Pak Edi [PDF]

Citation preview

Pengendalian & Penjaminan Mutu - Peta Kontrol Prodi S1 Teknik Industri Fakultas Teknik – Universitas Kadiri Imam Safi’i, ST. MT.



2



Konten Materi Pertemuan Ke-4 1. Pengawasan Mutu 2. Peta Kontrol



1. Pengawasan Mutu



Proses Evolusi Dalam Proses Pengawasan Mutu Tahapan proses pengawasan mutu sejak dilaksanakan dengan methode yang sederhana yang melibatkan individu sampai dengan metode yang sedikit kompleks dengan melibatkan semua fihak yang ada dalam perusahaan. Operator Quality Control (Akhir Abad 19)



Foreman quality Control (19041920)



Inspector Quality Control (19211939)



Statistical Quality Control



4



5



Pengertian Pengawasan Mutu ▫



▫ ▫ ▫



Menurut Terry (1977:481) istilah "pengawasan" dapat didefinisikan sebagai: proses penentuan apa yang harus dicapai yaitu standard, apa yang sedang dilaksanakan yaitu pelaksanaan, menilai pelaksanaan dan bila perlu melakukan beberapa koreksi, sehingga pelaksanaan sesuai dengan rencana, yaitu selaras dengan standard.



istilah mutu menurut Assauri (1980:221) dapat diartikan sebagai faktor-faktor yang terdapat dalam suatu barang/hasil yang menyebabkan barang/hasil tersebut sesuai dengan tujuan untuk apa barang/hasil itu dimaksudkan atau dibutuhkan. Dalam istilah ISO mutu didefinisikan sebagai keseluruhan ciri dan karakteristik produk atau jasa yang kemampuannya dapat memuaskan kebutuhan, baik yang dinyatakan secara tegas maupun yang tersamar. Ditinjau dari sudut pandang produsen, mutu dapat diartikan sebagai keseuaian dengan spesifikasinya.



6



Tujuan Pengawasan Mutu Menurut Montgomery (1990:3)



Pengawasan mutu atau pengawasan mutu adalah: “Aktivitas keteknikan dan manajemen, aktivitas itu kita ukur ciri-ciri mutu produk, membandingkannya dengan spesifikasi atau persyaratan, dan mengambil tindakan penyehatan yang sesuai apabila ada perbedaan antara penampilan yang sebenarnya dan yang standar.” Pada dasarnya pengawasan mutu dilakukan terhadap barang dan jasa. Namun, pengawasan mutu barang lebih mudah dilakukan dibandingkan pengawasan mutu jasa.



7



Pengawasan mutu terhadap barang, terdapat tiga ukuran mutu yang dapat digunakan Mutu desain (design quality) • Mutu desain barang sangat berhubungan dengan sifat – sifat keunggulan pada saat barang direncanakan. Mutu penampilan (Performance Quality) • Aspek ini mencakup performa produk di masa yang akan datang, yang dipengaruhi oleh faktorfaktor : keandalan produk (realibility of product) yang berhubungan dengan waktu penggunaan sebelum terjadi kerusakan dan perawatan produk (maintenance of product) yang berhubungan dengan kemampuan mereparasi dan mengganti dengan cepat produk yang rusak. Mutu yang memenuhi (Conformance quality) • Berhubungan dengan apakah produk yang dihasilkan memenuhi spesifikasi yang telah ditetapkan atau yang diharapkan.Terdapat tiga faktor yang memenuhi Conformance quality, yaitu : • Usia teknik produk ( technical life of product) • Pengaruh produk (impacts of product) • Ketepatan produk (accuracy of product



8



Faktor – faktor Yang Mempengaruhi Mutu Secara umum faktor – faktor yang memenuhi mutu dapat diklasifikasikan sebagai berikut : 1. Fasilitas operasi seperti kondisi fisik bangunan 2. Peralatan dan perlengkapan (tools and equipment) 3. Bahan baku atau material 4. Pekerja ataupun staf organisasi. 5. Fungsi suatu barang 6. Wujud luar 7. Biaya barang tersebut 8. Biaya mutu (Quality costs) meliputi : biaya pencegahan (prevention), biaya penaksiran (Appraisal) dan biaya kegagalan (failure).



9



Pengawasan Mutu Sebagai Sistem ▫ Konsep dasar sistem pengawasan mutu



didasarkan pada definisi yang menyatakan bahwa pengawasan mutu merupakan sistem yang terdiri dari pemeriksaan atau pengujian, analisis dan penentuan tindakan untuk mendapatkan spesifikasi teknis yang diinginkan (Surachman,1992:8).



10



2. Peta Control



12



Analisa statistik yang dilakukan dalam pengawasan mutu terdiri dari : Peta Kendali (Control Chart) Inspeksi berdasarkan sampling



1. 2.



Untuk menjalankan metoda statistik maka diperlukan data yang dikumpulkan secara teliti. Adapun maksud dan tujuan pengumpulan data adalah :



1. Alat untuk memahami situasi nyata yang sebenarnya. 2. Alat untuk menganalisis keadaan nyata dan permasalahan yang ada. 3. Alat untuk mengendalikan proses atau pekerjaan. 4. Alat untuk pengambilan keputusan. 5. Alat untuk membuat rencana atau perbaikan.



13



Langkah-langkah dari pengumpulan data ini secara sistematis Populasi



Sampel



Data



Jenis – jenis Data 1. Data hasil pengukuran (measurement data atau variabel data) contoh : ukuran panjang, berat, waktu, suhu, dan lain-lain. 2. Data hasil perhitungan (countable data atau atribut data) contoh : jumlah barang cacat, jumlah ketak sesuaian, dan lain-lain.



14



Diagram Pengendalian Kualitas Statistik



Dari hasil pengukuran



Dari hasil perhitungan



15



Peta Kendali Mutu Dalam Statistik Quality Control Pengawasan mutu secara statistik merupakan penggunaan metoda statistik untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam menentukan dan mengawasi mutu hasil produksi. Teknik atau alat pengawasan mutu secara statistik dilakukan dengan : - Pengambilan sampel secara teratur. - Pemeriksaan karakteristik. - Menganalisis derajat deviasi standar. - Penggunaan tabel pengontrolan (peta pengawasan).



16



Peta Kendali Mutu



Gambar Peta Kendali



17



18



Attribute Control Chart Data yang diperlukan hanya diklasifikasikan sebagai data kondisi baik atau jelek. maka proses dikatakan terkendali bila data yang diplotkan berada dalam batas-batas kontrol.



Peta p atau np.



19



Contoh Peta Kendali p atau np:



Manajer produksi suatu perusahaan yang membuat botol dengan proses tertentu ingin mengetahui apakah proses produksinya berjalan baik. Untuk itu tiap hari diambil sampel 150 unit dan dicatat jumlah cacat selama 10 hari berturut-turut diperoleh data sebagai berikut : No. Sampel



Jumlah Cacat (unit)



% (p)



1



4



2.7



2



8



5.3



3



2



1.3



4



4



2.7



5



4



2.7



6



6



4.0



7



10



6.7



8



4



2.7



9



6



4.0



10



8



5.3



20



Tabel perhitungan peta kendali p SQRT = Excel Sampe Ukuran Banyaknya Proporsi Cacat li Sampel, n i Cacat, D i βi = D i / n i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10



150 150 150 150 150 150 150 150 150 150 1500



4 8 2 4 4 6 10 4 6 8 56



0.0270 0.0530 0.0130 0.0270 0.0270 0.0400 0.0670 0.0270 0.0400 0.0530 0.3740



Stardar Deviasi 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155 0.0155



Batas kendali



UCL 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837 0.0837



LCL -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091 -0.0091



p 0,1000



0.0373 0.0373 0.0373 0.0373 0.0373 0.0373 0.0373 0.0373 0.0373 0.0373



0,0800 0,0600



p-bar



0,0400



UCL



0,0200



p



0,0000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10



21



Peta C C pada C-Chart berarti “count” atau hitung cacat, ini bermaksud bahwa C-chart dibuat berdasarkan pada banyaknya titik cacat dalam suatu item. C-chart (maupun U-chart) didasarkan pada distribusi poison yang pada dasarnya mensyaratkan bahwa jumlah peluang atau lokasi potensial cacat sangat besar (tak terhingga) dan bahwa probability cacat di setiap lokasi menjadi kecil dan konstan. Selanjutnya, prosedur pemeriksaan harus sama untuk setiap sampel dan dilakukan secara konsisten dari sampel ke sampel (Montgomery, 2005, p. 289)



22



Contoh kasus peta c : ▫ Data berikut menunjukkan banyak cacat dari komponen TV yang diproduksi oleh pabrik tertentu. ▫ Hitung rata-rata cacat / komponen TV dan apakah proses masih dalam batas kendali ?



Komponen



Banyak Cacat



1



7



2



6



3



6



4



7



5



4



6



7



7



8



8



12



9



9



10



9



11



8



12



5



∑



88



23



24



Variable Control Chart   



 



Jika sampel relatif kecil (n ≤ 10), kita tidak perlu menggunakan standar deviasi untuk melihat variasi dalam peta kendali. Nilai range dapat digunakan untuk membangun peta kendali. Peta kendali ini dikenal dengan nama Xbar dan R-chart, yang terdiri dari Xbar-chart dan Rchart. Xbar berarti nilai rata-rata sampel dan R berarti “range”. Range secara sederhana adalah beda nilai terendah dan tertinggi sampel yang diobservasi, ini akan memberikan gambaran mengenai variabilitas. R-chart dibuat untuk menata interval variasi data ke dalam interval yang terkendali sehingga distribusi data membentuk kurva normal yang ideal. Selanjutya, Xbar-chart dibuat untuk mengarahkan nilai tengah data hasil Rchart ke titik di mana nilai tengah distribusi normal berada.



25



Peta X dan R



26



Contoh peta kendali X dan R:



Dari 6 buah sample lot produk amplifier dimana masing-masing lot terdiri atas 5 buah amplifier yang diperiksa setelah tahap produksi selesai dilaksanakan diperoleh output power (watt) sbb : No.urut sample diperiksa



Power Output yang dihasilkan diambil sampel



1



12



8



11



9



10



2



9



10



12



11



13



3



15



12



9



10



13



4



11



13



14



12



15



5



10



12



16



13



12



6



14



12



13



11



9



Teliti apakah proses produksi yang tersebut masih dalam batas-batas kontrol atau tidak !



27



Berikut langkah-langkah pembuatan peta kendalinya: 1.



2.



3. 4.



kumpulkan data dalam bentuk subgrup. Dalam kasus Tabel 1, kita mengumpulkan lima pengukuran harian untuk jangka waktu 6 hari. hitung rata-rata untuk setiap subgrup kei (i). contoh: rata-rata subgrup ke-2 adalah 2 = (x1 + x2 + x3 + x4 + x5) / n = (9+ 10 + 12 + 11 + 13) / 5 = 11. hitung range setiap subrup, yaitu R = xmax – xmin, contoh: range subgrup ke-2 adalah xmax = 13 dan xmin= 9 maka: R2 = 13 – 9 = 4. tentukan garis pusat (R), UCL, dan LCL untuk R-chart



No.urut sample diperiksa



Power Output yang dihasilkan diambil sampel



X



R = Xb - Xk



1



12



8



11



9



10



10



4



2



9



10



12



11



13



11



4



3



15



12



9



10



13



11.8



6



4



11



13



14



12



15



13



4



5



10



12



16



13



12



12.6



6



6



14



12



13



11



9



11.8



5



28



Lihat jumlah sampel



29



Range Output Process



Grafik R 12 10 8 6



4 2 0



BKA



1



2



3



4 Sampel



5



6



7



BKB



R R / Sampel



X



R = Xb - Xk



10



4



11



4



11.8



6



13



4



12.6



6



11.8



5



Dari hasil perhitungan dan gambar Peta Kontrol tampak tidak ada data yang “out of control” berarti proses terkendali. Bila ada titik keluar maka perlu dibuat peta kontrol yang baru dengan menghilangkan data tersebut dan dihitung kembali.



30



Alur Pengambilan Keputusan Untuk Memilih Teknik SPC



Gambar. Bagan Alur Pengambilan Keputusan untuk Memilih Teknik SPC



▫ Sumber: Straker, n.d., fig. 1 (dimodifikasi)



31



Thanks! Any questions?