REKAYASA KUALITAS AULIA ISHAK Fakultas Teknik...

2002 digitized by USU digital library II - 1

REKAYASA KUALITAS

AULIA ISHAK Fakultas Teknik

Jurusan Teknik Industri Universitas Sumatera Utara

1.1. Pengertian Rekayasa Kualitas Rekayasa kualitas dapat diartikan sebagai proses pengukuran yang

dilakukan selama perancangan produk/proses. Rekayasa kualitas mencakup seluruh aktivitas pengendalian kualitas dalam setiap fase dari penelitian dan pengembangan produk, perancangan proses produksi, dan kepuasan konsumen. Rekayasa kualitas dibedakan menjadi dua bagian :

1.1.1 Rekayasa Kualitas secara Off-Line. Pada bagian ini perancangan eksperimen merupakan peralatan yang

sangat fundamental, dimana teknik ini mengidentifikasi sumber dari variasi dan menentukan perancangan dan proses yang optimal. Rekayasa kualitas secara off-line dibagai menjadi 3 (tiga) tahap) :

Tahap I Perancangan Konsep

Tahap ini berhubungan dengan pemunculkan ide dalam kegiatan perancangan dan pengembangan produk, dimana ide tersebut dari keinginan konsumen.

Model atau metode yang digunakan pada tahap ini antara lain : - Quality Function Deployment : menterjemahkan keinginan konsumen ke

dalam istilah teknis. - Dinamic Signal-to-Noise Optimization : teknik untuk mengoptimalkan

engineering function, resulting in robust, dan tunable technology. - Theory of Inventive Problem Solving : Suatu koleksi tool yang didapat dari

analisa literature yang berguna untuk membangkitkan pemecahan masalah teknis yang inovatif.

- Desaign of Experiments : Eksperimen faktorial penuh dan faktorial parsial untuk dapat mengetahui efek dari beberapa parameter serentak.

- Competitive Technology Assesment : melakukan benchmark terhadap sifat robustnees dari teknologi pengembangan internal dan eksternal.

- Pugh Concept Selection Process : Mengumpulkan dan menyajikan informasi dari suatu system expert, dengan membandingkan beberapa keunggulan dan kualitas dari berbagai konsep untuk dikembangkan sehingga didapat konsep yang superior.

Tahap II Perancangan Parameter

Tahap ini berfungsi untuk mengoptimalisasi level dari faktor pengendali terhadap efek yang ditimbulkan oleh faktor lain sehingga produk yang ditimbulkan dapat tangguh terhadap noise. Karena itu perancangan parameter sering disebut sebagai Robust Desaign.

Model atau metode yang digunakan dalam tahap ini antara lain : - Engineering Analysis : Menggunakan pelatihan, pengalaman, dan

percobaan untuk menemukan variabilitas dan respon yang efektif. - The System P-Diagram : Suatu model yang tangguh untuk

menggambarkan dan menggolongkan berbagai parameter yang mempengaruhi output system.

- Dynamic and Static Signal-to-Noise Opetimization : Mengoptimalkan suatu perancangan parameter untuk mengurangi variabilitas dengan menggunakan perhitungan rasio signal-to-noise.


- Crossed Array Experiment : Sebuah perancangan ekperimen khusus dengan cara memanfaatkan interaksi antara faktor kendali dan faktor derau sehingga membuat system lebih tangguh.

Tahap III Perancangan Toleransi

Merupakan tahap trakhir dimana dibuat matrik orthogonal, loss function, dan ANOVA untuk menyeimbangkan biaya dan kualitas dari suatu produk.

Model atau metode yang digunakan pada tahap ini antara lain : - Quality Loss Function : Persamaan yang menghubungkan variasi dari

performan biaya produk dengan level deviasi dari target. - Analysis of Variance (ANOVA) : Suatu teknis statistik yang secara

kuantitatif menentukan kontribusi variasi total, yang dibentuk dari setiap faktor derau dan faktor kendali.

- Desaign of Experiments : Eksperimen faktorial penuh dan faktorial parsial untuk dapat mengetahui efek dari beberapa parameter seara serentak.

1.2.1. Rekayasa Kualitas secara On-Line. Rekayasa kualitas secara on-line merupakan suatu aktivitas untuk

mengamati dan mengendalikan kualitas pada setiap proses produksi secara langsung. Aktivitas ini sangat penting dalam menjaga agar biaya produksi menjadi rendah dan secara langsung pula dapat meningkatkan kualitas produk.

Rekayasa kualitas secara on-line ini juga dapat mengontrol mesin-mesin produksi sehingga dapat mencegah terjadinya kerusakan pada mesin-mesin produksi tersebut. Beberapa model yang digunakan dalam melakukan rekayasa kualitas secara on-line : - Statistical Process Control : Melakukan pengamatan, pengendalian, dan

pengujian pada tiap tahap proses produksi agar dapat tejadi penyimpangan yang cukup besar.

- Static Signal-to-Noise Ratio : Mereduksi variasi dengan menggunakan aplikasi dari robust design untuk memecahkan permasalahan dalam proses produksi.

- Compensation : Berbagai rencana pengendalian untuk menjaga agar proses yang terjadi sesuai dengan target.

- Loss Function-Based Process Control : Pengurangan terhadap seluruh biaya produksi termasuk biaya per unit, biaya inspeksi, dan biaya set-up yang diperlukan dalam pengendalian proses serta quality loss yang diakibatkan oleh sisa variasi pada output.

2.3. Quality Function Deployment. (QFD) QFD pertama kali diterapkan di Mitsubishi, suatu perusahaan industri

berat di Kota Kobe, Japan pada tahun 1972. Di Amerika QFD dikembangkan oleh DR. Clausing dan diaplikasikan di

industri manufaktur maupun jasa dan menjadi standart pada kebanyakan organisasi. Contoh perusahaan yang menerapkan QFD antara lain DEC, Hawlett Packard, AT&T, Ford, general Motor, dsb.

QFD merupakan alat perencanaan yang digunakan untuk memenuhi harapan-harapan konsumen. Pendekatan disiplin QFD terletak pada desain produk, rekayasa, produktivitas serta memberikan evaluasi yang mendalam terhadap suatu produk. Suatu organisasi yang mengimplementasikan QFD secara tepat dapat meningkatkan pengetahuan rekayasa, produktivitas dan kualitas, mengurangi biaya, mengurangi waktu pengembangan produk serta perubahan-perubahan rekayasa seiring dengan kemajuan jaman dan permintaan konsumen.


2.3.1. Tujuan dan Manfaat QFD Tujuan QFD adalah memenuhi sebanyak mungkin harapan konsumen,

dan berusaha melampaui harapan tersebut dengan merancang produk baru agar dapat berkompetisi dengan produk dari kompetitor untuk kepuasan konsumen.

QFD berguna untuk memastikan bahwa suatu perusahaan memusatkan perhatiannya terhadap kebutuhan konsumen sebelum setiap pekerjaan perancangan dilakukan.

Sedangkan manfaat-manfaat QFD adalah sebagai berikut : • Memusatkan peancangan produk dan jasa pada kebutuhan dan kepuasan

konsumen • Menganalisa kinerja produk perusahaan untuk memenuhi kepuasan

konsumen • Mengurangi banyaknya perubahan desain.

2.3.2. Implementasi QFD

Implementasi QFD secara garis besar dibagi dalam 3 (tiga) tahap, tetapi sebelum memasuki ketiga tahap tersebut selalu ada Tahap Perencanaan dan Persiapan. Adapun ketiga tahap tersebut adalah : 1. Tahap pengumpulan Voice of Customer 2. Tahap penyusunan Home of Quality 3. Tahap analisa dan interpretasi

1. Tahap Perencanaan dan Persiapan

Tahap ini merupakan persiapan dalam melakukan dan mengimplementasikan QFD. Adapun topik kuncinya meliputi : 1. Menetapkan dukungan yang bersifat organisasi

Dukungan ini dari pihak manajemen, fungsional, serta anggota team QFD yang terdiri dari berbagai skill.

2. Menentukan keuntungan yang mungkin didapat Keuntungan yang diberikan bagi team QFD antara lain : - mengetahui kebutuhan dan keinginan konsumen - mengembangkan visi anggota team secara umum dari suatu

produk - mendokumentasikan seluruh keputusan dan asumsi-asumsi selama

interpretasi secara ringkas dalam bentuk home of quality - meminimalkan resiko pengulangan di tengah proyek - mempercepat perencanaan produk

3. Memutuskan siapa konsumennya Disini didefinisikan secara jelas siapa konsumennya, mengidentifikasi semua konsumen yang potensial, serta mengidentifikasi konsumen kunci. Untuk mekualitasskan konsumen kunci ada beberapa cara : 1). Setiap orang langsung setuju, 2). Metode matrik prioritas, 3). Metode AHP

4. Menetapkan horizon waktu Horison waktu perlu didefinisikan secara jelas dalam proses QFD untuk membantu menjaga perencanaan yang realistis.

5. Memutuskan cakupan produk Cakupan ini berguna untuk mendefinisikan apa-apa saja yang ada di dalam dan apa saja yang tidak ada dalam pembahasan QFD. Dengan adanya cakupan ini akan membantu anggota team untuk mengabaikan data yang tidak relevan dan memperhatikan semua ide-ide dan data yang relevan.


6. Memutuskan team dan hubungannya dengan organisasi Team QFD yang ideal seharusnya meliputi semua perwakilan dari semua fungsional yang ada dalam perusahaan yang meliputi sales & marketing, product desaign, supplier / purchasing, manufacturing engineering, manufacturing production, order processing dan service. Hal ini penting untuk kesuksesan dalam perancangan produk karena semua fungsi terlibat didalamnya.

7. Membuat jadwal pelatihan QFD Dalam membuat jadwal (schedule) untuk mengimplementasikan QFD ada beberapa hal penting yang harus diperhatikan, antara lain : - QFD membutuhkan waktu

Waktu yang dibutuhkan dalam melakukan QFD dapat diperkirakan berdasarkan jumlah data yang akan diproses. Sedangkan jumlah data yang diproses tergantung pada jumlah segmen dari konsumennya. Biasanya untuk melihat waktu yang dibutuhkan dalam pelaksanaan QFD Estimator Chart, dimana pada diagram ini dituliskan kegiatan yang akan dilakukan selama proses QFD dan perkiraan waktu yang dibutuhkan untuk masing-masing aktivitas tersebut.

- QFD dapat dipersingkat Untuk mempersingkat proses QFD biasanya digunakan 2 (dua) teknik, yaitu : 1). Matrik Reduksi, 2). Membagi seluruh anggota team menjadi sub team- sub team.

- QFD sebagai aktivitas yang dapat diatur Dari QFD estimator chart dapat diketahui apakah team QFD perlu dibagi menjadi sub team-sub team dan rata-rta waktu yang diperlukan team / sub team dalam membuat setiap keputusan sehingga dapat dibuat layout tugas-tugas tersebut dengan Gant Chart.

8. Melengkapi fasilitas dan materialnya Selama melakukan proses QFD diperlukan beberapa fasilitas dan material yang akan mendukungnya yang meliputi : Lokasi, ruangan, bantuan komputer, dan material pendukung yang lain.

2. Tahap pengumpulan Voice of customer Pada tahap ini akan dilakukan survey untuk memperoleh suara

pelanggan yang tentu membutuhkan waktu dan ketrampilan untuk mendengarkan. Proses QFD membutuhkan data konsumen yang ditulis sebagai atribut-atribut dari suatu produk atau jasa. Tiap atribut mempunyai data numeric yang berkaitan dengan kepentingan relatif atribut bagi konsumen dan tingkat performansi kepuasan konsumen dari produk yang dibuat berdasarkan atribut tadi.

Data dari konsumen dapat menunjukkan variasi pola hubungan yang mungkin tergantung bagaimana performansi kepuasan atribut dikumpulkan. Interpretasi data ini harus memperhitungkan apakah pelanggan yang disurvey menggunakan satu atau beberapa produk dan apakah sample pelanggan terdiri atas seluruh pelanggan dari berbagai tipe atau segmen.

Langkah-langkah pada tahap ini secara ringkas dapat dijelaskan sebagai berikut : a). Mengklasifikasi kebutuhan pelanggan

Model klien menggunakan revealed importance dan stated importance tiap atribut untuk mengklasifikasikan kebutuhan pelanggan menjadi 4 katagori : 1. Kebutuhan yang diharapkan (expected needs) : High stated

importance dan Low revealed importance.


2. Kebutuhan impact rendah (low-impat needs) : Low stated importance dan Low revealed importance.

3. Kebutuhan impact tinggi (high-impact needs) : High stated importance dan High revealed importance.

4. Kebutuhan yang tersembunyi (hidden needs) : Low stated importance dan High revealed importance.

b). Mengumpulkan data-data kualitatif

Untuk membuat keputusan perancangan yang sesuai dengan kebutuhan konsumen maka produsen harus mengerti kebutuhan sesungguhnya dari konsumen. Produsen harus bisa membedakan kebutuhan konsumen sesungguhnya dengan solusi teknisnya.

Untuk megumpulkan data kualitatif bisa dilakukan dengan : • Wawancara satu persatu • Contexual Inquiry • Wawancara focus grup

c). Analisa data pelanggan Proses analisa data pelanggan ini akan menghasilkan diagram

afinitas, dimana langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : 1. Identifikasi frase yang mewakili kebutuhan konsumen dengan

menggunakan pernyataan dari pengalaman konkrit. Pada proses pembuatan diagram afinitas pernyataan konkrit ini dikembangkan menjadi atribut konsumen pada tingkat yang lebih tinggi.

2. Mengurutkan frase-frase menjadi kebutuhan konsumen sesungguhnya (true customer need) menggunakan voice of customer table. Selama proses ini dikembangkan pertanyaan-pertanyaan, hal-hal yang harus dipecahkan dan ide-ide konsep produk.

3. Buat diagram Afinitas Diagram afinitas merupakan alat yang digunakan untuk mengidentifikasi informasi yang bersifat kualitatif dan terstruktur secara hierarkis (bottom up).

4. Pilih tingkatan untuk mewakili keinginan atau kebutuhan konsimen dalam rumah kualitas.

Dari langkah-langkah diatas dikenal adanya voice of customer

table dan affinity diagram. Adapun penjelasannya adalah sebagai berikut : - Voice of customer table

Data dari hasil interview yang menghasilkan konsumen phrase masih harus disaring karena konsumen yang diwawancarai seringkali minta solusi atau memberikan solusi tanpa menyatakan kebutuhan sesuangguhnya.

Voice of customer table bagian pertama, digunakan untuk menangkap konteks dari keinginan konsumen, sehingga area keinginan konsumen yang diidentifikasi bisa luas dan dapat dimengerti secara sekilas. Dalam table ini ditanyakan tentang : • Customer demographic : umur, pendapatan, alamat, lokasi

pemberian data • Customer need : keinginan/kebutuhan yang dimunculkan

dalam afinity diagram • Use : informasi yang menggambarkan apa yang konsumen

lakukan yang mempunyai implikasi pada desain produk • What / when / where / why / how : meliputi katagori-katagori

dari pertanyaan-pertanyaan umum yang membantu penanya


dan penganalisa data membongkar aspek-aspek suatu situasi sebanyak mungkin

• Internal / eksternal : mengidentifikasi apakah data yang dimunculkan berasal dari internal perusahaan atau dari konsumen (eksternal), hal ini terjadi jika pengembang memunculkan ide-ide baru dari apa yang sudah didapatkan dari konsumen.

Voice of customer table bagian kedua, digunakan untuk mengurutkan data dalam cara yang berbeda dimana customer phrase ditempatkan dalam satu list atau list lainnya tergantung apakah phrase tersebut benar-benar diinginkan konsumen, fungsi produk yang diminta, atau katagori lainnya yang mungkin menarik bagi team. Tabel bagian kedua ini meliputi : keinginan konsumen, fungsi, reliabilitas, nilai target dan SQC.

- Afinity diagram Dalam proses QFD, kebutuhan/keinginan konsumen diatur

dalam diagram afinitas. Diagram afinitas digunakan untuk mengumpulkan dan mengorganisir fakta-fakta, opini dan ide-ide. Disamping itu juga memacu kreativitas yang mendorong ekspresi batas dari fakta dan opini serta kondisi perusahaan, mengelompokkan elemen-elemen informasi tersebut sesuai dengan kesamaan dan pertaliannya. Konstruksi diagram afinitas membutuhkan bentuk brainstorming dengan hasil sebuah grafik.

Langkah-langkah yang biasanya dilakukan dalam pembuatan diagram afinitas adalah : 1. Memilih tema/tujuan yang mungkin ditekankan sebagai

masalah 2. Mengumpulkan ide-ide (true customer needs) dan

memasukkannya kedalam kartu-kartu dan disosialisasikan kepada seluruh anggota tim.

3. Mengelompokkan kartu-kartu ke suatu kotak berdasarkan kesesuaian ide. Pada langkah ini mungkin saja suatu ide tidak hanya masuk kedalam suatu kotak, tetapi juga masuk ke kotak-kotak lainnya tergantung tingkat kesesuaian terhadap pengelompokkan ide.

4. Proses sorting, dimana melakukan sorting pada langkah ketiga sehingga ide-ide benar-benar masuk pada kelompok yang sesuai

5. Membuat nama bagi pengelompokkan ide yang telah didapat yang mewakili elemen-elemen pada suatu kelompok.

6. Melakukan leveling terhadap setiap kelompok sehingga diperoleh level mulai dari yang tertinggi sampai yang terendah.

d). Kuantifikasi data

Setelah diagram afinitas terbentuk maka langkah selanjutnya mengkuantifikasi data. Data yang dibutuhkan untuk proses QFD adalah: - Kepentingan relatif dari kebutuhan-kebutuhan tersebut - Tingkat performansi kepuasan konsumen untuk masing-masing

kebutuhan/keinginan Secara umum dalam pengambilan data diperoleh dari hasil

survey sehingga perlu diperhatikan hal-hal berikut : - pemilihan sample secara tepat dan ukurannya - menjamin respon yang memadai - menuliskan pertanyaan-pertanyaan survey untuk menghindari

kekeliruan - cara menganalisa hasil


Pengumpulan data kuantitatif ini merupakan tahap perencanaan matrik perncanaan QFD karena disini akan dicari tahu bagaimana konsumen melakukan prioritas.

Dalam matrik perencanaan terdiri dari tipe data yang berbeda yang masing-masing akan digambarkan secara berbeda. Tipe-tipe data tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut :

a. Kepentingan Konsumen

Kolom ini tempat merekam bagaimana tingkat kepentingan masing-masing keinginan. Kolom ini diletakkan di sebelah data keinginan konsumen.

Ada 3 (tiga) tipe data kepentingan yang digunakan, yaitu : 1. Absolute Importance

Tingkat kepentingan dipilih dari seleksi skala kepentingan dimana skala yang digunakan biasanya memakai skala likert.

2. Relative Importance Tingkat kepentingan ini merefleksikan bahwa suatu kebutuhan/keinginan seberapa kali lebih penting dibandingkan dengan kebutuhan/keinginan lainnya. Nilai kepentingan ini biasanya memakai skala prosentase atau sering disebut skala ratio. Kelemahan metode ini adalah kecenderungan terjadi inkonsistensi karena tidak mencegah responden untuk menyatakan bahwa satu hal lebih penting dari hal yang lain.

3. Ordinal Importance Tingkat kepentingan ini meminta responden untuk mengurutkan data, sehingga jika dibandingkan dengan metode perbandingan berpasangan mempunyai kelebihan dalam hal kekonsistensian dalam membuat keputusan, tetapi metode ini tidak praktis.

b. Performansi Kepuasan Konsumen Ini merupakan persepsi konsumen tentang seberapa baik

produk yang ada saat ini dalam memenuhi keinginan konsumen. Maksud dari produk yang ada saat ini adalah produk/jasa yang telah dan sedang ditawarkan, analis harus mekualitasskan apakah mungkin dengan produk/jasa yang kita rencanakan untuk dikembangkan.

Metode yang umum digunakan dalam menaksir nilai ini adalah dengan menanyakan kepada konsumen seberapa baik konsumen merasakan produk/jasa dalam memenuhi kebutuhan/keinginan. Untuk produk yang belum pernah dilaunching hal ini tidak dibahas lebih lanjut.

c. Performansi Kepuasan Pesaing Supaya produk mempunyai daya saing tinggi, maka team

harus mempelajari produk saingan. Team QFD harus mempunyai data kekuatan dan kelemahan pesaing dalam 2 (dua) level kepentingan yaitu : Customer need pada bagian competitive satisfication performance dan respon teknis (SQC) pada saat benchmarking.

d. Sasaran yang ingin dicapai team Pada kolom ini team mekualitasskan level dari customer

performance yang ingin dicapai guna memenuhi setiap kebutuhan konsumen. Goal ini biasanya dinyatakan dari bentuk skala numeric yang sama dengan tingkat performansi.

e. Rasio Perbaikan Goal dikombinasikan dengan rating produk yang sudah ada,

dan nantinya digunakan untuk menentukan rasio perbaikan.


Rasio perbaikan = Goal

Current satisfaction performance f. Sales Point

Data ini berisi informasi tentang kemampuan dalam menjual produk/jasa berdasarkan seberapa baik customer need dapat dipenuhi. Nilai yang paling umum digunakan pada sales point adalah : 1 = tanpa titik penjualan 1,2 = titik penjualan menengah 1,5 = titik penjualan kuat

Pada awal sales point diisi team tidak mengatahui bagaiman memenuhi customer need secara spesifik, tetapi setelah sasaran ditetapkan dalam kolom goal yang membawa keuntungan kompetitif dan dihubungkan dengan sales point, maka memungkinkan team untuk merealisasikan ustomer need.

g. Pembobotan Kolom ini berisi nilai perhitungan dari data dan keputusan

yang dibuat selama matrik perencanaan, serta memodelkan kepentingan keseluruhan bagi team dari tiap customer need berdasarkan kepentingan konsumen, rasio perbaikan dan sales point. Nilai pembobotan untuk setiap customer need adalah :

(kepentingan konsumen) x (rasio perbaikan) x (sales point) h. Normalisasi Pembobotan

Kolom ini berisi nilai pembobotan yang diskalakan pada range antara 0 sampai 1 atau dinyatakan dalam bentuk prosentase.

3. Tahap penyusunan home of quality

Menurut Cohen (1992) tahap-tahap dalam menyusun rumah kualitas adalah sebagai berikut : a. Tahap I Matrik Kebutuhan Pelanggan, tahap ini meliputi :

- Memutuskan siapa pelanggan - Mengumpulkan data kualitatif berupa keinginan dan kebutuhan

konsumen - Menyusun keinginan dan kebutuhan tersebut - Pembuatan diagram afinitas

b. Tahap II Matrik Perencanaan Tahap ini bertujuan untuk : - Mengukur kebutuhan-kebutuhan pelanggan

Disini kebutuhan-kebutuhan konsumen dipertimbangkan tingkat kepentingannya. Dapat dilakukan dengan dengan debat dari team pelaksana atau dengan riset preferensi pasar dengan melakukan survey. Dari survey ini konsumen diminta mengurutkan dati keinginan konsumen yang diperoleh dari survey sebelumnya.

- Menetapkan tujuan-tujuan performansi kepuasan Setelah performansi konsumen diketahui untuk masing-masing kebutuhannya, maka perusahaan harus menentukan apa tingkat performansi konsumen yang ingin dicapai untuk memenuhi masing-masing kebutuhan konsumen.

c. Tahap III Respon Teknis Memunculkan karakteristik kualitas pengganti (substitute quality characteristic). Tahap ini mempunyai transformasi dari kebutuhan �kebutuhan konsumen yang bersifat non teknis menjadi data yang besifat teknis guna memenuhi kebutuhan-kebutuhan tersebut. Hal ini biasanya dilakukan oleh bagian yang mengerti teknologi produk, misalnya bagian Produksi atau R&D.


d. Tahap IV Menentukan Hubungan Respon Teknis dengan Kebutuhan Konsumen Tahap ini menentukan seberapa kuat hubungan antara respon teknis (tahap 3) dengan kebutuhan-kebutuhan pelanggan (tahap 1). Hubungan antar keduanya dapat berupa hubungan yang sangat kuat, sedang, tidak kuat atau tidak ada korelasi antara keduanya. Hubungan sangat kuat berarti jika respon teknis perusahaan dapat semakin baik berarti tingkat kepuasan konsumen akan meningkat pula.

e. Tahap V Korelasi Teknis Tahap ini memetakan hubungan dan kepentingan antara karakterisitik kualitas pengganti atau respon teknis. Sehingga dapat dilihat apabila suatu respon teknis yang satu dipengaruhi atau mempengaruhi respon teknis lainnya dalam proses produksi, dan dapat diusahakan agar tidak terjadi botlleneck.

f. Tahap IV Benchmarking dan Penetapan Target Tidak ada organisasi manapun yang menginterpretasikan tanpa tahu tentang persaingan yang ada untuk memastikan rancangan kompetitif sehingga pada tahap ini perusahaan perlu menentukan respon teknis mana yang ingin dikonsentrasikan dan bagaimana jika dibandingkan oleh produk sejenis

4. Tahap analisa dan interpretasi

Tahap analisa dan interpretasi merupakan tahap teknis dan implementasi quality funtion deployment. Disini dilakukan analisis dan interpretasi terhadap rumah kualitas yang sudah disusun pada tahap sebelumnya. Dan bila dilanjutkan pada pembuatan suatu produk/jasa, maka akan dapat dihasilkan produk/jasa yang mempunyai karakteristik yang kuat dalam memenuhi keinginan konsumen.

Gambar 2.1. : House of quality

Syarat-syarat yang disediakan oleh Penyedia / Produsen

( respon teknis )

Hubungan diantara syarat-syarat yang

disediakan

Prioritas keinginan konsumen

Pilihan konsumen

Prioritas teknis yang disediakan dan kinerja

Hubungan antara yang disyaratkan konsumen dengan yang disediakan oleh

produsen ( What’s and How’s )


2.4. Pengertian Kualitas Menurut Taguchi Metode Taguchi diperkenalkan oleh Dr. Genichi Taghuci (1940) yang

merupakan metodologi baru dalam bidang teknik yang bertujuan untuk memperbaiki kualitas produk dan proses serta dalam dapat menekan biaya dan resources seminimal mungkin. Sasaran metode Taguchi adalah menjadikan produk robust terhadap noise, karena itu sering disebut sebagai Robust Design.

Dalam metode Taguchi digunakan matrik yang disebut orthogonal array untuk menentukan jumlah eksperimen minimal yang dapat memberi informasi sebanyak mungkin semua faktor yang mempengaruhi parameter. Bagian terpenting dari orthogonal array terletak pada pemilihan kombinasi level dari variable-variabel input untuk masing-masing eksperimen.

Menurut Taguchi, ada 2 (dua) segi umum kualitas yaitu kualitas rancangan dan kualitas kecocokan. Kualitas rancangan adalah variasi tingkat kualitas yang ada pada suatu produk yang memang disengaja, sedangkan kualitas kecocokan adalah seberapa baik produk itu sesuai dengan spesifikasi dan kelonggaran yang disyaratkan oleh rancangan.

Metode Taguchi menggunakan seperangkat matriks khusus yang disebut Orthogonal Array. Matriks standar ini merupakan langkah untuk menentukan jumlah percobaan minimal yang dapat memberikan informasi sebanyak mungkin semua faktor yang mempengaruhi parameter. Bagian terpenting dari metode Orthogonal Array terletak pada pemilihan kombinasi level variabel-variabel input untuk masing-masing percobaan.

Filosofi Taguchi terhadap kualitas terdiri dari tiga buah konsep, yaitu :

1. Kualitas harus didesain ke dalam produk dan bukan sekedar memeriksanya.

2. Kualitas terbaik dicapai dengan meminimumkan deviasi dari target. Produk harus didesain sehingga robust terhadap faktor lingkungan yang tidak dapat dikontrol.

3. Biaya kualitas harus diukur sebagai fungsi deviasi dari standar tertentu dan kerugian harus diukur pada seluruh sistem.

2.4.1. Proses perancangan parameter Dalam rancangan percobaan klasik menganggap bahwa semua faktor

sebagai penyebab variasi. Jika faktor-faktor tersebut dikendalikan atau dihilangkan maka variasi dapat dikurangi sehingga kualitas meningkat.

Tetapi tidak semua faktor yang berpengaruh dapat dikendalikan tanpa mengeluarkan biaya, sehingga diperlukan pendekatan lain untuk meningkatkan kualitas. Pendekatan yang digunakan oleh Taguchi dinamakan perancangan parameter. Taguchi membagi upaya untuk meningkatkan kualitas atas 3 (tiga) hal, yaitu : 1. Desain Sistem

Yaitu upaya dimana konsep-konsep, ide-ide, metode baru dan lainnya dimunculkan untuk memberi peningkatan produk .

2. Desain Parameter Digunakan untuk mencegah terjadi variabilitas, dimana

parameter-parameter ditentukan untuk menghasilkan performansi yang baik.

3. Desain toleransi Pada desin ini, kualitas ditingkatkan dengan mengetatkan

toleransi pada parameter produk atau proses untuk mengeurangi terjadinya variabilitas pada performansi produk.


2.4.2. Rasio Signal terhadap Noise ( S/N Ratio) Taguchi memperkenalkan pendekatan S/N ratio untuk meneliti

pengaruh faktor noise terhadap variasi yang timbul. Jenis dari S/N rasio tergantung pada karakteristik yang diinginkan, yaitu : 1. Smaller –the-Better (STB)

Karaktristik kualitas dimana semakin rendah nilainya, maka kualitas semakin baik. Nilai S/N untuk jenis karakteristik STB adalah :

n S/N STB = - 10 log [ 1/n Σ yi

2 ] i = n

dimana : n = jumlah tes di dalam percobaan (trial)

2. Larger-the-Better (LTB) Karakteristik kualitas dimana semakin besar nilainya,maka kualitas semakin baik. Nilai S/N untuk jenis karakteristik LTB adalah :

n S/N LTB = - log [ 1/n Σ 1/yi

2 ] i =1

3. Nominal-the-Better (NTB) Karakteristik kualitas dimana ditetapkan suatu nilai nominal tertentu, jika nilainya semakin mendekati nilai nominal tertentu tersebut maka kualitasnya semakin baik. Nilai S/N untuk jenis karakteristik NTB :

S/N NTB = - 10 log Ve ( untuk variansi saja) S/N NTB = 10 log [ Vm - Ve ] ( untuk rata-rata dan variansi) r.Ve

2.4.3. Faktor Terkendali dan Faktor Noise Taguhi mengembangkan faktor perancangan dan pengembangan

produk/proses ke dalam dua kelompok yaitu faktor terkendali dan faktor noise. Faktor terkendali adalha faktor yang ditetapkan (atau dapat dikendalikan) oleh produsen selama tahap perancangan produk/proses dan tidak dapat diubah oleh konsumen. Sedangkan faktor noise adalah faktor yang tidak dapat dikendalikan langsung oleh produsen.

Faktor noise dapat dibagi menjadi 3 (tiga), yaitu : 1. Faktor noise eksternal

Diartikan sebagai sumber-sumber variabilitas yang berasal dari luar produk.

2. Faktor noise dari unit ke unit Merupakan hasil dari produksi dimana selalu ada perbedaan dari

setiap item yang sejenis yang telah diproduksi. Disebut juga sebagai variasi toleransi

3. Faktor noise deteriorasi

Disebut juga noise internal karena faktor ini berasal dari sesuatu (internal) yang berubah dari proses atau degradasi dari komponen mesin yang memasuki over time.

Dalam perancangan eksperimen Taguchi, penanganan faktor noise melalui 3 (tiga) cara, yaitu : 1. Dengan melakukan pengulangan terhadap masing-masing perobaan 2. Dengan memasukkan faktor noise tersebut kedalam percobaan dengan

menempatkannya diluar faktor terkendali 3. Dengan menganggap faktor terkendali bervariasi


2.4.4. Perancangan Eksperimen Taguchi Perancangan eksperimen merupakan evaluasi secara serentak

terhadap dua atau lebih faktor (parameter) terhadap kemampuan mempengaruhi rata-rata atau variabilitas hasil gabungan dari karaketeristik produk atu proses tertentu.

Ada beberapa langkah yang diusulkan Taguchi untuk melakukan eksperimen secara sistematis, yaitu : 1. Menyatakan permasalahan yang akan dipecahkan

Mendefinisikan dengan jelas permasalahan yang akan dihadapi untuk kemudian dilakukan usaha untuk perbaikan kualitas.

2. Menentukan tujuan penelitian Mengidentifikasi karakterisitik kualitas dan tingkat performansi dari

ekperimen. 3. Menentukan metode pengukuran

Menentukan bagaimana parameter-parameter yang diamati akan diukur dan bagaimana cara pengukurannya, serta peralatan apa saja yang diperlukan untuk mengukur.

4. Identifikasi faktor Melakukan pendekatan yang sistematis guna menemukan

penyebab permasalahan, hindari aktivitas yang meloncat-loncat karena akan menyebabkan perolehan kesimpulan yang salah.

5. Memisahkan faktor kontrol dan faktor noise

Menentukan jenis-jenis faktor yang mempengaruhi karakteristik produk/proses, kemudian dibedakan antara faktor terkendali dan faktor noise.

6. Menentukan level setiap faktor dan nilai faktor Berguna untuk menentukan jumlah derajat kebebasan yang akan

digunakan dalam pemilihan Orthogonal Array. 7. Mengidentifikasi faktor yang mungkin berinteraksi

Interaksi terjadi jika suatu faktor dipengaruhi oleh level dari faktor lain atau interaksi akan terjadi apabila kumpulan pengaruh dari dua atau lebih faktor berbeda dari jumlah masing-masing faktor secara individu. Adanya interaksi ini juga ikut mempengaruhi jumlah derajat kebebasan

8. Menggambarkan linier graph yang diperlukan untuk faktor kontrol dan interaksi

Taguchi telah menetapkan beberapa linier graph untuk mempermudah mengatur faktor-faktor dan interaksi yang tejadi kedalam suatu kolom. Penggambaran linier graph berguna untuk menentukan penempatan faktor-faktor serta interaksi pada kolom-kolom dalam orthogonal array.

9. Memilih Orthogonal Array Pemilihan orthogonal array yang sesuai tergantung dari nilai faktor

dan interaksi yang diharapkan serta nilai level dari tiap faktor. Penentuan ini akan mempengaruhi total jumlah derajat kebebasan yang berguna untuk menentukan orthogonal array yang akan dipilih.

10. Pemasukkan faktor atau interaksi ke dalam kolom Untuk membantu memasukkan faktor dan interaksi ke dalam

kolom orthogonal array dipakai linier graph dan triangular tables. Linier graph menunjukkan variasi kolom dimana faktor dapat dimasukkan dan megevaluasi interaksi faktor. Triangular tables berisi semua kemungkinan interaksi antara faktor / kolom.


11. Melakukan eksperimen Dalam melakukan eksperimen, sejumlah percobaan (trial) disusun

untuk meminimalkan kesempatan terjadinya kesalahan dalam menyusun level yang tepat untuk percobaan tersebut.

12. Analisa hasil eksperimen Dalam menganalisa hasil eksperimen, Taguhi juga menggunakan

metode ANOVA (Analysis of Variance), dimana ada hasil perhitungan mengenai jumlah kuadrat total, jumlah kuadrat rata-rata, jumlah kuadrat faktor, dan jumlah kuadrat error.

Hal-hal yang dilakukan dalam analisa hasil eksperimen adalah : • Persen Kontribusi

Bagian dari total variasi yang menunjukkan kekuatan relatif dari suatu faktor dan atau interaksi yang signifikan untuk mengurangi variasi .

• Rasio Signal terhadap Noise (S/N) Taguchi memperkenalkan pendekatan S/N guna meneliti pengaruh faktor noise terhadap variasi yang timbul. Taguchi memperkenalkan transformasi dari pengulangan data kepada nilai yang lain yang mengukur variabilitas yang ada. S/N menggabungkan beberapa pengulangan pada satu point data yang mencerminkan julah variasi yang ada.

13. Interpretasi hasil

Mengevaluasi faktor-faktor mana yang berpengaruh dan tidak berpengaruh terhadap karakterisitik kualitas yang dikehendaki.

14. Pemilihan level faktor untuk kondisi optimal Apabila dalam percobaan ada beberapa faktor dan setiap faktor

terdiri dari beberapa level, maka untuk menentukan kombinasi level yang optimal adalah dengan membandingkan nilai perbedaan rata-rata eksperimen dari level-level yang ada. Faktor dengan perbedaan rata-rata percobaan dari levelnya besar, maka faktor tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan.

15. Perkiraan rata-rata proses pada kondisi optimal Setelah kondisi optimal dari ekperimen orthogonal array didapat,

maka dapat diperkirakan rata-rata proses µ prediksi pada kondisi yang optimal. Hal ini didapat dengan menjumlahkan pengaruh dari ranking faktor yang lebih tinggi.

16. Menjalankan eksperimen konfirmasi Eksperimen konfirmasi dimaksudkan bahwa faktor dan level yang

dimaksud memberikan hasil seperti yang diharapkan. Untuk menguji apakah hasil yang didapat sesuai dengan yang diharapkan, maka harus diuji dengan interval keyakinan . Hasil yang didapat harus berada pada interval keyakinan yang ditentukan.


2.5. Penentuan dan Pemilihan Orthogonal Array 2.5.1. Derajat Bebas (Degree of Freedom)

Derajat bebas merupakan banyaknya perbandingan yang harus dilakukan antar level-level faktor (efek utama) atau interaksi yang digunakan untuk menentukan jumlah percobaan minimum yang dilakukan. Perhitungan derajat bebas dilakukan agar diperoleh suatu pemahaman mengenai hubungan antara suatu faktor dengan level yang berbeda-beda terhadap karakteristik kualitas yang dihasilkan. Perbandingan ini sendiri akan memberikan informasi tentang faktor dan level yang mempunyai pengaruh signifikan terhadap karakteristik kualitas.

Dalam melakukan percobaan, efisiensi dan biaya yang harus dikeluarkan merupakan salah satu pertimbangan utama. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka sebisa mungkin digunakan Orthogonal Array terkecil yang masih dapat memberikan informasi yang cukup untuk dilakukannya percobaan secara komprehensif dan penarikan kesimpulan yang valid. Untuk menentukan Orthogonal Array yang diperlukan maka dibutuhkan perhitungan derajat kebebasan. Perhitungan untuk memperoleh derajat bebas adalah sebagai berikut : ! Untuk faktor utama, misal faktor utama A dan B :

VA = (jumlah level faktor A) - 1 = kA � 1 VB = (jumlah level faktor B) � 1 = kB � 1

! Untuk interaksi, misal interaksi A dan B VAxB = (kA � 1) (kB � 1)

! Nilai derajat bebas total (kA � 1) + (kB � 1) + (kA � 1) (kB � 1)

Tabel orthogonal array yang dipilih harus mempunyai jumlah baris minimum yang tidak boleh kurang dari jumlah derajat bebas totalnya.

2.5.2. Orthogonal Array (OA)

Orthogonal Array adalah matriks dari sejumlah baris dan kolom. Setiap kolom merepresentasikan faktor atau kondisi tertentu yang dapat berubah dari suatu percobaan ke percobaan lainnya. Masing-masing kolom mewakili faktor-faktor yang dari percobaan yang dilakukan. Array disebut orthogonal karena setiap level dari masing-masing faktor adalah seimbang (balance) dan dapat dipisahkan dari pengaruh faktor yang lain dalam percobaan. Orthogonal array merupakan suatu matriks faktor dan level yang tidak membawa pengaruh dari faktor atau level yang lain.

L8 (37) Nomor kolom Nomor level Nomor baris

1. Notasi L Notasi L menyatakan informasi mengenai Orthogonal Array 2. Nomor baris Menyatakan jumlah percobaan yang dibutuhkan ketika menggunakan

Orthogonal Array 3. Nomor kolom Menyatakan jumlah faktor yang diamati dalam Orthogonal Array 4. Nomor level Menyatakan jumlah level faktor

Untuk dua level, tabel OA terdiri dari L4, L8, L12, L16, dan L32, sedangkan untuk tiga level tabel OA terdiri dari L9, L18, L27. Pemilihan jenis


orthogonal array yang akan digunakan pada percobaan didasarkan pada jumlah derajat bebas total.

Penentuan derajat bebas berdasarkan pada : 1. jumlah faktor utama yang diamati dan interaksi yang diamati 2. jumlah level dari faktor yang diamati 3. resolusi percobaan yang diinginkan atau batasan biaya

Angka di dalam pemilihan array menandakan banyaknya percobaan (berbagai kemungkinan kombinasi pengujian) di dalam array, suatu matriks L8 memiliki delapan percobaan dan matriks L27 memiliki 27 percobaan dan seterusnya.

Banyaknya level yang digunakan di dalam faktor digunakan untuk memilih orthogonal array. Jika faktornya ditetapkan berlevel dua maka harus digunakan orthogonal array dua level. Jika levelnya tiga maka digunakan orthogonal array tiga level, sedangkan jika sebagian faktor memiliki dua level dan faktor lainnya memiliki tiga level maka jumlah yang lebih besar akan menentukan jenis orthogonal array yang harus dipilih.

Tabel 2.1. Contoh matrik orthogonal array L8 (3

7) Kolom / Faktor

Percobaan 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1 5 2 1 2 1 2 1 2 6 2 1 2 2 1 2 1 7 2 2 1 1 2 2 1 8 2 2 1 2 1 1 2

2.5.3. Interaksi Antar Faktor Interaksi antara dua faktor berarti efek satu faktor pada respon

tergantung level faktor lain. Antara interaksi menyebabkan sistem tidak robust karena sistem menjadi sangat sensitif terhadap perubahan pada satu faktor.

2.6. Analisis Varians (ANOVA)

Analisis Varians pada metode Taguchi digunakan sebagai metode statistik untuk menginterpretasikan data-data hasil percobaan. Analisis Varians adalah teknik perhitungan yang memungkinkan secara kuantitatif mengestimasikan kontribusi dari setiap faktor pada semua pengukuran respon. Analisis varians yang digunakan pada desain parameter berguna untuk membantu mengidentifikasikan kontribusi faktor sehingga akurasi perkiraan model dapat ditentukan.


ANOVA dua arah adalah data percobaan yang terdiri dari dua faktor atau lebih dan dua level atau lebih. Tabel ANOVA dua arah terdiri dari perhitungan derajat bebas (db), jumlah kuadrat, rata-rata jumlah kuadrat, F-rasio yang ditabelkan sebagai berikut :

Tabel 2.2. Tabel ANOVA Dua Arah

Sumber Variasi

Derajat Bebas (db)

SS MS F hitung Kontribusi

Faktor A VA SSA MSA MSA/MSe SS�A/SST

Faktor B VB SSB MSB MSB/MSe SS�B/SST

Interaksi AxB VAxVB SSAxB MSAxB MSAxB/MSe SS�AxB/SST

Residual Ve Sse MSe SS�e/SST

Total VT SST 100%

Dimana : VT = derajat bebas total = N � 1 VA = derajat bebas faktor A = kA � 1 VB = derajat bebas faktor B = kB � 1 VAxB = derajat bebas interaksi = VA x VB = (kA � 1) x (kB � 1) Ve = derajat bebas error = VT � VA � VB � (VAxVB)

CF = faktor koreksi (Correction Factor) = NT 2

T = jumlah keseluruhan = ∑=

N

iYi

1

SST = jumlah kuadrat total

SST = CFYiN

i−∑

=1

2

SSA = jumlah kuadrat faktor A

SSA = CFnAkA

i Ai

i −

∑=1

2

SSB = jumlah kuadrat faktor B

SSB = CFnBkB

j Bj

j −

∑

=1

2

SSAxB = jumlah kuadrat interaksi

SSAxB = ( )

−−−

∑

==

kAkB

jiBA

ji

ji SSSSCFnBA

11

2

SSe = jumlah kuadrat error = SST - SSA - SSB x SSAxB MSA = rata-rata jumlah kuadrat faktor A = SSA/VA MSB = rata-rata jumlah kuadrat faktor B = SSB/VB MSAxB = rata-rata jumlah kuadrat interaksi = SSAxB/VAxB

MSe = rata-rata jumlah kuadrat error = SSe/Ve

kA = jumlah level untuk faktor A kB = jumlah level untuk faktor B N = jumlah total percobaan


nAi, nBj = jumlah pengamatan faktor A dan B Model pengamatan yang mewakili pengatamatan di atas adalah : Yikr = µ +τi + βj + τβij + εijr Dimana i = 1, 2,�, g j = 1, 2,�, n ;ε µ = mean keseluruhan τi = efek faktor A taraf ke - i βj = efek faktor B taraf ke - j τβij = efek interaksi faktor A x B

Dengan tabel ANOVA di atas dapat dilakukan pengujian terhadap perbedaan pengaruh level dengan hipotesa sebagai berikut : ! Untuk taraf faktor A

H0 : τ1 = τ2 =�= τg H1 : paling sedikit ada satu pasang τi yang tidak sama

! Untuk taraf faktor B H0 :β1 = β2 =�= βn H1 : paling sedikit ada satu pasang βj yang tidak sama

! Untuk interaksi taraf faktor A dan B H0 : τβ11 =�=τβgn H1 : paling sedikit ada satu pasang τβik yang tidak sama

Statistik Uji ! Untuk taraf faktor A : Fhitung = MSA/MSe ! Untuk taraf faktor B : Fhitung =MSB/MSe ! Untuk interaksi A dan B : Fhitung = MSAxB/MSe Daerah penolakan • Taraf faktor A : Tolak H0 jika Fhitung > Fα (VA, Ve) • Taraf faktor B : Tolak H0 jika Fhitung > Fα (VB, Ve) • Interaksi A dan B : Tolak H0 jika Fhitung > Fα (VAxB, Ve)


Gambar 2.2. : Langkah �langkah penelitian

Adapun penjelasan langkah-langkah yang ada dalam flowchart adalah

sebagai berikut :

Survey Pendahuluan

Tujuan Penelitian

Studi Pustaka Studi Lapangan Pengumpulan Data Kualitatif

Analisa Proses Produksi

Diagram Afinitas

Pengumpulan Data Kuantitatif

Uji Validitas & Realibilitas

Matrik Perencanaan (House of quality)

Keinginan Konsumen

Respon Teknis ( metode Taguchi )

Matrik Teknis

Analisa

Matrik Hubungan

Interpretasi


1. Survey Pendahuluan Tujuan dari survey ini untuk mengidentikasi dan merumuskan

permasalahan yang akan dijadikan bahan penelitian. 2. Tujuan Penelitian

Dengan menetapkan tujuan penelitian maka arah dan sasaran penelitian yang ingin dicapai dapat berjalan terarah.

3. Studi Pustaka Studi pustaka digunakan untuk menggali informasi yang terkait

dengan penelitian. Adapun pustaka yang dijadikan referensi adalah yang berhubungan dengan Metode QFD dan Taguchi.

Dari studi pustaka diharapkan didapat landasan teori / metode untuk pengolahan data sebagai acuan penelitian.

4. Studi Lapangan Studi lapangan digunakas sebagai sarana untuk mengetahui proses

produksi dari objek penelitian, serta digunakan untuk mendapatkandata kualitatif dengan melakukan wawancara terhadap produsen amupun konsumen yang berguna untuk mengetahui keinginan-keinginan yang berhubungan dengan kualitas suatu produk. Keinginan-keinginan merupakan data kualitatif dan dijadikan atribut-atribut awal.

5. Diagram Afinitas Diagram afinitas digunakan untuk mengumpulkan dan mengorganisir

fakta-fakta, opini dan ide-ide dari konsumen. Disamping itu juga memacu kreativitas yang mendorong ekspresi batas dari fakta dan opini serta kondisi perusahaan, mengelompokkan elemen-elemen informasi tersebut sesuai dengan kesamaan dan pertaliannya. Konstruksi diagram afinitas membutuhkan bentuk brainstorming dengan hasil sebuah grafik.

6. Pengumpulan Data Kuantitatif Pengumpulan data kuantitatif dengan cara menyebar kuisioner

kepada konsumen, dalam hal ini agen, distributor, maupun pengecer yang ada di wilayah Surabaya. Hal ini mengingat bahwa 70% daerah pemasaran dari produk keramik berada di Surabaya atau via Surabaya.

Secara umum penyusunan kuisioner terdiri dari 4 bagian pokok, yaitu : a). Identitas responden (variabel descriptor)

Pada bagian ini ingin yang ingin ddapatkan adalah sesuatu yang berkaitan dengan konsumen.

b). Tingkat kepentingan Pada bagian ini tertiri dari dua item :

1. Pertama, responden hanya memilih seberapa penting suatu atribut bagi mereka

2. Kedua, memberikan peringkat pada masing-masing atribut yang mereka inginkan.

c). Tingkat kepuasan Bagian ini berguna untuk mengukur tingkat kepuasan konsumen

terhadap atribut-atribut produk yang telah ada. d). Tingkat persaingan

Berguna untuk mengukur tingkat kepuasan konsumen terhadap atribut yang ada pada produk pesaing. Dari kuisioner ini dapat diketahui sejauh mana pesaing mampu memuaskan konsumen dengan produknya.

Pada langkah juga dilakukan pengujian terhadap kuisioner yang telah disebarkan, dimana pengujian ini bertujuan untuk mengukur tingkat validasi dan tingkat reliabilitas dari data yang telah terkumpul. Formula uji validasi :


N ( Σxy ) � ( ΣxΣy ) r = { [ NΣx2 � (Σx)2 ] . [ NΣy2 � (Σy)2 ] }1/2 dimana : x = skor tiap-tiap variable y = skor total tiap responden N = jumlah responden

Formulasi uji reliabilitas : M ( Vt � Vx ) Rtt =

M � 1 (Vt) Dimana : Vt = variansi total Vx = variansi butir-butir M = jumlah butir

7. Matrik Perencanaan Setelah didapat data-data atribut dari hasil wawancara maupun hasil

penyebaran kuisioner maka dibuatlah matrik perencanaan. Dalam matrik ini data diolah untuk dicari mean-nya untuk setiap atribut ,

Data pertama yang diolah adalah data tingkat kepentingan konsumen, sedangkan data kedua yang diolah adalah data tingkat kepuasan terhadap produk, serta data ketiga yang diolah adalah data kepuasan konsumen terhadap produk pesaing.

Matrik perencanaan memberi informasi tentang : - Data kuantitatif pasar yang menunjukkan hubungan antara tingkat

kepuasan kebutuhan dan keinginan konsumen dengan produk yang dihasilkan produsen serta data persaingan

- Perhitungan tingkat ranking dari keinginan konsumen Hasil dari matrik perencanaan berupa house of quality.

8. Keinginan Konsumen Dari matrik perencanaan maka akan didapatkan prioritas keinginan-

keinginan konsumen yang harus ada pada produk yang dibuat oleh produsen.

9. Respon Teknis Jika prioritas tersebut tidak bisa dipenuhi atau belum ada pada

produk maka akan memunculkan karakteristik kualitas pengganti (substitute quality characteristic ).

Pada langkah ini keinginan konsumen yang bersifat non teknis bisa menjadi suatu data teknik bagi produsen untuk merealisasi keinginan konsumen tersebut. Hal ini ini biasanya dilakukan oleh bagian produksi atau R & D.

Metode yang digunakan untuk menyusun data teknis dari data non teknis dapat menggunakan metode Taguchi. Metode ini menganggap atribut yang berhubungan dengan kualitas yang diinginkan konsumen menjadi faktor-faktor yang mempunyai pengaruh terhadap kualitas.

Hasil dari respon teknis adalah diketahuinya faktor-faktor/atribut-atribut yang paling berpengaruh terhadap kualitas produk.

Langkah-langkah dari metode Taguchi untuk menentukan respon teknis digambarkan pada gambar 2.3 :


Gambar 2.3 : Langkah-langkah penelitian metode Taguchi

Adapun penjelasan dari langkah penelitian Taguchi adalah sebagai berikut : a). Keinginan konsumen

Mengidentifikasi keinginan konsumen dari rumah kualitas yang telah dibuat.

b). Definisi karakteristik kualitas Merumuskan karakteristik kualitas yang akan dipakai dalam

penelitian, apakah STB, LTB, atau NTB. c). Penentuan faktor-faktor yang berpengaruh

Dari karakteristik kualitas dan rumah kualitas serta ditunjang dengan studi pustaka maka dapat ditentukan faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas produk.

d). Penentuan faktor terkendali dan tidak Dari faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas selanjutnya

dipisahkan antara faktor yang dapat dikendalikan oleh produsen dan faktor yang tidak dapat dikendalikan. Faktor yang dapat dikendalikan disebut faktor terkendali sedang faktor yang tidak dapat dikendalikan disebut faktor noise.

Studi Pustaka Keinginan Konsumen

Definisi Karakteristik Kualitas

Penentuan Faktor-faktor yang Berpengaruh

Pemilihan Faktor Terkendali & Tidak

Penentuan Level Faktor Terkendali

Pemilihan Orthogonal Array

Pelaksanaan Eksperimen

Analisa Hasil Eksperimen dan Penentuan Kombinasi Optimal

Respon Teknis


e). Penentuan level faktor terkendali Dalam menentukan level dari faktor terkendali

pertimbangannya dalah : - Titik-titik level yang menunjukkan munculnya nilai ekstrem - Level tersebut masih dapat ditangani oleh teknologi proses yang

ada Dalam menentukan level faktor perlu diperhatikan apakah faktor tersebut berbentuk diskrit atau kontinyu. Untuk faktor diskrit pertimbangannya banyak didasari kedua hal diatas

f). Pemilihan orthogonal array Pemilihan orthogonal array tergantung dari jumlah faktor

terkendali dan interaksi yang terjadi, serta tergantung dari jumlah level dari tiap faktor yang dimaksud.

g). Pelaksanaan eksperimen Setelah pemilihan orthogonal dan penempatan faktor kedalam

array dilakukan, berikutnya adalah melakukan percobaan berdasarkan array tersebut

h). Analisa hasil eksperimen Analisa dilakukan setelah hasil eksperimen telah didapat. Dalam

analisa hasil ini terdapat beberapa hal yang ditentukan,yaitu : - Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap nilai mean

Dilakukan dengan ANOVA terhadap data mentah, dan hasilnya diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi nilai rata-rata kualitas.

- Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap nilai variansi Dilakukan dengan ANOVA dengan data yang telah ditransformasi kedalam S/N rasio.

- Kombinasi optimal faktor dan level Dari ANOVA terhadap data mentah dan data yang telah ditransformasikan kedalam S/N rasio dapat diperoleh kombinasi optimal dari faktor dan levelnya.

i). Respon teknis Merupakan hasil analisa mengenai faktor-faktor yang ternyata

mempengaruhi kualitas keramik. Faktor-faktor ini nantinya akan menjadi respon teknis dalam merancang produk yang sesuai dengan keinginan konsumen.

10. Matrik Hubungan

Tahap ini memetakan intrrelationship dan interdependencies antar tiap faktor yang berpengaruh pada kualitas produk. Simbol yang dipergunakan untuk menggambarkan derajat pengaruh teknis dapat digambarkan pada tabel 3.1. berikut : Tabel 3.1. Hubungan korelasi teknis

Lambang Keterangan Hubungan positif sangat kuat Hubungan positif cukup kuat

Kosong Tidak ada pengaruh x Hubungan negatif cukup kuat * Hubungan negatif sangat kuat


11. Matrik Teknis Pada langkah ini harus ditentukan prioritas terhadap faktor-faktor

yang berpengaruh yang telah ditentukan dengan metode Taguchi, benchmarking, serta target yang harus dicapai pada produksi selanjutnya yang berhubungan dengan keinginan konsumen dan performansi produk pesaing. Prioritas absolut = ∑ ( importance rating x relationship matrix numeric ) Prioritas relative = ∑ ( raw weight x relationship matrix numeric )

12. Analisa dan Interpretasi Merupakan langkah terakhir, dimana menghasilkan suatu

perencanaan untuk meningkatkan kualitas produk untuk customer satisfication.


1. DAFTAR PUSTAKA

Amstead B.H., Philip F. Ostwald, Sriati Djaprie, Teknologi Mekanik, Erlangga, edisi 7, Jakarta, 1997.

Apte, P.R, 5 Day Course on Taguchi Method for Quality cost Optimization, http : /www.tifr.res.in/- apte / CU_PRA_TAGUCHI. htm/file : TAGUCHI Method � Abstract and course contents ( 10 Oktober 2000 )

Belavendram,N., Quality by Desaign : Taguchi Techniques for Industrial Exsperimentation, Prentice Hall, New York, 1991.

Cohen L., Quality funtion Deployment : How to Make QFD Work for You, Addison-Wesley Publishing Company, Massachuset, 1995.

Cross, Nigel., Engineering Design Methods : Strategies for Product Design, 2nd edition, John Wiley & Sons, England, 1994.

Daetz, D.B. Barnard, R. Norman, Customer Integration : The Quality function Deployment (QFD) Laders Guide for Decision Making, John Wiley & Sons, Inc., New York, 1995.

Fowlkes, William Y, and Creveling, Clyde M., Engineering Methods for Robust Design : Using Taguchi Methodsin Technology and Product Development, Addison � Wesley Publishing Company, New York, 1995.

Mill, Helen, Enhanced Quality Functional Deployment,Worl Class Design to Manufacture, Vol.1 No. 3, 1994, pp 23-26.

Peace, glen S., Taguchi Methods A Hands on Approach, Addison Wesley Publishing Company, Canada, 1993.

Soejanto, Irwan., Penentuan Faktor-Faktor yang Berpengaruh Terhadap kekerasan Bok Rem Kereta Api Dengan Metode Taguchi (Studi Kasus Pada Sentra Industri Cor Logam di Batur, Ceper, Klaten), Tesis, Program Pasca Sarjana Jurusan Teknik Industri, 2001.

Riyatin, Wiwin., Peningkatan Kualitas Pelayanan Jasa Pengiriman Paket Pos Dengan Menggunakan Metode QFD, Tugas Akhir, Jurusan Teknik Industri, ITS, Surabaya, 2000.

Ross,Philip J., Taguchi Techniques for Quality Engineering, McGraw-Hill.2nd ed., New York, 1996.

REKAYASA KUALITAS AULIA ISHAK Fakultas Teknik...

Documents

Transcript of REKAYASA KUALITAS AULIA ISHAK Fakultas Teknik...