## JURNAL PENDIDIKAN DAN APLIKASI INDUSTRI
Vol. 11 No. 1 2024 : 25-39 p-ISSN : 0126 – 4036    e-ISSN : 2716 – 0416

## Analisis Pengendalian Kualitas Produk Menggunakan Metode Statistical Quality Control (SQC) di PT. BIL
Lulu Qurrotul Aini 1 dan Sukanta 2
1,2 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
1 lulu.qurotul1912@gmail.com , 2 sukanta@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
PT.  BIL  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  industri packaging plastik. Permasalahn yang ada pada PT. BIL yaitu masih terdapat banyak produk defect sehingga perlu dilakukannya perbaikan. Metode yang digunakan yaitu metode Statistical  Quality  Control (SQC)  dengan  menggunakan  alat  bantu  statistik seperti checksheet, diagram pareto, peta kendali dan fishbone diagram . Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk defect terbesar terjadi pada jenis cacat black  dot (bitnik  hitam)  dengan  persentase  58,37%  menduduki  peringkat pertama, jenis cacat kontaminsi 29,37% dan jenis cacat deformation (penyok) 12,26%  menduduki  peringkat  ketiga. PT.  BIL  memiliki  data  yang  terkendali karena hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai peta kendali p revisi tidak ada yang melewati UCL maupun LCL. Usulan perbaikan yang dilakukan untuk mengurangi  kerusakan  yaitu  dengan  melakukan  pemeriksaan  rutin,  selalu mengganti  material  yang  terkontaminasi,  melakukan  pengecekan  mesin, memberikan  program  pelatihan  untuk  pekerja,  menstabilkan  temperatur  agar tidak  terlalu  tinggi,  menerapkan  sistem daily  maintenance ,  menggunakan sparepart paling unggul, menerapkan 5S, membuat jadwal dan SOP.
Kata Kunci : Produk cacat, Kualitas, Pengendalian Kualitas, Statistical Quality Control .

## Abstract
PT. BIL is a company engaged in the plastic packaging industry. The problems that  exist  in  PT. BIL,  namely  that  there  are  still  many  defective  products,  so repairs are needed. The method used is the Statistical Quality Control (SQC) method using statistical tools such as checksheets, pareto charts, control charts and  fishbone  diagrams.  The  results  showed  that  the  biggest  product  defect occurred in the black dot defect with a percentage of 58.37% in the first place, 29.37%  in  the  type  of  contamination  defect  and  12.26%  in  the  type  of deformation defect in the third place. PT. BIL has controlled data because the calculation results show that the value of the second revision p control chart does not pass through the UCL or LCL. Proposed improvements made to reduce damage  are  by  carrying  out  routine  checks,  always  replacing  contaminated materials,  checking  machines,  providing  training  programs  for  workers, stabilizing  temperatures  so  they  are  not  too  high,  implementing  a  daily maintenance  system,  using  the  best  spare  parts,  implementing  5S,  making schedule and SOP.
Keywords  :  Defective  product,  Quality,  Quality  control,  Statistical Quality Control.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  dunia  industri  yang  semakin  ketat  menyebabkan  perusahaan  berlomba-lomba dalam  memberikan  kualitas  produk  yang  terbaik  kepada  pelanggan,  dengan  demikian  kepuasan pelanggan  akan  terpenuhi.  Bukan  hanya  itu  saja  dengan  tetap  menjaga  kualitas  produk  maka perusahaan  tentunya  akan  bisa  bertahan  dari  ketatnya  persaingan  dalam  dunia  bisnis  yang  saat  ini. Menurut  Joko  Bagio  Santoso  (2019),  Kualitas  produk  adalah  salah  satu  kebijakan  penting  untuk
Article History: Received 27 Juli 2023 Revised 06 Feb 2024 Accepted 22 Feb 2024
Available online 15 Mei 2024
meningkatkan  daya  saing  produk,  dengan  tujuan  untuk  memberikan  kepuasan  pelanggan  dengan kualitas  yang  melebihi  atau  setara  dengan  pesaing.  Untuk  menjaga  kualitas  produk,  pengendalian kualitas sendiri  adalah  sistem  dan  tindakan  yang  berguna  untuk  menjaga  kualitas suatu  produk  dan mencegah kerusakan pada produk agar sesuai dengan spesifikasi.
PT.  BIL  merupakan  perusahaan  industri  manufaktur  yang  bergerak  dalam  bidang  industri packaging plastik  dengan  berbagai  varian packaging ,  seperti;  untuk  kemasan  produk  kosmetik, farmasi, makanan, agro kimia, minyak pelumas, produk rumah tangga, minyak makan, produk kimia, pallet dan lain sebagainya. Pada PT. BIL ini sangat menjunjung tinggi mengenai kepuasan pelanggan. Dengan demikian  maka  kualitas produk  di  perusahaan  ini  sangat  diperhatikan.  Meskipun  demikian terdapat permasalahan yaitu masih banyak terdapat produk cacat. Dengan fakta bahwa produk cacat yang ada masih cukup banyak maka dilakukan penelitian analisis pengendalian kualitas pada PT. BIL dengan metode Statistical Quality Control (SQC). Statistic Quality Control bertujuan agar dapat memastikan bahwa standar produksi perusahaan sesuai dengan tidak adanya penyimpangan (Ariandi, Rahmawati and Prihatiningrum 2020). Statistical Quality Control yaitu metode yang digunakan guna menjaga kualitas suatu produk dengan biaya yang minimum serta menjaga efisiensi dengan menggunakan cara pendekatan statistik. Metode Statistical Quality Control dengan menggunakan tujuh alat bantu statistik yaitu check sheet , peta kendali, diagram pareto, diagram sebab akibat, scatter diagram , dan diagram alir/proses. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui siklus produk yang ada pada PT. BIL bisa dikatakan apakah berada dalam batas kendali atau  tidak,  serta  untuk  mengetahui  apa  yang  menyebabkan  produk  menjadi  cacat,  sehingga  dapat dievaluasi solusi atau rekomendasi perbaikan untuk mengurangi tingkat kecacatan produk di PT. BIL.
Penelitian  Sulastri:  Komoditi  yang  dibuat  oleh home  industry amplang  di  Samarinda  masih memiliki  produk defect .  Variasi  kecacatan  dan  faktor  yang  mempengaruhinya  perlu  diidentifikasi. Dalam proses analisis ini, pengamatan, tanya jawab, pengarsipan, literatur, Statistical Quality Control (SQC) digunakan sebagai parameter produk cacat. Selain itu, metode analisis ini bersifat deskriptif. Setelah  melakukan  pemeriksaan,  terdapat  9.250  produk  dan  rata-rata  617;  164  produk  mengalami kecacatan, rata-rata 11; presentasi kecacatan sebesar 0,256 dan rata-rata 0,018. Kemudian dihasilkan batas kendali atas (UCL) 0,03326 dan batas kendali bawah (LCL) 0,00220, yang menunjukkan bahwa hasil tidak melewati  batas kendali.  Oleh  karena  itu,  masih  berada  dalam  batas wajar.  Rekomendasi untuk industri ini adalah selama produksi, mengikuti prosedur operasional standar (SOP) dengan baik dan memberikan  pelatihan  kepada  tenaga  kerja  untuk  mengurangi  kesalahan  dan  kerugian  (Sulastri 2018).
Penelitian Alfie Oktavia dan Dene Herwanto: Produk kapasitor yang dibuat di PT. Samcon di Kabupaten  Purwakarta  masih  mengalami  kecacatan.  Penelitian  ini  bertujuan  ini  yaitu  untuk mengetahui  tingkat  kerusakan,  menemukan  penyebab  kerusakan,  dan  memberikan  saran  untuk perbaikan. Metode Quality Control Statistical (SQC) digunakan. Ini menggunakan alat bantu statistik seperti checksheet , histogram ,  diagram  pareto,  peta  kendali,  dan fishbone  diagram .  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  tiga  jenis  kerusakan, coating NG  (59,71%),  popo  (11,71%),  dan  doriogiri (10,43%), hasil analisis dari peta kendali untuk jumlah total keluar yaitu sebesar 46,7% berdasarkan analisis peta kendali. Tindakan yang dilakukan untuk mengurangi kerusakan, diberikan instruksi dan pelatihan kepada  operator,  dibuat  zona  penyejuk,  diperiksa  penyangga  deji,  dibersihkan heater dan pully dengan berkala, dilakukan perawatan serta pemeriksaan bearing , ditambahkan fasilitas pendingin di dalam ruangan, diganti roda, diperiksa garam sebelum digunakan, dan diganti sensor garam dengan sistem timer . (Oktavia and Herwanto 2021)
Penelitian  Abdul  Saepul  Milah  dan  Suseno:  PT  Sinar  Semesta  bergerak  dalam  pengecoran logam dan memproduksi Eq Spacing di Yogyakarta. Namun, perusahaan menghadapi masalah dengan kualitas produk yang buruk, yang menyebabkan produk reject dan merugikan perusahaan. Penelitian ini memiliki  tujuan  untuk  menganalisis jenis kecacatan yang  dapat  terjadi  pada  produk  dan  metode yang  bisa  digunakan  guna  menyelesaikan  masalah  tersebut.  Kualitas  dikontrol  dengan Statistical Quality Control (SQC) dari awal proses hingga produk jadi, dan Failure Mode and Efects Analysis (FMEA)  digunakan  untuk  menemukan  serta  menghindari  masalah  produk  maupun  proses.  Hasil analisis  menunjukkan  bahwa  378  produk  cacat  dari  6087  produk  yang  diproduksi  dari  Juni  2021 hingga  Februari  2022 . Retakan  (R),  salah  alir  (SA),  dan  ekor  tikus  (ET)  adalah  beberapa  jenis kecacatan pada produk Eq Spacing. Hasil dari diagram pareto, kecacatan retakan memiliki persentase
kecacatan sebesar 29,89%; kecacatan salah alir memiliki persentase kecacatan sebesar 34,13%; dan kecacatan ekor tikus memiliki persentase kecacatan sebesar 35,98%. (Saepul and Suseno 2022)
Penelitian  Siti  Wardah,  Suharto  dan  Rizka  Lestari:  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan pengendalian kualitas dalam produksi nata de coco telah mencapai tingkat keberhasilan yang optimal. Penelitian dilakukan di industri rumahan/home industri, CV. Salju Nata De Coco, dan menggunakan  metode  SQC  melalui  pendekatan  produksi  pembuatan  salju  nata  de  coco.  Hasil penelitian dan analisis proses produksi menunjukkan bahwa jumlah produksi salju nata de coco pada tahun  2020  mengalami  peningkatan  yang  signifikan,  dengan  33.112  proposal  yang  diterima,  yang menunjukkan  peningkatan  yang  signifikan  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  (Wardah,  Suharto  and Lestari 2022).
Penelitian  Debrina  Puspita  Andriani,  Vina  Dwi  Novianti,  Widya  Rahayu  Utami,  Yayan  Adi Prastyo:  Pada  penelitian  ini,  teknik  pengendalian  kualitas  statistik  (SQC)  digunakan  untuk mempertahankan  keberlanjutan  bisnis  dan  meningkatkan  keunggulan  produk  pie  susu.  Setelah perhitungan selesai, kami menemukan hasil rata-rata sebesar 0,05948, sementara hasil rata-rata sebesar 0,04069  ditemukan  pada  nilai  batas  kendali  bawah.  Karena  hasil  pada  peta  kendali  proporsi  masih berada di luar batas toleransi peta kendali, kami harus segera melakukan analisis mendalam dengan menggunakan  diagram  sebab  akibat,  juga  dikenal  sebagai  diagram  fishbone.  Faktor-faktor  ini termasuk  manusia,  mesin,  metode,  dan  lingkungan.  Setelah  mengetahui  penyebab  titik  berfluktasi, buat rancangan perbaikan untuk menyelesaikan masalah kualitas (Andriani, et al. 2019).
Penelitian Rahmawaty Ahmad, Resmawan, dan Dewi Rahmawaty Isa: Pengendalian kualitas merupakan upaya manajemen dan teknik untuk mengukur kualitas suatu produk atau jasa. Kesalahan pada  produksi  yang  menyebabkan  produk  yang  tidak  berkualitas  dapat  ditemukan  melalui pengendalian kualitas statistik, juga dikenal sebagai pengendalian kualitas statistik. Dengan demikian, perbaikan  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  untuk  memperbaikinya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menentukan  metode  pengendalian  kualitas statistik  (SQC)  yang  menggunakan  diagram  pareto,  peta kendali, diagram sebab akibat, dan analisis 5W+1H pada pabrik roti Li No'u Bakery untuk mengurangi tingkat  kegagalan  produk.  Wawancara  lapangan  dan  observasi  langsung  digunakan  untuk mendapatkan  data  penelitian.  Dengan  demikian,  diagram  sebab  akibat  menunjukkan  bahwa  faktor utama penyebab kegagalan produk roti adalah operator dan karyawan. Operator harus dilatih dalam pembuatan adonan, cara meletakan roti, dan cara mengoven roti (Ahmad, Resmawan and Isa 2020).
Penelitian  Meilan  Nur  Fauziah  dan  Muhardi:  Perusahaan  konveksi  Madman  Wear  di Kabupaten  Sumedang  membuat  pakaian,  tetapi  kurangnya  pengendalian  kualitas  dalam  pembuatan produknya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  perusahaan  Madman  Wear  di Kabupaten  Sumedang  menjaga  kualitas.  Penelitian  deskriptif  kuantitatif  digunakan,  dan  data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi. Untuk menganalisis data, metode SQC menggunakan histogram, check sheet , scatter diagram , pareto diagram, p-chart, dan fishbone diagram . Hasil penelitian menunjukkan bahwa ada empat jenis cacat pada t-shirt: sablon tidak sempurna, lubang, pola tidak sesuai, dan jahitan kurang rapih. Seperti yang ditunjukkan pada pareto diagram, jenis cacat sablon  tidak  sempurna  menghasilkan  cacat  sebesar  279,  atau  34%,  dan  jenis  cacat  lubang menghasilkan cacat sebesar 155, atau 19%. Semua faktor ini berkontribusi pada cacat pada produk t- shirt (Fauziah and Muhardi 2022).
Penelitian Fahrul Rozi dan Widya Setiafindari: PT Alis Jaya Ciptatama membuat mebel jadi dari kayu mahoni dan jati. Dari data produksi untuk lemari pakaian tipe MC11 01 dari Agustus hingga September 2021, 800 produk diproduksi, dengan persentase cacat retak 5% per tahun, cacat simpul sekitar 4% per tahun, dan cacat warna 1% per tahun. Ini di atas batas toleransi cacat 1% PT Alis Jaya Ciptatama, yang mengakibatkan proses produksi ulang dan biaya produksi yang lebih tinggi. Dalam penelitian ini, statistik pengendalian kualitas digunakan untuk mengidentifikasi semua jenis cacat yang terjadi selama produksi MC11 Lemari tipe 01, menemukan faktor penyebab cacat pada produk, dan memberikan  rekomendasi  untuk  perbaikan. Checksheet ,  Stratifikasi,  Peta  Kontrol,  Diagram  Pareto, Diagram  Sebab  Akibat,  Diagram  Pencar,  dan  Histogram  merupakan  komponen  metode  ini.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  manusia,  mesin,  metode,  dan  material  adalah  faktor-faktor  yang terlibat  dalam  MC11  Produk  lemari  pakaian  tipe  01.  Kerugian  terbesar  adalah  retak,  yang menyebabkan kerusakan total 60 produk atau sekitar 50%. Selanjutnya, cacat mata kayu 40 atau sekitar 33%,  dan  cacat  warna  20  atau  sekitar  16,7%.  Perbaikan  harus  dilakukan  dengan  meninjau  proses pengoperasian  mesin,  memberikan  pelatihan  karyawan,  menerapkan  sistem  penghargaan  dan
hukuman,  dan  bekerja  sesuai  Standar  Operasi  Prosedur  (SOP)  untuk  proses  produksi.  (Rozi  and Setiafindari 2022).
Penelitian  Anisya  Islamiyani,  Tasya  Aspiranti,  Cici  Cintyawati:  Konveksi  Berkah  yang memproduksi  pakaian  anak  masih  menghadapi  masalah  produk  cacat  yang  cukup  tinggi,  dan kemungkinan  akan  meningkat  di  masa  mendatang.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode pengendalian  kualitas  statistik  tepat  digunakan  untuk  mengendalikan  kualitas  produk  pakaian  anak karena Konveksi Berkah berusaha untuk mengurangi jumlah produk cacat pada bahan baku, proses produksi, dan produk jadi. Jahitan yang tidak rapi adalah salah satu kualitas atau jenis cacat yang paling sering terjadi selama proses pembuatan pakaian anak. Ada empat faktor penyebab masalah munculnya jenis  cacat,  menurut  diagram  sebab-akibat.  Faktor  penyebab  cacat  tersebut  yaitu  manusia,  mesin, bahan baku, metode kerja, dan lingkungan. (Islamiyani, Aspiranti and Cintyawati 2022).
Penelitian oleh R. Elyas dan W. Handayani: Untuk mengetahui jumlah produk cacat dan jenis cacat  yang  paling  umum,  penelitian  ini  dilakukan  di  UD.  Ihtiar  Jaya.  Metode Statistical  Process Control (SPC) digunakan. Menurut hasil check sheet, tingkat cacat produk rata-rata 10,38% per bulan. Tingkat cacat tertinggi terjadi pada tahun 2018, dengan 104 unit, atau 61,18% dari total produk cacat, menurut hasil diagram Pareto. Namun, dapat dilihat dari hasil bagan kontrol bahwa kontrol kualitas tidak terkontrol dan tidak sesuai dengan standar. Hasil diagram fishbone menunjukkan bahwa manusia, mesin  produksi,  bahan,  metode  kerja,  dan  lingkungan  kerja  adalah  semua  komponen  yang  dapat menyebabkan cacat produk. (Elyas and Handayani 2020).
Berdasarkan  pada  penelitian-penelitian  terdahulu,  metode  pengendalian  kualitas statistical quality  control (SQC)  merupakan  metode  yang  cocok  untuk  dapat  mengetahui  tingkat  kecacatan produk  tutup  botol  oli  yang  ada  pada  PT.  BIL.  Metode statistical  quality  control (SQC)  sendiri menggunakan  6  alat  bantu  statistik  utama  yaitu check  sheet ,  peta  kendali,  diagram  pareto,  diagram sebab  akibat, scatter  diagram ,  dan  diagram  alir/proses,  sehingga  tingkat  kecacatan  produk  dapat diketahui dan dapat dikendalikan dengan adanya usulan pemecahan masalah. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui siklus produk yang ada pada PT. BIL masih dalam batas kendali atau tidak dan  juga  untuk  mengetahui  faktor-faktor  penyebab  adanya  produk  cacat  sehingga  dapat  dianalisis solusi ataupun  usulan  tindakan  perbaikan  yang  akan  dilakukan  guna  menurunkan  tingkat  kecacatan pada  produk  di  PT.  BIL.  Sebagai  upaya  untuk  menunjukkan  adanya  kebaruan  ( novelty )  antara penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  yaitu  dalam  penelitian  ini  hampir menggunakkan  seluruh  alat  bantu  statistik  utama  yaitu  dengan  menggunakan  6  alat  bantu  statistik utama seperti checksheet ,  peta  kendali,  diagram  pareto, diagram  sebab  akibat, scatter diagram ,  dan diagram alir/proses yang ada pada metode statistical quality control . Dengan menggunakan metode Statistical Quality Control (SQC), ada 6 alat statistik utama yang dapat membantu pengendalian kualitas pada penelitian ini, antara lain:
1. CheckSheet Checkshet ini berupa lembar pencatatan data yang mudah digunakan untuk mencegah kesalahan yang  mungkin  terjadi  saat  mengumpulkan  data  (Mashabai,  Ruspendi  and  Syauqi  2022).  Tujuan penggunaan checksheet adalah untuk mempermudah dalam proses pengumpulan data, mempermudah analisis  data,  dan  menemukan  masalah  dengan  menghitung  frekuensi  cacat  yang  terkait  dengan kualitas produk. Checksheet dapat membantu ketika membuat keputusan untuk melakukan perbaikan. 2. Peta Kendali
Peta  kendali  merupakan  bagan  yang  menunjukkan  stabilitas  proses  kerja  serta  menunjukkan perubahan dari waktu ke waktu (Ulkhaq, Pranmono and Halim 2017). Salah satu manfaat dari peta kendali sendiri yaitu Memberikan informasi suatu proses produksi apakah masih berada dalam batas –  batas  kendali  kualitas  atau  tidak  terkendali  dengan  kata  lain  memastikan  agar  tidak  ada penyimpangan.
3. Diagram Pareto
Diagram  Pareto  merupakan  diagram  batang  yang  dapat  menunjukkan  masalah  berdasarkan urutan  banyaknya  sutau  kejadian  (Saori,  et  al.  2021).  Diagram  pareto  berguna  karena  mereka menunjukkan masalah utama. Ini akan membantu memfokuskan perhatian pada masalah yang muncul secara bertahap pada produk.
4. Diagram Sebab Akibat
Diagram  ini  biasa  disebut  juga  sebagai fishbone  diagram yang  memiliki  manfaat  untuk menunjukkan  faktor-faktor  utama  yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  dan  memiliki  akibat  pada masalah yang dipelajari (Heizer and Render 2006).
5. Scatter Diagram
Scatter diagram atau diagram pencar atau juga bisa disebut sebagai diagram sebar merupakan diagram yang menunjukkan kemungkinan hubungan antara pasangan dua variabel dan menunjukkan kedekatan  hubungan  antara  dua  variabel  tersebut  yang  diwujudkan  sebagai  koefisien  korelasi (Mashabai, Ruspendi and Syauqi 2022). Pada dasarnya, scatter diagram adalah alat interpretasi data yang digunakan untuk menentukan jenis dan mengevaluasi kekuatan  hubungan antara dua variabel. Hubungan  antara  dua  pengukuran  ditunjukkan  pada  diagram  pencar.  Di  sini,  dua  titik  data  akan membentuk  kelompok  yang  sangat  dekat  jika  mereka  saling  terkait,  tetapi  jika  pola  yang  acak dihasilkan, maka kedua hal tersebut tidak terkait.
6. Diagram Alir/Proses
Diagram  alir/proses  atau  biasa  disebut  juga  sebagai flowchart merupakan  suatu  bagan  yang menunjukkan  proses  di  dalam  program  atau  prosedur  sistem  secara  logika.  Diagram  alir  berfungsi untuk menggambarkan rangkaian proses atau prosedur sehingga mudah dipahami dan mudah dilihat berdasarkan urutan langkah proses suatu produk dari awal hingga akhir.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian  ini  dimulai/diawali  dengan  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  di  PT.  BIL. Setelah ditemukan permasalahan yang terjadi, kemudian langkah selanjutnya yaitu mencari referensi penelitian terdahulu yang nantinya dibuat literature riview . Setelah itu melakukan pengumpulan data dengan  melakukan  observasi  langsung  ke  lapangan  dan  juga  meminta  data  produk defect ke departemen Quality Assurance (QA) , kemudian melakukan pengolahan data yaitu dengan melakukan perhitungan checksheet yang  didalamnya  akan  diketahui  periode,  total  produk  cacat,  jenis  produk cacat, dan total cacat, menghitung histogram produk cacat, menghitung peta kendali p yang nantinya diketahui bahwa produk cacat di PT. BIL masih dalam batas kendali atau tidak, menghitung diagram pareto, dan menghitung scatter diagram , membuat peta alir/proses yang menggambarkan bagaimana proses produksi dari produk tutup botol oli, dan membuat fishbone diagram dari jenis cacat terbesar yang nantinya akan dicari usulan pemecahan masalahnya agar dapat menurunkan produk cacat usulan pemecahan masalah juga bertujuan untuk ditarik kesimpulan dan juga saran.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian Dengan Statistical Quality Control (SQC)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dilihat  dari  hasil  pengumpulan  data  perusahaan  langkah  selanjutnya  data  tersebut  diolah menggunakan metode Statistical Quality Control (SQC). Teknik pengumpulan data untuk penelitian ini yaitu menggunakan pengamatan langsung dan juga dengan dokumen data dari perusahaan. Berikut ini merupakan pelaksanaan pengendalian kualitas dengan metode Statistical Quality Control dengan menggunakan 6 alat  statistik utama yaitu check sheet , peta kendali,  diagram pareto, scatter diagram , diagram alir/proses dan diagram sebab akibat ( fishbone diagram ), yaitu sebagai berikut:
1. Checksheet
Tahap  awal  dalam  melakukan quality  control dengan  pendekatan Statistical  Quality  Control (SQC) yaitu dengan membuat checksheet . Checksheet berisi data periode produksi produk tutup botol oli dalam setahun yang dimulai pada bulan januari sampai dengan bulan desember pada tahun 2022, total produksi setiap periode, 3 jenis cacat yang ada pada produk yaitu jenis cacat black dot (bintik hitam), kontaminasi, dan deformation (penyok), serta yang terkahir yaitu total cacat dari semua jenis cacat yang ada, checksheet tersebut bisa dilihat pada Tabel 1.
Mulai
Identifikasi Permasalahan
Studi Literatur Pengumpulan Data: 1. Observasi
2. Data Produk Defect Pengolahan Data: 1. Perhitungan Check Sheet Produk Cacat 2. Perhitungan Peta Kendali Produk Cacat 3. Perhitungan Diagram Pareto Produk Cacat 4. Perhitungan Scattter Diagram Produk Cacat 5. Peta Alir/Proses 6. Fishbone Diagram
Kesimpulan
Selesai
Tabel 1 . Checksheet jumlah produk cacat pada PT. BIL
Berdasarkan Tabel 1 di atas dapat diketahui jenis produk cacat terbesar pada produk tutup botol oli di PT. BIL yaitu jenis cacat black dot (bintik hitam) dengan total cacat sebesar 5.547.
2. Peta Kendali P
Tahap perhitungan peta kendali dengan menggunakan peta kendali P yaitu:
a. Menghitung nilai proporsi unit cacat untuk setiap subgroup
𝑝 = 𝑥 𝑛
Dimana p = proporsi cacat dalam setiap sampel x = banyaknya produk cacat dalam setiap sampel
n = banyaknya sampelyang diambil dalam inspeksi
b. Menghitung nilai rata-rata dari p
𝑝̅ = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑠𝑢𝑏𝑔𝑟𝑢𝑝
c. Menghitung CL, UCL, dan LCL 𝐶𝐿 = 𝑝 𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ + 3√ 𝑃(1 − 𝑃)
𝑛
𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑃(1 − 𝑃)
𝑛
Setelah  menghitung  CL,  UCL,  dan  LCL  dengan  menggunakan  rumus  diatas  maka didapatkan peta kendali yang ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengolahan Data No Periode Proporsi Cacat CL (p) UCL LCL 1 Jan-22 0,00034 0,000277 0,000313 0,000241 2 Feb-22 0,00026 0,000277 0,000315 0,000238 3 Mar-22 0,00028 0,000277 0,000316 0,000238 4 Apr-22 0,00026 0,000277 0,000302 0,000252
No Periode Total Produksi Jenis Cacat Total Cacat Black Dot (Bintik Hitam) Kontaminasi Deformation (Penyok) 1 Jan-22 1.884.780 412 177 56 645 2 Feb-22 1.682.101 256 103 76 435 3 Mar-22 1.640.308 251 131 80 462 4 Apr-22 4.108.262 645 311 121 1.077 5 Mei-22 3.023.727 401 278 132 811 6 Jun-22 3.706.280 690 345 156 1.191 7 Jul-22 3.181.581 522 223 121 866 8 Agu-22 3.427.944 589 256 90 935 9 Sep-22 3.025.598 419 289 77 785 10 Okt-22 2.797.994 401 256 66 723 11 Nov-22 2.284.599 410 155 66 631 12 Des-22 3.556.224 551 267 124 942 Total 34.319.398 5.547 2.791 1.165 9.503
5 Mei-22 0,00027 0,000277 0,000306 0,000248 6 Jun-22 0,00032 0,000277 0,000303 0,000251 7 Jul-22 0,00027 0,000277 0,000305 0,000249 8 Agu-22 0,00027 0,000277 0,000304 0,000250 9 Sep-22 0,00026 0,000277 0,000306 0,000248 10 Okt-22 0,00026 0,000277 0,000307 0,000247 11 Nov-22 0,00028 0,000277 0,000310 0,000244 12 Des-22 0,00026 0,000277 0,000303 0,000250 Rata-rata 0,000025
Setelah dilakukan perhitungan CL, UCL, dan LCL maka, tahap selanjutnya yaitu melihat hasil produksi tutup botol oli pada PT. BIL yang ditunjukkan dalam peta kendali p pada Gambar 3.
Gambar 2 . Peta Kendali P Produk Cacat Black Dot Sebelum Revisi PT. Bumimulia Indah Lestari
Setelah  melakukan  analisis  dengan  peta  kendali  p  untuk  jenis  cacat black  dot (bintik hitam),  ditemukan  bahwa  ada  beberapa  data  yang  berada  di  luar  batas  kendali  (terjadi penyimpangan),  terutama  dua  titik  yang  menyimpang.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengurangi kemungkinan produk defect , data yang menyimpang dihapus dari peta kendali yaitu data pada bulan Januari dan Juni 2022.
Gambar 3 . Peta Kendali P Produk Cacat Black Dot Setelah Revisi PT. BIL
0.00000 0.00005 0.00010 0.00015 0.00020 0.00025 0.00030 0.00035 0.00040 PETA KENDALI P Proporsi Cacat CL UCL LCL 0.00000 0.00005 0.00010 0.00015 0.00020 0.00025 0.00030 0.00035 Feb-22 Mar-22 Apr-22 Mei-22 Jul-22 Agu-22 Sep-22 Okt-22 Nov-22 Des-22

## PETA KENDALI P SETELAH REVISI
Proporsi Cacat CL UCL
LCL
Penghapusan  data  pada  bulan  januari  dan  juni  2022  bertujuan  untuk  meminimalisir kecacatan yang terjadi pada produk tutup botol oli sehingga peta kendali tetap berada pada batas toleransi kecacatan produk.
Dengan  dilakukannya  revisi  dengan  cara  menghapus data  pada  bulan  Januari  dan  Juni 2022 maka data yang diperoleh sudah berada dalam batas kendali yang telah ditetapkan.
3. Diagram Pareto
Diagram pareto digunakan untuk mengidentifikasi jenis kecacatan yang paling dominan pada hasil  produksi  produk  tutup  botol  oli  selama  bulan  Januari  2022  hingga  bulan  Desember  2022. Diagram pareto cacat produk tutup botol oli yaitu dapat dilihat pada Gambar 4 di bawah.
Gambar 4 . Diagram Pareto Produk Cacat PT. BIL
Bedasarkan diagram pareto pada Gambar 4, dapat disimpulkan jenis cacat yang paling tinggi yaitu  jenis  cacat black  dot (bintik  hitam).  Jenis  cacat black  dot (bintik  hitam)  dengan  persentase 58,37% menduduki peringkat pertama dalam prioritas pengendalian kualitas. Sedangkan jenis cacat kontaminsi dengan persentase 29,37% menduduki peringkat kedua dalam pengendalian kualitas, dan jenis  cacat deformation (penyok)  dengan  persentase  12,26%  menduduki  peringkat  ketiga  dalam prioritas pengendalian kualitas.
4. Scatter Diagram Scatter Diagram pada analisis ini dibuat dengan tujuan untuk menunjukkan korelasi hubungan antara  jumlah  cacat  pada checksheet dengan  jumlah  tutup  botol  oli  yang  diproduksi.  Berikut merupakan scatter diagram pada PT. BIL yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Scatter Diagram Produk Cacat Black Dot PT. BIL
Hasil plotting data pada scatter diagram didapatkan bahwa hubungan antara jumlah produksi dan jumlah produk cacat mempunyai korelasi positif karena saat produksi meningkat jumlah produk
5,547 2,791 1,165 58.37% 87.74% 100.00% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 Black Dot (Bintik Hitam) Kontaminasi Deformation (Penyok) DIAGRAM PARETO Jumlah Cacat Persentase Kumulatif 0% 2% 4% 6% 8% 10% 0 1,000,000 2,000,000 3,000,000 4,000,000 5,000,000 PERSENT A SE CA CA T PRODU K (%) TOTAL PRODUKSI

## SCATTER DIAGRAM
cacat  juga  meningkat,  ini  artinya  total  produksi  ternyata  mempengaruhi  persentase  cacat  produk dengan jenis cacat black dot (bintik hitam). 5. Peta Alir/Proses
Flow chart pada pelaksanaan pengendalian kualitas produk tutup botol oli pada PT. BIL menjadi alat bantu statistik yang digunakan untuk memvisualisasikan atau menggambarkan proses pembuatan produk tutup botol oli secara bertahap untuk tujuan analisis adalah untuk membantu menemukan area yang memerlukan perbaikan yang sudah sesuai dengan pendekatan 6 alat statistik, Gambar 6 adalah gambaran flowchart proses produksi tutup botol oli pada PT. BIL.
Gambar 6. Peta Alir / Proses PT. Bumimulia Indah Lestari
Berdasarkan dari peta alir/proses pada Gambar 6 dapat diketahui, pada proses pembuatan tutup botol oli melalui  beberapa  tahap  yaitu  dengan  diawali  pada raw  material yaitu material atau  bahan baku  biji  plastik  yang  nantinya  akan  diolah  menjadi  tutup  botol  oli,  kemudian  proses daybin yaitu proses untuk melakukan tempat penampungan atau wadah material untuk harian, kemudian hopper (motan)  yaitu  tempat  atau  alat  untuk  mencampur  dan  mengolah  biji  plastik  dengan  pewarna  atau dengan  tambahan  bahan  baku  lainnya,  kemudian  proses magnet  trap/metal  separator yaitu    suatu
Mulai Raw Materials Daybin Hopper (Motan)
Magnet Trap / Metal Separator Screw Injection Product Transfer Produk (Conveyor) Check by Selector Packing Selesai
proses  yang  digunakan  untuk  memisahkan  biji  plastik  dengan  logam,  kemudian screw yaitu  suatu proses material biji plastik akan dilelehkan yang kemudian dimasukan ke dalam cetakan atau mold , kemudian proses injection yaitu proses mencetak biji plastik yang sudah sebelumya dilelehkan untuk kemudian nantinya dibentuk menjadi barang atau produk jadi sesuai dengan cetakan atau mold , setelah melakukan injection maka didapatkan produk jadi, produk jadi tersebut nantinya akan dipindahkan ke bagian  pengecekan  kualitas,  setelah  dilakukan  pengecekan  kualitas  maka  proses  selanjutnya  yaitu packing atau mengemas produk yang kemudian produk jadi tutup botol oli ini akan di distribusikan kepada konsumen.
6. Fishbone Diagram
Untuk memastikan bahwa perbaikan dapat dilakukan segera, fishbone diagram digunakan untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  bertanggung  jawab  atas  kecacatan  produk  tutup  botol  oli  dalam perhitungan  peta  kendali.  Tujuan  dari  analisis  yang  menggunakan  diagram fishbone sendiri  adalah untuk mengidentifikasi dan mengorganisasi faktor-faktor yang berpotensi menyebabkan efek tertentu, kemudian  memisahkan  akar  penyebabnya.  Dalam  diagram fishbone terdapat  faktor-faktor  yang menyebabkan kecacatan pada produk yaitu manusia, mesin, metode, material, dan lingkungan kerja yang nantinya menjadi acuan dalam melakukan usulan perbaikan. Dalam kasus ini, analisis akan lebih efisien jika hanya menerapkan faktor yang dominan yang dibuat. Dalam hal ini, faktor yang dominan berpengaruh terhadap tingginya produk cacat jenis bintik hitam ( black dot ) berdasarkan diagram pareto yang telah dibuat.  Diagram fishbone penyebab tingginya tingkat kecacatan produk ditunjukkan pada pada Gambar 7:
Gambar 7 . Fishbone Diagram Produk Cacat PT. BIL
Cacat Black
Dot (Bintik Hitam) Lingkungan Spesifikasi material tidak benar
Lalai dalam mengecek
Banyak tumpukan komponen Manusia Pekerja  kurang terampil Kurang training Setup mesin tidak pas kurang teliti Material Mesin Mesin kurang bersih Jarang dibersihkan Material inject kurang Tidak teliti Metode Temperatur mesin  terlalu tinggi
Pengaturan suhu tidak sesuai Tidak  sesuai SOP
Kurang teliti Komponen  mesin mudah rusak Mesin bekerja terus menerus
Tidak  adanya visual display /
instruksi  kerja secara tertulis
Bahan baku terkontaminasi Kurang pengecekan terhadap material
Tempat kotor
Jarang dibersihkan
Pengaturan tempat kerja kurang baiik
Setelah  mengetahui  faktor-faktor  yang  ada  pada  analisis fishbone diagram,  maka  diusulkan solusi atau usulan penyelesaian masalah untuk masing-masing faktor tersebut, yang ditunjukkan pada Tabel 2 berikut:
Tabel 3 . Usulan Perbaikan Fishbone Diagram No Faktor Penyebab Masalah Usulan Perbaikan 1. Material a. Material inject kurang a. Membuat visual  display mengenai  banyaknya  bahan baku. b. Melakukan quality  control atau pemeriksaan pada material atau  bahan  baku yang  akan  masuk  ke  dalam mesin. b. Bahan baku terkontaminasi a. Mengeluarkan material yang  terkontaminasi  dan mengganti  dengan  material yang  baru  dalam  keadaan bersih. 2. Manusia a. Setup mesin tidak pas a. Melakukan pengecekan mesin dengan lebih teliti lagi pada  saat  sebelum  dan  juga sesudah digunakan. b. Membuat aturan tegas beserta  sanksi  yang  akan diberikan  jika  melanggar aturan sehingga dapat menimbulkan kesadaran operator dalam  memelihara mesin. b. Pekerja kurang terampil a. Memberikan program pelatihan untuk memperbaiki dan mengembangkan skill dari pekerja c. Spesifikasi material tidak benar a. Lebih teliti dalam mengecek material 3 . Mesin a. Temperatur mesin  terlalu tinggi a. Menyeting  temperatur  agar tidak terlalu tinggi b. Mesin  kurang bersih a. Menerapkan  sistem daily maintenance yang merupakan perawatan mesin pada setiap harinya sehingga dapat dipastikan mesin tetap bersih . c. Komponen mesin  mudah rusak a. Mempertimbangkan  dalam menggunakan sparepart yang paling  unggul  untuk mencegah terjadinya kerusakan  pada  komponen mesin.
4. Lingkungan a. Banyak tumpukan komponen a. Memisahkan komponen yang sudah tidak terpakai. b. Menerapkan 5S (Seiri, Seiton,  Seiso,  Seiketsu,  dan Shitsuke)  dalam  penataan area  pada  tempat  kerja disekitar mesin injection . b.    Tempat kotor a. Membersihkan tempat produksi  dan  tempat  bahan baku 5. Metode a. SOP tidak sesuai a. Perlu adanya pelatihan terhadap kemampuan operator agar sesuai dengan SOP yang ada. b. Membuat  SOP  yang  baik dan  benar  dan  harus  ditaati oleh pekerja c. Adanya perencanaan terhadap  jadwal  pembuatan produk dan alur produksinya. b. Tidak adanya visual display / instruksi kerja secara tertulis a. Membuat visual  display agar  instruksi  kerja  lebih jelas dan terstruktur.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan data yang ada pada bulan Januari sampai Desember 2022 dengan jumlah produksi sebanyak  34.319.398  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  perhitungan  menggunakan  metode Statistical Quality  Control dengan  bantuan  peta  kendali  p  masih  terdapat  data  di  luar  batas  kendali  (terjadi penyimpangan), lebih tepatnya terdapat 2 titik yang menyimpang. Hal tersebut menunjukkan bahwa masih terdapat  proses produksi  yang  tidak  terkendali,  sehingga  diperlukan  adanya  perbaikan  dalam rangka perbaikan kualitas. Setelah dilakukan perbaikan sudah tidak terdapat data yang melebihi nilai UCL (Batas Kendali Atas) dan LCL (Batas Kendali Bawah).  Jenis cacat tertinggi yaitu ada pada cacat black dot (bintik hitam) dengan persentase cacat sebesar 58,37% menduduki peringkat pertama, jenis cacat kontaminsi 29,37% dan jenis cacat  deformation (penyok) 12,26% menduduki peringkat ketiga.. Berdasarkan  analisis  dari  hasil fishbone  diagram untuk  jenis  cacat black  dot (bintik  hitam)  yang merupakan jenis cacat yang dominan, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi tingginya tingkat cacat pada produk tutup botol oli yaitu faktor manusia, mesin, material , metode, dan lingkungan. Langkah  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  dengan  adanya  rekomendasi  dari  hasil  analisis fishbone  diagram .  Usulan  perbaikan  yang  dilakukan  untuk  mengurangi  kerusakan  yaitu  dengan melakukan pemeriksaan rutin, selalu mengganti material yang terkontaminasi, melakukan pengecekan mesin,  memberikan  program  pelatihan  untuk  pekerja,  menstabilkan  temperatur  agar  tidak  terlalu tinggi, menerapkan sistem daily maintenance , menggunakan sparepart paling unggul, menerapkan 5S, membuat jadwal dan SOP.

## Daftar Pustaka
Ahmad, Rahmawaty, Resmawan, and Dewi Rahmawaty Isa. 2020. "Analisis Statistical Quality Control dalam Upaya Mengurangi Jumlah Produk Cacat di Pabrik Roti The Li No'u Bakery." Jambura Journal of Probability and Statistic Volume 1 Nomor 1, 24-36.
Andriani, D.P, V. D Novianti, W.R Utami, and Yayan Adi Prasetyo. 2019. "Pengendalian Kualitas Pie Susu  sebagai  Upaya  Sustanabilitas  IKM  Mamin  Berbasis  Kearifan  Lokal  dengan  SQC Method." IDEC.
Ariandi, MS., E. Rahmawati, and RRY Prihatiningrum. 2020. "Analisis Pengendalian Kualitas Produk Dengan Menggunakan Statistical Quality Control (SQC) Pada Bisnis dan Pembang." 1-13.
Elyas, R., and W.  Handayani.  2020.  "Statistical  Process Control  (SPC)  untuk  Pengendalian  Kualitas Produk Mebel di UD. Ihtiar Jaya." Bisma : Jurnal Manajemen 50-58.
Fauziah,  Meilan  Nur,  and  Muhardi.  2022.  "Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  T-Shirt  dengan Menggunakan  Metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)  untuk  Meminimumkan  Jumlah Produk Cacat." Business and Management 937-947.
Heizer, J., and B. Render. 2 006. Manajemen Operasi (Edisi 7). Jakarta: Salemba Empat.
Ilham,  M.  N.,  N.  Brasit,  and  R.  S.  Dewi.  2012. Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  dengan Menggunakan Statistical Processing Control (SPC) pada PT Bosowa Media Grafika. Makasar: Skripsi. Jurusan Manajemen. Fakulas Ekonomi dan Bisnis. Universitas Hasanuddin.
Islamiyani,  Anisya,  Tasya  Aspiranti,  and  Cici  Cintyawati.  2022.  "Analisis  Pengendalian  Kualitas Produk  dengan  Menggunakan  Metode  Statistical  Quality  Control  (SQC)  untuk  Mengurangi Produk Cacat." Business and Management Vo.2 No.2, 964-976.
Mashabai, Ismi,  Ruspendi,  and  Muhamad  Iqbal Syauqi. 2022.  "Analisa  Permasalahan  Sticking  Pada Tablet XYZ Menggunakan Metode PDCA di PT. Sunthi Sepuri." UNISTEK 19-27.
Oktavia,  Alfie,  and  Dene  Herwanto.  2021.  "Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Menggunakan Pendekatan Statistical  Quality  Control  (SQC)  Di.  PT. SAMCON." Industri  Inovatif  - Jurnal Teknik Industri ITN Malang 106-113.
Rozi, Fahrul, and Widya Setiafindari. 2022. "Analisis Pengendalian Kualitas pada Pengolahan Produk Lemari  Tipe  MC11  01  dengan  Metode  Statistical  Process  Control  pada  PT  Alis  Jaya Ciptatama." Jurnal Teknik Industri 1-15, Vol.2 (2).
Saepul, Abdul, and Suseno. 2022. "Analisis Pengedalian Kualitas Produk Eq Spacing Dengan Metode Statistic Quality Control (SQC) dan Failure Mode And Effect Analysis (FMEA) Pada PT. Sinar Semesta." Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan (JTMIT) 185-201.
Santoso, Joko Bagio. 2019. "Pengaruh Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan dan Loyalitas Konsumen (Studi Pada Konsumen Geprek Bensu Rawamangun)." Jurnal Akuntansi dan Manajemen, Vol 16 No. 01 127-146.
Saori,  Sopyan,  Sela  Anjelia,  Risma  Melati,  M.  Nuralamsyah,  Emillio  Reggy  Sanggara,  and  Anbia Ulhaq. 2021. "Analisis Pengendalian Mutu Pada Industri Lilin (Studi Kasus Pada PD. Ikram Nusa Persada Kota Sukabumi)." Jurnal Inovasi Penelitian 2133-2138.
Sulastri. 2018. "Analisis Pengendalian Kualitas (Quality Control) Dalam Proses Produksi Pada Home Industry Amplang Pipih Mahakam di Samarinda ." eJournal Administrasi Bisnis 1589-1594.
Ulkhaq,  M.,  S.N.  Pranmono,  and  R.  Halim.  2017.  "Aplikasi  Seven  Tools  Untuk  Mengurangi  Cacat Produk Pada Mesin Communite di PT. Masscom Graphy." PASTI 220-230.
Wardah,  Siti,  Suharto,  and  Rizka  Lestari.  2022.  "Analisis  Pengendalian  Kualitas  Proses  Produksi Produk Nata De Coco dengan Metode Statitical Quality Control (SQC)." JISI: Jurnal Integrasi Sistem Industri 165-175.

## Ucapan Terima Kasih
Dalam  hal  ini,  penulis  ucapkan  terimakasih  kepada  pihak  Universitas  Singaperbangsa  Karawang “Unsika” Jawa Barat dan juga Pihak PT. BIL yang sudah memfasilitasi kegiatan Kerja Praktek ini.