jenis data, yaitu : 1.
Data atribut Atributes Data, merupakan data kualitatif yang dihitung menggunakan daftar pencacahan atau tally untuk keperluan pencatatan dan
analisa. Data atribut bersiat diskrit, jika suatu catatan hanya merupakan suatu ringkasan atau klasifikasi yang berkaitan dengan sekumpulan persyaratan yang
telah ditetapkan, maka catatan itu disebut sebagai “atribut”. Contoh data atribut karakteristik kualitas adalah : ketiadaan label pada kemasan produk, kesalahan
buku administrasi nasabah, banyaknya jenis cacat pada produk, banyaknya produk kayu yang cacat karena corelap, dan lain–lain. Data atribut biasanya
diperoleh dalam bentuk unit–unit nonkonformansketidaksesuaian atau cacat terhadap spesifikasi kualitas yang ditetapkan.
2. Data Variabel Variables Data. merupakan data kuantitatif yang diukur
menggunakan alat pengukuran tertentu untuk keperluan pencatatan dan analisis. Data variabel bersifat kontinyu. Jika suatu catatan dibuat berdasarkan
keadaan aktual, diukur secara langsung, maka karakteristik kualitas yang diukur itu disebut sebagai variabel. Contoh langsung, data variabel
karakteristik kualitas adalah : diameter pipa, ketebalan terhadap kayu lapis, berat semen dalam kantong, dan lain–lain.
2.3.1 Penentuan Kapabilitas Proses Untuk Data Atribut
Langkah–langkah untuk menentukan kapabilitas proses untuk data atribut menurut Gaspersz 2002 adalah sebagai berikut :
1. Menentukan proses yang ingin diketahui kapabilitasnya.
2. Menghitung banyak unit transaksi yang dikerjakan melalui proses.
3. Menghitung banyak unit transaksi yang gagal.
4. Menghitung tingkat cacat kesalahan berdasarkan langkah 3 dengan
membagi langkah 3 dengan langkah 2. 5.
Menentukan banyaknya CTQ Critical To Quality potensial yang dapat mengakibatkan cacat kesalahan.
6. Menghitung peluang tingkat cacat kesalahan per karakteristik CTQ
Critical To Quality dengan membagi langkah 4 dengan langkah 5. 7.
Menghitung kemungkinan cacat per satu juta kesempatan DPMO dengan mengalikan langkah 6 denga 1 juta.
8. Mengkonversikan DPMO ke dalam nilai Sigma.
9. Membuat kesimpulan.
Berikut ini akan dibahas tentang teknik memperkirakan kapabilitas proses dalam ukuran pencapaian target Sigma untuk data atribut data yang diperoleh
melalui perhitungan–perhitungan bukan melalui pengukuran langsung, misalnya presentase kesalahan, banyaknya keluhan pelanggan, dan lain–lain. Pada
umumnya data atribut hanya memiliki dua nilai yang berkaitan dengan YA atau TIDAK, seperti : sesuai tidak sesuai, puas atau tidak puas, berhasil atau tidak, dan
lain–lain. Data ini dapat dihitung untuk keperluan pencatatan dan analisis. Misalkan kita akan menentukan kapabilitas proses billing and charging
dari sebuah perusahaan jasa tertentu. Langkah–langkah penentuan kapabilitas untuk data atribut ditunjukan dalam Tabel 2.2
Tabel 2.2 Cara Memperkirakan Kapabilitas Proses untuk Data Atribut
Langkah Tindakkan Persamaan
Hasil Perhitungan
1 2
3 4
5 6
7 8
9 Proses apa yang ingin anda ketahui?
Berapa banyak unit transaksi yang dikerjakan melalui proses?
Berapa banyak unit transaksi yang gagal? Hitung tingkat cacat kesalahan berdasarkan
pada langkah 3 Tentukan banyaknya CTQ potensial yang
dapat mengakibatkan cacat kesalahan Hitung peluang tingkat cacat kesalahan per
karakteristik CTQ Hitung kemungkinan cacat per satu juta
kesempatan DPMO Konversi DPMO langkah 7 ke dalam nilai
sigma Buat kesimpulan
- -
- = langkah 3
langkah 2 =banyaknya
karakteristik CTQ = langkah 4
langkah 5 = langkah 6 x
1.000.000 -
- Billing and charging
1.283 145
0,113 24
0,004708 4.708
4,09 – 4.10 Kapasitas sigma
adalah 4,10 rata – rata kinerja industri
di Amerika Serikat Catatan: CTQ = critical-to-quality; DPMO = defect per million opportunities.
Contoh CTQ: kesalahan pengisian formulir, ketiadaan bukti-bukti keuangan, kesalahan pemasukan input ke
dalam computer, keterlambatan pemrosesan,dll. Jika pembaca ingin memiliki kalkulator Six Sigma yang di-download secara gratis dari
www.spcwizard.com , maka penentuan kapabilitas proses untuk data atribut dilakukan sebagai
berikut: Pilih defect
Defects : 145 masukkan banyaknya unit yang gagalcacat Unit Inspected : 1283 masukkan banyaknya unit yang diperiksa
Opportunities per Unit : 24 masukkan banyaknya CTQ potensial yang dapat mengakibatkan kegagalankecacatan
Pilih Calculate Process Sigma = 4.1 dihitung sendiri oleh kalkulator
DPMO : 4709 dihitung sendiri oleh kalkulator
2.3.2 Penentuan Kapabilitas Proses Untuk Data Variabel
