DAN KETERAMPILAN SDM TERHADAP KUALITAS PRODUK BAN
SERTA DAMPAKNYA PADA KEPUASAN KONSUMEN
(Studi Kasusdi PT. BRIDGESTONE TIRE INDONESIA)
Oleh :
H. M. Yani Syafei; Putri Mety Zalynda
Dosen Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pasundan e-mail :[email protected] dan [email protected]
Abstrak
Sejalan dengan perkembangan dan kemajuan teknologi industri yang begitu cepat dan persaingan yang semakin kompetitif dalam dunia usaha, juga didukung pula oleh perilaku konsumen yang cenderung untuk berubah secara dinamis setiap saat terhadap permintaan produk, perusahaan seringkali dihadapkan pada berbagai permasalahan tentang kualitas.Seiring dengan perkembangan otomotif dan berbagai ragam tipe kendaraan, penggunaan ban bukan hanya sekedar pelengkap fungsi roda, tetapi merupakan bagian penting dalam memenuhi kebutuhan keselamatan dan kenyamanan berkendara.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh total pengaruh kemampuan proses six sigma dan keterampilan SDM terhadap kualitas produk ban sebesar 59%, sedangkan total pengaruh kemapuan proses six sigma, keterampilan SDM, dan kualitas produk ban terhadap kepuasan konsumen sebesar 86%, dan variable Kemampuan Proses memberikan kontribusi pengaruh terbesar terhadap terbentuknya Kepuasan Konsumen, yaitu sebesar 17,64 % dibandingkan dari variable lainnya (dariKualitas Produk sebesar 9,61 % ,dan dari Keterampilan SDM sebesar 8,41 %).Dengan demikian kemampuan proses yang dimiliki perusahaan perlu ditingkatkan dan dikendalikan dengan baik dan seksama. Adapun hasil perhitungan dengan konsep Motorola’s Six Sigma, maka diperoleh nilai kapabilitas proses pembuatan ban pada bagian Quality Assembling sebesar 4,70 sigma. Ini menunjukan bahwa DPMO (Defects Per Million Opportunities) masih ada, yaitu sebesar 685,6 dan nilai yang dicapai ini sudah cukup baik. Akan tetapiuntuk memenangkan persaingan, kemampuan prosesnya pada masa yang akan datang perlu ditingkatkan lagi untuk mencapai nilai 5,5 sigma dalam upaya untuk memberikan kepuasan kepada konsumen dan sekaligus menciptakan loyalitas pelanggan.
Keywords : Six Sigma, Kemampuan Proses, Keterampilan SDM, Kualitas Produk,
Kepuasan Konsumen
I. Latar Belakang Masalah
Pada saat ini sektor industri di Indonesia tengah mengalami kondisi perbaikan menuju ke keadaan yang lebih kondusif setelah mengalami hambatan-hambatan krisis yang merusak seluruh sendi-sendi kehidupan, tidak terkecuali di bidang industri.Sehingga banyak perusahaan mulai bangkit dan membenahi diri dalam meningkatkan daya saingnya dipasaran.Pesatnya pertumbuhan perindustrian di zaman era globalisasi ini mengakibatkan semakin ketatnya persaingan. Oleh karena itu perusahaan dituntut untuk lebih aktif serta inovatif dalam menjalankan dan mengembangkan usahanya untuk dapat bertahan dalam bisnisnya (Kotler, 2006)[1].
Industri ban kini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat. Seiring dengan perkembangan otomotif dan berbagai ragam tipe kendaraan, baik kendaraan roda dua maupun kendaraan roda empat, maka penggunaan ban menjadi bagian penting yang tak terelakkan. Keberadaan ban bukan hanya semata-mata pelengkap memaksimalkan fungsi roda, tetapi bagian penting untuk memenuhi kelengkapan kebutuhan keamanan dan kenyamanan berkendara.
pertumbuhan terbesar, yakni sebanyak 17,3 persen. Hingga Maret 2007, penyerapan ban dari industri otomotif mencapai 464.946 unit, dimana tahun lalu (tahun 2006), pada periode yang sama, penyerapan ban mobil produksi dalam negeri mencapai 396.296 unit. Penjualan ban nasional dari tahun ke tahun, rupanya belum menggelinding secepat produknya. Menurut data Asosiasi Perusahaan Ban Indonesia (APBI), pada periode Januari-Juli 2009, penjualan ban original equipment for manufacturers (OEM) turun 28,6% dari 1,5 juta unit menjadi 1,07 juta unit. Sementara penjualan ban pengganti alias replacement turun 21,5% dari 3 juta unit pada tahun 2008 menjadi 2,35 juta unit pada tahun 2009.
PT. Bridgestone Tire Indonesia[3] adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur dalam produksi ban kendaraan, dimana memiliki target yakni ingin menempatkan perusahaan sebagai nomor satu di dunia dalam produksi ban. Dengan target ini, maka perusahaan berusaha merancang, memperkenalkan, dan membuat inovasi produk ban yang berkualitas sebagai jawaban terhadap pemenuhan keinginan konsumen dalam upaya memberikan kepuasan pelanggannya. Dalam upaya memenuhi kebutuhan dan permintaan akan ban kendaraan, perusahaan Bridgestone memproduksi berbagai jenis ban, seperti ban kendaraan penumpang, ban komersial (truk, truk ringan, bis, dan minibus), ban untuk keperluan industri, ban untuk keperluan pertanian, dan untuk pemakaian di medan yang berat. Sebagai contoh, untuk pemenuhan kendaraan penumpang dengan kategori truk ringan dan minibus, perusahaan mensuplai ban radial dengan konstruksi Sabuk Baja (Steel Belt) dan Sabuk Tekstil (Textile Belt) selain dari pada ban biasa. Agar dapat memenuhi keinginan konsumen yang berbeda-beda pada ban radial tersebut, perusahaan membuat berbagai macam jenis ban yang high performance mulai dari seri 80 sampai yang low profile yaitu seri 50 yang dirancang dengan teknologi baru.
Gambar 1. Market Share Perusahaan Ban untuk Kategori Mobil dan Motor di Indonesia Perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur produksi ban di Indonesia, bukan hanya perusahaan Bridgestone, tetapi masih ada perusahaan lainnya seperti Good Year, Gajah Tunggal, Dunlop, Intirub, IRC, dan sebagainya, dimana market sharenya disajikan pada Gambar 1. Hal inilah yang menyebabkan adanya persaingan yang ketat, sehingga peranan kualitas produk ban dan keterampilan SDM memiliki arti yang penting dalam menghadapi persaingan tersebut. Perusahaan saling bersaing dengan upaya menciptakan kualitas produk ban yang berkualitas tinggi dengan harga yang bersaing, sehingga perusahaan senantiasa berusaha untuk meningkatkan efisiensi dalam setiap aktivitas.Untuk menghasilkan kualitas produk ban yang tinggi, maka diperlukan upaya dan komitmen yang tinggi dalam pengendalian kualitas proses manufaktur, sehingga perusahaan diharapkan dapat menciptakan total nilai konsumen yang tinggi bagi pelanggannya[1].
II. Perumusan Masalah
Dalam suatu proses produksi, untuk menghasilkan suatu produk yang baik tidak hanya berdasarkan pada suatu standarisasi saja, tetapi juga dipengaruhi oleh faktor-faktor yang lain seperti kemampuan proses serta keterampilan SDM dari perusahaan tersebut, yang meliputi metoda, material, manusia, mesin dan media atau lingkungan.
Untuk itu penulis mengidentifikasikan permasalahan yang terjadi diperusahaan tersebut, yaitu: 1. Seberapa besar kemampuan proses pembuatan ban yang dilakukan oleh perusahaan.
2. Seberapa besar pengaruh kemampuan proses dan keterampilan SDM yang dimiliki perusahaan terhadap kualitas produk ban.
3. Seberapa besar pengaruh kemampuan proses dan keterampilan SDM yang dimiliki perusahaan serta kualitas produk ban yang dihasilkan terhadap kepuasan konsumen.
III.Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari pembuatan laporan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kemampuan proses pembuatan ban di PT. Bridgestone Tire Indonesia.
2. Mengetahui seberapa besar keterkaitan hubungan antara kemampuan proses dan keterampilan SDM terhadap kualitas produk ban di PT. Bridgestone Tire Indonesia.
3. Mengetahui seberapa besar keterkaitan hubungan antara kemampuan proses dan keterampilan SDMserta kualitas produk ban Bridgestone terhadap kepuasan konsumen.
IV.Model Penelitian
Model pemecahan masalah ini dimaksudkan untuk menggambarkan kondisi nyata kedalam bentuk yang lebih sederhana sehingga lebih mudah untuk dipahami. Sedangkan ruang lingkup dari model penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh kemampuan proses dan keterampilan SDM terhadap kualitas produk banserta dampaknya terhadap pencapaian kepuasan konsumen, sebagai upaya dalam penciptaan loyalitas pelanggan. Dalam model pemecahan masalah ini metoda yang digunakan terdiri dari (dua) 2 jenis yaitu :
1. Analisis Jalur (path analysis) digunakan untuk melakukan riset terhadap pentingnya kemampuan proses dan keterampilan SDM yang dimiliki perusahaan terhadap pembentukan hasil kualitas produk ban serta dampaknya dalam pemenuhan kepuasan konsumen sebagai upaya penciptaan loyalitas pelanggan.
2. Metoda Six Sigma digunakan untuk mengukur kemampuan proses perusahaan dalam upaya meningkatkan perbaikan kualitas produk ban.
Adapun sebagai paradigma penelitian terhadap permasalahan di atasdisajikan melalui Gambar 2, berikut ini:
Gambar 2.Paradigma Penelitian
yang sangat ketat serta perlu didukung oleh keterampilan SDM yang handal. Dengan demikian, hubungan keterkaitan antara kemampuan proses dan keterampilan SDM untuk menghasilkan kualitas produk yang baik, sangat mutlak diperlukan guna menjawab tuntutan kebutuhan konsumen di dalam rangka memberikan kepuasan kepada konsumen.
Adapun variabel Kemampuan Proses (Process Capability) didasarkan pada kemampuan proses dalam the six sigma way yang terdiri dari (Pyzdek 2002[4]; Pande, 2003[5]) yaitu material, mesin, metoda, manusia, dan media / lingkungan. Sedangkan variabel Keterampilan SDM didasarkan pada kemampuan dan keterampilan manusia dalam bekerja yang dinilai berdasarkan (Hariandja, 2005)[6] yaitu pendidikan (education), pengalaman (experience), inisiatif (initiative), mental usaha (effort mentality), perhatian visual (visual attention), dan tanggung jawab (responsibility). Sedangkan variabel Kualitas Produk didasarkan pada atribut produk yaitu (Gaspersz, 2002[7]; Ariani, 1999[9])
performance, feature, reliability, durability, conformance to spesification, serviceability, design aesthetic, dan brand perception. Sedangkan variabel Kepuasan Konsumen didasarkan persepsi konsumen terhadap pemakaian produk, yaitu (Irawan, 2002)[10]productquality, price, service quality, emotional factor, dan easy.
V. Pembahasan Masalah
Pada pembahasan masalah ini ada dua metoda yang digunakan untuk menyelesaikan persoalan tersebut, yakni metoda Path Analysis (Analisis Jalur) digunakan untuk mengetahui besarnya pengaruh antara variabel penelitian sertametoda Six Sigma yang digunakan untuk menghitung kapabilitas proses pembuatan ban yang dimiliki perusahaan.
5.1 Penentuan Pengaruh Variabel Penelitian
A. Penentuan Responden dan Ukuran Sampel
Adapun pihak yang menjadi responden dalam penelitian ini adalah konsumen pengguna ban Bridgestone yang mengetahui keadaan pabrik PT. Bridgestone Tire Indonesia, dimana didekati oleh dealer ban Bridgestone yang ikut mendistribusikan dan menjual ban ke pemakai. Karena berbagai kendala, untuk memudahkan penelitian maka responden diwakilkan ke seluruh dealer ban Bridgestone di kota Bandung dan sekitarnya sebagai unit sampel penelitian. Berdasarkan hasil survey pendahuluan, terdapat 60 dealer ban Bridgestone di kota Bandung dan sekitarnya, dan jumlah dealer ban tersebut yang dijadikan sampel penelitian.
B. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas Alat Ukur
Kuesioner dibuat dengan menggunakan skala likert dengan nilai 1 sampai dengan 5, dimana jumlah butir pertanyaan terdapat 48 butir dengan rincian 12 butir untuk mengukur variabel Kemampuan Proses, 12 butir untuk mengukur variabel Keterampilan SDM, 14 butir untuk mengukur variabel Kualitas Produk, dan 10 butir untuk mengukur variabel Kepuasan Konsumen. Alat ukur kuesioner ini telah dilakukan uji validitas dengan menggunakan korelasi product moment metoda Correlation Coeficient Pearson, dimana keseluruhan variabel penelitian telah valid secara signifikan pada α = 5 %, juga telah dilakukan uji reliabilitas dengan menggunakan Alpha Cronbach dengan hasil reliable secara signifikan pada α = 5 % untuk seluruh variabel penelitian, yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Reliabilitas terhadap Variabel Penelitian
Alpha Cronbach
α α1 α2
1 Kemampuan Proses 0,877 0,783 0,812 0,724 6,546 2,49 Reliable 2 Keterampilan SDM 0,822 0,79 0,628 0,643 11,092 2,49 Reliable 3 Kualitas Produk 0,823 0,754 0,63 0,688 6,744 2,3 Reliable 4 Kepuasan Konsumen 0,803 0,742 0,789 0,712 5,24 2,79 Reliable 5 Seluruh Variabel 0,949 0,912 0.896 0,878 8,203 1,64 Reliable
(Sumber : Diolah dengan Software SPSS 14.0)
Alpha Split-Half Correlation
Between Form F hitung
F tabel α= 5%
Kesimpulan Hipotesis No Variabel Penelitian
C. Menghitung Besarnya Pengaruh Variabel Penelitian dengan Analisis Jalur
atau menerangkan akibat langsung dan tidak langsung sekumpulan variabel, sebagai variabel penyebab terhadap seperangkat variabel lainnya yang merupakan variabel akibat (Dillon,1984)[11]; (Sitepu,1994)[12].
Adapun model struktural dari variabel penelitian yaitu Kemampuan Proses (X1), Keterampilan
SDM (X2), Kualitas Produk Ban (Y) dan Kepuasan Konsumen (Z), dibagi ke dalam dua buah
sub-struktur, yaitu sub-struktur pertama menyatakan hubungan kausal dari X1 dan X2terhadap Y, dan
sub-struktur kedua menyatakan hubungan kausal dari X1 ; X2 dan Yterhadap Z, dengan persamaan
struktural analisis jalur, yang dihitung dengan bantuan software Lisrel 8.51adalah: Y = ρYX1 . X1 + ρYX2 . X2 + ε1
= 0,37 X1 + 0,45 X2; Error var = 0,41 ; R 2
= 0,59 Z = ρZX1 . X1 + ρZX2 . X2 + ρZY . Y+ ε2
= 0,42 X1 + 0,29 X2 + 0,31 Y ; Error var = 0,14 ; R 2
= 0,86
Adapun nilai koefisien jalurdari variabel penelitian disajikan pada Gambar 3, dan besarnya pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung dari variabel penelitian disajikan pada Tabel 2.
Sumber : Hasil Pengolahan dengan Software LISREL 8.51 Gambar 3. Nilai Koefisien Jalur dari Variabel Penelitian
Tabel 2. Pengaruh Langsung dan Tidak Langsungdari Variabel Penelitian
Pengaruh Langsung :
X1 → Y 13,69
X2 → Y 20,25
X1 → Z 17,64
X2 → Z 8,41
Y → Z 9,61
Pengaruh Tidak Langsung :
X1 → Y → Z 1,32
X2 → Y → Z 1,95
Pengaruh Korelatif :
X1 → X2 → Y 7,7
X1 → X2 →Z 9,9
Variabel Nilai Proporsi Koefisien Jalur (%)
D. Uji Signifikansi terhadap Variabel Penelitian
Pengujian signifikansi terhadap variabel penelitian, terdiri dari dua pengujian, yaitu pengujian model variable penelitian, dan pengujian pengaruh masing-masing variabel penelitian. Untuk pengujian model variable penelitian dilakukan dengan uji Goodness of Fit Statistics melalui software Lisrel 8.51, dan hasilnya diperoleh “the model is saturated, the fit is perfect”, artinya model paradigma variabel penelitian yang dibangun sudah cocok dan sempurna. Sedangkan untuk pengujian pengaruh masing-masing variabel penelitian digunakan uji t statistik dengan bantuan software Lisrel 8.51, dimana kesimpulan hipotesis bahwa seluruh pengaruh antar variabel penelitian memiliki pengaruh yang signifikan karena nilai tvalue lebih besar dibandingkan nilai t table α=5%;ν=57 = 1,96.(Juanim,2002)
[13]
.Adapun hasil besarnya pengaruh dan uji signifikansi dari variabel penelitian disajikan pada Gambar 4.
) 34 , 5 %( 14
2 = t=
ε )
34 , 5 %( 41
1= t=
ε
(Sumber : Hasil diolah dengan Software LISREL 8.51)
Gambar 4. Nilai Proporsi Koefisien jalur dan Uji Signifikansi Pengaruh Antar Variabel Penelitian
5.2 Penentuan Kemampuan Proses Perusahaan Berdasarkan Konsep Six Sigma
Untuk menghitung kemampuan proses pembuatan ban Bridgestone, maka proses perhitungan pengendalian kualitas dengan Six Sigma dibagi dalam berapa tahapan proses, yaitu sebagai berikut :[7],[4]
A. Measurement (Pengukuran)
a. Memilih Karakteristik Critical-To-Quantity (CTQ)
Untuk mengatasi atribut-atribut penting yang diinginkan oleh Customer dan berdampak langsung pada Customer Satisfaction dari setiap jenis produk, maka dilakukan pemilihan karakteristik CTQ
(Critical-To-Quantity). Data mengenai atribut CTQ ini dapat diperoleh dari proses Brainstroming
dengan departemen-departemen yang terkait, yaitu departemen R & D, departemen QA, departemen PPIC, dan departemen Marketing. Dari hasil Brainstroming tersebut diperoleh data awal tentang spesifikasi produk yang yang diinginkan oleh konsumen sebagai berikut:
1. Ban yang memiliki ketahanan, kenyamanan dan kestabilan. 2. Memiliki desain yang menarik.
3. Memiliki tingkat kebisingan yang rendah.
4. Memiliki daya cengkeram dan lebih tahan terhadap keausan ban. 5. Memiliki daya pengereman yang kuat.
1. Teknik Pengerjaan. 2. Mesin tidak bersih. 3. Mesin tidak stabil.
Setelah diperoleh karakteristik CTQ untuk setiap jenis produk, kemudian karakteristik tersebut distandardisasi sebagai suatu alat ukur kualitas departemen Quality Assembling (QA).
b. Mendefinisikan Standar-Standar Pengukuran
Langkah awal dari proses pengukuran (measurement) dibuat flowprocess diagram yang menjelaskan perihal sebagai berikut:
1. Kebutuhan part atau komponen dipenuhi dengan dua cara yang berbeda yaitu dengan cara
import,dan dari vendor-vendor dalam negeri, kemudian komponen-komponen tersebut masuk kebagian gudang bahan baku, setelah itu komponen tersebut masuk kebagian Raw Material Received.
2. Setelah masuk ke Raw Material Received, kemudian dilanjutkan ke bagian Mixing, dimana tujuannya adalah untuk mencampur Raw Rubber denan Chemical Carbon.
3. Dari Mixingkemudian dikirim ke bagian Extruding, Coating, dan Bead Wire Insulting.
4. Setelah semua bahan tercampur, kemudian masuk ke bagian Curing. Disini diperiksa secara (No Good = Tidak Baik) maka akan dilakukan pemisahan dan di reject.
Untuk mempermudah proses pengendalian dan memonitor mutu produk di lantai produksi diperlukan suatu tools atau alat statistik, yaitu dengan menggunakan peta kontrolatribut “P”(Garrity,1993)[14], dengan hasil disajikan pada Tabel 3 dan Gambar 5.
Tabel 3. Perhitungan Peta P
No. Tgl. Pengamatan
1 01-Des-08 14000 38 0,002714 0,00205675 0,000383 0,003205 0,000908 2 02-Des-08 14900 23 0,001544 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 3 03-Des-08 13800 32 0,002319 0,00205675 0,000386 0,003214 0,0009 4 04-Des-08 14900 24 0,001611 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 5 05-Des-08 14900 28 0,001879 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 6 06-Des-08 13800 25 0,001812 0,00205675 0,000386 0,003214 0,0009 7 07-Des-08 14900 24 0,001611 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 8 08-Des-08 14900 30 0,002013 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 9 09-Des-08 14900 28 0,001879 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 10 10-Des-08 14900 23 0,001544 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 11 11-Des-08 14900 26 0,001745 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 12 12-Des-08 14900 25 0,001678 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 13 13-Des-08 14900 34 0,002282 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 14 14-Des-08 14900 42 0,002819 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 15 15-Des-08 14900 32 0,002148 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 16 16-Des-08 14900 54 0,003624 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 17 17-Des-08 14900 31 0,002081 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 18 18-Des-08 14900 41 0,002752 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 19 19-Des-08 14900 35 0,002349 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 20 20-Des-08 14900 30 0,002013 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 21 21-Des-08 14900 38 0,00255 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 22 22-Des-08 14615 35 0,002395 0,00205675 0,000375 0,003181 0,000932 23 23-Des-08 14300 21 0,001469 0,00205675 0,000379 0,003193 0,00092 24 24-Des-08 14900 24 0,001611 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 25 25-Des-08 14000 35 0,0025 0,00205675 0,000383 0,003205 0,000908 26 26-Des-08 14000 24 0,001714 0,00205675 0,000383 0,003205 0,000908 27 27-Des-08 14900 30 0,002013 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 28 28-Des-08 14000 28 0,002 0,00205675 0,000383 0,003205 0,000908 29 29-Des-08 14900 22 0,001477 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 30 30-Des-08 14900 29 0,001946 0,00205675 0,000371 0,00317 0,000943 31 31-Des-08 13800 23 0,001667 0,00205675 0,000386 0,003214 0,0009
454115 934 Catatan :
Keterangan :
- terdapat data pengamatan ke 16 berada diatas UCL - terbentuk pola Runs : 7 titik, yaitu data ke 6 s/d 12
KESIMPULAN PROSES TIDAK TERKENDALI (OUT OF CONTROL) 0
Gambar 5. Peta Kontrol P dengan ProsesTidak Terkendali
B. Analyze (Analisa)
a. Melakukan Revisi Terhadap Peta Kontrol P
Karena prosesnya belum terkendali, maka dilakukan revisi terhadap peta kontrol, yaitu dengan menghilangkan data yang menyebabkan proses tidak terkendali, dan hasilnya disajikan pada Tabel 4 serta digambarkan melalui Gambar 6.
Tabel 4.Perhitungan Hasil Revisi Peta Kontrol P
No. Tgl. Pengamatan
1 01-Des-08 14000 38 0,002714 0,00208026 0,000385 0,003235 0,000925 2 02-Des-08 14900 23 0,001544 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 3 03-Des-08 13800 32 0,002319 0,00208026 0,000388 0,003244 0,000917 4 04-Des-08 14900 24 0,001611 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 5 05-Des-08 14900 28 0,001879 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 6 13-Des-08 14900 34 0,002282 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 7 14-Des-08 14900 42 0,002819 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 8 15-Des-08 14900 32 0,002148 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 9 17-Des-08 14900 31 0,002081 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 10 18-Des-08 14900 41 0,002752 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 11 19-Des-08 14900 35 0,002349 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 12 20-Des-08 14900 30 0,002013 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 13 21-Des-08 14900 38 0,00255 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 14 22-Des-08 14615 35 0,002395 0,00208026 0,000377 0,003211 0,00095 15 23-Des-08 14300 21 0,001469 0,00208026 0,000381 0,003223 0,000937 16 24-Des-08 14900 24 0,001611 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 17 25-Des-08 14000 35 0,0025 0,00208026 0,000385 0,003235 0,000925 18 26-Des-08 14000 24 0,001714 0,00208026 0,000385 0,003235 0,000925 19 27-Des-08 14900 30 0,002013 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 20 28-Des-08 14000 28 0,002 0,00208026 0,000385 0,003235 0,000925 21 29-Des-08 14900 22 0,001477 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 22 30-Des-08 14900 29 0,001946 0,00208026 0,000373 0,0032 0,00096 23 31-Des-08 13800 23 0,001667 0,00208026 0,000388 0,003244 0,000917
336015 699 σ Rata-rata= 0,000377
- Tidak terdapat data pengamatan berada di luar batas kontrol - Tidak terbentuk pola yang terjadi di dalam batas kontrol
KESIMPULAN PROSES TERKENDALI (IN CONTROL)
b. Mendefinisikan Targetan-targetan Kinerja
Setelah melakukan tahapan yang di atas, selanjutnya kita dapat mendefinisikan langkah-langkah selanjutnya yang harus diambil guna meningkatkan suatu proses kinerja yang baik dan menurunkan sumber-sumber variasi (dengan memperlihatkan nilai standar deviasi yang dihasilkan) padaproduction line dan tentunya untuk setiap karakteristik CTQ’s terpilih.
Dalam mendefinisikan target kinerja dapat kita lakukan pada dua tingkatan yaitu :[4]
1. TingkatanProses : dalam tingkat ini proses dapat dievaluasi melalui penjelasan flow process
diagram departemen Assembling, bahwa setiap operator yang bekerja dibagiannya masing-masing harus bekerja sesuai dengan Standard Operational Process (SOP) yang telah ditetapkan sebelumnya. Kinerja dari setiap operator sangat mempengaruhi kualitas produk yang dihasilkan, apakah produk tersebut telah sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan sebelumnya.
2. Tingkatan output : dalam tingkatan ini dapat dievaluasi bahwa produk-produk yang dihasilkan masih menyimpang dari spesifikasi yang diinginkan, hal ini terlihat dimana masih terdapatjumlah defectiveyang dihasilkan dalam proses pembuatan ban Bridgestone.
Adapun target kinerja tersebut adalah:
1. Melakukan penggeseran nilai sigma sebesar ± 1,5 sesuai dengan pendekatan yang dilakukan oleh konsep Motorola’s Six Sigma, agar proses dapat terkendali.
2. Mengidentifikasi variasi-variasi proses dan membuat solusi untuk variasi tersebut. 3. Menetapkan nilai sigma yang akan dicapai pada tahap/tahun berikutnya.
4. Mengadakan pelatihan-pelatihan terhadap sumber daya manusia (SDM) yang ada di
departement Assembling, hal ini dilakukan agar kemudian hari pada operator dapat memiliki kemampuan yang semakin meningkat dan pada akhirnya akan menjamin proses produksi yang menghasilkan kualitas produk yang baik.
5. Memperbaiki dan melengkapi sistem serta alat bantu kerja yang ada.
Untuk mendefinisikan targetan-targetan kinerja, maka dibuat data defective per CTQ’s yang disajikan dalam Tabel 5 dan perhitungan SDCTQ’s disajikan pada Tabel 6.
Tabel 5.Data Defective per CTQ's pada Proses Pembuatan Ban Bridgestone
No. Tgl. Pengamatan
1 01-Des-08 14000 13962 38 20 13 5
2 02-Des-08 14900 14877 23 12 8 3
3 03-Des-08 13800 13768 32 13 10 9
4 04-Des-08 14900 14876 24 11 5 8
5 05-Des-08 14900 14872 28 15 6 7
6 06-Des-08 13800 13775 25 18 2 5
7 07-Des-08 14900 14876 24 8 8 8
8 08-Des-08 14900 14870 30 15 9 6
9 09-Des-08 14900 14872 28 18 5 5
10 10-Des-08 14900 14877 23 14 4 5
11 11-Des-08 14900 14874 26 16 5 5
12 12-Des-08 14900 14875 25 17 3 5
13 13-Des-08 14900 14866 34 13 14 7
14 14-Des-08 14900 14858 42 25 8 9
15 15-Des-08 14900 14868 32 18 8 6
16 16-Des-08 14900 14846 54 37 8 9
17 17-Des-08 14900 14869 31 25 3 3
18 18-Des-08 14900 14859 41 29 10 2
19 19-Des-08 14900 14865 35 18 9 8
20 20-Des-08 14900 14870 30 19 8 3
21 21-Des-08 14900 14862 38 18 9 11
22 22-Des-08 14615 14580 35 20 8 7
23 23-Des-08 14300 14279 21 10 8 3
24 24-Des-08 14900 14876 24 17 5 2
25 25-Des-08 14000 13965 35 23 6 6
26 26-Des-08 14000 13976 24 18 3 3
27 27-Des-08 14900 14870 30 17 8 5
28 28-Des-08 14000 13972 28 17 7 4
29 29-Des-08 14900 14878 22 9 5 8
30 30-Des-08 14900 14871 29 14 9 6
31 31-Des-08 13800 13777 23 8 10 5
Tabel 6.Perhitungan SDCTQ's pada Proses Pembuatan Ban Bridgestone
Perhitungan Standar Deviasi per CTQ's
Pengamatan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 TOTAL
n (periksa) 14000 14900 13800 14900 14900 14900 14900 14900 14900 14900 14900 14900 14900 14615 14300 14900 14000 14000 14900 14000 14900 14900 13800 336015
Teknik Pengerjaan 20 12 13 11 15 13 25 18 25 29 18 19 18 20 10 17 23 18 17 17 9 14 8 389
P= r/n 0,0014286 0,0008054 0,0009420 0,0007383 0,0010067 0,0008725 0,0016779 0,0012081 0,0016779 0,0019463 0,0012081 0,0012752 0,0012081 0,0013685 0,0006993 0,0011409 0,0016429 0,0012857 0,0011409 0,0012143 0,0006040 0,0009396 0,0005797 0,0011577
Standar Deviasi 0,0002874 0,0002786 0,0002895 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002786 0,0002813 0,0002844 0,0002786 0,0002874 0,0002874 0,0002786 0,0002874 0,0002786 0,0002786 0,0002895 0,0002814 Standar Deviasi ( %) 0,0287% 0,0279% 0,0289% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0279% 0,0281% 0,0284% 0,0279% 0,0287% 0,0287% 0,0279% 0,0287% 0,0279% 0,0279% 0,0289% 0,0281%
Mesin Tidak Bersih 13 8 10 5 6 14 8 8 3 10 9 8 9 8 8 5 6 3 8 7 5 9 10 180 P =r/n 0,0009286 0,0005369 0,0007246 0,0003356 0,0004027 0,0009396 0,0005369 0,0005369 0,0002013 0,0006711 0,0006040 0,0005369 0,0006040 0,0005474 0,0005594 0,0003356 0,0004286 0,0002143 0,0005369 0,0005000 0,0003356 0,0006040 0,0007246 0,0005357 Standar Deviasi 0,0001956 0,0001896 0,0001970 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001896 0,0001914 0,0001935 0,0001896 0,0001956 0,0001956 0,0001896 0,0001956 0,0001896 0,0001896 0,0001970 0,0001915 Standar Deviasi ( % ) 0,0196% 0,0190% 0,0197% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0190% 0,0191% 0,0193% 0,0190% 0,0196% 0,0196% 0,0190% 0,0196% 0,0190% 0,0190% 0,0197% 0,0191%
Mesin Tidak Stabil 5 3 9 8 7 7 9 6 3 2 8 3 11 7 3 2 6 3 5 4 8 6 5 130 P= r/n 0,0003571 0,0002013 0,0006522 0,0005369 0,0004698 0,0004698 0,0006040 0,0004027 0,0002013 0,0001342 0,0005369 0,0002013 0,0007383 0,0004790 0,0002098 0,0001342 0,0004286 0,0002143 0,0003356 0,0002857 0,0005369 0,0004027 0,0003623 0,0003869 Standar Deviasi 0,0001662 0,0001611 0,0001674 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001611 0,0001627 0,0001645 0,0001611 0,0001662 0,0001662 0,0001611 0,0001662 0,0001611 0,0001611 0,0001674 0,0001628 Standar Deviasi ( % ) 0,0166% 0,0161% 0,0167% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0161% 0,0163% 0,0164% 0,0161% 0,0166% 0,0166% 0,0161% 0,0166% 0,0161% 0,0161% 0,0167% 0,0163%
Karakteristik CTQ's
c. Mendefinisikan Sumber-sumber Variasi
Adapun sumber-sumber utama yang menjadi variasinya adalah :
1. Foreign Material Inside 2. Tread Off Centre Line 3. Blister Carcass 4. Off Centre Cure
5. Blister Under Tread.
C. Improvement (Perbaikan)
a. Mengetahui penyebab potensial yang menyebabkan variasi proses
Pada tahap ini akan digunakan analisa Fish Bone Diagram dan Diagram Pareto (Gaspersz,2002)[8], dimana terdapat dua jenis Fishbone Diagram yang digunakan yakni : Fishbone Diagram untuk variasi proses dan Fishbone Diagram dengan prinsip 6M. Adapun Fishbone Diagram variasi proses digunakan untuk mengetahui penyebab potensial apa saja dari variasi proses yang timbul pada saat produksi berlangsung[5]. Adapun perhitungan untuk DiagramPareto dalam mengidentifikasi sumber variasi prosespada pembuatan ban dapat dilihat pada Tabel7 dan grafiknya dapat dilihat pada Gambar 7. Pada tabel tersebut, tampak kategori variasi proses yang terbesar adalah Foreign Material Inside yakni sebesar 46,6 % dari keseluruhan sumber variasiproses yang terjadi.
Tabel 7. Diagram Pareto Untuk Mengidentifikasi Sumber Variasi Proses
Urutan Kategori Jumlah Persentase Kumulatif
(%)
1 FMIS (Foreign Material Inside) 435 46,57% 46,57%
2 Tread off Centre Line 159 17,02% 63,60%
3 BC (Blister Carcass 140 14,99% 78,59%
4 Off Centre Cure 109 11,67% 90,26%
5 BUT (Blister Under Tread) 91 9,74% 100,00%
0,00%
Gambar 7. Diagram Pareto Sumber Variasi Proses
Selanjutnya mengkategorikan sumber-sumber penyebab berdasarkan prinsip 6M yaitu :[5]
1. Manpower (tenaga kerja) : Berkaitan dengan kekurangan dalam pengetahuan (tidak terlatih, tidak berpengalaman), kekurangan dalam keterampilan dasar yang berkaitan dengan mental dan fisik, kelelahan, stress, ketidak pedulian, dan lain-lain.
2. Mesin dan peralatan : berkaitan dengan tidak adanya sistem perawatan preventif terhadap mesin-mesin produksi, termasuk fasilitas dan peralatan lain, tidak sesuai dengan spesifikasi tugas, tidak dikalibrasi, terlalu panas, dan lain-lain..
3. Media : berkaitan dengan tempat dan waktu kerja yang tidak memperhatikan aspek-aspek kebersihan, kesehatan dan keselamatan kerja, dan lingkungan kerja yang kondusif, kekurangan dalam lampu penerangan, ventilasi yang buruk, kebisingan yang berlebihan, dan lain-lain. 4. Metoda Kerja : berkaitan dengan tidak adanya prosedur dan metode kerja yang benar, tidak
jelas, tidak diketahui, tidak terstandardisasi, tidak cocok, dan lain-lain.
5. Material : berkaitan dengan ketiadaan spesifikasi kualitas dari bahan baku yang digunakan, ketiadaan penanganan yang efektif terhadap bahan baku, dan lain-lain.
6. Motivasi : berkaitan dengan ketiadaan sikap kerja yang benar dan professional (tidak kreatif, bersikap reaktif, tidak mampu bekerja sama dalam tim, dan lain-lain).
Berdasarkan kategori sumber-sumber penyebab disusun fishbone diagram seperti pada Gambar 8.
Dari hasil analisa Diagram Fishbone dan Pareto pada tahap improvement ini diperoleh hasil bahwa yang paling berpengaruh terhadap proses produksi adalah teknik pengerjaan.
b. Menemukan Hubungan Variabel-Variabel Kunci Penyebab Variasi
Diagram Pareto untuk setiap karakteristik CTQ’s terpilih pada proses pembuatan ban dapat dilihat pada Gambar 9, dimana diagram tersebut dibuat berdasarkan perhitungan pada Tabel 8.
Tabel 8.Persentase Defectiveuntuk Diagram Pareto per CTQ’s
NO Jumlah
Gambar 9. Diagram Pareto per CTQ’s untuk Prose Pembuatan Ban
Dari diagram pareto diatas, dapat ditarik kesimpulan, bahwa variable-variabel kunci potensial yang menyebabkan variasi dari hasil proses pembuatan ban dengan mempertimbangkan karakteristik
CTQ’s berturut-turut dari yang terbesar adalah: (1) Teknik Pengerjaan, (2) Mesin Tidak Bersih, dan (3) Mesin Tidak Stabil.
D. Control (Pengendalian)
a. Melakukan Validasi terhadap sistem pengukuran
Dari penjelasan flow process diagram pada tahap meansurement sebelumnya, ada beberapa tambahan yang dirasa perlu diberikan untuk lebih memberikan jaminan kualitas atas hasil proses produksi. Tambahan-tambahan pada prosedur kerja tersebut diberikan untuk memenuhi kebutuhan pemeriksaan atau produk yang akan diproses, hal ini dimaksudkan agar adanya suatu tindakan
cross check atas hasil kerja pada departemen sebelumnya. Selain itu ketika produk mengalami perpindahan dari departemen sebelumnya dimungkinkan terjadinya kecacatan pada produk tersebut.
Validasi terhadap sistem pengukuran lain juga diberikan pada proses atau prosedur pemeriksaan produk akhir oleh operator. Prosedur pemeriksaan produk tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Pemerikasaan awal difokuskan pada saat menyalakan mesin apakah mesin sudah panas dan
stabil atau bekum.
2. Selanjutnya pemeriksaaan dilakukan kembali apakah mesin sudah bersih atau masih ada scrap dan bekas cairan kimia lain.
3. Setelah itu dalam proses pengerjaan, operator diharapkan mengerti dan memiliki tingkat keahlian guna meminimasi adanya kesalahan.
b. Menentukan Kapabilitas Proses (CP) yang telah Tercapai
Dari hasil perhitungan tersebut, kita mengetahui bahwa proses pembuatan ban Bridgestone itu memiliki kapabilitas proses yang cukup tinggi, berada pada tingkat rata-rata diatas industri di Indonesia yakni sebesar 4,70 sigma. Tampak bahwa DPMO (Defects Per Million Opportunities)
masih ada yaitu : 685,6 yang dapat diinterpretasikan bahwa dari sejuta kesempatan yang ada akan terdapat 685,6 kemungkinan bahwa pada proses produksi bulan Desember 2008 akan menghasilkan produk ban yang cacat.
Tabel 9.Kapabilitas Proses Pembuatan Ban Untuk Bulan Desember 2008 Langkah Tindakan Persamaan Hasil Perhitungan
1 Proses apa yang ingin anda
ketahui ? …….
Proses pembuatan Ban Bridgestone
2 Berapa banyak unit yang
dikerjakan melalui proses ? ……. 454115
3 Berapa banyak unit yang OK ? …… 453181
4 Hitung hasil untuk proses yang
didefinisikan dalam langkah 1 (langkah 3) / (langkah 2) 0,997943
5
8 Hitung cacat persatuan juta
kesempatan (DPMO) (langkah 7) x 1.000.000 685,6
9 Konversikan DPMO (langkah
8) kedalam nilai sigma ……. 4,7
10 Buat kesimpulan ……. Kapabilitas sigma adalah
4,70
c. Menerapkan Rencana-rencanan Pengendalian Proses
Perencanaan pengendalian proses yang dilakukan dengan melakukan perhitungan penggeseran nilai target yang dimaksudkan untuk mengontrol proses agar tetap dalam batas pengendalian kualtas. Proses penggeseran yang dipilih yaitu pengendalian proses 6-sigma Motorola (Motorola’s Six Sigma Process Control) mengizinkan adanya pegeseran nilai rata-rata (
P
) dari setiap proses terhadap nilai spesifikasi target sebesar ± 1,5 sigma.Dengan adanya penggeseran nilai rata-rata (
P
) dan adanya target dari manajemen yang diiginkan target untuk tahun mendatang mencapai nilai 5,5 sigma. Berdasarkan nilai toleransi standar deviasi maksimum (Smaks) untuk nilai sigma.5,5 sigma, maka batas spesifikasi disajikan pada Tabel 10sebagai berikut:
Tabel 10 Rencana Pengendaliam Proses untuk Tahun Mendatang dengan Nilai Target 5,5 Sigma
Nilai Sigma σ Rata-rata P Target
Sigma USL LSL USL-LSL SMaxs 4,70 0,0003771 0,0020803 5,5 0,002646 0,001515 0,0011312 0,001019 Dimana
Smaks = 0,090909 x (USL-LSL)
Smaks = 0,090909x 0,0011312 = 0,001019
VI.Kesimpulan
1. Pengaruh Kemampuan Proses dan Keterampilan SDM Terhadap Kualitas Produk Ban
a.
Pengaruh langsung Kemampuan Proses (X1) terhadap Kualitas Produk Ban (Y) yaitusebesar 13,69% secara signifikan, sedangkan Keterampilan SDM (X2) memiliki pengaruh
langsung yang signifikan terhadap Kualitas Produk Ban (Y) sebesar 20,25%. Hal ini menunjukkan bahwa Keterampilan SDM memiliki pengaruh langsung yang dominan terhadap Kualitas Produk Ban (Y) dibandingkan variabel Kemampuan Proses (X1).
b.
Total kontribusi pengaruh antara variabel Kemampuan Proses (X1) dan Keterampilan SDM(X2) terhadap Kualitas Produk Ban (Y) adalah sebesar 59%, dan sisanya sebesar 41% di
luar variabel penelitian, seperti antara lain lingkungan perusahaan, kultur perusahaan, dan sebagainya.
2. Pengaruh Kemampuan Proses, Keterampilan SDM, dan Kualitas Produk BanTerhadap terciptanya Kepuasan Konsumen
a.
Pengaruh langsung yang paling dominan terhadap Kepuasan Konsumen (Z) yaitu dari variabel Kemampuan Proses (X1) sebesar 17,64% dibandingkan dari Kualitas ProdukBan(Y) sebesar 9,61% dan dari Keterampilan SDM (X2) sebesar 8,41%.
b.
Total kontribusi pengaruh antara variabel Kemampuan Proses (X1), Keterampilan SDM(X2), dan Kualitas Produk Ban (Y) terhadap terciptanya Kepuasan Konsumen (Z) adalah
sebesar 86%, dan sisanya sebesar 14% sebagai pengaruh di luar variabel penelitian yang tidak terindentifikasi oleh model penelitian, seperti fanatisme merek terhadap produk, serta promosi dan ketersediaan elemen bauran pemasaran yang dilakukan oleh perusahaan. 3. Kemampuan Proses Perusahaan Melalui Motorola’s Six Sigma
a.
Kapabilitas Proses pembuatan ban Bridgestone pada bulan Desember 2008 yaitu sebesar 4,70sigma. Ini menunjukkan bahwa proses pembuatan ban BS memiliki kapabilitas proses yang cukup tinggi, dan berada pada tingkat diatas rata-rata industri di Indonesia. Dilihat dari tingkat kegagalan per sejuta kesempatan, tampak bahwa DPMO (Defects Per Million Opportunities) masih ada yaitu 685,6 kemungkinan menghasilkan ban yang cacat.b.
Dengan dibuat rencana-rencanan pengendalian proses dengan nilai target 5,5 sigma, maka dapat terlihat bahwa untuk tahun mendatang harus ada penurunan variasi yang ditunjukkan oleh penurunan nilai standar deviasi.VII. Daftar Pustaka
Ariani, Dorothes, 1999, Manajemen Kualitas, edisi ke satu, PT. Andi, Yogyakarta. Asosiasi Perusahaan Ban Indonesia (APBI).
Bridgestone Tire Indonesia, <http ://www. Bridgestone.headoffice.co.id/> Dillon, William R, 1984, Multivariate Analysis, John Wiley and Sons Inc, USA.
Garrity, Suzan. M. 1993, Basic Quality Improvement, Prentice-Hall International, Inc. USA. Gaspersz, V, 2002, Pedoman Implementasi Program Six Sigma Terintergrasi dengan ISO 9001:2000, MQBA, dan HACCP, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Hariandja, Marihot, 2005, Manajemen Sumber Daya Manusia, PT. Grasindo, Jakarta.
Irawan, Handi, 2003, Indonesian Customer Satisfaction, PT Elex Media Komputindo Gramedia, Jakarta.
Juanim, 2002, Lisrel. 8. 5 For Windows, Aplikasi Penyelesaian Kasus Path Analisis, Universitas Pasundan, Bandung.
Kotler, Philip, 2006, Marketing Management, Twelfth Edition, Pearson International,Inc. Pyzdek, T, 2002, The Six Sigma Hand Book, Salemba Empat, Jakarta
Pande, Peter, 2003, The Six Sigma Way, PT. Andi, Yogyakarta.
Sitepu, Nirmana SK,, 1994, Analisis Jalur (Path Analyze), Unit Pelayanan Statistika, Jurusan Statistika, FMIPA, Universitas Padjajaran, Bandung.
