Penerapan Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) dan Cumulative Sum (CUSUM) pada Data Partikulat PT XYZ

Latar Belakang. Industri semen menghasilkan partikulat dari proses pembakaran yang berpotensi berdampak terhadap lingkungan dan kesehatan manusia. Pada PT XYZ, konsentasi partikulat unit Kiln masih menunjukkan fluktuasi dan beberapa kali melampaui baku mutu 70 mg/Nm3, sehingga diperlukan pendekatan statistik yang sensitif untuk mendeteksi pergeseran proses secara dini. Tujuan. Penelitian ini bertujuan menganalisis kemampuan peta kendali Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) dan Cumulative Sum (CUSUM) dalam mendeteksi fluktuasi emisi partikulat serta merumuskan rekomendasi peningkatan pengendaliannya. Metode. Penelitian menggunakan data sekunder historis pemantauan emisi partikulat perusahaan. Tahapan analisis meliputi uji normalitas dan autokorelasi, penerapan EWMA dengan parameter λ=0,1 dan λ=0,2, penerapan CUSUM. Hasil. EWMA dengan λ=0,1 mendeteksi 259 data out of control, sedangkan λ=0,2 mendeteksi 172 data. CUSUM menunjukkan sensitivitas tertinggi dengan mengidentifikasi 509 data out of control karena mampu mengakumulasikan deviasi kecil terhadap nilai target secara progresif. Kesimpulan. CUSUM merupakan peta kendali yang menunjukkan respons deteksi tertinggi untuk karakteristik data partikulat yang dinamis, diikuti EWMA λ=0,1. Rekomendasi perbaikan meliputi integrasi alarm deteksi dini berbasis CUSUM, pengendalian stabilitas proporsi bahan bakar, optimalisasi perawatan electrostatic preciparator, ketersediaan suku cadang, dan kalibrasi instrument pemantauan secara berkala.