starches  for  food  applications—A  review.  Food Hydrocolloids 21: 1–22.
Spier F, Zavareze ER, Silva RM, Elias MC, Dias ARG. 2013. Effect of alkali and oxidative treatments on the physicochemical,  pasting,  thermal  and  morpholo- gical properties of corn starch . J Sci Food Agric 93: 2331–2337. DOI: 10.1002/jsfa.6049.
Syakir  M,  Karmawati  E.  2013.  Potensi  tanaman  sagu
(Metroxylon  spp.) sebagai  bahan  baku  bioenergi. Perspektif 12(2): 57-64. Tethool EF, Jading A, Santoso B. 2012. Characterization of physicochemical and baking expansion properties of oxidized sago starch using hydrogen peroxide and sodium  hypochlorite  catalyzed  by  uv  irradiation. Food Science Quality Management 10: 1-11. Vanier NL, Zavareze ER, Ppinto VZ, Klein B, Botelho FT,  Dias  ARG,  Elias  MC.  2012. Physicochemical, crystallinity,  pasting  and  mor-phological  properties of bean starch oxidised by different concentrations of sodium hypochlorite.  Food  Chem 131: 1255–1262. DOI: 10.1016/j.foodchem.2011.09.114.
Wang S, Li C, Copeland L, Niu Q, Wang S. 2015. Starch retrogradation:  A  comprehensive  review.  Compre- hensive Reviews Food Science Food Safety 14: 568- 585.
Wattanachant S, Muhammad SKS, Hashim DM, Rahman RA.  2002.  Suitability  of  sago  starch  as  a  base  for dual-modification. J Sci Technol 24(3): 431-438.
Xiao H, Lin Q, Liu G, Yu F. 2012. A comparative study of  the  characteristics  of  cross-linked.  oxidized  and dual-modified  rice  starches.  Molecules  17:  10946- 10957.
Yu S, Ma Y, Menager L, Sun D. 2012. Physicochemical properties  of  starch  and  flour  from  different  rice cultivars.  Food  Bioprocess  Technol  5:  626–637. DOI: 10.1007/ s11947-010-0330-8.
Zavareze ER, Pinto VZ, Klein B, Halal SLME, Elias MC, Prentice-Hernandez  C,  Dias  ARG.  2012.  Develop- ment  of  oxidised  and  heat-moisture  treated  potato starch film. Food Chem 132: 344-350.
JMP-02-18-007-Naskah diterima untuk ditelaah pada 19 Februari 2018. Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  19  Mei  2018.  Versi  Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmp

## Aplikasi Response Surface Methodology

## (RSM) dengan Historical Data pada Optimasi Proses Produksi Burger

## Aplication of Response Surface Methodology (RSM) Using Historical Data on Optimation Burger Production Process
Mawi Prabudi 1) , Budi Nurtama 2)* , Eko Hari Purnomo 2)
1) Program Studi Magister Profesional Teknologi Pangan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Bogor
2) Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Bogor
Abstract . Customer satisfaction is a key for an industry because with high grade level satisfaction then expected customer will be loyal to the product and can be loyal customer. Good product quality is a manufacturer that is very concerned about the quality of the product. The enhancement of burger production can be seen from 2014 to 2015, that is 7.12%, then increased by 22.79% in 2016 than 2014. Burger production processes include incoming material, weighing, grinding, raw material  mixing,  input  mixing  material  to  the  casing  (filler),  cooking,  cooling,  cutting  by  size, packaging,  checking  using  metal  detector,  freezing,  cold  storage,  and  distribution.  On  this research used historical data, where the data used is data taken through direct observation with record all data and parameters measured. The data used is as much as 50 data with using 3 factors : speed, diameter and temperature. While the desired response is thickness of product (thick) of 4mm, weight of product (weight) of 14g, bubble (on scale 1-3) maximum on scale 2 and defect (disability  product)  maximum  5%.  The  optimum  burger  production  obtained  by  using  Design Expert-7 (DX-7) is at condition 243 rpm speed, 7 cm product diameter, and 11.6 C temperature. This can be proved by the verification result indicating that the thick value of 3.825 mm; weight 14.105 g; bubble on a scale of 2 and the defect is in the range of 4.41%, which means that the overall verification results are in the range of 95% CI low and 95% CI high. This shows that the modeling results of software used can be applied to the daily production of burger products in order to obtain optimal results.
Keywords : burger, historical data, optimization, RSM
Abstrak . Kepuasan pelanggan merupakan suatu kunci bagi suatu  industri karena dengan level tingkat kepuasan yang tinggi maka diharapkan pelanggan akan setia terhadap produk tersebut dan bahkan dapat menjadi loyal customer . Kualitas produk yang baik adalah produsen yang sangat memperhatikan mutu dari produk tersebut.  Peningkatan produksi burger dapat terlihat dari tahun 2014 ke 2015 sebesar 7.12%, kemudian meningkat sebesar 22.79% di tahun 2016 dibandingkan dengan  tahun  2014.  Proses  produksi  burger  meliputi  penerimaan  bahan  baku,  penimbangan, penggilingan, pencampuran bahan baku, pemasukan adonan kedalam selongsong (filler) , pema- sakan,  pendinginan,  pemotongan  sesuai  ukuran , pengemasan,  pengecekan  menggunakan metal detector ,  pembekuan,  penyimpanan  dingin  dan  distribusi.  Pada  penelitian  ini  menggunakan historical data , dimana data-data yang digunakan adalah data yang diambil melalui pengamatan langsung  serta  mencatat  seluruh  data  dan  parameter  yang  diukur.  Data  yang  digunakan  adalah sebanyak 50 data dengan menggunakan 3 faktor, yaitu kecepatan, diameter dan suhu. Sedangkan respon yang diinginkan adalah ketebalan produk (tebal) sebesar 4mm, berat produk (berat) sebesar 14g, bubble (pada skala 1-3) maksimal pada skala 2 dan defect (kecacatan produk) maksimal 5%. Produksi burger secara optimum yang didapatkan dengan menggunakan desain expert -7 (DX-7) adalah  pada  kondisi  kecepatan  243rpm,  diameter  produk  7cm  dan  suhu  11.6 0 C.  Hal  ini  dapat dibuktikan dengan hasil verifikasi yang menunjukkan bahwa nilai tebal sebesar 3.825mm; berat 14.105g; bubble pada skala 2 dan defect berada pada kisaran 4.41% yang berarti keseluruhan hasil verifikasi yang didapat berada pada kisaran 95% CI low dan 95% CI high . Hal ini menunjukkan bahwa hasil modelling dari software yang digunakan dapat diaplikasikan terhadap produksi harian produk burger supaya didapatkan hasil yang optimal .
Kata Kunci : natrium hipoklorit, 1 oksidasi, pati termodifikasi, sagu
Aplikasi  Praktis :  Penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi  tentang  metode  optimasi  dengan menggunakan response surface methodology (RSM) pada proses produksi burger pada khususnya, tetapi tidak menutup kemungkinan dapat diaplikasikan pada item produk lainnya.
Korespondensi: bnurtama@gmail.com

## PENDAHULUAN
Makanan  cepat  saji  merupakan  jenis  pangan  yang paling  disukai  oleh  konsumen  sebab  jenis  pangan  ini sangat  cocok  untuk  pekerja  yang  memiliki  kesibukan cukup tinggi. Makanan ini waktu pembuatannya singkat, praktis dibawa-bawa serta dapat dikonsumsi dimana saja.
Pertumbuhan  industri  pangan  mengalami  pening- katan  yang  tinggi  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Kemenperin  (2018)  melaporkan  bahwa  industri  pangan nasional  mengalami  partumbuhan  pada  tahun  2017 sebesar  7.19%  pada  triwulan  kedua dan  9.46%  pada triwulan ketiga. Subsektor makanan dan minuman dipre- diksi  terus  tumbuh  di  tahun  2018,  minimal  mencapai 5.67% sesuai target.
Response  Surface  Methodology (RSM)  adalah metode statistika yang berguna untuk mengembangkan, meningkatkan,  dan mengoptimalkan  proses,  dimana respon dipengaruhi oleh beberapa faktor ( variable inde- penden t)  (Montgomery  2001;  Bas  dan  Boyaci  2007;
Raissi  dan  Farsani  2009). RSM dapat  digunakan untuk menyelidiki  dan  memilih  kondisi  proses  yang  paling optimal. Optimasi proses pada pengolahan pangan sangat penting  dilakukan  karena  dapat  berpengaruh  terhadap biaya  produksi  serta  mutu  produk.  Metode  RSM  ini diharapkan dapat membantu untuk mengetahui membant peneliti untuk menentukan kondisi operasi yang optimum sehingga  dapat  menghemat  biaya,  waktu  dan  tenaga (Gaspersz 1995). Selain itu, keunggulan metode RSM ini di  antaranya  tidak  memerlukan  data  percobaan  dalam jumlah yang besar dan tidak membutuhkan waktu lama (Iriawan dan Astuti 2006). Keunggulan RSM menjadikannya salah satu teknik yang populer untuk studi optimasi pada saat ini. adapun beberapa contoh aplikasi RSM adalah di industri pangan (Yolmeh dan Jafari 2017), perencanaan produksi dengan metode goal programming (Anis et al. 2007), optimasi esterifikasi  minyak  dari  ampas  kopi  (Mueanmas et  al . 2017),  optimasi  produksi  (Rahardjo  dan  Iman  2002). Aplikasi  lainnya  adalah  dengan  menggunakan linear programming untuk  memaksimalkan  keuntungan  pada ciwawa cake and bakery (Cahya 2016). Historical  data merupakan salah  satu  metode  opti- masi  yang  dapat  diterapkan  atau  diaplikasikan  tanpa menggunakan  eksperimen  sehingga  dapat  mempersing- kat  waktu  percobaan.  Metode historical  data dapat dipergunakan sebagai alternatif tools yang dapat diguna- kan didalam optimasi proses selain Box-Behnken Design (BBD)  maupun Central  Composite  Design (CCD). Historical data dapat digunakan dengan cara melakukan pengambilan dan pencatatan data secara primer. Sebaik- nya  pengambilan  data  dilakukan  sebanyak  mungkin dengan  tujuan  untuk  meminimalisir  terjadinya  faktor error .  Pengambilan  data  didapatkan  dengan  cara  men- catat keseluruhan proses produksi mulai dari awal proses sampai dengan akhir proses produksi tanpa harus memi- lih data mana saja yang akan digunakan tetapi memper- gunakan  keseluruhan  data  yang  didapatkan  untuk  di analisa lebih lanjut.
Persentase  produk  cacat  yang  cukup  tinggi  dapat mengakibatkan menurunnya kualitas bahkan income bagi perusahaan.  Oleh  sebab  itu,  perlu  pengkajian  terhadap faktor-faktor apa saja yang dapat menyebabkan tingginya tingkat  kecacatan  produk.  Menurut  Liu et  al. (2018), kecacatan  produk  memiliki  efek  negatif  yang  dapat mempengaruhi  keunggulan  produk  secara  kompetitif. Oleh karena itu melakukan identifikasi kecacatan produk dengan segera dan akurat akan dapat membantu produsen melakukan  manajemen  kualitas  serta  meningkatkan keunggulan produk.
Kualitas produk akhir harus dapat dipertahankan atau dijaga  supaya  tidak  terjadi  kecacatan  produk.  Produk cacat selain menurunkan kualitas dari produk itu sendiri, dapat  juga  menurunkan  margin  perusahaan  (kerugian perusahaan). Tingkat kecacatan produk burger rata-rata adalah  7.44%  setiap  tahunnya.  Untuk  meminimalkan kecacatan  produk  perlu  dilakukan  pengkajian  serta alternatif  solusi  sehingga  jumlahnya  dapat  dimi- nimalkan,  oleh  karena  itu  tujuan  penelitian  ini  adalah untuk menentukan proses produksi burger yang optimal dengan menggunakan metode historical data .

## BAHAN DAN METODE
Bahan Bahan  utama  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah produk burger yang diperoleh dari PT. DEE Plant Sentul. Alat yang digunakan mesin slicer orbital, peng- garis, timbangan analitik kapasitas 3kg (Merk Jadever), thermometer dan jangka sorong
Metode Penelitian kali ini dibagi menjadi dua tahap, peneli- tian tahap pertama (penentuan masalah dan sebab akibat) dan  penelitian  tahap  kedua  (optimasi).  Penelitian  tahap pertama meliputi pengumpulan data, identifikasi proses dan  analisa  menggunakan diagram  pareto maupun ishikawa . Sedangkan tahap kedua meliputi pengumpulan data menggunakan historical data , optimasi proses dan verifikasi.  Tahapan  penelitian  secara  jelas  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Penentuan masalah dan sebab akibat
Penelitian  tahap  1  dimulai  dengan  melakukan wawancara  secara  langsung  terkait  alur  proses,  penda- taan jumlah produksi burger dan jumlah kecacatan pro- duk ( defect) dari bulan Januari sampai Juli 2017. Obser- vasi  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  secara langsung  dengan  manager  produksi  PT.  DEE  terkait dengan alur proses produksi burger.
Setelah  didapatkan  alur  proses  produksi  burger kemudan  dilakukan  pendataan  hasil  produksi  dan  data defect dari  proses  produksi  burger.  Pendataan  hasil produksi  dilakukan  dengan  mencatat  keseluruhan produksi burger dimulai dari bulan januari sampai dengan bulan  Juli  2017.  Setelah  didapatkan  hasil  produksi kemudian dilakukan pencatatan untuk total defect di PT. DEE selama periode Januari–Juli 2017. Hasil dari total
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
©JMP2018  111
defect yang didapat kemudian di breakdown berdasarkan jenisnya.  Jenis defect yang  didapatkan  dari  pencatatan data di PT. DEE diantaranya adalah : tebal tipis, bonggol, kemasan rusak dan vacuum loss . Jenis defect yang telah didapatkan  datanya  kemudian  dipersentase    jumlahnya dibandingkan  dengan  total  produksi  setiap  bulannya. Berdasarkan  data defect tersebut  kemudian  dilakukan pengolahan data menggunakan diagram pareto sehingga didapatkan jenis defect yang berpengaruh sampai dengan 80% yang kemudian akan diprioritaskan untuk dilakukan proses perbaikan.
Gambar 1. Tahapan penelitian optimasi produksi burger
Jenis defect yang paling berpengaruh tersebut kemu- dian  dianalisa  dan  dilakukan focus  group  discussion (FGD)  untuk  mendapatkan  data  yang  lebih  spesifik dengan  menggunakan diagram  ishikawa atau fishbone chart. Diagram ishikawa ini  dibuat  menyerupai  tulang ikan, dimana pada bagian kepala merupakan masalah atau defect yang  harus  diselesaikan  dan  pada  bagian  badan atau  sirip-siripnya  terdapat  faktor-faktor  yang  menjadi penyebab terjadinya defect tersebut.

## Optimasi proses
Penelitian tahap optimasi (tahap 2) dimulai dengan menentukan hal–hal apa saja yang akan dijadikan seba- gai faktor yang nantinya dapat diubah–ubah berdasarkan kemampuan dari objek yang diteliti. Mutu atau kualitas produk  akhir  yang  diharapkan  oleh  perusahaan  akan dapat  dijadikan  sebagai  respon  terhadap  faktor  yang nantinya  akan  kita  ubah  sesuai  dengan  keinginan  yang sudah ditetapkan.
Penentuan  faktor  dapat  ditentukan  dari  hasil focus group  discussion (FGD) pada  diagram ishikawa yang telah  didapatkan  pada  penelitian  tahap  penentuan masalah dan sebab akibat. Faktor yang telah didapatkan yaitu:  kecepatan,  diameter  dan  suhu  kemudian  yang ditentukan sebagai X. Kecepatan disebut sebagai faktor x1, diameter sebagai x2 dan suhu dianggap sebagai x3. Penentuan  respon  dilakukan  dengan  berdiskusi  dengan team quality ,  kriteria  apa  saja  yang  nantinya  menjadi
prioritas  didalam  penentuan  mutu  produk  akhir  dari produk burger tersebut.
Setelah  ditentukan  faktor  dan  respon,  kemudian dilakukan  pengambilan  data  menggunakan  metode his- torical  data .  Pengambilan  data  dilakukan  dengan  men- catat  keseluruhan  data  berdasarkan  faktor  yang  telah ditentukan.  Data  diambil  sesuai  dengan  yang  sedang terjadi di lapangan pada saat itu. Pendataan mendapatkan 50  perlakuan  yang  berbeda  setiap  pencatatannya.  Data yang  telah  didapat  kemudian  dimasukkan  kedalam software DX-7.
Analisa data akan dilakukan menggunakan statistik
Analysis of variance (ANOVA). Analisa data dilakukan pada masing-masing respon. Hasil pembacaan menggu- nakan  analisa  ANOVA  meliputi  signifikansi  nilai  P terhadap  model, lack  of  fit ,  selisih  nilai adj  R-squared dengan pred  R-squared serta adequate  precision .  Sete- lah  keseluruhan  respon  dianalisa  kemudian  dilakukan optimasi proses produksi burger berdasarkan dari faktor dan  respon  yang  sudah  ditentukan. Optimasi  dilakukan dengan  menentukan  skala  prioritas  dari  masing-masing faktor  dan  respon.  Optimasi  yang  sudah  didapatkan kemudian  di  verifikasi  kembali  apakah  sesuai  dengan yang sudah diprediksikan oleh software sehingga dapat diaplikasikan serta dapat menurunkan tingkat kecacatan atau defect dari produksi burger tersebut. Verifikasi  dilakukan  dengan  cara  melakukan pemantauan dan pengamatan kembali di lapangan dengan cara menyesuaikan data hasil optimasi dari software yang menunjukkan  nilai desirability tertinggi  pada  DX-7 dengan  kejadian  yang  benar-benar  terjadi  di  lapangan yang  faktornya  sudah  disesuaikan  dengan  hasil  dari optimasi  pada software .  Setelah  didapatkan  data verifikasi  kemudian  dicocokkan  kembali  apakah  hasil yang  didapat  masih  berada  didalam  kisaran Confident Interval (CI) atau Prediction Interval (PI) 95%. Apabila hasil verifikasi masih berada pada kisaran CI maupun PI, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  didapat sudah sesuai dengan yang ditunjukan oleh software dan dapat diaplikasikan pada real produksi di lapangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan masalah Kecacatan Produk Burger Masalah  yang  didapatkan  pada  produksi  burger  di PT. DEE diperoleh berdasarkan pendataan pada periode Januari – Juli 2017. Selama periode tersebut tercatat ada 4  jenis  masalah  yang  sering  muncul  didalam  proses pendataan.  Masalah  tersebut  diantaranya  adalah  bong- gol, ketebalan yang tidak sesuai, kemasan produk yang rusak dan lepas vakum pada kemasannya. Masalah keru- sakan  bonggol  diakibatkan  karena  bentuk  burger  yang silinder  memanjang serta di klip pada bagian ujungnya sehingga  menyebabkan  terbuangnya  pada  bagian  ujung produk tersebut. Produk burger tersebut kemudian akan dipotong  berdasarkan  ketebalan  dan  spesifikasi  yang diinginkan oleh perusahaan, sehingga menyisakan pada bagian ujung yang kemudian disebut sebagai bonggol.

## OBSERVASI
- Wawancara
- Pengambilan Data
ANALISIS PARETO ANALISIS SEBAB AKIBAT (ISHIKAWA) PENENTUAN FAKTOR dan RESPON OPTIMASI VERIFIKASI PENGAMBILAN DATA TAH AP 1 TAH AP 2
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018

## PENDAHULUAN
Makanan  cepat  saji  merupakan  jenis  pangan  yang paling  disukai  oleh  konsumen  sebab  jenis  pangan  ini sangat  cocok  untuk  pekerja  yang  memiliki  kesibukan cukup tinggi. Makanan ini waktu pembuatannya singkat, praktis dibawa-bawa serta dapat dikonsumsi dimana saja.
Pertumbuhan  industri  pangan  mengalami  pening- katan  yang  tinggi  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Kemenperin  (2018)  melaporkan  bahwa  industri  pangan nasional  mengalami  partumbuhan  pada  tahun  2017 sebesar  7.19%  pada  triwulan  kedua dan  9.46%  pada triwulan ketiga. Subsektor makanan dan minuman dipre- diksi  terus  tumbuh  di  tahun  2018,  minimal  mencapai 5.67% sesuai target.
Response  Surface  Methodology (RSM)  adalah metode statistika yang berguna untuk mengembangkan, meningkatkan,  dan mengoptimalkan  proses,  dimana respon dipengaruhi oleh beberapa faktor ( variable inde- penden t)  (Montgomery  2001;  Bas  dan  Boyaci  2007; Raissi  dan  Farsani  2009). RSM dapat  digunakan untuk menyelidiki  dan  memilih  kondisi  proses  yang  paling optimal. Optimasi proses pada pengolahan pangan sangat penting  dilakukan  karena  dapat  berpengaruh  terhadap biaya  produksi  serta  mutu  produk.  Metode  RSM  ini diharapkan dapat membantu untuk mengetahui membant peneliti untuk menentukan kondisi operasi yang optimum sehingga  dapat  menghemat  biaya,  waktu  dan  tenaga (Gaspersz 1995). Selain itu, keunggulan metode RSM ini di  antaranya  tidak  memerlukan  data  percobaan  dalam jumlah yang besar dan tidak membutuhkan waktu lama (Iriawan dan Astuti 2006).
Keunggulan RSM menjadikannya salah satu teknik yang populer untuk studi optimasi pada saat ini. adapun beberapa contoh aplikasi RSM adalah di industri pangan (Yolmeh dan Jafari 2017), perencanaan produksi dengan metode goal programming (Anis et al. 2007), optimasi esterifikasi  minyak  dari  ampas  kopi  (Mueanmas et  al . 2017),  optimasi  produksi  (Rahardjo  dan  Iman  2002). Aplikasi  lainnya  adalah  dengan  menggunakan linear programming untuk  memaksimalkan  keuntungan  pada ciwawa cake and bakery (Cahya 2016). Historical  data merupakan salah  satu  metode  opti- masi  yang  dapat  diterapkan  atau  diaplikasikan  tanpa menggunakan  eksperimen  sehingga  dapat  mempersing- kat  waktu  percobaan.  Metode historical  data dapat dipergunakan sebagai alternatif tools yang dapat diguna- kan didalam optimasi proses selain Box-Behnken Design (BBD)  maupun Central  Composite  Design (CCD). Historical data dapat digunakan dengan cara melakukan pengambilan dan pencatatan data secara primer. Sebaik- nya  pengambilan  data  dilakukan  sebanyak  mungkin dengan  tujuan  untuk  meminimalisir  terjadinya  faktor error .  Pengambilan  data  didapatkan  dengan  cara  men- catat keseluruhan proses produksi mulai dari awal proses sampai dengan akhir proses produksi tanpa harus memi- lih data mana saja yang akan digunakan tetapi memper- gunakan  keseluruhan  data  yang  didapatkan  untuk  di analisa lebih lanjut.
Persentase  produk  cacat  yang  cukup  tinggi  dapat mengakibatkan menurunnya kualitas bahkan income bagi perusahaan.  Oleh  sebab  itu,  perlu  pengkajian  terhadap faktor-faktor apa saja yang dapat menyebabkan tingginya tingkat  kecacatan  produk.  Menurut  Liu et  al. (2018), kecacatan  produk  memiliki  efek  negatif  yang  dapat mempengaruhi  keunggulan  produk  secara  kompetitif. Oleh karena itu melakukan identifikasi kecacatan produk dengan segera dan akurat akan dapat membantu produsen melakukan  manajemen  kualitas  serta  meningkatkan keunggulan produk.
Kualitas produk akhir harus dapat dipertahankan atau dijaga  supaya  tidak  terjadi  kecacatan  produk.  Produk cacat selain menurunkan kualitas dari produk itu sendiri, dapat  juga  menurunkan  margin  perusahaan  (kerugian perusahaan). Tingkat kecacatan produk burger rata-rata adalah  7.44%  setiap  tahunnya.  Untuk  meminimalkan kecacatan  produk  perlu  dilakukan  pengkajian  serta alternatif  solusi  sehingga  jumlahnya  dapat  dimi- nimalkan,  oleh  karena  itu  tujuan  penelitian  ini  adalah untuk menentukan proses produksi burger yang optimal dengan menggunakan metode historical data .

## BAHAN DAN METODE
Bahan Bahan  utama  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah produk burger yang diperoleh dari PT. DEE Plant Sentul. Alat yang digunakan mesin slicer orbital, peng- garis, timbangan analitik kapasitas 3kg (Merk Jadever), thermometer dan jangka sorong
Metode Penelitian kali ini dibagi menjadi dua tahap, peneli- tian tahap pertama (penentuan masalah dan sebab akibat) dan  penelitian  tahap  kedua  (optimasi).  Penelitian  tahap pertama meliputi pengumpulan data, identifikasi proses dan  analisa  menggunakan diagram  pareto maupun ishikawa . Sedangkan tahap kedua meliputi pengumpulan data menggunakan historical data , optimasi proses dan verifikasi.  Tahapan  penelitian  secara  jelas  dapat  dilihat pada Gambar 1.

## Penentuan masalah dan sebab akibat
Penelitian  tahap  1  dimulai  dengan  melakukan wawancara  secara  langsung  terkait  alur  proses,  penda- taan jumlah produksi burger dan jumlah kecacatan pro- duk ( defect) dari bulan Januari sampai Juli 2017. Obser- vasi  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  secara langsung  dengan  manager  produksi  PT.  DEE  terkait dengan alur proses produksi burger.
Setelah  didapatkan  alur  proses  produksi  burger kemudan  dilakukan  pendataan  hasil  produksi  dan  data defect dari  proses  produksi  burger.  Pendataan  hasil produksi  dilakukan  dengan  mencatat  keseluruhan produksi burger dimulai dari bulan januari sampai dengan bulan  Juli  2017.  Setelah  didapatkan  hasil  produksi kemudian dilakukan pencatatan untuk total defect di PT. DEE selama periode Januari–Juli 2017. Hasil dari total
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
defect yang didapat kemudian di breakdown berdasarkan jenisnya.  Jenis defect yang  didapatkan  dari  pencatatan data di PT. DEE diantaranya adalah : tebal tipis, bonggol, kemasan rusak dan vacuum loss . Jenis defect yang telah didapatkan  datanya  kemudian  dipersentase    jumlahnya dibandingkan  dengan  total  produksi  setiap  bulannya. Berdasarkan  data defect tersebut  kemudian  dilakukan pengolahan data menggunakan diagram pareto sehingga didapatkan jenis defect yang berpengaruh sampai dengan 80% yang kemudian akan diprioritaskan untuk dilakukan proses perbaikan.
Gambar 1. Tahapan penelitian optimasi produksi burger
Jenis defect yang paling berpengaruh tersebut kemu- dian  dianalisa  dan  dilakukan focus  group  discussion (FGD)  untuk  mendapatkan  data  yang  lebih  spesifik dengan  menggunakan diagram  ishikawa atau fishbone chart. Diagram ishikawa ini  dibuat  menyerupai  tulang ikan, dimana pada bagian kepala merupakan masalah atau defect yang  harus  diselesaikan  dan  pada  bagian  badan atau  sirip-siripnya  terdapat  faktor-faktor  yang  menjadi penyebab terjadinya defect tersebut.

## Optimasi proses
Penelitian tahap optimasi (tahap 2) dimulai dengan menentukan hal–hal apa saja yang akan dijadikan seba- gai faktor yang nantinya dapat diubah–ubah berdasarkan kemampuan dari objek yang diteliti. Mutu atau kualitas produk  akhir  yang  diharapkan  oleh  perusahaan  akan dapat  dijadikan  sebagai  respon  terhadap  faktor  yang nantinya  akan  kita  ubah  sesuai  dengan  keinginan  yang sudah ditetapkan.
Penentuan  faktor  dapat  ditentukan  dari  hasil focus group  discussion (FGD) pada  diagram ishikawa yang telah  didapatkan  pada  penelitian  tahap  penentuan masalah dan sebab akibat. Faktor yang telah didapatkan yaitu:  kecepatan,  diameter  dan  suhu  kemudian  yang ditentukan sebagai X. Kecepatan disebut sebagai faktor x1, diameter sebagai x2 dan suhu dianggap sebagai x3. Penentuan  respon  dilakukan  dengan  berdiskusi  dengan team quality ,  kriteria  apa  saja  yang  nantinya  menjadi
prioritas  didalam  penentuan  mutu  produk  akhir  dari produk burger tersebut.
Setelah  ditentukan  faktor  dan  respon,  kemudian dilakukan  pengambilan  data  menggunakan  metode his- torical  data .  Pengambilan  data  dilakukan  dengan  men- catat  keseluruhan  data  berdasarkan  faktor  yang  telah ditentukan.  Data  diambil  sesuai  dengan  yang  sedang terjadi di lapangan pada saat itu. Pendataan mendapatkan 50  perlakuan  yang  berbeda  setiap  pencatatannya.  Data yang  telah  didapat  kemudian  dimasukkan  kedalam software DX-7. Analisa data akan dilakukan menggunakan statistik Analysis of variance (ANOVA). Analisa data dilakukan pada masing-masing respon. Hasil pembacaan menggu- nakan  analisa  ANOVA  meliputi  signifikansi  nilai  P terhadap  model, lack  of  fit ,  selisih  nilai adj  R-squared dengan pred  R-squared serta adequate  precision .  Sete- lah  keseluruhan  respon  dianalisa  kemudian  dilakukan optimasi proses produksi burger berdasarkan dari faktor dan  respon  yang  sudah  ditentukan. Optimasi  dilakukan dengan  menentukan  skala  prioritas  dari  masing-masing faktor  dan  respon.  Optimasi  yang  sudah  didapatkan kemudian  di  verifikasi  kembali  apakah  sesuai  dengan yang sudah diprediksikan oleh software sehingga dapat diaplikasikan serta dapat menurunkan tingkat kecacatan atau defect dari produksi burger tersebut. Verifikasi  dilakukan  dengan  cara  melakukan pemantauan dan pengamatan kembali di lapangan dengan cara menyesuaikan data hasil optimasi dari software yang menunjukkan  nilai desirability tertinggi  pada  DX-7 dengan  kejadian  yang  benar-benar  terjadi  di  lapangan yang  faktornya  sudah  disesuaikan  dengan  hasil  dari optimasi  pada software .  Setelah  didapatkan  data verifikasi  kemudian  dicocokkan  kembali  apakah  hasil yang  didapat  masih  berada  didalam  kisaran Confident Interval (CI) atau Prediction Interval (PI) 95%. Apabila hasil verifikasi masih berada pada kisaran CI maupun PI, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  didapat sudah sesuai dengan yang ditunjukan oleh software dan dapat diaplikasikan pada real produksi di lapangan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan masalah Kecacatan Produk Burger Masalah  yang  didapatkan  pada  produksi  burger  di PT. DEE diperoleh berdasarkan pendataan pada periode Januari – Juli 2017. Selama periode tersebut tercatat ada 4  jenis  masalah  yang  sering  muncul  didalam  proses pendataan.  Masalah  tersebut  diantaranya  adalah  bong- gol, ketebalan yang tidak sesuai, kemasan produk yang rusak dan lepas vakum pada kemasannya. Masalah keru- sakan  bonggol  diakibatkan  karena  bentuk  burger  yang silinder  memanjang serta di klip pada bagian ujungnya sehingga  menyebabkan  terbuangnya  pada  bagian  ujung produk tersebut. Produk burger tersebut kemudian akan dipotong  berdasarkan  ketebalan  dan  spesifikasi  yang diinginkan oleh perusahaan, sehingga menyisakan pada bagian ujung yang kemudian disebut sebagai bonggol.

## OBSERVASI
- Wawancara
- Pengambilan Data
ANALISIS PARETO ANALISIS SEBAB AKIBAT (ISHIKAWA) PENENTUAN FAKTOR dan RESPON OPTIMASI VERIFIKASI PENGAMBILAN DATA TAH AP 1 TAH AP 2 Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
Gambar 3. Fishbone diagram produksi produk burger
Gambar 4. Profil 3D dari respon (a) tebal, (b) berat, (c) bubble , (d) defect
Tabel 3. Data hasil ANOVA pada masing-masing respon
Respon  Signifikansi Nilai P Lack of Fit Adj R 2 Pred R 2 Adeq Tebal < 0.0001 0.2357 0.80 0.74 14.725 Berat 0.0110 0.0269 0.11 0.05 5.293 Bubble - - - - - Defect 0.0002 0.0541 0.36 0.17 9.810 Analisis respon berat Model prediksi untuk respon terhadap berat produk burger adalah linier . Model matematik untuk respon tebal adalah : Berat = 14.15-0.22C, dimana C adalah suhu ( o C). Model  matematik  respon  berat  menunjukkan  apabila
adanya hubungan antara respon berat dengan faktor suhu, apabila suhu dinaikkan maka akan menyebabkan semakin menurunnya berat produk yang dihasilkan. Hal ini dapat dipengaruhi karena semakin rendah suhu yang digunakan akan  menyebabkan  produk  semakin  kompak  sehingga dapat  menambah  berat  pada  produk  akhir  yang dihasilkan. Gambar tiga dimensi dari respon tebal dapat dilihat  pada  Gambar  4.    Hasil  ANOVA  menunjukkan nilai P sebesar 0.0110 yang berarti significant terhadap taraf 5%. Sedangkan lack of fit menunjukkan nilai yang signifikan pada taraf 5% tetapi tidak signifikan pada taraf
MATERIAL
CACAT MESIN MACHINE METHOD MAN Jenis Bahan Speed
Diameter
Suhu
Operator
Teknisi Pre Op Mesin
Setting Mesin
Design-Expert® Software Berat
15.5 13.5
X1 = C: Suhu X2 = A: Speed
Actual Factor B: Diameter = 8
-5
0 5 10 15 200 225 250 275 300 13.92 14.03 14.15 14.26 14.37
C: Suhu A: Speed Design-Expert® Software Tebal 4.2 3.5
X1 = A: Speed X2 = B: Diameter
Actual Factor C: Suhu = 5 200 225 250 275 300 7 8 8 9 9 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9
T eb al A: Speed B: Diameter Design-Expert® Software
Defect 59.1928 0.568828
X1 = A: Speed
X2 = B: Diameter Actual Factor C: Suhu = 5 200 225 250 275 300
7 8 8 9 9 2.00 5.75 9.50 13.25 17.00 D efe ct
A: Speed B: Diameter Design-Expert® Software Bubble 3 1 X1 = A: Speed
X2 = B: Diameter
Actual Factor C: Suhu = 5 200 225 250 275 300 7 7.5 8 8.5 9 1 1.5 2 2.5 3 B ub bl e A: Speed B: Diameter A
B
C D
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018 Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
Ketebalan  yang  tidak  sesuai  disebabkan  karena adanya hasil proses pemotongan ( slice ) yang tidak sesuai, hal  ini  dapat  disebabkan  karena  faktor  kecepatan  atau speed mesin yang tidak sesuai serta ketajaman pisau yang kurang  tajam.  Masalah  kemasan  produk  rusak diakibatkan  kelalaian  dari  operator  didalam  persiapan kemasan,  misalnya  salah  label,  salah  cetak  ataupun kemasan sobek, sedangkan lepas vacuum dapat diakibat- kan  karena  mesin  vacuum  yang  belum  panas, setting mesin yang tidak sesuai ataupun kelalaian operator mesin vacuum . Dari hasil pengamatan maka didapatkan 4 jenis kecacatan produk burger yang terjadi di PT. DEE, yaitu: bonggol,  ketebalan  yang  tidak  sesuai,  kemasan  rusak serta produk loss vacuum . Persentase rata-rata tertinggi terdapat  pada  jenis  kecacatan  bonggol  yaitu  sebesar 55.35%,  kemudian  ketebalan  yang  tidak  sesuai  sebesar 38.09%, kemasan rusak 5.91% dan loss vacuum sebesar 0.66%. Hasil pengamatan secara detail dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Persentase  kecacatan  produk  burger  berdasar- kan jenisnya dari bulan   Januari – Juli 2017
Bulan Jenis Kecacatan/ Defect Bonggol (%) Ketebalan tidak Sesuai (%) Kemasan Rusak (%) Loss Vacuum (%) Januari 56.59 39.66 2.36 1.39 Februari 56.66 39.79 3.01 0.54 Maret 56.13 35.33 8.50 0.05 April 49.81 41.60 8.12 0.47 Mei 58.86 34.65 5.47 1.02 Juni 54.02 41.37 4.21 0.40 Juli 55.36 34.20 9.70 0.75 Rata- rata 55.35 38.09 5.91 0.66
Dari  data  tersebut  kemudian  dilakukan  analisa menggunakan  diagram  pareto  untuk  menentukan  jenis kecacatan mana yang akan diprioritaskan untuk dilaku- kan  perbaikan  terlebih  dahulu.  Diagram  pareto  menun- jukkan bahwa jenis kecacatan bonggol sebesar 55.3% dan ketebalan yang tidak sesuai sebesar 38.1%. Data diagram pareto dapat dilihat pada Gambar 2.

## Penentuan sebab akibat kecacatan produk burger
Masalah yang telah didapatkan dari diagram pareto kemudian dipersempit menjadi cacat pada bonggol serta ketebalan  yang  tidak  sesuai.  Hasil  tersebut  dilanjukan dengan  diskusi yang  melibatkan  beberapa  pihak  terkait diantaranya  departemen  produksi,  RND,  QAQC  dan maintenance . Hasil brainstorming secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 3.
Diagram sebab akibat ( ishikawa ) dibuat untuk lebih mendetailkan  penyebab  terjadinya  kecacatan  produk burger.  kemudian  disepakati  bahwa  kemungkinan penyebab  tingginya  tingkat  kecacatan  pada  produksi produk  burger  diantaranya  adalah  kecepatan  ( speed) mesin slicer yang belum sesuai, diameter produk burger dan  suhu  produk  burger  ketika  akan  dilakukan  proses slicing .  Ketiga  penyebab  tersebut  yang  kemudian  dite- tapkan  sebagai  faktor  yang  akan  diubah-ubah  sehingga nantinya akan didapatkan komposisi yang paling optimal untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  berdasarkan
kriteria  mutu  yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan. Adapun kriteria mutu  yang  diinginkan oleh perusahaan diantaranya adalah % produk cacat ( defect ), berat, tebal dan bubble dari  hasil  akhir  produk  burger  yang dihasilkan.  Kriteria  mutu  yang  ditetapkan  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Hasil  pengamatan  yang  telah  dilakukan  kemudian dilakukan  analisa  menggunakan  ANOVA.  Gambar  3D dari masing-masing respon dapat dilihat pada Gambar 4 (a-d).  Sedangkan  Tabel  3  menunjukkan  data  analisa ANOVA secara lengkap dari keseluruhan respon.
Tabel 2. Kriteria mutu yang diharapkan PT. DEE Karakteristik Kualitas Target Tebal 4 mm Berat 14 gram Bubble Max 2 (Skala 1-3) % Kecacatan ( Defect ) Max 5%
Gambar 2. Pareto  chart jenis  produk  cacat  dari  bulan Januari – Juli 2017
Analisis respon tebal Hasil ANOVA menunjukkan nilai P sebesar < 0.0001 (berbeda nyata pada taraf 5%) untuk model respon ini. Lack of fit P-value yang dihasilkan adalah sebesar 0.2357 menunjukkan  nilai  yang  lebih  besar  dari  0.05  (tidak berbeda nyata pada taraf 5%). Nilai adj R 2 , pred R 2 dan adequate dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Nilai  prediksi R- squared (0.74)  dan  nilai adjustment  R-square (0.80) menunjukkan  nilai  yang reasonable karena  memiliki selisih kurang dari 0.2. Sedangkan Nilai rasio adequate precision sebesar 14.725 yang menunjukkan nilai  yang sangat  baik  karena  lebih  besar  dari  4.  Grafik  3D  dari respon tebal dapat dilihat pada Gambar 3(a). Respon tebal menghasilkan model matematik sebagai berikut :
Tebal  =  3.7  +  0.023A  -  0.18B  -  0.058C  -  0.022AB  + 0.016AC + 0.058BC,
dimana, A adalah Speed (rpm), B adalah diameter (cm) dan C adalah suhu ( o C). 0 0 20 20 40 40 60 60 80 80 100 100 Percent % Pareto Chart of Produk Cacat Produk cacat
Bonggol Tebal tipis Kemasan Rusak Other % 55,35 38,09 5,91 0,66 Percent 55,3 38,1 5,9 0,77 Cum % 55,3 93,4 99,3 100,0
Gambar 3. Fishbone diagram produksi produk burger
Gambar 4. Profil 3D dari respon (a) tebal, (b) berat, (c) bubble , (d) defect
Tabel 3. Data hasil ANOVA pada masing-masing respon
Respon  Signifikansi Nilai P Lack of Fit Adj R 2 Pred R 2 Adeq Tebal < 0.0001 0.2357 0.80 0.74 14.725 Berat 0.0110 0.0269 0.11 0.05 5.293 Bubble - - - - - Defect 0.0002 0.0541 0.36 0.17 9.810 Analisis respon berat
Model prediksi untuk respon terhadap berat produk burger adalah linier . Model matematik untuk respon tebal adalah : Berat = 14.15-0.22C, dimana C adalah suhu ( o C). Model  matematik  respon  berat  menunjukkan  apabila
adanya hubungan antara respon berat dengan faktor suhu, apabila suhu dinaikkan maka akan menyebabkan semakin menurunnya berat produk yang dihasilkan. Hal ini dapat dipengaruhi karena semakin rendah suhu yang digunakan akan  menyebabkan  produk  semakin  kompak  sehingga dapat  menambah  berat  pada  produk  akhir  yang dihasilkan. Gambar tiga dimensi dari respon tebal dapat dilihat  pada  Gambar  4.    Hasil  ANOVA  menunjukkan nilai P sebesar 0.0110 yang berarti significant terhadap taraf 5%. Sedangkan lack of fit menunjukkan nilai yang signifikan pada taraf 5% tetapi tidak signifikan pada taraf
MATERIAL CACAT MESIN MACHINE METHOD MAN Jenis Bahan Speed Diameter Suhu Operator Teknisi Pre Op Mesin Setting Mesin Design-Expert® Software Berat 15.5 13.5 X1 = C: Suhu X2 = A: Speed Actual Factor B: Diameter = 8 -5 0 5 10 15 200 225 250 275 300 13.92 14.03 14.15 14.26 14.37 B er at C: Suhu A: Speed Design-Expert® Software Tebal 4.2 3.5 X1 = A: Speed X2 = B: Diameter Actual Factor C: Suhu = 5 200 225 250 275 300 7 8 8 9 9 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 T eb al A: Speed B: Diameter Design-Expert® Software Defect 59.1928 0.568828 X1 = A: Speed X2 = B: Diameter Actual Factor C: Suhu = 5 200 225 250 275 300 7 8 8 9 9 2.00 5.75 9.50 13.25 17.00 D efe ct A: Speed B: Diameter Design-Expert® Software Bubble 3 1 X1 = A: Speed X2 = B: Diameter Actual Factor C: Suhu = 5 200 225 250 275 300 7 7.5 8 8.5 9 1 1.5 2 2.5 3 B ub bl e A: Speed B: Diameter A B C D
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
Ketebalan  yang  tidak  sesuai  disebabkan  karena adanya hasil proses pemotongan ( slice ) yang tidak sesuai, hal  ini  dapat  disebabkan  karena  faktor  kecepatan  atau speed mesin yang tidak sesuai serta ketajaman pisau yang kurang  tajam.  Masalah  kemasan  produk  rusak diakibatkan  kelalaian  dari  operator  didalam  persiapan kemasan,  misalnya  salah  label,  salah  cetak  ataupun kemasan sobek, sedangkan lepas vacuum dapat diakibat- kan  karena  mesin  vacuum  yang  belum  panas, setting mesin yang tidak sesuai ataupun kelalaian operator mesin vacuum . Dari hasil pengamatan maka didapatkan 4 jenis kecacatan produk burger yang terjadi di PT. DEE, yaitu: bonggol,  ketebalan  yang  tidak  sesuai,  kemasan  rusak serta produk loss vacuum . Persentase rata-rata tertinggi terdapat  pada  jenis  kecacatan  bonggol  yaitu  sebesar 55.35%,  kemudian  ketebalan  yang  tidak  sesuai  sebesar 38.09%, kemasan rusak 5.91% dan loss vacuum sebesar 0.66%. Hasil pengamatan secara detail dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Persentase  kecacatan  produk  burger  berdasar- kan jenisnya dari bulan   Januari – Juli 2017
Bulan Jenis Kecacatan/ Defect Bonggol (%) Ketebalan tidak Sesuai (%) Kemasan Rusak (%) Loss Vacuum (%) Januari 56.59 39.66 2.36 1.39 Februari 56.66 39.79 3.01 0.54 Maret 56.13 35.33 8.50 0.05 April 49.81 41.60 8.12 0.47 Mei 58.86 34.65 5.47 1.02 Juni 54.02 41.37 4.21 0.40 Juli 55.36 34.20 9.70 0.75 Rata- rata 55.35 38.09 5.91 0.66
Dari  data  tersebut  kemudian  dilakukan  analisa menggunakan  diagram  pareto  untuk  menentukan  jenis kecacatan mana yang akan diprioritaskan untuk dilaku- kan  perbaikan  terlebih  dahulu.  Diagram  pareto  menun- jukkan bahwa jenis kecacatan bonggol sebesar 55.3% dan ketebalan yang tidak sesuai sebesar 38.1%. Data diagram pareto dapat dilihat pada Gambar 2.

## Penentuan sebab akibat kecacatan produk burger
Masalah yang telah didapatkan dari diagram pareto kemudian dipersempit menjadi cacat pada bonggol serta ketebalan  yang  tidak  sesuai.  Hasil  tersebut  dilanjukan dengan  diskusi yang  melibatkan  beberapa  pihak  terkait diantaranya  departemen  produksi,  RND,  QAQC  dan maintenance . Hasil brainstorming secara lengkap dapat dilihat pada Gambar 3.
Diagram sebab akibat ( ishikawa ) dibuat untuk lebih mendetailkan  penyebab  terjadinya  kecacatan  produk burger.  kemudian  disepakati  bahwa  kemungkinan penyebab  tingginya  tingkat  kecacatan  pada  produksi produk  burger  diantaranya  adalah  kecepatan  ( speed) mesin slicer yang belum sesuai, diameter produk burger dan  suhu  produk  burger  ketika  akan  dilakukan  proses slicing .  Ketiga  penyebab  tersebut  yang  kemudian  dite- tapkan  sebagai  faktor  yang  akan  diubah-ubah  sehingga nantinya akan didapatkan komposisi yang paling optimal untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  berdasarkan
kriteria  mutu  yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan. Adapun kriteria mutu  yang  diinginkan oleh perusahaan diantaranya adalah % produk cacat ( defect ), berat, tebal dan bubble dari  hasil  akhir  produk  burger  yang dihasilkan.  Kriteria  mutu  yang  ditetapkan  dapat  dilihat pada Tabel 2.
Hasil  pengamatan  yang  telah  dilakukan  kemudian dilakukan  analisa  menggunakan  ANOVA.  Gambar  3D dari masing-masing respon dapat dilihat pada Gambar 4 (a-d).  Sedangkan  Tabel  3  menunjukkan  data  analisa ANOVA secara lengkap dari keseluruhan respon.
Tabel 2. Kriteria mutu yang diharapkan PT. DEE
Karakteristik Kualitas Target Tebal 4 mm Berat 14 gram Bubble Max 2 (Skala 1-3) % Kecacatan ( Defect )
Max 5%
Gambar 2. Pareto  chart jenis  produk  cacat  dari  bulan Januari – Juli 2017

## Analisis respon tebal
Hasil ANOVA menunjukkan nilai P sebesar < 0.0001 (berbeda nyata pada taraf 5%) untuk model respon ini. Lack of fit P-value yang dihasilkan adalah sebesar 0.2357 menunjukkan  nilai  yang  lebih  besar  dari  0.05  (tidak berbeda nyata pada taraf 5%). Nilai adj R 2 , pred R 2 dan adequate dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Nilai  prediksi R- squared (0.74)  dan  nilai adjustment  R-square (0.80) menunjukkan  nilai  yang reasonable karena  memiliki selisih kurang dari 0.2. Sedangkan Nilai rasio adequate precision sebesar 14.725 yang menunjukkan nilai  yang sangat  baik  karena  lebih  besar  dari  4.  Grafik  3D  dari respon tebal dapat dilihat pada Gambar 3(a). Respon tebal menghasilkan model matematik sebagai berikut :
Tebal  =  3.7  +  0.023A  -  0.18B  -  0.058C  -  0.022AB  + 0.016AC + 0.058BC,
dimana, A adalah Speed (rpm), B adalah diameter (cm) dan C adalah suhu ( o C).
1%  karena  memiliki  nilai  sebesar  0.0269. Nilai Adj R 2 dan pred R 2 berturut-turut  sebesar  0.11  dan  0.05  yang berarti memiliki nilai yang reasonable karena selisihnya kurang  dari  0.2.  Nilai  rasio adequate  precision pada respon berat cukup baik karena memiliki nilai >4 yaitu sebesar 5.293.
Analisis respon bubble Hasil  ANOVA  pada  respon bubble tidak  satu-pun model  yang  mendukung,  sehingga  respon bubble tidak dipengaruhi  oleh  ketiga  faktor  yang  digunakan.  Pada kasus ini digunakan model rata-rata atau mean sehingga berdasarkan data yang didapat maka dihasilkan nilai rata- rata bubble sebesar 2 (skala 1-3). Dengan demikian maka respon bubble ini mungkin tidak perlu menjadi prioritas didalam proses produksi burger.
Analisis respon defect Model yang dihasilkan pada respon defect adalah 2FI (2 Factor Interaction ), dengan model matematik : Defect = 7.4 + 2.3A + 3.8B + 7.2C + 2.5AB + 3.0AC + 5.5BC, dimana : A adalah Speed (rpm), B adalah diameter (cm) dan C adalah suhu ( o C).
Hasil  Anova  menunjukkan  nilai  P  yang  significant pada taraf 5%, yaitu sebesar 0.0002. Lack of fit P-value yang dihasilkan adalah sebesar 0.0541 menunjukkan nilai yang not signifikan pada taraf 5%. Nilai pred R-squared (0.17) dan nilai adjustment R-square (0.36) menunjukkan nilai yang reasonable karena memiliki selisih kurang dari 0.2. Walaupun nilai yang selisih yang dihasilkan sebesar 0.19  tetapi  masih  dibawah  target  yaitu  0.2.  Nilai  rasio adequate precision sebesar 9.8 menunjukkan nilai yang baik karena >4. Respon defect merupakan salah satu yang diprioritaskan karena respon defect memiliki kepentingan berbanding lurus dengan kepentingan perusahaan. Hal ini dikarenakan defect paling  jelas  terlihat  dan  sangat besinggungan  dengan  finansial  sehingga  apabila defect semakin  tinggi  maka  reaksi  perusahaan  akan  semakin ketat.  Oleh  karena  itu  target  perusahaan  adalah  dapat meminimalkan defect dari rata-rata yang telah terjadi.

## Optimasi produksi burger
Nilai desirability yang  mendekati  satu  adalah  nilai yang  paling  diinginkan  dapat  ditunjukkan  oleh  model karena  semakin  menunjukkan  nilai  ketepatan  optimasi (Montgomery  2001).  Nilai desirability tersebut  untuk menunjukkan  tingkat  pemenuhan  kriteria  yang ditetapkan.  Berdasarkan  proses  optimasi,  program  DX- 7.0  menunjukkan  prediksi  kondisi  yang  paling  optimal pada proses produksi burger adalah pada speed 243 rpm, diameter  7  cm  suhu  sebesar  11.6 o C  direkomendasikan
sebagai solusi formula yang paling optimal karena pada kondisi proses ini memiliki nilai desirability yang paling tinggi  yaitu  sebesar  0.996  atau  setara  dengan  99.6%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  proses dengan  komponen  tersebut  akan  menghasilkan  produk akhir dengan komposisi mutu yang diinginkan yaitu tebal 3.8mm, berat sebesar 14g, bubble pada skala 2 dan defect sebesar 4.58%.
Tabel 4 menunjukkan kriteria bagi setiap respon yang dioptimasi,  meliputi  target,  batas  minimum,  batas maksimum dan tingkat kepentingan pada tahap optimasi formula.
Tabel 4. Komponen, target, batasan dan kepentingan pada tahapan optimasi
Komponen  Target / Goal  Batas Bawah Batas Atas  Kepentingan Tebal is target = 3.8 3.5 4.2 5 Berat is target = 14. 13.5 15.5 5 Bubble is in range 1 3 1 Defect is target = 4.0 0.57 59.19 5

## Verifikasi proses produksi optimum
Hasil  optimasi  yang  telah  diperoleh  kemudian dilakukan  verifikasi  sebanyak  2  kali  ulangan  secara duplo.  Hasil  verifikasi  kondisi  optimum  dapat  dilihat pada  Tabel  5.  Berdasarkan  data  hasil  verifikasi  dari respon defect menunjukkan nilai sebesar 4.41%, hal ini menunjukkan  penurunan  nilai defect yang  cukup  signi- fikan  karena  apabila  dilihat  dari  rata-rata defect per tahunnya adalah sebesar 7.44%. Berdasarkan data verifi- kasi  tersebut  maka  terlihat  penurunan defect sebesar 3.03%.  Keseluruhan  data  hasil  verifikasi  dari  proses produksi  optimum,  menunjukkan  bahwa  semua  nilai respon berada di kisaran 95% CI low dan 95% CI high .

## KESIMPULAN
Penggunaan  metode  historical  data  pada  proses produksi burger secara optimum didapatkan pada speed 243rpm, diameter produk 7cm dan suhu 11.62 0 C. Hal ini dapat  dibuktikan  dengan  hasil  verifikasi  yang  menun- jukkan  bahwa  nilai  tebal  sebesar  3.825mm,  berat 14.105g, bubble pada  skala  2  dan defect berada  pada kisaran  4,41%  yang  berarti  keseluruhan  hasil  verifikasi yang didapat berada pada kisaran 95% CI Low dan 95% CI High . Hal ini menunjukkan bahwa hasil modelling dari software yang  digunakan  dapat  diaplikasikan  terhadap produksi  harian  produk  burger  supaya  didapatkan  hasil yang optimal.
Tabel 5. Verifikasi solusi formula optimum produksi burger Response Prediction Verifikasi 95% CI low 95% CI high 95% PI low 95% PI high Tebal 3.800 3.825 3.748 3.852 3.602 3.998 Berat 14.000 14.105 13.837 14.163 13.141 14.859 Bubble 1.98 2 1.858 2.102 1.111 2.849 Defect 4.580 4.41 -0.722 9.881 -15.394 24.553
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018
©JMP2018  115

## DAFTAR PUSTAKA
Anis M, Nandiroh S, Utami AD. 2007. Optimasi peren- canaan produksi dengan metode goal prog-ramming. J Ilmiah Teknik Industri 5(3): 133 – 143.
Bas D, Boyaci IH. 2007. Modelling and optimization I: usability  of  response  surface  methodology.  J  Food Eng 78: 836–845. Cahya DSD. 2016. Penerapan Kombinasi Produk Dengan Menggunakan Linear Programming Untuk Memak- simalkan  Keuntungan  Pada  Ciwawa  Cake  And Bakery. Universitas Pasundan. Bandung.
Iriawan  N,  Astuti  SP.  2006.  Mengolah  Data  Statistik dengan  Mudah  Menggunakan  Minitab  14.  Yogya- karta. Penerbit ANDI. [Kemenperin]  Kementerian  Perindustrian  Republik Indonesia. 2017. Tertinggi, Kontribusi Industri Ma- kanan  dan  Minuman  Capai  34,17  Persen.  http:// www.kemenperin.go.id/artikel/17984/Tertinggi,- Kontribusi-Industri-Makanan-dan-Minuman-Capai- 34,17-Persen. (12 Maret 2018).
[KEMENPERIN]  Kementerian  Perindustrian  Republik Indonesia. 2018. Sektor-Sektor Manufaktur Andalan Tahun  2018.  http://www.kemenperin.go.id/  artikel/
18609/Sektor-Sektor-Manufaktur-Andalan-Tahun-
2018. (12 Maret 2018).
Liu Y, Jianga C, Zhao H. 2018. Using contextual features and multi-view ensemble learning in product defect identification  from  online  discussion  forums.
Decision  Support  Systems.  Volume  105, January 2018, Pages 1-12. DOI: 10. 1016/j.dss.2017.10.009. Montgomery  DC.  2001.  Design  and Analysis  of  Expe- rimental. John Wiley dan Sons Inc, New York. Montgomery DC. (2013). Design and Analysis of Expe- riments. 8th edition. Wiley, New York. ISBN 978-1- 118-14692-7.
Mueanmas C, Nikhom R, Kaew-On J, Prasertsit K. 2017.
Statistical  optimization  for  esterification  of  waste coffee  grounds  oil  using  response  surface  method- logy. ELSEVIER. Energy Procedia 138(2017): 235– 240.
Raissi S and Farzani RE. 2009. Statistical process opti- mization  through  multiresponse  surface  methodo- logy. World Academy of Science, Engineering and Technology. pp. 267–271.
Radojkovic M, Zekovic Z, Jokic S and Vidovic S. 2012. Determination  of  optimal  extraction  parameters  of mulberry  leaves  using  Response  Surface  Methodo- logy  (RSM).  Romanian  Biotechnological  Letters. 17(3): 7295–7308.
Rahardjo J dan Iman R. 2002. Optimasi produksi dengan menggunakan  metode  response  surface.  J  Teknik Industri 4(1): 36-44.
Yolmeh  M  and  Jafari  SM.  2017.  Applications  of  Res- ponse  Surface  Methodology  In  The  Food  Industry Processes.  Springer  Science+Business  Media  New York.
JMP-03-18-12-Naskah  diterima  untuk  ditelaah  pada  23  Maret  2018.  Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  12  Juli  2018.  Versi  Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmp
1%  karena  memiliki  nilai  sebesar  0.0269. Nilai Adj R 2 dan pred R 2 berturut-turut  sebesar  0.11  dan  0.05  yang berarti memiliki nilai yang reasonable karena selisihnya kurang  dari  0.2.  Nilai  rasio adequate  precision pada respon berat cukup baik karena memiliki nilai >4 yaitu sebesar 5.293.
Analisis respon bubble Hasil  ANOVA  pada  respon bubble tidak  satu-pun model  yang  mendukung,  sehingga  respon bubble tidak dipengaruhi  oleh  ketiga  faktor  yang  digunakan.  Pada kasus ini digunakan model rata-rata atau mean sehingga berdasarkan data yang didapat maka dihasilkan nilai rata- rata bubble sebesar 2 (skala 1-3). Dengan demikian maka respon bubble ini mungkin tidak perlu menjadi prioritas didalam proses produksi burger.
Analisis respon defect Model yang dihasilkan pada respon defect adalah 2FI (2 Factor Interaction ), dengan model matematik : Defect = 7.4 + 2.3A + 3.8B + 7.2C + 2.5AB + 3.0AC + 5.5BC, dimana : A adalah Speed (rpm), B adalah diameter (cm) dan C adalah suhu ( o C).
Hasil  Anova  menunjukkan  nilai  P  yang  significant pada taraf 5%, yaitu sebesar 0.0002. Lack of fit P-value yang dihasilkan adalah sebesar 0.0541 menunjukkan nilai yang not signifikan pada taraf 5%. Nilai pred R-squared (0.17) dan nilai adjustment R-square (0.36) menunjukkan nilai yang reasonable karena memiliki selisih kurang dari 0.2. Walaupun nilai yang selisih yang dihasilkan sebesar
0.19  tetapi  masih  dibawah  target  yaitu  0.2.  Nilai  rasio adequate precision sebesar 9.8 menunjukkan nilai yang baik karena >4. Respon defect merupakan salah satu yang diprioritaskan karena respon defect memiliki kepentingan berbanding lurus dengan kepentingan perusahaan. Hal ini dikarenakan defect paling  jelas  terlihat  dan  sangat besinggungan  dengan  finansial  sehingga  apabila defect semakin  tinggi  maka  reaksi  perusahaan  akan  semakin ketat.  Oleh  karena  itu  target  perusahaan  adalah  dapat meminimalkan defect dari rata-rata yang telah terjadi.
Optimasi produksi burger Nilai desirability yang  mendekati  satu  adalah  nilai yang  paling  diinginkan  dapat  ditunjukkan  oleh  model karena  semakin  menunjukkan  nilai  ketepatan  optimasi (Montgomery  2001).  Nilai desirability tersebut  untuk menunjukkan  tingkat  pemenuhan  kriteria  yang ditetapkan.  Berdasarkan  proses  optimasi,  program  DX- 7.0  menunjukkan  prediksi  kondisi  yang  paling  optimal pada proses produksi burger adalah pada speed 243 rpm, diameter  7  cm  suhu  sebesar  11.6 o C  direkomendasikan
sebagai solusi formula yang paling optimal karena pada kondisi proses ini memiliki nilai desirability yang paling tinggi  yaitu  sebesar  0.996  atau  setara  dengan  99.6%. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  proses dengan  komponen  tersebut  akan  menghasilkan  produk akhir dengan komposisi mutu yang diinginkan yaitu tebal 3.8mm, berat sebesar 14g, bubble pada skala 2 dan defect sebesar 4.58%.
Tabel 4 menunjukkan kriteria bagi setiap respon yang dioptimasi,  meliputi  target,  batas  minimum,  batas maksimum dan tingkat kepentingan pada tahap optimasi formula.

## Tabel 4. Komponen, target, batasan dan kepentingan pada tahapan optimasi
Komponen  Target / Goal  Batas
Bawah Batas Atas  Kepentingan Tebal is target = 3.8 3.5 4.2 5 Berat is target = 14. 13.5 15.5 5 Bubble is in range 1 3 1 Defect is target = 4.0 0.57 59.19 5

## Verifikasi proses produksi optimum
Hasil  optimasi  yang  telah  diperoleh  kemudian dilakukan  verifikasi  sebanyak  2  kali  ulangan  secara duplo.  Hasil  verifikasi  kondisi  optimum  dapat  dilihat pada  Tabel  5.  Berdasarkan  data  hasil  verifikasi  dari respon defect menunjukkan nilai sebesar 4.41%, hal ini menunjukkan  penurunan  nilai defect yang  cukup  signi- fikan  karena  apabila  dilihat  dari  rata-rata defect per tahunnya adalah sebesar 7.44%. Berdasarkan data verifi- kasi  tersebut  maka  terlihat  penurunan defect sebesar 3.03%.  Keseluruhan  data  hasil  verifikasi  dari  proses produksi  optimum,  menunjukkan  bahwa  semua  nilai respon berada di kisaran 95% CI low dan 95% CI high .

## KESIMPULAN
Penggunaan  metode  historical  data  pada  proses produksi burger secara optimum didapatkan pada speed 243rpm, diameter produk 7cm dan suhu 11.62 0 C. Hal ini dapat  dibuktikan  dengan  hasil  verifikasi  yang  menun- jukkan  bahwa  nilai  tebal  sebesar  3.825mm,  berat 14.105g, bubble pada  skala  2  dan defect berada  pada kisaran  4,41%  yang  berarti  keseluruhan  hasil  verifikasi yang didapat berada pada kisaran 95% CI Low dan 95% CI High . Hal ini menunjukkan bahwa hasil modelling dari software yang  digunakan  dapat  diaplikasikan  terhadap produksi  harian  produk  burger  supaya  didapatkan  hasil yang optimal.
Tabel 5. Verifikasi solusi formula optimum produksi burger Response Prediction Verifikasi 95% CI low 95% CI high 95% PI low 95% PI high Tebal 3.800 3.825 3.748 3.852 3.602 3.998 Berat 14.000 14.105 13.837 14.163 13.141 14.859 Bubble 1.98 2 1.858 2.102 1.111 2.849 Defect 4.580 4.41 -0.722 9.881 -15.394 24.553

## DAFTAR PUSTAKA
Anis M, Nandiroh S, Utami AD. 2007. Optimasi peren- canaan produksi dengan metode goal prog-ramming. J Ilmiah Teknik Industri 5(3): 133 – 143.
Bas D, Boyaci IH. 2007. Modelling and optimization I: usability  of  response  surface  methodology.  J  Food Eng 78: 836–845.
Cahya DSD. 2016. Penerapan Kombinasi Produk Dengan Menggunakan Linear Programming Untuk Memak- simalkan  Keuntungan  Pada  Ciwawa  Cake  And Bakery. Universitas Pasundan. Bandung.
Iriawan  N,  Astuti  SP.  2006.  Mengolah  Data  Statistik dengan  Mudah  Menggunakan  Minitab  14.  Yogya- karta. Penerbit ANDI.
[Kemenperin]  Kementerian  Perindustrian  Republik Indonesia. 2017. Tertinggi, Kontribusi Industri Ma- kanan  dan  Minuman  Capai  34,17  Persen.  http:// www.kemenperin.go.id/artikel/17984/Tertinggi,- Kontribusi-Industri-Makanan-dan-Minuman-Capai- 34,17-Persen. (12 Maret 2018).
[KEMENPERIN]  Kementerian  Perindustrian  Republik Indonesia. 2018. Sektor-Sektor Manufaktur Andalan Tahun  2018.  http://www.kemenperin.go.id/  artikel/ 18609/Sektor-Sektor-Manufaktur-Andalan-Tahun- 2018. (12 Maret 2018).
Liu Y, Jianga C, Zhao H. 2018. Using contextual features and multi-view ensemble learning in product defect identification  from  online  discussion  forums.
Decision  Support  Systems.  Volume  105, January 2018, Pages 1-12. DOI: 10. 1016/j.dss.2017.10.009. Montgomery  DC.  2001.  Design  and Analysis  of  Expe- rimental. John Wiley dan Sons Inc, New York. Montgomery DC. (2013). Design and Analysis of Expe- riments. 8th edition. Wiley, New York. ISBN 978-1- 118-14692-7.
Mueanmas C, Nikhom R, Kaew-On J, Prasertsit K. 2017. Statistical  optimization  for  esterification  of  waste coffee  grounds  oil  using  response  surface  method- logy. ELSEVIER. Energy Procedia 138(2017): 235– 240.
Raissi S and Farzani RE. 2009. Statistical process opti- mization  through  multiresponse  surface  methodo- logy. World Academy of Science, Engineering and Technology. pp. 267–271.
Radojkovic M, Zekovic Z, Jokic S and Vidovic S. 2012. Determination  of  optimal  extraction  parameters  of mulberry  leaves  using  Response  Surface  Methodo- logy  (RSM).  Romanian  Biotechnological  Letters. 17(3): 7295–7308.
Rahardjo J dan Iman R. 2002. Optimasi produksi dengan menggunakan  metode  response  surface.  J  Teknik Industri 4(1): 36-44.
Yolmeh  M  and  Jafari  SM.  2017.  Applications  of  Res- ponse  Surface  Methodology  In  The  Food  Industry Processes.  Springer  Science+Business  Media  New York.
JMP-03-18-12-Naskah  diterima  untuk  ditelaah  pada  23  Maret  2018.  Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  12  Juli  2018.  Versi  Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmp
Jurnal Mutu Pangan Vol. 5(2): 109-115, 2018