Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb

## Perancangan fungsi kendali mutu pada pengelolaan kolam pengendap perusahaan tambang batubara PT XYZ
R. Husin 1* , H. Wijayanto 2 , S. Hariyadi 3
1 Program Studi Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
2 Departemen Statistika, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
3 Departemen Manajemen Sumberdaya Perairan, Institut Pertanian Bogor, Bogor, Indonesia
Abstrak .
Pada tulisan ini, obyek penelitian dilakukan pada kegiatan penambangan di PT XYZ. PT XYZ menerapkan pengelolaan air  tambang  dengan  menggunakan  beberapa  fasilitas kolam  pengendapan  yang  selanjutnya  disebut  dengan settling-pond .  Di  PT  XYZ,  terdapat  14  kolam  pengendap yang  berfungsi  untuk  mengatasi  pH,  TSS,  Fe  dan  Mn. Penelitian  ini  dilakukan  guna  menemukan  kendali  mutu yang  tepat  dalam  mengidentifikasi  potensi  deviasi  dari baku mutu lingkungan hidup yang sudah ditetapkan dalam peraturan  perundang-undangan.  Kendali  mutu  guna menentukan control  chart serta control  limit nya  dicari untuk masing-masing parameter pH, Fe dan Mn. Beberapa model  alternatif sampling  plan telah  disusun  untuk diujicobakan  dengan  beberapa control  chart .  Pilihan control  chart yang  dilibatkan  dalam  penelitian  ini  untuk dipilih  adalah 𝑋̅ − 𝑅 Chart, 𝑋̅ − 𝑠 Chart  dan  XmR  Chart. Pada  penelitian  ini,  data  setiap  parameter  dikumpulkan dan  dilakukan  uji  stabilitas  dan  uji  kapabilitas  guna diputuskan control  chart dan control  limit -nya  setiap parameter. Hasil penelitian menunjukkan untuk parameter pH, Fe dan Mn control chart yang dapat digunakan adalah 𝑋̅ − 𝑠 .  Penerapan control  chart di  dalam  pengelolaan  air tambang  PT  XYZ  terbukti  dapat  mengelola  kinerja kepatuhannya  terhadap  peraturan  perundang-undangan dengan  mengedepankan  pendekatan  pencegahan  dan perbaikan berkelanjutan.
Kata  kunci:  air  tambang, control  chart ,  pencegahan, perbaikan berkelanjutan
Abstract . The  research  was  carried  out  in  PT  XYZ  coal  mining company.  The  company  applies  mine  water  management using  some  treatment  ponds,  so-called  settling  pond.  The company have 14 settling ponds to treat pH, TSS, Fe and Mn. This research was conducted to find the most suitable quality control  in  order  to  identify  possible  deviation  against  the defined criteria of the relevant regulation. There were three parameters of which the control chart and its control limit in this  research  to  be  determined,  they  were  pH,  Fe  and  Mn. Some  alternative  sampling  plan  models  and  three  type  of control charts were defined. The control charts to be involved in  this  research  were 𝑋̅ − 𝑅 Chart, 𝑋̅ − 𝑠 Chart,  and  XmR. According  to  the  defined  sampling  plan  model  and  control charts, on each parameters, stability and capability testing were  carried  out  to  determine  the  most  suitable  control charts and their control limits. The research result has shown that for pH, Fe and Mn, the chosen control chart was 𝑋̅ − 𝑠 . The implementation of control chart in coal mining company of  PT  XYZ  was  proven  able  to  manage  its  performance  in meeting  the  stipulated  regulation  which  emphasizes  in prevention and continual improvement approach.
Keywords: mine water, control chart, prevention, continual improvement

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia, perkembangan  produksi batubara dari tahun 2010 sampai dengan  tahun  2014  menunjukkan  peningkatan  yang  cukup  pesat,  dengan kenaikan  produksi  rata-rata  15,68%  per  tahun.  Pada  tahun  2013,  produksi batubara mencapai 474 juta ton dan pada tahun 2014 menunjukkan penurunan sebesar 3,43 % seperti yang terlihat pada Gambar 1 . Penurunan ini disebabkan adanya  pengurangan  impor  dari  China  serta  Amerika  dan  beberapa  negara Eropa  akibat  adanya  upaya-upaya  untuk  mengurangi  konsumsi  batubara  dan
* Korespondensi Penulis Email : rusdi.husin@yahoo.co.id
juga  adanya  temuan  sumber  daya  alam  minyak  dan  gas  yang  terjebak  dalam batuan  atau  yang  sering  disebut  dengan  s hale  gas / shale  oil (PerMenESDM Nomor  13  Tahun  2015  tentang  Rencana  Strategis  Kementerian  Energi  dan Sumber  Daya  Mineral  Tahun  2015-2019).  Penurunan  ini  tentunya  selaras dengan  kebijakan  bauran  energi  nasional  untuk  lebih  mengoptimalkan penggunaan energi baru dan terbarukan serta utilisasi penggunaan gas bumi. Sepanjang  siklus  pemanfaatan  batubara  mulai  dari  penambangan, pembakaran  di boiler pembangkit  listrik  sampai  pembuangan  limbahnya,  jika tidak dikelola dengan bijak dapat menimbulkan kerusakan yang sulit dielakkan. Pola  eksploitasi  batubara  pada  kebanyakan  kasus  masih  mengedepankan penggunaan mazhab antroposentris,  yakni pemanfaatannya lebih berorientasi kepada  kepentingan  ekonomi.  Hingga  saat  ini  masih  banyak  kalangan  yang menganggap  bahwa  batubara  merupakan  aset  untuk  mengeruk  keuntungan sebesar-besarnya  sebagai  sumber  devisa  tanpa  memedulikan  kelestariannya. Sebagai akibatnya, hal ini sangat mengancam keberlanjutan kehidupan manusia dan  pembangunan  (Alikodra  2012).  Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  data Kementerian  ESDM  (2015)  menunjukkan  bahwa  produksi  batubara  nasional cenderung  meningkat,  sehingga  berpotensi  meningkatkan  gangguan  terhadap kualitas lingkungan hidup, tentunya jika tidak dikelola dengan baik.
Proses  penambangan  pada  umumnya  berhadapan  dengan  risiko ketergangguan air, baik dari sisi kualitas maupun kuantitas, baik terhadap air permukaan  maupun  air  tanah.  Proses  pengambilan  batuan  penutup  dan  juga sumber daya mineral atau batubara akan memotong akuifer air tanah sehingga mengakibatkan  air  tersebut  tercampur  dengan  tanah.  Air  limbah  dari  proses pertambangan  batubara  menghadapi  permasalahan  dengan  isu  keasaman  air dan  logam  berat.  Batuan  penutup  yang  mengandung  mineral  sulfida  (FeS 2 ), sebelum  proses  penambangan  berada  dalam  tanah  dan  tertutup,  maka  ketika penambangan  terjadi,  akan  terbuka  dan  terdedah  dengan  udara,  sehingga mengakibatkan  terjadinya  oksidasi.  Begitu  bebatuan  yang  sudah  terdedah oksigen terkena air, maka terjadilah Air Asam Tambang (AAT) (Gautama 2014). Nilai pH yang sangat rendah akan melarutkan logam-logam berat dan tentunya jika tidak diolah akan mengakibatkan gangguan terhadap manusia dan biota air. Obyek  penelitian  ini  adalah  perusahaan  tambang  yang  berada  di Kalimantan Selatan dan menurut data BPS (2017), pada periode 2015 dan 2016 sungai-sungai di Kalimantan Selatan, yaitu Barito, Martapuran, Riam Kiwa dan Nagara  dalam  status  cemar  berat.  Obyek  penelitian  dilakukan  pada  kegiatan penambangan di PT XYZ. PT XYZ menerapkan pengelolaan air tambang dengan menggunakan beberapa fasilitas kolam pengendapan yang selanjutnya disebut dengan settling-pond . Kolam pengendap tersebut digunakan untuk mengolah air agar  kualitas  airnya  memenuhi  baku  mutu  lingkungan  hidup  seperti  yang
tertuang  dalam  KepMenLH  Nomor  113  Tahun  2003  tentang  Baku  Mutu  Air Limbah Bagi Usaha dan/atau Kegiatan Pertambangan Batubara. Berhubung PT XYZ berlokasi di provinsi Kalimantan Selatan, maka terdapat peraturan daerah yang  diterbitkan  oleh  Gubernur  yaitu  PerGub  Kalimantan  Selatan  Nomor  036 Tahun  2008,  dengan  aturan  yang  lebih  ketat  terhadap  parameter  TSS dibandingkan dengan yang tercantum pada KepMenLH Nomor 113 Tahun 2003. Tiga parameter yang wajib dipenuhi oleh PT XYZ adalah pH dengan kisaran 6 – 9, Fe (sebagai total) sebesar 7 mg/l dan Mn (sebagai total) sebesar 4 mg/l. Struktur settling-pond (SP) pada tambang batubara PT XYZ disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Pola pengelolaan air tambang.
Di  dalam  standar  ISO  9000:2015,  kendali  mutu  atau quality  control didefinisikan  sebagai  bagian  dari  manajemen  mutu  yang  difokuskan  untuk memenuhi  persyaratan  mutu,  sedangkan  dalam  standar  tersebut,  manajemen mutu didefinisikan sebagai pengelolaan yang terkait dengan mutu. Penerapan kendali mutu dalam rencana penelitian ini dikembangkan dengan mengadopsi konsep statistical  process  control (SPC).  SAI  Global  Indonesia  (2011) mendefinisikan  SPC  sebagai  suatu  metode  pemecahan  masalah  untuk mengumpulkan  dan  menganalisa  data  sedemikian  rupa  sehingga  dapat memahami  permasalahan  dan  bertindak  untuk  menstabilkan  proses, mengurangi variasi dan memperbaiki kapabilitas. Penerapan statistical process control juga  melibatkan  tata  kelola  terkait  dengan  pengukuran,  kemudian menerapkan  pemantauan  dengan  menggunakan control  chart ,  serta mengevaluasi kinerja dengan menggunakan indeks kapabilitas proses (Corbet and Pan 2001). Konsep tersebut dapat diilustrasikan dalam Gambar 2 .
Gambar 2. Pola implementasi statistical process control .
Pzydek (2003) menyatakan penyebab variasi acak yang tidak diketahui disebut sebagai common cause , dalam beberapa referensi lain disebut sebagai a chance  cause .  Jika  pengaruh  dari  variasi  relatif  kecil,  maka  dapat  dikatakan bahwa  variasi  yang  ada  dapat  diprediksi  dalam  batas  kendali.  Perlu  untuk dikatakan bahwa tidak semua fenomena muncul dari sistem yang konstan dari suatu  variasi common  cause .  Ada  saat-saat  tertentu,  variasi  disebabkan  oleh sumber variasi yang bukan dari suatu proses yang konstan. Penyebab variasi ini disebut  sebagai special  causes atau  dalam  beberapa  referensi  disebut  sebagai assignable causes . Dhini and Surjandari (2016) menyatakan bahwa penerapan control  chart juga  bertujuan  untuk  mendeteksi  adanya  variasi,  baik  yang disebabkan oleh common cause maupun special cause . Penggunaan control  chart yang  efektif  salah  satunya  tergantung  kepada rational  subgroup termasuk  juga  pengambilan  sampel  yang  rasional  ( rational sampling ).  Upaya  perlu  difokuskan  kepada  teknik  sederhana  yang  dapat menghasilkan  hasil  analisis  yang  terbaik. Rational  sampling melibatkan pemilihan  terbaik  terhadap  apa,  dimana,  bagaimana  dan  kapan  pengukuran dilakukan.  Frekuensi  pengambilan  sampel  dikatakan  rasional  jika pengambilannya  cukup  sering  untuk  mendeteksi  atau  memantau  perubahan- perubahan  proses.  Penulis  menyebut  perancangan rational  subgroup dan rational sampling dengan istilah perancangan sampling plan . Tulisan  ini  ditujukan  untuk  mendapatkan  bentuk control  chart kendali mutu pengelolaan air tambang yang sesuai untuk masing-masing parameter baik
pH, Fe dan Mn.  Selain itu, ingin mengetahui pula control limit yang diperlukan guna memantau kualitas air tambang untuk parameter pH, Fe dan Mn. Hal yang tidak  kalah  penting,  adalah  mengetahui  sistem  kendali  mutu  yang  cocok  bagi pengelolaan air tambang agar dapat sedini mungkin mencegah pencemaran ke badan air sungai ( early-warning-system ).

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Lokasi kajian dan waktu penelitian
Penelitian ini dilakukan di tambang PT XYZ di Provinsi Kalimantan Selatan. Pengumpulan data dilakukan melalui pengambilan data dari aplikasi perangkat lunak yang telah digunakan oleh PT XYZ. Data yang diambil adalah data pH, Fe dan  Mn  selama  kurun  waktu  tahun  2017  dan  periode  Januari – April  2018. Implementasi  dari  setiap  model  alternatif  dan control  chart yang  terpilih dilaksanakan pada periode Mei – Desember 2018. Jumlah kolam pengendap yang dianalisis sejumlah 14 buah dengan identitas kolam pengendap A sampai N.

## 2.2. Tahapan penelitian
Tahapan penelitian diilustrasikan sesuai dengan Gambar 3.
Gambar 3. Tahapan perancangan kendali mutu.
1. Perancangan Model Alternatif  Sampling Plan 2. Plot Dalam Control Chart 4. Pengujian Kapabilitas Proses 5. Implementasi Kendali Mutu 3. Analisa Penentuan Model Alternatif & Pengujian Stabilitas

## 2.2.1. Perancangan model alternatif sampling plan

## 2.2.1.1. Model alternatif I
Sampling  plan alternatif  pertama  ini  disusun  untuk  setiap  kolam pengendap.  Dengan  demikian  pendekatan  yang  dilakukan  adalah  mengambil data untuk masing-masing parameter setiap bulan untuk masing-masing kolam pengendap, sehingga subgroup size -nya adalah 1. Berdasarkan model alternatif pertama ini, control chart yang cocok adalah X-MR.

## 2.2.1.2. Model alternatif II
Model alternatif kedua ini mengusulkan semua kolam pengendap SP-TSS diletakkan menjadi satu kelompok untuk dikembangkan 1 model sampling plan . Berbeda  dengan  model  alternatif  I  yang  masing-masing  kolam  pengendap dibuatkan sampling  plan -nya.  Pada  model  alternatif  II  ini  data  setiap  kolam pengendap untuk kurun waktu Januari 2017 – April 2018 diletakkan pada satu subgrup. Dengan demikian model alternatif II ini mengusulkan variasi data antar kolam pengendap sebagai between subgroup variation , sedangkan variasi within subgroup  variation menunjukkan  variasi  data  antar  bulan.  Didapatkan  pada model alternatif II ini ukuran subgrup sebesar 16.

## 2.2.1.3. Model alternatif III
Model  alternatif  III  ini,  hampir  mirip    dengan  model  alternatif  II,  yakni mengusulkan  variasi  data  antar  bulan  sebagai between  subgroup  variation , sedangkan  variasi within  subgroup  variation menunjukkan  variasi  data parameter  antar  kolam  pengendap.  Didapatkan  pada  model  alternatif  II  ini ukuran subgrup sebesar 14.

## 2.2.2. Uji kapabilitas proses (indeks Cp dan Cpk)
Kapabilitas proses adalah ukuran statistik dari variasi inheren pada suatu peristiwa tertentu dalam suatu proses. Biasanya didefinisikan sebagai lebarnya proses yang dibagi oleh enam sigma dan diukur dengan menggunakan indeks kapabilitas  ( capability  index ,  Cp),  dengan  kata  lain  Cp  diartikan  sebagai kemampuan proses tersebut untuk mencapai hasil tertentu. Menurut Breyfogle (1999),  Cp  menjabarkan  sebaran  toleransi  yang  diperbolehkan  terhadap sebaran data aktual ketika data mengikuti distribusi normal. Spesifikasi proses atau  produk  memiliki  batas  atas  (USL, Upper  Specification  Limit )  dan  batas bawah  (LSL, Lower  Specification  Limit ).  Jika  proses  memiliki  kapabilitas  yang baik,  proses  itu  akan  menghasilkan  produk  yang  berada  dalam  batas-batas spesifikasi.  Sebaliknya,  apabila  proses  memiliki  kapabilitas  yang  tidak  baik, proses itu akan menghasilkan banyak produk yang berada di luar batas-batas spesifikasi  atau  mempunyai  potensi  besar  untuk  keluar  dari  batas toleransi/spesifikasi,  sehingga  menimbulkan  kerugian  karena  banyak  produk yang  ditolak.  Apabila  ditemukan  banyak  produk  yang  ditolak,  hal  itu
mengindikasikan  bahwa  proses  produksi  memiliki  kemampuan  proses  yang rendah  untuk  menghasilkan output sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Indeks kapabilitas proses (Cp) dihitung menggunakan rumus berikut:
C p = USL − LSL 6σ
Gambar  4 menunjukkan  berbagai  nilai  Cp  relatif  terhadap  nilai spesifikasinya.  Cp menunjukkan bentuk sebaran dari suatu proses atau produk.
Gambar 4. Contoh-contoh Cp, direproduksi dari Breyfogle (1999).
Indeks  Cpk  digunakan  sebagai  ukuran  untuk  melihat  sebaran  dan  juga pergeseran  rata-rata  data  proses  atau  produk.  Nilai  Cpk  diambil  dari  nilai terkecil dari kemampuan memenuhi spesifikasi atas dan spesifikasi bawah. Jika yang  tersedia  hanya  salah  satu  dari  spesifikasi,  maka  yang  digunakan  adalah kemampuan proses dalam memenuhi spesifikasi yang ada.
C pk = min [ USL − µ 3σ ′ µ − LSL 3σ ]
Pzydek (2003) mengusulkan nilai indeks Cp dan Cpk adalah minimal 1,00 dan akan lebih baik jika diatas 1,33.
2.2.3. Uji stabilitas ( control chart )
Secara  sederhana  isu rational  subgrouping melibatkan  pemilihan  dari sampel yang menghasilkan kondisi yang relatif homogen dalam suatu subgrup untuk  suatu  area  atau  region  waktu  (misalkan  lima  data  dalam  suatu  baris). Dengan  demikian  variasi  dalam  suatu  subgrup  ( within-subgroup  variation ) menentukan batas-batas control chart terhadap seberapa banyak variasi yang ada  antar  subgrup.  Untuk  kondisi  tertentu  mekanisme  pen-subgrup-an  yang berbeda akan secara dramatis mempengaruhi variasi within-subgroup yang pada akhirnya  akan  memberikan  pengaruh  terhadap  lebar  batas  dari  suatu control
chart .  Pen-subgrup-an  dapat  mempengaruhi  keluaran  dan  menghasilkan keputusan  terhadap  kinerja  suatu  proses  dengan  menggunakan  suatu control chart ,  misalnya 𝑥 dan  R chart . Chart rata-rata  ( 𝑥 chart )  menunjukkan  variasi antar subgrup ( between-subgroup variation ), sedangkan range chart (R chart ) menunjukkan  variasi  di  dalam  subgrup  ( within-subgroup  variation ).  Variasi within-subgroup menentukan  sensitivitas  dari  suatu control  chart ,  untuk  itu penting  mempertimbangkan  sumber-sumber  variasi  untuk  suatu  pengukuran dan selanjutnya mengatur penentuan subgrup (Breyfogle 1999). Pzydek (2003) menyatakan konsep subgrup akan sedikit membingungkan pada single control chart ( individual x chart ) dan menyatakan konsep subgrup hanya cocok untuk unit pengukuran yang lebih dari satu.
Terdapat dua kelompok besar control chart yang ada, yaitu control chart yang digunakan untuk data variabel ( continuous data ) dan control chart untuk data attribute ( count data ). Sehubungan data yang digunakan pada penelitian ini adalah data variabel, pembahasan control chart difokuskan pada control chart untuk data variabel. Tiga control chart untuk data variabel yang akan digunakan pada penelitian ini adalah:
a. Averages  and  Range ( 𝑥̅ − 𝑅 Chart )  (digunakan  jika  1<ukuran  subgroup <10).
b. Averages  and  Standard  Deviation ( 𝑥̅ − 𝑠 Chart )  (digunakan  jika  ukuran subgroup >10).
c. Individual Measurements (XmR Chart ) (digunakan jika ukuran subgroup sebesar 1).
Masing-masing formula dari ketiga control chart disajikan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Formula control chart .
Analisis  lebih  lanjut  dari  data  yang  sudah  diplot  ke  dalam  suatu control chart adalah untuk melihat apakah suatu proses dapat disebut stabil/tidak.  Jika ketidakstabilan ditemukan, maka batas kendali yang ada (CL, UCL dan LCL) tidak
dapat  digunakan  untuk  mengendalikan  proses  dari  waktu  ke  waktu. Ketidakstabilan yang ditemui perlu dilakukan perbaikan dan selanjutnya perlu diplot  ke  dalam control  chart guna  dilihat  kestabilannya.  Jika  sudah  stabil, dengan cara menghilangkan penyebab yang ada, maka batas kendali yang ada dapat  digunakan  untuk  mengendalikan  proses  dari  waktu  ke  waktu,  setelah melalui proses pengujian kapabilitasnya terlebih dahulu.
Tasdemir and Kowalczuk (2013) menyatakan bahwa penggunaan control chart efektif dalam mendeteksi pergeseran  kinerja proses, karena kalau tidak dideteksi  dengan  segera,  dimungkinkan  akan  dapat  terjadi  penyimpangan- penyimpangan  yang  tidak  diharapkan.  Shewhart in Breyfogle  (1999) menyatakan bahwa batas kendali berada pada +/- 3σ, maka control chart dapat digambarkan seperti pada Gambar 6 .
Gambar 6. Zone control chart Shewhart, direproduksi dari Breyfogle (1999).
SAI  Global  Indonesia  (2011)  menyatakan  bahwa  terdapat  6  kondisi  yang menunjukkan terjadinya ketidakstabilan, yakni:
1. Satu titik keluar dari zone A.
2. Dua dari tiga titik berada di zone A.
3. Empat dari lima titik berada di zone A.
4. Delapan titik berada di zone C.
5. Enam titik berturut-turut naik atau turun.
6. Enam titik berturut-turut berada di bawah atau di atas center line .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis penentuan model alternatif parameter pH
Pada model alternatif I, dengan control chart XmR, terlihat 6 dari 14 kolam pengendap dapat memenuhi indeks kapabilitas, yaitu kolam A, C, G, H, L dan N. Pada uji stabilitas, hanya kolam C yang menunjukkan ketidakstabilan.
Pada model alternatif II, dengan control chart 𝑋̅ − 𝑠 , diperoleh indeks Cpk sebesar 1,04, artinya dapat memenuhi standar indeks Cpk (minimal 1). Pada uji stabilitas, tidak terlihat adanya kondisi ketidakstabilan. Pada model alternatif III
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
dengan control chart 𝑋̅ − 𝑠 , indeks Cpk-nya sebesar 0,296 yang tentunya tidak dapat  memenuhi  standar  indeks  Cpk.  Disamping  itu,  terdapat  dua  kondisi ketidakstabilan yakni kondisi nomor 1 dan 2.
Dengan demikian dapat disimpulkan model alternatif untuk parameter pH kolam pengendap TSS yang paling tepat adalah model alternatif II dengan control chart yang  digunakan  adalah 𝑋̅ − 𝑠 .  Pada  model  alternatif  II  ini  batas  kendali yang dapat digunakan adalah:
• Untuk control chart 𝑋̅
▪ UCLx = 7,82
▪ CLx = 7,47
▪ LCLx = 7,11
• Untuk control chart s
▪ UCLs = 0,72
▪ CLs = 0,46
▪ LCLs = 0,21
Berdasarkan control limit yang telah ditetapkan di atas, maka di lapangan dilaksanakan tahapan penerapannya. Semua SP-TSS untuk parameter pH setiap bulannya  diplot  ke  dalam control  chart untuk  melihat  apakah  ada  kondisi ketidakstabilan. Perbaikan dilakukan guna mengatasi ketidakstabilan yang ada. Berikut  hasil  pelaksanaan  kendali  proses  untuk  parameter  pH  selama  kurun waktu Mei – Desember 2018.
Gambar 7. Implementasi kendali mutu parameter pH kolam pengendap TSS control chart 𝐗 ̅ .
Gambar 8. Implementasi kendali mutu parameter pH kolam pengendap TSS dengan
control chart s.
Berdasarkan Gambar  7 ,  dapat  terlihat  kondisi  ketidakstabilan  nomor  1. Titik ketidakstabilan terjadi pada bulan Agustus dan Oktober.  Hasil penerapan kendali kualitas dengan menggunakan control chart s dapat dilihat pada Gambar
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
8 .  Pada  kendali  proses  dengan control  chart s  terlihat  semua  parameter  pH berada  pada  sisi  bawah center  line .  Pada  beberapa  bulan,  yaitu  bulan  Juni, November  dan  Desember  berada  di  bawah  LCL.  Namun  kondisi  ini  bukan sesuatu yang perlu dikhawatirkan, mengingat semakin kecil variasi semakin baik kualitas suatu proses.

## 3.2. Analisis penentuan model alternatif parameter Fe
Pada model alternatif I, dengan control chart XmR, terlihat bahwa semua kolam pengendap TSS berdasarkan indeks Cpk memenuhi standar (minimal 1). Namun  pada  uji  stabilitas,  beberapa  kolam  pengendap  menunjukkan  kondisi ketidakstabilan, yaitu kolam pengendap B, C, D, F, H, I dan K. Dengan demikian 7 dari 14 kolam pengendap atau 50% menunjukkan ketidakstabilan.
Pada model alternatif II, dengan control chart 𝑋̅ − 𝑠 , diperoleh indeks Cpk sebesar  4,17  yang  dapat  memenuhi  standar  indeks  Cpk.  Namun,  pada  uji stabilitas  terlihat  adanya  dua  kondisi  ketidakstabilan  yaitu  kondisi  nomor  1 (keluar dari batas kendali) dan nomor 2 (dua dari tiga titik berada di zone 3A). Pada model alternatif III dengan control chart 𝑋̅ − 𝑠 , diperoleh indeks Cpk sebesar  3,28  yang  dapat  memenuhi  indeks  standar  Cpk.  Pada  uji  stabilitas terlihat adanya kondisi ketidakstabilan yang keluar dari  batas kendali bawah, namun hal ini bukanlah masalah karena beban pencemarnya justru paling kecil.
Dengan demikian dapat disimpulkan model alternatif untuk parameter Fe kolam  pengendap  TSS  yang  paling  tepat  adalah  model  alternatif  III  dengan control chart yang digunakan  adalah 𝑋̅ − 𝑠 .  Pada model  alternatif  III ini batas kendali yang dapat digunakan adalah:
• Untuk control chart 𝑋̅
▪ UCLx = 1,13 mg/L
▪ CLx = 0,61 mg/L
▪ LCLx = 0,09 mg/L
• Untuk control chart s
▪ UCLs = 1,02
▪ CLs = 0,64
▪ LCLs = 0,26
Berdasarkan control limit yang telah ditetapkan di atas, maka di lapangan dilaksanakan tahapan penerapannya. Semua SP-TSS untuk parameter Fe setiap bulannya  diplot  ke  dalam control  chart untuk  melihat  apakah  ada  kondisi ketidakstabilan.  Tentunya  di  lapangan,  perbaikan  dilakukan  guna  mengatasi ketidakstabilan  yang  ada.  Berikut  hasil  pelaksanaan  kendali  proses  untuk parameter Fe selama kurun waktu Mei – Desember 2018.
Tersedia di http://www.bkpsl.org/ojswp/index.php/jplb
Gambar 9. Implementasi kendali mutu parameter Fe kolam pengendap TSS control chart 𝐗 ̅ . Gambar 10. Implementasi kendali mutu parameter Fe kolam pengendap TSS dengan
control chart s.
Berdasarkan Gambar 9 dan 10 , dapat terlihat bahwa seluruh data berada di bawah center line . Pada kendali proses dengan control chart s terlihat semua parameter  Fe  berada  pada  sisi  bawah center  line ,  hanya  pada  dua  bulan  saja berada di dalam batas kendali yaitu Mei dan November.
3.3. Analisis penentuan model alternatif parameter Mn
Pada model alternatif I, dengan control chart XmR, terlihat bahwa semua kolam pengendap TSS berdasarkan indeks Cpk memenuhi standar (minimal 1). Namun pada uji stabilitas, hanya 3 kolam pengendap atau 21% dari keseluruhan kolam, yang menunjukkan kestabilan yaitu kolam C, D dan J.
Pada model alternatif II dengan control chart 𝑋̅ − 𝑠 , diperoleh indeks Cpk sebesar  2,88  yang  dapat  memenuhi  standar  indeks  Cpk.  Namun  pada  uji stabilitas, terlihat kondisi ketidakstabilan nomor 1 (keluar dari batas kendali), baik pada control chart 𝑋̅ maupun control chart s. Pada model alternatif III dengan control chart 𝑋̅ − 𝑠 , diperoleh indeks Cpk sebesar  8,85  yang  mampu  memenuhi  indeks  standar  Cpk.  Berdasarkan  uji stabilitas, terdapat kondisi yang menunjukkan pola ketidakstabilan pada control chart 𝑋̅ yakni kondisi ketidakstabilan nomor 1 dan 3. Untuk  parameter  Mn  ini,  penulis  merasa  kesulitan  dalam  mengambil keputusan paling tepat dari tiga model alternatif yang ada, namun dapat dilihat bahwa model II dirasa paling baik dibandingkan dengan model I dan III. Dengan demikian diusulkan model alternatif untuk parameter Mn kolam pengendap TSS adalah  model  alternatif  II  dengan control  chart yang  digunakan  adalah 𝑋̅ − 𝑠 . Pada model alternatif II ini batas kendali yang dapat digunakan adalah:
• Untuk control chart 𝑋̅
▪ UCLx = 0,68 mg/L
▪ CLx = 0,37 mg/L
▪ LCLx = 0,05 mg/L
• Untuk control chart s
▪ UCLs = 0,64
▪ CLs = 0,41
▪ LCLs = 0,19
Berdasarkan control limit yang telah ditetapkan di atas, maka di lapangan dilaksanakan tahapan penerapannya. Semua SP TSS untuk parameter Mn setiap bulannya  diplot  ke  dalam control  chart untuk  melihat  apakah  ada  kondisi ketidakstabilan.  Tentunya  di  lapangan,  perbaikan  dilakukan  guna  mengatasi ketidakstabilan  yang  ada.  Berikut  hasil  pelaksanaan  kendali  proses  untuk parameter Mn selama kurun waktu Mei – Desember 2018.
Gambar 11. Implementasi kendali mutu parameter Mn kolam pengendap TSS control chart 𝐗 ̅ .
Gambar 12. Implementasi kendali mutu parameter Mn kolam pengendap TSS dengan control chart s.
Berdasarkan Gambar  11 ,  dapat  terlihat  bahwa  seluruh  data  berada  di bawah center line , bahkan pada bulan Oktober berada di bawah LCL.Ppenerapan kendali  kualitas  dengan  menggunakan control  chart s,  hasilnya  dapat  dilihat pada Gambar  12 .  Pada  kendali  proses  dengan control  chart s  terlihat  semua parameter Mn berada pada sisi bawah center line dan hanya dua bulan saja yang berada di dalam batas kendali, yaitu November dan Desember.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis, control  chart yang  tepat  digunakan  untuk parameter pH, Fe dan Mn adalah 𝑋̅ − 𝑠 . Penerapan control chart sesuai dengan
tahapan kendali mutu lingkungan hidup yang sudah dikembangkan, baik pada kolam  pengendap  TSS  maupun  pH  terlihat  cukup  efektif  dalam  mendeteksi adanya  potensi-potensi  penyimpangan  dari  baku  mutu  yang  ada.  Dengan demikian, penggunaan control chart pada pengelolaan air tambang sangat tepat dalam mencegah kejadian pelanggaran terhadap baku mutu lingkungan hidup yang  ditetapkan  oleh  pemerintah.  Disamping  itu  inisiatif  ini  terbukti  dapat mendukung  program  perbaikan  berkelanjutan  atau Continual  Improvement Program yang pada banyak perusahaan digalakan dengan sangat kuat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alikodra H. 2012. Konservasi sumber daya alam dan lingkungan. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.
[BPS] Badan Pusat Statistik. Statistik Lingkungan Hidup 2017. BPS. Jakarta. Breyfogle FW. 1999. Implementing six sigma (smarter solutions using statistical method). John Wiley & Sons, Inc. New York.
Corbet  CJ  and  Pan  J.  2001.  Evaluating  environmental  performance  using statistical  process  control  techniques.  European  Journal  of  Operational Research 139(2002):68-63.
Dhini A and Surjandari I. 2016. Review on some multivariate statistical process control  methods for  process monitoring [Proceeding]. Proceeding  of  the 2016 International Conference on Industrial Engineering and Operations Management. IEOM Society. Kuala Lumpur.
Gautama  RS.  2014.  Pembentukan,  pengendalian  dan  pengelolaan  air  asam tambang.  ITB Press. Bandung.
[ISO] International  Organization for Standardization 9000:2015. 2015. Quality management  systems – fundamental  and  vocabulary,  fourth  edition.  ISO. Geneva.
[Kementerian  ESDM]  Kementerian  Energi  dan  Sumber  Daya  Mineral.  2015. Indonesia mineral and coal information. Direktorat Jenderal Mineral dan Batubara, Kementerian ESDM. Jakarta. p 66.
KepMenLH  (Keputusan  Menteri  Lingkungan  Hidup)  Nomor  113  Tahun  2003 tentang baku mutu air limbah bagi usaha dan atau kegiatan pertambangan batubara.
PerGub  (Peraturan  Gubernur)  Kalimantan  Selatan  Nomor  036  Tahun  2008 tentang perubahan atas PerGub Kalimantan Selatan Nomor 04 Tahun 2007 tentang  baku  mutu  limbah  cair  (BMLC)  bagi  industri,  hotel,  restoran, rumah sakit, domestik dan pertambangan.
PerMenESDM (Peraturan Menteri Energi dan Sumber Daya Mineral) Nomor 13 Tahun  2015  tentang  rencana  strategis  Kementerian  Energi  dan  Sumber Daya Mineral tahun 2015-2019.
Pzydek  T.  2003.  The  six  sigma  handbook,  revised  and  expanded  (a  complete guide for green belts, black belts, and managers at all levels). Mc-Graw Hill. New York.
SAI Global Indonesia. 2011. Statistical process control. Jakarta. Tasdemir A and Kowalczuk PB. 2013. Application of statistical process control for  proper  processing  of  the  ore  sudetic  monocline  copper  ore. Physicochemical Problems of Mineral Processing 50(1): 249-264.