Kehandalan Sistem Pengukuran Kebocoran A

45678 123

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

KEHANDALAN SISTEM PENGUKURAN KEBOCORAN ARUS LISTRIK
Himma Firdaus1), Tri Widianti2)
1,2)

P2SMTP-LIPI, Kawasan Puspiptek Gd. 417 Setu Tangerang Selatan
E-mail: himma.firdaus@gmail.com1); tri_widianti@yahoo.com2)

INTISARI
Pengukuran kebocoran arus listrik merupakan salah satu klausul uji pada standar keselamatan SNI IEC
60335-1:2009 untuk peralatan rumah tangga berbasis kelistrikan. Pengukuran ini diperlukan untuk
mengetahui nilai arus yang mengalir pada rangkaian uji yang merepresentasikan tubuh manusia. Sistem
pengukuran kebocoran arus sebagai suatu sistem pengukuran harus handal, sehingga mutu hasil
pengukuran terjamin. Kehandalan suatu sistem dapat diketahui berdasarkan parameter kualitas seperti
indeks kapabilitas proses (Cp dan Cpk), % study of variance, % tolerance, precision-to-tolerance ratio
(PTR), signal-to-noise ratio (SNR), dan discriminant ratio (DR). Tujuan penelitian ini adalah untuk
mengevaluasi kehandalan sistem pengukuran kebocoran arus dengan parameter kualitas tersebut. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa sistem pengukuran kebocoran arus memenuhi parameter kualitas Cp, Cpk,
PTR, dan % tolerance. Namun belum memenuhi parameter kualitas % study of variance, SNR, dan DR.
Sehingga direkomendasikan dilakukan peningkatan pada sistem pengukuran agar memenuhi seluruh
parameter kualitas yang dipersyaratkan.
Kata Kunci: Evaluasi kehandalan, sistem pengukuran kebocoran arus, reliability, reproducibility,
kapabilitas.

ABSTRACT
Leakage current measurement is one of the clauses on SNI IEC 60335-1: 2009 safety standards for
household electrical appliances. The measurement is needed to know current value that flowing in the test
circuit which represents human body. Leakage current measurement as a measurement system should be
reliable, so that the quality of measurement result is assured. The reliability of system could be known
based on quality parameter such as process capability index (Cp dan Cpk), % study of variance, %
tolerance, (signal-to-noise ratio (SNR), and discriminant ratio (DR). The purpose of this study is to
evaluate the reliability of leakage current measurement system with the quality parameters.The result
showed that the measurement system of leakage current fulfill Cp, Cpk, PTR, dan % tolerance quality
paramaters. But it does not meet % study of variance, SNR, and DR. So that, it is recommended to
conduct improvement toward the measurement system in order to fulfill a whole of quality parameters
which is required.
Keywords: Reliability evaluation, leakage current measurement system, reliability, reproducibility,

process capability.

1.

PENDAHULUAN

Produk rumah tangga berbasis kelistrikan harus memenuhi persyaratan keamanan ketika
dipergunakan oleh konsumen atau masyarakat. Produk rumah tangga berbasis
kelistrikan wajib menerapkan standar keamanan produk yang mengacu pada SNI IEC
60335:2009 [1]. Ketentuan diberlakukan sebagai upaya pemerintah untuk memberikan
perlindungan keamanan bagi masyarakat (pengguna). Salah satu persyaratan keamanan
yang harus dipenuhi pada alat kelistrikan rumah tangga adalah parameter kebocoran
arus listrik [2]. Standar menyatakan bahwa nilai kebocoran arus listrik yang
ISSN 1907-7459

279

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

diperbolehkan pada produk kelistrikan rumah tangga adalah 0,75 mA. Nilai kebocoran
arus pada produk dapat diketahui dengan melakukan pengujian pada produk terkait.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan metode pengukuran atau sistem pengukuran
yang sesuai dengan persyaratan pada standar yaitu SNI IEC 60335:2009.
Sistem pengujian/pengukuran yang digunakan harus handal agar nilai hasil pengujian
yang diperoleh terjamin mutunya. Klausul 5.5.1 pada SNI ISO/IEC 17025:2008
menyebutkan bahwa faktor penentu kehandalan pengujian diantaranya adalah faktor
manusia (operator pengujian), peralatan (alat ukur), dan metode pengujian (sistem
pengukuran). Laboratorium pengujian harus dapat memperhitungkan faktor-faktor
tersebut untuk mengetahui kontribusinya terhadap ketidakpastian pengukuran hasil
pengujian [3]. Paramater yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kehandalan suatu
sistem pengujian atau sistem pengukuran diantaranya adalah kapabilitas proses,
repeatabilitas dan reprodusibilitas [4].
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kehandalan sistem pengukuran
kebocoran arus listrik dengan menggunakan parameter kapabilitas proses, repeatabilitas,
dan reprodusibilitas. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk melakukan
peningkatan pada sistem pengukuran kebocoran arus. Metode yang digunakan untuk
mengevaluasi sistem pengukuran kebocoran arus listrik ini adalah GR&R Method.
Parameter kualitas yang digunakan adalah PRT (the precision-to-tolerance ratio) dan
SNR (Signal-to-noise ratio), Cp (kapabilitas proses) dan discrimination ratio (DR).

Beberapa penelitian yang menggunakan metode ini diantaranya adalah Gao dkk [5] di
bidang farmasi, Asplund dan Lin [6] di bidang transportasi, Pareira dkk [7] dan di
manufaktur (stainless steel cladding process). Namun belum ada yang menerapkannya
untuk sistem pengujian kebocoran arus. Sehingga diharapkan hasil penelitian ini dapat
memberikan pengetahuan baru terkait evaluasi sistem pengukuran pada sistem
kebocoran arus pada proses pengujian kebocoran arus peralatan rumah tangga berbasis
kelistrikan.

2.

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Evaluasi Sistem Pengukuran
Tidak semua sistem pengukuran yang digunakan dapat memberikan nilai pengukuran
sesuai yang dikehendaki (true value). Terdapat potensi adanya kesalahan (error) nilai
pengukuran yang dapat disebabkan oleh beberapa faktor, misalnya alat ukur, operator
pengukuran, atau objek pengukurannya [4]. Lebih lanjut, Al-Refaie dan Bata [4]
menjelaskan error yang dihasilkan pada sistem pengukuran yang bersumber dari objek
pengukurannya disebut variability produk yang dilambangkan dengan 𝜎2 𝑝 sedangkan
yang bersumber dari alat ukur disebut gage variability yang dilambangkan 𝜎2 𝑔.

Sehingga variabilitas total pengukuran dapat dihitung dengan Persamaan 1 [8]:
𝜎 2 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝜎 2 𝑝 + 𝜎 2𝑔

(1)

Untuk memastikan sistem pengukuran yang digunakan dapat diterima hasil
pengukurannya, maka penting dilakukan evaluasi terhadap sistem pengukuran tersebut.
Measurement System Analysis (MSA) merupakan suatu teknik evaluasi pengukuran
dengan pendekatan grafik dan statistic [6]. MSA dipergunakan untuk mengetahui
kesalahan hasil pengukuran pada sistem pengukuran yang digunakan [6]. Beberapa hal
280

ISSN 1907-7459

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

yang penting diperhatikan dalam proses evaluasi sistem pengukuran adalah kecukupan
sensitivitas alat pengukuran, kestabilan alat ukur, serta konsistensi statisctical
properties (error) [8]. Statistical properties yang dimaksud diantaranya bias, stability,

linearity, repeatability, dan reproducibility [6]. Teknik yang dapat digunakan untuk
mengevaluasi sistem pengukuran yaitu Range method, Xbar/Rbar Method, dan ANOVA
Method [9].
2.2. Gage Repeatability dan Reproducibility
Gage variability (𝜎2 𝑔) bersumber dari dua hal yaitu repeatability dan reproducibility
[4]. Repeatability oleh Morris [10] dijelaskan sebagai kondisi yang menunjukkan
kedekatan hasil ukur yang dilakukan berulang oleh seorang operator pengukuran
menggunakan alat ukur yang sama. Pengukuran dilakukan pada kondisi lingkungan dan
metode yang sama yang dilakukan dalam periode waktu yang pendek [10]. Pengertian
lain disampaikan oleh Evans dan Lindsay [11] yaitu “variasi dalam pengukuran
berulang kali oleh seorang individu yang menggunakan alat yang sama” [11].
Sedangkan untuk reproducibility, ISO 5725 mendefinisikannya sebagai “conditions
where test results are obtained with the same method on identical test items in different
laboratories with different operators using different equipment” [12]. Lebih lanjut,
Burdick dkk [13] menjelaskan bahwa reproducibility adalah variasi yang dihasilkan
karena adanya perbedaan operator, set up, dan periode waktu pengukuran. Persamaan 2
menunjukkan hubungan gage variability dengan repeatability dan reproducibility:
𝜎2 𝑔 = 𝜎2 𝑟𝑒𝑝𝑒𝑎𝑡𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 + 𝜎2 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦

(2)

Estimasi gage variability dikenal dengan sebutan GR&R Study [9]. GR&R Study ini
bertujuan untuk mengetahui nilai variabilitas sistem pengukuran terhadap variabilitas
proses [9]. Dalam konteks penelitian ini, diharapkan variabilitas sistem pengukuran
kebocoran arus nilainya dapat diterima sehingga pengaruhnya kecil terhadap variabilitas
hasil uji kebocoran arus. Variabilitas sistem pengukuran diharapkan acceptable (handal)
untuk menghindari kesalahan pengambilan keputusan hasil pengujian [6]. Jika sistem
pengukuran tidak memenuhi kriteria acceptability suatu sistem pengukuran maka akan
terdapat potensi kesalahan pengambilan keputusan hasil pengujian jika hasil pengujian
berada pada area toleransi kualitas pengujian. Ilustrasinya dapat dilihat pada gambar di
bawah ini:

I.a
II.a

Batas Atas Toleransi

III
II.b

Batas Bawah Toleransi

I.b
Gambar 1. Ilustrasi Wilayah Hasil Pengukuran

ISSN 1907-7459

281

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

Pada Gambar 1, jika hasil pengukuran pada wilayah I.a, I.b, dan III maka potensi
kesalahan pengambilan keputusan terhadap hasil pengujian tidak terjadi. Jika hasil
pengukuran berada pada area III maka hasil pengujian dikatakan lolos atau baik. Jika
hasil pengukuran pada area I.a dan I.b maka hasil pengujian dikatakan tidak lolos atau
produk tidak baik. Pengambilan keputusan bisa berpotensi salah jika hasil pengukuran
berada pada area II.a dan II.b yaitu batas toleransi kualitas pengujian. Akan ada potensi
kesalahan produk yang jelek lolos uji dan produk yang sesungguhnya baik dianggap
jelek atau tidak lolos uji. Hal tersebut terjadi karena adanya nilai hasil pengukuran

memiliki error yang dihasilkan dari gage variability sistem pengukuran yang
digunakan. Diharapkan nilai variasi sistem pengukuran kecil (acceptable) sehingga
dapat menggambarkan proses pengukuran yang sesungguhnya [14]. Pada penelitian ini
GR&R Study menggunakan dua metode yaitu Xbar/RBar dan ANOVA.
2.3. Paramater Kualitas Sistem Pengukuran
Sebuah sistem pengukuran dapat dikatakan baik atau tidak dapat dilihat dari beberapa
parameter yang disebut parameter kualitas sistem pengukuran. Paramater kualitas
pengukuran diantaranya PTR (the precision-to-tolerance ratio), SNR (Signal-to-noise
ratio), Cp (kapabilitas proses), dan DR (discriminant ratio). Berikut ini penjelasannnya:
2.3.1. PTR, SNR, dan DR
Pengukuran sebagai sebuah proses dapat diukur kapabilitasnya yang bisa kita sebut
dengan kapabilitas proses atau pengukuran. Kapabilitas pengukuran biasanya
ditunjukan dengan nilai PTR (the precision-to-tolerance ratio) [13]. Sebuah sistem
pengukuran dinyatakan kapabel jika memiliki nilai PTR lebih kecil atau sama dengan
0.1 (PTR  0.1) [13]. Perhitungan nilai PTR dapat dilihat pada Persamaan 3.
𝑃𝑇𝑅 =

𝑘 𝜎𝑔
𝑈𝑆𝐿 − 𝐿𝑆𝐿

(3)

USL (Upper Spec Limits) dan LSL (Lower Spec Limits) merupakan batas spesifikasi
yang diinginkan (toleransi), 𝜎𝑔 adalah standar deviasi sistem pengukuran (gage), dan k
adalah konstanta yang nilainya 5.15 jika intervalnya 99% atau 6 jika intervalnya 99.7%
[13,14].
Parameter lain yang digunakan untuk menilai kapabilitas proses adalah nilai SNR
(Signal-to-noise ratio). SNR merupakan “as the number of distinct categories that can
be reliably distinguished by the measurement system” [13]. Nilai SNR dapat diperoleh
dengan Persamaan 4.
𝑆𝑁𝑅 = √2𝛾𝑅

(4)

Nilai 𝛾𝑅 merupakan perbandingan antara variansi proses (𝛾𝑝 ) terhadap variansi sistem
pengukuran (gage) dengan simbol 𝛾𝑔 [13]. Jika nilai SNR lebih besar atau sama dengan
5 (SNR  5) maka hal tersebut menunjukkan sistem pengukuran direkomendasikan dan
jika nilainya di bawah 2 maka sistem pengukuran tidak dapat digunakan untuk
memantau proses [13].
Untuk mengevaluasi kapabilitas sistem pengukuran dengan menggunakan kombinasi

PTR dan SNR dapat digunakan grafik Repeatability dan Reproducibility (grafik R&R).
ISSN 1907-7459

282

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

Grafik ini membantu secara visual pemenuhan persyaratan nilai PTR dan SNR sebuah
sistem pengukuran. Grafik ini memiliki 4 (empat) area yaitu area 1, 2, 3 dan 4. Area 1
menunjukkan bahwa sistem pengukuran yang dievaluasi memenuhi persyaratan PTR
dan SNR. Area 2 menunjukkan sistem pengukuran memenuhi kriteria SNR tapi PTR
tidak terpenuhi. Area 3 menunjukkan sistem pengukuran tidak memenuhi kriteria PTR
dan SNR. Kemudian area 4 menunjukkan sistem pengukuran hanya memenuhi
persyaratan PTR. Ilustrasi grafik R&R dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini:
10

Area 2

SNR

Area 1
5

Area 4

Area 3

0
0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

PTR

Gambar 2. Ilustrasi Grafik R&R

Selain PTR dan SNR, parameter kualitas yang dapat digunakan untuk mengevaluasi
sistem pengukuran adalah DR (discrimination ratio) [15]. Memadainya resolusi sistem
pengukuran yang digunakan untuk memantau karakteristik proses adalah pengertian
dari DR [16]. Sebuah sistem pengukuran dianggap baik atau acceptable diindikasikan
dengan nilai DR  4 dan inacceptable jika nilai DR  2 [17]. Nilai DR dapat diperoleh
dengan menggunakan Persamaan 5.
𝐷𝑅 = √

𝜎 2𝑝
+1
𝜎 2𝑔

(5)

2.3.2. Kapabilitas Proses
Kapabilitas proses adalah kemampuan yang dimiliki proses untuk menghasilkan produk
sesuai dengan persyaratan atau spesifikasi yang diinginkan atau batas toleransi produk
yang ditetapkan [4]. Secara umum nilai kapabilitas proses dinyatakan dalam indeks
kapabilitas proses (Cp) [8]. Cp merupakan perbandingan antara sebaran toleransi
spesifikasi produk terhadap sebaran six sigma dalam dalam proses [4]. Batasan nilai Cp
yang dapat diterima adalah minimal 1,67 [8]. Persamaan 6 digunakan untuk
menghitung nilai Cp.
𝐶𝑝 =

𝑈𝑆𝐿 − 𝐿𝑆𝐿
6𝜎𝑝

(6)

Namun Cp memiliki kekurangan yaitu tidak dapat menunjukkan nilai kapabilitas aktual
proses terhadap hasil produk yang dikeluarkan oleh proses tersebut [18]. Sehingga
untuk menilai kapabilitas proses lebih tepat menggunakan C pk. Cpk lebih tepat
digunakan karena dapat menilai kapabilitas proses aktual yang di dalamnya
mempertimbangkan nilai variansi proses dan variansi dari titik proses ke titik yang
diinginkan (nilai target) [4]. Sebuah proses dikatakan kapabel jika memiliki nilai C pk
minimal 1,33 [19]. Persamaan 7 dipergunakan untuk menghitung nilai Cpk:

ISSN 1907-7459

283

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

𝑈𝑆𝐿 − 𝜇 𝜇 − 𝐿𝑆𝐿
,
}
(7)
3𝜎𝑝
3𝜎𝑝
Nilai Cpk pada persamaan (7) diperoleh dengan memilih nilai terkecil dari hasil
𝑈𝑆𝐿−𝜇
𝜇−𝐿𝑆𝐿
𝑈𝑆𝐿−𝜇
𝜇−𝐿𝑆𝐿
perhitungan 3𝜎 dengan 3𝜎 jika 3𝜎 > 3𝜎 maka nilai Cpk adalah hasil
𝐶𝑝𝑘 = 𝑚𝑖𝑛 {

perhitungan

3.

𝑝

𝑈𝑆𝐿−𝜇
3𝜎𝑝

𝑝

begitu juga sebaliknya.

𝑝

𝑝

METODOLOGI PENELITIAN

Secara umum proses evaluasi sistem pengukuran kebocoran arus dilakukan dalam 2
(dua) tahap yaitu tahap persiapan dan pelaksanaan. Tahap persiapan terdiri dari proses
penyiapan sistem pengukuran kebocoran arus, alat ukur kebocoran arus, operator
pelaksana, serta sampel atau part berupa mesin cuci yang akan dijadikan objek
pengukuran. Kebocoran arus diukur menggunakan HIOKI 3156 yang telah dikalibrasi
sebelumnya. Tahap pelaksanaan adalah proses pelaksanaan pengumpulan data
penelitian dan analisis hasil. Pada tahap persiapan dilakukan perancangan pengambilan
data sesuai dengan persyaratan untuk evaluasi kehandalan sistem pengukuran. Sampel
yang digunakan 5 (lima) buah, operator pelaksana sebanyak 3 (tiga) orang, dan
pengulangan pengukuran pada tiap sampel sebanyak 10 (sepuluh) kali pengulangan
untuk setiap operator. Jumlah tersebut sudah memenuhi ketentuan untuk evaluasi sistem
pengukuran [9,14]. Sistem pengukuran kebocoran arus dapat dilihat pada Gambar 3 di
bawah ini:

Gambar 3. Sistem Pengukuran Kebocoran Arus

Setelah tahap persiapan selesai dilakukan kemudian dilakukan pengambilan data
kebocoran arus dengan memberikan masukan tegangan AC sebesar 254.4 Volt pada
frekuensi 50 Hz pada sampel. Data yang diperoleh kemudian dihitung nilai
variabilitasnya dengan bantuan alat analisis Minitab. Hasil perhitungan kemudian
dievaluasi terhadap parameter kualitas C p, Cpk, PTR, SNR, dan DR untuk melihat
tingkat acceptability sistem pengukuran kebocoran arus. Diagram alir tahapan
pelaksanaannya dapat dilihat pada Gambar 4.

ISSN 1907-7459

284

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
Mulai

Pengumpulan Data

Perhitungan
Variabilitas
Total Gauge

Repeatability
Reproducibility

Part-to Part
Total Variance
Study Variance

Standar Deviation

PTR, SNR, Cp, DR

Pemetaan PTR & SNR (CI 95%)

Peta Kontrol

Quality Evaluation

Penarikan Kesimpulan dan
Usulan Peningkatan

Selesai

Gambar 4. Diagram Alir Penelitian

4.

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil
Hasil pengukuran kebocoran arus pada 5 (lima) part yang dilakukan oleh 3 (tiga)
operator dengan pengulangan sebanyak 10 (sepuluh) kali dapat dilihat pada Tabel 1.
Data tersebut diolah untuk menghitung nilai variabilitas dengan menggunakan bantuan
Software Minitab. Software Minitab merupakan software yang dirancang oleh
Pennsylvania State University untuk membantu pengolahan data secara statistik dan
sudah umum dipakai dalam berbagai bidang. Perhitungan variabilitas dilakukan dengan
dua metode yaitu ANOVA dan X/R-Bar. Hasil perhitungan variabilitas dengan metode
X/R-Bar dapat dilihat pada Tabel 2, sedangkan perhitungan dengan metode ANOVA
pada Tabel 3. Lebih lanjut, komponen variansi, peta kontrol S dan X, interaksi operator
dan part, dan perbandingan hasil pengukuran antar part dapat dilihat pada Gambar 5
dan Gambar 6.

ISSN 1907-7459

285

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
Tabel 1. Hasil Pengukuran Kebocoran Arus dalam Satuan mA
Part

Trial
Operator
A

B

C

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

1
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048

2
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048

3
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048

4
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048

5
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.002096
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048
0.001048

Tabel 2. Hasil Perhitungan Variansi dengan Metode X/R-Bar
Study Var
%Study Var %Tolerance
Source
StdDev (SD) (6 * SD)
(%SV)
(SV/Toler)
Total Gage R&R
0.0005482
0.0032895 100.00
0.44
Repeatability
0.0000000
0.0000000
0.00
0.00
Reproducibility
0.0005482
0.0032895 100.00
0.44
Part-To-Part
0.0000000
0.0000000
0.00
0.00
Total Variation
0.0005482
0.0032895 100.00
0.44
Number of Distinct Categories
= 1

Tabel 3. Hasil Perhitungan Variansi dengan Metode ANOVA
Source
StdDev (SD)
Total Gage R&R
0.0006051
Repeatability
0.0000000
Reproducibility
0.0006051
Operator
0.0006051
Operator*Nomor_part 0.0000000
Part-To-Part
0.0000000
Total Variation
0.0006051
Number of Distinct Categories
=1

ISSN 1907-7459

Study Var %Study Var %Tolerance
(6 * SD)
(%SV)
(SV/Toler)
0.0036304 100.00
0.48
0.0000000
0.00
0.00
0.0036304 100.00
0.48
0.0036304 100.00
0.48
0.0000000
0.00
0.00
0.0000000
0.00
0.00
0.0036304 100.00
0.48

286

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

Gambar 5. Komponen Variasi, Peta Kontrol, Interaksi Operator-Part,
dan Interaksi Operator Hasil Metode ANOVA

Gambar 6. Komponen Variasi, Peta Kontrol, Interaksi Operator-Part,
dan Interaksi Operator Hasil Metode X/R-Bar

Data variabilitas yang diperoleh dengan perhitungan menggunakan Software Minitab
digunakan untuk menghitung nilai-nilai PTR, SNR, dan DR dengan menggunakan
persamaan (3), (4), (5), (6). Nilai Cp dan Cpk dihitung dengan bantuan Software Minitab
dengan menggunakan prinsip Persamaan 6 dan Persamaan 7. Hasil perhitungan Cp
dan Cpk dapat dilihat pada Gambar 7 dan hasil perhitungan PTR, SNR, dan DR dapat
dilihat pada Tabel 4:

ISSN 1907-7459

287

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
Process Capability of Leakage Current Measurement System
(using 95.0% confidence)
Potential (Within)
Capability
Cp
1055.09
Lower CL
935.35
Upper CL 1174.67
CPL
3.93
CPU
2106.25
Cpk
3.93
Lower CL
3.48
Upper CL
4.38

LSL

USL

Overall Capability
Pp
Lower CL
Upper CL
PPL
PPU
Ppk
Lower CL
Upper CL
Cpm
Lower CL

252.18
223.55
280.75
0.94
503.41
0.94
0.82
1.06
*
*

7 0 7 4 1 8 5 2
1400142944587388
.0 .0 .0 .0 .0 .0 .0 .0
-0 -0 0 0 0 0 0 0

Within
Overall

Exp. Within Performance
PPM < LSL
0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total
0.00

Observed Performance
PPM < LSL
0.00
PPM > USL 0.00
PPM Total
0.00

Exp. Overall Performance
PPM < LSL
2408.80
PPM > USL
0.00
PPM Total
2408.80

Process Data
LSL
0
Target
*
USL
0.75
Sample Mean
0.00139733
Sample N
150
StDev(Within)
0.000118473
StDev(Overall) 0.000495687

Gambar 7. Perhitungan Cp dan Cpk
Tabel 4. Perhitungan Paramater PTR, SNR, dan DR
No.
1.

Paramater Kualitas
PTR

2.
3.

SNR
DR

Rumus
𝑘 𝜎𝑔
𝑃𝑇𝑅 =
𝑈𝑆𝐿 − 𝐿𝑆𝐿
𝑆𝑁𝑅 = √2𝛾𝑅

Hasil
0.00948
0.338008
1.028

𝜎2𝑝
𝐷𝑅 = √ 2 + 1
𝜎 𝑔

Berdasarkan Tabel 4, dapat dibuat grafik R&R yang dapat dilihat pada Gambar 8.
10

Area 2

SNR

Area 1

5

Area 4

Area 3

(0.00948, 0.338)
0
0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

PTR

Gambar 8. Grafik Peta R&R Sistem Kebocoran Arus

Gambar 8 menunjukkan bahwa sistem pengukuran kebocoran arus berada pada area 4.
Hal ini menunjukkan bahwa sistem pengukuran telah memenuhi persyaratan PTR
namun belum memenuhi persyaratan SNR. Sehingga diperlukan perbaikan agar nilai
SNR terpenuhi. Lebih lanjut, hasil perhitungan variansi (% study of variansi dan %
tolerance), Cp, Cpk, SNR, PTR, dan DR kemudian dibandingkan dengan nilai standar
masing-masing parameter untuk evaluasi kualitas. Hasil evaluasi dapat dilihat pada
Tabel 5.
ISSN 1907-7459

288

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
Tabel 5. Evaluasi Kualitas Sistem Pengukuran Kebocoran Arus
No.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

Paramater Kualitas
PTR
SNR
DR
% Study of Variance
% Tolerance
Cp
Cpk

Hasil
0.00948
0.338008
1.028
100%
0.44-0.48%
1055.99
3.93

Standar
PTR  0.1
SNR  5
DR 4
10%
10%
1.67
1.33

Kesimpulan
Acceptable
Inacceptable
Inacceptable
Inacceptable
Acceptable
Acceptable
Acceptable

4.2. Pembahasan
Berdasarkan hasil evaluasi kualitas pada Tabel 5 diketahui bahwa sistem pengukuran
kebocoran arus memenuhi 4 (empat) parameter kualitas yaitu PTR, % Toleransi, nilai
Cp dan Cpk. Hal tersebut menunjukkan bahwa berdasarkan kelima parameter kualitas
tersebut, sistem pengukuran kebocoran arus dapat diterima. Namun untuk 3 (tiga)
parameter lainnya yaitu % study of variance, SNR, dan DR sistem pengukuran
kebocoran arus tidak memenuhi syarat atau sistem kebocoran tersebut tidak dapat
diterima. Sehingga diperlukan beberapa perlakuan agar sistem kebocoran arus tersebut
dapat memenuhi persyaratan dan dapat digunakan untuk pengujian kebocoran arus.
Parameter kualitas yang tidak memenuhi persyaratan pertama adalah % study of
variance. Agar dapat melakukan perbaikan dan peningkatan terhadap sistem kebocoran
arus terkait parameter tersebut ada beberapa langkah yang harus diperhatian. Pertama
melakukan identifikasi sumber yang kontribusinya paling besar terhadap nilai % study
of variance. Jika melihat pada Tabel 2 dan Tabel 3 serta Gambar 5 dan Gambar 6
terlihat bahwa komponen yang memiliki kontribusi terhadap variansi adalah
reproducibility. Nilai reproducibility dihasilkan dari variansi hasil pengukuran yang
bersumber dari perbedaan hasil pengukuran yang dilakukan antar operator. Langkah
kedua, melakukan identifikasi penyebab terjadinya variansi antar operator. Ada 2 (dua)
hal yang berpotensi menyebabkan variansi yaitu kemampuan operator dalam melakukan
eksekusi pengukuran serta perbedaan interpretasi terhadap metode pengukuran yang
ditetapkan. Penyebab pertama dapat diperbaiki dengan melakukan pelatihan
peningkatan kapasitas operator pengukuran. Penyebab kedua dapat diperbaiki dengan
melakukan evaluasi pemahaman operator terhadap metode pengukuran kebocoran arus
oleh penyelia yang bertanggung jawab terhadap sistem pengukuran kebocoran arus.
Langkah ketiga melakukan evaluasi ulang terhadap parameter % study of variance
setelah dilakukan langkah perbaikan.
Paramater kedua dan ketiga yang tidak memenuhi persyaratan yaitu SNR dan DR. Nilai
SNR dan DR ini dapat diperbaiki dengan mengurangi nilai variasi alat atau variasi
proses [4]. Pengurangan variasi alat dapat dilakukan dengan peningkatan nilai akurasi
alat. Sedangkan pengurangan variasi proses dapat dilakukan dengan 2 (dua) hal yaitu
memperbaiki metode pengukuran yang digunakan dan memperbaiki eksekusi penerapan
metode pengukuran. Namun jika melihat pada hasil pengolahan GR&R pada Tabel 2
dan Tabel 3 terlihat bahwa kontribusi variasi berasal dari reproducibility sehingga
pihak laboratorium pengujian dapat memprioritaskan perbaikan yang bersumber dari
perbedaan hasil pengukuran operator. Tindakan yang direkomendasikan untuk
meningkatkan kualitas sistem pengukuran (kehandalan sistem) kebocoran arus adalah
pelatihan operator terkait eksekusi pengukuran untuk memastikan tidak adanya
perbedaan interpretasi pada metode pengukuran yang ditetapkan laboratorium.
ISSN 1907-7459

289

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

5.

KESIMPULAN

Penelitian ini bertujuan untuk mengevalusai kehandalan sistem kebocoran arus dengan
parameter kualitas, yaitu % study of variansi , % tolerance, Cp, Cpk, SNR, PTR, dan DR.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pengukuran kebocoran arus handal
(acceptable) jika dilihat dari parameter % tolerance (0.44-0.48%), PTR (0.00948), Cp
(1055.99), dan Cpk (3.93). Namun jika ditinjau dari parameter % study of variance yang
nilainya > 10%, SNR dengan nilai 0.338008, dan DR dengan nilai 1.028, diperlukan
perbaikan untuk peningkatan kehandalan sistem pengukuran. Tindakan peningkatan
yang direkomendasikan untuk meningkatan kehandalan sistem pengukuran kebocoran
arus adalah melakukan penyegaran kembali terhadap penerapan metode pengukuran
kebocoran arus untuk operator pengujian. Hal tersebut bertujuan untuk menurunkan
variasi yang bersumber dari perbedaan interpretasi pada pelaksanaan pengukuran sesuai
dengan metode pengukuran yang ditetapkan laboratorium.

UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kami sampaikan kepada Agus Fanar Syukri, Ph.D selaku Kepala
Pusat Penelitian Sistem Mutu dan Pengujian LIPI yang telah memberikan kesempatan
untuk melaksanakan penelitian ini. Ucapan terima kasih juga kami sampaikan kepada
Pak Suyut dan Pak Heri yang telah membantu dalam pengambilan data penelitian.

DAFTAR PUSTAKA
[1]

[2]
[3]
[4]
[5]

[6]

Pemerintah Republik Indonesia. (2013). Peraturan Menteri Perindustrian No.
34/M-IND/7/2013 tentang Pemberlakuan Standar Nasional Indonesia (SNI)
Pendingin Ruangan, Lemari Pendingin, dan Mesin Cuci secara Wajib.
BSN, SNI IEC 60335-1:2009: Peranti listrik rumah tangga dan sejenis –
Keselamatan – Bagian 1: Persyaratan umum, 2009.
BSN, SNI ISO/IEC 17025:2008: Persyaratan umum kompetensi laboratorium
pengujian dan laboratorium pengujian, 2008.
Al-Rafaie, A. dan Bata, N. Evaluating measurement and process capabilities by
GR&R with four quality measures. 2010, Measurement Vol.43, Hal. 842–851.
Gao, Z. T. dkk, Gauge repeatability and reproducibility for accessing variability
during dissolution testing: a technical note. 2007, AAPS PharmSciTech 8 (4),
Hal. 11-15.
Asplund, M. dan Lin, J. Evaluating the measurement capability of a wheel profile
measurement system by using GR&R . 2016, Measurement, doi: http://dx.doi.org/
10.1016/j.measurement.2016.05.090.

[7]

Pereira, RBD dkk. Combining Scott-Knott and GR&R methods to identify special
causes of variation. 2016, Measurement, Vol.82, Hal. 135-144.
[8] Montgomery,
D.C.
Statistical
Quality
Control:
A
Modern
Introduction, 6th Ed, New York, Wiley, 2009.
[9] Allen, T.T. Introducing to Engineering Statistics and Lean Sigma, 2nd Ed,
London, Springer-Verlag, 2010.
[10] Morris, A.S. Measurement and Instrumentation Principles. 3rd Ed, Oxford,
Butterworth-Heineman, 2001.

ISSN 1907-7459

290

11th Annual Meeting on Testing and Quality 2016
Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia

[11] Evans, J. R. dan Lindsay, W.M. Lindsay, Pengantar Six Sigma: An Introduction
to Six Sigma and Process Improvement diterjemahkan Afia R. Fitriani. Jakarta,
Salemba Empat, 2007.
[12] International Organization for Standardization, ISO 5725 Accuracy (Trueness and
Precision) of Measurement Methods and Results, Parts 1 - 6, Geneva, 1994.
[13] Burdick R.K. Borror, C.M. dan Montgomery, D.C. Design and Analysis of Gauge
R&R Studies, Virginia, American Statistical Association and the Society for
Industrial and Applied Mathematics, 2005.
[14] Tague, N.R. The Quality Toolbox, 2nd Ed, Milwaukee, Wisconsin, 2005.
[15] Wheeler, D.J. Problems with gauge R&R studies, ASQC Quality Congress
Transactions. 1992, Vol. 42, Hal.179-185.
[16] Adamec, E. dan Burdick, R.K. Confidence Intervals for a Discrimination Ratio in
a Gauge R&R Study with Three Random Factors, 2003, Quality Engineering, Vol.
15 No.3, Hal. 383-389.
[17] D.P. Mader, J. Prins, R.E. Lampe, The economic impact of
measurement error, Quality Engineering 11 (4) (1999) 563–574.
[18] Kotz, Pearn Samuel. Encyclopedia and Handbook of Process Capability Indices:
A Comprehensive Exposition of Quality Control Measures. 2016, Vol. 12. Worlds
Scientific. Singapore.
[19] Spring, F. Cheng, S. Yeung, A. dan Leung, B. Process capability indices – a
review, 1992–2000.

DISKUSI
Tidak ada pertanyaan.

ISSN 1907-7459

291