## Implementasi Statistical Process Control Pada Operasi Pengisian Produk Pangan Bubuk

## Implementation of Statistical Process Control in Filling Operation of Powdered Food Product
Winiati Pudji Rahayu 1,2 , Galih Nugroho 1 , Andro Frando Situmorang 1
1 Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor 2 South East Asian Food and Agricultural Sciences and technology (SEAFAST) Center, Institut Pertanian Bogor
Abstract . Weight variability at pengisian operation of a food manufacturing company is a significant quality problem. Weight variability causes consumers get varied amount of products in each package. This research aims to implement statistical process control to reduce weight variability. Three sources of varia- bility were analyzed: gage method, operator performance, and packaging weight. Analysis toward gage method using gage Repeatability and Reproducibility (R&R) analysis shows that gage method in sachet and box contributes to 3.55 and 1.30% variance of end product respectively. Analysis toward operator performance using weight adjustment analysis shows underadjustment (operator missed knob adjustment while average weight is out of control) is a significant variability source. Analysis toward packaging weight using consistency analysis in X ̅-R chart shows suplier B has out of control weight consistency. Tightening of product weight monitoring by operator with 15 minutes interval shows reduction in standard deviation from 0.0407 to 0.0298 and changes average product weight from 2.028 to 2.001 g, closer to target weight 2.000 g. Feasibility study for the solution is conducted by mapping operator’s activity in Gantt chart and shows that solution to tighten product weight monitoring by operator is feasible.
Keywords : Variability, statistical process control, pengisian, gage R&R, control chart
Abstrak. Variabilitas berat produk pada operasi pengisian yang terjadi pada pangan bubuk dalam kemasan merupakan masalah kualitas yang signifikan karena pembeli akan mendapat jumlah produk yang bervariasi dalam setiap kemasan yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan statistical pro- cess control untuk mereduksi variabilitas tersebut. Tiga sumber variabilitas yang dianalisis adalah metode penimbangan, kinerja operator, dan berat kemasan. Analisis terhadap metode penimbangan yang dilakukan dengan uji gage Repeatability and Reproducibility (R&R) menunjukkan bahwa metode penimbangan pada pengukuran berat produk pada sachet dan box berdampak terhadap 3.55 dan 1.30% variasi produk akhir. Analisis terhadap kinerja operator yang dilakukan dengan  uji ketepatan pengaturan berat  menunjukkan bahwa under-adjustment , yaitu terlewatnya pengaturan knob mesin pengisian saat beratnya diluar batas kontrol, merupakan sumber variabilitas yang signifikan. Analisis terhadap berat kemasan yang dilakukan dengan uji konsistensi menggunakan bagan kendali X ̅ -R menunjukkan bahwa konsistensi berat kemasan 1 diantara 2 suplier berada diluar batas kontrol. Pengetatan prosedur monitoring berat produk dengan interval 15  menit  mampu  mengubah  rata-rata  berat  produk  dari  2.028  menjadi  2.001  g,  mendekati  target  berat produk 2.000 g.
Kata kunci : Variabilitas, Statistical Process Control, pengisian , gage R&R, control chart
Aplikasi Praktis: Metode uji kinerja metode penimbangan, uji kinerja operator pada pengaturan berat produk, dan uji konsistensi berat kemasan mampu mengkuantifikasi dampak dari faktor metode, manusia, dan material terhadap variabilitas produk pangan bubuk dalam kemasan. Pendekatan formulasi solusi untuk perbaikan prosedur monitoring oleh operator dapat digunakan sebagai acuan dalam mengatasi variabilitas berat produk pada manufaktur produk pangan lainnya.

## PENDAHULUAN 1
Departemen manajemen mutu memegang peran sen- tral  terhadap  konsistensi  kualitas  produk  seiring  peru- bahan  strategi  perusahan  dari niche  products menjadi mass products . Manajemen mutu dilakukan pada seluruh lini  operasi,  mulai  dari  bahan  baku, work-in-process,
Korespondensi: wini_a@hotmail.com
hingga produk akhir. Peningkatan jumlah produksi akibat perubahan  strategi  meningkatkan  variabilitas  mutu  pro- duk. Variabilitas mutu menandakan risiko tidak tercapai- nya harapan konsumen pada produk yang menyebabkan kerugian  perusahaan.  Maka dari  itu,  diperlukan  metode yang sistematis untuk mengatasi variabilitas produk.
Perusahaan  memilih statistical  process  control (SPC),  yaitu  alat  reduksi  variabilitas  dengan  teknik statistik menggunakan prinsip six sigma (Schroeder et al. 2008),  untuk  menjaga  variabilitas  produk.  Prinsip six sigma adalah  reduksi  variabilitas  nilai  rata-rata  proses (Kanji 2008) yang efektif menjaga kualitas produk untuk memenuhi  ekspektasi  konsumen  (Drohomeretski et  al. 2013).
Mengacu pada European Business Excellence Model , implementasi SPC pada beberapa jenis industri telah ber- kembang pesat (Lim 2014). Pada perusahan manufaktur pesawat terbang, SPC mereduksi variasi kualitas kompo- nen  produk  sehingga  meningkatkan  penjualan  dari  US $30 juta menjadi US $205 juta per tahun setelah 12 tahun implementasi  (Akbulut-Bailey  2012).  Pada  perusahaan manufaktur panel sentuh, SPC mereduksi jumlah produk cacat dari 32 menjadi 15% sehingga mereduksi biaya pro- duksi dan peningkatan kepuasan konsumen (Chen 2009). Pada  perusahaan  aksesoris  elektronik  otomotif,  SPC mereduksi  jumlah  komponen  cacat  sebesar  18%  dalam waktu 16 minggu sehingga mereduksi biaya produksi (Yi 2012).
Meskipun implementasi SPC pada industri lain telah berkembang  pesat,  implementasi  SPC  pada  industri pangan masih perlu dikembangkan (Lim 2014). Hal ini disebabkan  karena  terbatasnya  referensi  tentang  imple- mentasi SPC pada industri pangan yang karakternya bera- gam dan kebanyakan penelitian SPC masih bersifat teori- tis.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  penelitian  implementasi SPC  untuk  sebuah  kasus  terapan,  yaitu  varibilitas  berat produk pangan bubuk dalam operasi pengisian.

## BAHAN DAN METODE

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  meliputi  pengisian machine twin lane powder sachet with volumetric dosing group , penimbang  digital,  penampang  meja  dan  kursi,  alarm, personal computer , dan software Minitab 17 . Bahan yang digunakan  adalah  bubuk  pemanis  rendah  kalori, sachet dengan  bahan  baku metalized  plastic ,  dan box dengan bahan baku kertas dupleks.

## Metode Penelitian
Implementasi SPC pada proses pengisian dilakukan untuk mensintesis solusi operasional yang mengacu pada prinsip Six Sigma, yaitu mereduksi variasi kualitas pro- duk. Prinsip Six Sigma yang dipakai adalah define mea- sure improve analyze control (DMAIC) yang merupakan prosedur problem-solving terstruktur dalam peningkatan kualitas dan proses (Chakraborty dan Shah 2012). Metode DMAIC terdiri dari lima langkah berikut yang mengacu pada Montgomery (2013).
Pembuatan Project Charter Pembuatan project charter berguna untuk menjelas- kan latar belakang masalah, mendefinisikan masalah dan cakupannya, serta menentukan kriteria keberhasilan pro- yek seperti pada Gambar 1.
Gambar 1 . Kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi ke- berhasilan proyek
Pengukuran Kinerja Proses Pengisian Sampling dilakukan dengan menimbang berat produk dalam sachet hasil produksi dua mesin pengisian ekspor, yaitu mesin pengisian 1 dan 2. Sampling dilakukan di 9 outlet masing-masing sebanyak 30 sampel. Pengambilan sampel diulang sebanyak lima ulangan. Interval pengam- bilan sampel dilakukan setiap 15 menit. Kemudian sam- pel ditimbang beratnya menggunakan timbangan digital analytical semi-micro balances tipe GR yang diproduksi oleh A&D Company.
Selain  itu,  langkah measure juga  mengevaluasi kinerja operator pada mesin pengisian. Evaluasi kinerja operator  dilakukan  dengan  mencatat  setiap  pengaturan berat produk oleh dua orang operator.

## Identifkasi Akar Masalah Variabilitas Berat Produk
Akar  masalah  diidentifikasi  dengan  melakukan  dua tahap berikut: (1) menghitung indeks kapabilitas proses (Cp)  setiap  mesin  pengisian;  (2)  mengidentifikasi  dan menganalisis setiap sumber variabilitas pada mesin pengi- sian. Indeks Cp dihitung dengan terlebih dahulu membuat bagan  kendali 𝑋̅ -R  sesuai  data  sampling  dari  langkah measure. Setelah membuat bagan kendali, diketahui nilai USL, LSL, dan σ untuk menghitung Cp seperti pada per- samaan (1).
𝐶𝑝 = 𝑈𝑆𝐿−𝐿𝑆𝐿 6σ (1)
dimana: Cp = Indeks kapabilitas proses; USL = Upper specification limit ; LSL = Upper specification limit ; σ = Standar deviasi
Identifikasi sumber variabilitas terhadap faktor me- tode,  manusia,  mesin,  dan  material  dilakukan  dengan diagram  Ishikawa.  Analisis  setiap  sumber  variabilitas dilakukan sebagai berikut.
Analisis terhadap faktor metode Analisis  metode  penimbangan  dilakukan  terhadap produk dalam  dua  jenis  kemasan,  yaitu sachet dan  box seperti berikut:
Analisis  kapabilitas  metode  penimbangan  produk dalam sachet (Montgomery 1993). Sampel bubuk dalam kemasan sachet diambil dari hasil penimbangan dari dua operator  pada  dua  mesin  pengisian  (A dan B),  masing- masing  sebanyak  20  sampel  dengan  dua  kali  ulangan.
Business Case
 Variabilitas berat produk pada proses pengisian  Yield real lebih kecil daripada yield teoritis  Feedback peningkatan performance dan yield 1 Scope  Pabrik A  Produk bubuk tipe A  Mesin pengisian ekspor  Operator pengisian ekspor 3  Pabrik B  Produk bubuk tipe B  Mesin pengisian domestik
 Operator pengisian domestik IN OUT Problem Statement 2 Success Criteria 4  Perbandingan yield real vs teoritis
 Kapabilitas proses (Cp) mesin pengisian
 Sumber variabilitas dan kontribusinya
 Identifikasi sumber variabilitas paling signifikan
 Identifikasi solusi bagi akar permasalahan
 Uji coba dan evaluasi solusi  Kuantifikasi reduksi variabilitas berat produk
Kemudian sampel ditimbang beratnya menggunakan tim- bangan digital analytical  semi-micro  balances tipe  GR yang diproduksi oleh A&D Company.
Analisis  kapabilitas  metode  penimbangan  produk dalam sachet dilakukan  dengan  uji gage  R&R  classic yang terdiri dari tiga tahap: (1) menghitung variasi yang disebabkan  penimbangan  (σ 2penimbangan );  (2)  menghitung variasi total (σ 2total ) dan variasi yang disebabkan produk (σ 2produk ); (3) menghitung persentase variasi penimbangan
(%σ 2penimbangan ) dan persentase variasi produk (%σ 2produk ). Pertama, σ 2penimbangan dihitung dengan menjumlahkan variasi repeatability (σ 2repeatability ) dan variasi reproduci- bility (σ 2reproducibility )  menggunakan  persamaan  (2)-(6). Kedua, variasi total (σ 2total ) diperoleh dengan menghitung varian dari data sampling variabilitas berat akibat penim- bangan pada sachet sedangkan variasi  yang disebabkan produk (σ 2produk ) dihitung dengan persamaan (7). Ketiga, persentase  variasi  penimbangan  (%σ 2penimbangan )  dengan persentase variasi produk (%σ 2produk ) dibandingkan meng- gunakan  persamaan  8-9.  Perbandingan%σ 2penimbangan dengan%σ 2produk bertujuan untuk mengetahui kontributor terbesar  pada  variabilitas  berat  produk  dalam  kemasan sachet , yaitu metode penimbangan atau produk.
σ repeatability = R ̿/d 2 (2)
σ 2repeatability = (σ repeatability ) 2 (3)
σ reproducibility = R X ̿/ d 2 (4)
σ 2reproducibility = (σ reproducibility ) 2 (5)
σ 2penimbangan = σ 2repeatability + σ 2reproducibility
(6)
σ 2produk = σ 2total - σ 2penimbangan
(7)
%  penimbangan = σ 2 penimbangan σ 2 total x100%
(8)
%  2produk = σ 2 produk σ 2 total x100% (9)
dimana: R ̿ = Nilai rata-rata 𝑅̅ operator 1 dan 𝑅̅ operator 2 ; R X ̿ = range rata-rata 𝑋̿ operator  1 dan 𝑋̿ operator  2 ;  d 2 =  konstanta bagan kendali untuk mengkonversi range menjadi standar deviasi; d 2 ( n =2) = 1.128; σ = standar deviasi; σ 2 = varian Analisis  kapabilitas  metode  penimbangan  produk dalam  box  (Montgomery  1993). Sampel  produk  dalam box diambil dengan perlakuan dua alas penimbangan (di atas meja dan diatas kursi) dan dua kondisi lingkungan (dengan  dan  tanpa  ekspos  angin),  masing-masing  seba- nyak  20  sampel  dengan  dua  kali  ulangan.  Kemudian sampel  ditimbang  beratnya  menggunakan  timbangan digital precision  industrial  balances tipe  GX-K  yang diproduksi oleh A&D Company.
Analisis  kapabilitas  metode  penimbangan  produk dalam box dilakukan  seperti  pada  analisis  kapabilitas metode penimbangan produk dalam sachet . Selanjutnya dilakukan uji extended gage R&R untuk menguji penga- ruh interaksi perlakuan pada berat produk akhir (Johnson
2014) dengan melakukan uji ANOVA menggunakan soft- ware Minitab 17.
Analisis terhadap faktor manusia dan mesin (Rai 2008) Analisis dilakukan dengan menggunakan data penga- turan berat produk oleh operator dari langkah measure . Setiap pengaturan berat produk yang dilakukan operator pada  subgrup n dicatat  dan  dibandingkan  dengan  berat rata-rata produk pada subgrup n +1. Perbandingan tersebut menentukan  kinerja  pengaturan  berat  produk  oleh operator.
Kinerja pengaturan berat oleh operator diklasifikasi- kan menjadi dua, yaitu pengaturan tepat dan tidak tepat. Pengaturan tepat dibagi menjadi dua: (1) tepat efektif apa- bila berat rata-rata subgrup setelah pengaturan berada di dalam batas kontrol; (2) tepat tidak efektif apabila berat rata-rata subgrup setelah pengaturan berada di luar batas kontrol. Batas kontrol ditentukan dengan bagan kendali 𝑋̅ -R yang dibuat pada langkah analyze – perhitungan Cp mesin  pengisian.  Apabila  pengaturan  tepat  tidak  efektif memiliki  frekuensi  terbanyak,  maka  penelitian  dilanjut- kan dengan analisis faktor mesin. Pengaturan tidak tepat dibagi  menjadi  tiga:  (1) under-adjustment apabila  berat rata-rata subgrup berada di luar batas kontrol namun ope- rator  tidak  melakukan  pengaturan;  (2) over-adjustment, apabila  berat  rata-rata  subgrup  di  dalam  batas  kontrol namun  operator  melakukan  pengaturan;  (3) misadjust- ment apabila berat rata-rata diatas batas kontrol atas na- mun operator justru meningkatkan berat dan sebaliknya.
Analisis terhadap faktor material (Montgomery 2013) Analisis dilakukan dengan menguji konsistensi berat 4 jenis lembaran box dari 2 suplier. Uji konsistensi berat dilakukan  pada  lembaran box seluas  100  cm 2 dengan bagan  kendali 𝑋̅ -R . Lembaran  dari  suplier  A  memiliki dimensi kecil, sedang, dan besar sedangkan lembaran dari suplier B hanya memiliki dimensi sedang. Berat rata-rata setiap  tipe box juga  dibandingkan  terhadap  spesifikasi perusahaan,  yaitu  2.98,  3.84,  3.84,  dan  3.36  g/100cm 2 secara  berturut-turut  untuk box tipe  satu, dua,  tiga,  dan empat.
Uji  Coba  dan  Uji  Kelayakan  Solusi  Peningkatan Kinerja Operator
Uji coba dilakukan untuk menguji efektivitas solusi pada  faktor  manusia  yang  diduga  menjadi  faktor  signi- fikan pada variabilitas berat. Solusi yang diuji adalah me- ningkatkan kinerja pengaturan berat produk oleh operator dengan  memperketat  pengawasan  terhadap monitoring berat produk dalam sachet . Interval monitoring berat ada- lah 15 menit yang mengacu pada dugaan shifting kinerja mesin mengacu pada hasil langkah measure dan analyze. Hasil  monitoring  berat  diuji  dengan  sampling  pada  9 outlet masing-masing sebanyak 15 sampel. Setiap sampel diambil dengan lima ulangan. Interval pengambilan sam- pel dilakukan setiap 15 menit. Pengambilan sampel dila- kukan  setelah  operator  melakukan  monitoring  berat produk. Kemudian sampel ditimbang beratnya menggu- nakan timbangan digital analytical semi-micro balances tipe GR yang diproduksi oleh A&D Company. Hasil uji coba solusi ditampilkan dengan histogram dan bagan ken-
dali 𝑋̅ -R kemudian dibandingkan terhadap hasil evaluasi kinerja mesin pengisian pada langkah measure . Studi  kelayakan  terhadap  solusi monitoring berat produk dalam sachet dengan interval 15 menit dilakukan dengan  sampling  aktivitas  operator. Sampling aktivitas setiap menit operator dilakukan selama 45 menit terhadap dua operator (operator A dan B) yang bekerja pada dua jenis periode batch (periode awal dan akhir) untuk meng- analisis pola aktivitas operator akibat perbedaan periode batch .  Hasil  sampling  pola  aktivitas  operator  dipetakan dengan Gantt chart.
Pembuatan Counteraction Plan Tujuan pembuatan counteraction plan adalah meng- integrasi semua solusi bagi setiap masalah yang diidentifi- kasi  pada  langkah analyze (Hung  2011) . Counteraction plan terhadap  masalah  variabilitas  berat  produk  dalam operasi pengisian mengidentifikasi solusi terhadap empat faktor, yaitu faktor metode, manusia, mesin, dan material.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Evaluasi Kinerja Proses Pengisian
Hasil sampling terhadap  dua  buah  mesin  pengisian merupakan baseline  performance yang  menjadi  acuan kinerja  proses  (Gambar  2).  Rata-rata  berat  produk  dari mesin pengisian 2 (2.012 g) lebih mendekati spesifikasi perusahaan (2.000±0.050 g) dibandingkan rata-rata berat produk dari mesin pengisian 1 (2.028 g) dengan standar deviasinya (0.0351) juga lebih kecil dibandingkan dengan standar  deviasi  mesin  pengisian  1  (0.0395).  Histogram mesin pengisian 1 menunjukkan bentuk distribusi normal dengan  frekuensi  berat  produk  terbanyak  2.040  g  yang menyebabkan rata-rata berat produk melewati spesifikasi perusahaan  sehingga  secara  keseluruhan  produk  kele- bihan isi. Histogram mesin pengisian 2 menunjukkan ben- tuk condong ke kanan dengan frekuensi berat produk ter- banyak 2.000 g menyebabkan rata-rata berat produk juga melewati  spesifikasi  perusahaan,  namun  lebih  kecil dibandingkan berat rata-rata mesin pengisian 1.

## Akar Masalah Variabilitas Berat Produk
Kapabilitas proses mesin pengisian Hasil uji kapa-bilitas proses ditampilkan pada Gam- bar 3a dan 3b. Mesin pengisian 1 memiliki Cp 1.04 dan mesin pengisian 2 memiliki Cp 1.35. Mesin pengisian 1 memiliki kapabilitas proses yang baik namun membutuh- kan pengendalian karena Cp mendekati 1.00 sedangkan mesin  pengisian  2  tidak  membutuhkan  pengendalian karena Cp>1.33. Kedua hasil uji menunjukkan Cp>1.00 yang berarti bahwa proses pengisian masih mampu untuk mengisi  produk  dengan  presisi  yang  baik.  Kapabilitas proses mesin pengisian 2 (1.35) yang lebih besar daripada mesin  pengisian  1  (1.04)  menunjukkan  bahwa  kinerja mesin pengisian 2 lebih baik daripada kinerja mesin peng- isian  1.  Hal  ini  juga  ditunjukkan  oleh  jumlah  subgrup diluar  batas  kendali  pada  mesin  pengisian  2  (lima  sub- grup) lebih sedikit daripada mesin pengisian 1 (enam sub- grup)  yang  berarti  terdapat  lebih  sedikit  sampel  pada mesin  pengisian  2  yang  berat  rata-ratanya  diluar  batas kendali.  Selain  itu, range rata-rata  mesin  pengisian  2
(0.0287)  yang  lebih  kecil  daripada  mesin  pengisian  1 (0.0242)  juga  menunjukkan  variasi  berat  sampel  pada mesin pengisian 2 lebih kecil daripada mesin pengisian 1. Maka  dari  itu, kesimpulan  dari  evaluasi  kinerja  operasi pengisian adalah kinerja operasi mesin pengisian 2 lebih baik daripada kinerja operasi mesin pengisian 1.
a. Mesin pengisian 1
b. Mesin pengisian 2
Gambar 2. Histogram berat produk mesin pengisian
Identifikasi dan analisis sumber variabilitas Hasil identifikasi sumber variabilitas dengan diagram Ishikawa ditampilkan pada Gambar 4. Sumber variabilitas mencakup  empat  faktor,  yaitu  faktor  metode,  manusia, mesin,  dan  material.  Faktor  metode  mencakup  variabel pada metode penimbangan, yaitu permukaan timbang dan kondisi  lingkungan.  Faktor  manusia  mencakup  kinerja pengaturan  operator  terhadap knob mesin  pengisian. Faktor  mesin  mencakup  efektivitas knob dan  stabilitas feeder . Faktor material mencakup variasi berat kemasan dan bahan baku.
Hasil analisis terhadap sumber variabilitas berat ada- lah sebagai berikut.
Kinerja metode penimbangan produk. Hasil uji gage R&R  classic pada  metode  penimbangan  produk  dalam sachet dan box dengan ditampilkan pada Tabel 1. Metode penimbangan bukan merupakan sumber variabilitas signi- fikan karena hanya menyebabkan 3.55 dan 1.30% variasi pada sachet dan  box.  Variasi  disebabkan  pengulangan penimbangan  ditunjukkan  oleh  σ 2repeatability sedangkan variasi  disebabkan  perbedaan  prosedur  penimbangan disebabkan  oleh  σ 2reproducibility .  Penyebab  variasi  penim- bangan terbesar pada sachet adalah pengulangan penim-
bangan sedangkan pada box adalah perbedaan prosedur penimbangan. Variasi akibat pengulangan penimbangan diatasi dengan peningkatan kalibrasi timbangan sedang- kan variasi akibat perbedaan prosedur penimbangan dapat diatasi  dengan  mengeliminasi  faktor  pengganggu,  yaitu angin dan permukaan kursi.
Tabel 1. Uji gage R&R pada metode penimbangan Deskripsi Penimbangan Produk Total Sachet Standar deviasi (σ) 0.005319 0.028098  0.028600 Variasi (σ 2 ) 0.000029 0.000789  0.000818 Repeatability 0.000028 - - Reproducibility 0.000001 - - Persen variasi (%σ 2 ) 3.55 96.45 100.00 Box Standar deviasi (σ) 0.076463 1.051841  1.058800 Variasi (σ 2 ) 0.014594 1.106371  1.120965 Repeatability 0.005847 - - Reproducibility 0.008748 - - Persen variasi (%σ 2 ) 1.30 98.70 100.00
Tabel 2. Hasil uji ANOVA metode penimbangan pada box
Keterangan: a Degree of Freedom; b Sequential Sum of Squares; c Adjusted Sum of Squares; d Adjusted Mean Squares; *interaksi Hasil uji extended gage R&R pada box ditunjukkan pada Tabel 2. Sumber variabilitas yang memiliki nilai p < 0.05 merupakan sumber signifikan sehingga sampel, sam- pel*angin,  sampel*permukaan,  dan  angin*permukaan merupakan sumber variabilitas signifikan. Namun, karena uji hanya mengamati penimbangan, maka setiap elemen sampel diabaikan sehingga hanya angin*permukaan yang merupakan  sumber  variabilitas  signifikan  pada  faktor metode penimbangan. Faktor yang diduga menyebabkan variasi pada variabel angin dan permukaan adalah ekspos angin akibat blower dan permukaan kursi yang tidak sta- bil. Oleh karena itu, metode penimbangan harus mengeli- minasi ekspos angin dan hanya menggunakan meja pada operasi penimbangan untuk mereduksi σ 2penimbangan . Pada penelitian di perusahaan manufaktur kromato- grafi gas, uji gage R&R classic berhasil mereduksi defect rate sebesar 60%. Perusahaan menguji tiga sumber, yaitu kolom kromatografi, operator, dan sampel. Hasil uji me- nunjukkan bahwa kolom kromatografi merupakan sumber signifikan yang ditunjukkan oleh percent tolerance ratio sebesar  47%.  Kemudian  diterapkan  prosedur  kalibrasi kolom  kromatografi  yang  baru  sehingga  berhasil  mere- duksi defect  rate (Johnson  2013).  Selain  itu,penelitian pada sebuah perusahaan manufaktur turbin energi terba- rukan membuktikan bahwa uji extended gage R&R berha- sil  menemukan  interaksi  variabel  yang  menyebab-kan variasi signifikan pada produk.
Gambar 3a. X ̅-R chart berat produk mesin pengisian 1
Gambar 3b. X ̅-R chart berat produk mesin pengisian 2
Perusahaan  menguji  hasil  pengukuran  sebuah para- meter  turbin  dengan  rancangan  percobaan  mencakup  2 operator, 10 sensor, 6 gage , dan 2 ulangan. Hasil uji me- nunjukkan bahwa interaksi operator dengan gage meru- pakan sumber variabilitas signifikan. Kemudian diterap- kan prosedur kalibrasi tunggal dengan lingkungan yang dijaga sama sehingga berhasil meningkatkan presisi peng- ukuran turbin (Johnson 2014). Maka dari itu, dapat disim- pulkan bahwa uji gage R&R metode classic dan extended adalah  efektif  untuk  menganalisis  akar  masalah  pada faktor metode penimbangan. Uji gage R&R pada pene- litan Johnson dan penelitian ini menghasilkan solusi yang sama terhadap masalah variabilitas akibat metode penim- bangan, yaitu memperbaiki prosedur penimbangan. Per- baikan  prosedur  penimbangan  pada  penelitian  Johnson adalah peningkatan kalibrasi alat timbang sedangkan pada penelitian  ini  adalah  eliminasi  faktor  pengganggu  pada area penimbangan, yaitu angin dan permukaan timbang yang tidak stabil.
Kinerja  operator  pada  pengaturan  berat  produk. Seperti ditampilkan pada Gambar 3a dan 3b, mesin pengi- sian 1 dan 2 memiliki masing-masing 10 dan 7 subgrup yang  akan  diuji  kinerja  pengaturan  beratnya.  Hasil  uji ketepatan  pengaturan  berat  oleh  operator  ditampilkan pada Tabel 3. Pengaturan berat produk oleh operator cen- derung tidak tepat sehingga diduga operator merupakan sumber  variabilitas  signifikan. Hal  ini  ditunjukkan  oleh persentase  pengaturan  tidak  tepat  pada  operator  mesin pengisian 1 dan 2 yaitu 90 dan 57% yang lebih besar dari- pada persentase pengaturan tepat yaitu 10 dan 43%. Pada
Cp = 1.04
Cp = 1.35
mesin pengisian 1, under-adjustment merupakan penye- bab terbesar kesalahan pengaturan sedangkan pada mesin pengisian 2, under-adjustment dan over-adjustment me- miliki  kontribusi  yang  sama  terhadap  kesalahan  penga- turan. Oleh karena itu, kesimpulan uji ketepatan penga- turan berat produk oleh operator adalah under-adjustment (terlewatnya pengaturan knob mesin pengisian saat berat rata-ratanya di  luar batas kontrol)  merupakan penyebab terbesar variabilitas yang disebabkan oleh operator.
Tabel 3. Ketepatan pengaturan operator mesin pengisian
Hasil pengaturan Mesin Pengisian  Mesin Pengisian (%) 1 2 1 2 Tidak tepat 9 4 90 57 Under-adjustment 5 2 50 28.5 Over-adjustment 4 2 40 28.5 Misadjustment 0 0 0 0 Tepat 1 3 10 43 Tidak efektif 0 0 0 0 Efektif 1 3 10 43 Total 10 7 100 100
Under-adjustment disebabkan  oleh  dua  masalah, yaitu terdapatnya aktivitas lain dan operator tidak menge- tahui  jika  berat  rata-rata  produk  di  luar  kontrol.  Solusi terhadap  masalah  pertama  diidentifikasi  dan  diuji  coba pada tahap implementasi. Solusi terhadap masalah kedua adalah  penerapan  otomatisasi monitoring berat  produk sehingga operator dapat mengetahui rata-rata berat pro- duk dengan cepat. Studi oleh Singh dan Gilbreath (2002) menyimpulkan  bahwa  operator  mengalami  kesulitan untuk  menginterpretasi  hasil monitoring berat  produk yang dilakukan secara manual sehingga dibutuhkan sis- tem otomatis yang dapat menampilkan SPC secara real- time dengan  tampilan  pada Graphical  User  Interface (GUI)  yang  sederhana.  Aplikasi  SPC real-time tersebut telah  terbukti  efektif  menjaga  variasi  kualitas  pada  dua studi, yaitu Young et al. (2007) pada perusahaan pemo- tongan kayu yang efektif menjaga konsistensi variabilitas ketebalan kayu dan Chiang dan Colegrove (2007) pada perusahaan produk kimia  yang efektif menjaga kualitas epoxy resin . Namun, otomatisasi monitoring dengan SPC real-time membutuhkan  analisis  biaya  dan  keuntungan yang harus dikoordinasikan dengan direktur operasional
pabrik terlebih dahulu sehingga solusi bagi masalah kedua menjadi saran untuk penelitian lebih lanjut.
Seluruh pengaturan tepat pada mesin pengisian 1 dan 2 merupakan tepat efektif. Hal ini berarti knob pengaturan berat  pada  mesin  pengisian  bukan  merupakan  sumber variabilitas  sehingga  tidak  dilakukan  analisis  terhadap faktor  mesin.  Analisis  faktor  mesin  dapat  dilakukan dengan uji sensitivitas dua knob pada setiap mesin pengi- sian, yaitu knob mayor dan knob minor. Analisis dilaku- kan dengan penimbangan masing-masing 30 sachet hasil pengisian pada tiga skala pengaturan setiap knob . Kemu- dian berat rata-rata hasil pengisian dari tiga skala penga- turan dibandingkan dengan berat pada skala knob untuk mengetahui ketepatan knob (Rai 2008).
Pada  penelitian  di  perusahaan  pengepakan  teh  di  India (Rai 2008), uji ketepatan pengaturan berat oleh ope-rator berhasil  mereduksi  persentase  subgrup  diluar  batas kontrol dari 66 menjadi 4%. Perusahaan menguji sebuah proses packing dengan menimbang 38 sampel teh yang masing-masing mencakup 5 kemasan setiap 10 menit dan mencatat setiap pengaturan berat yang dilakukan opera- tor.  Hasil  uji  menunjukkan  persentase  pengaturan  tidak tepat  dan  tepat  sebesar  75 dan  25%. Penyebab  terbesar pengaturan tidak tepat adalah underadjustment sebanyak 62%.  Pada  pengaturan  tepat,  terdapat  71%  pengaturan tepat tidak efektif sehingga dilakukan uji sensitivitas knob yang  menunjukkan  terdapat  masalah  sensitivitas  pada knob mesin. Kemudian dilakukan dua langkah perbaikan, yaitu  peningkatan  kinerja  pengaturan  operator  dengan penerapan monitoring berat menggunakan X-sum control chart dan peningkatan maintenance knob sehingga berha- sil mereduksi persentase subgrup diluar batas kontrol (Rai 2008). Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa uji kete- patan pengaturan berat oleh operator adalah efektif untuk menganalisis  akar  masalah  pada  faktor  manusia  dan mesin. Uji ketepatan pengaturan berat oleh operator pada penelitian Rai dan penelitian ini menghasilkan dua solusi yang  sama  terhadap  masalah underadjustment ,  yaitu peningkatan kinerja operator. Peningkatan kinerja opera- tor pada penelitian Rai menggunakan X-sum control chart sedangkan  penelitian  ini  menggunakan  prosedur moni- toring aktivitas operator.
Gambar 4. Diagram Ishikawa variasi berat pada proses pengisian
Gambar  5a. I- Moving  range  chart  box tipe  1  (suplier  A  – dimensi kecil)
Gambar  5b. I- Moving  range  chart box tipe  2  (suplier  A  – dimensi sedang)
Gambar  5c. I- Moving  range  chart  box tipe  3  (suplier  A  – dimensi besar)
Gambar  5d .  I- Moving  range  chart  box tipe  4  (suplier  B  – dimensi sedang)
Kinerja suplier pada konsistensi berat box. Hasil uji konsistensi berat lembaran box ditampilkan pada Gambar 5a-5d. Berat lembaran box tipe satu, dua, dan tiga yang berasal  dari  suplier  A  berada  di  dalam  batas  kontrol sedangkan  berat  lembaran box tipe  empat  yang  berasal dari suplier B berada diluar batas kontrol. Berat lembaran box suplier B berada diluar batas kontrol berarti terdapat berat box suplier B yang melebihi batas kontrol sebesar 3σ. Maka dari itu, perusahaan dapat mempercayai suplier A  sedangkan  perlu  dipertimbangkan  manajemen  mutu yang lebih ketat terhadap suplier B. Namun, berat rata- rata sampel box tipe satu, dua, tiga, dan empat secara ber- turut-turut  adalah  3.16,  4.07,  4.07,  dan  4.05  g/100  cm 2 lebih besar dari spesifikasinya 2.98, 3.84, 3.84, dan 3.36 g/100 cm 2 . Meskipun berat box tipe empat berada diluar batas kontrol, tetapi berat rata-rata semua tipe box mele- bihi  spesifikasi  perusahaan  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  kemasan box bukan  sumber  signifikan  terhadap variabilitas berat produk.
Pada  penelitian  di  perusahaan extruded  snack di Irlandia (Cronin 2003), uji konsistensi berat pack berhasil mereduksi  jumlah  produk overweight sebesar  6.5%. Overweight pada perusahaan disebabkan kecenderungan operasi yang ingin menghindari risiko produk ilegal aki- bat berat bersih produk yang diklaim tidak tercapai. Per- sentase maksimal produk dengan berat bersih lebih kecil dari klaim diatur dalam peraturan EU Directive 79/1005/ EEC. Perusahan meneliti dampak variasi panjang, lebar, dan massa jenis pack terhadap variasi berat produk akhir. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lebar pack merupa- kan variabel paling kritis dengan koefisien korelasi rata- rata 0.78 dibandingkan dengan panjang dan massa jenis pack yaitu 0.05 dan 0.12. Kemudian perusahaan menguji coba solusi, yaitu memperketat inspeksi lebar pack dan berhasil  mereduksi  jumlah  produk overweight (Cronin 2003). Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa uji kon- sistensi berat kemasan adalah efektif untuk menganalisis akar masalah pada faktor material.
Uji konsistensi berat kemasan pada penelitan (Cronin 2003) dan penelitian ini menghasilkan solusi yang sama terhadap  masalah  inkonsistensi  kualitas  kemasan,  yaitu pengetatan inspeksi mutu satu parameter fisik kemasan. Pengetatan inspeksi mutu yang diidentifikasi pada pene- litian Cronin adalah lebar pack sedangkan pada penelitian ini adalah berat sampel kemasan dalam satuan g/100 cm 2 . Implementasi Peningkatan Kinerja Operator Hasil  analisis  terhadap  faktor  metode,  manusia, mesin dan material menunjukkan bahwa faktor manusia berkontribusi  signifikan  terhadap  variabilitas  berat  pro- duk.  Sumber  variabilitas  pada  faktor  manusia  adalah kinerja pengaturan berat oleh operator pada mesin pengi- sian. Maka dari itu, solusi yang diuji coba adalah mem- perketat  monitoring  berat  produk  untuk  meningkatkan kinerja operator pada pengaturan berat. Penelitian  hanya menguji coba solusi pada mesin pengisian 1 karena mesin tersebut memiliki  1.00<Cp<1.33 yang berarti perlu dila- kukan perbaikan.
Gambar 6. Histogram berat produk mesin pengisian 1
Gambar 7. X ̅-R chart berat produk mesin pengisian 1
Hasil sampling terhadap uji coba solusi ditampilkan dengan histogram pada Gambar 6. Solusi berhasil mere- duksi rata-rata berat produk dari 2.028 menjadi 2.001 g yang lebih mendekati target berat produk sesuai spesifi- kasi perusahaan yaitu 2.000 g. Solusi juga berhasil mere- duksi standar deviasi sampel dari 0.0395 menjadi 0.0298. Uji coba juga menganalisis dampak solusi terhadap kon- sistensi berat produk seperti ditampilkan pada Gambar 7. Solusi berhasil mengeliminasi seluruh berat produk yang berada diluar kontrol, baik pada bagan kendali 𝑋̅ maupun R. Maka dari itu, dapat disimpulkan bahwa solusi pening- katan kinerja operator sudah tepat untuk mereduksi varia- bilitas berat produk pada operasi pengisian.
Hasil  studi  kelayakan  terhadap  aktivitas  operator ditunjukkan oleh Gantt chart pada Gambar 8. Rancangan implementasi  solusi  dibuat  berdasarkan  pola  aktivitas yang  telah  diteliti  seperti  ditampilkan  pada  Gambar  9. Penelitian  memilih  pola  aktivitas  operator  ke-2  dengan tujuan  menangkap  pola  paling  sibuk,  yaitu  saat  operasi pengisian baru berjalan. Penelitian menggeser satu buah cek sachet – printing, sealer pada menit ke-16 dan meng- gabungnya  dengan  menit  ke-21.  Setelah  itu  penelitian menyisipkan  monitoring  berat sachet yang  ditampilkan dengan kotak oranye pada menit ke-15 hingga menit ke- 17. Oleh karena itu, maka solusi memperketat monitoring berat  produk  dengan  interval  15  menit  dapat  dilakukan oleh operator.
Pembuatan Counteraction Plan Counteraction  plan mengidentifikasi  solusi  pada seluruh  faktor  (operator,  mesin,  metode,  dan  material) seperti ditampilkan pada Gambar 9. Solusi peningkatan kinerja  operator  dalam monitoring berat  produk  meru- pakan  solusi  yang  efektif  untuk  mereduksi  variabilitas berat produk. Solusi lain yang tercantum juga berpotensi mereduksi variabilitas berat produk, namun dibutuhkan studi lanjut untuk membandingkan efektivitasnya. Hung (2011) membandingkan efektivitas beberapa solusi yang dihasilkan pada counteraction plan dalam sebuah pene- litian implementasi SPC.
Penelitian  dilakukan  pada  perusahaan  pembuatan bakpau  beku  yang  berhasil  mereduksi  laju  penyusutan bakpau dari 0.405 menjadi 0.141%. Penelitian memban- dingkan  lima  buah  solusi  yang  ditemukan , yaitu  suhu pengisian, waktu penggulungan adonan, waktu fermen- tasi, volume air es, dan waktu penguapan dalam sebuah rancangan percobaan dengan lima faktor, dua level, dan dua ulangan. Hasil percobaan dibandingkan dengan nilai efek  faktor  pada  diagram  Pareto  yang  membuktikan bahwa volume air es memiliki nilai efek faktor terbesar yang berarti merupakan faktor paling kritis terhadap laju penyusutan bakpau.
Gambar 9. Counteraction plan variabilitas berat produk pada proses pengisian

## KESIMPULAN
Implementasi  SPC  berhasil  mengidentifikasi  dan menganalisis tiga sumber variabilitas yang menyebabkan variasi berat produk bubuk pada operasi pengisian, yaitu metode  penimbangan,  kinerja  operator,  dan  konsistensi berat bahan pengemas. Analisis terhadap metode penim- bangan dengan uji gage R&R menunjukkan bahwa titik penimbangan  sachet  dan  titik  penimbangan  box  secara berturut-turut  berkontribusi  terhadap  3.55  dan  1.30% variasi produk akhir.
Analisis  terhadap  kinerja  operator  menunjukkan bahwa under-adjustment (terlewatnya  pengaturan  knob mesin pengisian saat berat rata-rata melewati batas kon- trol)  merupakan  kesalahan  paling  signifikan.  Analisis terhadap konsistensi berat kemasan menunjukkan bahwa hanya suplier B yang memasok satu dari empat tipe box yang memiliki berat kemasan di luar batas kontrol. Hasil
Variasi berat produk pada proses pengisian produk bubuk Operator Meningkatkan monitoring berat sachet Mesin Meningkatkan maintenance mesin Memperbaiki feeder dan knob Mengotomatisasi monitoring berat produk Metode Mengeliminasi gangguan angin pada area timbang Material Memperketat kendali mutu kemasan dari supplier B
uji coba solusi terhadap faktor manusia yaitu pengetatan monitoring berat produk oleh operator dengan interval 15 menit  menunjukkan reduksi standar deviasi dari 0.0395 menjadi  0.0298  dan  perubahan  rata-rata  berat  produk sampel dari 2.028 menjadi 2.001 g, mendekati target berat produk  2.000  g.  Studi  kelayakan  solusi  yang  dilakukan menggunakan Gantt chart dan menunjukkan bahwa solusi pengetatan monitoring berat produk oleh operator dengan interval 15 menit layak dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
Akbulut-Bailey AY, Motwani J, Smedley EM. 2012. When lean and six sigma converge: a case study of a successful implementation of lean six sigma at an aerospace com- pany. Int. J. Tech. Manage. 75(1):18-32. DOI : 10.1504/ IJTM.2012.043949.
Chiang LH, Colegrove LF. 2007. Industrial implementation of  on-line  multivariate  quality  control. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems . 88: 143–153. DOI: 10.1016/j.chemolab.2007.02.005.
Chen M, Lyu J. 2009. A lean six sigma approach to touch panel  quality  improvement. Production  Planning  and
Control . 20(5): 445-454. DOI: 10.1080/0953728090294
6343.
Chakraborty SS, Shah AD. 2012. Lean six sigma (LSS): an implementation experience. Eur. J. Industrial Eng. 6(1): 118-137. DOI: 10.1504/ EJIE.2012.044813.
Cronin  K,  Fitzpatrick  J,  McCarthy  D.  2003.  Packaging strategies  to  counteract  weight  variability  in  extruded food products. J. Food Eng. . 56: 353-360. DOI:10.1016/ S0260-8774(02)00161-9.
Drohomeretski E, da Costa GS, de Lima EP, da Rosa PA. 2013. Lean, six sigma and lean six sigma: an analysis based on operations strategy. Int. J. Prod. Res . 52(3): 804-824. DOI: 10.1080/ 00207543.2013.842015.
Hung SC, Sung MH. 2011. Applying six sigma to manufac- turing processes in the food industry to reduce quality cost. Scientific Res. & Essays . 6(3): 580-591. DOI:10. 5897/SRE10.823.
Kanji  GK.  2008.  Reality  check  of  six  sigma  for  business excellence. Total Quality Management . 19(6): 575-582. DOI: 10.1080/14783360802024333.
Johnson  LA, Bailey SP. 2013. Implementing an expanded gage  R&R  study,  in  Proceedings  ASQ  World  Confe- rence on Quality and Improvement 2013, Anaheim, CA.
Johnson  LA,  Deaner  M.  2014.  Necessary  measures: expanded gage R&R to detect and control measurement system variation. Quality Progress. 47(7): 34-38.
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25  26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38  39 40 41 42 43 44 45
Menit ke-
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12  13  14 15  16  17  18 19 20 21 22  23 24 25 26  27  28  29 30 31 32 33 34 35  36  37 38 39 40 41 42 43 44  45
Perbaiki pemotong
Gambar 8. Gantt chart sampling aktivitas operator Menit ke-
1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 11 12  13  14  15 16  17  18 19 20 21 22 23 24 25 26  27  28  29 30 31 32  33 34 35  36  37 38 39 40 41 42 43 44  45
Perbaiki pemotong
Gambar 8. Gantt chart rancangan implementasi solusi
Lim  SAH,  Antony  J,  Albliwi  S.  2014.  Statistical  process control (SPC) - a systematic review and future research agenda. Trends  in  Food  Sci. &  Tech .  37(2):  137-151. DOI: 10.1016/j.tifs.2014.03.010.
Montgomery DC, Runger GC. 1993. Gauge capability and designed  experiments  part  1:  basic  methods. Quality Eng. 6(1):  115-135.  DOI:  10.1080/0898211930 8918710.
Montgomery DC. 2013. Introduction to Statistical Quality Control Seventh Edition . New York (US): John Wiley and Sons, Inc. ISBN: 978-1-118-14681-1.
Rai BK. 2008. Implementation of statistical process control in  an  Indian  tea  packaging  company. Int.  J  Business Excellence. 1(2): 160-174. DOI: 10. 1504/IJBEX.2008. 017572.
Schroeder RG, Linderman K, Liedtke C, Choo AS. 2008. Six Sigma: definition and underlying theory. J. Operations Management. 26(4):536-554.  DOI:  10.  1016/j.jom. 2007.06.007.
Singh R, Gilbreath G. 2002. A real-time information system for multivariate statistical process control. International J. Production Economics . 75: 161–172. Yi TP, Feng CJ, Prakash J, Ping LW. 2012. Reducing elec- tronic  component  losses  in  lean  electronics  assembly with six sigma approach. Int. J. Lean Six Sigma . 3(3): 206-230. DOI: 10.1108/20401461211 282718.
Young TM, Bond BH, Wiedenbeck J. 2007. Implementation of a real-time statistical process control system in hard- wood sawmills. Forest Products J. . 57: 54–62.
JMP-08-15-001- Naskah diterima untuk ditelaah pada 1 Agustus 2015. Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  24  September  2015.  Versi  Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmp