Pengendalian Mutu Produksi Minyak Kelapa Sawit Dengan Metode Statistical Quality Control (SQC) Pada PTP. Nusantara IV PKS Adolina Chapter III VI

BAB III
LANDASAN TEORI

3.1.

Definisi Mutu

Dalam dunia industry baik industry jasa maupun manufaktur mutu adalah faktor
kunci yang membawa keberhasilan bisnis, pertumbuhan dan peningkatan posisi
bersaing. Muttu merupakan sesuatu yang diputuskaan oleh pelanggan, bukan oleh
pemasaran atau manajemen. Mutu didasarkan pada pengalaman aktural pelanggan
terhadap produk atau jasa, dimana diukur berdasarkan persyaratan pelanggan
tersebut dinyatakan atau tidak dinyatakan, secara teknik atau besifat subyektif dan
selalu mewakili sasaran yang bergerak dalam pasar yang penuh persaingan.
Mutu adalah penggunaan teknik-teknik dan aktivitas untuk mencapai,
mempertahankan dan meningkatkan mutu suatu produk atau jasa. Pengendalian
mutu juga dapat dikatakan yaitu suatu proses pengaturan secara standar yang telah
ditentukan, dan melaukan tindakan tertentu jika tedapat perbedaan. Maksud dari
kebanyakan pengukuran mutu ini adalah menentukan dan mengevaluasi tingkatan
dimana produk atau jasa mendekati keinginan atau harapan dari konsumen.
3.2.


Analisis Pengendalian mutu

Analisis peningkatan mutu merupakan aktivitas teknik dan manajemen dimana
kita mengukur karakteristik dari kualitas suatu barang atau jasa, kemudian
membandingkan hal pengukuran dengan spesifikasi produk yang diinginkan oleh
pelanggan dan mengambil tindakan peningkatan yang tepat apabila ditemukan
perbedaan diantara kinerja actual dan standar.

23
Universitas Sumatera Utara

24

Berdasarkan uraian diatas pengendaliann mutu merupakan suatu
metodologi pengumpulan dan analisis data kualitas, serta menentukan dan
menginterpretasikan pengukuran-pengukuran yang menjelaskan tentang proses
dalam suatu sistem industry untuk meningkatan kualitas produk juga memenuhi
kebutuhan dan ekspektasi pelanggan. Dengan demikian pengertian peningkatan
dan pengendalian manajemen mutu lebih menekankan pada aspek peningkatan

proses industry dengan menggunakan alat-alat analisis termasuk teknik-teknik
statistika.
Dalam konteks pembahasan tentang analisis data untuk peningkatan proses
dengan menggunakan teknik-teknik statistika, terminology kualitas didefenisikan
sebagai konsisten peningkatan atau perbaikan dan penurunan variasi karakteristik
kualitas dari suatu produk yang dihasilkan, agar memenuhi kebutuhan yang telah
dispesifikasikan guna meningkatkan kepuasan pelanggan.
3.3. Langkah-Langkah Pengendalian Mutu
Standarisasi sangat diperlukan sebagai tindakan pencegahan untuk memunculkan
kembali masalah kualitas yang pernah ada dan telah diselesaikan. Hal ini sesuai
dengan konsep pengendalian mutu berdasarkan sitem manajemen mutu yang
berorientasi pada swtrategi pencegahan, bukan pada strategi pendektesian saja.
Berikut ini adalah langkah-langkah yang sering digunakan dalam analisis dan
solusi masalah mutu.
1. Memahami kebutuhan peningkatan kualitas
Langkah awal dalam peningkatan kualitas adalah bahwa manajemen harus
secara jelas memahami kebutuhan untuk peningkatan mutu. Manajemen harus
secara sadar memiliki alasan-alasan untuk peningkatan mutu dan peningkatan

Universitas Sumatera Utara


25

mutu merupakan suatu kebutuhan yang paling mendasar. Tanpa memahami
kebutuhan untuk peningkatan mutu, peningkatan kualitas tidak akan pernah
efektif

dan

berhasil.

Peningkatan

kualitas

dapat

dimulai

dengan


mengidentifikasi masalah kualitas yang terjadi atau kesempatan peningkatan
apa yang mungkin dapat dilakukan. Identifikasi masalah dapat dimulai
dengan mengajukan beberapa pertanyaan dengan menggunakan alat-alat
bantu dalam peningkatan kualiatas seperti brainstrorming, check sheet, atau
pareto diagram.
2. Menyatakan masalah kualitas yang ada
Masalah-masalah utama yang telah dipilih dalam langkah pertama perluh
dinyatakan dalam suatu pernyataan yang spesifik. Apabila berkaitan dengan
maslah kualitas, masalah itu harus dirumuskan dalam betuk informasiinformasi spesifik, jelas, tegas dan dapat diukur. Diharapkan dihindari
pernyataan masalah yang tidak jelas dan tidak dapat diukur.
3. Mengevaluasi penyebab utama
Penyebab utama dapat dievaluasi dengan menggunakan diagram sebab akibat
dan menggunakan teknik brainstrorming. Dari berbagai faktor penyebab yang
ada, kita dapat mengurutkan penyebab-penyebab dengan menggunakan
diagram pareto berdasarkan dari dampak penyebab terhadap kinerja produk,
proses, atau sistem manajemen mutu secara keseluruhan.
4. Merencanakan solusi atas masalah
Diharapkan rencana penyelesaian masalah berfokus pada tindakan-tindakan
untuk menghilangkan akar penyebab dari masalah yang ada. Rencana


Universitas Sumatera Utara

26

peningkatan untuk menghilangkan akar penyebab masalah yang ada diisi
dalam suatu formulir daftar rencana tindakan.
5. Melaksanakan perbaikan
Implementasi rencana selusi terhadap masalah mengikuti daftar rencana
tindakan peningkatan kualitas. Dalam tahap pelaksanaan ini sangat
dibutuhkan komitmen manajemen dan karyawan serta partisipasi total untuk
secara bersama-sama menghilangkan akar penyebab dari masalah kualitas
yang telah terisentifikasi.
6. Meneliti hasil perbaikan
Setelahmelaksanakanpeningkatankualitasperludilakukanstudi dan evaluasi
berdasarkan data yang dikumpulkan selama tahap pelaksanaan unutk
mengetahui

apakahmasalahyangada


telahhilangatauberkurang.Analisis

terhadap hasil-hasil temuan selama tahap pelaksanaan akan memberikan
tambahan informasi bagi pembuatan keputusan dan perencanaan peningkatan
berikutnya.
7. Menstandardikasikan solusi terhadap masalah
Hasil-hasil yang memuaskan dari tindakan pengendalian kualitas harus
distandardikasikan, dan selanjutnya melakukan peningkatan terus menerus
pada jenis masalah yang lain. Standardisasi dimaksudkan untuk mencegah
maslah yang sama terulang kembali.
8. Memecahkan masalah selanjutnya
Setelah selesai maslah pertama, selanjutnya beralih membahas masalah yang
belum terpecahkan (jika ada).

Universitas Sumatera Utara

27

Hubungan delapan langka pengendalian mutu diatas dengan tujuh alat
pengendalian kualitas dan siklus PDCA dapat dilihat pada Tabel 3.1. dibawah

ini.

Tabel 3.1. Hubungan Langka Pengendalian Mutu, Tujuh Alat
Pengendalian Kualitas, Siklus PDCA
Tujuh alat
Delapan Langka
pengendali

PDCA

Pengendalian Mutu
kualitas
1. Memahami

kebutuhan

peningkatan kualitas
Check sheet, pareto
2. Menyatakan


masalah
diagram, histogram

kualitas yang ada
cause
3. Mengevaluasi

effect

PLAN

penyebab
diagram,

scatter

utama
diagram
4. Merencanakan solusi atas
masalah

5. Melaksanakan perbaikan
6. Meneliti hasil penelitian

DO
Check sheet, pareto
diagram, histogram
cause
diagram,

effect

CHECK

scatter

diagram

Universitas Sumatera Utara

28


7. Menstandardikasikan
solusi terhadap masalah
8. Memecahkan

ACTION

masalah

selanjutnya

3.4.Pengertian Statistic Quality Control (SQC)
Statistic merupakan teknik pengambilan keputusan tentang suatu proses atau
populasi berdasarkan pada suatu analisa informasi yang terkandung didalam suatu
sampe dari populasi. Metode statistic memegang peranan penting dalam jaminan
kualitas. Metode statistic memberikan cara-cara pokok dalam pengambilan sampel
produk, pengujian serta evaluasi dan informasi didalam data yang digunakan
untuk mengendalikan dan meningkatkan proses pembuatan.
Pengendalian kualitas merupakan aktivitas teknik dan manajemen dimana
mengukur karakteristik kualitas dari produk atau jasa, kemudian membandingkan

hasil pengukuran itu dengan spesifikasi produk yang diinginkan serta mengambil
tindakan peningkatan yang tepat apabila ditemukan perbedaan kinerja actual dan
standar.
Pengendalian kualitas produksi dapat dilakukan dengan berbagai cara,
misalnya

dengan

menggunakan

bahan/material

yang

baik,

penggunaan

mesin/peralatan produksi yang memadai, tenaga kerja yang terampil, dan proses
produksi yang tepat. Dalam hal ini pengendalian kualitas secara statistic dapat
digunakan untuk menemukan kesalahan produksi yangb mengakibatkan produk
tidak baik, sehingga dapat diambil tindakan lebih lanjut untuk mengatasinya.

Universitas Sumatera Utara

29

Statistic

Quality

Control

adalah

teknik

yang

digunakan

untuk

mengendalian dan mengelola proses baik manafaktur maupun jasa melalui
penggunaan metode statistic (Dorothea. W.A,2003). Pengendalian kualitas
statistic merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk
memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengelola, dan memperbaiki produk
dan proses menggunkan metode-metode statistic.
Variabel yang dimaksud adalah variabilitas antar sampel dan variabilitas
dalam sampel. Apabila sampel diambil dari populasi yang sama, variasi statistic
akan terjadi dari sampel kesampel dan variasi range dapat dihitung. Bentuk ini
merupakan dasar dari batas yang dihitung pada peta kendali atau control chart dan
banyaknya penerimaan. Dimana tujuan akhir dari pengendalian kualitas statistic
adalah menyingkirkan atau mengurangi variabilitas dalam proses.

3.5. Data Atribut dan Data Variabel
3.5.1 Data Variabel
Pengumpulan data adalah langkah dalam prosedur pengendalian mutu. Dengan
data yang relevan maka dapat disajikan suatu informasi yang dapat memenuhi
objek dari pengendalian mutu, yaitu mendeksi, mencegah dan mengoreksi produk
yang cacat. Didalam pengumpulan dat terdapat dua jenis data yaitu data variabel
dan data atribut.
Data variabel merupakan data kuantatif yang diukur untuk keperluan
analisis. Contoh dari data variabel karakteristik kualitas adalah diameter pipa,
ketebalan produk, berat produk dan lain-lain. Ukuran-ukuran berat, panjang,
tinggi, diameter, volume biasanya merupakan data variabel.

Universitas Sumatera Utara

30

Pengendalian kualitas statistic untuk data variabel sering disebut dengan
metode peta kendali (control chart) variabel. Manfaat pengendalian kualitas
prosses untuk data variabel adalah memberikan informasi mengenai perbaikan
kualitas, menentukan kemampuan proses setelah perbaikan kualitas tercapai,
membuat keputusan yang berkaitanndengan proses produksi, dan membuat
keputusan terbaru yang berkaitan dengan produk yang dihasilkan. Peta control
yang umum digunakan untuk data variabel adalah peta X-Bar-R, dan peta X-MR

3.5.2. Data Atribut
Banyak karakteristik kualitas tidak dapat diklasifikasikan sesuai kuantitasnya.
Dalam suatu kasus kita selalu mengklasifikasikan tiap-tiap item yang diperiksa
sebagai data yang seragam dan data yang tidak seragam suatu spesifikasi dalam
suatu karakteristik. Karakteristik dalam jenis ini yang disebut data atribut. Data
atribut merupakan data kualiatatif yang dapat dihitung untuk pencacatan dan
analisis. Contoh dari data atribut karakteristik kualitas adalah ketiadaan label pada
kemasan, banyaknya jenis cacat. Data atribut biasanya diperoleh dalam bentuk
unit-unit yang ketidaksesuaian dengan spesifikasi atribut yang ditetapkan. Pada
umumnya data atribut digunakan dalam peta control p, np, c, dan u.

3.6. Peta Kontrol (control chart)
Peta control pertama kali ditemukan oleh Walter A. Shewart ketika sedang
berkerja untuk perusahaan Western Electrik. Shewart telah lama meneliti cara
untuk mengembangkan reliabilitas dari system transmisi telepon. Peta control
secara rutin digunakan untuk memeriksa kualitas, tergantung pada jumlah

Universitas Sumatera Utara

31

karakterisitik yang akan diperiksa. Jadi, control adalah teknik pengendalian proses
pada jalur yang digunakan secara luas untuk menyelidiki secara cepat terjadinya
sebab-sebab terduga atau proses sedemikian sehingga penyelidikan terhadap prose
situ dan tindakan pembetulan dapat dilakukan sebelum terlalu banyak unit yang
tidak sesuai diproduksi.
Peta control merupakan penggambaran secara visual mengenai mutu atau
kualitas suatu barang atau jasa. Teknik yang paling umum dilakukan dalam
pengontrolan kualitas adalah menggunakan peta control Shewart. Peta ini
bentuknya sangat sederhan, yaitu terdiri dari tiga buah garis yang sejajar :
1. Garis tengah, yang menggambarkan nilai rata-rata proses.
2. Batas konrrol atas ditarik nilai tiga kali standar deviasi diatas garis tengah.
3. Batas control bawah yang terletak pada nilai tiga kali standar deviasi dibawah
garis tengah.
Out of control adalah suatu kondisi dimana karakteristik produk tidak
sesuai dengan spesifikasi perusahaan ataupun keinginan pelanggan dan posisinya
pada control berada diluar batas kendali.
Tipe-tipe Out of control meliput i :
1. Aturan satu titik
Terdapat satu titik data yang berada diluar batas kendali, baik yang berada
diluar UCL maupun LCL, maka data tersebut out of control
2. Aturan tiga titik
Terdapat tiga titik data yang berurutan dan dua diantaranya berada di daerah
A, baik yang berada di daerah UCL maupun LCL, maka satu dari data tesebut
out of control, yakni data yang berada paling jauh dari central control limits.

Universitas Sumatera Utara

32

3. Aturan lima titik
Terdapat lima titik data yang berurutan dan empat diantaranya berada
berurutan di daerah B, baik yang berada di daerah UCL maupun LCL,maka
satu dari data tersebut out of control, yakni data yang berada paling jauh dari
central control limits.
4. Aturan delapan titik
5. Terdapat delapan titik data yang berurutan dan berada berurutan didaerah C
dan di daerah UCL maka satu data tersebut out of control, yakni data yang
berada paling jauh dari central control limits.
Untuk lebih memperjelas mengenai penjelasan tipe-tipe out of control
ditas, dapat diperhatikan pada gambar di bawah :

UCL
2/3 UCL
1/3 UCL
CCL
1/3 LCL
2/3 LCL
LCL
Gambar 3.1. Bagan Batas Kendali Out of Control

Peta control berdasarkan jenis data yang digunakan dapat dibedakan
menjadi dua, yakni :
1. Peta control variabel

Universitas Sumatera Utara

33

a. Peta control rata-rata (��chart)

b. Peta control rentang (R chart)

c. Peta untuk standar deviasi (S chart)
2. Peta control atribut, terdiri dari :
a. Peta p, yaitu peta control untuk mengamati proporsi atau perbandingan
antara produk yang cacat dengan total produksi.
b. Peta c, yaitu peta control untuk mengamati jumlah kecacatan per total
produksi.
c. Peta u, yaitu peta control untuk mengamati jumlah kecacatan per unit
produksi.

3.7. Metode Statistical Quality Control
3.7.1. Peta Kontrol (Control Chart)
Tujuan pokok pengendalian kualitas statistic adalah menemukan dengan cepat
terjadinya sebab-sebab atau pergeseran proses yang sedemikian hingga
penyelidikan terhadap proses dan tindakan perbaikan dapat dilakukan sebelumnya
terlalu banyk unit yang tidak sesuai produksi. Dalam hal ini peta control adalah
salah satu metode pengendalian kualitas statistic yang dapat digunakan untuk
member informasi meningkatkan atau memperbaiki kualitas.

3.7.1.1. Peta Kontrol Untuk Data Variabel
Grafik pengendalian atau peta control untuk data variabel dapat digunakan secara
luas. Biasanya peta control ini merupakan prosedur pengendalian yang lebih
efisien dan memberikan informasi tentang proses yang lebih banyak. Apabila

Universitas Sumatera Utara

34

bekerja dengan karakteristik kualitas yang variabel, sudah merupakan standar
untuk mengendalikan nilai mean karakteristik kualitas dan variabilitasnya.
Pengendalian rata-rata proses atau mean tingkat kualitas biasanya dengan grafik
pengendalian mean atau peta control x. variabilitas atau pemencaran proses dapat
dikendalikan dengan grafik pengendalian untuk standar deviasi atau peta control
S. grafik pengendalian untuk rentang dinamakan peta control R.
1. Peta Kendali �̅ (�̅ chart)

Peta kendali �̅ digunaka untuk proses yang mempunyai karakteristik

berdimensi continue. Peta ini menggambarkan variasi harga rata-rata (mean)
dari data yang diklasifikasikan dalam suatu kelompok. Pengelompokan data
ini bias dilakukan berdasarkan satuan waktu hari atau satuan waktu lainnya
dimana sampel berasal dari kelompok yang melakukan pekerjaan yang sama
dan lain-lain.
Langkah-langkah untuk membuat peta control �̅ dapat dikemukakan

sebagai berikut :

a. Menentukan harga rata-rata ��. Nilai rata-rata �� didapat dengan rumus:
∑��−1 ���
��
�� =


Dimana:

��

��i
g

b.

= jumlah rata-rata dari nilai rata-rata subgroup
= nilai rata-rata subgroup ke-i
= jumlah subgroup

Batas control untuk peta X ini adalah:

Universitas Sumatera Utara

35

BKA = �� + A2 ��

Dimana:

BKB = �� - A2 ��

BKA = batas control atas
BKB = batas control bawah
A2

= nilai koefisien

��

= selisih harga Xmaks dan Xmin

c. menggambarkan peta pengendali X menggunakan batas control dan sebaran
dan ��

peta ini dering digunakan sebagai dasar pembuatan keputusan mengenai

penolakan atau penerimaan produk yang dihasilkan atau diteliti.

2. Peta R (R-chart)
Peta kendali rata-rata dan jarak (range) merupakan dua peta kendali yang
saling membantu dalam mengambil keputusan mengenai kualitas proses. Peta
kendali jarak (range) digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi atau ketepatan
proses yang diukur dengan mencari range dari sampel yang diambil. Seperti
halnya peta kendali rata-rata, peta kendali jarak tersebut juga digunakan untuk
mngetahui dan menghilangkan sebab yang membuat terjadinya penyimpangan.
Peta kendali R merupakan peta untuk menggambarkan rentang data dari
suatu sub group, yaitu data terbesar dikurangi data terkecil. Langkah-langkah
penentuan garis sentral yakni sebagai berikut:

Universitas Sumatera Utara

36

a. Menetukan rentang rata-rata
Untuk menentukan rentang rata-rata dapat digunakan dengan rumus:

Dimana:

��

∑��−1 ��
�� =


= jumlah rata-rata rentang subgroup

Ri

= nilai rentang subgroup ke-i

g

= jumlah subgroup

b. Batas kontrol untuk peta X ini adalah:
BKA = D4. ��

Dimana:

BKB = D3.��
BKA

= batas control atas

BKB

= batas control bawah

D4 dan D3

= nilai koefisien

c. menggambarkan garis peta R dan garis batas kontol pada peta serta sebaran
data range (R)

3.7.1.2. Peta Kendali Untuk Data Atribut
Data yang diperluhkan disini hanya diklasifikasikan sebagai data dalam kondisi
baik atau cacat. Seperti halnya dengan peta control variabel, maka suatu proses
akan dikatakan terkendali bila data berada dalam batas-batas control. Perbedaan
yang ada adalah bahwa disini karakteristik peta kendali atribut sudah

Universitas Sumatera Utara

37

mencerminkan harga rata-rata (mean) dan penyimpanan dari proses kerja yang
berlansung.
a. Peta p atau np chart
Peta P (p chart) dan peta np atau banyaknya kesalahan yang digunakan (np
chart) digunakan untuk mengetahui apakah cacat produk yang dihasilakn
masih dalam batas yang diizinkan.
b. Peta c char atu u-chart
Peta kendali ini digunakan untuk mengadakan pengujian terhadap kualitas
proses produksi dengan mengetahui banyaknya kesalahan pada satu unit
produk sebagai sampelnya.

3.8

Metodologi Penelitian

Metodologi penelitian merupakan dari tahapan yang dilalui dalam menyelesaikan
suatu masalah yang diterimah dalam sebuah menelitian, dimana dibuat
berdasarkan latar belakang dan tujuan yang hendak dicapai dengan menggunakan
teori-teori mendukung dalam memecahan persalahan yang diteliti.

3.8.1. Lokasi dan Waktu Penelitan
Penelitian ini dilaksakan di pabrik pengolahan kelapa sawit PTP Nusantara IV
Adolina, berada di jalan raya Medan-Pematang Siantar Kabupaten Serdang
Bedagai dengan jarak 38 Km dari kota Medan.
Sesuai dengan surat izin pelaksanaan pengambilan data yang dikeluarkan
oleh pihak PTP Nusantara IV No 04.11/X/236/III/2017 maka pengambilan data
dapat dilakukan pada tanggal 04 April s/d 11 April 2017. Jika perluh mengadakan

Universitas Sumatera Utara

38

peninjauan ulang maka pihak pabrik dapat memberikan izin demi kelancaran
penyusunan.

3.9

Rancangan Penelitian

Penelitian dilakukan dengan penelitian deskriptif dengan analisa kuantatif yang
dilakukan dengan data non-eksperimen atau data sekunder dengan tujuan
membuat interpretasi dalam bentuk narasi yang menunjukan kualitas dari objek
penelitian untuk memecahkan serta menjawab permasalahan yang dihadapi.

3.10

Variabel Penelitian

Adapun variabel-variabel dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Variabel Independen (Variabel bebas, sebab mempengaruhi)
Variabel bebas merupakan variabel penelitian yang mempengaruhi dan
menajadi sebab perubahan atau timbulnya variabel akibat. Adapun variabel
bebas dalam penelitian ini adalah kadar asam lemak bebas dan kadar air pada
minyak mentah kelapa sawit.
2. Variabel dependen (variabel tergantung, akibat, terpengaruh)
Variabel berikut merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi
akibat dari variabel bebas. Adapun variabel terikat dalam penelitian ini adalah
kualitas minyak kelapa sawit.

3.11. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data adalah suatu perusedur dalam menentukan sumber data
yang telah direncanakan yang berhubungan dengan masalah yang diteliti dimana

Universitas Sumatera Utara

39

peneliti sangat perluh mempertimbangkan beberapa hal seperti tenaga, waktu,
dana, dan faktor-faktor pendukung data yang dilakukan adalah berupa :
1. Data historis
Mencatat prosedur pemeriksaan dan hal hasil pengukuran kadar asam lemak
bebas dan kadar air, data gambaran umum perusahaan dan inventaris mesin
dan peralatan.
2. Studi kepustakaan
Mempelajari teori-teori yang berhubungan dengan cara pemecahan masalah.

3.11.1 Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan metode pengendalian kualitas
statistic. Data yang digunakan adalah data sekunder data yang diambil dari
perpustakaan laboratorium PKS Adolina. Data yang diambil adalah kadar Asam
Lemak Bebas (ALB), kadar air, dan kadar kotoran yang terkandung dalam Crude
Palm Oil (CPO). Data variabel yang diperoleh dari perusahaan diolah dengan cara
:
1. Menghitung normalitas data, dilakukan untuk menguji apakah data yang telah
dikumpulkan berdistribusi normal, berdasarkan uji chi square.
2. Menghitung X rata-rata, rentang, dan R rata-rata dengan rumus :





�� = �−1 �


Dimana :

�� = Jumlah rata-rata dari nilai rata-rata subgroup

Universitas Sumatera Utara

40

�� = Nilai rata-rata subgroup ke-i
g = Jumlah subgroup





�� = �−1 �


Dimana :

�� = Jumlah rata-rata rentang subgroup
�� = Nilai rentang subgroup ke-i

g = jumlah subgroup

3. Menentukan batas control untuk pembuatan peta kendali X dan R

Batas control peta X :

Batas control atas (BKA) = �� + �2 ��

Batas control bawah (BKB) = �� + �2 ��

Dimana : BKA = Batas control atas
BKB = Batas control
�2

R

= Nilai koefisien
= Selisih Harga Xmaks dan Xmin

Batas control peta R :

batas control atas (BKA) = �4 .��

Batas control bawah (BKB) = �3 . ��

Universitas Sumatera Utara

41

Dimana : BKA = Batas control atas
BKB = Batas control bawah
�4 ,�3 = Nilai koefisien
3.12. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan pengolahan data dan pembahasan hasil yang dilakukan maka dapat
diambil kesimpulan mengenai permasalahan yang diteliti. Kesimpulan ini akan
berguna sebagai landasan dalam perbandingan hasil penelitian dengan keadaan
yang ada di pabrik. Adapun flow diagram Metodologi Penelitan yang dilakukan
dapat dilihat gambar 3.1.

Universitas Sumatera Utara

42

Penetapan Masalah
Menetapkan Permasalahan yang terjadi dalam perusahaan
(pengendalian mutu minyak mentah kelapa sawit

Studi Lapangan Melakukan pengamatan langsung
pada perusahaan yang diteliti

Studi Literatur Menyediakan literatur yang
mendukung perumusan masalah
1. Pengendalian kualitas statistik
2. Metode analisis untuk peningkatan
kualitas
3. Pengantar pengendalian statistik

Pengumpulan data
Pengumpulan data kadar asam lemak (ALB), kadar air

Pengolahan Data
1. Menghitung normalitas data
2. Menghitung nilai X rata-rata
3. Menghitung nilai R (rentang)
4. Menghitung garis sentral (X dan R) dari jumlah rata-rata
5. Menghitung batas kendali peta X dan R untuk masing-masing karateristik data
6. Menggambarkan peta kendali X dan R untuk masing-masing karateristik

kesimpulan dan Saran

Universitas Sumatera Utara

BAB IV
PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1.

Pengumpulan Data

4.1.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam suatu penelitian, data merupakan kunci untuk menyelesaikan permasalahan
yang dihadapi, dan metode pengumpulan data sangat berpengaruh untuk
mendapatkan data yang benar. Adapun data yang telah diperoleh dalam penelitian
ini melalui beberapa metode pengumpulan data yaitu:
1. Data historis
Mencatat nilai batas normal dan hasil pengukuran terhadap kadar asam lemak
bebas, kadar air dan kadar kotoran.
2. Studi kepustakaan.
Mempelajari teori-teori tentang hal-hal yang berhubungan dengan cara
pemecahan masalah.
adapun data nilai batas normal kadar asam lemak bebas, kadar air dan
kadar kotoran adalah sebagai berikut:
1. Kadar Normal Asam Lemak Bebas (ALB)

: 2,5% - 3,0%

2. Kadar Normal Air

: 0,1% - 0,15%

3. Kadar Normal Kotoran

: 0,01% - 0,02%

Dalam hal ini perusahaan melakukan pengambilan sampel untuk pemeriksaan
syarat mutu mewakili produk. Pengambilan sampel dilakukan dengan rentang 1
jam sekali selama proses produksi berlangsung.

43
Universitas Sumatera Utara

44

4.2. Data Hasil Pengujian
Tabel 4.1. Data hasil Pengujian Kadar ALB, Kadar Air dan Kadar Kotoran
Kadar Asam
No.

Tanggal

Lemak Bebas

Kadar
Kadar Air

Kotoran

(ALB)
1.

02-Jan-2017

2,89

0,152

0,02

2.

03-Jan-2017

2,89

0,180

0,03

3.

04-Jan-2017

2,95

0,155

0,022

4.

05-Jan-2017

2,98

0,150

0,02

5.

06-Jan-2017

2,96

0,152

0,022

6.

07-Jan-2017

2,98

0,15

0,02

7.

09-Jan-2017

3,04

0,15

0,02

8.

10-Jan-2017

3,05

0,152

0,22

9.

11-Jan-2017

3,12

0,152

0,022

10.

12-Jan-2017

3,02

0,152

0,022

11.

13-Jan-2017

3,06

0,152

0,022

12.

14-Jan-2017

3,28

0,152

0,022

13.

16-Jan-2017

3,30

0,152

0,021

Universitas Sumatera Utara

45

14.

17-Jan-2017

3,46

0,152

0,022

15.

18-Jan-2017

3,04

0,153

0,023

16.

19-Jan-2017

3,10

0,154

0,024

17.

20-Jan-2017

3,27

0,154

0,024

18.

21-Jan-2017

3,20

0,154

0,023

19.

23-Jan-2017

3,17

0,156

0,024

20.

24-Jan-2017

3,56

0,154

0,026

21.

25-Jan-2017

3,50

0,154

0,024

22.

26-Jan-2017

3,57

0,150

0,02

23.

27-Jan-2017

3,63

0,155

0,024

24.

30-Jan-2017

3,15

0,154

0,024

25.

31-Jan-2017

3,30

0,155

0,025

26.

01-Feb-2017

3,35

0,154

0,024

27.

03-Feb-2017

3,70

0,157

0,025

28.

04-Feb-2017

3,48

0,157

0,026

29.

07-Feb-2017

3,60

0,158

0,027

30.

08-Feb-2017

3,65

0,153

0,023

Universitas Sumatera Utara

46

31.

09-Feb-2017

3,78

0,156

0,025

32.

10-Feb-2017

3,46

0,156

0,025

33.

11-Feb-2017

3,50

0,154

0,025

34.

14-Feb-2017

4,90

0,155

0,027

35.

16-Feb-2017

4,50

0,157

0,026

36.

17-Feb-2017

4,56

0,157

0,025

37.

18-Feb-2017

4,07

0,156

0,028

38.

20-Feb-2017

3,80

0,155

0,026

39.

21-Feb-2017

3,82

0,152

0,024

40.

22-Feb-2017

3,62

0,158

0,026

41.

23-Feb-2017

3,20

0,157

0,025

42.

24-Feb-2017

3,24

0,150

0,02

43.

25-Feb-2017

3,20

0,158

0,027

44.

27-Feb-2017

3,23

0,156

0,025

45.

28-Feb-2017

3,48

0,159

0,027

46.

01-Mar-2017

3,55

0,150

0,020

47.

02-Mar-2017

3,55

0,157

0,026

Universitas Sumatera Utara

47

48.

03-Mar-2017

3,58

0,150

0,02

49.

04-Mar-2017

3,57

0,155

0,026

50.

06-Mar-2017

3,60

0,157

0,025

51.

07-Mar-2017

3,63

0,150

0,02

52.

08-Mar-2017

4,00

0,159

0,026

53.

09-Mar-2017

3,15

0,157

0,025

54.

10-Mar-2017

3,18

0,157

0,027

55.

11-Mar-2017

3,38

0,158

0,027

56.

13-Mar-2017

3,30

0,156

0,026

57.

14-Mar-2017

3,37

0,150

0,020

58.

15-Mar-2017

4,30

0,158

0,027

59.

16-Mar-2017

4,36

0,150

0,02

60.

17-Mar-2017

3,90

0,158

0,028

61.

18-Mar-2017

3,74

0,158

0,028

62.

20-Mar-2017

3,77

0,150

0,020

63.

21-Mar-2017

4,35

0,157

0,028

64.

22-Mar-2017

4,38

0,150

0,020

Universitas Sumatera Utara

48

65.

23-Mar-2017

4,11

0,159

0,027

66.

24-Mar-2017

4,06

0,158

0,027

67.

25-Mar-2017

3,68

0,159

0,027

68.

27-Mar-2017

3,61

0,157

0,027

69.

29-Mar-2017

4,38

0,157

0,026

70.

30-Mar-2017

4,40

0,150

0,02

71.

31-Mar-2017

3,90

0,157

0,027

72.

01-Apr-2017

3,48

0,156

0,024

73.

03-Apr-2017

4,07

0,150

0,020

74.

04-Apr-2017

4,30

0,155

0,025

75.

05-Apr-2017

3,63

0,158

0,027

76.

06-Apr-2017

3,65

0,150

0,020

77.

07-Apr-2017

4,15

0,158

0,027

78.

08-Apr-2017

3,95

0,158

0,025

Data yang digunakan dalam penelitian adalah hasil pengujian CPO dengan syarat
mutu kadar asam lemak bebas, kadar air, dan kadar kotoran pada laboratorium
PTP. Nusantara IV dari tanggal 02 januari 2017 hingga 08 april 2017 atau sekitar

Universitas Sumatera Utara

49

2,5 bulan (78 hari). Data yang diambil adalah data perhari hasil pengujian dan
data tersebut dapat dilihat pada tabel 4.1

4.3.

Pengolahan Data

Pengolahan data dilakukan dengan melakukan observasi setiap variabel atau
pengelompokan dan penenuan batas kendali X dan R untuk masing-masing syarat
mutu CPO yang diamati.

4.3.1. Peta � dan R untuk Kadar Asam Lemak Bebas

Memberikan peta control �̅ dengan mencari nilai rata-rata ��. Nilai rata-rata ��

yang juga merupakan garis tengah didapatkan dengan rumus:
�� =
Dimana :



∑�−1 ���
��


��

= jumlah rata-rata dari nilai rata-rata subgroup

g

= jumlah subgroup

���

= nilai rata-rata subgroup ke-i

Batas control untuk peta X ini adalah:
BKA = �� + A2 ��

BKB = �� - A2 ��

Peta control R merupakan peta untuk menggambarkan rentang data dari suatu
subgroup, yaitu data terbesar dikurang data terkecil. Penentuan garis sentral, yakni
rentang rata-rata adalah sebagai berikut.

Universitas Sumatera Utara

50

�� =



∑�−1 ��

dimana



��

= jumlah rata-rata rentang subgroup

Ri

= nilai rentang subgroup ke-i

g

= jumlah subgroup

batas-batas control untuk peta R ini adalah:
BKA = D4. ��
BKB = D3.��
Dimana:

BKA

= batas control atas

BKB

= batas control bawah

D4 dan D3

= nilai koefisien

Nilai A2 dapat dilihat pada tabel faktor untuk peta �̅ dan tabel faktor �3 dan �4

untuk peta R. penggunaan peta �̅ dan R secara bersama-sama dapat dilakukan
tanpa menggunakan standar deviasi, tetapi dengan mengunakan faktor-faktor yang
terdapat dalam tabel pengendalian variabel yang tertera pada lampiran.
Perhitungan X dan R dapat dilihat pada Tabel 4.2

Universitas Sumatera Utara

51

Tabel 4.2. Perhitungan x dan R Pada Pengujian Kadar Asam Lemak Bebas
Sampel
Tanggal

No
X1

X2

X3

X4

X5

X6

X

R

02-07 jan 2017

1

2,89

2,89

2,95

2,98

2,96

2,98

2,94

0,09

09-14 jan 2017

2

3,04

3,05

3,12

3,02

3,06

3,28

3,10

0,26

16-21 jan 2017

3

3,30

3,46

3,04

3,10

3,27

3,20

3,23

0,42

23-30 jan 2017

4

3,17

3,56

3,50

3,57

3,63

3,15

3,43

0,48

31 jan-8 feb 2017

5

3,30

3,35

3,70

3,48

3,60

3,65

3,51

0,40

09-17 feb 2017

6

3,78

3,46

3,50

4,90

4,50

4,56

4,12

1,44

18-24 feb 2017

7

4,07

3,80

3,82

3,62

3,20

3,24

3,63

0,87

25 feb-3 mar 2017

8

3,20

3,23

3,48

3,55

3,55

3,58

3,43

0,38

04-10 mar 2017

9

3,57

3,60

3,63

4,00

3,15

3,18

3,52

0,85

11-17 mar 2017

10

3,38

3,30

3,37

4,30

4,36

3,90

3,77

1,06

18-24 mar 2017

11

3,74

3,77

4,35

4,38

4,11

4,06

4,07

0,64

25 mar-1 apr 2017

12

3,68

3,61

4,38

4,40

3,90

3,48

3,91

0,92

03-08 apr 2017

13

4,07

4,30

3,63

3,65

4,15

3,95

3,96

0,67

46,61

8,48

Jumlah

Membuat peta control �̅ menggunakan rata-rata ��. Nilai rata-rata �� yang juga

merupakan garis sentral didapatkan dengan rumus:

Universitas Sumatera Utara

52

�� =

Dimana:



���
∑�−1 ��


��

��i
g

�� =



= jumlah rata-rata dari nilai rata-rata subgroup
= nilai rata-rata subgroup ke-i
= jumlah subgroup

∑�−1 ���
��


46,61
= 3,58
��=
13

Dengan garis R yakni rentang rata-rata adalah sebagai berikut:

Dimana:

�� =

��

∑��−1 ���
��
�� =

= jumlah rata-rata rentang subgroup

Ri

= nilai rentang subgroup ke-i

g

= jumlah subgroup



∑�−1 ���
��


8,48
= 0,65
��=
13

Universitas Sumatera Utara

53

Batas-batas pengendali untuk peta kendali rata-rata adalah:
��� �� = �� + A2 . ��

= 3,58 + (0,48.0,65)
= 3,58 + 0,31

= 3,89

��� �� = �� − A2 . ��

= 3,58 − (0,48 . 0,65)
= 3,58 − 0,31

= 3,27

Nilai dari A2 merupakan koefisien yang didapat dari tabel berikut.

Tabel 4.3 Harga-harga A 2 untuk Peta Kendali Rata-rata
N

A2

2

1,88

3

1,02

4

0,73

5

0,58

6

0,48

7

0,42

8

0,37

9

0,34

Universitas Sumatera Utara

54

10

0,31

11

0,29

12

0,27

13

0,25

14

0,24

15

0,22

Batas Kendali Peta R adalah:

��� = ��x�4

= 0,65 x 2,00
= 1,30

��� = ��x�3

= 0,65 x 0
=0

Nilai dari D 3 dan D 4 merupakan koefisien yang didapat dari tabel berikut

Tabel 4.4 Harga-harga D 3 dan D 4 untuk Peta Kendali Range
N

D3

D4

2

0

3,27

3

0

2,57

4

0

2,28

5

0

2,11

6

0

2,00

7

0,08

1,92

Universitas Sumatera Utara

55

8

0,14

1,86

9

0,18

1,82

10

0,22

1,78

11

0,26

1,74

12

0,28

1,72

13

0,31

1,69

14

0,33

1,67

15

0,35

1,65

Dari hasil perhitungan diatas dapat digambarkan peta kendali X dan R yang
tertera pada Gambar 4.1. dan gambar 4.2.

Gambar 4.1. Peta kendali X Kadar Lemak Bebas (ALB)
4,50
4,00
3,50
3,00
X

2,50

BKA

2,00

CL

1,50

BKB

1,00
0,50
0,00
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Gambar 4.2. Peta kendali R Kadar Lemak Bebas (ALB)

Universitas Sumatera Utara

56

1,60
1,40
1,20
1,00

R

0,80

BKA

0,60

CL
BKB

0,40
0,20
0,00
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

4.3.2. Peta �dan R untuk Kadar Air

Data kadar air yang telah dikelompokan dalam 6 sub group kemudian dicari nilai
X rata-rata dang range. Berikut perhitungan X rata-rata dan range yang dapat
dilihat pad tabel 4.5
Tabel 4.5. Perhitungan x dan R Pada Pengujian Kadar Air
Sampel
Tanggal

No
X1

X2

X3

X4

X5

X6

0,155

X

R

02-07 jan 2017

1

0,152

0,18

0,15

0,152

0,15

0,157

0,030

09-14 jan 2017

2

0,15

0,152 0,152 0,152

0,152

0,152

0,152

0,002

Universitas Sumatera Utara

57

16-21 jan 2017

3

0,152

0,152 0,153 0,154

0,154

0,154

0,153

0,002

23-30 jan 2017

4

0,156

0,154 0,154

0,15

0,155

0,154

0,154

0,006

31 jan-8 feb 2017

5

0,155

0,154 0,157 0,157

0,158

0,153

0,156

0,005

09-17 feb 2017

6

0,156

0,156 0,154 0,155

0,157

0,157

0,156

0,003

18-24 feb 2017

7

0,156

0,155 0,152 0,158

0,157

0,15

0,155

0,008

25 feb-3 mar 2017

8

0,158

0,156 0,159

0,15

0,157

0,15

0,155

0,009

04-10 mar 2017

9

0,155

0,157

0,15

0,159

0,157

0,157

0,156

0,009

11-17 mar 2017

10

0,158

0,156

0,15

0,158

0,15

0,158

0,155

0,008

18-24 mar 2017

11

0,158

0,15

0,157

0,15

0,159

0,158

0,155

0,009

25 mar-1 apr 2017

12

0,159

0,157 0,157

0,15

0,157

0,156

0,156

0,009

03-08 apr 2017

13

0,15

0,155 0,158

0,15

0,158

0,158

0,155

0,008

2,013

0,108

Jumlah

Membuat peta control �̅ menggunakan rata-rata ��. Nilai rata-rata �� yang juga

merupakan garis sentral didapatkan dengan rumus :

�� =
Dimana:



���
∑�−1 ��


��

��i

= jumlah rata-rata dari nilai rata-rata subgroup
= nilai rata-rata subgroup ke-i

Universitas Sumatera Utara

58

g

�� =



= jumlah subgroup

���
∑�−1 ��


2,013
��=
= 0,154
13

Dengan garis R yakni rentang rata-rata adalah sebagai berikut:

�� =
Dimana:

�� =

��

���
∑��−1 ��


= jumlah rata-rata rentang subgroup

Ri

= nilai rentang subgroup ke-i

g

= jumlah subgroup



���
∑�−1 ��


0,108
= 0,008
��=
13

Batas-batas pengendali untuk peta kendali rata-rata adalah:

��� �� = �� + A2 . ��

= 0,154 + (0,48.0,008)

= 0,154 + 0,003
= 0,157

Universitas Sumatera Utara

59

��� �� = �� − A2 . ��

= 0,154 − (0,48 . 0,008)
= 0,154 − 0,003

= 0,151

Nilai dari A2 merupakan koefisien yang didapat dari tabel berikut.

Tabel 4.6 Harga-harga A 2 untuk Peta Kendali Rata-rata
n

A2

2

1,88

3

1,02

4

0,73

5

0,58

6

0,48

7

0,42

8

0,37

9

0,34

10

0,31

11

0,29

12

0,27

13

0,25

14

0,24

15

0,22

Batas Kendali Peta R adalah:
��� = ��x�4

Universitas Sumatera Utara

60

= 0,008 x 2,00
= 0.016
��� = ��x�3

= 0,008 x 0
=0

Nilai dari D 3 dan D 4 merupakan koefisien yang didapat dari tabel berikut

Tabel 4.7 Harga-harga D 3 dan D 4 untuk Peta Kendali Range
N

D3

D4

2

0

3,27

3

0

2,57

4

0

2,28

5

0

2,11

6

0

2,00

7

0,08

1,92

8

0,14

1,86

9

0,18

1,82

10

0,22

1,78

11

0,26

1,74

12

0,28

1,72

13

0,31

1,69

14

0,33

1,67

15

0,35

1,65

Universitas Sumatera Utara

61

Dari hasil perhitungan diatas dapat digambarkan peta kendali X dan R yang
tertera pada Gambar 4.3. dan gambar 4.4.

Gambar 4.3. Peta kendali X untuk Kadar Air
0,158
0,157
0,156
0,155
0,154

X

0,153

UCL

0,152

CL

0,151

LCL

0,150
0,149
0,148
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Gambar 4.4. Peta kendali X untuk Kadar Air
0,035
0,030
0,025
R

0,020

UCL
0,015

CL
LCL

0,010
0,005
0,000
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Universitas Sumatera Utara

62

4.3.3. Peta �dan R untuk Kadar Kotoran

Data kadar kotoran yang telah dikelompokan dalam 6 sub group kemudian dicari
nilai X rata-rata dang range. Berikut perhitungan X rata-rata dan range yang dapat
dilihat pada tabel 5.7
Tabel 4.8. Perhitungan x dan R Pada Pengujian Kadar Kotoran
Sampel
Tanggal

No
X1

X2

X3

X4

X5

X6

X

R

02-07 jan 2017

1

0,02

0,03

0,022

0,02

0,022

0,02

0,022

0,01

09-14 jan 2017

2

0,02

0,022

0,022

0,022

0,022

0,022

0,022

0,002

16-21 jan 2017

3

0,021

0,022

0,023

0,024

0,024

0,023

0,023

0,003

23-30 jan 2017

4

0,024

0,026

0,024

0,02

0,024

0,024

0,024

0,006

31 jan-8 feb 2017

5

0,025

0,024

0,025

0,026

0,027

0,023

0,025

0,004

09-17 feb 2017

6

0,025

0,025

0,025

0,027

0,026

0,025

0,026

0,002

18-24 feb 2017

7

0,028

0,026

0,024

0,026

0,025

0,02

0,025

0,008

25 feb-3 mar 2017

8

0,027

0,025

0,027

0,02

0,026

0,02

0,024

0,007

04-10 mar 2017

9

0,026

0,025

0,02

0,026

0,025

0,027

0,025

0,007

11-17 mar 2017

10

0,027

0,026

0,02

0,027

0,02

0,028

0,025

0,008

18-24 mar 2017

11

0,028

0,02

0,028

0,02

0,027

0,027

0,025

0,008

25 mar-1 apr 2017

12

0,027

0,027

0,026

0,02

0,027

0,024

0,025

0,007

Universitas Sumatera Utara

63

13

03-08 apr 2017

0,02

0,025

0,027

0,02

0,027

0,025

Jumlah

0,024

0,007

0,314

0,079

Membuat peta control �̅ menggunakan rata-rata ��. Nilai rata-rata �� yang juga

merupakan garis sentral didapatkan dengan rumus:
�� =

Dimana:



∑�−1 ���
��


��

��i
g

�� =



= jumlah rata-rata dari nilai rata-rata subgroup
= nilai rata-rata subgroup ke-i
= jumlah subgroup

���
∑�−1 ��


0,314
��=
= 0,024
13

Dengan garis R yakni rentang rata-rata adalah sebagai berikut:

�� =
Dimana:

��

���
∑��−1 ��


= jumlah rata-rata rentang subgroup

Ri

= nilai rentang subgroup ke-i

g

= jumlah subgroup

Universitas Sumatera Utara

64

�� =



���
∑�−1 ��


0,079
��=
= 0,006
13

Batas-batas pengendali untuk peta kendali rata-rata adalah:

��� �� = �� + A2 . ��

= 0,024 + (0,48.0,006)

= 0,024 + 0,003
= 0,027
��� �� = �� − A2 . ��

= 0,024 − (0,48 . 0,006)
= 0,024 − 0,003

= 0,021

Nilai dari A2 merupakan koefisien yang didapat dari tabel berikut.

Tabel 4.9 Harga-harga A 2 untuk Peta Kendali Rata-rata
n

A2

2

1,88

3

1,02

4

0,73

5

0,58

6

0,48

Universitas Sumatera Utara

65

7

0,42

8

0,37

9

0,34

10

0,31

11

0,29

12

0,27

13

0,25

14

0,24

15

0,22

Batas Kendali Peta R adalah:

��� = ��x�4

= 0,006 x 2,00
= 0.012

��� = ��x�3

= 0,006 x 0
=0

Nilai dari D 3 dan D 4 merupakan koefisien yang didapat dari tabel berikut

Tabel 4.10. Harga-harga D 3 dan D 4 untuk Peta Kendali Range
n

D3

D4

2

0

3,27

3

0

2,57

4

0

2,28

Universitas Sumatera Utara

66

5

0

2,11

6

0

2,00

7

0,08

1,92

8

0,14

1,86

9

0,18

1,82

10

0,22

1,78

11

0,26

1,74

12

0,28

1,72

13

0,31

1,69

14

0,33

1,67

15

0,35

1,65

Dari hasil perhitungan diatas dapat digambarkan peta kendali X dan R yang
tertera pada Gambar 4.5. dan gambar 4.6.

Gambar 4.5. Peta Kendali X untuk Kadar Kotoran
0,030
0,025
0,020
X
0,015

UCL
CL

0,010

LCL
0,005
0,000
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Universitas Sumatera Utara

67

Gambar 4.6. Peta Kendali R untuk Kadar Kotoran
0,014
0,012
0,01
R

0,008

UCL
0,006

CL
LCL

0,004
0,002
0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Universitas Sumatera Utara

BAB 5
IMPLEMENTASI SISTIM

5.1. PengertianImplementasi Sistim
Implementasisistimadalahproseduryang

dilakukanuntukmenyelesaikandesain

sistemyangadadalamdesainyangdisetujui,menginstal,danmemulaisistem baru atau
sistemyang akan diperbaiki.
Tahapan implementasimerupakan tahapan penerapan hasildesain tertulis ke
dalam progamming (coding). dalam pengolahan data pada karya tulis ini penulis
menggunakan satu perangkat lunak sebagai implementasi sistemyaitu Microsoft
Excel dalam menyelesaikanmasalah untuk memperoleh hasil perhitungan.
Dalamhalpengolahan data, komputer mempunyaikelebihan darimanusia
yaitu kecepatan, ketepatan, dan keandalan dalammemproses data. Denganadanya
perangkat lunak komputer tersebut kita sangat terbantu karena memang
kalanyadatayang

ada

sangatrumitdanbanyaktidakdapatdikerjakansecaramanual

ataudenganmenggunakantenagamanusiayangtentunyamembutuhkanwaktu
dantenagayangsangat

banyakutukmengoalhdata

tersebut,disampingitufaktor

kesalahanyangdilakukan manusia relatifbesar.
Selain

itu,

dengan

adanya perangkat lunak komputer,

diharapkan

pekerjaan tersebut dapatdilakukan dengan cepatdan tepat, dan dengantingkat
kesalahanyangrelatifkecil.
5.2 Microsoft Office Excel

68
Universitas Sumatera Utara

69

Microsoft Office Excel merupakan program aplikasi lembar kerja elektronik
(spread

sheet)

dariprogrampaketMicrosoftOffice.Excelmerupakan

salah

satusoftware pengolahan angkayang cukup banyak digunakan di dunia. Excel
merupakan produkunggulandariMicrosoftCorporationyang banyakberperandalam
pengolahaninformasikhususnyadatayang

berbentukangka,dihitung,

diproyeksikan,dianalisis,dandipresentasikandata pada lembar kerja.Microsoft telah
mengeluarkan Excel dalam berbagai dari versi 4, versi 5, versi97, versi 200, versi
2002,

versi

2003,

versi

2007,versi

2010

dan

2013

Sheet

(Lembar

Kerja)Excelterdiridari256kolomdan65536baris. Setiap kolomdiberinamadengan
hurufmulaidariA,B,C,...,Z

kemudiandilanjutkan

AA,AB,AC,...,sampaikolomIV.Sedangkankolombarisditandaidengan angkamulai
dari 1, 2, 3, ... , 65536.
5.3 Langkah – Langkah Memulai PengolahanData dengan Microsoft Office
Excel 2010
Tahap pertama yang harus dilakukan adalah mengaktifkan windows dan
pastikan Microsoft Excel berada dalam jaringan Microsoft Windows, kemudian
ikuti langkah- langkah berikut ini :
1. Dari Windows, klik start pada taskbar, lalu klik program maka item menu
program aplikasi yang telah diinstalasi akan tampil.
2. Klik Microsoft Excel.

Universitas Sumatera Utara

70

Gambar 5.1 Cara membuka Microsoft Office Excel

5.4 Lembar Kerja Microsoft Excel
Setelah pengaktifan akan tampil lembar kerja Excel yang sudah siap untuk
dipergunakan, lembar kerja Excel tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

Gambar 5.2 Tampilan Microsoft Office Excel

Universitas Sumatera Utara

71

Lembar kerja adalah kumpulan kolom dan baris, dimana kolom berurutan
dari atas kebawah sedangkan baris berurutan dari kiri ke kanan yang terdiri atas
256 kolom dan 65.536 baris pada setiap lembar kerja.
Pada setiap kolom dan baris terdapat sel dan ini diidentifikasikan dengan
alamat yang merupakan kombinasi antara abjad untuk kolom dan angka untuk
baris, disamping itu lembar kerja Excel terdapat banyak elemen yang memiliki
fungsi tersendiri.
5.5 Pengisian Data
Pengisian data kedalam lembar kerja Excel adalah sama dengan memasukkan
atau pengetikan data kedalamnya. Ada dua alternatif pengisian data, yakni
menggunakan keyboard computer atau melalui submenu yang terdapat pada
menu Excel.

Gambar 5.3 Pengisian Data

Universitas Sumatera Utara

72

Dalam pengisian data kedalam lembar kerja dengan keyboard, diperlukan
langkah-langkah sebagai berikut :
1. Letakkan pointer pada sel yang ingin diisi data
2. Ketik data yang diinginkan
3. Tekan enter atau klik tombol kiri mouse pada sel lain untuk konfirmasi atau
mengakhirinya, sedangkan alternatif kedua dalam mengisi data adalah
menggunakan submenu pada menu edit di Excel. Dengan alternatif ini, akan
memiliki banyak pilihan yaitu : down,up,right,left, dan series (autofill).
5.6 Pembuatan grafik
Grafik pada Excel dapat dibuat menjadi satu dengan data atau terpisah pada
lembar grafik tersendiri, namun masih berada pada file yang sama. Untuk
membuat grafik pada Excel, bias menggunakan icon chart wizard yang terdapat
pada toolbar. Adapun langkah-langkah yang diperlukan adalah :
1. Sorot sel atau range sel yang ingin dibuat grafik.
2. Klik insert, lalu pilih atau kilk chart, maka akan tampil kotak dialog chart tipe.

Gambar 5.4 Pembuatan Grafik

Universitas Sumatera Utara

73

3. Klik tipe scatter yang diinginkan, dan pilih tipe grafik yang di inginkan, maka
maka kotak dialog chart akan tampil.
4. Lalu selanjutnya klik tipe line dan tekan enter. Maka akan muncul grafik yang
di inginkan

Gambar 5.5 Hasil Akhir Pembuatan Grafik

Universitas Sumatera Utara

BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN

6.1

Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil kesimpulan sebagai
berikut:
1.

Hasil pengolahan dengan Statsitical Quality Control (SQC) dengan metode
peta kendali rata-rata dan range diketahui tingkat pencapaian standar yang
diharapkan oleh perusahaan belum tercapai. Dimana hasil pemeriksaan data
hasil pengujian karakteristik kualitas produk CPO masih terdapat sampel
yang berada di luar batas kendali (out of control).

 Asam Lemak Bebas (ALB)
a. Nilai rata-rata untuk peta kendali Asam Lemak Bebas (ALB) x� yang

merupakan centre line adalah 3,58 batas pengendali atas untuk peta

kendali x� adalah 3,89 dan batas pengendali bawah 3,27. Berdasarkan
pengolahan data yang telah dilakukan terdapat sejumlah sampel yang
berada di luar batas kendali yaitu 5 sampel, namun sampel tersebut
nilainya tidak terlalu jauh dengan batas kendali.
b. Nilai rata-rata untuk peta kendali R adalah 0,65. Batas pengendali atas
untuk peta kendali R adalah 1,30 dan batas pengendali bawah 0.
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan terdapat sejumlah

74
Universitas Sumatera Utara

75

sampel yang berada di luar batas kendali sebanyak 1 sampel, namun
sampel tersebut nilainya tidak terlalu jauh dengan batas kendali.

 Kadar Air
a. Nilai rata-rata untuk peta kendali Asam Lemak Bebas (ALB) x� yang

merupakan centre line adalah 0,154 batas pengendali atas untuk peta
kendali x� adalah 0.157 dan batas pengendali bawah 0.151.

Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan tidak terdapat
sampel yang berada di luar batas kendali
b. Nilai rata-rata untuk peta kendali R adalah 0,008. Batas pengendali
atas untuk peta kendali R adalah 0,016 dan batas pengendali bawah 0.
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan terdapat sejumlah
sampel yang berada di luar batas kendali sebanyak 1 sampel, namun
sampel tersebut nilainya tidak terlalu jauh dengan batas kendali.

 Kadar Kotoran
a. Nilai rata-rata untuk peta kendali Asam Lemak Bebas (ALB) x� yang

merupakan centre line adalah 0,024 batas pengendali atas untuk peta
kendali x� adalah 0,027 dan batas pengendali bawah 0,021.

Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan tidak terdapat
sampel yang berada di luar batas kendali
b. Nilai rata-rata untuk peta kendali R adalah 0,006. Batas pengendali
atas untuk peta kendali R adalah 0,012 dan batas pengendali bawah 0.
Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan terdapat sejumlah

Universitas Sumatera Utara

76

sampel yang berada di luar batas kendali sebanyak 4 sampel, namun
sampel tersebut nilainya tidak terlalu jauh dengan batas kendali.

2.

Dapat dilihat dari seluru variabel grafik, peta kendali rata-rata dan peta
kendali R, menunjukkan beberapa sampel berada di luar batas kendali itu
berarti terjadi variasi saat proses produksi, dimana penyebab dari variasi
tersebut adalah penyebab khusus.

6.2

Saran

Penulis memberikan beberapa saran terhadap hasil penelitian sebagai berikut:
1.

Penulis menyarankan untuk

meningkatkan dan memperhatikan lagi

mutu/kualitas proses produksi agar proses berada dalam batas kendali dan
tidak ada lagi sampel yang berada di luar batas kendali.
2.

Penulis

menyarankan agar

metode

statistical

quality

control

atau

pengendalian kualitas statistik dapat dipakai atau diaplikasikan di perusahaan
untuk mengetahui apakah proses produksi telah sesuai standar yang
diinginkan atau tidak.

Universitas Sumatera Utara