PROSES PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK MENGGUNAKAN DIAGRAM SEBAB AKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM).

(1)

1 BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Di era globalisasi yang semakin kompetitif ini, setiap perusahaan yang ingin memenangkan persaingan dituntut untuk memperhatikan kualitas produk yang akan dihasilkan. Perhatian penuh pada kualitas produk tentu berdampak pada perusahaan berupa kepuasan pelanggan. Dalam dunia industri, kualitas barang yang dihasilkan merupakan faktor yang sangat penting dalam upaya peningkatan posisi bersaing dan keberhasilan bisnis. Produk yang dihasilkan harus dapat diterima oleh konsumen. Konsumen semakin menekankan pada kepuasan yang mereka peroleh pada barang yang mereka bayar. Oleh karena itu, banyak perusahaan yang mengubah strategi dalam mengoptimalkan kualitas produk agar dapat mempertahankan posisinya di pasar.

Kualitas didefinisikan sebagai konsistensi atau perbaikan atau penurunan variasi karakteristik suatu produk yang dihasilkan agar memenuhi persyaratan layak pakai guna meningkatkan kepuasan pelanggan. Menurut perbendaharaan istilah ISO 8402 dan Standar Nasional Indonesia (SNI 19-8402-1991) (Ariani, 2003:4), kualitas adalah keseluruhan ciri dan karakteristik produk yang kemampuannya dapat memuaskan kebutuhan, baik yang dinyatakan secara tegas maupun tersamar. Kualitas dalam pengendalian proses statistik adalah bagaimana sebaiknya suatu produk memenuhi spesifikasi dan toleransi yang ditetapkan oleh bagian desain dari perusahaan. Pengendalian kualitas adalah aktivitas keteknikan

(2)

dan manajemen dimana dalam aktivitas tersebut diukur ciri-ciri kualitas produk, membandingkannya dengan spesifikasi dan mengambil tindakan perbaikan yang sesuai jika ada perbedaan antara penampilan sebenarnya dengan spesifikasinya. Dalam mengendalikan proses diperlukan tindakan yang cepat bila terjadi gangguan proses dan segera mengambil tindak lanjut untuk memperbaikinya sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai dengan spesifikasi. Kualitas suatu produk dapat ditentukan dari tingkat efektifitas dan efisiensi proses yang mendukungnya. Indikator keberhasilan tersebut tercermin dalam kepuasan pelanggan. Kontrol terhadap suatu produk dilakukan dengan mengumpulkan data dan dari data tersebut dapat dijadikan bahan untuk membuat keputusan guna meningkatkan kualitas produk secara terus menerus.

Tidak ada yang menyangkal bahwa kualitas menjadi karakteristik utama dari suatu perusahaan agar tetap diperhitungkan dalam suatu persaingan. Karakteristik kualitas tidak dapat dengan mudah dinyatakan secara numerik tetapi biasanya barang yang diperiksa diklasifikasikan ke dalam karakteristik kualitas tersebut. Dalam menjamin kualitas, diperlukan seperangkat alat atau metoda tertentu untuk menanggulangi segala kemungkinan ketidaksesuaian hasil produk terhadap spesifikasi. Penggunaan peralatan yang baik dan sesuai dengan kebutuhan merupakan salah satu cara untuk menghasilkan produk yang berkualitas disamping elemen pendukung yang lain. Pemanfaatan Statistical Process Control

(SPC) menempati posisi penting dalam operasi perusahaan karena elemen penting

dari pembentukan kualitas adalah membuat keputusan berdasarkan fakta bukan berdasarkan opini. SPC memiliki kemampuan untuk menggambarkan segala

(3)

bentuk penyimpangan atau ketidaksesuaian terhadap standar produk, proses, maupun sistem. SPC merupakan bagian dari Statistical Quality Control (SQC) karena secara umum jaminan kualitas suatu produk ditentukan oleh proses yang berjalan di dalamnya (Ariani, 2003).

Salah satu metode yang digunakan dalam SPC adalah statistik six sigma. Six

sigma menjamin keinginan pelanggan berjalan dalam keseluruhan proses

pengendalian kualitas sehingga produk yang dihasilkan sesuai dengan yang diharapkan. Masalah-masalah yang timbul dalam proses terkadang sangat kompleks sehingga perlu dilakukan analisis akar permasalahan dengan menggunakan suatu alat yang disebut diagram sebab akibat (Ishikawa Diagram). Diagram ini menggambarkan garis dan simbol yang menunjukkan hubungan antara faktor akibat dan penyebab suatu masalah. Diagram tersebut dapat digunakan untuk menganalisis proses atau analisis setiap tahapan proses dengan terlebih dahulu mencari langkah-langkah pemrosesan. Masing-masing langkah diindentifikasi penyebab utamanya lalu dijabarkan ke dalam penyebab-penyebab secara lebih terperinci.

Berdasarkan uraian di atas maka penulis mengambil judul tugas akhir “PROSES PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK MENGGUNAKAN ANALISIS DIAGRAM SEBAB AKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM)”

(4)

1.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang akan dikaji berdasarkan uraian latar belakang adalah sebagai berikut:

1. Bagaimana peranan diagram sebab akibat dalam pengendalian kualitas produk?

2. Bagaimana penerapan diagram sebab akibat pada kasus pengendalian kualitas produk komponen pesawat terbang di PT Dirgantara Indonesia?

1.3 Tujuan Penulisan

Adapun tujuan yang akan dicapai dalam penulisan tugas akhir ini adalah: 1. Mengetahui peranan diagram sebab akibat dalam pengendalian kualitas

produk.

2. Mengetahui penerapan diagram sebab akibat pada kasus pengendalian produk komponen pesawat terbang di PT Dirgantara Indonesia.

1.4 Sistematika Penulisan BAB I PENDAHULUAN

Bab ini membahas latar belakang, rumusan masalah, tujuan penulisan dan sistematika penulisan.

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Di dalam kajian pustaka dibahas teori-teori yang menjadi pedoman penulisan yang diharapkan dapat menjadi dasar dalam penyusunan tugas akhir ini.

(5)

BAB III DIAGRAM SEBAB AKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM) Dalam bab ini menguraikan tentang diagram sebab akibat. BAB IV STUDI KASUS

Membahas penerapan diagram sebab akibat pada kasus pengendalian produk komponen pesawat terbang di PT Dirgantara Indonesia.

BAB V PENUTUP

Berisi kesimpulan dan saran. DAFTAR PUSTAKA

(6)

34 BAB III

DIAGRAM SEBAB AKKIBAT (ISHIKAWA DIAGRAM)

Diagram sebab akibat dikembangkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa pada tahun 1943 sehingga sering disebut diagram Ishikawa. Diagram sebab akibat menggambarkan garis dan simbol-simbol yang menunjukkan hubungan antara akibat dan penyebab suatu masalah. Diagram ini digunakan untuk mengetahui akibat dari suatu masalah untuk selanjutnya diambil tindakan perbaikan. Dari akibat tersebut kemudian dicari beberapa kemungkinan penyebabnya. Penyebab masalah ini pun dapat berasal dari berbagai sumber utama, misalnya metode kerja, alat dan bahan, pengukuran, karyawan, lingkungan, dan sebagainya. Selanjutnya dari sumber-sumber utama diturunkan menjadi beberapa sumber yang lebih kecil dan mendetail. Untuk mencari berbagai penyebab tersebut dapat digunakan teknik

brainstorming dari seluruh elemen karyawan yang terlibat dalam proses yang

sedang dianalisis. Hasil brainstorming masalah dikelompokkan ke dalam beberapa tema sebab utama. Diagram sebab akibat merupakan pendekatan secara khusus dalam metode six sigma yang berguna untuk menentukan faktor yang berakibat pada kualitas.

Diagram sebab akibat adalah suatu tools yang membantu tim untuk menggabungkan ide-ide mengenai penyebab potensial dari suatu masalah. Diagram ini juga biasa disebut dengan diagram fishbone karena bentuknya yang seperti tulang ikan. Masalah yang terjadi dianggap sebagai kepala ikan sedangkan penyebab masalah dilambangkan dengan tulang-tulang ikan yang dihubungkan

(7)

menuju kepala ikan. Tulang paling kecil adalah penyebab yang paling spesifik yang membangun penyebab yang lebih besar (tulang yang lebih besar).

Ada empat kategori sebab utama yang umumnya terjadi, yaitu mesin, pengukuran, material dan operator. Penggunaan diagram affinity atau diagram tree sangat membantu dalam mengelompokkan sebab-sebab tersebut. Diagram-diagram tersebut disajikan pada gambar berikut:

Tabel 3 Diagram Affinity

Akibat

Gambar 3.1 Diagram Tree

Mesin Pengukuran Material Operator

Sebab Sebab Sebab Sebab

Mesin

Sebab 1 Sebab 2

Pengukuran

Sebab 1 Sebab 2

Sebab 1

Sebab 2 Sebab 1 Sebab 2

Operator Material

(8)

Beberapa manfaat dari diagram sebab akibat:

1. Dapat menggunakan kondisi yang sesungguhnya untuk tujuan perbaikan kualitas produk atau jasa, lebih efisien dalam penggunaan sumber daya dan dapat mengurangi biaya.

2. Dapat mengurangi dan menghilangkan kondisi yang menyebabkan ketidaksesuaian produk dan jasa dengan permintaan pelanggan.

3. Dapat membuat suatu standarisasi operasi yang ada maupun yang direncanakan.

4. Dapat memberi pendidikan dan pelatihan bagi karyawan dalam kegiatan pembuatan keputusan dan melakukan tindakan perbaikan.

Penerapan diagram sebab akibat misalnya dalam menghitung banyaknya penyebab kesalahan yang mengakibatkan terjadinya suatu masalah, menganalisis penyebaran pada masing-masing penyebab masalah dan menganalisis proses. Untuk menghitung penyebab kesalahan dilakukan dengan mencari akibat terbesar dari suatu masalah kemudian dijabarkan ke dalam beberapa penyebab utama. Untuk melihat faktor utama yang mengakibatkan terjadinya masalah dapat diselesaikan dengan menggunakan diagram pareto.

Penggunaan diagram pareto pertama kali oleh Joseph Juran dalam manajemen kualitas menyatakan aturan vital vew and trivial many artinya 20% sesuatu bertanggungjawab atas 80% hasilnya atau 20% dari masalah kualitas menyebabkan kerugian 80%. Diagram ini menunjukkan seberapa besar frekuensi berbagai macam tipe permasalahan yang terjadi dengan daftar masalah pada sumbu x dan jumlah/frekuensi kejadian pada sumbu y. Kategori masalah

(9)

diidentifikasikan sebagai masalah utama dan masalah yang tidak penting. Aturan 80 % masalah (ketidaksesuaian atau cacat) disebabkan oleh 20 % penyebab disebut sebagai prinsip Pareto. Prinsip Pareto ini sangat penting karena mengidentifikasi kontribusi terbesar dari variasi proses yang menyebabkan produk yang jelek seperti cacat.

Diagram pareto merupakan suatu gambaran yang mengurutkan data dari yang tertinggi sampai yang terendah. Hal ini dapat membantu menemukan masalah yang paling penting untuk segera diselesaikan (pada urutan tertinggi) sampai dengan yang tidak harus diselesaikan (pada urutan terendah). Selanjutnya akar utama permasalahan tersebut dapat dianalisis menggunakan diagram sebab akibat.

Beberapa analisis lanjutan hubungan sebab akibat dapat dilakukan, seperti uji regresi untuk mengetahui hubungan sebab akibat, uji hipotesis rata-rata dan uji ANOVA untuk mengetahui pengaruh variabel faktor terhadap variabel respons.

3. 1 Analisis Regresi

Analisis regresi dapat digunakan untuk menguji lebih lanjut tentang hubungan sebab akibat. Secara matematis hubungan antara variabel independent dengan variabel dependent dapat dianalisis dengan regresi.

1. Regresi Linear Sederhana

Regresi linier sederhana merupakan hubungan antara peubah terikat Y dan satu peubah bebas X. Bentuk umum regresi linier sederhana :

(10)

dengan :

= Konstanta (intercept) = Koefisien regresi untuk X N = Banyak observasi.

= Error

2. Regresi Linear Ganda

Regresi linier ganda adalah hubungan antara peubah terikat Y dengan dua atau lebih peubah bebas X1, X2, ..., Xn. Bentuk umum regresi linier ganda :

dimana 1, 2, 3, … , !

dengan : = intercept

= koefisien regresi untuk X1 = koefisien regresi untuk X2 = koefisien regresi untuk Xk = koefisien pengganggu (error)

3. 2 Uji Hipotesis Rata-Rata

Umumnya uji hipotesis rata-rata digunakan untuk penetapan faktor kausatif dengan cara mengkonfirmasikan sumber-sumber variasi. Selain itu juga untuk menunjukkan perbedaan yang signifikan antara data baseline dengan data setelah perbaikan dilakukan. Secara sederhana penolakan dan penerimaan hipotesis adalah dengan membandingkan thitung dan ttabel.

(11)

Uji hipotesis 2-Sample t

2-sample t adalah uji hipotesis rata-rata pada dua populasi dengan standar deviasi populasi tidak diketahui. Nilai rata-rata kedua populasi dibandingkan untuk mengetahui apakah memiliki perbedaan yang signifikan dengan langkah-langkah pengujian sebagai berikut:

a. Hipotesis:

H0 : perbedaan rata-rata kedua popuasi tidak signifikan H1 : perbedaan rata-rata kedua populasi signifikan

b. Statistik uji yang digunakan untuk menguji hipotesis di atas adalah :

" #$ % #$ ! &'( 1 1

di mana:

t = nilai t hitung

#$ = nilai rata-rata sampel populasi 1

#$ = nilai rata-rata sampel populasi 2

&' = nilai standar deviasi gabungan = jumlah sampel populasi 1 = jumlah sampel populasi 2

Cara mencari standar deviasi gabungan adalah sebagai berikut:

&_' ) % 1!_{% 1!} _{% 1!}% 1!

di mana:

(12)

= nilai standar deviasi sampel populasi 2 Kriteria pengujian untuk hipotesis di atas adalah :

H0 diterima jika thitung < ttabel artinya perbedaan rata-rata kedua populasi tidak signifikan.

H0 ditolak jika thitung > ttabel artinya perbedaan rata-rata populasi signifikan.

3. 3 Uji ANOVA

Uji ANOVA merupakan hasil uji hipotesis untuk melihat signifikansi model secara keseluruhan. Adapun bentuk hipotesisnya dapat didefinisikan sebagai berikut:

* + , - 0

* + / 0 1 " 2 2 3 - 4 0

Uji hipotesis ini juga sering disebut uji-F karena pengujiannya menggunakan distribusi F. Statistik uji yang diberikan untuk menguji hipotesis di atas adalah :

5 ∑ 7: % ! / % 1!9 ∑ ∑ ;: =-:> -% < / ∑: % 1!

Kriteria pengujian untuk hipotesis di atas adalah : H0 diterima jika Fhitung < Ftabel.

(13)

55 BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Dengan menggunakan analisis diagram sebab akibat pada proses pengendalian kualitas produk dapat diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas dengan menjabarkan sebab-sebab dan menganalisisnya sehingga dapat dilakukan perbaikan pada proses selanjutnya. 2. Dari hasil pembahasan diketahui bahwa faktor yang mempengaruhi ketebalan cat pada proses pengecatan komponen pesawat di PT Dirgantra Indonesia adalah alat pengukurannya (52,16 %), sedangkan viskositas, suhu dan jarak menembak tidak berpengaruh terhadap ketebalan cat.

5.2 Saran

Saran yang dapat diberikan dari penelitian ini berdasarkan hasil yang telah diperoleh adalah :

1. Kualitas suatu produk dipengaruhi oleh proses yang berjalan di dalamnya sehingga perlu dilakukan analisis sebab akibat agar variasi dapat dikendalikan.

2. Untuk penelitian lebih lanjut datanya lebih diperbanyak serta peubah bebasnya di tambah misalnya kelembaban udara dalam ruangan pengecatan,

(14)

suhu pada proses pengeringan dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi ketebalan cat.

(15)

DAFTAR PUSTAKA

Ariani, Dorothea W. 2003. Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan

Kuantitatif Dalam Manajemen Kualitas). Penerbit Andi.

Yogyakarta.

Besterfield, D. H (1998). Quality Control. 5th Ed. Prentice-Hall, Inc. Singapore.

Feigenbaum, A. V. 1986. Total Quality Control. 3nd Ed. McGraw-Hill. Singapore.

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

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

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

Hendradi, C. Tri. 2006. Statistik Six Sigma Dengan Minitab. Penerbit Andi. Yogyakarta.

Lind, D. A, Marchal, W. G dan Wathen, S. A. 2008. Teknik-teknik Statistika

Dalam Bisnis dan Ekonomi. Penerbit Salemba Empat. Jakarta.

Nachrowi, D. N, dan Usman, Hardius. 2005. Penggunaan Teknik

Ekonometrika. Edisi Revisi. Rajawali Press. Jakarta.

Sarwoko. 2007. Statistik Inferensi Untuk Ekonomi dan Bisnis. Penerbit Andi. Yogyakarta.

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

(1)

dengan :

= Konstanta (intercept) = Koefisien regresi untuk X N = Banyak observasi.

= Error

2. Regresi Linear Ganda

Regresi linier ganda adalah hubungan antara peubah terikat Y dengan dua atau lebih peubah bebas X1, X2, ..., Xn. Bentuk umum regresi linier ganda :

dimana 1, 2, 3, … , !

dengan : = intercept

= koefisien regresi untuk X1

= koefisien regresi untuk X2

= koefisien regresi untuk Xk

= koefisien pengganggu (error)

3. 2 Uji Hipotesis Rata-Rata

(2)

Uji hipotesis 2-Sample t

a. Hipotesis:

H0 : perbedaan rata-rata kedua popuasi tidak signifikan

H1 : perbedaan rata-rata kedua populasi signifikan

b. Statistik uji yang digunakan untuk menguji hipotesis di atas adalah : " #$ % #$ !

&'( 1 1 di mana:

t = nilai t hitung

#$ = nilai rata-rata sampel populasi 1 #$ = nilai rata-rata sampel populasi 2 &' = nilai standar deviasi gabungan

= jumlah sampel populasi 1 = jumlah sampel populasi 2

Cara mencari standar deviasi gabungan adalah sebagai berikut:

&_' ) % 1!_{% 1!} _{% 1!}% 1! di mana:

(3)

= nilai standar deviasi sampel populasi 2 Kriteria pengujian untuk hipotesis di atas adalah :

H0 diterima jika thitung < ttabel artinya perbedaan rata-rata kedua populasi tidak

signifikan.

H0 ditolak jika thitung > ttabel artinya perbedaan rata-rata populasi signifikan.

3. 3 Uji ANOVA

Uji ANOVA merupakan hasil uji hipotesis untuk melihat signifikansi model secara keseluruhan. Adapun bentuk hipotesisnya dapat didefinisikan sebagai berikut:

* + , - 0

* + / 0 1 " 2 2 3 - 4 0

Uji hipotesis ini juga sering disebut uji-F karena pengujiannya menggunakan distribusi F. Statistik uji yang diberikan untuk menguji hipotesis di atas adalah :

5 ∑ 7: % ! / % 1!9

∑ ∑ ;: =>-: -% < / ∑: % 1! Kriteria pengujian untuk hipotesis di atas adalah : H0 diterima jika Fhitung < Ftabel.

(4)

BAB V