J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 2, No. 1, May. 2005, 47–59

## Analisis Pengendalian Kualitas Multivariate Air Minum (Studi Kasus di PDAM Gresik)

## Nuri Wahyuningsih, Dwi Pusdikarta
Jurusan Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya

## Abstrak
Air merupakan kebutuhan pokok kehidupan, masalah kualitas air meru- pakan masalah yang perlu perhatian serius. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel apa saja yang berpengaruh terhadap kualitas air pro- duksi PDAM Gresik dan apakah variabel-variabel tersebut sudah terkendali secara statistik. Dengan analisis komponen utama dan analisis faktor dida- patkan enam variabel yang berpengaruh terhadap kualitas air, yaitu TDS, Kesadahan, Kekeruhan, Timbal (Pb), Besi (Fe) dan Suhu. Dengan pengen- dalian kualitas multivariate, diantara variabel yang berpengaruh TDS, Ke- sadahan dan Suhu adalah variabel kualitas air produksi PDAM Gresik yang belum terkendali secara statistik.
Kata kunci : Analisa Komponen Utama, Analisa Faktor, Pengendalian Kualitas Multivariat

## 1. Pendahuluan
Di PDAM terdapat instalasi khusus untuk mengolah air baku menjadi air bersih yang siap di distribusikan kepada mayarakat, penelitian ini lebih difokuskan pada Instalasi Penjernihan Air minum (IPA) PDAM Gresik. Air minum yang dihasilkan, harus diperiksa kualitasnya sesuai dengan SK Menteri Kesehatan Republik Indone- sia no 416/MENKES/PER/IX/1990.
Dari hasil penelitian Ulin Yudhawati yang berjudul Analisis Multivariate Pada Proses Pengolahan Air Minum Instalansi Penjernihan II di PDAM Kotamadya Surabaya [5], penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah PDAM Gresik mem- punyai karakteristik yang sama dengan PDAM Surabaya. Perumusan masalah dalam penelitian ini adalah variabel apa sajakah yang berpengaruh terhadap kua- litas air produksi PDAM Gresik. Apakah variabel kualitas air tersebut sudah terkendali secara statistik. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data dari laboratorium IPA PDAM Gresik dan pengamatan dilakukan pada bulan Januari- Maret 2005.

## 2. Analisa Pengendalian Multivariate
Teori-teori yang mendasari penelitian ini adalah analisis komponen utama, analisis faktor dan yang berkaitan dengan pengendalian kualitas multivariate.

## 2.1. Analisis Komponen Utama
Analisis komponen utama bertujuan untuk mereduksi sejumlah besar variabel yang saling berkorelasi ke dalam sejumlah kecil komponen yang saling bebas (independen)[1]. Misal vektor random X 0 = [ X 1 , X 2 , · · · , X p ] mengikuti distri- busi normal multivariate tertentu dengan vektor mean µ 0 = [ µ 1 , µ 2 , · · · , µ p ] dan matrik varian kovarians P . Dari persamaan ¯ ¯ ¯ X − λI ¯ ¯ ¯ = 0 (1)
akan diperoleh nilai eigen yaitu λ 1 ≥ λ 2 ≥ · · · λ p ≥ 0. Pandang kombinasi linier :
Y 1 = e 0 1 X = e 11 X 1 + e 12 X 2 + · · · + e 1 p X p Y 2 = e 0 2 X = e 21 X 1 + e 22 X 2 + · · · + e 2 p X p · · · Y p = e 0 p X = e p 1 X 1 + e p 2 X 2 + · · · + e pp X p
dengan : var ( Y i ) = e 0 i P e i dan cov ( Y i , Y k ) = e 0 i P e k , dimana e adalah vektor ciri atau matrik transformasi yang mengubah variabel X menjadi variabel Y yang disebut komponen utama dan i, k = 1 , 2 , , p . Secara umum komponen utama ke- i adalah kombinasi linear e i X sedemikian hingga V ar ( e 0 i X ) maksimum bila e 0 i e i = 1 dan Kov ( e 0 i X, e 0 k X ) = 0 untuk k < i . Total keragaman data yang diterangkan oleh setiap komponen utama merupakan
proporsi nilai eigen komponen tersebut terhadap jumlahan nilai eigen atau trace P , dapat dijelaskan sebagai berikut :
p X i =1 V ar ( X i ) = tr ( X ) = λ 1 + λ 2 + · · · + λ p = p X i =1 V ar ( Y i ) (2)
Sedangkan prosentase keragaman total yang dapat diterangkan oleh komponen utama ke- i adalah sebagai berikut :
λ i p P i =1 λ i × 100% , untuk i = 1 , 2 , · · · , p (3)
Apabila komponen utama yang di ambil adalah q ( q < p ), maka prosentase ke- ragaman total yang dapat diterangkan oleh q komponen utama secara bersamaan adalah :
λ 1 + λ 2 + · · · + λ q p P i =1 λ i × 100% (4)
Matrik varian kovarians P digunakan apabila unit pengukuran satuan seti- ap variabel yang diamati sama dan apabila satuan pengukuran berbeda variabel tersebut perlu distandarkan. Variabel terstandarisasi ( Z ) diperoleh dengan jalan transformasi variabel asal ( X ) dengan cara
Z = ( V 1 2 ) − 1 ( X − µ ) (5)
dengan V 1 2 adalah elemen diagonal utama pada matrik standar deviasi.

## 2.2. Analisis Faktor
Tujuan utama dari analisis faktor adalah untuk menggambarkan hubungan ke- ragaman sejumlah variabel asal yang independen sehingga bisa dibuat kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal berdasarkan korelasi an- tar variabel, dimana dalam suatu kelompok variabel mempunyai hubungan yang sangat kuat, tetapi terhadap variabel dalam kelompok lain mempunyai hubung- an yang relatif kecil. Analisis faktor dapat digambarkan sebagai perluasan dari analisis komponen utama[1].
Sebelum dilakukan analisis faktor, dilakukan uji Kaiser Mayer Olkin (KMO). Dari uji ini akan dapat dinyatakan, bahwa sampel yang ada sudah mencukupi kelayakan untuk diolah dengan metode analisis faktor.
KM O = p P i =1 p P j =1 r 2 ij p P i =1 p P j =1 r 2 ij + p P i =1 p P j =1 a 2 ij , i, j = 1 , 2 , · · · , p (6)
dengan :
r ij : koefisien korelasi antara variabel i dan j
a ij : koefisien korelasi parsial antara variabel i dan j
Karakteristik nilai KMO sebesar 90% adalah sangat bagus, 80% bagus, 70% cukup, 60% kurang, 50% jelek dan dibawah 50% tidak dapat diterima atau dikatakan analisis faktor tidak sesuai untuk variabel-variabel tersebut dan hasilnya akan kurang bermanfaat[4].
Vektor random X dengan p komponen mempunyai vektor rataan µ dan matrik varian kovarians P secara linear bergantung pada sejumlah kecil variabel random yang teramati yaitu F 1 , F 2 , · · · , F q yang disebut common factor dan penyimpangan tambahan ε 1 , ε 2 , · · · , ε p yang disebut residual (error) atau specific factors. Model faktor tersebut
X 1 − µ 1 = l 11 F 1 + l 12 F 2 + · · · + l 1 m F m + ε 1 X 2 − µ 2 = l 21 F 1 + l 12 F 2 + · · · + l 2 m F m + ε 2 · · · X p − µ p = l p 1 F 1 + l p 2 F 2 + · · · + l pm F m + ε p
atau dalam bentuk matrik dituliskan :
X ( p × 1) − µ ( p × 1) = L ( p × m ) F ( m × 1) + ε ( p × 1) (7)
dengan :
i = 1 , 2 , · · · , p dan j = 1 , 2 , · · · , m
X i = respons ke- i
µ i = rata-rata variabel ke- i
ε i = residual ke- i
F j = common faktor ke- j
l ij = faktor loading variabel ke- i pada faktor ke- j = p λ j e ji
Faktor pertama adalah faktor yang mempunyai eigen value paling besar sehing- ga variabel dari faktor pertama yang diprioritaskan untuk dikendalikan terlebih dahulu. Agar identifikasi anggota variabel dalam faktor lebih mudah, digunakan rotasi orthogonal karena rotasi varimax memaksimumkan jumlah varians semua faktor.

## 2.3. Peta Kendali Hotelling T 2
Peta Kendali Hotelling T 2 digunakan untuk sejumlah karakteristik yang saling berhubungan[2]. Dalam menggunakan peta kendali yang independen, proses dapat dianggap terkendali hanya apabila mean sampel ¯ x 1 , ¯ x 2 , · · · , ¯ x p yang diteliti jatuh dalam kendali masing-masing. Jika p karakteristik yang independen bagi suatu produk dan bagi masing-masing karakteristik dibuat grafik ¯ x dengan P (kesa- lahan tipe I ) = α , maka probabilitas kesalahan tipe I yang benar bagi prosedur pengendalian secara bersama adalah :
α 0 = 1 − (1 − α ) p (8)
Dan probabilitas bahwa semua p mean akan bersama-sama jatuh di dalam batas pengendali masing-masing apabila proses terkendali adalah:
P (semua p mean jatuh terkendali) = (1 − α ) p (9)
Dari nilai batas pengendali T 2 Hotelling dapat dihitung sebagai berikut :
T 2 = n (¯ x − µ ) 0 S − 1 (¯ x − µ ) (10)
dengan ¯ x = (¯ x 1 , ¯ x 2 , · · · , ¯ x p dan µ = ( µ 1 , µ 2 , · · · , µ p ) adalah vektor nilai nominal bagi tiap karakteristik kualitas. S adalah matrik kovarians p karakteristik kualitas x 1 , x 2 , · · · , x p . Jika T 2 > T 2 α,p,n − 1 , maka paling sedikit satu dari karakteristik kualitas ini tidak terkendali.
Batas Kendali Atas (BKA) untuk peta kendali ini adalah :
BKA = T 2 α,p,n − 1 = p ( n − 1) n − 1 F α,p,n − 1 (11)
Dengan p menyatakan banyak karakteristik kualitas dan n menyatakan ukuran sampel Batas Kendali Bawah ( BKB ) akan bernilai nol jika nilai yang didapat kurang dari nol.
BKB = 0 (12)

## 2.4. Analisa Kemampuan Proses Multivariate
Analisa kapabilitas proses bertujuan untuk menganalisa variabilitas terhadap spe- sifikasi suatu variabel yang selanjutnya dapat digunakan untuk mengurangi varia- bilitas tersebut. Jika asumsi multinormal telah terpenuhi maka bentuk dasar ka- pabilitas proses adalah sebagai berikut :
W = ( X − ξ ) 0 V − 1 0 ( X − ξ ) (13)
Statistik W berdistribusi Chi-square dengan derajat bebas p . Daerah spesi- fikasi proses sebenarnya mempunyai bentuk W ≤ χ 2 p ;0 , 9973 = Cp 2 mempunyai probabilitas harapan produk dalam keadaan cacat adalah sebesar 0 , 27%[3]. Bentuk daerah spesifikasi yang telah dimodifikasi adalah R ∗ sebagai volume terbesar ellipsoid dengan membangkitkan matrik varian kovarians ( V − 1 0 ) yang merupakan daerah spesifikasi sesungguhnya R . Jika daerah proses yang diijinkan ( X − ξ ) 0 V − 1 0 ( X − ξ ) ≤ K 2 maka bentuk indeks kapabilitas prosesnya adalah :
Cp ∗ = volume R ∗ volume ( X − ξ ) 0 V − 1 0 ( X − ξ ) ≤ χ 2 p ;0 , 9973 = Ã K 2 χ 2 p ;0 , 9973 ! p 2 (14)
dengan : ξ = 1 2 ( BSA + BSB )
Secara sederhana persamaan untuk indeks kapabilitas proses ( Cp ) multivariat adalah sebagai berikut :
p Cp = K χ 2 p ;0 , 9973 µ ( n − 1) p S ¶ (15)
dengan :
S = P n j =1 ( X j − ¯ X ) 0 A − 1 ( X j − ¯ X )
A = X 0 j X j
K 2 = ( X − ξ ) V − 1 0 ( X − ξ )
Adapun ketentuan interpretasi dari Cp adalah sebagai berikut :
1. Jika Cp = 1, dikatakan proses dalam keadaan cukup baik.
2. Jika Cp > 1, proses dalam keadaan baik.
3. Jika Cp < 1, maka sebaran data pengamatan berada di luar batas spesifikasi.

## 2.5. Uji Distribusi Normal Multivariate
Pengujian Distribusi Normal Multivariate dilakukan untuk asumsi dasar yang harus dipenuhi, dalam analisis peta kendali multivariate dan analisis kemampuan proses multivariat. Jika dilakukan pengamatan terhadap p variabel, maka
f ( x ) = 1 (2 π ) p 2 | P | 1 2 exp ( − ( x − µ ) 0 P − 1 ( x − µ ) 2 ) (16)
dengan : P = matriks kovarians
µ = nilai harapan dari vektor random X
Kemultinormalan diuji dengan menghitung jarak kuadrat setiap pengamatan[1] dengan menggunakan plot χ 2 .
d 2 j = ( x j − ¯ x ) 0 S − 1 ( x j − ¯ x ) , j = 1 , 2 , · · · , n (17)
dengan :
x j = obyek pengamatan ke- j
n = banyak pengamatan
S − 1 = invers matrik varian kovarians yang berukuran p × p
P = banyak variabel
Hipotesis yang digunakan
H 0 : Data berdistribusi normal multivariate.
H 1 : Data tidak berdistribusi normal multivariate.
Statistik Uji
d 2 j = ( x j − ¯ x ) 0 S − 1 ( x j − ¯ x )
H 0 diterima apabila 50% berada di bawah χ 2 ( p ;0 , 5) atau d 2 j ≤ χ 2
( p ;0 , 5)

## 3. Hasil Penelitian
Data diambil dari hasil pengujian Laboratorium Instalasi Penjernihan Air (IPA) Legundi pada bulan Januari-Maret 2005. Variabel-variabel yang diamati adalah Warna, TDS, Kesadahan, Kekeruhan, Timbal( P b ), Sisa Khlor(sisa Cl ), Natrium( N a ), Sulfat ( SO 4 2 − ), Besi ( F e ), pH , Suhu dan Kadmium( Cd )
Hasil analisis diskripsi dari variabel teramati dapat dilihat pada Tabel 1. Se- dangkan hasil uji KMO dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 1: Hasil Analisis Statistik Deskriptif N Mean S. Deviasi Varian Warna 72 3.8090 1.31234 1.722 TDS 72 171.0694 96.07059 9229.558 Kesahana 72 162.6943 19.53019 381.478 Kekeruhan 72 .5657 .21448 .046 Pb 72 .0233 .01163 .000 Sisa Cl 72 1.4364 1.00681 1.014 Na 72 3.7919 2.09446 4.387 Sulfat 72 .2794 .27558 .076 Fe 72 .0790 .03367 .001 pH 72 7.768 .13705 .019 Suhu 72 24.7819 .84108 .707 Cd 72 129.606 1.76135 3.102 Valid N (listwise) 72 Tabel 2: Hasil Uji KMO dan Bartlett’s Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .417 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 81.035 df 66 Sig .101
Dari dua belas variabel teramati, dengan data sampel karakteristik kualitas air yang terstandartisasi, dengan menggunakan program SPSS 13 . 0, berdasarkan KMO and Bartlett’s Test pada Tabel 2 sebesar 0 , 417 dengan signifikansi 0 , 101, maka variabel tidak dapat dianalisis lebih lanjut. Ini dikarenakan nilai KMO and Bartlett’s Test berada di bawah 0 , 5 dan signifikansi di atas 0 , 001 sehingga perlu adanya variabel yang dikeluarkan.
Tabel 3: KMO dan Bartlett’s Test Perbaikan Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .633 Bartlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 42.170 df 15 Sig .000
Setelah dilakukan pengeluaran variabel warna, sisa Cl , N a , Sulfat, pH dan Cd yang memiliki angka paling rendah maka dapat terlihat bahwa nilai KMO and Bartlett’s Test pada Tabel 3 sekarang naik menjadi 0 , 633 dan juga tetap signifikan (angka signifikan adalah di bawah 0 , 001). Dari Tabel 4, setelah dilakukan Analisis komponen utama ternyata diperoleh 2 komponen utama yang mempunyai nilai eigen lebih besar sama dengan satu ( λ = 1), dengan total keragaman yang dapat diterangkan sebesar 54,094 %. Tetapi karena dari loading awal pada Tabel 5
terdapat variabel yang sulit untuk dimasukkan ke dalam salah satu faktor maka perlu dilakukan rotasi dengan menggunakan rotasi tegak lurus varimax.
Tabel 4: Hasil Analisa Komponen Utama Kom Initial Extraction Sums of Rotation Sums of ponen Eigenvalues Squared Loadings Squared Loadings Total Var Kum Total Var Kum Total Var Kum 1 1.93 32.19 32.19 1.93 32.19 32.19 1.64 27.25 27.25 2 1.32 21.91 54.09 1.32 21.91 54.09 1.61 26.84 54.09 3 .80 13.36 67.46 4 .79 13.13 80.59 5 .64 10.65 91.24 6 .53 8.76 100.0
Var: Varian (%), Kum: Kumulatif (%)
Tabel 5: Matriks Loading Sebelum Rotasi Komponen 1 2 Zscore(TDS) 0.669 -0.465 Zscore(Kesadahan) -0.666 0.155 Zscore(Kekeruhan) 0.424 0.672 Zscore(Pb) 0.687 0.233 Zscore(Fe) -0.496 -0.415 Zscore(Suhu) -0.375 0.629 Tabel 6: Matriks Loading Sesudah Rotasi Komponen 1 2 Zscore(TDS) -0.805 0.129 Zscore(Kesadahan) 0.588 -0.350 Zscore(Kekeruhan) 0.160 0.778 Zscore(Pb) -0.334 0.644 Zscore(Fe) 0.069 -0.643 Zscore(Suhu) 0.707 0.194
Dari rotasi seperti yang ditampilkan dalam Tabel 6 diperoleh 2 faktor juga dan pengelompokkan variabel menjadi lebih jelas dan mudah untuk diinterpretasikan.
Berdasarkan hasil rotasi varimax, maka Tabel 6 dapat diinterpretasikan sebagai berikut :
a. Faktor 1
Variabel TDS, variabel kesadahan dan variabel suhu adalah variabel-variabel yang membentuk faktor 1, dimana faktor 1 mampu menerangkan 32 , 185% ker- agaman data.
b. Faktor 2
Faktor 2 terdiri dari variabel kekeruhan, variabel P b dan variabel F e , mampu menerangkan variabilitas data asal sebesar 21 , 910%.
Selanjutnya dilakukan uji Distribusi Normal Multivariate, untuk Faktor 1 yang terdiri dari variabel TDS, kesadahan dan suhu menggunakan hipotesa sebagai berikut :
Hipotesis:
H 0 : Data berdistribusi normal multivariate.
H 1 : Data tidak berdistribusi normal multivariate.
Dan kriteria penolakan, yaitu apabila 50% berada di bawah χ 2 ( p ;0 , 5) atau d 2 j ≤ χ 2 ( p ;0 , 5) . Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan program makro minitab terlihat dalam Gambar 1. nilai d 2 j sebanyak 68 dari 72 data atau 94 , 444% data berada di bawah nilai chi square χ 2 (3;0 , 5) = 6 , 34581 (lebih dari 50% d 2 j ≤ χ 2 (3;0 , 5) ) d (j) kh ik u a d ra t 1 0 8 6 4 2 0 2 0 1 5 1 0 5 0 S ca tte r plot of khi k ua dr at vs d(j) Gambar 1: Plot Uji multinormal faktor 1 d(j) k h i k u a d ra t 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 20 15 10 5 0 Scatterplot of khi kuadrat vs d(j) Gambar 2: Plot Uji multinormal faktor 2
Faktor 2 yang terdiri dari variabel kekeruhan, P b dan F e , Setelah dilakukan pengujian terlihat dalam Gambar 2 nilai d 2 j sebanyak 65 dari 72 data atau 90 , 277% data berada di bawah nilai chi square χ 2 (3;0 , 5) = 6 , 34581 (lebih dari 50% d 2 j ≤ χ 2 (3;0 , 5) ), sehingga terima H 0 atau dapat dikatakan data mengikuti pola distribusi normal multivariate
Setelah memenuhi asumsi distribusi normal multivariate, faktor 1 yang ter- diri dari variabel TDS, kesadahan dan suhu, dibuat peta kendali multivariate T 2 Hotelling dan diperoleh batas pengendali atas sebesar T 2 = 14 , 29 dengan α = 0 . 05. Dari Gambar 3 tersebut terlihat ada satu titik yang berada di atas
Samp le Ts q u a re d 71 6 4 5 7 50 4 3 3 6 29 2 2 1 5 8 1 1 8 1 6 1 4 1 2 1 0 8 6 4 2 0 UC L=1 4.2 9 T square d Cha rt o f TDS, ke sadahan, suhu Gambar 3: Peta Kendali T 2 Hotelling Untuk Faktor 1
Sample Ts q u ar e d 71 64 5 7 50 4 3 36 2 9 22 15 8 1 1 8 1 6 1 4 1 2 1 0 8 6 4 2 0 UCL=1 4.27 Tsquared Char t of TDS , kesadahan, suhu Gambar 4:
Peta Kendali T 2 Hotelling Faktor 1 Penyesuaian ke-1
batas pengendali atas, yaitu titik pengamatan ke-30. Berdasarkan peta kendali ¯ x dan S ternyata pada variabel TDS, proses koagulan air mengalami keterlambatan yang menyebabkan terjadinya penumpukan endapan. Sedangkan pada variabel kesadahan ikut menumpuknya zat kapur dalam endapan. Langkah selanjutnya adalah dengan membuat peta kandali T 2 Hotelling penyesuaian dengan α = 0 . 05 dan mengeluarkan titik pengamatan ke-30 sehingga diperoleh seperti pada Gam- bar 4 Ternyata setelah mengalami reduksi data, masih terlihat peta kendali T 2 Hotelling belum terkendali. Hal ini ditunjukkan dengan keluarnya titik penga- matan ke-3 dari batas pengendali atas T 2 = 14 , 27 dengan α = 0 . 05. Setelah diselidiki sekali lagi, variabel TDS dan kesadahan masih belum terkendali. Hal ini dapat dibuktikannya masih ditemukan belum mencairnya koagulan dan zat ka- pur yang terbentuk. Penambahan floakulan dan pemanasan diharapkan mampu mengurangi terbentuknya koagulan dan zat kapur. Langkah selanjutnya adalah dengan membuat peta kandali T 2 Hotelling penyesuaian dengan mengeluarkan titik pengamatan ke-3 sehingga diperoleh seperti pada Gambar 5.
Sample Ts q u a re d 64 57 50 43 36 29 22 15 8 1 16 14 12 10 8 6 4 2 0 UC L=14.25 Ts quar ed C ha rt of T DS, ke sa da ha n, suhu Gambar 5: Peta Kendali T 2
Hotelling Faktor 1 Penyesuaian ke-2 Sample Ts q u a re d 71 64 57 50 43 36 29 22 15 8 1 16 14 12 10 8 6 4 2 0 UC L=14. 29 Tsquared Chart of kekeruhan, Pb, Fe Gambar 6: Peta Kendali T2 Hotelling Untuk Faktor 2
Dari Gambar 5 terlihat pengendalian TDS, kesadahan dan suhu secara bersama sudah terkendali. Hal ini terlihat dengan tidak adanya titik pengamatan yang
keluar dari batas pengendali atas T 2 = 14 , 25 dengan α = 0 . 05. Dari Gambar 6 terlihat pengendalian kekeruhan, P b dan F e secara bersama sudah terkendali. Hal ini terlihat dengan tidak adanya titik pengamatan yang keluar dari batas pengendali atas T 2 = 14 , 29 dengan nilai statistik uji pada peta kendali di atas α = 0 . 05.
Untuk mengetahui kemampuan PDAM dalam mengevaluasi probabilitas karak- teristik dari air yang layak disalurkan adalah dengan mengukur indek kemampuan proses ( Cp ). Pengukuran lain dengan menggunakan indek performa proses ( Cpk ). Untuk data pada analisa faktor 1 akan dilakukan kemampuan proses dengan mengukur nilai Cp multivariate dengan menggunakan persamaan 19. Nilai Cp faktor 1 diperoleh dengan menggunakan program makro minitab dihasilkan nilai K 2 dan S dengan χ 2 3;0 . 9973 = 14 . 1563 sebagai berikut
K 2 = 177 , 755
S = 2 , 00091
3 Cp = 9 , 71716
Karena nilai Cp > 1, maka proses kapabel. Jadi dapat dikatakan bahwa kondisi kemampuan proses yang terjadi pada faktor 1 yang meliputi karakteristik kualitas TDS, kesadahan dan suhu berjalan dengan baik.
Untuk data pada analisa faktor 2 dengan χ 2 3;0 . 9973 = 14 , 1563 diperoleh sebagai berikut
K 2 = 116 , 335
S = 2 , 04757
3 Cp = 7 , 77103
Karena nilai Cp > 1, maka proses kapabel. Jadi dapat dikatakan bahwa kondisi kemampuan proses yang terjadi pada faktor 2 yang meliputi karakteristik kualitas kekeruhan, P b dan F e berjalan dengan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan :
1. Dari 12 variabel kualitas air PDAM Gresik yang diamati, hanya enam vari- abel yaitu TDS, Kesadahan, Kekeruhan, Timbal ( P b ), Besi ( F e ) dan Suhu yang berpengaruh terhadap kualitas air di PDAM Gresik.
2. Untuk variabel TDS, Kesadahan dan Suhu adalah variabel kualitas air pro- duksi PDAM Gresik yang belum terkendali secara statistik.
Saran yang dapat disampaikan adalah pihak PDAM Gresik sebaiknya meng- gunakan peta kendali Hotelling dan peta kendali ¯ x dan S sehingga memudahkan melihat keadaan suatu variabel pada saat tidak terkendali dan tindakan penang- anan dapat lebih cepat dilakukan.

## Pustaka
[1] Johnson, R.A. and Wichern, D.W., (1988), Applied Multivariate Statistical Analysis Third Edition, Prentice Hall, Englewood Cliffts, New Jersey.
[2] Montgomery, D.C., (1995), Pengendalian Kualitas Statistik, Gajah Mada Uni- versity Press, Yogyakarta.
[3] Samuel K., Johnson N.L., (1993), Process Capability Indices First Edition, Chapman and Hall, London.
[4] Sharma, S., (1996), Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons Inc, New York.
[5] Yudhawati, U., (2001), Analisis Multivariate Pada Proses Pengolahan Air Minum Instalansi Penjernihan II di PDAM Kotamadya Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya