Perhitungan Nilai DPMO Defefct per Million Opportunity dan Nilai Penentuan CTQ Potensial

persepsi di antara satu pengamat dengan pengamat yang lain, yang sering terjadi pada uji normalitas dengan menggunakan grafik. Adapun langkah-langkah pengujian kenormalan data kadar kotoran dengan Kolmogorov-Smirnov Test adalah sebagai berikut: 1. Data dari hasil pengamatan mengenai kadar kotoran diurutkan mulai dari nilai pengamatan terkecil sampai nilai pengamatan terbesar. Setelah itu, data baru diberi nomor 1 - 26. 2. Dari data pengamatan yang telah kita urutkan dan diberi nomor, selanjutnya hitung nilai FaX-nya, yaitu dengan: data total data nomor X Fa = Misalnya, data nomor 1 dan jumlah datanya 26, maka : 26 1 = X Fa = 0,038 3. Hitung nilai Z. x = n xi n i ∑ =1 = 1,268 n x xi n i ∑ = − = 1 2 σ = 0,121 Maka nilai Z untuk data pertama X 1 = 1,107 adalah : 328 , 1 121 , 268 , 1 107 , 1 − = − = − = σ X X Z i 4. Dari nilai Z yang didapat, cari nilai FeX dengan melihat tabel distribusi normal atau menggunakan Microsoft Excel. Dalam hal ini untuk mencari nilai FeX menggunakan Microsoft Excel dengan formulasi : =NORMSDIST-1,328 = 0,092 5. Hitung selisih nilai FaX dengan FeX dan diberi tanda mutlak, serta notasikan dengan D. FaX = 0,038, FeX = 0,092 maka : D = | FaX – FeX | = | 0,038 – 0,092 | = 0,054 Untuk mendapatkan hasil perhitungan mengenai uji klomogorov smirnov dapat dilihat pada Tabel 5.11. Tabel 5.11. Uji Kenormalan Data dengan Kolmogorov-Smirnov Test untuk Kecacatan Kadar Kotoran No Jumlah Cacat xi Fax X σ Z Fex D = |FaX – FeX| 1 1,107 0,038 1,268 0,121 -1,328 0,092 0,054 2 1,107 0,077 1,268 0,121 -1,328 0,092 0,015 3 1,134 0,115 1,268 0,121 -1,105 0,135 0,019 4 1,134 0,154 1,268 0,121 -1,105 0,135 0,019 5 1,143 0,192 1,268 0,121 -1,031 0,151 0,041 6 1,143 0,231 1,268 0,121 -1,031 0,151 0,079 7 1,152 0,269 1,268 0,121 -0,956 0,169 0,100 8 1,179 0,308 1,268 0,121 -0,734 0,232 0,076 9 1,179 0,346 1,268 0,121 -0,734 0,232 0,115 10 1,179 0,385 1,268 0,121 -0,734 0,232 0,153 11 1,215 0,423 1,268 0,121 -0,437 0,331 0,092 12 1,215 0,462 1,268 0,121 -0,437 0,331 0,130 Tabel 5.11. Uji Kenormalan Data dengan Kolmogorov-Smirnov Test untuk Kecacatan Kadar Kotoran Lanjutan No Jumlah Cacat xi Fax X σ Z Fex D = |FaX – FeX| 13 1,215 0,500 1,268 0,121 -0,437 0,331 0,169 14 1,251 0,538 1,268 0,121 -0,140 0,444 0,094 15 1,287 0,577 1,268 0,121 0,157 0,562 0,015 16 1,323 0,615 1,268 0,121 0,454 0,675 0,060 17 1,323 0,654 1,268 0,121 0,454 0,675 0,021 18 1,323 0,692 1,268 0,121 0,454 0,675 0,017 19 1,359 0,731 1,268 0,121 0,751 0,774 0,043 20 1,395 0,769 1,268 0,121 1,048 0,853 0,083 21 1,395 0,808 1,268 0,121 1,048 0,853 0,045 22 1,431 0,846 1,268 0,121 1,345 0,911 0,064 23 1,431 0,885 1,268 0,121 1,345 0,911 0,026 24 1,431 0,923 1,268 0,121 1,345 0,911 0,012 25 1,44 0,962 1,268 0,121 1,419 0,922 0,039 26 1,476 1,000 1,268 0,121 1,716 0,957 0,043 D max 0,169 Langkah pengujian hipotesanya : 1. H : Data tersebut Berdistribusi Normal H 1 : Data tersebut Tidak Berdistribusi Normal 2. Level of Significant α = 0.05 3. Wilayah Kritis D α = 0,259 4. Nilai D D max = 0,169 Kesimpulan : H diterima, karena D 0,169 ≤ D α 0,259. Hal ini berarti data kadar kotoran berdistribusi normal.

5.2.2.3.2. Penentuan Batas Kontrol Batas Kendali

Batas kendali adalah suatu alat statistik yang dapat digunakan untuk melihat dan mempertahankan variasi-variasi sesuai spesifikasi yang diinginkan. Penentuan batas kendali merupakan sebagai syarat dalam perhitungan process capability. Perhitungan batas kontrol untuk parameter kadar kotoran dapat dilihat sebagai berikut: Rata-rata proporsi = = = 0,029 UCL Batas Kontrol Atas = + 3 = 0,029 +3 = 0,445 LCL Batas Kontrol Bawah = - 3 = 0,029 – 3 = Untuk medapatkan nilai batas kontrol seperti pada perhitungan diatas secara keseluruhan pada jenis kecacatan kadar kotoran, maka selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 5.12.