BAB II. KAJIAN PUSTAKA
F. Teknik Pengendalian Kualitas
1. Metode Control Chart
Menurut Lalu Sumayang (2003:272), bagan kendali ini merupakan alat pengendalian yang berupa grafik (bagan) untuk menjelaskan bagaimana proses produksi berada dalam pengendalian. Sehingga bila ada penyimpangan dengan mudah dapat diketahui dan menjadi bahan masukan manajemen untuk mengambil langkah-langkah perbaikan yang diperlukan (Lalu Sumayang, 2003:272).
Gambar: 2.1. Metode Pengendalian Kualitas Statistik
Batas pengendalian adalah batas optimal yang menyatakan jangkauan dari penyimpangan yang digunakan untuk menilai status dari suatu produksi. Secara umum bagan kendali tersebut dapat digambarkan sebagai berikut (Lalu Sumayang, 2003:274):
Gambar: 2.2. Control Chart
Keterangan:
Sumbu Vertikal : menunjukkan hasil penelitian
va-riabel.
Sumbu Horizontal : menunjukkan jumlah sampel
ba-rang yang diperiksa.
Sumbu UCL (Upper Control Limit) : adalah garis yang menyatakan batas penyimpangan paling tinggi dari nilai standar deviasi.
Sumbu CL (Central Limit) : menyatakan nilai standar yang menjadi dasar perhitungan pe-ngamatan tiap sampel.
Sumbu LCL (Lower Control Limit) : adalah garis yang menyatakan batas penyimpangan paling ren-dah dari nilai standar deviasi. Berikut ini merupakan beberapa jenis grafik pengendalian kualitas, yaitu: a. Grafik pengendali untuk data atribut
Grafik ini digunakan untuk menunjukkan sifat-sifat kualitas produk yang diteliti, dengan cara mencocokkan ketentuan yang diperlukan dan dijelaskan dengan dua kata yang berlawanan, yaitu baik atau buruk, ya atau tidak, cacat atau tidak cacat. Menurut Montgomery (1990:143-174), jenis-jenis grafik pengendali atribut yang digunakan adalah:
1). Grafik p (p Chart)
Grafik ini untuk mengetahui bagian (proporsi) produk yang ditolak karena suatu spesifikasi. Proporsi didefinisikan sebagai rasio
banyaknya barang yang tidak sesuai (rusak/ cacat) terhadap total barang yang diperiksa. Nilai-nilai yang diperlukan adalah:
N x p =
Keterangan:
p= proporsi atau bagian kerusakan dari semua sampel yang diambil. x = banyaknya produk yang rusak.
N = banyaknya produk yang diobservasi.
n p p Sd = (1− )
Keterangan:
p = proporsi atau bagian kerusakan dari semua sampel yang diambil.
n = banyaknya sampel yang diperiksa
Dengan menggunakan batas 3 sigma, maka batas pengendalian untuk grafik p adalah:
Batas Pengendali Atas (UCL) = p+3Sd
Garis Tengah (CL) = p
Batas Pengendali Bawah (LCL) = p−3Sd
2). Grafik c (c Chart)
Bagian ini untuk memeriksa jumlah kerusakan (ketidak-sesuaian) untuk setiap unit produk. Pemeriksaan didasarkan pada titik-titik spesifik yang tidak memenuhi syarat. Jadi suatu produk cacat/ rusak akan mengandung satu atau lebih titik spesifikasi yang tidak memenuhi syarat. Nilai-nilai yang diperlukan untuk grafik c adalah:
b). Rata-rata jumlah cacat dari sampel c = c penelitian sampel Jumlah sampel semua cacat total Jumlah
c). Batas pengendali untuk grafik c dengan batas 3 sigma adalah: Batas Pengendali Atas (UCL) = c +3Sd
Garis tengah (CL) = c
Batas Pengendali Bawah (LCL) = c −3Sd
Keterangan:
c = Rata-rata jumlah cacat yang sebenarnya dalam proses
d
S = Standar deviasi dari c (standar deviasi dengan distribusi poisson)
b. Grafik pengendali untuk data variabel
Grafik pengendali ini dibuat berdasarkan karakteristik mutu yang diukur secara sebenarnya, misalnya dimensi, bobot/ berat, volume, dan lain-lain, maka karakteristik itu dapat dinyatakan oleh peubah-peubah (variabel). Menurut Montgomery (1990:204-214), jenis-jenis grafik pengendali untuk data variabel tersebut dapat diuraikan sebagai berikut: 1). Grafik Pengendali R
Grafik ini digunakan untuk menunjukkan variabilitas dari kualitas produk dalam proses tertentu. Nilai-nilai yang dipergunakan dalam menggunakan grafik R adalah:
a). Range masing-masing sampel (R)
b). Rata-rata dari range suatu sampel (R)
n R R=
Keterangan:
R = Rentang sampel (R = Rmax—Rmin) n = Banyaknya sampel
c). Batas pengendali untuk grafik R dengan batas 3 sigma adalah: Batas Pengendali Atas (UCL) = R.D4
Garis Tengah (CL) = R
Batas Pengendali Bawah (LCL) = R.D3
Dengan nilai dari konstanta D4 dan D3 terdapat pada tabel faktor guna membentuk grafik pengendalian variabel.
2). Grafik pengendali X
Nilai-nilai yang dipergunakan untuk grafik pengendali Xadalah:
a). Rata-rata masing-masing sampel (X), yang dihitung dengan
n X X =
Keterangan:
X= Nilai masing-masing unsur dalam suatu sampel n = Banyak sampel
b). Rata-rata dari masing-masing sampel, X
n X X =
Keterangan:
X = nilai masing-masing unsur dalam suatu sampel n = banyak sampel
c). Batas pengendali untuk grafik X dengan batas 3 sigma adalah:
Batas Pengendali Atas (UCL) = X + A2 R
Batas Pengendali Bawah (LCL) = X − A2 R
Dengan nilai dari konstanta A2 terdapat pada tabel faktor guna membentuk grafik pengendalian variabel.
2. Metode Diagram Pareto
Menurut Dorothea Wahyu Ariani (2004:19), diagram Pareto merupakan suatu gambar untuk mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut urutan rangking tertinggi hingga terendah. Hal ini dapat membantu menemukan permasalahan paling penting untuk segera diselesaiakan sampai masalah yang tidak harus diselesaikan. Diagram Pareto juga dapat mengidentifikasi masalah yang paling penting yang mempengaruhi usaha perbaikan kualitas. Proses penyusunan diagram Pareto meliputi 6 (enam) langkah, yaitu:
a. Menentukan metode atau arti dari pengklasifikasian data, misalnya berdasarkan masalah, penyebab, jenis ketidaksesuaian, dan lain-lain.
b. Menentukan satuan yang digunakan untuk membuat urutan
karakteristik-karakteristik tersebut, misalnya rupiah, frekuensi, unit, dan sebagianya.
c. Mengumpulkan data sesuai dengan interval waktu yang telah ditentukan.
d. Merangkum data dan membuat rangking kategori data tersebut dari yang terbesar hingga terkecil.
e. Menghitung frekuensi kumulatif atau persentase kumulatif yang digunakan.
f. Menggambar diagram batang, menunjukkan tingkat kepentingan relatif masing-masing masalah. Mengidentifikasi beberapa hal yang penting untuk mendapat perhatian.
3. Diagram Sebab-Akibat (Diagram Fish Bone)
Menurut Dorothea Wahyu Ariani (2004:24), diagram Fish Bone
atau diagram sebab-akibat menunjukkan hubungan antara karakteristik dan faktor penyebab. Dalam diagram fish bone akibat atau masalah
ditaruh di sebelah kanan dan penyebab utama di sebelah kiri. Diagram tersebut digunakan untuk mengetahui akibat dari suatu masalah untuk selanjutnya diambil tindakan perbaikan. Dari akibat tersebut kemudian dicari beberapa kemungkinan penyebab. Penyebab masalah ini dapat berasal dari berbagai sumber utama, misalnya tenaga kerja, metode kerja, bahan, mesin, kebijakan, prosedur, dan karyawan pada lingkungan dan seterusnya. Selanjutnya, dari sumber-sumber utama tersebut diturunkan menjadi beberapa sumber yang lebih kecil dan mendetail. Manfaat diagram sebab-akibat antara lain:
a. Dapat menggunakan kondisi yang sesungguhnya untuk tujuan perbaikan kualitas produk atau jasa, lebih efisien dalam penggunaan sumber daya, dan dapat mengurangi biaya.
b. Dapat mengurangi dan menghilangkan kondisi yang menyebabkan ketidaksesuaian produk atau jasa dan keluhan pelanggan.
c. Dapat membuat suatu standarisasi operasi yang ada maupun yang direncanakan.
d. Dapat memberikan pendidikan dan pelatihan bagi karyawan dalam kegiatan pembuatan keputusan dan melakukan tindakan perbaikan.
Gambar:2.3. Diagram Fish Bone
