ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

BAB V ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

Analisis yang dilakukan bertujuan untuk menganalisis total biaya hasil eksperimen prediksi dan eksperimen konfirmasi, mengetahui faktor dalam eksperimen yang berpengaruh secara signifikan terhadap total biaya yang dibutuhkan dalam membuat ragum, serta menganalisis kesesuaian produk dengan spesifikasi yang ditentukan. Rancangan yang menghasilkan total biaya paling minimal adalah yang direkomendasikan.

Eksperimen ini bertujuan untuk menentukan nilai optimal faktor terkontrol yang mempengaruhi besarnya karakteristik kualitas sehingga dapat meminimalkan total biaya yang dibutuhkan, sehingga jenis karakteristik kualitas yang digunakan adalah smaller the better karena semakin kecil total biaya yang dibutuhkan maka akan semakin baik. Faktor terkontrol yang diteliti terdiri

parameter nominal U 1 ,U 2 ,U 3 ,U 4 , Cp, t 1 ,t 2 ,t 3 dan t 4 . Setiap faktor tersebut terdiri

dari level 1, level 2 dan level 3 yang nilainya tercantum pada Tabel 4.1 dan Tabel

4.2. Orthogonal array yang digunakan dalam eksperimen ini adalah L 27 (3) 13 .

5.1 Analisis Pengaruh Faktor Terhadap Biaya

Analisis pengaruh faktor terhadap biaya dilakukan untuk menentukan level yang menghasilkan biaya paling minimal untuk tiap faktornya. Berdasarkan Tabel

4.6 untuk faktor U 1 , U 2 , U 3 ,U 4 dan Cp biaya akan berkurang seiring dengan

berkurangnya parameter, hal ini berarti parameter yang digunakan merupakan parameter dengan dimensi yang paling rendah dan kapabilitas proses yang paling

rendah. Biaya untuk faktor t 1 ,t 2 ,t 3 dan t 4 semuanya berkurang seiring dengan

bertambah longgarnya toleransi, hal ini berarti biaya minimal tercapai pada level toleransi yang paling longgar karena sesuai tujuan dari penelitian ini adalah untuk meminimalkan biaya manufaktur. Berdasarkan uraian diatas maka semakin ketat toleransi yang digunakan maka akan menghasilkan biaya manufaktur yang semakin besar, sedangkan semakin longgar toleransi yang digunakan maka biaya manufaktur yang digunakan juga akan semakin kecil hal ini senada dengan bertambah longgarnya toleransi, hal ini berarti biaya minimal tercapai pada level toleransi yang paling longgar karena sesuai tujuan dari penelitian ini adalah untuk meminimalkan biaya manufaktur. Berdasarkan uraian diatas maka semakin ketat toleransi yang digunakan maka akan menghasilkan biaya manufaktur yang semakin besar, sedangkan semakin longgar toleransi yang digunakan maka biaya manufaktur yang digunakan juga akan semakin kecil hal ini senada dengan

Kondisi optimal tiap faktor terpilih pada level yang menghasilkan total biaya paling minimal karena karakteristik kualitas yang digunakan adalah smaller

the better yaitu U 1 dengan panjang 7,654 cm, U 2 dengan panjang 2,474 cm, U 3 dengan panjang 7,965 cm, U 4 dengan panjang 2,674 cm, Cp sebesar 1, t 1 sebesar ± 0,09 cm, t 2 sebesar ± 0,06 cm, t 3 sebesar ± 0,09 cm dan t 4 sebesar ± 0,08 cm.

Level optimal ini mampu menurunkan total biaya yang dibutuhkan, Berdasarkan Tabel 4.5 dan Tabel 4.11 terlihat bahwa terjadinya penurunan biaya pada eksperimen konfirmasi sebesar $2781.

5.2 Analisis Pengaruh Faktor Terhadap S/N Rasio Analisis pengaruh faktor terhadap S/N rasio dilakukan untuk menentukan

level tiap faktor dengan nilai S/N rasio terbesar yang menunujukkan bahwa faktor tersebut mampu menghasilkan total biaya yang paling minimal. Berdasarkan

Tabel 4.8 untuk faktor U 1 , U 2 , U 3 ,U 4 dan Cp S/N rasio akan bertambah seiring

dengan berkurangnya berkurangnya panjang parameter, hal ini berarti parameter yang digunakan merupakan parameter dengan dimensi yang paling rendah dan

kapabilitas proses yang paling rendah. S/N rasio untuk faktor t 1 ,t 2 ,t 3 dan t 4

semuanya bertambah seiring dengan bertambah longgarnya toleransi, hali ini berarti biaya minimal tercapai pada level toleransi yang paling longgar, hal ini senada dengan kecenderungan biaya manufaktur yang semakin mahal seiring dengan semakin ketatnya toleransi yang digunakan. Gambar 4.4 menunjukan

bahwa nilai S/N rasio terbesar untuk U 1 dengan panjang 7,654 cm, U 2 dengan panjang 2,474 cm, U 3 dengan panjang 7,965 cm, U 4 dengan panjang 2,674 cm, Cp sebesar 1, t 1 sebesar ± 0,09 cm, t 2 sebesar ± 0,06 cm, t 3 sebesar ± 0,09 cm dan t 4

sebesar ± 0,08 cm. Level optimal ini menghasilkan S/N rasio yang lebih besar karena memaksimalkan S/N rasio berarti meminimalkan total biaya, Berdasarkan Tabel 4.7 dan Tabel 4.12 terlihat bahwa terjadinya kenaikan S/N rasio pada eksperimen konfirmasi sebesar 0,0116 yang linier dengan penurunan biaya sebesar $2781.

5.3 Analisis Signifikansi Pengaruh Faktor Terhadap Biaya

Analisis variansi (ANOVA) dilakukan untuk mengetahui faktor yang berpengaruh signifikan terhadap total biaya dan kontribusi tiap faktor terhadap besarnya total biaya. Analisis variansi dilakukan dengan signifikansi 95% seperti yang terlihat pada Tabel 4.9 maka faktor yang berpengaruh signifikan terhadap

biaya total adalah t 1 ,t 2 ,t 3 ,t 4 , sedangkan U 1 ,U 2 ,U 3 ,U 4 dan Cp tidak berpengaruh signifikan terhadap besarnya biaya total. Faktor parameter U 1 , U 2 , U 3 , U 4 tidak

berpengaruh signifikan terhadap biaya total karena dalam metode Taguchi pada perancangan parameter bertujuan untuk menentukan faktor terkontrol yang dapat meminimalkan kerugian kualitas dan tidak mempengaruhi biaya manufaktur karena biaya manufaktur mempunyai pengaruh yang besar terhadap besarnya biaya total (Phadke, 1989). Berdasarkan kontribusinya terhadap total biaya maka

faktor t 3 mempunyai kontribusi terbesar , sedangkan faktor Cp mempunyai

kontribusi terkecil. Faktor toleransi mempunyai kontribusi sebesar 98,441 %, faktor parameter sebesar 0,700 % dan faktor Cp sebesar 0,004% .

Cp seharusnya semakin besar nilainya semakin baik karena nilai ini menunjukkan seberapa baik proses yang berjalan mampu memenuhi batas toleransi yang ditentukan (Madenhall,1995), namun dalam penelitian ini kapabilitas proses optimal justru yang nilainya paling rendah karena berdasarkan uji F kapabilitas proses tidak berpengaruh secara signifikan terhadap biaya total dan hanya mempunyai kontribusi yang kecil terhadap biaya total. Hal ini dikarenakan karena semakin besar kapabilitas proses yang digunakan akan menghasilkan biaya yang besar karena harus menggunakan mesin dengan tingkat kepresisian yang tinggi, sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah untuk meminimalkan total biaya. Kapabilitas proses optimal walaupun berada pada nilai yang terendah tetapi sudah mampu meminimalkan kerugian kualitas. Faktor kapabilitas mesin melekat pada mesin yang digunakan sehingga sulit untuk dikendalikan karena bersifat acak, sehingga untuk penelitian selanjutnya kapabilitas proses dapat digunakan sebagai noise factor.

Faktor-faktor dalam eksperimen tersebut kemudian ditentukan level optimalnya sesuai karakteristik kualitas smaller the better, yang kemudian Faktor-faktor dalam eksperimen tersebut kemudian ditentukan level optimalnya sesuai karakteristik kualitas smaller the better, yang kemudian

0,06 cm, t 3 sebesar ± 0,09 cm dan t 4 sebesar ± 0,08 cm.

5.4 Analisis Kualitas Produk Analisis kualitas produk dilakukan untuk mengetahui kualitas produk

menggunakan parameter dan toleransi optimal dibandingkan dengan upper specification limit (USL) dan lower specification limit (LSL). Nilai USL dan LSL ditentukan sebes ar µ ± 3σ dengan µ sebesar 0,04274 cm dan σ sebesar 0,00197 cm , sehingga USL dalam penelitian ini sebesar 0,04868 cm dan LSL sebesar 0,03680 cm. Produk yang berada dalam batas USL dan LSL tersebut mampu memenuhi mekanisme pergerakan ragum dengan baik. Gambar 5.1 merupakan peta kontrol produk, berdasarkan gambar tersebut 83% produk ragum sesuai spesifikasi yang ditentukan karena berada dalam batas spesifikasi USL dan LSL, sedangkan 27 produk ragum yang lain berada diluar spesifikasi.

Peta Kontrol Produk

Gambar 5.1 Peta Kontrol Produk

Level optimal yang terpilih menghasilkan produk yang sesuai dengan spesifikasi hanya sebesar 83%, kemudian dilakukan perbandingan dengan meningkatkan kualitas produk untuk mengetahui apakah produk dengan kualitas baik selalu menghasilkan biaya produksi yang lebih mahal. Perbandingan dilakukan dengan menggunakan toleransi yang paling ketat pada perancangan Level optimal yang terpilih menghasilkan produk yang sesuai dengan spesifikasi hanya sebesar 83%, kemudian dilakukan perbandingan dengan meningkatkan kualitas produk untuk mengetahui apakah produk dengan kualitas baik selalu menghasilkan biaya produksi yang lebih mahal. Perbandingan dilakukan dengan menggunakan toleransi yang paling ketat pada perancangan

Peta Kontrol Produk

Gambar 5.2 Peta Kontrol Produk

Ragum dengan level optimal menghasilkan produk yang sesuai spesifikasi sebesar 83% dengan biaya sebesar $2695, sedangkan ragum dengan menggunakan toleransi yang ketat menghasilkan produk yang lebih baik karena produk yang sesuai spesifikasi sebesar 90% dengan biaya sebesar $9280. Gambar 5.3 menunjukkan bahwa peningkatan kualitas produk akan menambah total biaya yang dibutuhkan.

Gambar 5.3 Grafik biaya dan kualitas produk

Kualitas produk dapat dijadikan sebagai sebagai respon eksperimen karena selain total biaya, kualitas produk merupakan faktor yang sangat penting sehingga dapat dihasilkan rancangan produk dengan kualitas dan total biaya yang optimal. Untuk mengakomodasi kedua respon tersebut dapat digunakan eksperimen