Pengendalian Kualitas Proses Produksi Hasil Gula Kristal Putih di PG Djatiroto PTPN XI Menggunakan Diagram Kontrol Maximum Multivariate Cumulative Sum (Max-MCUSUM) Berbasis Residual Model Multioutput Least Square Support Vector Regression (MLS-SVR) - Annisa Yunika; Muhammad Ahsan (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2023)
Gula yang merupakan bahan dasar pokok digunakan masyarakat sebagai pemanis dan juga pengawet makanan. Salah satu perusahaan agribisnis yang bergerak fokus pada produksi gula yaitu PT Perkebunan Nusantara XI (PTPN XI). Gula kristal putih adalah gula tebu atau bit yang melalui proses kristalisasi yang digunakan untuk konsumsi rumah tangga yang telah dijelaskan peraturan SNI 3140.3:2010. Pabrik Gula Djatiroto merupakan salah satu dari enam belas pabrik gula yang berada dibawah PTPN XI. Pada penelitian ini karakteristik kualitas yang digunakan yaitu warna larutan, besar jenis butir, dan kadar air yang masing-masing karakteristik kualitas memiliki hubungan. Hubungan pada ketiga variabel menunjukkan adanya kasus autokorelasi. Adanya autokorelasi menyebabkan false alarm dan mendapatkan pengambilan keputusan yang tidak tepat. Analisis yang digunakan yaitu dengan model algoritma Multioutput Least Square Support Vector Regression (MLS-SVR) untuk mengatasi data berautokorelasi dan dilakukan pengendalian menggunakan diagram kontrol Max-MCUSUM. Input model MLS-SVR ditentukan berdasarkan lag yang signifikan dari plot PACF, dimana pada penelitian ini pada karakteristik kualitas warna larutan signifikan pada lag-1, 2, 11, dan 23, karakteristik kualitas besar jenis butir signifikan pada lag-1, 2, 3, dan 28, serta karakteristik kualitas kadar air signifikan pada lag-27. Hasil input model MLS-SVR dan kombinasi hyper-parameter optimal menghasilkan nilai residual yang dapat mengurangi autokorelasi. Nilai residual digunakan pada pembuatan diagram kontrol Max-MCUSUM. Pada fase I dengan k = 0,5 didapatkan diagram terkendali secara statistik setelah diatasi, dan pada fase II dengan menggunakan k yang sama menunjukkan tidak terdapat titik-titik yang keluar batas kontrol. Hasil identifikasi variabel penyebab out of control didapatkan variabel warna larutan dan besar jenis butir yang memiliki faktor-faktor yang menjadi penyebab terjadinya out of control. Hasil kapabilitas proses telah kapabel dan kinerja proses sudah baik secara multivariat.