Ghiyats: Analisis Pengendalian Kualitas dalam Upaya Meminimalisasi .....

## Analisis  Pengendalian  Kualitas  dalam  Upaya  Meminimalisasi Tingkat Kerusakan Produk Gula Rafinasi
( Analysis  of  Quality  Control  in  an  Effort  to  Minimize  the Breakdown Rate of Refined Sugar Products )
Faris Ghiyats 1)* , Fadila Marga Saty 2) , Dewi Riniarti 3)
1) Program  Studi  Produksi  dan  Manajemen  Industri  Perkebunan,  Politeknik  Negeri  Lampung,
2) Jurusan Ekonomi dan Bisnis, Politeknik Negeri Lampung, Jl. Soekarno-Hatta No. 10 Rajabasa, Bandar  Lampung,  35144,  Telp.:  (0721)703995,  Fax.:  (0721)  787309, 3 ) Jurusan  Budidaya Tanaman  Perkebunan,  Politeknik  Negeri  Lampung,  Jl.  Soekarno-Hatta  No. 10 Rajabasa,  Bandar Lampung, 35144, Telp.: (0721) 703995, Fax.: (0721) 787309 E-mail: vrisyats@gmail.com

## ABSTRACT
Non-conformance  occurs  due  to  unavoidable  production  process,  and  there  is  need  to reduce  the  potential  occurrences  as  well  as  provide  a  solution  to  minimize  the  level  of mismatch.    This  study  aims  to  identify  the  percentage  and  types  of  discrepancy experienced,  by  analyzing  process  capabilities  and  identify  underlying  factors  in inconsistency.  The  research  was  performd  in  May  2018  at  the  department  of  process  PT Sugar  Labinta,  Tanjung  Sari,  Lampung  Selatan.  Furthermore,  analysis  involved  the  six sigma  method  with  a  structured  DMAIC  approach,  while  the  tools  used  include  check sheet,  caused  diagram,  p-control  chart,  and  Pareto  diagram.  The  results  were  then processed with the Minitab 18 software, which demonstrated the level sigma process in PT Sugar Labinta to be 5.04 with a DPMO of 238.32. The table of achievement indicates the company  performance  to  be  at  an  average  level,  in  contrast  with  industries  in  the  USA. However, the level of Sigma 6 is attainable under the circumstances where product-related inconsistences do not exceed 8 tonnes per month.
Keywords: quality control, refined sugar, six sigma
DOI: http://dx.doi.org/10.25181/jaip.v8i2.1319
Diterima: 30 Agustus 2019 / Disetujui: 1 Agustus 2020 / Diterbitkan: 5 Oktober 2020

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  gula  nasional  pada  lima  tahun  terakhir  mencapai  sekitar  6  juta  ton,  jauh  dari produksi dalam negeri yang berkisar 2,5 juta ton (Saputra, 2020; Basuki & Sari, 2020). Konsumsi ini terdiri dari perkebunan gula putih (GKP) untuk konsumsi rumah tangga langsung sebesar 51% dan  gula  rafinasi  (GKR)  untuk  kebutuhan  industri  makanan  dan  minuman  sebesar  47%  dan konsumsi  lainnya  sebesar  2%  sehingga  masih  diperlukan  impor  sebanyak  3,5  juta  ton  (Pusat Pengkajian  Perdagangan  dalam  Negeri,  2018).    Fajrin,  Hartono,  &  Waluyati  (2015)  menjelaskan bahwa  gula  rafinasi  merupakan  gula  industri  yang  diproduksi  menggunakan raw  sugar (gula mentah)  sebagai  bahan  baku  utama  dan  lebih  dipilih  oleh  industri    makanan,  minuman,  maupun farmasi  sebagai bahan baku industrinya  jika  dibandingkan dengan GKP karena tingkat kemurnian
yang  dimiliki  gula  rafinasi  juga  lebih  tinggi,  butiran  kristal  lebih  halus,  serta  warna  yang  lebih putih.    Gula  rafinasi  diproduksi  sesuai  dengan  speksifikasi  yang  disesuaikan  dengan  permintaan masing-masing  industri  tidak  terlepas  oleh  adanya defect. Bustami  &  Nurlela  (2007) mendefinisikan  produk  cacat  dihasilkan  dari  suatu  proses  produksi  akibat  ketidaksesuaian  dengan standar  mutu  yang  ditetapkan  dan  dapat  diperbaiki  dengan  mengeluarkan  biaya  tertentu. Oleh karena  itu,  perusahaan  perlu  pengendalian  kualitas  secara  berkelanjutan  sebagai  acuan  untuk meminimalisasi  terjadinya  kerugian  akibat remelt (proses  ulang)  dari  adanya  ketidaksesuaian speksifikasi.
Metode  produksi  gula  rafinasi  pada  PT  Sugar  Labinta  mengacu  pada  Standar  Nasional Indonesia  (SNI)  3140.2:2011  Gula  kristal  -  Bagian  2:  Rafinasi  ( Refined  Sugar )  dan  telah menerapkan  Sistem  Manajemen  Mutu  dan  Keamanan  Pangan  sesuai  Pedoman  ISO  9001:  2008, FSSC 22000: 2010 ( Food Safety System Certification yang merupakan gabungan dari  ISO 22000: 2005  dan  PAS  220:  2008  /  ISO  TS:  22002-1),  Sistem  Jaminan  Halal,  SMETA  ( Sedex  Members Ethical  Trade  Audit )  serta  pemenuhan  dari  setiap  persyaratan  standar  mass  balance  COC BONSUCRO,  pada  seluruh  aktivitas  proses . Gula  rafinasi  R1  yang  diproduksi  oleh  PT  Sugar Labinta  merupakan  produk  utama  dengan  speksifikasi  kualitas  terbaik.    Namun,  penyimpangan proses  produksi  yang  terjadi  akan  berdampak  terhadap  penurunan  kuantitas  maupun  kualitas ( downgrade ) sehingga dapat diklasifikasikan menjadi beberapa produk turunan seperti gula R2, C1, C2, C3, dan C4.  Permasalahan tersebut dikendalikan agar jumlah produk turunan yang diproduksi dapat  diminimalisasi  semaksimal  mungkin  oleh  perusahaan. Six  sigma bertujuan  untuk menemukan dan mengurangi faktor-faktor penyebab kecacatan dan kesalahan,  mengurangi waktu siklus  dan  biaya  operasi,  meningkatkan  produktivitas  dan  memenuhi  kebutuhan  pelanggan dengan lebih baik (Assauri, 2016).  Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi persentase dan jenis defect yang dialami perusahaan, menganalisis kapabilitas proses , serta mengidentifikasi faktor penyebab timbulnya defect di PT Sugar Labinta.

## METODE PENELITIAN
Pelaksanaan  penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  Mei  2018  di  PT  Sugar  Labinta,  Tanjung Sari, Lampung Selatan. Analisis data yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan pendekatan DMAIC  atau Define,  Measure,  Analyze, Improve dan Control ( Ekoanindiyo,  2014;  Findari  & Nugroho,  2019 )  yang  merupakan  proses  peningkatan  terus-menerus  menuju  target  six  sigma  dan dilanjutkan  mengukur  kapabilitas  proses  (Cp).  Define  adalah    mengidentifikasi  masalah  penting dalam proses yang sedang berlangsung. Alat yang digunakan adalah diagram SIPOC dan critical to quality (CTQ).    Measure  adalah  tahap  untuk  memvalidasi  permasalahan,  mengukur  atau menganalisis  permasalahan  dari  data  yang  ada.pada  tahap  ini  dapat  diketahui  posisi  perusahaan
Ghiyats: Analisis Pengendalian Kualitas dalam Upaya Meminimalisasi .....
dalam tingkatan sigma. Alat yang digunakan adalah P chart melalui bantuan software minitab 18, tingkat sigma dan kapabilitas proses dilakukan melalui tahapan berikut ini:
1) Analisis tingkat sigma
Menganalisis  tingkat  sigma  dan Defect  Per  Milion  Opportunitas (DPMO) perusahaan  adalah sebagai berikut :
1. Defect Per Unit (DPU)
......................................................................................................................... (1)
Keterangan:
DPU : Defect Per Unit (kerusakan setiap satuan) D : Defect (kerusakan) U
: Unit (satuan)
2. Total Opportunities (TOP)
TOP = U x OP  .................................................................................................................. (2)
Keterangan:
TOP : Total Opportunities (total peluang) U : Unit (satuan) OP : Opportunities (peluang)
3. Defect Per Opportunities (DPO)
...................................................................................................................... (3)
Keterangan:
DPO : Defect Per Opportunities (kerusakan setiap peluang) D : Defect (kerusakan) TOP
: Total Opportunities (total peluang)
4. Defect Per Million Opportunities (DPMO)
DPMO = DPO x 1000000   ......................................................................................................................... (4) Keterangan:
DPMO : Defect Per Million Opportunities
DPO : Defect Per Opportunities
5. Tingkat Sigma
Menggunakan software  Ms.Excel, nilai  pencapaian  sigma  dapat  diketahui  dengan  rumus (Evans & Lindsay, 2007):
Level Sigma = Normsinv ( ) + 1,5 ............................................................... (5)

## 2) Analisis kapabilitas proses
Perhitungan dilakukan dengan mensubstitusikan  nilai DPMO sebesar 3,4 pada rumus  DPMO (Prawira,  2014),  hal  ini  dimaksudkan  untuk  mencapai  6  sigma  perlu  menentukan  batas toleransi jumlah defect per bulan:
......................................................................... (6)
Kapabilitas proses (Cp) dihitung menggunakan rumus(Park, 2003; Sulistyowati & Anggarini, 2017):
............................................................................................................... (7)
Analyze  adalah  menentukan  faktor-faktor  yang  paling  mempengaruhi  proses.  Alat  yang digunakan adalah diagram pareto dan diagram sebab akibat.  Improve adalah melakukan percobaan untuk  melihat  hasilnya,  jika  bagus  lalu  dibuatkan  prosedur  bakunya.  Alat  yang  digunakan  adalah FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) melalui perhitungan nilai Risk Priority Number (RPN) untuk menentukan prioritas masalah menggunakan rumus sebagai berikut:
RPN = S x O x D ............................................................................................................... (8)
Keterangan:
RPN : Risk Priority Number
S : Severity
O : Occurance
D : Detection
Bahan  yang    digunakan  adalah  data  primer  berupa  informasi  proses  produksi  dan  data sekunder  berupa  data  jumlah  produksi  dan  jumlah  ketidaksesuaian  pada  produk  gula  rafinasi selama  bulan  Januari  2017-Agustus  2018.    Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  melakukan  pengamatan  langsung,  data  sekunder,  dan  wawancara  di perusahaan yang menjadi objek penelitian.  Variabel yang diamati melalui pengujian laboratorium adalah variabel yang mengalami ketidaksesuaian spesifikasi berdasarkan permintaan konsumen dan acuan SNI seperti moist (susut pengeringan) dan color (warna) sedangkan untuk pengamatan secara fisik, variabel yang diamati seperti banyaknya jahitan lepas dan kemasan sobek.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Pengendalian Kualitas Gula Rafinasi

## Tahap define
Define merupakan  tahap  pra  analisis  data  dalam  metode  six  sigma  yang  bertujuan  untuk menetapkan  titik  pengamatan  proses,  dan  menjelaskan  permasalahan  berkaitan  dengan defect . Proses produksi gula rafinasi dimulai dari pelunakan,  sentrifugasi, peleburan, karbonatasi, filtrasi, dekolorisasi,  evaporasi,  pemasakan,  sentrifugasi,  pengeringan,  pengemasan,  dan  penyimpanan. Evaporasi, sentrifugasi, dan pengeringan merupakan proses yang dipilih  untuk mengamati kriteria dengan  jenis defect  moist (susut  pengeringan)  kemudian  pada  kriteria defect  color (warna)  yang diamati adalah proses affinasi, karbonatasi serta dekolorisasi sedangkan proses  yang dipilih untuk defect kemasan  ialah  dengan  mengamati  proses  pengepakan,  penyimpanan  maupun  saat
pengangkutan  barang.  Terdapat  tiga  jenis  kriteria  ketidaksesuaian  pada  produk  yang  dijadikan sebagai  critical  to  quality  (CTQ),  yaitu:  kerapatan  kemasan  (kemasan  sobek  dan  jahitan  lepas), daya tahan produk (susut pengeringan),  dan kemurnian gula (warna).

## Tahap measure
Tahap ini merupakan tahap awal analisis data dalam pengendalian kualitas pada metode six sigma.  Pembuatan check  sheet diperlukan  dalam  proses  pengumpulan  data  serta  analisis  untuk mengetahui  lingkup  permasalahan  berdasarkan  frekuensi  dari  jenis  ketidaksesuaian  yang  ada. Jumlah  produk  yang  dihasilkan  oleh  PT  Sugar  Labinta  tiap  bulannya  mengalami  fluktuasi.    Hal tersebut  dikarenakan  banyaknya  produk  yang  dihasilkan  menyesuaikan  dengan  permintaan konsumen  dan  kemampuan  unit  produksi.    Unit  produksi  yang  terkendali  tentunya  akan menghasilkan  suatu  produk  dengan  kualitas  dan  jumlah  yang  maksimal  (Gula  MR/R1).    Tabel  1 menampilkan  banyaknya  jumlah  ketidaksesuaian  terhadap  jumlah  produk  jadi  yang  telah dikonversikan ke satuan ton.
Tabel 1.  Jumlah produksi dan jumlah defect gula rafinasi Januari 2017 sampai Agustus 2018
Bulan Produksi Hari Produk Jadi (ton) Jenis Defect Total (ton) Defect (%) Susut pengeringan (ton) Warna (ton) Jahita n Lepas (ton) Kemasan Sobek (ton) Januari 2017 45.353 31 43.539 6 4 3 3 16 0,04 Februari 2017 41.076 28 39.433 4 8 4 2 18 0,05 Maret 2017 42.780 31 41.069 4 12 3 4 23 0,06 April 2017 47.100 30 45.216 8 5 1 6 20 0,04 Mei 2017 51.398 31 49.342 40 60 3 5 108 0,22 Juni 2017 6.164 4 5.917 2 0 6 3 11 0,19 Juli 2017 47.027 31 45.146 6 3 15 16 40 0,09 Agustus 2017 49.538 31 47.557 5 10 11 13 39 0,08 September 2017 46.380 30 44.525 9 4 5 6 24 0,05 Oktober 2017 49.197 31 47.229 14 7 4 6 31 0,07 November 2017 44.370 30 42.595 4 5 3 7 19 0,04 Desember 2017 41.850 31 40.176 8 3 7 4 22 0,05 Januari 2018 40.176 31 35.998 5 14 2 2 23 0,06 Februari 2018 38.640 28 29.637 7 2 3 3 15 0,05 Maret 2018 49.405 31 36.362 10 8 0 4 22 0,06 April 2018 50.520 30 43.599 3 1 1 5 10 0,02 Mei 2018 52.948 31 47.124 9 6 27 24 66 0,14 Juni 2018 6.084 4 4.806 0 0 0 1 1 0,02 Juli 2018 49.817 31 39.405 5 2 7 7 21 0,05 Agustus 2018 47.771 31 39.125 2 7 2 5 16 0,04 Total 847.594 339 767.800 151 161 107 126 545 Rata-rata 42.380 17 38.390 8 8 5,35 6,3 27,25 0,07
Berdasarkan Tabel 1 diketahui tingkat defect terendah terdapat pada bulan Juni 2018 yaitu sebesar  0,02%  dengan  produk  yang  dihasilkan  sejumlah  4.806  ton,  sedangkan  persentase defect sebesar 0,22% pada bulan Mei 2017 merupakan tingkat defect tertinggi dengan jumlah produk jadi 49.342  ton.    Produk  yang  dihasilkan  tiap  bulan  Juni  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  bulan lainnya,  hal  ini  disebabkan  karena  pada  bulan  tersebut  perusahaan  melakukan  maintenance  total. Perusahaan  menetapkan  target  tingkat defect sebesar  0,03%  namun  melalui  pengamatan  data sekunder  selama  20  bulan  diketahui  bahwa  rata-rata  tingkat defect yang  terjadi  tiap  bulan  masih berada di 0,07% sehingga belum mencapai target. Berikut merupakan perhitungan control P chart yang ditampilkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. P-Chart defect produk gula rafinasi sebelum perbaikan
Gambar  1  menunjukan  kondisi  data  dalam  bentuk  grafik  sebelum  dilakukan  perbaikan terlihat  bahwa  terdapat  empat  titik  yang  berada  diluar  batas  kendali  diantaranya  tiga  titik  berada diluar Upper Control Limit (UCL) yaitu pada bulan April 2017, Mei 2017, Mei 2018 dan  dan satu titik berada di luar Lower Control Limit (LCL) pada bulan April 2018. Data ke 16 yang terletak di bulan April 2018 berada diluar LCL menunjukan bahwa perusahaan mampu meminimalisir jumlah defect dengan  maksimal.  Peta  kendali  tersebut  memperlihatkan  nilai  CL  sebesar  0,000710,  UCL sebesar  0,001114,  dan  LCL  sebesar  0,000306.  Tindakan  revisi  atau  penghilangan  data  sebagai  - akibat  adanya  penyimpangan  yang  terindentifikasi  data  ekstrim  dilakukan  untuk  menyeragamkan data sebelum dilakukannya penghitungan tingkat sigma.
Ghiyats: Analisis Pengendalian Kualitas dalam Upaya Meminimalisasi .....
Gambar 2. P-Chart defect produk gula rafinasi sesudah perbaikan
Gambar  2  memperlihatkan  keseluruhan  data  telah  berada  didalam  batas  control  UCL maupun LCL setelah melakukan revisi sebanyak empat kali kemudian dilanjutkan menghitung nilai DPMO  yang  akan  menunjukan  level  sigma  pada  proses  produksi  gula  rafinasi.  Hasil  nilai  sigma pada tiap bulannya ditampilkan pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2.  Tingkat sigma
Data ke Bulan Produk Jadi (ton) Total Defect (ton) CTQ DPO DPMO Nilai Sigma 1 Januari 2017 43.539 16 3 0,0001225 122,50 5,17 2 Februari 2017 39.433 18 3 0,0001522 152,16 5,11 3 Maret 2017 41.069 23 3 0,0001867 186,68 5,06 4 April 2017 45.216 20 3 0,0001474 147,44 5,12 5 Mei 2017 49.342 108 3 0,0007296 729,60 4,68 6 Juni 2017 5.917 11 3 0,0006197 619,68 4,73 7 Juli 2017 45.146 40 3 0,0002953 295,34 4,94 8 Agustus 2017 47.557 39 3 0,0002734 273,36 4,96 9 September 2017 44.525 24 3 0,0001797 179,67 5,07 10 Oktober 2017 47.229 31 3 0,0002188 218,79 5,02 11 November 2017 42.595 19 3 0,0001487 148,.69 5,12 12 Desember 2017 40.176 22 3 0,0001825 182,53 5,06 13 Januari 2018 35.998 23 3 0,0002130 212,97 5,02 14 Februari 2018 29.637 15 3 0,0001687 168,71 5,08 15 Maret 2018 36.362 22 3 0,0002017 201,68 5,04 16 April 2018 43.599 10 3 0,0000765 76,45 5,29 17 Mei 2018 47.124 66 3 0,0004669 466,85 4,81 18 Juni 2018 4..806 1 3 0,0000694 69,36 5,31 19 Juli 2018 39.405 21 3 0,0001776 177,64 5,07 20 Agustus 2018 39.125 16 3 0,0001363 136,32 5,14 Total 767.800 545 3 Rata-Rata 38.390 27,25 3 0,0002383 238,32 5,04

## Jurnal Agro Industri Perkebunan
Nilai rata-rata DPMO pada bulan Januari 2017 sampai dengan Agustus 2018 adalah 238,32 dapat  disimpulkan  bahwa  dari  sejuta  produk  yang  ada  akan  terdapat  238,32  ton  kemungkinan defect .  Perusahaan mencapai  nilai sigma tertinggi di bulan  April 2018 yaitu 5,29 dan nilai sigma terendah terdapat pada bulan Mei 2017 dengan nilai sigma sebesar 4,68.
Tabel 3.  Tingkat pencapaian sigma
Persentase yang Memenuhi Spesifikasi (%) DPMO ( defect per million opportunity ) Level Sigma Keterangan 31 691.426,0 1 Sangat tidak kompetitif 69,20 308.538,0 2 Rata-rata industri Indonesia 93,32 66.807,0 3 Rata-rata industri Indonesia 99,379 6.210,0 4 Rata-rata industri USA 99,977 233,0 5 Rata-rata industri USA 99,9997 3,4 6 Industri kelas dunia
Berdasarkan  acuan  pencapaian  sigma  pada  Tabel  3  maka  proses  produksi  di  PT  Sugar Labinta  dengan  nilai  sigma  rata-rata  5,04  dapat  dikatagorikan  masuk  ke  dalam  tingkatan  kualitas rata-rata  industri  USA.    Namun,  perusahaan  perlu  melakukan  pengendalian  kualitas  secara berkelanjutan untuk mencapai tingkat 6 sigma yaitu dengan menetapkan target defect .  Perhitungan dilakukan dengan mensubstitusikan nilai DPMO sebesar 3,4 pada rumus DPMO (Prawira, 2014):
7.831.560 =   Total Defect 1.000.000
Total Defect = 7,8316 ton 8 ton
Level sigma enam (6σ) dapat tercapai apabila jumlah defect yang dihasilkan akibat proses tidak melebihi 8 ton per bulannya sehingga PT Sugar Labinta mampu menjadi industri kelas dunia. Tahapan  selanjutnya  melakukan  perhitungan  indeks  kapabilitas  proses  (Cp)  selama  bulan  Januari 2017  sampai  dengan  Agustus  2018  dihitung  menggunakan  rumus  (Park,  2003;  Sulistyowati  & Anggarini, 2017):
Cp = = = 1,696 ≈ 1,67
Hasil  perhitungan  kapabilitas  proses  untuk  data  atribut  menunjukkan  nilai  Cp  =  1,67 sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kapabilitas  proses  terbilang  sangat  baik  karena  Cp  > 1,33  sesuai dengan Tabel 4.

## Tabel 4.  Kondisi suatu proses (Cp)
Cp (kapabilitas Proses) Keterangan Cp > 1,33 Kapabilitas proses sangat baik. 1,00 ≤ Cp ≤ 1,33 Kapabilitas proses baik, namun perlu pengendalian ketat apabila Cp mendekati 1,00. Cp < 1,00 Kapabilitas proses rendah, sehingga perlu ditingkatkan performansinya melalui perbaikan proses itu.

## Sumber: Wiyono (2004)
Perhitungan indeks kapabilitas proses (Cpk) diperoleh dari hasil interpolasi konversi level sigma dengan mengacu pada nilai sigma  yang berada pada level 5,09 sigma.  Nilai Cpk diketahui melalui perhitungan berikut ini (Febrina, 2007):

## (                 )
Penelitian terdahulu Arum (2017) menjelaskan indeks kapabilitas proses yang diperoleh PT Tjoekir  Jombang  secara  berturut-turut  1,1  dan  1,39.    Hasil  indeks  kapabilitas  proses  di  PT  Sugar Labinta  memiliki  kesamaan  dengan  perusahaan  gula  PT  Tjoekir  Jombang  yaitu  nilai  Cpk  sebesar 1,198  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  kemampuan  proses  tiap  parameter  seperti  warna,  susut pengeringan dan pengemasan  cukup mampu  menghasilkan produk sesuai speksifikasi karena Cpk <  1,5    maka  perlu  upaya-upaya  giat  untuk  peningkatan  kualitas  menuju  target  yang  diinginkan sesuai acuan pada Tabel 5.
Tabel 5.  Kondisi suatu proses (Cpk)
Cpk (indeks kapabilitas proses) Keterangan Cpk ≥ 1,5 Proses dianggap mampu dan kompetitif. 0,5 ≤ Cpk ≤ 1,49 maka proses dianggap cukup mampu, namun perlu upaya-upaya giat untuk peningkatan kualitas menuju target yang diinginkan. Perusahaan yang berada di level ini memiliki kesempatan terbaik dalam melakukan program peningkatan kualitas six sigma. Cp < 1,00 maka proses dianggap tidak mampu dan tidak kompetitif untuk bersaing di pasar global.
Sumber: (Liquiddanu, 2007)
Tahap analyze
Tahap  yang  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  faktor-  faktor  yang  mempengaruhi  dan faktor yang dianggap paling dominan agar dapat dilakukan perbaikan terhadap proses.
Gambar 3 Diagram Pareto jumlah remelt dari masing-masing jenis defect
Berdasarkan  Gambar  2,  jenis defect dominan  yang  diamati  melalui  analisis  kimia  adalah kriteria  warna  (29,5%)  dan  susut  pengeringan  (27,7%)  sedangkan  fisik  yaitu  kemasan  sobek (23,1%)  dan  jahitan  lepas  (19,16%),  sehingga  jenis defect yang  berkontribusi  besar  memberikan kerugian secara kimia dan fisika adalah warna dan kemasan sobek. Berikut ini merupakan analisis menggunakan diagram sebab akibat
Gambar 4. Diagram sebab-akibat kemasan sobek
Tedapat celah Forklift Material Karung Conveyor Manusia Kurang berhati-hati Mesin Kemasan Sobek
Ghiyats: Analisis Pengendalian Kualitas dalam Upaya Meminimalisasi .....
Gambar 5. Diagram sebab-akibat colour (Warna)

## Tahap improve
Pada  tahap  ini,  akar  permasalahan  yang  telah  diuraikan  dengan  menggunakan  diagram tulang ikan, akan dianalisis dengan cara mengidentifikasi modus kegagalan, efek dan sebab modus kegagalan  serta  dihitung  prioritas  penyelesaian  masalah  melalui  hasil  nilai Risk  Priority  Number (RPN).  Nilai  tersebut  ditentukan  melalui  tabel  acuan severity (tingkat  keparahan) ,  occurity (tingkat kejadian) , detectability (tingkat deteksi) pada Tabel 5,6, dan 7.

## Tabel 6. Rating severity (tingkat keparahan)
Rangking Kriteria 1 Negilible Severity (pengaruh buruk yang dapat diabaikan).
Pengguna akhir mungkin tidak akan memperhatikan kecacatan ini.
2-3 Mild Severity (pengaruh buruk yang ringan).  Akibat yang ditimbulkan hanya bersifat ringan. Pengguna akhir tidak akan merasakan perubahan kinerja.
4-6 Moderate Severity (pengaruh buruk yang moderat).  Pengguna akhir akan merasakan penurunan kinerja, namun masih dalam batas toleransi.  Perbaikan yang dilakukan tidak memakan biaya besar dan dapat diselesaikan dalam waktu singkat.
7-8 High Severity (pengaruh buruk yang tinggi).  Pengguna akhir akan merasakan akibat buruk yang tidak akan diterima, berada diluar batas toleransi.  Perbaikan yang dilakukan sangat mahal.
9-10 Potential Safety Problem (masalah keamanan potensial).  Akibat yang ditimbulkan berpengaruh terhadap keselamatan pengguna.  Bertentangan dengan hukum.
Sumber: Gasperz (2002)
Mesin
Manusia Kapur ( lime milk ) Material Suhu Lingkungan Naiknya derajat brix raw sugar Volume kurang Kerusakan monosakarida Waktu tinggal terlalu lama Vacum Pan Mingler Suhu Raw Washing Pengadu kan Kurang kontrol Salah persepsi Evaporator Suhu penguapan Carbonator Tekanan aliran CO 2 Level sirup Sirkulasi steam tidak merata Calendria tersumbat
Color
Tabel 7. Rating occurance (tingkat kejadian) Rating Frekuensi kejadian Degree 1 0,01 per 1000 item Remote 2 3 0,10 per 1000 item 0,50 per 1000 item Low 4 5 6 1,00 per 1000 item 2,00 per 1000 item 5,00 per 1000 item Moderate 7 8 10,00 per 1000 item 20,00 per 1000 item High 9 10 50,00 per 1000 item 100,00 per 1000 item Very High Sumber: Gasperz (2002).
Tabel 8. Rating detectibility (tingkat deteksi) Rangking Kriteria Frekuensi 1 Metode pencegahan sangat efektif.  Tidak ada kesempatan bahwa penyebab mungkin muncul 0,01 per 1000 item 2-3 Kemungkinan penyebab terjadi sangat rendah 0,10 per 1000 item 0,50 per 1000 item 4-6 Kemungkinan terjadi bersifat moderat.  Metode pencegahan kadang memungkinkan penyebab itu terjadi 1,00 per 1000 item 2,00 per 1000 item 5,00 per 1000 item 7-8 Kemungkinan penyebab masih tinggi.  Metode pencegahan kurang efektif, penyebab masih berulang kembali. 10,00 per 1000 item 20,00 per 1000 item 9-10 Kemungkinan penyebab terjadi sangat tinggi.  Metode pencegahan tidak efektif penyebab selalu berulang kembali 50,00 per 1000 item 100,00 per 1000 item
Sumber: Gasperz (2002)
Berdasarkan  Tabel  9,  hasil  nilai  RPN  yang  didapat  melalui  analisis  FMEA,    CTQ kemurnian  gula  pada  proses  evaporasi  merupakan Risk  Priority  Number (RPN)  dengan  nilai tertinggi  sebesar  105  RPN.    Penambahan  waktu  tinggal  gula  proses  di  evaporator  terjadi  akibat tidak  mencapai  suhu  aktual  sehingga  akan  berdampak  pada  peningkatan  nilai  warna  gula (ICUMSA  Unit)  melebihi  standar.    Widji  T  (2017)  menjelaskan  bahwa  suhu  evaporasi  dapat diturunkan  dengan  menurunkan  tekanan  evaporator.    Hal  ini  perlu  dilakukan  identifikasi  adanya kemungkinan kebocoran sehingga udara bebas masuk ke dalam evaporator.  Proses evaporasi yang baik  akan  menghasilkan  kadar brix yang  tepat  sehingga  akan  membantu  mempercepat pembentukan kristal pada saat proses pemasakan di vacum pan.
Ghiyats: Analisis Pengendalian Kualitas dalam  Upaya Meminimalisasi.....

## Tabel 9. Failure mode and effect analysis (FMEA)
No CTQ Deskripsi Proses Modus Kegagalan Efek Potensial Modus Kegagalan Sebab Potensial Kegagalan Nilai RPN Pengendalian S O D 1 Kerapatan kemasan Proses Pengemasan Jahitan pada kemasan yang tidak rapat Gula lebih peka terhadap lingkungan ehingga rentan terkontaminasi mikroorganisme. Benang lepas dan karung sobek 5 2 4 40 Pemeriksaan inner dan outer karung saat akan digunakan, melakukan perbaikan pada conveyor yang memiliki sisi ataupun bagian tajam, dan pengawasan terhadap pemindahan produk menggunakan forklift. 2 Daya tahan produk Proses pengeringan dan pendinginan Pengeringan menjadi lambat sehingga terjadi penambahan waktu tinggal dan pengurangan kapasitas material Gula terjadi kontak langsung dengan lingkungan luar saat dilakukan maintenance sehingga remelt perlu dilakukan Terdapat salah satu kompartemen yang belum mencapai suhu aktual 7 4 3 84 Gula produk yang berada di salah satu kompartemen yang mengalami penyimpangan dilanjutkan ke kompartemen berikutnya kemudian melakukan stop process pada gula produk yang akan masuk selanjutnya ke tahap ini untuk dilakukan pengosongan terlebih dahulu sebelum dilakukan perbaikan. 3 Kemurnian Gula 1)  Proses Karbonatasi Tidak mencapai pH standar Kotoran pada gula tidak dapat diendapkan dengan optimal Reaksi yang berlangsung saat di reaction tank tidak sempurna 6 4 3 72 Penambahan ataupun pengurangan flow kapur. Penyesuaian pH saat dikarbonator menggunakan CO 2. Menambah lama waktu tinggal dengan menambah level syrup.  Kalibrasi pH meter proses. 2)  Proses Evaporasi Suhu saat penguapan tidak mencapai batas standar (105 0 C) Nilai warna (IU) pada produk akhir akan sulit mencapai target Lama waktu penguapan bertambah sehingga peningkatan terhadap nilai warna (IU) 7 5 3 105 Melakukan identifikasi temperature suhu apabila terjadi  terjadi ketidaksesuaian panel evaporator dengan hasil analisis uji laboratorium

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Rata-rata  pencapaian  persentase defect tiap  bulan  sebesar  0,07%  belum  mampu  mencapai target  yang  ditentukan  perusahaan  sebesar  0,03%.  Tingkat  sigma  rata-rata  per  bulan  (5,04) dikategorikan  ke  dalam  tingkatan  kualitas  rata-rata  industri  USA.    Nilai  kapabilitas  (Cp)  =  1,67 artinya  sangat  baik  sedangkan  indeks  kapabilitas  (Cpk)  =  1,198  artinya  kemampuan  proses berkaitan  CTQ  tersebut  perusahaan  telah  cukup  mampu  dan  perlu  upaya  yang  giat  untuk peningkatan  kualitas  menuju  target  yang  diinginkan.    Faktor-faktor  yang  menyebabkan  terjadinya penyimpangan pada produksi  sebab-akibat adalah mesin dengan  nilai Risk Priority Number (RPN 105).

## Saran
Metode  pengendalian  kualitas  statistik  menggunakan  six  sigma  dapat  digunakan  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  melakukan  peningkatan  kualitas  melalui  penentuan  target  toleransi jumlah  dan  penyebab defect .    Evaluasi  dilakukan  tidak  hanya  saat  terjadi  penyimpangan  tetapi evaluasi  perlu  dilakukan  terhadap  rekap  data  produksi  dan  jumlah  ketidaksesuaian  bulanan  pada periode  sebelumnya  sehingga  kemampuan  proses  ataupun  tingkatan  sigma  yang  diperoleh perusahaan dapat diketahui dan menjadi acuan untuk mencapai tingkat sigma 6.

## DAFTAR PUSTAKA
Arum, I.M.S.  (2017). Analisis Kapabilitas Mutu di Pabrik Gula Tjoekir Jombang Periode Giling Tahun  2016 .    Unpublished  undergraduate  thesis,  Institut  Teknologi  Sepuluh  November, Surabaya.
Assauri,  S.  (2016). Manajemen  Operasi  Produksi  Pencapaian  Sasaran  Organisasi Berkesinambungan (3 rd ed.). Jakarta: Rajawali Pers.
Basuki, B., & Sari, V. K. (2020). Efektifitas  dolomit dalam mempertahankan pH tanah  Inceptisol Perkebunan  Tebu  Blimbing  Djatiroto. Buletin  Tanaman  Tembakau,  Serat  &  Minyak Industri , 11 (2), 58-64.
Bustami, B., & Nurlela. (2007). Akuntansi Biaya Teori dan Aplikasi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Ekoanindiyo,  F.  A.  (2014).  Pengendalian  Cacat  Produk  Dengan  Pendekatan  Six  Sigma. Jurnal Ilmiah Dinamika Teknik, 8 (1) , 35-43 .
Evans, J. R., & Lindsay, W. M. (2007). An Introduction to Six Sigma and Process Improvesment .
Jakarta: Salemba Empat.
Fajrin,  A.  El,  Hartono,  S.,  &  Waluyati,  L.  R.  (2015).  The  demand  for  refined  sugar  in  food  and beverage  and  pharmaceutical  industries  (in  Indonesia) . Agro  Ekonomi , 26 (2),  150–158. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.22146/agroekonomi.17267
Febrina,  S. (2007). Penerapan Metode Six Sigma DMAIC untuk Perbaikan Kualitas Fisik Batang
Ghiyats: Analisis Pengendalian Kualitas dalam Upaya Meminimalisasi .....
Rokok  Merk  Samudera  Emas  16  pada  Cigarette  Maker  Machine  (Studi  Kasus  PT.  Asia Marko) . Unpublished undergraduate thesis, Universitas Sebelas Maret, Surakarta.
Findari,  W.  S.,  &  Nugroho,  Y.  A.  (2019).  Optimasi  sistem  antrian  pada  layanan  kesehatan masyarakat menggunakan pendekatan simulasi. Jurnal Manajemen Industri dan Logistik , 3 (1), 14-22.
Gasperz,  V.    (2002). Pedoman  Implementasi  Program  Six  Sigma  Terintegrtitas  dengan  ISO, 9001:2000, MBNQA dan HACCP .  Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Gasperz, V.  (2007). Lean Six Sigma .  Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Isnawati,  S.  F.    (2009). Analisis  Strategi  Bersaing  Gula  Rafinasi  pada  PT  Jawamanis  Rafinasi . Unpublished undergraduate thesis, Institut Pertanian Bogor, Bogor.
Liquiddanu,  E.  (2007). Perbaikan  Kualitas  pada  Proses  Kiln  Tegel  Keramik  Kode  GE  dengan Metode Six Sigma DMAIC (Studi Kasus PT . IKAD Tangerang ) . Performa , 6 (1), 1–13.
Park,  S.  H.  (2003). Six  Sigma  for  Quality  and  Productivity  Promotion .  Tokyo,  Japan:  Asian Productivity Organization.
Pusat  Pengkajian  Perdagangan  Dalam  Negeri.    (2018).    Analisis  Perkembangan  Harga  Bahan Pangan  Pokok  di  Pasar  Domesrik  dan  Internasional.    Kementerian  Perdagangan  Republik Indonesia.
Saputra,  Y.  H.  (2020).  Perspektif  ketersediaan  gula  domestik  dan  swasembada  gula nasional. Perspektif , 19 (1), 63-78.
Sulistyowati,  D.  P.,  &  Anggarini,  S.  (2017).  Pengendalian  kualitas  pengalengan  jamur  dengan metode  six  sigma  di  PT  Y,  Pasuruan,  Jawa  Timur. Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen Agroindustri , 6 (1), 1–7.
Widji  T,  N.  (2017).  Perancangan  vacum  evaporator  metode  liquid  ring  vacum. Jurnal  Teknik Kimia, 12 (1), 24–27.
Wiyono,  R.S.    (2004). Penerapan  Stastistical  Process  Control  (SPC)  pada  Pengolahan  Secara Basah Kopi Arabika .  Unpublished undergraduate thesis, Universitas Jember, Jember.