ANALISIS TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA (TPAK) DI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN
METODE STATISTIC QUALITY CONTROL
LAPORAN TUGAS AKHIR
NITA FEBRIANTI SIBARANI 172407077
PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2020
ANALISIS TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA (TPAK) DI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN
METODE STATISTIC QUALITY CONTROL
LAPORAN TUGAS AKHIR
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya
NITA FEBRIANTI SIBARANI 172407077
PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN 2020
PERNYATAAN ORISINALITAS
ANALISIS TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA (TPAK) DI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN
METODE STATISTIC QUALITY CONTROL
TUGAS AKHIR
Saya menyatakan bahwa laporan tugas akhir ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2020
Nita Febrianti Sibarani 172407077
ANALISIS TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA (TPAK) DI SUMATERA UTARA DENGAN MENGGUNAKAN
METODE STATISTIC QUALITY CONTROL
ABSTRAK
Sumatera Utara merupakan provinsi ke empat dengan jumlah penduduk terbanyak di indonesia. Jumlah penduduk di Sumatera Utara yang besar mengakibatkan jumlah tenaga kerja yang besar, sehingga membutuhkan lapangan pekerjaan yang lebih luas agar angka pengangguran berkurang untuk itu perlu diteliti masalah tingkat partisipasi angkatan kerja yang terjadi di Kabupaten/Kota yang kurang merata sehingga dilakukan analisis tingkat partisipasi angkatan kerja setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara, apakah masih berada dalam kendali atau sudah diluar kendali. Metode analisis yang digunakan dalam menyelesaikan penelitian ini adalah metode Statistic Quality Control dengan menggunakan peta pengendali 𝑋̅ dan R.
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tingkat pertisipasi angkatan kerja dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2015. Jumlah sampel penelitian ini sebanyak 33 Kabupaten/Kota di Sumatera Utara. Hasil analisis dari penelitian ini didapat nilai rata-rata 𝑥̅ yang merupakan garis Sentral untuk peta pengendali 𝑋̅ adalah 73,48. Nilai Batas Pengendali Atas (BPA) adalah 78,40 dan nilai Batas Pengendali Bawah (BPB) adalah 68,56. Nilai rata-rata untuk 𝑅̅ yang merupakan garis Sentral untuk peta pengendali R adalah 6,75. Nilai Batas Pegendali Atas (BPA) adalah 15,40 dan nilai Batas Pengendali Bawah (BPB) adalah 0. Dari hasil analisis ini dapat diketahui bahwa tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) di Sumatera Utara masih belum berada dalam standar pengendalian.
Kata Kunci : (SQC), (TPAK), peta pengendali, (BPA), (BPB)
PARTISIPATION ANALYSIS OF LABOR FORCE LEVEL IN NORTH SUMATRA BY USING STATISTIC QUALITY METHOD
ABSTRACT
North Sumatra is the fourth province with the most population in Indonesia. The huge population affects a huge number of the workforce. It needs large employment field to reduce the number of unemployment. Therefore it is necessary to analyze the problem of labor force participation rate which occur uneven in each Regency/City in North Sumatra to find out whatever it is still under or out of control. This research used Statistic Quality Control method by using controller maps 𝑋̅ and R. This research also used secondary data. The data used in this research is the data of labor force participation rate from 2012 to 2015. The samples used in this research are 33 Regency/City in North Sumatra. The results analysis of this research obtained the average value of 𝑥̅ which is a Central line of controller map 𝑋̅ is 73,48. The value of Upper Controlling Limit (BPA) is 78,40 and the value of Lower Controlling Limit (BPB) is 68,56. The average value for 𝑅̅ wich is a Central line of controller map R is 6,75. The value of Upper Controlling Limit (BPA) is 15,40 and the value of Lower Controlling Limit (BPB) value is 0. This results shows that the labor force participation rate in North Sumatra is not in control standard yet.
Keywords : (SQC), (TPAK), controller map, (BPA), (BPB)
PENGHARGAAN
Puji dan Syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Kuasa atas berkat dan pertolonganNya saya dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul “Analisis Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara dengan Menggunakan Metode Statistic Quality Control”. Banyak cobaan/rintangan yang penulis hadapi namun karena KasihNya yang besar di tengah-tengah masa virus covid’19 ini penulis tidak menyerah dan tetap semangat. Bersyukur buat kesehatan yang Tuhan berikan kepada Dosen pembimbing saya sehingga saya tetap dapat melakasanakan bimbingan online sampai selesai.
1. Terimakasih penulis sampaikan kepada Ibu Dra. Laurentina Pangaribuan, M.Si selaku dosen pembimbing saya, yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan tugas akhir ini.
2. Terimakasih kepada Ibu Dr. Elly Rosmaini, M.Si dan Bapak Dr. Open Darnius, M.Sc selaku Ketua dan Sekretaris Program Studi D3 Statistika FMIPA USU.
3. Terimakasih kepada Bapak Prof. Dr. Suyanto, M. Kom dan Bapak Drs. Rosman Siregar, M.Si selaku Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika FMIPA USU.
4. Terimakasih kepada Bapak Dr.Kerista Sebayang, M.S selaku Dekan FMIPA USU, dan Terimakasih kepada seluruh Dosen Prgram Studi D3 Statistika FMIPA USU, Staff, serta Pegawai FMPA USU.
5. Akhrinya tidak terlupakan kepada orang tua penulis Alm. Bapak Sukiman Sibarani dan Ibu Litjen Hutabarat serta saudara penulis (Johntra Sibarani, Frisko Sibarani, Halasan Sibarani, Pantas Sibarani, Melfrida Sibarani, Sastra Sibarani), para sahabat penulis yang berjuang bersama-sama, saling menolong dan saling mendoakan (Dormen Hutagalung, Abigail Eleanor, Novia Nainggolan, Dea Ekarina Bangun, Fitri Aritonang, Yosafat Tarigan, Alex Panjaitan) dan kakak rohani yang selalu memberikan motivasi dan dorongan (Tamelia Tarigan), serta rekan-rekan statistika yang tidak dapat disebutkan satu persatu. Semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.
Medan, Juni 2020
Nita Febrianti Sibarani
DAFTAR ISI
Halaman
PENGESAHAN LAPORAN TUGAS AKHIR i
ABSTRAK ii
ABSTRCT iii
PENGHARGAAN iv
DAFTAR ISI v
DAFTAR GAMBAR vii
DAFTAR TABEL viii
DAFTAR LAMPIRAN ix
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 2
1.3 Batasan Masalah 3
1.4 Tujuan Penelitian 3
1.5 Manfaat Penelitian 3
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Pengertian Metode Statistic Quality Control 4
2.2 Karakteristik Data Ukuran Kualitas 4
2.2.1 Data Variabel (Variabel Data) 5
2.2.2 Data Atribut (Attributes Data) 5
2.3 Jenis Alat Bantu Pengendalian Kualitas 5
2.3.1 Peta Pengendali (Control Chart) 6
2.3.2 Lembar Pemeriksaan (Check Sheet) 6
2.3.3 Diagram Pareto (Pareto Diagram) 7
2.3.4 Diagram Sebab Akibat (Cause and 7
Effect Diagram)
2.3.5 Diagram Batang (Histogram) 8
2.3.6 Diagram Sebar (Scatter Diagram) 8
2.3.7 Diagram Alir (Flow Chart) 8
2.4 Peta pengendali Rata – Rata dan Jarak (Range) 9
2.4.1 Peta Pengendali Rata – rata (𝑋̅) 9
2.4.2 Peta Pengendali Range 11
BAB 3 METODE PENELITIAN
3.1 Objek Penelitian 12
3.2 Waktu 12
3.3 Tempat Penelitian 12
3.4 Penelitian Kepustakaan 13
3.5 Pengumpulan Data 13
3.6 Pengolahan Data 13
3.7 Analisis Data 13
3.8 Jenis Data 13
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penyajian Data 14
4.2 Proses Statistic Quality Control 15
4.2.1 Peta Pengendali Rata – rata dan 16
Peta Pengendali Jarak (Range)
4.2.2 Nilai Rata – rata 𝑋̅ untuk Peta 19
Pengendali 𝑋̅ dan Peta Pengendali R
4.3 Implementasi Sistem 20
4.3.1 Pengertian Implementasi Sistem 20
4.3.2 Pengenalan Software Excel 2010 21
4.3.3 Pengaktifan Microsoft Excel 2010 21
4.3.4 Langkah – langkah Pengolahan Data 22
4.3.5 Membuat Grafik untuk Peta Pengendali 𝑋̅ 25 4.3.6 Membuat Grafik untuk Peta Pengendali R 28 4.3.7 Hasil Pengolahan Data dalam Microsoft Excel 31
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan 32
5.2 Saran 33
DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN
DAFTAR GAMBAR
Nomor Judul Halaman
Gambar
4.1 Tampilan Mengaktifkan Ms Excel 21
4.2 Tampilan work sheet Ms Excel 22
4.3 Tampilan menginput Data Tingkat Partisipasi 22 Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara
4.4 Menghitung Nilai AVERAGE 23
4.5 Menghitung Nilai Range 23
4.6 Menghitung Total Rata – rata 24
4.7 Menghitung Nilai 𝑋̅, 𝑅̅, BPA, BPB untuk 24 Peta Pengendali 𝑋̅
4.8 Menghitung Nilai R, BPA, BPB untuk 25
Peta Pengendali R
4.9 Tampilan Membuat Grafik Peta Pengendali 𝑋̅ 25 4.10 Menginput Data untuk Grafik Peta Pengendali 𝑋̅ 26
4.11 Menginput Data AVERAGE 26
4.12 Menginput Data Sentral, BPA, BPB untuk 27 Peta Pengendali 𝑋̅
4.13 Menginput nama Kabupaten/Kota 27
4.14 Tampilan Membuat Grafik Peta Pengendali R 28
4.15 Menginput Data Range 28
4.16 Menginput Data Sentral, BPA, BPB untuk 29 Peta Pengendali R
4.17 Menginput nama Kabupaten/Kota 29
4.18 Tampilan Hasil Perhitungan Peta Pengendali 30 Rata-rata dan Peta Pengendali R
4.19 Tampilan Hasil Grafik Peta Pengendali Rata-rata 31 4.20 Tampilan Hasil Grafik Peta Pengendali R 31
DAFTAR TABEL
Nomor Judul Halaman
Tabel
2.1 Daftar Harga – harga A2 10
2.2 Daftar Harga – harga D3 dan D4 12
4.1 Data Persentase Tingkat Partisipasi 14
Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara
4.2 Nilai – nilai Karakteristik Kualitas 16
4.3 Nilai – nilai Koefisien untuk 18
Kontruksi Variabel Peta Pengendali 𝑋̅ dan Peta Pengendali R
4.4 Nilai 𝑋̅ dan R 18
LAMPIRAN
Nomor Judul Halaman
Lampiran
1 Surat Permohonan Pengantar Pengambilan Data Riset 36
2 Surat Izin Pengambilan Data 37
3 Surat Balasan Izin Riset Pengambilan Data 38
4 Kartu Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa 39
5 Surat Keterangan Hasil Uji Implementasi Tugas Akhir 40
6 SK Pembimbing Tugas Akhir 41
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) adalah Penduduk yang termasuk bukan angkatan kerja yaitu penduduk usia kerja (15 tahun dan lebih) yang masih sekolah, mengurus rumah tangga atau melaksanakan kegiatan lainnya selain kegiatan pribadi. Penduduk yang termasuk angkatan kerja adalah penduduk usia kerja (15 tahun dan lebih) yang bekerja, atau punya pekerjaan namun sementara tidak bekerja dan pengangguran. TPAK diukur sebagai persentase jumlah angkatan kerja terhadap jumlah penduduk usia kerja. Semakin tinggi TPAK menunjukkan bahwa semakin tinggi pula pasokan tenaga kerja (labour supply) yang tersedia untuk memproduksi barang dan jasa dalam suatu perekonomian. Tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK) merupakan suatu indikator ketenagakerjaan yang memberikan gambaran tentang penduduk yang aktif secara ekonomi dalam kegiatan sehari-hari merujuk pada suatu waktu dalam periode survei. Semakin besar jumlah penduduk yang tergolong bukan angkatan kerja, semakin kecil jumlah angkatan kerja yang mengakibatkan semakin kecil TPAK (Payaman J Simanjuntak, 2005:45).
Secara umum, apabila tingginya TPAK disebabkan oleh tingginya penduduk yang bekerja, maka TPAK tersebut menunjukan kinerja partisipasi angkatan kerja yang baik. Namun bila tingginya diiringi dengan rendahnya tingkat kesempatan kerja (persentase penduduk yang bekerja), hal ini cukup mengkhawatirkan, karena berarti penduduk yang mencari pekerjaan meningkat yang selanjutnya dapat menambah angka pengangguran.
Masalah ketenagakerjaan adalah salah satu masalah pokok yang harus dihadapi oleh negara-negara berkembang, salah satunya negara Indonesia. Jumlah penduduk yang terus meningkat tanpa diikuti pertambahan lapangan pekerjaan selalu menjadi pemicu menjamurnya pengangguran. Salah satu yang perlu di perhatikan adalah upaya penyediaan lapangan kerja yang cukup untuk dapat mengimbangi pertambahan angkatan kerja yang masuk ke pasar tenaga kerja. Ketenagakerjaan adalah segala hal yang berhubungan dengan masalah tenaga kerja pada waktu sebelum, selama, dan sesudah masa kerja (Undang-undang RI Nomor 13 Tahun 2003 tentang Ketenagakerjaan), Tenaga kerja dalam pembangunan nasional merupakan faktor dinamika penting yang menentukan laju pertumbuhan perekonomian baik dalam kedudukannya sebagai tenaga kerja produktif maupun sebagai konsumen.
Ketidakseimbangan dalam penyebaran penduduk antar daerah atau wilayah mengakibatkan tidak proporsionalnya penggunaan tenaga kerja secara regional dan sektoral sehingga menghambat pula laju pertumbuhan perekonomian nasional.
Tenaga kerja sangatlah penting dalam proses produksi daripada sarana produksi lain seperti bahan mentah, tanah, air, dan sebagainya, dikarenakan manusialah yang menggerakkan atau mengoperasikan seluruh sumber-sumber tersebut untuk
2
menghasilkan suatu barang yang bernilai yang nantinya akan berpengaruh terhadap besaran Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di suatu wilayah.
Tingkat partisipasi angkatan kerja dipengaruhi oleh 2 faktor demografis yaitu sosial dan ekonomi. Faktor-faktor ini antara lain : umur, tingkat pendidikan, daerah tempat tinggal (daerah kota dan desa) dan pendapatan. Indikator ketenagakerjaan di Sumatera Utara dapat dilihat dari jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas yang dapat dikelompokkan menjadi 2 bagian yaitu penduduk yang termasuk angkatan kerja dan penduduk yang bukan angkatan kerja. Penduduk angkatan kerja terdiri dari mereka yang bekerja dan penganggur (termasuk di dalamnya orang yang mencari kerja).
Sedangkan penduduk yang bukan angkatan kerja adalah mereka yang sedang sekolah, mengurus rumah tangga (IRT) dan lainnya. Pertumbuhan penduduk yang sangat besar setiap tahun tentu berdampak pada bertambahnya jumlah angkatan kerja dan tentunya akan memberikan makna bahwa jumlah orang yang mencari pekerjaan akan meningkat, seiring dengan itu tenaga kerja juga akan bertambah.
Masalah penyerapan tenaga kerja dan pengangguran merupakan masalah serius yang harus di perhatikan oleh pemerintah. Faktor utama besarnya angka pengangguran adalah keterbatasan lapangan kerja. Masalah ini sudah pasti akan memberikan tekanan berat pada perekonomian serta dampak buruk bagi sosial seperti kriminalitas dan lain sebagainya. Ketenagakerjaan di Indonesia termasuk di Sumatera Utara diperkirakan bahwa distribusi penduduk usia kerja dan angkatan kerja di Sumatera Utara tidak merata dan semakin kompleks. Indikasi ini terlihat di samping pertambahan penduduk usia kerja setiap tahunnya yang terus meningkat sebagai implikasi dari jumlah penduduk yang cukup besar disertai struktur umur yang cenderung mengelompok pada usia muda juga masih tingginya angka pengangguran terutama pengangguran terbuka. Oleh sebab itu pembangunan ketenagakerjaan dititik beratkan pada tiga masalah pokok, yakni perluasan dan pengembangan lapangan kerja, peningkatan kualitas dan kemampuan tenaga kerja serta perlindungan tenaga kerja. Dalam bagian ini akan disajikan kondisi tingkat partisipasi angkatan kerja di Sumatera Utara.
Menyelesaikan masalah kekurangan lapangan pekerjaan bukanlah hal yang mudah tetapi bukan tidak mungkin untuk dilakukan. Salah satu langkah awal yang seharusnya dilakukan adalah meneliti/menganalisis seberapa besar lapangan pekerjaan yang harus disediakan untuk menampung para angkatan kerja. Oleh karena itu berdasarkan latar belakang maka penulis memilih judul: “Analisis Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara dengan Menggunakan Metode Statistic Quality Control”.
1.2 Rumusan Masalah
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja adalah hal yang penting bagi seluruh penduduk di Sumatera Utara, Permasalahan yang akan di bahas dalam penelitian ini adalah adanya distribusi tingkat partisipasi angkatan kerja yang tidak merata di antar Kabupaten/Kota dalam 4 tahun terakhir dan penting untuk di selidiki Kabupaten/Kota manakah yang dalam 4 tahun terakhir berada di luar ambang batas rata-rata tingkat partisipasi angkatan kerja di Sumatera Utara.
3
1.3 Batasan Masalah
Agar permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini tidak menyimpang dari sasaran yang dituju, maka penulis membatasi masalah sebagai berikut:
a. Penelitian menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara, data yang akan diteliti pada tahun 2012-2015.
b. Melalui latar belakang yang telah diuraikan diatas bahwa penulis akan menganalisis data tingkat partisipasi angkatan kerja di 33 Kabupaten/Kota di Sumatera Utara dengan menggunakan metode statistic quality control.
c. Jenis diagram yang akan penulis gunakan adalah peta pengendalian rata-rata (𝑋̅) dan peta pengendalian rentang (R).
1.4 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengetahui daerah mana yang berada dibatas pengendalian atas atau dibatas pengendalian bawah dengan menggunakan Peta Pengendali Rata-rata.
2. Untuk mengetahui daerah mana yang berada dibatas pengendalian atas atau dibatas pengendalian bawah dengan menggunakan Peta Pengendali R.
3. Untuk mengetahui yang mana daerah yang lebih membutuhkan peningkatan lapangan pekerjaan.
1.5 Manfaat Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan harapan dapat memeberikan manfaat antara lain:
1. Hasil penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat sebagai masukan bagi pemerintah atau instansi lainnya untuk memecahkan masalah mengenai tingkat partisipasi angkatan kerja yang diluar batas kontrol.
2. Mengaplikasikan ilmu dan teori-teori statistika yang diperoleh penulis selama kuliah dalam penyelesaian permasalahan yang diteliti.
3. Melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya.
BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini akan diuraikan konsep-konsep, teori, rumus, atau persamaan yang digunakan oleh penulis sebagai referensi dalam melakukan penelitian pengendalian kualitas statistik. Berikut ini adalah konsep-konsep yang diambil oleh penulis:
2.1 Pengertian Metode Statistic Quality Control
Metode Statistic Quality Control (SQC) atau pengendalian kualitas statistik yang merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengelola, dan memperbaiki produk dan proses menggunakan metode-metode statistik. Menurut Besterfield (1998), pengendalian kualitas statistik (statistic quality control) adalah salah satu teknik yang digunakan untuk mengendalikan dan mengelola suatu data baik manufaktur maupun jasa melalui penggunaan metode statistik.
Sementara itu menurut Maleyeff (1994), pengendalian kualitas statistik mempunyai cakupan yang lebih luas karena didalamnya terdapat pengendalian proses statistik, pengendalian produk (acceptance sampling) dan analisis kemampuan proses. Konsep terpenting dalam pengendalian kualitas statistik adalah variabilitas, dimana semua prosedur pengendalian kualitas statistik membuat keputusan berdasarkan sampel yang diambil dari populasi yang lebih besar. Pengertian kualitas menurut Heizer & Render (2009) yaitu kualitas/ mutu merupakan karakteristik dan corak dari produk atau jasa yang mempunyai kemampuan memenuhi kebutuhan yang tampak jelas maupun yang tersembunyi, sedangkan menurut Assauri (2004), pengendalian kualitas adalah usaha untuk mempertahankan mutu suatu produk, agar sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan berdasarkan kebijakan perusahaan tersebut.
Berdasarkan pengertian diatas, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa pengendalian kualitas adalah suatu teknik dan aktivitas atau tindakan yang terencana yang dilakukan untuk mencapai, mempertahankan dan meingkatkan kualitas suatu produk dan jasa agar sesuai dengan standar yang telah ditetapkan dan dapat memenuhi kepuasan konsumen.
2.2 Karakteristik Data Ukuran Kualitas
Pengumpulan data adalah langkah awal dalam proses pengendalian kualitas.
Dalam pengumpulan data ukuran kualitas dikelompokkan menjadi dua jenis yaitu data ukuran kualitas yang bersifat variabel dan data ukuran kualitas yang bersifat atribut.
5
2.2.1 Data Variabel (Variabel Data)
Data ukuran kualitas variabel merupakan data kuantitatif yang diukur menggunakan alat pengukuran tertentu untuk keperluan pencatatan dan analisis.
Ukuran kualitas bersifat variabel memiliki distribusi kontinu. Jika suatu catatan dibuat berdasarkan keadaan aktual, diukur secara langsung, maka karakteristik kualitas yang diukur itu disebut sebagai “variabel”. Data ukuran kualitas variabel adalah semua karakteristik yang dapat diukur yang digunakan untuk menentukan sejumlah penyimpangan dari spesifikasi. Ukuran-ukuran data variabel ini memberikan kemampuan mengolah data untuk menentukan rata-rata dan standar deviasi dan juga memberikan informasi yang lebih berguna untuk pengendalian proses. Data variabel bisa juga disebut dengan data yang diperoleh dari pengukuran yang digunakan untuk menentukan sejumlah penyimpangan dari spesifikasi. Data ini dipakai untuk menentukan rata-rata, rentang dan standar deviasi. Pengendalian kualitas untuk data variabel sering disebut dengan metode peta kendali variabel dan peta kontrol. Umumnya yang sering digunakan untuk data variabel adalah peta kendali X-bar dan peta kendali R.
2.2.2 Data Atribut (Attributes data)
Data ukuran kualitas atribut merupakan data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Dalam suatu kasus kita selalu mengklasifikasikan tiap- tiap item yang diperiksa sebagai data yang seragam dan data yang tidak seragam kedalam suatu spesifikasi dalam suatu karakteristik. Contoh dari data atribut karakteristik kualitas adalah ketiadaan label pada kemasan produk, banyaknya jenis cacat pada produk, dan lain-lain. Pada umumnya data atribut digunakan dalam peta np, p, c, dan u.
2.3 Jenis Alat Bantu Pengendalian Kualitas
Untuk memecahkan suatu masalah yang timbul dari suatu data yang diteliti/dianalisis mengenai permasalahan kualitas diperlukan suatu alat bantu yang dapat dipergunakan secara tepat. Menurut Heizer & Render (2013) terdapat 7 alat bantu pengendalian kualitas yang digunakan untuk menganalisis masalah – masalah kualitas yang sedang dihadapi agar masalah tersebut dapat dikendalikan. Adapun alat pengendalian kualitas tersebut adalah sebagai berikut:
1. Peta Kendali (Control Chart) 2. Lembar Periksa (check shett) 3. Diagram Pareto (Pareto Diagram)
4. Diagram Sebab Akibat (Cause and and Effectt Diagram) 5. Diagram Batang (Histogram)
6. Diagram Sebar (Scatter Diagram) 7. Diagram Alir (Flow Chart)
6
2.3.1 Peta Pengendali (Control Chart)
Peta Pengendali adalah suatu alat yang secara grafis digunakan untuk memonitor dan mengevaluasi apakah suatu aktivitas/proses berada dalam pengendalian kualitas secara statistika atau tidak sehingga memecahkan masalah dan menghasilkan perbaikan kualitas. Peta kendali menunjukan adanya perubahan data dari waktu ke waktu, tetapi tidak menunjukan penyebab penyimpangan meskipun penyimpangan itu akan terlihat pada peta pengendali.
Data di-plot dalam urutan waktu. Control chart selalu terdiri dari tiga garis horisontal, yaitu :
a. Garis pusat/ Garis Sentral (center line), garis yang menunjukkan nilai tengah (mean) atau nilai rata-rata dari karakteristik kualitas yang di-plot-kan pada peta pengendali.
b. Batas Pengendali Atas (BPA), garis di atas garis pusat yang menunjukkan batas kendali atas.
c. Batas Pengendali Bawah (BPB), garis di bawah garis pusat yang menunjukkan batas kendali bawah.
Menggunakan control chart, kita dapat menarik kesimpulan tentang apakah variasi proses konsisten (dalam batas kendali) atau tidak dapat diprediksi (di luar batas kendali) karena dipengaruhi oleh special cause of variation.
Kegunaan peta kendali adalah :
1. Memberikan informasi suatu proses produksi masih berada di dalam batas-batas kendali kualitas atau tidak terkendali.
2. Memantau proses produksi secara terus-menerus agar tetap stabil.
3. Menentukan kemampuan proses (capability process).
4. Membantu menentukan kriteria batas penerimaan kualitas produk sebelum dipublikasikan.
2.3.2 Lembar Pemeriksaan (Check Sheet )
Check Sheet atau lembar pemeriksaan merupakan alat pengumpul dan penganalisis data yang disajikan dalam bentuk tabel yang berisi data jumlah barang yang diproduksi dan jenis ketidaksesuaian beserta dengan jumlah yang dihasilkannya. Tujuan digunakannya check sheet ini adalah untuk mempermudah proses pengumpulan data dan analisis, serta untuk mengetahui area permasalahan berdasarkan frekuensi dari jenis atau penyebab dan mengambil keputusan untuk melakukan perbaikan atau tidak.
Kegunaan check sheet yaitu sebagai alat untuk:
1. Pemeriksaan distribusi proses produksi 2. Pemeriksaan item cacat
3. Pemeriksaan lokasi cacat 4. Pemeriksaan penyebab cacat
5. Pemeriksaan konfirmasi pemeriksaan
7
2.3.3 Diagram Pareto (Pareto Diagram)
Diagram Pareto adalah grafik belok dan grafik baris yang menggambarkan perbandingan masing-masing jenis data terhadap keseluruhan, dengan memakai diagram Pareto, dapat terlihat masalah mana yang dominan sehingga dapat mengetahui prioritas penyelesaian masalah. Dalam diadram ini terdapat banyak aspek dalam produksi yang harus diperbaiki, yaitu : cacat, alokasi waktu, peghematan biaya dan seterusnya. Dalam fakta, setiap permasalahan terdiri dari banyaknya masalah-masalah kecil sehingga menjadi sulit hanya untuk mengetahui bagaimana melangkah ke pemecahannya. Fungsi diagram pareto juga adalah untuk mengidentifikasi atau menyeleksi masalah utama untuk peningkatan kualitas dari yang paling besar ke yang paling kecil.
Kegunaan diagram Pareto adalah : 1. Menunjukan masalah utama.
2. Menyatakan perbandingan masing-masing persoalan terhadap keseluruhan.
3. Menunjukan tingkat perbaikan setelah tindakan perbaikan pada daerah yang terbatas.
4. Menunjukan perbandingan masing-masing persoalan sebelum dan setelah perbaikan.
5. Mengidentifikasi beberapa permasalahan yang penting, untuk mencari cacat yang terbesar dan yang paling berpengaruh.
2.3.4 Diagram Sebab Akibat (Cause and Effectt Diagram)
Diagram ini disebut juga diagram tulang ikan (Fishbone chart) karena menyerupai bentuk susunan tulang ikan. Bagian kanan dari diagram biasanya menggambarkan akibat atau permasalahan sedangkan cabang-cabang tulang ikannya menggambarkan penyebabnya dan berguna untuk memperlihatkan faktor-faktor utama yang berpengaruh pada kualitas dan mempunyai akibat pada masalah yang dipelajari. Diagram sebab akibat ini pertama kali dikembangkan pada tahun 1950 oleh seorang pakar kualitas dari Jepang yaitu Ishikawa yang menggunakan uraian grafis dari unsur-unsur proses.
Kegunaan diagram sebab akibat adalah:
1. Membantu mengidentifikasi akar penyebab masalah.
2. Menganalisa kondisi yang sebenarnya yang bertujuan untuk memperbaiki peningkatan kualitas.
3. Membantu membangkitkan ide-ide untuk solusi suatu masalah.
4. Membantu dalam pencarian fakta lebih lanjut.
5. Mengurangi kondisi-kondisi yang menyebabkan ketidaksesuaian produk dengan keluhan konsumen.
6. Menentukan standarisasi dari operasi yang sedang berjalan atau yang akan dilaksanakan.
7. Sarana pengambilan keputusan dalam menentukan pelatihan tenaga kerja.
8. Merencanakan tindakan perbaikan.
8
2.3.5 Diagram Batang (Histogram)
Diagram batang adalah suatu alat yang membantu untuk menentukan variasi dalam proses. Berbentuk diagram batang yang menunjukkan tabulasi dari data yang diatur berdasarkan ukurannya. Diagram batang dapat dibuat dengan cara membentuk terlebih dahulu Tabel Frekuensinya, kemudian diikuti dengan perhitungan Statistik, baru kemudian mem-plot data ke dalam Histogram. Hasil plot data akan memudahkan dalam menganalisis kecenderungan sekelompok data. Diagram ini menunjukkan karakteristik-karakteristik dari data yang dibagi-bagi menjadi kelas- kelas. Histogram dapat berbentuk “normal” atau berbentuk seperti lonceng yang menunjukkan bahwa banyak data yang terdapat pada nilai rata-ratanya. Bentuk histogram yang miring atau tidak simetris menunjukkan bahwa banyak data yang tidak berada pada nilai rata-ratanya tetapi kebanyakan datanya berada pada batas atas atau bawah.
Kegunaan histogram adalah:
1. Memberikan gambaran populasi.
2. Memperlihatkan variabel dalam susunan data.
3. Mengembangkan pengelompokkan yang logis.
4. Pola-pola variasi mengungkapkan fakta-fakta produk tentang proses.
2.3.6 Diagram Sebar ( Scatter Diagram )
Scatter diagram merupakan cara paling sederhana untuk menentukan hubungan antara sebab dan akibat dari dua variabel. Langkah-langkah yang diambil sederhana, dengan cara data dikumpulkan dalam bentuk pasangan titik (x,y). Titik tersebut dapat diketahui antara variabel x dan variabel y, apakah terjadi hubungan positif atau negatif (Besterfield, 2009:88).
Kegunakan Diagram Sebar untuk:
1. Menguji bagaimana kuatnya hubungan antara dua variabel.
2. Menentukan jenis penjualan dari dua variabel itu, apakah positif, negatif, atau tidak ada hubungan.
2.3.7 Diagram Alir (Flow Chart)
Diagram alir dilakukan untuk mengidentifikasi urutan aktivitas atau aliran berbagai bahan baku dan informasi didalam suatu proses. Diagram alir dapat membantu orang – orang yang terlibat dalam proses tersebut untuk memahaminya secara lebih baik dan lebih objektif dengan cara memberikan gambaran mengenai langkah-langkah yang dibutuhkan untuk mengindikasikan bahwa perusahaan dapat menunjukkan kinerja yang baik dari proses yang dilakukan.
Diagram alir digunakan apabila ada kaitannya dengan hal-hal berikut:
1. Terdapat masalah dalam proses yang ditunjukkan melalui tingkat performansi proses yang rendah.
2. Memberikan pelatihan kepada karyawan baru.
9
3. Mengembangkan sistem pengukuran.
4. Menganalisis ketidaksinkronan, kesenjangan, dan lain-lain, yang berkaitan dengan proses.
5. Landasan untuk perbaikan proses secara terus menerus.
2.4 Peta Pengendali Rata-Rata dan Jarak (Range)
Peta pengendali rata-rata dan jarak merupakan dua peta pengendali yang saling membantu dalam mengambil keputusan mengenai kualitas proses. Peta pengendali rata-rata merupakan peta pengendali untuk melihat apakah prose masih berapa dalam batas pengendali atau tidak. Proses pengendalian dikatakan baik apabila data berada di sekitar garis pusat (center line). Namun, data yang berada didalam peta kendali statistik masih disebut sebagai berada dalam batas pengendalian statistik (in statistical control) walaupun terdapat penyimpangan yang disebabkan oleh penyebab umum. Sementara data yang berada di luar peta kendali statistik dianggap keluar dari batas pengendalian (out of statistical control) yang disebabkan oleh penyebab khusus.
2.4.1 Peta Pengendali Rata-rata (𝑿̅)
Peta pengendali untuk hasil pengamatan yang berbentuk variabel, pertama- tama akan dibicarakan peta pengendali untuk rata-rata (𝑋̅), peta pengendali ini antara lain dapat digunakan untuk menganalisis proses ditinjau dari harga rata-rata variabel hasil proses.
Langkah – langkah membuat peta pengendali rata - rata adalah sebagai berikut:
1. Tentukan ukuran subgroup (n = 3,4,5...) 2. Tentukan banyaknya sampel (n)
3. Hitung nilai rata –rata dari setiap subgrup, yaitu 𝑋̅
𝑋̅ = ∑𝑛𝑖=1𝑋𝑖
𝑛
Keterangan :
n = Banyaknya sampel dalam subgrup yang diambil 𝑋̅ = Rata – rata nilai setiap subgrup
xi = Data dalam subgroup atau sampel yang diambil
4. Menentukan harga rata - rata 𝑋̅, nilai rata – rata diperoleh dengan rumus:
𝑋̅ = ∑ 𝑋̅𝑖
𝑔 𝑖=1
∑𝑔𝑖=1𝑔
10
Keterangan :
g = Banyaknya observasi yang dilakukan 𝑋̅ = Rata – rata dari nilai subgrup
𝑋̅𝑖 = Rata – rata nilai subgrup ke - i
5. Menghitung batas pengendali untuk peta pengendali 𝑋̅
Sentral = 𝑋̅
BPA = 𝑋̅ + A2𝑅̅
BPB =𝑋̅ − A2𝑅̅
Keterangan :
BPA = Batas Pengendali Atas BPB = Batas Pengendali Bawah A2 = Nilai koefisien
𝑅̅ = Selisih harga Xmaks – Xmin Tabel 2.1 Daftar Harga – harga A2
n A2
2 1,88
3 1,023
4 0,729
5 0,577
6 0,483
7 0,419
8 0,373
9 0,337
10 0,308
11 0,285
12 0,266
13 0,249
14 0,235
15 0,223
16 0,212
17 0,203
18 0,194
19 0,187
20 0,18
21 0,173
22 0,167
23 0,162
24 0,157
25 0,153
6. Membuat plot data 𝑋̅ pada peta pengendali 𝑋̅ serta amati apakah data tersebut berada dalam batas kontrol atau diluar batas kontrol.
11
2.4.2 Peta Pengendali Range
Peta pengendali jarak (range) digunakan untuk mengetahui tingkat keakurasian atau ketepatan proses yang diukur dengan range dari sampel yang diambil dalam observasi. Seperti halnya pada pengendali rata-rata, peta pengendali jarak tersebut digunakan untuk mengetahui dan menghilangkan penyebab khusus yang membuat terjadinya penyimpangan. Data yang berada di dalam batas pengendalian statistik untuk range disebut in statistical control yang terdapat penyimpangan karena penyebab umum. Sementara data yang berada diluar batas pengendali statistik untuk range disebut sebagai out statistical control yang disebabkan oleh sebab khusus.
Langkah – langkah membuat peta pengendali Range adalah sebagai berikut:
1. Tentukan ukuran subgrup (n = 3,4,5...) 2. Tentukan banyaknya sampel (g) 3. Hitung nilai range dari setiap subgrup
Ri = data terbesar – data terkecil Keterangan :
Ri = range dari setiap subgrup
4. Hitung rentang rata – rata dengan rumus berikut:
𝑅̅ = ∑ 𝑅𝑖
𝑔 𝑖=1
𝑔
Keterangan :
g = Banyaknya observasi yang dilakukan
R̅ = Rata – rata nilai rata – rata rentang setiap subgrup Ri = Nilai rentang subgrup ke - i
5. Menghitung batas pengendali untuk peta pengendali 𝑅̅
Sentral = 𝑅̅
BPA = 𝑅̅ 𝑥 D4
BPB = 𝑅̅ 𝑥 D3
Keterangan :
BPA = Batas Pengendali Atas BPB = Batas Pengendali Bawah D3 dan D4 = Nilai koefisien
12
Tabel 2.2 Daftar Harga – harga D3 dan D4
N D3 D4
2 0 3,267
3 0 2,575
4 0 2,282
5 0 2,115
6 0 2,004
7 0,076 1,924
8 0,136 1,864
9 0,184 1,816
10 0,223 1,777
11 0,256 1,744
12 0,284 1,716
13 0,308 1,692
14 0,329 1,671
15 0,348 1,652
16 0.364 1,636
17 0,379 1,621
18 0,392 1,608
19 0,404 1,596
20 0,414 1,586
21 0,25 1,575
22 0,434 1,566
23 0,443 1,557
24 0,452 1,548
25 0,459 1,541
6. Membuat plot data R̅ pada peta pengendali range serta amati apakah data tersebut berada dalam batas kendali atau diluar batas kendali.
BAB 3
METODE PENELITIAN
Metodologi merupakan sesuatu yang sangat penting dalam kehidupan ini ketika kita ingin mencapai sesuatu yang dicita-citakan. Sebagaimana pengertian metodologi yang terdapat dalam kamus besar bahasa Indonesia yaitu “Cara yang teratur yang digunakan untuk melaksanakan suatu pekerjaan agar tercapai sesuatu dengan yang dikehendaki, atau cara kerja yang bersistem untuk memudahkan pelaksanaan suatu kegiatan guna mencapai tujuan yang ditentukan”. Adapun cara kerja yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menentukan objek penelitian, waktu, tempat penelitian, penelitian kepustakaan, metode pengumpulan data, pengolahan data, analisis data dan jenis data.
3.1 Objek Penelitian
Objek penelitian pada hakikatnya adalah topik permasalahan yang dikaji dalam penelitian. Menurut Sugiyono (2017), menjelaskan pengertian objek penelitian adalah sasaran ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu tentang sesuatu hal objektif, valid dan reliable tentang suatu hal (variabel tertentu).
Objek penelitian yang penulis teliti adalah Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Provinsi Sumatera Utara.
3.2 Waktu
Penelitian atau pengambilan data pada bulan Maret 2020
3.3 Tempat Penelitian
Penelitian atau pengumpulan data mengenai Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara. Alamat : Jalan Asrama No. 179 Medan 20123 Indonesia.
3.4 Penelitian Kepustakaan
Metode ini adalah metode dimana peneliti dapat memperoleh data dengan membaca dan mempelajari buku-buku ataupun literatur yang bisa diperoleh dari perkuliahan ataupun secara umum, serta sumber informasi lain seperti internet.
14
3.5 Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data yang dibutuhkan, penulis melakukan riset dengan mengambil data di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera utara. Data yang diperoleh kemudian disajikan dalam bentuk angka-angka agar gambaran yang jelas dari sekumpulan data yang diperoleh dapat diambil yang kemudian dapat ditarik kesimpulannya.
3.6 Pengolahan Data
Mengolah data yang didapat dari tahap pengumpulan untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi dianalisis dengan menggunakan metode Statistic Quality Control.
3.7 Analisis Data
Analisis dilakukan terhadap hasil pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis mengacu pada hasil yang diperoleh dari penggunaan rumus Statistic Quality Control (SQC) untuk mengetahui batas pengendali untuk hasil penelitian berada didalam batas kendali atau diluar batas kendali.
3.8 Jenis Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jenis data sekunder. Data sekunder adalah data pelengkap yang diperoleh tidak melalui tangan pertama, melalui tangan kedua, ketiga atau seterusnya. Peneliti mengambil data di perusahaan Badan Pusat Statistik.
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan diuraikan mengenai hasil penelitian serta pembahasan dari hasil penelitian. Hasil penelitian akan disajikan dalam bentuk tabel, gambar berupa grafik atau kurva dengan menggunakan peta pengendali rata-rata dan peta pengendali jarak sehingga diharapkan dapat memudahkan pembaca dalam memahami hasil penelitian ini.
Pembahasan yang tercakup dalam bab ini adalah:
1. Penyajian Data
2. Proses Statistic Quality Control 3. Peta Pengendali Rata-rata (X̅) 4. Peta Pengendali Jarak (Range)
4.1 Penyajian Data
Penyajian data merupakan salah satu kegiatan dalam pembuatan laporan hasil penelitian yang telah dilakukan agar dapat dipahami dan dianalisis sesuai dengan tujuan yang diinginkan. Data yang disajikan harus sederhana dan jelas agar mudah dibaca. Adapun tujuan penyajian data yaitu memberi gambaran yang sistematis tentang peristiwa yang merupakan gambaran tentang suatu keadaan atau permasalahan. Secara garis besar ada dua cara penyajian data, yaitu dengan daftar atau tabel dan diagram atau grafik. Data yang digunakan dalam tulisan ini adalah, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) untuk 33 Kabupaten/ Kota di Sumatera Utara dari tahun 2012 sampai 2015 yang disajikan dalam bentuk tabel berikut ini:
Tabel 4.1 Data Persentase Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara
KABUPATEN/KOTA
Persentase Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK)
2012 2013 2014 2015
NIAS 89,44 86,54 90,84 85,72
MANDAILING NATAL 77,06 80,9 73,36 73,09
TAPANULI SELATAN 87,86 91,46 76,21 76,87
TAPANULI TENGAH 78,6 80 70,98 75,94
TAPANULI UTARA 85,98 87,57 83,98 83,57
TOBA SAMOSIR 81,46 79,66 78,13 80,28
LABUHAN BATU 59,48 66,79 63,2 59,95
ASAHAN 62,92 57,51 60,04 61,16
SIMALUNGUN 71,23 72,31 68,41 70,23
DAIRI 91,3 91,96 85,78 86,45
16
KARO 85,76 83,03 79,74 85,25
DELI SERDANG 65,61 62,54 65,12 61,23
LANGKAT 66,59 75,52 62,8 64,51
NIAS SELATAN 80,03 87,3 84,57 78,88
HUMBANG HASUNDUTAN 91,68 91,15 91,59 87,76
PAKPAK BARAT 87,34 90,05 89,09 87,76
SAMOSIR 89,44 89,02 89,92 88,38
SERDANG BEDAGAI 66,43 73,94 65,47 63,05
BATU BARA 63,22 59,92 57,42 57,72
PADANG LAWAS UTARA 70,82 79,79 74,46 77,6
PADANG LAWAS 62,59 70,68 62,66 71,87
LABUHAN BATU SELATAN 64,67 69,87 62,58 67,73
LABUHAN BATU UTARA 65,91 75,25 61,63 66,94
NIAS UTARA 73,75 74,91 81,74 79,13
NIAS BARAT KOTA 83,04 85,01 86,93 85,3
SIBOLGA 71,09 66,15 70,35 70,04
TANJUNG BALAI 66,7 59,88 62,76 64,83
PEMATANG SIANTAR 64,42 64 57,47 68,63
TEBING TINGGI 65,49 62,41 64,44 62,81
MEDAN 62,65 64,74 60,41 60,28
BINJAI 62,79 61,74 63,85 65,44
PADANG SIDIMPUAN 73,41 65,02 70,23 68,27
GUNUNG SITOLI 70,76 68,29 65,38 66,5
4.2 Proses Statistic Quality Control
Melalui data yang telah diperoleh yaitu data persentase Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara dari tahun 2012 sampai 2015, penulis ingin mengetahui apakah Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara masih berada didalam batas pengendali atau sudah berada diluar batas pengendalian. Metode yang digunakan untuk menganalisis masalah ini adalah metode Statistic Quality Control dengan peta pengendalian rata-rata dan peta peta pengendalian jarak. Dalam penelitian ini penulis menentukan ukuran subgrup sebanyak 4 yang ditentukan berdasarkan tahun data, yaitu dari tahun 2012, 2013, 2014 dan 2015 yang disimbolkan dengan X1, X2, X3, X4. Dan penulis menentukan banyaknya subgroup sampel (sample number) berdasarkan daerah yang ada di Sumatera Utara, yaitu sebanyak 33 sampel yang dijelaskan seperti tabel berikut:
17
Tabel 4.2 Nilai-nilai Karakteristik Kualitas
KABUPATEN/KOTA
Persentase Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK)
2012 2013 2014 2015
X1 X2 X3 X4
NIAS 89,44 86,54 90,84 85,72
MANDAILING NATAL 77,06 80,9 73,36 73,09
TAPANULI SELATAN 87,86 91,46 76,21 76,87
TAPANULI TENGAH 78,6 80 70,98 75,94
TAPANULI UTARA 85,98 87,57 83,98 83,57
TOBA SAMOSIR 81,46 79,66 78,13 80,28
LABUHAN BATU 59,48 66,79 63,2 59,95
ASAHAN 62,92 57,51 60,04 61,16
SIMALUNGUN 71,23 72,31 68,41 70,23
DAIRI 91,3 91,96 85,78 86,45
KARO 85,76 83,03 79,74 85,25
DELI SERDANG 65,61 62,54 65,12 61,23
LANGKAT 66,59 75,52 62,8 64,51
NIAS SELATAN 80,03 87,3 84,57 78,88
HUMBANG HASUNDUTAN 91,68 91,15 91,59 87,76
PAKPAK BARAT 87,34 90,05 89,09 87,76
SAMOSIR 89,44 89,02 89,92 88,38
SERDANG BEDAGAI 66,43 73,94 65,47 63,05
BATU BARA 63,22 59,92 57,42 57,72
PADANG LAWAS UTARA 70,82 79,79 74,46 77,6
PADANG LAWAS 62,59 70,68 62,66 71,87
LABUHAN BATU SELATAN 64,67 69,87 62,58 67,73
LABUHAN BATU UTARA 65,91 75,25 61,63 66,94
NIAS UTARA 73,75 74,91 81,74 79,13
NIAS BARAT KOTA 83,04 85,01 86,93 85,3
SIBOLGA 71,09 66,15 70,35 70,04
TANJUNG BALAI 66,7 59,88 62,76 64,83
PEMATANG SIANTAR 64,42 64 57,47 68,63
TEBING TINGGI 65,49 62,41 64,44 62,81
MEDAN 62,65 64,74 60,41 60,28
BINJAI 62,79 61,74 63,85 65,44
PADANG SIDIMPUAN 73,41 65,02 70,23 68,27
GUNUNG SITOLI 70,76 68,29 65,38 66,5
4.2.1 Peta Pengendali Rata-Rata dan Peta Pengendali Jarak (Range)
Peta pengendali rata-rata merupakan peta pengendali untuk melihat apakah proses masih berada dalam proses. Untuk menentukan harga rata - rata 𝑋̅, dapat diperoleh dengan rumus berikut:
𝑋̅ = ∑ 𝑋̅𝑖
𝑔 𝑖=1
∑𝑔𝑖=1𝑔
18
Keterangan :
g = Banyaknya observasi yang dilakukan 𝑋̅ = Rata – rata dari nilai subgrup
𝑋̅𝑖 = Rata – rata nilai subgrup ke – i
Untuk menghitung batas pengendali untuk peta pengendali 𝑋̅
Sentral = 𝑋̅
BPA = 𝑋̅ + A2𝑅̅
BPB = 𝑋̅ − A2𝑅̅
Keterangan :
BPA = Batas Pengendali Atas BPB = Batas Pengendali Bawah A2 = Nilai koefisien
𝑅̅ = Selisih harga Xmax – Xmin
Sedangakan peta pengendali jarak (range) digunakan untuk mengetahui tingkat keakurasian atau ketepatan proses yang diukur dengan range dari sampel yang diambil dalam observasi. Untuk menghitung rentang rata – rata dapat diperoleh dengan rumus berikut:
𝑅̅ = ∑ 𝑅𝑖
𝑔 𝑖=1
𝑔
Keterangan :
g = Banyaknya observasi yang dilakukan R̅ = Nilai rata – rata rentang setiap subgrup Ri = Nilai rentang subgrup ke – i
Untuk menghitung batas pengendali untuk peta pengendali 𝑅̅
Sentral = 𝑅̅
BPA = 𝑅̅ 𝑥 D4
BPB = 𝑅̅ 𝑥 D3
Keterangan :
BPA = Batas Pengendali Atas BPB = Batas Pengendali Bawah D3 dan D4 = Nilai koefisien
19
Tabel 4.3 Nilai-nilai Koefisien untuk Kontruksi Variabel Peta Pengendali 𝑋̅ dan Peta Pengendali R
Sampel Size n
Nilai Koefisien untuk Peta Pengendali 𝑋̅
Nilai Koefisien untuk Peta Pengendali R
A2 D3 D4
2 1,88 0 3,267
3 1,023 0 2,575
4 0,729 0 2,282
5 0,577 0 2,115
6 0,483 0 2,004
7 0,419 0,076 1,924
8 0,373 0,136 1,864
9 0,337 0,184 1,816
10 0,308 0,223 1,777
11 0,285 0,256 1,744
12 0,266 0,284 1,716
13 0,249 0,308 1,692
14 0,235 0,329 1,671
15 0,223 0,348 1,652
16 0,212 0.364 1,636
17 0,203 0,379 1,621
18 0,194 0,392 1,608
19 0,187 0,404 1,596
20 0,18 0,414 1,586
21 0,173 0,25 1,575
22 0,167 0,434 1,566
23 0,162 0,443 1,557
24 0,157 0,452 1,548
25 0,153 0,459 1,541
Tabel 4.4 Nilai 𝑋̅ dan R
KABUPATEN/ KOTA 𝑋̅ R
NIAS 88,14 5,12
MANDAILING NATAL 76,10 7,81
TAPANULI SELATAN 83,10 15,25
TAPANULI TENGAH 76,38 9,02
TAPANULI UTARA 85,28 4,00
TOBA SAMOSIR 79,88 3,33
LABUHAN BATU 62,36 7,31
ASAHAN 60,41 5,41
SIMALUNGUN 70,55 3,90
DAIRI 88,87 6,18
KARO 83,45 6,02
DELI SERDANG 63,63 4,38
LANGKAT 67,36 12,72
NIAS SELATAN 82,70 8,42
20
HUMBANG HASUNDUTAN 90,55 3,92
PAKPAK BARAT 88,56 2,71
SAMOSIR 89,19 1,54
SERDANG BEDAGAI 67,22 10,89
BATU BARA 59,57 5,80
PADANG LAWAS UTARA 75,67 8,97
PADANG LAWAS 66,95 9,28
LABUHAN BATU SELATAN 66,21 7,29
LABUHAN BATU UTARA 67,43 13,62
NIAS UTARA 77,38 7,99
NIAS BARAT KOTA 85,07 3,89
SIBOLGA 69,41 4,94
TANJUNG BALAI 63,54 6,82
PEMATANG SIANTAR 63,63 11,16
TEBING TINGGI 63,79 3,08
MEDAN 62,02 4,46
BINJAI 63,46 3,70
PADANGSIDEMPUAN 69,23 8,39
GUNUNGSITOLI 67,73 5,38
JUMLAH 2.424,79 222,70
4.2.2 Nilai Rata – rata 𝑿̅ untuk Peta Pengendali 𝑿̅ dan R
Nilai rata – rata yang merupakan garis Sentral (Center Line) untuk peta pengendali 𝑋̅ dihitung sebagai berikut:
𝑋̅ = ∑ 𝑋̅𝑖
𝑔 𝑖=1
𝑔
𝑋̅ = 𝑋̅1+𝑋̅2+𝑋̅3+𝑋̅4+𝑋̅5+⋯+𝑋̅33 33
𝑋̅ =88,14+76,10+83,10+76,38+85,28+⋯+67,73 33
𝑋̅ = 2.424,79
33
= 73,48
Nilai rata – rata range dari seluruh subgrup (𝑅̅) dihitung sebagai berikut:
𝑅̅ = ∑ 𝑅𝑖
𝑔 𝑖=1
𝑔
𝑅̅ = 𝑅1+𝑅2+𝑅3+𝑅4+𝑅5+⋯+𝑅33 33
21
𝑅̅ = 5,12+7,81+15,25+9,02+4,00 33
𝑅̅ = 222,70
33
= 6,75
Nilai A2 = 0,73 untuk subgrup empat diperoleh dari tabel nilai – nilai koefisien untuk peta pengendali 𝑋̅. Batas kendali untuk peta pengendali 𝑋̅ adalah:
Batas Pengendali Atas (BPA ) = 𝑋̅ + A2𝑅̅
= 73,48 + (0,73 x 6,76)
= 78,40 Batas Pengndali Bawah (BPB) = 𝑋̅ − A2𝑅̅
= 73,48 – (0,73 x 6,76)
= 68,56
Nilai D3 = 0; D4 = 2,28 untuk subgrup empat diperoleh dari tabel nilai – nilai koefisien untuk peta pengendali R. Batas kendali untuk peta pengendali R adalah:
Batas Pengendali Atas (BPA) = 𝑅̅ 𝑥 D4
= 6,75 x 2,28
= 15,40 Batas Pengendali Bawah (BPB) = 𝑅̅ 𝑥 D3
= 6,75 x 0
= 0 4.3 Implementasi Sistem
4.3.1 Pengertian Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen desain sistem yang disetujui dan menguji, menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki. Tahapan implementasi sistem harus dapat menentukan jenis basis yang akan digunakan dalam menerapkan hasil desain tertulis sehingga memberikan hasil yang baik, sehingga dapat didefenisikan bahwa implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain yang tertulis ke dalam programming. Penggunaan suatu komputer untuk pemecahan masalah membutuhkan suatu sistem yang baik, sehingga memungkinkan berhasilnya komputer dalam melaksanakan tugasnya, yaitu mengolah data menjadi informasi.
Implementasi yang digunakan dalam pengolahan data tingkat partisipasi angkatan kerja di Provinsi Sumatera Utara adalah Software Excel.
22
4.3.2 Pengenalan Software Excel 2010
Microsoft Excel atau sering disebut dengan Excel merupakan program untuk mengolah angka/data secara otomatis, yang meliputi perhitungan dasar matematika, penggunaan fungsi – fungsi tertentu, pengolahan data, pembuatan grafik dan manajemen data. Selain itu Microsoft Excel juga dapat digunakan untuk berbagai urusan, dimulai dari yang sederhana, hingga urusan yang kompleks. Microsoft Excel 2010 adalah salah satu produk dari Microsoft untuk membuat aplikasi Spreadsheet.
Aplikasi Microsoft Excel sudah sangat dikenal oleh masyarakat. Dalam pembuatan aplikasi spreadsheet, Microsoft Excel 2010 terkenal dengan kemudahan dan keandalannya. Berbagai fasilitas fungsi disediakan untuk melakukan pengolahan data. Microsoft Excel bekerja dengan data, tabel pivot, dan grafik dan lainnya.
Software Excel memiliki banyak jenis versi. Mulai dari versi 1.0 tahun 1985, versi 2.0 tahun 1987, versi 1.5 tahun 1988 hingga versi 2016. Dalam pengolahan data Tugas Akhir ini, penulis menggunakan Microsoft Excel 2010. Penulis memilih menggunakan software ini karena memudahkan untuk mengolah data melalui perhitungan berupa penjumlahan, pengurangan, pembagian, perkalian, mencari rata – rata, maksimum, minimum dan Microsoft Excel juga menyediakan berbagai diagram untukmenampilkan hasil data serta melihat kondisi suatu permasalahan yang diteliti atau dianalisis.
4.3.3 Pengaktifan Microsoft Excel 2010
Tahap pertama untuk menggunakan software Microsoft Excel adalah mengaktifkan windows. Pastikan bahwa software Excel telah terinstal di komputer, kemudian lanjutkan dengan langkah – langkah berikut ini:
1. Pada desktop klik kanan icon Microsoft Excel, kemudian akan muncul pilihan, lalu klik open dan tunggu hingga terbuka.
Gambar 4.1 Tampilan Mengaktifkan Ms Excel
23
2. Setelah klik open, maka akan mucul lembar kerja (work sheet).
Gambar 4.2 Tampilan work sheet Ms Excel 4.3.4 Langkah – langkah Pengolahan Data
Untuk mengolah data tingkat pertisipasi angkatan kerja di Sumatera Utara maka data yang telah diperoleh di masukkan kedalam lembar kerja. Kolom pertama adalah Kabupaten/Kota, kolom ke-dua yaitu data tahun 2012, kolom ke-tiga yaitu data tahun 2013, kolom ke-empat yaitu data tahun 2014, dan kolom ke-lima yaitu data taun 2015.
Gambar 4.3 Tampilan menginput Data Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) di Sumatera Utara
24
Selanjutnya, dari data tersebut akan dihitung besarnya nilai rata – rata, Range, dan nilai Sentral, BPB, BPA untuk peta pengendali 𝑋̅ dan peta pengendali R.
a. Menghitung nilai Rata – rata (Average) untuk sampel dengan rumus:
=AVERAGE(C3:F3) kemudian tekan enter, lalu copy hingga seterusnya.
Gambar 4.4 Menghitung Nilai AVERAGE b. Menghitung nilai Range untuk sampel dengan rumus:
=MAX(C3:F3)-MIN(C3:F3) kemudian tekan enter, lalu copy hingga seterusnya.
Gambar 4.5 Menghitung Nilai Range
25
c. Menghitung nilai total untuk Average dengan rumus:
=SUM(G3:G35) kemudian tekan enter.
Gambar 4.6 Menghitung Total Rata – rata
d. Menghitung nilai rata – rata untuk peta pengendali 𝑋̅ dengan rumus:
=G37/33 lalu enter.
Menghitung nilai rata – rata 𝑅̅ dengan rumus:
=H37/33 lalu enter.
Untuk diagram kontrol nilai A2= 0,73
Menghitung nilai Batas Pengendali Atas (BPA) dengan rumus: =(T4+(T8*T5)) lalu enter.
Menghitung nilai Batas Pengendali Bawah (BPB) dengan rumus
=(T4 – (T8*T5)) lalu enter.
Gambar 4.7 Menghitung Nilai 𝑋̅, 𝑅̅, BPA, BPB untuk Peta Pengendali 𝑋̅
26
e. Menghitung nilai rata – rata untuk peta pengendali R dengan rumus:
=H37/33 lalu enter.
Untuk diagram kontrol D4 = 15,40 dan D3 = 0
Menghitung nilai Batas Pengendali Atas (BPA) dengan rumus:
=(S15*T11) lalu enter.
Menghitung nilai Batas Pengendali Bawah (BPB) dengan rumus:
=(S14*T11) lalu enter.
Gambar 4.8 Menghitung Nilai R, BPA, BPB untuk Peta Pengendali R
4.3.5 Membuat Grafik untuk Peta Pengendali 𝑿̅ Langkah – langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Tampilkan lembar kerja yang sudah terdapat data yang akan di analisis.
2. Dari menu insert, pilih Line pada menu Charts dan pilih Line With Markers.
Maka akan muncul grafik yang akan diedit sesuai data yang akan kita masukkan.
Lalu klik kanan pada grafik dan pilih select data untuk memasukkan data yang akan di analisis.
Gambar 4.9 Tampilan Membuat Grafik Peta Pengendali 𝑋̅
27
3. Setelah itu pilih edit pada Series.
Gambar 4.10 Menginput Data untuk Grafik Peta pengendali 𝑋̅
4. Masukkan nama data yang akan di analisis yaitu AVERAGE pada tabel nama dan masukkan data AVERAGE dengan blok data, lalu klik ok.
Gambar 4.11 Menginput Data AVERAGE
28
5. Lakukan hingga memasukkan data Sentral, BPA, BPB yang ada pada data X bar Chart.
Gambar 4.12 Menginput Data Sentral, BPA, BPB untuk Peta Pengendali 𝑋̅
6. Kemudian klik edit pada Axis Labels dengan cara blok nama Kabupaten/Kota dan klik ok.
Gambar 4.13 Menginput nama Kabupaten/Kota
29
7. Kemudian jika ingin mengedit warna grafik dapat dilakukan dengan cara klik pada garis yang ingin di edit lalu klik kanan dan pilih format data point dan pilih bentuk dan warna yang lebih jelas. Maka bentuk grafik yang diinginkan akan muncul.
4.3.6 Membuat Grafik untuk Peta Pengendali R
Langkah – langkahnya adalah sama dengan membuat grafik untuk Peta pengendali 𝑋̅. Namun yang bebeda pada bagian memasukkan data seperti berikut ini.
1. Pada saat ingin memasukkan data maka pilih edit pada Series.
Gambar 4.14 Tampilan Membuat Grafik Peta Pengendali R
2. Masukkan nama data yang akan di analisis yaitu RANGE pada tabel nama dan masukkan data RANGE dengan blok data, lalu klik ok
Gambar 4.15 Menginput Data Range
30
3. Lakukan hingga memasukkan data Sentral, BPA, BPB yang ada pada data R Chart.
Gambar 4.16 Menginput Data Sentral, BPA, BPB untuk Peta Pengendali R
4. Kemudian klik edit pada Axis Labels dengan cara blok nama Kabupaten/Kota dan klik ok.
Gambar 4.17 Menginput nama Kabupaten/Kota
31
5. Kemudian jika ingin mengedit warna grafik dapat dilakukan dengan cara klik pada garis yang ingin di edit lalu klik kanan dan pilih format data point dan pilih bentuk dan warna yang lebih jelas. Maka grafik akan di inginkan akan muncul.
4.3.7 Hasil Pengolahan Data dalam Microsoft Excel
Beberapa hasil hitungan di software microsoft excel sebagai berikut:
a. Berdasarkan perhitungan manual dan perhitungan dengan menggunakan software Microsoft Excel 2010 menunjukkan hasil yang sama.
b. Nilai rata – rata yang merupakan Garis Tegah (Center Line) untuk peta pengendali 𝑋̅ = 73,48. Dengan nilai Batas Pengendali Atas (BPA) = 78,40 dan nilai Batas Pengendali Bawah (BPB) = 68,56.
c. Nilai rata – rata range yang merupakan Garis Tengah untuk peta pengendali R adalah 6,75. Dengan nilai Batas Pengendali Atas (BPA) = 15,40 dan nilai Batas Pengendali Bawah (BPB) = 0,00.
Gambar 4.18 Tampilan Hasil perhitungan untuk Peta Pengendali Rata-rata dan Peta Pengendali R
32
d. Peta Pengendali Rata – rata
Pada peta pengendali dibawah ini menunjukkan bahwa terdapat beberapa data sampel yang berada diluar batas pengendalian.
Gambar 4.19 Tampilan Hasil Grafik Peta Pengendali Rata-rata e. Peta Pengendali R
Pada peta pengendali R dibawah ini menunjukkan bahwa banyak data sampel masih berada didalam standar pengendalian.
Gambar 4.20 Tampilan Hasil Grafik Peta Pengendali R
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dalam penelitian ini, penulis membuat beberapa kesimpulan yaitu:
1. Hasil analisis dari grafik peta pengendali 𝑋̅ sebagai berikut:
a. Dari 33 Kabupaten/Kota ada 4 daerah yang berada didalam garis pusat (sentral) yaitu: Mandailing Natal, Tapanuli Tengah, Padang Lawas Utara, Nias Utara.
b. Dari 33 Kabupaten/Kota ada 18 daerah yang berada dibatas pengendali bawah yaitu: Labuhan Batu, Asahan, Simalungun, Deli Serdang, Langkat, Serdang Bedagai, Batu Bara, Padang Lawas, Labuhan Batu Selatan, Labuhan Batu Utara, Sibolga, Tanjung Balai, Pematang Siantar, Tebing Tinggi, Medan, Binjai, Padang Sidempuan, Gunung Sitoli.
c. Dari 33 Kabupaten/Kota ada 11 daerah yang berada dibatas pengendali atas yaitu: Nias, Tapanuli Selatan, Tapanuli Utara, Toba Samosir, Dairi, Karo, Nias Selatan, Humbang Hasundutan, Pakpak Barat, Samosir, Nias Barat Kota.
2. Hasil analisis dari grafik peta pengendali R sebagai berikut:
a. Dari 33 Kabupaten/Kota ada 1 daerah berada dalam garis batas pengendali atas yaitu Tapanuli Selatan.
b. 32 Kabupaten/Kota yang berada dalam batas pengendali yaitu: Nias, Mandailing Natal, Tapanuli Tengah, Tapanuli Utara, Toba Samosir, Labuhan Batu, Asahan, Simalungun, Dairi, Karo, Deli Serdang, Langkat, Nias Selatan, Humbang Hasundutan, Pakpak Barat, Samosir, Serdang Bedagai, Batu Bara, Padang Lawas Utara, Padang Lawas, Labuhan Batu Selatan, Labuhan Batu Utara, Nias Utara, Nias Barat Kota, Sibolga, Tanjung Balai, Pematang Siantar, Tebing Tinggi, Medan, Binjai, Padang Sidempuan, Gunung Sitoli.
3. Hasil analisis menggunakan metode Statistic Quality Control darsi grafik peta pengendali 𝑋̅ dan peta pengendali R menunjukkan hasil yang tidak sama/
berbeda. Hasil analisis dari grafik peta pengendali 𝑋̅ ada 18 daerah yang berada dibatas pengendali bawah yang artinya termasuk dalam daerah yang penduduknya membutuhkan peningkatan lapangan pekerjaan. Hasil analisis dari grafik peta pengendali R menunjukkan bahwa Kabupaten/Kota di Sumatera Utara sudah berada dalam standar pengendalian.
34
5.2 Saran
Berdasarkan uraian dan kesimpulan yang telah disebutkan, penulis memberikan saran yang diharapkan dapat bermanfaaat bagi semua pihak. Beberapa saran tersebut adalah sebagai berikut:
1. Dalam menganalisis Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, penulis menggunakan metode Statistic Quality Control, Untuk penelitian selanjutnya alangkah lebih baik jika menggunakan metode yang berbeda dan menambah jumlah variabel untuk menghasilkan kesimpulan atau hasil analisis yang lebih luas.
2. Analisis dalam penelitian ini menggunakan alat bantu komputer, akan lebih mudah untuk melihat hasil apabila menggunakan software Microsoft Excel terbaru.
3. Dengan hasil analisis sebaiknya pemerintah Sumatera Utara lebih memperhatikan kondisi lapangan pekerjaan untuk disediakan di setiap Kabupan/Kota di Sumatera Utara agar tingkat pengangguran semakin berkurang.
35
DAFTAR PUSTAKA
Assauri, Sofyan. (2004). Manajemen produksi dan Operasi. Jakarta : . Penerbit fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Badan Pusat Statistik. (2016). Profil Tingkat Partisipasi Angkatam Kerja (TPAK) Penduduk Umur 15 tahun keatas Menurut Kabupaten Kota 2012-2015.
Besterfield, D. H. (2009). Quality Control (8th Edition). New Jersey: Pearson Heizer dan Render. (2009). Manajemen Operasi. Buku 1 edisi 9. Jakarta: Salemba 4
PrenticeHall.
Simanjuntak, Payaman J. (2005). Ekonomi Sumber Daya Manusia. Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia
Undang - Undang Ketenagakerjaan No.13 Tahun 2003
