## Journal of Industrial Engineering
Scientific Journal on Research and Application of Industrial System Volume 06 No 2 – September 2021 http://e-journal.president.ac.id/presunivojs/index.php/journalofIndustrialEngineerin ISSN 2527-4139 ( online ) – ISSN 2503-3670 ( print )

## Implementasi Statistical Process Control Untuk Minimasi Cacat Di PT. Bumimulia Indah Lestari
Hirawati Oemar 1 , Hery Hamdi Azwir 2 , Putra Fajar Pratama 3 1) Fakultas Teknik, Departemen Teknik Industri, Universitas Islam Bandung Jl. Tamansari No 20, Bandung 40116
2) Fakultas Teknik, Departemen Teknik Industri, President University Jl. Ki Hajar Dewantara, Jababeka, Cikarang, Bekasi 17550
3) PT. Bumimulia Indah Lestari, Bekasi, Indonesia
E-mail: 1) hirawatio@yahoo.co.id, 2) hery.azwir@president.ac.id, 3) pratamafajarputra98@gmail.com

## ABSTRAK
Kualitas  adalah  salah  satu  indikator  keberhasilan  suatu  perusahaan  dalam  memenuhi  kepuasan pelanggan  serta  dapat  meningkatkan  daya  saing  dalam  dunia  industri.  Kualitas  sendiri  memerlukan pengendalian  dalam  rangka  mempertahankan  dan  meningkatkan  standar  semaksimal  mungkin.  Di  PT Bumimulia Indah Lestari belum terdapat pengendalian proses dan kualitas secara optimal, terutama pada proses  labelling  sehingga  proporsi  produk  cacat  pada  proses  tersebut  masih  tinggi  yang  ditandai  dengan defect label pada produk botol MF Cussons 900 ml. Salah satu usaha yang dapat mengurangi proporsi produk cacat  yaitu  dengan  implementasi  metode  SPC  (Statistical  Processing  Control).  Alat  bantu  dari  metode tersebut yang digunakan adalah bagan kendali p (p-chart) untuk mengukur proporsi produk cacat, diagram sebab-akibat (fishbone diagram) untuk mengetahui penyebab awal dari suatu permasalahan yang kemudian ditelusur  lebih  lanjut  terkait  akar  dari  masalahnya  dengan  Why  Analysis,  dan  dari  hasil  serangkaian penelitian  tersebut  ditentukan  action  plan  yang  bertujuan  meminimalisasi  produk  cacat  dari  berbagai aspek. Dengan implementasi SPC (Statistical Processing Control) pada proses labelling botol MF Cussons 900 ml maka proporsi produk cacat sudah terkendali, serta menurunkan presentase jumlah produk cacat dari 15,838% menjadi 3,244%.
Kata kunci : statistical processing control, defect, p-chart, why-why Analysis, quality improvement

## ABSTRACT
Quality  is  one  indicator  of  a  company's  success  in  meeting  customer  satisfaction  and  increasing competitiveness  in the  industrialized world.  The  quality  itself requires  control  in order to  maintain  and improve the standards as much as possible. At PT Bumimulia Indah Lestari there is no optimal process and quality control, especially in the labeling process so that the proportion of defective products in the process is still high, which is indicated by a defect label on the 900 ml MF Cussons bottle product. One effort that can reduce the proportion of defective products is the implementation of the SPC (Statistical Processing Control)  method.  The  tools  of  the  method  used  are  p-chart  to  measure  the  proportion  of  defective products, cause-and-effect diagrams (fishbone diagrams) to find out the initial cause of a problem which is then explored further related to the root of the problem with Why Analysis, and from the results of a series of studies an action plan is determined which aims to minimize defective products from various aspects. With the implementation of SPC (Statistical Processing Control) on the labeling process of MF Cussons 900 ml  bottles,  the  proportion  of  defective  products  has  been  controlled,  and  reduced  the  percentage  of defective products from 15.838% to 3.244%.
Keywords : statistical processing control, defect, p-chart, why-why analysis, quality improvement.

## 1. Pendahuluan
PT.  Bumimulia  Indah  LestarI  adalah  perusahaan  yang  berlokasi  di  kawasan industri Cikarang,  Jawa  Barat. Perusahaan ini bergerak di bidang manufaktur plastik seperti pembuatan kemasan plastik berupa botol, tube, jerrycan, dan pallet (Lestari, 2021). Suyadi (2007) mengatakan bahwa kualitas merupakan keadaan fisik dan fungsi serta sifat suatu produk tersebut, yang dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dan sesuai dengan nilai yang  dikeluarkan.  Secara  umum  kualitas adalah  evaluasi suatu  produk yang tidak memiliki  penyimpangan produksi dan memenuhi spesifikasi yang diinginkan oleh pelanggan ( customer ). Perusahaan saat ini memiliki
masalah dengan kualitas produk yang ditunjukkan dengan indikator tingkat produk cacat yang tinggi. Salah satu  masalah  kualitas  produk  yang  mempunyai  tingkat  cacat  yang  tinggi  adalah  produk  botol  MF  Cussons dengan varian 900ml yang terjadi saat proses labelling . Proses ini merupakan proses pelabelan pada produk botol yang harus sesuai dengan spesifikasi dekorasi yang telah ditetapkan. Dampak yang ditimbulkan oleh tingkat cacat produk yang tinggi ini adalah perusahaan harus menambah biaya produksi dan biaya tenaga kerja  untuk  melakukan  proses  pengerjaan  ulang  (rework)  dari  botol  hasil  cacat labelling tersebut.  Untuk memecahkan masalah diputuskan menggunakan SPC ( Statistical Process Control) sebagai metode yang dapat membantu memperbaiki proses produksi. Gambar 1 adalah gambaran umum proses labelling yang dilakukan oleh perusahaan.
Gambar 1. Proses Labelling MF Cussons 900 ml
Menurut  Heizer  dan  Render  (2006),  SPC  merupakan  suatu  cara  penyelesaian  yang  bertujuan  mengawasi standar  mutu,  serta  mengukur  untuk  memperoleh  referensi  dan  opsi  untuk  tindakan  yang  nantinya  akan dilakukan untuk mengatasi masalah yang ditemukan. Dalam implementasi di lapangan tidak harus seluruh alat  bantu  diggunakan,  tergantung  dari  jenis  masalah  yang  dihadapi  dan  batasan  yang  dimiliki  oleh perusahaan dan kebutuhan masing-masing. SPC ini dipilih karena kesesuaian antara tujuan perusahaan dan keuntungan  dalam  penggunaan  SPC  yaitu  dapat  memonitoring,  mengontrol  dan  meningkatkan  efisiensi produksi  dari  segi  kualitas  produk  yang  dihasilkan.  Pengendalian  kualitas  yang  dilakukan  yaitu  melalui pembuatan  bagan  kendali  (control  chart)  berdasarkan  atribut  dengan  menggunakan p-chart ,  artinya pengukuran statistik dilakukan berdasarkan karakteristik produk cacat atau baik.
Melalui  implementasi  metode  SPC  ini  perusahaan  bisa  mengetahui  kondisi  awal  proses,  menelusuri  akar masalah, melakukan perbaikan, juga dapat untuk menganalisis lebih awal potensi penyimpangan yang terjadi pada produk, sehingga menjadi dasar keputusan tindakan pencegahan yang pada akhirnya dapat mengurangi jumlah  produk  cacat  sekaligus  meningkatkan  profit  perusahaan.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  terkait penerapan  SPC  ( Statistical  Process  Control )  dalam  rangka  mengendalikan  dan  memonitor  kualitas  adalah oleh  Kaban  (2014)  dengan  judulnya  yaitu  “Pengendalian  Kualitas  Kemasan  Plastik  Pouch  menggunakan Statistical Process Control (SPC) yang dilakukan di PT. Incasi Raya Padang”, juga penelitian yang dilakukan oleh Mirzaei dan Zare (2014) dengan judul penelitiannya adalah “ Aplication of Statistical Process Control in service industry, a case study of the restaurant sector ”.

## 2. Metode
Penelitian diawali dengan observasi awal untuk mengamati proses secara kesuluruhan kemudian dilanjutkan dengan  identifikasi  masalah  yang  menjadi  perhatian  untuk  dilakukan  penelitian.  Selanjutnya  dilakukan pengumpulan  data  yag  berhubungan  dengan  masalah  tersebut,  kemudian  melakukan  analisis  melalui pembuatan control-chart, penelusuran akar masalah, perbaikan, melakukan uji hipotesis untuk menunjukkan memang benar terjadi perbaikan, dan hasil akhir untuk dibandingkan dengan kondisi sebelumnya.
Pengumpuan  data  produk  cacat  dilakukan  dengan  melihat  data  histori  jumlah  produk  cacat  dari  bulan Januari sampai dengan Februari 2021, yaitu data sebelum diterapkannya perbaikan. Selanjutnya dilakukan pembuatan bagan kendali pertama, berdasarkan data cacat yang sudah dikumpulkan, diolah dan dihitung menjadi  tabel  sebagai  alat  bantu  untuk  proses  pembuatan  ini.  Setelah  Bagan  kendali  diketahui,  jika  ada beberapa data yang berada di luar batas kendali, maka data tersebut harus di buang ababila hasil investigasi menunjukkan  faktor  penyumbang  produk  cacat  tersebut  merupakan  assignable  cause,  yang  artinya penyebabnya  diketahui  yang  biasanya  berasal  dari  material,  manusia,  metode,  dan  bisa  diatasi  dengan beberapa tindakan perbaikan. Jadi bukan akibat noise biasa.
Setelah pengolahan data awal maka dilanjutkan dengan identifikasi masalah yang terjadi. Data yang di buang dalam  proses  sebelumnya,  ditelusuri  akar  masalahnya,  diselidiki  jenis  cacat  yang  ditimbulkan,  guna
mengetahui tindakan apa yang tepat dan dapat dilakukan perusahaan untuk mengurangi jumlah produk cacat yang dihasilkan. Dalam proses penelusuran ini setelah diketahui jenis cacat apa yang menjadi penyebabnya, kemudian dilakukan brainstorming dan analisis RCA (Root Cause Analysis). Dalam hal ini Why-Why Analysis terkait cacat tersebut, dan implementasi perbaikan/ solusi di lapangan dari hasil yang didapatkan.
Setelah perbaikan dilakukan maka dilakukan pengumpulan data produk cacat kembali dalam kurun waktu pertengahan Maret sampai dengan April 2021 yaitu dua minggu setelah pengambilan data pertama. Waktu dua  minggu  ini  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  perbaikan.  Data  produk  cacat  tersebut, diolah dan dibuat kembali bagan kendali kedua setelah perbaikan. Selanjutnya dilakukan uji hipotesis yang bertujuan  melihat  perbedaan  antara  bagan  kendali  pertama  dan  kedua.  Bagan  kendali  pertama  yaitu sebelum  perbaikan  dan  bagan  kendali  yang  kedua  yaitu  setelah  perbaikan  diterapkan.  Tujuan  dari  uji hipotesis ini adalah untuk menentukan apakah began kendali (control chart) kedua ini memang menunjukkan bukti bahwa rata-rata proses setelah perbaikan lebih baik atau tidak.
Dalam pembuatan p-chart, digunakan metode tiga (3) garis horizontal yang menunjukkan batas-batas yang dibuat secara visual untuk mengendalikan kualitas (Montgomery, 2013). Batas-batas tersebut dihitung dengan persamaan berikut:
➢ Centre  line (CL)    Garis  horisontal  yang  berada  di  tengah  di  antara  garis  UCL  dan  LCL,  garis  ini menunjukkan  nilai  tengah  (mean)  atau  nilai  rata-rata  dari  data  yang  terakumulasi,  dengan perhitungan pada Persamaan (1) sebagai berikut:
𝐶𝐿  =   𝑝̅ = ∑(𝑑) ∑(𝑛) (1)
➢ Upper Control Limit (UCL)   Garis horisontal yang berada di atas garis CL yang menunjukkan batas kendali atas dengan Persamaan (2) sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛𝑖 (2)
➢ Lower Control Limit (LCL)   Garis horisontal yang berada di bawah garis CL yang menunjukkan batas kendali bawah dengan perhitungan seperti pada Persamaan (3) sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛𝑖 (3)
Garis-garis  tersebut  ditentukan  berdasarkan  data  historis,  yaitu  data  produk  cacat  yang  diambil  dengan periode yang sudah ditentukan. Dari data di atas, pertama kita akan menghitung akumulasi dari produk cacat ∑(d) dan sample ∑(n). Jika jumlah sampel yang didapatkan tidak bisa konsisten dalam jumlah tertentu maka batas atas dab bawah p-chart yang hasilkan tidak bisa berupa garis lurus dan solusinya adalah melakukan aproksimasi dengan mencari sampel rata-rata dengan menggunakan Persamaan (4) dan (5).
𝑛̅   = ∑(Sample size) ∑(𝑆𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟) (4) 𝑈𝐶𝐿/𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅   ± 3√ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛̅ (5)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap ini dimulai dengan pengumpulan data produk cacat di bulan Januari sampai dengan Februari tahun 2021, di mana data yang dikumpulkan adalah data dengan presentase tertinggi yaitu pada proses labelling botol  MF  Cussons  900ml.  Produksi  dari  tiap  produk  tidak  dilakukan  setiap  hari,  tergantung  dari  rencana produksi yang disiapkan oleh PPIC di PT Bumimulia Indah Lestari. Pengamatan produk cacat dilakukan secara visual,  dengan  dua  kategori  yaitu  baik  atau  cacat.  Jika  hasil  pengamatannya  cacat,  maka  dilakukanlah pengerjaan  ulang  dengan  mengelupas  dan  membuang  label  yang  cacat  tersebut.  Sedangkan  proses penentuannya  yaitu  dengan  mengacu  kepada  sample  cacat  yang  tersedia  di  lapangan  sebagaiman ditunjukkan dalam Gambar 2. Tabel 1 memperlihatkan data yang sudah dikumpulkan dan direkap.
Gambar 2 . Produk cacat
Tabel 1 . Pengumpulan data periode Januari-Februari 2021 No Date Sum of Defect Found (d) Sum of Sample Size (n) d/n No Date Sum of Defect Found (d) Sum of Sample Size (n) d/n 1 04/01/2021 20 145 0,138 21 25/01/2021 27 148 0,182 2 05/01/2021 27 175 0,154 22 26/01/2021 36 175 0,206 3 06/01/2021 14 125 0,112 23 27/01/2021 43 254 0,169 4 07/01/2021 36 163 0,221 24 28/01/2021 46 386 0,119 5 08/01/2021 41 232 0,177 25 29/01/2021 21 200 0,105 6 09/01/2021 56 385 0,145 26 30/01/2021 31 328 0,095 7 10/01/2021 48 350 0,137 27 31/01/2021 52 340 0,153 8 11/01/2021 32 190 0,168 28 01/02/2021 41 320 0,128 9 13/01/2021 27 214 0,126 29 02/02/2021 24 215 0,112 10  14/01/2021 21 197 0,107 30 03/02/2021 49 376 0,130 11  15/01/2021 21 180 0,117 31 04/02/2021 45 416 0,108 12  16/01/2021 20 200 0,100 32 05/02/2021 45 428 0,105 13  17/01/2021 21 200 0,105 33 06/02/2021 30 320 0,094 14  18/01/2021 23 240 0,096 34 07/02/2021 36 275 0,131 15  19/01/2021 42 348 0,121 35 08/02/2021 25 274 0,091 16  20/01/2021 18 160 0,113 36 09/02/2021 25 314 0,080 17  21/01/2021 34 354 0,096 37 10/02/2021 29 298 0,097 18  22/01/2021 44 362 0,122 38 11/02/2021 23 210 0,110 19  23/01/2021 14 148 0,095 39 12/02/2021 51 400 0,128 20  24/01/2021 45 215 0,209 40 13/02/2021 25 240 0,104 41 14/02/2021 23 210 0,110 Jumlah / rata-rata 1331 10710 0.124

## 3.2. Pengolahan Data
Setelah  mendapatkan  data  produk  cacat  dilanjutkan  dengan  membuat  bagan  kendali.  Karena  data  yang didapatkan adalah data atribut dan yang menjadi perhatian adalah proporsi cacat maka digunakan p-chart. Namun  karena  jumlah  sampelnya  tidak  stabil  maka  nanti  akan  dilakukan  standardisasi.    Selanjutnya penentuan batas kendali dilakukan sebagai berikut: ∑(d) = 1331, ∑(n) = 10710
𝐶𝐿 =   𝑝̅ = ∑(𝑑)
∑(𝑛) = 1331 10710 = 0,124
Kemudian menghitung UCL dan LCL pada setiap data, sebagai contoh data pertama dengan nilai n = 145. Dengan menggunakan Persamaan (4) dan (5) didapatkan hasil sebagai berikut:
𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1 − 𝑝̅) 𝑛 𝑖 = 0,124 + 3 √ 0,124 (1 − 0,124)
145 = 0,206 𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1 − 𝑝̅) 𝑛 𝑖 = 0,124 − 3 √ 0,124 (1 − 0,124)
145 = 0, 042
Diperoleh hasil seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan ( P-Chart ) Data Periode Januari-Februari 2021
No Date d/n UCL LCL CL No Date d/n UCL LCL CL 1 04/01/2021  0,138 0,206 0,042 0,124 21 25/01/2021  0,182 0,206 0,043 0,124 2 05/01/2021  0,154 0,199 0,049 0,124 22 26/01/2021  0,206 0,199 0,049 0,124 3 06/01/2021  0,112 0,213 0,036 0,124 23 27/01/2021  0,169 0,186 0,062 0,124 4 07/01/2021  0,221 0,202 0,047 0,124 24 28/01/2021  0,119 0,175 0,074 0,124 5 08/01/2021  0,177 0,189 0,059 0,124 25 29/01/2021  0,105 0,194 0,054 0,124 6 09/01/2021  0,145 0,175 0,074 0,124 26 30/01/2021  0,095 0,179 0,070 0,124 7 10/01/2021  0,137 0,177 0,071 0,124 27 31/01/2021  0,153 0,178 0,071 0,124 8 11/01/2021  0,168 0,196 0,052 0,124 28 01/02/2021  0,128 0,180 0,069 0,124 9 13/01/2021  0,126 0,192 0,057 0,124 29 02/02/2021  0,112 0,192 0,057 0,124 10 14/01/2021  0,107 0,195 0,054 0,124 30 03/02/2021  0,130 0,175 0,073 0,124 11 15/01/2021  0,117 0,198 0,051 0,124 31 04/02/2021  0,108 0,173 0,076 0,124 12 16/01/2021  0,100 0,194 0,054 0,124 32 05/02/2021  0,105 0,172 0,076 0,124 13 17/01/2021  0,105 0,194 0,054 0,124 33 06/02/2021  0,094 0,180 0,069 0,124 14 18/01/2021  0,096 0,188 0,060 0,124 34 07/02/2021  0,131 0,184 0,065 0,124 15 19/01/2021  0,121 0,177 0,071 0,124 35 08/02/2021  0,091 0,184 0,064 0,124 16 20/01/2021  0,113 0,203 0,046 0,124 36 09/02/2021  0,080 0,180 0,068 0,124 17 21/01/2021  0,096 0,177 0,072 0,124 37 10/02/2021  0,097 0,182 0,067 0,124 18 22/01/2021  0,122 0,176 0,072 0,124 38 11/02/2021  0,110 0,193 0,056 0,124 19 23/01/2021  0,095 0,206 0,043 0,124 39 12/02/2021  0,128 0,174 0,075 0,124 20 24/01/2021  0,209 0,192 0,057 0,124 40 13/02/2021  0,104 0,188 0,060 0,124 41 14/02/2021  0,110 0,193 0,056 0,124
Dari hasil perhitungan tabel di atas, terlihat bahwa ada beberapa data yang mempunyai proporsi cacat yang melebihi batas, dalam hal ini UCL. Karena itu perlu diselidiki apa yang terjadi di pengambilan sampel saat itu.  Dari  pemeriksaan  diketahui  bahwa  sampel  ke-4,  ke-20,  dan  ke-22  telah  diluar  batas  kendali  akibat adanya assignable  causes sehingga  sampel  ketiga  waktu  tersebut  diputuskan  untuk  dibuang.  Jadi  hasil perhitungan setelah dikurangi dengan sampel yang dikeluarkan menjadi:
Sampel yang dikeluarkan : ∑(d) dibuang = 117, ∑(n) dibuang = 553, sehingga akhirnya ∑(d) = 1331 – 117 = 1214 dan ∑(n) = 10710 – 553 = 10157, kemudian 𝐶𝐿 = 𝑝̅ = 1214 10157 =  0,120 . Selanjutnya berdasarkan revisi tersebut dilakukan perhitungan kembali untuk mendapatkan p-chart revisi. Tabel 3 memperlihatkan p-chart revisi.
Tabel 3. Hasil Perhitungan ( P-Chart ) Data Periode Januari-Februari 2021
No Date d/n UCL LCL CL No Date d/n UCL LCL CL 1 04/01/2021 0,138 0,200 0,039 0,120 21 28/01/2021  0,119 0,169 0,070 0,120 2 05/01/2021 0,154 0,193 0,046 0,120 22 29/01/2021  0,105 0,188 0,051 0,120 3 06/01/2021 0,112 0,207 0,032 0,120 23 30/01/2021  0,095 0,173 0,066 0,120 4 08/01/2021 0,177 0,183 0,056 0,120 24 31/01/2021  0,153 0,172 0,067 0,120 5 09/01/2021 0,145 0,169 0,070 0,120 25 01/02/2021  0,128 0,174 0,065 0,120 6 10/01/2021 0,137 0,172 0,068 0,120 26 02/02/2021  0,112 0,186 0,053 0,120 7 11/01/2021 0,168 0,190 0,049 0,120 27 03/02/2021  0,130 0,170 0,069 0,120 8 13/01/2021 0,126 0,186 0,053 0,120 28 04/02/2021  0,108 0,167 0,072 0,120 9 14/01/2021 0,107 0,189 0,050 0,120 29 05/02/2021  0,105 0,167 0,072 0,120 10 15/01/2021 0,117 0,192 0,047 0,120 30 06/02/2021  0,094 0,174 0,065 0,120
No Date d/n UCL LCL CL No Date d/n UCL LCL CL 11 16/01/2021 0,100 0,188 0,051 0,120 31 07/02/2021  0,131 0,178 0,061 0,120 12 17/01/2021 0,105 0,188 0,051 0,120 32 08/02/2021  0,091 0,178 0,061 0,120 13 18/01/2021 0,096 0,182 0,057 0,120 33 09/02/2021  0,080 0,174 0,065 0,120 14 19/01/2021 0,121 0,172 0,067 0,120 34 10/02/2021  0,097 0,176 0,063 0,120 15 20/01/2021 0,113 0,196 0,043 0,120 35 11/02/2021  0,110 0,187 0,052 0,120 16 21/01/2021 0,096 0,171 0,068 0,120 36 12/02/2021  0,128 0,168 0,071 0,120 17 22/01/2021 0,122 0,171 0,068 0,120 37 13/02/2021  0,104 0,182 0,057 0,120 18 23/01/2021 0,095 0,200 0,040 0,120 38 14/02/2021  0,110 0,187 0,052 0,120 19 25/01/2021 0,182 0,200 0,040 0,120 20 27/01/2021 0,169 0,181 0,058 0,120
Berdasarkan hasil perhitungan sebagaimana diperlihatkan dalam Tabel 3, semua data berada dalam batas kendali artinya tidak ada lagi data yang perlu dibuang dan grafik yang akan dihasilkan sudah dalam keadaan normal  atau  dalam  batas  kendali.  Gambar  3  memperlihatkan  grafik p-chart yang  menunjukkan  hasil perhitungan terbaru.
Gambar 3. Grafik p-chart
Kekurangan daro p-chart yang telah didapatkan adalah batas atas dan batas bawah bervariasi akibat ukuran sampel yang tidak konsisten sehingga hal ini akan menyulitkan dalam melakukan analisis. Untuk itu p-chart ini dapat direvisi kembali dengan membuat standardisasi melalui penentuan ukuran sampel secara rata-rata sehingga bisa didapatkan p-chart yang memiliki batas atas dan bawah yang tetap. Berikut hasil perhitungan dari bagan kendali yang telah dibuat menjadi standar:
𝐶𝐿 = 𝑝̅ = 1214 10157 =  0,120 dan 𝑛̅ = 10157 38 = 267,29 𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1 − 𝑝̅)
𝑛̅ = 0,12 + 3 √ 0,12 (1 − 0,12) 267,29 = 0,18 𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1 − 𝑝̅)
𝑛̅ = 0,12 − 3 √ 0,12 (1 − 0,12) 267,29 = 0, 06
Dengan menggunakan bagan kendali yang baru maka akan didapatkan hasil sebagaimana yang diperlihatkan dalam Tabel4. Untuk lebih memudahkan visualisasi p-chart maka dapat dilihat dalam Gambar 4.
0.000 0.100 0.200 0.300 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 Grafik p chart ( Januari-Februari 2021)
Proportion NC UCL LCL
CL
Gambar 4. Grafik p chart standarize

## 3.3. Analisis dan Upaya Perbaikan
Berdasarkan p-chart yang ditunjukkan dalam Gambar 4, dapat terlihat bahwa fluktuasi yang terjadi masih cukup  tinggi.  Hal  ini  menunjukkan  perlunya  dilakukan  perbaikan  proses.  Maka  tahap  berikutnya  adalah melakukan  investigasi  dan  mencari  akar  masalah  terkait  jenis  cacat  produk.  Dari  hasil  investigasi  terkait jumlah  dan  jenis  cacat  ditemukan  dua  jenis  cacat  terbanyak  yaitu bubble dan peel-off, sebagaimana diperlihatkan dalam Gambar 5, dan cukup signifikan muncul saat pengumpulan data awal yaitu:
▪ Pada tanggal 7 Januari 2021 (data ke-4) jenis cacat/ defect yang paling banyak ditemukan adalah gelembung ( bubble ).
▪ Pada  tanggal  24  Januari  2021  (data  ke-20)  jenis  cacat/ defect yang  paling  banyak ditemukan adalah gelembung ( bubble ).
▪ Pada  tanggal  26  Januari  2021  (data  ke-22)  jenis  cacat/ defect yang  paling  banyak ditemukan adalah terkelupas ( peel-off ).
Gambar 5. Jenis cacat di proses labelling
Untuk  menelusuri  sumber  penyebab  terjadinya bubble dilakukan  fishbone  analysis  (lihat  Gambar  6). Berdasarkan hasil penelusuran ditemukan bahwa terdapat empat faktor yang berkontribusi pada munculnya gelembung (buble). Pertama yaitu faktor material, ditemukan bahwa lem yang terdapat pada label ternyata tidak merata dengan baik diseluruh permukaannya. Kedua ialah faktor metode, ternyata tidak ada standard operating procedure atau work instruction untuk inspeksi sehingga tidak ada panduan yang jelas bagaimana melakukan  pemeriksaan  dengan  benar.  Ketiga  adalah  faktor  mesin, setting dari  sweeper  dan holder pelabelan murang sesuai. Keempat yakni faktor lingkungan ( environment ), label yang disimpan di gudang ternyata memiliki lingkungan yang kurang baik sehingga dapat mengakibatkan kerusakan label.
Gambar 6. Ishikawa diagram Gelembung ( bubble )
Setelah masalah dari masing-masing faktor ditemukan maka selanjutnya adalah mencari solusi. Metode yang digunakan adalah menggunakan Why Analysis dan Action Plan sebagaimana dijelaskan dalam Tabel 5. Melalui analisis lebih mendalam ditemukan sumber masalah untuk material adalah akibat suhu penyimpanan label yang tidak stabil. Untuk Mesin sumber masalahnya adalah akibat setting tools -nya telah aus. Sumber masalah untuk metode adalah akibat kurangnya materi pelatihan terkait jenis kecacatan pada produk MF Cusson 900 ml.  Terakhir  yang  berkaitan  dengan  lingkungan  adalah  kapasitas  penyimpanan  di  gudang  yang  tidak mencukupi sehingga diletakkan tidak pada tempatnya.
Tindakan  yang  dilakukan  atau  corrective  action  nya  adalah  memasang  pengatur suhu  ruangan (AC)  untuk faktor material. Mengganti alat bantu setting tools dengan yang baru. Melakukan revisi materi pelatihan yaitu melengkapinya dengan informasi cacat produk MF Cusson 900. Sedangkan untuk penyimpanan label dicarikan lokasi penyimpanan yang lebih baik kondisi lingkungannya.
Tabel 5. Why Analysis, Action plan & Permanent Action Gelembung ( bubble )
Selanjutnya adalah penelusuran penyebab terjadinya cacat akibat terkelupas (peel-off). Di sini ditemukan tiga faktor yang berkontribusi pada kecacatan tersebut. Pertama adalah faktor Material yaitu, keadaan fisik dari label menyusut atau mengkerut. Kedua adalah faktor mesin, setting dari holder pada mesin labelling kurang  sesuai. Ketiga adalah  faktor  metode  di  mana  proses  pemuaian  botol  masih  terjadi  saat  pelabelan dilakukan.
Gambar 7. Ishikawa diagram Terkelupas ( Peel-off )
Kembali  dengan  menggunakan  Why  Analysis  dan  action  plan  penelusuran  akar  masalah  hingga  rencana perbaikan  dilakukan.  Pertama  untuk  faktor  material  ditemukan  bahwa  akar  masalahnya  adalah  suhu penyimpanan label yang melewati batas yang diizinkan yaitu terlalu dingin atau terlalu panas. Kedua faktor mesin, ditemukan bahwa akar masalahnya adalah sama dengan cacat sebelumnya yaitu setelan manual yang tidak konsisten atau sering berubah-ubah. Ketiga yaitu faktor metode, akar masalahnya adalah alur produksi dalam pelabelan tanpa adanya waktu tunggu dan sangat dinamis, dan hal ini ujungnya disebabkan oleh tidak terdapatnya standard operating procedure atau work instruction yang jelas mengenai waktu tunggu dalam proses pelabelan.
Untuk  corrective  actionnya  adalah  melakukan  fasilitas  pengendali  suhu  ruangan  (AC)  yang  terkait penyimpanan material. Melakukan penyetelan ulang holder dan pengecekan secara berkala yang dilakukan oleh operator, untuk faktor mesin. Sedangkan untuk faktor metode, dilakukan revisi terhadap prosedur yaitu adanya penambahan proses aging pada transisi awal proses pelabelan.
Tabel 6. Why Analysis, Action plan & Permanent Action Terkelupas ( Peel-off )
Pengimplementasian seluruh perbaikan pada proses labelling membutuhkan waktu kurang lebih 2 minggu, maka dari itu pengambilan data selanjutnya di periode bulan Maret sampai dengan bulan April 2021 dengan harapan tingkat produk cacat yang menurun dibandingkan dengan sebelumnya. Berikut pengambilan data ke- 2 yang dilakukan pada bulan Maret sampai dengan bulan April 2021, yaitu sebagai berikut:
Tabel 7. Pengumpulan Data Periode Maret-April 2021
No Date Sum of Defect Found (d) Sum of Sample Size (n) d/n No Date Sum of Defect Found (d) Sum of Sample Size (n) d/n 1 01/03/2021 4 175 0,023 21 25/03/2021 5 289 0,017 2 02/03/2021 6 318 0,019 22 26/03/2021 7 254 0,028 3 03/03/2021 8 265 0,030 23 27/03/2021 5 176 0,028 4 04/03/2021 3 184 0,016 24 28/03/2021 7 327 0,021 5 07/03/2021 5 267 0,019 25 29/03/2021 3 233 0,013 6 08/03/2021 9 363 0,025 26 30/03/2021 7 298 0,023
No Date Sum of Defect Found (d) Sum of Sample Size (n) d/n No Date Sum of Defect Found (d) Sum of Sample Size (n) d/n 7 09/03/2021 9 417 0,022 27 31/03/2021 11 485 0,023 8 10/03/2021 4 347 0,012 28 01/04/2021 5 214 0,023 9 11/03/2021 8 314 0,025 29 02/04/2021 8 317 0,025 10  12/03/2021 10 429 0,023 30 03/04/2021 5 326 0,015 11  13/03/2021 8 364 0,022 31 04/04/2021 8 268 0,030 12  14/03/2021 7 376 0,019 32 05/04/2021 4 326 0,012 13  15/03/2021 12 459 0,026 33 06/04/2021 8 321 0,025 14  16/03/2021 6 326 0,018 34 07/04/2021 5 253 0,020 15  17/03/2021 6 259 0,023 35 08/04/2021 3 260 0,012 16  18/03/2021 8 353 0,023 36 09/04/2021 3 215 0,014 17  19/03/2021 5 253 0,020 37 10/04/2021 7 307 0,023 18  20/03/2021 3 221 0,014 38 11/04/2021 7 209 0,033 19  21/03/2021 9 352 0,026 39 12/04/2021 5 375 0,013 20  24/03/2021 11 416 0,026 40 13/04/2021 3 312 0,010 41 14/04/2021 8 337 0,024 Jumlah / rata-rata 265 12560 0.021
Setelah  perbaikan,  terlihat  jelas  perbedaan  atau  penurunan  jumlah  produk  cacat  di  proses labelling . Kemudian dibuatkan tabel perhitungan UCL, LCL, dan CL dengan perhitungan dan rumus yang sama untuk data produk Januari-Februari lalu. Berikut hasil perhitungan menggunakan rumus tersebut untuk data dalam jangka waktu 2 bulan (Maret dan April 2021) yaitu sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Perhitungan (P-Chart) Data Periode Maret-April 2021
No Date d/n UCL LCL CL No Date d/n UCL LCL CL
1 01/03/2021  0,023  0,054  -0,011  0,021  21 25/03/2021  0,017  0,046  -0,004  0,021 2 02/03/2021  0,019  0,045  -0,003  0,021  22 26/03/2021  0,028  0,048  -0,006  0,021 3 03/03/2021  0,030  0,048  -0,005  0,021  23 27/03/2021  0,028  0,054  -0,011  0,021 4 04/03/2021  0,016  0,053  -0,011  0,021  24 28/03/2021  0,021  0,045  -0,003  0,021 5 07/03/2021  0,019  0,047  -0,005  0,021  25 29/03/2021  0,013  0,049  -0,007  0,021 6 08/03/2021  0,025  0,044  -0,002  0,021  26 30/03/2021  0,023  0,046  -0,004  0,021 7 09/03/2021  0,022  0,042 0,000 0,021  27 31/03/2021  0,023  0,041 0,002 0,021 8 10/03/2021  0,012  0,044  -0,002  0,021  28 01/04/2021  0,023  0,051  -0,008  0,021 9 11/03/2021  0,025  0,045  -0,003  0,021  29 02/04/2021  0,025  0,045  -0,003  0,021 10  12/03/2021  0,023  0,042 0,000 0,021  30 03/04/2021  0,015  0,045  -0,003  0,021 11  13/03/2021  0,022  0,044  -0,001  0,021  31 04/04/2021  0,030  0,047  -0,005  0,021 12  14/03/2021  0,019  0,043  -0,001  0,021  32 05/04/2021  0,012  0,045  -0,003  0,021 13  15/03/2021  0,026  0,041 0,001 0,021  33 06/04/2021  0,025  0,045  -0,003  0,021 14  16/03/2021  0,018  0,045  -0,003  0,021  34 07/04/2021  0,020  0,048  -0,006  0,021 15  17/03/2021  0,023  0,048  -0,006  0,021  35 08/04/2021  0,012  0,048  -0,006  0,021 16  18/03/2021  0,023  0,044  -0,002  0,021  36 09/04/2021  0,014  0,051  -0,008  0,021 17  19/03/2021  0,020  0,048  -0,006  0,021  37 10/04/2021  0,023  0,046  -0,004  0,021 18  20/03/2021  0,014  0,050  -0,008  0,021  38 11/04/2021  0,033  0,051  -0,009  0,021 19  21/03/2021  0,026  0,044  -0,002  0,021  39 12/04/2021  0,013  0,043  -0,001  0,021 20  24/03/2021  0,026  0,042 0,000 0,021  40 13/04/2021  0,010  0,046  -0,003  0,021 41 14/04/2021  0,024  0,045  -0,002  0,021
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, semua data berada dalam spesifikasi artinya tidak ada lagi data yang perlu dibuang. Selanjutnya, kita buat grafiknya yang menunjukkan hasil perhitungan kita yang baru seperti sebelumnya yaitu sebagai berikut:
Gambar 8. Grafik p chart
Setelah mendapatkan bagan kendali tersebut, selanjutnya membuat bagan kendali tersebut menjadi standar, artinya  batas  atas  dan  batas  bawah  masing- masing  memiliki  proporsi  yang  sama  yaitu  3σ.  Berikut  hasil perhitungan dari bagan kendali yang telah dibuat menjadi standar, dengan rumus yang sama.
𝐶𝐿 = 𝑝̅ = 265 12560 =  0,021 dan 𝑛̅ = 12560 41 = 306,34
𝑈𝐶𝐿 = 𝑝̅ + 3√ 𝑝̅(1 − 𝑝̅)
𝑛̅ = 0,021 + 3 √ 0,02 (1 − 0,02) 306,34 = 0,045 𝐿𝐶𝐿 = 𝑝̅ − 3√ 𝑝̅(1 − 𝑝̅) 𝑛̅ = 0,021 − 3 √ 0,02 (1 − 0,02) 306,34 = 0
Gambar 9. Grafik p chart standarize

## 3.4. Uji Hipotesis
Uji  hipotesa  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  bagan  kendali  kedua  (setelah  perbaikan)  memiliki perubahan rata-rata proses menjadi lebih baik atau memang tidak ada perbedaan yang signifikan dari began kendali pertama (sebelum perbaikan). Dengan perhitungan sebagai berikut:
➢ Uji hipotesis perubahan rata-rata proses
H 0 : p 1 = p 2 H 1 : p 1 > p 2
➢ Penentuan kriteria penerimaan (tingkat kepercayaan n & Z α ) α  = 0,05 Z α = 1,645
➢ Perhitungan p dan Z 0 p 1 = 0,120 n 1 = 10157 p 2 = 0,021 n 2 = 12560
𝑝 = 𝑛1 𝑝1 + 𝑛2 𝑝2 𝑛1+𝑛2 = (10157 x 0,120) + (12560 x 0,021) ( 10157+12560) =  0,065264
𝑍 0 = 𝑝1−𝑝2 𝑝(1−𝑝)( 1 𝑛1 + 1 𝑛2 ) = 0,120−0,021 0,065264(1−0,065264)( 1 10157 + 1 12560 ) = 2,0578
Karena  Z o >  Zα  maka  H 0 ditolak,  artinya  terjadinya  perbaikan  terhadap  proses  dapat  diverifikasi  karena secara statistik. Dapat diperlihatkan bahwa perbaikan terjadi ditunjukkan dengan nilai p 2 yang lebih rendah dari p 1 .

## 3.5. Perbandingan sebelum dan setelah perbaikan
Berdasarkan data produk cacat pada periode pertama dan periode kedua, terdapat perbandingan di antara kedua data tersebut. Gambar 10  menunjukkan perbandingan data produk cacat sebelum  (warna biru) dan sesudah  (warna merah) perbaikan.
Gambar 10. Grafik perbandingan produk cacat
Berdasarkan Gambar 10 di atas, dapat dilihat perbandingan presentase jumlah produk cacat sebelum dan setelah  perbaikan  di  mana  terjadi  penurunan  yang  cukup  signifikan,  jika  dihitung  dalam  satu  hari  terjadi penurunan presentase jumlah produk cacat pada proses labelling sebesar 0,31% dan total presentase jumlah produk cacat pada proses labelling sebelum dilakukan perbaikan yaitu sebesar 15,838% dan setelah dilakukan perbaikan mengalami penurunan 12,594% menjadi 3,244%. Untuk menjaga kesinambungan perbaikan maka perlu dilakukan pembuatan prosedur operasi standar juga. Agar dapat menurunkan kembali prosentasi cacat yang telah menurun menjadi 3,244% maka perlu dilakukan analisis Pareto kembali untuk melihat jenis cacat apa lagi yang perlu mendapat prioritas untuk direduksi. Ini akan menjadi projek perbaikan berikutnya.

## 4. Kesimpulan
Dari bagian-bagian sebelumnya yang memaparkan identifikasi sampai kepada evaluasi masalah dapat ditarik beberapa kesimpulan, antara lain:
✓ Kecacatan yang terjadi pada saat proses labelling dapat diminimalisir dengan mengatasi beberapa faktor penyumbang produk cacat tersebut, antara lain adalah penyimpanan label pada Gudang material kurang baik, kurangnya pelatihan pada tenaga kerja, belum adanya standar atau parameter dari operasional run-in mesin, serta proses pemuaian dari botol WIP MF Cussons 900 ml.
✓ Adapun beberapa tindakan ( corrective action ) yang tepat dilakukan untuk mengurangi jumlah produk cacat pada proses labelling yaitu alokasi tempat untuk penyimpanan label MF Cussons 900 ml dengan pengatur kestabilan suhu berupa AC, melakukan pelatihan dan sosialisasi untuk operator mesin labelling terkait  jenis  cacat,  pembuatan  dan  penetapan  parameter  untuk  operasional  mesin  dan  melakukan tambahan proses aging sebelum botol WIP MF Cussons 900 ml akan dipakai/ diproses.

## 5. Referensi
1. Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2006 ).  Operations  Management  (Manajemen  Operasi). Jakarta: Salemba Empat.
2. Kaban, R. (2014). Pengendalian Kualitas Kemasan Plastik Pouch Menggunakan Statistical Procces Control (SPC) di PT Incasi Raya Padang. Jurnal Optimasi Sistem Industri , 13(1), 518-547
0.000% 0.200% 0.400% 0.600% 0.800% 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41

## Perbandingan data produk cacat
Presentase Defect Presentase Defect
3. Lestari, P. B. (2021). Company. Retrieved March 20, 2021, from https://www.bumimulia.com/company/history
4. Montgomery, D. C. (2013). Introduction to statistical quality control (7th ed). Wiley.
5. Mirzaei, N., Niroomand, S., & Zare, R. (2016). Application of Statistical Process Control in service  industry:  A  case  study  of  the  restaurant  sector. Journal  of  Modelling  in Management . 11(3), 763-782.
6. Suyadi,  P.  (2007).  Filosofi  Baru  Tentang  Manajemen  Mutu  Terpadu  Abad  21.  Kiat Membangun Bisnis Kompetitif, Jakarta: Bumi Aksara.