positif pada pendapatan dan biayameningkatkan efektif dan
efisien, setelah melaksanakan rencana tindakan itu?
dan efisien
2.2.4.5 Control
Control C merupakan tahap operasional terakhir dalam proyek peningkatan kualitas Six Sigma. Pada tahap ini hasil–hasil peningkatan
kualitas didokumentasikan dan disebarluaskan, praktek–praktek terbaik yang sukses dalam meningkatkan proses distandarisasikan dan disebarluaskan,
prosedur–prosedur didokumentasikan dan dijadikan pedoman kerja standard, serta kepemilikan atau tanggung jawab ditransfer dari tim Six Sigma kepada
pemilik atau penanggung jawab proses, yang berarti proyek Six Sigma berakhir pada tahap ini.Gaspersz, 2002.
Tujuan dari standardisasi adalah menstandardisasikan sistem kualitas Six Sigma yang telah terbukti menjadi terbaik dalam bisnis kelas dunia.
Hasil–hasil yang memuaskan dari proyek peningkatan kualitas Six Sigma harus distandardisasikan, dan selanjutnya dilakukan peningkatan terus–
menerus pada jenis masalah yang lain melalui proyek–proyek Six Sigma yang
lain mengikuti konsep DMAIC. Sumber: “Pedoman Implementasi Six Sigma”
, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, Gaspersz, Vincent, 2002.
2.3 DPMO Defects per million opportunities
Defect adalah kegagalan untuk memberikan apa yang diinginkan oleh pelanggan. Sedangkan Defects per Opportunity DPO merupakan ukuran
kegagalan yang dihitung dalam program peningkatan kualitas Six Sigma, yang menunjukkan banyaknya cacat atau kegagalan per satu kesempatan. Dihitung
menggunakan formula DPO = banyaknya cacat atau kegagalan yang ditemukan dibagi dengan banyaknya unit yang diperiksa dikalikan banyaknya CTQ
potensial yang menyebabkan cacat atau kegagalan itu. Besaran DPO ini, apabila dikalikan dengan konstanta 1.000.000, akan menjadi ukuran Defect Per Million
Opportunities DPMO. Defects Per Million Opportunities DPMO merupakan ukuran kegagalan
dalam program peningkatan Six Sigma , yang menunjukkan kegagalan per satu juta kesempatan. Target dari pengendalian kualitas Six Sigma Motorola, sebesar
3,4 DPMO seharusnya tidak diinterpretasikan sebagai 3,4 unit output yang cacat dari sejuta unit output yang diproduksi, tetapi diinterpretasikan sebagai dalam satu
unit produk tunggal terdapat rata–rata kesempatan untuk gagal dari suatu karakteristik CTQ adalah hanya 3,4 kegagalan per satu juta kesempatan.
Sumber: “Pedoman Implementasi Six Sigma”, Gramedia Pustaka Utama,
Jakarta, Gaspersz, Vincent, 2002 Saat ini pihak Motorola telah membuat gambaran kapabilitas sebuah proses
dalam perbandingan antara sigma dan DPMO yang ditunjukkan di tabel 2.6
Tabel 2.5 Tabel konversi Sigma Motorola Gasperz, 2002
Presentase yang memenuhi spesifikasi
DPMO Sigma 30,9
69,2 93,3
99,4 690.000
308.000 66.800
6.210 1
2 3
4
99,98 99,9997
320 3,4
5 6
2.4 Failure Mode and Effect Analysis FMEA
FMEA adalah sekumpulan petunjuk, sebuah proses dan form untuk mengidentifikasi dan mendahulukan masalah–masalah potensial kegagalan.
Dengan mendasarkan aktivitas mereka pada FMEA, seorang manajer, tim perbaikan, atau pemilik proses dapat memfokuskan energi dan sumber daya pada
pencegahan, monitoring dan rencana–rencana tanggapan yang paling mungkin untuk memberikan hasil.
Metode FMEA mempunyai banyak aplikasi dalam lingkungan Six Sigma, dalam hal mencari berbagai masalah bukan hanya dalam proses serta perbaikan
kerja, tetapi juga dalam akivitas pengumpulan dana, usaha-usaha Voice of Customer, prosedur dan bahkan dalam pelaksanaan inisiatif Six Sigma. Satu-
satunya prasyarat adalah adanya situasi yang kompleks atau berisiko tinggi dimana perlu penekanan khusus untuk menghentikan masalah Pande, 2002.
2.4.1 Bagaimana FMEA Bekerja
Berikut ini langkah–langkah dan konsep–konsep kunci : 1.
Mengidentifikasi proses atau produk jasa. 2.
Mendaftarkan masalah–masalah yang dapat muncul Failure Modes. Ide– ide untuk masalah potensial dapat berasal dari berbagai sumber, meliputi
brainstorming, analisa proses dan sebagainya.
3. Menilai masalah untuk kerumitan severity, probabilitas kejadian
occurancedan detektabilitas detection. Dengan menggunakan skala 1– 10, berikan skor pada masing–masing faktor untuk setiap masalah
potensial. Masalah–masalah yang lebih serius mendapatkan rating yang lebih tinggi, demikian juga masalah yang sulit untuk dideteksi. Hal ini
dapat dinilai atau didasarkan pada data historis. 4.
Menghitung Risk Priority Number RPN dan tindakan–tindakan prioritas. Dengan menggunakan RPN dari semua masalah, maka diperoleh
gambaran resiko total untuk semua proses atau produkjasa. 5.
Melakukan tindakan–tindakan untuk mengurangi resiko. Dengan memfokuskan pertama–tama pada masalah–masalah potensial yang
memiliki prioritas tertinggi, maka kemudian dapat memikirkan tindakan– tindakan untuk mengurangi salah satu atau semua faktor : keseriusan
severity, kejadian occurance dan detekbilitas detection. Pande , 2002
2.4.2 Severity
Severity adalah suatu perkiraan subyektif mengenai kerumitan suatu kegagalan dan bagaimana buruknya akhir akan merasakan akibat dari kegagalan
tersebut. Penilaian terhadap severity menggunakan skala 1–10 sebagai berikut :
Tabel 2.6. Rangking Severity
Rangking Kriteria
1 Neigligible severity pengaruh buruk yang dapat diabaikan. Kita
tidak perlu memikirkan bahwa akibat ini akan berdampak pada kinerja produk. Pengguna akhir mungkin tidak akan memperhatikan
kecacatan atau kegagalan ini.
2 3
Mild severity pengguna buruk yang ringansedikit. Akibat yang ditimbulkan hanya bersifat ringan. Pengguna akhir tidak akan
merasakan perubahan kinerja. Perbaikan dapat dikerjakan pada saat pemeliharaan reguler.
4 5
6 Moderate severity pengaruh buruk yang moderat. Pengguna akhir
akan merasakan penurunan kinerja atau penampilan, namun masih dalam batas toleransi. Perbaikan yang dilakukan tidak akan mahal,
tetapi jika terjadi downtime hanya dalam waktu singkat
7 8
High severity pengaruh buruk yang tinggi. Pengguna akhir akan merasakan akibat buruk yang tidak dapat diterima, berada pada
batas luar toleransi. Akibat ini akan terjadi tanpa pemberitahuan atau peringatan terlebih dahulu.
9 10
Potensial safety problem masalah keselamatankeamanan potensial. Akibat yang ditimbulkan sangat berbahaya, yang dapat terjadi tanpa
pemberitahuan atau peringatan terlebih dahulu. Sumber : Gaspersz, 2002
2.4.3 Occurance
Occurance adalah perkiraan subyektif tentang probabilitas atau peluang bahwa penyebab itu akan terjadi, akan menghasilkan mode kegagalan yang
memberikan akibat tertentu dengan skala 1–10 sebagai berikut :
Tabel 2.7 Rangking Occurance
Rangking Kriteria Verbal
Tingkat KecacatanKegagalan
1 Adalah tidak mungkin bahwa penyebab
ini yang menyebabkan mode kegagalan 1 dalam 1.000.000
2 3
Kegagalan akan jarang terjadi 1 dalam 20.000
1 dalam 4.000 4
5 6
Kegagalan agak mungkin terjadi 1 dalam 1.000
1 dalam 400 1 dalam 80
7 8
Kegagalan sangat mungkin terjadi 1 dalam 40
1 dalam 20 9
10 Hampir dapat dipastikan bahwa
kegagalan akan terjadi 1 dalam 8
1 dalam 2 Sumber : Gaspersz, 2002
2.4.4 Detecbility
Detecbility adalah suatu perkiraan subyektif mengenai suatu metode pencegahan atau deteksi yang dapat menghilangkan mode kegagalan dengan
menggunakan skala 1–10 sebagai berikut :
Tabel 2.8 Rangking Detectability
Rangking Kriteria Verbal
Tingkat KecacatanKegagalan
1 Metode pencegahan atau deteksi sangat
efektif. Spesifikasi akan dapat dipenuhi secara
konsisten 1 dalam 1.000.000
2 3
Kemungkinan kecil bahwa spesifikasi tidak akan dipenuhi.
1 dalam 20.000 1 dalam 4.000
4 5
6 Kemungkinan bersifat moderat. Metode
pencegahan atau deteksi masih memungkinkan kadang-kadang
spesifikasi itu tidak terpenuhi 1 dalam 1.000
1 dalam 400 1 dalam 80
7 8
Kemungkinan bahwa spesifikasi produk tidak dapat dipenuhi masih
tinggi. Metode pencegahan atau deteksi kurang efektif.
1 dalam 40 1 dalam 20
9 10
Kemungkinan bahwa spesifikasi produk tidak dapat dipenuhi sangat
tinggi. Metode pencegahan atau deteksi tidak efektif.
1 dalam 8 1 dalam 2
Sumber : Gaspersz, 2002 .
2.5 Seven Tools
Tujuh perangkat yang digunakan dalam memecahkan suatu masalah pengendalian mutu kualitas beserta fungsinya dikenal dengan istilah 7 Tools,
dimana perangkat ini mempunyai keuntungan antara lain : a
Peningkatan Ratio : Kualitas Biaya b
Tingkat kualitas yang lebih baik c
Menjaga kualitas lebih uniform seragam d
Penyediaan bahan baku yang lebih baik
e Mengurangi kerja ulang atau pembuangan
f Inspeksi yang lebih baik
Tujuh alat pengendali mutu kualitas yang dimaksud adalah :
1 . Lembar Isian Check Sheet
Lembar isian merupakan alat Bantu untuk mempermudah proses pengumpulan data. Bentuk dan isinya disesuaikan dengan kebutuhan maupun
kondisi kerja yang ada.Didalam pengumpulan data maka data yang diambil harus benar-benar dengan kebutuhan analisis dalam arti bahwa data harus:
a.Jelas,tepat dan mencerminkan fakta b.Dikumpulkan berdasarkan cara yang benar,hati-hati dan teliti
Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam suatu lembar isian: a.
Maksud pembuatan jelas b.
Stratifikasi harus sebaik mungkin c.
Dapat diisi dengan cepat,mudah dan secara otomatis bias segera dianalisa
A B
C D
E Check Sheet
Gambar.2.2 Bentuk umum lembaran check sheet
2. Histogram
Salah satu alat dari metode statistik yang dipakai untuk menganalisa data. Dapat digunakan untuk mengetahui :
a. Harga rata-rata atau central tendency dari nilai data yang terkumpul.
b. Harga maksimum dan minimum data.
c. Range data .
d. Besar penyimpangan atau dispersi terhadap harga rata-rata.
e. Bentuk distribusi data yang terkumpul.
f. Untuk menganalisa secara cepat apakah proses sesuai dengan spesifikasi
standar yang diterapkan. g.
Alat untuk melihat perubahan yang terjadi dari waktu ke waktu. h.
Alat untuk mengkomunikasikan informasi tentang variasi dalam proses produksi.
i. Alat untuk membantu dalam pembuatan keputusan sebagai usaha
perbaikan terus menerus. Histogram adalah merupakan sebuah grafik yang menampilkan sekilas dari
sekumpulan data. Manfaat Histogram adalah untuk melihat bentuk, pemusatan, dan penyebaran sekumpulan data dari beberapa prosesdan untuk mendapatkan
gambaran bagaimana sebenarnya proses sedang beroperasi, yaitu: a.
Nilai yang paling sering muncul mode b.
Lebih dari satu buah puncak yang terlihat jelas c.
Kesimetrisan data d.
Nilai data yang letaknya terpencil e.
Data yang terlalu banyak atau kurang dipresentasikan puncak atau lembah yang tidak diharapkan pada histogram
f. Persentase data dalam batas spesifikasi
Measurement Histogram
Gambar.2.3 Contoh bentuk Histogram
3. Diagram Sebar
Suatu diagram yang terdiri dari kumpulan data yang terdiri dari dua variabel, dengan nilai kuantitatif, yang terbuat dalam sistem sumbu koordinat dan
gambarnya akan merupakan kumpulan titik-titik yang terpencar. Contoh yang
lebih kompleks seperti gambar 2.5
Gambar 2.4 Bentuk Umum Diagram Sebar 4. Diagram Kosentrasi Cacat
Gambaran tentang pengelompokan sekumpulan data atas dasar karakteristik yang sama.
5. Diagram Pareto
Diagram ini pertama kali diperkenalkan oleh seorang ahli ekonomi dari Italia yang bernama ALFREDO PARETO 1848 – 1923. Diagram pareto dibuat
untuk mengetahui masalah atau pentebab yang merupakan kunci dalam penyelesaian masalah dan perbandingan terhadap keseluruhan. Dengan
mengetahui penyebab yang dominan maka dapat dilakukan tindakan koreksi Karena faktor penyebab dominant ini akan membawa pengaruh yang besar
terhadap kualitas dari produk yang dihasilkan. Prinsip pareto “sedikit tapi penting banyak tapi remeh dengan
perbandingan 80:20”, maksudnya 80 penyebab problem berasal dari 20 jumlah item masalah.
Kegunaan diagram pareto: ~
Menunjukkan persoalan utama yang dominant dan perlu segera diatasi ~
Menyatakan perbandingan masing-masing persoalan yang ada dan komulatif secara keseluruhan
~ Menunjukkan tingakat perbaikan setelah tindakan koreksi dilakukan pada
daerah yang terbatas ~
Menunjukkan perbandingan masing-masing persoalan sebelum dan sesudah perbaikan
Gambaran tentang suatu diagram yang menunjukkan adanya prosentase cacat terbesar sampai dengan terkecil, untuk prioritas langkah-langkah yang harus
diambil dalam perbaikan kualitas, dan dibuat berdasarkan check sheet jenis cacat.
Contoh pengukuran atribut kesalahan kesalahan administrasi penagihan biaya hotel didapatkan data sebagai berikut:
Tabel 2.9 Contoh Data Pengukuran Urutan Jenis
Kesalahan Kegagalan Frekue
nsi Frekuensi
Kumulatif Presentase
dari Total Persentase
Kumulatif
Informasi tidak lengkap
Nomor kamar Nama tamu
Alamat tamu 26
14 9
7 26
40 49
56 46,43
25,00 16,07
12,5 46,43
71,43 87,50
100,00 Total 56
- 100,00
-
25 50
75 100
Informasi tidak lengkap Nomor kamar
Nama tamu Alamat tamu
Gambar 2.5 Bentuk Umum Diagram Pareto
Sumber : Vincent Gasperz
6. Diagram Sebab Akibat
Diagram sebab akibat juga sering juga disebut diagram tulang ikan fishbone diagram atau diagram Ishikawa adalah suatu diagram yang
menunjukkan hubungan antara sebab akibat.
Bentuk umum diagram sebab–akibat ditunjukkan dalam gambar berikut ini :
V i n c e n t G a s p e r z F i s h b o n e D i a g r a m
A K I B A T M o n e y
M a t e r i a l s M a c h i n e s
M a n p o w e r M e d i a
M e t h o d s
A k a r P e n y e b a b A k a r P e n y e b a b
A k a r P e n y e b a b A k a r P e n y e b a b
A k a r P e n y e b a b A k a r P e n y e b a b
Gambar 2.6 Bentuk Umum Diagram Sebab Akibat 7. Grafik Pengendali
Chart control Montgomery 2005 menyatakan A process is operating with only chance
causes of variation present is said to be in statistical control and A process that
is operating in the presence of assignable causes is said to be out of control.
Artinya, suatu proses berjalan dalam rangka untuk menunjukkan peluang terjadinya variasi, disebut juga pengendalian statistik dan proses yang memiliki
tanda-tanda penyebab masalah, dikatakan berada diluar kendali.
Gambar.2.7 Peluang dan tanda penyebab variasi
Tiga garis horizontal adalah LCL Lower Control Limit, rata-rata, dan UCL Upper Control Limit. Rumus LCL, rata-rata, dan UCL adalah
Garis tengah = rata-rata = LCL
k UCL
k
adalah rata-rata sampel dan
adalah standar deviasi sampel. Nilai k umumnya ditentukan 3.
Ada 8 kriteria untuk menyelidiki apakah proses di luar kendali, yaitu : 1.
satu titik jatuh di luar batas kendali 3
. 2.
Sembilan titik secara berurutan jatuh di sisi yang sama dari garis tengah mean.
3. Enam titik secara berurutan terus naik atau terus menerus.
4. Empat belas titik secara bergantian naik-turun.
5. Dua dari 3 titik jatuh di luar batas 2
. 6.
Empat dari 5 titik jatuh di luar batas 1
. 7.
Lima belas titik berada dalam batas kendali 1
. 8.
Delapan titik secara berurutan jatuh di luar batas 1
. Tujuan penggunaan control chart adalah untuk mengetahui penyebab
problem sehingga dapat diambil correction action.
Gambar.2.8 Contoh control chart Grafik ini menekankan tiga penggunaan antara lain :
Pemantauan dan pengawasan suatu proses
Pengurangan variabilitas proses
Penaksiran parameter produk atau proses Grafik pengendali telah mempunyai sejarah penggunaan yang panjang
dalam dunia industri, paling sedikit ada lima alasan untuk ini antara lain :
Grafik pengedali adalah teknik yang telah terbukti guna meningkatkan
produktivitas.
Grafik pengendali efektif dalam pencegahan cacat.
Grafik pengendali mencegah penyesuaian proses yang tidak perlu
Grafik pengendali memberikan informasi diagnostik
Grafik pengendali memberikan informasi tentang kemampuan proses Bentuk umum grafik pengendali statistik grafik pengendali x dalam
gambar dibawah ini
Gambar 2.9 Bentuk Umum Chart control
Grafik pengendali merupakan salah satu alat yang digunakan untuk mempermudah sekaligus membantu proses proyek Six Sigma dalam melakukan
tahap analisa dan perbaikan serta kontrol.
2.6 Tahapan Produksi