IMPLEMENTASI GRAFIK PENGENDALI MULTIVARIAT T2 HOTELLING TERHADAP KUALITA PRODUK KERTAS NEWSPRINT

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "IMPLEMENTASI GRAFIK PENGENDALI MULTIVARIAT T2 HOTELLING TERHADAP KUALITA PRODUK KERTAS NEWSPRINT"

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI GRAFIK PENGENDALI MULTIVARIAT T 2 HOTELLING TERHADAP KUALITA PRODUK KERTAS NEWSPRINT (NPP) (STUDI KASUS DI PT ADIPRIMA SURAPRINTA) Noer Lailiyatul Fitria* Universitas Negeri Malang E mail : wietzeuy@yahoo.com Pembimbing : (I) Ir. Hendro Permadi, M. Si, (II) Trianingsih Eni Lestari, S.Si, M.Si. Abstrak:PT Adiprima Suraprinta merupakan salah satu perusahaan kertas di Jawa Timur. Adapun jenis kertas yang diproduksi dikelompokkan menjadi dua yaitu kertas News Print Paper (NPP) dan kertas HVS. Dalam penelitian ini yang dianalisis adalah kertas jenis News Print Paper (NPP), karena kertas jenis ini lebih sering diproduksi daripada kertas jenis HVS. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis kualitas hasil produksi kertas jenis News Print Paper (NPP) dengan menggunakan metode grafik pengendali multivariat T 2 Hotelling subgrup.data yang digunakan yaitu data dari karakteristik fisik kertas yaitu gramature, thickness, dan tensile strenght.berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan grafik pengendali multivariat T 2 Hotelling diperoleh 5 pengamatan subgrup yang keluar dari UCL sebesar 13,55. Data yang keluar yaitu dari subgrup ke 6, 7, 10, 13, dan 14. Kelima subgrup tersebut nilai T 2 nya > UCL sehingga dinyatakan data yang out of control.dari analisis dan pembahasan tersebut maka dapat disimpulkan bahwa pengontrolan proses produksi kertas jenis News Print Paper (NPP) masih belum terkontrol secara statistik. Data yang out of control dikarenakan beberapa hal diantaranya faktor lingkungan, bahan, mesin, operator maupun metode yang diterapkan di PT Adiprima Suraprinta. Kata kunci :Kualitas, T 2 Hotelling, Multivariat, Produk Meningkatnya kebutuhan masyarakat terhadap sejumlah produk barang dan jasa mendorong tumbuhnya berbagai kegiatan industri yang memproduksi barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan masyarakat tersebut. Kertas merupakan salah satu kebutuhan pokok bagi kehidupan manusia. Kertas biasanya digunakan dalam kehidupan sehari-hari untuk menggambar, menulis dan lain sebagainya. Selain masyarakat yang memanfaatkan hasil produksi kertas, banyak industri-industri yang bergerak dalam bidang percetakan juga memanfaatkan kertas dan membutuhkan kertas dalam jumlah besar untuk proses produksinya. Apabila dihubungkan dengan industri yang terus berkembang, maka produk kertas banyak dibutuhkan dalam dunia industri percetakan, misalnya saja industri percetakan Jawa Pos Group yang sudah tidak asing lagi. Jawa Pos Group merupakan perusahaan yang bergerak di bidang media cetak. Jawa Pos Group menaungi lebih dari 151 surat kabar daerah dan nasional. Tentu saja Jawa Pos Group membutuhkan produk kertas dalam jumlah yang banyak untuk mencetak surat kabar. Oleh karena itu Jawa Pos Group mendirikan anak perusahaan PT ADIPRIMA SURAPRINTA yang bergerak dalam industri produksi kertas untuk memenuhi kebutuhan kertas dalam mencetak surat kabar. PT. ADIPRIMA SURAPRINTA merupakan anak perusahaan dari Jawa Pos Group yang bergerak dibidang produksi kertas. Perusahaan ini memproduksi kertas *Noer Lailiyatul Fitria adalah mahasiswa di Universitas Negeri Malang (UM), Malang. Artikel ini diangkat dari Skripsi Jurusan Matematika, Fakultas MIPA Universitas Negeri Malang, 2013.

2 berbahan baku kertas atau koran bekas. Dari bahan baku koran atau kertas bekas itulah diproduksi berbagai macam produk kertas misalnya, Newsprint Paper, Superprima, Prima, dan Adog. Awalnya produksi hanya dilakukan untuk memenuhi kebutuhan kertas pada Jawa Pos Group yang bergerak pada bidang media cetak. Seiring banyaknya bermunculan perusahaan yang bergerak pada media cetak, banyak pula pemesanan produksi kertas pada PT. ADIPRIMA SURAPRINTA. Produk yang paling banyak dipesan oleh perusahaan-perusahaan yang masuk dalam Jawa Pos Grup yaitu kertas jenis Newsprint Paper (NPP). Kepercayaan konsumen terhadap produksi kertas PT. ADIPRIMA SURAPRINTA adalah salah satu penyebab tinginya tingkat permintaan. Agar kepercayaan konsumen dan tingkat permintaan terhadap produk kertas tersebut tetap terjaga maka perlu adanya pengendalian kualitas produk.ada beberapa karakteristik dalam produksi kertas hasil produksi PT. ADIPRIMA SURAPRINTA antara lain yaitu gramature, thickness dan tensile strength. Gramature ini berpengaruh pada jumlah hasil cetak dan ketebalan lembaran kertas. Thickness merupakan ketebalan kertas yan membantu mengurangi pengaruh adsorpsi/serapan tinta ke dalam kertas dan opasitas kertas. Tensile Strength merupakan kekuatan tarik kertas. Peta kendali T 2 Hotelling merupakan peta kendali yang digunakan jika dalam suatu proses pengendalian bersama-sama dengan karakteristik kualitas yang dilakukan pemeriksan lebih dari satu. Peta kendali T 2 Hotelling digunakan apabila kedua karakteristik atau lebih secara teknis memiliki sifat yang dependen atau diduga berhubungan. Pada penelitian ini akan menggunakan data variabel yang jumlahnya lebih dari satu dan akan dikendalikan secara bersama-sama sehingga penulis akan menerapkan peta kendali T 2 Hotelling sebagai alat dalam pengendalian kualitas kertas Newsprint Paper (NPP) di PT. ADIPRIMA SURAPRINTA dengan data karakteristik kualitas antara lain gramature,thickness, dan tensile strength. Peta kendali multivariat T 2 Hotelling ini digunakan untuk mengukur dua atau lebih karakteristik kualitas yang mempunyai korelasi yang signifikan. Peta kendali T 2 Hotelling mempunyai dua versi yaitu peta kendali T 2 Hotelling untuk data subgrup dan peta kendali T 2 Hotelling untuk individual observasi. Adapun perbedaan pada kedua pengamatan tersebut yaitu untuk peta kendali T 2 Hotelling data subgrup digunakan jika hasil produksinya bersifat tidak homogen. Sedangkan peta kendali T 2 Hotelling individu digunakan jika hasil produksinya bersifat lebih homogen. Peta kendali T 2 Hotelling subgrup ini dapat dikatakan lebih hemat karena pengamatan sampel tidak dilakukan setiap unit yang membutuhkan waktu dan biaya yang relatif tinggi seperti penggunaan peta kendali T 2 Hotelling individu. METODE Rancangan penelitian adalah rencana dan struktur penelitian yang disusun sedemikian rupa sehingga memperoleh jawaban atas permasalahan-permasalahan penelitian (Setyosari, 2010:148). Rancangan penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif yaitu data berupa angka-angka yang ditentukan secara langsung dan diperoleh dengan metode tertentu. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini ada tiga variabel atau karakteristik yaitu Tensile Strenght kertas yaitu daya tarik kertas yang dapat mempengaruhi runnability proses cetak dimana dengan tensile streght yang tinggi kertas tidak mudah putus waktu

3 cetak, Gramature kertas yaitu berat kertas persatuan luas dengan batas spesifikasi 48,8 ± 3% berpengaruh pada jumlah hasil cetak dan ketebalan lembaran kertas, Thickness kertas yaitu ketebalan kertas yang dapat membantu adsorpsi atau serapan tinta ke dalam kertas. Pada penelitian ini populasinya adalah seluruh data Tensile Strenght,Grmature, Thickness kertas jenis Newsprint Paper di Paper mill 1 pada bulan Agustus Sampelnya adalah data gramature dan thickness pada tanggal 1 Agustus Agustus 2010 di Paper mill 1. Diantara teknik-teknik pengambilan sampel yang paling baik dan representatif adalah teknik sampel acak (rambang). Dalam teknik ini setiap individu memiliki peluang atau kesempatan yang sama untuk dijadikan subyek penelitian.melakukan pemilihan metode pencarian data sekunder yang dilakukan dengan cara dokumenter. Data yang telah terkumpul perlu dievaluasi terlebih dahulu, khususnya berkaitan dengan kualitas dan kecukupan data. Dalam tahap ini dilakukan pengkajian data berdasarkan teori-teori yang ada khususnya yang berkaitan dengan pengendalin kualitas statistik. Analisis data untuk pengendalian kualitas statistik dengan grafik pengendali multivariat dilakukan dengan beberapa tahapan. Tahapan pertama melakukan uji korelasi positif dan negatif antar Gramature, Thickness, Tensile Strenght kertas PT. Adiprima Suraprinta untuk mengetahui hubungan antar variabel-variabel tersebut. Menurut Sarwono (2009) untuk pengujian signifikan digunakan kriteria sebagai berikut. Jika nilai signifikansi hasil riset < 0,05, maka hubungan kedua variabel signifikan. Jika nilai signifikansi hasil riset > 0,05, maka hubungan kedua variabel tidak signifikan. Langkah selanjutnya, melakukan pengujian asumsi normal multivariat yang berfungsi untuk memastikan data pengamatan mengikuti distribusi normal secara bersama-sama atau secara multivariat. Salah satu cara untuk memeriksa apakah suatu himpunan data mempunyai sebaran normal multivariat adalah dengan menggunakan q-q plot yang didasarkan pada jarak kuadrat. Jarak kuadrat dari vektor mean populasi berdistribusi khi-kuadrat dengan derajat bebas p (Johnson and Wichern, 2002). Uji asumsi distribusi normalitas dengan hipotesis adalah Data berdistribusi normal multivariat Data tidak berdistribusi normal multivariat. Pemeriksaan distribusi normal multivariat dapat dilakukan pada setiap populasi dengan cara membuat q-q plot atau scatter-plot dari nilai ( ) ( ) dimana: adalah dengan mencari nilai jarak kuadrat untuk setiap pengamatan ke - i adalah pengamatan yang ke i, dengan i = 1, 2,..., n adalah rata-rata variabel adalah kebalikan (inverse) matriks varians- kovarians Setelah memenuhi asumsi distribusi normal multivariat, maka dapat dibuat grafik pengendali multivariat T 2 Hotelling subgrup. Langkah awal untuk membuat grafik kendali multivariat T 2 Hotelling subgrup yaitu menentukan rata-rata dengan

4 mewakili rataan sampel dari karakteristik mutu ke- i untuk setiap subgrup j = 1, 2,..., m dengan k adalah sampel, maka hitunglah rata-rata tiap subgrup, i = 1,2,..., p Setelah itu, menentukan matriks variansi-kovariansi subgrup ( ) ( ( ) )( ( ) ) Kemudian menentukan nilai rata-rata dari rata-rata subgrup (the grand mean vector). Kemudian menentukan matriks variansi-kovariansi gabungan (the pooled covariance matrix). Langkah selanjutnya menentukan nilai T 2 untuk setiap subgrup j = 1, 2,...,m, hitunglah: ( ( ) ) ( ) ( ( ) ) Untuk setiap subgrup j = 1,2,...,m, bandingkan dengan batas atasnya. ( ) ( ) Jika, maka subgrup ke- j berada di luar kendali statistik (out of control) (Young, 1999). Jika terdapat proses yang tidak terkontrol maka pengamatan tersebut dicari karakteristik yang berkontribusi terhadap data penyebab proses tidak terkendali. Banyak pendekatan yang dapat dilakukan dalam pendeteksian sinyal out of contol ini. (Jakson dalam Montgomory, 2005) mengatakan bahwa salah satu pendekatan yang berguna dalam menganalisis out of control adalah dekomposisi atau menguraikan T 2 untuk memperoleh variabel yang menjadi penyebab tidak terkontrol. adalah nilai statistik yang diambil dari semua pengamatan di luar kontrol. untuk grafik pengendali multivariat T 2 Hotelling subgrup adalah sebagai berikut. dimana merupakan statistik T 2 untuk semua variabel tanpa mengikutsertakan variabel ke- i. Kemudian nilai dibandingkan dengan. Jika nilai >, maka variabel ke- i adalah penyebab sinyal out of control. Mencari penyebab data tidak terkendali pada saat proses produksi. HASIL Gambaran umum tentang karakteristik kualitas digunakan untuk mengetahui karakteristik masing-masing variabel dari tiga variabel dengan menggunakan analisis deskriptif statistik, hasil dari analisis deskriptif dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.

5 q Tabel 1 Statistik Deskriptif Variabel Variable N Mean Minimum Maximum Median BSB BSA Gramature ,283 47,070 53,890 49,140 47,336 50,264 Thickness ,249 67,000 79,000 70, Tensile Strenght 126 4,4571 4,0480 4,9230 4, Data yang dianalisis dengan menggunakan analisis multivariat, maka data tersebut harus memenuhi asumsi distribusi normal multivariat. Implementasi grafik kendali multivariat T 2 Hotelling subgrup dilakukan setelah data multivariat diasumsikan normal multivariat. Oleh karena itu, data karakteristik kertas perlu dilakukan pengujian asumsi berdistribusi normal multivariat dengan menggunakan macro Minitab. Berikut disajikan grafik q-q plot pada Gambar 1 14 Plot Multivariate Normal dj Gambar 1 Uji Normalitas Multivariat Syarat data berdistribusi normal multivariat pada data karakteristik kertas telah terpenuhi, selanjutnya dilakukan tahap analisis data dengan grafik pengendali multivariat T 2 Hotelling subgrup untuk mengetahui gambaran kualitas proses produksi. Berdasarkan analisis korelasi antar variabel pada Tabel 2 variabel yang dianalisis hanya variabel Gramature dan Thickness, karena kedua variabel itu berkorelasi.berikut disajikan grafik pengendali T 2 Hotelling dalam Gambar 2.

6 Tsquared 50 Tsquared Chart of Gramature; Thickness UCL=13,55 0 Median=1, Subgrup Gambar 2 Grafik kendali multivariat T 2 Hotelling Subgrup PEMBAHASAN Ada tiga variabel dari karakteristik kertas yang digunakan pada tugas akhir ini yaitu gramature (berat kertas), thickness (ketebalan kertas) dan tensile strengh (kekuatan tarik kertas). Seperti yang dituliskan dalam Tabel 1, ketiga karakteristik mempunyai nilai BSB (Batas Spesifikasi Bawah) dan BSA (Batas Spesifikasi Atas) yang telah ditetapkan oleh PT Adiprima Suraprinta untuk hasil produksi kertas jenis Newsprint Paper (NPP). Dari Tabel 1 dapat dijelaskan bahwa untuk nilai mean dari variabel gramature menunjukkan angka 49,28 dengan BSA (Batas Spesifikasi Atas) dari perusahaan sebesar 50,264 dan BSB (Batas Spesifikasi Bawah) sebesar 47, 336. Untuk nilai mean dari variabel thickness menunjukkan angka 71,249 dengan BSA (Batas Spesifikasi Atas) dari perusahaan sebesar 75 dan BSB (Batas Spesifikasi Bawah) sebesar 65. Dan untuk nilai mean dari variabel tensile strenght menunjukkan angka 4,4571 dengan BSB (Batas Spesifikasi Bawah) yang ditentukan perusahaan sebesar 3. Dari penjabaran tersebut dapat disimpulkan bahwa untuk nilai mean ketiga variabel tersebut masih dalam batas spesifikasi yang ditentukan oleh pihak perusahaan yaitu PT Adiprima Suraprinta. Nilai minimum dalam Tabel 1 adalah nilai terendah dari seluruh sampel pengamatan. Nilai minimum untuk masing-masing variabel yaitu diantaranya variabel gramature dengan nilai minimum sebesar 47,070 dapat dikatakan masih dalam batas spesifikasi yang ditentukan oleh perusahaan. Untuk variabel thickness nilai minimumnya sebesar 67,000 dan dapat disimpulkan masih dalam batas spesifikasi yang ditentukan oleh perusahaan. Variabel tensile strenght memiliki nilai minimum sebesar 4,0480 dan masih memenuhi spesifikasi yang ditentukan oleh perusahaan. Nilai maksimum dalam Tabel 1 merupakan nilai pengamatan tertinggi dari seluruh sampel yang diambil. Dari Tebel 1 dapat dilihat, hanya variabel tensile strength yang memenuhi spesifikasi perusahaan. Sedangkan, untuk variabel gramature

7 dan thickness mempunyai nilai maksimum sebesar 53,890 dan 79,000. Kedua nilai maksimum tersebut melebihi BSA (Batas Spesifikasi Atas) yang telah ditetapkan oleh perusahaan yaitu PT Adiprima Suraprinta. Untuk selanjutnya, data dikatakan memenuhi asumsi berdistribusi normal multivariat jika perhitungan nilai ( ) ( ) untuk i = 1, 2,..., n diperoleh dengan jumlah yang kurang dari nilai adalah lebih besar sama dengan50%. Adapun hasil perhitungan dengan macro Minitab yang dapat dilihat pada lampiran 3 yang menunjukkan bahwa jumlah nilai yang lebih besar dari adalah sebanyak 53,97% dari jumlah data, maka H o diterima. Sehingga dapat disimpulkan untuk data karakteristik kertas yaitu gramature, thickness, dan tensile strenght telah memenuhi asumsi berdistribusi normal multivariat.untuk menjawab masalah terkendali apa tidaknya dilihat dari Gambar 2, terlihat ada beberapa pengamatan yang out of control, dimana nilai T 2 > UCL. Nilai T 2 untuk subgrup ke 6, 7, 10, 13, dan 14 semuanya lebih besar dari pada nilai UCL sebesar 13,55. Tabel 2. Nilai T 2 untuk masing-masing subgrup Subgrup Ke- T 2 Subgrup Ke- T , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,3825 Pada peta kendali T 2 Hotelling Subgrup,diketahui subgrup yang out of control yaitu subgrup ke 6, 7, 10, 13, dan 14 untuk selanjutnya dicari karakteristik yang berkontribusi terhadap keluarnya data tadi yaitu melalui interpretasi data dengan menggunakan dekomposisi statistik T 2. Setiap nilai dekomposisi masing masing karakteristik dibandingkan dengan nilai dari distribusi yaitu sebesar 3,84. Berikut ditampilkan dalam Tabel 3 nilai dekomposisi penyebab out of control.

8 Tabel 3. Karakteristik penyebab out of control Subgrup ke- Variabel penyebab 6 3,84 16,5036 0,2792 Gramature 7 3,84 1, ,4027 Thickness 10 3,84 8, ,5174 Thickness, gramature 13 3,84 0, ,0204 Thickness 14 3,84 2, ,8529 Thickness Pada subgrup ke-6 karakteristik penyebab out of control adalah gramature. Pada subgrup ke- 7, 13, dan 14 karakteristik penyebab out of control adalah thickness. Sedangkan pada subgrup ke-10, karakteristik penyebab out of control adalah keduanya yaitu gramature dan thickness.data yang out of control dapat disebabkan karena beberapa hal diantaranya adalah faktor lingkungan, bahan, mesin, operator maupun metode. Masing masing faktor tersebut mempunyai penyebab tersendiri. Faktor lingkungan dikarenakan oleh adanya debu dan serangga yang masuk pada mesin produksi. Hal ini dapat menghambat kinerja mesin sehingga mesin tidak berfungsi secara maksimal. Faktor lain yang menyebabkan out of control yaitu faktor bahan. PT Adiprima Suraprinta tidak menggunakan pulp virgin atau kayu sebagai bahan baku pembuatan kertas, tetapi bahan baku semua berasal dari recycle fiber (waste paper) atau dari kertas bekas. Ada 4 jenis waste paper yang digunakan oleh PT Adiprima Suraprinta yaitu ONP (Old News Paper) yaitu kertas koran bekas dengan komposisi 80% koran dan 20% majalah, OMG (Old Magazine) yaitu kertas majalah bekas, SWL (Sorted White Ledger) yaitu kertas bekas putih yang telah disortir, dan OINP (Old Issue Newspaper) yaitu kertas koran yang belum dijual atau gagal cetak dari percetakan. Keempatnya memiliki karakteristik dan komposisi yang berbeda-beda, sehingga pada saat proses masih berada di stock preparation (tempat awal pembuatan bubur kertas sebelum menjadi lembaran kertas yang baru) bisa mempengaruhi kualitas kertas yang dihasilkan. Faktor lainnya yaitu faktor mesin. Perawatan mesin yang dilakukan oleh pihak PT Adiprima Suraprinta hanya sebatas pada beberapa bagian mesin saja dan tidak menyeluruh dan pengecekan biasanya dilakukan hanya sebulan sekali. Selain ketiga faktor yang telah disebutkan diatas, faktor operator juga menjadi penyebab out of control yaitu kelelahan yang dialami operator karena lama waktu dalam bekerja dan luasnya area yang dijangkau untuk mengontrol proses produksi dalam 1 Paper Mill (tempat produksi kertas dari proses awal hingga proses akhir). Selain itu, pergantian shift juga mempengaruhi hasil produksi. Faktor terakhir yang menjadi penyebab data out of control adalah faktor metode. Adanya kesalahan prosedur kerja pada saat pecampuran larutan kimia dengan jenis bahan dari waste paper yang digunakan dapat mempengaruhi pada kualitas lembaran-lembaran kertas yang dihasilkan.

9 KESIMPULAN Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa pengontrolan proses produksi kertas jenis Newsprint Paper pada periode 1 Agustus Agustus 2010 di PT Adiprima Suraprinta masih belum terkontrol. Hal tersebut dapat dilihat dari grafik kendali T 2 Hotelling Subgrup, dimana ada 5 subgrup yang out of control yaitu subgrup ke-6, 7, 10, 13, dan 14.Untuk pengamatan subgrup ke-6, karakteristik yang berkontribusi terhadap keluarnya data yaitu karakteristik gramature. Untuk pengamatan subgrup ke- 7, 13, dan 14, karakteristik yang berkontribusi terhadap keluarnya data yaitu karakteristik thickness. Sedangkan pada pengamatan subgrup ke-10, karakteristik yang berkontribusi terhadap keluarnya data yaitu kedua karakteristik gramature dan thickness. Data yang out of control dapat disebabkan karena beberapa hal diantaranya adalah faktor lingkungan, bahan, mesin, operator maupun metode. Masing masing faktor tersebut mempunyai penyebab tersendiri. Faktor lingkungan dikarenakan oleh adanya debu dan serangga yang masuk pada mesin produksi. Faktor lain yang menyebabkan out of control yaitu faktor bahan recycle fiber (waste paper) atau dari kertas bekas. Faktor lainnya yaitu faktor mesin. Perawatan mesin yang dilakukan oleh pihak PT Adiprima Suraprinta hanya sebatas pada beberapa bagian mesin saja dan tidak menyeluruh dan pengecekan biasanya dilakukan hanya sebulan sekali. Faktor operator juga menjadi penyebab out of control yaitu kelelahan yang dialami operator karena lama waktu dalam bekerja dan luasnya area yang dijangkau untuk mengontrol proses produksi dalam 1 Paper Mill. Selain itu, pergantian shift juga mempengaruhi hasil produksi.faktor terakhir yang menjadi penyebab data out of control adalah faktor metode. Adanya kesalahan prosedur kerja. SARAN Proses produksi belum terkontrol, sehingga perusahaan perlu melakukan proses kontrol dengan baik dan benar yaitu pengontrolan setiap proses berlangsung (dari awal proses sampai akhir proses) sesuai dengan ketentuan perusahaan. Perusahaan hendaknya memberikan instruksi yang jelas kepada operator mengenai sistem kerja dan penangulangannya, sehingga operator dapat mengerti dengan jelas pekerjaan yang dilaksanakannya. Selain itu, perusahaan seharusnya melakukan pendataan kembali pada pengaturan mesin untuk memenuhi spesifikasi yang diinginkan pelanggan, agar dapat mengefisiensi waktu dan biaya pada proses produksi. Pengontrolan persediaan spare part cadangan yang perlu dilakukan sehingga mesin dapat berproduksi secara kontinu jika ada yang perlu diganti. Untuk pengamatan selanjutnya, diharapkan dapat digunakan untuk hasil produksi jenis kertas lain. Kemudian melanjutkan analisis dengan menggunakan analisis kemampuan proses multivariat untuk mengetahui kemampuan proses pada produksi kertas tersebut.

10 DAFTAR PUSTAKA Johnson, R.A and Winchern, D.W Apllied Multivarite Analysis Third Edition. New Jersey. Prentice Hall Inc. Mason, Robert,L. Nola D. Tracy, & John C. Young. (1999). A Practical Approach for Interpreting Multivariate T 2 Control Chart Signal. Journal of Quality Technologi. Montgomery, Douglas C Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Sarwono, Jonatan.2009.Statistik Itu Mudah: Panduan Lengkap untuk Belajar Komputasi Statistik Menggunakan SPSS 16.Yogyakarta: Universitas Atma Jaya Yogyakarta. Setyosari, Punaji Metode Penelitian Pendidikan dan Pengembangan. Jakarta: Kencana. Winarno, Niti, Aris Korelasi Linier Sederhana, (Online), ( diakses 2 Januari 2013.

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR DAN ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PRODUK SUSU BALITA DENGAN GRAFIK KENDALI Z-MR

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR DAN ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PRODUK SUSU BALITA DENGAN GRAFIK KENDALI Z-MR PENERAPAN ANALISIS FAKTOR DAN ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PRODUK SUSU BALITA DENGAN GRAFIK KENDALI Z-MR Inge Ratih Puspitasari, Hendro Permadi, dan Trianingsih Eni Lestari Universitas

Lebih terperinci

Pengendalian Kualitas Statistik Produk Botol Sting 240 ml di PT IGLAS (Persero) Oleh: Wahyu Eka Kusumaningrum

Pengendalian Kualitas Statistik Produk Botol Sting 240 ml di PT IGLAS (Persero) Oleh: Wahyu Eka Kusumaningrum Pengendalian Kualitas Statistik Produk Botol Sting 40 ml di PT IGLAS (Persero) Oleh: Wahyu Eka Kusumaningrum 1308030047 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG PT IGLAS (Persero) merupakan perusahaan manufacturing

Lebih terperinci

Dlri Fiuia $trbi# Nn/l. N

Dlri Fiuia $trbi# Nn/l. N 4di ". ; :W -":Es-..3rys\ il., F. ii) I _-- ::...-.ij.jr,-i:lii:{aid{*;f,!.:rtq {'!%EEryryrynr:rirjt'i',r\14:Er:i{Y.ii.. :1 t:irrri,' -.,::ffi.t I A*ikel sleh Dwi Fiuia Subiakti ini Telah diperiksa dan

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI KERTAS KORAN PT. ADIPRIMA SURAPRINTA MENGGUNAKAN MULTIVARIAT HOTELLING T 2

PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI KERTAS KORAN PT. ADIPRIMA SURAPRINTA MENGGUNAKAN MULTIVARIAT HOTELLING T 2 TUGAS AKHIR SM 141501 PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI KERTAS KORAN PT. ADIPRIMA SURAPRINTA MENGGUNAKAN MULTIVARIAT HOTELLING T Arga Willy Widyasmara NRP 111 100 094 Dosen Pembimbing Dra. Nuri Wahyuningsih,

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS KUALITAS PRODUK BENANG TS 248 MENGGUNAKAN MULTIVARIATE STATISTICAL PROCESS CONTROL ( MSPC )

BAB III ANALISIS KUALITAS PRODUK BENANG TS 248 MENGGUNAKAN MULTIVARIATE STATISTICAL PROCESS CONTROL ( MSPC ) BAB III ANALISIS KUALITAS PRODUK BENANG TS 48 MENGGUNAKAN MULTIVARIATE STATISTICAL PROCESS CONTROL ( MSPC ) 3.1. Pendahuluan Metode yang akan dipakai dalam pengendalian kualitas benang TS 48 adalah diagram

Lebih terperinci

Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Industri, Universitas Kristen Petra Siwalankerto Surabaya 60236, Indonesia

Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Industri, Universitas Kristen Petra Siwalankerto Surabaya 60236, Indonesia Interpretasi Out of Control Signal pada Peta Kendali T 2 Hotelling dengan Metode Dekomposisi sebagai Upaya untuk Mendeteksi Kecacatan Debora Anne Y.A. 1, a, Adelina Hendryanto 2,b 1 Fakultas Teknologi

Lebih terperinci

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI KACA. Skripsi. Disusun Oleh : Muhammad Hilman Rizki Abdullah

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI KACA. Skripsi. Disusun Oleh : Muhammad Hilman Rizki Abdullah PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI KACA Skripsi Disusun Oleh : Muhammad Hilman Rizki Abdullah 24010210120022 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO

Lebih terperinci

ANALISIS KAPABILITAS PROSES PRODUKSI FILTER ROKOK SUPER SLIM JENIS MONO DI PT. X

ANALISIS KAPABILITAS PROSES PRODUKSI FILTER ROKOK SUPER SLIM JENIS MONO DI PT. X ANALISIS KAPABILITAS PROSES PRODUKSI FILTER ROKOK SUPER SLIM JENIS MONO DI PT. X Utami Rizky Damayanti 1308 030 06 Dosen Pembimbing: Dra. Sri Mumpuni R., MT Sidang Tugas Akhir Diploma III Statistika Institut

Lebih terperinci

PENENTUAN DIAGRAM KENDALI DALAM ANALISIS KUALITAS PRODUKSI BISKUIT SQUARE PUFF PT. UBM BISCUIT SIDOARJO

PENENTUAN DIAGRAM KENDALI DALAM ANALISIS KUALITAS PRODUKSI BISKUIT SQUARE PUFF PT. UBM BISCUIT SIDOARJO Program Studi MMT-ITS, Surabaya Februari 3 PENENTUAN DIAGRAM KENDALI DALAM ANALISIS KUALITAS PRODUKSI BISKUIT SQUARE PUFF PT. UBM BISCUIT SIDOARJO Rizal Rinumpoko *), Septia Fendiasari, Lucia Aridinanti,

Lebih terperinci

BAB III. PETA KENDALI KUALITAS MULTIVARIAT Z-chart UNTUK PROSES AUTOKORELASI. Salah satu fungsi dari pengendalian kualitas statistik adalah mengurangi

BAB III. PETA KENDALI KUALITAS MULTIVARIAT Z-chart UNTUK PROSES AUTOKORELASI. Salah satu fungsi dari pengendalian kualitas statistik adalah mengurangi BAB III PETA KENDALI KUALITAS MULTIVARIAT Z-chart UNTUK PROSES AUTOKORELASI Salah satu fungsi dari pengendalian kualitas statistik adalah mengurangi variasi yang terjadi dalam suatu proses. Sementara itu,

Lebih terperinci

Diagram ARL W i & W Ri. Varian

Diagram ARL W i & W Ri. Varian maka nilai RL 1 yang ada ditambah satu sampai ditemui adanya out of control. Menentukan 1 dengan menghitung rata-rata RL 1 dari keseluruhan replikasi. Untuk aplikasi data yang digunakan dalam penelitian

Lebih terperinci

PIPA PVC PUTU WITRI DEWAYANTI Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT. Co Pembimbing: Wibawati, S.Si, M.Si. Kamis, 7 Juli 2011

PIPA PVC PUTU WITRI DEWAYANTI Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT. Co Pembimbing: Wibawati, S.Si, M.Si. Kamis, 7 Juli 2011 PUTU WITRI DEWAYANTI 137131 1 PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MULTIVARIATE EXPONENTIAL WEIGHTED MOVING AVERAGE (MEWMA) PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Ketatnya persaingan antara perusahaan industri satu dengan yang lainnya menyebabkan semakin banyak dan beragam industri saat ini yang berusaha untuk meningkatkan kualitas

Lebih terperinci

S 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)

S 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S 0 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) Wirayanti ), Adi Setiawan ), Bambang Susanto

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI. Abstrak

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI. Abstrak PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI Dwi Yuli Rakhmawati, Muhammad Mashuri 2,2) Institut Teknologi Sepuluh Nopember dwiyuli_rakhmawati@yahoo.com,

Lebih terperinci

Pengontrolan Kualitas Proses Produksi Front Grille Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat Individual

Pengontrolan Kualitas Proses Produksi Front Grille Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat Individual JURUSAN STATISTIKA Pengontrolan Kualitas Proses Produksi Front Grille Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat Individual Silvia Setia Armadi 1308 030 006 Dr. Muhammad Mashuri, MT PENDAHULUAN JURUSAN STATISTIKA

Lebih terperinci

(MEWMA) Zuhrawati Latif ABSTRAK

(MEWMA) Zuhrawati Latif ABSTRAK Peta Kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) Zuhrawati Latif Mahasiswa Jurusan Matematika Universitas Hasanuddin ABSTRAK Proses produksi merupakan serangkaian kegiatan dalam

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. CuSum. Univariate EWMA MEWMA. Multivariate Hotelling. Kosumen. Kualitas Baik. Peta Kendali. Pengendalian Kualitas

PENDAHULUAN. CuSum. Univariate EWMA MEWMA. Multivariate Hotelling. Kosumen. Kualitas Baik. Peta Kendali. Pengendalian Kualitas PENDAHULUAN Kosumen Kualitas Baik Univariate CuSum EWMA Peta Kendali Pengendalian Kualitas MEWMA Multivariate Hotelling PENDAHULUAN R U M U S A N M A S A L A H 1. Bagaimana prosedur pembentukan peta kendali

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Program Studi MMT-ITS, Surabaya 7 Juli 03 PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Marlon Stivo Noya Van Delsen, *) dan Muhammad Mashuri ) ) Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah Quasi Experiment atau Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan adalah Quasi Experiment atau Penelitian BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan adalah Quasi Experiment atau Penelitian Semu. Jenis penelitian ini dilakukan untuk menguji hipotesis tentang efektif atau tidaknya

Lebih terperinci

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE)

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 121-130 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

ANALISIS DAN PEMBAHASAN ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.3 Peta Kendali Hotelling Dalam kehidupan sehari-hari banyak sekali proses produksi yang memiliki karakteristik kualitas lebih dari satu. Proses yang seperti ini disebut dengan

Lebih terperinci

BAB III PENGENDALIAN KUALITAS MULTIVARIAT. menghasilkan produk dengan kualitas yang baik, haruslah dilakukan pengendalian

BAB III PENGENDALIAN KUALITAS MULTIVARIAT. menghasilkan produk dengan kualitas yang baik, haruslah dilakukan pengendalian BAB III PENGENDALIAN KUALITAS MULTIVARIAT Seperti yang telah dibahas pada bab sebelumnya bahwa untuk menghasilkan produk dengan kualitas yang baik, haruslah dilakukan pengendalian pada proses produksinya.

Lebih terperinci

PENERAPAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING DAN ANALISIS KEMAMPUAN PROSES DALAM PRODUKSI SEMEN PPC (PORTLAND POZZOLLAND CEMENT ) DI PT.

PENERAPAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING DAN ANALISIS KEMAMPUAN PROSES DALAM PRODUKSI SEMEN PPC (PORTLAND POZZOLLAND CEMENT ) DI PT. Jurnal Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 76 84 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING DAN ANALISIS KEMAMPUAN PROSES DALAM PRODUKSI SEMEN PPC (PORTLAND

Lebih terperinci

GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI

GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI Nonik Brilliana P 1, Sudarno 2, dan Suparti 2 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM Undip 2 Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM Undip Abstrak Pada era globalisasi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Statistical Process Control (SPC) Statistical Process Control (SPC) merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan sebagai pemonitor, pengendali, penganalisis, pengelola,

Lebih terperinci

PEMBUATAN BAGAN KENDALI MULTIVARIAT T 2 -HOTELLING UNTUK PROSES PERKULIAHAN Studi Kasus : IPK dan Lama Studi Lulusan Matematika Universitas Andalas

PEMBUATAN BAGAN KENDALI MULTIVARIAT T 2 -HOTELLING UNTUK PROSES PERKULIAHAN Studi Kasus : IPK dan Lama Studi Lulusan Matematika Universitas Andalas Jurnal Matematika UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 85 92 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMBUATAN BAGAN KENDALI MULTIVARIAT T 2 -HOTELLING UNTUK PROSES PERKULIAHAN Studi Kasus : IPK dan Lama

Lebih terperinci

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Oleh: Wenny Rakhmania 1306 100 032 Jurusan Statistika Institut Teknologi

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LAMP CASE TIPE CA22 MENGGUNAKAN PETA KENDALI T 2 HOTTELING

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LAMP CASE TIPE CA22 MENGGUNAKAN PETA KENDALI T 2 HOTTELING PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK LAMP CASE TIPE CA MENGGUNAKAN PETA KENDALI T HOTTELING Oleh : PARAMITHA DIAN LINGGANI PUTRI NRP 308 030 008 Dosen Pembimbing Dr. Muhammad Mashuri, MT. LATAR BELAKANG Bidang

Lebih terperinci

IMPLEMENTASI GRAFIK KENDALI MULTIVARIAT DENGAN JARAK CHI SQUARE (Studi Kasus di PT.Ongkowidjojo Malang)

IMPLEMENTASI GRAFIK KENDALI MULTIVARIAT DENGAN JARAK CHI SQUARE (Studi Kasus di PT.Ongkowidjojo Malang) 1 IMPLEMENTASI GRAFIK KENDALI MULTIVARIAT DENGAN JARAK CHI SQUARE (Studi Kasus di PT.Ongkowidjojo Malang) Wulanita Dewi Anggraeni 1, Hendro Permadi Universitas Negeri Malang Email: moonietada@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kualitas produk memegang peranan penting dalam menentukan maju atau mundurnya perusahaan. Pengendalian kualitas proses produksi merupakan faktor penting dalam kegiatan

Lebih terperinci

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC Putu Witri Dewayanti, Muhammad Mashuri, Wibawati 3 ) Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA ITS,3) Dosen Jurusan Statistika

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Multivariate Air Minum (Studi Kasus di PDAM Gresik)

Analisis Pengendalian Kualitas Multivariate Air Minum (Studi Kasus di PDAM Gresik) J. Math. and Its Appl. ISSN: 19-65X Vol., No. 1, May. 5, 47 59 Analisis Pengendalian Kualitas Multivariate Air Minum (Studi Kasus di PDAM Gresik) Nuri Wahyuningsih, Dwi Pusdikarta Jurusan Matematika Institut

Lebih terperinci

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK MULTIVARIAT PADA PROSES PENGGILINGAN AKHIR SEMEN DI PT. SEMEN GRESIK

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK MULTIVARIAT PADA PROSES PENGGILINGAN AKHIR SEMEN DI PT. SEMEN GRESIK Seminar Tugas Akhir Diploma III Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember 011 ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK MULTIVARIAT PADA PROSES PENGGILINGAN AKHIR SEMEN DI PT. SEMEN GRESIK Oleh : Yuanita

Lebih terperinci

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK. MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK. MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Seminar Hasil Tugas Akhir PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Febrianto 1308 100 075 Dosen

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pendahuluan Pada bab ini akan akan dibahas bagaimana perhitungan untuk mengitung stabilitas produk benang TS 248 pada PT. Vonex Indonesia dengan melihat keabnormalan yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Dalam banyak proses industri, selalu ada variabilitas dasar sebanyak tertentu. Apabila variabilitas dasar suatu proses relatif kecil akan dipandang sebagai

Lebih terperinci

Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri

Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri Vol. 10, No. 1, 26-34, Juli 2013 Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri Andi Fitri Ayu 1, Erna Tri Herdiani 1, M. Saleh AF 1, Anisa 1, Nasrah Sirajang 1 Abstrak

Lebih terperinci

STATISTICAL PROCESS CONTROL

STATISTICAL PROCESS CONTROL STATISTICAL PROCESS CONTROL Sejarah Statistical Process Control Sebelum tahun 1900-an, industri AS umumnya memiliki karakteristik dengan banyaknya toko kecil menghasilkan produk-produk sederhana, seperti

Lebih terperinci

LOGO. Pengontrolan Kualitas Produksi Mebel Di PT. Majawana dengan Diagram Kontrol Multivariat Atribut Berdasarkan Jarak Chi-Square

LOGO. Pengontrolan Kualitas Produksi Mebel Di PT. Majawana dengan Diagram Kontrol Multivariat Atribut Berdasarkan Jarak Chi-Square Pengontrolan Kualitas Produksi Mebel Di PT. Majawana dengan Diagram Kontrol Multivariat Atribut Berdasarkan Jarak Chi-Square BAGUS YUSWANTANA 1306 1000 30 Dosen Pembimbing : Drs. Haryono, M.Sc LOGO PENDAHULUAN

Lebih terperinci

PETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON

PETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON PETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON Reny Anggraeni, Erna Tri Herdiana, Nasrah Sirajang Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin Abstrak Kualitas

Lebih terperinci

PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIAT MELALUI VEKTOR RAGAM (STUDI KASUS : IPK DAN LAMA STUDI LULUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS)

PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIAT MELALUI VEKTOR RAGAM (STUDI KASUS : IPK DAN LAMA STUDI LULUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS) Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 104 111 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIAT MELALUI VEKTOR RAGAM (STUDI KASUS : IPK DAN LAMA STUDI LULUSAN

Lebih terperinci

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL Makalah Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pengendalian Kualitas Statistik Yang Dibina Oleh Bapak Hendro Permadi Nama Kelompok: Sudarsono (309312422762)

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Minute Maid Pulpy 350ml di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur. Oleh: Zubdatu Zahrati

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Minute Maid Pulpy 350ml di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur. Oleh: Zubdatu Zahrati Tugas Akhir Analisis Pengendalian Kualitas Produk Minute Maid Pulpy 350ml di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur Oleh: Zubdatu Zahrati 309 030 002 Pembimbing: Dra. Lucia Aridinanti, MT JURUSAN

Lebih terperinci

Aplikasi Analisa Multivariate dan Analisa Regresi Linier Berganda pada Proses Pengolahan Air Minum

Aplikasi Analisa Multivariate dan Analisa Regresi Linier Berganda pada Proses Pengolahan Air Minum J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 1, No. 2, Nov. 2004, 41 48 Aplikasi Analisa Multivariate dan Analisa Regresi Linier Berganda pada Proses Pengolahan Air Minum Soehardjoepri Jurusan Matematika

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Dalam industri modern ekspektasi pelanggan menjadi suatu acuan pentimg dari kualitas produk. Oleh karena itu dalam proses produksi tidak hanya mementingkan

Lebih terperinci

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE)

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE) PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE) (Studi Kasus Di CV. Garuda Plastik Karangawen) SKRIPSI Disusun Oleh: Nama : Rahma Kurnia Widyawati

Lebih terperinci

Kata Kunci: Bagan kendali Multivariat np, karakteristik kecacatan, tahap start-up stage, tahap pengendalian proses

Kata Kunci: Bagan kendali Multivariat np, karakteristik kecacatan, tahap start-up stage, tahap pengendalian proses Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 161 167 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGONTROLAN KUALITAS PRODUK MENGGUNAKAN METODE BAGAN KENDALI MULTIVARIAT NP DALAM USAHA PENINGKATAN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Di era globalisasi seperti sekarang ini semakin banyak perusahaanperusahaan

BAB I PENDAHULUAN. Di era globalisasi seperti sekarang ini semakin banyak perusahaanperusahaan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di era globalisasi seperti sekarang ini semakin banyak perusahaanperusahaan industri yang bermunculan. Persaingan didunia industri terasa semakin ketat. Perusahaan-perusahaan

Lebih terperinci

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T 2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI KACA

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T 2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI KACA ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 583-592 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN DIAGRAM KONTROL T 2 HOTELLING PADA PROSES PRODUKSI

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistical Process Control (SPC) merupakan bagian dari statistik yang dapat dipakai untuk memonitor, mengendalikan dan menganalisis proses suatu produksi dengan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam persaingan pasar yang amat ketat seperti sekarang ini, industri harus menjaga kualitas produk atau jasa mereka tetap terjamin. Hal ini dikarenakan agar konsumen

Lebih terperinci

Oleh: Sri Sulistyawati Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT

Oleh: Sri Sulistyawati Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT Penerapan Diagram MEWMA Baru Pada Proses Blending Bagian Primary di Perusahaan Rokok X Oleh: Sri Sulistyawati 1306100060 Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT PENDAHULUAN Latar Belakang.. Industri

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK PENGUJIAN MUTU HASIL PERIKANAN STATISTICAL PROCESS CONTROL

LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK PENGUJIAN MUTU HASIL PERIKANAN STATISTICAL PROCESS CONTROL LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK PENGUJIAN MUTU HASIL PERIKANAN STATISTICAL PROCESS CONTROL Disusun oleh: Bekti Wulan Sari 11/318052/PN/12374 LABORATORIUM TEKNOLOGI IKAN JURUSAN PERIKANAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI MEBEL DI PT. MAJAWANA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE)

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI MEBEL DI PT. MAJAWANA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE) PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI MEBEL DI PT. MAJAWANA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE) Taufiq Primananda 1, Slamet Mulyono 2, Dedy Dwi Prastyo 2 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS

Lebih terperinci

PENGARUH KELEMBABAN DAN SERI TANAH TERHADAP MUTU DAN PRODUKSI TANAMAN TEMBAKAU TEMANGGUNG DENGAN METODE MANOVA

PENGARUH KELEMBABAN DAN SERI TANAH TERHADAP MUTU DAN PRODUKSI TANAMAN TEMBAKAU TEMANGGUNG DENGAN METODE MANOVA Co. Pembimbing Dr. Ir. Djumali, MP Seminar Hasil Tugas Akhir PENGARUH KELEMBABAN DAN SERI TANAH TERHADAP MUTU DAN PRODUKSI TANAMAN TEMBAKAU TEMANGGUNG DENGAN METODE MANOVA Oleh: Miftalia Al Riza (1308

Lebih terperinci

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA TERHADAP PROSES PENGOLAHAN LIMBAH CAIR INDUSTRI DI IPAL PT.SIER (PERSERO) SURABAYA

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA TERHADAP PROSES PENGOLAHAN LIMBAH CAIR INDUSTRI DI IPAL PT.SIER (PERSERO) SURABAYA ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA TERHADAP PROSES PENGOLAHAN LIMBAH CAIR INDUSTRI DI IPAL PT.SIER (PERSERO) SURABAYA Oleh: Novi Mayasari (1307030015) Dosen Pembimbing: Dra.Sri Mumpuni Retnaningsih,

Lebih terperinci

Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya

Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 4(A) 14403 Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya Yuli Andriani,

Lebih terperinci

Oleh: Nurul Hidayah Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si

Oleh: Nurul Hidayah Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si KAJIAN PERBANDINGAN KINERJA GRAFIK PENGENDALI CUMULATIVE SUM (CUSUM) DAN EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) DALAM MENDETEKSI PERGESERAN RATARATA PROSES Oleh: Nurul Hidayah 06 0 057 Dosen pembimbing:

Lebih terperinci

Mengolah dan Menganalisis Data

Mengolah dan Menganalisis Data Mengolah dan Menganalisis Data Dr. Eko Pujiyanto, S.Si., M.T. Materi Data Mengolah dan analisis data Memilih alat analisis yang tepat Data Data 1 Jamak dari DATUM artinya informasi yang diperoleh dari

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Statistic Quality Control (SQC) Statistik merupakan teknik pengambilan keputusan tentang suatu proses atau populasi berdasarkan pada suatu analisa informasi yang terkandung di

Lebih terperinci

Analisis Kapabilitas Proses Produk Transformator Hermetically Sealed 100 kva di PT. X

Analisis Kapabilitas Proses Produk Transformator Hermetically Sealed 100 kva di PT. X D-384 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Print) Analisis Kapabilitas Proses Produk Transformator Hermetically Sealed 00 kva di PT. X Geniuzan Nimas Bianti dan Sri Mumpuni Retnaningsih

Lebih terperinci

Prosiding Manajemen ISSN:

Prosiding Manajemen ISSN: Prosiding Manajemen ISSN: 2460-6545 Analisis Pengendalian Kualitas dengan Menggunakan Metode Statistical Quality Control (SQC) Produk Kue Astor untuk Meminimumkan Produk Rusak Pada PT. Prima Jaya A.M.

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Kantong di PPI PT Semen Padang dengan Metode SQC (Statistical Quality Control)

Analisis Pengendalian Kualitas Kantong di PPI PT Semen Padang dengan Metode SQC (Statistical Quality Control) Petunjuk Sitasi: Fithri, P., & Iqbal, M. (2017). Analisis Pengendalian Kualitas Kantong di PPI PT Semen Padang dengan Metode SQC (Statistical Quality Control). Prosiding SNTI dan SATELIT 2017 (pp. D1-6).

Lebih terperinci

Seminar Hasil Tugas Akhir

Seminar Hasil Tugas Akhir Seminar Hasil Tugas Akhir Pengontrolan Kualitas Pada Proses Produksi Rokok Unit Sigaret Kretek Mesin (SKM) di PT. X Dengan Diagram Kontrol Mahalanobis Distance (D 2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Muhammad Mashuri,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. B. Rumusan masalah Bagaimana cara pengendalian kualitas proses statistik pada data variabel.

BAB 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 terperinci

PROSIDING ISSN : Seminar Nasional Statistika 12 November 2011 Vol 2, November 2011

PROSIDING ISSN : Seminar Nasional Statistika 12 November 2011 Vol 2, November 2011 (DS.6) ANALISIS KURVA PERTUMBUHAN SEBAGAI ANALISIS SETELAH MANOVA UNTUK DATA LONGITUDINAL Enny Supartini Statistika F MIPA Universitas Padjadjaran Bandung e-mail : arthinii@yahoo.com Abstrak Eksperimen

Lebih terperinci

PENGONTROLAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEMEN JENIS PCC DI PT. SEMEN PADANG DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MEWMA

PENGONTROLAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEMEN JENIS PCC DI PT. SEMEN PADANG DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MEWMA Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 3 Hal. 7 14 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGONTROLAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEMEN JENIS PCC DI PT. SEMEN PADANG DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL

Lebih terperinci

SILABUS PERKULIAHAN METODE STATISTIKA MULTIVARIAT 3 SKS KODE :

SILABUS PERKULIAHAN METODE STATISTIKA MULTIVARIAT 3 SKS KODE : SILABUS PERKULIAHAN METODE STATISTIKA MULTIVARIAT 3 SKS KODE : JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 2005-2006 MATAKULIAH

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu semua

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu semua BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu semua informasi diwujudkan dalam bentuk angka dan dianalisis berdasarkan analisis statistik. Selain

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. perusahaan untuk memproduksi suatu produk, baik berupa barang atau jasa yang

BAB I PENDAHULUAN. perusahaan untuk memproduksi suatu produk, baik berupa barang atau jasa yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada saat ini, konsumen semakin banyak menuntut kemampuan perusahaan untuk memproduksi suatu produk, baik berupa barang atau jasa yang berkualitas tinggi. Tuntutan

Lebih terperinci

ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN I SUKASARI PURWAKARTA)

ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN I SUKASARI PURWAKARTA) Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika ISBN: 978-60-61-0-9 hal 693-703 November 016 ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN

Lebih terperinci

ANALISIS KAPABILITAS PROSES UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK PEMBATAS BUKU INDUSTRI RUMAHAN

ANALISIS KAPABILITAS PROSES UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK PEMBATAS BUKU INDUSTRI RUMAHAN J u r n a l E K B I S / V o l. X IV/ N o. / e d i s i S e p t e m b e r 15 7 ANALISIS KAPABILITAS PROSES UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK PEMBATAS BUKU INDUSTRI RUMAHAN *( Diah Ayu Novitasari Fakultas

Lebih terperinci

PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING KLASIK DENGAN T 2 HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI NON-NORMAL MULTIVARIAT

PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING KLASIK DENGAN T 2 HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI NON-NORMAL MULTIVARIAT Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 17 4 ISSN : 303 910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T HOTELLING KLASIK DENGAN T HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI

Lebih terperinci

PENERAPAN GRAFIK HOTELLING T 2 BIVARIAT PADA KARATERISTIK KUALITAS PARFUM REMAJA DARI PERUSAHAAN X

PENERAPAN GRAFIK HOTELLING T 2 BIVARIAT PADA KARATERISTIK KUALITAS PARFUM REMAJA DARI PERUSAHAAN X PENERAPAN GRAFIK HOTELLING T BIVARIAT PADA KARATERITIK KUALITA PARFUM REMAJA DARI PERUAHAAN X Fitria Puspitoningrum ), Adi etiawan ) dan Hanna A.Parhusip ) ) Mahasiswa Program tudi Matematika FM UKW Jl.

Lebih terperinci

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN, DAN ANALISIS DATA

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN, DAN ANALISIS DATA 23 BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN, DAN ANALISIS DATA 4.1 Sejarah Perusahaan Pertama berdirinya PT. Tri Tunggal Bangun Sejahtera di Tangerang adalah melalui tahapan yang begitu kecil. Dalam awal pendiriannya

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persaingan dalam industri sangat ketat, khususnya dalam industri minuman, sehingga hanya perusahaan yang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persaingan dalam industri sangat ketat, khususnya dalam industri minuman, sehingga hanya perusahaan yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persaingan dalam industri sangat ketat, khususnya dalam industri minuman, sehingga hanya perusahaan yang memiliki sistem distribusi dan produksi yang baik dapat bertahan.

Lebih terperinci

Peta Kendali pada Pengendalian Mutu Udang beku Ratnawati dkk J. Tek. Pert. Vol 5 No. 2: 55-63

Peta 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Dalam bab ini akan diuraikan mengenai teori-teori yang mendukung serta berkaitan dengan metode bootstrap untuk pembentukan diagram kendali minimax. Uraian dimulai

Lebih terperinci

BAB 3 OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Secara umum pengertian objek penelitian yaitu inti permasalahan yang dijadikan

BAB 3 OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN. Secara umum pengertian objek penelitian yaitu inti permasalahan yang dijadikan BAB 3 OBJEK DAN DESAIN PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Secara umum pengertian objek penelitian yaitu inti permasalahan yang dijadikan topik penulisan dalam rangka penyusunan laporan dari suatu penelitian.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Kemiskinan Definisi tentang kemiskinan telah mengalami perluasan, seiring dengan semakin kompleksnya faktor penyebab, indikator, maupun permasalahan lain yang melingkupinya Kemiskinan

Lebih terperinci

X 3 : Flow Top (Aliran Atas) (lt/min) X 4 : Speed (Kecepatan) (m/min)

X 3 : Flow Top (Aliran Atas) (lt/min) X 4 : Speed (Kecepatan) (m/min) Periode Maret 06, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-60-7658--3 Pemilihan Model Regresi Linier Multivariat Terbaik Dengan Kriteria Mean Square Error Dan Akaike s Information Criterion Edriani Lestari, Rito

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI ( )

ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI ( ) SEMINAR TUGAS AKHIR ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI (1207 100 067) Dosen Pembimbing Dra. Laksmi Prita

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D133

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D133 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., () 337-3 (3-9X Print) D33 Analisis Pengendalian Kualitas Tetes Produksi PG Pesantren Baru Kediri Menggunakan Diagram Kontrol Multivariate Berbasis Model Time Series

Lebih terperinci

UNTUK PENGENDALIAN VARIABEL PROSES MULTIVARIAT

UNTUK PENGENDALIAN VARIABEL PROSES MULTIVARIAT BAGAN KENDALI UNTUK PENGENDALIAN VARIABEL PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data Nilai Tukar Mata Uang Rupiah terhadap Mata Uang Asing Dollar Amerika Serikat, Euro dan Real UEA mulai pada tanggal 3

Lebih terperinci

SEMINAR TUGAS AKHIR NP CONTROL CHART BY USING BAYESIAN APPROACH PETA KENDALI NP MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN. Oleh : Rizckha Septiana

SEMINAR TUGAS AKHIR NP CONTROL CHART BY USING BAYESIAN APPROACH PETA KENDALI NP MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN. Oleh : Rizckha Septiana SEMINAR TUGAS AKHIR PETA KENDALI NP MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN NP CONTROL CHART BY USING BAYESIAN APPROACH Oleh : Rizckha Septiana 1207 100 004 Dosen Pembimbing: Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si,

Lebih terperinci

Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot

Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier Bernhard M. Wongkar 1, John S. Kekenusa 2, Hanny A.H. Komalig 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA, UNSRAT Manado, bernhard.wongkar2011@gmail.com

Lebih terperinci

Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur

Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur M.Fariz Fadillah Mardianto,

Lebih terperinci

Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur. Oleh Zubdatu Zahrati Dosen Pembimbing : Dra.

Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur. Oleh Zubdatu Zahrati Dosen Pembimbing : Dra. Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur Oleh Zubdatu Zahrati 32 05 004 Dosen Pembimbing : Dra. Lucia Aridinanti Pendahuluan Latar Belakang Permasalahan Tujuan Manfaat Batasan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Dewasa ini, persaingan ketat diantara perusahaan terus digencarkan guna untuk mempertahankan keberlangsungan suatu perusahaan. Salah satu faktor yang

Lebih terperinci

Seminar Nasional IENACO 2014 ISSN

Seminar Nasional IENACO 2014 ISSN Seminar Nasional IENACO 204 ISSN 2337-4349 PENGENDALIAN KUALITAS PADA MESIN INJEKSI PLASTIK DENGAN METODE PETA KENDALI PETA P DI DIVISI TOSSA WORKSHOP Much. Djunaidi *, Rachmad Adi Nugroho 2,2 Jurusan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Kualitas suatu produk merupakan faktor yang berpengaruh terhadap kepuasan konsumen. Untuk mempertahankan suatu kualitas produk, produk harus dikendalikan dan dimonitor

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pengertian objek penelitian yang dikemukakan oleh Indriantoro dan Supomo

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pengertian objek penelitian yang dikemukakan oleh Indriantoro dan Supomo BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Pengertian objek penelitian yang dikemukakan oleh Indriantoro dan Supomo (2007:56) ialah: Karakteristik tertentu yang mempunyai nilai, skor atau ukuran

Lebih terperinci

Analisis Mutu Ketebalan Roti Sisir Pada Perusahaan XYZ

Analisis Mutu Ketebalan Roti Sisir Pada Perusahaan XYZ Jurnal Matematika Vol. 2 No. 1, Desember 2011. ISSN : 1693-1394 Analisis Mutu Ketebalan Roti Sisir Pada Perusahaan XYZ Ni Luh Putu Suciptawati Wella Dhanuantari Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Udayana

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN. Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar. Abstrak

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN. Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar. Abstrak 97 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar Abstrak Analisis diskriminan adalah metode statistika yang digunakan untuk mengelompokkan

Lebih terperinci

DUKUNGAN LINGKUNGAN SOSIAL, MINAT, DAN KEDISIPLINAN BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP MUHAMMADIYAH 1 SURAKARTA

DUKUNGAN LINGKUNGAN SOSIAL, MINAT, DAN KEDISIPLINAN BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP MUHAMMADIYAH 1 SURAKARTA DUKUNGAN LINGKUNGAN SOSIAL, MINAT, DAN KEDISIPLINAN BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP MUHAMMADIYAH 1 SURAKARTA TAHUN PELAJARAN 2012/2013 NASKAH PUBLIKASI Disusun untuk Memenuhi

Lebih terperinci

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor, Nopember 04 ISSN 085-789 Peta Kendali Multivariat dengan Dekomposisi Mason, Young dan Tracy (MYT) pada Data Outlier (Studi Kasus: Air Hasil Produksi Perusahaan Daerah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan pada Januari sampai April 2017 dengan tahun pengamatan dari Januari 2010 sampai Desember 2016 untuk memperoleh data-data

Lebih terperinci

*Herlin Dwi Kartikasari **Abadyo Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Malang

*Herlin Dwi Kartikasari **Abadyo Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Malang ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN DENGAN METODE IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS DAN PENGGUNAAN GRAFIK T 2 HOTELLING UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS JASA (Studi Kasus di BRI Unit Wlingi Kantor Cabang Blitar) *Herlin

Lebih terperinci

Penerapan Grafik dan Studi Simulasi Hotelling T 2 Triviat pada Kualitas Parfum Remaja dari Perusahaan X

Penerapan Grafik dan Studi Simulasi Hotelling T 2 Triviat pada Kualitas Parfum Remaja dari Perusahaan X PROIDING IBN : 978 979 6353 6 3 Penerapan Grafik dan tudi imulasi Hotelling T Triviat pada Kualitas Parfum Remaja dari Perusahaan X - 5 Fitria Puspitoningrum ), Adi etiawan ) dan Hanna A. Parhusip ) )

Lebih terperinci