Untuk hasil perhitungan terhadap akar-akar penyebab lainnya bisa dilihat dalam tabel 4.7 berikut ini.
Tabel 4.7 Hasil Perhitungan Frekuensi Akar Penyebab Basic Event Kecacatan
Sumber: Data Primer PT Tjakrindo Mas
4.1.5 Perhitungan Probabilitas Guna Kebutuhan Perbaikan.
Sistem produksi sangat menuntut adanya quality control yang baik dikarenakan bahan baku yang mahal dan terbatas. Mengingat tuntutan kualitas
bahan yang baik, maka didalam proses produksi harus dioperasikan secara maksimal sehingga dapat mengurangi kesalahan
. No Akar
Penyebab Frekuensi Kejadian
Cacat Produk Per Unit
1 2
3 4
5 6
7 8
9 Komposisi bahan baku tidak sesuai
Operator kurang berpengalaman Operator terburu-buru
Operator tidak disiplin Mesin trouble
Meningkatnya jumlah produksi Setting mesin kurang sesuai
Pergantian operator Listrik mengalami fluktuasi
9,65 5,933
7,166 7,55
7,05 7,317
6,817 6,917
6,133
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Untuk tahap selanjutnya akan dilakukan perhitungan probabilitas kecacatan agar dapat dilakukan evaluasi. Tahapan-tahapannya meliputi :
1. Penentuan Kecacatan
Menentukan kecacatan hingga ke akar-akar penyebab dengan menggambarkan ke dalam fault tree diagram beserta simbol-simbol logika
dari akar penyebab tersebut sampai menuju pada kejadian atau kecacatan yang tidak diinginkan.
2. Struktur Kecacatan
Fault tree diagram tersebut kemudian dievaluasi dengan mengunakan cut set method hingga didapatkan cacat yang lebih spesifik.
3. Perhitungan Probabilitas
Setelah dievaluasi, kemudian dihitung nilai probabilitas terjadinya kecacatan. Sehingga diketahui seberapa besar tingkat kecacatan yang
terjadi dan pengaruhnya terhadap perusahaan pada masa yang akan datang.
Berikut adalah contoh perhitungan probabilitas akar penyebab kecacatan pipa PVC untuk jenis kecacatan komposisi bahan baku tidak sesuai yang datanya
diambil dari lampiran 5, adalah:
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Frekuensi kejadian cacat produk per hari selama tiga bulan, adalah:
=
= = 9,65 unitbulan
Total produksi per hari selama 3 bulan, adalah:
Total produksi per hari untuk tiap bulan, adalah -
Bulan Agustus : = Jumlah produksi yang gagal F + Jumlah produksi S
= 7,1 + 379,8 = 386,9 unitbulan
- Bulan September :
= Jumlah produksi yang gagal F + Jumlah produksi S = 11,1 + 400
= 411,1 unitbulan -
Bulan Oktober : = Jumlah produksi yang gagal F + Jumlah produksi S
= 10,75 + 344,9 = 355,65 unitbulan
Probabilitas kegagalan produksi selama 3 bulan, adalah:
Probabilitas kegagalan untuk tiap bulan, adalah:
3 Oktober
Bulan Cacat
Jmlh September
Bulan Cacat
Jmlh Agustus
Bulan Cacat
Jmlh
3 10,75
11,1 7,1
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
- Bulan Agustus :
=
sukses produksi
Jumlah gagal
produksi Jumlah
gagal yang
produksi Jumlah
= 8
, 379
1 ,
7 1
, 7
= 9
, 386
1 ,
7
= 0,018 -
Bulan September =
sukses produksi
Jumlah gagal
produksi Jumlah
gagal yang
produksi Jumlah
= 400
1 ,
11 1
, 11
= 1
, 411
1 ,
11
= 0,027 -
Bulan Oktober =
sukses produksi
Jumlah gagal
produksi Jumlah
gagal yang
produksi Jumlah
= 9
, 344
75 ,
10 75
, 10
= 65
, 355
75 ,
10
= 0,03
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Probabilitas kejadian selama 3 bulan, adalah:
= 3
Oktober Bulan
September Bulan
Agustus Bulan
= 3
0,030 0,027
0,018
= 0,025
Untuk hasil perhitungan terhadap akar-akar penyebab lainnya bisa dilihat dalam tabel 4.8 berikut ini.
Tabel 4.8 Probabilitas Akar–Akar Penyebab Kecacatan Pipa PVC
No Akar Penyebab
Frekuensi Kejadian Cacat
Produk F
per unit Total
Produksi Per hari
S + F per unit
Probabilitas Kejadian
F S
F
1 2
3 4
5 6
7 8
9 Komposisi bahan baku tidak sesuai
Operator kurang berpengalaman Operator terburu-buru
Operator tidak disiplin Mesin trouble
Meningkatnya jumlah produksi Setting mesin kurang sesuai
Pergantian operator Listrik mengalami fluktuasi
9,65 5,933
7,167 7,55
7,05 7,317
6,817 6,917
6,133 384,55
380,833 382,066
382,45 381,95
382,216 381,716
381,816 381,033
0,025 0,016
0,019 0,02
0,019 0,019
0,018 0,018
0,016 Sumber: Data primer PT Tjakrindo Mas
Keterangan: S: Jumlah produksi
F: Jumlah produksi yang gagal
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.2 Pengolahan Data
