Materi Statistik Proses Kontrol

5/14/2018 Materi Statistik Proses Kontrol - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/materi-statistik-proses-kontrol 1/10

TEORI DASAR STATISTICAL PROCESS CONTROL

Bagi kalangan praktisi di dunia industri tentunya sudah tidak asing lagi dengan terminologi-

terminologi Quality yang sekarang sedang banyak sekali dipelajari dan dikembangkan oleh berbagai

pihak, baik dari kalangan akademis sebagai dasar referensi teori maupun dari praktisi didunia

industri sebagai subjek sekaligus objek atas “Quality knowledge” yang sekarang sedang berkembang.

Salah satu metode Quality yang erat kaitannya dengan hal tersebut adalah Statistical Process Control

(SPC). Secara Etimologi, Statistical Process Control terdiri dari :

1. Process : adalah suatu kegiatan yang melibatkan penggunaan mesin (alat), penerapan suatu

metode, penggunaan suatu material dan atau pendayagunaan orang untuk mencapai suatu

tujuan.

2. Control : adalah suatu rangkaian kegiatan umpan balik (reciprocal) untuk mengukur suatu

hasil yang harus dicapai apabila dibandingkan dengan standard serta melakukan tindakan

jika terjadi penyimpangan (abnormality)

Sedang secara epistimologi, Statistical Process Control (SPC): adalah penerapan teknik statistik untuk

mengukur dan menganalisa variasi yang terjadi selama proses (produksi-red) berlangsung.

Jenis-jenis Variasi

Satu hal yang harus menjadi filosofi dasar dan harus dipahami oleh kita bahwa setiap produkataupun jasa yang dihasilkan dari suatu proses (produksi-red) itu tidak akan 100% sama, hal ini

terjadi karena adanya variasi selama proses (produksi-red) berlangsung. Variasi dapat didefinisikan

sebagai ketidakseragaman produk atau jasa yang dihasilkan. Dapat pula didefinisikan sebagai produk

atau jasa yang dihasilkan tidak memenuhi spesifikasi standard yang telah ditetapkan. Variasi

dikelompokan menjadi 2 jenis :

1. Variasi yang tidak bisa dihindari (uncontrollable variation/chance/common/random

variation) contoh: kelembaban udara, suhu ruangan yang berubah-ubah, getaran mesin

penggilingan padi, perubahan voltage PLN, dll

2. Variasi yang bisa dihindari (controllable variation/assignable variation)

Contoh: kurang homogennya bahan baku, kurang cermatnya operator, dll.

Manfaat Umum Penerapan SPC

Secara Umum dengan menerapkan SPC akan diperoleh beberapa manfaat, antara lain :

1. Meningkatkan daya saing produksi dengan menekan terjadinya variasi. Mengurangi biaya-

biaya yang seharusnya tidak perlu dikeluarkan, misalnya : rework cost, sorting cost,

Punishment cost akibat customer complaint, dll.



2. Meningkatakan mutu bahan dan material yang dibeli melalui penerapan Incoming

Inspection.

3. Meningkatkan produktivitas dengan menekan persentase cacat, kesalahan ataupun rework.

Lima langkah praktis dalam menerapkan SPC

a. Mendefinisikan, menggambarkan dan memahami tentang proses (produksi-red) yang akan

dilakukan perbaikan.

b. Mengidentifikasi parameter proses yang kritis (critical process parameter)

c. Memindahkan data-data yang sudah diperoleh kedalam format grafik statistik (menerapkan

teknik kendali statistik)

d. Memonitor proses pengendalian

e. Mereview dan tindak lanjut

Pada dasarnya “inti permasalahan” ini terletak pada terjadinya variasi pada proses (produksi -red)

yang disebabkan oleh berbagai faktor secara kompleks. Faktor-faktor tersebut dapat diklasifikasikan

melalui pendekatan 4M +1E (Man, Material, Measurement, Methode and Environment) dan suatu

analisa yang tidak dapat dilepaskan dengan adanya variasi ini adalah Process Capability Analyze.

Process Capability Analyze

Process Capability Analyze dapat didefinisikan sebagai suatu analisa untuk mengetahui apakah

proses kerja yang sedang berjalan memenuhi spesifikasi yang telah ditetapkan. Proses disebut

capable jika mampu menghasilkan hampir 100 % output sesuai dengan spesifikasi yang telah

ditetapkan. Capability adalah kemampuan suatu proses untuk menghasilkan output sesuai dengan

spesifikasi yang telah ditetapkan. Process Capability ialah suatu kemampuan proses yang

merefleksikan derajat keseragaman dalam memproduksi suatu produk.Capability index adalah suatu

index yang mengggambarkan seberapa jauh proses tersebut dapat memenuhi spesifikasi yangdiharapkan. Dengan mengetahui Capability index, hal ini akan membantu kita dalam memfokuskan



pada target value, target value yaitu value yang paling diinginkan pelanggan. Meskipun output 100%

berada di dalam spesifikasi limit, bisa jadi pelanggan tidak puas dan memungkinkan hilangnya bisnis.

Index untuk mengukur Process Capability Analyze :

1. Cp : Index yang menunjukkan kemampuan suatu sistem dalam memenuhi spesifikasi limit

(limit atas-USL dan limit bawah-LSL).

2. Perhitungan Cp menggunakan estimasi sigma dan dapat digunakan untuk menunjukkan

potensi suatu sistem dalam memenuhi spesifikasi.

3. Dalam Cp, tidak memperhitungkan rata-rata proses, hanya terfokus pada spread

(persebaran data). Jika sistem tidak centered di dalam batas spesifikasi, maka nilai Cp kurang

memberikan gambaran yang sebenarnya.

4. Cpk : Index yang menunjukkan seberapa baik suatu sistem dapat memenuhi spesifikasi limit.

5. Perhitungan Cpk menggunakan estimasi sigma dan dapat digunakan untuk menunjukkan

potensi suatu sistem dalam memenuhi spesifikasi.

6. Dalam Cpk, rata-rata proses diperhitungkan sehingga proses tidak perlu centered terhadap

target.

Mengukur Process Capability Analyze :

Hal-hal yang perlu diketahui :

a. Control Limit merupakan garis batas yang menggambarkan kemampuan proses berdasarkan

pengalaman dan kemampuan teknik. Control Limit ada 2 jenis, yakni : Upper Control Limit

(UCL) dan Lower Control Limit (LCL).

XBAR Control Limit :

- UCL = X+ (A2)*(R)

- LCL = X - (A2)*(R)

R Control Limit :

- UCL = (D4)*(R)

- LCL = (D3)*(R)

n A2 D3 D4 d2

2 1.88 0 3.27 1.13

3 1.02 0 2.57 1.69

4 .73 0 2.28 2.06

5 .58 0 2.11 2.33

6 .48 0 2.00 2.53



b. Spesifikasi Limit merupakan batas-batas yang ditentukan oleh konsumen (internal maupun

eksternal) ataupun target yang harus dicapai. Specifikasi Limit ada 2 jenis, yaitu : Upper

Specification Limit (USL) dan Lower Specification Limit (LSL).

c. Mean (Rata-rata) adalah nilai yang mewakili data secara keseluruhan.

d. Median adalah nilai tengah dari data yang telah diurutkan.

e. Modus adalah nila data yang mempunyai frekuensi tertinggi.

f. Standard Deviation (Sigma) bisa dianggap sebagai akar dari variance sedangkan variance

ialah rata-rata kuadrat dari tiap-tiap titik ke rata-rata.

g. Bias ialah Perbedaan antara data yang dikumpulkan dalam sampel dengan kondisi yang

sebenarnya dalam populasi.

h. Populasi ialah keseluruhan object yang ingin kita ukur dan analisa.Sample ialah sebagian

(kecil) dari populasi dimana kita benar-benar melakukan pengukuran dan dengan ini kita

dapat menarik kesimpulan.



Pengumpulan Data

Dalam melakukan suatu observasi dibutuhkan data-data yang accountable. Data yang baik apabila

diolah maka akan menghasilkan informasi yang berguna atau bermanfaat. Jadi yang dimaksud

dengan data adalah sekumpulan fakta, angka atau segala sesuatu yang dapat dipercaya

kebenarannya sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam mengambil keputusan. Data

terbagi dalam data variable dan data attribute.

1. Data variable : disebut juga data continues atau measurement. Data ini berasal dari hasil

pengukuran dan nilainya berada dalam suatu interval atau jangkaun tertentu, contoh : Hasil

pengukuran berat badan dari 46 Inspector di PQA, hasill pengukuran panjang Frame Main

DV28EC selama 1 bulan, dll.

2. Data attribute : disebut juga data diskrit atau data non continues. Umumnya data ini

merupakan hasil perhitungan dan berupa bilangan bulat, contoh : Jenis suku bangsa

Inspector PQA, jenis kelamin (pria/ wanita), jumlah karyawan yang tidak masuk per hari, dll.

Dalam pengumpulan data-data dilapangan, ada beberapa faktor yang mempengarui hasil

pengukuran, diantaranya : kesalahan alat ukur (repeatability), kesalahan operator (reproducibility),

kesalahan alat hitung, kesalahan metode pengukuran, dll.

Control Chart Pada dasarnya kurang lebih ada 7 buah QC Tools yang dapat dalam pengendalian mutu

(Quality Control), yakni :

1. Flow Chart

2. Check Sheet

3. Histogram

4. Scatter Diagram

5. Pareto Diagram

6. Cause-and-Effect Diagram

7. Control Chart

Dan dalam hal ini pembahasan akan dikonsentrasikan pada Control Chart (Peta kendali). Control

Chart ialah suatu Quality Tool yang dapat digunakan untuk mendeteksi apakah sebuah proses



tersebut dalam kondisi terkontrol secara statistik (statistically stable) ataukah tidak. Proses yang

tidak dalam kondisi terkontrol secara statistik akan menunjukan suatu variasi yang berlebih

sebanding dengan perubahan waktu.

Control Chart membedakan antara Common Cause dan Special Cause. Common Cause ialah

Penyebab yang agak susah untuk bisa dihilangkan (Natural variation) sedang Special Cause ialah

Penyebab yang masih mungkin bisa dihilangkan, misalnya : Kesalahan Operator, materialnya retak

dan kotor, Operator masih baru, tidak ada Standard Operasional Procedure untuk menjalankan

suatu mesin produksi, dll.



Manfaat Control Chart

1. Mengetahui perubahan-perubahan yang terjadi selama satu periode produksi.

2. Memberikan informasi proses secara kronologis, yakni menunjukkan bagaimana pengaruh

berbagai faktor, misalnya : material, manusia, metode, dll. terhadap proses produksi.

3. Mengidentifikasi gejala penyimpangan suatu proses yakni dengan memperhatikan pola atas

pergerakan titik-titik sehingga dapat dihindari Over Control yaitu pengontrolan terlalu ketat

sehingga dapat menurunkan efisiensi maupun Under Control yaitu pengontrolan terlalu

longgar sehingga dapat menurunkan mutu.

8 Kategori adanya pola yang Out of Control pada special Cause yang menunjukan bahwa proses

belum stabil secara statistik (Uncontrolled)

a. Dua titik berada lebih dari 3 sigma dari garis tengah.

b. Sembilan titik berada pada lajur baris yang sama dari center line.

c. Enam titik pada gambar kecenderungannya semuanya naik atau turun.



d. Keempat belas titik yang terdapat pada gambar naik dan turun.

e. Titik-titik yang dilingkari berada lebih dari 2 sigma pada CL.

f. Titik-titik yang dilingkari melebihi 1 sigma dari CL.

g. Kelima belas titik berada pada batas 1 sigma dari CL.

h. Kedelapan titik yang dilingkari melebihi 1 sigma dari CL.



Jenis Control Chart

Sebagaimana telah disinggung pada pembahasan diatas bahwa pada dasarnya data diklasifikasikan

menjadi 2, yakni : Data attribute dan data variable, sehingga dengan demikian jenis-jenis Control

Chart terbagi atas :

1. Variable Control Chart, yaitu suatu jenis Control Chart dimana data yang dikumpulkan dan

akan dianalisa merupakan data-data variable, misalnya : X-R Bar Chart dan X-S Bar Chart.

2. Attribute Control Chart, yaitu suatu jenis Control Chart dimana data yang dikumpulkan dan

akan dianalisa merupakan data-data attribute, misalnya : p-chart

Contoh Langkah kerja pada penggunaan X-R Bar Control Chart

X-R Bar Control Chart merupakan salah satu variable Control Chart dimana data yang dikumpulkan

dalam setiap pengamatan berbentuk sub-group yang besarnya sekitar 2 hingga 9 sampel.

Koreksi dalam menentukan frekwensi dan besarnya sample, jika ditemui kondisi sebagai berikut :

a. Sample size terlalu kecil Jika Control Chart tidak bisa cepat mendeteksi perubahan ekonomis

penting.

b. Sample Size terlalu besar Jika Control Chart “Out of Control” untuk perubahan yang tidak

bernilai ekonomis.

c. Frekwensi Penyampelan terlalu sering Jika sampling and plotting cost melebihi keuntungan

ekonomis yang diperoleh dari proses control tersebut.

d. Frekwensi penyampelan terlalu jarang Jika Economic loss lebih tinggi biayanya dibandingkan

dengan waktu tambahan.

Langkah-langkah Kerja :

1. Tentukan tujuan dari penelitian.

2. Buatlah Blue Print (Rancangan-rancangan) sistematis dari penelitian yang akan dilakukan.

3. Buatlah lembar data (Check Sheet) dengan menentukan : jenis data yang dibutuhkan, Critical

parameter yang akan dikontrol, besar sample (sub group), frekuensi pengambilan sampel,

dll.

4. Lakukan pengumpulan data.

5. Buatlah Control Chart. Hal ini dapat dilakukan dengan bantuan software (MINITAB) maupun

secara konvensional dengan rumus sebagaimana telah dibahas dimuka.

6. Perlu diperhatikan bahwa Control Chart yang dibuat pertama kali merupakan Control Chart

“percobaan”.



7. Periksa apakah ada titik-titik yang Out of Control ataukah tidak dengan menggunaikan

kaidah pengujian 8 titik Out of Control sebagimana telah dikemukakan diatas. Jika terdapat

titik yang Out of Control maka Control Chart harus diperbaiki (revisi)

8. Merperbaiki (revisi) Control Chart dengan membuang data-data yang Out of Control (tidak

stabil), kemudian hitung kembali dan tampilkan dalam Control Chart. Perlu diingat bahwa

pembuangan data-data yang Out of Control harus disertai dengan penjelasan logis 5W+1H

dan dilengkapi dengan Corrective Action. Setelah dianggap jelas (close) maka data-data yang

Out of Control dapat dibuang.

9. Ulangi proses 5 ~ 8 dan hingga seluruh titik berada dalam Chart serta dalam keadaan In

Control. Perlu diperhatikan juga bahwa dalam pembentukkan Control Chart ini dalam satu

periode proses pengambilan data harus diperhatikan dalam keadaan normal serta tidak

mengalami perubahan proses kerja yang signifikan (perubahan material, mesin, sistem kerja,

dll.

10. Jika telah tercapai, maka garis kendali yang diperoleh dapat digunakan untuk mengontrol

proses pada periode berikutnya.

11. Menerapkan pengontrolan proses. Sebagai informasi tambahan saja bahwa seiring dengan

mobilitas produksi yang tinggi maka alangkah baiknya jika dalam aktual penerapan

pengontrolan proses itu menggunakan bantuan software (misal : MINITAB). Hal ini bertujuan

jika terjadi Out of Control (abnormality) akan segera ketahuan dan terdeteksi.

Materi Statistik Proses Kontrol

Documents

Transcript of Materi Statistik Proses Kontrol