5.2.3.1.5. Analisis Cause Effect Diagram Mie Gosong
Putaran brush warna macat
Kontrol material bahan tidak efektif
Skill rendah Warna Tidak
Sempurna
Mesin Metode
Lingkungan Operator
Material
Brush warna Slurry applicator menipis
Frekuensi inspeksi kurang
Konsentrasi pasir silica,oxide,GC4,semen dan
air kurang homogen
Inspeksi kurang ketat Pendidikan
Tidak disiplin
Debu Tempat bahan
pewarna kotor Basah
Cuaca Pengadukan
kurang lama
Gambar 5.9. Cause Effect Diagram Penyebab Mie Gosong
5.2.4.
Improve Tahap Perbaikan
Improve tahap perbaikan merupakan tahapan keempat dalam perbaikan kualitas. Pada tahapan perbaikan ini diterapkan suatu rencana tindakan
peningkatan kualitas, melalui perbaikan terhadap sumber-sumber penyebab terjadinya produk cacat yang disebabkan oleh cemaran, mie hancur patah, etiket
rusak, mie gosong, dan mie mentah. Rencana perbaikan dilakukan terhadap sumber yang berpotensi untuk menciptakan produk cacat berdasarkan hasil
analisis Cause and effect diagram yaitu dengan metode 5S dan stategi implementasi 5W1H.
5.2.5. Control Tahap Pengendalian
Control tahap pengendalian merupakan tahapan akhir dari perbaikan kualitas, tetapi juga merupakan sebuah langkah awal dari perbaikan terus menerus
dan integrasi. Oleh karena itu dibutuhkan suatu pembakuan, pendokumentasian
Universitas Sumatera Utara
dan penyebarluasan dari tindakan perbaikan supaya kegagalan yang pernah terjadi tidak terulang kembali.
5.2.6. Peramalan Jumlah Permintaan Produk
Peralaman permintaan ini digunakan untuk menentukan jumlah permintaan pada bulan berikutnya yang merupakan acuan perhitungan metrik lean
dan menjadi jadwal induk produksi pada future state mapping. Untuk peramalan jumlah permintaan produk mie instan digunakan jumlah permintaan produk mie
instan setahun terakhir.
Tabel 5.13. Jumlah Permintaan Mie Instan Tahun 2011 Bulan
Jumlah Permintaan karton
Januari 11125
Februari 7535
Maret 8905
April 7180
Mei 8755
Juni 8755
Juli 8220
Agustus 4625
September 6880
Oktober 8925
November 14056
Desember 7600
Sumber: PT. Jakarana Tama
Peramalan dilakukan dengan menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Mendefinisikan tujuan peramalan Tujuan peramalan untuk meramalkan jumlah permintaan produk mie instan
yang diteliti mulai bulan Januari 2011 hingga Desember 2011. b. Membuat diagram pencar
Universitas Sumatera Utara
Identifikasi pola historis dari data permintaan produk mie instan pada bulan Januari 2011 sampai Desember 2011 yang dilakukan dengan menggunakan
diagram pencar. Diagram pencar tersebut dapat dilihat pada Gambar 5.13.
Gambar 5.10. Diagram Pencar Data Permintaan Mie Instan
c. Memilih metode peramalan Pemilihan metode peramalan yang sesuai dengan pola data pada diagram
pencar. Dari diagram pencar dapat disimpulkan bahwa pola data permintaan menunjukkan pola kuadratis dan siklis. Dengan demikian fungsi peramalan
yang dipilih adalah: 1. Metode Kuadratis
2. Metode Siklis d. Perhitungan parameter peramalan
1. Metode Kuadratis Fungsi peramalan : Y = a + bx + cx
2
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.14. Perhitungan Parameter Peramalan untuk Metode Kuadratis
X Y
X
2
X
3
X
4
XY X
2
Y 1
11125 1
1 1
11125 11125
2 7535
4 8
16 15070
30140 3
8905 9
27 81
26715 80145
4 7180
16 64
256 28720
114880 5
8755 25
125 625
43775 218875
6 8755
36 216
1296 52530
315180 7
8220 49
343 2401
57540 402780
8 4625
64 512
4096 37000
296000 9
6880 81
729 6561
61920 557280
10 8925
100 1000
10000 89250
892500 11
14056 121
1331 14641
154616 1700776
12 7600
144 1728
20736 91200
1094400 78 102561
650 6084
60710 669461
5714081 α = ∑X ∑X
2
- n ∑ X
3
= 78 650 – 126084 = -22308
β = ∑X
2
- n ∑ X
2
= 78
2
– 12650 = -1716
γ = ∑X
2 2
- n ∑ X
4
= 650
2
-1260710 = -306020
δ = ∑X ∑Y – n ∑XY = 78 102561 -12 669461
= -33774 θ = ∑X
2
∑Y – n
∑ X
2
Y = 650 102561 – 12 5714081
= -1904322 b =
= = -1169.65
c = =
= 91.49
γ α
θ b -
Universitas Sumatera Utara
a= =
= -4011.55 Jadi, fungsi peramalan untuk metode kuadratis adalah :
Y = -4011.55 – 1169.65x + 91.49x
2
2. Metode Siklis Fungsi peramalan : Y = a+b sin
+ c cos
Tabel 5.15. Perhitungan Parameter Peramalan untuk Metode Siklis X
Y 2πxn Sin
Y.Sin Cos
Y.Cos Sin.Cos
Sin2 Cos2
1 11125
0.50 0.87
0.44 0.25
0.76 5562.5
9678.75 1
2 7535
0.87 0.50
0.44 0.76
0.25 6555.45
3767.5 2
3 8905
1.00 0.00
0.00 1.00
0.00 8905
3 4
7180 0.87
-0.50 -0.44
0.76 0.25
6246.6 -3590
4 5
8755 0.50
-0.87 -0.44
0.25 0.76
4377.5 -7616.85
5 6
8755 0.00
-1.00 0.00
0.00 1.00
-8755 6
7 8220
-0.50 -0.87
0.44 0.25
0.76 -4110
-7151.4 7
8 4625
-0.87 -0.50
0.44 0.76
0.25 -4023.75
-2312.5 8
9 6880
-1.00 0.00
0.00 1.00
0.00 -6880
9 10
8925 -0.87
0.50 -0.44
0.76 0.25
-7764.75 4462.5
10 11
14056 -0.50
0.87 -0.44
0.25 0.76
-7028 12228.72
11 12
7600 0.00
1.00 0.00
0.00 1.00
7600 12
78 102561 0.00
0.00 0.00
6.03 6.03
1840.55 8311.72
78 ∑Y = na + b∑
+ c ∑
102561= 12a + b 0 + c0 102561= 12a
a = 8546.75 `
∑ = a
∑ + + b∑ + c
∑ 1840.55 = a0 + b 6 + c 0
1840.55 = 6b b= 305.35
∑ = a
∑ + + b∑ + + c
∑ 8311.72 = a 0 + b 0 + c 6
n X
π 2
sin
n X
π 2
cos
Universitas Sumatera Utara
8311.72 = 6c = 1378.94
Jadi, fungsi peramalan untuk metode siklis adalah :
Y = 8456.75 + 305.35 sin + 1378.94 cos
e. Menghitung kesalahan dari setiap metode peramalan
Perhitungan kesalahan dari setiap metode peramalan adalah dengan menggunakan metode SEE Standard Error of Estimation dengan menggunakan
rumus sebagai berikut:
SEE = Dimana:
f = derajat kebebasan untuk metode kuadratis, f = 3
untuk metode siklis, f = 3 1. Metode Siklis
Derajat kebebasan f = 3
Tabel 5.16. Perhitungan SEE untuk Metode Siklis X
Y Y’
Y-Y’ Y-Y’²
1 11125
9899.10 1225.90
1502823.94 2
7535 9501.87
-1966.87 3868595.30
3 8905
8852.10 52.90
2798.41 4
7180 8122.93
-942.93 889125.47
5 8755
7499.75 1255.25
1575659.59
n
X π
2
n
X π
2
² f
n Y
Y −
−
∑
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.16. Perhitungan SEE untuk Metode Siklis lanjutan X
Y Y’
Y-Y’ Y-Y’²
6 8755
7167.81 1587.19
2519172.10 7
8220 7194.40
1025.60 1051861.10
8 4625
7591.63 -2966.63
8800866.86 9
6880 8241.40
-1361.40 1853409.96
10 8925
8970.57 -45.57
2076.21 11
14056 9579.96
4476.04 20034903.64
12 7600
9925.69 -2325.69
5408833.98
SEE
siklis
= = 2297.59
2. Metode Kuadratis Derajat kebebasan f = 3
Tabel 5.17. Perhitungan SEE untuk Metode Kuadratis X
Y Y’
Y-Y’ Y-Y’²
1 11125
-5089.71 16214.71
262916820.38 2
7535 -5984.89
13519.89 182787425.61
3 8905
-6697.09 15602.09
243425212.37 4
7180 -7226.31
14406.31 207541767.82
5 8755
-7572.55 16327.55
266588889.00 6
8755 -7735.81
16490.81 271946814.46
7 8220
-7716.09 15936.09
253958964.49 8
4625 -7513.39
12138.39 147340511.79
9 6880
-7127.71 14007.71
196215939.44 10
8925 -6559.05
15484.05 239755804.40
11 14056
-5807.41 19863.41
394555056.83 12
7600 -4872.79
12472.79 155570490.38
Total 2822603696.98
SEE
kuadratis
= = 17709.39
Universitas Sumatera Utara
f. Memilih metode terbaik Untuk memilih metode terbaik dengan melihat nilai SEE yang
terkecil dari kedua metode tersebut. Dua nilai SEE yang terkecil akan dibandingkan dan dilakukan pengujian hipotesa.
Ho : Metode siklis lebih baik dari metode kuadratis Hi : Metode siklis tidak lebih baik dari metode kuadratis
α = 0.05 F
tabel
= F
0.05,11,11
= 2.82 Uji statistik
F
hitung
=
2
=
2 = 0.02
Kesimpulan nilai F
hitung
F
tabel
sehingga Ho diterima, dan metode yang digunakan adalah metode siklis dengan persamaan :
Y = 8456.75 + 305.35 sin + 1378.94 cos
g. Verifikasi peramalan Tujuan dilakukannya verifikasi adalah untuk mengetahui apakah fungsi
yang telah ditentukan dapat mewakili data yang akan diramalkan.
n
X π
2
n
X π
2
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.18. Perhitungan Hasil Verifikasi X
Y Y’
Y-Y’ MR
1 11125
9899.10 1225.90
2 7535
9501.87 -1966.87
-3192.77 3
8905 8852.10
52.90 -1913.97
4 7180
8122.93 -942.93
-995.83 5
8755 7499.75
1255.25 312.32
6 8755
7167.81 1587.19
331.94 7
8220 7194.40
1025.60 -561.59
8 4625
7591.63 -2966.63
-3992.23 9
6880 8241.40
-1361.40 -1406.97
10 8925
8970.57 -45.57
-1406.97 11
14056 9579.96
4476.04 4430.47
12 7600
9925.69 -2325.69
-6801.73
Total -15197.33
MR =
1 −
∑
n MR
= = 2304.25
BKA = 2.66 × 2304.25= 6129.31 13 BKA= 13 × 2304.25= 2043.10
23 BKA= 23 × 2304.25= 4086.21 BKB = -2.66 × 2304.25= -6129.31
13 BKB= 13 × 2304.25= -2043.10 23 BKB= 23 × 2304.25= -4086.21
Universitas Sumatera Utara
Gambar 5.11. Moving Range Chart Penjualan Mie Instan
Dari gambar diatas, dapat dilihat bahwa tidak ada yang berada diluar batas control sehingga metode peramalan sudah representati. Sehingga peramalan
jumlah permintaan untuk periode bulan Januari 2012 atau periode ke-13 dilakukan dengan menggunakan metode kuadratis dengan menggunakan
persamaan sebagai berikut : Y = -4011.55 – 1169.65x + 91.49x
2
= -4011.55 – 1169.65 13 + 91.49 13
2
= 3755.19 ≈ 3755 karton
5.2.7. Identifikasi Waste dengan Process Activity Mapping