BAB V ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

(1)

BAB V

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini akan dibahas mengenai analisa produktivitas yang berlangsung di PT. Schott Igar Glass (SIG), mulai dari menganalisa perbedaan-perbedaan yang ada antara mesin Spami dan mesin Ambeg, analisa tingkat kecacatan hasil produksi vial injection 10 ml, analisa kapasitas proses produksi, analisa output proses produksi serta analisa input proses produksi.

5.1 Analisa Perbedaan Antara Mesin Spami dan Mesin Ambeg

PT. Schott Igar Glass (SIG) dalam lini produksinya terbagi menjadi 3 (tiga), yaitu mesin Spami, mesin Ambeg, dan mesin AK-2000. Namun peneliti hanya akan melakukan penelitian spesifik pada mesin Spami dan mesin Ambeg saja. Dimana pada mesin Spami dan mesin Ambeg, level kualitas yang akan dihasilkan adalah standardline, sedangkan level kualitas pada mesin AK-2000 adalah topline.

Adapun perbedaan-perbedaan yang terdapat antara mesin Spami dengan

(2)

Tabel 5.1. Perbandingan Antara Mesin Spami dengan Mesin Ambeg

Faktor Spami Ambeg Unggul

Operator 1 Operator menghandle 3 mesin

1 Operator menghandle

6 mesin Spami

Input Bahan Baku

Berupa tubing yang akan dimasukkan ke dalam sleeve drum. 1

drum loader ada 5 sleeve drum. Jadi sekali input (5x24) 120 tubing

Berupa tubing yang ditata ke dalam loader.

Sekali input (3x12) 36 tubing

Spami

Buangan Produk Lebih banyak Lebih sedikit Ambeg

Kapasitas Output Lebih banyak karena jalan 2 sisi

Lebih sedikit karena

hanya jalan 1 sisi Spami

Tenaga yang Dikeluarkan Operator

Lebih berat karena harus memasukkan tubing satu per satu ke sleeve drum

dan harus naik ke tangga karena posisi

mesin lebih tinggi

Lebih ringan karena dapat langsung memasukkan tubing ke loader dan posisi mesin lebih pendek sehingga

mudah terjangkau tangan Operator

Ambeg

Tingkat Kelelahan

Lebih rendah karena tubing yang dimasukkan

ke dalam sleeve drum sekaligus banyak.

Sehingga Operator dapat menunggu tubing habis

dalam waktu yang cukup lama

Lebih tinggi karena tubing yang dimasukkan

ke dalam loader tidak dapat sekaligus banyak.

Sehingga Operator harus sering-sering memasukkan lagi tubing

dalam waktu yang singkat

Spami

Energi Yang

Dipakai 302.4 KWH 44.4 KWH Ambeg

Tingkat Resiko Kecacatan

Lebih rendah karena mesin yang di handle sedikit, Operator dapat

sering mengecek kecacatan produk dan

cenderung fokus terhadap masalah yang

ada

Lebih tinggi karena mesin yang dihandle banyak, Operator kurang

fokus terhadap kecacatan produk dan kurang fokus terhadap

masalah yang ada

Spami

(3)

5.2 Analisa Tingkat Kecacatan Hasil Produksi Vial

Untuk mengetahui berapa tingkat kecacatan yang terjadi antara mesin Spami dan mesin Ambeg, maka QC Inspector melakukan sampling terhadap produk yang kan di periksa. Pengambilan jumlah sample untuk diperiksa berdasarkan General Testing Level 3 (ISO 2859-1:2004-01). Jenis vial injection yang akan diteliti adalah vial bervolume 10 ml dengan identitas sebagai berikut:

Artikel : V.010111030B

Deskripsi : 10 ml vial clear, injection F-20

Jumlah Order : - Spami : 1.807.920 pcs (810 MB) - Ambeg : 803.520 pcs (360 MB)

Dimana dalam tiap 1 MB terdiri dari 9 trays, dan tiap trays berisi 248 pcs.

Perhitungan sampling berdasarkan General Testing Level 3:

=

= 2,469 pcs ≈ 3 pcs / trays

=

= 5,55 pcs ≈ 6 pcs / trays

Sedangkan untuk mengetahui apakah cacat produk yang dihasilkan masih dalam batas wajar yang disyaratkan oleh perusahaan, maka bersama ini dibuat peta

(4)

Tabel 5.2. Peta Pengendali Proporsi Kesalahan (p-Chart) Pada Mesin Spami

Nomor Pengamatan

(Hari)

Ukuran Sample

Banyaknya Sample

Yang Ditolak

Proporsi Kesalahan

(p)

CL UCL LCL

1 729 45 0.062 0.0584 0.0844 0.0323

2 729 43 0.059 0.0584 0.0844 0.0323

3 729 46 0.063 0.0584 0.0844 0.0323

4 729 41 0.056 0.0584 0.0844 0.0323

5 729 41 0.056 0.0584 0.0844 0.0323

6 729 55 0.075 0.0584 0.0844 0.0323

7 729 43 0.059 0.0584 0.0844 0.0323

8 729 29 0.040 0.0584 0.0844 0.0323

9 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323

10 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323

11 729 44 0.060 0.0584 0.0844 0.0323

12 729 49 0.067 0.0584 0.0844 0.0323

13 729 41 0.056 0.0584 0.0844 0.0323

14 729 53 0.073 0.0584 0.0844 0.0323

15 729 47 0.064 0.0584 0.0844 0.0323

16 729 38 0.052 0.0584 0.0844 0.0323

17 729 58 0.080 0.0584 0.0844 0.0323

18 729 46 0.063 0.0584 0.0844 0.0323

19 729 36 0.049 0.0584 0.0844 0.0323

20 729 25 0.034 0.0584 0.0844 0.0323

21 729 51 0.070 0.0584 0.0844 0.0323

22 729 30 0.041 0.0584 0.0844 0.0323

23 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323

24 729 36 0.049 0.0584 0.0844 0.0323

25 729 35 0.048 0.0584 0.0844 0.0323

26 729 40 0.055 0.0584 0.0844 0.0323

27 729 56 0.077 0.0584 0.0844 0.0323

28 729 39 0.053 0.0584 0.0844 0.0323

29 729 43 0.059 0.0584 0.0844 0.0323

30 729 51 0.070 0.0584 0.0844 0.0323

(5)

Berdasarkan uraian tabel diatas, maka didapat:

 =

Dimana, p = proporsi kesalahan dalam setiap sample

x = banyaknya produk yang salah dalam setiap sample n = banyaknya sample yang diambil dalam setiap inspeksi

= = .

 =^∑

Dimana, p = garis pusat peta pengendalian proporsi kesalahan pi = proporsi kesalahan dalam setiap sample

n = banyaknya sample yang diambil dalam setiap observasi g = banyaknya observasi yang dilakukan

= = .

 = + ^{ṕ ( ṕ)}

= . + ^. ⁽ ^. ⁾ = .

(6)

Gambar 5.1. Peta Pengendali Proporsi Kesalahan (p-Chart) Pada Mesin Spami

Sedangkan untuk mesin jenis Ambeg, batas pengendalian proporsi kesalahannya adalah sebagai berikut:

0.000 0.010 0.020 0.030 0.040 0.050 0.060 0.070 0.080 0.090

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Nomor Pengamatan (Hari) 1 CL

UCL

LCL

(7)

Tabel 5.3. Tabel Peta Pengendali Proporsi Kesalahan (p-Chart) Pada Mesin Ambeg

Nomor Pengamatan

(Hari)

Ukuran Sample

Banyaknya Sample

Yang Ditolak

Proporsi Kesalahan

(p)

CL UCL LCL

1 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092

2 648 15 0.023 0.0289 0.0486 0.0092

3 648 15 0.023 0.0289 0.0486 0.0092

4 648 16 0.025 0.0289 0.0486 0.0092

5 648 20 0.031 0.0289 0.0486 0.0092

6 648 14 0.022 0.0289 0.0486 0.0092

7 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092

8 648 12 0.019 0.0289 0.0486 0.0092

9 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092

10 648 26 0.040 0.0289 0.0486 0.0092

11 648 17 0.026 0.0289 0.0486 0.0092

12 648 22 0.034 0.0289 0.0486 0.0092

13 648 22 0.034 0.0289 0.0486 0.0092

14 648 12 0.019 0.0289 0.0486 0.0092

15 648 14 0.022 0.0289 0.0486 0.0092

16 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092

17 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092

18 648 17 0.026 0.0289 0.0486 0.0092

19 648 23 0.035 0.0289 0.0486 0.0092

20 648 12 0.019 0.0289 0.0486 0.0092

21 648 26 0.040 0.0289 0.0486 0.0092

22 648 15 0.023 0.0289 0.0486 0.0092

23 648 21 0.032 0.0289 0.0486 0.0092

24 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092

25 648 28 0.043 0.0289 0.0486 0.0092

26 648 14 0.022 0.0289 0.0486 0.0092

27 648 20 0.031 0.0289 0.0486 0.0092

28 648 16 0.025 0.0289 0.0486 0.0092

29 648 18 0.028 0.0289 0.0486 0.0092

30 648 30 0.046 0.0289 0.0486 0.0092

(8)

Berdasarkan uraian tabel diatas, maka didapat:

 =

Dimana, p = proporsi kesalahan dalam setiap sample

x = banyaknya produk yang salah dalam setiap sample n = banyaknya sample yang diambil dalam setiap inspeksi

= = .

 =^∑

Dimana, p = garis pusat peta pengendalian proporsi kesalahan pi = proporsi kesalahan dalam setiap sample

n = banyaknya sample yang diambil dalam setiap observasi g = banyaknya observasi yang dilakukan

= = .

 = + ^{ṕ ( ṕ)}

= . + ^. ⁽ ^. ⁾ = .

 = − ^{ṕ ( ṕ)}

= . − ^. ⁽ ^. ⁾ = .

(9)

Gambar 5.2. Peta Pengendali Proporsi Kesalahan (p-Chart) Pada Mesin Ambeg

Dari uraian kedua gambar grafik diatas, maka tampak bahwa seluruh sampel masih berada dalam batas pengendali.

5.3 Fishbone Defect Pada Vial 10 ml di Mesin Spami

Dalam penelitian ini, peneliti hanya akan menganalisa 5 (defect) paling dominan yang sering muncul. Berdasarkan dari data IBT dari perusahaan, berikut merupakan presentase jumlah cacat produk vial injection pada mesin Spami dan mesin Ambeg:

0.000 0.010 0.020 0.030 0.040 0.050 0.060

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Nomor Pengamata n (Hari) 1 CL

UCL

LCL

(10)

Gambar 5.3. Jumlah Cacat Vial Injection 10 ml Pada Mesin Spami

Gambar 5.4. Jumlah Cacat Vial Injection 10 ml Pada Mesin Ambeg

Untuk mengetahui apakah penyebab terjadinya masing-masing jenis defect, berikut akan digambarkan melalui diagram fishbone beserta tindakan perbaikan dari kelima penyebab kecacatan utama pada produk yang diteliti.

Pressure on neck, 248

Crack on body, 291

Notches on lip, 72 d4 >

max, 197 r2 < min, 173 t > max, 32

Rocky bottom, 120

Fold on neck, 145

Jumlah Cacat Vial Injection 10 ml, Pada Mesin Spami

a2 > max, 196

s2 < min, 33 Fold on

neck, 61 Pressure on

neck, 65 Contamination, 82 Notches on lip, 52

Rocky bottom, 57

Chip on lip, 20

Jumlah Cacat Vial Injection 10 ml, Pada Mesin Ambeg

(11)

1. Crack on Body

Gambar 5.5. Fishbone Defect Crack on Body Tindakan yang dapat dilakukan, antara lain:

 Operator harus sering mengecek kelancaran oli plug dengan memperhatikan apakah oli plug sudah mulai berkurang, apakah tercampur air atau tidak.

 Operator mengecek apakah fungsi pendingin api sudah sesuai.

 Operator mengecek lengstop agar tidak kering.

 Operator mengecek gauging total length, mungkin terlalu kencang pada saat menekan.

2. Pressure on Neck

Gambar 5.6. Fishbone Defect Pressure on Neck Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

 Operator harus sering mengecek oli plug agar tidak kurang pada saat digunakan.

Crack on Body Manusia

Mengecek oli plug Mengecek lengstop

Mengecek pendingin api Mengecek gauging

Pressure on Neck Manusia

Mengecek oli plug

Mengecek posisi api Mengecek tekanan tool

(12)

3. d4 (id lip) > max

Gambar 5.7. Fishbone Defect d4 (id lip) > max Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

 Pendingin yang terdiri dari air dan angin, harus selalu di cek kondisinya:

- Air, agar plug selalu dingin dengan dialiri air menggunakan selang - Angin, agar plug tetap dingin dan tidak berasap dengan ditip angin

 Operator harus sering membersihkan atau mengganti plug yang kotor.

4. r2 (radius bottom) < min

Gambar 5.8. Fishbone Defect r2 (radius bottom) < min Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

 Dengan dibantu Operator, burner chuck bottom no.2 yang ada pada salah

satu bagian mesin, selalu dikontrol. Jika chuck bottom no.2:

- Dinaikkan, maka nilai radius bottom semakin kecil - Diturunkan, maka nilai radius bottom semakin besar

 Dengan dibantu Operator, bottom pad (tool untuk setting concave) yang

ada pada salah satu bagian mesin, selalu dikontrol. Jika bottom pad:

- Dinaikkan, maka nilai radius bottom semakin kecil

R2 (Radius Bottom) < Min Mesin

Menaik/turunkan burner chuck bottom no.2

Menaik/turunkan bottom pad

D4 (Id Lip) >

Max Manusia

Mengecek

Pendingin Cleaning / Ganti plug

(13)

- Diturunkan, maka nilai radius bottom semakin besar

5. Fold on Neck

Gambar 5.9. Fishbone Defect Fold on Neck Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

 Operator harus sering mengecek oli plug agar tidak kurang pada saat digunakan.

 Operator mengecek apakah tekanan pada tool telah sesuai.

 Operator memperhatikan posisi api.

6. a2 > max (Slanty Bottom)

Gambar 5.10. Fishbone Defect a2 > max (Slanty Bottom) Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

 Dengan dibantu Operator, karbon tip pada chuck bottom harus selalu dikontrol, apakah sudah rusak atau patah. Sehingga pingger chuck bottom

Fold on Neck Manusia

Mengecek oli plug

Mengecek posisi api Mengecek tekanan tool

Slanty Bottom Mesin

Mengecek chuck bottom Mengecek api burner bottom

Mengecek chuck bottom dan chuck atas

(14)

 Chuck bottom dan chuck atas sudah tidak center lagi, untuk itu Operator harus mengeceknya agar hasil cutting sempurna.

7. Contamination on Body

Gambar 5.11. Fishbone Defect Outside Contamination on Body Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

 Operator harus sering membersihkan plug yang digunakan pada mesin.

 Operator mengecek oli yang digunakan, mungkin oli sudah kotor dan harus diganti dengan oli yang baru.

 Operator membersihkan pick up yang digunakan.

 Operator sesering mungkin membersihkan conveyor untuk mentransfer proses perpindahan vial dari production area menuju clear room area.

8. Rocky Bottom

Gambar 5.12. Fishbone Defect Rocky Bottom Tindakan yang dapat dilakukan antara lain:

Rocky Bottom Mesin

Menaik/turunkan bottom pad

Outside Contamination

on Body Manusia

Membersihkan plug Membersihkan pick up

Mengecek oli Membersihkan conveyor

(15)

 Dengan dibantu Operator, bottom pad (tool untuk setting concave) dinaikkan, agar nilai concavity bottom semakin besar, sehingga tidak rocky.

5.4 Analisa Kapasitas Proses Produksi

Untuk mengetahui berapa produktivitas proses produksi, pertama-tama perlu diketahui kapasitas produksi yang ada. Pihak perusahaan telah menetapkan berapa besarnya target yang harus dicapai pada tiap-tiap proses produksinya. Target perusahaan per mesin tentunya berbeda-beda, tergantung dari speed mesin. Berikut adalah rumus yang telah ditetapkan oleh PT. Schott Igar Glass (SIG) untuk target produksinya:

( ) = .

( ) =

Jadi, untuk produksi mesin Spami maka target yang harus dicapai adalah sbb:

( ) = .

= 8.70 trays per jam

( ) =

= 72 trays per shift

Sedangkan untuk produksi mesin Ambeg target yang harus dicapai adalah sbb:

( ) = ^.

(16)

Berikut adalah data yang diperoleh penulis dari proses produksi vial 10 ml yang diproduksi dimesin Spami dan mesin Ambeg:

Tabel 5.4. Kapasitas Total Produksi Per Shift

Jumlah Spami Ambeg

Shift 1 Shift 2 Shift 3 Shift 1 Shift 2 Shift 3

Trays 72 90 81 24 45 36

Pcs 17.856 22.320 20.088 6.696 11.160 8.928

Dalam 1 (satu) hari PT. Schott Igar Glass (SIG) melakukan proses produksi selama 24 jam, yang terbagi menjadi 3 shift. Shift 1 atau shift malam dimulai dari pukul 00.00 – 07.30 (7.5 jam), shift 2 atau shift pagi dimulai dari pukul 07.30 – 16.00 (8.5 jam), dan shift 3 atau shift sore dimulai dari pukul 16.00 – 24.00 (8 jam).

Berdasarkan target yang telah ditetapkan oleh perusahaan, maka pada mesin Spami target dapat terpenuhi pada di ketiga shift. Sedangkan pada mesin Ambeg target hanya terpenuhi pada shift 2 dan shift 3. Rata-rata dari tiap mesin, kapasitas produksi yang dihasilkan lebih kecil pada shift 1. Hal ini dikarenakan pada shift 1 atau shift malam, jam kerjanya hanya 7.5 jam. Dan untuk total kapasitas yang dihasilkan selama 2 (dua) bulan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

Tabel 5.5. Kapasitas Total Produksi Selama 1 Bulan

Shift Spami Ambeg

Shift 1 17.856 6.696

Shift 2 22.32 11.16

Shift 3 20.088 8.928

Total / Hari 60.264 26.784 Total 1 Bulan 1.807.920 803.520

(17)

5.5 Analisa Output Proses Produksi

Berdasarkan data yang didapatkan dari Map Order Produksi, maka dapat diketahui berapa output produksi yang dihasilkan selama 1 (satu) bulan. Output produksi yang dimaksud adalah segala produk yang dihasilkan dari proses produksi yang ada.

Tabel 5.6. Output Produksi Selama 1 Bulan

Mesin Kapasitas (pcs) Harga Per pcs Total Output Spami 1,807,920 Rp 1,300 Rp 2,350,296,000 Ambeg 803,520 Rp 1,300 Rp 1,044,576,000

Total Rp 3,394,872,000

5.6 Analisa Input Proses Produksi

Untuk melakukan analisa produktivitas, selain output produksi perlu diketahui juga berapa input produksi yang dihabiskan selama 1 (satu) bulan. Input produksi yang dimaksud adalah segala faktor penting yang dibutuhkan untuk melakukan suatu proses produksi. Di dalam penelitian, penulis hanya menghitung 3 (tiga) macam input produksi yaitu, biaya sumber daya manusia, biaya energi dan biaya bahan baku.

5.6.1 Analisa Kebutuhan Sumber Daya Manusia

Pada tabel dibawah (tabel 5.7) dapat dilihat berapa biaya gaji yang harus dibayarkan kepada pekerja masing-masing mesin untuk proses produksi selama 1 (satu) bulan. Mengenai besarnya biaya yang harus dikeluarkan

(18)

yang didapat oleh pekerja pada mesin Ambeg. Insentif yang diterima oleh pekerja (khususnya Operator) pada mesin Ambeg jumlahnya sama dengan besarnya insentif pekerja di mesin Spami. Padahal jika dilihat dari jenis pekerjaannya, mesin Ambeg lebih berat dan memerlukan tenaga ekstra dalam proses bekerjanya. Dimana pada mesin Ambeg, seorang Operator menghandel 6 mesin, sedangkan Operator pada mesin Spami hanya menghandle 3 mesin.

Tabel 5.7. Analisa Biaya SDM

No. Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg

1 Banyak Pekerja 3 3

2 Gaji Per Jam 9,913.29 9,913.29

3 Insentif Per Jam 3,125 3,125

3 Banyak Shift 90 90

4 Lama jam produksi 720 720

5 Biaya Total 1,629,786 1,629,786

Dari tabel dibawah (tabel 5.8) di bawah dapat dilihat bahwa untuk penggunaan sumber daya manusia, mesin Spami memiliki produktivitas parsial terbesar yaitu sebesar 1.442.09 jauh lebih besar dibandingkan mesin Ambeg yag memiliki produktivitas parsial sebesar 640.93. Hal ini wajar karena mesin Spami memiliki pendapatan yang lebih besar.

Tabel 5.8. Analisa Produktivitas Parsial SDM

No Uraian Mesin Spami Mesin Ambeg

1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000

2 Biaya SDM 1,629,786 1,629,786

3 Produktivitas Parsial SDM 1,442.09 640.93

(19)

5.6.2 Analisa Kebutuhan Energi

Tabel 5.9. Analisa Biaya Energi

No Uraian Mesin

Spami

Mesin Ambeg

1 Daya per jam (Kwh) 12.6 1.85

2 Total jam Shift 1 (Senin - Minggu) 8.5 8.5

3 Total jam Shift 2 (Senin - Minggu) 8 8

4 Total jam Shift 3 (Senin - Minggu) 7.5 7.5

5 Total Energi 9072 1332

6 Biaya per Kwh 730 730

7 Biaya Total 6,622,560 972,360

Tabel diatas (tabel 5.9) menunjukkan besarnya biaya energi yang dibutuhkan untuk melakukan produksi selama 1 (satu) bulan. Untuk mesin Spami membutuhkan daya sebesar 12.6 kW per jam, sedangkan untuk mesin Ambeg membutuhkan daya sebesar 1.85 kW per jamnya.

Proses produksi yang berlangsung di PT. Schott Igar Glass berjalan selama 24 jam penuh. Mesin hanya dimatikan pada hari libur nasional saja.

Namun jika keadaan mesin sedang mengalami rusak berat maka mesin hanya mengalami proses perbaikan dengan menggantungkan mesin sementara.

Dalam hal ini yang dimaksud menggantungkan mesin sementara adalah hanya tidak meletakkan material (tubing) kedalam tiap chuck, baik itu di mesin Spami ataupun di mesin Ambeg. Karena jika mesin dimatikan total maka settingan mesin dapat berubah dan memerlukan waktu yang cukup lama untuk

(20)

Tabel 5.10. Analisa Produktivitas Parsial Energi

1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000

2 Biaya Energi 6,622,560 972,360

3 Produktivitas Parsial Energi 354.89 1074.27

Dapat dilihat pada table 5.10 bahwa produktivitas parsial energi pada mesin Ambeg lebih besar yaitu sebesar 1074.27 dibandingkan dengan produktivitas pada mesin Spami yang hanya 354.89. Hal ini disebabkan karena besarnya daya per jam yang dikeluarkan oleh mesin Spami . .

5.6.3 Analisa Kebutuhan Bahan Baku

Untuk menghitung berapa kebutuhan bahan baku proses, harus diperhitungkan juga berapa tingkat kecacatan dari tiap mesin. Sebab tingkat kecacatan mempengaruhi banyaknya bahan yang harus disiapkan, semakin banyak kecacatannya maka bahan yang harus disiapkan pun semakin banyak.

Tingkat kecacatan masing-masing telah dihitung di bagian sebelumnya dan hasilnya dapat dilihat pada bab 4.9.

Setelah diketahui berapa tingkat kecacatan dari proses tiap-tiap mesin maka dapat diketahui berapa bahan baku yang harus disiapkan pada proses awal. Tapi karena produk yang akan dihasilkan adalah produk yang sama, yaitu vial 10 ml, maka bahan baku yang dipakai juga sama yaitu tubing yang berdiameter 24.00 dan memiliki berat per piecesnya 253.49 gram.

(21)

Tabel 5.11. Analisa Biaya Bahan Baku

No Mesin Diameter Tubing

Berat Bahan per

Item (gram)

Total Berat Bahan

(kg)

Pemakaian Tubing

(pcs)

Biaya

1 Spami 24.00 253.49 16 120 1,794,000

2 Ambeg 24.00 253.49 16 36 1,076,400

Total 2,870,400

Tabel 5.12. Analisa Produktivitas Parsial Bahan Baku

1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000

2 Biaya Bahan Baku 1,794,000 1,076,400

3 Produktivitas Parsial Bahan Baku 1,310.09 970.43

Dapat dilihat pada tabel 5.12 bahwa produktivitas bahan baku pada mesin Spami lebih besar bila dibandingkan dengan produktivitas parsial pada mesin Ambeg. Pada mesin Spami terlalu banyak buangan jika terdapat defect, sehingga kemungkinan besar produk akan dibuang semua.

5.7 Analisa Total Produktivitas 3 Faktro Input Produksi

Tabel 5.13. Analisa Total Produktivitas 3 (Tiga) Faktor Input Produksi

1 Output Produksi 2,350,296,000 1,044,576,000

2

Input Produksi 10,046,346 3,678,546

a. Biaya Bahan Baku 1,794,000 1,076,400

b. Biaya Energi 6,622,560 972,360

(22)

5.8 Waktu Baku Produksi

Setelah diketahui berapa besarnya tingkat produktivitas masing-masing mesin Spami dengan mesin Ambeg, langkah berikutnya adalah mengecek berapa lama waktu produksi masing-masing mesin untuk membandingkan apakah kapasitas hasil produksi dapat ditingkatkan lagi.

5.8.1 Perhitungan Waktu Baku Proses di Mesin Spami

Setelah dilakukan pengamatan, maka didapatkan data lama produksi vial injection 10 ml di mesin Spami. Dari data tersebut dapat dilakukan perhitungan waktu baku produksi di mesin Spami.

5.8.1.1 Perhitungan Waktu Baku Proses Setup Produksi di Mesin Spami a. Kenormalan Data

Sebelum diolah data tersebut harus diuji apakah data sudah berdistribusi normal. Data diolah menggunakan Kolmogorof Smirnov Normality Test.

Gambar 5.13.

Uji Kenormalan Data Lama Proses Setup di Mesin Spami

(23)

H0 : Data berdistribusi normal H1 : Data tidak berdistribusi normal Tolak H0jika P Value < 0.10

Dari grafik diatas dapat dilihat bahwa P Value < 0.10 maka H0

diterima. Sehingga data waktu dapat dikatakan berdistribusi normal.

b. Keseragaman Data

Dari grafik diatas terlihat bahwa ada 6 (enam) kali pengamatan yang datanya melewati BKA, maka ke-enam data tersebut dibuang / dihilangkan, sehingga menjadi:

05 1015 20 2530 3540 45

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Nomor Pengamata n (Hari) 1 Mean

0 5 10 15 20 25 30 35 40

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324

Nomor Pengamata n (Hari) 1 Mean

BKA

BKB

(24)

c. Kecukupan Data

= ^/ ^(∑ _{(∑ )}^{) (∑ )²} ^²

Tingkat kepercayaan yang dipilih adalah 95% dan tingkat ketelitian 5%. Dari tabel distribusi normal didapat: