## KAPABILITAS PROSES PACKING SEMEN DENGAN MENGGUNAKAN STATISTIKAL QUALITY CONTROL (STUDI KASUS: PT. SEMEN BOSOWA MAROS)
Irwan*, Try Azisah Nurman, Risna Sukardi Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Alauddin Makassar Jl. Sultan Alauddin No. 63, Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan. 92113 *E-mail: irwan.msi@uin-alauddin.ac.id
Abstrak: Penelitian  ini  membahas  kemampuan  proses  pengepakan  semen. Tujuannya  untuk  mengetahui  apakah  kemasan  produk  semen  sudah  sesuai dengan  spesifikasi  atau  belum.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah pengendalian  mutu  secara  statistik  dengan  teknik  analisis  data  yang digunakan yaitu peta kendali P. Hasil analisis statistik dengan SQC periode 15  Juli-31  Agustus  secara  statistik  tidak  terkendali  dan  hasil  pengemasan tidak sesuai dengan spesifikasi atau dengan kata lain proses pengemasan tidak sesuai  dengan  standar.  Faktor-faktor  yang  menjadi  penyebab  utama  adalah penggunaan kemasan yang berbeda.
Kata Kunci: kapabilitas, kemasan semen, peta kendali P, Statistical Quality Control (SQC),

## PENDAHULUAN
danya  pengendalian  kualitas  yang  baik  pada  suatu  perusahaan  dapat meningkatkan  kebaikan  produk  serta  keuntungan  pada  perusaahaan  dan  dapat meminimalisir kecacatan atau kerusakan yang terjadi. Adapun cara atau metode yang  dapat  digunakan  dalam  melihat  kualitas  dari  suatu  produk  yaitu  menggunakan metode Statistical  Quality  Control (SQC).  PT.  Semen  Bosowa  merupakan  PT  yang memproduksi  semen.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  setiap  harinya  oleh  pekerja pengemasan,  proses  pengemasan  semen  banyak  terjadi  kegagalan  ( reject ).  Jika  terjadi produk gagal maka semen yang tadinya rusak harus di kembalikan karena kertas kemasan yang digunakan menjadi rusak dan juga menyita waktu lebih lama karena harus dilakukan mengemasan ulang. Karena hal tersebut maka dilakukanlah kapabilitas kualitas dengan menggunakan peta kendali P untuk mengetahui apakah selama proses produksi, produk yang dihasilkan sudah memenuhi spesifikasi dan meminimalisir kerugian perusahaan.
Kapabilitas  adalah  suatu  teknik  pengendalian  kualitas  yang  bertujuan  untuk menaksir kemampuan dari suatu proses produksi. Dalam proses analisis kapabilitas harus dilakukan  pengendalian  kualitas  secara  statistik.  Ada  banyak  penelitian  yang menggunakan  SQC  dan  menentukan  nilai  kapabilitas  proses  dalam  penelitian  di antaranya  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wardhana  et  al.  (2018)  diperoleh hasil analisis Statistical  Quality  Control (SQC)  dengan  peta  kendali  X  dan  R  menunjukkan jumlah sampel di luar batas kendali. Penelitian yang dilakukan oleh Hairiyah et al. (2019) dan  Rujianto  &  Wahyuni  (2018)  sama-sama  menggunakan  metode  SQC  untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi produksi roti di Aremania Bakery.  Data yang  diperoleh  dengan  analisis  peta  kendali  menunjukkan  bahwa  pengendalian  mutu masih  di  luar  batas  kendali,  dan terdapat  4  faktor  yang  memengaruhi  terjadinya reject
A
antara lain: manusia, metode, mesin, dan material. Pengukuran kinerja karyawan dengan menggunakan  HRA,  menunjukkan  bahwa  faktor  terbesar  diakibatkan  oleh  manusia (Bakhtiar et al., 2013). Bakhtiar et al. (2013), Khikmawati et al. (2019) serta Krisdayanti &  Moektiwibowo  (2016),  sama-sama  menggunakan  SQC  untuk  menganalisis  faktor- faktor  yang  memengaruhi  penyimpangan  kualitas  dari  sekian  kerusakan  yang  terjadi. Faktor yang paling berpengaruh adalah kerusakan pada botol, yaitu pecah dan retak yang disebabkan oleh 4 faktor yaitu manusia, material, metode dan hasil penelitiannya yaitu faktor penyebab kerusakan komponen berasal dari faktor manusia dan metode kerja.
Wibowo  et  al.  (2019)  memperoleh  hasil  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa dengan penggunaan peta kendali variabel masih terdapat data yang berada di luar batas kendali,  dan  setelah  dilakukan  revisi  seluruh  data  sudah  berada  dalam  batas  kendali. Sedangkan dari hasil penelitian Elmas (2017) diperoleh hasil bahwa yang menunjukkan bahwa tingkat kerusakan produk masih dalam batas wajar. Hamdani & Fakhriza (2019) dengan hasil penelitian yaitu kontrol kualitas pada produk poros bertingkat baik karena jumlah produk yang menyimpang masih dalam batas-batas wajar yaitu hanya 2-3 bagian ukuran pada sampel. Sedangkan hasil dari diagram fishbone (tulang ikan) menunjukkan bahwa  faktor  utama  penyebab  penyimpangan  ukuran  poros  bertingkat  yaitu  ada  pada manusia.
Riani Puspa Sari & Puspita (2018) dengan hasil penelitian yaitu Assy Parking Brake saat  proses  produksi  dengan  menggunakan  metode Statistical  Quality  Control (SQC) bahwa dari 22 data proses produksi terdapat 13 data proses produksi yang berada di luar batas pengendalian yang dihasilkan pada bulan Maret 2018 sebesar 59% sedangkan data proses produksi yang berada dalam batas pengendalian sebanyak 9 data proses produksi atau sebesar 41%. Lestari & Rahmat (2018) dengan hasil penelitian yaitu keempat jenis roti  yang  menjadi  objek  penelitian  masih  dalam  batas  standar  perusahaan.  Haryani  & Linda  (2019)  memperoleh  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  analisis Statistical Quality Control (SQC) yaitu bahwa terlihat nilai kecacatan produk masih sangat tinggi yaitu sebesar 3,193% dan dengan menggunakan diagram kendali P (P-Chart) juga terlihat bahwa  masih  terdapat  proporsi  kecacatan  yang  berada  di  luar  batas  kendali.  Dengan demikian  pengendalian  dan  kerusakan  pada Liberty  Shoes masih  belum  stabil. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Krisdayanti & Moektiwibowo (2016) dapat diketahui bahwa faktor penyebab kerusakan komponen berasal dari faktor manusia dan metode  kerja,  sehingga  perusahaan  dapat  mengambil  tindakan  pencegahan  serta perbaikan untuk menekan tingkat kerusakan dan meningkatkan kualitas komponen.
Peta kendali menggambarkan perbaikan kualitas. Peta kendali yang menunjukkan keadaan tak terkendali (tidak terkontrol) apabila satu atau lebih titik yang berada di luar batas  pengendali.  Peta  kendali  atribut  merupakan  peta  kendali  yang  digunakan  untuk mengukur kualitas dari ketidaksesuaian produk dengan tujuan untuk mengetahui apakah produksi  tersebut  berada  dalam  kondisi  terkontrol  ( in  statistical  control )  ataukah  tidak terkontrol ( out of statistical control ).
Peta  kendali  P  adalah  salah  satu  peta  kendali  atribut  yang  digunakan  untuk mengontrol  bagian  produk  cacat  dari  produksi.  Kontrol  proporsi  kesalahan  (p-chart) digunakan  untuk  mengetahui  apakah  cacat  produk  yang  dihasilkan  masih  dalam  batas yang diperlukan atau tidak. Adapun pembuatan peta kendali P dilakukan dengan tahapan yaitu:
1. Menghitung persentase ketidaksesuaian dengan rumus p = (n.p)/n;
2. Menghitung garis pusat/ central line (CL) dengan rumus 𝐶𝐿 = 𝑝̅ = ∑ 𝑛.𝑝 ∑ 𝑛 ;
3. Menghitung batas kendali atas(UCL) dengan rumus 𝑈𝐶𝐿 =   𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛 ;
4. Menghitung batas kendali bawah (LCL) dengan rumus 𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅)
𝑛 .
Quality Control atau pengendalian kualitas adalah kombinasi semua alat dan teknik yang  digunakan  untuk  mengontrol  kualitas  suatu  produk  dengan  biaya  seekonomis mungkin  dan  memenuhi  syarat  pemesan  (Wardhana  et  al.,  2018).  Tujuan  pokok pengendalian  kualitas  statistik  adalah  menyidik  dengan  cepat  terjadinya  sebab-sebab terduga atau pergeseran proses sedemikian hingga penyelidikan terhadap proses itu dan tindakan  pembetulan  dapat  dilakukan  sebelum  terlalu  banyak  unit  yang  tidak  sesuai diproduksi.  Diagram  pareto  merupakan  proses  dalam  membuat  peringkat  untuk membandingkan  berbagai  klasifikasi  atau  kategori  kejadian  yang  disusun  menurut ukurannya (Elmas, 2017). Dalam penelitian digunakan diagram sebab akibat ( Fishbone Diagram ) yang merupakan diagram yang menggambarkan hubungan antara karakteristik mutu dengan faktor penyebabnya.
Analisis kapabilitas proses ( Process Capability Analysis ) adalah suatu studi teknik menaksir  kapabilitas  proses.  Ada  3  proses  yang  harus  dilakukan  dalam  menentukan kapabilitas yaitu:
1. Menghitung nilai Cp ( Potential Capability Index ) dengan rumus 𝐶 𝑝 = 𝑈𝑆𝐿−𝐿𝑆𝐿 6𝜎 . 2. Menghitung  nilai  Cpk ( Real  Capability  Index )  dengan  rumus 𝐶 𝑝𝑘 = min(𝐶 𝑝𝑢 , 𝐶 𝑝𝑙 )  𝑑𝑖𝑚𝑎𝑛𝑎 𝐶 𝑝𝑢 = 𝑈𝑆𝐿−𝜇 3𝜎 𝑑𝑎𝑛 𝐶 𝑝𝑙 = 𝜇−𝐿𝑆𝐿 3𝜎 . 3. Menghitung nilai Cpm ( Mean Capability Index ) dengan rumus 𝐶 𝑝𝑚 = 𝑈𝑆𝐿−𝐿𝑆𝐿
6𝜏 .
Berdasarkan  Hairiyah  et  al.  (2019),  untuk  menentukan  nilai Confidence Interval (IC) yaitu dengan cara sebagai berikut:
1. Menetukan CI untuk Cp
(𝐶̂ 𝑝 √ 𝜒 1− 𝛼 2,𝑛−1 2 𝑛−1 ≤ 𝐶 𝑝 ≤ 𝐶̂ 𝑝 √ 𝜒 𝛼 2 ,𝑛−1 2 𝑛−1 ) .
2. Menentukan nilai CI untuk Cpk
𝐶̂ 𝑝𝑘 [1 − 𝑍 𝛼/2 √ 1 9𝑛𝐶̂ 𝑝𝑘 2 + 1 2(𝑛−1) ] ≤ 𝐶 𝑝𝑘 ≤ 𝐶̂ 𝑝𝑘 [1 + 𝑍 𝛼/2 √ 1 9𝑛𝐶̂ 𝑝𝑘 2 + 1 2(𝑛−1) ] .
3. Menentukan nilai CI untuk Cpm
𝐶̂ 𝑝𝑚 √ 𝑛−1 𝜒𝛼 2;𝑛 2 ≤ 𝐶 𝑝𝑚 ≤ 𝐶̂ 𝑝𝑚 √ 𝑛−1 𝜒 1− 𝛼 2 ;𝑛 2 .

## METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan. Jenis  data  dan  sumber  data  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diambil langsung dari instansi yang bersangkutan yaitu PT. Semen Bosowa Maros. Penelitian ini dilakukan  di  PT.  Semen  Bosowa  Maros  Desa  Siawung  Kabupaten  Barru  mulai  dari Oktober  2019-Agustus  2020.  Metode  yang  digunakan  pada  perancangan  penataan kawasan ini antara lain:
1. Mengambil data pada perusahaan PT. Semen Bosowa Maros;
2. Melakukan analisis deskriptif pada data;
3. Analisis  kecacatan  proses  pengemasan  semen  berdasarkan  mesin  yang  digunakan menggunakan diagram pareto;
4. Menghitung  dengan  menggunakan  peta  kendali  P  untuk  mengetahui  apakah  data sudah terkendali atau tidak dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menghitung Garis Pusat/ Center Line (CL)
b. Menghitung Batas Kendali Atas/ Upper Control Line (UCL)
c. Menghitung Batas Kendali Bawah/ Lower Control Line (LCL)
d. Menggambar grafik pengendalian kualitas statistik.
5. Merevisi  garis  tengah  dan  batas  pengendalian  apabila  dalam  grafik  pengendalian kualitas statistik jika terdapat data yang berbeda  di luar batas pengendalian statistik dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menghitung Garis Pusat/ Center Line (CL)
b. Menghitung Batas Kendali Atas/ Upper Control Line (UCL)
c. Menghitung Batas Kendali Bawah/ Lower Control Line (LCL)
d. Menggambar grafik pengendalian kualitas statistik
6. Menghitung  nilai  kapabilitas  proses  pengemasan  semen  pada  PT.  Semen  Bosowa Maros dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menghitung nilai Cp ( Potential Capability Index )
b. Menghitung nilai Cpk ( Real Capability Index )
c. Menghitung nilai Cpm ( Mean Capability Index )
7. Menghitung nilai Confidance Interval (CI)
8. Membuat  diagram  sebab  akibat  untuk  mengetahui  penyebab  adanya  produk  yang berada di luar batas kendali.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai rata-rata jumlah cacat hasil produksi adalah sebesar 57, jumlah cacat terbesar 912,  jumlah  cacat  terkecil  2,  standar  deviasi  yaitu  0.0455,  dan  variansinya  sebesar 0.00207025 (Tabel 1).
Tabel 1. Statistika deskriptif data jumlah cacat proses packing semen Jumlah Cacat Mean Max Min Sd Var 912 57 912 2 0,0455 0.00207025
Analisis kecacatan proses pengemasan semen berdasarkan mesin yang digunakan menggunakan diagram pareto poisson. Berdasarkan diagram pareto (Gambar 1) diketahui kecacatan  yang  paling  sering  terjadi  yaitu reject pada  saat  mesin  2  sebesar  612  yaitu sebesar 67.
Gambar 1. Diagram pareto poission

## Peta Kendali P Pada Proses Pengemasan Semen
Perhitungan  Garis  Pusat/ Center  Line (CP),  berdasarkan  hasil  perhitungan didapatkan p = 0,002077671. Proporsi untuk observasi pertama sampai pada observasi ke 31 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Proporsi observasi pertama pada data
Batas  kendali  untuk  observasi  pertama  dengan  jumlah  sampel  11031  sak  adalah sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 0,002077 + 3√ (0,002077)(1−0,002077) 11031 = 0,003378292 , 𝐿𝐶𝐿 = 0,002077 − 3√ (0,002077)(1−0,002077) 11031 = 0,0007771 .
Batas  kendali  untuk  observasi  kedua  dengan  jumlah  sampel  20638  sak  adalah sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 0,002077 + 3√ (0,002077)(1−0,002077) 20638 = 0,003028548 , 𝐿𝐶𝐿 = 0,002077 − 3√ (0,002077)(1−0,002077) 20638 = 0,0011268 .
Gambar 2. Peta kendali P proses pengemasan semen pada bulan Agustus
Berdasarkan  Gambar  2 menunjukkan ada  beberapa titik-titik  yang  berada  di  luar batas  kendali  yang  menunjukkan  penyimpangan  walaupun  tidak  signifikan.  Sehingga dilakukan  pemeriksaan  terhadap  garis  tengah  dan  batas  pengendali  yang  dihitung menggunakan titik-titik yang tersisa. Untuk revisi pertama, titik-titik yang berda di luar batas kendali dihilangkan. Total observasi yaitu 31 titik dikurangi dengan titik-titik yang di luar batas kendali yaitu 11 titik.
Observasi Total Produksi Jumlah Cacat Proporsi 1 11031 27 0,002448 2 20638 39 0,001889 3 7286 28 0,003843 . . . . . . . . . . . . 31 12057 2 0,000166

## Perhitungan Revisi 1
Nilai  pada Center  Line 𝑝̅ dihitung  menggunakan  rumus 𝑝̅ = ∑ 𝑛.𝑝 ∑ 𝑛 , 𝑖 = 1, 2, 3, … , 20 sehingga diperoleh 𝑝̅ = 0,00202 .
Tabel 3. Proporsi observasi data pada revisi 1
Batas  kendali  untuk  observasi  pertama  dengan  jumlah  sampel  11031  sak  adalah sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 0,00202 + 3√ (0,00202)(1−0,00202) 11031 = 0,003304647 , 𝐿𝐶𝐿 = 0,00202 − 3√ (0,00202)(1−0,00202) 11031 = 0,000738645 .
Batas  kendali  untuk  observasi  kedua  dengan  jumlah  sampel  20638  sak  adalah  sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 0,00202 + 3√ (0,00202)(1−0,00202) 20638 = 0,002959641 , 𝑈𝐶𝐿 = 0,00202 + 3√ (0,00202)(1−0,00202) 20638
= 0,001083651 .
Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Peta kendali p revisi 1
Pada Gambar 3, peta kendali p hasil proporsi kecacatan CL, UCL, dan LCL terlihat bahwa tidak ada lagi titik yang berada di luar batas pengendali atas maupun bawah. Hal ini mengindikasikan bahwa analisis proses packing semen di PT. Semen Bosowa Maros sudah berada dalam batas pengendali statistik dengan melakukan 1 kali revisi. Dengan
Observasi Total Produksi Jumlah Cacat Proporsi 1 11031 27 0,002448 2 20638 39 0,00189 4 18120 39 0,002152 . . . . . . . . . . . . 30 7362 7 0,000951
kondisi  seperti  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  perencanaan  pengendalian  kualitas statistik tahun berikutnya.

## Nilai Kapabilitas Proses
a. Nilai 𝐶 𝑝 ( Potential Capability Index)
𝐶 𝑝 = 𝑈𝐶𝐿−𝐿𝐶𝐿 6𝜎 .
Maka, diperoleh nilai 𝐶 𝑝 = 0,1793868745 .
b. Nilai 𝐶 𝑝𝑘 ( Real Capability Index) 𝐶 𝑝𝑘 = 𝑚𝑖𝑛 (𝐶 𝑝𝑢 , 𝐶 𝑝𝑙 ) ,
= 𝑚𝑖𝑛 (0,179320392, 0,17941899 = 𝑚𝑖𝑛(0,179320392) .
c. Nilai Menghitung nilai 𝐶 𝑝𝑚 ( Mean Capability Index )
𝐶 𝑝𝑚 = 𝑈𝐶𝐿−𝐿𝐶𝐿 6𝜏 ,
= 0.003393041 − 0.000646204 6(0.0025525932)
= 0.1793494422 .
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  diperoleh  nilai Cp =0,1793868745  dimana  nilai 0,1793868745<1 artinya bahwa proses tersebut menghasilkan produk yang tidak sesuai dengan spesifikasi atau dengan kata lain proses non capable . Selanjutnya diperoleh nilai Cpk =0,1794189958,  dimana  nilai  0,1794189958<1,33  maka  menujukan  bahwa  proses menghasilkan produk yang tidak sesuai dengan spesifikasi.

## Nilai CI (Convidence Interval)
a. Nilai CI (Convidence Interv bal) untuk 𝐶 𝑝 ( Potential Capability Index )
(𝐶̂ 𝑝 √ 𝜒 1− 𝛼 2,𝑛−1 2 𝑛−1 ≤ 𝐶 𝑝 ≤ 𝐶̂ 𝑝 √ 𝜒 𝛼 2 ,𝑛−1 2 𝑛−1 ) ,
(0,1342009262 ≤ 𝐶 𝑝 ≤ 0.2244845943 ) .
b. Nilai CI (Convidence Interval) untuk Cpk ( Real Capability Index )
𝐶̂ 𝑝𝑘 [1 − 𝑍 𝛼/2 √ 1 9𝑛𝐶̂ 𝑝𝑘 2 + 1 2(𝑛−1) ] ≤ 𝐶 𝑝𝑘 ≤ 𝐶̂ 𝑝𝑘 [1 + 𝑍 𝛼/2 √ 1 9𝑛𝐶̂ 𝑝𝑘 2 + 1 2(𝑛−1) ] ,
0.0534899454 ≤ 𝐶 𝑝𝑘 ≤ 0.30514.
c. Nilai CI (Convidence Interval) untuk 𝐶 𝑝𝑚 ( Mean Capability Index )
𝐶̂ 𝑝𝑚 √ 𝑛−1 𝜒𝛼 2;𝑛 2 ≤ 𝐶 𝑝𝑚 ≤ 𝐶̂ 𝑝𝑚 √ 𝑛−1 𝜒 1− 𝛼 2 ;𝑛 2 ,
0.2244379 ≤ 𝐶 𝑝𝑚 ≤ 0.134168 .
Berdasarkan  nilai CI yang  diperoleh  pada C p ,C pk ,C pm pada  kapabilitas  masing- masing  adalah 0,1793868745 , 0,179320392 ,  dan 0.1793494422 .  Dengan menggunakan  nilai CI dapat  membantu  peneliti  untuk  mengetahui  apakah  nilai  yang
diperoleh  sudah  tepat  berada  di  interval  nilai  yang  diperoleh.  Berdasarkan  hasil  yang diperoleh, nilainya sudah sesuai dan berada pada interval yang diperoleh.

## KESIMPULAN
Berdasarkan data setelah dilakukan penelitian menggunakan peta kendali p ( control p chart ) diperoleh hasil yang menunjukkan bahwa data belum terkendali secara statistik sehingga dilakukan penelitian lebih lanjut agar data berada dalam batas kendali dengan cara merevisi data dan berdasarkan nilai 𝐶 𝑝 = 0,1793868745 , nilai 0,1793868745 < 1 artinya bahwa  proses  tersebut  menghasilkan  produk  yang  tidak  sesuai  dengan  spesifikasi  atau dengan kata lain proses non capable. Selanjutnya diperoleh nilai 𝐶 𝑝𝑘 = 0,1794189958 , nilai 0,1794189958 < 1,33 maka  menunjukan  bahwa  proses  menghasilkan  produk  yang tidak  sesuai  dengan  spesifikasi.  Maka  dapat  dikatakan  bahwa  kapabilitas  proses  pada mesin 1 dan mesin 2 belum kapabel atau belum memenuhi spesifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Yani,  A.  S.  (2018).  Analisis  pengawasan  kualitas  produk  dengan  menggunakan  metode  p-charts  untuk meminimalkan tingkat kerusakan produk pada UKM sepatu. Journal for Business and Entrepreneur , 2(1), 54-64.
Bakhtiar, S., S. Tahir., & R. A. Hasni. (2013). Analisis pengendalian kualitas dengan menggunakan metode statistical quality control (SQC). MIEJ Journal , 2(1), 29-36. Montogomery, D. C. (2001). Introduction to statistikal quality control. (4 th ed.) New Jersey: Wiley. Montogomery, D. C. (2008). Introduction to Statistikal Quality Control. (6 th ed.). New Jersey: Wiley. Khikmawati, E., H. Wibowao., & I. Irwansyah.  (2019). Analisis  pengendalian kualitas kemasan glukosa dengan peta kendali  P di PT. Budi Starch & Sweetener TBK. Lampung Tengah. Jurnal  UNTAR , 7(1), 27-33. Doi. 10.24912/jitiuntar.v7i1.5031.
Hamdani, H., & F. Fakhriza (2019). Pengendalian kualitas pada hasil pembubutan dengan menggunakan metode  SQC. Jurnal  Rekayasa  Material,  Manufaktur  dan  Energi, 2(1),  1-9.  Doi. 10.30596/rmme.v2i1.3063.
Wibowo, H., E. Khikmawati., & M. Sagala. (2019). Analisis statistical quality control bahan olahan karet (bokar) jenis Sir 20 dengan pendekatan peta kendali variabel. Jurnal Semdi Unaya , 3(1).
Haryani,  I.,  &  M.  R.  Linda.  (2019).  Penerapan  pengendalian  mutu  produksi  dengan statistical  quality control (SQC) dan six sigma pada Liberty Shoes Kota Padang. Jurnal Creative Commons , 1(2), 24- 33.
Irwan & D. Haryono. (2015). Pengendalian kualitas statistik (Pendekatan teoritis dan praktis).  Bandung: Alfabeta).
Rujianto, K., & H. C. Wahyuni. (2018). Pengendalian kualitas produk dengan menggunakan metode SQC dan HRA guna meningkatkan hasil produksi tahu di IKM H. Musauwimin. Jurnal Prozima , 2(1), 1- 11.
Kurniati.  (2018).  Analisis  Pengendalian  Kualitas  dengan Statistical  Quality  Control Guna  Mengurangi Tingkat  Kecacatan  Proses Packaging (Studi  Kasus:  PT.  Makassar  Tene)  [Skripsi].  Makassar: Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
Angraeni,  L.  L.  (2017).  Analisis  Kapabilitas  Proses  Pengemasan  Minyak  Goreng  di  PT.  Salim  Ivomas Pratama Tbk Surabaya [Skripsi]. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya.
Wardhana, M. W., S. Sulastri., & E. A. Kurniawan. (2018). Analisis peta kendali variabel pada pengolahan produk  minyak  sawit  dengan  pendekatan statistical  quality  control (SQC). Jurnal  Rekayasa Teknologi dan Sains , 2(1), 27-34.
Elmas,  M.  S.  H.  (2017).  Pengendalian  kualitas  dengan  menggunakan  metode statistical  quality  control (SQC) untuk meminimumkan produk gagal pada Toko Roti Barokah Bakery. Jurnal Penelitian dan Ilmu Ekonomi WIGA , 7(1), 15-22.
Hairiyah, N., R. R. Amalia., & E. Luliyanti. (2019). Analisis statistical quality control (SQC) pada Produksi roti di Aremania Bakery. Jurnal Teknologi dan Manajemen Agroindustri , 8(1), 41-48.
Sari, R. P., & D. Puspita. (2018). Analisis tingkat kecacatan produk lever assy parking brake menggunakan metode statistical  quality  control (SQC). Jurnal  of  Industrial  Engineering  and  Management Systems , 11(2), 77-83. Doi. 10.30813/jiems.v11i2.1184.
Krisdayanti, S., & H. Moektiwibowo. (2016). Pengendalian kualitas komponen mobil dengan metode SQC ( statistical quality control ). Jurnal Teknik Industri , 5(1), 9-20.
Lestari, T. E., & N. S. Rahmat. (2018). Analisis of quality control using statistical process control (SPC) in bread production. Indonesian Journal of Fundamental Sciences , 4(2), 90-101.