JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 4, Tahun 2017, Halaman 520-527 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian
PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK MINO
DI HOME INDUSTRY “SARANG SARI” BANYUMAS
Winahyu Handayani 1 , Tatik Widiharih 2 , Budi Warsito 3
1 Mahasiswa Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro
2,3 Staff Pengajar Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro

## ABSTRACT
Mino  is Banyumas’s signature  souvenir  that is fancied by the public.  High  competitiveness makes mino  manufacturers are prosecuted to  improve  the quality  of their  products. One  of the ways to  ascertain whether a product  has a good  quality  is  by  looking  at the number  of defective  products,  the  less  the  number  of  defective  products  the  better  the  quality.  The objective  of the study  is  to minimize  broken  and burnt  products  and also  size  faultiness  of the mino.  Control  Charts 𝑥̅ and R are used to view defectiveness data from mino’s  diameter and mino’s  weight respectively,  where as Control  Chart p is used to see the data of burnt and broken  mino.  Furthermore,  the value of process capability  (C pk ) used to review whether the process is  considered  capable or not capable. The result and analysis  at “Sarang Sari” Nopia and Mino’s  Home Industry Banyumas show attribute data in the form of broken and burned defects is  restrained after eliminating  seven observations  data. Thereupon,  the variable  data in the form of mino’s  weight data is restrained after omitting  the three observations data with Cpk  value  is  1.1180,  and  for  mino’s  diameter  data  process has been  restrained  with  Cpk value of 0.9559.  Factors that are affecting mino’s  defectiveness are equipment,  method  and measurement.  Meanwhile,  the  profit  value  of  this  mino  home  industry  business  is  Rp 9.276.110  per month.
Keywords : Mino,  Chart Control,  Process Capability,  Economic  Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Nopia  atau Mino  (Mini  Nopia)  merupakan  makanan  yang  sudah  dikenal  masyarakat sebagai produk  oleh-oleh  khas daerah Banyumas. Banyaknya produsen  mino  membuat daya saing antar produsen  semakin  ketat. Mereka saling  meningkatkan  kualitas  produk,  baik  dari segi  bentuk,  varian  rasa  maupun  kemasan.  Kemampuan  proses  produksi  mempengaruhi dalam  meningkatkan  kualitas  dari  produk  itu  sendiri.  Salah  satu cara untuk  mengendalikan kualitas  yaitu  dengan  cara pengendalian  kualitas,  yang  merupakan  teknik  dan  manajemen untuk  mengukur  ciri-ciri  kualitas  produk,  membandingkannya  dengan spesifikasi  yang ada dan mengambil  tindakan  yang sesuai apabila  terdapat penyimpangan  (Montgomery,  1996). Grafik  pengendali  kualitas  merupakan  salah  satu  alat  bantu  dalam Statistical  Process Control . Statistical  Process  Control merupakan  sebuah  proses  yang  digunakan  untuk mengawasi standar, membuat pengukuran  dan mengambil  tindakan  perbaikan  selagi  sebuah produk  atau jasa sedang diproduksi  (Heizer dan Render, 2006) dalam (Kaban, 2014). Grafik pengendali  kualitas  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu grafik  pengendali 𝑥̅ , R dan p. Selain  dibuat  grafik  pengendali,  juga  akan dihitung  nilai  kemampuan  proses salah satunya untuk  mengetahui  seberapa  baik  proses  akan  memenuhi  toleransi.  Setelah  itu  juga  akan dianalisis  tentang  perekonomian  pada home  industry Mino  dan  Nopia  “Sarang  Sari” Banyumas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengendalian Kualitas
Pengendalian  kualitas  adalah teknik  dan manajemen untuk  mengukur  ciri-ciri  kualitas produk,  membandingkannya  dengan  spesifikasi  yang  ada  dan  mengambil  tindakan  yang sesuai  apabila  terdapat  penyimpangan  (Montgomery,  1996).  Sedangkan  menurut  Ariani (2004)  pengendalian  kualitas  statistik  merupakan  teknik  penyelesaian  masalah  yang digunakan  untuk  memonitor,  mengendalikan,  menganalisis,  mengelola  dan  memperbaiki produk  dan proses menggunakan  metode  – metode statistik.

## 2.2 Grafik  Pengendali Data Atribut
Menurut  Besterfield  (1998) dalam Ariani  (2004),  atribut  digunakan  apabila  ada pengukuran  yang  tidak  memungkinkan  untuk  dilakukan,  misalnya  goresan,  kesalahan, warna, atau ada bagian yang hilang.  Pengendalian  kualitas  proses statistik  untuk  data atribut ini  digunakan  sebagai pengganti  pengendali  kualitas  proses untuk  data variabel.

## 2.2.1 Grafik  Pengendali p
Grafik  pengendali  proporsi  kesalahan  ( p-chart ) digunakan  untuk  mengetahui  apakah cacat produk  yang dihasilkan  masih dalam  batas yang disyaratkan.  Untuk grafik pengendali proporsi  banyak  digunakan  apabila  memakai  ukuran  cacat berupa  proporsi  produk  cacat dalam setiap sampel yang diambil.  Apabila sampel yang diambil  untuk setiap kali melakukan oservasi  jumlahnya  sama maka digunakan  grafik  pengendali  proporsi  kesalahan  ( p-chart ) maupun  banyaknya  kesalahan  ( np-chart ). Namun,  apabila  sampel  yang  diambil  bervariasi untuk  setiap  kali  melakukan  observasi  berubah  – ubah  jumlahnya  maka  harus  digunakan grafik pengendali  p ( p-chart ). Proporsi kesalahan atau cacat pada sampel atau sub kelompok untuk  setiap kali  melakukan  observasi  dihitung  dengan rumus :
𝑝 = 𝑥 𝑛 dengan 𝑝 = proporsi  kesalahan dalam setiap sampel atau observasi 𝑥 = banyaknya  produk  yang cacat dalam setiap sampel atau observasi
𝑛 = banyaknya  sampel atau observasi yang diambil  dalam inspeksi Garis pusat (center line)  pada grafik  pengendali  p dihitung  dengan  rumus:
𝐺𝑃 =   𝑝̅ = ∑ 𝑝 𝑖 𝑔 𝑖=1 𝑔 atau 𝑝̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑔 𝑖=1 𝑛 .𝑔 dengan 𝑝̅ = garis pusat grafik  pengendali  proporsi  kesalahan
𝑝 𝑖 =  proporsi  kesalahan  setiap  sampel  atau  sub  kelompok  dalam  setiap observasi
n = banyaknya  sampel yang diambil  setiap kali  observasi
g = banyaknya  observasi  yang dilakukan
Sedangkan  batas  pengendali  atas (BPA) dan  batas  pengendali  bawah  (BPB) untuk grafik  pengendali  p adalah :
BPA = 𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛
BPB = 𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛

## 2.3 Grafik  Pengendali Data Variabel
Pengertian dari pengendalian  kualitas  proses statistik data variabel  merupakan metode grafik  pengendali  untuk  data  variabel.  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menunjukan apakah proses berada dalam kondisi  stabil  atau tidak.

## 2.4.1 Grafik  Pengendali 𝒙̅ dan R
Grafik  pengendali  rata  – rata digunakan  untuk  melihat  apakah proses  masih  berada dalam batas pengendalian  atau tidak. Grafik  pengendali  ini  menunjukkan  apakah rata – rata produk  yang dihasilkan  sesuai dengan standar pengendalian  yang digunakan.  Sementara itu,
grafik  pengendali  jarak  ( range )  digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  keakurasian  atau ketepatan  proses  yang  diukur  dengan  mencari range dari  sampel  yang  diambil  dalam observasi  (Ariani,  2004).  Nilai  Batas Pengendali  untuk  grafik  pengendali 𝑥̅ dapat dihitung dengan rumus :
BPA = 𝑥̿ + 𝐴 2 𝑅̅
Garis pusat = 𝑥̿ BPB
= 𝑥̿ − 𝐴 2 𝑅̅
Sedangkan  untuk batas pengendali  grafik pengendali  R dapat dihitung  dengan  rumus :
BPA
= 𝑅̅𝐷 4
Garis Pusat
= 𝑅̅

## BPB = 𝑅̅𝐷 3

## 2.4 Analisis Kemampuan Proses
Analisis  kemampuan proses merupakan studi guna menaksir kemampuan  proses dalam bentuk  distribusi  probabilitas  yang mempunyai  bentuk,  rata – rata ( mean ), dan penyebaran ( standard deviation ). Analisis  kemampuan  proses juga  mendefinisikan  kemampuan  proses memenuhi  spesifikasi  atau mengukur  kinerja  proses.
Sementara  itu,  dalam  analisis  kemampuan  proses  ada  dua  asumsi  penting  yang digunakan  dalam membentuk  analisis  kemampuan proses dengan data kontinyu,  yaitu proses berada  dalam  batas  pengendali  statistik  dan  distribusi  proses  adalah  distribusi  normal menurut Bower (1997) dalam Ariani  (2004). Cara membuat rasio kemampuan  proses antara lain  :
a. Rasio Kemampuan  Proses atau Indeks Kemampuan  Proses ( Process Capability Ratio atau Capability Process Index ) atau Nilai  C p
Apabila  proses berada dalam batas pengendali  statistik  dengan peta pengendali  proses statistik  “normal”  dan  rata –  rata  proses  terpusat  pada  target,  maka  rasio  kemampuan proses atau indeks  kemampuan  proses dapat dihitung  dengan :

## RKP atau IKP (Cp) = 𝐵𝑆𝐴−𝐵𝑆𝐵 6𝜎
Pada  prakteknya  deviasi  standar  σ  hampir  selalu  tidak  diketahui,  dan  digantikan dengan  estimasi  σ. Estimasi  σ dapat dicari  dengan  menggunakan  rumus  deviasi  standar atau 𝑅̅ 𝑑 2 ⁄ . Selanjutnya,  nilai C p dapat dicari  dengan 𝐶̂ 𝑝 dengan :

## 𝐶̂ 𝑝 = 𝐵𝑆𝐴 − 𝐵𝑆𝐵 6𝜎̂
Dari hasil  perhitungan  di  atas apabila  nilai 𝐶̂ 𝑝 > 1 maka proses masih  baik  ( capable ), apabila 𝐶̂ 𝑝 < 1 maka proses dikatakan  tidak  baik  (not  capable),  dan apabila 𝐶̂ 𝑝 = 1 maka dapat diartikan  jika  proses sama dengan spesifikasi  konsumen.
b. Indeks  Kemampuan  Proses Atas dan Kemampuan  Proses Bawah ( Upper and Lower Capability Index )
𝐾𝑃𝐴 (𝐶 𝑝𝑢 ) = 𝐵𝑆𝐴 − 𝜇
3 𝜎
𝐾𝑃𝐵 (𝐶 𝑝𝑙 ) = 𝜇 − 𝐵𝑆𝐵
3 𝜎
dimana  µ merupakan  rata – rata proses.
c. Indeks Kemampuan Proses C pk
Nilai  C pk diformulasikan  dengan :
𝐶𝑝𝑘 = 𝑚𝑖𝑛{ 𝐵𝑆𝐴−𝜇 3 𝜎 , 𝜇−𝐵𝑆𝐵 3 𝜎 } = 𝑚𝑖𝑛{𝐶𝑝𝑢, 𝐶𝑝𝑙}
Bila  Cpk  > 1 maka proses disebut  baik  (capable),  bila  Cpk  < 1 maka proses tersebut kurang  baik  (not  capable).  Nilai  Cpk  ini  menunjukkan  kemampuan  sesungguhnya  dari proses dengan  nilai  – nilai  parameter yang  ada. Semakin  tinggi  nilai  indeks  kemampuan proses maka semakin  sedikit  produk  yang berada di luar batas – batas spesifikasi.
2.5 Analisis Kewirausahaan dan Ekonomi
Perhitungan  yang  dilakukan  dalam  1  hari  produksi  menghasilkan  seberapa banyak nopia,  lalu  dihitung  berapa banyak biaya yang dibutuhkan  untuk  membeli  kebutuhan  bahan dan  pengemasan.  Selanjutnya,  dilakukan  penghitungan  untuk  mengetahui  berapa  banyak produk  yang  dijual  perharinya  dan  dihitung  seberapa banyak  produk  yang  dikembalikan. Selain  itu,  juga  dapat diketahui  seberapa banyak  pengeluaran  untuk  upah tenaga kerja yang membantu,  sehingga  pendapatan dapat dihitung.  Dari penghitungan  sederhana di  atas dapat disimpulkan  kerugian  atau keuntungan  yang didapat dari home industry ini.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Jenis dan Sumber  Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  primer  yang  diperoleh dengan  cara melakukan  penghitungan  jumlah  produk  cacat mino  yang  berupa  pecah  dan gosong. Selain itu juga diambil  data berupa berat dan diameter mino. Penelitian  ini  dilakukan di home industry Mino dan Nopia  “Sarang Sari” Banyumas,  di  desa Kalisube  Banyumas.
3.2 Langkah-langkah Analisis Data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  software SPSS 23. Adapun Langkah-langkah  yang dilakukan  untuk menganalisis  data adalah:
1. Mengumpulkan  data  atribut  berupa  jumlah  cacat  gosong  dan  cacat  pecah,  dan mengumpulkan  data variabel  berupa diameter  dan berat.
2. Melakukan  analisis  data atribut  dengan  menggunakan  grafik  pengendali  p  ( p-chart ). Langkah analisisnya  sebagai berikut:
a. Mengumpulkan  data atribut
b. Menghitung  proporsi  dari setiap sampel
c. Selanjutnya,  menghitung  nilai  BPA, GP, BPB
d. Membuat grafik  pengendali  p
3. Melakukan  analisis  data  variabel  dengan  menggunakan  grafik  pengendali 𝑥̅ dan  R. Langkah analisis  data sebagai berikut:
a. Mengumpulkan  data variabel
b. Melakukan  uji  normalitas  pada data tersebut.
c. Menaksir nilai 𝑥̅ dan R
d. Menghitung  BPA, GP dan BPB
e. Selanjutnya,  membuat  grafik pengendali 𝑥̅ dan R
4. Menghitung  nilai  kemampuan  prosesnya.
5. Melakukan  analisis  sebab – akibat
6. Tahap akhir  yaitu  menghitung  analisis  kewirausahaan dan ekonomi,  meliputi  :
 Pengeluaran biaya yang digunakan  untuk  pembuatan  nopia  dan mino
 Pemasukan yang didapatkan
 Pengeluaran untuk  tenaga kerja
 Kentungan  yang diperoleh
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Grafik  Pengendali Data Atribut
Nilai  proporsi 𝑝̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑔 𝑖=1 ∑𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 = 5185 76683 = 0.06761603 = ̃ 0.06762.  Sedangkan  untuk  grafik pengendali  disajikan  dalam  gambar.
Sebelum  terkendali
Setelah terkendali
Dapat  diketahui  dari  gambar  jika  grafik  pengendali  p  sebelumnya  tidak  terkendali, selanjutnya  titik  – titik  yang berada di luar batas pengendalidihilangkan  yaitu titik  ke 6, 8, 9, 12,  13, 20 dan 24. Grafik  pengendali  p terkendali  dengan nilai 𝑝̅ =0.0678.

## 4.2 Uji Normalitas
Uji Normalitas Data Berat Mino (gram)
Karena nilai  D (0.034)  < D  tabel  (33.313)  dan  nilai  sig  (0.155)  >  α (0.05)  maka  H 0 diterima,  yaitu  data berat mino  berdistribusi  normal.
Uji Normalitas Data Diameter Mino (cm) Karena nilai  D (0.036)  < D  tabel  (33.313)  dan  nilai  sig  (0.061)  >  α (0.05)  maka  H 0 diterima,  yaitu  data diameter mino  berdistribusi  normal.

## 4.3 Grafik  Pengendali Data Variabel  Data Berat Mino
Gambar berikut  menunjukkan  grafik pengendali 𝑥̅ sebelum dan sesudah terkendali
Pada grafik  pengendali 𝑥̅ yang  telah  terkendali  dengan  menghilangkan  data ke  24,  29 dan 63 diketahui  jika  nilai  BPA = 13.2182,  GP = 12.0301  dan BPB = 10.8420
Gambar berikut  menunjukkan  grafik pengendali  R
Pada grafik  pengendali  R dengan data yang  telah direvis,  dapat diketahui  nilai  BPA = 4.553,  GP = 2.0597  dan BPB = 0
4.4 Grafik  Pengendali Data Variabel  Data Diameter Mino
Pada gambar berikut  menunjukkan  grafik  pengendali 𝑥̅
Dari grafik  pengendali 𝑥̅ yang  terkendali,  dapat diketahui  jika  nilai  BPA = 3.2875,  GP = 3.1008  dan BPB = 2.9140
Sedangkan  untuk grafik  pengendali  R ditunjukkan  oleh gambar berikut  :
Dari gambar grafik  pengendali  R diketahui  nilai  BPA = 0.6846,  GP = 0.3238,  dan BPB = 0

## 4.5 Analisis Kemampuan Proses
Nilai  Cpk untuk  berat mino  (gr) dengan batas spesifikasi  11.5 + 3.5 gram ialah
C pk = 𝑚𝑖𝑛 { 𝐵𝑆𝐴−𝜇 3 𝜎 , 𝜇−𝐵𝑆𝐵 3 𝜎 }
= min { 15−12.0301 3 (0.88564) , 12.0301 −8 3 (0.88564) }
= min  {1.1180  , 1.5055} = 1.1180
dimana  proses  menunjukkan capable . sedangkan  untuk  diameter  mino  (cm) dengan  batas spesifikasi  3.0 + 0.5 cm ialah
C pk = 𝑚𝑖𝑛 { 𝐵𝑆𝐴−𝜇 3 𝜎 , 𝜇−𝐵𝑆𝐵 3 𝜎 } = min { 3.5−3.1008 3 (0.1392) , 3.1008 −2.5 3 (0.1392) }
= min  {0.9559  , 1.4387} = 0.9559
dimana  proses menunjukkan not capable .

## 4.6 Analisis Kewirausahaan dan Ekonomi
Pengeluaran  di  home industry  ini  sebesar Rp 117.37.000  sedangkan  untuk  pemasukan sebesar Rp 126.900.000  maka keuntungan  yang diperoleh  sebesar Rp 9.276.110  setelah dikuurangi  dengan pajak 3%.
5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang diperoleh  dari penelitian  ini  adalah:
a. Grafik pengendali  data atribut untuk  data cacat pecah dan cacat gosong pada mino  yang menggunakan  grafik  pengendali  p  menunjukkan  jika  grafik  terkendali  dengan  nilai Garis Pusat = 0.06784
b. Grafik  pengendali  data  variabel  untuk  data  berat  mino  yang  menggunakan  grafik pengendali 𝑥̅ menunjukkan  jika  grafik  terkendali,  dengan  nilai  BPA =  13.2182;  GP = 12.0301;  dan  BPB = 10.8420.  Sementara itu,  untuk  grafik  pengendali  R dengan  data yang  telah  direvisi,  menunjukkan  jika  grafik  telah  terkendali  dengan  nilai  BPA  = 4.3553;  GP = 2.0597;  BPB = 0.
c. Grafik  pengendali  data variabel  untuk  data diameter  mino  yang  menggunakan  grafik pengendali 𝑥̅ menunjukkan  jika  grafik  sudah  terkendali,  sehingga  didapat  nilai  BPA = 3.2875;  GP =  3.1008;  dan  BPB =  2.9140.  Sementara  itu,  untuk  grafik  pengendali  R menunjukkan  jika grafik telah terkendali  dengan nilai  BPA = 0.6846; GP = 0.3238;  BPB = 0.
d. Ukuran  kemampuan  proses untuk  data berat mino,  didapat  nilai  Cpk  =  1.1180,  yang artinya  proses sudah capable atau baik.  Sedangkan  untuk  data diameter  mino  didapat nilai  Cpk = 0.9559,  hal ini  menunjukkan  jika  proses not capable atau tidak baik.
e. Setelah  dilakukan  analisis  ekonomi,  telah  diketahui  jika  pemasukan  sebesar  Rp 126.900.000,  pengeluaran  sebesar  Rp  117.337.000,  dan  keuntungan  sebesar  Rp 9.276.110,  setelah dikurangi  pajak sebesar 3 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariani,  D.W.  2004.  Pengendalian  Kualitas  Statistik  (Pendekatan  Kuantitatif  dalam Manajemen  Kualitas). Andi,  Yogyakarta.
Daniel,  W.W. (1978). Applied Non Parametric Statistics. United  States of  America:  WS- KENT Publishing  Company.
Montgomery,  D.C. 1996. Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik . Alih bahasa: Zanzawi Soejoeti.  Gadjah  Mada University  Press, Yogyakarta. Terjemahan dari:  Introduction to Statistical  Quality  Control.
________________. 2009. Introduction  to  Statistical  Quality  Control,  Sixth  Edition.  John Wiley&Sons,  Inc, United States of America.
Wibowo,  H. Sulastri,  dan Emy,  K. 2013. Quality Control Analysis Into Decrease the Level Defects  on  Cofee  Product .  2 nd International  Conference  on  Engineering  and Technology  Development  (ICTD 2013). ISSN 2301  – 6590.