PENERAPAN STATISTICAL QUALITY CONTROL (SQC) PADA PENGOLAHAN KOPI ROBUSTACARA SEMI BASAH Application of Statistical Quality Control (SQC) onRobusta Coffee Processing Unit with Semi Wet Process Andrew Setiawan Rusdianto1), Noer Novijanto1), Rosy Alihsany2) 1) 2)
Dosen Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, UNEJ Alumni Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, UNEJ E-mail:
[email protected] ABSTRACT
PT. J.A. Wattie is local plantation which process robusta coffee in Jember. The main problem of Indonesian coffee is quality, which can not fulfill the requirement of international market quality. The several factors that influence coffee quality are harvest, sanitation, productionprocesses, place and equipment. Statistical quality control is method to control production process stability, where PT. J.A. Wattie did not apply in coffee productionprocess. The objectives of this research are identify quality output at each stage of processes; observe the correlation of production process and coffee quality based on statistical quality control.Grading and hulling processes according to control chart showed that the process was under control because data plot to be present in interval upper and lower control limit. Pulping and washing processes were out of control because some data plot to be present in outside of upper control limit or lower control limit.Washing process showed other pattern because more than four (4) data make increasing or decreasing pattern. Increasing or decreasing patterns can be indicator of abnormality processes. Abnormality of washing and pulping processes were resulted from the pulper and washer. The rare maintance of pulper and washer can be factor that makes abnormality process. Keywords: coffee, robusta, quality, statistical quality control
yang tidak berorientasi pada mutu (Puslit
PENDAHULUAN Permasalahan yang dihadapi pada
Koka, 2007). Kesalahan paling fatal yang
proses produksi kopi Indonesia adalah mutu
umum dilakukan para petani adalah pada fase
dan prospek pemasaran kopi internasional
pemetikan dan penanganan pasca panen,
yang
mutu
sehingga menghasilkan kopi dengan mutu
produksi kopi robusta dapat disebabkan oleh
rendah. Hampir semua sentra produksi kopi,
minimnya
lemahnya
petani memetik buah kopi sebelum usia
pengawasan mutu pada seluruh tahapan
panen (petik hijau) dengan berbagai alasan
proses pengolahan dan sistem tata niaga kopi
seperti desakan kebutuhan hidup dan rawan
kurang
cerah.
sarana
Rendahnya
pengolahan,
1
J Agrotek 5(2) : 1-16 pencurian. Proses penanganan pasca panen,
PT. J.A. Wattie Perkebunan Durjo
yaitu penjemuran kopi dilakukan ditepi jalan
Kabupaten
atau tempat-tempat lain yang lapang dimana
perkebunan
kondisi sanitasi tidak terkontrol, sehingga
meningkatkan produksi dan hasil kopi yang
proses terjadinya kontaminasi oleh benda
bermutu. Faktor mutu sangat dipengaruhi oleh
asing atau kotoran sangat besar peluangnya.
pengolahan buah kopi robusta menjadi biji
Penjemuran yang dilakukan menggunakan
kopi robusta siap ekspor. Berdasarkan hasil
tenaga sinar matahari mempunyai kelemahan
studi pendahuluan, diketahui bahwa belum
yaitu
dilakukan
sulit
untuk
mencapai
kadar
air
Jember
adalah
yang
suatu
salah
berusaha
sistem
kontrol
satu untuk
kendali
maksimum yang diizinkan yaitu 12,5% (BSN,
mutusecara statistik di PT. J.A. Wattie
1999), sehingga biji kopi sering ditemukan
Perkebunan Durjo Kabupaten Jember, untuk
telah ditumbuhi jamur penyebab okratoksin.
itu perlu adanya suatu sistem kontrol kualitas
Penggunaan
atau kendali mutu.
alat
pengupas
kopi
yang
digunakan umumnya adalah teknologi tepat
Metode yang dapat diterapkan untuk
guna dimana kelemahan dari alat tersebut
pengendalian mutu pada tiap tahap prosesnya
adalah menghasilkan banyak biji kopi yang
adalah
pecah.Tempat
tidak
Control (SQC). SQC merupakan suatu sistem
memenuhi syarat menyebabkan meningkatnya
yang dikembangkan untuk menjaga standar
kadar
dan
dari kualitas hasil produksi, pada tingkat
Rendahnya
biaya yang minimum dengan menggunakan
penyimpanan
yang
air
selama
penyimpanan
kontaminasi
benda
asing.
produktifitas
dan
ditingkatkan
secara
kopi
Statistical
Quality
dapat
metode statistik untuk mengumpulkan dan
dengan
menganalisis data. Statistical Quality Control
melakukan pengendalian mutu kopi pada tiap
(SQC) merupakan salah satu alat pengendali
proses pengolahannya.
mutu yang telah digunakan oleh industri
2
mutu
menggunakan
optimal
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI untuk melakukan pemantauan kinerja dari
proses pengolahan kopi robusta di PT. J.A.
proses produksi. Kelebihan dari metode SQC
Wattie Perkebunan Durjo berfungsi untuk
adalah bekerja berdasarkan data/fakta yang
mengendalikan dan memonitor terjadinya
obyektif dan bukan berdasarkan opini yang
penyimpangan
subyektif
Nurnajamuddin,
mengenali penyebab keragaman sehingga
2007). SQC manajemen dapat memantau
dapat dilakukan perbaikan proses untuk
kinerja
mengatasi penyimpangan mutu tersebut.
(Haming
mutu
dan
proses
produksi
yang
terintegrasi mulai dari hulu/supplier/material mentah
sampai
Tujuan dari penelitian ini adalah
hilir/
mengidentifikasi keluaran mutu pada tahap-
konsumen/produk jadi, sehingga keputusan
tahap proses pengolahan biji kopi robusta
yang diambil oleh manajemen benar-benar
(sortasi gelondong, puping, washing, dan
akurat berdasarkan analisa dan pengolahan
hulling); melihat hubungan antara proses
dari berbagai data yang ada.
pengolahan kopi robusta (sortasi gelondong,
SQC
mempunyai
menggambarkan melihat
dengan
mutu produk dan dapat
kemampuan
ketidaknormalan
proses,
pola kecenderungan peningkatan/
pulping, washing dan hulling) dan kualitas kopi
yang
dihasilkan
denganStatistical
Quality Control (SQC).
penurunan proses, sehingga bisa diambil tindakan
perbaikan
bahkan
tindakan
pencegahan sebelum masalah tersebut benar-
METODE PENELITIAN Rancangan Penelitian
benar terjadi. SQC bisa langsung efektif
Penelitian merupakan studi kasus
bekerja pada area dimana suatu proses
mutu kopi yang diproduksi oleh PT. J.A
produksi
Wattie
Perkebunan
Durjo,
penyimpangan produk dapat dicegah sedini
Jember.
Tahapan
penelitian
mungkin. Penggunaan metode SQC pada tiap
pengambilan sampel/contoh Data diambil
itu
berlangsung
sehingga
Kabupaten meliputi
3
J Agrotek 5(2) : 1-16 pada proses pengolahan yang berpengaruh
balok dan menggambarkan penyebaran atau
langsung dan dianalisis secara berurutan
distribusi data.
dengan bagan kendali P untuk data atribut
Bahan dan Alat
cacat yaitu pada bagian sortasi gelondong,
Alat yang digunakan dalam penelitian
pulping, washing, hulling. Analisa penentu
adalah komputer, software Microsoft Excel,
cacat
menggunakan
PASW Statistic, dan alat hitung. Data yang
diagram pareto dan strategi perbaikan
digunakan dalam penelitian ini adalah data
didapatkan menggunakan diagram tulang
tentang proses pengolahan kopi robusta di
ikan.
PT.
terbesar
dilakukan
Penelitian ini dilaksanakan selama
J.
A.
Wattie
Metode Analisis Data
bertempat di PT. J.A Wattie Perkebunan
Bagan kendali P
Kabupaten
Jember
Durjo
Kabupaten Jember.
4 bulan dari Maret sampai juni 2011 yang
Durjo,
Perkebunan
dan
Data diambil dari beberapa proses
Laboratorium Teknologi dan Manajemen
pengolahan yang merupakan piranti yang
Agroindustri,
berpengaruh langsung dan dianalisis secara
Fakultas
Teknologi
Pertanian, Universitas Jember.
berurutan dengan bagan kendali P untuk
Rancangan Percobaan
data
Data
mutu
gula
kelapa
kristal
atribut
cacat.
Penggunaan
bagan
kendali P terhadap jumlah cacat adalah
selanjutnya dianalisis menggunakan teknik
sebagai berikut:
pengendalian
khususnya
1.
Menentukan ukuran contoh (k)
dengan metode bagan kendali, diagram
2.
Menghitung nilai rata-rata produk yang
mutu
statistik
pareto, diagram sebab akibat. Histogram merupakan diagram yang terdiri atas grafik
4
cacat π=
π½π’πππβ πππππ’π πππππ‘ (π‘ππππ ππππππ’βπ π π¦ππππ‘) π½π’πππβ πππππ’π π¦πππ ππππ’πππππ (π πππππ)
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI 3. Menghitung nilai simpangan baku
ππ =
proses sortasi gelondong, pulping, washing, dan hulling sehingga dapat memusatkan perhatian
π (1 β π) π
pada faktor-faktor yang mempunyai dampak terbesar terhadap terjadinya cacat tersebut.
4. Menghitung batas-batas kontrol
Diagram sebab akibat
πΆπΏ = π
5.
ππΆπΏ = π + 3ππ
Diagram sebab akibat digunakan
πΏπΆπΏ = π β 3ππ
untuk menganalisa persoalan dan faktor-faktor
Membuat bagan kendali individual dengan
yang menyebabkan penyimpangan mutu (cacat)
cara memplotkan data individual dan
pada kopi biji. Langkah-langkah untuk membuat
dilakukan
diagram sebab akibat adalah sebagai berikut:
pengamatan
terhadap
data
1. mengidentifikasi
tersebut.
Diagram Pareto adalah alat yang digunakan untuk membandingkan berbagai kejadian
serta
dibuat
sebagai pengaruh tulang punggung,
Diagram Pareto
kategori
masalah
yang
disusun
menurut
2. mengidentifikasi
kategori
-
kategori
penyebab umum yang mungkin terjadi, 3. selanjutnya menambahkan cabang-cabang
ukurannya, dari yang paling besar disebelah kiri
atau
ke yang paling kecil disebelah kanan. Susunan
diagram yang menunjukan penyebab khusus.
tersebut
akan
membantu
tulang-tulang
pendukung
kepada
menentukan
pentingnya atau prioritas kategori kejadian-
HASIL DAN PEMBAHASAN
kejadian atau sebab-sebab kejadian yang dikaji.
Kendali
Diagram pareto dalam penelitian ini digunakan
Statistik
Proses
Pengolahan
secara
untuk mengetahui cacat yang ada dan cacat yang
Pengendalian mutu menggunakan
sering terjadi pada kopi biji khususnya pada
SQC (Statistical Quality Control)dilakukan pada tahapan proses sortasi gelondong, 5
J Agrotek 5(2) : 1-16 pulping, washing. Pengujian bertujuan untuk
sebesar 0,03. Grafik kendali mutu proses
menentukan apakah proses berada pada peta
sortasi
kendali mutu atau tidak. Proses dikatakan
Gambar 2. Gambar 2a menunjukkan bahwa
berada dalam kendali mutu jika data-data
hasil sortasi biji merah secara keseluruhan
proses pengolahannya berada pada batas-
berada dalam batas kendali karena variasi
batas kendali statistik. Jika ada beberapa data
sampel biji kopi dari garis pusat (CL) tidak
yang berada di luar batas kendali mutu
besar. Gambar 2b menunjukkan bahwa hasil
statistik, maka proses dikatakan tidak stabil
sortasi untuk biji kuning terdapat beberapa
atau berada di luar kendali mutu.Pemecahan
titik yang mengalami pergeseran rata-rata
masalah mengenai mutu tersebut terjadi jika
proses secara tiba-tiba yaitu pada titik ke 25-
factor-faktor
29. Sejumlah titik berurutan yang berada
penyebab
cacat
dapat
biji gelondong disajikan pada
dihilangkan sehingga sebaaran data dapat
pada
berada di dalam batas kendali mutu (Irvan et
merupakan indikasi bahwa rata-rata proses
al., 2006).
telah bergeser secara tiba-tiba (Lindsay dan
Sortasi gelondong
Evans, 2007), dan ada beberapa titik yang
Grafik
kendali
mutu
dari
hasil
satu
mendekati
sisi
UCL
garis
yang
tengah
biasanya
mengindikasikan
pengolahan data sortasi gelondong diperoleh
tingginya cacat biji, penyebab adalah adanya
nilai CL untuk proporsi biji merah adalah
operator baru, pengawas baru atau perubahan
0,95; UCL 0,96 dan LCL 0,94. Biji kuning
dalam persiapan atau metode. Gambar 2c
diperoleh nilai CL sebesar 0,02 UCL 0,03
terdapat satu titik yang mendekati UCL
dan dan nilai LCL 0,01. Biji hitam diperoleh
namun masih dikategorikan berada dalam
nilai CL sebesar 0,03 UCL 0,04 dan dan nilai
batas kendali, dikatakan berada diluar kendali
LCL 0,02. Biji rambang diperoleh nilai CL
apabila ada dua atau lebih titik yang terletak
sebesar 0,04 UCL 0,05 dan dan nilai LCL
diluar limit dua sigma
6
dan Gambar 2d
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI dijelaskan untuk sortasi biji rambang secara
CL. Hal tersebut dikarenakan titik sampel
keseluruhan berada dalam batas kendali.
berada di atas batas kendali atas pada biji
Gambar 2. menunjukkan bahwa grafik
cacat menunjukkan semakin banyak cacat,
hubungan antara biji baik (biji merah)
sedangkan pada grafik biji baik bila titik
berbanding
berada
terbalik
dengan
biji
cacat
pada
batas
kendali
atas
maka
(kuning, hitam dan rambang), bila titik pada
menunjukkan biji semakin bagus begitu juga
biji merah berada diatas garis CL maka pada
sebaliknya.
grafik biji cacat akan berada dibawah garis
a
b
c
d
Gambar 2. Grafik sortasi gelondong (a) biji merah (b) biji kuning (c) biji hitam (d) biji rambang
7
J Agrotek 5(2) : 1-16 terdapat 7 atau 8 titik terletak diatas/dibawah
Pulping Grafik kendali mutu diperoleh nilai CL
nilai rata-rata maka dapat dikatakan kondisi
untuk proporsi biji baik adalah 0,73; UCL
diluar kendali. Gambar 3c memperlihatkan
berkisar 0,82 dan LCL berkisar 0,64. Nilai CL
bahwa terdapat 2 titik diluar garis LCL dan
untuk proporsi cacat
yang masih
juga terdapat 13 titik secara berurutan yang
menempel pada buah kopi adalah 0,11; UCL
berada dibawah garis rata-rata. Gambar 3d
berkisar 0,17 dan nilai LCL berkisar 0,04.
memperlihatkan bahwa terdapat satu titik
Nilai CL untuk proporsi cacat biji lecet adalah
diluar garis LCL dan satu titik yang berada
0,04; UCL berkisar 0,08 dan dan nilai LCL
diluar garis LCL. Bila terdapat satu titik yang
berkisar 0,00. Nilai CL untuk proporsi cacat
berada diluar batas atas atau batas bawah
biji gelondong
sebesar 0,11; UCL berkisar
maka proses dikatakan tidak terkendali.
0,17 dan nilai LCL berkisar 0,05. Grafik
Gambar 3 memperlihatkan bahwa terdapat
proses pulping dapat dilihatpada Gambar 3.
keterkaitan antara grafik biji baik dan biji
Gambar 3 memperlihatkan bahwa proses
cacat (lecet, gelondong dan kulit), yaitu bila
pulping berada di luar batas kendali karena
pada grafik biji baik terdapat titik yang
Gambar 3a terdapat tiga titik yang yang
melewati
berada dibawah batas bawah (LCL). Proses
kecenderungannya pada gambar grafik biji
dikatakan tidak terkendali bila terdapat satu
cacat (lecet, gelondong dan kulit) titik akan
atau lebih titik yang berada diluar batas atas
mengarah ke atas melewati batas atas. Salah
atau batas bawah (Mitra, 1993). Gambar 3b
satunya dapat dilihat pada sampel 1, titik pada
memperlihatkan satu titik berada diluar batas
biji baik berada di luar garis LCL sedangkan
atas serta terdapat 7 titik yang berurutan
pada grafik biji cacat (kulit yang masih terikut
berada diatas/dibawah nilai CL. Apabila
dan biji lecet) titik berada diluar garis UCL.
8
kulit
batas
bawah
maka
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI Hal itu membuktikan bahwa titik pada biji
mesin vis pulper kurang baik terutama pada
baik mengarah semakin kebawah maka proses
pengaturan mesin selain itu juga dikarenakan
dikatakan semakin buruk sedangkan bila
bentuk biji buah kopi yang tidak seragam,
grafik biji cacat mengarah keatas melebihi/
sehingga bila biji buah kopi terlalu besar
mendekati garis batas atas maka nilai cacatnya
menyebabkan lecet pada biji buah kopi karena
akan semakin tinggi. Tidak terkendalinya
ukuran pengaturan mesin vis pulper yang
proses pulping ini disebabkan karena kondisi
tidak sesuai.
a
b
c
d
Gambar 3. Grafik proses pulping (a) biji baik (b) kulit yang masih terikut (c) biji lecet (d) biji gelondong
9
J Agrotek 5(2) : 1-16 cacat biji gelondong adalah 0,10; berkisar UCL
Washing Bagan
kendali
proses
washing
0,16 dan nilai LCL berkisar 0,04 . Nilai CL
menghasilkan nilai CL untuk proporsi biji baik
untuk proporsi cacat kulit yang masih menempel
adalah 0,69; UCL berkisar 0,78 dan LCL
pada buah kopi adalah 0,13; UCL berkisar 0,19
berkisar 0,69. Nilai CL untuk proporsi cacat biji
dan nilai LCL 0,06. Grafik kendali mutu proses
lecet adalah 0,09; UCL berkisar 0,14 dan nilai
washing dapat dilihat pada Gambar 4.
LCL berkisar 0,03. Nilai CL untuk proporsi
a
b
c
d
Gambar 4. Grafik proses washing (a) biji baik (b) biji lecet (c)biji gelondong (d) kulit masih terikut
Gambar 4 menunjukkan bahwa secara
rata-rata (CL). Gambar 4a memperlihatkan
keseluruhan tidak ada titik yang berada diluar
bahwa terdapat 12 titik yang berada dibawah
batas kendali atas maupun batas kendali
garis CL kemudian terdapat 8 titik yang
bawah namun terdapat banyak titik secara
berada
berurutan berada di atas maupun diluar garis
menyatakan bahwa jika terdapat 7 atau 8 titik
10
diatas
garis
CL.
Mitra
(1993)
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI terletak diatas/dibawah nilai rata-rata maka
menunjukkan beberapa titik yang secara
dapat dikatakan kondisi tidak terkendali, ini
berurutan berada diluar garis CL, hal tersebut
disebabkan karena
menunjukkan ketidakstabilan proses yang
mesin
raung
washer
terkadang menghasilkan kondisi biji yang
berarti
bagus dan terkadang menghasilkan biji yang
kondisinya kurang baik karena pengaturan
cacat, sehingga terjadi ketidakstabilan proses.
mesin yang tidak sesuai. Proses pencucian di
Gambar 4b memperlihatkan terdapat 7 titik
pabrik pengolahan yang besar dapat dilakukan
yang berada di atas CL dan 8 titik dibawah
dengan mesin pencuci vis washer atau raung
CL.
4d
washer karena dapat mencuci jauh lebih cepat
memperlihatkan data bahwa terdapat beberapa
dibandingkan cara sederhana (Najiyati dan
titik yang berurutan berada diatas dan dibawah
Danarti, 2004).
garis CL. Apabila titik-titik sampel cenderung
Hulling
Gambar
4c
dan
Gambar
kondisi
mesin
yang
digunakan
berada diatas garis rata-rata menunjukkan
Hasil pengolahan data proses hulling
persentase cacat senderung berada pada batas
menggunakan bagan kendali diperoleh nilai
atas.Tampubolon (2004) mengatakan bahwa
CL untuk proporsi biji baik adalah 0,77; UCL
bila terdapat titik membentuk tren baik naik
berkisar 0,82 dan LCL berkisar 0,71. Grafik
atau turun, proses peroduksi harus diselidiki
proses hulling biji baik disajikan dalam
karena telah terjadi suatu perubahan pada
Gambar 5. Gambar 5 menunjukkan terdapat
peralatan
sehingga
empat titik yang berada diluar batas bawah
mengakibatkan pergeseran kualitas produk
pada titik ke 7-10. Titik sampel berada
yang dihasilkan. Secara keseluruhan proses
semakin
pada washing dalam keadaan tidak terkendali
mengindikasikan bahwa nilai cacat semakin
karena
tinggi ini dapat dibuktikan bila dilihat juga
yang
dari
digunakan
keempat
grafik
tersebut
kebawah
garis
LCL
maka
11
J Agrotek 5(2) : 1-16 pada gambar grafik biji cacat proses hulling
satu sisi CL. Tampubolon (2004) menyatakan
biji gelondong (Gambar 6b), pada titik yang
bahwa bila terdapat kasus yang terjadi pada
sama yaitu titik 7-10 berada diluar garis UCL
Gambar 5, maka proses dapat dikatakan tidak
mengidentifikasikan tingginya nilai cacat biji
berjalan
gelondong. Gambar 5 menunjukkan data
mengindikasikan bahwa kondisi mesin hulling
bahwa terdapat titik yang berada diluar batas
kurang baik yang bisa disebabkan oleh
kendali mutu, titik-titik yang membentuk pola
pengaturan mesin yang kurang sesuai dengan
naik dan kumpulan titik yang berada di salah
kondisi biji kopi yang diolah.
dengan
normal.
Hal
tersebut
Gambar 5. Grafik proses hulling biji baik
Grafik proses hulling untuk biji cacat
Nilai CL untuk proporsi kulit tanduk yang
disajikan dalam Gambar 6 yang memiliki
masih menempel pada biji adalah 0,01; UCL
nilai CL untuk proporsi cacat biji pecah adalah
berada dalam kisaran 0,029 dan dan nilai LCL
0,02; UCL berkisar 0,034 dan nilai LCL
berkisar 0,00. Nilai CL untuk proporsi kulit ari
berkisar 0,18. Nilai CL untuk proporsi cacat
yang masih menempel pada biji adalah 0,05;
biji gelondong adalah 0,03; berkisar UCL
berkisar UCL 0,08 dan dan nilai LCL berkisar
0,054 dan dan nilai LCL berkisar 0,008. Nilai
0,02. Nilai CL untuk proporsi cacat biji
CL untuk proporsi cacat biji lorek adalah 0,06;
terkena bubuk adalah 0,06; UCL berkisar
UCL berkisar 0,09 dan dan nilai LCL 0,03.
0,089 dan dan nilai LCL 0,03.
12
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI Dari Gambar 6 (a) bagan kendali
mendekati UCL, hal tersebut membuktikan
menunjukkan persebaran titik merata yaitu
persebaran
berada dibawah dan diatas garis tengah
kecenderungan
hampir sama dan jaraknya tidak terlalu jauh.
Penyebab terjadinya kecenderungan tersebut
Titik yang persebarannya tidak terlalu jauh
dikarenakan pengaturan mesin yang tidak baik
dari garis CL dan merata berada dibawah dan
sehingga menghasilkan biji cacat yang makin
diatas garis CL prosesnya dikatakan terkendali
lama makin banyak jumlahnya terutama untuk
yaitu nilai cacat untuk biji lecet rendah.
biji lorek.Grafik cacat biji untuk kulit tanduk
Gambar 6 b menunjukkan data bahwa
(Gambar 6 d) penyebarannya masih merata
terdapat beberapa titik yang berada diatas
dan penyimpangannya tidak signifikan. Hal
batas kendali atas hal tersebut menunjukkan
ini membuktikan jumlah cacat kulit tanduk
bahwa tingginya nilai cacat biji gelondong
tidak terlalu banyak. Gambar 6 e terdapat
terutama pada titik 7-10.Data pada titik 7
empat titik yang mendekati garis UCL dan
hingga 10 berdasarkan hasil interpretasi grafik
tiga titik terakhir kecenderungannya mengarah
kendali mutu merupakan data yang ditolak
keatas yang mengidentifikasikan kulit ari yang
(outlier) (Achmad, et al., 2010).Grafik cacat
masih menempel pada biji masih banyak
biji lorek (Gambar 6 c) ada kecenderungan
karena mesin huller tidak bekerja dengan baik.
titik terus mengarah naik mendekati UCL,
Ini disebabkan pengaruh pengaturan mesin
demikian juga pada Gambar 6 f grafik proses
dan juga karena ukuran biji kopi tidak merata
hulling
sehingga banyak biji yang masih lolos dari
biji
terkena
bubuk,
grafik
menunjukkan pola data cenderung keatas
titik
tidak cacat
merata semakin
dan tinggi.
proses mesin huller.
13
J Agrotek 5(2) : 1-16
a
b
c
d
e
f
Gambar 6. Grafik proses hulling biji cacat (a) biji pecah (b) biji gelondong (c) biji lorek (d) kulit tanduk (e) kulit ari (f) biji terkena bubuk
14
Statistical Quality Control Pada Proses Pengolahan KOPI d. pada proses hulling tidak dalam kondisi
KESIMPULAN Hasil analisa proses pengolahan kopi
terkendali karena terdapat beberapa titik
robusta cara semi basah menggunakan metode
yang cenderung mengarah keatas garis
Statistical
UCL yang mengidentifikasikan tingginya
Quality
Control
mendapatkan
beberapa kesimpulan:
nilai cacat.
a. pada sortasi gelondong terdapat beberapa titik yang mengidentifikasikan adanya
DAFTAR PUSTAKA Achmad F, Rahayu S dan Sumarriani Y
penyimpangan terutama pada biji kuning,
(2010).Penerapan
namun secara keseluruhan hasil proses
Grafik- R sebagai Grafik Kendali
sortasi gelondong berada dalam batas
dalam
kendali;
Standardisasi Vol. 12, No. 1 p. 14 β
b. pada proses pupling tidak dalam kondisi terkendali. Hal itu dikarenakan pada bagan
Grafik-
Pengujian
X
Kualitas
dan
Air.J.
19. BSN
[Badan
Standardisasi
Nasional]
kendali biji baik maupun biji cacat
(1999).SNI 01-2907-1999, Biji Kopi.
terdapat
Jakarta: Badan Standardisasi Nasional.
beberapa
titik
yang
berada
dibawah garis LCL dan diatas garis UCL;
Haming M dan Nurnajamuddin M (2007).
c. pada proses washing walaupun tidak ada
Manajemen Produksi Modern Operasi
titik yang berada diluar garis LCL dan
Manufaktur dan Jasa. Jakarta: Bumi
UCL namun terdapat beberapa titik yang
Aksara.
penyebarannya
tidak
merata
yang
Irvan,
Hanum
Z
dan
Ruknimi
(2006)
mengidentifikasikan proses tidak stabil;
Pendendalian Mutu Produk dengan
dan
Metode
Statistik.J.
Sistem
Teknik
Industri Vol. 7, No. 1. (p. 109-117).
15
J Agrotek 5(2) : 1-16 Lindsay WM dan Evans JR(2007).Pengantar Six Sigma. Jakarta: Salemba Empat. Mitra
A(1993). Fundamentasi of Quality
Indonesia] (2007).Menaikkan Kualitas Kopi dan Kakao.(http://www.pikiran-
Control and Improvement. New York:
rakyat.com/cetak/2005/0105/27/cakra
Mc Milan Publishing.
wala/profil.htm). Diakses tanggal 15
Najiyati
S dan Danarti (2004).Kopi: Budi
Daya dan Penanganan Pascapanen. Edisi
Revisi.
Swadaya.
16
Puslit Koka [Pusat Penelitian Kopi dan Kakao
Jakarta
:
Penebar
Desember 2007. Tampubolon
MP(2004).
Operasional. Indonesia.
Jakarta:
Manajemen Ghalia
