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

Transkripsi

1 PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Oleh: Wenny Rakhmania Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Dosen Pembimbing : Dr. Muhammad Mashuri, MT

2 LATAR BELAKANG Globalisasi Persaingan Industri Industri rokok PT. X Standar kualitas dan konsumen Produk cacat SKT SKM Pengendalian kualitas Proses produksi Multi-atribut Multivariat np (Mnp)

3 PERMASALAHAN Bagaimanakah pengontrolan dan stabilitas dari proses produksi rokok tahap batangan di unit SKT? Variabel apa yang menjadi penyebab pengontrolan tidak terkendali? dalam mempengaruhi proses

4 TUJUAN Menganalisis pengontrolan dan stabilitas dari proses produksi rokok tahap batangan di unit SKT. Menganalisis variabel yang menjadi penyebab utama dalam mempengaruhi proses pengontrolan.

5 MANFAAT Memberikan informasi kepada perusahaan mengenai gambaran dari pengendalian kualitas pada proses produksi rokok tahap batangan di unit SKT dengan menggunakan diagram kontrol Multivariat np (Mnp Chart). Sebagai bahan evaluasi terhadap tingkat kualitas proses produksi dan sebagai bahan masukan kepada perusahaan tentang penyebab terjadinya penyimpangan pada proses produksi sehingga dapat meningkatkan kemampuan proses.

6 BATASAN MASALAH Penelitian hanya dilakukan pada jenis rokok slim yang dihasilkan oleh bagian SKT ( Sigaret Kretek Tangan ) dan hanya sampai pada pengecekan kondisi mutu fisik (atribut) batang rokok (tahap batangan).

7 PENGENDALIAN KUALITAS Aktivitas keteknikan dan manajemen, yang dengan aktivitas itu diukur ciri-ciri kualitas produk, membandingkannya dengan spesifikasi dan mengambil tindakan penyehatan yang sesuai apabila ada perbedaan antara penampilan yang sebenarnya dan yang standar. Karakteristik Kualitas Variabel Atribut (Montgomery, 2005)

8 DIAGRAM KONTROL Diagam kontrol merupakan salah satu alat untuk memonitor proses produksi baik pada industri jasa maupun manufaktur Diagram kontrol univariat variabel atribut p, np, c, dan u Montgomery, 1998

9 MULTIVARIAT np CHART Diagram Kontrol np Mnp chart Mnp Chart dapat memberikan proses pengendalian yang lebih sensitif daripada pengendalian dengan univariat np pada proses produksi yang multi-atribut (Lu, 1998) Pada proses yang diamati, diasumsikan terdapat m karakteristik kualitas. Di antara karakteristik kualitas tersebut mungkin tidak independen sehingga dinyatakan koefisien korelasi antara karakteristik i dan karakteristik j yaitu ij

10 MULTIVARIAT np CHART Dalam Mnp Chart dikenal nilai Statistik X yang merupakan jumlahan pembobot dari unit yang cacat dari semua karakteristik kualitas dalam sampel Dimana : C i = banyaknya cacat tiap variabel ke-i p i = proporsi cacat dari C i, yaitu dengan n adalah banyaknya sampel tiap pengamatan ke-j

11 ESTIMASI PARAMETER Ketika proporsi cacat vektor p dan matrik korelasi tidak diketahui, maka harus diestimasi dari data pengamatan. Langkah-langkah untuk menaksir parameter adalah : 1. Mengambil sebanyak k sampel pendahuluan dengan ukuran tiap sampel sebesar n 2. Mengestimasi vektor rata-rata proporsi cacat dengan : Lu, 1998

12 ESTIMASI PARAMETER Mengestimasi matrik korelasi Dimana : = nilai taksiran vektor rata-rata cacat = nilai taksiran dari matriks korelasi

13 ESTIMASI PARAMETER Setelah menaksir proporsi cacat p dan matrik korelasi, maka didapatkan taksiran untuk mean dan varian dari statistik X sebagai berikut :

14 MENENTUKAN BATAS KONTROL Dengan mengunakan prinsip diagram kontrol Shewhart pada umumnya, didapatkan batas kontrol untuk diagram kontrol tipe Mnp Lu, 1998

15 IDENTIFIKASI SINYAL OUT-OF-CONTROL Statistik yang digunakan dalam menginterpretasikan dalam Mnp chart adalah : sinyal out-of-control Dimana : Z i = skor statistik C i = jumlah cacat pada karakteristik kualitas i = rata-rata proporsi cacat pada karakteristik kualitas i

16 PROSES PRODUKSI ROKOK DI PT. X Secara umum proses produksi rokok meliputi dua tahapan proses utama, yaitu : Proses primer (Primary Process) suatu tahap produksi yang mengolah bahan mentah (raw material) tembakau dan cengkeh menjadi bahan setengah jadi berupa campuran rajangan dengan ukuran tertentu yang disebut bancuran Proses Sekunder (Secondary Process) tahapan proses lanjutan dari blending atau bahan setengah jadi hingga menjadi produk rokok. Proses sekunder terbagi ke dalam 2 unit yaitu Sigaret Kretek Tangan dan Sigaret Kretek Mesin

17 PROSES PRODUKSI ROKOK DI PT. X Skema tahapan proses dalam Primary Primary Process Tobacco Processing Cutting Line Processing Blending Line Process Blended Tobacco

18 PROSES PRODUKSI ROKOK DI PT. X SKM SKT Skema tahapan proses dalam Secondary Making Packing Wrapping Over Wrapping Batangan Packing Bandrol Wrapping Sloft Bal Box

19 SUMBER DATA Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari departemen Quality Control PT. X berupa data hasil produksi rokok batangan oleh bagian SKT dan dibatasi pada kualitas mutu fisik (atribut) pada saat rokok berupa batangan (tahap batangan). Pengambilan data dilakukan selama bulan Februari Maret 2010 selama terjadi proses produksi rokok.

20 SUMBER DATA Organisasi data selama satu periode proses produksi rokok batangan pada diagram kontrol Multivariat np (Mnp) Sampel (j) Ukuran sampel Karakteristik kualitas atribut (i) 1 2 m Statistik X j 1 n c 11 c c 1m X 1 2 n c 21 c c 2m X k n c k1 c k2... c km X k...

21 IDENTIFIKASI VARIABEL Penelitian dilakukan pada saat rokok berupa batangan. Atribut yang diukur adalah dengan melihat cacat atau tidak pada sebatang rokok. Dalam satu batang rokok terdapat 18 atribut atau parameter cacat yaitu : Rokok Keras (X 1 ) Rokok Pedot (X 2 ) Rokok Gembos (X 3 ) Lem Ambri Tengah (X 4 ) Lem Ambri Ujung (X 5 ) Ambri Sobek (X 6 ) Tidak Nyetrip (X 7 ) Mluntir/ Deteng (X 8 ) Kusut (X 9 ) Bolong (X 10 ) Guntingan (X 11 ) Vlek Bahan (X 12 ) Vlek Pekerja (X 13 ) Korep (X 14 ) Besar Pen (X 15 ) Besar kepala (X 16 ) Kecil Pen (X 17 ) Kecil Kepala (X 18 )

22 DIAGRAM ALIR Mnp FASE I Mulai A B Data fase I Mencari korelasi antar variabel Mengestimasi parameter Membuat batas kontrol Mencari statistik X A B Memplotkan statistik X dengan batas kontrol Apakah semua titik dalam keadaan incontrol? Ya Diperoleh batas kontrol fase I Tidak Diketahui atau tidak penyebabnya, titik-titik yang out-of-control dibuang Selesai

23 DIAGRAM ALIR Mnp FASE II Mulai Data fase II Mencari statistik x Memplotkan statistik X dengan batas kontrol pada fase I Apakah semua titik dalam keadaan incontrol? Ya Proses dalam keadaan stabil Tidak Ditelusuri penyebab outof-control tersebut Selesai

24 KARAKTERISTIK DATA ROKOK BATANGAN Dari diagram pareto di samping, jenis cacat yang sering terjadi selama proses produksi adalah : kecil kepala (X 18 ) sebanyak 516 atau 22% gembos (X 3 ) sebanyak 346 atau 14% lem ambri tengah (X 4 ) sebanyak 345 atau 14% besar kepala (X 16 ) sebanyak 247 atau 10% pedot (X 2 ) sebanyak 212 atau 9% lem ambri ujung (X 5 ) sebanyak 134 atau 6% jumlah karakteristik cacat Pareto Chart of karakteristik cacat 0 kecil kepala gembos lem ambri tengah besar kepala pedot lem ambri ujung guntingan mluntir kusut tidak nyetrip keras korep bolong ambri sobek besar pen vlek pekerja vlek bahan Other jumlah Percent Cum % Percent

25 PENGONTROLAN PROSES PRODUKSI ROKOK FASE I Pengontrolan proses produksi rokok pada fase I bertujuan untuk mendapatkan koefisien korelasi dan menaksir parameter dalam batas kontrol yang menunjukkan proses produksi dalam keadaan terkontrol. Dari tabel di samping nilai taksiran yang paling tinggi adalah variabel X 18 yaitu kecil kepala (0.0294). Setelah didapatkan nilai koefisien korelasi dan taksiran parameter, maka dapat dihitung batas-batas kendali untuk diagram kontrol Mnp pada fase I. nilai

26 PENGONTROLAN PROSES PRODUKSI ROKOK FASE I Diagram Mnp proses produksi rokok pada fase I menunjukkan bahwa proses berada dalam keadaan terkendali karena semua titik pengamatan berada dalam batas kontrol. Sehingga batas kendali dan parameter pada fase I dapat digunakan untuk perhitungan pada fase II. BKA = Garis Tengah = BKB =

27 PENGONTROLAN PROSES PRODUKSI ROKOK FASE II Diagram Mnp fase II menunjukkan bahwa proses produksi rokok cenderung tidak membentuk pola tertentu namun terdapat beberapa titik pengamatan yang keluar dari batas kontrol. Sehingga dapat dikatakan proses belum stabil BKA = Garis Tengah = BKB =

28 IDENTIFIKASI SINYAL OUT-OF-CONTROL Dalam diagram kontrol Mnp, untuk mendeteksi sinyal out-ofcontrol dari pengamatan dengan cara menghitung nilai statistik Z i pada tiap titik yang out-of-control. Apabila nilai Z i dari variabel tersebut tertinggi, maka variabel tersebut memberikan kontribusi terbesar sehingga pengamatan out-of-control. Variabel ke- Zi (8) Zi (38) Zi (113)

29 KESIMPULAN Pengontrolan proses produksi rokok unit SKT di PT. X pada fase I sudah terkendali karena semua titik berada dalam batas kontrol. Batas-batas kontrol yang didapat dari proses yang sudah terkendali adalah BKA = , garis tengah = , dan BKB = Untuk selanjutnya batas kontrol dan parameter dari proses yang sudah terkendali ini digunakan pada pengontrolan proses produksi fase II untuk melihat stabilitas produksi rokok. Berdasarkan diagram kontrol Mnp, proses produksi belum stabil karena ada beberapa titik pengamatan yang out-of-control. Sehingga dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan proses produksi rokok unit SKT di PT. X belum stabil. Pada identifikasi penyebab sinyal out-of-control terhadap pengamatan yang keluar dari batas antara lain pengamatan ke-8, ke-38, dan ke-113, maka didapatkan beberapa variabel yang menyebabkan proses belum dalam keadaan stabil antara lain variabel mluntir atau deteng (X 8 ), besar kepala (X 16 ), korep (X 14 ), dan besar pen (X 15 ).

30 SARAN Melalui penelitian ini diharapkan perusahaan dapat menggunakan metode yang lebih cocok dalam pengendalian kualitas agar informasi yang didapat mengenai proses produksi rokok lebih sensitive terhadap data dan perusahaan lebih fokus terhadap variabel-variabel yang telah menyebabkan proses tidak terkendali ataupun belum stabil sehingga dapat meminimalisir jumlah cacat yang terjadi agar untuk ke depannya proses dapat lebih terkendali. Selain itu untuk terus melakukan perbaikan proses agar kualitas produk dapat terjaga.

31 DAFTAR PUSTAKA Johnson, A.R. and Wichern, D.W Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey. Prentice Hall, Upper Saddle River. Lu, X.S., et al Control Chart for Multivariate Attribute Processes. International Journal of Production Research, Vol.36, No.12, Montgomery, D.C Pengantar Pengendalian Kualitas Statistik. Yogyakarta: Gajah Mada University Press. Montgomery, D.C Introduction to Statistikal Quality Control Fifth Edition. New York: John Wiley & Sons, inc. Niaki, S.T.A. and Abbasi, B Bootstrap Method Approach in Designing Multiattribute Control Charts. International Journal of Advantages Manufacturing Technology, Vol.35, On the Monitoring of Multi-attributes High-quality production Processes. Metrika, Vol.66, Wibowo, Tri Protet Industri Rokok di Indonesia. Kajian Ekonomi dan Keuangan, Vol.7, No.2.

32