Pengendalian Feeding Dengan Menggunakan Statistical Quality Control Di PT INALUM

TUGAS AKHIR

FADHLINA NAZLY

102407030

PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya

FADHLINA NAZLY

102407030

PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

Judul : Pengendalian Feeding Dengan Menggunakan

Statistical Quality Control Di PT INALUM Kategori : Tugas Akhir

Nama : Fadhlina Nazly Nomor Induk Mahasiswa : 102407030 Program Studi : D3 Statistika Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Diluluskan di Medan, Juli 2013

Disetujui Oleh

Departemen Matematika FMIPA USU

Ketua, Pembimbing,

Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D Drs. Suwarno Arriswoyo, M.Si NIP. 19620901 198803 1 002 NIP. 19502103 198003 1 003

PENGENDALIAN FEEDING DENGAN MENGGUNAKAN STATISTICAL

QUALITY CONTROL DI PT INALUM

TUGAS AKHIR

Saya mengakui bahwa tugas akhir ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juli 2013

FADHLINA NAZLY

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan Tugas Akhir ini dengan judul Pengendalian Feeding dengan Menggunakan

Statistical Quality Control di PT INALUM.

Terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak Drs. Suwarno Arriswoyo, M.Si selaku pembimbing dan Sekretaris Program Studi yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini. Terima kasih kepada Bapak Drs.

Faigiziduhu Bu’ulölö, M.Si selaku Ketua Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU Medan, Bapak Dr. Sutarman M.Sc selaku Dekan FMIPA USU Medan, seluruh staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU, pegawai FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah. Akhirnya tidak terlupakan kepada Bapak Alm. Kasiman Nasution dan Ibu Siti Hapsah Lubis serta keluarga yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan. Semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya.

Halaman

Persetujuan i

Pernyataan ii

Penghargaan iii

Daftar Isi iv

Daftar Tabel vi

Daftar Gambar vii

Daftar Lampiran viii

BAB 1. Pendahuluan 1

1.1. Latar Belakang 1

1.2. Perumusan Masalah 2

1.3. Batasan Masalah 2

1.4. Maksud dan Tujuan Penelitian 3

1.5. Manfaat Penelitian 3

1.6. Lokasi Penelitian 3

1.7. Metode Penelitian 4

1.7.1. Studi Literatur 4

1.7.2. Pengumpulan Data 4

1.7.3. Pengolahan Data 4

1.8. Tinjaun Pustaka 7

1.9. Sistematika Penulisan 8

BAB 2. Landasan Teori 10

2.1. Pengertian Pengendalian Kualitas Satistik 14

2.2. Peta Pengendalian 2.2.1. Peta Pengendali Rata – Rata ( ) dan Standar deviasi (S) 14

2.2.2. Peta Pengendali Rata – Rata ( ) dan Standar deviasi (S) 17

BAB 3. Gambaran Umum Perusahaan 21

3.1. Visi, Misi, dan Nilai Perusahaan 21

3.1.1. Visi PT INALUM 21

3.1.2. Misi PT INALUM 21

3.1.3. Nilai PT INALUM 22

3.2. Sejarah Singkat PT INALUM 23

3.3. Struktur Organisasi Perusahaan 26

BAB 4. Pengolahan Data 27

4.1. Pengolahan Data dan Evaluasi data 27

4.2. Proses Statistical Quality Control (SQC) 29

dan Standar Deviasi (S) 34 BAB 5. Implementasi Sistem 40

5.1. Pengertian Implementasi Sistem 40 5.2. SPSS Dalam Statistika 40 5.3. Mengaktifkan SPSS 41 5.4. Mengoperasikan SPSS 42 5.5. Input Variabel (Variable View) 42 5.6. Input Data (Data View) 43 5.7. Pengolahan Data dengan

Statistical Quality Control 44 5.7.1. Pengolahan Data dengan Statistical

Quality Control Sebelum Revisi 44 5.7.2. Pengolahan Data dengan Statistical

Quality Control Sesudah Revisi 47 BAB 6. Kesinpulan dan Saran 50 6.1. Kesimpulan 50

6.2. Saran 52

Daftar Pustaka Lampiran

Nomor Judul Halaman Tabel

4.1. Data hasil Observasi Feeding di PT INALUM 28

4.2. dan R 29

4.3. dan R

32

4.4. dan S 35

Nomor Judul Halaman Gambar

3.1. Struktur Organisasi Perusahaan 19 5.1. Print Screen Tampilan Jendela Start Windows 41 5.2. Tampilan Awal Jendela SPSS 42 5.3. Tampilan Jendela Variable View 43 5.4. Tampilan Jendela Data View 44 5.5. Tampilan Pengolahan Data dengan Pengendalian Kualitas 45 5.6. Tampilan Jendela Control Chart 45 5.7. Kotak Dialog X-Bar, R, s: Cases Are Subgroups 46 5.8. Kotak Dialog X-Bar, R, s: Options 46 5.9. Tampilan Revisi Jendela Variable View 48 5.10. Tampilan Revisi Jendela Data View 48

Nomor Judul Halaman lamp

1. Hasil Perhitungan Dari Program SPSS 2. Grafik Hasil Data Harian Dengan Ms. Excel 3. Table Of Constants for Control Chart

4. Surat Permohonan Penelitian Tugas Akhir 5. Surat Riset Pengumpulan Data

6. Kartu Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa 7. Surat Keterangan Hasil Uji Program Tugas Akhir

1.1Latar Belakang

Kualitas telah menjadi karkteristik utama dalam organisasi atau perusahaan agar dapat berkembang lebih baik lagi dalam bidang produksi disuatu organisasi atau perusahaan. Hal ini dipengaruhi oleh karaktristik lingkungan dunia usaha saat ini yang ditandai oleh perkembangan yang cepat dan menuntut keahlian dalam mengantisipasi setiap perubahan yang terjadi dalam aktivitas ekonomi dunia.

Dalam dunia industri, mutu atau kualitas barang yang dihasilkan merupakan faktor yang sangat penting. Barang yang dihasilkan antara lain ditentukan kualitasnya berdasarkan pada pengukuran karakteristik - karakteristik tertentu. Hasil pengukuran yang dipakai untuk penentuan kualitas barang harganya berubah-ubah dari produk yang satu ke produk lainnya meskipun kondisi proses produksi dapat diusahakan sama. Dengan demikian timbullah variasi kualitas.

Dengan adanya kualitas yang akan menentukan perkembangan dalam produktivitas dan pelayanan yang baik dari sisi kesesuaian standar maupun kesesuaian keinginan serta harapan pelanggan. Dalam bidang industri khususnya dalam pengolahan Alumina (Al2O3) menjadi Aluminium (Al) terdapat feeding

sebagai proses pemasukan alumina (Al2O3) kedalam pot reduksi. Pemasukan

alumina (Al2O3) harus memiliki perhitungan yang tepat agar mendapatkan

kemampuan menganalisis proses yang sudah berada dalam batas pengendali kualitas statistik (in statistical quality control) serta penerapan berbagai teknik untuk mencari penyebab khusus kesalahan bagi proses yang masih diluar batas pengendalian statistik (out of statistical quality control). Sehingga Penulis membuat judul penelitian tugas akhir “Pengendalian Feeding dengan Menggunakan Statistical Quality Control di PT INALUM.

1.2Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah diatas, perumusan masalah penelitian adalah mengetahui proses feeding alumina (Al2O3) berada dalam batas – batas pengendali

statistik yang memungkinkan perusahaan melakukan evaluasi serta perbaikan dalam proses produksi di PT INALUM Kuala Tanjung.

1.3Batasan Masalah

Untuk memberikan kejelasan dan memberikan kemudahan penelitian ini agar tidak jauh menyimpang dari sasaran yang ingin dicapai, penulis hanya meneliti pengendalian feeding dalam proses produksi alumina (Al2O3) di PT INALUM

Kuala Tanjung beserta revisi agar proses produksi berada dalam batas – batas pengendali statistik. Data kuantitatif yang digunakan adalah data feeding alumina (Al2O3) di PT INALUM Kuala Tanjung pada bulan Mei sampai Juni 2012.

1.4 Maksud dan Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat mengetahui proses feeding

memungkinkan perusahaan melakukan evaluasi serta perbaikan dalam proses produksi di PT INALUM Kuala Tanjung pada bulan Mei sampai Juni 2012.

1.5Manfaat Penelitian

Dari tujuan penelitian diatas dapat diperoleh manfaat sebagai berikut : Bagi penulis:

1. Adapun manfaat dari penelitian ini bagi mahasiswa adalah sebagai menyelesaikan program studi D3 Statistika.

2. Sebagai penerapan ilmu dari mata kuliah yang diperoleh.

Bagi lembaga/ Instansi dan masyarakat pada umumnya;

1. Sebagai refrensi pertimbangan dan pengambilan kebijakan dalam mengontrol proses pengendalian kualitas bagi lembaga/ instansi.

1.6Lokasi Penelitian

Penelitian dan riset data dilakukan di PT INALUM Kuala Tanjung, Kabupaten Batu Bara Sumatera Utara

1.7Metode Penelitian 1.7.1 Studi Literatur

Penulisan kepustakaan yaitu metode pengumpulan data untuk memperoleh data dan informasi dari perpustakaan, yaitu dengan membaca buku-buku, referensi dan bahan-bahan yang bersifat teoritis yang mendukung penulisan tugas akhir.

1.7.2 Pengumpulan Data

Pengumpulan data untuk keperluan peneliti ini, telah dilakukan oleh penulis dengan menggunakan data sekunder yang diperoleh dari PT INALUM Kuala Tanjung. Data yang dikumpulkan tersebut kemudian disusun dan disajikan dalam bentuk angka-angka dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang sekumpulan data tersebut.

1.7.3 Pengolahan Data

Metode yang digunakan adalah dengan metode Pengendalian Kualitas Statistik. a. Peta Pengendali Rata – Rata ( ) dan Jarak ( R )

Peta pengendali rata – rata dan jarak merupakan dua peta pengendali yang saling membantu dalam mengambil keputusan mengenai kualitas proses. Peta penendali rata – rata merupakan peta pengendali untuk melihat proses masih berada dalam batas pengendali atau tidak. Sedangkan peta pengendali jarak (range) digunakan untuk mengetahui tingkat keakuratan atau ketepatan proses yang diukur dengan mencari range dari sampel yang diambil dalam observasi.

Perumusan dalam mencari peta pengendali rata – rata dan jarak (range) adalah :

1. Peta pengendali rata – rata ( )

UCL = X + A2

Keterangan : UCL = Upper Control Limit

LCL = Lower Control Limit X = Rata – rata

= Range

A2 =

2. Peta Pengendali jarak (R) UCL = . D4

UCL = . D3

Keterangan : UCL = Upper Control Limit

LCL = Lower Control Limit

= Range

D3 = Koefisien untuk batas pengendali R D4 = Koefisien untuk batas pengendali R

b. Peta Pengendali Rata – Rata ( ) dan Standar Deviasi ( S )

Peta penendali rata – rata merupakan peta pengendali untuk melihat proses masih berada dalam batas pengendali atau tidak. Sedangkan peta pengendali standar deviasi digunakan untuk megukur tingkat keakurasian proses. Penggunaan peta pengendali standar deviasi digunakan bersama dengan peta pengendali rata – rata.

Perumusan dalam mencari peta pengendali rata – rata ( ) dan standar

deviasi (S) adalah :

UCL = X + A2

UCL = X + A2

Keterangan : UCL = Upper Control Limit

LCL = Lower Control Limit X = Rata – rata

= Range

A2 =

2. )

UCL = . B4 UCL = . B3

Keterangan : UCL = Upper Control Limit

LCL = Lower Control Limit

= Standar Deviasi

B3 = Koefisien untuk batas pengendali S B4 = Koefisien untuk batas pengendali S

1.8 Tinjauan Pustaka

Pengendalian kualitas statisitik merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengolah dan

memperbaiki produk dan proses menggunakan metode pengendalian kualitas statistik.

Konsep terpenting dari pengendalian kualitas statistik adalah variabilitas, dimana semua prosedur pengendalian kualitas statistik membuat keputusan berdasar sampel yang diambil dari populasi yang lebih besar.Variabilitas yang dimaksud adalah variabilitas antar sampel (misalnya rata – rata) dan variabilitas dalam sampel (misalnya range dan standar deviasi). Untuk menentukan apakah proses berada dalam pengendalian proses statistik menggunakan alat yang disebut peta pengendali (control chart) yang merupakan gambar sederhana dengan tiga garis, dimana garis tengah disebut garis pusat ( center line) merupakan target nilai pada beberapa kasus, dengan kedua garis lain merupakan batas pengendali atas dan batas pengendali bawah (Dorotea, 2005).

Menurut Douglas (1990), manfaat dari penerapan pengendalian kualitas statistik, antara lain :

1. Grafik pengendali adalah teknik yang telah terbukti guna meningkatkan produktivitas.

2. Grafik pengendali efektif dalam pencegahan cacat

3. Grafik pengendali mencegah kesesuaian proses yang tidak perlu 4. Grafik pengendali member informasi diagnostik

1.9 Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan diuraikan untuk memberikan kerangka atau gambaran dalam tugas akhir ini. Dalam penyusunan tugas akhir ini penulis membagi enam bab di mana masing-masing bab terdiri dari sub-sub bab. Adapun sistematika penulisannya adalah sebagai berikut:

BAB 1 : PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan, manfaat, metode penelitian dan sistematika penulisan.

BAB 2 : LANDASAN TEORI

Bab ini menguraikan tentang devenisi pengendalian statistik, peta pengendalian/diagram kontrol serta menjelaskan tentang pengertian peta pengendali rata – rata ( ), peta pengendali jarak (R) serta peta pengendali standar deviasi (S)

BAB 3 : SEJARAH SINGKAT PERUSAHAAN

Bab ini menjelaskan tentang sejarah, visi, misi, kedudukan, tugas, fungsi dan struktur organisasi PT INALUM Kuala Tanjung, Sumatera Utara.

BAB 4 : PENGOLAHAN DATA

Bab ini menguraikan pengolahan data dengan menggunakan metode Statistical Quality Control

BAB 5 : IMPLEMENTASI SISTEM

Bab ini menjelaskan tentang program atau software yang digunakan untuk mengolah data. Penulis menggunakan program SPSS (Statistic Product and Service Solution).

BAB 6 : KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini merupakan bab penutup yang merupakan kesimpulan dari pembahasan serta saran-saran penulis berdasarkan kesimpulan yang di dapat.

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Pengertian Pengendalian Kualitas Statistik

Pengendalian Kualitas statistik merupakan suatu metode pengumpulan dan analisis data kualitas, serta penentuan dan interpretasi pengukuran-pengukuran yang menjelaskan tentang proses dalam suatu sistem industri,untuk meningkatkan kualitas dari output melalui proses statistik guna memenuhi kebutuhan dan ekspetasi pelanggan.

Konsep dasar dari statistik pengendalian proses adalah untuk memperbandingkan “apa yang dimaksud dengan proses normal” yang berdasarkan pada kumpulan data dari periode operasi normal, dengan “apa yang terjadi sekarang ini” yang berdasarkan pada sampel data dari operasi yang sedang berlangsung.

Data yang dikumpulkan dari operasi pada kondisi normal digunakan untuk menyusun peta kontrol (control chart) dan batasan kontrol (control limit).

Control chart dan control limit itu sendiri disusun berdasarkan teori statistik yang relevan atau berkaitan dengan data yang dimasukkan. Control limit

dirancang sedemikian sehingga jika operasi yang sedang berlangsung tidak terlalu berbeda dengan operasi normal, maka statistik yang dihitung dari data yang sedang berlangsung berada didalam control limit. Sebaliknya, jika operasi yang sedang berlangsung menunjukkan perbedaan yang mencolok dengan operasi normal, maka statistik yang dihitung dari data yang sedang berlangsung akan

berada diluar control limit. Kondisi seperti ini dikatakan sebagai kondisi diluar kontrol (out of control condition).

Dalam teori statistic process control, kondisi diluar kontrol biasanya disebabkan oleh sebab-sebab yang telah diketahui dengan tidak diketahui pasti (random cause) seperti emosi pekerja pabrik, atau bisa juga dikarenakan oleh sebab khusus (special cause) seperti misalnya perubahan bahan baku yang dilakukan secara mendadak, degradasi atau penyalahgunaan mesin, penggantian operator mesin, perubahan musim dan lain-lain. Jika kondisi diluar kendali ini terjadi, maka biasanya proses produksi akan dihentikan untuk mencegah adanya produk yang tidak sesuai dengan kualitas yang seharusnya, lalu pihak terkait akan melakukan penyelidikan untuk mencari tahu apa penyebab kondisi ini bisa terjadi lalu dan menghilangkan penyebab itu. Sehingga dengan demikian maka kualitas produk yang dihasilkan akan terjaga.

Dalam pengendalian proses statistikal dikenal 2 jenis data (Vincent, 1998) yaitu : 1. Data atribut

Data atribut merupakan data kualitatif yang dihitung menggunakan daftar pencacahan untuk keperluan pencatatan dan analisis. Data atribut bersifat diskrit. Jika suatu catatan hanya merupakan suatu ringkasan atau klasifikasi yang berkaitan dengan sekumpulan persyaratan yang telah

ditetapkan, maka catatan itu dianggap sebagai ”atribut”.

2. Data variabel

Data variabel merupakan data kuantitatif yang diukur menggunakan alat pengukuran tertentu untuk keperluan pencatatan dan analisis. Data variabel

bersifat kontinu. Jika suatu catatan dibuat berdasarkan keadaan aktual, diukur secara langsung, maka karakteristik kualitas yang diukur itu disebut

sebagai “variabel”.

Tujuan utama penggunaan pengendalian kualitas statistik di dalam suatu proses adalah untuk meminimalkan variability, memperbaiki kualitas produk, serta menjaga kestabilan proses.

2.2Peta Pengendalian

Peta pengendalian (control chart ) adalah metode statistik yang membedakan adanya variasi ataupun penyimpangan karena sebab umum dan sebab khusus. Penyimpangan yang disebabkan oleh penyebaba khusus biasanya berada diluar batas pengendalian, sedangkan yang disebabkan oleh sebab umum biasanya berada dalam batas pengendalian. Peta pengendalian juga digunakan untuk mengadakan perbaikan kualitas proses, menenentukan kemampuan proses, membantu menentukan spesifikasi – spesifikasi yang efektif, menentukan kapan proses dapat dijalankan sendiri, dan kapan dapat dibuat penyesuaiannya, dan menemukan penyebab dari tidak diterimanya standar kualitas tersebut.

Terdapat beberapa langkah dalam melakukan pengendalian kualitas proses statistik untuk data variabel, yaitu :

1. Pemilihan karekteristik kualitas 2. Pemilihan sub kelompok 3. Pengumpulan data

4. Penentuan garis pusat (center line) dan batas – batas pengendalian (control limit)

5. Penyusunan revisi terhadap garis pusat dan batas – batas pengendalian 6. Interpretasi terhadap pencapaian tujuan

Pada dasarnya peta pengendali dipergunakan untuk: 1. Mencapai suatu keadaan terkendali.

2. Memantau proses terus menerus sepanjang waktu agar proses tetap stabil secara statistika dan hanya mengandung variasi penyebab umum.

3. Menentukan kemampuan proses.

Pada dasarnya setiap diagram kontrol memiliki:

1. Garis tengah (central line) yang dinotasikan sebagai CL.

2. Sepasang batas kontrol (control limits), di mana satu batas kontrol ditempatkan di atas garis tengah yang dikenal sebagai batas kontrol atas (Upper Control Limit) dinotasikan sebagai UCL, dan yang satu lagi ditempatkan di bawah garis tengah yang dikenal sebagai batas kontrol bawah (Lower Control Limit) dinotasikan sebagai LCL.

3. Tebaran nilai-nilai karakteristik kualitas yang menggambarkan keadaan dari proses.

Peta pengendali yang umum digunakan untuk data - ) dan peta pengendali range – ) peta pengendali standar deviasi (S)

2.2.1 Peta pengendali - ) dan Jarak (R)

Peta pengendali rata – rata dan jarak merupakan dua peta pengendali yang saling membantu dalam mengambil keputusan mengenai kualitas proses. Peta penendali rata – rata merupakan peta pengendali untuk melihat proses masih berada dalam batas pengendali atau tidak. Sedangkan peta pengendali jarak (range) digunakan untuk mengetahui tingkat keakuratan atau ketepatan proses yang diukur dengan mencari range dari sampel yang diambil dalam observasi.

- dan R sebagai berikut :

1. Tentukan ukuran subgrup (n = 3,4,5, ...), 2. Tentukan banyaknya sampel (k),

3. - :

i

X n

= rata-rata Xi = wakil sampel

n = banyak subgrup

4. - i, yaitu X, yang merupakan garis tengah

,

i

X X

k

keterangan : X _{= garis tengah}

Xi = jumlah rata-rata dari i

5. Hitung nilai selisih data terbesar dengan dengan data terkecil dari setiap sampel, yaitu Range (R),

6. - yang merupakan garis

tengah dari peta pengendali R,

= Ri

k

= garis tengah

R_i = jumlah rata-rata dari Ri

k = banyak sampel

7. Hitung batas kendali dari diagram kontrol X : UCL = X + A2R

LCL = X – A2R

keterangan : UCL = Upper Control Limit atau batas kontrol atas LCL = Lower Control Limit atau batas kontrol bawah X _{= garis sentral}

R = Range

A2

8. Hitung batas kendali untuk diagram kontrol R : . D4

. D3

keterangan : UCL = Upper Control Limit atau batas kontrol atas LCL = Lower Control Limit atau batas kontrol bawah

D3 = koefisien untuk batas pengendali R

D4 = koefisien untuk batas pengendali R

9. dan R dan R serta amati apakah data tersebut berada dalam kontrol atau di luar kontrol.

10.Apabila data yang didapatkan dari hasil perhitungan terdapat revisi maka perumusannya menjadi :

– ) :

X revisi =

ki k

Xii Xi

Keterangan : X_{revisi = garis tengah revisi}

Xi = jumlah rata-rata dari i

Xii = jumlah rata – rata Xii

k = banyak sampel ki = banyak sampel revisi

10.2 Revisi peta pengendali Jarak (R)

revisi =

ki k

Rii Ri

Keterangan : R revisi = garis tengah revisi

Ri = jumlah rata-rata dariRi

Rii = jumlah rata – rata Rii

k = banyak sampel ki = banyak sampel revisi

11. – dan R selanjutnya akan sama seperti cara yang telah dilakukan sebelumnya.

2.2.2 Peta pengendali - ) Standar Deviasi (S)

Peta penendali rata – rata merupakan peta pengendali untuk melihat proses masih berada dalam batas pengendali atau tidak. Sedangkan peta pengendali standar deviasi digunakan untuk megukur tingkat keakurasian proses. Penggunaan peta pengendali standar deviasi digunakan bersama dengan peta pengendali rata – rata.

- – ) dan standar

deviasi (S) sebagai berikut :

1. Tentukan ukuran subgrup (n = 3, 4, 5, ...), 2. Kumpulkan banyaknya sampel (k),

3. - :

i

X n

= rata-rata Xi = wakil sampel

n = banyak subgrup

4. Hitung standar deviasi dari setiap subgrup yaitu S :

2 ( ) 1 i X X S n

keterangan : S = standar deviasi n = banyak subgrup Xi = wakil sampel

= rata-rata sampel

5. - yang merupakan garis

tengah dari diagram kontrol S,

S k

= garis sentral

S = jumlah rata-rata dari S k = banyak sampel

6. Hitung batas kendali dari diagram kontrol X : UCL = X + A2R

LCL = X – A2R

keterangan : UCL = Upper Control Limit atau batas kontrol atas LCL = Lower Control Limit atau batas kontrol bawah X _{= garis sentral}

R = Range

A2

7. Hitung batas kendali untuk diagram kontrol S : . B4

. B3

keterangan : UCL = Upper Control Limit atau batas kontrol atas LCL = Lower Control Limit atau batas kontrol bawah

= garis sentral

B3 = koefisien untuk batas kontrol S

8. dan S pada peta pengendali S serta amati apakah data tersebut berada dalam kontrol atau di luar kontrol.

9. Apabila data yang didapatkan dari hasil perhitungan terdapat revisi maka perumusannya menjadi :

– ) :

X revisi =

ki k

Xii Xi

Keterangan : X_{revisi = garis tengah revisi}

Xi = jumlah rata-rata dari i

Xii = jumlah rata – rata Xii

k = banyak sampel

ki = banyak sampel revisi

9.2Revisi peta pengendali standar deviasi (S) :

S revisi =

ki k

Si S

Keterangan : R revisi = garis tengah revisi

S = jumlah rata-rata dariRi

Si = jumlah rata – rata Rii

k = banyak sampel ki = banyak sampel revisi

10.Langkah – langkah pembuatan peta dan S selanjutnya akan sama seperti cara yang telah dilakukan sebelumnya.

BAB 3

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

3.1 Visi, Misi, dan Nilai Perusahaan 3.1.1 Visi PT INALUM

PT INALUM menjaga hubungan yang harmonis dengan masyarakat, dan dalam 10 tahun ke depan setelah tahun 2009 akan menjadi perusahaan terkenal dalam produktivitas dan daya saing di dunia industri aluminium.

3.1.2 Misi PT INALUM

1) Menciptakan bagi semua pihak berkepentingan (stakeholder) melalui produksi aluminium ingot yang berkualitas tinggi dan produk-produk terkait serta mampu bersaing di pasar global.

2) Mendukung operasi pabrik peleburan aluminium yang menguntungkan dan berkelanjutan melalui pengoperasian pembangkit listrik tenaga air yang efektif dan efisien.

3) Mendukung pengembangan kelompok industri aluminium nasional yang pada akhirnya mendukung pengembangan ekonomi nasional.

4) Berpartisipasi dalam pengembangan ekonomi regional melalui pengelolaan operasi yang optimum secara menguntungkan.

3.1.3 Nilai PT INALUM

1) Tanggap

Kami menanggapi dengan segera terhadap segala sesuatu yang berhubungan dengan peningkatan produktivitas kami.

2) Integritas

Kami memperlakukan diri kami untuk bertanggung jawab dalam menjalankan seluruh urusan bisnis kami dengan integritas.

3) Tanggung jawab

Kami berusaha untuk bertanggung jawab secara terbuka dan bersedia untuk menyelaraskan kekuatan pengambilan keputusan dengan tanggung jawab dan semua tingkat perusahaan.

4) Kerjasama

Kerjasama yang efektif merupakan kunci keberhasilan perusahaan.

5) Kepercayaan dan Keterbukaan

Inti dari semua etika bisnis, harus ada kepercayaan. Kami harus terbuka dalam hal berkomunikasi dengan pihak-pihak lain, memberikan informasi yang akurat dan tepat waktu. Komitmen kami terhadap kepedulian lingkungan, tanggung jawab sosial, kesehatan dan keselamatan tidak dapat ditawar.

3.2 Sejarah Singkat PT INALUM

Usaha untuk mendayagunakan Sungai Asahan satu-satunya sungai yang mengalir dari Danau Toba dan bermuara ke Selat Malaka, sudah dilakukan berulang-ulang sejak era pendudukan Hindia Belanda. Kemudian dilanjutkan pada masa pendudukan Jepang dan menjadi kenyataan setelah Indonesia Merdeka.

Studi kelayakan paling awal dilakukan tahun 1919 oleh pemerintah Hindia Belanda dan tahun 1939 Maatschappij Tot Exploitatie Van de Waterkracht in de Asahan River (MEWA) mulai merintis pembangunan PLTA (Pembangkit Tenaga Listrik Air) Siguragura. Namun pecahnya Perang Dunia II membuyarkan rencana tersebut.

Selanjutnya tahun 1962 Pemerintah Indonesia dan Rusia menandatangani perjanjian kerjasama untuk mengadakan studi kelayakan pembangunan Proyek Asahan. Tetapi, kondisi politik yang tidak menguntungkan pada tahun 1965 juga telah menggagalkan usaha ini.

Nippon Koei, perusahaan konsultan Jepang, pada tahun 1968 menyerahkan laporan kelayakan sementara tentang Proyek Aluminium Asahan yang kemudian disusul dengan laporan mengenai Power Development Project. Tahun 1970 dilakukan penandatanganan perjanjian antara Departemen Pekerjaan Umum dan Tenaga Listrik dengan Nippon Koei untuk Engineering Service mengenai perencanaan dan penyelidikan secara rinci Proyek PLTA No.2 dari pengembangan pembangunan Asahan dan laporan akhirnya diserahkan tahun 1972. Laporan tersebut menyatakan bahwa PLTA layak untuk dibangun dengan sebuah Peleburan Aluminium sebagai pemakai utama dari listrik yang dihasilkannya.

Tanggal 7 Juli 1975 di Tokyo, setelah melalui perundingan-perundingan yang panjang dan melelahkan serta dengan tersedianya bantuan ekonomi dari Pemerintah Jepang untuk proyek ini, Pemerintah Republik Indonesia dan 12 penanam modal Jepang menandatangani Perjanjian Induk (MoU) untuk PLTA dan Pabrik Peleburan Aluminium Asahan. Kedua belas penanam modal Jepang tersebut adalah Sumitomo Chemical Company Ltd. , Sumitomo Shoji Kaisha Ltd. , Nippon Light Metal Company Ltd. , C. Itoh & Co. Ltd. , Nissho Iwai Co. Ltd. , Nichimen Co. Ltd. , Showa Denko K.K. , Marubeni Corporation, Mitsubishi Chemical Industries Ltd. , Mitsubishi Corporation, Mitsui Aluminium Co. Ltd. ,

dan Mitsui & Co. Ltd. Perjanjian induk ini merupakan langkah pembuka yang semakin melicinkan jalannya pembangunan Proyek Asahan.

Kemudian, ke-12 penanam modal tersebut bersama Pemerintah Jepang membentuk sebuah perusahaan penanam modal dengan nama Nippon Asahan Aluminium Co. Ltd., (NAA) yang berkedudukan di Tokyo, pada tanggal 25 Nopember 1975.

Tanggal 6 Januari 1976, PT. Indonesia Asahan Aluminium (PT INALUM), sebuah perusahaan patungan antara Pemerintah Indonesia dan Nippon Asahan Aluminium Co. Ltd. didirikan di Jakarta. PT INALUM adalah perusahaan yang membangun dan mengoperasikan Proyek Asahan, sesuai dengan Perjanjian Induk. Perbandingan saham antara Pemerintah Indonesia dan Nippon Asahan Aluminium Co. Ltd. Pada waktu perusahaan didirikan adalah 10% dengan 90%. Pada bulan Oktober 1978 perbandingan tersebut berubah menjadi 25% dengan 75% dan sejak Juni 1987 menjadi 41,13% dengan 58,87%.

Untuk melaksanakan ketentuan dalam Perjanjian Induk, pemerintah Indonesia kemudian mengeluarkan SK Presiden No. 5 tahun 1976 yang merupakan landasan hukum terbentuknya Otorita pengembangan Proyek Asahan yang kemudian berganti nama menjadi Otorita asahan, sebagai Wakil Pemerintah yang bertanggung jawab atas lancarnya pembangunan dan pengembangan Proyek Asahan.

PT INALUM dapat dicatat sebagai pelopor dan perusahaan pertama di Indonesia bahkan di Asia Tenggara yang bergerak dalam bidang industri peleburan aluminium dengan investasi sebesar 411 milyar Yen.

3.3 Struktur Organisasi Perusahaan

BAB 4

PENGOLAHAN DATA

4.1 Pengolahan Data dan Revisi Data

Data yang digunakan bertujuan untuk menggambarkan apakah suatu proses berada di dalam batas-batas yang telah ditetapkan sebelumnya atau tidak. Dalam hal ini data yang diambil terkonsentrasi pada parameter Feeding yang telah ditentukan sebagai parameter yang pengukurannya dilakukan secara berkala. Data yang akan digunakan adalah data yang didapatkan dari Seksi SRO sub seksi PROCOM di PT INALUM. Periode data yang diambil adalah pada tanggal 31 Mei – 4 Juli 2012 dari Potline 3. Data yang diperoleh dibagi kedalam mingguan dan data yang akan diolah adalah data yang berasal dari minggu pertama yaitu pada tanggal 31 Mei – 6 Juni 2012. Data yang diperoleh sebagai berikut :

Tabel 4.1 Data hasil Observasi Feeding di PT INALUM

Observasi

Jumlah Pengamatan

Minggu Ke - 1 Minggu Ke- 2 Minggu Ke - 3 Minggu Ke - 4 Minggu Ke - 5

X1 X2 X3 X4 X5

1 106,86 101,71 107,71 105,43 106,29

2 109,29 109,71 104,86 108,00 123,57

3 126,00 114,14 111,43 130,00 132,14

4 112,00 110,29 111,71 117,00 109,29

5 142,57 147,00 150,14 136,71 136,71

6 128,00 127,43 134,29 130,57 120,57

7 135,14 117,29 122,00 137,14 133,57

8 117,14 114,71 97,71 79,71 110,71

9 127,29 132,57 130,14 133,86 115,14

10 163,86 162,86 155,71 161,43 169,00

11 117,00 120,14 120,57 117,71 118,71

12 107,00 101,86 127,43 128,43 124,00

13 111,71 113,14 97,86 89,29 103,57

14 127,00 127,29 130,57 126,00 108,00

15 148,43 145,00 141,57 146,00 148,14

16 136,14 133,86 137,57 137,86 138,29

17 117,00 113,43 123,00 125,00 117,29

18 138,14 126,29 129,29 143,43 154,00

19 112,57 117,86 110,43 102,86 99,14

20 109,43 117,00 112,86 121,43 119,00

21 115,43 100,43 97,29 82,57 105,43

22 131,50 137,71 133,00 126,57 129,71

23 150,00 153,14 148,86 155,86 144,71

24 152,86 147,00 138,86 137,00 133,00

25 116,29 125,86 124,00 126,86 122,50

26 122,67 113,86 105,43 100,71 108,43

27 115,43 114,43 122,43 112,57 113,14

28 131,00 138,14 132,57 139,29 110,29

29 109,00 101,29 120,86 114,14 129,71

30 100,71 113,86 115,29 118,57 111,43

4.2 Proses Statistical Quality Control (SQC)

Untuk mencari batas kontrol atas, batas kontrol bawah, dan garis sentral dapat digunakan diagram kontrol variabel, diagram kontrol tersebut biasanya digambarkan berupa titik-titik yang dihubungkan berurutan, Jika titik-titik itu ada di dalam daerah yang dibatasi oleh UCL dan LCL, maka proses berada dalam kontrol. Jika titik-titik tersebut berada di atas UCL atau di bawah LCL. maka proses berada di luar kontrol, Diagram kontrol variabel terdiri dari :

4.2.1 Peta Pengendali - ) dan Jarak (R)

dan R dapat dihitung dalam tabel sebagai berikut:

Tabel 4.2 Perhitungan Peta Pengendali dan R

observasi

Jumlah Pengamatan

R Minggu

Ke – 1

Minggu Ke - 2

Minggu Ke - 3

Minggu Ke - 4

Minggu Ke - 5

X1 X2 X3 X4 X5

1 106,86 101,71 107,71 105,43 106,29 105,60 6,00

2 109,29 109,71 104,86 108,00 123,57 111,09 18,71

3 126,00 114,14 111,43 130,00 132,14 122,74 20,71

4 112,00 110,29 111,71 117,00 109,29 112,06 7,71

5 142,57 147,00 150,14 136,71 136,71 142,63 13,43

6 128,00 127,43 134,29 130,57 120,57 128,17 13,71

7 135,14 117,29 122,00 137,14 133,57 129,03 19,86

8 117,14 114,71 97,71 79,71 110,71 104,00 37,43

Sambungan Tabel 4.2 Perhitungan Peta Pengendali dan R

observasi

Jumlah Pengamatan

R Minggu

Ke - 1

Minggu Ke - 2

Minggu Ke - 3

Minggu Ke - 4

Minggu Ke - 5

X1 X2 X3 X4 X5

10 163,86 162,86 155,71 161,43 169,00 162,57 13,29

11 117,00 120,14 120,57 117,71 118,71 118,83 3,57

12 107,00 101,86 127,43 128,43 124,00 117,74 26,57

13 111,71 113,14 97,86 89,29 103,57 103,11 23,86

14 127,00 127,29 130,57 126,00 108,00 123,77 22,57

15 148,43 145,00 141,57 146,00 148,14 145,83 6,86

16 136,14 133,86 137,57 137,86 138,29 136,74 4,43

17 117,00 113,43 123,00 125,00 117,29 119,14 11,57

18 138,14 126,29 129,29 143,43 154,00 138,23 27,71

19 112,57 117,86 110,43 102,86 99,14 108,57 18,71

20 109,43 117,00 112,86 121,43 119,00 115,94 12,00

21 115,43 100,43 97,29 82,57 105,43 100,23 32,86

22 131,50 137,71 133,00 126,57 129,71 131,70 11,14

23 150,00 153,14 148,86 155,86 144,71 150,51 11,14

24 152,86 147,00 138,86 137,00 133,00 141,74 19,86

25 116,29 125,86 124,00 126,86 122,50 123,10 10,57

26 122,67 113,86 105,43 100,71 108,43 110,22 21,95

27 115,43 114,43 122,43 112,57 113,14 115,60 9,86

28 131,00 138,14 132,57 139,29 110,29 130,26 29,00

29 109,00 101,29 120,86 114,14 129,71 115,00 28,43

30 100,71 113,86 115,29 118,57 111,43 111,97 17,86

Total 3.703,93 520,10

Dari tabel diatas maka diperoleh :

n = 30 ∑R = 520,10

= 3.703,93

Langkah-langkah perhitungan :

i

X X

k _(4.1)

=

=

123,46

2. Menentukan garis sentral peta pengendali R

= Ri

k _(4.2)

=

=

17,34

3. Menentukan UCL peta pengendali

UCL = X + A2 (4.3)

= 123,46 + (0,577)(17,34) = 133,46

4. Menentukan LCL Peta pengendali

LCL = X - A2 (4.4)

= 123,46 - (0,577)(17,34)

= 113,46

5. Menentukan UCL Peta Pengendali R UCL = . D4

(4.5)

= 36,67

6. Menentukan UCL Peta Pengendali R UCL = . D3

(4.6)

= 17,34 . 0 = 0

Nilai A2, D3 dan D4 diperoleh dari tabel pada lampiran 2

Apabila dilihat dari hasil observasi, terdapat 16 data yang keluar dari batas pengendalian peta pengendali maka data tersebut dianggap out of statistical control dan harus direvisi. Untuk merevisinya data tersebut harus dihilangkan dengan menggunakan langkah – langkah revisi sebagai berikut :

Tabel 4.3 Perhitungan Revisi Peta Pengendali dan R

Observasi

Jumlah Pengamatan

R Minggu

Ke - 1

Minggu Ke - 2

Minggu Ke - 3

Minggu Ke - 4

Minggu Ke - 5

x1 x2 x3 x4 x5

1 126,00 114,14 111,43 130,00 132,14 122,74 20,71

2 128,00 127,43 134,29 130,57 120,57 128,17 13,71

3 135,14 117,29 122,00 137,14 133,57 129,03 15,14

4 127,29 132,57 130,14 133,86 115,14 127,80 18,71

5 117,00 120,14 120,57 117,71 118,71 118,83 3,57

6 107,00 101,86 127,43 128,43 124,00 117,74 26,57

7 127,00 127,29 130,57 126,00 108,00 123,77 22,57

8 117,00 113,43 123,00 125,00 117,29 119,14 11,57

9 109,43 117,00 112,86 121,43 119,00 115,94 12,00

10 131,50 137,71 133,00 126,57 129,71 131,70 11,14

11 116,29 125,86 124,00 126,86 122,50 123,10 10,57

12 115,43 114,43 122,43 112,57 113,14 115,60 9,86

13 131,00 138,14 132,57 139,29 110,29 130,26 29,00

14 109,00 101,29 120,86 114,14 129,71 115,00 28,43

Total 1.718,83 233,57

n = 14 ∑R = 233.57 = 1.718,83

Langkah – langkah perhitungannya :

1. Menentukan revisi garis sentral Peta Pengendali

X _{revisi =}

ki k Xii Xi (4.7)

=

= 122,77

2. Menentukan revisi garis sentral Peta Pengendali R

revisi = ki k Rii Ri (4.8)

=

=

17.01

3. Menentukan revisi UCL Peta Pengendali

UCL = Xrevisi + A2 revisi

(4.9)

= 122,77 + (0,577) . (17,01) = 132,59

4. Menentukan revisi LCL Peta Pengendali

LCL = X revisi - A2 revisi

(4.10)

= 112,95

5. Menentukan revisi UCL Peta Pengendali R UCL = revisi . D4

(4.11)

= 17,01 . 2,115 = 35,98

6. Menentukan revisi LCL Peta Pengendali R LCL = revisi . D4

(4.12)

= 17,01 . 0 = 0

Nilai A2 , D3 dan D4 dapat dilihat pada lampiran 2

– ) dan Standar Deviasi (S)

dan S dapat dihitung dalam tabel sebagai berikut:

Tabel 4.4 Perhitungan Dia dan S

Observasi

Jumlah Pengamatan

S Minggu

Ke - 1

Minggu Ke -2

Minggu Ke - 3

Minggu Ke - 4

Minggu Ke - 5

x1 x2 x3 x4 x5

1 106,86 101,71 107,71 105,43 106,29 105,60 2,33

2 109,29 109,71 104,86 108,00 123,57 111,09 7,23

3 126,00 114,14 111,43 130,00 132,14 122,74 9,40

4 112,00 110,29 111,71 117,00 109,29 112,06 2,97

5 142,57 147,00 150,14 136,71 136,71 142,63 6,03

6 128,00 127,43 134,29 130,57 120,57 128,17 5,04

7 135,14 117,29 122,00 137,14 133,57 129,03 8,82

8 117,14 114,71 97,71 79,71 110,71 104,00 15,51

9 127,29 132,57 130,14 133,86 115,14 127,80 7,51

11 117,00 120,14 120,57 117,71 118,71 118,83 1,53

12 107,00 101,86 127,43 128,43 124,00 117,74 12,40

13 111,71 113,14 97,86 89,29 103,57 103,11 9,92

14 127,00 127,29 130,57 126,00 108,00 123,77 8,98

15 148,43 145,00 141,57 146,00 148,14 145,83 2,78

16 136,14 133,86 137,57 137,86 138,29 136,74 1,80

17 117,00 113,43 123,00 125,00 117,29 119,14 4,74

18 138,14 126,29 129,29 143,43 154,00 138,23 11,16

19 112,57 117,86 110,43 102,86 99,14 108,57 7,54

20 109,43 117,00 112,86 121,43 119,00 115,94 4,81

21 115,43 100,43 97,29 82,57 105,43 100,23 12,03

22 131,50 137,71 133,00 126,57 129,71 131,70 4,13

23 150,00 153,14 148,86 155,86 144,71 150,51 4,25

24 152,86 147,00 138,86 137,00 133,00 141,74 8,04

25 116,29 125,86 124,00 126,86 122,50 123,10 4,16

26 122,67 113,86 105,43 100,71 108,43 110,22 8,44

27 115,43 114,43 122,43 112,57 113,14 115,60 3,98

28 131,00 138,14 132,57 139,29 110,29 130,26 11,71

29 109,00 101,29 120,86 114,14 129,71 115,00 10,90

30 100,71 113,86 115,29 118,57 111,43 111,97 6,80

Total 3.703,93 209,71

Dari tabel diatas maka diperoleh :

n = 30 ∑R = 520,10

= 3.703,93

Langkah-langkah perhitungan :

1. Menentukan garis sentral Peta Pengendali

i

X X

k _(4.13)

=

=

123,46

2. Menentukan garis sentral Peta Pengendali S

S

=

=

6,99

3. Menentukan UCL Peta Pengendali

UCL = X + A2 (4.15)

= 123,46 + (0,577)(17,34) = 133,46

4. Menentukan LCL Peta Pengendali

LCL = X - A2 (4.16)

= 123,46 - (0,577)(17,34) = 113,46

5. Menentukan UCL Peta pengendali S

UCL = . B4

(4.17)

= 6,99 . 2,09

= 14,61

6. Menentukan LCL Peta Pengendali S LCL = . B3

(4.18) = 6,99 . 0 = 0

Nilai A2, D3 dan D4 diperoleh dari tabel pada lampiran 2

Apabila dilihat dari hasil observasi, terdapat 16 data yang keluar dari batas pengendalian peta pengendali maka data tersebut dianggap out of statistical

control dan harus direvisi. Untuk merevisinya data tersebut harus dihilangkan dengan menggunakan langkah – langkah revisi sebagai berikut :

Tabel 4.5 Perhitungan Revisi dan S

Observasi

Jumlah Pengamatan

S Minggu

Ke - 1

Minggu Ke - 2

Minggu Ke - 3

Minggu Ke - 4

Minggu Ke - 5

x1 x2 x3 x4 x5

1 126,00 114,14 111,43 130,00 132,14 122,74 9,40

2 128,00 127,43 134,29 130,57 120,57 128,17 5,04

3 135,14 117,29 122,00 137,14 133,57 129,03 8,82

4 127,29 132,57 130,14 133,86 115,14 127,80 7,51

5 117,00 120,14 120,57 117,71 118,71 118,83 1,53

6 107,00 101,86 127,43 128,43 124,00 117,74 12,40

7 127,00 127,29 130,57 126,00 108,00 123,77 8,98

8 117,00 113,43 123,00 125,00 117,29 119,14 4,74

9 109,43 117,00 112,86 121,43 119,00 115,94 4,81

10 131,50 137,71 133,00 126,57 129,71 131,70 4,13

11 116,29 125,86 124,00 126,86 122,50 123,10 4,16

12 115,43 114,43 122,43 112,57 113,14 115,60 3,98

13 131,00 138,14 132,57 139,29 110,29 130,26 11,71

14 109,00 101,29 120,86 114,14 129,71 115,00 10,90

Total 1.718,83 98,11

Dari tabel diatas maka diperoleh :

n = 14 ∑S = 98,11

= 1.718,83

Langkah – langkah perhitungannya :

1. Menentukan revisi garis sentral Peta Pengendali

X revisi =

ki k Xii Xi (4.19)

=

= 122,77

revisi =

ki k

Si S

(4.20)

=

=

7,01

3. Menentukan revisi UCL Peta Pengendali

UCL = Xrevisi + A2 revisi

(4.21)

= 122,77 + (0,577) . (17,01) = 132,59

4. Menentukan revisi LCL Peta Pengendali

LCL = X revisi - A2 revisi

(4.22)

= 122,77 - (0,577) . (17,01) = 112,95

5. Menentukan revisi UCL Peta Pengendali S

UCL =S revisi . B4 (4.23) = 7,01 . 2,09

= 14,65

6. Menentukan revisi LCL Peta Pengendali S

LCL = S revisi . B3 (4.24) = 17,01 . 0

= 0

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem merupakan prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain sistem yang ada dalam desain yang disetujui, menginstal dan memulai sistem baru atau sistem yang diperbaiki.

Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan-tahapan penerapan hasil desain tertulis ke dalam programming. Dalam pengolahan data dalam hal ini menggunakan software SPSS 17.0 for windows sebagai implementasi sistem dalam memperoleh hasil perhitungan.

5.2 SPSS dalam Statistika

SPSS (Statistic Package for Service Solution) merupakan salah satu paket program komputer yang digunakan dalam mengolah data statistik. SPSS merupakan software yang paling populer, dan banyak digunakan sebagai alat bantu dalam berbagai riset. SPSS pertama kali diperkenalkan oleh tiga mahasiswa Standford University pada tahun 1968. SPSS sebelumnya dirancang untuk pengolahan data statistik pada ilmu-ilmu sosial, sehingga SPSS merupakan singkatan dari Statistical Package for the Social Sciences. Namun, dalam perkembangan selanjutnya penggunaan SPSS diperluas untuk berbagai jenis user, sehingga SPSS yang sebelumnya disingkat dari Statistical Package for the Social

Sciences berubah menjadi Statistical Product and Service Solutions. Penggunaan SPSS dimaksudkan untuk melakukan analisis dengan praktis, cepat dan akurat.

5.3Mengaktifkan SPSS

Harus dipastikan terlebih dahulu bahwa SPSS telah terinstal pada komputer. Jika pada menu pilihan windows sudah tersedia SPSS, maka SPSS dapat dibuka dengan cara memilih menu start kemudian klik SPSS 17.0, seperti gambar berikut :

5.4 Mengoperasikan SPSS

Setelah mengklik pilihan SPSS Statistics 17.0, maka akan muncul tampilan jendela seperti berikut ini :

Gambar 5.2 Tampilan Jendela Awal SPSS

5.5 Input Variabel (Variable View)

Setelah jendela Variable View terbuka, maka lakukan pengisian variabel-variabel yang akan di analisis seperti berikut:

a. Name : digunakan untuk memberikan nama variabel

b. Type : digunakan untuk menentukan tipe data c. Width : digunakan untuk menentukan lebar kolom d. Decimals : digunakan untuk memberikan nilai desimal e. Label : digunakan untuk memberi nama variabel f. Value : digunakan untuk menjelaskan nilai data

g. Missing : digunakan untuk menentukan data yang hilang

h. Columns : digunakan menentukan lebar kolom i. Align : digunakan untuk menentukan rata kanan,

kiri, atau tengah

j. Measure : digunakan untuk menentukan tipe atau ukuran data, yaitu nominal, ordinal atau skala.

Gambar 5.3 Tampilan Jendela Variable View

5.6 Input Data (Data View)

Setelah selesai mengisi Variable View, klik pilihan Data View sehingga data pun dapat dimasukkan berdasarkan jenis variabel yang telah didefinisikan terlebih dahulu pada Variable View.

Gambar 5.4 Tampilan Jendela Data View

5.7 Pengolahan Data dengan Statistical Quality Control

5.7.1 Pengolahan Data dengan Statistical Quality ControlSebelum Revisi

Pada layar kerja Data View, klik Analyze yang terdapat pada menu kemudian pilih

Quality control dan klik Control Chart, seperti gambar dibawah ini :

Kemudian dilanjutkan untuk melengkapi jendela-jendela Control Chart. Pilih

variabel chart pilih X-bar, R,s. Lalu pada data organization pilih case are subgrub dan setelah itu klik define, seperti pada gambar berikut :

Gambar 5.6 Tampilan Jendela Control Chart

Kemudian untuk melengkapi pada jendela X – bar, R, s ; cases are subgrups, pada kotak dialog samples isikan variabel X1, X2, X3, X4, dan X5. Sedangkan kotak

dialog sub grup labeled by isikan dengan variabel observasi. Lalu pada kotak dialog Chart pilih x bar using range dan standar deviation, seperti pada gambar berikut :

Kemudain klik tombol Options sehingga kotak dialog X – bar, R, s: Options muncul dan kemudian pada kotak dialog Number of Sigma isikan level sigmanya 3 dan pada kotak dialog Minimum subgroup sample size isikan dengan angka 2, seperti gambar berikut :

Gambar 5.8 Tampilan Jendela X - bar, R, s : Options

Kemudian klik contine sehingga kembali ke kotak dialog X – bar, R, s : Cases Are Subgruop, terakhir klik tombol Ok. Sehingga Output SPSS Viewer muncul sebagai dua grafik, yaitu peta pengendali rata-rata,peta pengendali range dan peta pengendali standar deviasi.

Apabila dilihat dari hasil observasi, terdapat 16 data yang keluar dari batas pengendalian peta pengendali maka data tersebut dianggap out of ctatistical control dan harus direvisi. Untuk merevisinya data tersebut harus dihilangkan dengan menggunakan langkah – langkah revisi sebagai berikut :

5.7.2 Pengolahan Data dengan Statistical Quality ControlSesudah Revisi

Pengolahan data pada tahapan ini memiliki persamaan pada pengolahan data sebelumnya, letak perbedaannya hanya pada jumlah observasi yang telah diperlihatkan sebelunya adalah 30 setelah mengalami revisi observasinya menjadi 14 yang dapat dilihat pada proses berikut ini :

5.7.2.1 Input Variabel (Variable View)

Setelah jendela Variable View terbuka, maka lakukan pengisian variabel-variabel yang akan di analisis seperti berikut:

a. Name : digunakan untuk memberikan nama variabel

b. Type : digunakan untuk menentukan tipe data c. Width : digunakan untuk menentukan lebar kolom d. Decimals : digunakan untuk memberikan nilai desimal e. Label : digunakan untuk memberi nama variabel f. Value : digunakan untuk menjelaskan nilai data

pada kolom

g. Missing : digunakan untuk menentukan data yang hilang

h. Columns : digunakan menentukan lebar kolom i. Align : digunakan untuk menentukan rata kanan,

kiri, atau tengah

j. Measure : digunakan untuk menentukan tipe atau ukuran data, yaitu nominal, ordinal atau skala.

Gambar 5.9 Tampilan Revisi Jendela Variable View

5.6 Input Data (Data View)

Setelah selesai mengisi Variable View, klik pilihan Data View sehingga data pun dapat dimasukkan berdasarkan jenis variabel yang telah didefinisikan terlebih dahulu pada Variable View.

Gambar 5.10 Tampilan Revisi Jendela Data View

Untuk langkah berikutnya akan sama dengan proses yang telah dilakukan

sebelumnya, karena tidak terdapat perbedaan dengan proses yang telah dilakukan sebelumnya.

(Output SPSS untuk diagram kontrol rata-rata dan diagram kontrol range dapat dilihat pada lampiran 1).

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Pada peta pengendali rata – rata ( ) dan peta pengendali jarak (R) didapatkan hasil pada peta pengendali rata – rata ( ) diperoleh hasil CL = 123,46; UCL = 133,46; dan LCL = 113,46 serta pada peta pengendali jarak (R) diperoleh hasil CL = 17,34; UCL = 36,67; dan LCL = 0. Dapat dilihat dalam grafik pengendali rata – rata ( ) dan peta pengendali jarak (R) bahwa proses berada diluar batas pengendali yang artinya harus ada revisi agar proses produksi yang terjdi dapat menghasilkan produk dengan kualitas yang diiginkan. Maka setelah di revisi didapatkan pada peta pengendali rata – rata ( ) diperoleh hasil CL = 122,77; UCL = 132,59; dan LCL= 112,95 serta pada peta pengendali jarak (R) diperoleh hasil CL = 17.01; UCL = 35,98 dan LCL = 0. Hasil revisi dapat menunjukkan bahwa ketidak penyebab – penyebab yang terjadi pada proses produksi telah berada didalam batasan normal dalam peta pengendalian baik itu dalam peta pengendali rata – rata ( ) maupun peta pengendali jarak (R) 2. Pada peta pengendali rata – rata ( ) dan standar deviasi (S) diperoleh

pengendali standar deviasi (S) diperoleh hasil CL =6,99; UCL =14,61; dan LCL = 0. Dapat dilihat dalam grafik pengendali rata – rata ( ) dan peta pengendali Standar deviasi (S) bahwa proses berada diluar batas pengendali yang artinya harus ada revisi agar proses produksi yang terjdi dapat menghasilkan produk dengan kualitas yang diiginkan. Maka setelah di revisi didapatkan pada peta pengendali rata – rata ( ) diperoleh hasil CL = 122,77; UCL = 132,59; dan LCL= 112,95 serta pada peta pengendali standar deviasi (S) diperoleh hasil CL =7,01; UCL = 14,65 dan LCL = 0. Hasil revisi dapat menunjukkan bahwa ketidak penyebab – penyebab yang terjadi pada proses produksi telah berada didalam batasan normal dalam peta pengendalian baik itu dalam peta pengendali rata – rata ( ) maupun peta pengendali standar deviasi (S).

3. Hasil output peta pengendali rata –rata ( ) dan peta pengendali jarak (R) serta peta pengendali rata – rata ( ) dan peta pengendali standar deviasi (S) dapat dilihat perbandingan antara kedua jenis grafik pembeda antara grafik pengendali rata- rata ( ) dan peta pengendali jarak (R) serta peta pengendali rata – rata ( ) dan peta pengendali standar deviasi (S) memiliki hasil dan tingkat keakurasian yang sama.

4. Dari hasil output grafik dapat dilihat bahwa proses pengendalian kualitas

Feeding setelah diadakan revisi berada dalam batas pengendali sehingga dibiarkan terus berlangsung.

6.2 Saran

Penulis memberikan saran terhadap hasil penelitian sebagai berikut :

1. Penentuan standar F eeding dapat menggunakan Statistical Quality Control

sebagai penentu dan evaluasi kerja proses kualitas.

2. Penulis menyarankan agar metode Statistical Quality Control dapat dipakai untuk mengontrol kinerja para karyawan maupun parameter lainnya.

3. Penggunaan peta pengendali baik peta pengendali rata - rata ( ) dan peta pengendali jarak (R) maupun peta pengendali rata – rata ( ) dan peta pengendali standar deviasi (S) dapat dipilih sesuai dengan jumlah banyaknya n dalam persoalan yang akan lihat dalam proses pengendali.

DAFTAR PUSTAKA

Andi. 2009. SPSS 17. Andi Offset. Semarang.

Grant, Eugene, L. Dan Leavenworth, Richard, S. 1993. Pengendalian Mutu Statistik. Edisi Keenam. Jilid 1. Erlangga. Jakarta.

Ishikawa, Kaoru. 1989.Teknik Penuntun Pengendalian Mutu. PT Melton Putra. Jakarta

Montgomery, Douglas, C. 1990. Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik. Gajah Mada University Press. Yogyakarta.

Nasution, M.N. 2001. Manajemen Mutu Terpadu. Ghalia Indonesia. Jakarta. [PT INALUM] Indonesia Asahan Aluminium, SRC. 2010.

Modul OJT Operasi Tungku Reduksi. SRC PT INALUM, Kuala Tanjung. Sudjana. 2005. Metode Statistika. PT Tarsito. Bandung.

Trihendradi, C. 2010. Step By Step SPSS 18 Analisis Data Statistik. Andi Offset. Yogyakarta.

[USU] Universitas Sumatera Utara, FMIPA. 2013. Panduan Tata Cara Penulisan Skripsi dan Tugas Akhir. FMIPA USU, Medan.

Wahyu Ariani, Dorothea. 2005. Pengendalian Kualitas Statistik. Adi Offset.Yogyakarta .

Lampiran 1

Control chart sebelum revisi

Peta pengendali rata – rata ( ) dan Peta pengendali jarak (R)

Control chart setelah revisi

Lampiran 2

Lampiran dengan menggunakan median

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

median UCL LCL

0 20 40 60 80 100 120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

range UCL LCL

0 5 10 15 20 25

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

stdv UCL LCL

Lampiran 1

Control chart sebelum revisi

Peta pengendali rata – rata ( ) dan Peta pengendali jarak (R)

Control chart setelah revisi

Lampiran 2

Lampiran dengan menggunakan median

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

median UCL LCL 0 20 40 60 80 100 120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

range

UCL

0 5 10 15 20 25

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

stdv

UCL