Teknik-Teknik Perbaikan Kualitas GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

Manajemen kualitas sering sekali disebut sebagai The Problem Solving, sehingga manajemen kualitas dapat menggunakan metodologi dalam problem solving tersebut untuk mengadakan perbaikan tersebut. Pakar kualitas W. Edwards Deming mengajukan cara pemecahan masalah melalui Statistical Process Control SPC atau Statistical Quality Control SQC yang dilandasi 7 tujuh alat statistik utama yaitu diagram sebab akibat, check sheet, diagram pareto, control chart, histogram, stratifikasi, dan scatter diagram. Alat-alat ini berguna dalam pengumpulan informasi yang objektif untuk dijadikan dasar pengambilan keputusan. 1. Stratifikasi Stratification Stratifikasi merupakan teknik pengelompokan data ke dalam kategori-kategori tertentu, agar data dapat menggambarkan permasalahan secara jelas sehingga kesimpulan-kesimpulan dapat lebih mudah diambil. 2. Lembar Pemeriksaan Check Sheet Lembar pemeriksaan check sheet merupakan alat pengumpul dan analisis data. Tujuan digunakannya alat ini adalah untuk mempermudah proses pengumpulan data bagi tujuan-tujuan tertentu dan menyajikannya dalam bentuk yang komunikatif sehingga dapat dikonversikan menjadi informasi. 3. Diagram Histogram Histogram Diagram Histogram merupakan suatu diagram yang dapat menggambarkan penyebaran atau standar deviasi suatu proses. Data frekuensi yang diperoleh dari pengukuran yang diperoleh menunjukkan suatu puncak pada suatu nilai tertentu. Variasi ciri khas kualitas yang dihasilkan disebut distribusi. Angka yang menggambarkan frekuensi dalam bentuk batang disebut histogram. Alat tersebut terutama digunakan untuk menentukan masalah dengan memeriksa bentuk dispersi, nilai rata-rata, dan sifat dispersi. Contoh histogram dapat dilihat pada Gambar 3.1 Gambar 3.1 Histogram 4. Diagram Pareto Pareto Diagram Diagram pareto dinamai sesuai dengan penemunya, seorang bangsa Italia bernama Wilfredo Pareto. Dalam diagram pareto dikenal istilah “vital few- trivsl many”, yang artinya sedikit tetapi vital atau sangat penting, banyak tetapi kurang vital atau hasilnya kurang penting sedikit. Hal ini sesuai dengan kejadian sehari-hari yang menunjukkan, bahwa dalam banyak hal, permasalahan atau kerugian yang besar biasanya disebabkan oleh hal-hal atau sebab-sebab yang jumlahnya sedikit. Konsep pareto mengajarkan agar pandai menerapkan prinsip skala prioritas atau mendahulukan mana yang penting. Diagram pareto merupakan alat yang digunakan untuk membandingkan berbagai kategori kejadian yang disusun menurut ukurannya untuk menentukan pentingnya atau prioritas kejadian-kejadian atau sebab-sebab kejadian yang akan dianalisis, sehingga perhatian dapat dipusatkan pada sebab-sebab yang mempunyai dampak terbesar terhadap kejadian tersebut. Diagram pareto ini merupakan suatu gambar yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut urutan rangking tertinggi hingga terendah. Hal ini dapat membantu menemukan permasalahan yang paling penting untuk segera diselesaikan rangking tertinggi. Diagram pareto juga dapat mengidentifikasi masalah yang paling penting yang mempengaruhi usaha perbaikan kualitas dan memberikan petunjuk dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk menyelesaikan masalah. Contoh diagram pareto dapat dilihat pada Gambar 3.2 Gambar 3.2 Diagram Pareto 5. Diagram Pencar Scatter Diagram Diagram pencar scatter diagram merupakan cara yang paling sederhana untuk menentukan hubungan antara sebab dan akibat dari dua variabel. Hubungan yang ingin diketahui tersebut adalah dalam arti yang sangat sederhana, yaitu hanya menjawab apakah ada hubungan atau tidak, tanpa memperhatikan atau mempedulikan sampai seberapa besar atau erat hubungan antara kedua faktor atau variabel yang diamati. Oleh karena itu, hanya kesimpulan sederhana dan relatif kasar yang dapat diperoleh. Pada dasarnya diagram pencar merupakan alat interpretasi data yang digunakan untuk : a. Menguji bagaimana kuatnya hubungan antara dua variabel. b. Menentukan jenis hubungan dua variabel itu, apakah positif, negatif, atau tidak ada hubungan. Dua variabel yang ditunjukkan dalam digram pencar, dapat berupa: 1. Karakteristik kualitas dan faktor yang mempengaruhinya. 2. Dua karakteristik kualitas yang saling berhubungan. 3. Dua faktor yang saling berhubungan yang mempengaruhi karakteristik kualitas. Contoh scatter diagram dapat dilihat pada Gambar 3.3 Gambar 3.3 Scatter Diagram 6. Peta Kontrol Control Chart Peta kontrol pertama kali diperkenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart, oleh karena itu peta kontrol ini juga sering disebut dengan peta kendali Shewhart. Maksud dari peta kontrol ini adalah untuk menghilangkan variasi yang disebabkan oleh penyebab khusus dan umum. Pada dasarnya setiap peta kontrol memiliki: 1. Garis tengah Central Line, yang dinotasikan sebagai CL. 2. Sepasang batas kontrol Control Limits. Satu batas kontrol ditempatkan di atas CL yang dikenal dengan batas kontrol atas Upper Control Limit, yang dinotasikan sebagai UCL. Sedangkan yang satu lagi batas kontrolnya ditempatkan di bawah CL yang dikenal dengan batas kontrol bawah Lower Control Limit, yang dinotasikan sebagai LCL. 3. Tebaran nilai-nilai karakteristik kualitas yang menggambarkan keadaan dari proses. Jika nilai yang diplot di peta kontrol masih berada dalam batas kontrol, maka proses yang berlangsung dianggap terkontrol. Sedangkan jika nilai diplot berada di luar batas kontrol, maka proses dianggap di luar kontrol sehingga perlu diambil tindakan perbaikan. Batas kontrol adalah suatu batas atas dan batas bawah dari suatu proses yang selalu berfluktuasi, dimana dengan mudah dapat diidentifikasi apakah suatu proses dapat dikatakan terkendali atau tidak. Adapun contoh dari peta kontrol dapat dilihat pad Gambar 3.4 Gambar 3.4 Peta Kontrol Peta kontrol dapat digunakan untuk tiga tujuan yaitu: 1. Untuk membantu mengidentifikasi sebab khusus variasi dan menciptakan status pengendalian statistik. 2. Untuk mengawasi proses dan menandakan kapan proses tersebut keluar dari batasan pengendalian. 3. Untuk menentukan kapabilitas proses. Dalam membuat peta kendali pertama-tama yang harus dilakukan adalah menentukan jenis data yang akan diolah dalam peta kendali. Jenis data yang akan diolah terdiri dari data variabel variables data dan data atribut attributes data. Data variabel merupakan data kuantitatif yang diukur untuk keperluan analisis dan data atribut merupakan data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Data atribut biasanya diperoleh dalam bentuk unit-unit ketidaksesuaian dengan spesifikasi atribut yang ditetapkan. 6.1 Peta Kontrol P 1 1 1 3 LCL 1 3 UCL CL Sampel Jumlah Data Jumlah P n p p p n p p p p − − = − + = = = Peta kontrol P adalah peta kontrol untuk mengamati proporsi atau perbandingan antara produk yang cacat dengan total produksi. Dengan demikian, peta kontrol P digunakan untuk mengendalikan proporsi dari item-item yang tidak memenuhi syarat spesifikasi kualitas atau proporsi dari produk yang cacat yang dihasilkan dalam suatu proses. Proporsi yang tidak memenuhi syarat didefinisikan sebagai rasio banyaknya item yang tidak memenuhi syarat dalam suatu kelompok terhadap total banyaknya item dalam kelompok itu. Item-item itu dapat mempunyai beberapa karakteristik kualitas yang diperiksa atau diuji secara simultan oleh pemeriksa. Jika item-item itu tidak memenuhi standar pada satu atau lebih karakteristik kualitas yang diperiksa, item-item itu digolongkan sebagai tidak memenuhi syarat spesifikasi atau cacat. Pembuatan peta kontrol P, dapat dilakukan mengikuti langkah-langkah berikut: a. Tentukan ukuran contoh yang cukup besar. b. Hitung nilai proporsi cacat dan simpangan baku. c. Hitung batas-batas kontrol 3-Sigma. Untuk peta kontrol atribut ini, ketika nilai LCL bernilai positif maka nilai LCL diubah menjadi nol LCL= 0. Hal ini dikarenakan jika nilai proporsi dari suatu subgrup berada di bawah nilai LCL maka akan dianggap out of control diluar batas kendali, sedangkan dalam pengertian pengendalian kualitas suatu proses produksi dikatakan memiliki kualitas baik apabila proporsi kecacatannya mendekati nol. Untuk menghindari masalah seperti itu, maka batas kendali LCL yang positif ini dibuat menjadi nol. Demikian juga untuk nilai LCL yang bernilai negatif dibuat menjadi nol LCL= 0, karena dalam kenyataan tidak ada proporsi kecacatan yang bernilai negatif. c. Plot atau tebarkan data proporsi persentase yang cacat dan lakukan pengamatan apakah data itu berada dalam pengendalian statistikal. 6.2 Peta Kontrol U Peta kontrol U mengukur banyaknya ketidaksesuaian per unit pemeriksaan dalam kelompok atau periode pengamatan. Peta kontrol U serupa dengan peta kontrol C, kecuali bahwa banyaknya ketidaksesuaian dinyatakan dalam basis per unit item. Pembuatan peta kontrol U, dapat dilakukan mengikuti langkah-langkah berikut: a. Menentukan ukuran contoh selama periode pengamatan. b. Melakukan pengamatan untuk beberapa periode waktu. c. Menghitung nilai rata-rata banyaknya ketidaksesuaian yang ditemukan per unit, yaitu u = total banyaknya ketidaksesuaian dibagi dengan banyaknya unit item yang diperiksa. d. Menentukan nilai simpangan baku, yaitu n u = n S . e. Menghitung batas-batas kontrol 3-Sigma. n u LCL n u UCL n n u 3 u 3 u CL Sampel Jumlah Data Jumlah U − = + = = = f. Menurut Besterfield 1994 plot atau tebarkan data banyaknya titik spesifik yang tidak sesuai per unit item yang diperiksa n c U = dan lakukan pengamatan apakah data itu berada dalam pengendalian statistikal. 7. Diagram Sebab dan Akibat Cause and Effect Diagram Diagram sebab akibat adalah suatu diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab dan akibat. Diagram ini digunakan untuk menganalisis persoalan dan faktor yang menimbulkan persoalan tersebut. Dengan demikian, diagram tersebut dapat digunakan untuk menjelaskan sebab-sebab suatu persoalan. Berkaitan dengan proses statistikal, diagram sebab akibat dipergunakan untuk menunjukkan faktor-faktor penyebab sebab dan karakteristik kualitas akibat yang disebabkan oleh faktor-faktor penyebab itu. Diagram sebab akibat sering juga disebut Ishikawa Diagram karena pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Kaoru Ishikawa dari Universitas Tokyo pada tahun 1943. Pada dasarnya diagram sebab akibat dapat dipergunakan untuk kebutuhan- kebutuhan seperti: a. Untuk menyimpulkan sebab-sebab variasi dalam proses. b. Membantu mengidentifikasi akar penyebab dari masalah. c. Membantu membangkitkan ide-ide untuk solusi masalah. d. Untuk memberikan petunjuk mengenai macam-macam data yang dikumpulkan. e. Membantu dalam penyelidikan fakta lebih lanjut. Langkah – langkah dalam pembuatan diagram sebab akibat, yaitu: a. Menentukan dahulu apa yang menjadi masalah atau penyimpangan yang penting dan mendesak untuk diselesaikan. Teknik menentukan masalah bisa dilakukan dengan berbagai cara seperti digram pareto, distribusi frekuensi dan peta kontrol. b. Tuliskan pernyatan masalah itu pada kepala ikan, yang merupakan akibat. Tuliskan pada sisi sebelah kanan dari kertas, kemudian gambarkan tulang belakang anak panah dari kiri ke kanan dan tempatkan pernyataan masalah itu dalam kotak. c. Tuliskan faktor-faktor penyebab utama yang menimbulkan masalah sebagai tulang besar yang ditulis hanyalah kemungkinan yang bersifat garis besar. d. Jabarkan secara lebih rinci penyebab sekunder, dinyatakan sebagai tulang-tulang berukuran sedang lalu tulang-tulang berukuran kecil sebagai penyebab-penyebab tersier. e. Tentukan item-item yang penting dari setiap faktor dan tandailah faktor- faktor penting tertentu yang kelihatannya memiliki pengaruh nyata terhadap masalah utama. f. Periksa apakah tiap item dalam diagram mempunyai hubungan sebab dan akibat secara signifikan. Contoh dari diagram sebab dan akibat dapat dilihat pada Gambar 3.5 Gambar 3.5 Diagram Sebab Akibat

3.4 FMEA Failure Mode and Effect Analysis

Failure Mode and Effects Analysis FMEA merupakan proses yang sistematis untuk mengidentifikasi potensi kegagalan yang akan timbul dalam proses dengan tujuan untuk mengeliminasi atau meminimalkan resiko kegagalan produksi yang akan timbul. Penggunaan FMEA diperkenalkan pertama sekali pada tahun 1920. Namun pendokumentasian pertama dilakukan sejak tahun 1960 oleh National Aeronautics Space Agency NASA. Tujuannya untuk memperbaiki reliabilitas peralatan militer. Tujuan utama dari FMEA adalah untuk menemukan dan memperbaiki permasalahan utama yang terjadi pada setiap tahapan dari desain dan proses produksi untuk mencegah produk yang tidak baik sampai ke tangan pelanggan, yang dapat membahayakan reputasi dari perusahaan. Konsep FMEA adalah sebagai alat perencanaan kualitas untuk mengidentifikasi dan mengeliminasi potensi kegagalan atau kerusakan. FMEA juga mengidentifikasi kegagalan kemungkinan, mekanisme, pengaruh, mode deteksi, kemungkinan pencegahan. Penerapan FMEA yang baik, bisa mencegah suatu masalah. Mencegah suatu masalah akan jauh lebih baik dan efektif daripada mengatasi masalah setelah masalah tersebut terjadi. Selain bermanfaat sebagai alat analisis potensi kegagalan, FMEA juga berfungsi sebagai alat transfer knowledge untuk generasi mendatang. Kegagalan yang pernah terjadi akan direkam dalam FMEA. Dengan sistem ini, generasi mendatang bisa belajar dari kesalahan pendahulu mereka. Arti FMEA secara harafiah adalah : 1. Failure yaitu prediksi kemungkinan kegagalan atau cacat 2. Mode yaitu penentuan mode kegagalan 3. Effect yaitu identifikasi pengaruh tiap komponen terhadap kegagalan 4. Analysis yaitu tindakan perbaikan berdasarkan hasil evaluasi terhadap penyebab FMEA digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik proses atau desain kritis yang memerlukan pengendalian khusus untuk mencegah atau mendeteksi failure mode. Peran FMEA antara lain: 1. Mengevaluasi sistematis produk dan proses. 2. Pembuktian kegagalan, identifikasi kegagalan. 3. Dokumentasi potensial untuk produk atau proses yang tidak memenuhi syarat.