PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK SECARA STATISTIK DENGAN MENGGUNAKAN CONTROL CHART.

vi DAFTAR ISI

ABSTRAK ... i

KATA PENGANTAR ... ii

UCAPAN TERIMA KASIH ... iii

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR GAMBAR ... ix

BAB I PENDAHULUAN 1.1 ... L atar Belakang ... 1

1.2 ... R umusan Masalah ... 3

1.3 ... T ujuan Penulisan ... 3

1.4 ... M anfaat Penulisan ... 3

1.5 ... S istematika Penulisan ... 4

vii

2.1 ... P engertian Statistik, Kualitas Produk dan Pengendalian Kualitas Secara Statistik ... 5 2.1.1 ... P

engertian Statistik ... 5 2.1.2 ... P

engendalian Kualitas Produk ... 6 2.1.3 Pengendalian Kualitas Secara Statistik (Statistical Quality Control)..7

viii

2.2 ... K onsep Statistical Process Control (SPC) ... 9 2.2.1 ... S

tatistical Process Control (SPC) ... 9 2.2.2 ... M

anfaat Statistical Process Control (SPC) ... 12 2.3 ... B

iaya Kualitas Produk ... 14 2.4 ... K

onsep-Konsep Dasar Statistik ... 16 2.5 ... U

ji Normalitas ... 17 2.6 ... Analisis Kemampuan Proses...18

BAB III METODE CONTROL CHART

3.1 ... C ontrol Chart ... 22 3.2 Definisi Variasi dalam SPC...23 3.3 ... C

ontrol Chart Untuk Data Atribut ... 26 3.4 ... C

ontrol Chart Untuk Data Variabel ... 28 3.5 Manfaat Control Chart ...29

ix

3.6 ...

Variasi ... 29

3.7 Penyebab Timbulnya Variasi ... 30

3.7.1 Control Chart Rata-Rata( ) dan Range (R) ... 30

3.7.2 Control Chart Rata-Rata dan Standar Deviasi ( dan S)... 33

x

4.1 ... D eskripsi Data ... 38 4.2 ... D

ata Pengukuran... 39 4.2.1 ... P

engolahan Data ... 39 4.2.2 ... P

eta Kendali (Control Chart) ... 40 4.3 ... A

nalisis Kemampuan Proses ... 41 4.4 ... D

ata Pengukuran Setelah Perbaikan ... 44

BAB V PENUTUP

5.1 ... K esimpulan ... 48 5.2 ... S

aran ... 49 DAFTAR PUSTAKA ... 50 LAMPIRAN ... 51 RIWAYAT HIDUP

1

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Dewasa ini persaingan berlangsung sangat ketat. Banyaknya industri sejenis telah menimbulkan persaingan dunia industri untuk menawarkan produk yang bermutu dan memiliki daya saing yang tinggi.

Di era globalisasi yang semakin kompetitif ini, setiap pelaku bisnis yang ingin memenangkan persaingan akan memberikan perhatian penuh pada mutu atau kualitas. Dalam dunia industri, kualitas barang yang dihasilkan merupakan faktor yang sangat penting dan merupakan faktor kunci yang membawa keberhasilan bisnis dan peningkatan posisi bersaing. Perhatian penuh terhadap kualitas akan memberikan dampak langsung kepada perusahaan berupa kepuasan pelanggan. Industri yang menghasilkan barang dan jasa harus dapat menghasilkan suatu produk yang dapat diterima oleh pembeli atau konsumen.

Pengendalian kualitas merupakan teknik dalam manajemen, mengukur karakteristik kualitas dari barang (produk) kemudian membandingkan hasil pengukuran itu dengan spesifikasi yang diinginkan oleh pengguna, serta mengambil tindakan perbaikan yang tepat apabila ditemukan perbedaan antara performasi aktual dan standar. Dalam mengendalikan proses diperlukan penyelidikan dengan cepat bila terjadi gangguan proses sehingga tindakan pembetulan dapat segera dilakukan sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai dengan standar produksi.

PT Dirgantara Indonesia merupakan salah satu perusahaan pembuat pesawat terbang di Asia yang berpengalaman dan berkompeten dalam rancang bangun,

dipakai oleh PT Dirgantara Indonesia dalam meningkatkan kualitas produknya adalah metode Statistical Process Control (SPC). Pemanfaatan Statistical Process Control (SPC) menempati posisi penting dalam operasi perusahaan karena salah satu elemen penting dari pembentukan kualitas adalah membuat keputusan berdasarkan data (fakta) bukan berdasarkan pada opini. Quality Assurance (QA) harus memastikan bahwa setiap keputusan yang diambil merupakan hasil analisis dari berbagai data yang menggambarkan kinerja yang sesunggguhnya. SPC memiliki kemampuan untuk menggambarkan segala bentuk penyimpangan/ ketidaksesuaian atau kesesuaian terhadap standar produk, proses, maupun sistem.

Metode yang sering digunakan untuk mengetahui sumber variasi dari proses adalah Peta Kontrol (Control Chart) beserta Analisis Kapabilitas Proses (Process

Capability Analysis). Control Chart pertama kali dikenalkan oleh Dr. Walter Andrew

Shewart dari Bell Telephone Laboratories Amerika Serikat pada tahun 1924 dengan maksud untuk menghilangkan variasi tidak normal melalui pemisahan variasi yang disebabkan oleh Variasi Penyebab Khusus dan Variasi Penyebab Umum. Pada dasarnya semua proses menampilkan variasi namun manajemen harus mampu mengendalikan proses dengan cara menghilangkan Variasi Penyebab Khusus dari proses itu, sehingga variasi yang melekat pada proses hanya disebabkan oleh Variasi Penyebab Umum.

Berdasarkan uraian di atas penulis tertarik untuk mengkaji permasalahan

Statistical Process Control (SPC), khususnya yang berkaitan dengan Control Chart

dalam suatu tugas akhir yang diberi judul “PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK DENGAN MENGGUNAKAN CONTROL CHART”.

3

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka permasalahan dalam penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut :

1. Bagaimana kajian teoritik dari control chart?

2. Bagaimana penerapan control chart dalam mengontrol kualitas produksi pada perusahaan produk maupun jasa di PT. Dirgantara Indonesia?

1.3 Tujuan Penulisan

Adapun tujuan penulisan tugas akhir ini adalah :

1. Mengetahui dan memahami kajian teoritis control chart.

2. Mengetahui penerapan control chart dalam mengontrol kualitas produksi pada perusahaan produk maupun jasa di PT. Dirgantara Indonesia.

1.4 Manfaat Penulisan

Adapun manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :

1. Untuk menerapkan prinsip-prinsip pengelompokan dengan lebih konsisten dari

suatu permasalahan yang cukup besar.

1.5 Sistematika Penulisan

BAB I PENDAHULUAN

Pada bab ini berisi tentang latar belakang masalah, batasan masalah, rumusan masalah, tujuan penulisan, manfaat penulisan serta sistematika penulisan.

BAB II LANDASAN TEORI

Menjelaskan teori – teori utama dan teori – teori pendukung yang berkenan dengan masalah yang ingin dikaji.

BAB III PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK DENGAN

MENGGUNAKAN CONTROL CHART.

Bab ini menjelaskan inti dari permasalahan dari tugas akhir yaitu

PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK DENGAN

MENGGUNAKAN CONTROL CHART.

BAB IV STUDI KASUS

Aplikasi pada serta pembahasannya dengan menggunakan teori yang telah dikaji pada bab – bab sebelumnya.

BAB V PENUTUP

Pada bab ini disajikan penafsiran atau pemaknaan berupa kesimpulan terhadap hasil yang telah diperoleh.

22 BAB III

METODE CONTROL CHART

3.1 Control Chart

Peta kendali atau Control Chart merupakan suatu teknik yang dikenal sebagai metode grafik yang di gunakan untuk mengevaluasi apakah suatu proses berada dalam pengendalian kualitas secara statistik atau tidak sehingga dapat memecahkan masalah dan menghasilkan perbaikan kualitas . Metode ini dapat membantu perusahaan dalam mengontrol proses produksinya dengan memberikan informasi dalam bentuk grafik. Tujuan dari perancangan program aplikasi Control Chart ini adalah untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan suatu proses produksi sehingga bisa dijadikan pedoman dalam mengarahkan perusahaan kearah pemenuhan spesifikasi konsumen.

Peta kendali (Control Chart) merupakan alat SPC yang paling penting yang digunakan untuk mendeteksi ketika proses dalam keadaan tidak terkendali (out of control). Peta kendali pertama kali diperkenalkan oleh DR. Walter Andrew Shewart dari Bell Telephone Laboratories, Amerika Serikat, tahun 1924 dengan maksud untuk menghilangkan variasi tidak normal melalui pemisahan variasi yang disebabkan oleh penyebab khusus (special-causes variation) dari variasi yang disebabkan oleh sebab umum (common-causes variation). Pada dasarnya, semua proses menampilkan variasi, namun proses produksi harus dikendalikan dengan cara menghilangkan variasi penyebab khusus dari proses tersebut, sehingga variasi yang ada pada proses hanya disebabkan oleh variasi penyebab

umum. Peta kendali adalah gambar sederhana dengan tiga garis, yaitu garis tengah (center line), garis batas atas/UCL (Upper Control Limit) dan garis batas bawah/LCL (Lower Control Limit). Peta kendali merupakan suatu alat dalam mengendalikan proses, yang bertujuan untuk menentukan suatu proses berada dalam pengendalian statistik, memantau proses terus-menerus sepanjang waktu agar proses tetap stabil secara statistik dan hanya mengandung variasi penyebab umum, serta menentukan kemampuan proses (proses capability). Berikut ini adalah contoh gambaran peta Kendali yang digunakan dalam pengendalian kualitas :

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 60 50 40 30 20 10 0 LCL UCL Out-of-Control Condition Out-of-Control Condition Subgroup Number S u b g ro u p a v e rag e 70 X

3.2. Definisi Variasi dalam SPC

Peta kendali adalah metode statistik untuk membedakan adanya variasi yang disebabkan oleh sebab umum dan sebab khusus. Menurut Gaspersz (1998 : 28), variasi adalah ketidakseragaman dalam sistem produksi atau operasional sehingga menimbulkan perbedaan dalam kualitas pada barang atau jasa yang dihasilkan.

24

Variasi diklasifikasikan berdasarkan sumber atau penyebab timbulnya variasi, antara lain :

• Variasi dari sebab khusus yaitu variasi yang disebabkan oleh kejadian-kejadian di luar sistem. Biasanya bersumber dari faktor-faktor manusia, peralatan, material, lingkungan, metode kerja, dan lain-lain. Penyebab khusus ini dapat diidentifikasikan atau ditemukan, sebab penyebab ini tidak selalu ada dalam proses tetapi memiliki pengaruh yang kuat terhadap proses sehingga menimbulkan variasi. Variasi yang disebabkan oleh penyebab khusus menyebabkan proses berada pada keadaan tidak terkendali secara statistik atau berada di luar batas pengendali atas maupun bawah.

• Variasi dari sebab umum yaitu variasi yang disebabkan oleh faktor-faktor di dalam sistem dan selalu melekat pada proses yang menyebabkan timbulnya variasi dalam sistem serta hasil-hasilnya. Variasi yang disebabkan oleh penyebab umum tidak begitu mempengaruhi proses selanjutnya karena proses masih berada pada keadaan terkendali secara statistik atau berada di dalam batas pengendali atas dan bawah.

Pada dasarnya Control Chart digunakan untuk: 1. Untuk mengidentifikasi variasi.

Control Chart digunakan sebagai diagnosis terhadap persoalan proses/analisis proses. Dengan melihat Control Chart dapat di identifikasi sumber variasi apakah Common Causes atau Special Causes Variation. Titik-titik yang terletak diluar Control Limits disebabkan oleh Special Cause Variation. Pada umumnya titik-titik yang terletak di dalam Control Limits menunjukkan

proses stabil begitu juga sebaliknya. Jadi Control Chart dapat digunakan untuk membedakan antara variabel-variabel yang secara konsisten mempengaruhi Karakteristik Proses (Common Cause Variation) dengan variabel-variabel yang menimbulkan efek tak terduga terhadap Karakteristik Proses (Special Cause Variation).

2. Untuk menentukan Kontrol dan Kapabilitas Kontrol Statistik/Statistical Control Capability (Stable).

Suatu proses yang hanya mempunyai Common Causes Variation yang mempengaruhi hasil disebut proses yang stabil atau dapat dikatakan berada dalam Statistical Control Capability. Proses dikatakan kapabel apabila bersifat stabil dan outputnya memenuhi kebutuhan pelanggan. Dapat terjadi bahwa proses bersifat stabil tetapi tidak kapabel dalam memenuhi kebutuhan pelanggan.

3. Untuk mengetahui kapan perubahan perlu dilakukan.

Sekali diketahui Special Cause Variation, maka dapat dihilangkan tanpa mengubah seluruh proses atau sistem. Terlebih dulu dapat dihilangkan Special Cause Variation untuk membuat proses menjadi stabil. Setelah itu dapat diperkirakan Kapabilitas Proses untuk memenuhi kebutuhan customer. Tanpa Control Chart sering dilakukan kesalahan dengan mengubah proses stabil yang sebetulnya tidak perlu.

4. Untuk mengetahui tanggung jawab yang diperlukan untuk melakukan

perbaikan. Biasanya orang-orang yang terlibat di dalam proses bertanggung jawab untuk menghilangkan Special Causes. Common Causes adalah

26

persoalan sistem atau proses sehingga ini merupakan tanggung jawab orang-orang yang bekerja terhadap sistem untuk melakukan perubahan sistem. Ada dua macam control chart yaitu untuk data variable dan untuk data attribute.

3.3. Control Chart untuk data Atribut

Data Atribut (Attributes Data) merupakan data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Contoh dari data atribut adalah ketiadaan label pada kemasan produk, kesalahan proses administrasi buku tabungan nasabah, banyaknya jenis cacat pada produk dan lain-lain. Data atribut diperoleh dalam bentuk unit-unit ketidaksesuaian dengan spesifikasi atribut yang ditetapkan. Atribut dalam pengendalian kualitas menunjukan karakteristik kualitas yang sesuai dengan spesifikasi. Atribut digunakan apabila ada pengukuran yang tidak memungkinkan untuk dilakukan, missal goresan, kesalahan, warna, atau ada bagian yang hilang (Ariani, 2003:130). Selain itu, atribut digunakan apabila pengukuran dapat dibuat tetapi tidak dibuat karena alasan waktu, biaya, atau kebutuhan. Pengendalian kualitas proses statistik untuk data atribut ini digunakan sebagai pengganti pengendali kualitas proses statistik untuk data variabel.

Grafik pengendali kualitas proses statistik data atribut dapat digunakan pada semua tingkatan dalam organisasi, perusahaan, dan mesin-mesin. Grafik pengendali kualitas proses statistik data atribut juga dapat membantu mengidentifikasi akar permasalahan baik pada tingkat umum maupun pada tingkat yang lebih mendetail.

Ada dua kelompok grafik pengendali proses statistik data atribut, yakni yang berdasarkan distribusi binomial dan distribusi poisson. Kelompok pengendali untuk unit-unit ketidaksesuaian, didasarkan pada distribusi binomial seperti p-chart yang menunjukan proporsi ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok. Yang ditunjukan dengan bagian atau persen. Sedangkan yang berdasarkan distribusi poisson, terdapat c-chart, dan u-chart. Untuk menyusun grafik pengendali proses statistik untuk data atribut diperlukan beberapa langkah sebagai berikut:

1. Menentukan sasaran yang akan dicapai

Sasaran ini akan mempengaruhi jenis peta pengendali kualitas proses statistik data atribut yang harus digunakan. Hal ini tentu saja dipengaruhi oleh karakteristik kualitas suatu produk dan proses apakah proporsi atau banyaknya ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok, ataukah ketidaksesuaian dari suatu unit setiap kali mengadakan observasi.

2. Menentukan banyaknya sampel dan banyaknya observasi

Banyaknya sampel yang diambil akan mempengaruhi jenis grafik pengendali di samping karakteristik kualitasnya.

3. Mengumpulkan data

Data yang dikumpulkan tentu disesuaikan dengan jenis peta pengendali. Misalnya suatu perusahaan atau organisasi menggunakan p-chart, maka data yang dikumpulkan juga harus diatur dalam bentuk proporsi kesalahan terhadap banyaknya sampel yang diambil.

28

4. Menentukan garis tengah dan batas-batas pengendali pada masing-masing

grafik pengendali biasanya menggunakan ±3σ _{sebagai batas-batas}

pengendalinya.

5. Merevisi garis tengah dan batas-batas pengendali

Revisi terhadap garis pusat dan batas-batas pengendali dilakukan apabila dalam grafik pengendali kualitas proses statistik untuk data atribut terdapat data yang berada di luar batas pengendali statistik (out of statistical control) dan diketahui kondisi tersebut disebabkan karena penyebab khusus. Demikian pula, data yang berada di bawah garis pengendali bawah apabila ditemukan penyebab khusus di dalamnya tentu juga diadakan revisi. (Ariani, 2003)

3.4. Control Chart untuk Data Variabel

Ada dua jenis Control Chart menurut data yang digunakan yaitu Control Chart untuk data variabel dan Control Chart untuk data atribut. Karena jenis data yang diambil pada penelitian ini adalah data hasil pengukuran atau data variabel maka Control Chart yang akan digunakan adalah Control Chart untuk data variabel yaitu Control Chart dan . Selain ditentukan oleh jumlah observasi yang dilakukan, Control Chart juga dapat ditentukan oleh karakteristik kualitas sesuai dengan yang diinginkan konsumen.

3.5. Manfaat Control Chart

Control Chart digunakan untuk mengadakan perbaikan kualitas proses, menentukan kemampuan proses, membantu menentukan spesifikasi-spesifikasi yang efektif, menentukan kapan proses dijalankan dan kapan dibuat penyesuaiannya, dan menemukan penyebab dari tidak diterimanya standar kualitas tersebut (produk). Control chart ini digunakan apabila dalam pengukuran ternyata ada kecenderungan hasil pengukurannya semakin naik atau semakin menurun. Control chart ini juga berperan sebagai pengontrol kualitas produk agar sesuai dengan keinginan konsumen atau pelanggan.

3.6. Variasi

Ada tiga macam variasi : 1. Variasi dalam objek

Misalnya : Kehalusan dari salah satu sisi dari suatu produk tidak sama dengan sisi lain, lebar bagian atas suatu produk tidak sama dengan lebar bagian bawah.

2. Variasi antara objek

Misalnya : Suatu produk yang diproduksi pada saat yang hampir sama mempunyai kualitas yang berbeda atau bervariasi.

3. Variasi yang ditimbulkan oleh perbedaan waktu produksi.

30

3.7. Penyebab Timbulnya Variasi 1. Variasi Penyebab Khusus

Variasi Penyebab Khusus adalah kejadian-kejadian diluar sistem yang mempengaruhi variasi dalam sistem. (manusia, peralatan, material, lingkungan, metode kerja).

2. Variasi penyebab Umum

Variasi penyebab Umum adalah faktor-faktor dalam sistem atau yang melekat pada proses yang menyebabkan timbulnya variasi. Penyebab umum sering disebut penyebab acak (random causes) atau penyebab sistem (system causes).

3.7.1 Control Chart Rata-Rata( ) dan Range (R)

1. Control Chart Rata-rata ( )

Manfaat dari Control Chart Rata-rata ( ), sebagai berikut:

a. Memantau perubahan suatu sebaran atau distribusi suatu variabel asal dalam hal lokasinya (pemusatannya).

b. Apakah proses masih berada dalam batas-batas pengendalian atau tidak.

c. Apakah rata-rata produk yang dihasilkan sesuai dengan standar yang telah ditentukan.

2. Control Chart Range (R)

Manfaat dari Control Chart Range (R), sebagai berikut:

b. Memantau tingkat keakurasian/ketepatan proses yang diukur dengan mencari range dari sampel yang diambil.

Langkah-langkah dalam pembuatan Control Chart Rata-rata ( ) dan jarak (Range (R))

Dalam pembuatan Control Chart Rata-rata ( ) dan jarak (Range (R)) perlu diperhatikan beberapa langkah, sebagai berikut:

1. Hitung nilai rata-rata dari setiap subgrup yang besarnya sekitar 2 hingga 8 sampel, yaitu , yang didefinisikan sebagai berikut:

Dimana :

= jumlah data atau sampel yang diambil pada subgrup. n = banyaknya anggota pada masing-masing subgrup.

2. Hitung nilai rata-rata seluruh , yaitu yang merupakan center line dari Control Chart , yang didefinisikan sebagai berikut:

Dimana :

= rata – rata pada setiap subgrup. m = banyaknya subgrup.

3. Hitung nilai selisih data terbesar dengan data terkecil dari setiap subgrup, yaitu Range ( R ), yang didefinisikan sebagai berikut:

32

4. Hitung nilai rata-rata dari seluruh R, yaitu yang merupakan center line dari Control Chart R, yang didefinisikan sebagai berikut:

Dimana :

= range untuk setiap subgrup m = banyaknya subgrup.

5. Hitung batas kendali dari Control Chart , yang didefinisikan sebagai berikut:

dimana

= yang pada nomor 1.

= garis tengah

jumlah subgrup atau sampel

= merupakan konstanta yang besarnya dipengaruhi oleh jumlah pengamatan sampel dalam subgrup

= rata-rata keseluruhan subgrup

6. Hitung batas kendali untuk control chart R, yang didefinisikan sebagai berikut:

= batas kendali atas untuk R = batas kendali bawah untuk R

= range (rentang/jarak) keseluruhan subgrup Dimana : R sama dengan R pada nomor 3.

D3 ,D4 = merupakan konstanta yang besarnya dipengaruhi oleh jumlah pengamatan sampel dalam subgrup.

UCL = Upper Control Limit LCL = Lower Control Limit

7. Plot data dan R pada peta kendali dan R bertujuan untuk mengetahui apakah data berada dalam pengendalian atau tidak.

Control Chart akan mendeteksi penyimpangan abnormal dengan bantuan grafik garis. Ada tiga batasan dalam pembuatuan grafik Control Chart :

1. Batas kendali atas / Upper Control Limit (UCL).

Batas kendali atas merupakan garis batas atas (Upper Limit) untuk suatu penyimpangan.

2. Garis pusat / Centerl Line (CL).

Garais pusat merupakan garis yang melambangkan tidak adanya penyimpangan dari karakteristik sampel.

3. Batas kendali bawah / Lower Control Limit ( LCL)

Batas kendali bawah merupakan garis batas bawah (lower limit) untuk suatu penyimpangan dari karakteristik sampel.

3.7.2 Control Chart Rata-rata dan Standar Deviasi ( dan S)

Control Chart standar deviasi digunakan untuk mengukur tingkat keakurasian suatu proses. Jika Control Chart standar deviasi digunakan bersama

34

dengan peta pengendali rata – rata dan range, maka kasus dapat diselesaikan dengan Control Chart rata-rata dan standar deviasi.

Langkah-langkah pembuatan Control Chart dan S adalah sebagai berikut : 1. Hitung nilai rata-rata dari setiap subgrup, yaitu , didefinisikan sebagai

berikut:

Dimana :

= jumlah data atau sampel yang diambil pada subgrup. n = banyaknya anggota pada masing-masing subgrup.

2. Hitung nilai rata-rata dari seluruh , yaitu yang merupakan garis tengah (center line) dari peta kendali , didefinisikan sebagai berikut:

Dimana :

m = banyaknya subgrup.

= rata – rata pada setiap subgrup. = rata-rata keseluruhan subgrup.

3. Hitung simpangan baku dari setiap subgrup yaitu S, yang didefinisikan sebagai berikut:

4. Hitung nilai rata-rata dari seluruh S, yaitu yang merupakan garis tengah dari peta kendali S, yang didefinisikan sebagai berikut:

= standar deviasi keseluruhan subgrup. banyaknya subgrup

5. Hitung batas kendali dari peta kendali , yang didefinisikan sebagai berikut:

dimana

A3 = untuk menentukan jarak dari garis pusat ke batas pengendali.

= Simpangan baku subgrup (sampel)

= sebuah faktor yang digunakan dalam hubungan penarikan sampel

Sehingga :

6. Hitung batas kendali untuk peta kendali , yang didefinisikan sebagai berikut:

36

dimana :

dimana = untuk menentukan jarak dari garis pusat ke batas kendali.

B4 = batas kendali atas

B3 = batas kendali bawah

C4 = sebuah faktor yang digunakan dalam hubungan penarikan sampel

Sehingga :

7. Plot data dan S pada peta kendali dan S bertujuan untuk mengetahui apakah data tersebut berada dalam pengendalian atau diluar pengendalian.

Yang digunakan dalam penelitian ini adalah Control chart dan S. Control chart standar deviasi digunakan untuk mengukur tingkat keakurasian proses. Penggunaan control chart standar deviasi digunakan bersama rata-rata. Maka dalam kasus ini dapat diselesaikan dengan control chart rata-rata dan standar deviasi.

Jadi tujuan dari perancangan program aplikasi Control Chart ini adalah untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan dalam suatu proses

produksi sehingga bisa dijadikan pedoman dalam mengarahkan perusahaan kearah pemenuhan spesifikasi konsumen.

48 BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari hasil studi kasus untuk tiga puluh data pengukuran ketebalan cat pesawat terbang diperoleh kesimpulkan :

1. Control Chart rata-rata ( ) dan standar deviasi (S) digunakan untuk mengukur keakurasian proses. Aplikasi metode Statistical Process Control (SPC) pada industri pesawat terbang tergambarkan melalui peta kendali (Control Chart) dan perhitungan kemampuan prosesnya. Peta kendali (Control Chart) membantu mengontrol proses agar tetap terkendali secara statistik (in statistical control), jika proses tersebut tidak terkendali secara statistik (out of statistical control), maka perlu dilakukan perbaikan.

2. Dengan menggunakan peta kendali (control chart) diketahui adanya gejala penyimpangan pada proses produksi komponen pesawat di PT. Dirgantara Indonesia dilihat dari yaitu terdapat tiga titik yang jauh dari center line dan melebihi lower center limit. Gejala ini disebabkan oleh variasi penyebab khusus. Setelah melakukan perbaikan maka proses tersebut terkendali secara statistik (in statitical control).

5.2 Saran

Saran yang diajukan untuk peningkatan kualitas produk pada perusahaan agar menjadi lebih baik adalah : .

1. PT.Dirgantara Indonesia masih perlu melakukan pengendalian kualitas dan pengawasan yang lebih ketat lagi terhadap produk yang dihasilkan karena tingkat kecacatan masih tinggi. Perlu diadakan pelatihan kerja dan memperbaharui mesin-mesin yang sudah tua terutama dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan upaya pencapaian kualitas produk yang terkendali secara statistik atau berada dalam kontrol.

2. Perlu adanya target ketebalan yang diinginkan, sehingga variasi ketebalan cat yang terjadi tidak berada pada nilai minimum yang berdampak pada serangan korosi rendah dan tidak pula pada maksimum yang berpengaruh pada berat pesawat.

50

DAFTAR PUSTAKA

Dorothea, W.A. 2003. Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan Kualitatif dalam Manajemen Kualitas). Yogyakarta : Andi Yogyakarta

Feigenbaum, A. V. (1983)., Total Quality Control, Third Edition, Mcgraw-Hill, Inc.

Feigenbaum, A. V. 1992. Kendali Mutu Terpadu. Penerbit Erlangga.

Gaspersz, V. 1997. Manajemen Kualitas Dalam Industri Jasa. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.

Gaspersz, V. 2001. Total Quality Management. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.

Grant, E. L dan Leavenworth, R. S. 1991. Pengendalian Mutu Statistis. Penerbit Erlangga.

Mongomery, D.C. 1990. Pengantar Pengendalian Kualitas. Alih Bahasa : Zanzawi Soejati. Yogyakarta : Universitas Gajah Mada

Sudjana. 1996. Metode Statistika. Bandung: Tarsito

Trihendradi, C. 2004. SPSS 12 Statistik Inferen Teori Dasar & Aplikasinya. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.

Yamit, Zulian. 2001. Manajemen Kualitas Produk dan Jasa. Penerbit Ekonisia. Yogyakarta.

35

= standar deviasi keseluruhan subgrup. banyaknya subgrup

5. Hitung batas kendali dari peta kendali , yang didefinisikan sebagai berikut:

dimana

A3 = untuk menentukan jarak dari garis pusat ke batas pengendali. = Simpangan baku subgrup (sampel)

= sebuah faktor yang digunakan dalam hubungan penarikan sampel

Sehingga :

6. Hitung batas kendali untuk peta kendali , yang didefinisikan sebagai berikut:

dimana :

dimana = untuk menentukan jarak dari garis pusat ke batas kendali.

B4 = batas kendali atas B3 = batas kendali bawah

C4 = sebuah faktor yang digunakan dalam hubungan penarikan sampel

Sehingga :

7. Plot data dan S pada peta kendali dan S bertujuan untuk mengetahui apakah data tersebut berada dalam pengendalian atau diluar pengendalian.

Yang digunakan dalam penelitian ini adalah Control chart dan S. Control chart standar deviasi digunakan untuk mengukur tingkat

keakurasian proses. Penggunaan control chart standar deviasi digunakan bersama rata-rata. Maka dalam kasus ini dapat diselesaikan dengan control chart rata-rata dan standar deviasi.

Jadi tujuan dari perancangan program aplikasi Control Chart ini adalah untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan dalam suatu proses

37

produksi sehingga bisa dijadikan pedoman dalam mengarahkan perusahaan kearah pemenuhan spesifikasi konsumen.

48 BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Dari hasil studi kasus untuk tiga puluh data pengukuran ketebalan cat pesawat terbang diperoleh kesimpulkan :

1. Control Chart rata-rata ( ) dan standar deviasi (S) digunakan untuk

mengukur keakurasian proses. Aplikasi metode Statistical Process Control (SPC) pada industri pesawat terbang tergambarkan melalui peta kendali (Control Chart) dan perhitungan kemampuan prosesnya. Peta kendali (Control Chart) membantu mengontrol proses agar tetap terkendali secara statistik (in statistical control), jika proses tersebut tidak terkendali secara statistik (out of statistical control), maka perlu dilakukan perbaikan.

2. Dengan menggunakan peta kendali (control chart) diketahui adanya gejala penyimpangan pada proses produksi komponen pesawat di PT. Dirgantara Indonesia dilihat dari yaitu terdapat tiga titik yang jauh dari center line dan melebihi lower center limit. Gejala ini disebabkan oleh variasi penyebab khusus. Setelah melakukan perbaikan maka proses tersebut terkendali secara statistik (in statitical control).

49

5.2 Saran

Saran yang diajukan untuk peningkatan kualitas produk pada perusahaan agar menjadi lebih baik adalah : .

1. PT.Dirgantara Indonesia masih perlu melakukan pengendalian kualitas dan pengawasan yang lebih ketat lagi terhadap produk yang dihasilkan karena tingkat kecacatan masih tinggi. Perlu diadakan pelatihan kerja dan memperbaharui mesin-mesin yang sudah tua terutama dalam pengambilan keputusan yang berkaitan dengan upaya pencapaian kualitas produk yang terkendali secara statistik atau berada dalam kontrol.

2. Perlu adanya target ketebalan yang diinginkan, sehingga variasi ketebalan cat yang terjadi tidak berada pada nilai minimum yang berdampak pada serangan korosi rendah dan tidak pula pada maksimum yang berpengaruh pada berat pesawat.

50

DAFTAR PUSTAKA

Dorothea, W.A. 2003. Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan Kualitatif dalam Manajemen Kualitas). Yogyakarta : Andi Yogyakarta

Feigenbaum, A. V. (1983)., Total Quality Control, Third Edition, Mcgraw-Hill, Inc.

Feigenbaum, A. V. 1992. Kendali Mutu Terpadu. Penerbit Erlangga.

Gaspersz, V. 1997. Manajemen Kualitas Dalam Industri Jasa. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.

Gaspersz, V. 2001. Total Quality Management. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.

Grant, E. L dan Leavenworth, R. S. 1991. Pengendalian Mutu Statistis. Penerbit Erlangga.

Mongomery, D.C. 1990. Pengantar Pengendalian Kualitas. Alih Bahasa : Zanzawi Soejati. Yogyakarta : Universitas Gajah Mada

Sudjana. 1996. Metode Statistika. Bandung: Tarsito

Trihendradi, C. 2004. SPSS 12 Statistik Inferen Teori Dasar & Aplikasinya. Yogyakarta : Andi Yogyakarta.

Yamit, Zulian. 2001. Manajemen Kualitas Produk dan Jasa. Penerbit Ekonisia. Yogyakarta.