PENGGUNAAN METODE STATISTICAL QUALITY CONTROL DALAM MENGANALISIS UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA (UMK) DI SUMATERA UTARA LAPORAN TUGAS AKHIR

PENGGUNAAN METODE STATISTICAL QUALITY CONTROL DALAM MENGANALISIS UPAH MINIMUM

KABUPATEN/KOTA (UMK) DI SUMATERA UTARA

LAPORAN TUGAS AKHIR

RAULI SIANIPAR 172407069

PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2020

PENGGUNAAN METODE STATISTICAL QUALITY CONTROL DALAM MENGANALISIS UPAH MINIMUM

KABUPATEN/KOTA (UMK) DI SUMATERA UTARA LAPORAN TUGAS AKHIR

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh gelar Ahli Madya

RAULI SIANIPAR 172407069

PROGRAM STUDI D-3 STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

PERNYATAAN ORISINALITAS

PENGGUNAAN METODE STATISTICAL QUALITY CONTROL DALAM MENGANALISIS UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA (UMK)

DI SUMATERA UTARA

LAPORAN 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

Rauli Sianipar 172407069

PENGGUNAAN METODE STATISTICAL QUALITY CONTROL DALAM MENGANALISIS UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA (UMK)

DI SUMATERA UTARA

ABSTRAK

Ketenagakerjaan merupakan bagian terpenting dalam kehidupan masyarakat Indonesia, karena menjadi salah satu cara bagi seseorang untuk menghidupi dirinya dari hasil bekerja, dari berbagai macam persoalan ketenagakerjaaan yang ada diatas, yang paling disoroti adalah permasalahan upah. Penelitian dengan judul “Penggunaan Metode Statistical Quality Control dalam Menganalisis Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara” memiliki rumusan masalah adanya kesenjangan atau variasi Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara dalam 5 tahun terakhir. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui Kabupaten/Kota mana yang berada di luar batas pengendalian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Statistical Quality Control dengan menggunakan peta kendali X dan R . Adapun sumber data yang digunakan adalah data sekunder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Upah Minimum Kabupeten/Kota (UMK) dari tahun 2015 hingga 2019. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan diperoleh kesimpulan bahwa Ada 3 Kabupaten/Kota yang berada di luar batas pengendalian diantaranya adalah Nias Selatan, Nias Barat dan Pakpak Barat.

Kata Kunci : Ketenagakerjaan, Peta Kendali, SQC, dan UMK

L

USE OF THE STATISTICAL QUALITY CONTROL METHOD IN ANALYZING THE MINIMUM WAGES OF THE DISTRICT / CITY (UMK)

IN SUMATERA UTARA

ABSTRACT

Employment is the most important part of Indonesian people's lives, because it is one of the ways for someone to support himself from work, from various kinds of labor issues listed above, the most highlighted is the issue of wages. The study entitled

"The Use of Statistical Quality Control Methods in Analyzing Regency / City Minimum Wages in North Sumatra" has formulated the problem of gaps or variations in Regency / City Minimum Wages in North Sumatra in the last 5 years. The purpose of this study is to determine which districts / cities are outside the control limits. The method used in this study is the Statistical Quality Control method using the control chart and R.

The data source used is secondary data. The data used in this study are the Regency / City Minimum Wage (UMK) data from 2015 to 2019. Based on the results of the research, it was concluded that there are 3 regencies / cities that are outside the control limits including South Nias, West Nias and Pakpak West.

Keywords: Employment, Full Map, SQC, and UMK

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya Penulis dapat menyelesaikan penyusunan laporan tugas akhir ini dengan judul Penggunaan Metode Statistical Quality Control dalam Menganalisis Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara.

Terima kasih penulis sampaikan kepada Ibu Dr. Mardiningsih, M.Si selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan Tugas Akhir ini. Terima kasih kepada Ibu Dr. Elly Rosmaini, M.Si dan Bapak Drs. Open Darnius M.Sc selaku ketua program studi dan sekretaris program studi D3 Statistika FMIPA USU Medan, Bapak Prof. Dr. Kerista Sebayang, M.Si selaku Dekan FMIPA USU serta staff dan Dosen Program Studi D3 Statistika FMIPA USU. Terima kasih juga penulis sampaikan kepada pihak Badan Pusat Statistika (BPS) Sumatera Utara yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk melakukan pengambilan data riset yang diperlukan dalam penyusunan tugas akhir ini.

Akhirnya tidak terlupakan kepada orang tua penulis Bapak Riduan Sianipar dan Ibu Rusminar Lumbantoruan, saudara penulis Riama Cristina Sianipar dan Tigor Pangihutan Sianipar, keluarga, kelompok kecil penulis Abigail Eleanor (Jemina, Fourta, Elisabet, Celi, Nita, Ony, Fransiska, Ariska, Desi, Tety,dan Gres) terkhusus PKK penulis (Tamelia Tarigan), sahabat penulis (Pitri, Novi, dan Sardion), MID NIGHT (Firnando, Irfan, Riama dan Reza), rekan-rekan Statistika FMIPA USU 2017 serta buat orang-orang disekitaran penulis yang selalu memberikan bantuan dan dorongan selama penyusunan tugas akhir semoga Tuhan Yang Maha Esa membalasnya.

Medan, Juli 2020 Penulis

Rauli Sianipar

DAFTAR ISI

Halaman

PENGESAHAN LAPORAN TUGAS AKHIR i

ABSTRAK ii

ABSTRACK iii

PENGHARGAAN iv

DAFTAR ISI v

DAFTAR TABEL vii

DAFTAR GAMBAR 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 Statistical Quality Control 4

2.2 Teknik-Teknik Perbaikan Kualitas 4

2.2.1 Diagram Pareto (Pareto Diagram) 5

2.2.2 Diagram Batang (Histogram) 5

2.2.3 Lembar Pengecekan (Check Sheet) 6

2.2.4 Diagram Sebab-Akibat (Cause and Effect Diagram) 6 2.2.5 Diagram Penyebaran (Scetter Diagram) 6

2.2.6 Diagram Alir (Flow Chart) 7

2.2.7 Peta Kendali (Control Chart) 7

2.3 Peta Kendali Rata-Rata dan Jarak (Range) 7

2.3.1 Peta Kendali Rata-rata X 8

2.3.2 Peta Kendali Range (R) 10

BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat 12

3.2 Metodologi Penelitian 12

3.2.1 Penelitian Kepustakaan 12

3.2.2 Pengumpulan Data 12

3.2.3 Pengolahan Data 13

3.2.4 Analisis Data 13

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Data 14

4.2 Metode Statistical Quality Control 16

4.3 Peta Kendali Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) 17

4.3.1 Peta Kendali X (rata-rata) 19

BAB 5 IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem 23

5.2 Pengertian Software SPSS 23

5.3 Langkah-Langkah Pengolahan Data dengan SPSS 23 BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan 30

6.2 Saran 30

DAFTAR PUSTAKA 31

LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

Nomor Judul Halaman Tabel

2.1 Harga-harga nilai 𝐴₂ untuk peta kendali X 9 2.2 Harga-harga nilai D3 dan D₄ untuk peta kendali R 10 4.1 Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara 14 4.2 Nilai-nilai Karakteristik Kualitas 16 4.3 Perhitungan peta kendali X (rata-rata) dan R (range) pada data 17

Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara

4.4 Nilai X dan R 18

4.5 Nilai-Nilai BKA, BKB dan Central Berdasarkan Peta Kendali X 22 dan R untuk Upah Minimum Kabupaten/Kota

DAFTAR GAMBAR

Nomor Judul Halaman

Gambar

4.1 Peta Pengendalian X untuk data Upah Minimum Kabupaten/ 20 Kota di Sumatera Utara

4.2 Peta Pengendalian R untuk data Upah Minimum Kabupaten/ 22 Kota di Sumatera Utara

5.1 Print screen tampilan IBM SPSS Statistics 22 24 5.2 Print screen tampilan Variable View IBM SPSS Statistics 22 24 5.3 Print screen tampilan Data View IBM SPSS Statistics 22 25 5.4 Print screen tampilan pengolahan data dengan SQC IBM SPSS 26

Statistics 22

5.5 Print screen tampilan Control Charts IBM SPSS Statistics 22 26 5.6 Print screen tampilan IBM SPSS Statistics 22 27 5.7 Print screen tampilan IBM SPSS Statistics 22 27 5.8 Peta Pengendalian ^X untuk data Upah Minimum Kabupaten/ 28

Kota di Sumatera Utara

5.9 Peta Pengendalian R untuk data Upah Minimum Kabupaten/ 29 Kota di Sumatera Utara

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Judul

Lampiran

1 Surat Permohonan Pengantar Pengambilan Data Riset

2 Surat Izin Pengambilan Data

3 Surat Balasan Izin Pengambilan Data Riset

4 Surat Keterangan Hasil Uji Implementas Tugas Akhir

5 Surat Keputusan Dekan

6 Formulir Kontrol Bimbingan

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Ketenagakerjaan merupakan bagian terpenting dalam kehidupan masyarakat Indonesia, karena menjadi salah satu cara bagi seseorang untuk menghidupi dirinya dari hasil bekerja, bahkan bagi keluarga. Keterkaitan masalah di Indonesia dalam ketenagakerjaan salah satunya terjadinya pemogokan pekerja/buruh karena rendahnya upah yang diberikan oleh perusahaan, pemutusan hubungan kerja yang dilakukan oleh perusahaan dengan alasan efisien pekerjaan tanpa adanya pesangon, penipuan calon- calon pekerja/buruh dengan membayar sejumlah uang administrasi jutaan rupiah oleh perusahaan fiktif, dan masalah lainnya mengenai ketenagakerjaan

Dari berbagai macam persoalan ketenagakerjaaan yang ada diatas, yang paling disoroti adalah permasalahan upah.

Berdasarkan pasal 1 ayat (1) Peraturan Pemerintah Nomor 78 Tahun 2015 tentang pengupahan menyebutkan bahwa “upah adalah hak pekerja/buruh yang diterima dan dinyatakan dalam bentuk uang sebagai imbalan dari pengusaha atau pemberi kerja, kesepakatan, atau peraturan perundang-undangan, termasuk tunjangan bagi pekerja/buruh dan keluarganya atas suatu pekerjaan dan atau jasa yang telah atau akan dilakukan”.

Menurut pasal 88 ayat (1) Undang-Undang ketenagakerjaan disebutkan bahwa

“setiap pekerja atau buruh berhak memperoleh penghasilan yang memenuhi penghidupan yang layak bagi kemanusiaan”.

Maka berdasarkan undang-undang dan peraturan yang telah disebutkan diatas tentang upah, dapatlah dikatakan bahwa upah adalah sejumlah uang atau barang yang diterima pekerja/buruh sebagai balas jasa atas tenaga atau pikiran yang diberikannya kepada perusahaan dimana dia bekerja.

Sedangkan menurut (Mulio Nasution,SE,1994) upah adalah suatu penerimaan sebagai suatu imbalan dari pemberian kerja kepada penerima kerja untuk suatu pekerjaan atau jasa yang telah dan atau akan dilakukan, berfungsi sebagai jaminan kelangsungan kehidupan yang layak bagi kemanusiaan dan produksi, dinyatakan atau

2

dinilai dalam bentuk uang yang ditetapkan menurut suatu pekerjaan atas dasar suatu perjanjian kerja.

Kebijakan pemerintah mengenai pengupahan yang melindungi pekerja/buruh salah satunya meliputi upah minimum. Upah minimum adalah upah terendah yang akan dijadikan standar oleh majikan untuk menentukan upah yang sebenarnya dari pekerja/buruh yang bekerja diperusahaannya. Upah minimum diharapkan dapat bermanfaat bagi semua pekerja/buruh dalam mencapai kebutuhan hidup layak, sehingga dalam menetapkan upah bagi pekerja/buruh pengusaha harus menetapkan upah tidak lebih rendah dari upah minimum.

Dalam Peraturan Menteri Tenaga Kerja dan Transmigrasi Nomor 07 Tahun 2013 tentang Upah Minimum. Tepatnya pada pasal 2, upah minimum terdiri atas upah minimum provinsi atau disebut UMP, upah minimum kabupaten/kota atau disebut UMK, dan upah minimum sektoral kabupaten/kota atau disebut UMSK.

Upah minimum kabupaten/kota (UMK) adalah upah minimum yang berlaku di wilayah kabupaten/kota. Penetapan UMK dapat ditetapkan gubernur atas rekomendasi Dewan Pengupahan Provinsi dan rekomendasi bupati/wali kota. UMK ditetapkan dan diumumkan oleh gubernur selambat-lambatnya tanggal 21 Nopember setelah penetapan UMP dengan jumlah yang lebih besar dari UMP. Upah minimum yang telah ditetapkan, berlaku terhitung mulai tanggal 1 Januari tahun berikutnya dan ditinjau kembali setiap tahun.

Maka dari uraian diatas dapat dikatakan pentingnya pengamatan mengenai pengupahan di Indonesia terutama di Sumatera Utara, sehingga penulis merasa tertarik untuk melakukan penelitian mengenai “PENGGUNAAN METODE STATISTICAL

QUALITY CONTROL DALAM MENGANALISIS UPAH MINIMUM

KABUPATEN/KOTA (UMK) DI SUMATERA UTARA”

1.2 Rumusan Masalah

Sebagai rumusan masalah dalam penelitian ini adalah adanya kesenjangan atau variasi Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara dalam 5 tahun terakhir merupakan masalah yang perlu diselidiki, kab/kota manakah yang dalam 5 tahun terakhir berada di luar ambang batas rata-rata upah minimum di Sumatera Utara.

3

1.3 Batasan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan diatas maka penulis membatasi masalah dalam penelitian ini yaitu membahas mengenai Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di 33 Kabupaten/Kota di Sumatera Utara dengan metode statistical quality control. Adapun jenis diagram yang digunakan adalah peta pengendalian rata-rata (X ) dan peta pengendalian rentang (R).

1.4 Tujuan Penelitian

Berdasarkan latar belakang dan perumusan masalah diatas maka tujuan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

1. Untuk mengetahui Kabupaten/Kota mana saja yang berada di luar batas kontrol dilihat dari peta pengendalian X

2. Untuk mengetahui Kabupaten/Kota mana saja yang berada di luar batas kontrol dilihat dari peta pengendalian R

3. Untuk mengetahui suatu Kabupaten/Kota yang lebih memerlukan peninjauan terhadap masalah pengupahan.

1.5 Manfaat Penelitian

Penelitian ini dilakaukan dengan harapan dapat memberikan manfaat antara lain :

1. mengaplikasikan ilmu dan teori-teori statistika yang diperoleh penulis selama kuliah dalam penyelesaian masalah yang diteliti

2. memberikan informasi tentang Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara

3. memberikan penggambaran visual melalui diagram mengenai Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara

4. sebagai sarana meningkatkan pengetahuan dan wawasan pembaca mengenai pengujian data

5. sebagai bahan pertimbangan bagi pemerintah untuk memantau Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara.

BAB 2

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Statistical Quality Control

Statistical quality control (pengendalian kualitas statistik) adalah salah satu teknik dalam TQM (Total Quality Management) yang digunakan untuk mengendalikan dan mengelola proses baik manufaktur maupun jasa melalui penggunaan metode statistic (Besterfield, 2003). Penerapan metode-metode statistic dalam perbaikan kualitas produk tidak dapat berhasil tanpa dukungan manajemen, keterlibatan karyawan dan kerja tim. Semuanya itu juga hanya berjalan dalam sistem manajemen.

Sedangkan pengertian pengendalian kualitas statistik merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, mmenganalisis, mengelola, dan memperbaiki produk dan proses menggunakan metode-metode statistik. Pengendalian kualitas statistik (statistical quality control) sering disebut sebagai pengendalian proses statistik (statistical process control).

Pengendalian kualitas statistik dan pengendalian proses statistik memang merupakan dua istilah yang saling dipertukarkan, yang apabila dilakukan bersama-sama maka pemakai akan melihat gambaran kinerja proses masa kini dan masa mendatang (Cawley dan Harrold, 2003).

Sementara itu, menurut Maleyeff (2003), pengendalian kualitas statistik mempunyai cakupan yang lebih luas karena di dalamnya terdapat pengendalian proses statistik, pengendalian produk, dan analisis.

2.2 Teknik-Teknik Perbaikan Kualitas

Manajemen kualitas sering kali disebut sebagai the problem solving, sehingga manajemen kualitas dapat menggunakan metodologi dalam problem solving tersebut untuk mengadakan perbaikan (Ridman dan Zachary, 2006). Ada berbagai teknik perbaikan kualitas yang dapat digunakan dalam organisasi.

Teknik-teknik dasar yang dapat digunakan antara lain:

5

2.2.1 Diagram Pareto (Pareto Diagram)

Diagram pareto merupakan suatu gambar yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut urutan rangking tertinggi hingga terendah. Hal Ini dapat membantu menemukan permasalah yang paling penting untuk segera diselesaikan (rangkin tertinggi) sampai dengan masalah yang tidak harus segera diselesaikan.

Diagram pareto juga dapat mengidentifikasi yang paling penting yang mempengaruhi usaha perbaikan kualitas dan memberikan petunjuk dalam mengalokasikan sumber daya yang terbatas untuk menyelesaikan masalah (Mitra,2003)

Menurut Mitra (2003) dan Besterfield (2003), proses penyusunan Diagram Pareto meliputi enam langkah yaitu :

1. menentukan metode atau arti dari pengklasifikasian data, misalnya berdasarkan masalah, penyebab, jenis ketidaksesuaian, dan sebagainya

2. menentukan satuan yang digunakan untuk membuat urutan karakteristik tersebut, misalnya rupiah, frekuensi, unit, dan sebagainya

3. mengumpulkan data sesuai dengan interval waktuyang telah ditentukan

4. merangkum data dan membuat rangkaian kategori data tersebut dari yang terbesar hingga yang terkecil

5. menghitung frekuensi kumulatif atau presentase kumulatif yang digunakan 6. menggambar diagram batang, menunjukkan tingkat kepentingan relative masing-

masing masalah.

2.2.2 Diagram Batang (Histogram)

Histogram menjelaskan variasi proses, namun belum mengurutkan rangkaian dari variasi terbesar sampai dengan terkecil. Histogram juga menunjukkan kemampuan proses, dan apabila memungkinkan, histogram dapat menunjukkan hubungan dengan spesifikasi proses dan angka-angka nomina, misalnya rata-rata.

Dalam histogram, garis vertical menunjukkan banyaknya observasi tiap-tiap kelas.

Menurut Mitra (2003), langkah penyusunan histogram adalah :

1. menentukan batas-batas observasi, misalnya perbedaan antara nilai terbesar dan terkecil

2. memilih kelas-kelas atau sel-sel, biasanya dalam menentukan banyak kelas, apabila n menunjukkan banyaknya data, maka banyaknya kelas ditunjukkan dengan √ n

6

3. menentukan lebar kelas-kelas tersebut, biasanya semua kelas mempunyai lebar yang sama

4. menentukan batas-batas kelas

5. menggambar frekuensi histogram dan menyusun diagram batangnya.

2.2.3 Lembar Pengecekan (Check Sheet)

Check Sheet adalah suatu formulir berupa item-item yang akan diperiksa telah dicetak dalam formulir dengan maksud agar data dapat dikumpulkan secara mudah dan ringkas (Montgomery, 2004:199).

Tujuan pembuatan lembar pengecekan adalah menjamin bahwa data dikumpulkan secara teliti dan akurat oleh karyawan operasional untuk diadakan pengendalian proses dan penyelesaian masalah. Data dalam lembar pengecekan tersebut nantinya akan digunakan dan dianalisis secara cepat dan mudah.

2.2.4 Diagram Sebab-Akibat (Cause and Effect Diagram)

Diagram sebab-akibat merupakan diagram yang menggambarkan garis dan simbol-simbol yang menunjukkan hubungan antara akibat dan penyebab suatu masalah.

Manfaat diagram sebab-akibat tersebut antra lain :

1. dapat menggunakan kondisi yang sesungguhnya untuk tujuan peraikan kualitas produk atau jasa, lebih efisien dalam menggunakan sumber daya, dan dapat mengurangi biaya.

2. dapat mengurangi dan menghilangkan kondisi yang menyebabkan ketidaksesuaian produk atau jasa dan keluhan pelanggan

3. dapat membuat suatu standardisasi operasi yang ada maupun yang direncanakan 4. dapat memberikan pendidikan dan pelatihan bagi karyawan dalam kegiatan

pembuatan keputusan dan melakukan tindakan perbaikan.

2.2.5 Diagram Penyebaran (Scetter Diagram)

Scetter diagram merupakan cara yang paling sederhana untuk menentukan hubungan antara sebab dan akibat dari dua variabel. Langkah-langkah yang

7

diambilpun sederhana, data dikumpulkan dalam bentuk pasangan titik (x,y). Dari titik- titik tersebut dapat diketahui hubungan antara variabel x dan variabel y, apakah terjadi hubungan hubungan positif atau negatif.

Pada dasarnya diagram tebar (Scatter Diagram) merupakan suatu alat interpretasi data yang digunakan untuk:

1. Menguji bagaimana kuatnya hubungan antara dua variabel.

2. Menentukan jenis penjualan dari dua variabel itu, apakah positif, negatif, atau tidak ada hubungan.

2.2.6 Diagram Alir (Flow Chart)

Diagram alir merupakan diagram yang menunjukkan aliran atau urutan suatu proses atau peristiwa. Diagram tersebut akan memudahkan dalam menggambarkan suatu sistem, mengidentifikasi masalah, dan melakukan tindakan pengendalian.

Diagram alur juga menunjukkan siapa pelanggan pada masing-masing tahapan proses.

Diagram tersebut akan lebih baik apabila disusun pada suatu tim, sehingga dapat diketahui seangkaian proses secara jelas dan tepat. Tindakan pperbaikan dapat dicapai dalam pengurangan atau penyederhanaan tahapan proses, pengkombinasian proses, atau membuat frekuensi terjadinya langkah atau proses lebih efisien.

2.2.7 Peta Kendali (Control Chart)

Peta kendali menggambarkan perbaikan kualitas. Perbaikan kualitas terjadi pada dua situasi. Situasi pertama adalah ketika peta kendali dibuat, proses dalam kondisi tidak stabil. Kondisi yang diluar batas kendali terjadi karena sebab khusus, kemudian dicari tindakan perbaikan sehingga prosesmenjadi stabil.

Kondisi kedua berkaitan dengan pengujian. Peta kendali tepat bagi pengambil keputusan karena model akan melihat yang baik dan yang buruk. Peta kendali memang tepat dalam penyelesaian masalah melalui perbaikan kualitas, walaupun ada kelemahan apabila digunakan untuk memonitor atau mempertahankan proses.

2.3 Peta Kendali Rata-Rata dan Jarak (Range)

Peta kendali rata-rata dan jarak merupakan dua peta kendali yang saling

8

membantu dalam mengambil keputusan mengenai kualitas proses. Peta pengendali rata-rata merupakan peta kendali untuk melihat apakah prose masih berapa

dalam batas kendali atau tidak. Proses pengendalian dikatakan baik apabila data berada di sekitar garis pusat (center line). Namun, data yang berada didalam peta kendali statistic masih disebut sebagai berada dalam batas kendali statistik (in statistical control) walaupun terdapat penyimpangan yang disebabkan oleh penyebab umum. Sementara data yang berada di luar batas pengendali rata-rata tersebut pasti disebut sebagai (out of statistical control) yang disebabkan oleh penyebab khusus.

2.3.1 Peta Kendali Rata-rata X

Untuk hasil pengamatan yang berbentuk variabel, pertama-tama akan dibicarakan peta pengendali untuk rata-rata peta pengendali ini antara lain dapat digunakan untuk menganalisis proses ditinjau dari harga rata-rata variabel hasil proses.

Langkah-langkah untuk membuat peta pengendali rata-rata dapat dikemukakan sebagai berikut:

a. Tentukan ukuran subgrup (n = 3,4,5…) b. Tentukan banyaknya sampel (g)

c. Hitung nilai rata-rata dari setiap subgrup, yaitu X : X = ^Ʃ𝑖=1

𝑛 𝑋𝑖

𝑛 (2.1)

Keterangan :

X = rata-rata nilai setiap subgrup

𝑋_𝑖 = data dalam subgrup atau sampel yang diambil n = banyaknya sampel dalam subgrup yang diambil

d. Menentukan harga Rata-rata X , nilai rata-rata didapat dengan rumus : X = ^Ʃ𝑖=1

𝑔 X _𝒊

Ʃ_𝑖=1^𝑔 𝑔 (2.2)

Keterangan :

X = rata-rata dari nilai rata-rata subgrup (sentral) X _𝒊 = nilai rata-rata subgrup ke-i

g = jumlah sampel

9

e. Hitung nilai 𝑅_𝑖 dan rata-rata dari seluruh 𝑅_𝑖, yaitu _R

𝑅_𝑖= 𝑛_{𝑚𝑎𝑘𝑠} - 𝑛_𝑚𝑖𝑛 (2.3)

R= ^Ʃ𝑖=1

𝑔 𝑅_𝑖

𝑔 (2.4)

f. Menentukan batas kendali untuk peta kendali X

BKA = X + 𝐴₂R (2.5)

BKB = X − 𝐴₂R (2.6)

Dimana :

BKA = Batas Kendali Atas BKB = Batas Kendali Bawah

A2 = nilai koefisien untuk peta kendali X 𝑅_𝑖 = rata-rata range untuk setiap subgrup

R = rata-rata range untuk seluruh sampel

g. Menggambar peta menggunakan batas kendali dan sebaran data. Peta ini sering digunakan sebagai dasar pembuatan keputusan mengenai penolakan atau penerimaan sesuatu yang diteliti.

Tabel 2.1 Harga-harga nilai 𝐴₂ untuk peta kendali X

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

Sumber : Dorothea W A, Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan Kuantitatif dalam Manajemen Kualitas), (Yogyakarta,2003)

10

2.3.2 Peta Kendali Range (R)

Untuk pengontrolan kualitas mengenai dispersi atau variasi biasanya digunakan peta kendali R. Penggunaan peta kendali X dan peta kendali R segaligus dalam suatu proses, dimaksudkan untuk melakukan pengontrolan kualitas mengenai rata-rata dan dispersi proses. Sebagaimana halnya untuk peta pengendali, maka untuk peta kendali R juga diperlukan garis sentral, BKA, dan BKB.

Langkah-langkah membuat peta pengendali R yakni sebagai berikut : a. Menentukan subgroup (n = 3,4,5,…)

b. Menentukan banyaknya sampel (g) c. Hitung range dari setiap subgrup

Ri = data terbesar – data terkecil Dimana : Ri = range dari setiap subgrup

d. Menentukan rentang rata-rata untuk menentukan rentang rata-rata dapat digunakan rumus sebagai berikut :

R= ^Ʃ𝑖=1

𝑔 𝑅_𝑖 𝑔

Dimana :

R = rata-rata dari nilai rata-rata rentang subgrup Ri = nilai rata-rata subgrup ke-i

g = banyaknya sampel

e. Menentukan batas kendali untuk peta pengendali R

Sentral = R (2.7)

BKA = R x 𝐷₄ (2.8)

BKB = R x 𝐷₃ (2.9)

Dimana :

BKA = Batas Kendali Atas BKB = Batas Kendali Bawah D₃ dan D₄ = Nilai koefisien

Tabel 2.2 Harga-harga nilai D₃ dan D₄ untuk peta kendali R

n D₃ D₄

2 0 3,267

11

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

Sumber : Dorothea W A, Pengendalian Kualitas Statistik (Pendekatan Kuantitatif dalam Manajemen Kualitas), (Yogyakarta,2003)

f. Plot data R pada peta pengendali R serta amati apakah data tersebut berada dalam kendali atau diluar kendali.

BAB 3

METODE PENELITIAN

Pada bab ini akan diuraikan mengenai metode penelitian. Uraian ini dimulai dengan waktu dan tempat penelitian, Metode Penelitian, Penelitian Kepustakaan, Metode Pengumpulan Data, Pengolahan Data dan Analisis Data. Tujuan pada bab ini adalah untuk mengetahui bagaimana penulis memilih jenis penelitian dan jenis datanya dan bagaimana cara penulis mengumpulkan data penelitian dan cara kerja untuk menganalisis data tersebut.

3.1 Waktu dan Tempat

Penelitian atau pengambilan data ini dilakukan pada tanggal di Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Utara. Alamat : Jalan Asrama No. 179 Medan 20123 Indonesia.

3.2 Metodologi Penelitian

Untuk mendukung Tugas Akhir, penulis menggunakan beberapa metode untuk memperoleh data. Metode yang diguankan sebagai berikut :

3.2.1 Penelitian Kepustakaan

Metode ini adalah metode dimana penelitian 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 mengenai Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) dan Statistical Quality Control.

3.2.2 Pengumpulan Data

Untuk memperoleh data yang dibutuhkan, penulis melakukan riset di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara dengan mengambil data sekunder. Data yang diperoleh kemudian disajikan dalam bentuk angka-angka agar gambaran yang jelas dari sekumpulan data yang diperoleh dapat diambil yang kemudian dapat diambil yang kemudian dapat ditarik kesimpulannya.

13

3.2.3 Pengolahan Data

Dalam penelitian ini penulis mengolah data dengan mencatat Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) lalu mengolahnya menggunakan metode Statistical QualitControl (SQC).

Langkah-langkah pengolahan data tersebut adalah sebagai berikut :

1. mengolah data Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) menggunakan peta kendali x dengan menggunakan rumus (2.2), (2.5), dan (2.6)

2. mengolah data Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) menggunakan peta kendali R dengan menggunakan rumus (2.7), (2.8), dan (2.9).

3.2.4 Analisis Data

Analisis dilakukan terhadap hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

Analisi mengacu pada hasil yang diperoleh dari penggunaan rumus Statistical Quality Control (SQC) untuk mengetahui batas kontrol untuk hasil penelitian berada atau diluar batas kontrol.

BAB 4

HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini akan diuraukan hasil dan pembahasan berisikan data penelitian yang telah diolah dan disajikan secara logis dengan metodologi yang dilakukan dan terdapat tabel untuk menyajikan hasil analisis dengan menggunakan metode peta kendali X-bar dan Range, serta terdapat gambar berupa grafik atau kurva hasil analisis data sebagai berikut :

4.1 Data

Data merupakan kumpulan informasi atau keterangan-keterangan yang diperoleh dari pengamatan, informasi itu dapat berupa angka, lambing atau sifat. Salah satu kegunaan data adalah untuk memperoleh dan mengetahui gambaran tentang suatu keadaan/permasalahan.

Data yang digunakan dalam tulisan ini adalah Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara dari tahun 2015 sampai 2019 yang disajikan pada tabel berikut ini : Tabel 4.1 Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara

Kabupaten/

Kota

Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK)

2015 2016 2017 2018 2019

Nias 1690000 1884350 2039809 2217476 2395540

Mandailing

Natal 1750000 1951250 2112250 2296250 2480700 Tapanuli

Selatan 1750000 1951250 2278084 2476505 2675368 Tapanuli

Tengah 1840500 2052157 2221460 2414949 2608870 Tapanuli Utara 1653225 1843346 1995422 2169223 2343412 Toba Samosir 1735000 1934525 2094123 2276521 2459326 Labuhan Batu 1870000 2085050 2272000 2469891 2668223 Asahan 1830000 2040450 2208787 2401172 2593987 Simalungun 1695000 1889925 2045843 2224036 2402626 Dairi 1626000 1812990 1965100 2136260 2307802

Karo 1996191 2225753 2409378 2619234 2829559

Deli Serdang 2015000 2246725 2491618 2720100 2938524 Langkat 1762500 1965200 2127375 2312670 2498377

Nias Selatan 1702000 0 0 0 0

15

Humbang

Hasundutan 1641000 1829715 1980666 2153183 2326083

Pakpak Barat 0 0 0 0 0

Samosir 1722000 1920000 2078400 2259428 2440860 Serdang

Bedagai 1865000 2080000 2251600 2447714 2644265 Batu Bara 2075000 2313625 2504499 2722641 2941269 Padang Lawas

Utara 1799475 2006415 2171944 2361120 2550718 Padang Lawas 1778700 1983250 2146868 2333860 2521268 Labuhanbatu

Selatan 1870000 2085050 2300000 2500330 2701106 Labuanbatu

Utara 1865000 2080000 2251600 2447714 2644266 Nias Utara 1650000 1839750 1991500 2164991 2312723

Nias Barat 0 0 1971058 0 0

Sibolga 1953000 2177595 2357247 2562563 2768337 Tanjungbalai 1835000 2046025 2214822 2407733 2601074 Pematang

siantar 1626000 1813000 1963000 2133977 2305335 Tebing Tinggi 1650000 1839750 1991529 2164992 2338840 Medan 2037000 2271255 2528815 2749074 2969825 Binjai 1700000 1895500 2051879 2230597 2409714 Padang

sidimpuan 1728500 1927500 2100000 2283000 2466325 Gunung sitoli 1692500 1887138 2042827 2220757 2399084

4.2 Metode Statistical Quality Control

Berdasarkan data yang diperoleh yaitu data Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara dari tahun 2015 sampai 2019, penulis ingin mengetahui apakah tingkat pengupahan di Sumatera Utara masih dalam batas pengendalian atau tidak dengan mencari batas kontrol atas, batas kontrol bawah, dan garis sentral dengan digunakannya diagram kontrol variabel, diagram kontrol tersebut biasanya digambarkan berupa titik-titik yang dihubungkan berurutan, yang dimana jika titik- titik itu berada didalam daerah yang dibatasi oleh BKA dan BKB maka proses berada didalam kontrol. Jika titik-titik tersebut berada diatas BKA atau dibawah BKB maka proses berada diluar kontrol. Metode yang digunakan untuk menganalisis masalah ini adalah metode Statistical Quality Control dengan peta pengendalian x dan peta pengendalian rentang (R). Penulis menentukan ukuran subgrup sebanyak 5 yang ditentukan berdasarkan tahun data, yaitu dari tahun 2015 sampai tahun 2019 yang

16

disimbolkan dengan X1, X2,…X5 dan penulis menentukan banyaknya subgrup sampel (sampel number) berdasarkan daerah yang ada di Sumatera Utara, yaitu sebanyak 33 sampel. Berikut dijelaskan pada tabel 4.2 :

Tabel 4.2 Nilai-nilai Karakteristik Kualitas Kabupaten/

Kota

Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK)

2015 2016 2017 2018 2019

X1 X2 X3 X4 X5

Nias 1690000 1884350 2039809 2217476 2395540

Mandailing

Natal 1750000 1951250 2112250 2296250 2480700 Tapanuli

Selatan 1750000 1951250 2278084 2476505 2675368 Tapanuli

Tengah 1840500 2052157 2221460 2414949 2608870 Tapanuli Utara 1653225 1843346 1995422 2169223 2343412 Toba Samosir 1735000 1934525 2094123 2276521 2459326 Labuhan Batu 1870000 2085050 2272000 2469891 2668223 Asahan 1830000 2040450 2208787 2401172 2593987 Simalungun 1695000 1889925 2045843 2224036 2402626 Dairi 1626000 1812990 1965100 2136260 2307802

Karo 1996191 2225753 2409378 2619234 2829559

Deli Serdang 2015000 2246725 2491618 2720100 2938524 Langkat 1762500 1965200 2127375 2312670 2498377

Nias Selatan 1702000 0 0 0 0

Humbang

Hasundutan 1641000 1829715 1980666 2153183 2326083

Pakpak Barat 0 0 0 0 0

Samosir 1722000 1920000 2078400 2259428 2440860 Serdang

Bedagai 1865000 2080000 2251600 2447714 2644265 Batu Bara 2075000 2313625 2504499 2722641 2941269 Padang Lawas

Utara 1799475 2006415 2171944 2361120 2550718 Padang Lawas 1778700 1983250 2146868 2333860 2521268 Labuhanbatu

Selatan 1870000 2085050 2300000 2500330 2701106 Labuanbatu

Utara 1865000 2080000 2251600 2447714 2644266 Nias Utara 1650000 1839750 1991500 2164991 2312723

Nias Barat 0 0 1971058 0 0

Sibolga 1953000 2177595 2357247 2562563 2768337 Tanjungbalai 1835000 2046025 2214822 2407733 2601074 Pematangsiantar 1626000 1813000 1963000 2133977 2305335 Tebing Tinggi 1650000 1839750 1991529 2164992 2338840

17

Medan 2037000 2271255 2528815 2749074 2969825 Binjai 1700000 1895500 2051879 2230597 2409714 Padang

sidimpuan 1728500 1927500 2100000 2283000 2466325 Gunung sitoli 1692500 1887138 2042827 2220757 2399084

4.3 Peta Kendali Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK)

Berikut data yang sudah diamati dalam perhitungan peta kendali X (rata-rata) dan R (range) pada data Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara.

Perhatikan tabel 4.3 berikut :

Tabel 4.3 Perhitungan peta kendali X (rata-rata) dan R (range) pada data Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara

Kabupaten/

Kota

Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK)

X1 X2 X3 X4 X5

Nias 1690000 1884350 2039809 2217476 2395540

Mandailing Natal 1750000 1951250 2112250 2296250 2480700 Tapanuli Selatan 1750000 1951250 2278084 2476505 2675368 Tapanuli Tengah 1840500 2052157 2221460 2414949 2608870 Tapanuli Utara 1653225 1843346 1995422 2169223 2343412 Toba Samosir 1735000 1934525 2094123 2276521 2459326 Labuhan Batu 1870000 2085050 2272000 2469891 2668223 Asahan 1830000 2040450 2208787 2401172 2593987 Simalungun 1695000 1889925 2045843 2224036 2402626 Dairi 1626000 1812990 1965100 2136260 2307802

Karo 1996191 2225753 2409378 2619234 2829559

Deli Serdang 2015000 2246725 2491618 2720100 2938524 Langkat 1762500 1965200 2127375 2312670 2498377

Nias Selatan 1702000 0 0 0 0

Humbang

Hasundutan 1641000 1829715 1980666 2153183 2326083

Pakpak Barat 0 0 0 0 0

Samosir 1722000 1920000 2078400 2259428 2440860 Serdang Bedagai 1865000 2080000 2251600 2447714 2644265 Batu Bara 2075000 2313625 2504499 2722641 2941269 Padang Lawas Utara 1799475 2006415 2171944 2361120 2550718 Padang Lawas 1778700 1983250 2146868 2333860 2521268 Labuhanbatu

Selatan 1870000 2085050 2300000 2500330 2701106 Labuanbatu Utara 1865000 2080000 2251600 2447714 2644266 Nias Utara 1650000 1839750 1991500 2164991 2312723

Nias Barat 0 0 1971058 0 0

18

Sibolga 1953000 2177595 2357247 2562563 2768337 Tanjungbalai 1835000 2046025 2214822 2407733 2601074 Pematangsiantar 1626000 1813000 1963000 2133977 2305335 Tebing Tinggi 1650000 1839750 1991529 2164992 2338840 Medan 2037000 2271255 2528815 2749074 2969825 Binjai 1700000 1895500 2051879 2230597 2409714 Padang sidimpuan 1728500 1927500 2100000 2283000 2466325 Gunung sitoli 1692500 1887138 2042827 2220757 2399084 Tabel 4.4 Nilai X dan R

Kabupaten/Kota _X R

Nias 2045435 705540

Mandailing Natal 2118090 730700

Tapanuli Selatan 2226241.4 925368

Tapanuli Tengah 2227587.2 768370

Tapanuli Utara 2000925.6 690187

Toba Samosir 2099899 724326

Labuhan Batu 2273032.8 798223

Asahan 2214879.2 763987

Simalungun 2051486 707626

Dairi 1969630.4 681802

Karo 2416023 833368

Deli Serdang 2482393.4 923524

Langkat 2133224.4 735877

Nias Selatan 340400 1702000

Humbang Hasundutan 1986129.4 685083

Pakpak Barat 0 0

Samosir 2084137.6 718860

Serdang Bedagai 2257715.8 779265

Batu Bara 2511406.8 866269

Padang Lawas Utara 2177934.4 751243

Padang Lawas 2152789.2 742568

Labuhanbatu Selatan 2291297.2 831106

Labuanbatu Utara 2257716 779266

Nias Utara 1991792.8 662723

Nias Barat 394211.6 1971058

Sibolga 2363748.4 815337

Tanjungbalai 2220930.8 766074

Pematangsiantar 1968262.4 679335

Tebing Tinggi 1997022.2 688840

Medan 2511193.8 932825

Binjai 2057538 709714

Padang sidimpuan 2101065 737825

Gunung sitoli 2048461.2 706584

Total

19

4.3.1 Peta Kendali X (rata-rata)

Peta Kendali X (rata-rata) merupakan peta pengendali untuk melihat apakah proses masih berada dalam batas pengendalian atau tidak sehimgga dapat mengambil keputusan mengenai kualitas proses.

Berdasarkan persamaan 2.1 dan 2.2 diperoleh nilai rata-rata yang merupakan center line adalah :

X = g

g

i

X

i



1

X ₌

33

+ ...

+ +

+

X

²

X

³

X

³³

X

1

X ₌

33

2048461.2 +

...

+ 2226241.4 +

2118090 +

2045435

X ₌ 33 65972600

X = 1999169,70

Berdasarkan persamaan 2.3 dan 2.4 nilai rata-rata dari seluruh R yaitu :

R = g

g

i

R

i



1

R =

33 + ...

+ +

+ _{2 3 33}

1

R R R

R

R = 33

706584 +

...

+ 925368 +

730700 +

705540

R = 33 26514873

R = 803481

Diagram kontrol rata-rata adalah:

Menentukan BKA dan BKB pada pada peta kendalian X menggunakan persamaaan 2.5 dan 2.6

Nilai dari A2 = 0,577 untuk subgrup lima di dapat dari tabel 2.1 Harga-harga A2 untuk peta kendali X .

20

BKA = X + 𝐴₂R

BKA = 1999169,70 +(0,577)( 803481) BKA = 1999169,70 + 463608,537 BKA = 2462633,07

BKB = X − 𝐴₂R

BKB = 1999169,70 – (0,557)( 803481) BKB = 1999169,70– 463608,537 BKB = 1535706,32

Dari hasil pengamatan untuk diagram kontrol rata-rata masih ada beberapa Kabupaten/Kota yang berada diluar batas pengendalian, namun dari keseluruhannya dapat dikatakan rata-rata berada dalam batas pengendalian yang menunjukkan bahwa data tersebut (Upah Minimum Kabuapten/Kota) berada dalam kondisi telah sesuai dengan pengendalian proses. Berikut peta kendali untuk X

Gambar 4.1 Peta Pengendalian X untuk data Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara

21

4.3.2 Peta Kendali R (range)

Peta Kendali R (range) digunakan untuk mengetahui tingkat keakurasian atau ketepatan proses yang diukur dengan mencari range dari sampel yang diambil dalam observasi. Sebagaimana di peta kendali ^X , peta kendali R juga diperlukan garis sentral, BKA, dan BKB.

Rata-rata Range (R) diperoleh menggunakan persamaan 2.3 dan 2.4 :

R = g

g

i

R

i



1

R =

33 + ...

+ +

+ _{2 3 33}

1

R R R

R

R = 33

706584 +

...

+ 925368 +

730700 +

705540

R = 33 26514873

R = 803481

Peta kendali Range adalah :

Menentukan BKA dan BKB pada pada peta kendalian X menggunakan persamaaan 2.8 dan 2.9

Nilai D3 = 0 dan D4 = 2,115 untuk subgrup lima di dapat dari tabel 2.2 Harga-harga nilai D₃ dan D₄ untuk peta kendali R

BKA = R x 𝐷₄

BKA = 803481 x 2,115 BKA = 1698959,89

BKB = R x 𝐷₃

BKB = 803481 x 0 BKB = 0

Dari hasil pengamatan untuk diagram kontrol rata-rata masih ada beberapa Kabupaten/Kota yang berada diluar batas pengendalian, namun dari keseluruhannya dapat dikatakan rata-rata berada dalam batas pengendalian yang menunjukkan bahwa

22

data tersebut (Upah Minimum Kabuapten/Kota) berada dalam kondisi telah sesuai dengan pengendalian proses. Berikut peta kendali untuk R

Gambar 4.2 Peta Pengendalian R untuk data Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara

Tabel 4.5 Nilai-Nilai BKA, BKB dan Central Berdasarkan Peta Kendali X dan R untuk Upah Minimum Kabupaten/Kota

Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK)

Peta Kendali

X R

BKA 2462633,07 1698959,89

BKB 1535706,32 0

Central 1999169,70 803481

BAB 5

IMPLEMENTASI SISTEM

5.1 Pengertian Implementasi Sistem

Implementasi sistem adalah tahap penerapan sistem yang akan dilakukan jika sistem disetujui termasuk program yang telah dibuat pada tahap perencanaan sistem agar siap untuk dioperasikan. Tahapan implementasi sistem merupakan tahapan penerapan hasil desain yang tertulis dalam programming. Pengolahan data pada tugas akhir ini menggunakan software statistic yaitu SPSS 22.0 untuk memperoleh hasil perhitungan.

5.2 Pengertian Software SPSS

SPSS adalah singkatan dari Statistical Product and Service Solution yang merupakan sebuah program aplikasi yang memiliki kememapuan untuk analisis statistic cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu–menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana sehingga mudah dipahami untuk cara pengoperasiannya. Bahkan SPSS merupakan suatu terobosan baru berhubungan dengan perkembangan teknologi informasi, terutama untuk E-Busines.

SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan perbaikan mutu (quality improvement), serta riser-riset sains. SPSS pertama kali muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk computer dekstop) dengan nama SPSS/PC+(versi DOS). Tetapi dengan mulai populernya sistem operasi windows.

SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari versi 6.0 sampai versi terbaru sekarang)

5.3 Langkah-langkah Pengolahan Data dengan SPSS 1. Buka Aplikasi SPSS

Klik All program →IBM SPSS Statistics→IBM SPSS Statistic 22.

2. Close dialog files, karena akan dilakukan analisis data sederhana untuk menutup klik (X) pada pojok kiri dialog files seperti berikut :

24

Gambar 5.1 print screen tampilan IBM SPSS Statistics 22 3. Memasukkan data kedalam SPSS

Ada dua tipe lembar kerja SPSS, yaitu : Data View dan Variable View, untuk menyusun defenisi variabel, posisi lembar kerja harus berada di Variable View.

Berikut langkah-langkah untuk membuat variabel :

a. Klik tab sheet Variable View yang berada dibagian kiri bawah atau langsung tekan CTRL + T atau klik View lalu pilih Variable lalu masukkan variabel-variabelnya.

Berikut tampilannya :

25

Pada tampilan jendela Variable View terdapat kolom-kolom berikut : Nama : untuk mememasukkan nama variabel yang akan diuji.

Type : untuk memasukkan tipe variabel apakah bersifat numeric atau string.

Width : untuk menentukan lebar data pada kolom.

Decimal : untuk menuliskan jumlah decimal dibelakang koma.

Label : untuk memberikan nama variabel.

Values : untuk menjelaskan nilai data pada kolom.

Missing : untuk menentukan data yang hilang.

Columns : untuk menentukan lebar kolom.

Align : untuk menentukan rata kanan atau kiri.

Measure : untuk menentukan tipe atau ukkuran data, yaitu nominal, ordinal atau skala.

Untuk pengisisan datanya dapat dilakukan dengan langkah-langkah : a. Klik tab sheet data view.

b. Ketikkan data sesuai dengan setiap variabel yang telah dibuat pada Variable View.

Berikut tampilannya :

Gambar 5.3 print screen tampilan Data View IBM SPSS Statistics 22

26

4. Pengolahan data dengan Statistical Quality Control (SQC) Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :

a. Tampilkan lembar kerja dimana sudah terdapat data yang akan diolah.

b. Dari menu SPSS, klik menu Analyz, lalu pilih sub menu Quality Control dan klik Control Charts seperti gambar berikut :

Gambar 5.4 print screen tampilan pengolahan data dengan SQC IBM SPSS Statistics 22

c. Setelah itu muncul kotak dialog Control Charts, pada kotak dialog ini pilih peta kendali yang akan dibuat. Pilih peta kendali “X-bar,R,S”, dan pada bagian Data Organization pilih “Case are subgroups” karena akan dianalisis terdiri dari subgrup.

Lalu klik Define seperti tampilan berikut :

27

d. Lalu akan muncul kotak dialog X-bar,R,S; cases are subgroups, masukkan variabel subgrup yang akan dianalisis ke dalam kotak Samples, dan variabel hari (Y) kedalam kotak Subgroups Labeled by. Pilih X-bar using range dan centang kotak Display R chart. Berikut tampilannya :

Gambar 5.6 print screen tampilan IBM SPSS Statistics 22

e. Kemudian pada X-bar,R,S; Cases Are Subgroups klik tombol Titles sehingga kotak dialog Titles akan muncul. Pada kotak dialog Titles ketikkan judul yaitu “Upah Minimum Kabupaten/Kota”. Lalu klik Continue.

Gambar 5.7 print screen tampilan IBM SPSS Statistics 22

28

f. Setelah kembali ke kotak dialog X-bar,R,S; Cases Are Subgroups, klik Ok, sehingga output SPSS Viewer muncul sebanyak dua grafik yaitu grafik untuk rata-rata dan grafik untuk Range. Berikut hasil output dari pengolahan data dalam SPSS.

Gambar 5.8 Peta Pengendalian ^X untuk data Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara

Pada peta kendali diatas terlihat nilai UCL(BKA) = 2462633,07, Nilai Average (Sent ral) = 1999169,70, dan nilai LCL(BKB) = 1535706,32. Sehingga bila dibandingkan antara perhitungan manual dengan program SPSS akan mendapatkan hasil yang sama.

Dari keseluruhannya dapat dikatakan rata-rata berada dalam batas pengendalian yang menunjukkan bahwa data tersebut (Upah Minimum Kabuapten/Kota) berada dalam kondisi telah sesuai dengan pengendalian proses. Namun masih perlu dilakukan peningkatan untuk beberapa Kabupaten/Kota.

29

Gambar 5.9 Peta Pengendalian R untuk data Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara

Pada peta kendali diatas terlihat nilai UCL(BKA) = 1698959,89, nilai Average (Sentral) = 803481, dan nilai LCL(BKB) = 0. Sehingga bila dibandingkan antara perhitungan manual dengan program SPSS akan mendapatkan hasil yang sama. Dari keseluruhannya dapat dikatakan rata-rata berada dalam batas pengendalian yang menunjukkan bahwa data tersebut (Upah Minimum Kabuapten/Kota) berada dalam kondisi telah sesuai dengan pengendalian proses. Namun masih perlu dilakukan peningkatan untuk beberapa Kabupaten/Kota.

BAB 6

KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang didapat sebagai berikut :

1. Kabupaten/Kota yang berada di luar batas kontrol (di luar ambang batas rata-rata upah minimum dilihat dari peta pengendali X atau peta kendali jika dilihat dari nilai rata-ratanya ada 6 daerah yaitu Deli Serdang, Batu Bara, Medan, Nias, Selatan, Pakpak Barat dan Nias Barat.

2. Kabupaten/Kota yang berada di luar batas kontrol (di luar ambang batas rata-rata upah minimum) dilihat dari peta pengendali R atau peta kendali jika dilihat dari range atau rentangnya ada 3 daerah yaitu Nias Selatan, Nias Barat dan Pakpak Barat.

3. Ada 3 Kabupaten/Kota yang lebih memerlukan peninjauan terhadap masalah pengupahan diantaranya adalah Nias Selatan, Nias Barat dan Pakpak Barat.

6.2 Saran

Penulis memberikan saran sebagai berikut :

1. Pemerataan Upah Minimum Kabupaten/Kota di Sumatera Utara sudah hampir merata secara keseluruhan, namun ada beberapa daerah yang memiliki nilai Upah Minimum Kabupaten/Kota yang tergolong rendah. Maka dari itu sebaiknya pemerintah Sumatera Utara harus lebih melihat pemerataan upah tersebut secara keseluruhan.

2. Penulis menyarankan agar menggunakan metode Statistical Quality Control dalam pemantauan pengupahan di Sumatera Utara guna melihat apakah pengupahan dalam pengendalian atau tidak.

DAFTAR PUSTAKA

Dorothea W A, 2003. Pengendalian Kualitas Statistik.(Pendekatan Kuantitatif dalam Manajemen Kualitas). Yogyakarta. 87-95.

Douglas C M, 2005,. Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik. Gadja Mada University Press

Quetibrilia, Bivisyani. Pengertian Ketenagakerjaan dan Unsur Pentingnya.

https://jojonomic.com/blog/pengertian ketenagakerjaan/ (diakses tanggal 16 Agustus 2019)

Referensi tulisan Anda-Gajimu.com/Garmen. Pengerian UMP dan UMK.

https://gajimucom/garmen/gaju-pekerja-garmen/gaji-minimum/ump-umk- sumut

Shanto. Pengertian UMP dan UMK. https://spn.or.id/pengertian-ump-dan-umk/

(diakses tanggal 15 Februari 2017)

Wijayanto, Hendra. Dinamika Permasalahan Ketenagakerjaan. https:// media. neliti.

com/media/publications/290285-the-dynamics-of-the-problem-employment- a-04d0b11e.pdf

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ^. fINTVERSITAS SUMATERA UTARA

FAI(ULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAITUAN ALAM

Jalan Bioteknologi No. I Kampus USU Pailang Bulan, Medan-20155 Telepon : (06 1 ) ^{82 1 I} 050, 8214290 Fax : (061) SZt4290

Laman: www.finipa.usu.ac.id

Nomor : ^gsl

^tNs.21.s/spBzo2o

Hal : IzinPengambilanData

Yth. Kepala Kantor BPS (Badan Pusat Statistik) Provinsi Sumatera Utara

15 Juni 2020

sehubungan dengan penyusunan Tugas Akhir mahasiswa program studi D-3 Statistika FMIpA- USU Medan, kami mengharapkan kesediaan saudara memberikan kesempatan untuk pengambilan data kepada mahasiswa yang tersebut di bawah ini:

NamaNIM

Program Studi Judul Riset

Rauli Sianipar fi2407A69

D.3 StatistiKa FMIPA USU

Penggunaan Metode Statistical Quality Control dalam Menganalisis Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) _{di Sumatera Utara.}

Atas perhatian dan kerjasama yang baik, diucapkan terima kasih_

Tembusan:

l. Program Studi D-3 Statistika FMIPA USU

Pasaribu, M.Sc

BADAN PUSAT STATISTIK PRO YI,VS' S U M ATE RA U TARA

Medan, 17 Juni 2020

Nomor : B-0154/BPS/1256106D020

Hal ^: Izin Pengambilan Data

Kepada Yth,

Wakil Dekan I Fakultas MIPA Universitas Sumatera Utara di

Tempat

Dengan Hormat,

Menindaklanjuti Surat Nomor:957l11N5.2.1.8/SPB/2020 tanggal 15 Juni 2020 perihal diatas.

Bersama dengan ini diberitahukan bahwa mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.

Nama : Rauli Sianipar

NIM : 172407069

Program Studi : D-3 Statistika

Judul : Penggunaan Metode Statistical Quality Control dalam Menganalisis Upah Minimun Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara

Diberikan izin pengambilan data di Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara di Jalan Asrama No.179 Medan. Kegiatan ini dilaksanakan guna menyelesaikan Tugas Akhir pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara,

Demikian surat ini diperbuat unhrk digunakan seperlunya.

A.n. Kepala BPS Provinsi Sumatera Utara Kepala Seksi Diseminasi dan Layanan Statistik

Nu i/s.E NIP. 196711 994022001

KEMENTRIAN PENDIDKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA

Jl. Bioteknologi No. 1 Kampus USU Padang Bulan Medan – 20155 Telp. 061-8211050, 8214290 Fax. 061-8214290

Laman : www.fmipa.usu.ac.id

SURAT KETERANGAN

Hasil Uji Implementasi Sistem Tugas Akhir

Medan, Juli 2020 Dosen Pembimbing

Dr. Mardiningsih, M.Si

NIP.19630405 198811 2 001 Yang bertanda tangan di bawah ini menerangkan bahwa Mahasiswa Tugas Program Diploma-3 Statistika:

Nama : Rauli Sianipar

Nomor Induk Mahasiswa : 172407069

Judul Tugas Akhir : Penggunaan Metode Statistical Quality Control dalam Menganalisis Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di Sumatera Utara

Telah melaksanakan uji implementasi sistem Tugas Akhir Mahasiswa tersebut diatas pada tanggal 3 Juli 2020

Dengan Hasil: Sukses/Gagal

Demikian diterangkan untuk digunakan melengkapi syarat pendaftaran Ujian Meja Hijau yang bersangkutan di Program Studi D-3 Statistika FMIPA USU Medan.

KEME:I\TTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBLIDAYAAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

FAKULTAS MATENIATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN _ALA]VI

Jaian Bioteknologi No. 1 Karnpus USU ^padang Bulm, Medan_2o155 Telepon : (061) 8211050,8214290Fu : (061) _8214290

Lamm: ww.filipa.usu.ac.icl

KEPUTUSANbEKAN

TATTTT,TAS UE?EMATiKA ;AN NN{U r.iXCBrArUAN AI-AM UNIVER,SJTAS SUMATERA UTARA

' No: a6!Ar.ts.2.t.8/sK/spB/2020

. TENTANG

DOSEN PEMBIMBING TUGAS AKEIR PROGRAI\T STUDI D. 3 STATISTIKA

T.1\20L9 I 2O2t

DEK]TN FAKULTAS MPA UNIVERSTTAS SUMATERA UTARA

Menlmbang ; a. Bahwa uftrk urtuk kelmcaru pelaksem tugas akhir mahasiswa program Studi D-3 Statistika FMIPA USU, pertu drangkat Dosen pembimbhg _Tugas Akhir sesuai

dqngm pqatum yeg bdaku.

h" Baliwareila yang Grsbut t{alnn lmpim kinrn,sr ini mm1i6i pe6y{812n utuk dimgkat merjadi Dosen pqnbimbing Tugd Akhir;

c.Bahwa sehubungan Cetrgan hal tersebut pada subadmb diatas, altar nrerriliki

lmdm hulrom yarg syah, rnaka perlu ditetapktr dengan surat keputuso Deka.

Mengiugat : l. tJndmg-un<iug l.ro*or 20 rarrun 2003 t€ntmg sistem pendidikanNasional 2. pTatum pemir,tah Nomor 60-Tahun 1999 le;tang pmdidikm _Tinggi 3. pffituril pemqintah Noinor 16 Taiun 2014 tentag itatuta USU

4. SK Ntenteri p&K _Nomor. 9683/SekrerBUpi t965 tming ^pendirian FMipA USU 5. SK Rekor UsU No.il66iUN5.r.R.SK/SPB/201t;;;ilg pqatuzur _Akademik

USU

6. SK Reklor.Uslr No,8]j3/tjNj. t.R/S|r/SDM/20 I6 tentan]r pengangkatir _Dokan FMIPA t JSt. I pcdod,) _2u t6:2()2 I

Keputusiln Dirjm Dikti tJornor 48/D.t/Kep/t9g3 tentang t]eban .![ga]r .l.enaga

Pqgajil Pada Paguuru: 1 inggi Ncgcl

Kepdrsin Riktor []St I NorIoI I I 7OlH5. LR/SK/SD|\4/2008 tenhig Ko,le titik Dorcn dan Poattran l)isirrlir: Dosen

:

: Jr,ftingmgkat mereka bing Tugas Aktir Mahaiswa dilinekuryalg _{nar;ilnya lerscbur dalan} lmpira, sehagai Dosen ^pembim r"ri"i ain-i*r"",pJ*'"-' urrurtsAungatr Progrm _{studi D-3} statistika FMIPA uSU : Pmbimbiog *,r;;:d;;;"#ffid:Hf'il;!Tliffi? bstugd sebaai f6ilar morovator, da. 3varuator basi t H,t*fl"?""# Pembimbing Tugc Akhir untok seormg mahmiswa sarpai yarg

: kil Keputuru ini sebagaimma diwpaiktu mgsthya, dengm keoada vang bersangkurm ketentw akm dinn.h,;H utuk ,-.Lidiketalui dar dilaksea t"*v"t" i*a"p"it"r"ili.ii ;l#'ffiJ##ryki ^{apabila dikemudim hai}

6:':"l*S

Memperhatikan: I 2 M€ret*pl{.r Pertamr

Kedua

Ketiga

KeeEpat