## Pengendalian Kualitas Proses Produksi Teh Hitam di PT. Perkebunan Nusantara XII Unit Sirah Kencong
Qulsum Dwi Anggraini, Haryono, Diaz Fitra Aksioma Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : haryono@statistika.its.ac.id, diaz_fa@statistika.its.ac.id, qulsumdwi@gmail.com
Abstrak —PT.  Perkebunan  Nusantara  XII  Unit  Serah Kencong  merupakan  perusahaan  BUMN  yang  bergerak  di bidang budidaya hasil perkebunan salah satunya teh hitam. Pengendalian  kualitas  yang  dilakukan  hanya  berupa pencatatan  hasil  secara  deskriptif  sehingga  hasilnya  tidak mampu  menunjukkan  kebaikan  suatu  proses  produksi. Pada kenyataannya pabrik sering mengalami masalah pada volume density yang menyebabkan perubahan kualitas dari rasa dan kepekatan warna. Density seringkali melebihi batas spesifikasi yang telah ditentukan yang membuat kualitas teh hitam  menurun.  Pada  penelitian  ini,  pengendalian  kualitas dilakukan  secara  multivariat  karena  density  memberikan pengaruh terhadap karakteristik yang lain yaitu kepekatan warna  dan  rasa.  Peta  kendali  yang  digunakan  adalah MEWMV dan MEWMA yang dinilai lebih sensitif terhadap pergeseran  proses  daripada  peta  kendali  multivariat  yang lainnya. Diperoleh hasil pembobot yang optimal adalah 0,9 untuk  MEWMV  dan  MEWMA.  Dari  pembobot  tersebut proses produksi teh hitam di PT. Perkebunan Nusantara XII Unit  Serah  Kencong  XII  belum  terkendali  secara  statistik. Indeks  kapabilitas  multivariat 𝑴𝑷 𝒑 yang  diperoleh  adalah sebesar  2,02.  Sehingga  ada  kecenderungan  kinerja  proses telah  kapabel  pada  ketiga  variabel.  Nilai 𝑴𝑷 𝒑𝒌 yang diperoleh adalah -0,53 dimana nilai tersebut lebih kecil dari 1 sehingga kinerja proses multivariat belum kapabel.
Kata  Kunci —Kapabilitas,  MEWMA,  MEWMV,  Peta Kendali, Teh Hitam.

## I. PENDAHULUAN
eh merupakan minuman yang populer di masyarakat Indonesia. Teh adalah minuman yang paling banyak dikonsumsi  oleh  manusia  dengan  jumlah  sekitar  120  ml perkapita perhari. Menurut Statistik Perkebunan Indonesia 2013-2015  yang  diterbitkan  oleh  Direktorat  Jenderal Perkebunan  [1],  ekspor  teh  Indonesia  didominasi  oleh jenis  teh  hitam  yang  mencapai  75%,  dan  sisanya merupakan  teh  hijau.  PT.  Perkebunan  Nusantara  XII adalah salah satu perusahaan BUMN yang bergerak dalam bidang  perkebunan.  Salah  satu  kebun  teh  yang  berada dalam wilayah PT. Perkebunan Nusantara XII yaitu kebun Sirah Kencong Blitar.
Proses  pengolahan  teh  hitam  di  kebun  Sirah  Kencong dimulai  dari  pemetikan  daun  teh  hingga  pengemasan. Pengendalian mutu yang dilakukan oleh PTPN XII kebin Sirah  Kencong  terbagi  menjadi  beberapa  tahapan. Pengujian bulk  density dilakukan  untuk  mengetahui volume  density  dari  teh.  Selain  itu  pengendalian  mutu dengan menggunakan indrawi berupa indra pengecap dan indra  penglihatan  yaitu  rasa  dan  warna.  Ketiga pengendalian mutu ini menentukan suatu produk dapat di- release.
Dari  ketiga  karakteristik  diatas,  PT.  Perkebunan Nusantara Unit Sirah Kencong sering menemukan volume density  yang  melebihi  batas  spesifikasi  yang  telah ditentukan.  Hal  ini  mempengaruhi  kualitas  karakteristik lainnya  yang  menyebabkan  turunnya  penjualan  ekspor. Sehingga  digunakan  peta  kendali  multivariat  untuk mengetahui  kestabilan  proses  dari  produksi  teh  hitam  di PT.  Perkebunan  Nusantara  XII  yang  selanjutnya  akan dianalisis kapabilitas proses produksinya.
Peta  kendali  mampu  menggambarkan  akurasi  dan presisi suatu produksi barang. Selanjutnya akan dilakukan analisis lebih lanjut dengan menghitung kapabilitas proses yang  ada  di  PT.  Perkebunan  Nusantara  XII.  Dengan mengetahui  kestabilan  prosesnya,  dapat  dianalisis penyebab utama dari ketidakstabilan proses. Peta kendali yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  peta kendali  MEWMA  dan  MEWMV  yang  dinilai  lebih sensitif terhadap pergeseran proses daripada peta kendali multivariat lainnya.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  proses  produksi  teh hitam  pernah  dilakukan  untuk  mengetahui  pengendalian mutu  yang  dilakukan  selama  proses  produksi.  Menurut penelitian  tersebut,  pengendalian  mutu  yang  dilakukan dalam  proses  produksi  teh  hitam  terbagi  menjadi  tiga tahapan yaitu pengendalian bahan baku, mutu proses, dan mutu  produk  akhir  [2].  Selain  itu  terdapat  penelitian mengenai  pengeringan  serbuk  teh  hitam dengan  metode Six  Sigma yang  memperoleh  kesimpulan  proses pengeringan serbuk teh hitam memiliki tingkat six sigma kapabilitas  jangka  pendek  sebesaar  2,28  dan  kapabilitas jangka panjang sebesar 2,41 [3].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Uji Korelasi
Uji korelasi adalah salah satu pengujian dalam statistik yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara  dua variabel  atau  lebih  yang  bersifat  kuantitatif.  Untuk  data multivariat digunakan pengujian Bartlett’s test.
Hipotesis : H 0 : 𝝆 = 𝐈 (tidak ada korelasi antar variabel) H 1 : 𝝆 ≠ 𝐈 (ada korelasi antar variabel) Statistik uji sebagai berikut :
𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 = −𝑙𝑛|𝑹| {𝑚 − 1 − 2𝑝+5 6 } (1)
Dari  pengujian  diatasa  akan  dihasilkan  nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 dimana  akan  tolak  H 0 jika  nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 > 𝜒 𝑝(𝑝−1) 2
2 yang artinya terdapat korelasi antar variabel.
T

## Peta Kendali MEWMV
Peta  kendali  MEWMV  adalah  peta  kendali  yang digunakan  untuk  memonitoring  sebuah  proses  untuk mendeteksi pergeseran variabilitas proses yang kecil[4].
𝑽 𝒎 = 𝜔(𝑥 𝑚 − 𝑦 𝑚 )(𝑥 𝑚 − 𝑦 𝑚 ) 𝑇 + (1 − 𝜔)𝑽 𝒎−𝟏 (2)
Dimana nilai pembobot adalah 0 <  < 1, 0 <  < 1, dan V 0 = (x 1 − y 1 )(x 1 − y 1 ) T .  Nilai  estimasi  dari 𝑦 𝑚 dapat dilihat dari persamaan berikut.
𝑦 𝑚 = 𝜆𝑋 𝑚 + (1 − 𝜆)𝑦 𝑚−1 (3)
Dengan 𝒚 𝒎 merupakan  estimasi  natural  untuk  proses rata-rata pada waktu ke-m dari MEWMA dan nilai 𝑦 0 = 0.
𝐗 =   [ x 1 x 2 ⋮ x m ] ; 𝐘 =   [ y 1 y 2 ⋮ y m ] (4)
Dimana  m  merupakan  total  banyaknya  sampel pengamatan yang dilakukan. Nilai x akan dicari sebanyak p karakteristik yang diamati.
𝐶 =
[ (1 − 𝜔) 𝑚−1 0 ⋯
0 0 0 𝜔(1 − 𝜔) 𝑚−2 ⋯ 0 0 0 0 ⋱ 0 ⋮ ⋮ ⋮ 0 𝜔(1 − 𝜔) 0 0 0 ⋯ 0 𝜔] (5)
Selanjutnya  dilakukan  subtitusi  persamaan  hingga diperoleh hasil persamaan berikut
𝐲 𝐦 = ∑ λ(1 − λ) m−i x i m i=1 x i − y i = (1 − λ)x i − λ(1 − λ)x i−1 − ⋯ − λ(1 − λ) i−1 x 1 ; i = 1,2, … , m (6)
Kemudian  dari  persamaan  (6)  dilakukan  perhitungan nilai matriks berikut.
(𝐗 − 𝐘) = [ (𝐗 𝟏 − 𝐲 𝟏 ) 𝑻 (𝐗 𝟐 − 𝐲 𝟐 ) 𝑻 ⋮ (𝐗 𝐭 − 𝐲 𝐭 ) 𝑻 ] = (𝐈 𝐦 − 𝐌)𝐗 (7)
dengan I m adalah matriks identitas berukuran m x m dan M adalah matriks segitiga bawah berukuran m x m dengan  merupakan bobot yang telah ditetapkan.
𝐌 = [ 𝜆 0 … 𝜆(1 − 𝜆) 𝜆 ⋮ ⋮ 𝜆(1 − 𝜆) 𝑚−1 … … ⋱ 𝜆(1 − 𝜆) 0 0 0 𝜆 ] (8)
berdasarkan persamaan (7), maka dapat diperoleh.
𝐕 𝐦 = 𝐗 𝑻 𝐐𝐗 (9)
Dimana Q adalah matriks bujur sangkar dengan ukuran m x m.
𝐐 = (𝐈 𝐦 −  𝐌) 𝑻 𝐂(𝐈 𝐦 − 𝐌) (10)
Berdasarkan  persamaan  (9)  diperoleh tr(𝐕 𝐦 ) = tr(𝐗 𝑻 𝐐𝐗) = tr (𝐐𝐗𝐗 𝑻 ) Oleh karena itu didapatkan, tr(𝐕 𝐦 ) = ∑ ∑ 𝑞 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (∑ 𝑥 𝑖𝑘 𝑥 𝑗𝑘 𝑝 𝑘=1 ) (11)
Saat  p  =1  persamaan  tr( V m ) akan  menjadi  bentuk diagram  kontrol  EWMV.  Saat  proses  dalam  keadaan terkontrol dapat ditunjukkan perhitungan untuk mendapatkan E(tr( Vm )). 𝐸[𝑡𝑟(𝑽 𝒎 )] = 𝑝 ∑ 𝑞 𝑖𝑖 𝑚 𝑖=1 = 𝑝 × 𝑡𝑟(𝑸) (12)
Nilai  E[tr( Vm )]  pada  persamaan  (12)  akan  kovergen untuk 𝐸(𝑽 𝒎 ) = 𝒂𝒑(𝟏−𝝀) 𝟐 𝟐−𝝀 dengan 𝑚 ⟶ ∞ dan perhitungan Var[tr( Vm )] sebagai berikut.
𝑉𝑎𝑟[𝑡𝑟(𝑽 𝒎 )] = 2𝑝 ∑ ∑ 𝑞 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (13) Persamaan (13) akan menjadi batas yang memungkinkan  untuk  setiap  m . Berdasakan  persamaan (12)  pula  didapatkan  batas  diagram  kontrol  berdasarkan tr( V m ) yaitu.
𝐸[𝑡𝑟(𝑽 𝒎 )] ± 𝐿√𝑉𝑎𝑟[𝑡𝑟(𝑽 𝒎 )] = 𝑝 × 𝑡𝑟(𝑸) ± 𝐿√2𝑝 ∑ ∑ 𝑞 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (14)
dimana  L  merupakan  konstanta  yang  bergantung  pada  p (banyak  karakteristik  kualitas),  nilai  ( smoothing constant )  dan  (pembobot)  yang  telah  ditentukan sebelumnya.

## Peta Kendali MEWMA
Peta kendali MEWMA merupakan perluasan dari peta kendali  EWMA  yang  digunakan  untuk  mendeteksi terjadinya  mean  proses  yang  kecil  secara  multivariat. Salah satu kelebihan peta kendali MEWMA adalah robust terhadap  asumsi  distribusi  normal,  artinya  apabila  data tidak  memenuhi  asumsi  distribusi  normal  multivariat maka pembuatan diagram kendali MEWMA masih dapat dilakukan [5]. Berikut adalah vektor observasi pada peta kendali MEWMA.
𝒁 𝒊 = 𝜆𝑿 𝒊 + (1 − 𝜆)𝒁 𝑖−1 (15)
Dimana nilai 0 < 𝜆 < 1 dengan, i=1,2,3,...,m m= banyaknya subgrup yang diamati λ= besarnya pembobot
Data  yang  akan  diplot  pada  diagram  kontrol  adalah sebagai berikut.
𝑇 𝑖 2 = 𝑍 𝑖 𝑡 [Σ 𝑍 𝑖 ] −1 𝑍 𝑖 (16)
Dengan matriks kovarian sebagai berikut,
Σ 𝑍 𝑖 = 𝜆 2−𝜆 [1 − (1 − 𝜆) 2𝑖 ]∑ (17)
i= 1,2,...,m j= 1,2,...,p p= banyaknya variabel karakteristik kualitas yang diamati m= banyaknya data yang diamati
Nilai  batas  kendali  atas  dalam  diagram  kontrol MEWMA  dinyatakan  dalam  nilai H .  Nilai H diperoleh berdasarkan  nilai 𝜆 yang  telah  ditentukan  dan  jumlah karakteristik kualitas yang diteliti

## Analisis Kapabilitas Proses
Kapabilitas  proses  adalah  kemampuan  suatu  proses untuk  menghasilkan  suatu  produk/  jasa  sesuai  dengan spesifikasi  yang  diharapkan.  Analisis  kapabilitas  proses merupakan  bagian  yang  sangat  penting  dari  keseluruhan program peningkatan kualitas.
Dalam penelitian ini pengamatan yang dilakukan pada karaketristik variabel merupakan kasus multivariat, maka perhitungan indeks kapabilitasnya adalah sebagai berikut [6].
𝑀𝑃 𝑝 = (∏ 𝑃 𝑝 𝑖 𝑝 𝑖=1 ) 1 𝑝 𝑀𝑃 𝑝𝑘 = (∏ 𝑃 𝑝𝑘 𝑖 𝑝 𝑖=1 ) 1 𝑝 (18)
Keterangan : i = 1,2,.., p p = jumlah karakteristik kualitas Nilai  dari 𝑃 𝑝 dapat  dicari  dengan  rumus  sebagai berikut.
P p = USL−LSL 6s (19)
Sedangkan rumus dari 𝑃 𝑝𝑘 adalah 𝑃 𝑝𝑘 = min {𝑃 𝑝𝑢 ; 𝑃 𝑝𝑙 }
P pu = USL −   X ̅ 3s P pl = X ̅− LSL 3s (20)
Keterangan : USL  = Upper Specification Limits (Batas Spesifikasi Atas) LSL  = Lower Specification Limits (Batas Spesifikasi Bawah) X ̅ = rata-rata proses Nilai  P p dan  P pk merupakan  nilai  pengukuran  yang mewakili bagaimana proses berjalan sehubungan dengan kebutuhan  konsumen  selama  periode  waktu  yang  lama. P pk mewakili apa adanya yang dibuat oleh produsen. Kriteria  penilaian  MP pk yaitu  apabila  nilai  MP pk yang didapatkan kurang dari 1 maka kinerja proses tidak bagus atau  tidak  kapabel  secara  multivariat,  jika  lebih  dari  1 maka kinerja proses tersebut mutlak bagus atau kapabel. Apabila nilai MP pk lebih kecil dari nilai MP p menunjukkan bahwa  proses  pada  kedua variabel  ini  tidak  terpusat dan tidak mencapai kapabilitas potensial.

## Proses Produksi Teh Hitam
Secara  umum,  pengolahan  teh  terbagi  menjadi  dua sistem, yaitu sistem Ortodox dan CTC ( Crushing Tearing Curling ).  Pada  proses  produksi  di  PT  Perkebunan Nusantara  XII,  digunakan  sistem  CTC.  Tahapan  proses yang  dilakukan  adalah  pemetikan  daun  segar,  analisis hasil petikan, pelayuan, penggulungan, oksidasi enzimatis,  pengeringan,  sortasi  kering,  pengendalian mutu, pengemasan, dan pengiriman [7].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Sumber Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  PT.  X.  Data  tersebut merupakan  data  hasil  pengamatan  karakteristik  mutu berupa density, kepekatan warna, dan rasa teh hitam yang dilakukan  oleh  divisi  Quality  Control  PT.  X.  Data  yang digunakan mulai bulan Januari 2016 hingga Maret 2016. Pada  penelitian  ini,  terdapat  80  data  individual  dengan menggunakan hari sebagai subgrupnya [9].

## Variabel Penelitian
Variabel  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah karakteristik mutu yang menentukan kualitas dari teh hitam yaitu density, rasa, dan warna teh.
Pengujian density dilakukan dengan cara memasukkan bubuk  teh  ke  dalam  gelas  ukur  sebanyak  100  gram, kemudian dilihat volumenya. Untuk pengujian warna dan rasa,  bubuk  teh  kering  ditimbang  sebanyak  5,6  gram kemudian  dimasukkan  dalam  cangkir  penyeduh  utuk diseduh dengan air mendidih. Setelah dibiarkan selama 5 menit, air disaring dan ampas seduhan dipisahkan. Warna dari  ampas  seduhan  akan  dinilai.  Ampas  yang  baik berwarna cerah mirip tembaga. Air seduhan akan dicicipi oleh seorang yang bertugas mencicipi rasa teh.
T ABEL 1. V ARIABEL P ENELITIAN
Variabel Karakteristik Keterangan Spesifikasi X 1 Density Kerapatan Massa Bubuk Teh Hitam 250-295 ml
X 2 Kepekatan warna Warna yang dihasilkan setelah teh diseduh 21-25 X 3 Rasa Rasa dari seduhan teh tanpa diberi tambahan rasa lain 21-25

## Langkah Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  pengendalian kualitas di PT Perkebunan Nusantara XII pada produk teh adalah sebagai berikut.
1. Melakukan  uji  korelasi  terhadap  variabel  karakteristik kualitas yang diamati.
2. Melakukan  pengendalian  proses  produksi  dengan membuat peta kendali MEWMV.
a. Membuat  matrik  C  dengan  diagonal  utama merupakan  nilai  pembobot 𝜔 dan  matrik  M  berupa matrik segitiga bawah dengan elemen 𝜆 . b. Menghitung nilai Q untuk mendapatkan nilai 𝑡𝑟(𝑽 𝒎 ) . c. Menghitung nilai 𝑡𝑟(𝑽 𝒎 ) . d. Menghitung nilai 𝐸(𝑡𝑟(𝑽 𝒎 )) . e. Menentukan nilai batas kendali setiap pengamatan.
3. Membuat  peta  kendali  MEWMA  untuk  pengendalian proses mean,
a. Menghitung nilai statistik 𝑇 𝑖 2 pada setiap pengamatan untuk membuat peta kendali MEWMA.
b. Membuat  plot 𝑇 𝑖 2 dengan  UCL=H  dan  LCL=0 berdasarkan nilai 𝜆 . c. Memilih  nilai 𝜆 yang  optimum  untuk  peta  kendali MEWMA.
4. Menghitung indeks kapabilitas proses.
5. Melakukan  analisis  dan  membahas  kapabilitas  proses berdasarkan hasil yang sudah diperoleh.
6. Membuat kesimpulan dan saran dari hasil analisis yang telah dilakukan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakter  kualitas  yang  diamati  di  PT.  Perkebunan Nusantara XII unit Sirah Kencong ada tiga hal yaitu rasa, kepekatan warna, dan density teh.

## Uji Dependensi
Pengujian dilakukan menggunakan uji korelasi Bartlett. Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 sebesar 3,362 dengan p-value sebesar 0,339. Karena nilai p-value 0,339>0,05 maka H 0 gagal ditolak dengan α 0,05. Selain itu jika dibandingkan dengan nilai 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 diperoleh hasil nilai 𝜒 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 2 yang lebih lebih kecil. Nilai 𝜒 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 dengan df =  3  adalah  7,815.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan bahwa secara statistik volume density, kepekatan warna, dan rasa, saling independen atau tidak memiliki hubungan. Namun, secara konsep antar karakteristik kualitas tersebut memiliki hubungan.

## Peta Kendali MEWMV
Pada penelitian ini akan dicobakan nilai 𝜆 dan 𝜔 mulai 0,1  hingga  0,9.  Semakin  besar  nilai  pembobot  yang diberikan  akan  mempengaruhi  nilai  L  yang  digunakan. Pemilihan  pembobot  terbaik  pada  penelitian  ini menggunakan  prinsip  selisih  paling  minimum  dari  nilai |max 𝑡𝑟(𝑉 𝑚 ) − BKA| .  Selisih  paling  minimum  dari  nilai | max 𝑡𝑟(𝑉 𝑚 ) − BKA| adalah  pembobot  terbaik  untuk mendeteksi  data out  of  control yang  menunjukkan  error terkecil.  Semakin  kecil  selisihnya,  kemungkinan  titik
jatuh  diluar  batas  kendali  padahal  tidak  ada assignable causes akan lebih kecil, begitu pula sebaliknya.
Pada  Tabel  2  terlihat  bahwa  nilai  dari |max 𝑡𝑟(𝑉 𝑚 ) − BKA | paling minimum adalah 19,574 ketika nilai  = 0,9 dan λ =0,9. Batas kendali yang diperoleh dari pembobot tersebut adalah 0,239 untuk BKA dan -0.08019 atau sama dengan  0  untuk  BKB.  Selisih  minimum  yang  dihasilkan menunjukkan  pembobot  akan  menghasilkan  error  yang minimum.
T ABEL 2. H ASIL PERHITUNGAN N ILAI |M AX T R (V M ) − BKA|
 λ L 𝐦𝐚𝐱 𝒕𝒓(𝑽 𝒎 ) BKA Selisih 0,1 0,1 2.7900 1604.885 7.966 1596.92 0,2 0,2 3.3086 1268.057 7.107 1260.95 0,3 0,3 3.6602 970.857 5.863 964.993 0,4 0,4 3.9219 713.282 4.538 708.744 0,5 0,5 4.1191 495.335 3.272 492.063 0.6 0.6 4.2715 317.014 2.310 314.704 0.7 0.7 4.3836 178.321 1.547 176.664 0.8 0.8 4.4590 79.2526 0.813 78.440 0.9 0.9 4.4984 19.8134 0.239 19.574
Nilai  minimum  selisih | max 𝑡𝑟(𝑉 𝑚 ) − BKA| dipengaruhi oleh  pembobot  yang  digunakan  dimana  ketika  nilai pembobot semakin tinggi akan menghasilkan nilai 𝑡𝑟(𝑉 𝑚 ) yang semakin kecil. Dengan menggunakan pembobot 0,9 diperoleh  peta  kendali  seperti  pada  Gambar  1.  Pada Gambar  1  tidak  terdapat  titik  yang  berada  di  luar  batas kendali terhitung sejak proses stabil. Pada titik awal peta kendali  terdapat  titik  yang  berada  di  luar  batas  kendali. Namun  titik  ini  merupakan  tahap  persiapan.  Sehingga dapat  dikatakan  dengan  menggunakan  pembobot  0,9 variabilitas proses produksi teh hitam di PT. Perkebunan Nusantara XII Unit Sirah Kencong telah terkendali secara statistik.
Gambar 1. Peta Kendali MEWMV stabil dengan  = 0,9 dan  0,9

## Peta Kendali MEWMA
Pengendalian  rata-rata  proses  produksi  teh  hitam dilakukan  dengan  menggunakan  peta kendali  MEWMA. Pada penelitian ini titik yang akan di plot adalah nilai yang sudah  diboboti  dengan  pembobot  atau  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Nilai  pembobot  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  0,1  sampai  0,9  dengan  selisih 0,1 tiap pembobotnya.
Pembobot  yang  digunakan  dalam  peta  kendali MEWMA  mulai  dari  0,1  hingga  0,9.  Hasil  dari pembobotan selanjutnya akan ditampilkan pada Tabel 3. Pemilihan  pembobot  terbaik  diperhitungkan  dengan mencari  selisih  minimum  dari  titik  pengamatan maksimum dan batas kendali atas (BKA) yang diperoleh. Hasil batas kendali,  jumlah  titik out of  control, dan  titik maksimum  yang  dihasilkan  dari  setiap  pembobotan selanjutnya akan ditampilkan pada Tabel 3.
T ABEL 3. H ASIL P ETA K ENDALI MEWMA  = 0,4 SAMPAI 0,9

Batas Kendali Jumlah Titik Out Of Control Titik Maksimum 0,1 12,41 21 22,798 0,2 13,39 18 25,914 0,3 13,79 13 31,018 0,4 13,99 13 36,628 0,5 14,10 9 41,690 0,6 14,16 6 46,097 0,7 14,19 5 49,738 0,8 14,21 5 52,530 0,9 14,21 4 54,405
Dari  Tabel  3  terlihat  bahwa  semakin  tinggi  nilai pembobot  yang  digunakan  akan  menghasilkan  batas kendali atas yang semakin tinggi pula. Melebarnya batas kendali  yang  dihasilkan  menyebabkan  jumlah  titik  yang keluar  dari  batas  semakin  kecil.  Akan  tetapi  nilai  titik maksimum yang dihasilkan meningkat.
Lebarnya  batas  kendali  yang  dihasilkan  membuat peluang  suatu  titik  berada  di  luar  batas  kendali  padahal seharusnya  proses in  of  control semakin  kecil. Pertimbangan pemilihan pembobot terbaik juga didasarkan  pada  lebarnya  batas  kendali.  Semakin  lebar batas  kendali  maka  akan  memperbesar  resiko  yang diperoleh  konsumen.  Akan  tetapi  mengurangi  resiko produsen.
T ABEL 4. S ELISIH T ITIK M AKSIMUM DAN BKA  Batas Kendali Atas Titik Maksimum Selisih 0,1 12,40 22,798 10,388 0,2 13,39 25,914 12,914 0,3 13,79 31,018 17,228 0,4 13,99 36,628 22,637 0,5 14,10 41,689 27,589 0,6 14,15 46,097 31,937 0,7 14,19 49,738 35,548 0,8 14,206 52,530 38,320 0,9 14,213 54,405 40,195
Resiko konsumen lebih kecil jika selisih batas kendali atas  dan  titik  maksimumnya  seminimal  mungkin.  Selain itu,  pemilihan  pembobot  terbaik  juga  harus  konsisten dengan  peta  kendali  MEWMV  yang  digunakan  untuk pengontrolan variabilitas. Maka berdasarkan pertimbangan tersebut, peta kendali yang optimal adalah peta  kendali  MEWMA  dengan  pembobot  0,9.  Terlihat pada Tabel 3 jumlah  titik  yang keluar dari batas kendali sebanyak 4 titik.
Berdasarkan pertimbangan penelitian mengenai pengendalian  proses  produksi  teh  hitam  di  PT. Perkebunan  Nusantara  XII  Unit  Sirah  Kencong  baru pertama  kali  dilakukan  sehingga  tidak  disarakan menggunakan  nilai  pembobot  yang  terlalu  sensitif terhadap proses out of control . Selain itu pembobot yang digunakan  dalam  peta  kendali  MEWMV  dan  MEWMA harus konsisten agar informasi yang diperoleh seimbang, pembobot  optimal  yang  dianggap  paling  sensitif  untuk pengendalian  rata-rata  proses  dengan  peta  kendali MEWMA adalah 0,9. Selain itu, . Dengan pembobotan 0,9 diperoleh  batas  kendali  atas  (BKA)  yang  lebar.  Dengan demikian  peluang  suatu  proses out  of  control akan semakin  kecil.  Hasil  peta  kendali  dengan  pembobot  0,9 tertera pada Gambar 2.
Gambar 2. Peta Kendali MEWMA dengan  = 0,9

## Identifikasi Penyebab Proses Tidak Terkendali
Pembobot terbaik yang dianggap paling optimum untuk proses  produksi  teh  hitam  di  PT.  Perkebunan  Nusantara XII  Unit  Sirah  Kencong  pada  peta  kendali  MEWMA adalah  0,9.  Dari  peta  kendali  yang  dihasilkan menunjukkan  proses  masih  dalam  keadaan  tidak terkendali.  Penyebab  adanya  karakteristik  kualitas  yang berada di luar batas kendali ditunjukkan pada Gambar 3.
Berdasarkan brainstorming yang  dilakukan  dengan pihak  perusahaan,  penyebab  terbesar  yang  sering  terjadi selama  proses  produksi  adalah  ketidaksesuaian  bahan baku dengan standar yang seharusnya. Untuk memperoleh teh  hitam  dengan  kualitas  tinggi,  diperlukan  bahan  baku berupa daun pucuk teh yang berkualitas.
Kurangnya  pelatihan  terhadap  karyawan  mengenai pentingnya ketepatan petikan pucuk daun teh merupakan salah satu penyebab masalah. Kondisi lingkungan pabrik teh  yang  berada  di  desa  juga  mempengaruhi  tingkat pendidikan masyarakatnya.

## Gambar 3. Peta Ishikawa Proses Produksi Teh Hitam
Selain  itu,  PT.  Perkebunan  Nusantara  XII  Unit  Sirah Kencong dikenal sebagai salah satu perusahaan teh tertua di  Indonesia.  Mesin  yang  digunakan  dalam  pengolahan teh  hitam  dengan  teknik  CTC  sudah  berusia  lama.  Dari total lima jenis mesin yang beroperasi, hanya dua mesin yang  memiliki  mesin  cadangan  yaitu  mesin  sortasi  dan pengoksidasi. Namun keduanya jarang digunakan secara bersamaan karena kondisi mesin yang tidak memungkinkan.

## Kapabilitas Proses
Kapabilitas proses digunakan untuk mengetahui kinerja proses secara keseluruhan yang diukur dari keseragaman produk  yang  dihasilkan.  Proses  dikatakan  kapabel  jika produk  yang  dihasilkan  berada  dalam  batas  spesifikasi yang telah ditentukan. Jika proses belum terkendali secara statistik, indeks yang digunakan adalah 𝑃 𝑝 dan 𝑃 𝑝𝑘 .
Perhitungan  kapabilitas  proses  dilakukan  secara univariat  dan  multivariat.  Pengukuran  kapablitas  proses untuk  masing-masing  karakteristik  density,  rasa,  dan kepekatan warna merupakan kapabilitas proses univariat.
Dari  hasil  perhitungan  indeks  kapabilitas  proses  secara univariat diperoleh hasil yang tertera pada Tabel 5.
T ABEL 5. K APABILITAS P ROSES U NIVARIAT Variabel 𝑷 𝒑 𝑷 𝒑𝒌 Density 2,29 -0,06 Warna 1,53 1,40 Rasa 2,35 1,80
Berdasarkan  perhitungan  kapabilitas  proses  secara univariat  untuk  fase  satu  dengan  karakteristik  density, diperoleh nilai 𝑃 𝑝 sebesar 2,29 dan 𝑃 𝑝𝑘 sebesar -0,06. Nilai ini  menunjukkan  bahwa  proses  telah  kapabel  namun kinerja  proses  tidak  baik.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa presisi dan akurasi proses belum baik. Variabilitas proses juga  belum  berada  dalam  batas  spesifikasi  yang  telah ditentukan.
Untuk karakteristik kepekatan warna, diperoleh nilai 𝑃 𝑝 sebesar 1,53 dan 𝑃 𝑝𝑘 sebesar 1,40. Nilai ini menunjukkan bahwa proses telah kapabel dan kinerja proses telah baik. Hal ini menunjukkan bahwa presisi dan akurasi proses jika dilihat  secara  univariat  sudah  baik.  Variabilitas  proses juga  telah  berada  dalam  batas  spesifikasi  yang  telah ditentukan.
Karakteristik rasa teh hitam, diperoleh nilai 𝑃 𝑝 sebesar 2,35 dan 𝑃 𝑝𝑘 sebesar 1,80. Nilai ini menunjukkan bahwa proses telah kapabel dan kinerja proses telah baik. Hal ini menunjukkan bahwa presisi dan akurasi proses jika dilihat secara univariat sudah baik. Variabilitas proses juga telah berada dalam batas spesifikasi yang telah ditentukan.
T ABEL 6. K APABILITAS P ROSES M ULTIVARIAT 𝑴𝑷 𝒑 𝑴𝑷 𝒑𝒌 2,02 -0,53
Berdasarkan  Tabel  6  diperoleh  informasi  bahwa  hasil perhitungan  indeks  kapabilitas  multivariat 𝑀𝑃 𝑝 adalah sebesar  2,02.  Nilai  tersebut  lebih  dari  1  sehingga  ada kecenderungan  kinerja  proses  telah  kapabel  pada  ketiga variabel. Nilai 𝑀𝑃 𝑝 hanya menjelaskan indeks saja, untuk menentukan apakah  secara multivariat kinerja prosesnya mutlak  kapabel,  dapat  menggunakan  nilai 𝑀𝑃 𝑝𝑘 .  Nilai 𝑀𝑃 𝑝𝑘 yang  diperoleh  adalah  -0,53  dimana  nilai  tersebut lebih kecil dari 1 dan negative. Dari nilai tersebut terlihat bahwa  kinerja  proses  multivariat  berada  di  luar  batas spesifikasi.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Variabilitas  proses  produksi  teh  hitam  tipe  PF  di  PT. Perkebunan  Nusantara  XII  Unit  Sirah  Kencong  dengan pembobot  yang  diberikan  secara  umum  telah  terkendali secara statistik. Ketika pembobot sebesar 0,2 terdapat titik yang out  of  control setelah  proses  stabil.  Namun  hal serupa  tidak  ditemukan  ketika  peta  kendali  dicobakan dengan  pembobot  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa variabilitas  proses  produksi  tidak  terkendali  secara statistik hanya ketika besar pembobot adalah 0,2. Karena penelitian  ini  baru  dilaksanakan  untuk  pertama  kalinya, maka  pembobot  optimum  yang  digunakan  untuk mengontrol variabilitas proses adalah 0,9. Rata-rata proses produksi teh hitam di PT. Perkebunan Nusantara XII Unit Serah  Kencong  ketika  diberi  pembobot  yang  sama, menghasilkan titik out of control di setiap pembobotnya. Peta kendali MEWMA yang digunakan menerapkan ARL
73 65 57 49 41 33 25 17 9 1 60 50 40 30 20 10 0 Observasi ke- M EW M A UCL=14.21 control out of Karakteristik Environment Measurements Methods Material Machines Human indrawi berbedanya pegawai uji pegawai kurangnya pelatihan usia mesin jumlah pucuk yg salah kualitas bahan baku pengukuran tidak ada patokan gulma hama cuaca yang tidak sesuai
370 yang setara dengan 3 𝜎 . Pembobot yang paling optimal adalah 0,9 dimana ditemukan titik yang keluar dari batas kendali sebanyak empat titik.
Indeks  kapabilitas  multivariat 𝑀𝑃 𝑝 yang  diperoleh adalah sebesar 2,02. Sehingga ada kecenderungan kinerja proses potensial kapabel pada ketiga variabel. Namun jika indeks  kapabilitas 𝑃 𝑝 dilihat  secara  univariat,  ketiga variabel  telah  kapabel.  Nilai 𝑀𝑃 𝑝𝑘 yang  diperoleh  -0,53 dimana nilai tersebut bernilai negative yang artinya rata- rata kinerja proses berada di luar batas spesifikasi.

## Saran
Saran  yang  diberikan  berdasarkan  hasil  analisis  yang telah dilakukan adalah.
1. Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  digunakan  peta kendali dan kapabilitas proses lain agar dapat digunakan sebagai  pembanding  dengan  metode  yang  digunakan pada penelitian ini
2. Pengujian  yang  dilakukan  sebaiknya  dilakukan  dalam jumlah yang lebih dari sekali dalam satu harinya dengan harapan kualitas yang diperoleh lebih baik.
3. Menerapkan  pembobot  yang  lebih  sensitif  untuk meningkatkan kualitas teh hitam yang dihasilkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Direktorat  Jenderal  Perkebunan.  2015. Statistik  Perkebunan Indonesia Teh . Laporan Statistik Perkebunan Indonesia. Jakarta [2] Yunitasari,  L.  2010. Quality  Control  Pngolahan  Teh  Hitam  di Unit  Perkebunan  Tambu,  PT.  Perkebuanan  Tambi  Wonosobo. Laporan  Tugas  Akhir  Jurusan  Teknologi  Hasil  Pertanian Universitas Sebelas Maret. Surakart
[3] Januar,  M.  2012. Analisis  Pengendalian  Kualitas  Pada  Proses Pengeringan Teh Hitam Dengan Metode Six Sigma (Studi Kasus di PTPN  XII  Wonosari, Malang). Laporan Tugas Akhir Jurusan Teknologi Industri Pertanian Universitas Brawijaya: Malang [4] Huwang,  L.,  Yeh,  A.,  &  Wu,  C.  2007. Monitoring  Multivariate Process Variability for Individual Observation. Journal of Quality Technology, vol 39,3, pp.258.
[5] Montgomery,  D.  C.  2009. Introduction  to  Statistical  Quality Control  Sixth  Edition. United  States  of  America.  John  Wiley  & Sons, Inc.
[6] Werner,  L.  2011. Desempenho  de  Indices  de  Capacidade  de Processos  Multivariados:  Uma  Comparacao  de  Indices  Via Simulacao . Roberto de France Moreira Junior. Porto Alegre.
[7] Dewi,  A.S.  2015. Proses  Pengeringan  Bubuk  Teh  Pada Pengolahan  Teh  Hitam  CTC  di  PT.  Perkebunan  Nusantara  XII Kebun Kertowono Lumajang Jawa Timur. Laporan Kerja Lapang Jurusan Keteknikan Pertanian Universitas Brawijaya. Malang.