## Perbaikan Kualitas Water-based Paint dengan Metode Taguchi
Betha Ariandini 1 , Pudji Astuti 2 , Dedy Sugiarto 3
1,2,3 Jurusan Teknik Industri Universitas Trisakti Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
1 betha163181003@std.trisakti.ac.id
2 pudji@trisakti.ac.id
3 dedy@trisakti.ac.id

## (Makalah: Diterima September 2020, direvisi Februari 2021, dipublikasikan Maret 2021)
Intisari—  Pada  penelitian  ini  penerapan  metode  Taguchi  digunakan  untuk  optimasi  parameter  yang  mempengaruhi  viskositas  cat. Empat faktor yang dikendalikan yaitu jumlah air, viskositas slurry filler, jumlah pengental dan pH. L9 orthogonal array dipilih untuk mendapatkan setting parameter yang optimum agar dapat mengurangi variasi viskositas. Hasil analisis diperoleh dari Signal-to-Noise ratio terhadap respon viskositas cat dengan level yang optimum viskositas slurry 16-19 poise dan jumlah pengental 0,6%. Berdasarkan ANOVA,  nilai  signifikan  dan  persentase  kontribusi  dari  masing  –  masing  parameter  diketahui  bahwa  jumlah  pengental  memiliki kontribusi yang maksimum terhadap viskositas cat.
Kata kunci — Model, Kualitas, cat water-based , DMAIC, Desain Eksperimen, Taguchi
Abstract— In this study, The Taguchi method used to optimize parameters that affect paint viscosity. Four controlled factors the number of  water,  the  slurry  filler  viscosity,  the  number  of  thickeners  and  pH.  The  L9  orthogonal  array  was  selected  to  obtain  optimum parameter settings, so that, viscosity variations reduced. The analysis was obtained  from the Signal-to-Noise ratio to paint viscosity response with optimum viscosity slurry of 16-19 poise and 0.6% thickeners. Based on ANOVA, the significant value and percentage of each parameter showed that the number of thickeners has a maximum contribution to the paint viscosity.
Keywords — Model, Quality, water–based Paint, DMAIC, Design of Experiment, Taguchi

## I. P ENDAHULUAN
Industri cat merupakan salah satu bagian dari industri kimia dibidang coating .  Cat  berfungsi  sebagai  pelapis  pada permukaan  suatu  objek  dengan  berbagai  tujuan  misalnya dekoratif,  proteksi  dan  lain  –  lain.  Terbagi  menjadi  2  jenis berdasarkan pelarut yaitu cat water-based yang berbahan dasar air dan Solvent–based dengan pelarut solvent . Cat water-based terbagi  lagi  menjadi  interior  dan  eksterior.  Cat  interior diaplikasikan didalam ruangan dan eksterior diaplikasikan pada bagian luar bangunan atau rumah dengan memiliki ketahanan yang  lebih  terhadap  cuaca.  Saat  ini  semakin  banyak  pesaing yang  bermunculan  di  industri  cat.  Agar  tetap  dapat  bersaing dipasaran  maka  kualitas  cat  perlu  dijaga,  karena  kualitas  erat hubungannya  dengan  kepercayaan  pelanggan  terhadap  suatu produk.  Berdasarkan  SNI  3564:2014  cat  yang  berkualitas dengan  memiliki  densitas  min.  1.2  g/ml, fineness atau kehalusan maks.50 mikron, Solid content min 40%, viskositas min.90 Ku dan pH 7 – 9,5[1].
Masalah  yang  sering  dialami  pada  proses  produksi  cat adalah  viskositas  tidak  sesuai  spesifikasi  yang  sudah ditentukan,  sehingga pada proses produksi perlu  penambahan bahan baku untuk memperbaiki kualitas tersebut. Penambahan
bahan  baku  menyebabkan  biaya  produksi  bertambah. Penelitian  ini  ditujukan  untuk  membuat  rancangan  model perbaikan kualitas cat dengan menggunakan metode Taguchi.
Six  Sigma  merupakan  suatu  pendekatan  dan  metodologi berbasis data untuk menghilangkan cacat  dalam  suatu proses. Six  Sigma  DMAIC  digunakan  untuk  menganalisis  masalah yang  timbul  pada  perusahaan  aluminium die  casting untuk komponen  mesin  mobil.  Validasi  proses  dilakukan  dengan analisis  Taguchi  dan  ANOVA  95% confidence  level menunjukkan bahwa suhu logam adalah parameter proses vital yang menyebabkan cacat, Faktor yang dikendalikan yaitu metal temperature,  intensifier  pressure,  metal  degassing  frequency, II  Phase  turns dan metal  mixing  ratio dengan  respon good components. Percobaan  konfirmasi  menunjukkan  kecacatan berkurang dari 17,22% menjadi 4,8%[2].
Perbaikan  dengan  metode  Six  Sigma  DMAIC  ( Define, Measure,  Analysis,  Improve  dan  Control )[3].  Dimulai  dari tahap  define  dapat  menggunakan  SIPOC  dan  CTQ  untuk mendefinisikan  permasalahan  yang  ada,  kemudian  tahap measure  dengan  diagram  pareto  untuk  mengukur  kasus  yang paling sering timbul pada suatu proses. Tahap analysis dibuat Fishbone  diagram untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  kualitas  produk.  Tahap improve untuk perbaikan  kualitas  salah  satu  metode  yang  digunakan  yaitu
metode Taguchi. Tahap control dengan menggunakan control chart dan  melakukan  perhitungan  kapabilitas  proses.  Pada tahap improve dalam  perbaikan  kualitas  cat solvent-based implementasi  metode  Taguchi  untuk  mencapai  viskositas sesuai  spesifikasi  dengan  variabel  jumlah  dari white  spirit, jumlah  Titanium  dioksida,  jumlah genekyd dan mixing temperature. Berdasarkan  uji  ANOVA  menunjukkan  semua variabel  tersebut  berpengaruh  pada  kekentalan  cat  solvent- based di PT.JI[4].
Nominal  is  the  best diterapkan  dalam  proses  penggilingan pulp pada hydrapulper dengan kebebasan bubur 650 Canadian Standard  Freeness  (CSF).  Hasilnya  ditunjukkan  dengan  array orthogonal, Signal-to-Noise (S/N)  Ratio  dan  analisis  varians (ANOVA). Tiga faktor yang dikendalikan yaitu komposisi pulp (waste  paper),  konsistensi  pulp  dan  waktu  penggilingan. Eksperimen dilakukan setelah penentuan setiap level dan array orthogonal yang sesuai dipilih. Setelah mengukur pulp freenes yang dihasilkan oleh penggilingan pulp pada hidraulper, maka Signal-to-Noise (S/N) Ratio dihitung. Faktor dan level optimal yang diperoleh, komposisi pulp di level 1 (100%), konsistensi pulp pada level 2 (8%) dan faktor waktu penggilingan di level 2 (45 menit)[5].
Berbagai  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  hasil  produksi cat PU antara lain pengadukan, jenis thinner , perlakuan proses dan  pengecekan.  Respon  efek  yang  digunakan  yaitu  kategori produk reject, dikarenakan  kategori  tersebut  sehingga karakteristik  yang sesuai smaller the better .  Dari  perhitungan ANOVA,  faktor  A  atau  pengadukan  merupakan  faktor  yang signifikan berpengaruh terhadap respon. Setting optimum yang diperoleh yaitu pengadukan pada level 1, jenis thinner level 2, perlakuan  proses  level  1  dan  pengecekan  pada  level  2, Penggunaan Taguchi  method didapatkan  setting  yang  tepat untuk mengurangi produk reject pada cat PU[6].
Pada surface grinding process menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode Taguchi, tingkat parameter penggilingan yang  optimal  untuk  meningkatkan  kekerasan  permukaan sebagai karakteristik kualitas. Analisis ANOVA menunjukkan bahwa  kedalaman  potong,  kecepatan  roda,  dan mode  of dressing memiliki  pengaruh  paling  signifikan  terhadap  rata- rata  dan  deviasi  standar  kekerasan  permukaan.  Model matematis  kekerasan  permukaan  dikembangkan  dengan menggunakan  analisis  regresi  sebagai  fungsi  dari  variabel independen.  Eksperimen  konfirmasi  sebagai  langkah  terakhir dilakukan  dengan  tingkat  kepercayaan  94,5%  untuk memastikan hasil yang dioptimalkan.[7].
OA  Taguchi  digunakan  untuk  optimasi  parameter  proses dalam  milling.  Eksperimen  konfirmasi  dilakukan  dengan menggunakan  parameter  proses  yang  dioptimalkan,  Metode taguchi  diterapkan  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  berbagai parameter  mesin  seperti  Kecepatan,  Kecepatan  umpan, Kedalaman  pemotongan  pada  permukaan  akhir  dan  MRR. Material yang digunakan dalam percobaan ini adalah Al 7075 dan  operasi  pocketing  dilakukan  pada  mesin  milling  CNC vertikal dengan alat karbida 12 mm. L9 Orthogonal Array (OA) digunakan untuk melakukan eksperimen. Software MINITAB-
14  digunakan  untuk  menganalisis  hasil  kekasaran  permukaan (Ra)  dan  nilai  MRR  dihitung  untuk  menentukan  kadar optimum. Hasil yang diperoleh dibuat plot untuk Ra, MRR v/s Kecepatan,  laju  umpan,  kedalaman  potong.  Pada  studi  ini diamati  bahwa  signifikansi  variabel  utama  Kekasaran Permukaan (Ra) adalah Kecepatan[8].
Metode  Taguchi  digunakan  untuk  menyelidiki  pengaruh parameter proses pada respon karakteristik. Pengaruh masing- masing  parameter  terhadap  kedua  karakteristik  respon  yaitu cacat  kulit  jeruk  dan  DFT  dipelajari  dengan  menggunakan orthogonal array, S/N ratio dan ANOVA. Kombinasi parameter yang  optimal  ditemukan  untuk  karakteristik  respons  yang optimal. Kombinasi optimum diverifikasi secara eksperimental dan dipastikan bahwa metode Taguchi berhasil meningkatkan kualitas powder  coating . Efek  dari  parameter  proses  yaitu voltage,  powder  flow  rate,  blow  air  flow  rate dan powder . Semua  parameter  proses  yang  dipertimbangkan  untuk dianalisis berdampak signifikan pada karakteristik respons[9].
Aplikasi  metode  Taguchi  dalam  optimasi  proses plastic injection molding, faktor yang dikontrol yaitu Suhu leleh (B), Waktu  pengepakan  (E),  Waktu  pendinginan  (G),  interaksi  B dan  E  (BE),  dan  interaksi  E  dan  G  (EG).  Kualitas  rancangan ditetapkan  sebagai  penyusutan  volume  minimum  dan perpindahan total sebagai target  optimasi. Suhu  leleh 215  °C, waktu  pengepakan  6  detik,  dan  waktu  pendinginan  14  detik, terkait dengan penyusutan volume 6,5% dan perpindahan total 0,94  mm.  Kemudian,  desain  parameter  metode  Taguchi memberikan metodologi yang sederhana, sistematis dan efisien untuk  pemodelan  proses,  faktor  penting  ditentukan  melalui ANOVA.  Persamaan  linier  dikembangkan  berdasarkan  faktor signifikan.  Karakteristik  kualitas  sebagai  respon  percobaan penyusutan  volume  dan  perpindahan  total.  Pemodelan matematis  untuk  mengoptimalkan  dan  menemukan  kondisi yang  sesuai  yang  dapat  menghasilkan  produk  dengan penyusutan volume dan perpindahan total yang minimum[10].
Efek  dari  parameter  suhu,  kecepatan  agitasi,  konsentrasi agen  koagulan,  rasio  lateks  agen  koagulan  dan  waktu tinggal pada proses koagulasi diselidiki dan dioptimalkan menggunakan  desain  eksperimental  Taguchi.  Berdasarkan metode  Taguchi,  enam  belas  percobaan  dirancang  dan dilakukan  untuk  mendapatkan  kondisi  optimum.  Berdasarkan hasil  penelitian,  rasio  volume  lateks  terhadap  koagulan merupakan faktor utama yang berpengaruh signifikan terhadap distribusi ukuran partikel ABS[11].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN Gambar 1. Metode penelitian
Penelitian dimulai dari perumusan masalah yang terjadi pada proses produksi cat water-based dan didukung dengan literatur mengenai penelitian terdahulu, DMAIC, Metode Taguchi dan Analisis  Regresi.  Selanjutnya  diakukan  perumusan  tujuan penelitian. Kemudian pengumpulan data primer dan sekunder dan  juga  dilakukan  wawancara  ke  bagian  QC  maupun  R&D dan  produksi.  Setelah  diperoleh  data  maka  dilakukan pengolahan data analisis dan pembahasan.
Pegolahan data dilakukan dengan tahapan DMAIC : Define, Measure,  Analyze,  Improve  dan  Control. Pada  tahap define dilakukan identifikasi maslah menggunakan SIPOC. Kemudian tahap Measure mengguakan Diagram Pareto untuk mengetahui maslah kualitas yang paling sering terjadi di lantai produksi.
Tahap Analyze digunakan Fishbone  diagram untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap kualitas produk.  Metode  Taguchi  masuk  ke  tahap improve untuk mendapatkan  setting  level  yang  optimum  unutk  proses produksi cat water-based . Tahap control dilakukan pengendalian agar kualitas proses maupun produk tetap terjaga, control chart dan capability analysis digunakan untuk melihat apakah  kualitas  masih  sesuai  spesifikasi  dan  juga  menjaga kapabilitas  proses  untuk  mengurangi  variasi  hasil  produksi. Tahap akhir dari penelitian ini yaitu  membuat kesimpulan dari hasil yang diperoleh.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Perbaikan kualitas dimulai dengan tahap define. Pada tahap define menggunakan SIPOC yang menjelaskan Supplier, input, proses,  output  dan  customer. Dari  diagram  SIPOC  dapat diketahui proses produksi cat water-based mulai dari persiapan bahan  baku,  pencampuran  berbagai  bahan  baku,  pengecekan oleh quality  control sampai  proses filling,  packing dan penyimpanan.
Gambar 2. SIPOC produksi cat water-based interior
Dari Gambar 2 SIPOC untuk proses produksi cat water- based interior yaitu :
1. Supplier : Gudang bahan baku
2. Input : Raw material yang digunakan untuk pembuatan cat dan packaging finished good.
3. Proses  :  Penimbangan  bahan  baku, Let  down ,  setelah proses let  down maka  dilakukan  pengecekan  QC,  jika hasil  produksi  sudah  sesuai  spesifikasi  maka  akan dilanjutkan  proses  selanjutnya  yaitu Filling dan Packing . Setelah proses Packing selesai maka Finished good cat water-based interior  di  transfer  ke  bagian Gudang Finished Good untuk disimpan.
4. Output : Cat water-Based Interior
5. Customer : Retail dan Project.
Gambar 3. CTQ Cat water-based Interior
Dari  gambar  3  CTQ  cat  Interior  yang  berkualitas  dapat dilihat dari beberapa wet properties sebagai berikut:
1. Viskositas: 10,5 – 11,5 Poise
2. pH : 7 – 9,5
3. Specific Gravity : Min 1,2 g/cm³
4. Solid Content : Min. 40%
5. Fineness atau kehalusan : Max. 50 mikron
6. Bubbling : tidak ada bubble
Pada  tahap Measure,  tools yang  digunakan  yaitu  diagram pareto  untuk  mengetahui  masalah  yang  sering  terjadi  pada lantai produksi cat water-based.
Gambar 4. Diagram Pareto
Dari  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  beberapa masalah  kualitas  yang  terjadi  di  lantai  produksi  sehingga diperlukan adjustment bahan  baku  diantaranya  viskositas, bubbling , dal lain – lain (pH, SG). Masalah yang paling sering timbul  yaitu  masalah  viskositas,  pada  penelitian  ini  fokus kepada  penyelesaian  masalah  yang  berhubungan  dengan viskositas.
Gambar 5. Fishbone diagram viskositas cat tidak sesuai spesifikasi
Tahap Analyze digunakan Fishbone  Diagram (gambar  5) untuk masalah viskositas cat tidak sesuai spesifikasi. Terdapaat beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  variasi  viskositas  cat yaitu:
1. Man :  Kurang  teliti  dan  komunikasi,  beban  kerja  dan kehadiran.
2. Material : Variasi spesifikasi raw material dan kuantitas tidak sesuai formula.
3. Lingkungan  :  kebisingan,  sirkulasi  udara,  kebersihan dan suhu ruangan.
4. Metode : Tidak sesuai SOP dalam proses produksi dan material handling yang kurang tepat.
5. Mesin  :  Kemampuan  mesin, breakdown dan charging accuracy.
Pada  tahap Improve dilakukan  dengan  metode  Taguchi, menentukan  variabel  yang  digunakan  dalam  eksperimen  dan menentukan tingkat level dan nilai level untuk masing – masing variabel.

## Gambar 6. Model perbaikan kualitas
Model  perbaikan  kualitas  (gambar  6)  diawali  dengan menentukan  faktor  terkendali  serta  memilih  level  faktor, kemudian buat matriks orthogonal array yang digunakan pada percobaan  dan  hasil  dari  percobaan  dianalisa  dengan  metode Taguchi  sehingga  menghasilkan  nilai Means dan  S/N ratio s. Dari  nilai Means dan  S/N ratios selanjutnya  dilakukan  uji ANOVA  untuk  mengetahui  faktor  yang  berpengaruh  pada viskositas  cat.  Kemudian  dilakukan  optimasi  respon  dengan response optimizer untuk menentukan setting parameter yang paling optimum untuk produksi cat water-based interior agar mencapai target viskositas yang ditentukan.
T ABEL I L EVEL FAKTOR DAN NILAI FAKTOR VARIABEL
Variabel Faktor Level Faktor Satuan 1 2 3 Jumlah Air A 22 24 26 % wt Viskositas slurry filler B 10 - 15 16 - 19 20 - 25 Poise Jumlah Pengental C 0,5 0,6 0,7 % wt pH D 8 - 8,5 8,6 - 8,9 ≥ 9,0
Variabel  dan  level  faktor  ditentukan  pada  tabel  1,  maka dilakukan  pemilihan orthogonal  array yang  akan  digunakan dan akan dihasilkan Matrix Orthogonal Array ditnjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Orthogonal Array
Setelah  matriks orthogonal diperoleh  maka  dilanjutkan dengan  melakukan  eksperiman  pada  skala  lab  sesuai  dengan kombinasi  parameter  pada  matriks orthogonal  array dan melakukan  percobaan  skala  lab  untuk  mendapatkan  hasil viskositas berdasarkan matriks yang sudah dipilih.
T ABEL 2
V ISKOSITAS HASIL PERCOBAAN
Percobaan Viskositas 1 2
1 10,0 10,2 2
10,9 11,0 3 11,6 11,7 4 10,8 10,7 5 11,6 11,5 6 10,7 10,5 7 11,3 11,2 8 10,3 10,5 9 11,4 11,5
Pada  tabel  2  dapat  dilihat  nilai  viskositas  dari  9  percobaan yang  dilakukan  masih  terdapat  beberapa  percobaan  yang berada diluar spesifikasi.
Gambar 8. Respon terhadap Signal to Noise Ratios
Gambar 9. Respon terhadap Means
Dari gambar 8 dan 9 dapat dilihat dari Rank pada Signal-to- Noise Ratio dan Means, faktor utama yang paling berpengaruh pada viskositas yaitu Jumlah pengental dan faktor kedua yaitu viskositas slurry filler.
Gambar 10. Main Effects Respon terhadap S/N Ratios
Gambar 11. Main Effects Respon terhadap Means
Jika plot pada Main effect berada pada sumbu x berupa garis horizontal  berarti  faktor  tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap respon,  semakin  besar  kemiringan  garis  menunjukkan pengaruh yang semakin besar terhadap respon. Sehingga dapat disimpulkan dari Main Effect respon terhadap Means dan S/N Ratios pada gambar 10 dan 11, faktor yang sangat berpengaruh yaitu  faktor  C  (  Jumlah  pengental).  Level  yang  paling  dekat dengan target viskositas yaitu level 2 pada setiap variabel.
Selanjutnya  dilakukan  uji  ANOVA  unutk  menguji hipotesis,  Fhitung > Ftabel  maka Ho ditolak dan  H1 diterima artinya  faktor  tersebut  memiliki  pengaruh  terhadap  respon. Persentase  rasio  menunjukkan  seberapa  besar  pengaruh variabel tersebut terhadap respon.
Gambar 12. ANOVA terhadap SNRA
Uji  ANOVA  pada  gambar  12  terhadap Signal-to-Noise Ratio persentase pengaruh faktor B hanya 1,11 % dan faktor C memiliki pengaruh 97,68%. Nilai F hitung untuk faktor B dan C  memiliki  nilai  yang  lebih  besar dari pada F tabel, sehingga faktor B dan C memiliki pengaruh terhadap viskositas.

## Gambar 13. ANOVA terhadap Means
Dari  uji  ANOVA  pada  gambar  13  dengan  perhitungan manual dilihat nilai Fhitung lebih dari Ftabel dengan signifikan 5% (5,14). Maka H1 diterima dan H0 ditolak berarti Faktor B dan  C  memiliki  pengaruh  terhadap  viskositas.  Uji  ANOVA menunjukkan  hasil  signifikan  pada  faktor  B  dan  C  yang ditunjukan dari nilai P-Value < 0,05.
Gambar 15. Optimization Plot
Pada  gambar  15  menunjukkan  parameter  optimum  yang diperoleh untuk faktor B dan C pada level 2, Setelah diperoleh setting  level  optimum  tersebut,  maka  dilanjutkan  dengan percobaan  konfirmasi  untuk  menguji setting  level yang diperoleh  untuk  mencapai  target  viskositas  yang  ditentukan dapat dilihat pada tabel 5.
Gambar 16. Regression Analysis terhadap Means
Analisis  regresi  terhadap  nilai  rata  –  rata  viskositas menghasilkan persamaan:
Viskositas = 9,183 + 0,0667 A + 0,2667 B + 0,5583 C       (1)
Faktor B dan C memiliki pengaruh yang signifikan dilihat dari nilai F dan P-Value, serta koefisien determinasi 97,84% berarti variabel bebas memiliki pengaruh terhadap respon.
Gambar 17. Optimasi respon Means pada analisis regresi
Gambar 18. Optimasi terhadap Means
Optimasi  respon  dari  analisis  regresi  ditunjukkan  pada gambar 17 dan 18 menghasilkan level optimum untuk Faktor A (Jumlah  Air),  B  (viskositas slurry  filler )  dan  C  (  Jumlah pengental  )  pada  level  2.  Kemudian  dilakukan  pengujian konfirmasi  pada  level  optimum  yang  dipilih  tersebut,  hasil viskositas dapat dilihat pada tabel 3.
T ABEL 3 U JI KONFIRMASI PADA LEVEL OPTIMUM
No Viskositas
1 2 1 10,9 10,9
2 10,9 11,1 3 11,1 11,0 4 11,0 10,9 5 11,0 11,1
6 10,9 11,0
7 10,9 10,8 8 11,1 11,2 9 11,0 11,1 10 11,2 11,0
Tahap Control perlu  dilakukan  untuk  memastikan  proses produksi yang dilakukan sesuai sehingga menghasilkan produk yang  berkualitas, Statistical  Process  Control dengan menggunakan Control chart untuk melakukan control terhadap hasil  produk  cat water-based  interior. I-MR  chart  dipilih karena pengecekan viskositas hanya 1 kali. I-MR chart umum digunakan  untuk  manufaktur  kimia  dikarenakan  dalam pengetesan kualitas setiap sample produksi butuh waktu yang cukup  lama,  hal  tersebut  disebabkan  terdapat  beberapa parameter  kualitas  yang  harus  dilakukan  pengecekan  oleh Quality  Control .  Bukan  hanya  viskositas  saja  yang  diuji  di Laboratorium, tetapi juga spesifikasi lainnya yaitu pH, Density, Solid Content dan lain – lain.
Gambar 18. I-MR Chart Viskositas cat
Dari gambar 18 viskositas cat yang diproduksi masih berada diantara  nilai Upper  Control  limit dan Lower  Control  Limit. Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  kapabilitas  proses  dengan menggunaka Capabilty Analysis.

## Gambar 19. Kapabilitas proses sebelum perbaikan
Pada  Gambar  19  Nilai  Cp  dan  Cpk  sebelum  perbaikan proses < 1 sehingga dapat disimpulkan masih terdapat banyak variasi  viskositas  hasil  produksi  cat water-based interior  dan masih ada hasil produksi yang tidak mencapai middle point dari viskositas cat pada 11 poise.

## Gambar 20. Kapabilitas proses setelah perbaikan
Setelah  dilakukan  perbaikan  pada  Gambar  2  Nilai  Cp  2,18 dan  Cpk  1,98  berarti  kapabilitas  proses  menjadi  lebih  baik, variasi  hasil  produksi  dapat  dikurangi  dan  mendekati  nilai target yaitu 11 Poise.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  dari  perbaikan  kualitas  cat water-based  interior sebagai berikut :
1. Faktor  yang  berpengaruh  pada  viskositas  yaitu  jumlah pengental dan viskositas slurry filler .
2. Setting  level  yang optimum  untuk produksi cat water- based yaitu  viskositas slurry  filler 16-19  Poise  dan jumlah pengental 0,6%.
3. Perbandingan  kapabilitas  proses  sebelum  dan  sesudah perbaikan  menunjukkan  nilai  Cp  dan  Cpk  sebelum perbaikan  berada  pada  nilai  <  1  dan  setelah  perbaikan variasi viskositas pada produk cat water-based interior dapat  dikurangi  dan  kapabilitas  proses  menjadi meningkat.
R EFERENSI
[1] P. Asetat, A. L. Ola, B. Riset, I. Manado, and J. D. No, “Pemanfaatan Kaolin  Dalam  Pembuatan  Cat  Tembok  Menggunakan  ‘Emulsifier’ Na- Silikat dan Perekat Polivinil Asetat,” JRTI , vol. 11, no. 1, pp. 59– 65, 2017.
[2] M.  Shanmugaraja,  M.  Nataraj,  and  N.  Gunasekaran,  “Quality  and productivity improvement using Six Sigma and  Taguchi  methods,” Int. J. Bus. Excell. , vol. 4, no. 5, pp. 544–572, 2011.
[3] R.  Fitriana  and  N.  Anisa,  “Perancangan  Pebaikan  Kualitas  Produk Baut dan Sekrup Menggunakan Metode Six Sigma dan Data Mining di PT . A,” vol. 9, no. 1, pp. 46–53, 2019.
[4] H.  H.  Azwir  and  M.  Mufadhol,  “Peningkatan  Mutu  Proses Pembuatan  Cat  Solvent  dengan  Metode  Taguchi  di  PT  JI,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 17, no. 1, p. 46, 2018.
[5] H. Hernadewita, I. Rochmad, H. Hendra, H. Hermiyetti, and E. N. S. Yuliani,  “An  analysis  of  implementation  of  Taguchi  method  to improve  production  of  pulp  on  hydrapulper  milling,” Int.  J.  Prod.
Manag. Eng. , vol. 7, no. 2, pp. 125–131, 2019.
[6] A.  Suwandi,  “Peningkatan  Kualitas  Untuk  Meminimasi  Cacat
Produk Cat,” J. InovisiTM , vol. 12, no. 02, pp. 55–71, 2017.
[7] H.  R.  Fazli  Shahri,  A.  A.  Akbari,  R.  Mahdavinejad,  and  A.  Solati, “Surface  hardness  improvement  in  surface  grinding  process  using combined  Taguchi method and regression analysis,” J.  Adv. Mech. Des. Syst. Manuf. , vol. 12, no. 2, pp. 1–14, 2018.
[8] S.  S.  Panshetty,  “Optimization  of  Process  Parameters  in  Milling Operation by Taguchi ’ s Technique using Regression Analysis,” Int. J. Sci. Technol. Eng. , vol. 2, no. 11, pp. 130–136, 2016.
[9] M.  M.  Banubakode,  A.  C.  Gangal,  and  A.  D.  Shirbhate,  “Taguchi Method  for  Improving  Powder  Coating  Process  –  a  Case  Study,” BEST Int. J. Manag. Inf. Technol. Eng. (BEST IJMITE) , vol. 1, no. 3, pp. 167–180, 2013.
[10] T. Kiatcharoenpol and T. Vichiraprasert, “Optimizing and Modeling for  Plastic  Injection  Molding  Process  using  Taguchi  Method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1026, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[11] K.  L. Nouroozi  S, “Optimization  of ABS  Latex Coagulation  using Taguchi  Method  and  Mathematical  Modeling  for  Percent  Particles Size Distribution,” J. Chem. Eng. Process Technol. , vol. 06, no. 02, 2015.