Vol. 03, No. 01 (2021), pp. 28 – 37 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Statistik Tanggal Masuk: 17-03-2021; Revisi: 24-03-2021 Diterima: 31-03-2021

## ANALISA PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL DI PT. XYZ
Riza Khoirul Umam 1* , Anggia Kalista 2
Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas PGRI Ronggolawe 1,2 Riza.k.umam@gmail.com 1* ,anggiakalista@gmail.com 2
Abstrak – PT. XYZ merupakan  salah  satu  anak perusahaan  dari  PT. ABC yang  bergerak  dalam bidang pembuatan  semen.  Seiring perkembangannya  PT.  XYZ  selalu  berupaya untuk meningkatkan mutu layanan dan kualitas produknya. Dalam menentukan  kualitas  produk, perusahaan  melakukan pengendalian kualitas bahan  baku  Woven Clouth  dan  kualitas  produk jadi  kantong semen.  Pengendalian  kualitas produk  jadi  berupa  kantong semen  selama  ini hanya  dilakukan  dengan  menghitung proporsi cacat  setiap line yang  dibandingkan  dengan batas toleransi  persentase  kebijakan  perusahaan yang  kemudian dilakukan  pembuatan  grafik garis  untuk  melihat  apakah terdapat peningkatan proporsi cacat selama satu tahun. Oleh karena  itu,  terdapat  kesamaran  dalam memutuskan   apakah proses    pembuatan kantong    semen    di      PT. XYZ telah  layak atau tidak,  sehingga  perlu  dilakukan  pengendalian kualitas secara statistika.  Dari Hasil Peneilitian diketahui dari Diagram Sebar (Scatter Diagram) masih mengalami naik turun kecacatan yang tidak beraturan dan dari Diagram Pareto (Pareto Analysis)  bisa mengetahui tingkat kerusakan yang tingggi  terdapat pada cacat kantong lengket pada bulan Agustus sebanyak 53757 (46,63%) dan cacat terbesar pada kantong rusak pada bulan Maret sebanyak 68364 (55,79%), dengan mengetahui penyebab kecacatan hasil dari Diagram Alir untuk itu yang paling utama harus diperbaiki terlebih dahulu adalah adalah faktor manusia atau pekerja keryawan dimana faktor utama proses produksi ditentukan oleh operator, dan jika para pekerja atau karyawan tersebut tidak ceroboh atau sudah memiliki banyak pengalaman maka akan menghasilkan produk yang baik dan tentunya bisa meminimalkan kecacatan kantong.
Kata Kunci – Pengendalian Kualitas Kantong Cacat, Statistical Process Control (SPC), Seven Tools

## I. PENDAHULUAN
PT. XYZ merupakan  salah  satu  anak perusahaan  dari  PT. ABC yang  bergerak dalam  bidang pembuatan  semen.  Seiring perkembangannya PT. XYZ selalu berupaya  untuk meningkatkan mutu layanan dan kualitas produknya. Dalam menentukan  kualitas  produk,  perusahaan melakukan pengendalian kualitas bahan baku Woven Clouth dan  kualitas  produk jadi  kantong semen.  Pengendalian kualitas  produk  jadi  berupa  kantong semen  selama  ini  hanya  dilakukan dengan  menghitung proporsi  cacat setiap line yang  dibandingkan  dengan batas toleransi  persentase  kebijakan perusahaan  yang  kemudian dilakukan pembuatan  grafik  garis  untuk  melihat apakah terdapat peningkatan proporsi cacat selama satu tahun. Oleh karena  itu, terdapat  kesamaran  dalam  memutuskan apakah proses    pembuatan     kantong semen    di      PT. XYZ telah  layak atau tidak,  sehingga  perlu  dilakukan pengendalian  kualitas secara statistika [1].
Statistical Process Control (SPC) adalah metodologi standar industri bertujuan untuk mengukur dan mengendalikan kualitas selama proses pembuatan. Menurut sejarahnya, konsep Statistical Process Control (SPC) pada awalya dikembangkan oleh seorang ahli Dr. Walter Shewhart dari Bell Laboratories pada tahun 1920-an, bawah
Juni Juli Agust Sept Okt Nop Des Jan Feb MaretApril Mei Kantong Lengket 516275283153757537195275852754537465381653816541655451756785 Kantong Rusak 607366082361539626386287364242658466638166682683646842670159 0 20000 40000 60000 80000 Diagram Kantong Cacat  PT. XYZ
kemudian diperluas Dr. W. Edwars Deming, yang memeperkenalkan SPC ke industri Jepang setelah perang Dunia II. Setelah adopsi untuk implementasi yang sukses oleh perusahaan-perusahaan Jepang, Statistical Process Control (SPC) kini telah dipraktekkan oleh organisasi diseluruh dunia bertujuan untuk meningkatkan kualitas produk dengan variasi proses [2],[3],[4].
Statistical
Process Control (SPC) didefinisikan sebagai penerapan dari 7 alat (tols). Seven Tools dari pengendalian kualitas statistik ini adalah metode grafik yang paling sederhana yaitu :
1. Lembar Pemeriksaan
2. Diagram Sebar
3. Diagram Sebab-Akibat
4. Diagram Pareto
5. Diagram Alir
6. Histogram
7. Peta Kendali
Gambar 1: Grafik Kantong Cacat XYZ  Bulan Juni 2019 – Mei 2020
Dari data di  atas dan hasil observasi yang telah dilakukan oleh penulis kepada pihak PT. XYZ, maka diketahui masih ada kecacatan yang tejadi  selama proses produksi [5].

## II METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di PT XYZ pada bulan April sampai dengan bulan Mei 2020  dengan alur penelitian yang ditunjukkan pada gambar 2
Gambar 2: Flowchart Penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang telah dilakukan kemudian diolah menjadi informasi untuk  megetahui jumlah keseluruhan produksi dan jumlah total keseluruhan cacat kantong semen woven. Data yang diambil adalah data kecacatan produk kantong semen woven yang terbagi menjadi 2 jenis kecacatan yaitu : Lengket Batas Atas (LBA) dan Lengket Batas Bawah ( LBB), Rusak Batas Atas (RBA) dan Rusak Batas Bawah (RBB).
Perumusan Masalah Studi Lapangan a. Hasil Produksi b. Dokumentasi
Studi Literatur a. Text Book b. Jurnal Tujuan Penelitian Mula Pengumpulan Data Primer a. Observasi Sekunder a. Data Produksi Pengolahan Data a. Lembar Pemeriksaan b. Diagram Sebar c. Diagram Sebab-akibat d. Diagram Pareto e. Diagram Alir f. Histogram g. Peta Kendali Analisa dan Hasil P b h Kesimpulan dan S Sele
60000 62000 64000 66000 68000 70000 72000 50000 52000 54000 56000 58000 Ka nt ong R usa k Kantong Lengket Diagram Sebar Pengaruh Kantong Lengket Terhadap Kantong Rusak

## 3.2 Data Produk Cacat
Tabel 1: Data Produk Cacat

## 3.3 Pengolahan Data
3.3.1 Lembar Pemeriksaan (Check Sheet)
Check  Sheet atau  lembar  pemeriksaan merupakan  alat  pengumpul  dan penganalisis  data  yang disajikan dalam bentuk tabel yang berisi jumlah barang yang diproduksi dan jenis ketidaksesuaian beserta dengan jumlah yang dihasilkannya. Pada tahap pengolahan data ini didalamnya adalah jumlah produksi kantong yang terdapat kecacatan pada setiap bulan [6],[7].
Tabel 2: Lembar Pemeriksaan
Bulan Jumlah Produksi (Unit) Jumlah Kantong Cacat Total Cacat Lengket Rusak Jun-19 2080000 51627 60736 112363 Jul-19 2000000 52831 60823 113654 Agust- 19 1800000 53757 61539 115296 Sep-19 1880000 53719 62638 116357 Okt-19 2120000 52758 62873 115631 Nop- 19 2280000 50974 64242 115216 Des-19 2040000 53746 65846 119592 Jan-20 2400000 53816 66381 120197 Feb-20 2320000 53816 66682 120498 Mar-20 2360000 54165 68364 122529 Apr-20 2240000 54517 68426 122943 Mei-20 2160000 58565 70159 128724 Total 25680000 644291 778709 1423000
3.3.2  Diagram Sebar
Diagram sebar  atau  disebut  juga dengan  peta  korelasi  adalah  grafik yang menampilkan  hubungan  antara  dua variabel  apakah  hubungan  antara  dua variabel tersebut kuat atau tidak, yaitu antara faktor proses yang mempengaruhi
proses  dengan  kualitas  produk dan menunjukan keeratan hubungan tersebut yang diwujudkan sebagai koefisien korelasi. Pada langkah ini yaitu korelasi antara kecacatan yang disebabkan pada kantong lengket terhadap kantong rusak.
Tabel 3: Data Jumlah Cacat Kantong Lengket Terhadap Kantong Rusak.
Bulan Jenis Kecacatan Kantong Lengket Kantong Rusak Jun-19 51627 60736 Jul-19 52831 60823 Agust-19 53757 61539 Sep-19 53719 62638 Okt-19 52758 62873 Nop-19 52754 64242 Des-19 53746 65846 Jan-20 53816 66381 Feb-20 53816 66682 Mar-20 54165 68364 Apr-20 54517 68426 Mei-20 56785 70159 Total 644291 778709
Berdasarkan pada tabel 3 dapat digambarkan diagram sebar pada gambar di bawah.
Gambar 3: Diagram Sebar
Dari gambar diagram sebar di  atas merupakan  pola hubungan positif terlihat tebaran data naik dan mendekati garis regresi, untuk mengukur keeratan hubungan antara cacat Kantong Lengket terhadap cacat Kantong Rusak digunakan koefisien korelasi dimisalkan dengan X dan Y. Perhitungan koefisien korelasi dapat dilihat pada Tabel dibawah.
LBA (%) LBB (%) RBA (%) RBB (%) Jun-19 2080000 25743 1,238 25884 1,244 27042 1,3 33694 1,62 112363 Jul-19 2000000 26458 1,323 26373 1,319 26007 1,3 34816 1,741 113654 Aug-19 1800000 22675 1,26 31082 1,727 27254 1,514 34285 1,905 115296 Sep-19 1880000 22891 1,218 30828 1,64 31359 1,668 31279 1,664 116357 Oct-19 2120000 27643 1,304 25115 1,185 30037 1,417 32836 1,549 115631 Nov-19 2280000 25487 1,118 25487 1,118 30393 1,333 33849 1,485 115216 Dec-19 2040000 29768 1,459 23978 1,175 30920 1,516 34926 1,712 119592 Jan-20 2400000 25738 1,072 28078 1,17 34088 1,42 32293 1,346 120197 Feb-20 2320000 27536 1,187 26280 1,133 32953 1,42 33729 1,454 120498 Mar-20 2360000 27635 1,171 26530 1,124 37197 1,576 31167 1,321 122529 Apr-20 2240000 25936 1,158 28581 1,276 36943 1,649 31483 1,405 122943 May-20 2160000 25247 1,169 33318 1,543 37081 1,717 33078 1,531 128724 Total
25680000
1423000 Jumlah Produksi (Unit) Bulan Lengket Rusak Total Cacat 312757 331534 381274 397435

## Tabel 4: Diagram Sebar
Bulan X Y X² Y² XY Kantong Lengket Kantong Rusak Jun-19  51627 60736 2665347129  3688861696  3135617472 Jul-19  52831 60823 2791114561  3699437329  3213339913 Agust- 19 53757 61539 2889815049  3787048521  3308152023 Sep-19  53719 62638 2885730961  3923519044  3364850722 Okt-19  52758 62873 2783406564  3953014129  3317053734 Nop-19 52754 64242 2782984516  4127034564  3389022468 Des-19  53746 65846 2888632516  4335695716  3538959116 Jan-20  53816 66381 2896161856  4406437161  3572359896 Feb-20  53816 66682 2896161856  4446489124  3588558512 Mar-20 54165 68364 2933847225  4673636496  3702936060 Apr-20  54517 68426 2972103289  4682117476  3730380242 Mei-20  56785 70159 3224536225  4922285281  3983978815
Total  644291  778709  34609841747  50645576537  41845208973
Nilai-nilai perhitungan korelasi dapat dihitung sebagai berikut :
n=12 ∑ 𝑋 𝑛 𝑖=1 𝑖 = 644291
∑ 𝑌 𝑛 𝑖=1 𝑖 = 778709
∑ 𝑋𝑖 2 𝑛 𝑖=1 = 34609841747 ∑ 𝑌𝑖 2 = 𝑛 𝑖=1 50645576537 ∑ 𝑋 𝑛 𝑖=1 𝑖𝑌𝑖 = 41845208973
r = ∑ 𝑋 𝑛 𝑖=1 𝑖𝑌𝑖−�∑ 𝑋 𝑛 𝑖=1 𝑖� ( ∑ 𝑌 𝑛 𝑖=1 𝑖 ) � [ ∑ 𝑋𝑖 ² 𝑛 𝑖=1 − ( ∑ 𝑋 𝑛 𝑖=1 𝑖 )²] [ ∑ 𝑌𝑖 ² − ( 𝑛 𝑖=1 ∑ 𝑌 𝑛 𝑖=1 𝑖 )²]
r =
12 ( 41845208973 ) − ( 644291 )( 778709 ) � [ 12 ( 34609841747 ) − ( 644291 ) 2 ][ 12 ( 50645576537 ) − ( 778709 ) 2 ]
r = 427307357 � [ 207208283 ][ 1359211763 ] r = 0,805180506
Kurang Kualitas Benang GearBox Aus Disiplin Rendah Kurang Pelumas Kurang Kuat Tarik Benang      Mesin Trouble Berpengalaman Rendah Pemasangan Klis Kurang Suhu Ruangan Tepat Panas Settingan Benang Area Tempat Kerja Salah Sempit
Pada perhitungan di atas diperoleh nilai r sebesar 0.80 yang berarti mempunyai nilai korelasi kuat. Berdasarkan nilai korelasi yang diperoleh maka dapat diambil kesimpulan bahwa cacat kantong lengket mempunyai hubungan yang kuat terhadap cacat kantong rusak, nilai r mendekati 1 semakin kuat jika jauh dari 1 semakin lemah/tidak ada hubungan.
3.3.3  Diagram Sebab Akibat
Diagram sebab-akibat  ini  disebut juga  diagram  tulang  ikan (fishbone chart)
dan berguna  untuk memperlihatkan faktor-faktor  utama yang  berpengaruh  pada kualitas  dan mempunyai  akibat  pada  masalah  yang kita  pelajari. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi dan menjadi penyebab
kerusakan produk secara umum dapat digolongkan yaitu : Manusia (Man), Bahan Baku (Material), Mesin (Machine) ,
Metode (Methode) , Lingkungan
(Environment).
a. Faktor-faktor penyebab terjadinya kecacatan kantong rusak.
Gambar 4: Diagram Sebab-Akibat Cacat
Kantong Rusak Kantong Rusak Manusia Material MesinSeku Lingkunga Metode

## b.  Faktor-faktor penyebab terjadinya
kecacatan kantong lengket.
Kurang Kualitas Lem Gear Box Aus Disiplin Kurang Baik Kurang Pelumas Kurang Campuran Bahan Mesin Trouble Berpengalaman Lem Kurang Sesuai Pemasangan Klis Kurang Suhu Ruangan Tepat Panas Settingan Lem Area Tempat Kerja
Kurang
Sempit
Tepat
Gambar 5: Diagram Sebab-Akibat Cacat Kantong Lengket
3.3.4 Diagram Pareto Diagram  pareto  adalah grafik  balok dan  grafik  baris  yang  menggambarkan perbandingan masing-masing  jenis  data terhadap keseluruhan. Dengan memakai diagram pareto,  dapat terlihat masalah mana yang dominan sehingga dapat mengetahui prioritas penyelesaian masalah. Fungsi  Diagram  pareto  adalah untuk  mengidentifikasi  atau  menyeleksi masalah utama untuk peningkatan kualitas dari yang paling besar ke yang paling kecil.
Tabel 5: Presentase Produk Cacat Kantong
Lengket. No Kecacatan Pada Produksi Kantong Kantong Lengket Bulan Frekuensi (Unit) Presentase (%) 1 Aug-19 53757 46,63 2 Jul-19 52831 46,48 3 Sep-19 53719 46,17 4 Jun-19 51627 45,95 5 Oct-19 52758 45,63 6 May-20 56785 45,50
7 Dec-19 53746 44,94 8 Jan-20 53816 44,77 9 Feb-20 53816 44,66 10 Apr-20 54517 44,34 11 Nov-19 52754 44,24 12 Mar-20 54165 44,21 Total 644291 -
Gambar 6 : Diagram Pareto Cacat Kantong Lengket. 42,50 43,00 43,50 44,00 44,50 45,00 45,50 46,00 46,50 47,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Persentase 46,6346,4846,1745,9545,6345,5044,9444,7744,6644,3444,2444,21
Diagram Parerto Kantong Lengket Kantong Lengket Manusia Material Mesin Lingkunga Metode
Tabel 6: Presentase  Produk Cacat Kantong Rusak.
No Kecacatan Pada Produksi Kantong Kantong Rusak Bulan Frekuensi (Unit) Presentase (%) 1 Mar-20 68364 55,79 2 Nov-19 64242 55,76 3 Apr-20 68426 55,66 4 Feb-20 66682 55,34 5 Jan-20 66381 55,23 6 Dec-19 65846 55,06 7 May-20 70159 54,50 8 Oct-19 62873 54,37 9 Jun-19 60736 54,05 10 Sep-19 62638 53,83 11 Jul-19 60823 53,52 12 Aug-19 61539 53,37 Total 778709 - Gambar 7 : Diagram Pareto Cacat Kantong Rusak. Diagram Pareto menunjukan bahwa presentase cacat terbesar pada kantong lengket pada bulan Agustus sebanyak 53757 (46,63%) dan cacat terbesar pada kantong rusak pada bulan Maret sebanyak 68364 (55,79%). Untuk mengatasi masalah kecacatan produk kantong semen berdasarkan diagram pareto maka PT. XYZ harus menyelesaikan jenis kecacatan pada kantong lengket cacat terbesar dibulan Agustus dan pada kantong rusak cacat terbesar pada bulan Maret.
52,00 52,50 53,00 53,50 54,00 54,50 55,00 55,50 56,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Persentase 55,79 55,76 55,66 55,34 55,23 55,06 54,50 54,37 54,05 53,83 53,52 53,37

## Diagram Pareto Kantong Rusak
Penyebab Kantong Cacat Bahan Baku Kurang Baik Kualitas Lem Rendah Kantong Lengket Benang Mudah Putus Kantong Rusak (Kualitas Kantong Rendah, Rajutan Kantong Rusak). Gear Box Aus Kurang Pelumas Mesin Trouble Pemasangan Klise Kurang Tepat Settingan Pemotongan Kantong Kurang Tepat
3.3.5 Histogram
Histogram  adalah  suatu  alat  yang membantu  untuk  menentukan  variasi dalam  proses yang berbentuk diagram batang  dan  menunjukkan  tabulasi  dari data yang  diatur  berdasarkan  ukurannya. Tabulasi  data  ini  umumnya  dikenal dengan distribusi  frekuensi. Histogram menunjukkan karakteristik-karakteristik dari data yang dibagi-bagi menjadi kelas- kelas.  Data yang dikumpulkan dari pengamat ini akan dibuat histogram yang memberikan gambaran frekuensi dari masing  –  masing jenis kecacatan antara kantong lengket terhadap kantong rusak.
Gambar 9 : Histogram Data Kantong Cacat.
Dari gambar histogram diatas dapat kita ketahui bahwa jenis kecacatan kantong lengket sebanyak 644291 unit dan kecacatan kantong rusak sebanyak 778709 unit.
3.3.6 Peta Kendali
Peta  kendali  adalah  suatu  alat  yang secara  grafis  digunakan  untuk memonitor dan mengevaluasi  apakah  suatu aktivitas/proses  berada  dalam pengendalian kualitas  secara  statistika  atau  tidak sehingga  dapat  memecahkan masalah dan menghasilkan perbaikan kualitas. Peta kendali menunjukkan adanya perubahan  data dari  waktu  ke  waktu,  tetapi  tidak menunjukkan  penyebab  penyimpangan meskipun penyimpanan itu akan terlihat pada peta kendali.
a. Menghitung Presentase kerusakan/garis pusat dilakukan dengan rumus :
GP = 𝑝̅ = ∑ 𝑛𝑝 ∑ 𝑛 Keterangan :
∑ 𝑛𝑝 : jumlah total cacat ∑ 𝑛 : jumlah total cacat yang  diperiksa Berdasarkan rumus diatas, maka didapatkan Garis Pusat (GP) sebagai berikut : ∑ 𝑛𝑝 = 1423000 ∑ 𝑛 = 25680000
GP = 𝑝̅ = ∑ 𝑛𝑝 ∑ 𝑛 = 1423000 25680000 = 0,055412772
𝑝̅ = 0,055412772
b. Menghitung Batas Kendali Atas atau Upper Control Limit (UCL) dengan rumus :
BKA = 𝑝̅ + 3 �𝑝̅ ( 𝐼−𝑝 � ) 𝑛�
Keterangan : 𝑝̅ : Rata-rata kecacatan produk n : Jumlah produksi
𝑛� : Data produk yang diperiksa
Berdasarkan rumus diatas, maka didapatkan Garis Pusat (GP) sebagai berikut :
𝑝̅ = 0,055412772 n = 12 𝑛� = 25680000/12 𝑛� = 2140000
BKA = 𝑝̅ + 3 �𝑝̅ ( 𝐼−𝑝 � ) 𝑛� = 0,055412772 + 3
� ( 0,055412772 (1 − 0,055412772) 2140000
BKA = 0,055881953
c. Menghitung Batas Kendali Bawah atau
Lower Control Limit (LCL) dengan rumus :
BKB = 𝑝̅ - 3 �𝑝̅ ( 𝐼−𝑝̅ ) 𝑛 Keterangan : 𝑝̅ : Rata-rata kecacatan produk 𝑛 : Jumlah produksi
𝑛� : Data produk yang diperiksa Berdasarkan rumus diatas, maka didapatkan  Garis Pusat (GP) sebagai berikut :
𝑝̅ =  0,055412772 𝑛 = 12 𝑛� = 2140000
BKB = 𝑝̅ - 3 �𝑝̅ ( 𝐼−𝑝 � ) 𝑛� = 0,055412772 - 3
� ( 0,055412772 (1 − 0,055412772)
2140000 BKB = 0,054943591 778709 644291
Tabel 7: Peta Kendali
Berdasarkan hasil pada 7 maka dapat diperoleh Peta Kendali pada gambar di bawah.
Gambar 10 : Peta Kendali –  P Perhitungan GP, BKA, dan BKB.
Berdasarkan gambar diatas diketahui 12 titik yang tersebar masih ada banyak titik – titik yang berada diluar batas kendali atas (BKA) dan batas kendali bawah (BKB), sehingga bisa dikatakan bahwa proses pengendalian kualitas untuk produksi kantong semen masih belum terkendali, karena adanya titik yang tidak beraturan hal ini menunjukan bahwa pengendalian kualitas masih mengalami penyimpangan. Berikut diberikan perhitungan peta X dan peta R untuk proses pengendalian kualitas statistik peta kendali 𝑋� dan 𝑅� menggunakan 12 sample subgroup data – data sebagai berikut :
Tabel 8 : Peta X dan Peta R.
No  X1 X2 𝑋� = 𝑿� 𝑅� = 𝑹� 1 51627  60736 86549,5 9109 2 52831  60823 87238,5 7992 3 53757  61539 88417,5 7782 4 53719  62638 89497,5 8919 5 52758  62873 89252 10115 6 52754  64242 90619 11488 7 53746  65846 92719 12100 8 53816  66381 93289 12565 9 53816  66682 93590 12866 10 54165  68364 95446,5 14199 11 54517  68426 95684,5 13909 12 56785  70159 98551,5 13374 91737,9 11201,5
Tabel 8 peta X dan peta R. Keterangan : X1  = Kantong Lengket X2  = Kantong Rusak Menghitung 𝑋� dan 𝑅� . Dimana nilai 𝑋� dihitung dengan cara :
𝑋� ni  = Ʃ𝑋𝑖 𝑛𝑖 Keterangan : 𝑋� = Rata-rata  nilai X pada subgroup sampel ke i
ni     = Banyaknya sampel pada subgroup ke i Ʃxi = Jumlah nilai X pada subgroup sampel ke i Nilai 𝑅� dihitung dengan cara :
R   = 𝑋 𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠 - 𝑋 𝑖 𝑚𝑖𝑛
Hasil perhitungan nilai 𝑋� dan 𝑅� dapat dilihat pada kolom X dan R pada tabel 4.8
Untuk menghitung rata – rata 𝑋� dan rata - rata 𝑅� .
Dimana nilai rata -  rata 𝑋� dapat dihitung dengan cara :
𝑋 � = Ʃ 𝑋� 𝑁
Keterangan :
𝑋 � = Rata – rata

## 𝑋� ƩX = Jumlah nilai X
N   = Banyaknya subgroup sampel
Dimana nilai rata –  rata 𝑅� dapat dihitung dengan cara :
𝑅� = Ʃ 𝑅� 𝑁
Keterangan :
Jun-19 2080000 118935 0,05718029 0,05541277 0,05588195 0,05494 Jul-19 2000000 123479 0,0617395 0,05541277 0,05588195 0,05494 Aug-19 1800000 116254 0,06458556 0,05541277 0,05588195 0,05494 Sep-19 1880000 43709 0,02324947 0,05541277 0,05588195 0,05494 Oct-19 2120000 43739 0,0206316 0,05541277 0,05588195 0,05494 Nov-19 2280000 43770 0,01919737 0,05541277 0,05588195 0,05494 Dec-19 2040000 43800 0,02147059 0,05541277 0,05588195 0,05494 Jan-20 2400000 43831 0,01826292 0,05541277 0,05588195 0,05494 Feb-20 2320000 43862 0,01890603 0,05541277 0,05588195 0,05494 Mar-20 2360000 43891 0,01859788 0,05541277 0,05588195 0,05494 Apr-20 2240000 43922 0,01960804 0,05541277 0,05588195 0,05494 May-20 2160000 43952 0,02034815 0,05541277 0,05588195 0,05494 Total 25680000 1423000
BKB GP BKA Bulan Pi Jumlah Produksi Total Cacat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Series1 0,060,060,060,020,020,020,020,020,020,020,020,02 Series2 0,060,060,060,060,060,060,060,060,060,060,060,06 Series3 0,060,060,060,060,060,060,060,060,060,060,060,06 Series4 0,050,050,050,050,050,050,050,050,050,050,050,05 0,01 0,02 0,03 0,04 0,05 0,06 0,07 Pr op or si C aca t Peta Kendali P i B K A BKA = 0,5588195 GP = 0,5541277 BKB = 0,549359

## 𝑅�
= Rata – rata 𝑅�
ƩR = Jumlah nilai R
N   = Banyaknya subgroup sampel
Hasil perhitungan 𝑋� dan 𝑅� dapat dilihat pada kolom 𝑋� dan 𝑅 � pada tabel 8 baris terakhir.
Menghitung CL, UCL, dan LCL untuk 𝑋� 𝑑𝑎𝑛 𝑅� .
Dimana nilai CL terhadap 𝑋� dapat dihitung dengan cara :
CL = 𝑋� = Ʃ𝑋� 𝑁 = (1100854)/12 = 91737,9
Dimana nilai CL terhadap 𝑅� dapat dihitung dengan cara :
CL = 𝑅� = Ʃ𝑅� 𝑁 = (134418)/12 = 11201,5
Dimana nilai UCL untuk 𝑋� dapat dihitung dengan cara :
UCL = 𝑋� + (A2* 𝑋� ) = 91737,9 + (1,880*11201,5) = 112796,7
Dimana nilai LCL untuk 𝑋� dapat dihitung dengan cara :
LCL = 𝑋� -  (A2* 𝑋� ) = 91737,9 -  (1,880*11201,5) = 70679,055
Dimana nilai UCL untuk 𝑅� dapat dihitung dengan cara :
UCL = D4* 𝑅� = 3,268*11201,5 = 36606,502
Dimana nilai LCL untuk 𝑅� dapat dihitung dengan cara :
LCL = D3* 𝑅� = 0*11201,5 = 0
Gambar 11 : Peta Kendali - X Perhitungan CL, UCL, dan LCL.
Gambar 12  : Peta Kendali -  R Perhitungan CL, UCL, dan LCL
3.3.7 Usulan Tindakan Perbaikan Usuluan tindakan perbaikan yang paling utama untuk memperbaiki faktor kecacatan pada kantong rusak dan kantong lengket terjadi pada faktor manusia/pekerja yang kurang disiplin dan kurang berpengalaman. Dalam mengatasi hal ini perusahaan harus memperketat peraturan perusahaan atau dalam rekrutmen pekerja baru harus benar – benar melalui seleksi yang baik dan calon pekerja baru tersebut juga harus mempunyai pengalaman dalam posisi atau pekerjaan yang nantinya akan ditempati sehingga meminimalkan resiko kecacatan/kendala pada proses produksi, dan perusahaan harus memberikan pelatihan sampai benar –  benar sudah bisa mandiri dalam melakukan pekerjaanya. Dalam bekerja tentunya harus ada pengawasan terhadap para pekerja untuk mengatur  proses produksi agar berjalan dengan lancar dan harus ada aturan kepatuhan karyawan terhadap Standard Operational Prosedure (SOP) yang telah ditetapkan oleh perusahaan sehingga nantinya proses produksi berjalan dengan lancar dan bisa meminimalkan kecacatan kantong rusak dan kantong  lengket yang akan dilakukan oleh perusahaan tersebut.

## IV. KESIMPULAN
1. Kecacatan yang terjadi pada kantong rusak dan kantong lengket dapat diketahui berdasarkan analisis menggunakan Lembar Pemeriksaan (Check Sheet), Diagram Sebar (Scatter Diagram), Diagram Sebab-Akibat (Cause and Effect Diagram), Diagram Pareto (Pareto Analysis), Diagram Alir/Proses
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Peta Kendali - X CL UCL LCL
0 10000 20000 30000 40000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Peta Kendali - R CL UCL LCL
(Process Flowchart) , Histogram, Peta Kendali (Control Chart). yang paling utama adalah diketahui pada Diagram Sebab-Akibat yang meliputi Manusia (Man). Bahan Baku (Material), Mesin (Machine), Metode (Method), Lingkungan (Environment). Dari 5 faktor tersebut sebagian besar yang paling memungkinkan terjadi pada manusia sendiri yaitu kurang disiplin atau kurang berpengalamannya pekerja sehingga membuat proses produksi mengalami kendala atau mengalami kecacatan pada kantong tersebut. 2. Dalam melakukan perbaikan produk cacat kantong rusak dan kantong lengket pada hasil akhir produksi, peneliti melakukan analisa pengendalian kualitas di PT. Industri Kemasan Semen Gresik (IKSG) Tuban menggunakan Metode Statistical Process Control yang didalamnya melakukan penghitungan dengan metode 7 Tools ( Seven Tools). Diketahui dari Diagram Sebar (ScatterDiagram) masih mengalami naik turun kecacatan yang tidak beraturan dan dari Diagram Pareto (Pareto Analysis) bisa mengetahui tingkat kerusakan yang tinggi terdapat pada cacat kantong lengket pada bulan Agustus sebanyak 53757 (46,63%) dan cacat terbesar pada kantong rusak pada bulan Maret sebanyak 68364 (55,79%), dengan mengetahui penyebab kecacatan hasil dari diagram sebab-akibat untuk itu yang paling utama harus diperbaiki terlebih dahulu adalah faktor manusia atau pekerja karyawan dimana faktor utama proses produksi ditentukan oleh operator, dan jika para pekerja atau karyawan tersebut disiplin dan sudah memiliki banyak pengalaman maka akan menghasilkan produk yang baik dan tentunya bisa meminimalkan kecacatan kantong.

## REFERENSI
[1]    Ariani,  Dorothea  Wahyu,  2004, Pengendalian Kualitas  Statistik   (Pend ekatan  Kuantitatif dalam Manajemen Kualitas). Yogyakarta.[2] Bayu Prestiantyo, Sugiono dan Susilo Toto R. 2003. “Analisis Pengendalian Kualitas Pada PT. Semarang Makmur Semarang”. Diakses pada 3 Maret 2012 pukul 19.00, dari  Repository Undip (http://eprints.undip.ac.id/9557/1/2002MM1826.p df)
[3]  Cahyani,  F.  I.  (2015).  Analisis  Pengendalian Kualitas  Proses Pengantongan Semen di PT. Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan  Six  Sigma.  Surabaya:  Institut Teknologi  Sepuluh Nopember.
[4]  Devani Vera, Wahyuni Fitri. 2016. Pengendalian Kualitas Kertas Dengan Menggunakan Statistical Process Control di Paper Machine 3. Tugas Akhir Jurusan Teknik Industri UIN Sultan Syarif Kasim Riau.
[5]  Faiz Al Fakhri. 2010. “Analisis Pengendalian Kualitas Produksi di PT. Masscom Graphy Dalam Upaya Mengendalikan Tingkat Kerusakan Produk Menggunakan Alat Bantu Statistik”. Diakses 3
Maret 2012 pukul 19.00, dari e-library Undip.
[6]  Himawan, Aldik. Pengendalian Kualitas Statistical Process Control Produk Genteng di UKM Super Soka Jepara, Jurnal, Progam Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri,
Universitas Dian Nuswantoro, Semarang.
[7]  Ilham,  Nur  Muhammad,  2012,  Analisis Pengendalian  Kualitas  Produk Dengan Menggunakan  Statistical  Processing   Control (SPC) Pada PT. Bosowa Media Grafika (Tribun Timur).  Makassar  :    Universitas  Hasanuddin.
[8]   Irwan  dan  Didi  Haryono,  2015, Pengendalian Kualitas  Statistik  (Pendekatan  Teoritis  dan Aplikatif). Bandung : Alfabeta.
[9]   Ramadhani,  G.  S.,  Yuciana,  &  Suparti. (2014).  Analisis Pengendalian  Kualitas Menggunakan  Diagram  Kendali  Demerit (Studi Kasus Produksi  Air  Minum  dalam  Kemasan 240  ml  di  PT. TIW). Jurnal Gaussian, 3(3), 401- 410.