Post on 21-Oct-2015
description
MACAM-MACAM BENTUK DIAGRAM
A. CHECK SHEET
1. PENGERTIAN
Yang disebut dengan Check Sheet adalah suatu lembar/formulir yang mana item-item
yang akan diperiksa telah dicetak dalam formulir tersebut dengan maksud agar data
dapat dikumpulkan secara mudah dan ringkas. Sehingga Check Sheet adalah suatu
tool yang paling mudah untuk menghitung seberapa sering sesuatu terjadi atau Check
Sheet adalah tool yang sederhana tetapi teratur untuk pengumpulan dan pencatatan
data.
Lembar Pengamatan ( Check Sheet ) : Lembar pengamatan adalah lembar yang
digunakan untuk mencatat data produk termasuk juga waktu pengamatan,
permasalahan yang dicari dan jumlah cacat pada setiap permasalahan.
Dalam penyusunan Check Sheet perlu diperhatikan beberapa hal antara lain:
Bentuk lajur-lajur untuk mencatat data harus jelas.
Data yang hendak dikumpulkan dan dicatat harus jelas tujuannya.
Kapan data dikumpulkan harus dicantumkan.
Data harus dikumpulkan secara jujur.
Sehingga dapat disimpulkan bahwa tujuan dari pemakaian Check Sheet adalah
(Vincent Gaspersz, 2001):
Memudahkan proses pengumpulan data terutama untuk mengetahui
bagaimana sesuatu masalah sering terjadi. Tujuan utama dari penggunaan
Check Sheet adalah membantu mentabulasikan banyaknya kejadian dari suatu
masalah tertentu dan penyebab tertentu.
Mengumpulkan data tentang jenis masalah yang sedang terjadi. Dalam kaitan
ini, Check Sheet (Lembar Periksa) akan membantu memilah-milah data
kedalam kategori yang berbeda seperti penyebab-penyebab, masalah-masalah
dan lainnya.
Menyusun data secara otomatis sehingga data itu dapat dipergunakan dengan
mudah.
Memisahkan antara opini dan fakta. Kita sering berfikir bahwa kita
mengetahui suatu masalah atau menganggap suatu penyebab itu merupakan
hal yang paling penting. Dalam hal ini Check Sheet akan membuktikan opini
kita apakah benar atau tidak.
Ada enam langkah untuk membuat Check Sheet ialah:
1. Menjelaskan tentang tujuan pengumpulan data.
2. Identifikasi apakah Variable atau Attribute variasi yang akan diukur.
3. Menentukan waktu dan tempat pengukuran.
4. Mulai mengumpulkan data untuk item yang sedang diukur.
5. Menjumlahkan data yang telah dikumpulkan tersebut. Dalam hal ini kita harus
menjumlahkan banyaknya kejadian untuk setiap kategori yang akan diukur.
6. Memutuskan untuk mengambil tindakan peningkatan atas penyebab masalah
yang sedang terjadi itu. Perlu diingat untuk setiap tindakan peningkatan harus
diambil berdasarkan fakta dan bukan hanya berdasarkan opini. Bila ada hal-
hal yang masih meragukan berkaitan dengan fakta yang ditemukan dalam
pengumpulan data kita perlu melakukan verifikasi data yang telah terkumpul
tersebut.
B. FLOW CHART
1. PENDAHULUAN
Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan urut-
urutan prosedur dari suatu program. Flowchart menolong analis dan programmer
untuk memecahkan masalah kedalam segmen-segmen yang lebih kecil dan
menolong dalam menganalisis alternatif-alternatif lain dalam pengoperasian.
Flowchart adalah serangkaian bagan-bagan yang menggambarkan alir program
(Umi Proboyekti, S.Kom, MLIS) Flowchart biasanya mempermudah penyelesaian
suatu masalah khususnya masalah yang perlu dipelajari dan dievaluasi lebih lanjut.
2. PEDOMAN-PEDOMAN DALAM MEMBUAT FLOWCHART
Bila seorang analis dan programmer akan membuat flowchart, ada
beberapa petunjuk yang harus diperhatikan, seperti :
1. Flowchart digambarkan dari halaman atas ke bawah dan dari kiri ke
kanan.
2. Aktivitas yang digambarkan harus didefinisikan secara hati-hati dan
3. definisi ini harus dapat dimengerti oleh pembacanya.
4. Kapan aktivitas dimulai dan berakhir harus ditentukan secara jelas.
Setiap langkah dari aktivitas harus diuraikan dengan menggunakan
deskripsi kata kerja, misalkan MENGHITUNG PAJAK PENJUALAN.
5. Setiap langkah dari aktivitas harus berada pada urutan yang benar.
6. Lingkup dan range dari aktifitas yang sedang digambarkan harus
ditelusuri dengan hati-hati. Percabangan-percabangan yang memotong
aktivitas yang sedang digambarkan tidak perlu digambarkan pada
flowchart yang sama. Simbol konektor harus digunakan dan
percabangannya diletakan pada halaman yang terpisah atau hilangkan
seluruhnya bila percabangannya tidak berkaitan dengan sistem.
7. Gunakan simbol-simbol flowchart yang standar.
Analisis dan Perancangan Sistem Halaman 2
3. JENIS-JENIS FLOWCHART
Flowchart terbagi atas lima jenis, yaitu :
a. Flowchart Sistem (System Flowchart)
b. Flowchart Paperwork / Flowchart Dokumen (Document Flowchart)
c. Flowchart Skematik (Schematic Flowchart)
d. Flowchart Program (Program Flowchart)
e. Flowchart Proses (Process Flowchart)
3.1. FLOWCHART SISTEM
Flowchart Sistem merupakan bagan yang menunjukkan alur kerja atau apa yang
sedang dikerjakan di dalam sistem secara keseluruhan dan menjelaskan urutan dari
prosedur-prosedur yang ada di dalam sistem. Dengan kata lain, flowchart ini
merupakan deskripsi secara grafik dari urutan prosedur-prosedur yang terkombinasi
yang membentuk suatu sistem.
Flowchart Sistem terdiri dari data yang mengalir melalui sistem dan proses yang
mentransformasikan data itu. Data dan proses dalam flowchart sistem dapat
digambarkan secara online (dihubungkan langsung dengan komputer) atau offline
(tidak dihubungkan langsung dengan komputer, misalnya mesin tik, cash register atau
kalkulator).
3.2. FLOWCHART PAPERWORK / FLOWCHART DOKUMEN
Flowchart Paperwork menelusuri alur dari data yang ditulis melalui sistem.
Flowchart Paperwork sering disebut juga dengan Flowchart Dokumen. Kegunaan
utamanya adalah untuk menelusuri alur form dan laporan sistem dari satu bagian ke
bagian lain baik bagaimana alur form dan laporan diproses, dicatat dan disimpan.
3.3. FLOWCHART SKEMATIK
Flowchart Skematik mirip dengan Flowchart Sistem yang menggambarkan suatu
sistem atau prosedur. Flowchart Skematik ini bukan hanya menggunakan simbol-
simbol flowchart standar, tetapi juga menggunakan gambar-gambar komputer,
peripheral, form-form atau peralatan lain yang digunakan dalam sistem. Flowchart
Skematik digunakan sebagai alat komunikasi antara analis sistem dengan seseorang
yang tidak familiar dengan simbol-simbol flowchart yang konvensional. Pemakaian
gambar sebagai ganti dari simbol-simbol flowchart akan menghemat waktu yang
dibutuhkan oleh seseorang untuk mempelajari simbol abstrak sebelum dapat mengerti
flowchart. Gambar-gambar ini mengurangi kemungkinan salah pengertian tentang
sistem, hal ini disebabkan oleh ketidak-mengertian tentang simbol-simbol yang
digunakan. Gambar-gambar juga memudahkan pengamat untuk mengerti segala
sesuatu yang dimaksudkan oleh analis, sehingga hasilnya lebih menyenangkan dan
tanpa ada salah pengertian.
3.4. FLOWCHART PROGRAM
Flowchart Program dihasilkan dari Flowchart Sistem. Flowchart Program
merupakan keterangan yang lebih rinci tentang bagaimana setiap langkah program
atau prosedur sesungguhnya dilaksanakan. Flowchart ini menunjukkan setiap langkah
program atau prosedur dalam urutan yang tepat saat terjadi. Programmer
menggunakan flowchart program untuk menggambarkan urutan instruksi dari
program komputer. Analis Sistem menggunakan flowchart program untuk
menggambarkan urutan tugas-tugas pekerjaan dalam suatu prosedur atau operasi.
3.5. FLOWCHART PROSES
Flowchart Proses merupakan teknik penggambaran rekayasa industrial yang
memecah dan menganalisis langkah-langkah selanjutnya dalam suatu prosedur atau
sistem.
4. SIMBOL-SIMBOL FLOWCHART
Simbol-simbol flowchart yang biasanya dipakai adalah simbol-simbol flowchart
standar yang dikeluarkan oleh ANSI dan ISO.
Contoh: Buatlah algoritma untuk menghitung sisa bagi antara bilangan dengan 2,
apakah sisa ataukah tidak sisa,jika sisa maka maka cetak genap jika tidak sisa maka
cetak ganjil. Gambar Flowchartnya:
Nah setelah mengerti apa itu flowchart? Bagaimana menuliskan suatu algoritma ke
dalam flowchart, selanjutnya yah teruskan ke bagian coding (penulisan code
programnya)
Flowchart Program
Merupakan bagan alir yang menggambarkan urutan logika dari suatu prosedur
pemecahan masalah. Untuk menggambarakan flowchart program telah tersedia
simbol-simbol standart. Berikut ini adalah gambar dari simbol-simbol standart yang
digunakan pada flowchart program.
Contoh flowchart
1. Buatlah flowchart untuk menjumlahkan dua buah data.
Jawab
Input : data1 dan data 2
Proses : jumlah = data1 + data2
Output : jumlah
2. Buatlah flowchart untuk mencari keliling dan luas lingkaran ?
Rumus : keliling lingkaran adalah 2*phi *r
luas lingkaran adalah phi * r2
rumus diatas merupakan proses untuk mencari keliling dan luas lingkaran.
Input : phi dan r Output : luas dan keliling
C. HISTROGRAM
Histogram: Histogram adalah diagram batang yang menunjukkan tabulasi dari data
yang diatur berdasarkan ukurannya. Tabulasi data ini umumnya dikenal sebagai
distribusi frekuensi. Histogram menunjukkan karakteristik-karakteristik dari data
yang dibagi-bagi menjadi kelas-kelas. Pada histogram frekuensi, sumbu x
menunjukkan nilai pengamatan dari tiap kelas. Histogram dapat berbentuk “normal”
atau berbentuk seperti lonceng yang menunjukkan bahwa banyak data yang terdapat
pada nilai rata-ratanya. Bentuk histogram yang miring atau tidak simetris
menunjukkan bahwa banyak data yang tidak berada pada nilai rata-ratanya tetapi
kebanyakan datanya berada pada batas atas atau bawah. Fungsi dari histogram adalah
sebagai berikut:
Menentukan apakah suatu produk dapat diterima atau tidak.
Menentukan apakah proses produk sudah sesuai atau belum.
Menentukan apakah diperlukan langkah-langkah perbaikan.
Salah satu istilah yang populer pada era fotografi digital adalah histogram. Istilah ini
bisa dijumpai pada kebanyakan kamera digital modern maupun pada program
pengolah gambar di komputer. Histogram sendiri sebenarnya adalah representasi dari
gambar digital yang ditampilkan berupa grafik dan bisa ditampilkan pada layar
kamera pada saat preview (record mode) atau bisa juga ditampilkan pada foto yang
telah diambil (playback mode). Fitur histogram sangat berperan dalam mengevaluasi
ketepatan eksposur, namun untuk itu kita perlu bisa memahami makna dari grafik
yang ditampilkan melalui histogram.
Sedikit menyinggung soal eksposur, ada dua kondisi ekstrim yang bisa terjadi bila
pengaturan eksposur kamera tidak tepat. Kondisi pertama dinamakan over eksposur
dimana gambar menjadi terlalu terang, terjadi kehilangan detail di daerah terang
(istilahnya blown highlight). Kondisi kedua adalah under eksposur, dimana gambar
menjadi terlalu gelap dan detail di daerah gelap menjadi hilang. Fungsi histogram
adalah memberitahu kita mengenai bagaimana eksposur yang dimiliki oleh gambar
yang kita ambil. Meski kamera digital memiliki layar LCD yang tajam dan terang,
namun layar LCD tidak selamanya bisa diandalkan sebagai acuan eksposur yang
akurat. Kadang hasil foto di layar LCD tampak terang namun ternyata hasil
sesungguhnya lebih gelap tergantung dari tipe dan pengaturan LCD pada kamera.
Bisa dibilang histogram pada kamera digital menjadi light meter modern yang presisi,
dimana grafik yang ditampilkan merepresentasikan nilai terang gelap aktual yang
mampu ditangkap oleh sensor kamera.
Grafik histogram pada umumnya tampak seperti pada contoh gambar di atas. Grafik
di atas memiliki rentang terang gelap sebanyak 256 tingkatan dari nilai 0 (minimum)
hingga 255 (maksimum), dengan asumsi sensor kamera memiliki jangkauan dinamik
8 bit. Setiap piksel dari keping sensor akan menangkap cahaya dengan terang gelap
yang berbeda dan grafik yang muncul pada histogram menunjukkan banyaknya piksel
untuk setiap level mulai dari nilai 0 hingga 255 tersebut. Nilai 0 yang berada di
bagian paling kiri dari histogram menandakan kondisi paling gelap (pure black), di
bagian tengah histogram adalah middle-gray/midtone (abu-abu) dan paling kanan
yang mewakili kondisi paling terang (pure white) dengan nilai 255. Cara melihat
grafik histogram adalah dengan melihat penyebaran grafik pada bidang horizontal
(kiri kanan) dan juga melihat banyaknya piksel dalam bidang vertikalnya.
Perhatikan contoh di atas. Grafik histogram pada contoh di atas lebih dominan ada di
bagian kiri sehingga gambar yang diwakili oleh grafik semacam ini cenderung gelap.
Puncak grafik juga tampak sangat tinggi menandakan adanya clipping atau under
eksposur. Ada beberapa bagian dari foto yang kehilangan detailnya di daerah gelap
(shadow). Bila tampilan semacam ini dijumpai sebelum foto diambil (saat preview),
maka kita bisa lakukan kompensasi eksposur ke arah positif sehingga puncak
grafiknya bisa bergeser dari daerah gelap.
Gambar di atas menunjukkan grafik histogram yang dominan di bagian kanan
sehingga gambarnya akan terlalu terang. Puncak gafik di bagian kanan juga sangat
tinggi menandakan adanya clipping di daerah highlight akibat over eksposur. Bila
kondisi ini dialami saat preview, bisa dilakukan kompensasi eksposur ke arah negatif
sehingga penyebarannya bisa lebih di tengah.
Gambar di atas menunjukkan grafik histogram yang memiliki daerah gelap dan terang
yang sama-sama dominan, biasanya terjadi saat jangkauan dinamik dari obyek yang
difoto jauh lebih lebar dari jangkauan dinamik kamera. Contohnya saat memotret
landscape yang didominasi terangnya langit dan gelapnya daratan.
Jadi pada dasarnya tidak ada histogram yang dianggap ‘benar’ atau ‘standar’ karena
bentuk grafik histogram akan selalu berbeda-beda tergantung akan kondisi gambar
yang diwakilinya. Namun sebagai perbandingan, sebuah gambar yang memiliki detail
dan kontras yang tinggi serta tidak mengalami under atau over eksposur akan
memiliki bentuk grafik yang menyebar dari daerah gelap hingga daerah terang
dengan puncak yang tidak mengalami clipping. Gunakan informasi yang ditampilkan
melalui histogram sebagai sarana mengevaluasi eksposur dan mengetahui adakah ada
daerah yang clipping dari sebuah foto.
Histogram adalah kunci untuk mengerti image digital. Sebagai ilustrasi, pada contoh
dibawah diperlihatkan 40 tile scene yang terdiri dari 4 warna, kemudian masing-
masing warna disusun bertumpuk sesuai banyaknya warna. Makin banyak jumlah
suatu warna, makin makin tinggi susunannya secara vertikal. Histogram adalah grafik
yang menampilkan distribusi warna dari sebuah scene sesuai dengan jumlah masing-
masing warna. Histogram sangat erat kaitannya dengan kemampuan dynamic range
dari sebuah kamera.
Pada topic sebelumnya kita ketahui bahwa sebuah image digital dibentuk oleh
sekumpulan pixel-pixel (berbentuk kotak) yang berwarna-warni dan sangat kecil
bahkan sangat halus. Tetapi, daripada mengurutkan pixel berdasarkan warna, grafik
histogram menyusun pixel-pixel tersebut kedalam 256 level brightness dalam range 0
(dark) sampai 255 (white) dan menumpuknya sesuai kecerahan masing-masing,
artinya ada 254 level gray diantara range 0 - 255.
Seperti yang kita lakukan pada cara manual diatas, system secara otomatis
mengurutkan pixel-pixel tersebut ke dalam 256 level group dan menumpuknya sesuai
group masing-masing. Tingkat tinggi dari masing-masing tumpukan (vertical bar)
menunjukan seberapa banyak pixel yang terdeteksi dari masing-masing level
brightness pada image tersebut. 0 mewakili warna hitam sedang 255 mewakili warna
putih dalam level kecerahan pixel-pixel tersebut.
[sumber: http://www.dpreview.com]
D. CONTROL CHART (Peta Kendali)
1. PENGERTIAN
Control Chart adalah grafik yang digunakan untuk mengkaji perubahan proses dari
waktu ke waktu. Merupakan salah satu alat atau tools dalam pengendalian proses
secara statististik yang sering kita kenal dengan SPC (Statistical Process Control),
ada juga yang menyebutnya dengan Seven Tools. Pembuatan control chart dalam
SPC bertujuan untuk mengidentifikasi setiap kondisi didalam proses yang tidak
terkendali secara statistik (out of control) karena pengendaliannya terhadap proses
maka control chart termasuk ke dalam aktivitas on line quality control.
Grafik Kendali (Control Chart): Grafik pengendali adalah suatu alat yang secara
grafis digunakan untuk memonitor apakah suatu aktivitas dapat diterima sebagai
proses yang terkendali. Grafik pengendali terkadang disebut dengan Shewhart control
charts karena grafik ini pertama kali dibuat oleh Walter A. Shewhart. Nilai dari
karekterisik kualitas yang dimonitor, digambarkan sepanjang sumbu y, sedangkan
sumbu x menggambarkan sampel atau subgroup dari karakteristik kualitas tersebut.
Sebagai contoh karakteristik kualitas adalah panjang rata-rata, diameter rata-rata, dan
waktu pelayanan rata-rata. Semua karakteristik tersebut dinamakan variabel dimana
nilai numeriknya dapat diketahui. Sedangkan atribut adalah karakteristik kualitas
yang ditunjukkan dengan jumlah produk cacat, jumlah ketidaksesuaian dalam satu
unit, serta jumlah cacat per unit. Terdapat tiga garis pada grafik pengendali. Center
line atau garis tengah adalah garis yang menunjukkan nilai rata-rata dari karakteristik
kualitas yang diplot pada grafik. Upper limit control atau batas pengendali atas dan
lower limit control atau batas pengendali bawah digunakan untuk membuat keputusan
mengenai proses. Jika terdapat data yang berada di luar batas pengendali atas dan
batas pengendali bawah serta pada pola data tidak acak atau random maka dapat
diambil kesimpulan bahwa data berada di luar kendali statistik.
Dalam proses pembuatan control chart sangat penting memperhatikan jenis data yang
kita miliki untuk menentukan jenis control chart yang tetap, sehingga dapat
memberikan informasi yang tetap terhadap kinerja proses. Kesalahan pemilihan jenis
control chart dapat berakibat fatal, karena tidak ada informasi yang bisa tarik dari
data yang sudah dikumpulkan bahkan dapat memberikan gambaran yang salah
terhadap kinerja proses. Control chart dapat diklasifikasi seperti berikut:
Ciri khas dari control chart baik untuk dapat variabel maupun atribute selalu di batas
oleh batas kendali atas ( Upper Control Limit) dan batas kendali bawah (Lower
Control Limit). Peta kendali X-bar R sebenarnya lebih baik digunakan dari pada X-
bar S karena dalam menggambarkan variasi yang terjadi didalam sample dari setiap
sub group, sedangkan dalam X-bar R hanya menunjukan rentang nilai sample dalam
masing-masing sub gruop.
P Chart digunakan untuk pengendalian proporsi produksi cacat, ukuran sample yang
dalam pembuatan P chart dapat berbeda antara suatu sub group dengan sub group
yang lainnya. Sedikit berbeda dengan NP chart, digunakan untuk memonitor jumlah
produk cacat dan ukuran sample sub group datanya harus sama. P Charta dan NP
chart dapat di dekati dengan distribusi binomial dalam perhitungannya.
Jika yang ingin kita kembalikan kecacatan dari suatu produk, maka control chart yang
dapat digunakan C chart dan U chart. Untuk pengendalian terhadap jenis cacat maka
harus menggunakan C chart, sedangkan U Chart digunakan untuk pengendalian
terhadap jumlah cacat per unit. Kedua peta kendali ini, dalam perhitungan capability
proses di dekati dengan distribusi Poisson.
v. Menentukan batas spesifikasi
Batas spesifikasi ditentukan oleh manajemen berdasarkan kebutuhan konsumen atau
target produksi.
vi. Plot data grup ke dalam Control Chart
Masukan grup-grup data ke dalam control chart yang telah memiliki control limit dan
specification limit.
vii. Pemeriksaan Control Chart
Periksa grup jika ada yang memenuhi kriteria dalam sensitizing rule ( click on me to
download ), khusus untuk grup yang berada di luar control limit, maka dilakukan
penghitungan ulang control chart dengan grup yang berada diluar batas tersebut
dihilangkan dari penghitungan control limit, dan jika penyebab dari keluarnya grup
tersebut dari control chart :
Diketahui dan bisa dikendalikan, maka grup tersebut tidak dimasukan pada
gambar dan perhitungan revisi control chart selanjutnya
Tidak diketahui atau tidak bisa dikendalikan, maka grup tersebut tetap
dimasukan pada gambar control chart (sebagai rekam kontrol) tetapi tidak
dimasukan pada perhitungan control chart baru tersebut
Hey!! Urusan control chart ini tidak hanya berhenti sampai pembuatan chart’nya,
tetapi juga diaplikasikan pada keadaaan di lapangan, misal bila terdapat grup yang
memenuhi kriteria dalam sensitizing rule maka dilakukan pemeriksaan, evaluasi, dan
perbaikan di lapangan sehingga penyebab rusak / defect’nya grup tersebut dapat
diperbaiki. Setelah kegiatan evaluasi lapangan beres lalu dilakukan pembuatan
control chart baru.
1. Scatter diagram techniques
Scatter diagram atau bias kita sebut juga diagram hambur/pencar
menggunakan sebuah grafik yang terdiri dari dua sumbu yaitu sumbu
horizontal dan sumbu vertical. Pada sumbu horizontal berisi nilai-nilai dari
suatu variable dan sumbu vertikal mewakili pengukuran dari variabel lain
untuk mempelajari korelasi antara dua variable. Diagram ini juga tidak selalu
menunjukkan atau membentuk suatu efek karena satu variabel terhadap
variable yang lainnya tetapi mencerminkan keberadaan (serta sebagai jenis /
kekuatan) dari suatu hubungan, yang mungkin tipe seperti kuat linier (positif
atau negatif korelasi), kuadrat atau eksponensial hubungan, outliner, teredam
(sinusoidal hubungan), dll. Maka dalam hal ini Scatter Diagram dapat
menghasilkan analisis,yaitu yang disebut dengan Regression Analysis.
Dalam penggunaannya,scatter diagram digunakan untuk menunjukkan
kedekatan antara beberapa peristiwa atau pengamatan di dua pengukuran atau
menentukan apakah terdapat karakteristik antara dua korelasi. Korelasi
menyatakan bahwa jika salah satu variable berubah,maka variable yang lain
juga ikut berubah. Meskipun hal ini menandakan adanya hubungan sebab
akibat, namun ini tidak selalu terjadi karena tidak menutup kemungkinan jika
korealsinya terdapat ketiga karakteristik atau lebih.
Variable X dan Y
(iklan dan penjualan)
Variable X Variable Y
2
3
5
6
8
9
6
5
7
8
12
11
Dua variable tersebut dapat digambarkan dalam diagram berserak sebagai
berikut :
Variable X digambarkan pada sumbu horisontal, sedang variable Y pada sumbu
vertikal. Selanjutnya titik-titik pada diagram berserak merupakan Variable X da Y
yang berpasangan dapat digambarkan denga mudah. Garis regeresi yang merupakan
garis lurus digambarkan dengan metode bebas (free hands methode). Metode diagram
berserak ini mempunyai kebaikan yaitu sederhana dan mudah, namum mempunyai
kelemahan, karena garis regresi digambar dengan methode bebas, maka hasilnya
sangat subjektive.
E. DIAGRAM PARETO
1.PENGERTIAN
Diagram Pareto: Diagram pareto pertama kali diperkenalkan oleh Alfredo Pareto dan
digunakan pertama kali oleh Joseph Juran. Fungsi diagram pareto adalah untuk
mengidentifikasi atau menyeleksi masalah utama untuk peningkatan kualitas.
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 diidentifikasikan sebagai masalah utama
dan masalah yang tidak penting. Prinsip Pareto adalah 80 % masalah (ketidaksesuaian
atau cacat) disebabkan oleh 20 % penyebab. Prinsip Pareto ini sangat penting karena
prinsip ini mengidentifikasi kontribusi terbesar dari variasi proses yang menyebabkan
performansi yang jelek seperti cacat. Pada akhirnya, diagram pareto membantu pihak
manajemen untuk secara cepat menemukan permasalahan yang kritis dan
membutuhkan perhatian secepatnya sehingga dapat segera diambil kebijakan untuk
mengatasinya.
Fungsi dari Diagram Pareto adalah untuk dipergunakan mengidentifikasi dan
mengevaluasi tipe-tipe/jenis-jenis Non Conformance. Pareto Chart dikembangkan
oleh seorang ahli ekonomi Italia yang bernama Vilredo Pareto pada abad ke 19.
Pareto Diagram digunakan untuk memperbandingkan berbagai kategori kejadian
yang disusun menurut ukurannya, dari yang paling besar disebelah kiri ke yang paling
kecil disebelah kanan. Susunan tersebut akan membantu kita untuk menentukan
pentingnya atau prioritas kategori kejadian-kejadian atau sebab-sebab kejadian yang
dikaji. Dengan bantuan Pareto Diagram tersebut kegiatan akan lebih efektif dengan
memusatkan perhatian pada sebab-sebab yang mempunyai dampak yang paling besar
terhadap kejadian daripada meninjau berbagai sebab suatu waktu. Berbagai Pareto
Chart dapat digambarkan dengan menggunakan data yang sama, tetapi digambarkan
secara berlainan. Dengan cara menunjukkan data menurut frekuensi terjadinya,
menurut biaya, menurut waktu terjadinya, dapat diungkapkan berbagai prioritas
penanganannya tergantung pada kebutuhan spesifik yang ada. Dengan demikian tidak
dapat begitu saja ditentukan bar yang terbesar dalam Pareto Chart sebagai persoalan
yang terbesar. Dalam hal ini harus dikumpulkan terlebih dahulu informasi
secukupnya. Dalam mengadakan Analisis Pareto, yang diatasi adalah sebab kejadian,
bukannya gejalanya.
Langkah yang dipergunakan ialah (Eugene L. Grant, 1988):
Mengidentifikasi tipe-tipe/jenis-jenis yang akan diperbandingkan.
Jika pengkategorian Peta Kontrol sudah dibuat maka untuk membuat identifikasi ini
adalah mudah. Setelah itu merencanakan dan melaksanakan pengumpulan data, yaitu:
Menentukan masalah yang akan diteliti. Menentukan data apa yang akan
diperlukan dan bagaimana mengklasifikasikan atau mengkategorikan data itu.
Menentukan metode dan periode pengumpulan data. Menentukan frekuensi dari
kategori Non Conformance yaitu dengan membuat suatu ringkasan daftar atau tabel
yang mencatat frekuensi kejadian dari masalah yang telah diteliti dengan
menggunakan Check Sheet. Mengurutkan menurut frekuensinya yaitu dengan
membuat daftar masalah secara berurut berdasarkan frekuensi kejadian dari yang
tertinggi sampai yang terendah. Menghitung prosentase dari frekuansi tersebut yaitu
dengan menghitung frekuensi kumulatif, prosentase dari total kejadian dan prosentase
dari total kejadian secara kumulatif.Membuat diagram berdasarkan pada urutan
diatas. Memutuskan untuk mengambil tindakan peningkatan atas Penyebab Utama
dari masalah yang sedang terjadi tersebut. Dengan demikian dapat diketahui frekuensi
Non Conformance yang paling tinggi, meskipun tidak harus yang paling penting.
Diagram Pareto untuk analisis dapat dibagi dua yaitu (Vincent Gaspersz, 2001):
1. Diagram Pareto mengenai Fenomena:
Yaitu yang berkaitan dengan hasil-hasil yang tidak diinginkan dan digunakan untuk
mengetahui masalah utama yang ada.Misalnya:
- Kualitas: kerusakan, kegagalan, keluhan, perbaikan dan lain-lain.
- Biaya: jumlah kerugian, ongkos pengeluaran dan lain-lain.
- Delivery: penundaan delivery, keterlambatan pembayaran dan lain-lain.
- Keamanan: kecelakaan, kesalahan, gangguan dan lain-lain.
2. Diagram Pareto mengenai Penyebab:
Yaitu yang berkaitan dengan penyebab dalam proses dan dipergunakan untuk
mengetahui apa penyebab utama dari masalah yang ada. Misalnya:
- Operator: umur, pengalaman, ketrampilan, sifat individual dan lain-lain.
- Mesin: peralatan, istrumen dan lain-lain.
- Bahan Baku: pembuatan bahan baku, macamnya dan lain-lain.
- Metode Operasi: kondisi operasi, metode kerja, sistem pengaturan dan lain-lain.
Jadi kegunaan Pareto Diagram adalah:
• Menunjukkan prioritas sebab-sebab kejadian atau persoalan yang perlu ditangani.
Pareto Chart dapat membantu kita untuk memusatkan perhatian pada persoalan utama
yang harus ditangani dalam upaya perbaikan.
• Menunjukkan hasil upaya perbaikan. Sesudah dilakukan tindakan korektif
berdasarkan prioritas, kita dapat mengadakan pengukuran ulang dan membuat Pareto
Chart yang baru. Apabila terdapat perubahan dalam Pareto Chart yang baru itu, maka
tindakan korektif tersebut ada dampaknya.
• Menyusun data menjadi informasi yang berguna. Dengan Pareto Chart sejunlah data
yang besar dapat disaring menjadi informasi yang signifikan.
Pareto Chart adalah salah satu tool QCC untuk menentukan prioritas pokok penyebab
yang mesti diselesaikan [biasanya item yang bernilai 70% up]. Contoh sederhana kita
mau mengamankan barang-barang kita yang berada dirumah, tentunya prioritas
barang yang perlu pengamanan ekstra adalah yang bernilai tinggi dan biasanya cuma
20% dari total seluruh barang kita yang ada dirumah misalnya perhiasan dan
kendaraan.
Berikut ini wempi mau coba demokan bagaimana cara membuat [diagram/grafik]
pareto chart menggunakan microsoft office excel 2007 [CMIIW].
1. Buka microsoft office excel, katakanlah kita sudah punya data penyebab yang
akan di-pareto-kan seperti berikut [buat di sheet2 workbook excel
Macam-macam penyebab [Cause] ada A sampai N, kemudian Nilai [Value] masing-
masing penyebab ada 80 sampai 5 dengan total jumlah nilai sama dengan 355,
sedangkan persentase masing-masing nilai menggunakan formula excel yaitu
B2/$B$16*C2 dan seterusnya sampai ke C15. Untuk Accumulation dicari
menggunakan rumus D3=D2+C3 dan seterusnya ke D15, khusus untuk D2 nilainya
sama dengan C2 [sesuaikan rumus-rumus tersebut dengan workbook excel teman-
teman]
Dalam tulisan sebelumnya sudah dijelaskan mengenai contoh aplikasi diagram
pareto, dimana sudah menggunakan tabel untuk kemudian disusun dalam bentuk
diagram agar memudahkan pemahaman mengenai bagian mana yang paling
memberikan porsi terbesar atau pengaruh terbesar dari suatu keadaan atau masalah.
Untuk lebih jelasnya, setiap langkah pembuatan diagram pareto adalah sebagai
berikut :
Mencatat semua data mentah. Buat kategori serta data penghubung lainnya.
Mengurutkan data. Siapkan lembar kerja, letakkan kategori diatas dan
tempatkan data mulai dari yang terbesar. Anda bisa gunakan secara manual
atau aplikasi program komputer untuk memudahkan hal ini.
Memberi label pada sumbu vertikal sebelah kiri. Buatlah label di sebelah kiri
tabel secara seimbang intervalnya, mulai dari 0 sampai angka terbesar atau
pembulatan. Buat unit satuannya.
Memberi label pada sumbu horizontal. Yakinkan bahwa setiap data atau daftar
kategori yang dibuat memiliki lebar yang sama dan jarak yang sama.
Kemudian beri nama untuk setiap data tersebut, misal data A, data B, data C
dst.
Buatlah grafik batang untuk setiap data, dimana tinggi grafik batang tersebut
sesuai dengan jumlah data setiap kategori. Misal data A berjumlah 100, data B
berjumlah 80, data C berjumlah 30 dst. Tinggi grafik batang dibuat seimbang
dan proporsional dengan jumlah data.
Membuat data kumulatif. Yakni kumulatif atau kumpulan penjumlahan dari
setiap data.
Membuat grafik kumulatif. Ini adalah grafik opsional, tapi akan sangat
membantu jika dibuat. Selanjutnya buatlah label persentase pada sumbu
vertikal sebelah kanan. Kemudian hubungkan data persentase kumulatif setiap
data tersebut dengan garis .
Tambahkan judul, legenda dan tanggal.
Analisa diagram yang dibuat. Carilah breakpoint dari grafik persentase
kumulatif.
Namun dalam beberapa kasus, kadang tidak ditemukan data yang signifikan atau
tidak ada perbedaan dramatis dari suatu data dengan data lainnya. Untuk mengatasi
hal ini, anda perlu menggunakan teknik yang berbeda, atau ambil dari sudut pandang
yang berbeda (different point of view).
Sebagai contoh, ada kasus seperti dibawah ini :
Seorang finance – manager sebuah perusahaan akan membayar utang perusahaan
yang sudah outstanding, namun karena keterbatasan dana yang dimiliki perusahaan,
maka pembayaran hanya diberikan berdasarkan prioritas. Sejauh ini belum ada aturan
perusahaan mengenai kategori mana utang yang prioritas dan mana yang tidak.
Adapun data yang dimiliki adalah sebagai berikut :
Nama Kreditur Jumlah Utang
Utang Tn Philip 2.15 milyar
Utang Bank Negara 2.2 milyar
Leasing 2.0 milyar
Utang jangka pendek Finansia 2.25 milyar
Pembayaran Cicilan Bangunan ke 3 2.05 milyar
Cicilan ke 3 kendaraan perusahaan 2.1 milyar
Dalam bentuk diagram, maka hasilnya sebagai berikut :
F. Cause-effect diagram
Cause & effect diagram, diajukan pertama kali oleh Kaoru Ishikawa pada sekitar tahun 60-an. Ishikawa merupakan orang yang merintis quality management di Kawasaki, dan ia adalah salah satu tokoh di manajemen modern. Diagram cause & effect bertujuan untuk menganalisa seluruh potensi sebab atau input, yang dapat menghasilkan dampak tertentu atau output.
Diagram ini dapat menjadi perangkat untuk menelusuri penyebab terjadinya variasi dalam proses. Sebab (cause) diatur sesuai dengan tingkat kepentingannya, sehingga dapat memperlihatkan hubungan dan hierarki dari berbagai event. Sehingga, dengan demikian Anda dapat mengetahui dimana sumber masalah yang paling signifikan, untuk kemudian dilakukan peningkatan.
Sebab(cause) dalam diagram cause & effect biasanya terdiri dari 4 macam,yang disebut juga `4M` diantaranya: `Materials`, `Machines`, `Manpower` dan `Methods`. Ini biasanya untuk bisnis manufaktur. Sementara untuk bisnis administrasi dan jasa maka sebabnya adalah: `equipment`, `policy`, `prosedur` dan `people`.
C&E diagram, selain disebut sebagai Ishikawa diagram juga lebih popular dengan nama fishbone diagram, karena bentuknya yang menyerupai tulang ikan. Jadi, masalah utama yang mendasar dituliskan di bagian kanan, atau kepala ikan. Kemudian, dari tulang ikan tersebut gambarkan cabang-cabang yang berpotensi menjadi sumber permasalahan. Biasanya ini ditentukan berdasarkan hasil brainstorming tim, yang memberikan saran-saran mengenai
permasalahan.
Selanjutnya dari beberapa masalah utama tersebut, dapat dipecah lagi menjadi sub-masalah yang lebih spesifik lagi. Kedalaman dari fishbone ini bisa mencapai empat hingga lima level. Setelah fishbone ini selesai disusun, kemudian kita dapat melihat permasalahan dengan lebih menyeluruh, sehingga dapat dianalisa apa yang sebenarnya menjadi sumber permasalahan utama. Selanjutnya, dari sini baru kemudian diambil tindakan yang sesuai untuk meningkatkan kinerja proses.
Contoh fishbone diagram:
FISH BONE
Di bawah ini adalah gambaran tentang hal terkait dalam diagram tulang ikan atau
Fish Bone.
(Vibizmanagement - Quality) Diagram tulang ikan atau fishbone diagram adalah
salah satu metode / tool di dalam meningkatkan kualitas. Sering juga diagram ini
disebut dengan cause effect diagram. Penemunya adalah seorang ilmuwan jepang
pada tahun 60-an. bernama Dr. Kaoru Ishikawa, ilmuwan kelahiran 1915 di Tokyo
Jepang yang juga alumni teknik kimia Universitas Tokyo.
Karena itulah sering juga diagram tulang ikan ini disebut dengan diagram ishikawa.
Metode tersebut awalnya lebih banyak digunakan untuk manajemen kualitas. Yang
menggunakan data verbal (non-numerical) atau data kualitatif. Dr. Ishikawa juga
diperkirakan sebagai orang pertama yang memperkenalkan 7 alat atau metode
pengendalian kualitas (7 tools). Yakni fishbone diagram, control chart, run chart,
histogram, scatter diagram, pareto chart, dan flowchart.
Kenapa di sebut sebagai Diagram tulang ikan? Karena bentuknya menyerupai tulang
ikan yang bagian moncong kepalanya menghadap ke kanan. Diagram ini akan
menunjukkan sebuah dampak atau akibat dari sebuah permasalahan, dengan berbagai
penyebabnya. Efek atau akibat dituliskan sebagai moncong kepala. Sedangkan tulang
ikan diisi oleh sebab-sebab sesuai dengan pendekatan permasalahannya. Umumnya
penggunaan fishbone adalah untuk design produk dan mencegah kualitas produk
yang jelek (defect). Mekanisme penggunaan metoda Diagram Tulang Ikan ini adalah
melalui pengklasifikasian sesuai dengan sebab-sebab. Sebagai gambaran sebuah
diagram tulang ikan misalnya adalah mengenai pencarian solusi mengapa produk
sebuah mobil di industri manufaktur tidak bisa berjalan. Sebab-sebabnya dipilah
sesuai dengan pendekatan jenis kelamin operator perakitan (pria atau wanita),
lingkungan, metode dan bahan. Semakin dekat garis sebab dengan akibat, semakin
perlu diperhatikan. Faktor lingkungan dipilah lagi menjadi dua sub bagian. Yakni
faktor temperatur dan cahaya. Diperkirakan cahaya terlalu banyak dan temperatur
terlalu rendah. Demikian seterusnya dilakukan analisis yang sama terhadap sebab-
sebab yang ada. Kemudian setelah diketahui betul sebab-sebab yang ada, maka dapat
dibuat kerangka pemecahan masalahnya dan diakhiri dengan adanya perbaikan
lingkungan kerja, metode dan bahan.
Diagram ini memang lebih banyak diterapkan oleh departemen kualitas di perusahaan
manufacturing atau jasa. Tapi di sektor lain sebenarnya juga bisa, seperti pelayanan
masyarakat, sosial dan bahkan politik. Karena sifat metode ini mudah dibuat dan
bersifat visual. Walaupun kelemahannya ada pada subjektivitas si pembuat.
Dari pengertian di atas terlihat bahwa faktor penyebab problem antara lain bisa
digolongkan dalam beberapa bagian: material/bahan baku, mesin, manusia dan
metode/cara. Semua yang berhubungan dengan material, mesin, manusia, dan metode
yang “saat ini” dituliskan dan dianalisa faktor mana yang terindikasi “menyimpang”
dan berpotensi terjadi problem. Ingat,..ketika sudah ditemukan satu atau beberapa
“penyebab” jangan puas sampai di situ, karena ada kemungkinan masih ada akar
penyebab di dalamnya yang “tersembunyi”
Bagian yang penting berikutnya adalah Ishikawa telah menciptakan ide cemerlang
yang dapat membantu dan memampukan setiap orang atau organisasi/perusahaan
dalam menyelesaikan masalah dengan tuntas sampai ke akarnya. Kebiasaan untuk
mengumpulkan beberapa orang yang mempunyai pengalaman dan keahlian memadai
menyangkut problem yang dihadapi boleh diikuti dimana brainstorming mengenai
permasalahan yang sedang dihadapi sangatlah penting. . Semua anggota tim
memberikan pandangan dan pendapat dalam mengidentifikasi semua pertimbangan
mengapa masalah tersebut terjadi. Kebersamaan sangat diperlukan di sini, juga
kebebasan memberikan pendapat dan pandangan setiap individu.
Ini tentu bisa dimaklumi, manusia mempunyai keterbatasan dan untuk mencapai hasil
maksimal diperlukan kerjasama kelompok yang tangguh. Masalah-masalah klasik di
industri manufaktur seperti:
>> keterlambatan proses produksi
>> tingkat defect (cacat) produk yang tinggi
>> mesin produksi yang sering mengalami trouble
>> output lini produksi yang tidak stabil yang berakibat kacaunya plan produksi
>> produktivitas yang tidak mencapai target
>> complain pelanggan yang terus berulang dan segudang masalah besar dan rumit
lainnya, perlu ditangani dengan benar.
Solusi instan yang hanya mampu memandang sampai tingkat gejala, tidak akan
efektif. Masalah mungkin akan teratasi sesaat, namun cepat atau lambat akan datang
kembali. Oleh sebab itu menggali masalah harus sampai ke akarnya sehingga masalah
dituntaskan.
G. Diagram sebab akibat
Output atau hasil suatu proses dapat diatributkan dengan banyak faktor, dan hubungan sebab akibat itu dapat ditemukan diantara faktor faktor tersebut. Sangat sulit memecahkan masalah yang kompleks tanpa memperhatikan strukturnya. Dan diagram sebab akibat adalah metode untuk menyakan hal ini dengan sederhana dan mudah.
Waktu diagram ini dapat dipergunakan secara praktek, maka terbukti sangat berguna dan segera dipergunakan secara luas pada perusahaan-perusahaan jepang . Hal ini dimasukkan ke dalam JIS (Japanese Industrial
Standards), adapun terminology pada pengendalian mutu didefenisikan sebagai berikut :
Diagram sebab akibat sebuah diagram yang menunjukkan hubungan antara karakteristik mutu dan faktor. 4.2 Bagaimana membuat Diagram Sebab-Akibat Ada bermacam macam cara yang untuk membuat diagram ini, tetapi dua metode yang sering dipakai akan dijelaskan disini. 1. Struktur Diagram sebab akibat dan contoh 2. Membuat diagram sebab akibat untuk mengidentifikasikan sebab. y P enentuan karakteristik mutu y P emilihan satu karakteristik mutu y P enulisan sebab ( sebab utama, sebab kedua,sebab ketiga ) y Menentukan kepentingan setiap faktor y Mencatat informasi yang diperlukan P enjelasan Tentang Cara Sering ditemukan cara tersebut sulit dikerjakan. Cara dengan menggunakan metode pendekatan terbaik adalah dengan memperlihatkan variasi.
Bila membuat diagram sebab akibat sehubungan dengan rusak tertentu, sebagai contoh, untuk menemukan terdapatnya variasi dalam sejumlah rusak yang terjadi pada hari yang berbeda dalam satu minggu.
Dengan menggunakan metode berpikir pada setiap tahap emnguji hubungan antara karakteristik dan tulangan besar, tulang besar dan tulang sedang, dan tulang sedang dengan tulang kecil, maka diagram sebab akibat yang berguna dapat disusun berdasarkan logika.
Akhirnya pemasukan informasi yang diperlukan dalam diagram seperti judul, nama produk,proses atau grup, daftar yang ikut tanggal dan sebagainya. Cara membuat Diagram Sebab Akibat oleh Sebab yang Terdaftar Sistematik.
Langkah 1 : Tentukan karakteristik mutu Langkah 2 : Temukan sebanyak mungkin sebab yang mempengaruhi karakteristik mutu
Langkah 3 : Mencari hubungan antara sebab dan buat diagram sebab akibat dengan menghubungkan elemen tersebut debgab karakteristik mutu dengan hubungan sebab akibat.
Langkah 4 : Menentukan kepentingan pada setiap factor, dan tandai factor yang penting, yangn kelihatan mempunyai pengaruh jelas pada karakteristik mutu. Langkah 5 : Menulis informasi- informasi yang diperlukan Penjelasan Cara P enjelasan ini dikarakteristikkan dengan menghubungkan dua kegiatan berbeda, mengambil sebanyak mungkin sebab dan mengaturnya secara sistematik Dalam pembuatan diagram sebab akibat, sebab harus diatur sistematik dengan mengolah dari tulang kecil ketulang sedang, dan dari tulang sedang ke tulang besar. Catatan Pada Diagram Sebab Akibat Anjuran Pada Pembuatan Diagram Sebab Akibat 1 . Identifikasikan semua factor yang relevan melalui pengujian dan di9skusim oleh banyak orang.
2 . N yatakan karakteristik senyata mungkin
3 . Buatlah diagram sebab akibat yang berjumlah sama dengan jumlah
karakteristik
4 . P ilihlah karakteristik dan factor yang dfapat diukur.
5 . Temukan factor yang dapat diuji untuk diambil tindakan.
A njuran Pada penggunaan Diagram Sebab Akibat. 1. Menentukan kepentingan pada setiap factor secara objektif dengan dasar kata 2. Mencoba mengembangkan diagram sebab akibat secara bersambung sambil menggunakannya. Diagram Pareto dan Diagram Sebab Akibat
Kombinasi DiagramP areto dan diagram sebab akibat pada umumnya berguna. Berikutn ini adalah contoh khusus hal tersebut. 1.P emilihan masalah
Contoh yang menggambarkan pengujian ketidak sesuaian dalam proses manufacturing dengan menggunakan diagram pareto. Waktu data ketidak sesuaian dikumpulkan selama dua bulan telah diklasifikasikan denga item yang tidak sesuai. Oleh sebab itu kita mencoba mengurangi jumlah tidak-sesuai dengan menekankan pada kerusakan dimensi.
2. Analisa Ukur Banding Meneliti semua unit yang mempunyai variasi dimensi untuk menguji sampai seberapa jauh factor ini mempengaruhi ketidak-sesuaian. 3.P engaruhP engembangan Setelah pengembangan dijalankan, data dikumpulkan,dan diagram pareto dibuat untuk membandingkan hasilnya dan menunjukkan kerusakan dimensim setelah diturunkan.
DAFTAR PUSTAKA
Alli, I. 2004. Food Quality Assurance: Principle and Practices. CRC Press,NY.
[BOB] Bureau of Bussiness Practice. 1992. Handbook of Quality Standardand Compliance. Prentice Hall, Englewood City, NJ.
[BSN] National Standarization Agency - Badan Standarisasi Nasional-.1998. SNI Standard compilation (Senarai-SNI). Jakarta.
Dillon, M and Griffith. C. 2001. Auditing in The Food Industry. CRCPress. England.
Hoyle, D. 1994. Quality System Handbook. Butterworth-Heinmann, Ltd.Oxford.
Kadarisman, D. Dan Wirakartakusumah, M.A. 1995. Standarization andfood quality assurance development. Food Technology Bulletin, Vol. VI(1).
Knight, J.B. and Kotschevar, L.H. 2000. Quantity food Production andPlanning, John Wiley and Sons.
Newslow, D. L. 2001. The ISO 9000 Quality System: Application in Foodand Technology. Wiley Interscience, NY.
Tenner, A.R. and I.J. Detoro. 1992. Total Quality Management. Addison-Wesley Publishing Company.