat  data  yang  keluar  dari  batas  spesifikasi  atas maupun  bawah.  Rata-rata pressure  drop pada  proses  pro- duksi  ini  adalah  97,672  mmWG    menyebar  dengan keragaman  data  2,873.  Rata-rata pressure  drop berada dalam  batas  spesifikasi,  tetapi  terdapat  data pressure  drop yang keluar dari batas spesifikasi atas dan bawah.
B. Pengujian Asumsi Dependensi Variabel dan Distribusi Normal Multivariat
Pengujian  dependensi  digunakan  untuk  mengetahui adanya  hubungan  antar  karakteristik  kualitas  secara  multi-
variat.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  uji Bartlett ’ s Sphericity karena banyaknya karakteristik kualitas lebih dari dua.  Hasil  pengujian  dependensi  disajikan  pada  Tabel  4 berikut ini.
Tabel 4 Hasil Pengujian Dependensi Bartlett ’ s Test Nilai Approx Chi-Square 26,769 Df 3 P- value 0,000
Hasil pengujian dependensi ditunjukkan pada Tabel 4 dan didapatkan nilai statistik uji sebesar 26,769 lebih besar dari critical  point  Chi-square dengan  taraf  signifikan  5%  dan derajat  bebas  3  yaitu  sebesar  7,815.  P- value yang  diper- olehyaitu  0,000  lebih  kecil  dari  taraf  signifikan  5%.  Jadi, dapat diambil kesimpulan untuk menolak hipotesis nol yang berarti bahwa karakteristik kualitas saling berhubungan atau dependen. Hasil analisis yang didapatkan sama dengan kon- disi lapangan yang menyatakan bahwa jika berat rokok ber- tambah, maka diameter rokok dan berat hisap atau pressure drop akan bertambah pula. Hal tersebut sesuai dengan hasil analisis yang diperoleh. Oleh karena itu, asumsi dependensi antar karakteristik kualitas telah terpenuhi.
Pengujian  normal  multivariat  dilakukan  dengan  me- nggunakan Uji Shapiro Wilk . Hasil pengujian normal multi- variat disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5.
Hasil Pengujian Normal Multivariat Shapiro Wilk Test Nilai MVW 0,93002 P- value 2,2 x 10 -16
Hasil  pengujian  normal  multivariat  dari  data  proses produksi  rokok “ AF ” dengan  karakteristik  kualitas  berat rokok, diameter rokok, dan pressure drop ditampilkan pada Tabel  5.  Nilai  statistik  uji  yang  diperoleh  adalah  0,93002 kurang  dari critical  point  C 0,05;236,3 yaitu  sebesar  0,9856.  P- value yang  diperoleh  lebih  kecil  dari  taraf  signifikan  5%. Jadi,  dapat  diputuskan  untuk  menolak  hipotesis  nol  yang berarti  bahwa  data  proses  produksi  rokok “ AF ” tidak  ber- distribusi normal multivariat.
C. Pengendalian Variabilitas Proses dengan Peta Kendali MEWMV
Tabel 7. Hasil Perhitungan Nilai |max  tr(V n ) − BKA| Untuk MEWMV ω λ L Max(tr(Vn)) BKA Selisih 0,1 0,1 2,9000 8040,9378 7,9656 99,1718 0,2 0,2 3,3086 6353,3336 7,1068 6346,2268 0,3 0,3 3,6602 4864,271 5,8632 4858,4078 0,4 0,4 3,9219 3573,7501 4,5384 3569,2117 0,5 0,5 4,1191 2481,7709 3,2724 2478,4985 0,6 0,6 4,2715 1588,3334 2,1541 1586,1793 0,7 0,7 4,3836 893,4375 1,2364 892,2011 0,8 0,8 4,4590 397,0834 0,5569 396,5265 0,9 0,9 4,4984 99,2708 0,1402 99,1306
Peta  kendali  MEWMV  digunakan  untuk  mengendali-kan variabilitas  proses  produksi  rokok “ AF ” dimana  karak- teristik  kualitas  yang  diukur  adalah  berat  rokok,  diameter rokok, dan berat hisap atau pressure drop . Berikut  merupa- kan  beberapa  hasil  pengendalian  variabilitas  menggunakan peta kendali MEWMV  yang termuat pada Tabel 7. Pembo- bot yang digunakan adalah ω dan λ yaitu 0,1 sampai dengan 0,9  dengan  semua  kombinasinya,  yaitu  terdapat  81  kombi- nasi  yang  dilakukan.  Akan  tetapi  ini  hanya  ditampil-kan hasil untuk nilai ω dan λ yang sama (Tabel 7).
Hasil perhitungan untuk menentukan pembobot opti-mum ditunjukkan  pada  Tabel  7.  Pembobot  optimum  untuk  peta kendali MEWMV adalah ω =0,9 dan λ =0,9 karena me-miliki selisih  nilai trace V n dengan  batas kendali atas  yang paling kecil.Peta kendali MEWMV dengan menggunakan pembobot ω =0,9 dan λ =0,9 disajikan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Peta Kendali MEWMV dengan ω =0,9 dan λ =0,9.
Peta  kendali  MEWMV  dengan  pembobot ω =0,9  dan λ =0,9 ditampilkan pda Gambar 1. Sumbu horizontal menun- jukkan shift dan  sumbu  tegak  menunjukkan  nilai trace V n yang  dihitung  dari  Persamaan  3.  Berdasarkan  grafik  terse- but  tidak  terlihat  dengan  jelas  plot-plot  pengamatan  dan batas kendalinya. Pada plot pengamatan pertama sampai ke- tiga  terlihat  bahwa  nilainya  sangat  tinggi  dan  dinamakan proses burning up atau keadaan dimana mesin menstabilkan proses  yang  terjadi  setelah  digunakan  untuk  memproduksi jenis  rokok  lain . Ketiga  pengamatan  tersebut  tidak  diguna- kan  untuk  menentukan peta kendali MEWMV telah terken- dali.  Peta  kendali  MEWMV  dinyatakan  terkendali  apabila tidak  terdapat  titik  pengamatan  yang  keluar  dari  batas  ken- dali ketika proses sudah stabil. Oleh  karena  itu, dibuat peta kendali MEWMV dimulai dari proses yang sudah stabil.
Gambar 2. Peta Kendali MEWMV dengan ω =0,9 dan λ =0,9 (stabil).
Peta  kendali  MEWMV  dengan  pembobot ω =0,9  dan λ =0,9  dimulai  ketika  proses  telah  stabil  ditampilkan  pada Gambar 2. Terlihat bahwa terdapat 32 plot pengamatan yang berada  diluar  batas  kendali.  Langkah  selanjutnya  ada-lah mencari  penyebab  pengamatan  tersebut  keluar  dari  batas kendali.  Berdasarkan  hasil  analisa  pihak  PT.  IQ,  penga- matan yang keluar dari batas kendali dikarenakan salah satu mesin  terkadang  mengalami trouble dan  adanya  pergantian shift (pergantian  operator).  Setelah  diketahui  penyebab out of control -nya maka selanjutnya adalah mengeluarkan peng- amatan  yang  keluar  dari  batas  kendali.  Setelah  perbaikan pertama,  dibuat  peta  kendali  MEWMV  perbaikan  ternyata masih terdapat titik pengamatan yang keluar dari batas ken-
dali.  Variabilitas  proses  produksi  ini  terkendali  setelah  me- ngalami  perbaikan  peta  kendali  MEWMV  sebanyak  tiga kalidan hasilnya ditampilkan pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Peta Kendali MEWMV Perbaikan III.
Peta  kendali  MEWMV  pada  proses  produksi  rokok “ AF ” setelah dilakukan tiga kali perbaikan ditunjukkan pada Gambar 3. Gambar tersebut menunjukkan bahwa semua plot pengamatan telah berada didalam batas kendali. Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa variabilitas proses pada fase satu telah  terkendali  secara  statistik  dengan  peta  kendali MEWMV.
D. Pengendalian  Rata-rata  Proses  dengan  Peta  Kendali MEWMA
Peta  kendali  MEWMA  digunakan  untuk  mengendali- kan  rata-rata  proses  produksi  rokok “ AF ” dengan  karakter- istik  kualitas  yang  diukur.  Peta  kendali  MEWMA  memiliki pembobot  yaitu λ dan  pada  penelitian  ini  nilai  pembobot yang  digunakan  adalah  0,1  sampai  dengan  0,9.  Berikut  ini merupakan hasil pembuatan peta kendali MEWMA terdapat pada Tabel 8 berikut ini.
Tabel 8.
Selisih Antara Titik Pengamatan Maksium dan BKA λ Titik Maksimum BKA Selisih 0,1 24,8892 12,4065 12,4826 0,2 20,2375 13,3915 6,8461 0,3 22,6262 13,7935 8,8327 0,4 28,2982 13,9940 14,3042 0,5 33,5317 14,1010 19,4308 0,6 38,1577 14,1590 23,9987 0,7 42,1135 14,1902 27,9234 0,8 45,4028 14,2062 31,1966 0,9 48,0662 14,2136 33,8527
Hasil perhitungan untuk menentukan pembobot opti-mum dari  peta  kendali  MEWMA  disajikan  pada  Tabel  8. Pembobot optimum adalah 0,2 karena memiliki nilai selisih antara  nilai  pengamatan  maksimum  dengan  batas  kendali atas  yang  paling  kecil.  Berikut  ini  merupakan  peta  kendali MEWMA  dengan  pembobot  0,2  yang  ditampilkan  pada Gambar 4.
171 152 133 114 95 76 57 38 19 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Shift ke- tr (V n ) 0.239 -0.130 135 120 105 90 75 60 45 30 15 1 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.00 -0.05 -0.10 -0.15 Shift ke- tr (V n ) 0.2394 -0.1303 136 121 106 91 76 61 46 31 16 1 20 15 10 5 0 Shift ke- T i^ 2 UCL=13.39
Peta kendali MEWMA untuk pembobot optimum terdapat pada  Gambar  4.  Sumbu  horizontal  menunjukkan shift dan sumbu  vertikal  menunjukkan  nilai  T i 2 yang  dihi-tung  dari Persamaan  6.  Pengendalian  rata-rata  proses  meng-gunakan pembobot λ sebesar  0,2  menghasilkan  nilai  batas  kendali atas  (BKA)  sebesar  13,39.  Titik  pengamatan  (T i 2 ) maksimum  untuk  pembobot  ini  20,2375  yaitu  pada  peng- amatan ke-98. Berdasarkan grafik diatas diketahui pula bah- wa dengan pembobot 0,2 terdapat 6 pengamatan yang keluar dari batas kendali atas. Langkah selanjutnya adalah mencari penyebab keenam plot pengamatan tersebut keluar dari batas kendali atas. Penyebabnya adalah mesin mengalami trouble dan  adanya  pergantian  operator.  Setelah  diketahui  penye- babnya,  maka pengamatan  yang paling jauh dari batas ken- dali  atas  dapat  dikeluarkan  dan  dibuat  peta  kendali  MEW- MA yang baru seperti pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Peta Kendali MEWMA Setelah Perbaikan ( λ =0,2).
Peta kendali MEWMA pada proses produksi rokok “ AF ” pada  fase  satu  setelah  mengalami  perbaikan  ditampil-kan pada  Gambar  5.  Gambar  tersebut  menunjukkan  bahwa semua plot pengamatan telah berada di dalam batas kendali. Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  rata-rata  proses produksi rokok “ AF ” telah terkendali secara statistik dengan peta kendali MEWMA.
E. Identifikasi Penyebab Out of  Control dengan Diagram Ishikawa
Diagram Ishikawa digunakan  untuk  menjelaskan  pe- nyebab  tidak  terkendalinya  proses  produksi  rokok “ AF ” yang  digambarkan  dalam  bentuk  tulang  ikan  terdapat  pada Gambar  6.  Diagram ishikawa ini  diperoleh  dari  hasil  wa- wancara dan analisa pihak PT. IQ mengenai penyebab pro- ses  yang  tidak  terkendali.  Pada  diagram ishikawa terdapat lima  faktor  yaitu  material,  manusia,  mesin,  metode,  dan lingkungan. Akan tetapi, pada proses produksi ini lingkung- an  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  proses  yang  tidak terkendali.  Pada  pembahasan  sebelumnya  dijelaskan  bahwa penyebab  utama  proses  tidak  terkendali  adalah  pada  mesin yang  sering trouble dan  pada  faktor  manusia  yaitu  adanya pergantian  operator.  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  faktor lain  yang  menyebabkan  proses  tidak  terkendali  adalah  dari metode  yaitu  proses  produksi  di  PT.  IQ  menggunakan  satu mesin  untuk  beberapa  jenis  rokok,  misalnya  jenis  rokok reguler  (kretek), mild ,  dan  mentol.  Ketiga  jenis  rokok  ter- sebut  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Jadi,  pada  saat akan  memproduksi  salah  satu  jenis  rokok  harus  dilakukan set  up mesin.  Penyebab  lainnya  adalah  pencampuran  bahan baku yang kurang merata. Hal tersebut diakibatkan dari ma- terial  yang  digunakan  berasal  dari  bahan  baku  yang  kurang memenuhi spesifikasi perusahaan.
Gambar 6. Diagram Ishikawa Proses Produksi “ AF ” .
F. Kapabilitas Proses Produksi Rokok “ AF ”
Kapabilitas  proses  digunakan  untuk  mengetahui  kinerja proses produksi secara keseluruhan yang diukur dari  presisi atau  keseragaman  dan  akurasi  atau  ketepatan  produk  yang dihasilkan.
Tabel 9. Kapabilitas Proses Univariat Variabel C p C pk Berat Rokok 5,95 5,00 Diameter Rokok 7,90 7,26 Pressure Drop 0,21 0,20
Hasil  analisis  kapabilitas  pada  karakteristik  kualitas secara  univariat  disajikan  pada  Tabel  9.  Pada  karakteristik kualitas  berat  rokok  didapatkan  nilai  C p sebesar  5,95  lebih besar dari satu yang berarti bahwa presisi atau keseragaman berat  rokok  pada  proses  produksi  ini  sudah  baik.  Nilai  C pk yang  dihasilkan  adalah  5,00  lebih  besar  dari  satu,  berarti bahwa  akurasi  atau  ketepatan  telah  baik  atau  sudah  sesuai dengan  target  yang  ditentukan.  Nilai  C p pada  karakteristik kualitas  diameter  rokok  adalah  sebesar  7,90  yang  memiliki arti bahwa presisi diameter rokok pada proses ini telah baik. Begitu halnya dengan tingkat akurasi dari diameter rokok ini telah baik dilihat dari nilai C pk yaitu 7,26. Pada karakteristik kualitas berat  hisap atau pressure drop nilai C p yang diper- oleh adalah 0,21 kurang dari satu yang berarti bahwa tingkat presisi pressure  drop kurang  baik  atau pressure  drop pada proses  produksi  ini  kurang  seragam.  Hal  tersebut  telah diindikasikan  diawal  pembahasan,  yaitu  pada  karakteristik kualitas berat hisap atau pressure drop memiliki keragaman yang  besar  dan  terdapat  banyak  pengamatan  yang  berada diluar  batas  spesifikasi  yang  ditentukan  oleh  perusahaan yaitu  PT.  IQ.  Tingkat  akurasi  karakteristik  kualitas  berat hisap  atau pressure  drop ini  juga  kurang  baik  ditunjukkan dari nilai C pk yang kurang dari satu  yaitu  0,20. Perhitungan kapabilitas secara multivariat disaji-kan pada persamaan be- rikut ini.
p MC (0, 33 5, 95) (0, 33 7, 90) (0, 33 0, 21) 4, 64       
pk MC (0, 33 5, 00) (0, 33 7, 26) (0, 33 (0, 20) 4,11        Hasil perhitungan kapabilitas secara multivariat menyatakan bahwa nilai MC p adalah sebesar 4,64 dan MC pk adalah  4,11 dimana  kedua  nilai  tersebut  lebih  dari  satu,  hal tersebut  menandakan  bahwa  secara  multivariat  kinerja  pro- ses  telah  kapabel  ditinjau  dari  tingkat  presisi  dan  akurasi yang telah baik.
141 127 113 99 85 71 57 43 29 15 1 14 12 10 8 6 4 2 0 Shift ke- T i^ 2 UCL=13.39

## G. Peta Kendali MEWMV dan MEWMA pada Fase II
Pembobot  yang  paling  optimum  dari  peta  kendali MEWMV adalah ω =0,9 dan λ =0,9 digunakan pada data fase II dan hasilnya disajikan pada Gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Peta Kendali MEWMV Fase II.
Peta kendali MEWMV pada fase II proses produksi rokok “ AF ” ditampilkan  pada  Gambar  7.  Gambar  tersebut menunjukkan  bahwa  variabilitas  proses  tidak  terkendali  se- cara statistik karena masih  terdapat 5 titik pengamatan yang berada diluar batas kendali ketika proses sudah stabil.
Nilai  pembobot  optimum  dari  peta  kendali  MEWMA pada  fase  I  yaitu λ =0,2  yang  selanjutnya  diterapkan  pada fase II. Hasil pembuatan peta kendali MEWMA pada fase II terdapat pada Gambar 8 berikut ini.

## Gambar 8. Peta Kendali MEWMA Fase II.
Pengendalian rata-rata proses pada fase II meng-gunakan peta kendali MEWMA disajikan pada Gambar 8 dan terlihat bahwa  semua  titik  pengamatan  berada  di  dalam  batas kendali  yang  berarti  bahwa  rata-rata  proses  produksi  rokok “ AF ” pada  fase  II  telah  terkendali  secara  statistik  dengan peta kendali MEWMA.

## V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dila- kukan mengenai pengendalian kualitas pada proses produksi rokok  Wismilak  Diplomat  di  PT.  IQ,  didapatkan  kesimpul- an  rata-rata  karakteristik  kualitas  berat  rokok,  diameter rokok,  dan pressure  drop telah  berada  dalam  batas
spesifikasi.  Tidak  terdapat  data  berat  rokok  dan  diameter rokok  yang  keluar  dari  batas  spesifikasi,  sedangkan  pada pressure  drop masih  terdapat  data  yang  keliuar  dari  batas spesifikasi.  Pada  fase  I  variabilitas  dan  rata-rata    proses produksi  rokok “ AF ” telah  terkendali  secara  statistik menggunakan  peta  kendali  MEWMV  dengan  pembobot optimal  ω=0,9  λ=0,9 ,  dan  menggunakan  peta  kendali MEWMA  dengan  pembobot  optimal  λ=0,2. Kapabilitas proses secara univariat menunjukkan bahwa berat rokok dan diameter  rokok  telah  kapabel,  tetapi pressure  drop tidak kapabel.  Secara  multivariat,  proses  produksi  telah  kapabel. Variabilitas  proses  pada  fase  dua  tidak  terkendali  secara statistik,  namun  rata-rata  proses  pada  fase  dua  telah terkendali secara statistik.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  kepada  PT.  IQ  adalah sebaiknya  memperhatikan  faktor  atau  penyebab  yang  dapat menimbulkan  pengamatan  keluar  dari  batas  kendali  dan batas  spesifikasi  terutama  pada  karakteristik pressure  drop yang  memiliki  keragaman  tinggi  dan  menyebabkan  proses tidak  kapabel.  Pembagian  fase  sebaiknya  didasarkan  pada perbaikan  yang  telah  dilakukan  oleh  perusahaan.  Saran  un- tuk  penelitian  lainnya  adalah  mempertimbangkan  distribusi pada pembobot yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementerian  Perindustrian, “ Gambaran  Umum  Industri  Rokok, ” www.kemenperin.go.id . [Online].
Available: http://www.kemenperin.go.id/jawaban_attachment.php? id=438&id_t=3154. [Accessed: 26-Feb-2018].
[2] P.  Aldino, “ Rokok  Jerat  Kematian  dan  Kemiskinan, ” student.cnnindonesia.com . [Online]. Available: https://stu- dent.cnnindonesia.com/edukasi/20170306023752-445-
198008/rokok-jerat-kematian-dan-kemiskinan/.  [Accessed:  27-
Feb-2918].
[3] W.  Nurhayat, “ Begini  Pentingnya  Industri  Rokok  Bagi EkonomiRI, ” finance.detik.com . .
[4] D.  Wisnu, “ Dari  Akhir  Tahun  2017,  Dirjen  Bea  Cukai  Catatkan Penerimaan  Pajak  Rp  152  Trilliun, ” jateng.  tribunnews.com , 2017. .
[5] Wismilak, “ Profil Perusahaan. ” .
[6] L. Hendra, “ Laba Wismilak Anjlok, ” market.bisnis.com , 2017. .
[7] Y.  Mawardi, Pengendalian  Kualitas  Statistik  pada  Proses Produksi  Diplomat  Mild  di  PT  Gelora  Djaja .  Surabaya:  ITS Press, 2016.
[8] D. Morrison, Multivariate Statistical Methods , 3rd ed. New York:
Mc Graw Hill Companies, 1990.
[9] J. Alva and E. Estrada, “ A Generalization of Saphiro-Wilk ’ s Test for Multivariate Normality, ” Commun. Stat. Theory Methods , vol. 38, pp. 1870 – 1883, 2009.
[10] L.  Huwang,  Arthur,  and  Chien-Wei, “ Monitoring  Multi-variate Process  Variability  for  Individual  Observa-tions, ” J.  Qual. Technol. , vol. 33, pp. 258 – 278, 2007.
[11] D.  Montgomery, Introduction  to  Statistical  Quality  Control ,  6th ed. New York: John Wiley & Sons Inc, 2009.
[12] S. Raissi, “ Multivariate process capability indices on the presence of priority for quality characteristics, ” J. Ind. Eng. Int. , vol. 5, no. 9, p. 2736, 2009.
40 36 32 28 24 20 16 12 8 4 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Shift ke- tr (V n ) 0.2394 46 41 36 31 26 21 16 11 6 1 14 12 10 8 6 4 2 0 Shift ke- T i^ 2 UCL=13.39