Analisis Kehilangan Minyak (Oil Losses) Pada Proses Pengolahan CPO (Crude Palm Oil) Dengan Metode SPC

## (Statistical Proces Control)
Studi Kasus di PT.Pabrik Nusantara (PTPN) 6 Solok Selatan
Tri Ernita 1 , Gamindra Jauhari 2 , Tri Maiyuni Helia 3 1,2,3) Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Industri Jln.Pror.Hamka No.121 Tabing Padang Email: triernita@sttind.ac.id,gamindrajauhari@gmail.com,trimaiyunihelia29@gmail.com

## ABSTRACT
In  every  manufacturing  and  service  companies  have  their  own  provisions  in  running  the company. Likewise with PTPN VI Solok Selatan , this company is managed by the state (SOE/ STATE-OWNED ENTERPRISES) which produces two types of products namely Crude Palm Oil (CPO)  and  Karnel  (core).  In  its  production  process,  the PTPN  6  Solok  Selatan palm  oil  mill attempts  to  optimize  the  yield  and  improve  product  quality.  Thus  the  South  Solok  oil  palm plant  is  certainly  trying  to  lose  oil  (oil  losses)  occur  to  a  minimum.  Quality  control  is statistically  performed  using  statistical  tools  contained  in  statistical  proces  control  (SPC). Statistical  Process  Control  (SPC)  is  an  analytical  decision-making  method  that  shows  a process  running  well  or  not  (Zagloel  &  Nurcahyo,  2013).  Statistical  Process  Control  (SPC)  is used to  monitor  the consistency of processes used for the  manufacture of designed products with  the  aim  of  obtaining  controlled  processes.  Comparison  of  oil  losses  against  normal conditions that exceeded the standard in the period July to December 2017, tankos of 0.77%, press  0.12%,  nut  by  0.02%  and  fat  fit  of  0.08%.  Of  the  four  measurements  there  is  one measurement that is beyond the control limits that is on the nut, which resulted in oil losses there are four factors that influence the factors of HR, Machinery, Materials and Methods. Keywords: SPC (Statistical Proces Control), Oil Losses, Crude Palm Oil, Machinery, Materials, Methods .

## Pendahuluan
Dalam  setiap  proses  pengolahan,  perusahaan  selalu  mengutamakan  kualitas  dan  selalu mengoptimalkan  jumlah  rendemen  CPO  dan  PKO.  Salah  satu  sistem  manajemen  yang diterapkan  untuk  medapatkan  jumlah  rendemen  optimal  adalah  menekan  terjadinya kehilangan  minyak  ( oil  losses )  pada  saat  terjadinya  proses  produksi.  Pabrik  kelapa  sawit (PKS)  harus  selalu  memastikan  bahwa  selama  proses  berlangsung  berada  dalam  standar atau ketentuan yang berlaku.
Pengendalian  kualitas  secara  statistik  dilakukan  menggunakan  alat  bantu  statistik  yang terdapat  pada statistical  proces  control (SPC). Statistical  Process  Control (SPC)  merupakan metode pengambilan keputusan secara analisis yang memperlihatkan suatu proses berjalan dengan  baik  atau  tidak[5]. Statistical  Process  Control (SPC)  digunakan  untuk  memantau konsistensi  proses  yang  digunakan  untuk  pembuatan  produk  yang  dirancang  dengan tujuan mendapatkan proses yang terkendali.
Dalam  proses  produksinya,  pabrik  kelapa  sawit  PTPN  6  Solok  Selatan  berupaya mengoptimalkan hasil rendemen serta memperbaiki mutu produk. Dengan demikian pabrik kelapa  sawit  Solok  Selatan  pastinya  mengupayakan  agar  kehilangan  minyak  ( oil  losses) terjadi seminimal mungkin.Kehilangan minyak biasanya terdapat di beberapa titik stasiun- stasiun kerja yang ada di lantai produksi. PKS PTPN 6 Solok Selatan memiliki norma losses minyak  sawit  sebesar  1,77  %,  dengan  rincian  Tandan  kosong  0,20%, Press 0,64%, Nut 0,08%, Fat fit 0,42%, dan Losses inti sawit 0,57% dengan rincian Fibercyclone 0,20%. Light Tenera Dust Separating 0.07%, Hidrocyclone 0.30%.
Berdasarkan ketentuan perusahaan di atas, maka oil losses harus berada di dalam kendali, sehingga  rendemen  meningkat.  Pada  saat  ini  rendemen  yang  didapat  belum  mencapai
target  produksi  yaitu  minyak  sawit  (MS)  sebesar  21.81.  Berdasarkan  data  di  atas  apabila rendemen tidak mencapai target maka oil losses nya meningkat.

## Tinjauan Pustaka

## Definisi Kualitas
Dalam  dunia  industri  baik  industri  jasa  maupun  manufaktur  mutu  adalah  faktor  kunci yang membawa keberhasilan bisnis, pertumbuhan dan peningkatan posisi bersaing.Kualitas  merupakan  sesuatu  yang  diputuskan  oleh  pelanggan,  bukan  oleh pemasaran  atau  manajemen.Kualitas  didasarkan  pada  pengalaman  aktual  pelanggan terhadap  produk  atau  jasa,  dimana  diukur  berdasarkan  persyaratan  pelanggan  tersebut dinyatakan atau tidak dinyatakan, secara teknis atau bersifat subjektif dan selalu mewakili sasaran yang bergerak dalam pasar yang penuh persaingan. Kualitas didefenisikan sebagai konsistensi peningkatan atau perbaikan dan penurunan variasi karakteristik kualitas dari suatu produk yang dihasilkan, agar memenuhi kebutuhan yang telah dispesifikasikan guna meningkatkan kepuasan pelanggan [2].

## Statistical Process Control (SPC)
Statistik  adalah  seni  pengambilan  keputusan  tentang  suatu  proses  atau  populasi berdasarkan suatu analisis informasi yang terkandung didalam suatu sampel dari populasi itu. Metode statistik memainkan peranan penting dalam jaminan kualitas. Metode statistik itu  memberikan  cara-cara  pokok  dalam  pengambilan  sampel  produk,  pengujian  serta evaluasinya  dan  informasi  didalam  data  itu  digunakan  untuk  mengendalikan  dan meningkatkan  proses  pembuatan.  Lagipula  statistik  adalah  bahasa  yang  digunakan  oleh insinyur pengembangan, pembuatan, pengusahaan, manajemen, dan komponen-komponen fungsional  bisnis  yang  lain  untuk  berkomunikasi  tentang  kualitas.  Menurut  Montgomery dalam sebuah artikel[1].
Menurut  Assausri  dalam  jurnal[3],  manfaat  melakukan  pengendalian  kualitas  secara statistik adalah :
1. Pengendalian (control), di mana penyelidikan yang diperlukan untuk dapat menetapkan statistical  control mengharuskan  bahwa  syarat-syarat  kualitas    pada  situasi  itu  dan kemampuan prosesnya telah dipelajari hingga mendetail. Hal ini akan menghilangkan beberapa titik kesulitan tertentu, baik dalam spesifikasi maupun dalam proses.
2. Pengerjaan  kembali  barang-barang  yang  telah scrap-rework .  Dengan  dijalankan pengontrolan,  maka  dapat  dicegah  terjadinya  penyimpangan-penyimpangan  dalam proses.  Sebelum  terjadi  halhal  yang  serius  dan  akan  diperoleh  kesesuaian  yang  lebih baik  antara  kemampuan  proses (process  capability) dengan  spesifikasi,  sehingga banyaknya  barang-barang  yang  diapkir (scrap) dapat  dikurangi  sekali.  Dalam perusahaan  pabrik  sekarang  ini,  biaya-biaya  bahan  sering  kali  mencapai  3  sampai  4 kali  biaya  buruh,  sehingga  dengan  perbaikan  yang  telah  dilakukan  dalam  hal pemanfaatan bahan dapat memberikan penghematan yang menguntungkan.
Biaya-biaya  pemeriksaan,  karena Statistical  Process  Control dilakukan  dengan  jalan mengambil  sampel-sampel  dan  mempergunakan sampling  techniques ,  maka  hanya sebagian saja dari hasil produksi yang perlu untuk diperiksa. Akibatnya maka hal ini akan dapat menurunkan biaya-biaya pemeriksaaan.

## Seven Tools
Dalam  pengendalian  proses  statistik  dikenal  adanya “seven  tools”.  Seven  tools dari pengendalian  proses  statistik  ini  adalah  metode  grafik  paling  sederhana  untuk menyelesaikan masalah. Seven tools tersebut adalah:
a. Lembar Pengamatan (check sheet) Check  sheet (lembar  pemeriksaan)  adalah  lembar  yang  dirancang  sederhana  berisi daftar hal-hal yang perlukan untuk tujuan perekaman data sehingga pengguna  dapat
Tri Ernita, Gamindra Jauhari, Tri Maiyuni H.  Saintek Vol. 2, No. 1, Juli 2018  pp. 15-23
mengumpulkan  data  dengan  mudah,  sistematis,  dan  teratur  pada  saat  data  itu muncul   di  lokasi  kejadian.  Data  dalam check  sheet baik  berbentuk  data  kuantitatif maupun kualitatif dapat dianalisis secara cepat (langsung) atau menjadi masukan data untuk peralatan kualitas lain, misal untuk masukan data Pareto chart .
b. Scatter Diagram
Scatter  diagram (diagram  pencar)  adalah  grafik  yang  menampilkan  sepasang  data numerik  pada  sistem  koordinat  Cartesian,  dengan  satu  variabel  pada  masing-masing sumbu,  untuk  melihat  hubungan  dari  kedua  variabel  tersebut.  Jika  kedua  variabel tersebut  berkorelasi,  titik-titik  koordinat  akan  jatuh  di  sepanjang  garis  atau  kurva. Semakin baik korelasi, semakin ketat titik-titik tersebut mendekati garis.
c. Fishbone Diagram Fishbone  diagram (diagram  tulang  ikan)  sering  disebut  juga  diagram Ishikawa atau cause–and–effect  diagram (diagram  sebab-akibat). Fishbone  diagram adalah  alat  untuk mengidentifikasi  berbagai  sebab  potensial  dari  satu  efek  atau   masalah,  dan menganalisis  masalah  tersebut  melalui  sesi brainstorming .  Masalah  akan  dipecah menjadi  sejumlah  kategori  yang  berkaitan,  mencakup  manusia,  material,  mesin, prosedur,  kebijakan,  dan  sebagainya.  Setiap  kategori  mempunyai  sebab-sebab  yang perlu diuraikan melalui sesi brainstorming .  Gambar di bawah ini menunjukkan contoh bentuk fishbone diagram dengan manpower , machinery , material , dan methods sebagai kategori.
d. Pareto Chart
Pareto  chart (bagan  pareto)  adalah  bagan  yang  berisikan  diagram  batang  ( bars  graph ) dan  diagram  garis  ( line  graph );  diagram  batang  memperlihatkan  klasifikasi  dan  nilai data, sedangkan diagram garis mewakili total data kumulatif. Klasifikasi data diurutkan dari kiri ke kanan menurut urutan ranking tertinggi hingga terendah.Ranking tertinggi merupakan masalah prioritas atau masalah yang terpenting untuk segera diselesaikan, sedangkan ranking terendah merupakan masalah yang tidak harus segera diselesaikan. Berikut adalah contoh dari Pareto Chart.
e. Flow Chart
Flow  charts (bagan  arus)  adalah  alat  bantu  untuk  memvisualisasikan  proses  suatu penyelesaian  tugas  secara  tahap-demi-tahap  untuk  tujuan  analisis,  diskusi, komunikasi, serta dapat membantu kita untuk menemukan wilayah-wilayah perbaikan dalam proses.
f. Histogram
Histogram adalah  diagram  batang  yang  menunjukkan  tabulasi  dari  data  yang  diatur berdasarkan  ukurannya.  Tabulasi  data  ini  umumnya  dikenal  sebagai  distribusi frekuensi. Histogram menunjukkan  karakteristik-karakteristik  dari  data  yang  dibagi- bagi  menjadi  kelas-kelas.Pada  histogram  frekuensi,  sumbu  x  menunjukkan  nilai pengamatan  dari  tiap  kelas. Histogram dapat  berbentuk  “normal”  atau  berbentuk seperti lonceng yang menunjukkan bahwa banyak data yang terdapat pada nilai rata- ratanya.
g. Grafik kendali (control chart)
Grafik  pengendali  adalah  suatu  alat  yang  secara  grafis  digunakan  untuk  memonitor apakah  suatu  aktivitas  dapat  diterima  sebagai  proses  yang  terkendali.  Grafik pengendali terkadang disebut dengan Shewhart control charts karena grafik ini pertama kali  dibuat  oleh  Walter  A.  Shewhart.  Nilai  dari  karekterisik  kualitas  yang  di  monitor, digambarkan  sepanjang  sumbu  y,  sedangkan  sumbu  x  menggambarkan  sampel  atau subgroup  dari  karakteristik  kualitas  tersebut.  Sebagai  contoh  karakteristik  kualitas adalah panjang rata-rata, diameter rata-rata, dan waktu pelayanan rata-rata.

## Metode Penelitian

## Jenis Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  deskriptif  kuantitatif  yang  bertujuan  menjelaskan fenomena  yang  ada  dengan  menggunakan  angka-angka  untuk  menggambarkan karakteristik individu atau kelompok [4].

## Tempat dan Waktu  Penelitian
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini,  pengambilan  data  di  lakukan  di  PT.  Perkebunan Nusantara VI Solok Selatan.Perkebunan kelapa sawit ini terletak di Jorong Sungai Sungkai, Nagari Sungai Kunyit, Kecamatan Sangir Balai Janggo, Kabupaten Solok Selatan, Propinsi Sumatra Barat.Terletak di 101 0 23’ 21’’ – 101 0 29’ 30’’Bujur Timur dan 01 0 20’ 40’’ – 01 0 28’ 36’’Lintang Selatan.Waktu penelitian dimulai dari bulan Desember 2017.

## Hasil Penelitian Dan Pembahasan
Batas norma kehilangan minyak (Oil Losses) sesuai dengan sasaran mutu yang diterapkan PTPN 6 Solok Selatan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Batas Normal Kehilangan Minyak No Keterangan Kadar Maksimum (%) 1 Tangkos 0,20 2 Press 0,64 3 Nut 0,08 4 Fat fit 0,42 Sumber : PTPN 6 Solok Selatan 2017
Perbadingan  Rata-rata Oil  Losses Terhadap  Kondisi  Normal  Perusahaan  dengan Menggunakan Histogram
Pada  periode  Juli  sampai  Desember  2017  pabrik  kelapa  sawit  Solok  Selatan  melakukan pengolahan  sebanyak  84  hari  dan  terdapat  empat  pengukuran losses, dari  ke  empat pengukuran tersebut dengan satuan ukur % maka di dapatkan total dan juga rata-rata dari keseluruhan  pengolahan.  Diagram  perbandingan  rata-rata oil  losses MS  terhadap  kondisi mormal pada periode Juli-Desember 2017 dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Perbandingan Rata-Rata Oil Losses MS Terhadap Kondisi Normal pada Periode Juli - Desember 2017
Dari keempat grafik yang didapatkan maka dapat disimpulkan bahwa grafik pertama yaitu grafik  dari  tandan  kosong  sangat  berpengaruh  dengan oil  losses dibandingkan  dengan grafik  ke  dua,  grafik  ke  tiga  dan  ke  empat,  karena  melebihi  dari  norma  yang  di tetapkan oleh perusahaan.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1 2 3
4 RATA2 0,971190476 0,523333333 0,063253012 0,34047619 MAX 0,20 0,64 0,08
0,42 ka d ar lo ss es Perbandingan Rata-rata Oil Losses MS Terhadap Kondisi Normal
Mengetahui Oil  Losses pada  Periode  Juli  sampai  Desember  2017  berada  dalam  batas kendali dengan menggunakan peta kendali
1. Tandan Kosong
Data ini berisikan data-data periode Juli sampai dengan Desember 2017, data ini bertujuan untuk  mencari  UCL  dan  LCl  dan  juga  standar  deviasi  sehingga  akan  di  dapatkan  batas kendali  atas  dan  batas  kendali  bawah.  Grafik  dari  pengolahan  data oil  losses tandan kosong dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik dari Pengolahan Data Oil Losses Tandan Kosong
Dari  Gambar  2  di  atas,  dapat  di  lihat  bahwa  data oil  losses tandan  kosong  berada  dalam batas  kendali  tetapi  di  atas  norma  perusahaan.  Pada  pengolahan  data  tandan  kosong didapatkan  UCL (Upper  Control  Limit) sebesar  1,47  dan  LCL (Lower  Control  Limit) sebesar 0,467, R merupakan norma dari perusahaan yaitu sebesar 0,20, sedangkan X adalah data losses dari  tandan  kosong.  Dapat  dilihat  dari  Gambar  2  Grafik  dari  pengolahan  data oil losses tandan kosong, grafik berada dalam batas kendali yaitu berada pada batas UCL dan LCL, sedangkan di lihat dari segi norma perusahaan data oil losses tersebut berada di atas norma perusahaan.

## 2. Press
Data ini berisikan data pencarian UCL  dan LCL dan juga untuk mencari standar deviasi. Grafik dari pengolahan data oil losses press dapat dilihat pada Gambar 3.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 X R UCL LCL Grafik dari Pengolahan Data Oil Losses Tandan Kosong
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 1 5 9 131721252933374145495357616569737781 X R UCL Grafik dari Pengolahan Data Oil Losses Press
Dari  pengolahan  data  press  didapatkan  UCL (Upper  Control  Limit) sebesar  1,872  dan  LCL (Lower Control Limit) sebesar -0,825 sama dengan 0, R merupakan norma dari perusahaan yaitu  sebesar  0,64,  sedangkan  X  adalah  data oillosses dari  press.  Dilihat  dari  gambar  4.3 grafik  dari  pengolahan  data  press  semua  data  berada  dalam  UCL  dan  LCL  tetapi  tidak semua  data  di  bawah  norma  perusahaan,  ada  dua  data  yang  melebihi  dari  norma perusahaan yaitu pada data pertama dan ke dua. Batas LCL pada Press sama dengan nol karena LCL merupakan negatif.

## 3. Nut
Data ini merupakan data nut pada periode Juli sampai Desember 2017,  berisikan data tentang standar deviasi dan juga data UCL dan LCL pada Nut.
Gambar 4. Grafik dari Data Oil Losses Nut
Dari pengolahan data oil losses nut didapatkan UCL (Upper Control Limit) sebesar 0,087 dan LCL (Lower  Control  Limit) sebesar  0,038,  R  merupakan  norma  dari  perusahaan  yaitu sebesar  0,08,  sedangkan  X  adalah  data losses dari  nut.  Dilihat  dari  gambar  4.4  Grafik Pengolahan Data nut di atas, dari segi UCL dan LCL ada data oil losses yang melebihi dari UCL  yaitu  data  pertama  dan  data  ke  dua,  dan  juga  di  lihat  dari  segi  norma  perusahaan juga  ada  data  yang  melebihi    dari  batas  norma  perusahaan  yaitu  data  pertama  dan  juga data ke dua.

## 4. Fat Fit
Berikut ini merupakan data untuk fat fit pada periode Juli sampai dengan Desember 2017, sehingga dapat diketahui UCL dan LCL dari fat fit tersebut dan juga dapat diketahui grafik kendali dari fat fit . Grafik dari data fat fit dapat dilihat pada Gambar 5.
0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 1 4 7 10131619222528313437404346495255586164677073767982 X R UCL LCL Grafik dari Data Oil Losses Nut
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 X R UCL Grafik Dari Data Fat Fit
Dari grafik data fat fit didapatkan UCL (Upper Control Limit) sebesar 1,193 dan LCL (Lower Control  Limit) sebesar  -0,512  sama  dengan  nol  karena  nilai  LCL  negatif,  R  merupakan norma  dari  perusahaan  yaitu  sebesar  0,42,  sedangkan  X  adalah  data losses dari fat  fit . Dapat  di  lihat  dari  gambar  4.5  grafik  dari  data fat  fit di  atas,  bahwa  semua  data fat  fit berada dalam batas kendali yaitu pada batas kendali UCL dan LCL. Sedangkan di lihat dari norma perusahaan, ada data yang melebihi dari batas norma. LCL dari fat fit sama dengan nol karena nilai LCL negatif.
Faktor-faktor Penyebab Terjadinya Oil Losses dengan Menggunakan Fishbone Diagram Fishbone diagram  merupakan  diagram  yang  berbentuk  tulang  ikan.  Diagram  ini  berisikan tentang  sebab-sebab  terjadinya oil  losses ,  Diagram  ini  didapatkan  melalui  wawancara dengan  beberapa  orang  dari  karyawan  perusahan,  berikut  ini  Gambar  6  adalah fishbone diagram dari penyebab-penyebab dari oil losses .
Gambar 6. Diagram Sebab Akibat
Diagram  seabab  akibat  ini  merupakan  diagram  yang  digunakan  untuk  mengetahui penyebab-penyebab  dari oil  losses ,  dapat  dilihat  dari  data  diatas  bahwasanya  ada  empat faktor  yang dapat mempengaruhi oil losses yaitu dari faktor SDM, Mesin, material dan juga dari segi metode pengerjaan ataupun proses sebagai berikut:
1. Faktor SDM;
a. Operator loeder kurang dalam perlakuan buah, hal ini terjadi dikarenakan operator tidak  mempertimbangkan  buah  sehingga  banyak  buah  yang  luka  saat  operator bekerja.
b. Tergesa-gesa,  kurangnya  kedisiplinan  pekerja  saat  prosses  pengolahan  dilakukan sehingga akan dapat mempengaruhi.
c. Kurang teliti, sdm kurang terlatih dalam melakukan pekerjaannya.
d. Kurang  pengawasan,  pengawas  dari  proses  pengolahan  kurang  memperhatikan bawahannya.
2. Mesin
a. Kelelahan/kehausan  pada  mesin  produksi,  hal  ini  terjadi  dikarenakan  oleh  mesin yang bekerja secara terus menerus.
b. Kurangnya  perawatan,  jadwal  perawatan  tidak  teratur  sehingga  dapat mempengaruhi pada proses produksi.
Operator loeder kurang dalam perlakuan buah Pekerja kurang disiplin kurangnya perawatan Tergesa-gesa Kelelahan /kehausan Jadwal perawatan tidak teratur SDM kurang terlatih mesin produksi kurang teliti
kurang pengawasan kurang nya perhatian terhadap Banyaknya buah luka suhu pengenceran minyak. terlindas ban loader temperatur kurang baik Geseran yang terjadi saat pemindahan buah
oil lo ss e s SDM MESIN MATERIAL METODE
3. Material
a. Banyak  buah  yang  luka,  buah  yang  terlindas loeder akan  luka  dan  akan mengeluarkan  minyak  dan  juga  buah  yang  terjadi  geseran  dengan  buah  lannya akan juga akan luka, hal ini akan berpengaruh pada oil losses.

## Simpulan
Perbandingan  rata-rata oil  losses terhadap  kondisi  normal  yang  melebihi  standar/norma pada  periode  Juli  sampai  dengan  Desember  2017  yaitu  grafik  pertama  tandan  kosong dengan  nilai  selisih  sebesar  0,77%,  grafik  press  sebesar  0,12%,  grafik nut sebesar  0,02% dan grafik fat fit sebesar 0,08%. Dari ke empat pengukuran, oil losses tandan kosong lebih tinggi di bandingkan dengan norma perusahaan, ketiga pengukuran lainnya oil losses lebih rendah dari  norma perusahaan. Selama periode ini terdapat 84 kali pengolahan, 61 kali di antaranya melebihi norma perusahaan, sehingga dapat di persentasekan sebanyak 51,24% pengolahan.  Perbandingan  dari  rata-rata oil  losses terhadap  norma  perusahaan  tersebut yaitu  pada  tandan  kosong  sebesar  0,20%, press 0,12%, nut 0,02%,  dan fat  fit sebesar 0,08%.
Pada periode Juli sampai dengan desember 2017 dilihat dari empat segi pengukuran yaitu dari  segi  tandan  kosong, pres,  nut ,  dan  juga  dari  segi  pengukuran fat  fit ada  satu pengukuran  yang  diluar  batas  kendali  yaitu  pada  grafik  dari  peta  kendali nut dan  juga normal  dari  perusahaan  yang  rendah  berada  dibawah  LCL  yaitu  terdapat  pada  kendali tandan  kosong,  hal  ini  akan  mengakibatkan  rendemen  menurun  apabila  pada  periode selanjutnya tidak ada tindakan dari perusahaan.
Faktor-faktor  penyebab oil  losses pada  saat  pengolahan  CPO  dapat  dilihat  dari  segi  SDM, Mesin, Material dan juga dari segi Metode pengerjaan ataupun proses pengolahannya. Dari masing  masing  faktor  tersebut  terdapat  rincian  dari  penyebab oil  losses. Dari  ke  empat faktor tersebut, faktor yang paling dominan yaitu faktor  SDM dan Material, hal ini sangat berpengaruh terhadap oil losses.

## Saran
Pihak  perusahaan  hendaknya  lebih  memperhatikan oil  losses dari  keempat  segi pengukuran tersebut sehingga dari 51,24% data yang melebihi norma perusahaan dapat di turunkan. Pihak perusahaan hendaknya menaikkan standar norma pada tankos sehingga dapat  lebih  baik  nilai  produksinya  dari  perusahaan  lainnya  dan  perusahaan  lebih  unggul dari  perusahaan  lainnya  dan  pihak  perusahaan  hendaknya  lebih  teliti  lagi  di  bagian nut , karena  masih  ada  data  yang  berada  di  luar  batas  kendali  dan  juga  berada  di  luar  norma dari  perusahaan,  sehingga oil  losses dapat  di  minimalkan  dan  rendemen  dapat ditingkatkan.  Hendaknya  pihak  perusahaan  lebih  mengkaji  lagi  dan  memperbaiki  lagi keempat  segi  yang  ada  yaitu  dari  segi  sdm,  mesin,  material  dan  juga  metode  sehingga kesalahan-kesalahan saat melakukan proses pengolahan dapat diminimalkan.

## Daftar Pustaka
[1]Daniel A., dkk,. 2008. Jurnal Quality Engineering . diakses dari http://qualityengineering. wordpress. com/2008/06/29. statistical-process-control -spc/.
[2]  Devani  V.,    dkk.  2016.    Pengendalian  Kualitas  Kertas  dengan  Menggunakan Statistical Process Control di Paper Machine 3 . Jakarta.
[3] Meri M., dkk. 2017.  Analisis pengendalian Kualitas pada Produk SMS(Sumber Minum Sehat)  dengan  Metode Statistical  Process  Control (SPC).  Universitas  Putra Indonesia. Padang.
[4]  Syamsuddin  dan  Damayanti.  2011.  Metode  Penelitian  Pendidikan  Bahasa.  Remaja Rosdakarya. Bandung.
[5]  Zagloel.    Nurcahyo.  2013.  TQM:  Manajemen  Kualitas  Total  dalam  Perspektif  Teknik Industri. PT. Indeks. Jakarta.