4.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Data Pr oduksi
Data produksi yang diambil mulai bulan Januari sampai Desember 2011
adalah sebagai berikut.
Tabel 4.1 Data Pr oduksi Tahun 2011
J enis Baut Total Pr oduksi Total Defect (% ) Defect
Metris Hexagon 1.220.000 50.264 4,12
UNC Witworth 620.000 17.732 2,86
Baja Hexagon 225.000 3.240 2,14
Total 2.065.000 71.236 9,12
Rata – rata 3,04 Sumber : Data Internal PT. Unison
4.1.2 Data Pemer iksaan Defect
Data pemeriksaan pada baut metris hexagon yang diambil mulai bulan
Januari sampai Desember 2011 adalah sebagai berikut.
Tabel 4.2 Data Pemer iksaan Defect Baut Metr is Hexagon Tahun 2011
Bulan Jumlah pemeriksaan (unit) Jumlah defect (unit) Januari 10.920 88 Pebruari 11.240 80 Maret 11.460 95 April 10.880 102 Mei 9.960 90 Juni 10.980 82
Tabel Kelanjutan Data Pemer ik saan Defect Baut Metr is Hexagon Tahun 2011 Bulan Jumlah pemeriksaan
(unit) Jumlah defect (unit) Juli 10.600 57 Agustus 9.180 51 September 10.480 60 Oktober 9.900 72 Nopember 9.480 45 Desember 10.440 63 Jumlah 125.520 885
Sumber : Data Internal PT. Unison
4.1.3 Data J enis Defect
Berdasarkan data Tabel 4.2 maka didapat uraian data jenis defect baut
metris hexagon. Berikut adalah data jenis defect baut metris hexagon bulan
Januari sampai Desember 2011.
Tabel 4.3 Data J enis Defect Baut Metr is Hexagon Tahun 2011
Bulan Kepala Baut Cuil Ulir Miring Baut Bengkok Kepala Baut Miring Kepala Baut Retak Januari 36 22 12 10 8 Pebruari 24 20 12 12 12 Maret 41 30 15 5 4 April 37 18 16 16 15 Mei 52 20 11 7 0 Juni 25 21 16 12 8 Juli 19 15 13 5 5 Agustus 20 16 12 3 0 September 38 12 10 0 0 Oktober 32 26 10 4 0 Nopember 18 14 6 4 3 Desember 30 16 6 6 5 Jumlah 372 230 139 84 60
4.2 Pengolahan Data
4.2.1 Define
Tahap define adalah langkah pertama dalam siklus DMAIC dimana pada tahap ini dilakukan identifikasi obyek penelitian yang dimaksudkan untuk
menentukan obyek yang akan dilakukan penelitian. Pada tahap ini juga dilakukan
pemetaan terhadap terhadap obyek penelitian dengan menggunakan diagram SIPOC untuk mengetahui aliran produksinya.
Berdasarkan data produksi yang ada di Tabel 4.1 maka dapat diidentifikasi
obyek penelitian sebagai berikut.
4.2.1.1 Identifikasi Obyek Penelitian
Berdasarkan data produksi dan persentase kecacatan yang ada di Tabel 4.1 maka dapat ditentukan obyek penelitiannya adalah baut metris hexagon. Hal ini
disebabkan persentase kecacatan produk baut metris hexagon paling tinggi yaitu
sebesar 4,12 % dibandingkan dengan produk – produk yang lain.
Penelitian difokuskan pada proses pembuatan produk baut metris hexagon
yang pengambilan datanya dari data historis tahun 2011. Data tersebut berupa data pemeriksaan baut metris hexagon yang ada di Tabel 4.2 dan Tabel 4.3.
4.2.1.2 Penyusunan Diagr am SIPOC
Untuk dapat menganalisis menggunakan pendekatan DMAIC, maka perlu
diketahui proses produksi dari produk tersebut. Adapun proses produksi dari
produk baut metris hexagon dapat dipetakan melalui diagram SIPOC (Suppliers,
C
Gambar 4.1 Diagr am SIPOC Pr oduk Baut Metr is Hexagon
Keterangan :
Supplier : Untuk memasok bahan baku baut metris hexagon didatangkan dari
dua supplier yaitu PT. Ispat Indo dan PT. Krakatau Steel.
Input : Bahan baku yang digunakan adalah berupa kawat gelondongan.
Process : Proses pembuatannya adalah pencucian dan pelapisan material,
penarikan material untuk menghaluskan dan menyesuaikan diameter
sesuai dengan yang diinginkan, memotong material sesuai dengan yang diinginkan, membentuk kepala baut, membuat ulir pada badan
baut, dan yang terakhir proses pelapisan pada baut.
Output : keluaran yang dihasilkan adalah baut metris hexagon.
Customer : Produk jadi diperuntukkan untuk pemesan atau untuk keperluan stok. -PT. Ispat Indo -PT. Krakatau Steel -Kawat gelondongan - Baut metris hexagon -Pemesan - Stok Material Cleaning and Phospating Finishing Threading Process
Material Drawing Cutting
Heading and Trimming Process
4.2.2 Measure
Tahap ini merupakan langkah operasional kedua dalam siklus DMAIC
dimana pada tahap ini dilakukan pengukuran terhadap obyek penelitian yaitu baut metris hexagon. Pengukuran dilakukan dari segi tingkat kecacatan serta mengukur
baseline kinerja tahun 2011. Untuk baseline kinerja, yang akan dicari adalah
tingkat DPMO dan level sigma.
4.2.2.1 Menentukan CTQ
Karakteristik kualitas berhubungan langsung dengan keinginan dan
kebutuhan pelanggan oleh karena itu karakteristik kualitas kunci harus mewakili
keinginan dan kebutuhan pelanggan serta kinerja proses operasional.
Hasil pengidentifikasian yang ada di Tabel 4.3 menunjukkan bahwa CTQ pada baut metris hexagon adalah : kepala baut cuil, ulir miring, baut bengkok,
kepala baut miring, kepala baut retak.
a. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J anuar i 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut. Contoh: Data Bulan Januari 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 36 Total defect : 88
Persen defect = x 100 % = 40, 91 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.4 Per senta se Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J anuar i 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 36 40,91 40,91
Ulir miring 22 25 65,91
Baut bengkok 12 13,64 79,55
Kepala baut miring 10 11,36 90,91
Kepala baut retak 8 9,09 100
Total 88 100
Berdasarkan Tabel 4.4 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.2 dibawah ini.
Ga mbar 4.2 Diagr am Par eto Bulan J anuar i 2011
Dari Gambar 4.2 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan
Januari 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 40,91 %.
b. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Pebr uar i 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
Contoh: Data Bulan Pebruari 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 24 Total defect : 80
Persen defect = x 100 % = 30 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.5 berikut.
Tabel 4.5 Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Pebr uar i 2011
CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 24 30 30
Ulir miring 20 25 55
Baut bengkok 12 15 70
Kepala baut miring 12 15 85
Kepala baut retak 12 15 100
Total 80 100
Berdasarkan Tabel 4.5 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.3 Diagr am Par eto Bulan Pebr uar i 2011
Dari Gambar 4.3 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan
Februari 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 30 %.
c. Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Mar et 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut.
Contoh: Data Bulan Maret 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 41
Total defect : 95
Persen defect = x 100 % = 43,16 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.6 Per senta se Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Mar et 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 41 43,16 43,16
Ulir miring 30 31,58 74,74
Baut bengkok 15 15,79 90,53
Kepala baut miring 5 5,26 95,79
Kepala baut retak 4 4,21 100
Total 95 100
Berdasarkan Tabel 4.6 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.4 dibawah ini.
Ga mbar 4.4 Diagr am Par eto Bulan Mar et 2011
Dari Gambar 4.4 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan
Maret 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 43,16 %.
d. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Apr il 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
Contoh: Data Bulan April 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 37 Total defect : 102
Persen defect = x 100 % = 36,27 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.7 berikut.
Tabel 4.7 Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Apr il 2011
CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 37 36,27 36,27
Ulir miring 18 17,65 53,92
Baut bengkok 16 15,69 69,61
Kepala baut miring 16 15,69 85,30
Kepala baut retak 15 14,70 100
Total 102 100
Berdasarkan Tabel 4.7 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.5 Diagram Par eto Bulan Apr il 2011
Dari Gambar 4.5 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan
April 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 36,27 %.
e. Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Mei 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut.
Contoh: Data Bulan Mei 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 52
Total defect : 90
Persen defect = x 100 % = 57,78 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.8 Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Mei 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 52 57,78 57,78
Ulir miring 20 22,22 80
Baut bengkok 11 12,22 92,22
Kepala baut miring 7 7,78 100
Kepala baut retak 0 0 100
Total 90 100
Berdasarkan Tabel 4.8 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.6 dibawah ini.
Gambar 4.6 Diagram Par eto Bulan Mei 2011
Dari Gambar 4.6 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan Mei 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 57,78 %.
f. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J uni 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung persentase defect seperti berikut.
Contoh: Data Bulan Juni 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 25 Total defect : 82
Persen defect = x 100 % = 30,49 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.9 berikut.
Tabel 4.9 Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J uni 2011
CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 25 30,49 30,49
Ulir miring 21 25,61 56,10
Baut bengkok 16 19,51 75,61
Kepala baut miring 12 14,63 90,24
Kepala baut retak 8 9,76 100
Total 82 100
Berdasarkan Tabel 4.9 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.7 Diagr am Par eto Bulan J uni 2011
Dari Gambar 4.7 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan
Juni 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 30,49 %.
g. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J uli 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut.
Contoh: Data Bulan Juli 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 19
Total defect : 57
Persen defect = x 100 % = 33,33 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.10 Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J uli 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 19 33,33 33,33
Ulir miring 15 26,31 59,64
Baut bengkok 13 22,81 82,45
Kepala baut miring 5 8,77 91,22
Kepala baut retak 5 8,78 100
Total 57 100
Berdasarkan Tabel 4.10 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.8 dibawah ini.
Gambar 4.8 Diagram Par eto Bulan J uli 2011
Dari Gambar 4.8 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan
Juli 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 33,33 %.
h. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Agustus 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
Contoh: Data Bulan Agustus 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 20 Total defect : 51
Persen defect = x 100 % = 39, 22 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.11 berikut.
Tabel 4.11 Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Agustus 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 20 39,22 39,22
Ulir miring 16 31,37 70,59
Baut bengkok 12 23,53 94,12
Kepala baut miring 3 5,88 100
Kepala baut retak 0 0 100
Total 51 100
Berdasarkan Tabel 4.11 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.9 Diagr am Par eto Bulan Agustus 2011
Dari Gambar 4.9 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada
bulan Agustus 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar
39,22%.
i. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan September 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut. Contoh: Data Bulan September 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 38
Total defect : 60
Persen defect = x 100 % = 63,33 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.12 Data Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan September 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 38 63,33 63,33
Ulir miring 12 20 83,33
Baut bengkok 10 16,67 100
Kepala baut miring 0 0 100
Kepala baut retak 0 0 100
Total 60 100
Berdasarkan tabel 4.12 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
gambar 4.10 dibawah ini.
Gambar 4.10 Diagr am Par eto Bulan September 2011
Dari gambar 4.10 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada
bulan September 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar
j. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Oktober 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut. Contoh: Data Bulan Oktober 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 32 Total defect : 72
Persen defect = x 100 % = 44,44 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.13 berikut.
Tabel 4.13 Data Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Ok tober 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 32 44,44 44,44
Ulir miring 26 36,11 80,55
Baut bengkok 10 13,89 94,44
Kepala baut miring 4 5,56 100
Kepala baut retak 0 0 100
Total 72 100
Berdasarkan Tabel 4.13 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.11 Diagr am Par eto Bulan Oktober 2011
Dari Gambar 4.11 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada
bulan Oktober 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar 44,44%.
k. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Nopember 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut.
Contoh: Data Bulan Nopember 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 18
Total defect : 45
Persen defect = x 100 % = 40 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.14 Data Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Nopember 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 18 40 40
Ulir miring 14 31,11 71,11
Baut bengkok 6 13,33 84,44
Kepala baut miring 4 8,89 93,33
Kepala baut retak 3 6,67 100
Total 45 100
Berdasarkan Tabel 4.14 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.12 dibawah ini.
Gambar 4.12 Diagr am Par eto Bulan Nopember 2011
Dari Gambar 4.12 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada
bulan Nopember 2011 adalah dengan persentase sebesar 40 %.
l. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Desember 2011
Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
Contoh: Data Bulan Desember 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 30 Total defect : 63
Persen defect = x 100 % = 47,62 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.15 berikut.
Tabel 4.15 Data Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan Desember 2011 CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 30 47,62 47,62
Ulir miring 16 25,40 73,02
Baut bengkok 6 9,52 82,54
Kepala baut miring 6 9,52 92,06
Kepala baut retak 5 7,94 100
Total 63 100
Berdasarkan Tabel 4.15 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.13 Diagr am Par eto Bulan Desember 2011
Dari Gambar 4.13 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada bulan Desember 2011 adalah kepala baut cuil dengan persentase sebesar
47,62%.
m. Per sentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J anuar i – Desember 2011 Berdasarkan data jenis defect yang ada di Tabel 4.3 maka dapat dihitung
persentase defect seperti berikut.
Contoh: Data Bulan Januari sampai Desember 2011
CTQ : Kepala baut cuil
Jumlah defect : 372 Total defect : 885
Persen defect = x 100 % = 42,03 %
Dengan cara yang sama untuk CTQ yang lain, hasil perhitungannya ada di
Tabel 4.16 Data Persentase Defect Baut Metr is Hexagon Bulan J anuar i sampai Desember 2011
CTQ Jumlah Defect Persen Defect (%) Kumulatif Defect (%)
Kepala baut cuil 372 42,03 42,03
Ulir miring 230 25,99 68,02
Baut bengkok 139 15,71 83,73
Kepala baut miring 84 9,49 93,22
Kepala baut retak 60 6,78 100
Total 885 100
Berdasarkan Tabel 4.16 diatas, maka dapat dibuat diagram pareto seperti pada
Gambar 4.14 dibawah ini.
Gambar 4.14 Diagr am Par eto Bulan J anuar i - Desember 2011
Dari Gambar 4.14 di atas, dapat diketahui defect terbesar yang terjadi pada
bulan Januari sampai Desember 2011 adalah kepala baut cuil dengan
4.2.2.2 Mengukur Baseline Kiner ja
Pada tahap ini dilakukan pengukuran baseline kinerja dari segi nilai
DPMO dan nilai sigma. Untuk pengukuran nilai DPMO dan nilai sigma adalah sebagai berikut.
a. Baseline Kiner ja Bulan J anuar i 2011
1. Mengukur tingkat DPMO
DPO =
( )
DPMO = DPO x 1.000.000
Berdasarkan data pemeriksaan defect di tabel 4.2 maka dapat dihitung
sebagai berikut:
Jumlah pemeriksaan : 10.920
Jumlah cacat ditemukan : 88
Jumlah CTQ : 5 DPO = . = 0,001612 DPMO = 0,001612 x 1.000.000 = 1.612
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa pada bulan Januari 2011
dilakukan pemeriksaan sebanyak 10.920 unit produk dengan jumlah produk
yang cacat mencapai 88 unit. Sedangkan untuk karakteristik kualitasnya
adalah sebanyak 5 jenis, sehingga kesempatan kegagalan yang terjadi dalam
2. Mengukur Level Sigma
Untuk mengukur level sigma bisa digunakan alat bantu berupa tabel
konversi sigma ataupun kalkulator sigma, tapi disini peneliti menggunakan kalkulator sigma.
Untuk nilai DPMO = 1.612, diperoleh nilai sigma = 4,4
(Untuk cara perhitungan menggunakan kalkulator sigma dapat dilihat di lampiran C)
Dari hasil perhitungan DPMO dan nilai sigma di atas, maka dapat
dirangkum kapabilitas proses pada bulan Januari 2011 seperti berikut ini:
Tabel 4.17 Kapabilitas Pr oses Bulan J anuar i 2011 Keterangan Nilai Total Pemeriksaan 10.920 Total Defect 88 CTQ 5 DPMO 1.612 Sigma 4,4
b. Baseline Kiner ja Bulan Febr uar i 2011 1. Mengukur tingkat DPMO
DPO =
( )
DPMO = DPO x 1.000.000
Berdasarkan data pemeriksaan defect di tabel 4.2 maka dapat dihitung
sebagai berikut:
Jumlah pemeriksaan : 11.240 Jumlah cacat ditemukan : 80
DPO =
.
= 0,001423
DPMO = 0,001423 x 1.000.000
= 1.1423
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa pada bulan Februari 2011 dilakukan pemeriksaan sebanyak 11.240 unit produk dengan jumlah produk
yang cacat mencapai 80 unit. Sedangkan untuk karakteristik kualitasnya
adalah sebanyak 5 jenis, sehingga kesempatan kegagalan yang terjadi dalam satu juta produk adalah sebanyak 1.423 unit.
2. Mengukur Level Sigma
Untuk mengukur level sigma bisa digunakan alat bantu berupa tabel
konversi sigma ataupun kalkulator sigma, tapi disini peneliti menggunakan
kalkulator sigma.
Untuk nilai DPMO = 1.423, diperoleh nilai sigma = 4,5
(Untuk cara perhitungan menggunakan kalkulator sigma dapat dilihat di
lampiran C)
Dari hasil perhitungan DPMO dan nilai sigma di atas, maka dapat
dirangkum kapabilitas proses pada bulan Pebruari 2011 seperti berikut ini:
Tabel 4.18 Kapabilitas Pr oses Bulan Pebr uar i 2011 Keterangan Nilai Total Pemeriksaan 11.240 Total Defect 80 CTQ 5 DPMO 1.423 Sigma 4,5
c. Baseline Kiner ja Bulan Mar et 2011
1. Mengukur tingkat DPMO
DPO =
( )
DPMO = DPO x 1.000.000
Berdasarkan data pemeriksaan defect di tabel 4.2 maka dapat dihitung
sebagai berikut:
Jumlah pemeriksaan : 11.460
Jumlah cacat ditemukan : 95
Jumlah CTQ : 5 DPO = . = 0,001658 DPMO = 0,001658 x 1.000.000 = 1.658
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa pada bulan Maret 2011
dilakukan pemeriksaan sebanyak 11.460 unit produk dengan jumlah produk
yang cacat mencapai 95 unit. Sedangkan untuk karakteristik kualitasnya
adalah sebanyak 5 jenis, sehingga kesempatan kegagalan yang terjadi dalam
satu juta produk adalah sebanyak 1.658 unit.
2. Mengukur Level Sigma
Untuk mengukur level sigma bisa digunakan alat bantu berupa tabel
konversi sigma ataupun kalkulator sigma, tapi disini peneliti menggunakan kalkulator sigma.
(Untuk cara perhitungan menggunakan kalkulator sigma dapat dilihat di
lampiran C)
Dari hasil perhitungan DPMO dan nilai sigma di atas, maka dapat dirangkum kapabilitas proses pada bulan Maret 2011 seperti berikut ini:
Tabel 4.19 Kapabilitas Pr oses Bulan Mar et 2011 Keterangan Nilai Total Pemeriksaan 11.460 Total Defect 95 CTQ 5 DPMO 1.658 Sigma 4,4
d. Baseline Kiner ja Bulan Apr il 2011 1. Mengukur tingkat DPMO
DPO =
( )
DPMO = DPO x 1.000.000
Berdasarkan data pemeriksaan defect di tabel 4.2 maka dapat dihitung
sebagai berikut:
Jumlah pemeriksaan : 10.880
Jumlah cacat ditemuka : 102
Jumlah CTQ : 5
DPO =
.
DPMO = 0,001875 x 1.000.000
= 1.875
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa pada bulan April 2011 dilakukan pemeriksaan sebanyak 10.880 unit produk dengan jumlah produk
yang cacat mencapai 102 unit. Sedangkan untuk karakteristik kualitasnya
adalah sebanyak 5 jenis, sehingga kesempatan kegagalan yang terjadi dalam satu juta produk adalah sebanyak 1.875 unit.
2. Mengukur Level Sigma
Untuk mengukur level sigma bisa digunakan alat bantu berupa tabel
konversi sigma ataupun kalkulator sigma, tapi disini peneliti menggunakan
kalkulator sigma.
Untuk nilai DPMO = 1.875, diperoleh nilai sigma = 4,4
(Untuk cara perhitungan menggunakan kalkulator sigma dapat dilihat di
lampiran C)
Dari hasil perhitungan DPMO dan nilai sigma di atas, maka dapat
dirangkum kapabilitas proses pada bulan April 2011 seperti berikut ini:
Tabel 4.20 Kapabilitas Pr oses Bulan Apr il 2011 Keterangan Nilai Total Pemeriksaan 10.880 Total Defect 102 CTQ 5 DPMO 1.875 Sigma 4,4
e. Baseline Kiner ja Bulan Mei 2011
1. Mengukur tingkat DPMO
DPO =
( )
DPMO = DPO x 1.000.000
Berdasarkan data pemeriksaan defect di tabel 4.2 maka dapat dihitung
sebagai berikut:
Jumlah pemeriksaan : 9.960
Jumlah cacat ditemukan : 90
Jumlah CTQ : 5 DPO = . = 0,001807 DPMO = 0,001807 x 1.000.000 = 1.807
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa pada bulan Mei 2011
dilakukan pemeriksaan sebanyak 9.960 unit produk dengan jumlah produk
yang cacat mencapai 90 unit. Sedangkan untuk karakteristik kualitasnya
adalah sebanyak 5 jenis, sehingga kesempatan kegagalan yang terjadi dalam
satu juta produk adalah sebanyak 1.807 unit.
2. Mengukur Level Sigma
Untuk mengukur level sigma bisa digunakan alat bantu berupa tabel
konversi sigma ataupun kalkulator sigma, tapi disini peneliti menggunakan
kalkulator sigma.
(Untuk cara perhitungan menggunakan kalkulator sigma dapat dilihat di
lampiran C)
Dari hasil perhitungan DPMO dan nilai sigma di atas, maka dapat dirangkum kapabilitas proses pada bulan Mei 2011 seperti berikut ini:
Tabel 4.21 Kapabilitas Pr oses Mei 2011 Keterangan Nilai Total Pemeriksaan 9.960 Total Defect 90 CTQ 5 DPMO 1.807 Sigma 4,4
f. Baseline Kiner ja Bulan J uni 2011 1. Mengukur tingkat DPMO
DPO =
( )
DPMO = DPO x 1.000.000
Berdasarkan data pemeriksaan defect di tabel 4.2 maka dapat dihitung
sebagai berikut:
Jumlah pemeriksaan : 10.980
Jumlah cacat ditemukan : 82
Jumlah CTQ : 5 DPO = . = 0,001494 DPMO = 0,001494 x 1.000.000 = 1.494
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa pada bulan Juni 2011
dilakukan pemeriksaan sebanyak 10.980 unit produk dengan jumlah produk
