## ANALISIS FAKTOR PENGENDALIAN KUALITAS TEH HITAM PADA PT. ABC DENGAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
Anri Yosafat Sitompul 1 , Dani Leonidas 2 , Ekra Sanggala 3
Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Email: anrisitompul23@gmail.com , danileonidas@ulbi.ac.id , dan ekrasanggala@mail.ru³

## ABSTRAK
Kata kunci: Kontrol kualitas, analisis komponen utama Indonesia  saat  ini  adalah  produsen  terbesar  ketujuh  di  dunia. Salah  satu  yang memproduksi teh di indonesia adalah PT ABC. PT ABC adalah Badan Usaha Milik Negara yang bergerak pada bidang pengelolaan,  pengolahan dan pemasaran hasil perkebunan. Adapun komoditas yang menjadi hasil produksi dari PT ABC adalah teh,  karet,  kelapa  sawit,  kakao. Akan  tetapi  penulis  akan  fokus  dalam  membahas produksi  teh  hitam  pada  PT  ABC  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  kualitatif. Metode  yang  digunakan  penelitian  ini  adalah  metode Principal Component Analysis (PCA). Principal Component Analysis (PCA) adalah satu  arah  identifikasi  pola  dalam  data  yang  berkorelasi  dan  mengungkapkan informasinya dengan cara yang menekankan perbedaan dan perbedaan. Metode ini akan menganalisis faktor prioritas perbaikan yang menyebabkan produk hitam tidak lolos  QC  dari  beberapa  variabel  yang  sudah  ditetapkanInterpretasi  hasil  analisis faktor berdasarkan pada nilai atau besarnya factor loading yang sebelumnya sudah dijelaskan. Dengan  demikian  dari  12  variabel  tersebut  telah  direduksi  menjadi  2 faktor yang dapat mempengaruhi produksi teh hitam tidak lolos QC pada PT ABC, dimana  faktor  1  adalah  faktor  proses  kemudian  faktor  2  merupakan  faktor  bahan baku.analisis  faktor  terdapat  dua  faktor  yang  menjadi  prioritas  perbaikan  adalah faktor 1 dengan variabel  pemetikan pucuk teh terkena sinar matahari  (0,884) dan pengaturan  suhu  ruangan  pada  saat  oksidasi/fermentasi  tidak  menentu (0,895). faktor  2  dengan  variabel  pucuk  teh  kasar  (0,957),  Aroma  Asap  pada  teh (0,952). ABSTRACT Keywords: Quality Control, Principal Component Analysis Indonesia is currently the seventh-largest producer in the world. One that produces tea in Indonesia is PT ABC. PT ABC is a State-Owned Enterprise engaged in the management, processing, and marketing of plantation products. The commodities produced by PT ABC are tea, rubber, palm oil, and cocoa. However, the author will focus on discussing black tea production at PT ABC The method used in this study is  a  qualitative  method.  The  method  used  in  this  research  is  the  Principal Component Analysis (PCA) method. Principal Component Analysis (PCA) is one- way identifying patterns in correlated data and expressing the information in a way that  emphasizes  discrepancies  and  distinctions.  This  method  will  analyze  the priority  factors  for  improvement  that  cause  black  products  not  to  pass  QC  from several  variables that have been setInterpretation of the results of factor analysis based on the value or magnitude of the loading factor previously described. Thus the 12 variables have been reduced to 2 factors that can affect black tea production does not pass QC at PT ABC, where factor 1 is a process factor then factor 2 is a raw  material  factor.  factor  analysis  there  are  two  factors  that  are  priorities  for improvement factor 1 with variables picking tea shoots exposed to sunlight (0.884) and  room  temperature  regulation  at  the  time  of  oxidation/fermentation  is  erratic
(0.895).  factor  2  with  variable  coarse  tea  shoots  (0.957), Aroma  of  smoke  in  tea (0.952).

## PENDAHULUAN
Di era globalisasi, perkembangan teknologi dan informasi menyebabkan persaingan global maupun  nasional  semakin  meningkat.  Oleh  karena  itu,  untuk  dapat  bersaing  perusahaan  di indonesia  harus  menerapkan  sistem  yang  tepat  dalam mengelolanya.  Kualitas  adalah  salah  satu komponen  dalam  mendapatkan  kepercayaan  dan  menarik  perhatian  konsumen.  Kualitas  dapat didefinisikan dari dua sudut pandang, yaitu sudut pandang konsumen dan sudut pandang produsen. Dari  sudut  pandang  konsumen,  suatu  produk  dikatakan  berkualitas  baik  jika  produk  yang diproduksi  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan  keinginan  konsumen  sesuai  batasannya.  Dari  sudut pandang  produsen,  suatu  produk  dianggap  berkualitas  baik  apabila  produk  yang  diproduksi memenuhi standar spesifikasi perusahaan. Dalam hal ini dapat dikatakan bahwa kualitas yang baik dihasilkan  sesuai  dengan  proses  yang  baik.  Standar  kualitas  yang  telah  ditentukan  berdasarkan kebutuhan  pasar.  Produk  tersebut  mencerminkan  keberhasilan  perusahaan  di  mata  konsumen dalam kegiatan manufakturnya (Bakhtiar et al., 2013).
Kualitas adalah sifat karakteristik suatu produk atau jasa yang menunjukkan kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan yang telah ditentukan sebelumya (Hardi et al., 2017). Untuk menjaga kualitas  produk  kepada  konsumen,  PT  ABC  menjaga  kualitas  produksi  agar  dapat  menjaga kepercayaan konsumen dan menghasilkan penanganan produk yang baik. Salah satu upaya untuk menciptakan  kualitas  sesuai  standar  antara  lain  menetapkan  sistem  pengendalian  kualitas  yang tepat, tujuan dan langkah yang jelas, serta memberikan inovasi untuk mencegah dan memecahkan masalah yang dihadapi perusahaan. Kegiatan pengendalian kualitas dapat membantu perusahaan mempertahankan  dan  meningkatkan  kualitas  produknya  sesuai  dengan  standar  yang  ditetapkan oleh  perusahaan  dan  standar  badan  manajemen  sistem  mutu  internasional,  dan  tentunya  sesuai dengan harapan konsumen. Tindakan pengendalian kualitas ini dapat dilakukan sejak bahan baku diterima, selama proses produksi, dan setelah proses produksi (Agustin et al., 2019).
Indonesia  saat  ini  adalah  produsen  teh  ketujuh  terbesar  di  dunia.  Salah  satu  yang memproduksi teh di indonesia adalah PT ABC, disingkat PT ABC. PT ABC adalah Badan Usaha Milik  Negara  yang  bergerak  pada  bidang  pengelolaan,  pengolahan  dan  pemasaran  hasil perkebunan. Adapun komoditas yang menjadi hasil produksi dari PT ABC adalah teh, karet, kelapa sawit,  kakao.  Akan  tetapi  penulis  akan  berfokus  dalam membahas  produksi  teh  hitam  pada  PT ABC (Dunteman, 1989).
Dalam  penilaian  teh  hitam  terdapat  beberapa  kriteria  dalam  penilaian  scoring  mutu  yang digunakan yaitu sebagai berikut :
1.  Appearance/Kenampakan
Dalam penilaian kenampakan terdapat 5 tingkat nilai yang dihasilkan yaitu: Well Made (A) dengan skor 41-50, Good (B) dengan skor 31-40, Fair Made (C) dengan skor 21-30, Unsatisfactory (D) dengan skor 10-20, dan Bad (E) dengan skor 0-9.
2.  Liqour/Rasa
Dalam penilaian rasa terdapat 5 tingkat nilai yang dihasilkan yaitu: Very Good (A) dengan skor 32-40, Good (B) dengan skor 24-31, Fairly Good
(C) dengan skor 16-23, Unsatisfactory (D) dengan skor 8-15, Bad (E) 3.  Infused/Ampas
Dalam penilaian rasa terdapat 5 tingkat nilai yang dihasilkan yaitu: Very Good (A) dengan skor 8-10, Good (B) dengan skor 6-7, Fairly Good (C) dengan skor 4-5, Unsatisfactory (D) dengan skor 2-3, Bad (E) dengan skor 1.
4.  Total Skoring Mutu
Setelah menilai Appearance,Liquor dan Infused maka dihitung total skornya yang kemudian dibagi menjadi 5 grade utama yaitu: Grade A dengan skor 81-100, Grade B dengan skor 61-80, Grade C dengan skor 41-60, Grade D dengan skor 21-40, Grade E dengan skor 0-20 (Herjanto, 2007).
Total scoring mutu  merupakan  penentuan  dalam  diterima  atau  tidaknya  produksi  yang dihasilkan.  Jika Grade yang  dihasilkan  adalah  A  dan  B  maka  diterima,  C  ditolak  kecuali  atas pertimbangan dan kebijakan, namun jika D dan E maka ditolak untuk dilakukan perbaikan dengan cara ( Hersortir/Blending) (Rasmikayati et al., 2020) .
Menurut  (Hakim,  2016)  dengan  Judul  penelitian  Analisis  Faktor  Pembentuk  Preferensi Konsumen  Terhadap  Pemilihan  Store  Format  Ritel  Modern  dengan  hasil  penelitian  Untuk mendapatkan  faktor  utama  yang  memiliki  persentasi  eigenvalue  yang  tertinggi  menjadi  faktor utama,  sedangkan  (Ilmiyah,  2022)  dengan  judul  penelitian  Analisis  Kemometrik Menggunakan PCA (Principal Component Analysis) Pada Profil
Kromatografi  Lapis  Tipis  Daun  Anting-Anting  (Acalypha  Indica  L)  Berdasarkan  Variasi Pengeringan dengan hasil penelitian analisis faktor dapat mengelompokkan yang terkluster dengan baik bersadarkan variasi pengeringan (Wulandari et al., 2016).
Berdasarkan  uraian  data  dan  beberapa  uarian  diatas,  bahwa  perlunya tindakan  yang  lebih lanjut dalam mengoptimalkan produksi teh hitam pada PTPN VIII, untuk meningkatkan kualitas produk yang lebih baik. Metode Principal Component Analysis (PCA) yang dapat memberikan respon  optimal  dengan  faktor  dan  level  yang  signifikan.  Oleh  karena  itu  penulis  melakukan penelitian  skripsi  dengan  judul:  “ANALISIS  FAKTOR  PENGENDALIAN  KUALITAS  TEH HITAM PADA PT. ABC DENGAN MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)”.

## METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  kualitatif.  Metode  yang digunakan  penelitian  ini  adalah  metode  Principal  Component  Analysis  (PCA).  Principal Component Analysis (PCA) adalah satu arah Identifikasi pola dalam data yang berkorelasi dan
ungkapkan  informasinya  dengan  cara  yang  menekankan  persamaan  dan  perbedaan,  menurut (Johnson & Wichern, 2002).
Metode  ini  akan  menganalisis  faktor  prioritas  perbaikan  yang  menyebabkan  produk  teh hitam tidak lolos QC dari beberapa variabel yang sudah ditetapkan. Metode PCA sangat berguna pada  situasi  dimana  perusahaan  dapat  memperbaiki  produksi  teh  hitam  yang  didapt  dari  hasil analisis  factor.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  yaitu,  wawancara,  dan  kuesioner (Abdillah & Hartono, 2015).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Matriks Korelasi Antar Variabel
Proses Analisis didasarkan pada suatu matriks korelasi antar variabel. Agar analisis faktor menjadi tepat, variabel variabel yang dikumpulkan harus berkorelasi. Untuk menguji bahwa semua variabel saling berkorelasi dapat dilihat dari hasil sebagai berikut:
a.  KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dan Bartlett’s Test
Nilai KMO merupakan sebuah indeks perbandingan jarak antara koefisien korelasi dengan koefisien  korelasi  parsial  secara  keseluruhan.  Jika  jumlah  kuadrat  koefisien  korelasi  parsial  di antara seluruh pasangan variabel bernilai kecil dibandingkan jumlah kuadrat koefisien korelasi, maka akan menghasilkan nilai KMO yang mendekati satu. Nilai KMO yang kecil menunjukkan bahwa analisis faktor bukan merupakan pilihan yang tepat. Untuk dapat dilakukan analisis faktor, nilai KMO dianggap cukup apabila lebih besar atau sama dengan 0,5 (Santoso, 2000).
Bartlett’s Test merupakan test statistik untuk menguji apakah benar variabel-variabel yang dilibatkan saling berkorelasi. Dengan perkataan lain, matriks korelasi populasi merupakan matriks identity yaitu matriks dimana elemen pada diagonal sebesar 1 sedangkan diluar diagonal nilainya 0 (nol).
Nilai KMO dan Bartlett’s Test yang diperoleh berdasarkan hasil program SPSS 26 adalah sebagai berikut.
Tabel 1 Nilai KMO dan Bartlett’t Test.
Sumber : Output SPSS 26
Dari tabel 1 diatas dapat dilihat bahwa Nilai KMO sebesar 0,803 lebih besar dari 0,5 dan nilai  significance  Bartlett’s  Test  sebesar  0,000  lebih  kecil  dari  α  yaitu  sebesar  0,05.  Hal  ini menunjukkan bahwa hubungan antar variabel tersebut adalah signifikan dan ukuran sampel yang digunakan termasuk dalam kategori baik. Sehingga dapat melakukan penelitian selanjutnya.

## b.  MSA (Measure of Sampling Adequacy)
MSA  (Measure  of  Sampling  Adequacy) digunakan  untuk mengukur  kecukupan  sampling untuk  tiap  variabel  individual.  Variabel  yang  memiliki  nilai  MSA  lebih  kecil  dari  0,5  maka

## KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .803 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square  174.346 df 66
variabel tersebut  harus  dikeluarkan  dari  pemilihan  variabel,  kemudian  dilakukan langkah  ulang dalam  pemilihan  variabel  tanpa  mengikutkan  variabel  tersebut.  Berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan SPSS 26, nilai MSA untuk masing-masing variabel dapat dilihat dalam Tabel 2.
Tabel 2 Nilai MSA (Measure of Sampling Adequacy
Anti-image Matrices X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10  X11 X12 Anti-image Covariance X1 .057 -.052 .062 .010 .003 .005 -.028 .021 -.049  -.039  .004  -.015 X2 -.052 .107 -.052 -.001 -.007 -.004 .011 .002 .008  .022  .004  -.011 X3 .062 -.052 .196 -.017 .019 .013 -.047 .020 -.035  -.038  .025  -.053 X4 .010 -.001 -.017 .040 -.015 -.004 -.010 .005 .001  -.044  .019  .002 X5 .003 -.007 .019 -.015 .026 -.023 -.003 -.007 .003  .002  .005  -.005 X6 .005 -.004 .013 -.004 -.023 .042 -.005 .020 -.007  .010  -.011  -.008 X7 -.028 .011 -.047 -.010 -.003 -.005 .039 -.044 .034  .028  -.001  .009 X8 .021 .002 .020 .005 -.007 .020 -.044 .092 -.081  -.002  -.033  .001 X9 -.049 .008 -.035 .001 .003 -.007 .034 -.081 .334  -.030  .034  .006 X10  -.039 .022 -.038 -.044 .002 .010 .028 -.002 -.030  .118  -.050  .014 X11  .004 .004 .025 .019 .005 -.011 -.001 -.033 .034  -.050  .087  -.055 X12  -.015 -.011 -.053 .002 -.005 -.008 .009 .001 .006  .014  -.055  .078 Anti-image Correlation X1 .736 a -.663 .590 .203 .070 .102 -.605 .291 -.356  -.482  .053  -.230 X2 -.663 .884 a -.358 -.008 -.123 -.054 .165 .022 .040  .200  .040  -.118 X3 .590 -.358 .707 a -.198 .262 .148 -.542 .153 -.136  -.247  .190  -.428 X4 .203 -.008 -.198 .820 a -.474 -.100 -.245 .077 .009  -.642  .328  .040 X5 .070 -.123 .262 -.474 .837 a -.697 -.108 -.138 .035  .031  .113  -.102 X6 .102 -.054 .148 -.100 -.697 .847 a -.121 .318 -.057  .147  -.190  -.145 X7 -.605 .165 -.542 -.245 -.108 -.121 .770 a -.731 .295  .419  -.013  .170 X8 .291 .022 .153 .077 -.138 .318 -.731 .789 a -.462  -.018  -.364  .012 Anti-image Matrices X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X9 -.356 .040 -.136 .009 .035 -.057 .295 -.462 .832 a -.153 .198 .034 X10  -.482 .200 -.247 -.642 .031 .147 .419 -.018 -.153 .775 a -.496 .148 X11 .053 .040 .190 .328 .113 -.190 -.013 -.364 .198 -.496 .773 a -.671 X12  -.230 -.118 -.428 .040 -.102 -.145 .170 .012 .034 .148 -.671  .867 a
Sumber : Output SPSS 26
Pada Tabel 2 diatas dapat dilihat bahwa semua variabel memiliki nilai MSA lebih besar dari 0,5. Sehingga keseluruhan variabel memenuhi syarat untuk digunakan dalam analisis selanjutnya.

## Menentukan Jumlah Faktor
Tujuan  analisis  faktor  adalah  mencari  variabel  baru  yang  disebut  faktor  yang  saling berkorelasi dan saling bebas satu sama lain. Faktor tersebut jumlahnya lebih sedikut dari variabel asli.  Dalam  penelitian  ini  penulis  menentukan  jumlah  faktor  yang  terbentuk  berdasarkan  nilai eigenvalue  yang  lebih  besar  atau  sama  dengan  satu.  Berdasarkan  hasil  analisis  faktor  dengan menggunakan program SPSS 26 diperoleh dua faktor yang menjadi penyebab teh tidak lolos QC. Tabel dapat dilihat faktor-daktor yang terbentuk setelah dilakukan analisis Faktor.
Tabel 3 Faktor yang Terbentuk Berdasarkan Nilai Eigenvalue
Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.576 63.134 63.134  7.576 63.134 63.134  4.993 41.606 41.606 2 1.933 16.106 79.240  1.933 16.106 79.240  4.516 37.633 79.240 3 .812 6.763 86.003 4 .557 4.644 90.647 5 .434 3.613 94.260 6 .325 2.705 96.965 7 .185 1.545 98.510 8 .064 .531 99.041 9 .047 .394 99.435 10 .030 .254 99.688
Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 11 .020 .169 99.858 12 .017 .142 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Sumber: Ouput SPSS 26
Berdasarkan  tabel  3  diatas  dapat  dilihat pada  kolom  total  pada  initial  Eigenvalue.  Angka tersebut menuj=njukkan besar nilai eigen (eigen value). Faktor dengan nilai eigen > merupakan faktor  yang  layak  dan  faktor  yang  terbentuk.  Dari  output tersebut  diketahui  hanya  ada  2  faktor dengan masing masing nilai eigen value > 1. Untuk faktor ketiga, karena nilainya 0,812 (<1) maka faktor tersebut tidak dapat membentuk sebuah faktor (Hakim, 2016).
Faktor 1 mempunyai nilai eigenvalue sebesar 7,576 dan percent of variance sebesar 63,134% artinya  faktor  1  mampu  menjelaskan  63,134%  dari  seluruh  jumlah  total  faktor  yang  akan mempengaruhi produksi teh hitam tidak lolos QC (Render et al., 2011).
Faktor 2 mempunyai nilai eigenvalue sebesar 1,933 dan percent of variance sebesar 16,160% artinya faktor 2 mampu menjelaskan 16,160% dari seluruh total faktor yang akan mempengaruhi produksi  teh  hitam  tidak  lolos  QC.  Selanjutnya  diperoleh  total  varian  dari  kedua  faktor  adalah 63,134% + 16,160% = 79,290%.

## Communalities
Communalities  menyatakan  bahwa  varians  setiap  variabel  dijelaskan  oleh  faktor.  Pada penelitian ini  terdapat  12  variabel  yang  digunakan,  sehingga  terdapat  12  faktor  yang  diusulkan dalam  analisis  faktor,  yang  mana  setiap  faktor  mewakili  variabel-variabel  yang  dianalisis. Kemampuan setiap faktor mewakili variabel- variabel yang dianalisis, ditunjukkan oleh besarnya varians yang dijelaskan, yang disebut juga eigenvalue (Kartika, 2013). Berdasarkan perhitungan menggunakan SPSS 26 diperoleh nilai Communalities sebagai berikut:
Tabel 4 Communalities
Communalities Initial Extraction X1 1.000 .864 X2 1.000 .810 X3 1.000 .513 X4 1.000 .940 X5 1.000 .945 X6 1.000 .893 X7 1.000 .857 X8 1.000 .680 X9 1.000 .651 X10 1.000 .701 X11 1.000 .811 X12 1.000 .843
Sumber: Output SPSS 26
Berdasarkan Tabel 4 semua tabel initial bernilai 1. Hal ini berarti bahwa sebelum dilakukan ekstraksi,  variabel  tersebut  100%  membentuk  faktor  tersebut,  karena  faktor  sebelum  dilakukan ekstraksi  adalah  sama  dengan  variabel.  Nilai  Extraction  menggambarkan  besarnya  persentase varian suatu variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang akan terbentuk (Tampubolon, 2014).
Berdasarkan output tersebut, variabel X1 mempunyai nilai extraction 0,864. Hal ini berarti sekitar  86,4%  varian  dari  variabel  X1  dapat  dijelaskan  dalam  faktor  yang  akan  terbentuk  pada analisis selanjutnya. Variabel X2 miliki nilai extraction 0,810, hal ini berarti sekitar 81,0% varian dapat dijelsakan dalam faktor yang akan terbentuk pada analisis selanjutnya. Demikian seterusnya sampai variabel X12 (Montgomery, 1997).
Berdasarkan dari pengujian SPSS 26 pengujian kelayakan/kecukupan data dan output pengolahan hasil  ekstraksi  faktor  tersebut  dapat  diinterpretasikan  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai extraction diatas 0,50. Hal ini menunjukkan bahwa 12 variabel yang ada cukup untuk menjelaskan faktor  dan  layak  dilakukan  proses  lanjutan  dari  analisis  faktor,  atau  dengan  kata  lain  masing- masing variabel dapat berkorelasi kuat dengan faktor yang terbentuk.

## Scree Plot
Scree  Plot  merupakan  sebuah  indikator  grafik  untuk  menggambarkan  grafik  daripada  nilai eigenvalue. Dapat dilihat dari grafik berikut ini:

## Gambar 1 Grafik Scree Plot
Sumber : Output SPSS 26
Berdasarkan dari gambar diatas dapat dilihat bahwa komponen/faktor yang memiliki eigen value > 1 terdapat pada komponent 1 dan 2. Dengan kata lain  faktor yang terbentuk sebanyak 2 faktor.

## Rotasi Faktor
Rotasi faktor adalah penyederhanaan matriks faktor yang memiliki struktur yang cukup sulit untuk diinterpretasikan. Rotasi faktor digunakan untuk memudahkan interpretasi. Karena dalam faktor-faktor  tersebut  banyak  variabel  yang  berkorelasi  sehingga  sulit  diinterpretasikan.  Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode rotasi varimax.
Tabel 5 Matriks Faktor atau Matriks Komponen (Tidak Dirotasi)
Component Matrix a Component 1 2 X1 .845 .387 X2 .892 .117 X3 .683 -.217 X4 .762 -.599 X5 .790 -.567
X6 .760 -.562 X7 .905 -.194 X8 .805 -.181 X9 .613 -.524 X10 .816 -.186 X11 .724 .535 X12 .885 .245

## Sumber : Output SPSS 26
Berdasarkan  Tabel  5  diatas  dapat  dilihat  bahwa  matriks  faktor  yang  tidak  dirotasikan terdapat faktor yang berkorelasi dengan banyak variabel atau sebaliknya variabel tertentu masih berkorelasi dengan banyak faktor.
Tabel berikut merupakan tabel matriks faktor setelah dilakukan rotasi faktor menggunakan metode rotasi varimax.
Tabel 5 Tabel Matriks Faktor atau Matriks Komponen (Dirotasi)
Sumber : Output SPSS 26
Berdasarkan Tabel 5 Output SPSS 26 diatas dikatakan bahwa variabel X1, X2, X8, X9, X10, X11, X12 hanya berkorelasi secara cukup kuat dengan Faktor 1. Sedangkan variabel X3, X4, X5, X6, X7 berkorelasi cukup kuat dengan Faktor 2.

## Rotated Component
Matrix a Component 1 2 X1 .884 .287 X2 .736 .517 X3 .356 .621 X4 .156 .957 X5 .198 .952 X6 .180 .928 X7 .535 .755 X8 .715 .411 X9 .806 .029 X10 .727 .415 X11 .895 .096 X12 .817 .419
a.  Rotation  converged  in  3 iterations.

## Interpretasi Faktor
Interpretasi  hasil  analisis  faktor  didasarkan  pada  nilai  atau  besarnya  factor  loading  yang sebelumnya sudah dijelaskan. Dengan demikian dari 12 variabel tersebut telah direduksi menjadi 2  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  produksi  teh  hitam  tidak  lolos  QC  pada  PT  Perkebunan Nusantara VIII, yaitu:
1.  Faktor 1(Proses) Faktor 1 terdiri atas variabel
a.  Pemetikan pucuk Teh terkena sinar matahari (X1) dengan factor loadings sebesar (0,884) b.  Proses pelayuan terlalu lama (X2) dengan factor loadings sebesar (0,736)
c.  Pada saat penggilingan bahan baku terlalu banyak (over capacity) (X8) dengan factor loadings sebesar (0,715)
d.  Suhu pelayuan terlalu panas (X9) dengan factor loadings sebesar (0,806).
e.  Oli  mesin  (mesin  bocor)  tercampur  pada  saat  penggilingan  (X10)  dengan  factor  loadings sebesar (0,727)
f.  Pengaturan  suhu  ruangan  pada  saat  oksidasi  tidak  menentu  (X11)  dengan  factor  loadings sebesar (0,895)
g.  Pencampuran pucuk yang berceceran di lantai dengan yang sudah di sortasi (X12) dengan factor loadings sebesar (0,817).
2.  Faktor 2 (Bahan Baku) Faktor 2 terdiri atas variabel:
a.  Pucuk Teh teh basah (X3) dengan factor loadings sebesar (0,621)
b.  Pucuk teh terlalu kasar (X4) dengan factor loadings sebesar (0,957)
c.  Aroma Smoke pada Teh (X5) dengan factor loadings sebesar (0,952)
d.  Pucuk Teh terlalu muda (X6) dengan factor loadings sebesar (0,928)
e.  Bubuk teh tertahan lama di gudang (X7) dengan factor loadings sebesar (0,755) .

## KESIMPULAN
Dalam penelitian tentang produksi teh hitam tidak lolos Quality Control (QC) ini, peneliti melakukan analisis dengan menggunakan Analisis Faktor. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan  peneliti,  diperoleh  kesimpulan  sebagai  berikut.  Pertama,  dari  12  yang  terpilih  untuk dianalisis faktor dilakukan proses penentuan jumlah faktor dan rotasi faktor, terbentuk 2 faktor peyebab  yang  mempengaruhi  produk  teh  hitam  tidak  lolos  QC  pada  PT  Perkebunan  Nusantara VIII yaitu faktor 1 dinamakan faktor (Proses), faktor 2 dinamakan faktor bahan baku (Material). Kedua,  faktor  1  (Proses),  Faktor  1  terdiri  atas  variabel.  1)  Pemetikan  pucuk  Teh  terkena  sinar matahari (X1) dengan factor loadings sebesar (0,884). 2) Proses pelayuan terlalu lama (X2) dengan factor  loadings  sebesar  (0,736).  3)  Pada  saat  penggilingan  bahan  baku  terlalu  banyak  (over capacity) (X8) dengan factor loadings sebesar (0,715). 4) Suhu pelayuan terlalu panas (X9) dengan factor  loadings  sebesar  (0,806).  5)  Oli  mesin  (mesin  bocor)  tercampur  pada  saat  penggilingan (X10) dengan factor loadings sebesar (0,727). 6) Pengaturan suhu ruangan pada saat oksidasi tidak menentu (X11) dengan factor loadings sebesar (0,895). 7) Pencampuran pucuk yang berceceran di
lantai dengan yang sudah di sortasi (X12) dengan factor loadings sebesar (0,817). Ketiga, faktor 2 (Bahan  Baku),  Faktor  2  terdiri  atas  variabel:  1)  Pucuk  Teh  basah  (X3)  dengan  factor  loadings sebesar (0,621). 2) Pucuk teh terlalu kasar (X4) dengan factor loadings sebesar (0,957). 3) Aroma Smoke pada Teh (X5) dengan factor loadings sebesar (0,952). 4) Pucuk Teh  terlalu muda (X6) dengan factor loadings sebesar (0,928). 5) Bubuk teh tertahan lama di gudang (X7) dengan factor loadings sebesar (0,755).

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  W.,  &  Hartono,  J.  (2015).  Partial  least  square  (PLS)  Alternatif  structural  equation modeling (SEM) dalam penelitian bisnis. Yogyakarta: Penerbit Andi , 22 , 103–150.
Agustin,  T.,  Suyudi,  S.,  &  Nuryaman,  H.  (2019).  Kinerja  Kelembagaan  Agribisnis  Pepaya California. Jurnal Agristan , 1 (2).
Bakhtiar, S., Tahir, S., & Hasni, R. A. (2013). Analisa pengendalian kualitas dengan menggunakan metode statistical quality control (SQC). Industrial Engineering Journal , 2 (1).
Dunteman, G. H. (1989). Principal components analysis (Vol. 69). Sage.
Hakim,  G.  (2016).  Analisis  Faktor  Pembentuk  Preferensi  Konsumen  Terhadap  Pemilihan  Store Format Ritel Modern. EProceedings of Management , 3 (1).
Hardi, E. H., Kusuma, I. W., Suwinarti, W., Saptiani, G., SUMOHARJO, S., & Lusiastuti, A. M. (2017). Utilization of several herbal plant extracts on Nile tilapia in preventing Aeromonas hydrophila and Pseudomonas sp. bacterial infection. Nusantara Bioscience , 9 (2), 220–228. Herjanto, E. (2007). Manajemen Operasi (Edisi 3) . Grasindo.
Ilmiyah, I. (2022). Analisis kemometrik menggunakan PCA (Principal Component Analysis) pada profil kromatografi lapis tipis daun anting-anting (Acalypha Indica L) berdasarkan variasi pengeringan . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied multivariate statistical analysis .
Kartika,  H.  (2013).  Analisis  pengendalian  kualitas  produk  CPE  film  dengan  metode  statistical process control pada PT. MSI. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 1 (1), 50–58.
Montgomery, D. C. (1997). Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley&Sons. Inc., New York , 313–343.
Rasmikayati,  E.,  Saefudin,  B.  R.,  Karyani,  T.,  Kusno,  K.,  &  Rizkiansyah,  R.  (2020).  Analisis faktor  dan  tingkat  kepuasan  ditinjau  dari  kualitas  produk  dan  pelayanan  pada  konsumen sayuran  organik  di  lotte  mart  Kota  Bandung. Mimbar  Agribisnis:  Jurnal  Pemikiran Masyarakat Ilmiah Berwawasan Agribisnis , 6 (1), 351–364.
Render, B., Griffin, P., & Heizer, J. (2011). Operations Management, First Canadian Edition Plus MyOMLab with Pearson eText--Access Card Package . Pearson Education Canada.
Santoso,  J.  (2000).  Perseroan  Terbatas  sebagai  Institusi  Kegiatan  Ekonomi  yang  Demokratis. Jurnal Hukum Ius Quia Iustum , 7 (15), 194–203.
Tampubolon,  M.  P.  (2014).  Manajemen  Operasi  Dan  Pemasok  (Operation  and  Supply  Chain Management). Edisi Pertama, Jakarta. Penerbit. Mitra Wacana Media .
Wulandari,  D.,  Prahasto, T.,  &  Gunawan,  V.  (2016).  Penerapan  Principal  Component  Analysis
untuk  Mereduksi  Dimensi  Data  Penerapan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  untuk Pendidikan di Sekolah. Jurnal Sistem Informasi Bisnis , 6 (2), 91.

## This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License