## PENERAPAN STATISTICAL QUALITY CONTROL (SQC) PADA PENGOLAHAN KOPI ROBUSTA CARA SEMI BASAH
Application of Statistical Quality Control (SQC) onRobusta Coffee Processing Unit with Semi Wet Process
Andrew Setiawan Rusdianto 1) , Noer Novijanto 1) , Rosy Alihsany 2)
1) Dosen Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, UNEJ
2) Alumni Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, UNEJ E-mail: andrew-sca@hotmail.com

## ABSTRACT
PT. J.A. Wattie is local plantation which process robusta coffee in Jember. The main problem of  Indonesian  coffee  is  quality,  which  can  not  fulfill  the  requirement  of  international  market  quality. The  several  factors  that  influence  coffee  quality  are  harvest,  sanitation,  productionprocesses,  place and equipment. Statistical quality control is method to control production process stability, where  PT. J.A.  Wattie  did  not  apply  in  coffee  productionprocess.  The  objectives  of  this  research  are  identify quality  output  at  each  stage  of  processes;  observe  the  correlation  of  production  process  and  coffee quality  based on  statistical  quality  control.Grading  and  hulling  processes  according  to  control  chart showed that the process was under control because data plot to be present in interval upper and lower control limit. Pulping and washing processes were out of control because some data plot to be present in outside of upper control limit or lower control limit.Washing process showed other pattern because more than four (4) data make increasing or decreasing pattern. Increasing or decreasing patterns can be  indicator  of  abnormality  processes.  Abnormality  of  washing  and  pulping  processes  were  resulted from  the  pulper  and  washer.  The  rare  maintance  of  pulper  and  washer  can  be  factor  that  makes abnormality process.
Keywords: coffee, robusta, quality, statistical quality control

## PENDAHULUAN
Permasalahan  yang  dihadapi  pada proses  produksi  kopi  Indonesia  adalah  mutu dan  prospek  pemasaran  kopi  internasional yang kurang cerah. Rendahnya mutu produksi  kopi  robusta  dapat  disebabkan  oleh minimnya  sarana  pengolahan,  lemahnya pengawasan  mutu  pada  seluruh  tahapan proses pengolahan dan sistem tata niaga kopi yang  tidak  berorientasi  pada  mutu  (Puslit Koka,  2007).  Kesalahan  paling  fatal  yang umum dilakukan para petani adalah pada fase pemetikan  dan  penanganan  pasca  panen, sehingga  menghasilkan  kopi  dengan  mutu rendah.  Hampir  semua  sentra  produksi  kopi, petani  memetik  buah  kopi  sebelum  usia
panen  (petik  hijau)  dengan  berbagai  alasan seperti  desakan  kebutuhan  hidup  dan  rawan pencurian.  Proses  penanganan  pasca  panen, yaitu penjemuran kopi dilakukan ditepi  jalan atau  tempat-tempat  lain  yang  lapang  dimana kondisi  sanitasi  tidak  terkontrol,  sehingga proses  terjadinya  kontaminasi  oleh  benda asing  atau  kotoran  sangat  besar  peluangnya. Penjemuran  yang  dilakukan  menggunakan tenaga  sinar  matahari  mempunyai  kelemahan yaitu  sulit  untuk  mencapai  kadar  air maksimum yang diizinkan yaitu 12,5% (BSN, 1999),  sehingga  biji  kopi  sering  ditemukan telah  ditumbuhi  jamur  penyebab  okratoksin. Penggunaan alat pengupas kopi yang digunakan  umumnya  adalah  teknologi  tepat guna  dimana  kelemahan  dari  alat  tersebut
adalah  menghasilkan  banyak  biji  kopi  yang pecah.Tempat penyimpanan yang tidak memenuhi syarat menyebabkan meningkatnya kadar air selama penyimpanan dan kontaminasi benda asing. Rendahnya produktifitas dan mutu kopi dapat ditingkatkan secara optimal dengan melakukan  pengendalian  mutu kopi  pada tiap proses pengolahannya.
PT.  J.A.  Wattie  Perkebunan  Durjo Kabupaten Jember adalah salah satu perkebunan yang berusaha untuk meningkatkan  produksi  dan  hasil  kopi  yang bermutu.  Faktor  mutu  sangat  dipengaruhi oleh  pengolahan  buah  kopi  robusta  menjadi biji  kopi  robusta  siap  ekspor.  Berdasarkan hasil  studi  pendahuluan,  diketahui  bahwa belum dilakukan suatu sistem kontrol kendali mutusecara  statistik  di  PT.  J.A.  Wattie Perkebunan  Durjo  Kabupaten  Jember,  untuk itu perlu adanya suatu sistem kontrol kualitas atau kendali mutu.
Metode  yang  dapat  diterapkan  untuk pengendalian mutu pada tiap tahap prosesnya adalah  menggunakan Statistical  Quality Control (SQC). SQC merupakan suatu sistem yang  dikembangkan  untuk  menjaga  standar dari  kualitas  hasil  produksi,  pada  tingkat biaya  yang  minimum  dengan  menggunakan metode  statistik  untuk  mengumpulkan  dan menganalisis data. Statistical Quality Control (SQC) merupakan  salah  satu  alat  pengendali mutu  yang  telah  digunakan  oleh  industri untuk  melakukan  pemantauan  kinerja  dari proses produksi. Kelebihan dari metode SQC adalah  bekerja  berdasarkan  data/fakta  yang obyektif  dan  bukan  berdasarkan  opini  yang subyektif  (Haming  dan  Nurnajamuddin, 2007).  SQC  manajemen  dapat  memantau kinerja mutu proses produksi yang terintegrasi  mulai  dari  hulu/supplier/material mentah sampai
dengan hilir/ konsumen/produk  jadi,  sehingga  keputusan yang  diambil  oleh  manajemen    benar-benar akurat  berdasarkan  analisa  dan  pengolahan dari berbagai data yang ada.
SQC mempunyai kemampuan menggambarkan ketidaknormalan proses, melihat  pola  kecenderungan  peningkatan/ penurunan  proses,  sehingga  bisa  diambil tindakan perbaikan bahkan tindakan pencegahan  sebelum  masalah  tersebut  benar- benar  terjadi.  SQC  bisa  langsung  efektif bekerja  pada  area  dimana  suatu  proses produksi itu berlangsung sehingga penyimpangan  produk  dapat  dicegah  sedini mungkin. Penggunaan metode SQC pada tiap proses  pengolahan  kopi  robusta  di  PT.  J.A. Wattie  Perkebunan  Durjo  berfungsi  untuk mengendalikan  dan  memonitor  terjadinya penyimpangan  mutu  produk  dan  dapat mengenali  penyebab  keragaman  sehingga dapat  dilakukan  perbaikan  proses  untuk mengatasi penyimpangan mutu tersebut.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengidentifikasi  keluaran  mutu  pada  tahap- tahap  proses  pengolahan  biji  kopi  robusta (sortasi  gelondong,  puping, washing ,  dan hulling );  melihat  hubungan  antara  proses pengolahan  kopi  robusta  (sortasi  gelondong, pulping , washing dan hulling )  dan  kualitas kopi yang dihasilkan dengan Statistical Quality Control (SQC).

## METODE PENELITIAN

## Rancangan Penelitian
Penelitian  merupakan  studi  kasus mutu  kopi  yang  diproduksi  oleh  PT.  J.A
Wattie Perkebunan Durjo, Kabupaten Jember.
Tahapan penelitian meliputi pengambilan  sampel/contoh  Data  diambil pada  proses  pengolahan  yang  berpengaruh langsung  dan  dianalisis  secara  berurutan dengan  bagan  kendali  P  untuk  data  atribut cacat  yaitu  pada  bagian  sortasi  gelondong, pulping,  washing,  hulling .  Analisa  penentu cacat  terbesar  dilakukan  menggunakan diagram  pareto  dan  strategi  perbaikan didapatkan  menggunakan  diagram  tulang ikan.
Penelitian  ini  dilaksanakan  selama
4  bulan  dari  Maret  sampai  juni  2011  yang bertempat  di  PT.  J.A  Wattie  Perkebunan Durjo, Kabupaten Jember dan Laboratorium  Teknologi  dan  Manajemen Agroindustri, Fakultas Teknologi
Pertanian, Universitas Jember.

## Rancangan Percobaan
Data  mutu  gula  kelapa  kristal selanjutnya  dianalisis  menggunakan  teknik pengendalian  mutu  statistik  khususnya dengan  metode  bagan  kendali,  diagram pareto,  diagram  sebab  akibat.  Histogram merupakan diagram  yang terdiri atas grafik balok dan menggambarkan penyebaran atau distribusi data.

## Bahan dan Alat
Alat yang digunakan dalam penelitian adalah komputer, software Microsoft Excel, PASW Statistic, dan alat hitung. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data tentang  proses  pengolahan  kopi  robusta  di PT.  J.  A.  Wattie  Perkebunan  Durjo Kabupaten Jember.

## Metode Analisis Data

## Bagan kendali P
Data  diambil  dari  beberapa  proses pengolahan  yang  merupakan  piranti  yang berpengaruh  langsung  dan  dianalisis  secara berurutan  dengan  bagan  kendali  P  untuk data  atribut  cacat.  Penggunaan  bagan kendali  P  terhadap  jumlah  cacat  adalah sebagai berikut:
1. Menentukan ukuran contoh (k)
2. Menghitung nilai rata-rata produk yang cacat
𝑝  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 (𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑚𝑒𝑚𝑒𝑛𝑢ℎ𝑖 𝑠𝑦𝑎𝑟𝑎𝑡) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑔𝑢𝑛𝑎𝑘𝑎𝑛 (𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙)
3. Menghitung nilai simpangan baku
𝑆𝑃 = 𝑝  (1 − 𝑝 )
𝑘
4. Menghitung batas-batas kontrol 𝐶𝐿 =   𝑝 𝑈𝐶𝐿 =   𝑝  +  3𝑆𝑃 𝐿𝐶𝐿 =   𝑝  −  3𝑆𝑃
5. Membuat  bagan  kendali  individual  dengan cara  memplotkan  data  individual  dan dilakukan pengamatan terhadap data tersebut.

## Diagram Pareto
Diagram  Pareto  adalah  alat  yang digunakan  untuk  membandingkan  berbagai kategori  kejadian  yang  disusun  menurut ukurannya,  dari  yang  paling  besar  disebelah kiri  ke  yang  paling  kecil  disebelah  kanan.
Susunan tersebut akan membantu menentukan pentingnya atau prioritas kategori  kejadian-kejadian  atau  sebab-sebab kejadian  yang  dikaji.  Diagram  pareto  dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  mengetahui cacat  yang  ada  dan  cacat  yang  sering  terjadi pada  kopi  biji  khususnya  pada  proses  sortasi gelondong, pulping,  washing, dan hulling sehingga  dapat  memusatkan  perhatian  pada faktor-faktor yang mempunyai dampak terbesar terhadap terjadinya cacat tersebut.

## Diagram sebab akibat
Diagram  sebab  akibat  digunakan untuk  menganalisa  persoalan  dan  faktor- faktor  yang  menyebabkan  penyimpangan mutu (cacat) pada kopi biji. Langkah-langkah untuk  membuat  diagram  sebab  akibat  adalah sebagai berikut:
1. mengidentifikasi  masalah  serta  dibuat sebagai pengaruh tulang punggung,
2. mengidentifikasi kategori - kategori penyebab umum yang mungkin terjadi,
3. selanjutnya  menambahkan  cabang-cabang atau  tulang-tulang  pendukung  kepada diagram  yang  menunjukan  penyebab khusus.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kendali Proses Pengolahan secara Statistik
Pengendalian mutu menggunakan SQC  ( Statistical  Quality  Control )dilakukan pada  tahapan  proses  sortasi  gelondong, pulping , washing. Pengujian  bertujuan  untuk menentukan  apakah  proses  berada  pada  peta kendali  mutu  atau  tidak.  Proses  dikatakan berada  dalam  kendali  mutu  jika  data-data proses  pengolahannya  berada  pada  batas- batas kendali statistik. Jika ada beberapa data yang  berada  di  luar  batas  kendali  mutu statistik,  maka  proses  dikatakan  tidak  stabil atau  berada  di  luar  kendali  mutu.Pemecahan masalah  mengenai  mutu  tersebut  terjadi  jika factor-faktor penyebab cacat dapat dihilangkan  sehingga  sebaaran  data  dapat berada di dalam batas kendali mutu (Irvan et al ., 2006).

## Sortasi gelondong
Grafik  kendali  mutu  dari  hasil pengolahan  data  sortasi  gelondong  diperoleh nilai  CL  untuk  proporsi  biji  merah  adalah 0,95;  UCL  0,96  dan  LCL  0,94.  Biji  kuning diperoleh  nilai  CL  sebesar  0,02  UCL  0,03 dan dan nilai LCL 0,01. Biji hitam diperoleh nilai CL sebesar 0,03 UCL 0,04 dan dan nilai LCL  0,02.  Biji  rambang  diperoleh  nilai  CL sebesar  0,04  UCL  0,05  dan  dan  nilai  LCL sebesar  0,03.  Grafik  kendali  mutu  proses sortasi    biji  gelondong  disajikan  pada Gambar 2. Gambar 2a menunjukkan bahwa hasil  sortasi  biji  merah  secara  keseluruhan
berada  dalam  batas  kendali  karena  variasi sampel  biji kopi dari garis pusat (CL) tidak besar. Gambar  2b menunjukkan  bahwa hasil  sortasi  untuk  biji  kuning  terdapat beberapa  titik  yang  mengalami  pergeseran rata-rata  proses  secara  tiba-tiba  yaitu  pada titik  ke  25-29.  Sejumlah  titik  berurutan yang  berada  pada  satu  sisi  garis  tengah biasanya  merupakan  indikasi  bahwa  rata- rata  proses  telah  bergeser  secara  tiba-tiba (Lindsay  dan  Evans,  2007),  dan  ada beberapa  titik  yang  mendekati  UCL  yang mengindikasikan tingginya cacat biji, penyebab  adalah  adanya  operator  baru, pengawas  baru  atau  perubahan  dalam persiapan atau metode. Gambar 2c terdapat satu  titik  yang  mendekati  UCL  namun masih  dikategorikan  berada  dalam  batas kendali,  dikatakan  berada  diluar  kendali apabila  ada  dua  atau  lebih  titik  yang terletak  diluar  limit  dua  sigma    dan Gambar  2d dijelaskan  untuk  sortasi  biji rambang  secara  keseluruhan  berada  dalam batas  kendali. Gambar  2. menunjukkan bahwa grafik hubungan antara biji baik (biji merah)  berbanding  terbalik  dengan  biji cacat  (kuning,  hitam  dan  rambang),  bila titik pada biji merah berada diatas garis CL maka  pada  grafik  biji  cacat  akan  berada dibawah garis CL. Hal tersebut dikarenakan titik  sampel  berada  di  atas  batas  kendali atas  pada  biji  cacat  menunjukkan  semakin banyak  cacat,  sedangkan  pada  grafik  biji baik  bila  titik  berada  pada  batas  kendali atas maka  menunjukkan  biji  semakin  bagus begitu juga sebaliknya.
a b
c d
Gambar 2. Grafik sortasi gelondong (a) biji merah (b) biji kuning (c) biji hitam (d) biji rambang

## Pulping
Grafik  kendali  mutu  diperoleh  nilai CL  untuk  proporsi  biji  baik  adalah  0,73; UCL  berkisar  0,82  dan  LCL  berkisar  0,64. Nilai  CL  untuk  proporsi  cacat  kulit  yang masih  menempel  pada  buah  kopi  adalah 0,11;  UCL  berkisar  0,17  dan  nilai  LCL berkisar  0,04.  Nilai  CL  untuk  proporsi cacat  biji  lecet  adalah  0,04;  UCL  berkisar 0,08 dan dan nilai LCL berkisar 0,00. Nilai CL  untuk  proporsi  cacat  biji  gelondong sebesar  0,11;  UCL  berkisar  0,17  dan  nilai LCL  berkisar  0,05.  Grafik  proses pulping dapat  dilihatpada Gambar  3.  Gambar  3 memperlihatkan  bahwa  proses pulping berada  di  luar  batas  kendali  karena Gambar  3a terdapat  tiga  titik  yang  yang berada dibawah batas bawah (LCL). Proses dikatakan tidak terkendali bila terdapat satu atau  lebih  titik  yang  berada  diluar  batas atas  atau  batas  bawah  (Mitra,  1993). Gambar  3b memperlihatkan    satu  titik berada  diluar  batas  atas  serta  terdapat  7 titik  yang  berurutan  berada  diatas/dibawah nilai  CL.  Apabila  terdapat  7  atau  8  titik terletak diatas/dibawah nilai rata-rata maka dapat  dikatakan  kondisi  diluar  kendali. Gambar 3c memperlihatkan bahwa terdapat  2  titik  diluar  garis  LCL  dan  juga terdapat  13  titik  secara  berurutan  yang berada dibawah garis rata-rata. Gambar 3d memperlihatkan  bahwa  terdapat  satu  titik
diluar garis LCL dan satu titik yang berada diluar  garis  LCL.  Bila  terdapat  satu  titik yang  berada  diluar  batas  atas  atau  batas bawah maka  proses  dikatakan  tidak terkendali. Gambar  3 memperlihatkan bahwa  terdapat  keterkaitan  antara  grafik biji  baik  dan  biji  cacat  (lecet,  gelondong dan  kulit),  yaitu  bila  pada  grafik  biji  baik terdapat  titik  yang  melewati  batas  bawah maka  kecenderungannya  pada  gambar grafik  biji  cacat  (lecet,  gelondong  dan kulit) titik akan mengarah ke atas melewati batas atas. Salah satunya dapat dilihat pada sampel 1, titik pada biji baik berada di luar garis LCL sedangkan pada grafik biji cacat (kulit  yang  masih  terikut  dan  biji  lecet) titik  berada  diluar  garis  UCL.  Hal  itu membuktikan  bahwa  titik  pada  biji  baik mengarah  semakin  kebawah  maka  proses dikatakan  semakin  buruk  sedangkan  bila grafik biji cacat mengarah keatas melebihi/ mendekati  garis  batas  atas  maka  nilai cacatnya  akan  semakin  tinggi.  Tidak terkendalinya proses pulping ini disebabkan karena kondisi mesin vis pulper kurang  baik  terutama  pada  pengaturan mesin  selain  itu  juga  dikarenakan  bentuk biji  buah  kopi  yang  tidak  seragam, sehingga  bila  biji  buah  kopi  terlalu  besar menyebabkan  lecet  pada  biji  buah  kopi karena ukuran pengaturan mesin vis pulper yang tidak sesuai.
a b c d
Gambar  3.  Grafik  proses pulping (a)  biji  baik  (b)  kulit  yang  masih  terikut  (c)  biji  lecet  (d)  biji gelondong

## Washing
Bagan kendali proses washing menghasilkan  nilai  CL  untuk  proporsi  biji baik  adalah  0,69;  UCL  berkisar  0,78  dan LCL  berkisar  0,69.  Nilai  CL  untuk  proporsi cacat  biji  lecet  adalah  0,09;  UCL  berkisar 0,14  dan  nilai  LCL  berkisar  0,03.  Nilai  CL
untuk  proporsi  cacat  biji  gelondong  adalah 0,10;  berkisar  UCL  0,16  dan  nilai  LCL berkisar 0,04 . Nilai CL untuk proporsi cacat kulit  yang  masih  menempel  pada  buah  kopi adalah  0,13;  UCL  berkisar  0,19    dan  nilai LCL  0,06.  Grafik  kendali  mutu  proses washing dapat dilihat pada Gambar 4 .
a b
c d
Gambar 4. Grafik proses washing (a) biji baik (b) biji lecet (c)biji gelondong (d) kulit  masih terikut
Gambar  4 menunjukkan  bahwa secara  keseluruhan  tidak  ada  titik  yang berada  diluar  batas  kendali  atas  maupun batas  kendali  bawah  namun  terdapat  banyak titik secara  berurutan  berada di atas  maupun diluar  garis  rata-rata  (CL). Gambar  4a memperlihatkan bahwa terdapat 12 titik yang berada  dibawah  garis  CL  kemudian  terdapat 8  titik  yang  berada  diatas  garis  CL.  Mitra (1993)  menyatakan  bahwa  jika  terdapat  7 atau 8 titik terletak diatas/dibawah nilai rata- rata  maka  dapat  dikatakan  kondisi  tidak terkendali,  ini  disebabkan  karena  mesin raung washer terkadang menghasilkan kondisi  biji  yang  bagus  dan  terkadang menghasilkan  biji  yang  cacat,  sehingga terjadi  ketidakstabilan  proses. Gambar  4b memperlihatkan  terdapat  7 titik  yang  berada di atas CL dan 8 titik dibawah CL. Gambar 4c dan Gambar  4d memperlihatkan  data bahwa terdapat beberapa titik yang berurutan berada diatas dan dibawah garis CL. Apabila titik-titik  sampel  cenderung  berada  diatas garis rata-rata menunjukkan persentase cacat senderung berada pada batas atas.Tampubolon  (2004)  mengatakan  bahwa bila  terdapat titik  membentuk  tren  baik  naik atau  turun,  proses  peroduksi  harus  diselidiki karena  telah  terjadi  suatu  perubahan  pada peralatan yang digunakan sehingga mengakibatkan  pergeseran  kualitas  produk yang  dihasilkan.  Secara  keseluruhan  proses pada washing dalam keadaan tidak terkendali karena dari keempat grafik tersebut
menunjukkan  beberapa  titik  yang  secara berurutan berada diluar garis CL, hal tersebut menunjukkan  ketidakstabilan  proses  yang berarti  kondisi  mesin  yang  digunakan kondisinya  kurang  baik  karena  pengaturan mesin yang tidak sesuai. Proses pencucian di pabrik pengolahan yang besar dapat dilakukan  dengan  mesin  pencuci vis  washer atau raung  washer karena  dapat  mencuci jauh lebih cepat dibandingkan cara sederhana (Najiyati dan Danarti, 2004).

## Hulling
Hasil  pengolahan  data  proses hulling menggunakan  bagan  kendali  diperoleh  nilai CL  untuk  proporsi  biji  baik  adalah  0,77; UCL  berkisar  0,82  dan  LCL  berkisar  0,71. Grafik  proses hulling biji  baik  disajikan dalam Gambar  5.  Gambar  5 menunjukkan terdapat empat titik yang berada diluar batas bawah  pada  titik  ke  7-10.  Titik  sampel berada  semakin  kebawah  garis  LCL  maka mengindikasikan  bahwa  nilai  cacat  semakin tinggi  ini  dapat  dibuktikan  bila  dilihat  juga pada  gambar  grafik  biji  cacat  proses hulling biji gelondong ( Gambar 6b ), pada titik yang sama yaitu titik 7-10 berada diluar garis UCL mengidentifikasikan tingginya nilai cacat biji gelondong. Gambar  5 menunjukkan  data bahwa terdapat titik yang berada diluar batas kendali  mutu,  titik-titik  yang  membentuk pola  naik dan kumpulan titik  yang  berada di salah  satu  sisi  CL.  Tampubolon  (2004) menyatakan  bahwa  bila  terdapat  kasus  yang

## J Agrotek 5(2) : 1-10
terjadi  pada Gambar  5 ,  maka  proses  dapat dikatakan tidak  berjalan dengan  normal. Hal tersebut  mengindikasikan  bahwa  kondisi mesin hulling kurang  baik  yang  bisa
disebabkan  oleh  pengaturan  mesin  yang kurang  sesuai  dengan  kondisi  biji  kopi  yang diolah.
Gambar 5. Grafik proses hulling biji baik
Grafik proses hulling untuk biji cacat disajikan  dalam Gambar  6 yang  memiliki nilai  CL  untuk  proporsi  cacat  biji  pecah adalah  0,02;  UCL  berkisar  0,034  dan  nilai LCL  berkisar  0,18.  Nilai  CL  untuk  proporsi cacat  biji  gelondong  adalah  0,03;  berkisar UCL  0,054  dan  dan  nilai  LCL  berkisar 0,008.  Nilai  CL  untuk  proporsi  cacat  biji lorek  adalah  0,06;  UCL  berkisar  0,09  dan dan nilai LCL 0,03. Nilai CL untuk proporsi kulit tanduk yang masih menempel pada biji adalah  0,01;  UCL  berada  dalam  kisaran 0,029 dan dan nilai LCL berkisar 0,00. Nilai CL  untuk  proporsi  kulit  ari  yang  masih menempel  pada  biji  adalah  0,05;  berkisar UCL  0,08  dan  dan  nilai  LCL  berkisar  0,02. Nilai  CL  untuk  proporsi  cacat  biji  terkena bubuk  adalah  0,06;  UCL  berkisar  0,089  dan dan nilai LCL 0,03.
Dari Gambar  6  (a) bagan  kendali menunjukkan  persebaran  titik  merata  yaitu berada  dibawah  dan  diatas  garis  tengah hampir sama dan jaraknya tidak terlalu jauh. Titik  yang  persebarannya  tidak  terlalu  jauh dari garis CL dan merata berada dibawah dan diatas garis CL prosesnya dikatakan terkendali  yaitu  nilai  cacat  untuk  biji  lecet rendah. Gambar  6  b menunjukkan  data bahwa  terdapat  beberapa  titik  yang  berada diatas  batas  kendali  atas  hal  tersebut menunjukkan bahwa tingginya nilai cacat biji
gelondong  terutama  pada  titik  7-10.Data pada  titik  7  hingga  10  berdasarkan  hasil interpretasi  grafik  kendali  mutu  merupakan data  yang  ditolak  ( outlier )  (Achmad, et  al., 2010).Grafik  cacat  biji  lorek  ( Gambar  6  c ) ada kecenderungan titik terus mengarah naik mendekati  UCL,  demikian  juga  pada Gambar 6 f grafik proses hulling biji terkena bubuk,  grafik  menunjukkan  pola  data cenderung  keatas  mendekati  UCL,  hal tersebut  membuktikan  persebaran  titik  tidak merata  dan  kecenderungan  cacat  semakin tinggi.  Penyebab  terjadinya  kecenderungan tersebut  dikarenakan  pengaturan  mesin  yang tidak  baik  sehingga  menghasilkan  biji  cacat yang  makin  lama  makin  banyak  jumlahnya terutama  untuk  biji  lorek.Grafik  cacat  biji untuk kulit tanduk ( Gambar 6 d ) penyebarannya masih merata dan penyimpangannya  tidak  signifikan.  Hal  ini membuktikan jumlah cacat kulit tanduk tidak terlalu  banyak. Gambar  6  e terdapat  empat titik yang mendekati garis UCL dan tiga titik terakhir  kecenderungannya  mengarah  keatas yang  mengidentifikasikan  kulit  ari  yang masih  menempel  pada  biji  masih  banyak karena  mesin huller tidak  bekerja  dengan baik.  Ini  disebabkan  pengaruh  pengaturan mesin dan juga karena ukuran biji kopi tidak merata  sehingga  banyak  biji  yang  masih lolos dari proses mesin huller .
a b c d
e f
Gambar  6.  Grafik  proses hulling biji  cacat  (a)  biji  pecah  (b)  biji  gelondong  (c)  biji  lorek  (d)  kulit tanduk (e) kulit ari (f) biji terkena bubuk

## KESIMPULAN
Hasil  analisa  proses  pengolahan  kopi robusta  cara  semi  basah  menggunakan metode Statistical Quality Control mendapatkan beberapa kesimpulan:
a. pada sortasi gelondong terdapat beberapa titik yang mengidentifikasikan adanya  penyimpangan  terutama  pada biji  kuning,  namun  secara  keseluruhan hasil  proses  sortasi  gelondong  berada dalam batas kendali;
b. pada  proses pupling tidak  dalam kondisi  terkendali.  Hal  itu  dikarenakan pada  bagan  kendali  biji  baik  maupun biji  cacat  terdapat  beberapa  titik  yang berada  dibawah  garis  LCL  dan  diatas garis UCL;
c. pada  proses washing walaupun  tidak ada  titik  yang  berada  diluar  garis  LCL dan UCL namun terdapat beberapa titik yang  penyebarannya  tidak  merata  yang mengidentifikasikan proses tidak stabil; dan
d. pada proses hulling tidak dalam kondisi terkendali  karena  terdapat  beberapa titik  yang  cenderung  mengarah  keatas garis  UCL  yang  mengidentifikasikan tingginya nilai cacat.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad  F,  Rahayu  S  dan  Sumarriani  Y (2010).Penerapan  Grafik-  X  dan Grafik-  R  sebagai  Grafik  Kendali dalam  Pengujian  Kualitas  Air. J.
Standardisasi 12 (1): 14 – 19.
BSN [Badan Standardisasi Nasional] (1999).
SNI 01-2907-1999, Biji Kopi . Jakarta: Badan Standardisasi Nasional.
Haming  M  dan  Nurnajamuddin  M  (2007).
Manajemen Produksi Modern Operasi Manufaktur dan Jasa . Jakarta: Bumi Aksara.
Irvan,  Hanum  Z  dan  Ruknimi  (2006) Pendendalian  Mutu  Produk  dengan Metode  Statistik. J.  Sistem  Teknik
Industri 7 (1): 109-117. Lindsay WM dan Evans JR(2007). Pengantar Six Sigma . Jakarta: Salemba Empat.
Mitra    A(1993). Fundamentasi  of  Quality Control  and  Improvement .  New York: Mc Milan Publishing.
Najiyati    S  dan  Danarti  (2004). Kopi:  Budi Daya  dan  Penanganan  Pascapanen.
Edisi  Revisi.  Jakarta  :  Penebar Swadaya.
Puslit  Koka  [Pusat  Penelitian  Kopi  dan
Kakao  Indonesia]  (2007). Menaikkan Kualitas Kopi dan Kakao .(http://www.pikiran- rakyat.com/cetak/2005/0105/27/cakra wala/profil.htm).  Diakses  tanggal  15 Desember 2007. Tampubolon MP(2004). Manajemen Operasional . Jakarta: Ghalia Indonesia.