PENERAPAN REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY (MSA GAUGE R&R) PADA PRODUK LAMPU DI PT. X

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENERAPAN REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY (MSA GAUGE R&R) PADA PRODUK LAMPU DI PT. X"

Transkripsi

1 1 PENERAPAN REPEATABILITY AND REPRODUCIBILITY (MSA GAUGE R&R PADA PRODUK LAMPU DI PT. X Anggrek Ayu Puspasari dan Sri Mumpuni Retnaningsih Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya mumpuni@statistika.its.ac.id Abstrak - Perkembangan industri dalam mempertahankan kredibilitas dan keunggulan perusahaan adalah dengan meningkatkan kualitas produk. Sebagai perusahaan manufaktur yang menekankan kualitas produk terbaik bagi konsumen, PT. X mengaplikasikan proses pengendalian kualitas sebagai upaya untuk menjaga kualitas produk lampu. Namun di awal tahun 013, perusahaan memaparkan bahwa produk yang dihasilkan banyak mengalami penolakan pemesanan oleh konsumen. Karena pengukuran kualitas merupakan fase yang diperhatikan oleh perusahaan, maka MSA Gauge R&R dievaluasi penggunaannya pada penelitian ini. Analisis dilakukan pada jenis lampu vello, dengan menggunakan variabel penelitian cap length, collar height, ovality dan undulation. MSA Gauge R&R dengan metode ANOVA, rasio P/T, SNR dan DR dipilih untuk memutuskan bagaimana kondisi sistem pengukuran pada masingmasing variabel penelitian. Hasil MSA Gauge R&R memberikan kesimpulan bahwa sistem pengukuran tidak dapat diterima (measurement system unacceptable pada ke-empat variabel penelitian. Oleh karena itu, perbaikan terhadap sistem pengukuran perlu dilakukan dengan mengimprovisasi kemampuan kerja operator ataupun kehandalan dari alat ukur. Kata Kunci MSA Gauge R&R, vello, Metode ANOVA, Metode Rasio P/T, Metode SNR, Metode DR. P I. PENDAHULUAN ERKEMBANGAN perindustrian dalam upaya mempertahankan kredibilitas dan keunggulan perusahaan adalah dengan meningkatkan kualitas produk. Perlu adanya suatu proses yang dapat membandingkan ciri-ciri kualitas produk dengan spesifikasi produk yang telah ditentukan perusahaan [1]. Hasil perbandingan tersebut akan menghasilkan kesimpulan yang akan diambil sebuah tindakan apabila terdapat ketidaksesuaian antara penampilan akhir produk dengan standar yang telah ditetapkan. Sebagai perusahaan manufaktur yang menekankan kualitas produk terbaik bagi konsumen, PT. X mengaplikasikan proses pengendalian kualitas produk sebagai upaya untuk menjaga kualitas lampu. Namun di awal tahun 013, manajer Product & Quality Department memaparkan bahwa bulan pertama, produk yang dihasilkan mengalami penolakan pemesanan oleh konsumen. Ada indikasi yang menunjukkan bhawa MSA Gauge R&R di tahun 01 diduga belum memberikan hasil yang tepat dalam hal keakuratan alat ukur dan hasil pengukuran oleh operator. Proses measure merupakan fase yang mendapatkan perhatian dari perusahaan. Keakuratan alat ukur dan hasil pengukuran operator di fase ini dapat diketahui, karena aktivitas proses meliputi manajemen pengukuran data dan validasi sistem pengukuran. Pada fase measure bertujuan untuk memastikan bahwa sistem pengukuran telah diterima (measurement system acceptable []. Pada prosesnya, perusahaan menginstruksikan empat operator untuk melakukan pengukuran produk di lini produksi yang berjalan guna memberikan informasi mengenai kualitas produk yang dihasilkan saat itu. Adanya variasi produk yang diambil oleh operator serta interaksi dari produk dengan hasil pengukuran oleh operator diduga memberikan pengaruh terhadap nilai Gauge R&R yang dihasilkan, dimana hasil tersebut akan memberikan kesimpulan yang kurang tepat. Berdasarkan dugaan tersebut, penelitian akan dititikberatkan pada analisis MSA Gauge R&R di bidang SLG dengan memperhatikan nilai variasi produk dan nilai interaksi produk dan operator. Penelitian dengan menggunakan metode MSA Gauge R&R dilakukan oleh Anggraini pada sistem pengukuran Cylinder Head di PT. Astra Honda Motor, dan memberikan hasil sistem pengukuran belum acceptable [3]. Dewi menerapkan Measurement System Analysis Repeatability dan Reproducibility (Gauge R&R pada studi kasus di PT. Gaya Motor (Astra Group, dan memberikan hasil measurement system acceptable [4]. Terdapat dua permasalahan dalam penelitian di PT. X ini yaitu apakah terdapat pengaruh dari faktor operator dan produk (part serta interaksinya terhadap hasil keakuratan pengukuran dan apakah measurement system untuk produk lampu bulb, vello dan danner telah diterima (acceptable. Batasan masalah dalam penelitian ini adalah alat ukur yang dianalisis hanya alat ukur setiap jenis lampu, dengan variabel pengamatan adalah HWD, Wall Thickness, Diameter, Cap Length, Collar Height, Ovality dan Undulation. Selain itu, data yang digunakan merupakan data yang diambil pada bulan November 013. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Rancangan Percobaan Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan percobaan faktorial dengan dua faktor, yaitu faktor operator dan faktor jenis produk. Struktur data dari rancangan percobaan ini disajikan pada Tabel 1. Tabel 1. Struktur Data Rancangan Faktorial Dua Faktor Faktor Faktor Jenis Produk Operator 1 bb ii , 11,, 11nn 11, 1,, 1nn 1bb1, 1bb,, 1bbbb , 1,, 1nn 1,,, nn bb1, bb,, bbbb.. aa aa11, aa1,, aa1nn aa1, aa,, aann aaaa1, aabb,, aaaaaa aa...jj bb.

2 Faktor operator terdiri atas ii-level (ii = 1,,, aa, sedangkan faktor jenis produk terdiri atas jj-level (jj = 1,,, bb. Percobaan dilakukan berulang sebanyak kkpengulangan (kk = 1,,, nn. B. Asumsi-Asumsi 1. Asumsi Keacakan Pengujian asumsi ini digunakan untuk mengetahui apakah suatu pengamatan telah acak, dengan hipotesis awal adalah ddata dari suatu populasi diambil secara acak. Dimana statistik uji adalah sebagai berikut, n1n r + 1 n n Z 1 + =. n1n ( n1n n1 n (1 ( n1 + n ( n1 + n 1 Persamaan (1 digunakan karena jumlah pengamatan kelompok pertama (nn 1 dan kelompok kedua (nn lebih besar dari 0. Dengan menggunakan α 5%, HH 0 ditolak jika ZZ > ZZαα atau pvalue < α [5].. Asumsi Distribusi Normal Untuk mengetahui apakah suatu pengamatan berdistribusi normal dengan mean µ dan varian σσ, maka dilakukan pengujian menggunakan Kolmogorov Smirnov, dengan hipotesis awal data berdistribusi normal. Dimana statistik uji adalah sebagai berikut, DD = ssssss xx FF ee (xx FF oo (xx ( Dengan menggunakan α 5%, HH 0 ditolak jika DD > DD αα atau pvalue < α [6]. 3. Asumsi Homogenitas Metode yang digunakan dalam pengujian kehomogenan data adalah uji levene. Uji ini digunakan karena merupakan metode yang robust digunakan pada sampel data kecil [7]. Hipotesis awal pengujian ini data pengamatan telah homogen, dengan statistic uji sebagai berikut, ( N u W = ( u 1 x u u = 1 x N u u = 1 v= 1 N ( Z ( Z u. uv Z.. Z u. Dengan menggunakan α 5%, HH 0 ditolah jika WW > FF (αα,uu 1,NN uu [7]. C. Analysis of Variance Model dari rancangan faktorial dua faktor dapat dinyatakan dengan persamaan (4. ii = 1,, aa iiiiii = μμ + ττ ii + ββ jj + (ττττ iiii + εε iiiiii jj = 1,,, bb (4 kk = 1,,, nn Pengujian terhadap hasil pengamatan dari rancangan percobaan dilakukan dengan menggunakan tabel analysis of variance (ANOVA seperti pada Tabel. Formula yang digunakan untuk mendapatkan nilai sum of square pada tabel ANOVA dinyatakan oleh persamaan (5 sampai (9 [8]. (3 Sumber Variasi Tabel. ANOVA Rancangan Faktorial Dua Faktor Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Rata-Rata Kuadrat FF 0 Operator SSSS OO aa 1 MMMM OO = SSSS OO aa 1 Jenis SSSS Produk PP bb 1 MMMM PP = SSSS PP bb 1 Interaksi SSSS OOOO (aa 1 MMMM (bb 1 OOOO = SSSS OOOO (aa 1(bb 1 Error SSSS EE aaaa SSSS EE MMMM (nn 1 EE = aaaa(nn 1 Total SSSS TT aaaaaa 1 aa nn kk=1 aaaaaa SSSS TT = ii=1 jj=1 iiiiii bb aa SSSS OO = ii.. bbbb ii=1 bb SSSS PP =.jj. aaaa ii=1 aa bb aaaaaa aaaaaa SSSS OOOO = iiii. nn aaaaaa SSSS AA SSSS BB ii=1 jj=1 SSSS EE = SSSS TT SSSS OO SSSS PP SSSS OOOO MMMM OO MMMM EE MMMM PP MMMM EE MMMM OOOO MMMM EE D. Measurement System Analysis (MSA Sistem pengukuran (measurment system merupakan sekumpulan ukuran dan peralatan, prosedur, manusia, dan lingkungan yang menjadi faktor penentu utama suatu keadaan menjadi terukur. Ketika proses sistem pengukuran diaplikasikan, penyebab variasi yang mengalami ketidaktepatan pengukuran akan lebih mudah teridentifikasi [9]. Metode Gauge R&R digunakan untuk memperoleh hasil pengukuran alat atau unit secara berulang dengan operator yang sama serta hasil pengukuran alat atau unit dengan operator yang berbeda-beda [10]. 1. MSA Type 1 Measurement System Analysis Type I (MSA Tipe I merupakan salah satu tipe MSA yang digunakan ketika suatu pengukuran telah diketahui karakteristik datanya dan telah diketahui pula berapa kali pengukuran akan dilakukan. Capability gauge (Cg dan capability gauge yang terdiri dari gauge variation dan bias (Cgk secara matematis dapat ditulis pada (10 dan (11. CC gg = h.(bbbbbb BBBBBB (10 6 ss mm CC gggg = h. (BBBBBB BBBBBB xx mm xx gg 3 ss mm (11 Dimana h menyatakan prosentase toleransi, BSA dan BSB adalah batas spesifikasi atas dan batas spesifikasi bawah, ss mm merupakan nilai standar deviasi data pengukuran, xx mm merupakan mean dari pengukuran, dan xx gg merupakan reference value [11].. MSA Tipe II MSA tipe II disebut juga dengan gauge reproducibility and repeatablity atau Gauge R&R. Repeatability adalah variasi dari hasil pengukuran oleh operator dan alat yang sama, sedangkan reproducibility adalah variasi dari hasil pengukuran oleh operator yang berbeda [1]. Gauge repeatability dan reproducibility merupakan salah satu jenis Measurement System Analysis yang (5 (6 (7 (8 (9

3 3 digunakan untuk mengetahui kualitas dari sistem pengukuran. Secara umum, total variasi hasil pengukuran dinyatakan pada persamaan (1 Total = Part + gauge σ σ σ Montgomery memaparkan 4 metode yang memberikan informasi mengenai kondisi suatu measurement system, yaitu sebagai berikut. 1. Metode ANOVA Variabilitas dari proses measurement system dijabarkan sebagai berikut, σgauge = σrepeatability + σreproducibility (13 Nilai repeatability, nilai reproducibility, nilai variasi produk, nilai variasi interaksi dan nilai variasi Gauge R&R dari persamaan (13 dapat dihitung menggunakan rumus pada persamaan (14 sampai (18. AV = k PV = k IV = k EV = k MSE MS MS MS O P OP MS bn MS an OP OP MS n ( ( ( E R & R = k EV + AV + IV (1 (14 (15 (16 (17 (18 Cara pertama untuk mengetahui kondisi measurement system adalah dengan mengintepretasikan hasil Gauge R&R menggunakan statistik uji pada persamaan (19 [13]. ( EV + ( AV + ( IV % TotalGaugeR & R = x100% (19 USL LSL Menurut AIAG, measurement system dikatakan acceptable jika nilai % Study Var Total Gauge R&R kurang dari sama dengan 10%. Measurement system dikatakan acceptable dengan syarat tertentu jika nilai % Study Var Total Gauge R&R berada pada nilai 10% sampai 30%. Sedangkan Measurement system dikatakan unacceptable jika nilai % Study Var Total Gauge R&R lebih dari 30%. Pada kondisi ini perlu dilakukan perbaikan dalam sistem. Selain dengan study variation, kesimpulan dapat diambil dengan menggunakan prosentase contribution variation. Measurement system dikatakan acceptable jika nilai % contribution variation Gauge R&R kurang dari sama dengan 1%. Measurement system dikatakan acceptable dengan syarat tertentu jika nilai % contribution variation Gauge R&R berada pada nilai 1% sampai dengan 9%. Sedangkan Measurement system dikatakan unacceptable jika nilai % contribution variation Gauge R&R kurang dari sama dengan 9%. Pada kondisi ini perlu adanya perbaikan dalam sistem. Minitab menjelaskan bahwa penggunaan prosentase study variation atau prosentase contribution variation untuk mengevaluasi suatu sistem pengukuran bergantung pada tujuan dari analisis tersebut dilakukan [14]. Jika sistem pengukuran digunakan untuk proses pengukuran (mengurangi variasi dari part-to-part, maka prosentase study variation digunakan untuk mengestimasi presisi dari pengukuran. Jika sistem pengukuran digunakan untuk mengevaluasi kedekatan produk dengan spesifikasi yang ditentukan, maka prosentase contribution variation digunakan sebagai besaran yang tepat. Selanjutnya, cara kedua yang dapat digunakan untuk mengetahui kondisi measurement system adalah dengan menggunakan number distinct categories atau classification rasio yang secara matematis dituangkan pada persamaan (0. σ part ndc = 1, 41 (0 σ R& R Measurement system dikatakan acceptable apabila number of distinct categories lebih besar dari 5.. Precision-to-tolerance (P/T Ratio Precision-to-tolerance (P/T ratio sering juga disebut sebagai rasio dari kkσσ GGGGGGGGGG dengan batas toleransi. Precision-to-tolerance (P/T ratio secara matematis dinyatakan pada persamaan (1. PP/TT = 6. σσ GGGGGGGGGG BBBBBB BBBBBB (1 Berdasarkan persamaan (1, BSA dan BSB menyatakan batas spesifikasi atas dan batas spesifikasi bawah, sedangkan 6 menyatakan nilai dari standar deviasi dari batas toleransi suatu populasi yang mengikuti distribusi normal. Nilai P/T menunjukkan 0,1 atau kurang biasanya memberikan kesimpulan bahwa hasil estimasi kapabilitas dari alat ukur cukup baik. Dengan kata lain, sebuah alat ukur capable dalam mengukur suatu produk dengan akurat dan presisi, sehingga analisis dari hasil pengukuran dapat memberikan kesimpulan dengan tepat. 3. Signal-to-noise Ratio (SNR Ukuran lain yang dapat digunakan untuk melihat kondisi suatu measurement system adalah signal-to-noise ratio (SNR. Seacar matematis, SNR ditunjukkan pada persamaan ( SSSSSS =. ρρ PPPPPPPP 1 ρρ PPPPPPPP ( AIAG (00 menjelaskan bahwa SNR menunjukkan nilai dari perbedaan level atau kategori, yang diperoleh dari pengukuran. Nilai yang direkomendasikan adalah 5 atau lebih (SNR > 5, dan nilai yang kurang dari (SNR < mengindikasikan bahwa alat ukur kurang capable. 4. Discrimination Ratio (DR Estimasi terhadap kapabilitas alat ukur dapat menggunakan ukuran discrimination ratio (DR. Secara matematis, DR dinyatakan pada persamaan (3. DDDD = 1+ρρ PPPPPPPP (3 1 ρρ PPPPPPPP Beberapa sumber menunjukkan bahwa suatu alat ukur dinyatakan capable bila nilai DR harus lebih besar dari 4 (DR > 4. E. Uji Sampel t Uji sampel t digunakan untuk mengetahui apakah observasi kelompok pertama dengan observasi kelompok lainnya memiliki mean pengukuran yang sama atau signifikan berbeda. Pengujian hipotesis mengenai perbedaan mean observasi dengan hipotesis awal μμ kelompok ke c = μμ kkkkkkkkkkkkkkkk kkkk dd. Dimana statistik uji untuk varian homogen

4 4 adalah ( xc xd t s p ( 1 nc + ( 1 nd ( n 1 s + ( n 1 s =, dengan c c d d s = dan derajat bebas p nc + nd v = n c + nd. Sedangkan statistik uji untuk varian tidak homogen adalah ( x sebagai berikut c xd t =, dengan derajat s n + s n ( c c ( c d bebas ( sc nc + sd nd v = ( (. s n s n c c d d + nc 1 nd 1 Dengan α 5%, HH 0 ditolak apabila nilai tt > tt αα,vv atau nilai p- value < αα [15]. III. METODOLOGI PENELITIAN Data yang digunakan dalam penelitian adalah primer yang diambil secara langsung di area produksi pada bulan Oktober sampai dengan November 013, dimana di setiap lini diambil 10 produk untuk diperiksa oleh masing-masing operator. Pengambilan produk diulang sebanyak kali. Struktur data untuk produk Bulb A19 dengan variabel pengamatan HWD dapat dilihat pada Tabel 3, dimana iiiiii merupakan hasil pengukuran operator ke-ii (ii = 1,,3,4, produk ke-jj (jj = 1,,3,,10 dan pengulangan ke-kk (kk = 1,. Jenis produk lampu danner dan vello memiliki struktur data yang sama dengan jenis produk lampu bulb. Tabel 3. Struktur Data Produk Bulb dengan Variabel Pengamatan HWD Bulb A19 dengan Variabel Pengamatan HWD Operator Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah : 1. HWD, yaitu besaran yang menunjukkan ukuran ketebalan dinding atas produk bulb, dengan spesifikasi mm.. Wall Thickness, yaitu besaran yang menunjukkan ketebalan dinding dalam dari produk danner, dengan spesifikasi 0,5 + 0,05 mm. 3. Diameter, yaitu besaran yang menunjukkan ukuran diameter dari kedua ujung produk danner, dengan spesifikasi 6 + 0,7 mm. 4. Cap Length, yaitu besaran yang menunjukkan panjang cap dari produk vello, dengan spesifikasi 5,5 + 0,5 mm. 5. Collar Height, yaitu besaran yang menunjukkan tinggi kerah dari produk vello, dengan spesifikasi 4,5 + 0,8 mm. 6. Ovality, yaitu besaran yang menunjukkan ukuran keovalan dari produk vello, dengan spesifikasi 0,7 + 0,6 mm. 7. Undulation, yaitu besaran yang menunjukkan ukuran kemiringan dari produk vello, dengan spesifikasi 1 + 0,8 mm. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah ANOVA dua faktor, MSA Gauge R&R dan pengujian populasi. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Sebelum dilakukan analisis lebih jauh, terlebih dahulu dilakukan pengujian asumsi apakah asumsi yang diperlukan oleh suatu metode telah terpenuhi atau belum. A. Pengujian Asumsi Analisis MSA Gauge R&R memerlukan beberapa asumsi yang harus terpenuhi, yaitu data hasil pengamatan terambil secara acak, berdistribusi normal dan homogen. Pengujian data acak dilakukan dengan run test, sedangkan pengujian data berdistribusi normal dengan menggunkaan Kolmogorov-Smirnov dan pengujian homogenitas data menggunakan Uji Levene. Pada variabel HWD, Diameter, Wall Thickness, Cap Length, Collar Height, Ovality dan Undulation, nilai p-value untuk run test secara berurutan adalah 0,548; 0,146; 0,10; 0,083; 0,056; 0,465 dan 0,050. Nilai tersebut mengindikasikan bahwa 10 produk yang diambil untuk pengambilan pertama dan kedua, telah diambil secara acak. Pengujian menggunakan Kolmogorov Smirnov dan hasilnya hanya satu variabel pengamatan yang berdistribusi normal, yaitu HWD dengan p-value lebih besar dari 0,05 (0,087 > 0,05. Oleh sebab itu, pengujian asumsi homogenitas data menggunakan Uji Levene. Pada variabel penelitian Diameter, Wall Thickness, Cap Length dan Undulation. P-value pada variabel tersebut secara urut adalah 0,10; 0,081; 0,194 dan 0,087. Nilai tersebut menunjukkan bahwa data yang diambil telah homogen. Sedangkan variabel penelitian HWD dan Collar Height memiliki nilai p-value masing-masing 0,000. Nilai ini menunjukkan bahwa data yang diambil pada variabel tersebut tidak homogen. Berdasarkan hasil tersebut, data yang tidak terpenuhi dianalisis lebih lanjut dengan metode Gauge R&R. Selain itu, pada variabel yang telah memenuhi asumsi, analisis Gauge R&R tetap dilakukan sebagai metode yang bertujuan untuk mengevaluasi sistem pengukuran sebelum sistem tersebut digunakan sebagai improvement pada proses produksi. B. Analysis of Variance (ANOVA 1. Produk Bulb Pada produk Bulb, variabel pengamatan yang digunakan adalah HWD. Data pengukuran variabel tersebut dianalisis dengan Gauge R&R. Analisis memberikan hasil ANOVA. Hasil ANOVA memberikan kesimpulan bahwa faktor operator dan faktor part tidak signifikan berpengaruh terhadap sistem pengukuran, karena nilai p-value > α, yaitu 0,713 dan 0,915. Namun interaksi dari kedua faktor tersebut memberikan pengaruh yang signifikan terhadap sistem pengukuran, karena nilai p-value < α (0,00 < 0,05.. Produk Danner Pada produk Danner, variabel pengamatan yang digunakan adalah Diameter dan Wall Thickness. Data pengukuran variabel tersebut dianalisis dengan Gauge R&R. Analisis memberikan hasil ANOVA yang menunjukkan bahwa faktor operator dan faktor part, pada variabel

5 5 Diameter dan Wall Thickness, tidak signifikan berpengaruh terhadap sistem pengukuran, karena nilai p-value > α (0,05. Pada Diametr, p-value untuk faktor part dan operator adalah 0,060 dan 0,15. Sedangkan untuk Wall Thickness, p-value untuk faktor part dan operator adalah 0,39 dan 0,433. Namun interaksi dari kedua faktor tersebut memberikan pengaruh yang signifikan terhadap sistem pengukuran, karena nilai p-value < α (0,00 < 0, Produk Vello Pada produk Vello, variabel pengamatan yang digunakan adalah Cap Length, Collar Height, Ovality dan Undulation. Data pengukuran variabel tersebut dianalisis dengan Gauge R&R dan memberikan hasil ANOVA. Kesimpulan dari ANOVA adalah faktor operator dan faktor part, pada variabel Ovality, tidak signifikan berpengaruh terhadap sistem pengukuran, karena nilai p-value > α, yaitu 0,3 dan 0,977. Sedangkan interaksi dari kedua faktor tersebut memberikan pengaruh yang signifikan terhadap sistem pengukuran, karena nilai p-value < α (0,00 < 0,05. Kesimpulan ANOVA pada variabel Cap Length adalah faktor yang tidak berpengaruh adalah faktor part dan faktor interaksi dari part dan operator. Hal ini dikarenakan nilai p- value > α, yaitu 0,160 dan 0,355. Sedangkan faktor operator berpengaruh signifikan, karena p-value < α (0,00 < 0,05. Selain itu, kesimpulan ANOVA menunjukkan bahwa faktor yang tidak berpengaruh pada variabel Undulation adalah faktor operator dan interaksi dari part dan operator. Hal ini karena p-value dari faktor tersebut lebih besar dari α, yaitu 0,471 dan 0,49. Dan pada variabel Collar Height, semua sumber variasi berpengaruh signifikan terhadap sistem pengukuran, karena p-value semua faktor < α (0,00 < 0,05. C. Measurement System Analysis (MSA 1. Gauge R&R Tipe I Analisis Gauge R&R Type I digunakan sebagai alat evaluasi terhadap capability dari proses pengukuran dengan mengkombinasikan pengaruh dari bias dan repeatability pada pengukuran single part. Hasil analisis dari 7 variabel pengamatan disajikan pada Tabel 4. Pada Tabel 4, diketahui bahwa nilai Cg dan Cgk, serta p- value dari bias pada variabel Diameter, Wall Thickness, Ovality dan Undulation menunjukkan bahwa bias terdapat dalam sistem pengukuran, karena nilainya lebih besar dari α (0,05. Serta pada variabel tersebut, sistem pengukuran belum mampu mengukur part secara akurat dikarenakan nilai bias yang lebih besar dari nilai α. Tabel 4. Gauge R&R Tipe I untuk Variabel Pengamatan Variabel Pengamatan Cg 0, 0,49 0,47 0,31 0,38 0,3 0,44 Cgk 0,0 0,40 0,36 0,30 0,3-0,70-1,47 Bias 0,496 0,016 0,003 0,806 0,11 0,000 0,000 (P-Value Tolerance 3 1,4 0,1 1 1,6 1, 1,6 (mm Reference ,5 5,5 4,5 0,7 1 (mm *1=HWD; =Diameter; 3=Wall Thickness; 4=Cap Length; 5=Collar Height; 6=Ovality; 7=Undulation Berdasarkan Tabel 4 juga ditunjukkan bahwa variabel HWD, Cap Length dan Collar Height diindikasikan memiliki sistem pengukuran yang mampu mengukur part dengan akurat namun belum konsisten. Hal ini ditunjukkan dari nilai bias yang kecil, tetapi nilai tolerance masih jauh dari nilai reference.. Gauge R&R Type II (ANOVA Method a. Produk Bulb Setelah hasil ANOVA diperoleh, interaksi dari faktor operator dan part diikutsertakan dalam perhitungan total Gauge R&R. Hasilnya menunjukkan evaluasi measurement system menggunakan nilai percent study varians dari total Gauge R&R adalah sebesar 100%, dimana nilai tersebut lebih besar dari 30%. Selain itu, diperoleh number of distinct categories (ndc sebesar 1, dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5, sehingga dapat dikatakan sistem pengukuran yang dilakukan belum dapat diterima untuk mengambil keputusan terhadap proses kontrol. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system unacceptable. Selain nilai tersebut, keputusan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 3,161004, yang lebih besar dari 0,1 (P/T > 0,1, nilai SNR sebesar 0 yang kurang dari 5 (SNR < 5 dan DR yang menunjukkan nilai 1, dimana ini lebih kecil dari 4 (DR < 4. Berdasarkan nilai tersebut, disimpulkan bahwa alat ukur HWD juga kurang kapabel. b. Produk Danner Setelah hasil ANOVA diperoleh, interaksi dari faktor operator dan part diikutsertakan dalam perhitungan total Gauge R&R, untuk variabel Diameter dan Wall Thickness. Pada variabel Diameter, evaluasi sistem pengukuran R&R. Nilai yang dihasilkan adalah sebesar 89,88%, dimana nilai tersebut lebih besar dari 30%. Selain itu, analisis juga menggunakan number of distinct categories (ndc sebesar 1, dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system unacceptable. Keputusan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 0,00177, yang kurang dari 0,1 (P/T < 0,1. Hal tersebut mengindikasikan bahwa alat ukur Diameter telah kapabel. Namun menurut Montgomery, nilai ini tidak sepenuhnya bagus digunakan. Sehingga digunakan nilai SNR sebesar 0,77038, yang kurang dari 5 (SNR < 5 dan DR yang bernilai 1,07675, dimana ini lebih kecil dari 4 (DR < 4. Hal ini mengindikasikan bahwa alat ukur Diameter juga kurang kapabel. Pada variabel Wall Thickness, evaluasi sistem pengukuran juga menggunakan nilai percent study varians dari total Gauge R&R. Nilai yang dihasilkan adalah sebesar 98,91%, dimana nilai tersebut lebih besar dari 30%, sehingga disimpulkan bahwa measurement system unacceptable. Selain itu diperoleh number of distinct categories (ndc sebesar 1, dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5, sehingga dapat dikatakan sistem pengukuran yang dilakukan belum dapat diterima untuk mengambil keputusan terhadap proses kontrol. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system unacceptable. Keputusan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 0,000589, yang kurang dari 0,1 (P/T < 0,1. Hal tersebut mengindikasikan bahwa alat ukur Wall Thickness telah kapabel. Namun menurut Montgomery, nilai ini tidak sepenuhnya bagus digunakan. Sehingga digunakan nilai SNR sebesar 0,77038, kurang dari 5 (SNR < 5 dan nilai DR menunjukkan nilai 1,07675, yang ebih kecil

6 6 dari 4 (DR < 4. Hal ini mengindikasikan bahwa alat ukur Wall Thickness juga kurang kapabel. c. Produk Vello Setelah hasil ANOVA diperoleh, perhitungan total Gauge R&R dilakukan terhadap variabel Cap Length, Collar Height, Ovality dan Undulation. Pada Cap Length, evaluasi sistem pengukuran R&R. Nilai yang dihasilkan adalah sebesar 96,6%, dimana nilai tersebut lebih besar dari 30%. Selain itu, number of distinct categories (ndc sebesar 1, dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5, sehingga dapat dikatakan sistem pengukuran yang dilakukan belum dapat diterima untuk mengambil keputusan terhadap proses kontrol. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system unacceptable. Keputusan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 0,01784, yang menunjukkan bahwa nilai P/T kurang dari 0,1 (P/T < 0,1. Hal tersebut mengindikasikan bahwa alat ukur Cap Length telah kapabel. Namun menurut Montgomery, nilai ini tidak sepenuhnya bagus digunakan. Sehingga digunakan nilai SNR sebesar 0,09445, yang kurang dari 5 (SNR < 5 dan nilai DR yang menunjukkan nilai 1,00888, dimana nilai ini lebih kecil dari 4 (DR < 4. Hal ini mengindikasikan bahwa alat ukur Cap Length juga kurang kapabel. Pada Collar Height, evaluasi sistem pengukuran R&R. Nilai yang dihasilkan adalah sebesar 6,6%, dimana nilai tersebut lebih besar dari 30%. Selain itu, number of distinct categories (ndc sebesar 1, dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system unacceptable. Kesimpulan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 0,01169, yang menunjukkan bahwa nilai P/T kurang dari 0,1 (P/T < 0,1. Hal tersebut mengindikasikan bahwa alat ukur Collar Height telah kapabel. Namun menurut Montgomery (005, nilai ini tidak sepenuhnya bagus digunakan. Sehingga digunakan nilai SNR sebesar 1,087, yang kurang dari 5 (SNR < 5 dan nilai DR yang menunjukkan nilai,17391, dimana ini lebih kecil dari 4 (DR < 4. Hal ini mengindikasikan bahwa alat ukur Collar Height juga kurang kapabel. Pada Ovality, evaluasi sistem pengukuran menggunakan nilai percent study varians dari total Gauge R&R. Nilai yang dihasilkan adalah sebesar 97,34%, dimana nilai tersebut lebih besar dari 30%. Selain itu diperoleh nilai number of distinct categories (ndc sebesar 1, dimana nilai tersebut lebih kecil dari 5, sehingga dapat dikatakan sistem pengukuran yang dilakukan belum dapat diterima untuk mengambil keputusan terhadap proses kontrol. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system unacceptable. Kesimpulan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 0,139563, yang lebih dari 0,1 (P/T > 0,1, nilai SNR sebesar 0,074404, yang kurang dari 5 (SNR < 5 dan nilai DR menunjukkan nilai 1,005536, yang lebih kecil dari 4 (DR < 4. Hal ini mengindikasikan bahwa alat ukur Ovality juga kurang kapabel. Pada Undulation, evaluasi sistem pengukuran R&R. Nilai yang dihasilkan adalah sebesar 18,68%, dimana nilai tersebut berada diantara nilai 10% dan 30%. Selain itu diperoleh number of distinct categories (ndc sebesar 7, dimana nilai tersebut lebih besar dari 5, sehingga dapat dikatakan sistem pengukuran yang dilakukan sudah dapat diterima untuk mengambil keputusan terhadap proses kontrol. Berdasarkan kesimpulan tersebut, dikatakan bahwa measurement system acceptable. Kesimpulan lain menggunakan nilai P/T rasio, SNR dan DR. Nilai P/T rasio sebesar 0,003345, yang menunjukkan bahwa nilai P/T kurang dari 0,1 (P/T < 0,1. Hal tersebut mengindikasikan bahwa alat ukur Undulation telah kapabel. Selain itu diperoleh nilai SNR sebesar 5,11749, yang lebih dari 5 (SNR > 5 dan nilai DR menunjukkan nilai 8,1633, yang lebih besar dari 4 (DR > 4. Hal ini mengindikasikan bahwa alat ukur Undulation juga telah kapabel. D. Perbandingan Hasil Pengukuran Operator Analisis Gauge R&R (ANOVA Method terhadap setiap variabel pengamatan menunjukkan bahwa faktor operator, pada tabel ANOVA, memberikan pengukuran yang berbeda. Kondisi tersebut terjadi pada variabel Cap Length dan Collar Height. Berdasarkan kondisi tersebut, dilakukan analisis untuk melihat operator mana yang memberikan hasil pengukuran yang berbeda. Analisis yang digunakan untuk melihat perbedaan hasil pengukuran operator adalah Uji Sampel t. Hasil analisis dirangkum pada Tabel 5. Tabel 5. Uji Sampel t untuk Operator pada Variabel Cap Length dan Collar Height P-value Keputusan P-value Keputusan Var. CL Var CL Var. CH Var CH Operator 1, Operator Operator 1, Operator 3 Operator 1, Operator 4 Operator, Operator 3 Operator, Operator 4 Operator 3, Operator 4 0,675 0,983 0,001 0,033 0,001 0,036 0,006 0,034 0,010 0,037 0,846 0,957 Berdasarkan Tabel 5, diketahui bahwa pada variabel Cap Length dan Collar Height, operator 1 dan serta operator 3 dan 4 memberikan hasil pengukuran yang sama. Hal ini dikarenakan nilai p-value > α (0,05. Namun operator 1 dan 3, operator 1 dan 4, operator dan 3 serta operator dan 4 tidak memberikan hasil pengukuran yang sama. Hal tersebut dikarenakan nilai p-value < α (0,05. Gambar 1. Xbar-Chart dari Operator pada Variabel Cap Length Gambar. Xbar-Chart dari Operator pada Variabel Collar Height

7 7 Pada Gambar 1, terlihat bahwa operator 3 dan 4 lebih baik dalam memberikan pengukuran, karena kedua operator menghasilkan rata-rata pengukuran yang berada dalam control limit. Meskipun plotted point terakhir berada di luar control limit. Hal tersebut bisa saja terjadi karena disebabkan faktor lain yang tidak diketahui. Pada Gambar, terlihat bahwa ke-empat operator memberikan rata-rata pengukuran yang tidak terkendali, karena banyak titik yang jatuh diluar control limit. Sehingga, setiap operator membutuhkan upgrading dalam kemampuan mengukur variabel Collar Height. [9] Joglekar, A. M. (003. Statistical Method for Six Sigma in R&D and Manufacturing. Canada: John Wiley & Sons, Inc. [10] Louka, G. A., & Besseris, G. J. (010. Gauge R&R For An OpticaL Micrometer Industrial Type Machine. International Journal for Quality research. [11] Roth, T. (013. Working with The Quality Tool Package. [1] Montgomery, D. C. (005. Introduction to Statistical Quality Control Fifth Edition. United State: John Wiley & Sons Inc,. [13] Woodall, W. H, & Borror, C. M. (008. Some Relationship Between Gage R&R Criteria. Qual. Reliab. Engng. Int., 4: [14] Minitab. (010. Gage Studies for Continuous Data. Minitab Inc,. [15] Joglekar, A. M. (003. Statistical Method for Six Sigma in R&D and Manufacturing. Canada: John Wiley & Sons, Inc. V. KESIMPULAN DAN SARAN Hasil ANOVA menunjukkan bahwa interaksi dari faktor operator dan produk (part berpengaruh signifikan terhadap sistem pengukuran HWD, Diameter, Wall Thickness, Collar Height dan Ovality. Sedangkan interaksi tidak berpengaruh signifikan terhadap sistem pengukuran Cap Length dan Undulation. Jenis lampu Bulb dengan variabel HWD, Vello dengan variabel Collar Height dan Ovality merupakan variabel dengan data hasil pengukuran yang tidak homogen. Penyebab ketidak-homogenan data pengukuran pada variabel tersebut disebabkan oleh measurement system unacceptable. Perbaikan terhadap sistem pengukuran variabel HWD dan Ovality dilakukan dengan mengimprovisasi alat ukur dan operator. Sedangkan untuk variabel Collar Height perbaikan sistem pengukuran dititik-beratkan pada kemampuan operator dalam melakukan pengukuran. Measurement system unacceptable terjadi di sistem pengukuran Diameter dan Wall Thickness pada Danner serta Cap Length pada Vello. Sedangkan measurement system acceptable tetapi dengan syarat tertentu terjadi di sistem pengukuran Undulation pada Vello. Saran yang diberikan pada measurement system unacceptable perlu dilakukan improvisasi terhadap kemampuan setiap operator dalam memberikan hasil pengukuran. Perbaikan dilakukan dengan melakukan upgrading yang berkaitan dengan teknik pengukuran produk dan kalibrasi terhadap alat ukur. Pada system acceptable dengan syarat, perbaikan perlu dilakukan terhadap kemampuan setiap operator saja. Hal ini dikarenakan alat ukur telah mampu memberikan hasil pengukuran yang konsisten. Setelah pengukuran dilakukan, analisis MSA Gauge R&R dapat dilakukan untuk melihat apakah measurement system acceptable atau belum. DAFTAR PUSTAKA [1] Montgomery, D. C., & Subanar, D. (1995. Pengendalian Kualitas Statistik. Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. [] Pan, J-N. (006. Evaluating The Gauge Repeatability and Reproducibility for Different Industry. Quality & Quantity, [3] Anggraini, G. (01. Analisis Sistem Pengukuran Cylinder Head dengan Menggunakan Gage Repeatability dan Reproducibility pada PT. Astra Honda Motor. Jakarta: Universitas Gunadarma. [4] Dewi, Ni Putu Wansri S. (013. Measurement System Analysis Repeatability dan Reproducibility (Gauge R&R Studi Kasus : PT. Gaya Motor (Astra Group. Surabaya: Jurusan Statistika FMIPA ITS. [5] Daniel, W.W. (1989. Statistika Nonparametrik Untuk Ilmu Sosial. Jakarta: Gramedia. [6] Razali, M. N., & Wah, Y. B. (011. Power Comparisons of Shapiro- Wilks, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling Test. Journal of Statistical Modeling & Analytics, Vol. No 1, [7] Lim, T. S., & Loh, W. Y. (1996. A Comparison of Test of Equality of Variasices. Computational Statistics & Data, [8] Montgomery, D. C. (005. Introduction to Statistical Quality Control Fifth Edition. United State: John Wiley & Sons Inc,.

Measurement System Analysis Repeatability dan Reproducibility (Gauge R&R) Studi Kasus: PT. Gaya Motor (Astra Group)

Measurement System Analysis Repeatability dan Reproducibility (Gauge R&R) Studi Kasus: PT. Gaya Motor (Astra Group) Measurement System Analysis Repeatability dan Reproducibility (Gauge R&R) Studi Kasus: PT. Gaya Motor (Astra Group) Ni Putu Wansri Septia Dewi dan Haryono Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

Tabel Nilai Kapabilitas, Repeatability dan Bias Pengukuran Gap antar Tube Side B Cg 1,42 1,45 1,69 0,62 0,59 0,97

Tabel Nilai Kapabilitas, Repeatability dan Bias Pengukuran Gap antar Tube Side B Cg 1,42 1,45 1,69 0,62 0,59 0,97 MSA TIPE I 27 Tabel Nilai Kapabilitas, Repeatability dan Bias Pengukuran Gap antar Tube Side B Cg = Kapabilitas potensial Cgk = Kapabilitas Actual EV = Equitment Variation (Repeatability) Operator A Operator

Lebih terperinci

Kata Kunci Bivariat POBREP, Measurement System Analysis, Number of Distinct Category, Repeatability dan Reproducibility, Study Variation, Tolerance.

Kata Kunci Bivariat POBREP, Measurement System Analysis, Number of Distinct Category, Repeatability dan Reproducibility, Study Variation, Tolerance. 1 PENERAPAN MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS UNIVARIAT DAN BIVARIAT PROCESS ORIENTED BASIS REPRESENTATION PADA PENGUKURAN GAP ANTAR TUBE DI PT ALSTOM POWER ESI Luh Made Pramitasari, Dr. Muhammad Mashuri, MT.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Rancangan Percobaan Percobaan merupakan serangkaian kegiatan di mana setiap tahap dalam rangkaian benar-benar terdefinisikan; dilakukan untuk menemukan jawaban tentang permasalahan

Lebih terperinci

ATTRIBUTE GAGE REPEATABILITY DAN REPRODUCIBILITY UNTUK MENGETAHUI AKURASI PENGUKURAN PADA PROSES PRODUKSI SARUNG TANGAN RAJUT DI PT.

ATTRIBUTE GAGE REPEATABILITY DAN REPRODUCIBILITY UNTUK MENGETAHUI AKURASI PENGUKURAN PADA PROSES PRODUKSI SARUNG TANGAN RAJUT DI PT. ATTRIBUTE GAGE REPEATABILITY DAN REPRODUCIBILITY UNTUK MENGETAHUI AKURASI PENGUKURAN PADA PROSES PRODUKSI SARUNG TANGAN RAJUT DI PT. X GRESIK Mulya Adi Kredo Tengtarto 1 dan Moses Laksono Singgih 2 Laboratorium

Lebih terperinci

BAB V ANALISA DAN HASIL

BAB V ANALISA DAN HASIL BAB V ANALISA DAN HASIL 5.1 Pembahasan Diawali dari tahap pengumpulan data masalah produk NG selama priode Juli 2016 sampai dengan Desember 2016 yang didapatkan dari data departemen quality control. Data

Lebih terperinci

PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK PARAMETER PROPORSI PADA DISTRIBUSI BINOMIAL

PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK PARAMETER PROPORSI PADA DISTRIBUSI BINOMIAL PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK PARAMETER PROPORSI PADA DISTRIBUSI BINOMIAL Jainal, Nur Salam, Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Lambung

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI

UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS GUNADARMA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI ANALISIS SISTEM PENGUKURAN CYLINDER HEAD DENGAN MENGGUNAKAN GAGE REPEATABILITY DAN REPRODUCIBILITY PADA PT. ASTRA HONDA MOTOR Disusun Oleh : Nama : Ghina

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

LAPORAN PRAKTIKUM PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK MODUL 1

LAPORAN PRAKTIKUM PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK MODUL 1 LAPORAN PRAKTIKUM PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK MODUL 1 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK NILAI TOEFL MAHASISWA JURUSAN S1 TEKNIK KIMIA ANGKATAN 2013 DAN 2014 Disusun Oleh : Dedi Setiawan (1314100071)

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

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

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

LAMPIRAN 1. Surat Ijin Melakukan Penelitian

LAMPIRAN 1. Surat Ijin Melakukan Penelitian LAMPIRAN LAMPIRAN Surat Ijin Melakukan Penelitian Lampiran Surat Ijin Melakukan Uji Instrumen Penelitian Lampiran Surat Keterangan Uji Pakar Insrtumen Lampiran 4 Surat Keterangan Melakukan Uji

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

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

Arie Wijaya, Yuni Yulida, Faisal

Arie Wijaya, Yuni Yulida, Faisal Vol.9 No.1 (215) Hal. 12-19 HUBUNGAN ANTARA TRANSFORMASI LAPLACE DENGAN TRANSFORMASI ELZAKI Arie Wijaya, Yuni Yulida, Faisal PS Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. A. Yani Km. 36

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Curah Hujan Curah hujan adalah jumlah air yang jatuh di permukaan tanah datar selama periode tertentu yang diukur dengan satuan tinggi milimeter (mm) di atas permukaan horizontal.

Lebih terperinci

Penerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 30 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya

Penerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 30 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya Seminar Tugas Akhir Penerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 3 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya Rista Wijayanti (37 6) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo,

Lebih terperinci

Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur

Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur Zubdatu Zahrati dan Lucia Aridinanti Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya

Lebih terperinci

n p = putaran poros ( rpm ) ( Aaron, Deutschman, 1975.Hal 485 ) 3. METODOLOGI

n p = putaran poros ( rpm ) ( Aaron, Deutschman, 1975.Hal 485 ) 3. METODOLOGI n p = putaran poros ( rpm ) ( Aaron, Deutschman, 1975.Hal 485 ). METODOLOGI Pada bab ini akan dibahas secara detail mengenai perencanaan dan pembuatan alat,secara keseluruan proses pembuatan dan penyelesaian

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis Penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasiexperimental

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis Penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasiexperimental BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis Penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasiexperimental research). B. Waktu dan Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 1 Muntilan

Lebih terperinci

Analisis Peta Kendali U Pada Proses Pembuatan Plat Baja di PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk

Analisis Peta Kendali U Pada Proses Pembuatan Plat Baja di PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk Analisis Peta Kendali U Pada Proses Pembuatan Plat Baja di PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk Dias Ardha P 1311 030 032 Dosen Pembimbing Dr. Sony Sunaryo, M.Si PROGRAM STUDI DIPLOMA III Jurusan Statistika

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang

BAB 2 LANDASAN TEORI. mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat di gunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 17 BAB TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan diuraikan teori dan metode yang digunakan untuk mendukung analisis data. Teori dan metode itu diantaranya adalah rancangan faktorial, analisis regresi dan metode

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (203) -6 Kajian Ukuran Keirasionalan pada Bilangan Real Taurusita Kartika Imayanti dan Sunarsini Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

MENINGKATKAN AKURASI DAN PRESISI MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS DENGAN PENDEKATAN PROCESS ORIENTED BASIS REPRESENTATION (STUDI KASUS : PT.

MENINGKATKAN AKURASI DAN PRESISI MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS DENGAN PENDEKATAN PROCESS ORIENTED BASIS REPRESENTATION (STUDI KASUS : PT. MENINGKATKAN AKURASI DAN PRESISI MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS DENGAN PENDEKATAN PROCESS ORIENTED BASIS REPRESENTATION (STUDI KASUS : PT. XYZ) Ni Putu Wansri Septia Dewi 1), Moses Laksono Singgih 2) 1,2)

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian Regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih Analisis

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Juli sampai dengan 07 Agustus tahun ajaran 2017/2018 di ketiga kelas

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Juli sampai dengan 07 Agustus tahun ajaran 2017/2018 di ketiga kelas BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. HASIL 1. Deskiripsi Data Berdasarkan penelitian yang telah dilaksanakan pada tanggal 1 Juli sampai dengan 07 Agustus tahun ajaran 017/018 di ketiga kelas sampel maka diperoleh

Lebih terperinci

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

DAFTAR RIWAYAT HIDUP Lampiran 1 DAFTAR RIWAYAT HIDUP Nama : Ade Irma Tempat/Tanggal Lahir : Medan, 23 Juli 1989 Agama : Islam Alamat : Jl. Pendidikan No. 20A Dusun III Desa Tanjung Selamat Kecamatan Sunggal Kabupaten Deli

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertian Pengukuran Untuk mendapatkan produk yang berkualitas tidak hanya memerlukan rancangan produk yang bagus sesuai dengan fungsi namun juga memerlukan rancangan proses pembuatan

Lebih terperinci

Pengaruh Outlier Terhadap Estimator Parameter Regresi dan Metode Regresi Robust

Pengaruh Outlier Terhadap Estimator Parameter Regresi dan Metode Regresi Robust Pengaruh Outlier Terhadap Estimator Parameter Regresi dan Metode Regresi Robust I GUSTI AYU MADE SRINADI Jurusan Matematika Universitas Udayana, srinadiigustiayumade@yahoo.co.id Abstrak. Metode kuadrat

Lebih terperinci

BAB IV PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGOLAHAN DATA BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Non-Hirarki Cluster (K-Means Cluster) 4.1.1 Print Output dan Analisa Output A. Initial Cluster Center Initial Cluster Centers Cluster 1 2 Kenyamanan 2 5 Kebersihan 3 5 Luas_Parkir

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

Model Sistem Persediaan Probabilistik Multi Item pada Pendistribusian Multi Eselon Dengan Potongan Harga

Model Sistem Persediaan Probabilistik Multi Item pada Pendistribusian Multi Eselon Dengan Potongan Harga Prosiding Seminar Nasional Teknoin 2012 ISBN No. 978-979-96964-3-9 Model Sistem Persediaan Probabilistik Multi Item pada Pendistribusian Multi Eselon Dengan Potongan Harga Hendro Prassetiyo, Fifi Herni

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

IMPLEMENTASI ISO/TS 16949:2009

IMPLEMENTASI ISO/TS 16949:2009 Yusak Setiawan., et al./ Implementasi ISO/TS 16949:2009/ Jurnal Titra, ol. 1, No. 1, Januari 2013, pp. 21-26 IMPLEMENTASI ISO/TS 16949:2009 Yusak Setiawan 1, Drs. Jani Rahardjo, MBA. 2 Abstrak: PT. X merupakan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. 1. Distribusi Nilai Pre Test pada Kelas Kontrol. siswa. Jumlah soal yang diberikan peneliti kepada siswa sebanyak 40 soal.

BAB IV HASIL PENELITIAN. 1. Distribusi Nilai Pre Test pada Kelas Kontrol. siswa. Jumlah soal yang diberikan peneliti kepada siswa sebanyak 40 soal. BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data 1. Distribusi Nilai Pre Test pada Kelas Kontrol Pada tanggal 03 Agustus 2015, peneliti melaksanakan Pre Test di kelas kontrol dengan alokasi waktu 2x40 menit yaitu

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1 JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No., (23) -6 Pengendalian Rasio Bahan Bakar dan Udara Pada Boiler Menggunakan Metode Kontrol Optimal Linier Quadratic Regulator (LQR) Virtu Adila, Rusdhianto Effendie AK, Eka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Sumber Daya Manusia Perusahaan adalah lembaga yang diorganisir dan dijalankan untuk menyediakan barang dan jasa dengan tujuan memperoleh keuntungan.manajemen merupakan

Lebih terperinci

PREDIKSI PERFORMA LINEAR ENGINE BERSILINDER TUNGGAL SISTEM PEGAS HASIL MODIFIKASI DARI MESIN KONVENSIONAL YAMAHA RS 100CC

PREDIKSI PERFORMA LINEAR ENGINE BERSILINDER TUNGGAL SISTEM PEGAS HASIL MODIFIKASI DARI MESIN KONVENSIONAL YAMAHA RS 100CC PREDIKSI PERFORMA LINEAR ENGINE BERSILINDER TUNGGAL SISTEM PEGAS HASIL MODIFIKASI DARI MESIN KONVENSIONAL YAMAHA RS 100CC Fakka Kodrat Tulloh, Aguk Zuhdi Muhammad Fathallah dan Semin. Jurusan Teknik Sistem

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA. glide/refleksi geser, grup simetri, frieze group, graphical user interface (GUI) dijelaskan mengenai operasi biner.

BAB II KAJIAN PUSTAKA. glide/refleksi geser, grup simetri, frieze group, graphical user interface (GUI) dijelaskan mengenai operasi biner. BAB II KAJIAN PUSTAKA Secara umum, pada bab ini membahas mengenai kajian teori yang digunakan dalam penelitian yaitu, grup, transformasi, translasi, refleksi, rotasi, glide/refleksi geser, grup simetri,

Lebih terperinci

OPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR DENGAN LEVEL YANG BERBEDA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI

OPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR DENGAN LEVEL YANG BERBEDA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman 303-312 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian OPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR

Lebih terperinci

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

DAFTAR RIWAYAT HIDUP DAFTAR RIWAYAT HIDUP Nama : Asfahana Asyiqin Binti Mohamad Sahimi Tempat/ Tanggal Lahir : Selangor/ 27 Juni 1987 Agama Alamat Riwayat Pendidikan : Islam : Jln. B. Cempaka 3, No.4, Medan Baru : 1. Sekolah

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1, (2017) ( X Print) A 6

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1, (2017) ( X Print) A 6 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Print) A 6 Perbandingan Diagram Kontrol X Shewhart dan X VSSI (Variable Sample Size and Sampling Interval) dalam Pengendalian Kualitas

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

KUESIONER. Strata Pendidikan yang Sedang Diikuti *) : 1. Semester I 2. Semester III 3. Semester V 4. Semester VII

KUESIONER. Strata Pendidikan yang Sedang Diikuti *) : 1. Semester I 2. Semester III 3. Semester V 4. Semester VII KUESIONER Identitas Subjek Penelitian (*) Lingkari Salah Satu *) : P / W Pendidikan yang Sedang Diikuti *) : 1. I 2. III 3. V 4. VII Berilah tanda ( ) pada SATU jawaban yang PALING BENAR menurut Anda.

Lebih terperinci

BAB 3 PEMBAHASAN DAN HASIL

BAB 3 PEMBAHASAN DAN HASIL BAB 3 PEMBAHASAN DAN HASIL 3.1 Gambaran Umum Responden Berdasarkan kuesioner yang telah dikumpulkan oleh peneliti, maka data jumlah responden dapat dikategorikan berdasarkan umur, jenis kelamin dan pendidikan

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI DIPLOMA III JURUSAN STATISTIKA Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014

PROGRAM STUDI DIPLOMA III JURUSAN STATISTIKA Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014 6/18/2014 Sidang Tugas Akhir 1 PENGENDALIAN KUALITAS PADA PRODUK KACA LEMBARAN (GLASS) DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS TBK. SIDOARJO. Oleh : SIGIT BUDIANTONO (1311030075) Dosen Pembimbing : Dra. Sri Mumpuni

Lebih terperinci

APLIKASI DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI UNTUK PERBAIKAN KUALITAS AIR PDAM TIRTA MON PASE LHOKSUKON ACEH UTARA. Halim Zaini 1

APLIKASI DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI UNTUK PERBAIKAN KUALITAS AIR PDAM TIRTA MON PASE LHOKSUKON ACEH UTARA. Halim Zaini 1 APLIKASI DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI UNTUK PERBAIKAN KUALITAS AIR PDAM TIRTA MON PASE LHOKSUKON ACEH UTARA Halim Zaini 1 1 Staf Pengajar email : halimzain60@gmail.com ABSTRAK Kualitas air PDAM Tirta Mon

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.6. Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan syaraf tiruan atau neural network merupakan suatu sistem informasi yang mempunyai cara kerja dan karakteristik menyerupai jaringan syaraf pada

Lebih terperinci

Pada tugas akhir ini, data yang digunakan adalah data salah satu key characteristic dari suatu produk manufaktur.

Pada tugas akhir ini, data yang digunakan adalah data salah satu key characteristic dari suatu produk manufaktur. BAB IV ANALISA DATA 3 BAB 4 ANALISA DATA 4.1 Pendahuluan Dalam suatu proses produksi di industri, data yang akan diolah tidak begitu saja bisa didapatkan. Ada suatu proses sehingga data tersebut bisa didapatkan,

Lebih terperinci

Pengendalian Kualitas TIN-212

Pengendalian 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 terperinci

PENGONTROLAN KUALITAS PADA PROSES PENGEMASAN SEMEN (PACKAGING) PT. SEMEN GRESIK (PERSERO) TBK, DI TUBAN BERBASIS METODE SIX SIGMA

PENGONTROLAN KUALITAS PADA PROSES PENGEMASAN SEMEN (PACKAGING) PT. SEMEN GRESIK (PERSERO) TBK, DI TUBAN BERBASIS METODE SIX SIGMA PENGONTROLAN KUALITAS PADA PROSES PENGEMASAN SEMEN (PACKAGING) PT. SEMEN GRESIK (PERSERO) TBK, DI TUBAN BERBASIS METODE SIX SIGMA Disusun oleh: Eko Oktiningrum Suhartono NRP 1309 030 034 Dosen Pembimbing

Lebih terperinci

KINERJA DIAGRAM KONTROL W DAN DIAGRAM KONTROL G PERFORMANCE OF W CONTROL CHART AND G CONTROL CHART

KINERJA DIAGRAM KONTROL W DAN DIAGRAM KONTROL G PERFORMANCE OF W CONTROL CHART AND G CONTROL CHART Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Desember 06 Volume 0 Nomor Hal. 37 47 KINERJA DIAGRAM KONTROL W DAN DIAGRAM KONTROL G M. Stivo Noya Van Delsen, Mozart Winston Talakua,, Jurusan Matematika FMIPA UNPATTI

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab ini terdiri dari 3 bagian. Pada bagian pertama diberikan tinjauan pustaka dari penelitian sebelumnya. Pada bagian kedua diberikan teori penunjang untuk mencapai tujuan penelitian

Lebih terperinci

PEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 2013 KODE 431

PEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 2013 KODE 431 PEMBAHASAN TES KEMAMPUAN DASAR SAINS DAN TEKNOLOGI SBMPTN 203 KODE 43. Persamaan lingkaran dengan pusat (,) dan menyinggung garis 3xx 4yy + 2 0 adalah Sebelum menentukan persamaan lingkarannya, kita tentukan

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB TINJAUAN PUSTAKA.1 Regresi Linier Analisis regresi linier merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antarvariabel. Hubungan tersebut dapat diekspresikan dalam bentuk persamaan

Lebih terperinci

Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat ABSTRACT

Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat ABSTRACT PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK NILAI RATA-RATA PADA DISTRIBUSI POISSON Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat *email:

Lebih terperinci

PERBANDINGAN REGRESI ROBUST PENDUGA MM DENGAN METODE RANDOM SAMPLE CONSENSUS DALAM MENANGANI PENCILAN

PERBANDINGAN REGRESI ROBUST PENDUGA MM DENGAN METODE RANDOM SAMPLE CONSENSUS DALAM MENANGANI PENCILAN E-Jurnal Matematika Vol. 3, No.2 Mei 2014, 45-52 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN REGRESI ROBUST PENDUGA MM DENGAN METODE RANDOM SAMPLE CONSENSUS DALAM MENANGANI PENCILAN NI PUTU NIA IRFAGUTAMI 1, I GUSTI

Lebih terperinci

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. pengembangan sistem yang menggunakan metode SDLC (System Development

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. pengembangan sistem yang menggunakan metode SDLC (System Development BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN A. Implementasi Implementasi adalah suatu proses penerapan rancangan program yang telah dibuat kedalam sebuah pemrograman sesuai dengan rencana yang telah di rancang sebelumnya

Lebih terperinci

Optimasi Multi-Objective pada Pemilihan Portofolio dengan Metode Nadir Compromise Programming

Optimasi Multi-Objective pada Pemilihan Portofolio dengan Metode Nadir Compromise Programming JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (13) 2337-35 (2301-928X Print) 1 Optimasi Multi-Objective pada Pemilihan Portofolio dengan Metode Nadir Compromise Programming Ema Rahmawati dan Subchan. Jurusan

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

AUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI

AUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 88 96 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND AUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI NILA CHOIROTUNNISA, MAIYASTRI, YUDIANTRI ASDI Program Studi Matematika,

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

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

Monitoring Uji Stabilitas Jenis Tablet Antibiotik Pada Masa Kadaluarsa Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat (Studi Kasus : PT X )

Monitoring Uji Stabilitas Jenis Tablet Antibiotik Pada Masa Kadaluarsa Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat (Studi Kasus : PT X ) Monitoring Uji Stabilitas Jenis Tablet Antibiotik Pada Masa Kadaluarsa Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat (Studi Kasus : PT X ) Rindang Sukmanita dan Muhamad Mashuri Mahasiswa Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

Penentuan Nilai Parameter Mesin Las untuk Menghasilkan Kualitas Pengelasan yang Terbaik dengan Desain Eksperimental Taguchi 1.

Penentuan Nilai Parameter Mesin Las untuk Menghasilkan Kualitas Pengelasan yang Terbaik dengan Desain Eksperimental Taguchi 1. Penentuan Nilai Parameter Mesin Las untuk Menghasilkan Kualitas Pengelasan yang Terbaik dengan Desain Eksperimental Taguchi Ferry Manihuruk & Isti Surjandari Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik

Lebih terperinci

Optimasi Parameter Proses Pemotongan Acrylic terhadap Kekasaran Permukaan Menggunakan Laser Cutting Dengan Metode Response Surface

Optimasi Parameter Proses Pemotongan Acrylic terhadap Kekasaran Permukaan Menggunakan Laser Cutting Dengan Metode Response Surface Optimasi Parameter Proses Pemotongan Acrylic terhadap Kekasaran Permukaan Menggunakan Laser Cutting Dengan Metode Response Surface Moh. Muria Armansyah S. 1*, Endang Pudji Purwanti 2, dan Bayu Wiro Karuniawan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k MELALUI METODE BISSELL. Kata Kunci : Faktorial Fraksional dua level, Metode Bissell

PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k MELALUI METODE BISSELL. Kata Kunci : Faktorial Fraksional dua level, Metode Bissell September 03 PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL k MELALUI METODE BISSELL IRAWATY, ANISA DAN HERDIANI, E.T. 3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA)

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) PERTEMUAN KE I DAN II 1. Fakultas/Program Studi : MIPA / Fisika 2. Mata Kuliah/Kode

Lebih terperinci

ANALISA PERFORMANCE MESIN PENGUPAS KAYU (ROTARY) PT. HENRISON IRIANA SORONG MENGGUNAKAN METODE INDEKS KAPABILITAS

ANALISA PERFORMANCE MESIN PENGUPAS KAYU (ROTARY) PT. HENRISON IRIANA SORONG MENGGUNAKAN METODE INDEKS KAPABILITAS ANALISA PERFORMANCE MESIN PENGUPAS KAYU (ROTARY) PT. HENRISON IRIANA SORONG MENGGUNAKAN METODE INDEKS KAPABILITAS Ashar 1, Irman Amri 2*, Usran 3 1 Dosen Program Studi Teknik Industri Universitas Muhammadiyah

Lebih terperinci

(D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI

(D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI (D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI Sri Winarni dan Budhi Handoko Jurusan Statistika FMIPA UNPAD Email : sri.winarni@unpad.ac.id, budhihandoko@unpad.ac.id

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 19 BAB LANDASAN TEORI.1 Analisis Regresi Analisis regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan hubungan sebab-akibat antara satu variabel dengan variabel yang lain. Variabel penjelas,

Lebih terperinci

ANTI SUBGRUP FUZZY. Kata Kunci: Lower level subset, Anti subgrup fuzzy, Lower Level Subgrup.

ANTI SUBGRUP FUZZY. Kata Kunci: Lower level subset, Anti subgrup fuzzy, Lower Level Subgrup. ANTI SUBGRUP FUZZY Ahmad Yasir, Saman Abdurrahman, Nurul Huda Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Email: Ahmad.yasir.syahti@gmail.com ABSTRAK Subgrup yaitu himpunan bagian

Lebih terperinci

(R.10) ESTIMASI TOTAL POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN PENAKSIR GENERALIZED REGRESSION (GREG)

(R.10) ESTIMASI TOTAL POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN PENAKSIR GENERALIZED REGRESSION (GREG) (R.10) ESTIMASI TOTAL POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN PENAKSIR GENERALIZED REGRESSION (GREG) 1Agus Muslim, 2 Sutawanir Darwis, 3 Achmad Zanbar Soleh 1Mahasiswa Magister Statistika Terapan, Universitas Padjadjaran,

Lebih terperinci

MEMUTUSKAN : Pasal I...

MEMUTUSKAN : Pasal I... PERATURAN MENTERI KEHUTANAN Nomor : P. 64/Menhut-II/2008 TENTANG PERUBAHAN KETUJUH ATAS PERATURAN MENTERI KEHUTANAN NOMOR P.13/MENHUT-II/2005 TENTANG ORGANISASI DAN TATA KERJA DEPARTEMEN KEHUTANAN 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

OPTIMASI KUAT TEKAN DAN DAYA SERAP AIR DARI BATAKO YANG MENGGUNAKAN BOTTOM ASH DENGAN PENDEKATAN RESPON SERENTAK

OPTIMASI KUAT TEKAN DAN DAYA SERAP AIR DARI BATAKO YANG MENGGUNAKAN BOTTOM ASH DENGAN PENDEKATAN RESPON SERENTAK OPTIMASI KUAT TEKAN DAN DAYA SERAP AIR DARI BATAKO YANG MENGGUNAKAN BOTTOM ASH DENGAN PENDEKATAN RESPON SERENTAK Ricky Afi Damaris (), Bobby O. P. Soepangkat () Mahasiswa MMT ITS, Staf Pengajar MMT ITS

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 II LANDASAN TEORI. Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan diuraikan definisi-definisi dan teorema-teorema yang akan digunakan sebagi landasan pembahasan untuk bab III. Materi yang akan diuraikan antara lain persamaan diferensial,

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

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab ini dibahas mengenai langkah-langkah yang dilakukan untuk menguji kerja daya sisip dari citra terhadap pesan menggunakan kecocokan nilai warna terhadap pesan berbahasa

Lebih terperinci

PENGURANGAN MUDA DALAM PROSES PRODUKSI DENGAN PENDEKATAN DMAIC. Jl. Glagahsari, Umbulharjo, Yogyakarta *

PENGURANGAN MUDA DALAM PROSES PRODUKSI DENGAN PENDEKATAN DMAIC. Jl. Glagahsari, Umbulharjo, Yogyakarta * PENGURANGAN MUDA DALAM PROSES PRODUKSI DENGAN PENDEKATAN DMAIC Yohannes Anton Nugroho 1*, Ari Zaqi Al Faritsy 2 1,2 Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Jl. Glagahsari,

Lebih terperinci

Mengelola Eksperimen. 17 Oktober 2013

Mengelola 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 terperinci

ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA

ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI

Lebih terperinci

JURNAL TEKNIK POMITS Vol.1, No. 1, (2013) 1-6 II. URAIAN PENELITIAN

JURNAL TEKNIK POMITS Vol.1, No. 1, (2013) 1-6 II. URAIAN PENELITIAN JURNAL TEKNIK POMITS Vol.1, No. 1, (013) 1-6 PENERAPAN METODE GOAL PROGRAMMING UNTUK PERENCANAAN PRODUKSI PADA PRODUK OLAHAN TEBU (STUDI KASUS: PG. XXX, JAWA TIMUR) Pupy Ajiningtyas, Suhud Wahyudi, dan

Lebih terperinci

2 TINJAUAN PUSTAKA. Model Sistem Prediksi Gabungan Terbobot

2 TINJAUAN PUSTAKA. Model Sistem Prediksi Gabungan Terbobot 11 2 TINJAUAN PUSTAKA Prediksi unsur iklim curah hujan dengan akurasi tinggi di wilayah tropis dapat dikategorikan sulit dilakukan. Apalagi jika prediksi tersebut diarahkan pada luaran yang bersifat kuantitatif

Lebih terperinci

Sedangkan model fungsi transfer bentuk kedua adalah sebagai berikut :

Sedangkan model fungsi transfer bentuk kedua adalah sebagai berikut : 1 Metode Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Nikkei 255 dengan Pendekatan Fungsi Transfer Dwi Listya Nurini, Brodjol Sutijo SU Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN STRUKTUR RANGKA KENDARAAN HYBRID RODA TIGA

RANCANG BANGUN STRUKTUR RANGKA KENDARAAN HYBRID RODA TIGA 1 RANCANG BANGUN STRUKTUR RANGKA KENDARAAN HYBRID RODA TIGA Agil Erbiansyah dan Prof. Ir. I Nyoman Sutantra M.Sc.,Ph.D. Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

Penyelesaian : Latihan : Tentukan persamaan garis a. Melalui (3, 0) dan (0, 6) b. Melalui (0, 1) dan (4, 0) c. 3 x

Penyelesaian : Latihan : Tentukan persamaan garis a. Melalui (3, 0) dan (0, 6) b. Melalui (0, 1) dan (4, 0) c. 3 x Latihan : Tentukan persamaan garis a. Melalui (3, 0) dan (0, 6) b. Melalui (0, 1) dan (4, 0) c. y 3 x 9 3. Hubungan dua buah garis Letak dua buah garis y = m 1 x + c 1 dan y = m 2 x + c 2 dalam satu bidang

Lebih terperinci

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 697-704 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL

Lebih terperinci

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Peta Kendali Kernel di PT. X (Studi Kasus : PVC Soft)

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Peta Kendali Kernel di PT. X (Studi Kasus : PVC Soft) Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Peta Kendali Kernel di PT. X (Studi Kasus : PVC Soft) Oleh : Ika Estuningtyas (1311 105 018) Dosen Pembimbing : Wibawati, S.Si, M.Si Latar Belakang

Lebih terperinci

ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.

ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK. ANALISA KEANDALAN PADA PERALATAN UNIT PENGGILINGAN AKHIR SEMEN UNTUK MENENTUKAN JADWAL PERAWATAN MESIN (STUDI KASUS PT. SEMEN INDONESIA PERSERO TBK.) I Gusti Ngr. Rai Usadha 1), Valeriana Lukitosari 2),

Lebih terperinci

KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3

KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3 JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 241-248 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN

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 REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA

PERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 1-5 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA NI WAYAN

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT SIFAT GRAF PEMBAGI-NOL DARI RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN

KAJIAN SIFAT SIFAT GRAF PEMBAGI-NOL DARI RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN KAJIAN SIFAT SIFAT GRAF PEMBAGI-NOL DARI RING KOMUTATIF DENGAN ELEMEN SATUAN STUDY OF PROPERTIES OFZERO-DIVISOR GRAPH OF A COMMUTATIVE RING WITH UNITY Satrio Adi Wicaksono (1209 100 069) Pembimbing: Soleha,

Lebih terperinci

PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS

PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS PERBANDINGAN BERGANDA SESUDAH UJI KRUSKAL-WALLIS S - 30 Tanti Nawangsari Prodi Pendidikan Matematika FKIP UNIROW Tuban Jl. Manunggal 61 Tuban Email: nawangsarit@yahoo.com Abstrak Salah satu metode statistika

Lebih terperinci

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Implementasi Diagram Kendali Kombinasi Individual (X) dan Moving Range (MR) pada Komponen Pesawat Implementation A Combined Individual (X) and Moving Range (MR) Control

Lebih terperinci