B. ANALISIS BAGAN KENDALI
2. Bagan Kendali X-bar dan R berdasarkan shift
Selain membuat bagan kendali X-bar dan R untuk setiap mesin yang mengemas keripik kentang “ LEO” , dibuat juga bagan kendali X-bar dan R berdasarkan shift. Hal tersebut dilakukan untuk mengamati keterkendalian proses pada shift 1, shift 2, dan shift 3 dari setiap mesin yang digunakan untuk mengemas produk keripik kentang “ LEO” dengan bobot bersih 25 gram per kemasan.
Gambar 9. Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 1 shift 2
Gambar 10. Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 1 shift 3
Gambar 8, Gambar 9, dan Gambar 10 merupakan gambar bagan kendali X-bar dan R dari mesin 1 pada shift 1, shift 2 dan shift 3.
Berdasarkan gambar-gambar di atas, Gambar 9 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 1 shift 2) dapat dikatakan sudah terkendali secara statistik. Sedangkan Gambar 8 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 1 shift 1) dan Gambar 10 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 1 shift 3) masih menunjukkan proses yang belum terkendali secara statistik.
Pada Gambar 8, proses yang belum terkendali secara statistik ditunjukkan oleh bagan kendali X-bar yang memiliki bentuk pola khas pada titik ke-4, titik ke-14, titik ke-15 dan titik ke-16. Titik ke-4 memiliki bentuk khas dimana dua dari tiga titik berada pada posisi lebih besar dari dua standar deviasi dari garis tengah pada posisi yang sama. Sedangkan titik ke-14, titik ke-15 dan titik ke-16 memiliki bentuk khas dimana sembilan titik berurutan berada pada sisi yang sama dari garis tengah. Bagan kendali R juga menunjukkan proses yang belum terkendali secara statistik, dimana titik ke-14 berada di luar batas kendali atas (UCL). Proses pada titik ke-14 ini menghasilkan produk dengan kisaran bobot bersih yang lebih besar dari nilai batas kendali atas (UCL) bagan kendali R.
Sedangkan Gambar 10, proses yang belum terkendali secara statistik ditunjukkan oleh bagan kendali X-bar yang memiliki beberapa titik yang berada di luar batas kendali, yaitu titik ke-5 dan titik ke-13. Proses pada titik ke-5 ini menghasilkan produk dengan rata-rata bobot bersih 25,357 gram dimana nilai tersebut berada di luar batas kendali atas (UCL) bagan kendali X-bar. Sedangkan proses pada titik ke-13 menghasilkan produk dengan rata-rata bobot bersih 23,929 gram dimana nilai tersebut berada di luar batas kendali bawah (LCL) bagan kendali X-bar.
Gambar 11, Gambar 12, dan Gambar 13 merupakan gambar bagan kendali X-bar dan R dari mesin 4 pada shift 1, shift 2 dan shift 3. Berdasarkan gambar-gambar di atas, Gambar 11 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 4 shift 1) dapat dikatakan sudah terkendali secara statistik. Sedangkan Gambar 12 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 4 shift 2) dan Gambar 13 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 4 shift 3) masih menunjukkan proses yang belum terkendali secara statistik.
Pada Gambar 12, proses yang belum terkendali secara statistik ditunjukkan oleh bagan kendali X-bar yang memiliki beberapa titik yang berada di luar batas kendali, yaitu titik ke-11 dan titik ke-17. Proses pada titik ke-11 ini menghasilkan produk dengan rata-rata bobot bersih 23,929 gram dimana nilai tersebut berada di luar batas kendali bawah (LCL) bagan kendali X-bar. Sedangkan proses pada titik ke-17 menghasilkan produk dengan rata-rata bobot bersih 25,571 gram dimana nilai tersebut berada di luar batas kendali atas (UCL) bagan kendali X-bar.
Gambar 12. Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 4 shift 2
Gambar 13. Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 4 shift 3
Sedangkan Gambar 13, proses yang belum terkendali secara statistik ditunjukkan oleh bagan kendali X-bar yang memiliki beberapa titik yang
berada di luar batas kendali, yaitu titik ke-1 dan titik ke-3. Proses pada titik ke-1 dan titik ke-3 ini menghasilkan produk dengan rata-rata bobot bersih secara berurutan 25,643 gram dan 25,857 gram dimana nilai tersebut berada di luar batas kendali atas (UCL) bagan kendali X-bar. Selain itu, bagan kendali X-bar ini juga menunjukkan bentuk pola khas pada titik ke-3, titik ke-5 dan titik ke-10. Titik ke-3 dan titik ke-5 memiliki bentuk khas dimana dua dari tiga titik berada pada posisi lebih besar dari dua standar deviasi dari garis tengah pada posisi yang sama. Sedangkan titik ke-5 dan titik ke-10 memiliki bentuk khas dimana empat dari lima titik berada pada posisi lebih besar dari satu standar deviasi dari garis tengah pada posisi yang sama.
Gambar 14, Gambar 15, dan Gambar 16 merupakan gambar bagan kendali X-bar dan R dari mesin 5 pada shift 1, shift 2 dan shift 3. Berdasarkan gambar-gambar di atas, Gambar 14 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 5 shift 1) dapat dikatakan sudah terkendali secara statistik. Sedangkan Gambar 15 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 5 shift 2) dan Gambar 16 (Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 5 shift 3) masih menunjukkan proses yang belum terkendali secara statistik.
Gambar 14. Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 5 shift 1
Gambar 15. Bagan kendali X-bar dan R dari mesin 5 shift 2
Pada Gambar 15, proses yang belum terkendali secara statistik ditunjukkan oleh bagan kendali X-bar yang memiliki bentuk pola khas pada titik ke-10. Titik ke-10 memiliki bentuk khas dimana empat dari lima titik berada pada posisi lebih besar dari satu standar deviasi dari garis tengah pada posisi yang sama.
Sedangkan Gambar 16, proses yang belum terkendali secara statistik ditunjukkan oleh bagan kendali X-bar yang memiliki bentuk pola khas pada titik ke-4, titik ke-14, titik ke-15 dan titik ke-16. Titik ke-4 memiliki bentuk khas dimana dua dari tiga titik berada pada posisi lebih besar dari dua standar deviasi dari garis tengah pada posisi yang sama. Sedangkan titik ke-14, titik ke-15 dan titik ke-16 memiliki bentuk khas dimana sembilan titik berurutan berada pada sisi yang sama dari garis tengah. Bagan kendali R juga menunjukkan proses yang belum terkendali secara statistik, dimana titik ke-14 berada di luar batas kendali atas (UCL). Proses pada titik ke-14 ini menghasilkan produk dengan kisaran bobot bersih yang lebih besar dari nilai batas kendali atas (UCL) bagan kendali R.
Dari sembilan bagan kendali X-bar dan R di atas, proses belum terkendali secara statistik yang terjadi dapat disebabkan oleh faktor kelalaian dan ketelitian operator. Selain itu, faktor kenyamanan, kelelahan dan kejenuhan operator juga dapat menyebabkan hal tersebut dapat terjadi, khususnya pada shift 3 dimana jam kerja dimulai dari pukul 23.00 sampai pukul 07.00. Pengawas harus dapat lebih memperhatikan operator shift 1 pada mesin 1, operator shift 2 pada mesin 4 dan mesin 5, juga operator shift 3 pada setiap mesin sehingga dapat menjaga kedisiplinan dan awareness operator. Selain itu, motivasi operator juga perlu ditingkatkan dengan cara memberi reward kepada operator-operator yang dapat menunjukkan peningkatan prestasi dan kinerjanya. Fasilitas kesehatan dan keselamatan kerja juga harus tersedia dengan baik untuk menunjang para pekerja agar dapat bekerja dengan aman.
Menurut Anonim (2006), suatu proses yang menunjukkan keadaan tidak terkendali jika memenuhi kriteria sebagai berikut:
1. Satu atau beberapa titik berada diluar batas kendali
2. Sembilan titik berurutan berada pada sisi yang sama dari garis tengah
3. Enam titik berurutan naik atau turun
4. Empat belas titik berurutan bergantian naik dan turun
5. Dua dari tiga titik berurutan berada pada posisi > 2 standar deviasi dari
garis tengah pada sisi yang sama
6. Empat dari lima titik berurutan berada pada posisi > 1 standar deviasi dari
garis tengah pada sisi yang sama
7. Lima belas titik berurutan berada dalam posisi ! 1 standar deviasi dari
garis tengah
8. Delapan titik berurutan berada pada posisi > 1 standar deviasi dari garis
tengah
Variasi adalah ketidakseragaman dalam sistem produksi atau operasional sehingga menimbulkan perbedaan dalam mutu pada output (barang/jasa yang dihasilkan). Ada dua variasi yang menyebabkan proses dapat dikatakan belum terkendali secara statistik, yaitu variasi penyebab khusus (special-causes variation) dan variasi penyebab umum (common-causes variation). Variasi penyebab khusus (special-(common-causes variation) adalah kejadian – kejadian diluar sistem yang mempengaruhi variasi dalam sistem. Penyebab khusus ini mengambil pola – pola non acak (non random patterns) sehingga dapat diidentifikasi/ditemukan, sebab mereka tidak selalu aktif dalam proses tetapi memiliki pengaruh yang lebih kuat pada proses sehingga menimbulkan variasi. Dalam konteks pengendalian proses sehingga menimbulkan variasi. Dalam konteks pengendalian proses secara statistik menggunakan bagan kendali (control chart), jenis variasi ini sering ditandai dengan titik-titik pengamatan yang melewati atau keluar dari batas-batas pengendalian yang didefinisikan (defined control limit) (Gaspersz, 1998).
Sedangkan variasi penyebab umum (common-causes variation) adalah faktor – faktor di dalam sistem atau yang melekat pada proses yang menyebabkan timbulnya variasi dalam sistem serta hasil – hasilnya. Penyebab
umum sering disebut juga sebagai penyebab acak (random causes) atau penyebab sistem (system causes). Karena penyebab umum ini selalu melekat pada sistem, untuk menghilangkannya harus ditelusuri elemen – elemen pada sistem itu dan hanya pihak manajemenlah yang mengendalikan sistem itu. Dalam konteks pengendalian proses secara statistik dengan menggunakan bagan kendali (control chart), jenis variasi ini sering ditandai dengan titik-titik pengamatan yang berada dalam batas-batas pengendalian yang didefinisikan (defined control limits) (Gaspersz, 1998).
Variasi penyebab umum selalu terjadi pada proses produksi. Untuk itu diperlukan berbagai tindakan yang dapat menghilangkan ataupun mengurangi variasi tersebut. Dengan berkurangnya variasi penyebab umum (tanpa adanya variasi penyebab khusus) maka kemampuan proses produksi untuk menghasilkan produk yang lebih homogen akan lebih terjamin. Bentuk khas mungkin dikarenakan ada suatu faktor yang tidak sesuai dengan standar namun tidak dilakukan aksi perbaikan dalam jangka waktu tertentu.
Keadaan proses yang tidak terkendali seperti ini menyebabkan tidak dapat dihitungnya kemampuan proses (Cp) pada produk keripik kentang “ LEO” . Kapabilitas proses yang dihitung dapat dikatakan valid apabila proses yang terjadi berada pada kisaran batas kendali, atau dengan kata lain proses sudah terkendali secara statistik. Meskipun dari gambar 9, gambar 11, dan gambar 14 dapat dikatakan proses sudah terkendali secara statistik, kapabilitas prosesnya masih belum dapat dihitung. Karena hal tersebut dapat dilakukan bila sudah terdapat beberapa bagan kendali secara berurutan yang menyatakan proses tersebut sudah terkendali secara statistik. Dengan kata lain, proses yang terkendali secara statistik sudah diperoleh dengan stabil. Langkah untuk mendapatkan proses yang terkendali dapat menggunakan pendekatan diagram sebab – akibat agar dapat mengetahui penyebab variasi bobot bersih dan faktor-faktor yang mengakibatkan adanya titik di luar control limit dan bentuk khas pada bagan kendali.