SAMPLING PENERIMAAN DENGAN VARIABEL
|
|
- Devi Sugiarto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TOI 12 SAMLIN NRIMAAN NAN VARIAL lm TI VARIAL ATAN SAMLIN (VAS) Variabel: karakteristik kualitas yang diukur dalam skala numerik. ontoh: berat, panjang, temperatur, tingkat kepekatan, kekuatan tarik, dll. TI I : k VAS dengan pengendalian ARAMTR ROSS. Tujuan: untuk mengendalikan RATA-2 2 & VIASI STANAR. TI II : M VAS dengan pengendalian proporsi item cacat. Tujuan: menentukan proporsi produk yang berada di luar batas penerimaan lot yang ditetapkan. lm. 2
2 2. LIAN & URANAN VAS LIAN eta O yang sama dapat diperoleh dengan jumlah sampel yang lebih kecil; Memberikan informasi yang lebih banyak. URANAN iaya sampling per unit lebih tinggi; istribusi karakteristik kualitas harus diketahui; Setiap karakteristik kualitas akan memerlukan rencana sampling yang berbeda. lm STANAR VAS MIL ST 414 ANSI/ASQ Z1.9 RAAN MIL ST 414 & ANSI/ASQ Z1.9: 1. erubahan terminologi: MIL ST 414 efect ANSI/ASQ Z1.9 Nonconformity efective ercent efective Nonconforming ercent Nonconforming 2. Aturan perubahan dari inspeksi normal inspeksi ketat 3. enamaan tingkat inspeksi MIL ST 414 : I, II, III, IV, V ANSI/ASQ z1.9 : S3, S4, I, II,, III Normal Inspection lm. 4
3 4. ASUMSI ALAM VAS a. enormalan data (karakteristik kualitas) b. Aturan switching Suatu lot ditolak; roduksi tidak tetap; ondisi lain. 2 dari 5 lot berurutan ditolak INSSI LONAR INSSI NORMAL INSSI TAT 10 lot berurutan tdk ada yang ditolak; roduksi pada rate yang tetap; iinginkan oleh otoritas & diijinkan olek kontrak/spesifikasi 5 lot berurutan diterima STO INSSI 5 lot berurutan ditolak lm SAIN RNANA VAS : n & a a. VAS untuk estimasi rata-rata proses batas spek tunggal & deviasi standar diketahui 1 - α robabilitas menerima batch dengan rata-rata yang baik β robabilitas menerima batch dengan rata-rata yang buruk 2 1 α β 2 a 1 (Zα Z β )σ n a Z β Z 1 β Z α Z α 2 lm. 6
4 ontoh soal : asokan ammonium nitrate: Ukuran lot: 500 kg/karung Spesifikasi minimum konsentrasi nitrogen: 13%. istribusi konsentrasi nitrogen: normal, dengan deviasi standar: 1,5%. Tentukan rencana VAS yang memenuhi kondisi: robabilitas diterimanya batches dengan konsentrasi nitrogen 2,5 σ di atas spek. min. adalah: 95%; robabilitas diterimanya batches dengan konsentrasi nitrogen 1,5 σ di atas spek. min. adalah: 10%; Solusi : itung tingkat kualitas rata-rata proses yang memenuhi dua kondisi di atas: 1 LSL + 2,5σ 0,13 + (2,5)(0,015) 0, LSL + 1,5σ 0,13 + (1,5)(0,015) 0, α 0,95 Z α -1,645 negatif β 0,10 Z β 1,282 positif α0,05 β0,10 2 0,1525 a? 1 0, 1675 n a [ 1,282 ( 1,645) ] 0,015 (0,1675 0,1525) [ 1,282 ( 0,1645) ] 2 8,57 9 1,282(0,1675) ( 1,645)(1,525) 0,1591 Rencana sampling: ukuran sampel 9, jika rata-rata sampel < 0,1591, tolak lot. lm SAIN RNANA VAS : n & a LANA-LANA NYUSUNAN 1. ilih AQL arena tabel tidak dapat digunakan untuk setiap nilai AQL, gunakan Tabel onversi AQL: interval AQL titik AQL 2. Memilih tingkat inspeksi & ukuran lot Untuk menentukan kode ukuran sampel; unakan II jika tidak ada keterangan lain. 3. Tentukan AQL kritis: Tipe 1 k deviasi terhadap nilai sasaran Tipe 2 M % cacat maksimum yang dapat diterima Yang harus ditentukan: a. atasan spesifikasi: Single specification limit Tipe 1 (k) & Tipe 2 (M); ouble specification limit Tipe 2 (M) b. AQL sama untuk 2 batas atau berbeda untuk setiap batas lm. 8
5 5. SAIN RNANA VAS : n & a a. Single Specification Limit Tipe 1 (k) LANA-LANA NYUSUNAN 1. Tentukan kode ukuran sampel berdasarkan N & tingkat inspeksi (S3, S4, I, II, III) 2. Tentukan rencana sampling berdasarkan kode ukuran sampel & tingkat k yang dapat diterima. 3. ilih ukuran sampel n & hitung rata-rata sampel dari n unit 4. itung deviasi normal: Untuk batas atas : Z u u σ Untuk batas bawah: Z L u σ 5. ika Z u atau Z L k, terima lot, jika tidak tolak lot. lm. 9 ontoh soal: Single Specification Limit Tipe 1 (k) Minimum tensile strength untuk produk silinder berdinding tipis: 170 psi N 2.000; tingkat inspeksi: II; AQL 1,05%; σ 10 psi. Langkah-langkah penyusunan rencana VAS 1. Tentukan titik AQL or specified AQL values falling within these ranges to to to to to to to to to to to 10.9 Use this AOL value AQL: 1,05% 1% lm. 10
6 2. Tentukan kode ukuran sampel berdasarkan N & tingkat inspeksi Lot Size Inspection Levels Special eneral S3 S4 I II III 2to 9to 16 to 26 to 51to 91 to 151 to 281 to 401 to 501 to 1,201 to 3,201 to 10,001 to 35,001 to 150,001 to 500,001 and ,200 3,200 10,000 35, , ,000 over I I L M N I L M N I L M N lm Tentukan ukuran sampel (n) & tingkat acceptability (k) lm. 12
7 4. itung deviasi normal Misalnya 50 items dipilih secara random, dilakukan pengukuran dan diperoleh rata-rata 180 psi, maka deviasi normal (Z L ) : Z L , esimpulan arena Z L 1,00 < 1,93 k, maka rata-rata lot tidak memenuhi kriteria penerimaan. esimpulan : TOLA LOT. lm. 13 b. Single Specification Limit Tipe 2 (M) LANA-LANA NYUSUNAN 1. Tentukan kode ukuran sampel berdasarkan N & tingkat inspeksi (S3, S4, I, II, III) 2. erdasarkan kode ukuran sampel, tentukan rencana sampling: N ukuran sampel; M % item cacat yang diijinkan; V faktor koreksi 3. ilih n sampel. itung rata-rata karakteristik kualitas 4. itung indeks kualitas: U QL σ Q U L σ 5. Tentukan persen item cacat dari tabel 6. ika estimasi persen cacat lot M terima lot, jika tidak tolak lot lm. 14
8 ontoh soal: Single Specification Limit Tipe 2 (M) Minimum tensile strength untuk produk silinder berdinding tipis: 170 psi N 2.000; tingkat inspeksi: II; AQL 1,05%; σ 10 psi. 3. Tentukan ukuran sampel (n) & tingkat acceptability (k) lm itung Indeks ualitas (QL) Misalnya 50 items dipilih secara random, dilakukan pengukuran dan diperoleh rata-rata 180 psi, maka indeks kualitas (Q L ) : L ,00 σ 10 Q L ( ) erdasarkan n & Q L, tentukan proporsi item cacat pˆ L. ari tabel, diperoleh: pˆ L 15,87% 5. esimpulan arena pˆ L 15,87% > 2,49 M, maka kualitas lot tidak memenuhi kriteria penerimaan. esimpulan : TOLA LOT. lm. 16
9 TAL STIMASI ROORSI ITM AAT NAN MTOA VIASI STANAR untuk n & Q L tertentu n 50 Q L 1,00% lm. 17
KUMPULAN TABEL MIL-STD-414
KUMPULAN TABEL MIL-STD-414 Ir. Budi Nurtama, M.Agr. 2005 Program Studi Supervisor Jaminan Mutu Pangan Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor TABLES FOR
Lebih terperinciMILITARY STANDARD (MIL-STD) Ganda Marulitua Simbolon ( )
MILITARY STANDARD (MIL-STD) Ganda Marulitua Simbolon (4133230016) Robinsar Pakpahan (4133230031) Rony G.T.Marpaung (4133230032) Sumanto Sitanggang (4132230035) MIL-STD-105E Suatu sistem rencana penarikan
Lebih terperinciSAMPLING PENERIMAAN ( ACCEPTANCE SAMPLING )
SAMPLING PENERIMAAN ( ACCEPTANCE SAMPLING ) PENDAHULUAN Pengertian dari Sampling Penerimaan : keputusan untuk menerima atau menolak suatu lot atau populasi berdasarkan hasil dari pemeriksaan sebagian lot
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciRENCANA PENERIMAAN SAMPEL (ACCEPTANCE SAMPLING)
1 KOMPETENSI Mampu menerapkan rencana penerimaan sampel, baik satu tingkat atau beberapa tingkat, untuk data atribut dan data variabel dengan menggunakan beberapa metode guna menentukan keputusan dalam
Lebih terperinciSampling Plan System for Attribute Inspection. For use with ANSI / ASQC Z1.4
Sampling Plan System for Attribute Inspection For use with ANSI / ASQC Z1.4 March 2008 PENGANTAR Panduan ini disusun berdasarkan buku Sampling Procedure and Tables for Inspection by Attribute yang diterbitkan
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciPenduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER
Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER 5.1 Pengertian Pendugaan Parameter. Pendugaan merupakan suatu bagian dari statistik inferensia yaitu suatu pernyataan mengenai parameter populasi yang tidak diketahui
Lebih terperinciPEMODELAN KUALITAS PROSES
TOPIK 6 PEMODELAN KUALITAS PROSES LD/SEM II-03/04 1 1. KERANGKA DASAR Sampling Penerimaan Proses Produksi Pengendalian Proses MATERIAL PRODUK PRODUK BAIK SUPPLIER Manufacturing Manufacturing KONSUMEN PRODUK
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
30 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Populasi dan Metode Pengambilan Sampel Dalam penelitian ini yang menjadi populasi penelitian adalah bahan baku yang digunakan oleh PT Singgang Jati. Jumlah populasi penelitian
Lebih terperinciPengendalian Kualitas TIN-212
II Process Capability Analysis Pengendalian Kualitas TIN-212 Syarat-syarat pelaksanaan process capability analysis 1 Jika kita sudah mengetahui bagaimana kinerja proses kita (voice of process), tentunya
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Atribut
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Atribut 13 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciSeminar Nasional IENACO ISSN: PENENTUAN SAMPEL PRODUK LINK BELT MENGGUNAKAN METODE ACCEPTANCE SAMPLING MIL-STD-105E
PENENTUAN SAMPEL PRODUK LINK BELT MENGGUNAKAN METODE ACCEPTANCE SAMPLING MIL-STD-105E Siti Nandiroh 1, Ganang Adi Sulistyawan 2 1 Pusat Studi Logistik dan Optimisasi Industri (PUSLOGIN), Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciPraktikum Total Quality Management
Moul ke: 09 Dr. Fakultas Praktikum Total Quality Management Aries Susanty, ST. MT Program Stui Acceptance Sampling Abstract Memberikan pemahaman tentang rencana penerimaan sampel, baik satu tingkat atau
Lebih terperinciESTIMASI. Podojoyo, SKM, M.Kes. Podojoyo 1
ESTIMASI Podojoyo, SKM, M.Kes Podojoyo 1 Definisi Estimasi Suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai populasi (parameter) dengan memakai nilai sampel (statistik) Podojoyo 2 Didalam estimasi nilai
Lebih terperinciMATERI VII DIAGRAM PENCAR PETA KENDALI HISTOGRAM. By : Moch. Zen S. Hadi, ST Communication Digital Lab.
MATERI VII DIAGRAM PENCAR PETA KENDALI HISTOGRAM By : Moch. Zen S. Hadi, ST Communication Digital Lab. 2 DIAGRAM PENCAR Tujuan : untuk mengetahui hubungan antara dua variabel dalam menentukan karakteristik
Lebih terperinciMateri Kuliah: Statistik Inferensial
TEORI PENDUGAAN STATISTIK Prof. Dr. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id 1 Teori Statistik Pengujian Hipotesa Besar Pengujian Hipotesa Kecil Memilih Ukuran Teori Statistik Pengujian Hipotesa
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS 1
PENGUJIAN HIPOTESIS 1 Pengertian Pengujian Hipotesis From: BAHASA YUNANI HUPO THESIS Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan yang disajikan sebagai bukti Hipotesis suatu pernyataan yang
Lebih terperinciPengendalian Proses. Waktu
Pengendalian Kualitas TKI-306 DEFINISI adalah Pernyataan tentang ukuran sampel yang akan digunakan dan kriteria penerimaan/penolakan sampel untuk memvonis suatu lot Aplikasi tipikal sampling penerimaan
Lebih terperinciACCEPTANCE SAMPLING PLANS MUHAMMAD YUSUF IWAN NOEGROHO GALIH DWI AGUNG P BRIAN REYVENDRA P AHMAD AUDREY T. JUIOCAISAR W SYAFIQAR NABIL M.
ACCEPTANCE SAMPLING PLANS MUHAMMAD YUSUF IWAN NOEGROHO GALIH DWI AGUNG P BRIAN REYVENDRA P AHMAD AUDREY T. JUIOCAISAR W SYAFIQAR NABIL M. ILHAMDKA 125060707111002 125060707111004 125060707111009 125060707111022
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Langkah-langkah Uji Hipotesis Jenis Uji Hipotesis satu populasi Uji Z Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability
Lebih terperinciDistribusi Probabilitas Diskrit: Poisson
Distribusi Probabilitas Diskrit: Poisson 7.2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Pendahuluan Pendekatan Binomial Poisson Distribusi Poisson Kapan distribusi
Lebih terperinciMateri Kuliah: Statistik Inferensial
TEORI PENDUGAAN STATISTIK Prof. Dr. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id 1 Teori Statistik Titik Parameter Interval Teori Statistik Titik Parameter Interval 3 1 PENDUGA TUNGGAL SEBAGAI FUNGSI
Lebih terperinciRabu, 8 Desember 2010
Perencanaan Sampling Penerimaan dengan Atribut Bagian - 1 ekop2003@yahoo.com Rabu, 8 Desember 2010 Review Apa tujuan dilakukannya analisis kemampuan proses? Apa artinya jika indek kemampuan proses ( C
Lebih terperinciPENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS HUPO From: BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau
Lebih terperinciDATA COLLECTION PLAN SAMPLING
DATA COLLECTION PLAN Tipe data ada 2 macam: 1. Data kualitatif (categorical), misalnya: status perkawinan, partai politik, warna mata (defined categories). 2. Data kuantitatif (numerical), terdiri atas
Lebih terperinciPengertian Pengujian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS Pengertian Pengujian Hipotesis HUPO BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER TM_3
PENAKSIRAN PARAMETER TM_3 Pendahuluan Statistik inverensial membicarakan bgmn mengeneralisasi informasi yg telah diperoleh. Segala aturan, dan cara, yg dpt di pakai sebagai alat dlm mencoba menarik kesimpulan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. sempel tunggal maupun ganda. Namun apabila masih terdapat keraguan dan harus
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sejarah ANSI/ASQC Rencana penerimaan sample secara manual dapat dilakukan baik untuk sempel tunggal maupun ganda. Namun apabila masih terdapat keraguan dan harus dilakukan perencanaan
Lebih terperinciUmmu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA
Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Inferensia Statistika : Mencakup semua metode yang digunakan untuk penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi dengan melakukan pengambilan sampel (sampling)
Lebih terperinciSOAL DETECT UTS GENAP 2014/2015. Quality Control
SOAL DETECT UTS GENAP 2014/2015 Quality Control 1. a. Buat peta kendali dan R! b. Buat revisi peta kendali jika dibutuhkan! c. Diketahui spesifikasi produk adalah 171 ± 11. Jika produk di bawah LSL maka
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. SEMPEL TUNGGAL MAUPUN GANDA. NAMUN APABILA MASIH TERDAPAT KERAGUAN DAN HARUS
BAB II LANDASAN TEORI. SEMPEL TUNGGAL MAUPUN GANDA. NAMUN APABILA MASIH TERDAPAT KERAGUAN DAN HARUS BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sejarah ANSI/ASQC Rencana penerimaan sample secara manual dapat dilakukan
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Directional & Nondirectional test Langkah-langkah Uji Hipotesis Error dalam Uji hipotesis (Error Type I) Jenis Uji Hipotesis satu populasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Mutu Dalam dunia industri baik industri jasa maupun manufaktur mutu adalah faktor kunci yang membawa keberhasilan bisnis, pertumbuhan dan peningkatan posisi bersaing.
Lebih terperinciFORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
Lebih terperinciPeta Kendali pada Pengendalian Mutu Udang beku Ratnawati dkk J. Tek. Pert. Vol 5 No. 2: 55-63
Penerapan Peta Kendali X, R Dan Sampel Penerimaan Standar Militer 414 pada Proses Grading untuk Pengendalian Mutu Udang Beku (Studi Kasus di PT SKB-Sidoarjo). Ely Ratnawati 1. Endah Rahayu Lestari 2 dan
Lebih terperinciTWO-STAGE NESTED DESIGN. Dimas Yuwono Wicaksono, ST., MT.
TWO-STAGE NESTED DESIGN Dimas Yuwono Wicaksono, ST., MT. TWO-STAGE NESTED DESIGN Nested design adalah salah satu kasus dari desain multi faktor dimana level dari salah satu faktor (misal : faktor B) serupa
Lebih terperinciUji Hipotesa. Arna Fariza. Materi
Uji Hipotesa Arna Fariza 1 Materi Metodologi uji hipotesa test untuk mean ( diketahui) Hubungan dengan estimasi confidence interval Tes One-tail T test untuk mean ( tidak diketahui) test untuk proporsi
Lebih terperinciStatistika (MMS-1403)
Statistika (MMS-1403) Dr. Danardono, MPH danardono@ugm.ac.id Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UGM MMS-1403 p.1/93 Distribusi Sampling Statistik Populasi: himpunan keseluruhan obyek yang
Lebih terperinciContoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas
Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas 1. X = proporsi pelanggan yang menggunakan layanan penerbangan untuk keperluan bisnis. n = ukuran sampel, p = proporsi sampel yang menggunakan layanan penerbangan
Lebih terperinciMateri ke-8 Rabu, 1 Desember 2010
Analisis Kemampuan Proses Materi ke-8 Rabu, 1 Desember 2010 Analisis Kemampuan Proses 1. Pendahuluan 2. Batas spesifikasi dan batas kontrol 3. Analisis kemampuan proses 4. Batas toleransi natural 5. Hubungan
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 13 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik Non Parametrik 3 Uji Korelasi Urutan Spearman
Lebih terperinciBagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas
Probabilitas Bagian Probabilitas A) = peluang (probabilitas) bahwa kejadian A terjadi 0 < A) < 1 A) = 0 artinya A pasti terjadi A) = 1 artinya A tidak mungkin terjadi Penentuan nilai probabilitas: Metode
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah suatu kerangka yang memuat langkah-langkah yang ditempuh dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Pada bagian ini akan dijelaskan secara
Lebih terperinciSampling, Estimasi dan Uji Hipotesis
Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis Tujuan Pembelajaran Memahami perlunya suatu sampling (pengambilan sampel) serta keuntungan- keuntungan melakukannya Menjelaskan pengertian sampel acak untuk sampling
Lebih terperinciUJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah,, ST., MT UJI KERANDOMAN (RANDOMNESS TEST / RUN TEST) Uji KERANDOMAN Untuk menguji apakah data sampel yang diambil merupakan data yang acak / random Prosedur
Lebih terperinciPengendalian Kualitas dengan Metode Acceptance Sampling (Studi kasus: AMDK ADENI Pamekasan)
Pengendalian Kualitas dengan Metode Acceptance Sampling (Studi kasus: AMDK ADENI Pamekasan) 1 M. Fitriyan H, 2 Agus Salim Program Studi Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO
Lebih terperinciRabu, 8 Desember 2010
Perencanaan Samling Penerimaan dengan Atribut Bagian - eko003@yahoo.com Rabu, 8 Desember 00 Isi Bagian. Masalah samling enerimaan. Alat untuk mengevaluasi rencana samling 3. Perencanaan samling tunggal
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (3)
PENGUJIAN HIPOTESIS (3) 3 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Hipotesis untuk Proporsi 3 Uji Hipotesis
Lebih terperinciHipotesis. Penerimaan hipotesis menunjukkan bahwa tidak cukup petunjuk untuk mempercayai sebaliknya
Hipotesis Suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai suatu populasi atau lebih Digunakan istilah diterima atau ditolak untuk suatu hipotesis Penolakan suatu hipotesis berarti menyimpulkan bahwa
Lebih terperinciUJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI
PENGUJIAN HIPOTESIS UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI Uji Hipotesis untuk Proporsi Data statistik sampel: - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel - p = Proporsi kejadian sukses dalam populasi - - Statistik
Lebih terperinciMengelola Eksperimen. 17 Oktober 2013
Mengelola Eksperimen 17 Oktober 013 8 langkah mengelola eksperimen Perencanaan eksperimen Langkah 1 : mendefinisikan masalah Langkah : menentukan tujuan Langkah 3 : mendefinisikan karakteristik kualitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. B. Rumusan masalah Bagaimana cara pengendalian kualitas proses statistik pada data variabel.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Pengendalian Kualitas Statistik (Statistical Quality Control) secara garis besar digolongkan menjadi dua, yakni pengendalian proses statistik (statistical process control)
Lebih terperinciBAB III BAHAN DAN METODE
BAB III BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan di PT. X yang terdapat pada Pelabuhan Perikanan Nusantara Nizam Zachman Jakarta. Waktu penelitian telah dilaksanakan
Lebih terperinciPengujian Hipotesis. Oleh : Dewi Rachmatin
Pengujian Hipotesis Oleh : Dewi Rachmatin Hipotesis Suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai suatu populasi atau lebih Akan digunakan istilah diterima atau ditolak pada bagian ini Penolakan
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (2)
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel
Lebih terperinciESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN
ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik
Lebih terperinciPENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER
PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER Arti Penarikan Sampel Populasi ( Universe) adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti
Lebih terperinciANALISIS KEMAMPUAN PROSES
LOGO ANALISIS KEMAMPUAN PROSES Kelompok 7 Rohmad Hadi S. Ananta Ade Kurniawan Nariswari Setya Dewi Kristy Handayani Lisa Apriana Dewi Nanda Hidayati Nining Dwi Lestari M0107082 M0108015 M0108022 M0108053
Lebih terperinciPENERAPAN PENGENDALIAN KUALITAS JENIS VARIABEL PADA PRODUKSI MAKANAN (Studi Kasus pada Pabrik Wingko Babat Cap Moel Semarang)
PENERAPAN PENGENDALIAN KUALITAS JENIS VARIABEL PADA PRODUKSI MAKANAN (Studi Kasus pada Pabrik Wingko Babat Cap Moel Semarang) SKRIPSI Disusun Oleh : PRAMESTIARA DEWIGA 24010211130023 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah descriptive correlation yaitu
3 BAB III METODE PENELITIAN A. Rancangan Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah descriptive correlation yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengungkapkan hubungan korelasi antara variabel
Lebih terperinciMETODA RATA-RATA BATCH PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1
Media Informatika Vol. 5 No. 1 (2006) METODA RATA-RATA BATCH PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1 Ekabrata Yudhistyra Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Juanda 96 Bandung
Lebih terperinciAPLIKASI RAPID SURVEY
Materi Rapid Survey FIKes - UMMU Iswandi, SKM - 1 APLIKASI RAPID SURVEY A. Pengertian Rapid Survai Survai merupakan kegiatan atau usaha pengumpulan informasi dari sebagian populasi yang dianggap dapat
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-10 Distribusi Hipergeometrik Eksperimen hipergeometrik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. sebuah sampel random berukuran
Lebih terperinciAplikasi Statistik Pada Industri Manufaktur. SPC,I/Rev.03 Copyright Sentral Sistem Mei 08
Aplikasi Statistik Pada Industri Manufaktur 1 Why Statistik Kecepatan Produksi sangat cepat, pengecekan 100% sulit dilakukan karena tidak efisien Cycle time produksi motor di AHM : 1,7 menit Cycle time
Lebih terperinciBI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis
BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep uji hipotesis, kesalahan tipe 1 dan 2, uji hipotesis untuk mean (1 dan 2 sampel),
Lebih terperinciPERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130
PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130 Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat
Lebih terperinciSTRATEGI PERBAIKAN KUALITAS GULA BERDASARKAN KEMAMPUAN PROSES KONTROL
STRATEGI PERBAIKAN KUALITAS GULA BERDASARKAN KEMAMPUAN PROSES KONTROL Mila Faila Sufa * 1, Dina Ariningsih 2 1,2 Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl.A. Yani Tromol Pos 1 Kartasura
Lebih terperinciManajemen Operasi Aulia Ishak, ST, MT
PENGENDALIAN PERSEDIAAN Oleh : 1 Introduction Definisi Persediaan Aliran dan Stock dari Persediaan 2 Proses Aliran Material Proses Produksi Work in process Work in process Work in process Work in process
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN PEMASOK-PEMBELI DENGAN PRODUK CACAT DAN KECEPATAN PRODUKSI TERKONTROL
MODEL PERSEDIAAN PEMASOK-PEMBELI DENGAN PRODUK CACAT DAN KECEPATAN PRODUKSI TERKONTROL Nelita Putri Sejati, Wakhid Ahmad Jauhari, dan Cucuk Nur Rosyidi Jurusan Teknik Industri - Universitas Sebelas Maret
Lebih terperinciBiostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS
Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS 1 Probabilitas Perlunya pengetahuan tentang probabilitas dalam Biostatistik Pengertian probabilitas, variabel random dan distribusi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
35 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Penelitian Metode penelitian adalah cara atau jalan yang ditempuh sehubungan dengan penelitian yang dilakukan, yang memiliki langkah-langkah yang sistematis. Sugiyono
Lebih terperinciMETODE SAMPLING. Met. Sampling-T.Parulian
METODE SAMPLING Dari populasi hingga sampel Proses pengambilan sampel (sampling) dari populasi merupakan proses utama dalam statistika induktif. Sampling dilakukan karena seorang peneliti tidak mungkin
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK
PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Pendahuluan Kualitas / Mutu : Ukuran tingkat kesesuaian barang/ jasa dg standar/spesifikasi yang telah ditentukan/ ditetapkan. Pengendalian
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis penelitian studi deskriptif korelasi yaitu mendeskripsikan variabel independent dan dependent, kemudian melakukan analisis
Lebih terperinciMODEL PERSEDIAAN PEMASOK-PEMBELI DENGAN MEMPERTIMBANGKAN REPAIRABLE ITEM, INSPECTION ERROR, DAN LOT PENGIRIMAN YANG BERBEDA
MODEL PERSEDIAAN PEMASOK-PEMBELI DENGAN MEMPERTIMBANGKAN REPAIRABLE ITEM, INSPECTION ERROR, DAN LOT PENGIRIMAN YANG BERBEDA Skripsi IRFAN HILMI HAMDANI I0312038 PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
32 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Rancangan Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif yaitu melalui survey dan wawancara menggunakan kuesioner dengan pendekatan point
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMETRIK (2)
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 12 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Ukuran Kinerja Di bawah ini akan digambarkan mengenai bagaimana teknik maupun urut-urutan pemecahan masalah yang dipergunakan. Pada gambar flowchart di bawah ini
Lebih terperinciANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE ii (KONSUMEN) DALAM KOLABORASI RANTAI PASOK
ANALISIS RISIKO TIPE I (PRODUSEN) DAN RISIKO TIPE ii (KONSUMEN) DALAM KOLABORASI RANTAI PASOK OLEH AFRIANI SULASTINAH 1206100030 DOSEN PEMBIMBING Dra. LAKSMI PRITA WARDHANI, M.Si JURUSAN MATEMATIKA INSTITUT
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (2) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel Berukuran Besar 3 Uji Rata-rata untuk Sampel Berukuran
Lebih terperinciMETODA REPLIKASI PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1
Media Informatika Vol. 4 No. 3 (2005) METODA REPLIKASI PADA SIMULASI SISTEM ANTRIAN M/M/1 Ekabrata Yudhistyra Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer LIKMI Jl. Ir. H. Juanda 96 Bandung 40132
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pada sebuah proses produksi, pasti akan selalu ditemui adanya quality control.
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pada sebuah proses produksi, pasti akan selalu ditemui adanya quality control. Hal ini disebabkan produsen ingin memastikan produk yang dihasilkan sudah memiliki kualitas
Lebih terperinciHipotesis : asumsi atau anggapan bisa benar atau bisa salah seringkali dipakai sebagai dasar dalam memutuskan
PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis : Merupakan suatu asumsi atau anggapan yang bisa benar atau bisa salah mengenai sesuatu hal, dan dibuat untuk menjelaskan sesuatu hal tersebut sehingga memerlukan pengecekan
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (3) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (3) 4 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Hipotesis untuk Variansi/ Standard Deviasi 3 Uji Hipotesis untuk Variansi (1) 4 Data statistik
Lebih terperinciBAB III METODA PENELITIAN. penelitian eksperimen adalah penelitian deskriptif yang ingin mencari
BAB III METODA PENELITIAN A. Metoda Penelitian Penelitian ini menggunakan metoda penelitian eksperimen, penelitian eksperimen adalah penelitian deskriptif yang ingin mencari jawaban secara mendasar tentang
Lebih terperinciRENCANA MUTU PEMBELAJARAN
RENCANA MUTU PEMBELAJARAN Nama Dosen : N. Setyaningsih, MSi. Program Studi : Pendidikan Matematika Kode Mata Kuliah : 504203 Nama Mata Kuliah : Statistika Matematika Jumlah sks : 3 sks Semester : V Alokasi
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dikemukakan dengan menggunakan teori-teori yang relevan sebagai dasar analisis, penulis menarik kesimpulan
Lebih terperinciGRAFIKPENGENDALI VARIABEL
GRAFIKPENGENDALI VARIABEL Grafik pengendali pertamakali diperkenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari Bell Telephone Laboratories, Amerika Serikat, pada tahun 1924 dengan maksud untuk mengurangi variasi.
Lebih terperinciB. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis
Analysis Control A. PENDAHULUAN B. ACCEPTANCE SAMPLING Control Analysis Pengendalian dan pengawasan mutu untuk mengetahui kesesuaian dengan standar tidak dapat diterapkan pada semua produk karena jumlah
Lebih terperinciCara uji indeks tahanan tusuk geotekstil, geomembran, dan produk sejenis lainnya
Cara uji indeks tahanan tusuk geotekstil, geomembran, dan produk sejenis lainnya RSNI M-02-2005 1 Ruang lingkup Standar ini menetapkan kaidah-kaidah dan cara mengukur indeks tahanan tusuk untuk menentukan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Rancangan Penelitian Jenis penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu deskriptif analitik yaitu dengan mengunakan pendekatan cross sectional dimana data
Lebih terperinciFORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini termasuk jenis penelitian kuantitatif dengan metode
3 BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian ini termasuk jenis penelitian kuantitatif dengan metode deskriptif analitik yang bertujuan menerangkan masalah penelitian yang terjadi pada anak
Lebih terperinciTEKNIK PENARIKAN SAMPEL PADA DATA ATRIBUT UNTUK PEMERIKSAAN HASIL AKHIR PRODUKSI
TEKNIK PENARIKAN SAMPEL PADA DATA ATRIBUT UNTUK PEMERIKSAAN HASIL AKHIR PRODUKSI ERNANING WIDIASWANTI Program Studi Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO Box Kamal, Bangkalan,
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Ruang Lingkup Penelitian 4.1.1 Ruang lingkup keilmuan Ruang lingkup keilmuan dalam penelitian ini adalah bidang ilmu Mikrobiologi Klinik dan ilmu penyakit infeksi. 4.1.2 Ruang
Lebih terperinci