SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1....

48
SEVEN (BASIC “OLD”) TOOLS 3 – 4 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya eMail : [email protected] Blog : hDp://debrina.lecture.ub.ac.id/

Transcript of SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1....

Page 1: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS  

3  –  4    Pengendalian  Kualitas  

Debrina  Puspita  Andriani  Teknik  Industri    Universitas  Brawijaya  e-­‐Mail  :  [email protected]  Blog  :  hDp://debrina.lecture.ub.ac.id/  

Page 2: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

Fishbone  Diagram/Cause  &  Effect  Diagram/Ishikawa  Diagram     Check  Sheets   Histogram   Pareto  Charts  

StraPfikasi   ScaDer  Diagram/Diagram  Sebar   Control  Chart/Peta  Kontrol  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

2  

Outline    SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS  

Page 3: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

3  

FISHBONE  DIAGRAM  1  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS    

Page 4: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

DEFINISI  

ì  Dikembangkan  tahun  1943  oleh  Prof  Kaoru  Ishikawa  à  disebut  juga  diagram  Ishikawa  atau  Diagram  Tulang  Ikan    

ì  Merupakan  diagram  yang  terstruktur  untuk  mengidenPfikasi  penyebab  dari    masalah  dan  hubungan  sebab-­‐akibat  berdasarkan  pengalaman  dan  keahlian  dari  sekelompok  orang  dengan  melakukan  brainstrorming  secara  terstruktur.  

ì  Dapat  digunakan  untuk  brainstorming  cara-­‐cara  yang  perlu  dilakukan  untuk  mencapai  suatu  tujuan.  

ì  Manfaat:  ì  MengidenPfikasi  sebab-­‐sebab  utama  masalah  ì  MengidenPfikasi  akar  masalah  ì  MengidenPfikasi  beberapa  alternaPf  cara  penyelesaian  masalah  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

4  

Page 5: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

FISHBONE  DIAGRAM  05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

5  

Sub  Penyebab  

Akibat  (masalah)  

Penyebab  

Sub  Penyebab  1  

Sub    Penyebab  2  Penyebab  

Sub  Penyebab  3  

Sub  Penyebab  4  

Page 6: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

MENGGALI  FAKTOR  PENYEBAB  

Gunakan  prinsip  5  Why  untuk:    

•  Menghindari  jebakan  “mengobaP  gejala”  

•  Menggali  akar  penyebab  yang  sebenarnya  

•  MensPmulasi  Pm  melakukan  perbaikan  opPmal  

 

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

6  

CONTOH  :  BERTANYA  5-­‐MENGAPA  

Page 7: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH  PEMBUATAN  (1)  

1.  Tuliskan  secara  singkat    masalah  atau  akibat  yang  akan  dianalisa  pada  “kepala”  diagram  tulang  ikan.  

2.  Tetapkan  kategori  penyebab  yang  sesuai  dengan  permasalahan  yang  dianalisa  ì  Umumnya  menggunakan  kategori  :  5M  &  1  E  yaitu  Manpower  (Manusia),  

Machine  ,  Method  ,  Materials,  Money  ,  Environment  (Lingkungan)  ì  Jika  permasalahannya  cukup  kompleks  dapat  dibuat  tulang  ikan  untuk  sePap  sub  

proses  baru  kemudian  di  sePap  sub  proses  dianalisa  5M  +1E  

3.  Lakukan  brainstorming  sebab-­‐sebab  yang  mungkin  disePap  kategori  

4.  IdenPfikasi  hubungan  sebab  akibat  diantara  faktor  didalam  sePap  kategori  dan  sub  kategori  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

7  

Page 8: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH  PEMBUATAN  (2)  

5.  Buat  diagram  tulang  ikan  ì  Kategori  utama  menjadi  tulang  terbesar  dari  diagram  tulang  ikan  ì  Susun  sePap  penyebab  dan  sub  penyebab  di  tulang  yang  lebih  rendah  

(penyebab  paling  spesifik  dituliskan  ditulang  terkecil).  Sebab  ini  merupakan  salah  satu  akar  masalah  

6.  Gunakan  data  atau  lakukan  konsensus  untuk  memilih  beberapa  akar  penyebab  masalah  yang  paling  mungkin  atau  paling  besar  kontribusinya  atas  terjadinya  masalah  ì  Pilih  3-­‐5  penyebab  dari  tulang  kecil  ì  Penyebab  tersebut  ditandai  dengan  tanda  bintang  atau  lingkaran  ì  Akar  permasalahan  ini  sebelum  diPndaklanjuP  harus  diverifikasi  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

8  

Page 9: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

9  

Fishbone  Diagram  

CONTOH  

Page 10: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

10  

CHECK  SHEETS  2  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS    

Page 11: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

DEFINISI  

ì  Merupakan  lembar  (form/sheet)  yang  digunakan  dalam  merekam  data  dengan  cara  yang  mudah  untuk  digunakan  maupun  dianalisis.  

ì  Manfaat:  ì  Membantu  dan  mempermudah  proses  pengumpulan  data  ì  Menstandarisasi  cara  pengumpulan  data    ì  Mencatat  suatu  kejadian  ì  Mengetahui  adanya  permasalahan  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

11  

Page 12: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH  PEMBUATAN  1.  SepakaP  permasalahan  yang  akan  dikumpulkan  datanya  2.  Buat  lembar  data  dengan  kolom  dan  baris  sesuai  kebutuhan,  gunakan  pedoman  

pengumpulan  data  (5  W+1  H)  a.  What    :  item  yang  akan  dikumpulkan  datanya  (gunakan  teknik  straPfikasi)  b.  Where  :  tetapkan  lokasi  /  scope  pengumpulan  data  c.  Who    :  PIC  yang  mengumpulkan  data  d.  When  :  tetapkan  periode  pengumpulan  data  e.  Why    :  tetapkan  tujuan  pengumpulan  data  (tulis  dalam  pernyataan  sebagai  Judul  

Lembar  Data)  f.  How  much  &  How  Collect  Data  :    

a.  Tetapkan  berapa  banyak  dan  bagaimana  cara  mengumpulkan  data    b.  Banyaknya  data  dan  frekuensi  pengambilan  data  harus  sesuai  kondisi  proses  (misal  

cairan  diambil  1  cc  sePap  jam  dan  diukur)  c.  Periode  waktu  pengambilan  data  yang  akan  dijadikan  baseline  hendaknya  mewakili  

minimal  satu  siklus  3.  Hasil  pengumpulan  data  atau  pengukuran  dicatat  pada  lembar  data    à  ada  2  

yaitu  :  a.  Lembar  data  untuk  mengumpulkan  data  secara  “real  Pme”  b.  Lembar  data  untuk  rekapitulasi  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

12  

Page 13: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

CONTOH  ì  Masalah yang diangkat : Kompetensi

karyawan dibagian maintenance kurang a.  What  :  Jenis  pekerjaan  di  bagian  

maintenance  (A  &  B),  Pngkat  kompetensi  masing-­‐masing  pekerjaan  untuk  sePap  karyawan  à  misal  straPfikasi  berdasar  jenis  pekerjaan  

b.  Who  :  Budi  c.  Where  :  Bagian  Maintenance  d.  When  :  Data  per  1  Juni  2011  e.  Why  :  Untuk  mengetahui  apakah  Pngkat  

kompetensi  karyawan  di  bagian  maintenance  kurang    à  Judul  lembar  Data  :  Data  kompetensi  karyawan  dibagian  maintenance  

f.  How  :  Seluruh  karyawan  tetap  dibagian  maintenance  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

13  

Tingkat  Kompetensi  karyawan  Bag.  Maintenance  per  1  Juni  2011  

Page 14: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

14  

HISTOGRAM  3  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS  

Page 15: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

DEFINISI  

ì  Grafik  balok  yang  menggambarkan  penyebaran  data  sebagai  hasil  dari  satu  macam  pengukuran  atas  suatu  kejadian  atau  proses  

ì  Contoh  penerapan:  ì  Menurunkan  variabilitas  temperatur  mesin  ì  Menurunkan  variabilitas  dimensi  suatu  produk  (  panjang,  lebar,  tebal  

dll)  ì  Menurunkan  variabilitas  parameter  suatu  produk  (  berat,  kadar,  dll)  

ì  Manfaat:  ì  Melihat  range  dan  distribusi  dari  data  konPnu  (misal  :  berat  barang  yang  

dikirim,  rupiah  yang  dibelanjakan  disePap  PO  dsb)  ì  Melihat  variasi  dan  Pngkat  pemenuhan  spesifikasi  pelanggan  (size,  cycle  

;me,  suhu  dsb)    *  Hanya  berlaku  untuk  data  konPnu  saja  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

15  

Page 16: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH-­‐LANGKAH  1.  Kumpulkan  dan  tabulasikan  data  konPnu(data  hasil  pengukuran)  :  n  data  2.  Urutkan  data  dari  data  yang  terendah  nilainya  (min)  sampai  nilai  terPnggi  

(max)  3.  Kurangi  nilai  terPnggi  dengan  nilai  terendah  untuk  menghitung  range  dari  

data  yang  diobservasi,  range  =  max  –  min  4.  Hitung  jumlah  balok  à  akar  pangkat  dua  dari  jumlah  nilai  data,k  =  sqrt  (n)  5.  Hitung  lebar  Pap  balok  dengan  membagi  range  dari  data  (max  –  min)  

dengan  jumlah  balok,  h  =  range  /  k  6.  Beri  label  di  sumbu  X  dengan  nilai  dari  Pap  balok  (dari  balok  pertama  s/d  

balok  ke  k)  7.  Hitung  jumlah  data  dari  Pap  balok  8.  Sumbu  Y  =  jumlah  data  pada  Pap  balok,  sumbu  X  =  nilai  data  dari  sePap  

balok  9.  Analisis  histogram  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

16  

Page 17: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

CONTOH  (1)  Max  =  409,4  Min  =  400,1  Jumlah  data    n=  30  à  k  =  sqrt  (30)  =  mendekaP  6  Range  =  max  –  min  =  409,4  –  400,1  =  9,3  H  =  Range  /  k  =  9,3  /  6  =  1,55  Rata-­‐rata  :  Mean  :  Excel  formula  =  average  (....)  =  404,25  Standard  deviasi  :  Excel  formula  =  STDEV  (....)  =  2,26  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

17  

Page 18: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

18  

CONTOH  (2)  

Page 19: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

NORMAL  DISTRIBUTION  

ì  Untuk  data  distribusi  normal  :  a.  68,27  %  data  berada  dalam  

area  X  –  s  dan  X  +  s  b.   95,45  %  data  berada  dalam  

area  X  –  2s  dan  X  +  2s  c.  99.73  5%  data  berada  dalam  

area  X  –  3s  dan  X  +  3s    

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

19  

Data  dikatakan  berdistribusi  normal  bila  sebaran  datanya  membentuk  bell  curve  (luas  sebelah  kiri  dan  kanan  dari  PPk  tengah  adalah  sama)  Mean  =  Median  =  Modus  

Page 20: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

POLA  DISTRIBUSI  NORMAL  HISTOGRAM  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

20  

§  Membandingkan  histogram  dengan  spesifikasi  yang  ditetapkan  ì  Bila  ada  spesifikasi,  buat  garis  

batas  spesifikasi  untuk  membandingkan  distribusi  dari  histogram  dengan  batas  spesifikasi  yang  ditentukan,  kemudian  perhaPkan  apakan  histogram  berada  dalam  batas  spesifikasi  tersebut  

ì  Membandingkan  histogram  dengan  spesifikasi  ini  lebih  lanjut  dianalisa  dengan  pengukuran  process  capability  index  

Page 21: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

POLA  DISTRIBUSI  NORMAL  HISTOGRAM  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

21  

Page 22: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

Stratifikasi  Histogram  

ì  Untuk  menganalisa  lebih  lanjut  sebuat  histogram  (terutama  bila  terjadi  penyimpangan)  dengan  data  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber,  straPfikasikanlah  data  yang  ada  (misal  berdasar  material,  mesin,  kondisi  operasional,  pekerja  dll)  buat  masing-­‐masing  histogram  untuk  data  yang  sudah  distraPfikasikan  tsb  à  akan  lebih  jelas  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

22  

Page 23: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

23  

DIAGRAM  PARETO  4  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS  

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

Wei

ghte

d Co

st

Weighted cost 800 208 100 80 42 14 6

Gap Dent Hole Crack Scratch Others Stain

Page 24: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

DEFINISI  

ì  Pertama  kali  ditemukan  oleh  Vilfredo  Pareto  (ahli  ekonomi  Italia).  

ì  Pada  umumnya  digunakan  untuk  menunjukkan  masalah  yang  disusun  dari  prioritas  terPnggi  ke  yang  terendah  untuk  menentukan  masalah  yang  harus  ditangani  terlebih  dahulu.  

ì  Merupakan  suatu  grafik  balok  berbentuk  verPkal  yang  mengurutkan  hasil  pengukuran  dari  yang  terPnggi  ke  yang  terendah.  

ì  Merupakan  salah  satu  bentuk  Bar  Chart  dimana  sePap  balok  dapat  mencerminkan  perhitungan  suatu  kategori,  suatu  fungsi  dari  kategori  (misal  rata-­‐rata,  jumlah  atau  standard  deviasi)  atau  jumlahan  nilai  dari  suatu  tabel.  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

24  

Page 25: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

MANFAAT  

ì  Merupakan  pedoman  memilih  peluang  perbaikan  berdasar  prinsip  “vital  few”  dari  “trivial  many”  

ì  Memfokuskan  sumber  daya  pada  area  /defect/  penyebab  yang  menghasilkan  keuntungan  yang  terbesar  

ì   Membandingkan  frekuensi  dan/atau  dampak  dari  berbagai  penyebab  masalah  

ì  Aplikasi:  ì  Analisa  komplain  (jumlah  kejadian)  di  perusahaan  ì  Analisa  jenis  defect  (pcs)  yang  terjadi  dari  hasil  QC  ì  Analisa  losses  (unit)  sparepart  di  gudang  ì  Analisa  pemborosan  (Rp)  atas  hilangnya  peralatan  produksi  ì  Analisa  produk  rework  (pcs)  berdasar  type  produk  ì  Analisa  breakdown  mesin  (frekuensi  atau  jam)  berdasar  jenis  mesin  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

25  

Page 26: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH-­‐LANGKAH  Tetapkan  kategori  yang  relevan  dengan  topik  yang  akan  dianalisis  untuk  menjabarkan  masalah  menjadi  komponen  yang  lebih  kecil  • Pareto  umumnya  terdiri  dari  5  kategori  atau  kurang  • Urutkan  balok  berdasar  jumlahan  atau  biaya  

Tetapkan  periode  waktu  

Kumpulkan  data.  Jenis  data  :  • Berdasar  jumlahan  atau  biaya  • Membutuhkan  data  tambahan  (total  /  jumlah)  

• Data  Pdak  dapat  berupa  :  hal  yang  Pdak  dapat  dijumlahkan  (misal  Pngkat  kecelakaan,  Pngkat  komplain  dsb)  

Buat  tabel  frekuensi  (item,  jumlah,  jumlah  kumulaPf,  

%,  %  kumulaPf)  

Gambarkan  grafik  baloknya  • SePap  balok  verPkal  menunjukkan  besarnya  kontribusi  terhadap  total  masalah  • Balok  disusun  berdasarkan  urutan  nilai,  yang  paling  Pnggi  diletakkan  disebelah  kiri.  Balok  paling  kiri  memberikan  kontribusi  terPnggi  dalam  jumlah  kejadian  maupun  biaya  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

26  

Page 27: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

CONTOH  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

27  

Kesimpulan  :  Defect  paling  besar  di  FT  1  adalah  Chipping  (40  pcs  =  37,38%)  

Page 28: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

Next  W

eek  :    Seven  Basic  Tools  Part  2  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

28  

Page 29: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

29  

STRATIFIKASI  5  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS    

Page 30: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

DEFINISI  

ì  Mengelompokkan  atau  menggolongkan  atau  menstraPfikasi  data  berdasarkan  faktor  tertentu  untuk  analisa  yang  lebih  rinci  

ì  Contoh : Mengelompokkan data berdasar §  Siapa  :  Departemen,  individu,  jenis  pelanggan  §  Apa  :  Jenis  komplain,  kategori  cacat,  alasan  menelepon  §  Kapan  :  Bulanan,  triwulan,  hari,  waktu  §  Dimana  :  Bagian,  Kota,  lokasi  spesifik  dari  produk  

ì  Manfaat:    §  Mengumpulkan  informasi  mengenai  pola  dan  penyebab  masalah  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

30  

Page 31: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH-­‐LANGKAH  

1.  IdenPfikasi  pertanyaan  yang  akan  dikemukakan  jika  telah  mendapatkan  data  

2.  Menentukan  faktor  straPfikasi  yang  paling  penPng  menurut  Pm  (yang  paling  relevan  dan  dapat  mengindikasikan  jawaban  dari  masalah  yang  akan  dipecahkan)  

3.  Memasukkan  faktor  straPfikasi  ke  dalam  formulir  pengumpulan  data  

4.  Membandingkan  data  dari  strata  /  kelompok  satu  dengan  strata  lainnya  

5.  IdenPfikasi  data  dari  strata  mana  yang  terlihat  secara  signifikan  berbeda  dibanding  strata  lain  

6.  Membuat  kesimpulan  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

31  

Page 32: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

32  

Kinerja  Dept  B  lebih  rendah  daripada  Dept  A  

CONTOH  

Page 33: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

33  

SCATTER  DIAGRAM  6  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS    

Page 34: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

DEFINISI  

ì  Diagram  yang  menggambarkan  hubungan  (korelasi)  antara  dua  variabel  /  faktor  yang  saling  berhubungan  /  berkorelasi  

ì  MANFAAT  §  Menyajikan  data  untuk  mengkonfirmasi  hipotesa  apakah  

dua  variabel  saling  berhubungan  /berkorelasi  §  Mengetahui  seberapa  erat  hubungan  antara  faktor  tersebut  §  Sebagai  tools  untuk  memverifikasi  akar  penyebab  yang  

diperoleh  dari  analisa  sebab  dan  akibat  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

34  

Page 35: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH-­‐LANGKAH  (1)  

1.  Tetapkan  2  variabel  yang  akan  diteliP  korelasinya  yaitu  variabel  X  dan  Y.  Variabel  X  merupakan  variabel  independen  (sebab,  dipengaruhià  misal  jumlah  kunjungan)  dan  variabel  Y  merupakan  variabel    dependen  (akibat,  diharapkan  berubah,  terpengaruh  à  misal  hasil  penjualan  

2.  Tentukan  sumber  data  /  dari  mana  data  itu  diperoleh  untuk  sePap  pasangan  X  dan  Y  (misal  X  =  10  kunjungan,  Y=  2  penjualan,  sumberdata  :  Dari  salesman  

3.  Menentukan  periode  pengumpulan  data  (misal  tgl  1  –  31  Juli  )  

 05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

35  

Page 36: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

LANGKAH-­‐LANGKAH  (2)  

4.  Buat  scaDer  diagram  yng  terdiri  dari  4  kolom  (no  urut  data,  sumber  data,  variabel  X,  variabel  Y)  

5.  Kumpulkan  data  dengan  melakukan  pengukuran  aktual  (umumnya  data  yang  dibuat  scaDer  diagram  >  50  pasang  data)  

6.  Menggambarkan  scaDer  diagram  :    Plot  data  pada  diagram  à  diperoleh  PPk-­‐PPk  scaDer  

7.  Intepretasikan  data  §  Analisa  scaDer  diagram,  apakah  ada  kecenderungan  posiPf,  negaPf  atau  Pdak  

ada  pola  tertentu  §   Untuk  memasPkan  ada  Pdaknya  korelasi,  buat  garis  regresi  dengan  type  regresi  

sesuai  data  (linier,  kurve,  dll)  §  Menghitung  koefisien  korelasinya  (r)  

 

 

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

36  

Page 37: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

HUBUNGAN  ANTARA  DUA  VARIABEL  

Terdapat 3 hubungan antara dua variabel 1.  Hubungan  sebab  akibat  

§  Bila  dilakukan  terhadap  var  1  maka  akan  ada  dampak  yang  pasP  terhadap  var  2  

§  Misal  :  Apel  jatuh  pasP  kebawah  (Var  1:  apel  jatuh,  var  2:  arah  jatuhnya-­‐selalu  kebawah)  

2.  Hubungan  yang  bersifat  kebetulan  §  Bila  dilakukan  suatu  Pndakan  terhadap  var  1,  maka  belum  tentu  akan  ada  

dampak  yang  pasP  terhadap  variabel  2  (bisa  terjadi,  bisa  Pdak)  3.  Hubungan  korelasi  

§  Bila  dilakukan  suatu  Pndakan  terhadap  var  1,  maka  ada  kemungkinan  terjadi  dampak  terhadap  var  2.  

§  Contoh  :  a.  Antara  jumlah  kunjungan  ke  pelanggan  dengan  hasil  penjualan  b.  Antara  lama  kerja  dengan  prestasi  kerja  c.  Antara  umur  mesin  dengan  jumlah  breakdown  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

37  

Page 38: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

JENIS  KORELASI  ANTARA  DUA  VARIABEL  (1)  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

38  

1.  Variabel  Independent  (X)  •  Variabel  yang  diketahui  •  Variabel  yang  diposisikan  sebagai  

penyebab  

2.  Variabel  Dependent  (Y)  •  Variabel  yang  akan  diprediksi  •  Variabel  yang  diposisikan  

sebagai  akibat  

Page 39: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

JENIS  KORELASI  ANTARA  DUA  VARIABEL  (2)  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

39  

Page 40: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ANALISA  KORELASI  

ì  2  JENIS  KORELASI  ì  Simple  correla;on  à  hanya  

ada  2  variabel  yang  terlibat  yaitu  X  dan  Y  

ì  Mul;ple  correla;on    à  hubungan  antara  lebih  dari  2  variabel  

ì  UKURAN  KORELASI  ì  Dapat  digambarkan  berupa  

angka  kuanPtaPf  ‘r’  dimana  -­‐1  ≤  r  ≤  1  

•  Melihat,  meramalkan  dan  menyimpulkan  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  

•  Dengan  diketahui  korelasi  antara  dua  variabel  atau  lebih  maka  perubahan  variabel  yang  satu  dapat  diketahui  dari  variabel  yang  lain  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

40  

Page 41: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

KOEFISIEN  KORELASI  (r)  

§  Koefisien  yang  menunjukkan  korelasi  antara  dua  faktor  atau  variabel  

§  r  à  -­‐1  ≤  r  ≤  1    §  r  =  0,  Pdak  ada  korelasi  §  r  >  0,  korelasi  posiPf  à  bila  X  

meningkat  maka  Y  juga  meningkat  §  r  <  0,  korelasi  negaPf  à  bila  X  

meningkat  maka  Y  menurun  §  Dua  variabel  memiliki  korelasi  kuat  

bila|r  |  ≥  0,75  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

41  

SIMPLE CORRELATION & REGRESSION

Page 42: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

42  

Apakah  ada  korelasi  antara  jumlah  kunjungan  salesman  dengan  hasil  penjualan  ?  

CONTOH  (1)  

Page 43: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

43  

Karena  nilai  r  =  0,735  mendekaP  1  maka  bisa  disimpulkan  ada  korelasi  yang  cukup  kuat  antara  variabel  x    dan  Y  à  peningkatan  kunjungan  mempengaruhi  peningkatan  sales    

CONTOH  (2)  

Page 44: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

44  

Dengan  dan  Tanpa  StraPfikasi  

SCATTER  DIAGRAM  ANALISIS  (1)  

Page 45: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

45  

Mana  yang  paling  tepat  menggambarkan  korelasi  dua  variabel  ?  

SCATTER  DIAGRAM  ANALISIS  (2)  

Page 46: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

46  

Mana  yang  paling  tepat  garis  regresinya?  

SCATTER  DIAGRAM  ANALISIS  (3)  

Page 47: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

47  

CONTROL  CHART  7  –  SEVEN  (BASIC  “OLD”)  TOOLS  

Dibahas Pada Bab Berikutnya!

Page 48: SEVEN%(BASIC%“OLD”)%TOOLS - debrina.lecture.ub.ac.id · LANGKAH%PEMBUATAN%(1)% 1. Tuliskan!secarasingkat!masalah!atau!akibatyang!akan!dianalisapada“kepala”! diagram!tulang!ikan.!

ì  

05/11/14  www.debrina.lecture.ub.ac.id  

48  

Seven  Management  “New”  Tools  Tugas  Terstruktur  1