PERBANDINGAN METODE PEUBAH TUNGGAL DAN PEUBAH GANDA PADA PROSES PRODUKSI BENANG JENIS PE 24, PV 24, DAN RAYON 30. Oleh: Yuli Yulianengsih G

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PERBANDINGAN METODE PEUBAH TUNGGAL DAN PEUBAH GANDA PADA PROSES PRODUKSI BENANG JENIS PE 24, PV 24, DAN RAYON 30. Oleh: Yuli Yulianengsih G"

Transkripsi

1 PERBANDINGAN METODE PEUBAH TUNGGAL DAN PEUBAH GANDA PADA PROSES PRODUKSI BENANG JENIS PE 4, PV 4, DAN RAYON 3 Oleh: Yuli Yulianengsih G14111 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 6

2 ABSTRAK YULI YULIANENGSIH. Perbandingan Metode Peubah Tunggal dan Peubah Ganda pada Proses Produksi Benang Jenis Rayon 3, PE 4, dan PV 4. Di bawah bimbingan AUNUDDIN selaku ketua dan ERFIANI selaku anggota. Mutu suatu barang memiliki peran yang sangat penting bagi produsen maupun konsumen. Untuk mempertahankan mutu barang, diperlukan suatu sistem pengendalian mutu yang baik pada proses produksinya. Tujuan penelitian ini yaitu untuk melakukan perbandingan metode peubah tunggal dan peubah ganda pada proses produksi benang. Proses produksi benang melibatkan dua karakteristik mutu, yaitu nomor benang dan kekuatan tarik. Hasil analisis bagan kendali T -Hotelling untuk benang jenis rayon 3 menunjukkan proses dalam keadaan tidak terkendali. Keadaan ini disebabkan karena mesin sudah tua dan kurangnya perawatan terhadap mesin sehingga perlu pengaturan kembali terhadap mesin. Penyebab tidak terkendali ini sama seperti pada bagan kendali x untuk data karakteristik kekuatan tarik. Setelah dilakukan analisis ulang dengan menghilangkan sebab-sebab terduga, maka proses menunjukkan terkendali secara statistik. Hasil analisis bagan kendali peubah tunggal ( x dan S) dan peubah ganda pengendalian proses untuk tiga jenis benang dengan masing-masing dua karakteristik mutu (nomor benang dan kekuatan tarik), lebih baik menggunakan metode bagan kendali peubah tunggal. Hal ini dikarenakan nilai korelasi antar karakteristik mutunya terlalu kecil. Selain itu, secara statistik nilai kemampuan proses peubah ganda belum dianggap baik.

3 PERBANDINGAN METODE PEUBAH TUNGGAL DAN PEUBAH GANDA PADA PROSES PRODUKSI BENANG JENIS PE 4, PV 4, DAN RAYON 3 Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor Oleh : Yuli Yulianengsih G14111 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 6

4 Judul Nama NRP : PERBANDINGAN METODE PEUBAH TUNGGAL DAN PEUBAH GANDA PADA PROSES PRODUKSI BENANG JENIS PE 4, PV 4, DAN RAYON 3 : Yuli Yulianengsih : G14111 Menyetujui : Pembimbing I, Pembimbing II, Dr. Ir. Aunuddin, M.Sc Dr. Ir. Erfiani, M.Si NIP NIP Mengetahui : Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor Dr. Ir. Yonny Koesmaryono, MS. NIP Tanggal Lulus :

5 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Sumedang, Jawa Barat pada tanggal 9 Juli 198 sebagai anak kedua dari dua bersaudara, anak dari pasangan Bapak H. Kusmana dan Hj. Nurhayati. Pada tahun 1995, penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SD Negeri Cimalaka II, kemuadian melanjutkan pendidikan menengah pertama di SLTP Negeri I Cimalaka pada tahun setelah lulus dari SMU Negeri I Sumedang tahun 1, penulis diterima sebagai mahasiswa di Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI. Penulis menikah dengan Miftah Farid di Sumedang pada tanggal 6 September 3, kemudian dianugrahi seorang putra bernama Muhammad Fadhly Naufal pada tanggal 14 November 5. Pada tahun 5 penulis melakukan praktek lapang di Balai Penelitian Tanaman Obat dan Rempah (BALITTRO) di Bogor, setelah itu penulis melakukan penelitian di PT. Kewalram Indonesia di Rancaekek Bandung.

6 PRAKATA Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat ALLAH SWT yang telah melimpahkan rahmat dan hidayah-nya serta shalawat dan salam kepada junjungan kita nabi Muhammad SAW, penulis dapat menyelesaikan Karya Ilmiah dengan baik. Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada 1. Bapak Dr. Ir. Aunuddin dan Ibu Dr. Ir. Erfiani yang telah bersedia menyediakan waktu untuk memberikan bimbingan dan arahan selama proses pembuatan karya ilmiah ini hingga selesai.. Bapak Budi dan semua staf PT Kewalram Indonesia yang telah memberikan izin bagi penulis untuk melakukan penelitian. 3. Kedua orang tua dan kakakku untuk semua kasih sayang, doa, dan dukungan yang tidak pernah putus. 4. Suamiku untuk semua kasih sayang, dorongan, dan pengertiannya yang sangat berarti kepada penulis. 5. Ananda M Fadhly Naufal yang selalu memotivasi penulis dalam penyelesaian karya ilmiah ini. 6. Staf Departemen Statistika Bu Markonah, Bu Sulis, Bu Dede, Bang Sudin, Gusdur, dan Mang Herman. 7. Bapak Heri atas informasinya 8. Sahabatku Yanti, shanty, Fitria, Iin, Topan dan dedenya 9. Teman-teman Statistika Semua pihak yang telah membantu dan mendoakan agar penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini yang tidak bisa disebutkan satu persatu Terima kasih penulis ucapkan ke berbagai pihak yang telah membantu penyelesaian karya ilmiah ini. Semoga apa yang telah penulis lakukan dinilai oleh ALLAH SWT sebagai suatu ibadah dan diberikan keridloan-nya, mudah-mudahan ini bermanfaat bagi kemaslahatan manusia dan perkembangan ilmu pengetahuan. Bogor, Januari 6 Yuli Yulianengsih

7 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... ix ix ix PENDAHULUAN Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA Bagan Kendali Mutu... 1 Bagan Kendali Peubah Ganda T -Hotelling... 1 Analisis Kemampuan Proses... BAHAN DAN METODE Bahan... 3 Metode... 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data... 4 Bagan Kendali S Benang Jenis Rayon 3,PE 4, dan PV Bagan Kendali x Benang Jenis Rayon Bagan Kendali x Benang Jenis PE 4 dan PV Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis Rayon Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PE Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PV Bagan Kendali Peubah Ganda... 7 Analisis Kemampuan Proses Peubah Ganda Benang Jenis Rayon KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan... 8 Saran... 8 DAFTAR PUSTAKA... 8 LAMPIRAN... 1

8 DAFTAR TABEL 1 Batas spesifikasi masing-masing karakteristik mutu di PT Kewalram Indonesia... 4 Korelasi antar karakteristik mutu Nilai-p untuk asumsi kenormalan tunggal Korelasi untuk asumsi kenormalan ganda Hasil Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis Rayon Hasil Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PE Hasil Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PV Hasil Analisis Kemampuan Proses Peubah Ganda Benang Jenis Rayon DAFTAR GAMBAR 1 Proses Pembuatan Benang... 3 Bagan kendali x Nomor Benang Jenis Rayon Bagan kendali x Kekuatan Tarik Benang Jenis Rayon 3 pada Proses Tidak Terkendali Bagan kendali x Kekuatan Tarik Benang Jenis Rayon 3 pada Proses Terkendali Bagan kendali T -Hotelling Benang Jenis Rayon 3 pada Proses Tidak Terkendali Bagan kendali T -Hotelling Benang Jenis Rayon 3 pada Proses Terkendali Bagan kendali T -Hotelling Benang jenis PE Bagan kendali T -Hotelling Benang jenis PV DAFTAR LAMPIRAN 1 Nilai kritis uji koefisien korelasi untuk kenormalan Bagan Kendali S Benang Jenis Rayon Bagan Kendali S Benang jenis PE Bagan Kendali S Benang jenis PV Bagan Kendali x Benang Jenis PE Bagan Kendali x Benang Jenis PV Histogram Penyebaran Data dan Hasil Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis Rayon

9 8 Histogram Penyebaran Data dan Hasil Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PE Histogram Penyebaran Data dan Hasil Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PV Hasil Analisis Kemampuan Proses Peubah Ganda Benang Jenis Rayon

10 PENDAHULUAN Latar Belakang Dalam dunia industri setiap perusahaan dituntut untuk selalu menjaga mutu dari produk yang dihasilkannya. Hal ini dikarenakan mutu merupakan salah satu dasar keputusan konsumen dalam memilih produk yang akan dibeli. Disamping itu, konsumen akan selalu meningkatkan tuntutannya terhadap mutu dari suatu produk. Sehingga mutu merupakan faktor kunci yang membawa keberhasilan usaha, pertumbuhan dan posisi bersaing (Montgomery 1996). Industri tekstil merupakan industri penting di Indonesia karena industri ini menjadi penyumbang devisa ekspor terbesar untuk komoditas nonmigas. Namun saat ini industri tekstil sedang mengalami penurunan dalam jumlah maupun mutu. Hal ini dikarenakan pertumbuhan ekonomi, quota ekspor, dan persaingan yang ketat (Basri 3). Salah satu strategi yang harus dilakukan untuk mempertahankan posisi pada pangsa pasar adalah dengan mempertahankan mutu tekstil yang diproduksi yaitu dengan menerapkan suatu sistem pengendalian mutu yang baik. Salah satu produk tekstil adalah benang yang berpengaruh langsung terhadap kualitas produk tekstil. Benang merupakan bahan dasar dalam pembuatan pakaian, bahan industri, bahan lapisan untuk bangunan, dan interior. Pada penelitian ini akan dilakukan penerapan metode bagan kendali dan analisis kemampuan proses baik peubah tunggal maupun peubah ganda terhadap produk benang di PT. Kewalram Indonesia. Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini yaitu untuk melakukan perbandingan metode kemampuan proses peubah tunggal dan peubah ganda pada proses produksi benang jenis Rayon 3, PE 4, dan PV 4. TINJAUAN PUSTAKA Bagan Kendali Mutu Bagan kendali merupakan alat pengendalian mutu statistik yang utama, yaitu untuk menyidik dengan cepat terjadinya sebab-sebab terduga atau pergeseran proses sehingga tindakan pembetulan dapat dilakukan segera sebelum terlalu banyak unit yang tidak sesuai diproduksi (Montgomery 1996). Dr. Walter A. Shewhart memperkenalkan bagan kendali dengan menggunakan batas kendali 3 σ yang diukur dari nilai tengah. Berdasarkan cara pemeriksaan karakteristik mutu dari contoh yang diamati, bagan kendali tersebut dikelompokkan menjadi dua, yaitu bagan kendali sifat dan peubah. Bagan kendali sifat digunakan jika pemeriksaan karakteristik mutu bersifat kualitatif, yaitu pemeriksaan suatu produk sesuai atau tidak sesuai dengan spesifikasi pada karakteristik itu. Sedangkan jika pemeriksaan karakteristik mutu bersifat kuantitatif maka digunakan bagan kendali peubah (Vardeman dan Jobe 1999). Bagan kendali Shewhart untuk peubah sering digunakan untuk masing-masing karakteristik mutu yang saling bebas atau sering disebut dengan bagan kendali peubah tunggal. Bagan kendali peubah yang digunakan untuk pengamatan peubah tunggal dengan ukuran contoh n>1 adalah bagan kendali x dan R atau x dan S. Bagan Kendali Peubah Ganda dengan pendekatan T -Hotelling Menurut Montgomery (1996), pendekatan pengendalian mutu peubah tunggal terhadap beberapa karakteristik mutu dapat menyebabkan kesalahan dalam pengambilan kesimpulan, bila antar karakteristik tersebut saling berkorelasi. Pada kondisi tersebut, disarankan untuk menggunakan bagan kendali peubah ganda. Bagan kendali peubah ganda membutuhkan asumsi normal ganda. Data dari dua atau lebih peubah akan menyebar normal ganda jika memenuhi kriteria di bawah ini (Johnson dan Wichern ). 1. Plot antara jarak d j yang diurutkan ( () 1 ( ) () j ) d d... d dan n j 1 χ p n mendekati garis lurus dimana nilai jarak ` 1 d = x x Σ x x. Plot tersebut j ( ) ( ) j j memiliki slope = 1 dan melalui titik asal (,).. Nilai korelasi d j dengan n j 1 χ p harus sesuai dengan titik kritis yang terdapat pada Lampiran 1. Koefisien n

11 korelasi yang digunakan yaitu : n ( x x)( q q) = j j j = 1 r. Q n n ( x x) ( q q) j j= 1 j= 1 Statistik uji yang digunakan pada bagan kendali peubah ganda adalah x j ' 1 ( x μ) ( μ) = n x dengan μ = [μ 1, μ,, μ p ] adalah vektor nilai tengah bagi masing-masing karakteristik mutu dan Σ adalah matriks peragam. Batas atas bagan kendali adalah BPA = χ α, p Jika parameter μ dan Σ tidak diketahui, maka dapat diduga dengan x dan S dari contoh berukuran n yang diambil dari proses dengan asumsi proses dalam keadaan terkendali (Montgomery 1996). Selanjutnya statistik ujinya menjadi T = n ' 1 ( x x ) S ( x x ) Prosedur ini dinamakan dengan bagan kendali T -Hotelling (Montgomery 1996). Dengan batas pengendali atas BPA = T α; p, n-1 yang dapat diperoleh melalui hubungan T ( n ) p n p p n = 1 α ;, 1 Fα ; p, n p dengan: n = ukuran contoh p = banyaknya karakteristik mutu Jika T > BPA, maka paling sedikit satu dari karakteristik mutu itu tidak terkendali. Sebaliknya jika T < BPA, maka p karakteristik mutu itu dalam keadaan terkendali. Analisis Kemampuan Proses Analisis kemampuan proses digunakan untuk menaksir kemampuan suatu proses produksi dalam menghasilkan produk yang memenuhi spesifikasi mutu yang diinginkan jika proses sudah terkendali (Farnum 1994). Menurut Montgomery (1996) cara yang baik untuk menyatakan kemampuan proses adalah melalui Rasio Kemampuan Proses (RKP). RKP disebut juga sebagai Kemampuan Proses Potensial (C P ), dapat diperoleh melalui rumus :. C p USL LSL = 6σ Dengan USL adalah batas spesifikasi atas (upper spesification limits) dan LSL adalah batas spesifikasi bawah (lower spesification limits). Untuk nilai σ yang tidak diketahui dapat diduga dari simpangan baku contoh (s). penyebaran proses 6σ adalah definisi dasar kemampuan proses dan digunakan karena diasumsikan hasil pengukuran menyebar normal. Menurut Farnum (1994), data yang menyebar normal nilainya akan memenuhi selang 6σ tersebut. Suatu proses dengan C P >1 mempunyai arti bahwa tidak akan ada unit yang diproduksi yang tidak sesuai dengan spesifikasi. Jika C P =1, berarti bahwa proses cukup baik dalam memenuhi spesifikasi. Untuk distribusi normal ini berarti sekitar 7 unit tak sesuai per 1 yang dihasilkan. Sedangkan jika C P <1 artinya bahwa proses itu sangat peka hasilnya dan cukup banyak unit tak sesuai yang akan diproduksi. Kekurangan dari C P ini tidak dapat menggambarkan lokasi relatif dari nilai tengah proses terhadap batas spesifikasi. Oleh karena itu digunakan C P baru untuk menilai kemampuan proses sekaligus menggambarkan lokasi nilai tengah proses, yaitu C Pk (Farnum 1994) dengan rumus : USL x x LSL C = min, pk 3s 3 s C Pk merupakan C P satu sisi untuk batas spesifikasi paling dekat dengan nilai tengah proses. Jika C Pk = C P, berarti bahwa pemusatan data tersebut cukup baik (Alsup dan Watson 1993). Hal ini menunjukkan bahwa proses terpusat pada titik tengah spesifikasi. Jika C Pk < C P menunjukkan bahwa terjadi pergeseran proses. Cara lain dapat digunakan untuk menaksir kemampuan proses, yaitu dengan menghitung peluang produk berada di luar batas spesifikasi (Montgomery 1996). Dengan asumsi normal, peluang tersebut dapat dihitung melalui rumus : LSL μ USL μ p = P Z < + P Z > σ σ Jika µ dan σ tidak diketahui maka diduga dengan x dan s. Sedangkan analisis kemampuan proses peubah ganda digunakan untuk menganalisis

12 dua atau lebih karaktreristik mutu yang berkorelasi. Menurut Braun (1) cara yang baik untuk menyatakan kemampuan proses peubah ganda adalah melalui Rasio Kemampuan Proses Peubah Ganda (Multivariate Capability Rasio, MCR), dimana : 1 p det( dd ) MCR = det( ) Σ dengan dd USL1 LSL1 6 = USL1 LSL R USL p LSLp 6 Keterangan : Σ p p = matriks peragam R p p = matriks korelasi Σ dd = matriks ragam hipotetis p = banyaknya karakteristik mutu... USL p LSLp 6 Jika korelasi antar karakteristik mutu nol, maka untuk p = 1 nilai MCR = C p dan untuk p >1 nilai MCR = p C pi. p i= 1 Kemampuan proses yang sekaligus menggambarkan lokasi nilai tengah proses yaitu MCP, dengan rumus : MCP = MCR ( 1 k ) dimana k = 1 ( x T )( ' dd ) ( x T ) χ p,.9973 keterangan : T p 1 = vektor target x p 1 = vektor nilai rata-rata peubah χ,(1 α ) p = nilai sebaran peluang khi kuadrat dengan derajat bebas p dan α BAHAN DAN METODE Bahan Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari PT Kewalram Indonesia. Data tersebut merupakan laporan harian bagian Quality Assurance Departement PT Kewalram Indonesia untuk produksi pada tanggal 13 Mei sampai dengan 8 Juni 5. Jenis benang yang diamati adalah Rayon 3, Polyester 4 (PE 4), dan Polyester Viscoe 4 (PV 4). Pengambilan data dilakukan dua kali sehari dengan ukuran contoh n=1, hari pengamatan sebanyak 4 hari sehingga data yang diperoleh sebanyak 48 buah. Karakteristik mutu yang dianalisis dari masing-masing jenis benang adalah nomor benang dengan satuan Nec dan kekuatan tarik dengan satuan KGF. Nomor benang digunakan untuk menentukan kesesuaian antara berat dengan panjang. Nomor benang sangat tergantung pada kelembaban di sekitarnya, bila kelembaban tidak seimbang maka akan terjadi perubahan terhadap kerataan benang. Sedangkan kekuatan tarik berpengaruh terhadap daya regang, putus, dan kekuatan patah benang (Hartanto dan Watanabe 3). Bahan baku pada proses pembuatan benang memegang peranan yang sangat penting terhadap hasil produksi. Selain itu, diperlukan pemeliharaan dan perawatan terhadap sarana produksi. Sarana produksi yang digunakan terdiri dari mesin Blowing, Carding, Drawing Breaker, Drawing Finisher, Simplex, Ring Frame, dan Winding. Tujuan dari pemeliharaan dan perawatan mesinmesin tersebut agar mesin tetap bersih dan berjalan dengan baik dan lancar serta dapat memenuhi kebutuhan sesuai dengan rencana (Kewalram 3). Proses pengendalian mutu harus selalu dilakukan pada setiap proses agar benang yang dihasilkan sesuai dengan tingkat mutu yang diharapkan, seperti terlihat pada Gambar 1. Akan tetapi pada penelitian ini analisis hanya dilakukan pada mesin Ring Frame. Bahan Baku Proses Produksi Proses Pengendalian Mutu Terkendali Barang Jadi Dijual Tidak Terkendali Proses Ulang Gambar 1 Proses Pembuatan Benang

13 Sedangkan batas spesifikasi untuk kedua karakteristik mutu yang ditetapkan oleh bagian Quality Assurance Departement PT. Kewalram Indonesia tercantum pada Tabel 1. Tabel 1 Batas spesifikasi masing-masing karakteristik mutu Data Karakteristik mutu Nomor benang (Nec) Kekuatan tarik (KGF) Ryn PE PV Metode Tahapan analisis dalam penelitian ini yaitu : 1. Eksplorasi data nilai korelasi antara karakteristik mutu benang dengan menggunakan rumus koefisien korelasi Pearson.. Pemenuhan asumsi normal untuk masingmasing peubah. 3. Pemenuhan asumsi normal ganda untuk karakteristik mutu yang diamati setelah asumsi kenormalan tunggal terpenuhi. 4. Melakukan analisis pengendalian mutu terhadap nomor benang dan kekuatan tarik dari masing-masing jenis benang dengan menggunakan bagan kendali x dan S. Analisis dimulai dari bagan kendali S, karena batas kendali pada bagan kendali x tergantung pada keragaman proses, kecuali keragaman proses terkendali, batas kendali itu tidak akan banyak berarti. 5. Melakukan analisis kemampuan proses peubah tunggal terhadap nomor benang dan kekuatan tarik dari masing-masing jenis benang. 6. Melakukan analisis pengendalian mutu terhadap nomor benang dan kekuatan tarik secara simultan dari masing-masing jenis benang dengan menggunakan bagan kendali peubah ganda T -Hotelling. 7. Membandingkan hasil dari analisis metode peubah tunggal dan peubah ganda. Software yang digunakan yaitu Minitab version 14.1 for windows dan StatGraphics Centurion XV. HASIL DAN PEMBAHASAN Eksplorasi Data Nilai korelasi antara karakteristik mutu dapat dilihat pada Tabel. Tabel Korelasi antara nomor benang dengan kekuatan tarik Data Nilai korelasi Rayon (.93) PE (.3) PV (.58) berdasarkan nilai-nilai korelasi tersebut dengan nilai dalam kurung adalah nilai-p dapat disimpulkan bahwa hubungan antara karakteristik mutu tidak kuat. Oleh sebab itu penerapan bagan kendali peubah tunggal juga akan dianalisis Penggunaan bagan kendali dan analisis kemampuan proses memerlukan asumsi kenormalan. Hasil pengujian kenormalan tunggal dan kenormalan ganda terlihat pada Tabel 3 dan 4. Tabel 3 Nilai-p untuk asumsi kenormalan tunggal Data Karakteristik mutu Nomor benang (Nec) Kekuatan tarik (KGF) Rayon 3 > PE 4.86 >.15 PV 4 > Tabel 4 Korelasi d j dengan n j 1 χ p n Data Rayon PE PV Nilai korelasi Dari Tabel 3 dan 4 dapat disimpulkan asumsi kenormalan terpenuhi pada taraf α=5%. Bagan Kendali S Benang Jenis Rayon 3, PE 4, dan PV 4 Hasil analisis pada bagan kendali S untuk karakteristik nomor benang dan kekuatan tarik menunjukkan bahwa proses dalam keadaan terkendali (lampiran, 3, dan 4). Hal ini ditandai dengan tidak adanya titik-titik yang

14 berada di luar batas pengendali. Setelah keragaman proses terkendali maka analisis dilanjutkan pada bagan kendali x. Bagan Kendali x Benang Jenis Rayon 3 Hasil analisis pada bagan kendali peubah tunggal dengan menggunakan bagan kendali x untuk karakteristik nomor benang menunjukkan proses terkendali (Gambar ). X-bar UCL = 3.47 CTR = 9.97 LCL = 9.47 Gambar Bagan kendali x untuk nomor benang Pada Gambar 3, bagan kendali x menunjukkan bahwa proses dalam keadaan tidak terkendali, Hal ini karena terdapat satu titik yang berada di luar batas kendali. Titik tersebut merupakan pengamatan ke-9. Pada subgroup ke-9, kecepatan mesin turun. Ini dikarenakan mesin sudah tua dan perlunya pengaturan ulang terhadap mesin. Karena diketahui penyebabnya maka titik yang ke-9 ini dapat dihilangkan. Setelah semua titik penyebab proses tidak terkendali dihilangkan, maka dilakukan perhitungan ulang terhadap bagan kendali x. X-bar UCL = 1.18 CTR = 1.14 LCL = 1.1 Gambar 3 Bagan kendali x untuk kekuatan tarik Bagan kendali x untuk karakteristik kekuatan tarik setelah pengamatan subgroup ke-9 dihilangkan tersaji pada Gambar 4. X-bar UCL = 1.18 CTR = 1.14 LCL = 1.1 Gambar 4 Bagan kendali x untuk kekuatan tarik pada proses terkendali Gambar 4 menunjukkan proses sebenarnya berada dalam kondisi terkendali secara statistik pada α =.7. Bagan Kendali x Benang Jenis PE 4 dan PV 4 Bagan kendali x untuk nomor benang dan kekuatan tarik menunjukkan bahwa proses dalam keadaan terkendali, tercantum pada lampiran 5 dan 6. Pada bagan kendali x telah memperlihatkan kondisi yang terkendali sehingga tidak perlu dilakukan penelusuran sebab-sebab terduga. Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis Rayon 3 Setelah semua karakteristik mutu, yaitu nomor benang dan kekuatan tarik dalam keadaan terkendali, yang ditunjukkan dengan bagan kendali x dan S yang terkendali, maka dilakukan analisis kemampuan proses untuk tiap karakteristik mutu yang tercantum dalam Tabel 5. Tabel 5 Hasil analisis kemampuan proses benang jenis Rayon 3 Hasil Karakteristik Mutu Analisis Kemampuan Nomor benang Kekuatan tarik Proses Cp Cpk Target Mean S P(X>BSA) %X>BSA.. P(X<BSB) %X<BSB.. Berdasarkan analisis kemampuan proses nomor benang, diperoleh nilai C p dan C pk masing-masing dan

15 Kedua nilai ini lebih besar dari satu, artinya tidak terdapat produk yang berada di luar batas spesifikasi. Namun kedua nilai yang relatif berbeda ini menunjukkan bahwa nilai tengah proses telah bergeser, tidak tepat berada di tengah-tengah spesifikasi, dengan simpangan baku sebesar.534. Peluang produk berada di atas batas spesifikasi atas sebesar.7197% dan peluang produk berada di bawah sebesar.1393%, tetapi dari hasil analisis contoh nomor benang tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar spesifikasi. Nilai C p dan C pk yang diperoleh dari analisis kemampuan proses kekuatan tarik masing-masing dan Kedua nilai tersebut berbeda, hal ini menunjukkan bahwa nilai tengah proses tidak tepat berada di tengah spesifikasi yang ditetapkan. Nilai C p dan C pk yang lebih dari satu berarti tidak terdapat produk yang berada di luar batas spesifikasi. Peluang produk berada di atas batas spesifikasi atas sebesar.36843% dan peluang produk berada di bawah batas spesifikasi sebesar.54454%, tetapi dari hasil analisis contoh kekuatan tarik tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar batas spesifikasi. Pada Lampiran 7 dapat dilihat analisis kemampuan proses benang jenis Rayon 3. Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PE 4 Analisis kemampuan proses dapat dilakukan untuk kedua karakteristik mutu benang jenis PE 4, karena seluruh proses sudah dalam keadaan terkendali. Hasil analisis kemampuan proses untuk karakteristik mutu benang jenis PE 4 tercantum dalam Tabel 6 dan Lampiran 8 Tabel 6 Hasil analisis kemampuan proses benang jenis PE 4 Hasil Karakteristik Mutu Analisis Kemampuan Nomor benang Kekuatan tarik Proses Cp Cpk Target Mean S P(X>BSA) %X>BSA.. P(X<BSB) %X<BSB.. Hasil analisis kemampuan proses untuk nomor benang, diperoleh nilai C p sebesar 1.5. Hal ini berarti bahwa seluruh produk berada dalam batas spesifikasi. Nilai C pk sebesar.978, artinya terdapat produk yang berada di luar batas spesifikasi namun dianggap baik. Perbedaan nilai C p dan C pk ini menunjukkan bahwa telah terjadi pergeseran proses, dengan simpangan baku sebesar.54. Peluang produk berada di atas batas spesifikasi atas sebesar.38861% dan peluang produk berada di bawah batas spesifikasi sebesar.1761%, tetapi dari hasil analisis contoh nomor benang tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar spesifikasi. Sedangkan pada kekuatan tarik, diperoleh nilai Cp dan Cpk masing-masing dan 1.4. Kedua nilai ini lebih besar dari satu, hal ini berarti bahwa seluruh produk berada dalam batas spesifikasi. Perbedaan nilai ini menunjukkan bahwa nilai tengah proses tidak berada di tengah batas spesifikasi, telah terjadi pergeseran proses, dengan simpangan baku sebesar.54. Peluang produk lebih besar dari batas spesifikasi atas sebesar.144% dan peluang produk lebih kecil dari batas spesifikasi bawah sebesar.1865%, tetapi dalam pengamatan, tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar spesifikasi. Analisis Kemampuan Proses Benang Jenis PV 4 Setelah semua karakteristik mutu benang Jenis PV 4 berada dalam keadaan terkendali, maka analisis kemampuan proses dapat dilakukan. Hasil analisis kemampuan proses untuk karakteristik mutu benang jenis PV 4 tercantum dalam Tabel 7 dan Lampiran 9. Tabel 7 Hasil analisis kemampuan proses benang jenis PV 4 Hasil Karakteristik Mutu Analisis Kemampuan Nomor benang Kekuatan tarik Proses Cp Cpk Target Mean S.4.58 P(X>BSA) %X>BSA.. P(X<BSB) %X<BSB..

16 Dari hasil analisis kemampuan proses nomor benang untuk jenis PV 4 didapat nilai C p sebesar Hal ini berarti bahwa seluruh produk berada dalam batas spesifikasi. Nilai C pk sebesar.969, artinya terdapat produk yang berada di luar batas spesifikasi namun dianggap baik. Besarnya simpangan baku.4 dan perbedaan nilai C p dan C pk ini menunjukkan bahwa nilai tengah proses telah bergeser. Sedangkan peluang produk berada di atas batas spesifikasi atas sebesar.738% dan peluang produk berada di bawah batas spesifikasi bawah sebesar %, tetapi dari hasil analisis data contoh nomor benang tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar spesifikasi. Nilai C p dan C pk yang diperoleh dari analisis kemampuan proses data kekuatan tarik masing-masing 1.39 dan 1.1. Hal ini berarti bahwa seluruh produk berada dalam batas spesifikasi. Peluang produk berada di atas spesifikasi atas sebesar.85351% dan peluang produk berada di bawah sebesar %, tetapi dari hasil analisis data contoh kekuatan tarik tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar spesifikasi. Bagan Kendali Peubah Ganda T -Hotelling a. Benang Jenis Rayon 3 Hasil analisis bagan kendali T -Hotelling menunjukkan proses dalam keadaan tidak terkendali (Gambar 5). Hal ini terjadi karena adanya satu titik berada di luar batas kendali. Titik tersebut merupakan pengamatan ke-9. Keadaan ini disebabkan karena mesin sudah tua dan kurangnya perawatan terhadap mesin sehingga perlu pengaturan kembali terhadap mesin. Penyebab tidak terkendali ini sama seperti pada bagan kendali x untuk data karakteristik kekuatan tarik. Oleh karena penyebabnya dapat diketahui, maka titik yang ke-9 ini dapat dihilangkan. Setelah itu dilakukan perhitungan ulang terhadap nilainilai T -Hotelling dengan jumlah contoh yang lebih sedikit dari sebelumnya, sehingga proses menjadi terkendali secara statistik pada α=.7 (Gambar 6). T-Squared UCL = Gambar 5 Bagan kendali T -Hotelling pada proses tidak terkendali T-Squared UCL = Gambar 6 Bagan kendali T -Hotelling pada proses terkendali b. Benang Jenis PE 4 dan PV 4 Bagan kendali T -Hotelling untuk data jenis benang PE 4 dan PV 4 menunjukkan proses dalam keadaan terkendali (Gambar 7 dan 8). Pada awal pengendalian, bagan kendali T -Hotelling telah memperlihatkan kondisi yang terkendali sehingga tidak perlu dilakukan penelusuran sebab-sebab terduga. T-Squared UCL = Gambar 7 Bagan kendali T -Hotelling benang jenis PE 4 T-Squared UCL = Gambar 8 Bagan kendali T -Hotelling benang jenis PV 4

17 Analisis Kemampuan Proses Peubah Ganda Benang Jenis Rayon 3 Setelah semua karakteristik mutu, yaitu nomor benang dan kekuatan tarik yang ditunjukkan dengan bagan kendali T - Hotelling yang terkendali, maka dilakukan analisis kemampuan proses peubah ganda tercantum dalam Tabel 8 dan Lampiran 1. Tabel 8 Hasil analisis kemampuan proses peubah ganda benang jenis Rayon 3 Index Estimate MCP.97 MCR 1.65 DPM Z.964 SQL Berdasarkan analisis kemampuan proses peubah ganda benang jenis Rayon 3 untuk dua karakteristik mutu, diperoleh nilai MCR sebesar Hal ini berarti bahwa seluruh produk berada dalam batas spesifikasi. Tetapi secara statistik nilai MCR yang baik adalah lebih besar dari Sedangkan nilai MCP sebesar.97. Nilai MCP yang kurang dari 1 berarti bahwa terdapat produk yang berada di luar batas spesifikasi namun dianggap baik. kedua nilai yang relatif berbeda ini menunjukkan bahwa nilai tengah proses telah bergeser, tidak tepat berada di tengah-tengah spesifikasi. Peluang produk yang tidak sesuai dengan spesifikasi sebesar %% sehingga terdapat dari satu juta produk berada di luar spesifikasi. Dari hasil analisis data contoh nomor benang dan kekuatan tarik tidak ditemukan adanya produk yang tidak sesuai atau berada di luar spesifikasi. Setelah dilakukan analisis terhadap kedua metode di atas yaitu metode kemampuan proses peubah tunggal dan peubah ganda, diperoleh informasi bahwa semua titik amatan yang tidak terkendali pada bagan kendali peubah ganda, maka pada bagan kendali peubah tunggal juga tidak terkendali. Hasil analisis kemampuan proses peubah tunggal dan peubah ganda menunjukkan hasil yang konsisten. Dengan demikian tidak adanya perbedaan yang signifikan antara metode peubah tunggal dan peubah ganda, hal ini karena korelasi antar karakteristik mutu sangat kecil. Secara teori bagan kendali peubah ganda lebih peka dalam mendeteksi penyimpangan proses bila ada korelasi antar karakteristik mutu. KESIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN Meskipun pada penelitian ini melibatkan lebih dari satu jenis karakteristik mutu, tetapi penerapan bagan kendali peubah ganda tidak memperlihatkan keunggulan yang signifikan dari bagan kendali peubah tunggal. Selain itu, secara statistik nilai kemampuan proses peubah ganda belum dianggap baik. Dengan demikian penerapan metode peubah tunggal lebih tepat digunakan dalam penelitian ini. Hal ini dikarenakan nilai korelasi antar karakteristik mutunya terlalu kecil. SARAN Untuk penelitian selanjutnya bagan kendali peubah ganda lebih tepat digunakan untuk dua atau lebih karakteristik mutu yang memiliki korelasi kuat. Alsup F, RM Watson Practical Statistical Processs Control : A Tool for Quality Manufacturing. Van Nostrand Reinhold. New York. Basri C. 3. Akan Robohkah Tekstil Kita?. [9 Januari 6] Braun L. 1. New Method in Multivariate Statistical Process Control. [3 September 5] Farnum NR Modern Statistical Quality Control And Improvement. Duxbury Press. California. Hartanto NS, Watanabe S. 3. Teknologi Tekstil : PT Pradnya Paramitra. Jakarta. Johnson RA, Wichern DW.. Applied Multivariate Statistical Analysis 5 th edition : Prentice Hall, Inc. Englewood Cliffs, New Jersey. Kewalram Indonesia. 3. Manual Training Technical Produksi : PT. Kewalram Indonesia. Bandung.

18 Kewalram Indonesia.. Statistical Quality Control Test : PT Kewalram Indonesia. Bandung. Montgomery DC Introduction to Statistical Quality Contro 3 th editionl : John Wiley & Sons. Washington. Vardeman SB, Jobe JM Statistical QualityAssurance Methods for Engineers: John Wiley & Sons. Washington.

19 L A M P I R A N

20 Lampiran 1 Nilai kritis uji koefisien korelasi untuk kenormalan Sample size n Significance levels α Lampiran Bagan Kendali S Benang Jenis Rayon 3 Nomor Benang Kekuatan Tarik S UCL =.88 CTR =.51 LCL =.14 S UCL =.7 CTR =.4 LCL = Lampiran 3 Bagan Kendali S Benang Jenis PE 4 Nomor Benang Kekuatan Tarik UCL =.87 CTR =.51 LCL = UCL =.9 CTR =.5 LCL =. S.4 S

21 Lampiran 4 Bagan Kendali S Benang Jenis PV 4 Nomor Benang Kekuatan Tarik S UCL =.7 CTR =.41 LCL =.1 S UCL =.85 CTR =.49 LCL = Lampiran 5 Bagan Kendali x Benang Jenis PE 4 Nomor Benang Kekuatan Tarik X-bar UCL = 4.4 CTR = 3.9 LCL = 3.43 X-bar UCL =.4 CTR = 1.99 LCL = Lampiran 6 Bagan Kendali x Benang Jenis PV 4 Nomor Benang Kekuatan Tarik X-bar UCL = 4.65 CTR = 4.5 LCL = 3.85 X-bar UCL =.6 CTR = 1.58 LCL = Lampiran 7 Gambar histogram penyebaran data dan hasil analisis kemampuan proses benang jenis Rayon 3 frequensi Analisis Kemampuan Proses Data Nomor Benang Analisis Kemampuan Proses Data Kekuatan Tarik LSL = 7.999, Nominal = 9.981, USL = LSL = 1.3, Nominal = 1.138, USL = Normal 15 Normal Mean=9.965 Mean= Std. Dev.=.53 1 Std. Dev.= Cp = 1.17 Cp = 1.14 Pp = Pp = Cpk = 1.8 Cpk = 1.1 Ppk = Ppk = 1.9 K = -.1 K = Nomor Benang Kekuatan Tarik frequensi

22 Lampiran 8 Gambar histogram penyebaran data dan hasil analisis kemampuan proses benang jenis PE 4 Analisis Kemampuan Proses Data Nomor Benang Analisis Kemampuan Proses Data Kekuatan Tarik LSL =.389, Nominal = 3.931, USL = LSL = 1.756, Nominal = 1.993, USL = Normal Mean= Normal Mean= Std. Dev.= Std. Dev.= frequensi Cp = 1.5 Pp = 1.5 Cpk =.98 Ppk =.98 K =. frequensi Cp = 1.5 Pp = 1.47 Cpk = 1.4 Ppk = 1.37 K = Nomor Benang Kekuatan Tarik Lampiran 9 Gambar histogram penyebaran data dan hasil analisis kemampuan proses benang jenis PV 4 frequensi Analisis Kemampuan Proses Data Nomor Benang Analisis Kemampuan Proses Data Kekuatan Tarik LSL = 3.55, Nominal = 4., USL = 5.85 LSL =.95, Nominal = 1.579, USL = 3.17 Normal 16 Normal Mean=4.58 Mean= Std. Dev.=.486 Std. Dev.= Cp = 1.11 Cp = Pp = 1.13 Pp = 1.1 Cpk =.97 8 Cpk = 1. 8 Ppk =.99 Ppk =.97 K =. K =. 4 4 frequensi Nomor Benang Kekuatan Tarik Lampiran 1 Hasil analisis kemampuan proses peubah ganda benang jenis Rayon 3 DPM = Nomor Benang Kekuatan Tarik

23

24

25

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

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

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

PENELUSURAN NILAI KORELASI PADA PROSES PRODUKSI TEPUNG BAKU SEMEN

PENELUSURAN NILAI KORELASI PADA PROSES PRODUKSI TEPUNG BAKU SEMEN istt iikkaa i ddaann KK oomm ppuu t aas si ii,,, AA ppr ri iil ll 000055,,, pp: :: 99 -- - 44 IISSSSNN I :: : 008855- -- 8855 VVool ll... 00 NNoo... PENELUSURAN NILAI KORELASI PADA PROSES PRODUKSI TEPUNG

Lebih terperinci

ANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU. Oleh : Heru Novriyadi G

ANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU. Oleh : Heru Novriyadi G ANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU Oleh : Heru Novriyadi G4004 PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G14102022 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRAK SITI

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

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

HASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:

HASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut: . Menyiapkan gugus data pencilan dengan membangkitkan peubah acak normal ganda dengan parameter µ yang diekstrimkan dari data contoh dan dengan matriks ragam-peragam yang sama dengan data contoh. Proses

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

(Studi Kasus di PT Panca Bintang Tunggal Sejahtera)

(Studi Kasus di PT Panca Bintang Tunggal Sejahtera) PENINGKATAN PRODUKTIVITAS BENANG POLYESTER COTTON 45 MELALUI ANALISIS TOTAL QUALITY CONTROL (Studi Kasus di PT Panca Bintang Tunggal Sejahtera) SKRIPSI Disusun Oleh : Afifah Alrizqi NIM. J2E 009 011 JURUSAN

Lebih terperinci

OPTIMALISASI PRODUKSI KAIN TENUN SUTERA PADA CV BATU GEDE DI KECAMATAN TAMANSARI KABUPATEN BOGOR

OPTIMALISASI PRODUKSI KAIN TENUN SUTERA PADA CV BATU GEDE DI KECAMATAN TAMANSARI KABUPATEN BOGOR OPTIMALISASI PRODUKSI KAIN TENUN SUTERA PADA CV BATU GEDE DI KECAMATAN TAMANSARI KABUPATEN BOGOR SKRIPSI MAULANA YUSUP H34066080 DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN

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

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

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

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

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

KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL

KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL KOMPETENSI Mahasiswa dapat menyusun peta pengendali kualitas proses statistika untuk data variabel dengan menggunakan software statistika,

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

PENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005

PENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005 1 PENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005 2 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang berjudul

Lebih terperinci

BAB III BAHAN DAN METODE

BAB III BAHAN DAN METODE BAB III BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan di PT. X yang terdapat pada Pelabuhan Perikanan Nusantara Nizam Zachman Jakarta. Waktu penelitian telah dilaksanakan

Lebih terperinci

PROCESS CAPABILITY ANALYSIS PADA NUT (STUDI KASUS: PT SANKEI DHARMA INDONESIA)

PROCESS CAPABILITY ANALYSIS PADA NUT (STUDI KASUS: PT SANKEI DHARMA INDONESIA) PROCESS CAPABILITY ANALYSIS PADA NUT (STUDI KASUS: PT SANKEI DHARMA INDONESIA) Helena Sisilia R. S.*, Hendy Tannady* Program Studi Teknik Industri, Universitas Bunda Mulia Jl. Lodan Raya No. 2, Ancol-Jakarta

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

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA

ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah suatu kerangka yang memuat langkah-langkah yang ditempuh dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Pada bagian ini akan dijelaskan secara

Lebih terperinci

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PEMASARAN KAYU SENGON GERGAJIAN (Studi Kasus di Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor)

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PEMASARAN KAYU SENGON GERGAJIAN (Studi Kasus di Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor) ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PEMASARAN KAYU SENGON GERGAJIAN (Studi Kasus di Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor) Skripsi AHMAD MUNAWAR H 34066007 DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT

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

: NUSRAT NADHWATUNNAJA A

: NUSRAT NADHWATUNNAJA A ANALISIS PENDAPATAN USAHATANI DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI PAPRIKA HIDROPONIK DI DESA PASIR LANGU, KECAMATAN CISARUA, KABUPATEN BANDUNG Oleh : NUSRAT NADHWATUNNAJA A14105586 PROGRAM SARJANA

Lebih terperinci

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES ANALISIS KEMAMPUAN PROSES ì 11 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline ì ANALISIS

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. pengendalian kualitas dalam pembuatan produk. standar (Montgomery, 1990). Statistical Quality Control (SQC) merupakan salah

BAB 1 PENDAHULUAN. pengendalian kualitas dalam pembuatan produk. standar (Montgomery, 1990). Statistical Quality Control (SQC) merupakan salah 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengendalian kualitas merupakan taktik dan strategi perusahaan global dengan produk perusahaan lain. Kualitas menjadi faktor dasar keputusan konsumen dalam memilih

Lebih terperinci

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

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 205, Halaman 957-966 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian PREDIKSI NILAI KURS DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING

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

PEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN. Mike Susmikanti *

PEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN. Mike Susmikanti * PEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN Mike Susmikanti * ABSTRAK PEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN. Pemodelan dalam penelitian berbagai bidang khususnya bidang industri, merupakan kebutuhan

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

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KUNJUNGAN WISATAWAN KE KAWASAN WISATA PANTAI CARITA KABUPATEN PANDEGLANG

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KUNJUNGAN WISATAWAN KE KAWASAN WISATA PANTAI CARITA KABUPATEN PANDEGLANG ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KUNJUNGAN WISATAWAN KE KAWASAN WISATA PANTAI CARITA KABUPATEN PANDEGLANG Oleh: RINA MULYANI A14301039 PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN DAN SUMBERDAYA FAKULTAS PERTANIAN

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN

Lebih terperinci

Aplikasi SPC (Statistical Process Control) dan Quality Improvement Tool Di Bagian Giling Dan Batil Rokok SKT PT. Djarum Kudus

Aplikasi SPC (Statistical Process Control) dan Quality Improvement Tool Di Bagian Giling Dan Batil Rokok SKT PT. Djarum Kudus Aplikasi SPC (Statistical Process Control) dan Quality Improvement Tool Di Bagian Giling Dan Batil Rokok SKT PT. Djarum Kudus Ida Nursanti* 1, Eny Rokhayati 2 1,2 Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah

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

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 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

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 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

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMPOR KACANG KEDELAI NASIONAL PERIODE

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMPOR KACANG KEDELAI NASIONAL PERIODE ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMPOR KACANG KEDELAI NASIONAL PERIODE 1987 2007 OLEH TRI PURWANTO H14094001 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2009

Lebih terperinci

METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE

METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN

Lebih terperinci

KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB

KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT Djarum Kudus SKT Brak Megawon III) SKRIPSI Disusun Oleh : IYAN

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

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

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

IV. METODOLOGI PE ELITIA

IV. METODOLOGI PE ELITIA IV. METODOLOGI PE ELITIA 4.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan selama 4 bulan, mulai bulan Februari 2012 sampai dengan Mei 2012 di laboratorium kimia departemen Quality Control (QC)

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

ARI SUPRIYATNA A

ARI SUPRIYATNA A ANALISIS INTEGRASI PASAR JAGUNG DUNIA DENGAN PASAR JAGUNG DAN DAGING AYAM RAS DOMESTIK, SERTA PENGARUH TARIF IMPOR JAGUNG DAN HARGA MINYAK MENTAH DUNIA Oleh: ARI SUPRIYATNA A14303050 PROGRAM STUDI EKONOMI

Lebih terperinci

Semakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).

Semakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995). 3 fungsi diskriminan cukup untuk memisahkan k buah kelompok. Karena fungsi-fungsi diskriminan tidak saling berkorelasi, maka komponen aditif dari V masing-masing didekati dengan khi-kuadrat dengan V j

Lebih terperinci

PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika

PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika Muhammad Arif Tiro Program Studi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar Abstrak Salah satu alat

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

ANANALISIS EFISIENSI SISTEM PEMBAKARAN PADA BOILER DI PLTU UNIT III PT.PJB UP GRESIK DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC)

ANANALISIS EFISIENSI SISTEM PEMBAKARAN PADA BOILER DI PLTU UNIT III PT.PJB UP GRESIK DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) ANANALISIS EFISIENSI SISTEM PEMBAKARAN PADA BOILER DI PLTU UNIT III PT.PJB UP GRESIK DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) Oleh: INTAN ALIFIYAH ILMI NRP. 2406 00 063 Pembimbing: Ir. Ya umar,

Lebih terperinci

ANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSIVE) UNTUK MEKANISME PEMODELAN PRODUKSI, KONSUMSI, EKSPOR, IMPOR, DAN HARGA MINYAK BUMI AGUS WAHYULI

ANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSIVE) UNTUK MEKANISME PEMODELAN PRODUKSI, KONSUMSI, EKSPOR, IMPOR, DAN HARGA MINYAK BUMI AGUS WAHYULI ANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSIVE) UNTUK MEKANISME PEMODELAN PRODUKSI, KONSUMSI, EKSPOR, IMPOR, DAN HARGA MINYAK BUMI AGUS WAHYULI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA

PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

Lebih terperinci

ANALISIS PERIODISITAS SUHU DAN TEKANAN PARAS MUKA LAUT DI INDONESIA DAN HUBUNGANNYA DENGAN AKTIVITAS MATAHARI R. HIKMAT KURNIAWAN

ANALISIS PERIODISITAS SUHU DAN TEKANAN PARAS MUKA LAUT DI INDONESIA DAN HUBUNGANNYA DENGAN AKTIVITAS MATAHARI R. HIKMAT KURNIAWAN ANALISIS PERIODISITAS SUHU DAN TEKANAN PARAS MUKA LAUT DI INDONESIA DAN HUBUNGANNYA DENGAN AKTIVITAS MATAHARI R. HIKMAT KURNIAWAN DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

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

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

METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) DALAM PENENTUAN PRIORITAS PELAYANAN PADA PERUSAHAAN ASURANSI MARLINE SOFIANA PAENDONG

METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) DALAM PENENTUAN PRIORITAS PELAYANAN PADA PERUSAHAAN ASURANSI MARLINE SOFIANA PAENDONG METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) DALAM PENENTUAN PRIORITAS PELAYANAN PADA PERUSAHAAN ASURANSI MARLINE SOFIANA PAENDONG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 SURAT PERNYATAAN

Lebih terperinci

PERAMALAN PRODUKSI DAN KONSUMSI UBI JALAR NASIONAL DALAM RANGKA RENCANA PROGRAM DIVERSIFIKASI PANGAN POKOK. Oleh: NOVIE KRISHNA AJI A

PERAMALAN PRODUKSI DAN KONSUMSI UBI JALAR NASIONAL DALAM RANGKA RENCANA PROGRAM DIVERSIFIKASI PANGAN POKOK. Oleh: NOVIE KRISHNA AJI A PERAMALAN PRODUKSI DAN KONSUMSI UBI JALAR NASIONAL DALAM RANGKA RENCANA PROGRAM DIVERSIFIKASI PANGAN POKOK Oleh: NOVIE KRISHNA AJI A14104024 PROGRAM STUDI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT

Lebih terperinci

Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan

Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan Statistika, Vol. 15 No. 2, 87-97 November 215 Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan Fitriana A.R. 1, Nurhasanah 2, Ririn Raudhatul

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI...

DAFTAR PUSTAKA KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... KATA PENGANTAR Alhamdulillahi Rabbil alamin, Puji dan syukur kepada Allah Subhanahu Wa Ta ala. Karena atas izin-nya, makalah ini dapat terselesaikan tepat pada waktunya. Makalah ini dibuat sebagai tugas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Mutu Dalam dunia industri baik industri jasa maupun manufaktur mutu adalah faktor kunci yang membawa keberhasilan bisnis, pertumbuhan dan peningkatan posisi bersaing.

Lebih terperinci

PENGARUH INVESTASI DAN PERTUMBUHAN DI SEKTOR PERTANIAN TERHADAP JUMLAH TENAGA KERJA SEKTOR PERTANIAN SKRIPSI MUHAMMAD ISMAIL MAHIR RANGKUTI A

PENGARUH INVESTASI DAN PERTUMBUHAN DI SEKTOR PERTANIAN TERHADAP JUMLAH TENAGA KERJA SEKTOR PERTANIAN SKRIPSI MUHAMMAD ISMAIL MAHIR RANGKUTI A PENGARUH INVESTASI DAN PERTUMBUHAN DI SEKTOR PERTANIAN TERHADAP JUMLAH TENAGA KERJA SEKTOR PERTANIAN SKRIPSI MUHAMMAD ISMAIL MAHIR RANGKUTI A14104585 PROGRAM EKSTENSI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN

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

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

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

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 VAR (VECTOR AUTOREGRESSION) UNTUK MEKANISME PEMODELAN HARGA DAGING AYAM EFI RESPATI

ANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSION) UNTUK MEKANISME PEMODELAN HARGA DAGING AYAM EFI RESPATI ANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSION) UNTUK MEKANISME PEMODELAN HARGA DAGING AYAM EFI RESPATI SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2005 ABSTRAK EFI RESPATI. Analisis VAR (Vector Autoregression)

Lebih terperinci

Pengendalian Kualitas Kadar Air Produk Kerupuk Udang Berbasis SNI Menggunakan Statistical Quality Control Method

Pengendalian Kualitas Kadar Air Produk Kerupuk Udang Berbasis SNI Menggunakan Statistical Quality Control Method Pengendalian Kualitas Kadar Air Produk Kerupuk Udang Berbasis SNI Menggunakan Statistical Quality Control Method Debrina Puspita Andriani *1), Destantri Anggun Rizky 2), Unggul Setiaji 3) 1,2,3) Jurusan

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN

Lebih terperinci

ANALISIS DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H

ANALISIS DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H ANALISIS DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H14102054 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT

Lebih terperinci

ANALISIS PENERAPAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DALAM MULTIKOLINEARITAS OLEH : GUGUN M. SIMATUPANG

ANALISIS PENERAPAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DALAM MULTIKOLINEARITAS OLEH : GUGUN M. SIMATUPANG ANALISIS PENERAPAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DALAM MULTIKOLINEARITAS OLEH : GUGUN M. SIMATUPANG PROGRAM PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2002 ABSTRAK GUGUN M. SIMATUPANG.

Lebih terperinci

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Diagram Kendali V dari Distribusi Maxwel untuk Pengendalian Kualitas Total Dissolved Solids (TDS) Air Mineral Al-Ma soem V Control Chart of The Maxwel Distribution

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN BAWANG PUTIH IMPOR DI INDONESIA. Oleh: JUMINI A

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN BAWANG PUTIH IMPOR DI INDONESIA. Oleh: JUMINI A ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN BAWANG PUTIH IMPOR DI INDONESIA Oleh: A 14105565 PROGRAM SARJANA EKSTENSI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008 RINGKASAN.

Lebih terperinci

OPTIMALISASI PRODUKSI OBAT TRADISIONAL PADA TAMAN SYIFA DI KOTA BOGOR, JAWA BARAT

OPTIMALISASI PRODUKSI OBAT TRADISIONAL PADA TAMAN SYIFA DI KOTA BOGOR, JAWA BARAT 1 OPTIMALISASI PRODUKSI OBAT TRADISIONAL PADA TAMAN SYIFA DI KOTA BOGOR, JAWA BARAT Oleh : NUR HAYATI ZAENAL A14104112 PROGRAM STUDI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008

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

Oleh : M. Mushonnif Efendi ( ) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo, M.Si.

Oleh : M. Mushonnif Efendi ( ) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo, M.Si. OPTIMASI WAKTU PEMOTONGAN BAJA HSS PADA WIRE-EDM MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI Oleh : M. Mushonnif Efendi (307 030 05) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo, M.Si. Prodi D3 STATISTIKA FAKULTAS ILMU PENGETAHUAN

Lebih terperinci

GRAFIKPENGENDALI VARIABEL

GRAFIKPENGENDALI VARIABEL GRAFIKPENGENDALI VARIABEL Grafik pengendali pertamakali diperkenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari Bell Telephone Laboratories, Amerika Serikat, pada tahun 1924 dengan maksud untuk mengurangi variasi.

Lebih terperinci