Soal Tugas Pengendalian Mutu

TUGAS PENGENDALIAN MUTU

Take-home Assignment

Telah kita ketahui  beberapa alat kendali mutu.  Pilih 2 alat saja. Beri uraian tentang 2 alat yang dipilih tersebut masing-masing:

a)      Deskripsi alat

b)      Tahapan pembuatan/penggunaan

c)      Contoh penggunaan

Catatan:

·         Tugas perorangan

·         Tugas ditulis tangan pada kertas folio bergaris

·         point penilaian: kebenaran materi, kelengkapan, kerapian, dan keaslian                              ( mencontek/dicontek  akan dikenakan sanksi pengurangan nilai).

·         Tugas dikumpul paling lambat tanggal 21 Desember 2015 (keterlambatan pengumpulan tugas akan dikenakan sanksi pengurangan nilai)

HISTOGRAM

Deskripsi

Kata histogram berasal dari bahasa Yunani: histos, dan gramma. Histogram adalah suatu bentuk grafik yang menunjukkan adanya dispersi data. Dari grafik ini kita dapat membuat analisa karakteristik dan penyebab dispersi tersebut. Tiap tampilan batang menunjukkan proporsi frekuensi pada masing-masing deret kategori yang berdampingan dengan interval yang tidak tumpang tindih.

Histogram dikenal juga sebagai grafik distribusi frekuensi, salah satu jenis grafik batang yang digunakan untuk menganalisa mutu dari sekelompok data (hasil produksi), dengan menampilkan nilai tengah sebagai standar mutu produk dan distribusi atau penyebaran datanya. Meski sekelompok data memiliki standar mutu yang sama, tetapi bila penyebaran data semakin melebar ke kiri atau ke kanan, maka dapat dikatakan bahwa mutu hasil produksi pada kelompok tersebut kurang bermutu, sebaliknya, semakin sempit sebaran data pada kiri dan kanan nilai tengah, maka hasil produksi dapat dikatakan lebih bermutu, karena mendekati spesifikasi yang telah ditetapkan.

Histogram pertama kali digunakan oleh Karl Pearson pada tahun 1895 untuk memetakan distribusi frekuensi dengan luasan area grafis batangan menunjukkan proporsi banyak frekuensi yang terjadi pada tiap kategori dan merupakan salah satu dari seven basic tools of quality control.

Dalam histogram, garis vertikal menunjukkan banyaknya observasi tiap-tiap kelas. Histogram juga menunjukkan kemampuan proses, dan apabila  memungkinkan histogram dapat menunjukkan hubungan dengan spesifikasi proses dan angka-angka nominal, misalnya rata-rata.  Untuk menggambarkan histogram dipakai sumbu mendatar yang menyatakan batas-batas kelas interval dan sumbu tegak yang menyatakan frekuensi absolut atau frekuensi relatif.

Histogram menjelaskan variasi proses, namun belum mengurutkan rangking dari variasi terbesar sampai dengan yang terkecil. Bila bentuk histogram pada sisi kiri dan kanan dari kelas yang tertinggi berbentuk simetri, maka dapat diprediksi bahwa proses berjalan konsisten, artinya seluruh  faktor-faktor dalam proses memenuhi syarat-syarat yang ditentukan. Bila histogram berbentuk sisir, kemungkinan yang terjadi adalah ketidaktepatan dalam pengukuran atau pembulatan nilai data, sehingga berpengaruh pada penetapan batas-batas kelas. Bila sebaran data melampaui batas-batas spesifikasi, maka dapat dikatakan bahwa ada bagian dari hasil produk yang tidak memenuhi spesifikasi mutu. Tetapi sebaliknya, bila sebaran data ternyata berada di dalam batas-batas spesifikasi, maka hasil produk sudah memenuhi spesifikasi mutu yang ditetapkan.

Secara umum, histogram biasa digunakan untuk memantau pengembangan produk baru, penggunaan alat atau teknologi produksi yang baru, memprediksi kondisi pengendalian proses, hasil penjualan, manajemen lingkungan dan lain sebagainya.

B. Fungsi atau Kegunaan Histogram

1. Diagram batang umumnya digunakan untuk mengambarkan perkembanga nnilai suatu objek penelitian dalam kurun waktu tertentu. Diagram batang menunjukan keterangan- keterangan dengan batang-batang tegak atau mendatar dan sama lebar dengan batang- batang terpisah

 2. Mengetahui dengan mudah penyebaran data yang ada

 3. Mempermudah melihat dan menginterpretasikan data

 4. Sebagai alat pengendali proses, sehingga dapat mencegah timbulnya masalah.

Mengkaji Histogram :

1.Bentuk normal (simetris / bentuk lonceng)

Harga rata rata histogram terletak ditengah range data. Frekuensi data paling tinggi di tengah dan menurun secara bertahap dan simetris pada kedua sisinya.

Catatan : Bentuk ini merupakan bentuk yang paling sering dijumpai.

2. Bentuk Moltimodal

Kelas dalam urutan nomor genap mempunyai frekuensilebih kecil / sedikit dibanding dengan sisiluarnya.
Catatan : Bentuk ini bisa terjadi bila jumlah data tidak menentu pada masing2 kelas ada kecenderungan pengumpulan / pembulatan data yang kurang tepat.

3. Bentuk Curam Dikiri

Harga rata2 histogram terletak jauh disebelah kiri dari range dan frekuensi disisi kiri turun menjadi nol secara tiba tiba.

Catatan : Bentuk ini mungkin disebabkan adanya batasan yang tidak boleh dilampaui di sisi kiri (data yang dibawah batas bawah tidak dipakai.

4. Bentuk Plateum

Bentuk ini terjadi bila frekuensi di masing masing kelas hampir sama dan hanya pada ujung yang berbeda cukup banyak.

Catatan : Bentuk ini mungkin disebabkan adanya penggabungan beberapa kumpulan data yang mempunyai harga rata-rata berdekatan.

5. Bentuk dengan 2 puncak

Pada bentuk ini frekuensinya dibagian tengah agak rendah dan terdapat 2 puncak di masing2 sisinya.
Catatan : Bentuk ini dapat terjadi bila ada penggabungan 2 kumpulan data yang harga rata-ratanya berbeda jauh.

6. Bentuk dengan puncak terpisah

Pada bentuk ini terdapat puncak kecil yang terpisah dari bentuk histogram yang normal.
Catatan : Bentuk ini bisa terjadi bila terdapat pena-mbahan kumpulan data dalam jumlah kecil dengan distribusi berbeda. Bisa juga terjadi bila salah pengukuran, pemasukan data dari proses lain atau ketidakberesan / ketidaknormalan dalam proses.

Cara Pembuatan Histogram

1.      Mengumpulkan data
Sampel data haruslah dapat mewakili populasinya. Berapa jumlah sampel yang dapat mewakili populasi dapat dipelajari loebih jauh di bidang kajian statistik atau metodologi penelitian.

2.      Pengolahan data
Pengolahan data ini menjadi bagian yang tidak kalah pentingnya dengan langkah pertama agar Histogram memberikan gambaran yang akurat tentang kondisi hasil produk,  terutama dalam menentukan besaran nilai tengah (standar) dan seberapa banyak kelas-kelas data yang akan menggambarkan penyebaran data yang tercipta.
Seberapa banyak kelas-kelas data yang dibuat untuk menggambarkan penyebaran data, ditentukan  dengan cara:

a. Menentukan batas-batas observasi (rentang). Rentang (r) adalah data tertinggi dikurangi data terkecil.
 b. Menghitung banyaknya kelas atau sel-sel. Banyak kelas (b) = 1 + 3,3 log n. 

3.      Menentukan lebar atau panjang kelas
Menentukan lebar atau panjang kelas dengan menggunakan rumus Panjang kelas (p) merupakan hasil pembagian nilai Rentang dengan banyaknya kelas.

4.      Menentukan ujung kelas
Ujung kelas pertama biasanya diambil dari terkecil. Kelas berikutnya dihitung dengan cara menjumlahkan ujung bawah kelas.

5.      Menghitung nilai frekuensi histogram masing-masing kelas.

6.      Menggambarkan diagram batangnya

Cara membuat dalam ms. Excel

1.      Buka Microsoft Excel.

2.      Masukkan data yang ingin Anda buat menjadi histogram dalam sebuah baris dan dalam baris yang berbeda masukkan bin yang sesuai (misalnya jika Anda ingin memisahkan nilai berdasarkan skala 10 poin, maka angka 60, 70, 80, 90, 100 akan menjadi bin).

3.      Klik menu Tools dan pilih Data Analysis. Jika tidak ada opsi Data Analysis di bawah menu Tools, Anda mungkin harus memasang add-in-nya. Anda dapat memasang add-in dengan memilih opsi Add-Ins di bawah menu Tools. Centang kotak di sebelah Analysis ToolPak dan klik OK. Sebuah jendela akan terbuka.

4.      Klik Histogram untuk memilih opsi histogram dan klik OK. Jendela lain akan terbuka.

5.      Pilih Input Range (ini adalah data Anda) kemudian pilih Bin Range.

6.      Centang kotak Chart Output.

7.      Klik OK.

8.      Selesai.

Contoh penggunaan

a. Ingin menetapkan apakah proses berjalan dengan stabil atau tidak;
 b. Ingin mendapatkan informasi tentang performance sekarang atau variasi proses;
 c. Ingin menguji dan mengevaluasi perbaikan proses untuk peningkatan;
 d. Ingin mengembangkan pengukuran dan memonitor peningkatan proses.

CONTROL CHART

1.      Definisi Control Chart

      Control Chart adalah suatu alat yang secara grafis digunakan untuk memonitor dan mengevaluasi apakah suatu aktivitas/proses berada dalam pengendalian kualitas, menjelaskan nilai-nilai statistik dari cacat keluaran yang dilengkapi batas atas, garis tengah dan batas bawah.

2.      Tujuan Control Chart

          Tujuan Control Chart adalah untuk menetapkan apakah setiap titik pada grafik normal atau tidak normal dan dapat mengetahui perubahan dalam proses dari mana data dikumpulkan, sehingga setiap titik pada grafik harus mengindikasikan dengan cepat dari proses mana data diambil.

3.      Sejarah Peta Kendali (Control Chart)

          Peta kendali atau biasa dikenal dengan istilah control chart pertamakali ditemukan oleh Dr. Walter A. Andrew Shewar Di Amerika serikat pada tahun 1924. Ketika  Walter A. Andrew Shewar bekerja untuk Bell Labs pada tahun 1920. Dr. A.W.Shewhart dan rekan-rekannya terus mengembangkan diagram-diagram pengendalian mutu sejak tahun 1920-1930. Dengan teknik-teknik ini, proses penyediaan barang-barang produksi dan jasa dapat lebih mudah diperkirakan dan lebih konsisten.

          Ketika  Walter A. Andrew Shewar bekerja untuk Bell Labs pada tahun 1920. Beberapa pemimpin perusahaan telah berusaha untuk meningkatkan keandalan atau kualitas sistem transmisi telepon yang mereka gunakan karena amplifier dan peralatan yang digunakan harus dikubur atau ditaruh di bawah tanah. Pada 1920, para pemimpin perusahaan telah menyadari pentingnya mengurangi variasi dalam proses manufaktur. Selain itu, mereka telah menyadari bahwa proses penyesuaian secara terus-menerus untuk menyelesaikan masalah yang tidak sesuai dapat meningkatkan variasi dan menimbulkan kualitas yang buruk. Dari beberapa kendala yang dialami oleh pemimpin perusahaan dan melihat peluang kebutuhan bisnis yang lebih kuat untuk mengurangi frekuensi kegagalan dan meningkatkan perbaikan. Shewhart menyusun dan mengumpulkan masalah-masalah tersebut dan menyusunnya dengan metode umum ke khusus.

          Tanggal 16 Mei 1924, Walter A. Andrew Shewar menulis sebuah memo internal untuk memperkenalkan peta kendali  (control chat) sebagai alat untuk membedakan antara keduanya. Atasan Dr. Shewhart, George Edwards, menceritakan mengenai cara  Dr, Walter A. Andrew Shewar dalam membuat atau memperkenalkan peta kendali (control chat ) Bahwa "Dr Shewhart terlebih dahulu menyiapkan memorandum beberapa halaman berkisar antara sepertiga dari halaman sebuah diagram sederhana yang dikenal sebagai peta kendali skema diagram dan teks pendek yang didahului dengan penetapan prinsip-prinsip penting dan pertimbangan yang telah kami ketahui sebagai kontrol kualitas.

          Shewhart menekankan bahwa untuk membawa proses produksi menjadi sistem kontrol statistik, yang mana hanya ada tiga pokok yaitu umum, penyebab, dan  variasi, dan menyimpannya dalam kontrol. Cara ini sangat diperlukan untuk memprediksi keluaran masa depan dan untuk mengelola proses ekonomi.

          Shewhart menciptakan dasar  diagram kontrol dan konsep negara kontrol statistik dengan percobaan yang dirancang dengan hati-hati. Sementara Shewhart menarik dari teori statistik matematika murni, Shewhart memahami data dari proses fisik yang menghasilkan "kurva normal distribusi" (distribusi Gaussian, juga biasa disebut sebagai "kurva lonceng"). Shewhart menemukan bahwa variasi yang diamati dalam data manufaktur tidak selalu member hasil dengan cara yang sama sebagai data yang sesuai  (gerak Brown dari partikel).

          Pada tahun 1924 atau 1925, inovasi Shewhart  menjadi perhatian W. Edwards Deming, yang bekerja di fasilitas Hawthorne. Setelah kekalahan Jepang pada akhir Perang Dunia II, Deming menjabat sebagai konsultan statistik untuk Panglima Tertinggi untuk Sekutu dan menjadi pendukung inovasi Shewhart. Keterlibatannya  dalam kehidupan Jepang, dan karir yang panjang sebagai konsultan industri di sana W. Edwards Deming menggunakan dan menyebarkan pemikiran Shewhart sehingga penggunaan peta kendali digunakan secara luas di industri manufaktur Jepang sepanjang tahun 1950-an dan 1960-an.

4.      Klasifikasi Control Chart

    Ada dua macam control chart yaitu untuk data variabel dan untuk data attribute.

A.    Control  Chart data untuk atribut

          Data untuk atribut (Atributes 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 menunjukkan karakteristik kualitas yang sesuai dengan spesifikasi. Atribut digunakan apabila ada pengukuran yang tidak memungkinkan untuk dilakukan misalnya goresan, kesalahan warna, atau ada bagian yang hilang. Selain itu, atribut digunakan apabila pengukuran dapat dibuat tetapi tidak dibuat karena alasan waktu, biaya, atau kebutuhan. Pengendalian kualitas proses statistic 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, yaitu yang berdasarkan distribusi binomial dan distribusi poisson. Kelompok pengendali untuk unit-unit ketidaksesuaian, didasarkan pada distribusi binomial seperti p-chart yang menunjukkan proporsi ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok yang ditunjukkan 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 pada 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.

4.      Menentukan garis

    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.

B.     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. Untuk data hasil pengukuran atau data variabel maka control chart yang biasa digunakan adalah control chart  – R dan  – R. Selain ditentukan oleh jumlah observasi yang dilakukan control chart juga dapat ditentukam oleh karakteristik kualitas sesuai dengan yang diinginkan konsumen.

Tahapan untuk membuat Control Chart (Peta Kendali)

Dibawah ini adalah prosedur dasar yang digunakan untuk membuat sebuah Control Chart (Peta Kendali)   :

1. Pilih jenis control chart yang sesuai untuk data yang kita ambil.
2. Tentukan waktu atau periode pengambilan data, sampling plan dan jumlah data yang diinginkan.
3. Pengumpulan data dan rekam (record) data tersebut, setidaknya 20 sampai 25 subgroup.
4. Hitunglah masing-masing data statistik subgroup, buatkan tabel tabulasi untuk mempermudah perhitungan Rata-rata (X), Rata-rata X (X-bar), Range (R) dan rata-rata Range (R-bar).
5. Identifikasikan skala yang tepat dan cocok kemudian masukkan kedalam data statistik.
6. Hitunglah garis tengah dan batas control (control limit) untuk UCL dan LCL sesuai dengan rumus masing-masing control chart.
7. Ujilah Chart yang telah dimasukkan data tersebut.
8. Lakukanlah investigasi dan tindakan perbaikan jika diperlukan.

5.      Contoh Penerapan Control Chart

a.       Aplikasi six sigma pada pengujian kualitas produk di UKM Keripik Apel Tinjuan Dari Aspek

Pembuatan Peta Kontrol X dan R

       Pembuatan peta kendali X dan R dilakukan untuk mengetahui apakah proses spinning sudah terkendali atau belum. Hasil pengukuran data remukan keripik  apel per 100 g untuk pembuatan peta kontrol X dan R menunjukkan garis tengah pada peta kontrol X berada pada 36,72 dan garis tengah pada peta control R berada pada 10,53. Hal tersebut menunjukkan bahwa proses pengukuran remukan keripik apel kemasan 100 g dalam keadaan terkendali dan tidak ada titik-titik yang berada di luar batas-batas kontrol yang menunjukkan adanya outlier (data pencilan), proses berjalan dengan stabil atau masih dalam keadaan terkendali dan tidak ada kelebihan variabilitas dalam proses pengukuran tersebut.

       Menurut Lindsay dan Evans (2007), jika nilai sampel jatuh di luar batas pengendalian atau jika pola yang tidak acak terjadi di dalam diagram, maka itu berarti bahwa penyebab khusus mempe-ngaruhi proses tersebut dan dikatakan proses tidak stabil, sehingga perlu dila-kukan perbaikan dengan cara membuang outlier.

c.       Contoh lainnya dalam penerapan control chart pada industri pangan

Dalam pengendalian mutu pada dasarnya dilakukan perbandingan keluaran proses dengan ketentuan yang telah ditetapkan, Dalam prakteknya dapat dilakukan degan menggunakan diagram pengendalian (control chart) sehingga dapat diketahui kapan suatu keadaan dikatakan masih dalam kendali (in control) yang tidak memerlukan perubahan, dan kapan dikatakan di luar kendali (out of control) sehingga memerlukan perubahan atau pengaturan kembali.

Sebagai contoh penerapan metode control chart pada sebuah perusahaan industry pangan, control chart ( bagankendali ) dapat digunakan untuk menjaga agar produk tetap dalam tingkat mutu yang diinginkan. Hal ini dapat dicapai melalui perencanaan mutu produk yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan konsumen, penggunaan alat dan prosedur pengujian yang benar. Pemeriksaan serta tindakan korektif apabila terdapat penyimpangan produk dari standard atau spesifikasi yang sudah ditetapkan dalam perencanaan. Pemilihan bahan, kondisi proses dan peralatan yang sesuai merupakan hal yang perlu diperhatikan dalam suatu industri.