Control Tahap Pengendalian Peramalan Jumlah Permintaan Produk

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