Abstrak — Produk  tuna  kaleng  merupakan  produk  yang  paling sering  diproduksi  oleh  PT.  X.    Meskipun  perusahaan  telah  ber- upaya  menjaga  kualitas  produknya,  namun  pengendalian  yang dilakukan  tersebut  masih berupa pengendalian secara  deskriptif. Dalam penelitian ini pengendalian kualitas yang dilakukan meng- gunakan  empat  variabel  karakteristik  kualitas,  yaitu  histamin, kadar garam, pH, dan vakum. Pengendalian kualitas secara mul- tivariat dilakukan dengan menggunakan peta kendali T 2 -hotelling dan  Improved  Generalized  Variance.  Pengendalian  kualitas  pro- ses produksi tuna kaleng pada fase I sudah terkendali secara sta- tistik  dalam  varians  prosesnya,  namun  belum  terkendali  dalam rata-rata  prosesnya.  Dengan  menggunakan  batas  kendali  pada fase I didapatkan pengendalian kualitas proses produksi tuna ka- leng  pada  fase  II  dalam  varians  dan  rata-rata  prosesnya  belum terkendali  secara  statistik.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  telah terjadi  pergeseran  baik  dalam  varians  maupun  rata-rata  proses produksi  tuna  kaleng  pada  fase  II.  Selain  itu  juga  didapatkan bahwa proses belum kapabel.
Kata  Kunci — Improved  Generalized  Variance,  Pengendalian Proses, PT. X, T 2 -hotelling

## I. PENDAHULUAN
T. X merupakan salah satu perusahaan ikan tuna kaleng di Indonesia yang sebagian besar  produknya diekspor ke ne- gara Jepang, Eropa, Timur Tengah, Kanada, dan Australia [1]. Masing-masing negara tersebut memiliki standar kualitas yang harus  dipenuhi,  sehingga  perusahaan  harus  mampu  meng- hasilkan produk sesuai dengan permintaan pelanggan. Perusa- haan  dituntut  untuk  senantiasa  mempertahankan  dan  mening- katkan  kualitas  produk  yang  dihasilkan  agar  kepuasan pelanggan dapat tercapai. Selain itu, peningkatan kualitas perlu dilakukan karena sangat membantu perusahaan dalam mening- katkan produktivitas, penurunan rework , bahan yang terbuang, dan biaya garansi [2].
Produk  tuna  kaleng  untuk human  food merupakan produk yang paling sering diproduksi oleh PT. X. Permintaan yang  tinggi  menyebabkan  kebutuhan  bahan  baku  ikan  tuna yang digunakan juga semakin meningkat. Namun ketersediaan bahan  baku  hanya  dapat  diperoleh  dari  nelayan  dalam  skala kecil.  Hal  ini  mempengaruhi  variansi  dari  bahan  baku  yang digunakan, sehingga perlu dilakukan suatu pengendalian kuali- tas  proses. Pengendalian kualitas proses  yang dilakukan peru- sahaan  masih  berupa  pengendalian  secara  deskriptif,  yaitu dengan  menghitung  nilai  minimum  dari  beberapa  sampel
dalam satu kali produksi. Oleh karena itu perlu dilakukan suatu pengendalian  kualitas  secara  statistik  agar  didapatkan  proses produksi yang terkendali sehingga dapat menghasilkan produk sesuai permintaan pelanggan.
Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Mahendran [3]  yang  menyatakan  bahwa  kadar  histamin  ikan  tuna  di  PT. Maya  Muncar  sudah  terkendali  secara  statistik  menggunakan peta kendali univariat. Namun sekitar 23,55% bahan baku tuna berada  pada  wilayah  antara  batas  kontrol  atas  dan  batas spesifi-kasi  atas  sehingga  hal  ini  bisa  menjadi  peringatan  dini bagi  pe-rusahaan  untuk  segera  melakukan  perbaikan  proses. Selain  itu  kapabilitas  proses  yang  dihasilkan  masih  belum kapabel.  Sedangkan  Devi,  dkk    [4]  menemukan  bahwa produksi  pengola-han  ikan  pelagis  beku  di  PT.  Perikanan Nusantara  (Persero)  Cabang  Benoa  Bali  belum  terkendali secara statistik menggu-nakan peta kendali univariat.
Dalam  penelitian  ini  pengendalian  kualitas  produk  akhir tuna  kaleng  diukur  menggunakan  empat  variabel  karakteristik kualitas, yaitu histamin, kadar garam, pH, dan vakum. Karena keempat  variabel  yang  digunakan  saling  berhubungan  serta data  penelitian  merupakan pengamatan individu maka metode yang  digunakan  adalah  peta  kendali Improved  Generalized Variance dan T 2 -hotelling .  Pengukuran  dilakukan  pada periode  Januari  2017  sampai  September  2017  menggunakan dua  fase  dengan  tujuan  mengevaluasi  kualitas  proses  pada periode terse-but serta melihat adanya pergeseran proses yang terjadi.  Selain  itu  juga  akan  dilakukan  analisis  kapabalitas untuk  mengukur  kemampuan  proses  yaitu  produk  sudah memenuhi  spesifikasi  yang  ditentukan  atau  belum.  Penelitian ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukan  bagi PT.  X agar dapat meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Peta Kendali Improved Generalized Variance
Improved  Generalized  Variance merupakan  peta  kendali multivariat  dengan  pengamatan  individu  atau  subgrup 1 n  untuk mengendalikan variabilitas proses [5]. Nilai statis- tik  pada  peta  kendali Improved  Generalized  Variance berda- sarkan nilai frobenius norm adalah sebagai berikut.   2 D F Tr  (1)
dimana
k+1 k D = SS - SS
Pengendalian Kualitas Produk Tuna Kaleng di PT. X Menggunakan Peta Kendali Multivariat
Dwita Bening Safitri dan Muhammad Mashuri Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : m_mashuri@statistika.its.ac.id 2
P
k SS adalah  matriks  varians  kovarians  yang  didapatkan  dari HDS  ( Historical  Data  Set )  dan k +1 SS didapatkan  dari  ADS ( Augmented Data Set ) yang dituliskan sebagai berikut [6].
1 k k SS ( )S m   (2) 1 k+1 k+1 SS ( )S m k    (3)
Batas  kendali  Atas  (BKA)  dan  Batas  Kendali  Bawah (BKB)  untuk  peta  kendali Improved  Generalized  Variance adalah
  2 , v BKA C    (4)
dengan
    2 k k Tr S C Tr S  dan       2 2 k k Tr S v Tr S 
0 BKB  (5)
Jika  nilai F melewati  nilai  BKA  dan  BKB  maka  dapat dikatakan proses tidak terkendali.
B. Peta Kendali T 2 -hotelling
Pengendalian  kualitas  statistik  dengan  peta  kendali T 2 - hotelling digunakan  jika  memiliki  dua atau lebih karakteristik kualitas yang saling berhubungan [7]. Statistik uji yang digam- barkan pada peta kendali T 2 -hotelling untuk data individu ada- lah sebagai berikut.
    2 1 x x S x x T i ij j ij j T     (6)
Keterangan: x ij = Vektor pengamatan ke- i variabel kualitas ke- j
x j = Vektor rata-rata pengamatan variabel kualitas ke- j
1 S  = Invers, matriks varians kovarians dengan successive di- fference peta kendali T 2 -hotelling individu dihitung dengan ru- mus
  1 2 1 V'V S m   (7)
dimana
      3 2 1 ' ' 2 1 1 ' ' 2 ' ' m-1 x - x v
v x - x V
v x - x i i                                  , 1, 2,..., 1 i m   i V adalah vektor selisih antara vektor data ke- i dan vektor data ke- i+ 1  dan m adalah  banyaknya  pengamatan.  Batas  kendali un-tuk  peta  kendali T 2 -hotelling dengan  pengamatan  individu pada fase I adalah sebagai berikut.
 
  2 1 , , 2 2 1 m p p m BKA
m          
    (8)
0 BKB  (9) Keterangan: BKA = Batas Kendali Atas BKB = Batas Kendali Bawah p = Banyaknya karakteristik kualitas  ( 1, 2,..., ) j p 
m = Banyaknya pengamatan

## C. Identifikasi Penyebab Out of Control
Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk  mende- teksi  sinyal  tidak  terkontrol  adalah  menguraikan  statistik 2 T kedalam  komponen-komponen  yang  menunjukkan  kontribusi dari  masing-masing  variabel  individual,  yang  dapat  dituliskan sebagai berikut [7].
  2 2 j i j d T T   (10)
Keterangan:
j d =  Indikator  dari  kontribusi  relatif  variabel  ke- j untuk keseluruhan statistik.
2 i T = Nilai statistik uji
  2 j T = Nilai statistik uji tanpa variabel proses ke- j Jika   2 ,1 j d    maka  variabel  ke- j tersebut  adalah penyebab out of control .

## D. Analisis Kapabilitas Proses
Analisis  kapabilitas  proses  bertujuan  untuk  menaksir kemam-puan proses, yaitu produk sudah memenuhi spesifikasi yang  ditentukan  atau  belum.  Berdasarkan  standar  3-sigma, suatu  proses  dikatakan  kapabel  apabila  memiliki  indeks kapabilitas le-bih dari 1,33. Perhitungan indeks p P menggunakan rumus seba-gai berikut.
6 p BSA BSB P s   (11)
dimana s dapat dihitung menggunakan rumus
    2 1 1 n i i x x s n      (12)
Tingkat kemampuan untuk pk P dihitung dengan rumus sebagai berikut.
min , 3 3 pk BSA BSB P s s            (13)
Perhitungan  indeks p P dan pk P untuk  data  multivariat  dapat dihitung menggunakan persamaan sebagai berikut.
  1 p pk j pk j j MP W P X    (14)
  1 p p j p j j MP W P X    (15)
Nilai  permbobot j W disesuaikan  dengan  pembobot  dari masing-masing variabel yang ditentukan oleh perusahaan. Jika tidak  ada  ketentuan maka pembobot dapat dianggap sama de- ngan membagi nilai 1 dengan jumlah variabel pengamatan [8].

## E. Proses Produksi Produk Tuna Kaleng
Proses  produksi  produk  tuna  kaleng  melalui  beberapa tahapan.  Pertama,  bahan  baku  yang  diperoleh  dari  nelayan dila-kukan  proses  pemisahan  berdasarkan  jenis  dan  ukuran ikan, kemudian disimpan di clod storage . Sistem penyimpanan yang digunakan adalah FIFO ( First In First Out ) sehingga ikan yang masuk lebih dahulu juga akan digunakan terlebih dahulu. Kedua,  ikan  yang  akan  digunakan  dalam  proses  produksi
selan-jutnya  akan  memasuki  tahapan  pelelehan  ( defrost )  yang bertu-juan  untuk  memudahkan  pada  proses  pemotongan ( cutting ).  Pada  tahapan cutting ,  dilakukan  pemotongan  ikan yang ber-fungsi untuk membersihkan atau memisahkan jeroan ikan  serta  benda  asing  lainnya.  Selanjutnya  ikan  melalui tahapan  pemasa-kan  ( cooking )  yang  bertujuan  untuk memperlambat proses bekerjanya mikroba. Untuk mengurangi kegosongan  pada  saat  proses cooking ,  maka  dilakukan penyemprotan  air  ( showering )  sebelum  ikan  memasuki tahapan cooling .  Tahapan  pendinginan  ( cooling )  bertujuan untuk  menurunkan  temperatur  ikan  hingga  mencapai o o 40 C-45 C . Setelah it u  ikan  akan  melalui  dua  tahapan pembersihan, yaitu tahap pembersihan awal ( pre-cleaning ) dan tahap  pembersihan  ( cleaning ).  Tujuan pre-cleaning adalah menghilangkan  bagian  kepala,  tulang  bagian  tengah,  ekor, punggung,  dan  mengerik  bagian  kulit  luar,  sedangkan  tujuan cleaning yaitu  membersihkan  sisa-sisa  kulit,  duri  yang  masih menempel,  serta  memisahkan  antara  daging  putih  ( loin )  dan daging  merah.  Tahapan  selanjutnya  yaitu  pengemasan ( packing )  yaitu  proses  pengisian  daging  ikan  kedalam  kaleng maupun  kantung  ( pouch ).  Daging  ikan  akan  dimasukkan secara  otomatis  oleh  mesin filling dan  diperiksa  beratnya menggunakan check weigher . Daging ikan yang telah diisikan kedalam  kaleng  akan  diberi  bumbu  ( seasoning )  melalui  kran- kran  yang  terdapat  pada  tangki  penampungan.  Kemudian dilakukan  tahapan exhauting atau seaming yaitu  proses  peng- hampaan  dan  penutupan  kaleng  yang  dilakukan  secara otomatis  agar  mencegah  masuknya  bakteri.  Selain  itu  untuk mencegah  tumbuhnya  spora  pathogen  dan  bakteri  lainnya dilakukan  tahapan  sterilisasi  sehingga  produk  aman  serta mempunyai  umur  simpan  yang  panjang.  Sebelum  memasuki tahap  inkubasi,  produk  terlebih  dahulu  diberi  kode  produksi, tanggal produksi, dan tanggal kadaluarsa dengan menggunakan mesin jet  print .  Kemudian  kaleng  produk  akan  disusun  pada pallet dan  diinkubasi  selama  7  hari.  Inkubasi  ini  bertujuan untuk  memas-tikan  bahwa  produk  benar-benar  aman.  Setelah tahap  sterilisasi,  terlebih  dahulu  dilakukan quality  control menggunakan  sinar  X  ( X-ray )  serta  pengujian  laboratorium pada  beberapa  sampel  produk  akhir.  Terdapat  dua  pengujian laboratorium yang dila-kukan yaitu uji laboratorium fisika dan uji laboratorium kimia. Tindakan koreksi yang dilakukan yaitu melakukan  pemisahan  terhadap  produk  yang  berada  diluar standar dengan produk yang bagus untuk selanjutnya dianalisa. Jika  setelah  diperiksa  dan  tidak  ada  variabel  yang  melewati batas  spesifikasi  maka  produk  akan  disimpan  di  bagian warehouse untuk selanjutnya akan dikirim ke buyer [1].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Sumber  data  pada  penelitian  ini  adalah  data  sekunder yang  diperoleh  dari  data open  can produk  akhir  tuna  kaleng. Data  merupakan  sampel  yang  diukur  setiap  kali  melakukan produksi sesuai keinginan pelanggan atau buyer . Sampel yang diukur  adalah  produk  akhir  tuna  kaleng  yang  diambil  setelah proses sterilisasi di bagian retort . Periode data yang digunakan mulai dari bulan Januari 2017 – September 2017. Data dibagi kedalam  2  fase  yaitu  fase  I  adalah  data  periode  bulan Januari
2017 – Juli 2017, sedangkan fase II adalah data periode bulan Agustus  2017 – September  2017.  Data  terdiri  dari  beberapa variabel  karakteristik  kualitas  produk  akhir  tuna  kaleng  yaitu vakum, pH, kandungan garam, dan histamin.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan Satuan Spesifikasi 1 X Vakum cmHg 8 – 16cmHg 2 X pH - 5,6 – 6,5 3 X Kandungan garam % 0,8 – 1% 4 X Histamin ppm  30 ppm
Keempat  variabel  merupakan  variabel  yang  diukur  dalam pengendalian  kualitas  produk  akhir  tuna  kaleng  yang  saling berhubungan.  Semakin  tinggi  kevakuman  maka  semakin rendah  tingkat  pH,  semakin  rendah  tingkat  pH  menyebabkan semakin  tinggi  kandungan  garam.  Apabila  kandungan  garam tinggi maka akan menurunkan kandungan histamin.

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Melakukan eksplorasi data
2. Melakukan  pengujian  asumsi  korelasi  antar  variabel  dan asumsi normal multivariat
3. Melakukan  analisis  menggunakan  peta  kendali Improved Generalized Variance untuk memeriksa variabilitas proses 4. Melakukan analisis menggunakan peta kendali T 2 -hotelling untuk memeriksa mean proses
5. Mengidentifikasi  faktor  penyebab  variabel out  of  control menggunakan diagram ishikawa
6. Melakukan analisis kapabilitas proses
7. Melakukan  interpretasi  serta  mengambil  kesimpulan  dan saran

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif keempat variabel karakteristik kualitas produk akhir tuna kaleng pada fase I dan fase II disajikan pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2.

## Deskripsi Karakteristik Kualitas Fase I
Variabel Mean Varians Min Maks Vakum 30,080 10,687 23,000 38,000 pH 5,875 0,002 5,780 5,960 Kandungan garam 0,875 0,002 0,790 0,990 Histamin 5,860 13,225 1,000 17,000
Tabel 3. Deskripsi Karakteristik Kualitas Fase II Variabel Mean Varians Min Maks Vakum 23,409 22,348 16,000 32,000 pH 5,847 0,001 5,750 5,880
Kandungan garam 0,885 0,003 0,810 0,980 Histamin 7,909 14,944 2,000 14,000
Pada  Tabel  2  dan  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  variabel vakum  memiliki  nilai  rata-rata  yang  paling  besar  pada  fase  I maupun  fase  II.  Hal  ini  diperkuat  dengan  adanya  nilai  pada variabel  vakum  yang  berada  diluar  batas  spesifikasi perusahaan. Variabel vakum juga memiliki nilai variansi yang paling tinggi pada fase I maupun fase II, yang berarti variabel vakum mempunyai variansi yang paling heterogen dibandingkan  ketiga  variabel  karakteristik  lainnya.  Selain  itu juga  dapat  dilihat  bahwa  terjadi  perbedaan  rata-rata  yang cukup  besar  pada  variabel  karakteristik  kualitas  antara  fase  I dan  fase  II.  Hal  ini  mengindikasikan  terjadi  pergeseran  rata- rata proses pada pro-duk akhir tuna kaleng pada fase I dan fase II.  Rata-rata  variabel  vakum  dan  pH  pada  fase  I  cenderung lebih  besar  dibandingkan  pada  fase  II.  Sebaliknya  rata-rata variabel kandungan garam dan histamin pada fase I mengalami peningkatan jika diband-ingkan pada fase II.

## B. Pengendalian  Kualitas  Proses  Produksi  Tuna  Kaleng Pada Fase I
Dalam  melakukan  analisis  pengendalian  kualitas  proses produksi  tuna  kaleng  maka  terlebih  dahulu  dilakukan pengujian  asumsi  koreasi  antar  variabel  dan  asumsi  distribusi normal  multivariat.  Hasil  uji  Bartlett  menunjukkan  bahwa antar  keem-pat  variabel  karakteristik  kualitas  yang  digunakan saling  berko-relasi  sehingga  pengendalian  kualitas  dapat dilakukan  menggu-nakan  peta  kendali  multivariat.  Sedangkan pada  uji Saphiro  Wilk ’ s diperoleh  hasil  bahwa  data pengamatan  memenuhi  asumsi  distribusi  normal  multivariat sehingga pengendalian kualitas dapat  dilakukan menggunakan peta kendali Improved Generalized Variance dan T 2 -hotelling . Berikut ini pengendali-an kualitas proses produksi tuna kaleng pada fase I.
1. Pengendalian Kualitas Terhadap Varians Proses Fase I
Data  yang  digunakan  adalah  data  pada  fase  I  yang  dibagi menjadi dua bagian, yaitu 30 data pengamatan pertama (HDS) dan 20 data pengamatan selanjutnya (ADS).
Gambar 1. Peta Kendali Improved Generalized Variance Fase I.
Berdasarkan  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  pengendalian kualitas varians proses produksi tuna kaleng pada fase I sudah terkendali  secara  statistik. Hal ini ditunjukkan dengan seluruh titik-titik  pengamatan  yang  telah  berada  pada  Batas  Kendali Atas (BKA) sebesar 143,157 dan Batas Kendali Bawah (BKB) sebesar  0.  Batas  kendali  tersebut  kemudian  akan  digunakan untuk  batas  kendali  peta  kendali Improved  Generalized  Vari- ance pada fase II.
2. Pengendalian Kualitas Terhadap Rata-Rata Proses Fase I
Data  yang  digunakan  merupakan  data  pengamatan  yang telah  terkendali  dari  hasil  analisis variabilitas proses produksi tuna kaleng fase I.
Pengendalian kualitas rata-rata proses produksi tuna kaleng pada fase I belum terkendali secara statistik seperti yang dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Hal  ini  dikarenakan  dengan menggunakan  Batas  Kendali  Atas  (BKA)  sebesar  14,302  dan Batas  Kendali  Bawah  (BKB)  sebesar  0  masih  terdapat  titik- titik  pengamatan  yang  keluar  dari  batas  kendali,  yaitu  penga- matan ke-11, ke-36, dan ke-50.
Gambar 2. Peta Kendali T 2 -hotelling Fase I.
Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  identifikasi  penyebab titik-titik pengamatan tersebut keluar batas kendali. Berikut ini identifikasi  penyebab  variabel  yang  keluar  batas  kendali dilaku-kan secara manual menggunakan persamaan (10).
Tabel 4. Identifikasi Penyebab Out of Control
Pengamatan Ke- 2 i T Variabel Kualitas   2 j T j d
11 17,037 Histamin 7,303 9,733 Vakum 12,237 4,799 Kandungan garam 14,917 2,120 pH 16,230 0,806 36 17,319 Histamin 17,147 0,172 Vakum 15,562 1,756 Kandungan garam 13,242 4,076 pH 7,394 9,924 50 15,226 Histamin 14,090 1,136 Vakum 15,221 0,004 Kandungan garam 15,177 0,0491 pH 2,053 13,173
Dengan  menggunakan 2 0 0027 1 ( , ; )  atau  sebesar  8,999  maka dapat  diketahui  bahwa  penyebab  pengamatan  ke-11  tidak terkendali  adalah  variabel  histamin,  sedangkan  penyebab peng-amatan ke-36 dan ke-50 tidak terkendali adalah variabel pH.  Setelah  dilakukan  perbaikan  sebanyak  tiga  kali  dengan menge-luarkan  titik-titik  yang  keluar  batas  kendali  serta melakukan  identifikasi  penyebab out  of  control maka didapatkan  peta  ken-dali T 2 -hotelling fase  I  perbaikan  ketiga seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta Kendali T 2 -hotelling Fase I Perbaikan Ketiga.
Pada Gambar 3 menunjukkan bahwa pengendalian kualitas rata-rata  proses  produksi  tuna  kaleng  pada  fase  I  perbaikan ketiga  telah  terkendali  secara  statistik.  Hal  ini  ditunjukkan dengan  tidak  terdapat  titik-titik  pengamatan  yang  keluar  dari Batas  Kendali  Atas (BKA) sebesar 13,993 dan Batas Kendali Bawah  (BKB)  sebesar  0.  Batas  kendali  tersebut  kemudian akan digunakan untuk mengendalikan rata-rata proses produksi tuna kaleng pada fase II.

## C. Pengendalian  Kualitas  Proses  Produksi  Tuna  Kaleng Pada Fase II
Setelah  proses  produksi  tuna  kaleng  pada  fase  I  telah terkendali  pada  variabilitas  dan  rata-rata  prosesnya  maka dilanjutkan  dengan  pengendalian  kualitas  pada  fase  II  seperti berikut ini.
1. Pengendalian Kualitas Terhadap Varians Proses Fase II
Data terbagi menjadi dua bagian, yaitu 43 data pengamatan pertama  (HDS)  yang  didapatkan  dari  data  pengamatan  peta kendali T 2 -hotelling fase  I  yang  telah  terkendali  dan  22  data pengamatan  selanjutnya  (ADS)  yang  merupakan  data pengama-tan pada fase II. Berikut ini merupakan peta kendali Improved Generalized Variance pada fase II.
Gambar 4. Peta Kendali Improved Generalized Variance Fase II.
Berdasarkan  Gambar  4  dapat  diketahui  bahwa  dengan menggunakan  batas  kendali  dari  peta  kendali Improved Generalized  Variance pada  fase  I,  masih  terdapat  titik-titik pengamatan  yang  keluar  batas  kendali  pada  peta  kendali Improved  Generalized  Variance pada  fase  II.  Hal  ini mengindikasikan  telah terjadi pergeseran variansi proses pada fase  II.  Secara  visual  juga  dapat  dilihat  bahwa  nilai  titik-titik pengamatan  cenderung  naik  pada  akhir  pengamatan  sehingga dapat disimpulkan bahwa varians proses produksi  tuna kaleng pada  fase  II  cenderung  lebih  besar  dibandingkan  pada  fase  I. Setelah  melakukan  identifikasi  penyebab out  of  control serta mengeluarkan  titik-titik  yang  keluar  batas  kendali  maka didapatkan peta kendali Improved Generalized Variance pada fase II perbaikan kedua seperti berikut.
Gambar  5.  Peta  Kendali Improved  Generalized  Variance Fase  II  Perbaikan Kedua.
Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  pengendalian kualitas  varians  proses  produksi  tuna  kaleng  pada  fase  II perbaikan  kedua  telah  terkendali  secara  statistik.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  tidak  terdapat  titik-titik  pengamatan  yang keluar  dari  Batas  Kendali  Atas  (BKA)  sebesar  85,622  dan Batas Kendali Bawah (BKB) sebesar 0.

## 2. Pengendalian  Kualitas  Terhadap  Rata-Rata  Proses  Fase II
Data  yang  digunakan  merupakan  data  pengamatan  dari hasil  analisis  variabilitas  proses  produksi  tuna  kaleng  fase  II yang  telah  terkendali  dengan  batas  kendali  dari  peta  kendali T 2 -hotelling fase  I  yang  telah  terkendali.  Berikut  ini merupakan peta T 2 -hotelling pada fase II.
Gambar 6. Peta Kendali T 2 -hotelling Fase II.
Berdasarkan  Gambar  6  didapatkan  bahwa  pengendalian kualitas  rata-rata  proses  produksi  tuna  kaleng  pada  fase  II belum  terkendali  secara  statistik.  Hal  ini  dikarenakan  masih terdapat  titik-titik  pengamatan  yang  keluar batas kendali pada peta  kendali T 2 -hotelling fase  II  dengan  Batas  Kendali  Atas (BKA)  sebesar  13,9936  dan  Batas  Kendali  Bawah  (BKB) sebesar 0. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa telah terjadi pergeseran  rata-rata  proses  pada  fase  II.  Nilai  titik-titik pengamatan yang cenderung naik pada akhir pengamatan juga menjadi  salah  satu  peringatan  bagi  perusahaan  untuk  segera memperbaiki proses produksi, dikarenakan hal ini berarti rata- rata proses produksi  tuna kaleng pada fase II cenderung lebih besar dibandingkan pada fase I.
Selanjutnya  dilakukan  identikasi  faktor-faktor  penyebab variabel  karakteristik out  of  control menggunakan  diagram ishikawa. Berdasarkan hasil studi lapangan serta informasi dari pihak  perusahaan  maka  dapat  diketahui  bahwa  faktor penyebab  proses  produksi  tuna  kaleng  tidak terkendali adalah faktor man , material , methods ,  dan environment .  Pada  faktor materi-al dipengaruhi oleh adanya perubahan pada bahan baku ikan  yang  digunakan.  Bahan  baku  ikan  tersebut  dikumpulkan dari  nelayan-nelayan  dalam  skala  kecil  sehingga  variansi  dari
bahan baku juga tinggi. Hal ini sangat berpengaruh pada kadar pH dan histamin yang terkandung pada ikan. Selain itu, kadar pH dan histamin pada ikan juga dapat dipengaruhi oleh faktor methods ,  yaitu  pengolahan  yang  terlalu  lama.  Kadar  pH  dan histamin  dalam  ikan  akan  semakin  meningkat  akibat  mikroba yang  cepat  tumbuh  apabila  waktu  pengolahan  yang  dilakukan terlalu  lama.  Pertumbuhan  mikroba  juga  dapat  dipengaruhi oleh faktor environment , yaitu perubahan suhu ruang. Apabila suhu  ruang  tidak  sesuai  maka  akan  memicu  tumbuhnya mikroba  yang  nantinya  akan  mempengaruhi  kadar  pH  dan histamin  pada  ikan.  Sedangkan  pada  faktor man disebabkan karena  terkadang  para  karyawan  kelelahan  dan  kurang  teliti sehingga terjadi kesalahan pada saat proses vakum.

## D. Kapabilitas Proses
Pada  penelitian  ini  didapatkan  rata-rata  proses  produksi tuna  kaleng  tidak  terkendali  secara  statistik  sehingga  indeks kapabilitas  yang  digunakan  adalah p P dan pk P .  Pada  Tabel  5 merupakan indeks kapabilitas secara univariat dihitung dengan menggunakan  persamaan  (11)  dan  (13).  Berdasarkan  Tabel  5 dapat  dikatakan  bahwa  proses  produksi  tuna  kaleng  masih belum  kapabel  dikarenakan  masih  terdapat  nilai p P dan pk P yang  lebih  kecil  dari  1,33.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan indeks kapabilitas multivariat dengan menggunakan persamaan (14) dan (15). Dikarenakan perusahaan tidak menentukan nilai pembobot  untuk  masing-masing  varia-bel  karakteristik kualitas,  maka  pada  penelitian  ini  pembobot  dianggap  sama dengan  membagi  nilai  1  dengan  jumlah  variabel  karakteristik kualitas  yang  digunakan,  yaitu  sebesar  0,333  untuk  masing- masing variabel.
Tabel 5. Perhitungan Analisis Kapabilitas Univariat Variabel P p P pk Vakum 0,400 -1,250 pH 4,050 2,370 Kandungan garam 0,680 0,490 Histamin 1,480 0,620
Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan indeks kapabilitas
p MP sebesar  2,181  atau  lebih  dari  1,333  artinya  bahwa  data produksi  tuna  kaleng  memiliki presisi yang tinggi. Sedangkan nilai indeks pk MP sebesar 0,739 atau kurang dari 1,333 artinya bahwa  akurasi  proses  produksi  tuna  kaleng  masih  rendah. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  proses  produksi  tuna kaleng belum kapabel.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
1. Pengendalian  kualitas  varians  proses  produksi  tuna kaleng pada  fase  I  menggunakan  peta  kendali Improved Generalized  Variance didapatkan  Batas  Kendali  Atas sebesar  Atas  (BKA)  sebesar  143,157  dan  Batas  Kendali Bawah  (BKB)  sebesar  0.  Sedangkan  untuk  pengendalian dalam  rata-rata  proses  menggunakan  peta  kendali T 2 - hotelling didapatkan  Batas  Kendali  Atas  sebesar  Atas (BKA)  sebesar  13,993  dan  Batas  Kendali  Bawah  (BKB) sebesar 0.
2. Pengendalian  kualitas  proses  produksi  tuna  kaleng  pada fase II dalam varians dan rata-rata prosesnya belum terken- dali  secara  statistik.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  telah terjadi  pergeseran  baik  dalam  varians  maupun  rata-rata proses produksi tuna kaleng pada fase II.
3. Analisis  kapabilitas  secara  multivariat  didapatkan  bahwa proses  produksi  tuna  kaleng  memiliki  presisi  yang  tinggi, namun  akurasi  masih  rendah  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa proses belum kapabel.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  pada  pihak  perusahaan  yaitu agar  lebih  mempertimbangkan  variabel  vakum,  pH,  dan histamin dalam proses produksi tuna kaleng serta meminimalisir  faktor  penyebab  titik-titik  pengamatan  yang keluar  batas  kendali.  Selain  itu  perusahaan  harus  lebih memperhatikan  pengukuran  sampel  data  kuliatas  proses produksi,  baik  dari  segi  alat  ukur  maupun  cara  pengambilan sampel  sehingga  data  yang  diperoleh  lebih  akurat.  Sedangkan untuk  penelitian selanjutnya  diharap-kan  dapat  menggunakan sampel yang lebih banyak sehingga hasil yang didapatkan bisa lebih  representatif  untuk  menggam-barkan  proses  produksi dari perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
PT. X., “ Profile PT. X. ” 2015.
[2] J.  Heizer  and  B.  Render, Operations  Management ,  10th  ed.  USA:
Pearson Education, Inc, 2009.
[3] T.  Mahendran, “ Evaluasi  Risiko  Bahaya  Keamanan  Pangan (HACCP) Tuna Kaleng dengan Metode Statistical Process Control, ” Bogor, 2005.
[4] K. P. Devi, I. K. Suamba, and N. W. Artini, “ Analisis Pengendalian Mutu  pada  Pengolahan  Ikan  Pelagis  Beku  di  PT  Perikanan Nusantara  (Persero)  Cabang  Benoa  Bali, ” E-Jurnal  Agribisnis  dan Agrowisata , vol. 5, no. 1, 2016.
[5] M. Djauhari, “ A Multivariate Process Variabilty Monitoring Based on  Individual  Observation, ” J.  Eng.  Technol. ,  vol.  VI,  no.  10,  pp. 91 – 96, 2010.
[6] R.  Mason,  Y.  Chou,  and  C.  Young, “ Monitoring  Variation  in  A Multivariate Process When The Dimension is Large Relative to The Sample  Size, ” Commun.  Stat.  Methods ,  vol.  39,  pp.  939 – 2145,
2009. [7]
D.  Montgomery, Introduction  to  Statistical  Quality  Control .  New Jersey: John Wiley & Sons, 2013. [8]
S.  Raissi, “ Multivariate  process  capability  indices  on  the  presence of priority for quality characteristics, ” J. Ind. Eng. Int. , vol. 5, no. 9, p. 2736, 2009.