Pengolahan Data Perancangan Desain Produk

No. Nama Umur P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 42 Barokah Siregar 19 2 3 4 3 3 2 2 1 1 3 43 Hendi Beta 22 2 3 5 2 1 1 1 1 4 2 44 Pratama 36 5 4 3 5 5 3 5 4 3 2 45 Kordan 33 4 5 4 4 4 4 2 4 5 3 46 Iskandar 17 5 3 5 4 4 3 5 4 1 4 47 Leda Simorangkir 35 1 1 3 3 1 2 3 2 2 1 48 Topando 40 5 5 4 4 1 1 2 5 3 4 49 Tondi 20 1 2 2 4 3 1 3 2 1 1 50 Agus 24 5 4 3 5 3 3 4 5 3 4 Sumber: Hasil Pengumpulan Data

5.2. Pengolahan Data Perancangan Desain Produk

Spring Bed 6 feet dengan Pendekatan Concurrent Engineering 5.2.1. Tahap Project Planning

5.2.1.1. Identify Needs Pengolahan Kuisioner

5.2.1.1.1.Uji Validitas data Berdasarkan data hasil kuesioner untuk penilaian proses perakitan produk spring bed 6 feet di PT Ocean Centra Furnindo, maka dilakukan pengujian validitas dari pertanyaan 1 hingga 10 dengan menggunakan persamaan korelasi product moment Pearson. Skala Likert yang berupa skala ordinal terlebih dahulu diubah menjadi skala interval dengan menggunakan Method of Successive Interval MSI sebelum dilakukan pengujian validitas. Tabulasi frekuensi jawaban responden dapat dilihat pada Tabel 5.4. Tabel 5.4. Tabulasi Frekuensi Jawaban Responden Universitas Sumatera Utara Skala Ordinal Frekuensi 1 53 2 75 3 114 4 137 5 121 Sumber: Hasil pengumpulan data Pada Tabel 5.4. ditunjukan frekuensi responden yang memberikan alternatif jawaban dari pertanyaan kuesioner yang disebarkan. Proporsi diperoleh dari hasil perbandingan jumlah frekuensi dengan jumlah total frekuensi. Penentuan proporsi kumulatif diperoleh dengan menjumlahkan secara berurutan untuk setiap nilai proporsi. Nilai proporsi kumulatif Pk mengikuti distribusi normal dan dengan melihat tabel distribusi normal, maka dapat ditentukan nilai Z untuk setiap kategori: Z1 = -1,248 Z2 = -0,656 Z3 = -0,040 Z4 = 0,700 Z5 = ∞ Nilai densitas diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut: sehingga diperoleh :         2 z 2 1 exp 2 1 z f Universitas Sumatera Utara D1 = 183 , -1,248 2 1 exp 2 1 248 , 1 - 2          f D2 = 0,322 D3 = 0,399 D4 = 0,312 D5 = 0 Scale value mempunyai rumus sebagai berikut: Maka diperoleh, SV1 = 0-0,1830,106-0 = -1,726 SV2 = -0,927 SV3 = -0,338 SV4 = 0,318 SV5 = 1,289 Skala akhir data interval diperoleh dengan jalan mengambil nilai negatif yang paling besar dan diubah menjadi =1, yaitu: SA1 = 1 SA2 = 1,799 SA3 = 2,388 SA4 = 3,044 SA5 = 4,015 Perhitungan untuk mendapat skala baru dapat dilihat pada Tabel 5.5. Tabel 5.5. Perhitungan Skala Baru limit lower under - limit offer under area limit upper at density - limit lower at density SV  Universitas Sumatera Utara Skala Frekuensi Proporsi Proporsi Kumulatif Z Densitas fZ SV Skala Baru 1 53 0,106 0,106 -1,248 0,183 -1,726 1 2 75 0,15 0,256 -0,656 0,322 -0,927 1,799 3 114 0,228 0,484 -0,040 0,399 -0,338 2,388 4 137 0,274 0,758 0,700 0,312 0,318 3,044 5 121 0,242 1 ∞ 1,289 4,015 Total 500 Sumber: Hasil pengumpulan data Hasil skala interval dari data ordinal untuk tingkat kepentingan adalah: 1. Untuk nilai 1 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 1 2. Untuk nilai 2 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 1,799 3. Untuk nilai 3 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 2,388 4. Untuk nilai 4 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 3,044 5. Untuk nilai 5 dalam skala ordinal, maka skala intervalnya menjadi 4,015 Hasil skala baru yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 5.6. Tabel 5.6. Skala Interval dari Data Ordinal Responden Pertanyaan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 1 3,044 2,388 3,044 3,044 1 1,799 1,799 2,388 3,044 2,388 2 2,388 1,799 3,044 3,044 3,044 2,388 2,388 3,044 3,044 3,044 3 3,044 1,799 4,015 4,015 1,799 2,388 4,015 4,015 4,015 4,015 4 1,799 4,015 1 2,388 1 4,015 3,044 1 1 2,388 5 4,015 4,015 3,044 4,015 4,015 3,044 4,015 3,044 3,044 3,044 6 3,044 2,388 2,388 1,799 3,044 3,044 4,015 4,015 1,799 1,799 7 4,015 1,799 3,044 3,044 4,015 4,015 4,015 2,388 2,388 3,044 8 4,015 3,044 4,015 3,044 3,044 1,799 3,044 1 2,388 1,799 9 3,044 4,015 1 2,388 1 3,044 4,015 1,799 1 3,044 10 3,044 1,799 2,388 1 3,044 2,388 2,388 3,044 1,799 2,388 11 3,044 4,015 1,799 3,044 1,799 1,799 4,015 3,044 3,044 3,044 Tabel 5.6. Skala Interval dari Data Ordinal Lanjutan Universitas Sumatera Utara Responden Pertanyaan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 12 1,799 1,799 1 4,015 1 1,799 1,799 4,015 4,015 4,015 13 2,388 4,015 3,044 4,015 2,388 2,388 3,044 3,044 4,015 1,799 14 2,388 2,388 3,044 3,044 1,799 2,388 3,044 1,799 4,015 4,015 15 3,044 1 2,388 2,388 2,388 2,388 1,799 4,015 1 4,015 16 4,015 4,015 3,044 2,388 2,388 2,388 3,044 3,044 2,388 1 17 4,015 4,015 4,015 1 2,388 3,044 2,388 4,015 2,388 4,015 18 3,044 3,044 4,015 1 4,015 1,799 2,388 3,044 2,388 2,388 19 4,015 4,015 1 1,799 3,044 3,044 2,388 4,015 4,015 3,044 20 2,388 2,388 1,799 3,044 3,044 3,044 4,015 2,388 3,044 2,388 21 1 2,388 4,015 4,015 4,015 1 2,388 3,044 3,044 4,015 22 3,044 3,044 4,015 2,388 3,044 4,015 3,044 4,015 4,015 3,044 23 4,015 3,044 1,799 3,044 3,044 2,388 4,015 2,388 4,015 3,044 24 3,044 3,044 4,015 3,044 1,799 2,388 4,015 3,044 2,388 1,799 25 4,015 4,015 1 3,044 2,388 2,388 3,044 2,388 4,015 4,015 26 3,044 4,015 2,388 4,015 1 3,044 2,388 2,388 1,799 4,015 27 3,044 4,015 4,015 2,388 3,044 3,044 2,388 2,388 1,799 4,015 28 1 1 1,799 1,799 1,799 1,799 2,388 2,388 1,799 2,388 29 3,044 2,388 2,388 3,044 1,799 1,799 1,799 3,044 3,044 4,015 30 4,015 1 3,044 2,388 3,044 4,015 3,044 1,799 4,015 1,799 31 4,015 1,799 3,044 3,044 4,015 3,044 1,799 4,015 4,015 1 32 3,044 1,799 4,015 4,015 2,388 1,799 2,388 1,799 2,388 4,015 33 4,015 3,044 1,799 1 1,799 4,015 3,044 3,044 1 2,388 34 3,044 1 1,799 4,015 3,044 3,044 1 2,388 3,044 3,044 35 4,015 2,388 4,015 4,015 3,044 4,015 1,799 4,015 2,388 2,388 36 1 2,388 2,388 2,388 1,799 1 2,388 1 2,388 1 37 3,044 1,799 3,044 2,388 2,388 2,388 3,044 1 4,015 2,388 38 4,015 1,799 2,388 2,388 1 2,388 3,044 1,799 3,044 1,799 39 3,044 3,044 2,388 4,015 3,044 1,799 4,015 4,015 2,388 2,388 40 3,044 2,388 4,015 4,015 4,015 3,044 3,044 3,044 1,799 4,015 41 3,044 4,015 2,388 4,015 3,044 4,015 3,044 2,388 4,015 2,388 42 1,799 2,388 3,044 2,388 2,388 1,799 1,799 1 1 2,388 43 1,799 2,388 4,015 1,799 1 1 1 1 3,044 1,799 44 4,015 3,044 2,388 4,015 4,015 2,388 4,015 3,044 2,388 1,799 45 3,044 4,015 3,044 3,044 3,044 3,044 1,799 3,044 4,015 2,388 46 4,015 2,388 4,015 3,044 3,044 2,388 4,015 3,044 1 3,044 47 1 1 2,388 2,388 1 1,799 2,388 1,799 1,799 1 Tabel 5.6. Skala Interval dari Data Ordinal Universitas Sumatera Utara Responden Pertanyaan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 48 4,015 4,015 3,044 3,044 1 1 1,799 4,015 2,388 3,044 49 1 1,799 1,799 3,044 2,388 1 2,388 1,799 1 1 50 4,015 3,044 2,388 4,015 2,388 2,388 3,044 4,015 2,388 3,044 Sumber: Hasil Pengolahan Data Perhitungan nilai korelasi atribut 1 dapat dilihat pada Tabel 5.7. Tabel 5.7. Perhitungan Nilai Korelasi Atribut 1 No X Y X.Y X 2 Y 2 1 3,044 23,938 72,867 9,266 573,028 2 2,388 27,227 65,018 5,703 741,310 3 3,044 33,120 100,817 9,266 1096,934 4 1,799 21,649 38,947 3,236 468,679 5 4,015 35,295 141,709 16,120 1245,737 6 3,044 27,335 83,208 9,266 747,202 7 4,015 31,767 127,545 16,120 1009,142 8 4,015 27,192 109,176 16,120 739,405 9 3,044 24,349 74,118 9,266 592,874 10 3,044 23,282 70,870 9,266 542,052 11 3,044 28,647 87,201 9,266 820,651 12 1,799 25,256 45,436 3,236 637,866 13 2,388 30,140 71,974 5,703 908,420 14 2,388 27,924 66,683 5,703 779,750 15 3,044 24,425 74,350 9,266 596,581 16 4,015 27,714 111,272 16,120 768,066 17 4,015 31,283 125,601 16,120 978,626 18 3,044 27,125 82,569 9,266 735,766 19 4,015 30,379 121,972 16,120 922,884 20 2,388 27,542 65,770 5,703 758,562 21 1,000 28,924 28,924 1,000 836,598 22 3,044 33,668 102,485 9,266 1133,534 23 4,015 30,796 123,646 16,120 948,394 24 3,044 28,580 86,998 9,266 816,816 25 4,015 30,312 121,703 16,120 918,817 26 3,044 28,096 85,524 9,266 789,385 Tabel 5.7. Perhitungan Nilai Korelasi Atribut 1 Lanjutan No X Y X.Y X 2 Y 2 Universitas Sumatera Utara 27 3,044 30,140 91,746 9,266 908,420 28 1,000 18,159 18,159 1,000 329,749 29 3,044 26,364 80,252 9,266 695,060 30 4,015 28,163 113,074 16,120 793,155 31 4,015 29,790 119,607 16,120 887,444 32 3,044 27,650 84,167 9,266 764,523 33 4,015 25,148 100,969 16,120 632,422 34 3,044 25,422 77,385 9,266 646,278 35 4,015 32,082 128,809 16,120 1029,255 36 1,000 17,739 17,739 1,000 314,672 37 3,044 25,498 77,616 9,266 650,148 38 4,015 23,664 95,011 16,120 559,985 39 3,044 30,140 91,746 9,266 908,420 40 3,044 32,423 98,696 9,266 1051,251 41 3,044 32,356 98,492 9,266 1046,911 42 1,799 19,993 35,967 3,236 399,720 43 1,799 18,844 33,900 3,236 355,096 44 4,015 31,111 124,911 16,120 967,894 45 3,044 30,481 92,784 9,266 929,091 46 4,015 29,997 120,438 16,120 899,820 47 1,000 16,561 16,561 1,000 274,267 48 4,015 27,364 109,866 16,120 748,788 49 1,000 17,217 17,217 1,000 296,425 50 4,015 30,729 123,377 16,120 944,271 ∑ 150,883 1363,000 4254,872 500,118 38140,142 Sumber: Hasil Pengolahan Data       0,675 r 1363 142 , 38140 50 883 , 150 118 , 500 50 1363 883 , 150 872 . 4254 50 2 2 1 2 2 2 2                 r Y Y N X X N Y X XY N r xy Maka besar koefisien korelasi product moment untuk variabel 1 adalah 0,675. Dari tabel kritis koefisien product moment untuk taraf signifikan 5, diperoleh nilai kritis sebagai berikut: Nilai kritis untuk taraf signifikan 5 dengan df 50-2 = 48 sebesar 0,279 Universitas Sumatera Utara Karena nilai r hitung r tabel, maka data untuk atribut 1 dinyatakan valid. Selanjutnya, hasil perhitungan validitas untuk semua butir dapat dilihat pada Tabel 5.8. Tabel 5.8. Hasil Perhitungan Validitas Variabel Atribut 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 R Hitung 0,675 0,425 0,318 0,424 0,561 0,490 0,417 0,570 0,437 0,425 R Tabel 0,279 0,279 0,279 0,279 0,279 0,279 0,279 0,279 0,279 0,279 Keterangan Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Valid Sumber: Hasil pengolahan data Koefisien korelasi product moment semuanya berada di atas 0,279, maka dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel pertanyaan pada kuesioner adalah valid atau dengan kata lain terdapat konsistensi internal dalam variabel tersebut. 5.2.1.1.2.Uji Reliabilitas Data Pengujian reliabilitas untuk data tingkat kepentingan dilakukan untuk mengetahui apakah kuesioner yang telah dibuat reliabel atau tidak. Dengan menggunakan rumus Alpha Cronbach, maka nilai varians butir 1, yaitu:   0,8961 50 50 150,883 - 500,118 2 2 2 2       n n x x x  Perhitungan dengan menggunakan cara yang sama diperoleh nilai varians butir 2 sampai dengan 10 dapat dilihat pada Tabel 5.9. Tabel 5.9. Perhitungan Varians Tiap Butir Universitas Sumatera Utara Butir Varians 2 b  1 0,8961 2 0,9802 3 0,9027 4 0,8034 5 0,9018 6 0,7292 7 0,7251 8 0,9297 9 1,0156 10 0,8876  2 b  8,7715 Sumber: Hasil pengolahan data Dimasukkan ke rumus Alpha 616 , 6952 , 19 7715 , 8 1 1 10 10 1 1 2 2                                   t b k k r   Nilai koefisien reliabilitas kinerja sebesar 0,616. Ada 2 cara untuk menilai apakah suatu instrument memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi, yaitu:   6952 , 19 50 50 1363 - 38140,142 total Varians n n - Y total Varians 2 2 2      Y Universitas Sumatera Utara 1. Instrumen memiliki tingkat reliabilitas yang tinggi jika nilai koefisien yang diperoleh 15 0,60 2. Dari tabel kritis koefisien korelasi r Pearson. Dari tabel kritis koefisien korelasi r Pearson untuk taraf signifikan 5, dengan jumlah responden 50 diperoleh nilai kritis sebagai berikut: Derajat kebebasan df = jumlah responden – 2 = 50 – 2 = 48 Nilai kritis untuk taraf signifikan 5 dengan df 48 sebesar 0,329 Karena nilai r hitung 0,60 dan r hitung r tabel, maka data dinyatakan reliabel, maka dapat disimpulkan bahwa jawaban kuesioner konsisten dan dapat dipercaya kebenaran datanya.

5.2.1.2. Define Product Spesification

5.2.1.2.1. Membangun Matriks House of Quality HOQ

Tahapan dalam proses pembentukan matriks HOQ sebagai berikut : 1. Identifikasi Kebutuhan Konsumen 15 Ghozali, Imam. 2002. Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Dipenogoro. h. 133. Universitas Sumatera Utara Identifikasi kebutuhan konsumen diperoleh dengan penyebaran kuesioner terbuka. Hasil identifikasi 10 daftar kebutuhan konsumen terhadap produk spring bed 6 feet dapat dilihat pada Tabel 5.10. Tabel 5.10. Hasil Identifikasi Kebutuhan Konsumen No Variabel Kebutuhan 1 Bentuk adalah pertimbangan utama yang mempengaruhi desain model rangka sandaran pada produk spring bed 6 feet 2 Kain Katun jenis bahan kain pada sandaran yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 3 Kayu Jati jenis bahan kayu rangka sandaran yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 4 Busa Poliuretan jenis foam pada sandaran yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 5 Busa Rebounded jenis foam pada matras yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 6 15 cm merupakan ketebalan foam pada matras yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 7 Kain Katun jenis bahan kain pada matras yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 8 Kayu yang menjadi pertimbangan utama yang mempengaruhi desain model rangka divan pada produk spring bed 6 feet 9 Kayu Jati jenis bahan kayu rangka divan yang paling sesuai dengan desain produk spring bed 6 feet 10 Per dan Busa faktor yang menjadi penentu daya tahan umur pakai produk spring bed 6 feet dan 10 tahun lama rata-rata umur produk tersebut Sumber : Hasil Pengumpulan Data 2. Penyusunan Matriks Perencanaan Penyusunan matriks perencanaan bertujuan untuk mendapatkan urutan atau prioritas variabel kebutuhan konsumen. Matriks perencanaan merupakan hasil Universitas Sumatera Utara kalkulasi dari beberapa jenis data. Penyusunan matriks perencanaan terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:

a. Penetapan Tingkat Kepentingan Konsumen Importance to Customer

Dokumen yang terkait

Penerapan Concurrent Engineering Tools Dan Design Structure Matrix Pada Perancangan Produk Ban

12 131 58

Studi Penerapan Concurrent Engineering Tools dalam Perbaikan Rancangan Produk dengan menggunakan Metode Quality Function Deployment dan Value Engineering

37 193 53

Penerapan Metode Kano, Quality Function Deployment Dan Value Engineering Untuk Peningkatan Mutu Produk Sarung Tangan Karet

11 73 101

Aplikasi Kansei Engineering Dan Quality Function Deployment (QFD) Serta Teoriya Resheniya Izobretatelskikh Zadatch (TRIZ) Untuk Meningkatkan Mutu Pelayanan Rumah Sakit Pada Instalasi Hemodialisis

9 92 70

Strategi Perbaikan Kualitas Pelayanan Dengan Menggunakan Metode Quality Function Deployment (QFD) dan Pendekatan Blue Ocean Strategy di LotteMart Wholesale Medan

13 167 189

Prioritisasi Tugas Pada Proses Perancangan Produk Dengan Menggunakan Metode quality Function Deployment dan Design StrQcture Matrix

3 43 138

Integrasi Aplikasi Metode Quality Function Deployment (QFD) dengan Blue Ocean Strategy (BOS) untuk Meningkatkan Mutu Pelayanan Hotel, Studi Kasus: Hotel Grand Angkasa Internasional Medan

15 91 169

Perancangan Fasilitas Kerja Menggunakan Metode QFD (Quality Function Deployment) Dengan Pendekatan AHP (Analytical Hierarchy Process) Dan Memperhatikan Prinsip Ergonomi Di PT. Carsurindo

7 83 212

Perbaikan Rancangan Produk Menggunakan Metode Quality Function Deployment Dan Design For Manufacturing And Assembly

10 99 227

Penerapan Concurrent Engineering Dengan Menggunakan Tools Quality Function Deployment (QFD), Failure Mode And Effect Analysis (FMEA) Dan Design Structure Matrix (DSM) Untuk Perancangan Produk Springbed di PT Ivana Mery Lestari Matras

10 66 170