BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN
|
|
- Ratna Oesman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN 4. Data Sampel 4.. Pengambilan dan Pemilihan Data Sampel Dari pengumpulan data yang telah dilakukan, diperoleh 20 data sampel yang telah dikelompokkan menjadi subgrup-subgrup tertentu. Ukuran subgrup yang digunakan adalah 4 data untuk setiap subgrupnya (n4). Jumlah subgrup yang dikumpulkan adalah sebanyak 30 subgrup dimana setiap subgrup diambil pada hari yang berbeda-beda. Pengambilan sampel tersebut dilakukan pada hari yang berbeda-beda antara satu subgroup dengan subgroup yang lainnya dikarenakan perusahaan tersebut merupakan perusahaan yang bersifat job order company. Sampel yang diambil merupakan sampel dari satu jenis produk saja yang menggunakan satu jenis bahan baku utama. sampel yang diambil merupakan sampel dari produk karton box single wall (jumlah dinding karton adalah tunggal) dimana produk ini menggunakan bahan utama kertas kraft yang memiliki berat jenis 200 gram 2. m
2 97 Pemilihan sampel yang diambil didasarkan pada produk yang paling sering diproduksi oleh perusahaan yaitu produk karton box single wall yang menggunakan bahan baku utama kertas kraft berberat jenis 200 gram 2 m, hal tersebut dilakukan mengingat bahwa perusahaan tempat penelitian dilakukan merupakan perusahaan yang bersifat job order sehingga pengambilan sampel dapat dilakukan dengan lebih leluasa Pemilihan Data Variabel Input dan Variabel Respon Salah satu tahapan penting dalam perancangan percobaan adalah menentukan variabel respon yang akan kita amati. Variabel respon disebut juga variabel tak bebas yaitu variabel yang nilainya tergantung pada variabel-variabel lain yaitu yang disebut variabel input. Jadi boleh dikatakan bahwa variabel input adalah faktor-faktor yang mempengaruhi variabel respon. Variabel respon yang akan digunakan adalah nilai bursting strength dari karton box yang dihasilkan. Nilai bursting strength dari karton box yang dihasilkan ini merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi kualitas keseluruhan dari karton box tersebut.
3 98 Dari variabel respon yang telah ditentukan di atas, maka ditentukan pula variabel-variabel input yang akan digunakan yaitu suhu mesin dan kecepatan mesin. Variabel input tersebut dipilih karena variabel-variabel tersebut merupakan faktor-faktor yang memiliki pengaruh besar pada nilai bursting strength karton box yang dihasilkan Data Sampel Berikut ini adalah data sampel yang berhasil dikumpulkan yang meliputi data kecepatan mesin, suhu mesin, dan nilai bursting strength : Tabel 4. Tabel Data Sampel No. Subgrup Tanggal 5/8/ /8/ /8/ /8/ /8/2005 Variabel Response Variable Kecepatan Suhu Bursting Strength DB o C kgf/cm
4 /8/ /8/ /8/ /8/ /8/ /8/ /8/ /8/ /8/ /9/
5 00 6 3/9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/
6 0 26 5/9/ /9/ /9/ /9/ /9/ Pengendalian Variabel dengan Peta Kontrol Untuk mengendalikan data-data yang telah dikumpulkan baik variabel-variabel input maupun variabel respon, maka akan digunakan peta kontrol x dan R karena data yang akan digunakan tergolong data variabel.
7 Peta Kontrol x dan R untuk Data Kecepatan Mesin Berikut ini adalah perhitungan untuk peta kontrol x dan R untuk data kecepatan mesin : Tabel 4.2 Tabel Data Perhitungan Peta Kontrol x dan R Data Kecepatan Mesin No. x x 2 x 3 x 4 x x max x min R x R 96
8 03 Contoh Perhitungan untuk Subgrup : x x + x + x + x R x max x min NB : Perhitungan nilai x dan R untuk subgrup 2 dan selanjutnya adalah sama dengan perhitungan untuk subgrup. Perhitungan x dan R : x x N R R N Perhitungan Batas Kontrol 3 σ Peta Kontrol x : CL x 5.09 UCL x + A 2 R ( * 3.2 ) 7.42 LCL x - A 2 R 5.09 ( * 3.2 ) 2.76
9 04 Perhitungan Batas Kontrol 3 σ Peta Kontrol R : CL R 3.2 UCL D 4 R * LCL D 3 R 0 * Langkah-langkah membuat peta kontrol dengan Minitab :. Dari menu utama, masukkan data hasil pengukuran ke dalam kolom pada worksheet. 2. Klik Stat Control Chart Xbar-R, maka akan muncul tabel seperti di bawah ini :
10 05 Gambar 4. Menu Pilihan Peta Kontrol Xbar-R (Minitab) 3. Bila datanya subgrup maka klik Subgroups across rows of :, tetapi bila datanya tunggal maka klik Single column :, kemudian pilih kolom yang datanya akan dibuat peta kontrol, lalu klik Select. 4. Klik Options untuk membuat judul peta kontrol, lalu klik OK. Gambar 4.2 Menu Pilihan Options Peta Kontrol Xbar-R (Minitab)
11 06 Berikut ini adalah Peta Kontrol x dab R untuk Data Kecepatan Mesin yang diolah dengan menggunakan program Minitab : Grafik 4. Peta Kontrol x dan R untuk Data Kecepatan Mesin Analisa Peta Kontrol x dan R untuk Data Kecepatan Mesin Pada peta kontrol x dan R yang dibuat dengan menggunakan program Minitab, dapat dilihat bahwa data kecepatan mesin yang telah diperoleh dari hasil pengamatan, tidak ada satu pun yang keluar dari batas kontrol. Semua data masuk dalam batas kontrol. Hal tersebut berarti bahwa data-data kecepatan mesin yang digunakan sudah berada dalam batas kendali statistik sehingga tidak perlu diadakan penelusuran penyebab data yang berada di luar kontrol dan dapat kemudian langsung diukur nilai kapabilitas prosesnya.
12 Peta Kontrol x dan R untuk Data Suhu Mesin Berikut ini adalah perhitungan untuk peta kontrol x dan R untuk data suhu mesin : Tabel 4.3 Tabel Data Perhitungan Peta Kontrol x dan R Data Suhu Mesin Subgrup x x 2 x 3 x 4 x x max x min R x R 496
13 08 Contoh Perhitungan untuk Subgrup : x x + x + x + x R x max x min NB : Perhitungan nilai x dan R untuk subgrup 2 dan selanjutnya adalah sama dengan perhitungan untuk subgrup. Perhitungan x dan R : x x N R R N Perhitungan Batas Kontrol 3 σ Peta Kontrol x : CL x UCL x + A 2 R ( * 6.53 ) LCL x - A 2 R ( * 6.53 ) 42.52
14 09 Perhitungan Batas Kontrol 3 σ Peta Kontrol R : CL R 6.53 UCL D 4 R * LCL D 3 R 0 *
15 0 Berikut ini adalah Peta Kontrol x dab R untuk Data Suhu Mesin yang diolah dengan menggunakan program Minitab : Grafik 4.2 Peta Kontrol x dan R untuk Data Suhu Mesin Analisa Peta Kontrol x dan R untuk Data Suhu Mesin Pada peta kontrol x dan R yang dibuat dengan menggunakan program Minitab, dapat dilihat bahwa data suhu mesin yang telah diperoleh dari hasil pengamatan, hasilnya sama dengan data kecepatan mesin yaitu tidak ada satu pun data yang keluar dari batas kontrol. Semua data masuk dalam batas kontrol. Hal tersebut berarti bahwa data-data suhu mesin yang digunakan sudah berada dalam batas kendali statistik sehingga tidak perlu diadakan penelusuran penyebab data yang berada di luar kontrol dan dapat kemudian langsung diukur nilai kapabilitas prosesnya.
16 4.2.5 Peta Kontrol x dan R untuk Data Nilai Bursting Strength Produk Berikut ini adalah perhitungan untuk peta kontrol x dan R untuk data nilai Bursting Strength produk : Tabel 4.4 Tabel Perhitungan Peta Kontrol x dan R Data Nilai Bursting Strength Produk Subgrup x x 2 x 3 x 4 x x max x min R x R 9.7
17 2 Contoh Perhitungan untuk Subgrup : x x + x + x + x R x max x min NB : Perhitungan nilai x dan R untuk subgrup 2 dan selanjutnya adalah sama dengan perhitungan untuk subgrup. Perhitungan x dan R : x x N R R N Perhitungan Batas Kontrol 3 σ Peta Kontrol x : CL x 0.75 UCL x + A 2 R ( * 0.32 ) 0.98 LCL x - A 2 R 0.75 ( * 0.32 ) 0.5
18 3 Perhitungan Batas Kontrol 3 σ Peta Kontrol R : CL R 0.32 UCL D 4 R * LCL D 3 R 0 *
19 4 Berikut ini adalah Peta Kontrol x dab R untuk Data Nilai Bursting Strength yang diolah dengan menggunakan program Minitab : Grafik 4.3 Peta Kontrol x dan R untuk Data Nilai Bursting Strength Analisa Peta Kontrol x dan R untuk Data Nilai Bursting Strength Produk Sama halnya dengan data kecepatan mesin dan suhu mesin maka pada peta kontrol x dan R yang dibuat dengan menggunakan program Minitab untuk data nilai bursting strength produk yang telah diperoleh dari hasil pengamatan, hasilnya tidak ada satu pun data yang keluar dari batas kontrol. Semua data masuk dalam batas kontrol.
20 5 Hal tersebut berarti bahwa data-data nilai bursting strength produk yang digunakan sudah berada dalam batas kendali statistik sehingga tidak perlu diadakan penelusuran penyebab data yang berada di luar kontrol dan dapat kemudian langsung diukur nilai kapabilitas prosesnya. 4.3 Kapabilitas Proses Karena semua data yang akan digunakan telah dikendalikan dengan peta kendali dan data-datanya telah berada dalam batas kendali, maka dapat dilanjutkan dengan mengukur kapabilitas proses dari setiap faktor yang digunakan Pengukuran Kapabilitas Proses untuk Data Kecepatan Mesin Data yang diperlukan untuk menghitung kapabilitas proses dari faktor kecepatan mesin adalah : USL Upper Specification Limit 20 LSL Lower Specification Limit 0 x 5.09 R 3.2 d
21 6 Perhitungan manual kapabilitas proses untuk data kecepatan mesin : s R d 2 s USL LSL Cp 6s 20 0 Cp 6* CPU CPU USL X 3s * CPL X LSL 3s CPL 3* Cpk minimum { CPU, CPL } Cpk minimum {.06,.09 } Cpk.06
22 7 NB : Terdapat perbedaan nilai antar indeks yang dihasilkan oleh minitab dengan indeks yang dihitung secara manual mungkin disebabkan oleh nilai pembulatan di belakang komanya. Hal ini juga berlaku untuk perhitungan kapabilitas suhu mesin dan nilai Bursting Strength. Langkah-langkah pembuatan Kapabilitas Proses dengan menggunakan Minitab :. Dari menu utama, masukkan data hasil pengukuran ke dalam kolom pada worksheet. 2. Klik Stat Quality Tools Capability Analysis(Normal), maka akan muncul tabel seperti di bawah ini : Gambar 4.3 Menu Pilihan Capability Analysis (Normal) pada Minitab
23 8 3. Bila datanya subgrup maka klik Subgroups across rows of :, tetapi bila datanya tunggal maka klik Single column :, kemudian pilih kolom yang datanya akan dibuat peta kontrol, lalu klik Select. 4. Isilah Lower Spec dengan nilai spesifikasi bawah dan Upper Spec dengan nilai spesifikasi atas yang diinginkan. 5. Klik Options untuk membuat judulnya. 6. Lalu klik OK. Gambar 4.4 Menu Options pada Capability Analysis (Normal)
24 9 Berikut ini adalah nilai kapabilitas proses yang dihasilkan dari program Minitab untuk data kecepatan mesin : Grafik Kapabilitas Proses Data Kecepatan Mesin Process Data USL Target * LSL Mean Sample N 20 LSL USL Within Overall StDev (Within) StDev (Overall) Potential (Within) Capability Cp.2 CPU CPL Cpk Cpm * Pp PPU Overall Capability Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 Exp. "Within" Performance PPM < LSL PPM > USL Exp. "Overall" Perf ormance PPM < LSL PPM > USL PPL Ppk PPM Total 0.00 PPM Total PPM Total Gambar 4.5 Gambar Kapabilitas Proses dari Kecepatan Mesin Analisa Kapabilitas Proses untuk Data Kecepatan Mesin Dari gambar kapabilitas proses yang dibuat dengan minitab dan nilai-nilai indeks kapabilitas yang tertera di samping gambar serta perhitungan indeks kapabilitas secara manual, maka dapat disimpulkan bahwa kapabilitas proses untuk data kecepatan mesin adalah baik tetapi perlu pengendalian yang ketat karena nilai indeks kapabilitas prosesnya (Cp.2) berada antara.00 dan.33.
25 20 Berdasarkan Indeks Performansi Kane yang dihasilkan, maka dapat diketahui bahwa kecepatan mesin pada proses sekarang cenderung lebih dekat dengan batas spesifikasi atasnya (USL20.00 DB) sekaligus menunjukkan bahwa proses tersebut mampu memenuhi batas spesifikasi atas dan batas spesifikasi bawahnya dengan baik yang ditunjukkan dengan nilai CPU.0 dan nilai CPL.4. Tetapi perlu diperhatikan juga bahwa sebenarnya proses memerlukan pengendalian yang ketat karena kedua nilai CPU dan CPL-nya berada antara.00 dan Pengukuran Kapabilitas Proses untuk Data Suhu Mesin Data yang diperlukan untuk menghitung kapabilitas proses dari faktor suhu mesin adalah : USL Upper Specification Limit 70 LSL Lower Specification Limit 30 x R 6.53 d
26 2 Perhitungan manual kapabilitas proses untuk data suhu mesin : s R d 2 s USL LSL Cp 6s Cp 6* CPU CPU USL X 3s * CPL X LSL 3s CPL 3* Cpk minimum { CPU, CPL } Cpk minimum { 0.64,.02 } Cpk 0.64
27 22 Berikut ini adalah nilai kapabilitas proses yang dihasilkan dari program Minitab untuk data suhu mesin : Grafik Kapabilitas Proses Data Suhu Mesin Process Data USL Target * LSL Mean Sample N 20 LSL USL Within Overall StDev (Within) StDev (Overall) Potential (Within) Capability Cp 0.8 CPU CPL Cpk Cpm * Pp PPU Overall Capability Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 Exp. "Within" Performance PPM < LSL PPM > USL Exp. "Overall" Perf ormance PPM < LSL PPM > USL PPL Ppk PPM Total 0.00 PPM Total PPM Total Gambar 4.6 Gambar Kapabilitas Proses dari Suhu Mesin Analisa Kapabilitas Proses untuk Data Suhu Mesin Dari gambar kapabilitas proses yang dibuat dengan minitab dan nilai-nilai indeks kapabilitas yang tertera di samping gambar serta perhitungan indeks kapabilitas secara manual, maka dapat disimpulkan bahwa suhu mesin pada proses sekarang memiliki kapabilitas yang tidak baik karena nilai indeks kapabilitas prosesnya (Cp 0.8) berada di bawah.
28 23 Berdasarkan Indeks Performansi Kane yang dihasilkan, maka dapat diketahui bahwa suhu mesin pada proses sekarang cenderung lebih dekat dengan batas spesifikasi atasnya (USL70 o ) sekaligus menunjukkan bahwa proses tersebut tidak mampu memenuhi batas spesifikasi atas maupun batas spesifikasi bawahnya dengan baik yang ditunjukkan dengan nilai CPU0.62 dan nilai CPL Pengukuran Kapabilitas Proses untuk Data Nilai Bursting Strength Data yang diperlukan untuk menghitung kapabilitas proses dari nilai Bursting Strength adalah : USL Upper Specification Limit.2 LSL Lower Specification Limit 0.4 x 0.75 R 0.32 d
29 24 Perhitungan manual kapabilitas proses untuk data nilai Bursting Strength : s R d 2 s USL LSL Cp 6s Cp 6* CPU CPU USL X 3s * CPL X LSL 3s CPL 3* Cpk minimum { CPU, CPL } Cpk minimum { 0.94, 0.73 } Cpk 0.73
30 25 Berikut ini adalah nilai kapabilitas proses yang dihasilkan dari program Minitab untuk data nilai Bursting Strength : Grafik Kapabilitas Proses Data Nilai Bursting Strength Process Data USL.2000 Target * LSL Mean Sample N 20 LSL USL Within Overall StDev (Within) StDev (Overall) Potential (Within) Capability Cp 0.79 CPU CPL Cpk Cpm * Pp PPU Overall Capability Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 Exp. "Within" Performance PPM < LSL PPM > USL Exp. "Overall" Perf ormance PPM < LSL PPM > USL PPL Ppk PPM Total 0.00 PPM Total PPM Total Gambar 4.7 Gambar Kapabilitas Proses dari Nilai Bursting Strength Analisa Kapabilitas Proses untuk Data Nilai Bursting Strength Dari gambar kapabilitas proses yang dibuat dengan minitab dan nilai-nilai indeks kapabilitas yang tertera di samping gambar serta perhitungan indeks kapabilitas secara manual, maka dapat disimpulkan bahwa nilai Bursting Strength pada proses sekarang memiliki kapabilitas yang tidak baik karena nilai indeks kapabilitas prosesnya (Cp 0.79) berada di bawah.
31 26 Berdasarkan Indeks Performansi Kane yang dihasilkan, maka dapat diketahui bahwa nilai Bursting Strength pada proses sekarang cenderung lebih dekat dengan batas spesifikasi bawahnya (LSL0.4 kgf 2 cm ) sekaligus menunjukkan bahwa proses tersebut tidak mampu memenuhi batas spesifikasi atas maupun batas spesifikasi bawahnya dengan baik yang ditunjukkan dengan nilai CPU0.89 dan nilai CPL Diagram Sebab Akibat Setelah membuat peta kontrol dan membuat analisa kapabilitas prosesnya maka berikut ini adalah diagram sebab akibat dari kedua faktor input yaitu kecepatan mesin dan suhu mesin, serta diagram sebab akibat dari variabel output yaitu nilai Bursting Strength dari produk yang dihasilkan. Diagram ini dapat digunakan terjadi data di luar kontrol untuk ditelusuri faktor penyebabnya dan dibuat jalan perbaikannya. Langkah-langkah pembuatan Diagram Sebab Akibat dengan menggunakan Microsoft Visio :. Klik File New Flowchart Cause and Effect Diagram. 2. Pada bagian Shapes terdapat berbagai macam bentuk yang telah disediakan (pemakaian dengan menggunakan metode klik and drag). 3. Klik Effect dan klik 2 kali untuk mengisi akibat atau cacatnya. 4. Klik Fish Frame agar tampilan seperti tulang ikan.
32 27 5. Kemudian klik Category dan 2 untuk menaruhkan kategori penyebabnya dan klik 2 kali untuk mengisinya. 6. Setelah itu klik Primary Cause dan 2 untuk menaruhkan penyebab-penyebab utama pada kategori-kategori penyebab dan klik 2 kali untuk mengisinya. 7. Bila terdapat penyebab-penyebab tambahan yang mempengaruhi penyebab utama, klik Secondary Cause -6 dan klik 2 kali untuk mengisinya. 8. Hasilnya adalah sebagai berikut : Gambar 4.8 Tampilan Diagram Sebab Akibat Microsoft Visio
33 Diagram Sebab Akibat dari Kecepatan Mesin Diagram 4. Diagram Sebab Akibat dari Kecepatan Mesin Analisa Diagram Sebab Akibat dari Kecepatan Mesin Untuk kecepatan mesin, dapat dilihat dari diagram sebab akibat yang telah dibuat bahwa faktor yang mempengaruhi kecepatan mesin dapat dibagi menjadi empat bagian yaitu manusia, mesin, metode kerja, dan material.. Manusia Dari segi manusia, faktor-faktor yang mempengaruhi kecepatan mesin mungkin saja disebabkan oleh kelelahan yang dialami oleh operator, operator yang kurang teliti, operator yang kurang ahli, dan pergantian penjaga kerja
34 29 mesin dari satu operator ke operator lain oleh karena operator sebelumnya mengalami masalah sehingga harus meninggalkan pekerjaannya. 2. Mesin Dari segi mesin, faktor-faktor yang mempengaruhi kecepatan mesin mungkin saja disebabkan oleh penyetingan mesin yang salah dan pemeliharaan mesin yang kurang baik sehingga mungkin saja terjadi kerusakan dalam mesin. 3. Metode Kerja Dari segi metode kerja, faktor-faktor yang mempengaruhi kecepatan mesin mungkin saja disebabkan oleh kesalahan metode pengaturan mesin yang dilakukan oleh operator. 4. Material Dari segi material, faktor-faktor yang mempengaruhi kecepatan mesin mungkin saja disebabkan oleh pergantian kertas. Habisnya kertas menyebabkan diturunkannya kecepatan mesin karena operator harus melakukan pemasangan rol kertas yang baru.
35 Diagram Sebab Akibat dari Suhu Mesin Diagram 4.2 Diagram Sebab Akibat dari Suhu Mesin Analisa Diagram Sebab Akibat dari Suhu Mesin Untuk suhu mesin, dapat dilihat dari diagram sebab akibat yang telah dibuat bahwa faktor yang mempengaruhi suhu mesin dapat dibagi menjadi tiga bagian yaitu manusia, mesin, dan kanvas / ban.. Manusia Dari segi manusia, faktor-faktor yang mempengaruhi suhu mesin mungkin saja disebabkan oleh kelelahan yang dialami oleh operator, operator yang kurang teliti, operator yang kurang ahli, dan pergantian penjaga kerja mesin
36 3 dari satu operator ke operator lain oleh karena operator sebelumnya mengalami masalah sehingga harus meninggalkan pekerjaannya. 2. Mesin Dari segi mesin, faktor-faktor yang mempengaruhi suhu mesin mungkin saja disebabkan oleh lama pemanasan mesin boiler sebagai mesin yang menyalurkan suhu ke mesin utama (mesin cor). 3. Kanvas / Ban Selain faktor-faktor diatas, faktor lain yang mempengaruhi suhu mesin adalah kanvas / ban yang digunakan. Perbedaan bahan kanvas mempengaruhi suhu yang mengenai karton box yang dihasilkan. Kepadatan kanvas mempengaruhi daya buang uap yang dihasilkan. Selain itu. Kanvas juga memiliki waktu penggunaan yang terbatas. Penggantian kanvas yang tepat waktu sesuai dengan waktu penggunaannya akan memberikan hasil yang lebih baik.
37 Diagram Sebab Akibat dari Nilai Bursting Strength Diagram 4.3 Diagram Sebab Akibat dari Nilai Bursting Strength Analisa Diagram Sebab Akibat dari Nilai Bursting Strength Untuk nilai Bursting Strength, dapat dilihat dari diagram sebab akibat yang telah dibuat bahwa faktor yang mempengaruhi nilai Bursting Strength mesin dapat dibagi menjadi empat bagian yaitu manusia, mesin, material, dan lingkungan kerja.
38 33. Manusia Dari segi manusia, faktor-faktor yang mempengaruhi nilai Bursting Strength mungkin saja disebabkan oleh kelelahan yang dialami oleh operator, operator yang kurang teliti, operator yang kurang ahli, dan pergantian penjaga kerja mesin dari satu operator ke operator lain oleh karena operator sebelumnya mengalami masalah sehingga harus meninggalkan pekerjaannya. 2. Mesin Dari segi mesin, faktor-faktor yang mempengaruhi nilai Bursting Strength adalah kecepatan dan suhu yang digunakan pada saat mesin bekerja. Kombinasi angka yang tepat dari kecepatan dan suhu mesin, akan menghasilkan produk yang lebih baik dilihat dari segi nilai Bursting Strengthnya. 3. Material Dari segi material, faktor-faktor yang mempengaruhi nilai Bursting Strength adalah material kertas sebagai bahan utama dan lem. Semakin besar gramatur kertas yang digunakan maka akan memberikan nilai Bursting Strength yang semakin baik untuk produk yang dihasilkan. Jumlah lem / ketebalan lem yang digunakan untuk setiap lembaran karton box-nya pun mempengaruhi nilai Bursting Strength produk yang dihasilkan.
39 34 4. Lingkungan Kerja Dari segi lingkungan kerja, suhu dan kelembaban pada tempat kerja turut mempengaruhi produk hasil. Suhu dan kelembaban mempengaruhi jumlah air yang terkandung pada karton box. Jika kandungan air semakin banyak akibat suhu dan kelembaban yang cukup tinggi pada tempat kerja maka akan memberikan hasil yang kurang baik terutama pada nilai Bursting Strength produk. 4.5 Diagram Pareto Setiap faktor-faktor input dan variabel respon akan dibuat diagram paretonya supaya dapat dilihat nilai dari setiap faktor yang paling berpengaruh. Pada subbab ini akan disajikan 3 diagram pareto yang terdiri dari :. Diagram Pareto Kecepatan Mesin 2. Diagram Pareto Suhu Mesin 3. Diagram Pareto Nilai Bursting Strength
40 35 Langkah-langkah pembuatan Diagram Pareto dengan menggunakan Minitab :. Dari menu utama, masukkan data hasil pengukuran ke dalam kolom pada worksheet. 2. Klik Stat Quality Tools Pareto Chart, maka akan muncul tabel seperti di bawah ini : Gambar 4.9 Tampilan Menu Pareto Chart pada Minitab 3. Pilih kolom yang akan dibuat, klik Select. 4. Masukkan judul Diagram Pareto yang akan dibuat ke Title. Lalu klik OK.
41 Diagram Pareto Kecepatan Mesin Diagram 4.4 Diagram Pareto Kecepatan Mesin Analisa Diagram Pareto Kecepatan Mesin Dari diagram pareto yang telah dibuat dengan minitab, maka dapat disimpulkan bahwa kecepatan yang paling banyak terukur dari hasil penelitian adalah 4 DB yaitu sebesar 22.5 %. Sebanyak 60 % kumulatif dari jumlah frekuensi maka kecepatan yang paling sering digunakan dari hasil percobaan adalah berkisar antara 4-6 DB.
42 Diagram Pareto Suhu Mesin Diagram 4.5 Diagram Pareto Suhu Mesin Analisa Diagram Pareto Suhu Mesin Dari diagram pareto yang telah dibuat dengan minitab, maka dapat disimpulkan bahwa suhu yang paling banyak terukur dari hasil penelitian adalah yaitu sebesar 3 %. Suhu 65 termasuk suhu level tinggi yang digunakan oleh mesin.
43 Diagram Pareto Nilai Bursting Strength Diagram 4.6 Diagram Pareto Nilai Bursting Strength Analisa Diagram Pareto Nilai Bursting Strength Dari diagram pareto yang telah dibuat dengan minitab, maka dapat disimpulkan bahwa nilai Bursting Strength yang paling banyak terukur dari hasil penelitian adalah kgf cm yaitu sebesar 25 %. Sebanyak 88.3 % kumulatif dari jumlah frekuensi maka nilai Bursting Strength yang paling sering digunakan dari hasil percobaan adalah berkisar antara kgf cm.
44 Factorial Design 4.6. Penentuan Nilai Level Tiap Faktor Untuk dapat dilakukan percobaan maka setiap faktor input (kecepatan mesin dan suhu mesin) yang mempengaruhi variabel respon harus ditentukan levelnya terlebih dahulu. Nilai pada level-level tersebut ditentukan berdasarkan wawancara dengan operator dari perusahaan tempat dilakukannya penelitian. Berikut ini adalah level-level nilai faktor yang akan digunakan dalam melakukan percobaan : Tabel 4.5 Tabel Level Faktor yang Berpengaruh Faktor Satuan Level Low ( ) Level High ( + ) A Kecepatan Mesin DB 9 B Suhu Mesin 0 C Pengacakan Urutan Percobaan Percobaan yang akan dilakukan adalah percobaan faktorial panuh dengan dua faktor utama yang mempengaruhi dan jumlah replikasi 3 buah sehingga total jumlah percobaan adalah sebanyak 2 buah.
45 40 Langkah-langkah pengacakan urutan percobaan dengan menggunakan Minitab :. Dari menu utama, klik Stat DOE Factorial Create Factorial Design, maka akan muncul tabel seperti di bawah ini : Gambar 4.0 Menu Create Factorial Design (Minitab) 2. Pilih tipe desain yang diinginkan, kemudian isi jumlah faktor yang akan digunakan. 3. Klik Display Available Designs untuk melihat tampilan desain yang mungkin, seperti contoh di bawah ini :
46 4 Gambar 4. Menu Display Available Designs (Minitab) 4. Klik Designs untuk menentukan jumlah center points, jumlah replicates, dan jumlah blocks yang akan digunakan. Lalu klik OK. Gambar 4.2 Menu Designs pada Factorial Designs (Minitab)
47 42 5. Klik Factors untuk mengisi nama faktor yang akan digunakan beserta levelnya. Lalu klik OK. Gambar 4.3 Menu Factors pada Factorial Designs (Minitab) 6. Lalu klik OK. Setelah itu akan muncul worksheet seperti di bawah ini : Gambar 4.4 Worksheet hasil Factorial Designs (Minitab)
48 43 Pengacakan dibuat dengan bantuan software Minitab dan hasilnya dapat dilihat di bawah ini : Factorial Design Full Factorial Design Factors: 2 Base Design: 2, 4 Runs: 2 Replicates: 3 Blocks: none Center pts (total): 0 All terms are free from aliasing Tabel 4.6 Pengacakan Urutan Percobaan dengan Minitab StdOrder RunOrder CenterPt Blocks Kecepatan (A) Suhu (B)
49 Pelaksanaan Percobaan Setelah dilakukan pengacakan urutan percobaan, lalu dilakukan percobaan supaya dapat menetukan nilai variabel respon untuk setiap urutan percobaannya. Data replikasi pada tabel di atas yaitu data nilai variabel respon yang telah diukur pada keadaan setting percobaan di atas dapat dimasukkan pada pengacakan urutan percobaan seperti yang ditunjukkan dalam tabel di bawah ini : Tabel 4.7 Hasil Percobaan StdOrder RunOrder CenterPt Blocks Kecepatan (A) Suhu (B) Bursting Strength Uji Anova Sebelum melanjutkan ke tahapan selanjutnya terlebih dahulu perlu diketahui apakah percobaan yang telah dilakukan, telah menggunakan faktor yang telah signifikan atau belum.
50 45 Berikut ini adalah tabel replikasi percobaan yang dilakukan sesuai dengan kombinasi level pada setiap faktor inputnya : Tabel 4.8 Replikasi Hasil Percobaan Factor Treatment Replicated A B Combination I II III Total (I) - - A low,b low A + - A high,b low B - + A low,b high AB + + A high,b high Untuk mengetahui apakah faktor-faktor inputnya berpengaruh signifikan atau tidak maka dilakukanlah uji anova dengan cara manual dan dengan bantuan program Minitab. Uji Anova Secara Manual. Ho : Faktor Kecepatan Mesin (A) tidak signifikan Ho 2 : Faktor Suhu Mesin (B) tidak signifikan Ho 3 : Interaksi faktor Kecepatan Mesin dan Suhu Mesin(AB) tidak signifikan 2. H : Faktor Kecepatan Mesin signifikan H 2 : Faktor Suhu Mesin signifikan H 3 : Interaksi faktor Kecepatan Mesin dan Suhu Mesin signifikan 3. Taraf nyata : α 0. 05
51 46 4. Wilayah Kritik : a. Tolak Ho jika f >.05[,8] f 0 b. Tolak Ho 2 jika f 2 > f 0.05[,8] c. Tolak Ho 3 jika f 3 > f 0.05[,8] Perhitungan : Efek rata-rata : A B 2(3) 2(3).4 6 [ ] [ ] 0. 2 AB 2(3) [ ] SS A (.4) 4(3) SS B (.2) 4(3) SS AB ( 2.6) 4(3) SS T SS E
52 47 Tabel 4.9 Anova Signifikansi Faktor Input Percobaan Source of Variation Sum of Square (SS) Dof Mean Square (MS) F 0 A B AB Error Total Kesimpulan : Tolak Ho dan simpulkan bahwa faktor kecepatan mesin signifikan. Tolak Ho 2 dan simpulkan bahwa faktor suhu mesin signifikan. Tolak Ho 3 dan simpulkan bahwa interaksi faktor kecepatan mesin dan suhu mesin signifikan.
53 48 Langkah-langkah pengujian Anova dengan menggunakan Minitab :. Dari menu utama, klik Stat DOE Factorial Analyze Factorial Designs maka akan muncul tabel seperti di bawah ini : Gambar 4.5 Menu Analyze Factorial Design 2. Klik Terms untuk memilih terms yang diinginkan, lalu klik OK. Gambar 4.6 Menu Terms pada Analyze Factorial Design (Minitab)
54 49 3. Klik Graphs untuk memilih tampilan peta hasil yang diinginkan, lalu klik OK. Gambar 4.7 Menu Graphs pada Analyze Factorial Design (Minitab) 4. Lalu klik OK. Hasil Uji Anova dengan Menggunakan Minitab. Ho : Faktor Kecepatan Mesin (A) tidak signifikan Ho 2 : Faktor Suhu Mesin (B) tidak signifikan Ho 3 : Interaksi faktor Kecepatan Mesin dan Suhu Mesin(AB) tidak signifikan 2. H : Faktor Kecepatan Mesin signifikan H 2 : Faktor Suhu Mesin signifikan H 3 : Interaksi faktor Kecepatan Mesin dan Suhu Mesin signifikan
55 50 3. Taraf nyata : α Wilayah Kritik : Tolak H O jika P value α Hasil perhitungan dengan Minitab : Two-way ANOVA: Bursting Strength versus Kecepatan, Suhu Analysis of Variance for Bursting Source DF SS MS F P Kecepata Suhu Interaction Error Total Fractional Factorial Fit: Bursting Strength versus Kecepatan, Suhu Estimated Effects and Coefficients for Bursting (coded units) Term Effect Coef SE Coef T P Constant Kecepata Suhu Kecepata*Suhu Analysis of Variance for Bursting (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects Way Interactions Residual Error Pure Error Total Kesimpulan : Tolak Ho dan simpulkan bahwa faktor kecepatan mesin signifikan. Tolak Ho 2 dan simpulkan bahwa faktor suhu mesin signifikan. Tolak Ho 3 dan simpulkan bahwa interaksi faktor kecepatan mesin dan suhu mesin signifikan.
56 Analisa Uji Anova Dari data perhitungan di atas, dapat diketahui bahwa faktor-faktor input yang digunakan dalam penelitian mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel responnya. Selain itu juga, interaksi kedua faktor input yang digunakan memiliki nilai yang signifikan. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai F dan P-value. Baik perhitungan manual maupun perhitungan dengan program Minitab memberikan hasil yang sama menyatakan bahwa faktor-faktor input yang digunakan dan interaksi antar faktor-faktor input tersebut mempunyai nilai yang signifikan. Nilai Fo untuk faktor kecepatan mesin, suhu mesin dan interaksi antara kecepatan mesin dengan suhu mesin berturut-turut adalah 6.33, 2.00, dan Semua nilai tersebut lebih besar dari wilayah kritiknya yaitu f 5.32 sehingga diputuskan untuk menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa kedua faktor input yang digunakan dan interaksi keduanya adalah signifikan. Selain itu juga, dapat dilihat bahwa nilai P-value untuk faktor kecepatan mesin, suhu mesin, dan interaksi kedua faktor tersebut berturut-turut adalah 0.004, 0.009, dan Semua nilai P-value tersebut lebih kecil dari nilai α - nya yaitu 0.05 sehingga diputuskan untuk menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa kedua faktor input yang digunakan dan interaksi keduanya adalah signifikan.
57 Diagram Pareto Faktor yang Berpengaruh Diagram 4.7 Pareto Faktor yang Berpengaruh Analisa Diagram Pareto Faktor yang Berpengaruh Dari Diagram Pareto yang sudah dihasilkan oleh Minitab di atas, kita dapat melihat bahwa faktor A (Kecepatan Mesin), faktor B (Suhu Mesin), dan faktor interaksi AB (interaksi antara faktor Kecepatan Mesin dan faktor Suhu Mesin) sudah melewati garis batas sehingga ketiga faktor ini dapat dinyatakan sebagai faktor yang berpengaruh secara signifikan. Hal ini sesuai dengan uji Anova yang telah dilakukan.
58 53 Sebagai tambahan, juga dapat dilihat faktor kecepatan mesin, suhu mesin, dan interaksi kedua faktor tersebut memberikan efek besar terhadap variabel responnya karena efek untuk faktor tersebut ketiganya mempunyai rentangan yang panjang dan efek untuk faktor suhu mesin (B) adalah yang terkecil dari ketiga faktor yang dinyatakan berpengaruh secara signifikan karena efek untuk faktor ini mempunyai rentangan yang paling pendek diantara ketiganya Main Effects Plot, Interaction Plot, Cube Plot Berikut ini adalah Main Effects Plot, Interaction Plot, Cube Plot hasil dari Minitab : Gambar 4.8 Main Effects Plot
59 54 Gambar 4.9 Interaction Plot Gambar 4.20 Cube Plot
60 Analisa Main Effects Plot, Interaction Plot, Cube Plot Dari gambar Main Effects Plot yang dibuat dengan menggunakan Minitab, dapat dilihat bahwa faktor kecepatan yang disetting pada level tinggi akan 2 menghasilkan nilai Bursting Strength yang rendah yaitu 0.75 kgf cm, sedangkan kecepatan mesin yang disetting pada level rendah akan menghasilkan nilai Bursting Strength yang tinggi yaitu sekitar kgf 2 cm. Untuk faktor suhu mesin, apabila suhu yang digunakan disetting pada level rendah maka akan 2 menghasilkan nilai Bursting Strength yang rendah yaitu sekitar 0.76 kgf cm, sedangkan bila suhu mesin disetting pada level tinggi maka nilai Bursting Strength yang akan dihasilkan juga tinggi yaitu sekitar 0.96 kgf 2 cm. Garis merah putus-putus yang terdapat di tengah gambar menunjukkan mean keseluruhan dari nilai Bursting Strength ynag dihasilkan yaitu sekitar kgf cm. Pada Interaction Plot yang juga dibuat dengan menggunakan Minitab, dapat dilihat bahwa terdapat dua garis berbeda warna yang saling bersilangan pada titik tertentu. Garis yang berwarna merah menggambarkan suhu mesin sedangkan garis yang berwarna hitam menggambarkan kecepatan mesin. Garis yang bersilangan tersebut memperlihatkan bahwa sebenarnya antara faktor suhu mesin dengan faktor kecepatan mesin memiliki interaksi.
61 56 Pada gambar Cube Plot yang dibuat dengan menggunakan Minitab, menggambarkan nilai Bursting Strength yang mungkin dihasilkan pada kombinasi level tertentu dari setiep faktor. Berikut ini adalah kombinasi level dan nilai variabel respon yang dihasilkan :. Jika kecepatan mesin dan suhu mesin sama-sama diset pada level rendah maka nilai Bursting Strength yang akan dihasilkan adalah sekitar 2. kgf cm. 2. Jika kecepatan mesin dan suhu mesin sama-sama diset pada level tinggi, maka 2 nilai Bursting Strength yang dihasilkan adalah sekitar.067 kgf cm. 3. Jika kecepatan mesin diset pada level rendah sedangkan suhu mesin diset pada level tinggi maka nilai Bursting Strength yang dihasilkan adalah sekitar kgf cm. 4. Jika kecepatan mesin diset pada level tinggi sedangkan suhu mesin diset pada level rendah maka nilai Bursting Strength yang dihasilkan adalah sekitar kgf cm. Dari keempat kombinasi level di atas, dapat dilihat bahwa kombinasi level faktor yang menghasilkan nilai variabel respon (dalam hal ini nilai Bursting Strength) paling tinggi atau paling baik adalah kombinasi kecepatan mesin dan suhu mesin yang sama-sama diset pada level rendah.
62 Analisa Regresi 4.7. Pembuatan Persamaan Regresi Tahap selanjutnya akan dibuat model regresi dari data percobaan yang telah diperoleh. Model regresi teoritisnya adalah : χ χ β χ β χ β β y Perhitungan Regresi Manual χ, dan y Maka matriks χ χ ' adalah : ' χ χ
63 ' χ χ dan y ' χ adalah : ' y χ ' y χ Koefisien β diperoleh dari : ( ) y ' ' χ χ χ β ^ β ^ β
64 ^ 0.67 β Jadi, dari perhitungan regresi secara manual di atas, maka diperoleh pesamaan regresi sebagai berikut : ^ y χ + 0.χ χ χ 2 2 Langkah-langkah membuat persamaan regresi dengan menggunakan Minitab :. Dari menu utama, klik Stat DOE Response Surface Analyze Response Surface Design, maka akan muncul tabel sperti di bawah ini : Gambar 4.2 Menu Analyze Response Surface Design (Minitab)
65 60 2. Klik Terms untuk memilih jenis regresi yang diinginkan, lalu klik OK. Gambar 4.22 Menu Terms pada Analyze Response Surface Design (Minitab)
66 6 3. Klik Graph untuk memilih tampilan gambar hasil yang diinginkan, lalu klik OK. Gambar 4.23 Menu Graphs pada Analyze Response Surface Design (Minitab) 4. Lalu klik OK.
67 62 Perhitungan Regresi dengan Menggunakan Minitab Berikut ini adalah hasil perhitungan koefisien regresi dengan menggunakan Minitab : Response Surface Regression: BS versus Kecepatan, Suhu The analysis was done using coded units. Estimated Regression Coefficients for BS Term Coef SE Coef T P Constant Kecepata Suhu Kecepata*Suhu S R-Sq 9.4% R-Sq(adj) 88.% Analysis of Variance for BS Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression Linear Interaction Residual Error Pure Error Total Estimated Regression Coefficients for BS using data in uncoded units Term Coef Constant Kecepata Suhu Kecepata*Suhu
68 Analisa Persamaan Regresi Dari perhitungan baik secara manual maupun dengan menggunakan Minitab, kedua-duanya sama-sama menghasilkan nilai koefisien regresi yang sama. Koefisien yang dihasilkan ada empat buah yang terdiri dari konstanta, koefisien χ, koefisien χ 2, dan koefisien χ χ2. Hal ini disebabkan oleh adanya interaksi antar faktor yang digunakan. Persamaan regresi yang terbentuk adalah sebagai berikut : ^ y χ + 0.χ χ χ Dari hasil perhitungan Minitab, dapat dilihat bahwa semua faktor yang digunakan adalah signifikan. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai P-value yang dihasilkan yang semua nilai kurang dari nilai α yang telah ditetapkan yaitu Dari nilai R-sq yang dihasilkan dari perhitungan dengan Minitab yaitu sebesar 9.4%, dapat disimpulkan bahwa 9.4% variasi data dapat dijelaskan dengan model regresi yang terbentuk Uji Kenormalan Distribusi Residual 4.8. Perhitungan Data Residual Setelah diperoleh persamaan regresinya, maka langkah selanjutnya akan dilakukan perhitungan nilai residual dari setiap data. Berikut ini adalah perhitungan nilai residual dengan cara manual : ^ y χ + 0.χ χ χ 2 2
69 ) 0.267()( ) 0.( 0.67() y.00 ) )( 0.267( ) 0.( ) 0.67( y ()() 0.() 0.67() y ) 0.267()( ) 0.( 0.67() y ()() 0.() 0.67() y )() 0.267( 0.() ) 0.67( y )() 0.267( 0.() ) 0.67( y )() 0.267( 0.() ) 0.67( y.00 ) )( 0.267( ) 0.( ) 0.67( y ()() 0.() 0.67() y.00 ) )( 0.267( ) 0.( ) 0.67( y ) 0.267()( ) 0.( 0.67() y
70 65 Tabel 4.0 Perhitungan Fitted Value dan Residual Model Regresi StdOrder RunOrder Hasil Fitted Value Residual Pengolahan data dengan menggunakan software Minitab memberikan hasil berikut ini : Observation BS Fit Residual
71 66 Dari hasil perhitungan di atas kemudian akan diplot nilai P k * 00 terhadap residualnya dan diharapkan semua titik berada pada garis yang berarti asumsi kenormalan telah terpenuhi. Perhitungan untuk Normal Probability Plot adalah sebagai berikut : Tabel 4. Perhitungan Normal Probability Plot Order k Residual P k (k-0.5)/n P k *
72 67 Berikut ini adalah gambar distribusi normal untuk data residual yang dibuat dengan menggunakan Minitab : Gambar 4.24 Normal Probability Plot of Residuals Gambar 4.25 Residuals Versus The Order of The Data
73 Analisa Data Residual Dari gambar Normal Probability Plot yang dihasilkan Minitab, dapat dilihat bahwa data residual yang dihasilkan berdistribusi normal. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai P-value > 0.5. Bila nilai P-value lebih besar dari 0.5 maka dapat disimpulkan bahwa data berdistribusi normal. Pada gambar Residuals Versus The Order of The Data yang dibuat dengan Minitab, maka dapat dilihat bahwa plot titik-titik yang ada dalam gambar menyebar secara acak di sekitar titik nol dan tidak membentuk pola tertentu sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh waktu dan urutan pengambilan data yang artinya bahwa data diambil secara acak Countur Plot & Response Variable 4.9. Grafik Countur Plot & Response Variable Countur Plot & Response Variable adalah tampilan berupa gambar tiga dimensi (Response Variable) dan dua dimensi (Contour Plot) dimana keduanya sebenarnya memberikan pengertian yang sama. Countur Plot & Response Variable dibuat untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh faktor terhadap variabel respon yang dihasilkan.
74 69 Langkah-langkah membuat Contour Plot dan Response Variable dengan menggunakan Minitab :. Dari menu utama, klik Stat DOE Factorial Contour/Surface (Wireframe) Plots, maka akan muncul tabel seperti di bawah ini : Gambar 4.26 Menu Contour/Surface (Wireframe) Plots 2. Klik Setup disamping Contour plot untuk membuat pengaturan pada gambar Contour Plot yang dihasilkan. Gambar 4.27 Menu Settingan Contour Plot (Minitab)
75 70 3. Klik Options untuk membuat judul Contour Plot, lalu klik OK. Gambar 4.28 Menu Options pada Contour Plot 4. Klik Setup disamping Surface (wireframe) plot untuk membuat pengaturan pada gambar Surface (wireframe) Plot yang dihasilkan. Gambar Menu Settingan pada Surface Plot (Minitab)
76 7 5. Klik Wireframe untuk memilih warna tampilan Surface Plot, lalu klik OK. Gambar 4.30 Menu Wireframe pada Surface Plot (Minitab) 6. Klik Options untuk membuat judul Surface Plot. Lalu klik OK. 7. Lalu klik OK. Gambar 4.3 Menu Options pada Surface Plot (Minitab)
77 72 Berikut ini adalah Contour Plot dan Response Variable hasil Minitab : Gambar 4.32 Contour Plot Gambar 4.33 Response Surface Plot
78 Analisa Countur Plot & Response Surface Variable Response Surface Plot merupakan gambar tiga dimensi dari Contour Plot. Untuk lebih memudahkan penganalisaan gambar maka gambar yang akan dianalisa adalah gambar Contour Plot yang sebenarnya juga mewakili gambar Response Surface Plot. Dari gambar Contour Plot yang dibuat dengan menggunakan Minitab, terdapat beberapa garis dengan warna yang berbeda setiap garisnya. Garis tersebut menyatakan nilai variabel respon yang dihasilkan pada beberapa kombinasi level tertentu. Nilai variabel respon yang tertinggi yang berada dalam daerah percobaan adalah.0 kgf 2 cm. Dan di dalam gambar 4.32, hal itu ditunjukkan oleh garis yang berwarna ungu yang terdapat di ujung kanan atas dan ujung kiri bawah. Hal tersebut berarti untuk mendapatkan nilai Bursting Strength sebesar itu atau untuk meningkatkan nilai Bursting Strength ke nilai yang lebih besar lagi maka proses harus diset sedemikian rupa agar kecepatan mesin dan suhu mesin berada pada level yang sama yaitu sama-sama rendah ataupun sama-sama tinggi.
79 74 Garis-garis lain yang terdapat dalam gambar juga menyatakan nilai Bursting Strength yang dihasilkan jika pada saat proses berlangsung faktor kecepatan mesin dan suhu mesin diset pada kombinasi level tertentu. Garis berwarna biru, hijau, merah, dan hitam berturut-turut mewakili nilai Bursting Strength yang semakin menurun. Hal tersebut berarti bila pada saat proses berlangsung kecepatan mesin diset pada level tinggi dan suhu mesin diset pada level rendah, maka nilai Bursting Strength yang dihasilkan akan semakin menurun atau tidak baik.
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Hasil Pengumpulan Data Tabel 4. Tabel Pengumpulan Data Jam Tgl Variabel 9: : : 4: 5: 8/8/5 Tebal Material 8 6 6 6.5 Kecepatan Potong 567 6 68 64 54 Hasil Pemotongan 4 4.333
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4.1 Pengumpulan Data Data yang digunakan untuk membuat peta kontrol merupakan data pengukuran dimensi pada kabel jenis NYFGbY antara bulan April 007 sampai
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA
36 BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA Langkah berikutnya adalah mengolah data-data yang telah dikumpulkan untuk dihitung jumlah dominan cacat cetakan yang terjadi, kapabilitas proses dari unit pengolahan
Lebih terperinciLAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir
111 LAMPIRAN A Daftar Riwayat Hidup Kartu Mata Kuliah Surat Keterangan Survey Tugas Akhir SURAT KETERANGAN SURVEY TUGAS AKHIR 114 115 LAMPIRAN B Faktor Batas Kendali Peta Variabel FAKTOR BATAS KENDALI
Lebih terperinci: - Mahasiswa dapat melakukan eksperimen dengan bantuan software MINITAB
A. TUJUAN Tujuan Umum Tujuan Khusus : - Mahasiswa dapat melakukan eksperimen dengan bantuan software MINITAB : - Mahasiswa dapat menggunakan MINITAB dengan metode ANOVA - Mahasiswa dapat menggunakan MINITAB
Lebih terperinciLAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE
LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE LA-1 Rancangan Percobaan Optimasi Hidrolisis Selulosa dari Tandan Kosong Kelapa Sawit Rancangan
Lebih terperinciUniversitas Bina Nusantara
Universitas Bina Nusantara Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Skripsi PENERAPAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) DAN DESIGN OF EXPERIMENT (DOE) PADA PROSES PEMOTONGAN MATERIAL DI PT. BASUKI
Lebih terperinciBAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:
BAB 6 KESIMPULAN 6.. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:. Berdasarkan proses brainstorming, wawancara dan hasil penyebaran kuesioner awal diperoleh
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH. Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 TAHAP ANALISIS (ANALYZE) Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah melakukan pengukuran untuk mengetahui akar masalah secara kuantitatif. Alat
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Industri - Fakultas Teknik SKRIPSI Semester Ganjil 2005/2006
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Industri - Fakultas Teknik SKRIPSI Semester Ganjil 2005/2006 PENERAPAN STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) DAN DESIGN OF EXPERIMENTS (DOE) PADA MESIN CETAK FLEXO
Lebih terperinciANANALISIS 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 terperinciANALISIS EFISIENSI MESIN POMPA PADA RUMAH POMPA PDAM SURABAYA UNIT X DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) Oleh: Resty Dwi S.
ANALISIS EFISIENSI MESIN POMPA PADA RUMAH POMPA PDAM SURABAYA UNIT X DENGAN METODE STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) Oleh: Resty Dwi S. 240905022 Ir.Ya umar,mt Dosen Pembimbing: Ir.Ali Musyafa, MSc Diperlukan
Lebih terperinciANALISIS PERBAIKAN POWER QUALITY UNTUK PENCAPAIAN EFISIENSI ENERGI DI RS. X
ANALISIS PERBAIKAN POWER QUALITY UNTUK PENCAPAIAN EFISIENSI ENERGI DI RS. X Nur Yulianti Hidayah 1, Desi Rahmawaty 2 1,2) Jurusan Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Pancasila 1) nur.yulianti@univpancasila.ac.id,
Lebih terperinciBAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan 1. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas hasil proses produksi Genteng Super DD Hidrolik.adalah: a. Komposisi jenis lempung (faktor A) b. Kecepatan penggilingan
Lebih terperinciANALISA 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 terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Tempat dan Waktu Pelaksanaan Penelitian dilakukan di salah satu pabrik PT. SUCACO yang terdapat di Jl. Daan Mogot Km 16, Desa Semanan. Penelitian dilakukan pada plant
Lebih terperinciAPLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com
APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
1 BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan gambaran dari tahapan yang dilalui dalam menyelesaikan suatu masalah yang ditemui dalam sebuah penelitian, dimana dibuat berdasarkan latar belakang
Lebih terperinciAplikasi 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 terperinciRekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri *
Rekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri (Didik Wahjudi) Rekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri * Didik Wahjudi Dosen Fakultas Teknik, Jurusan Teknik
Lebih terperinciOptimasi Parameter Pembubutan Terhadap Kekasaran Permukaan Produk
Jurnal Rekayasa Mesin Vol.4, No.3 Tahun 3: 77-8 ISSN 6-468X Optimasi Parameter Pembubutan Terhadap Kekasaran Permukaan Produk Franscisca Gayuh Utami Dewi, Femiana Gapsari Jurusan Teknik Mesin Fakultas
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciPada 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Kualitas Kualitas barang dan jasa yang dihasilkan merupakan faktor utama yang menentukan kinerja suatu perusahaan. Produk dan jasa yang berkualitas adalah produk dan jasa yang
Lebih terperinci3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bagian ketiga dari laporan skripsi ini menggambarkan langkah-langkah yang akan dijalankan dalam penelitian ini. Metodologi penelitian dibuat agar proses pengerjaan penelitian
Lebih terperinciBAB III BAHAN DAN METODE
BAB III BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan di PT. X yang terdapat pada Pelabuhan Perikanan Nusantara Nizam Zachman Jakarta. Waktu penelitian telah dilaksanakan
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4.1. Pengumpulan dan Pengolahan Data dengan Metode Taguchi 4.1.1. Identifikasi Faktor-faktor yang Berpengaruh Tidak semua faktor diteliti pada penelitian
Lebih terperinciStatistical Process Control
Statistical Process Control Sachbudi Abbas Ras abbasras@yahoo.com Lembar 1 Flow Chart (dengan Stratifikasi): Grafik dari tahapan proses yang membedakan data berdasarkan sumbernya. Lembar Pengumpulan Data:
Lebih terperinciTabel Perhitungan Waktu Standar
waktu baku = = waktu 3,39 normal 100 % 100 % 17 % 100 % 100 % % allowance = 4,08 menit /container. Tabel Perhitungan Waktu Standar No 1 2 3 Proses Kerja Memindakan container dari tanah ke truk (L1) Memindakan
Lebih terperinciPerencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALANGKARAYA LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN PADA MASYARAKAT KARYA PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab Haryadi NIDN 0003116401 i HALAMAN
Lebih terperinciV. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN B. TAHAP-TAHAP PENELITIAN. 1. Observasi Lapang. 2. Pengumpulan Data Kuantitatif
V. METODOLOGI A. KERANGKA PEMIKIRAN Kegiatan magang yang dilakukan di PT Kemang Food Industries dimaksudkan untuk mengevaluasi bobot bersih dan membandingkan kesesuaian antara data bobot bersih yang didapat
Lebih terperinciPETA KENDALI VARIABEL
PETA KENDALI VARIABEL 9 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Peta Kendali Variabel
Lebih terperinciIV. 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 terperinciLAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Pengujian Kadar air (persen) Waktu alir (detik) Sudut diam (derajat) Indeks kompresibilitas (persen) Formula Replikasi 1 2 3 4 I 3,64 4,71 4,38 2,78 II 4,66 3,11
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S
LAPORAN PRAKTIKUM Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember 2009 Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S NRP : D14070066 Asisten Dosen : 1. Revan M. 2. Ratu Fika Hertaviani KORELASI
Lebih terperinciPengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL
ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak. Karenanya, software-software statistik umumnya
Lebih terperinciSTRATEGI PERBAIKAN KUALITAS GULA BERDASARKAN KEMAMPUAN PROSES KONTROL
STRATEGI PERBAIKAN KUALITAS GULA BERDASARKAN KEMAMPUAN PROSES KONTROL Mila Faila Sufa * 1, Dina Ariningsih 2 1,2 Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl.A. Yani Tromol Pos 1 Kartasura
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. B. Rumusan masalah Bagaimana cara pengendalian kualitas proses statistik pada data variabel.
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Pengendalian Kualitas Statistik (Statistical Quality Control) secara garis besar digolongkan menjadi dua, yakni pengendalian proses statistik (statistical process control)
Lebih terperinciRegresi dengan Microsoft Office Excel
Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.
Lebih terperinciBAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN
BAB 08 ANALISIS VARIAN Sebagaimana yang sudah dijelaskan sebelumnya bahwa salah satu statistik parametrik yang sering digunakan dalam penelitian pendidikan yaitu Analisis Varian. Oleh karena itu pada bagian
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SIX SIGMA DALAM ANALISIS KUALITAS PRODUK (Studi Kasus Produk Batik Handprint Pada PT XYZ di Bali)
E-Jurnal Matematika Vol. 6 (2), Mei 2017, pp. 124-130 ISSN: 2303-1751 PENERAPAN METODE SIX SIGMA DALAM ANALISIS KUALITAS PRODUK (Studi Kasus Produk Batik Handprint Pada PT XYZ di Bali) Tri Alit Tresna
Lebih terperinciOPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE
OPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE Siswo Hadi Sumantri, Abdullah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciPerbandingan Peta Kendali X-R Dan EWMA Dengan Pendekatan P-Value Untuk Mendeteksi Pergeseran Rata-Rata Proses Di PT.XYZ
Perbandingan Peta Kendali X-R Dan EWMA Dengan Pendekatan P-Value Untuk Mendeteksi Pergeseran Rata-Rata Proses Di PT.XYZ Alin Widiawati 1, Faula Arina 2, Putro Ferro Ferdinant 3 1, 2, 3 Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. 5.1 Analisa peta kendali dan kapabilitas proses. Dari gambar 4.7 peta kendali X-bar dan R-bar bulan Januari 2013, dapat
BAB V ANALISA HASIL 5.1 Analisa peta kendali dan kapabilitas proses Dari gambar 4.7 peta kendali X-bar dan R-bar bulan Januari 2013, dapat dijelaskan sebagai berikut: Garis berwarna hijau adalah Mean (rata-rata
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 4.1. Model Perumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Metodologi pemecahan masalah merupakan tahap menggambarkan jalannya proses penelitian atau pemecahan masalah yang
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM
PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM Cahyono dan Mulki Siregar Teknik Industri Universitas Islam Jakarta cahyono76@gmail.com Abstrak Meminimalkan produk cacat
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS 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 terperinciMetode Training SPC TIDAK FOKUS PADA CARA MELAKUKAN PERHITUNGAN STATISTIK TAPI
Metode Training SPC TIDAK FOKUS PADA CAA MELAKUKAN PEHITUNGAN STATISTIK TAPI MENGAJAKAN KONSEP STATISTIK SECAA MENDALAM, APLIKASI STATISTIK, TEMASUK TEKNIK SAMPLING DISETAI VIDEO SIMULASI, STUDI KASUS
Lebih terperinciLAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Mutu fisik yang diuji Kadar air (%) Waktu alir (detik) Sudut diam ( ) Indeks kompresibilitas (%) Replikasi Formula I II III IV I 3,34 3,35 3,31 3,25 II 3,01 3,04
Lebih terperinciPeta Kendali (Control Chart)
Peta Kendali (Control Chart) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII October 29, 2015 Ayundyah (UII) Peta Kendali (Control Chart) October 29, 2015 1 / 22 Control
Lebih terperinciDIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA
DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh : Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd. NIDN. 0404088402 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP)
Lebih terperinciIII Control chart for variables. Pengendalian Kualitas TIN-212
III Control chart for variables Pengendalian Kualitas TIN-212 Common dan Assignable causes of variation Variabilitas dapat dibagi ke dalam dua kategori: 1. Common causes of variation. Variasi ini merupakan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian adalah suatu kerangka yang memuat langkah-langkah yang ditempuh dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Pada bagian ini akan dijelaskan secara
Lebih terperinciPETA KENDALI VARIABEL
PETA KENDALI VARIABEL 9 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Peta Kendali Variabel
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
61 BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH Metodologi penelitian menggambarkan proses atau tahap tahap penelitian yang harus ditetapkan dahulu sebelum melakukan pemecahan masalah yang sedang dibahas sehingga
Lebih terperinciBAB 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 terperinciKULIAH 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 terperinciSTATISTICAL 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 terperinciDAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.
BAB 6 KESIMPULAN 6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu: 1. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer adalah faktor metode pembuatan
Lebih terperinciLampiran 4. Uji Kenormalan Data.
166 Lampiran 4. Uji Kenormalan Data. Untuk menguji kenormalan data, penulis menggunakan Minitab versi 13. Hal ini dilakukan untuk mempermudah perhitungan. Langkah-langkah yang dilakukan yaitu : 1. Masukkan
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
38 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengumpulan Data Untuk mendukung perhitungan statistikal pengendalian proses maka diperlukan data. Data adalah informasi tentang sesuatu, baik yang bersifat kualitatif
Lebih terperinciBAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil dari analisa pengolahan data yang terkait dengan Usulan Analisa Kualitas Dengan Metode Six Sigma-DMAIC Dalam Upaya Mengurangi Kecacatan Produk
Lebih terperinciKata kunci: Daya Saing, Peningkatan Kualitas yang Berkesinambungan, Kualitas Produk, Kapabilitas Proses (Cp), Indeks Kinerja Kane (Cpk)
PENINGKATAN DAYA SAING PENGRAJIN INDUSTRI KECIL RUMAH TANGGA PEDESAAN DI KABUPATEN SIDOARJO MELALUI PENINGKATAN KUALITAS YANG BERKESINAMBUNGAN Erni Puspanantasari Putri Teknik, UNTAG Surabaya e-mail: Nantasari@yahoo.co.id
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sampel merupakan sebagian anggota dari populasi yang dipilih dengan
26 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Identifikasi Sampel Penelitian Sampel merupakan sebagian anggota dari populasi yang dipilih dengan suatu prosedur tertentu dan diharapkan dapat mewakili suatu populasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang PT. Surindo Teguh Gemilang (PT.STG) merupakan perusahaan yang memproduksi corrugated carton box (kardus). Setiap jenis carton box yang diproduksi memiliki tipe flute
Lebih terperinciDidonwload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Pada bab sebelumnya telah dibahas rancangan faktorial secara umum, seringkali peneliti berhadapan pada rancangan yang melibatkan sejumlah faktor yang masing-masing faktor hanya terdiri
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum 1. Profil Perusahaan PT. Gelora Aksara Pratama (Erlangga Group) merupakan perusahaan percetakan yang berdiri pada tahun 1987. PT. Gelora Aksara Pratama dimulai
Lebih terperinciANALISA PENYIMPANGAN DAN CAPABILITY PROCESS (CP)
#11 ANALISA PENYIMPANGAN DAN CAPABILITY PROCESS (CP) Analisa Penyimpangan Dalam diagram kendali dimungkinkan terjadi penyimpangan, antara lain: 1. Proses Terkendali, terjadi variasi karena penyebab acak
Lebih terperinciPeta Kendali (Control Chart)
Peta Kendali (Control Chart) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII October 21, 2015 Ayundyah (UII) Peta Kendali (Control Chart) October 21, 2015 1 / 17 Control
Lebih terperinciLAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL. Propranolol Hidroklorida
LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Replikasi Formula Tablet Sublingual Mutu fisk Propranolol Hidroklorida yang diuji F I F II F III F IV Persyaratan Waktu alir I 9.57 8.54 7.56 6.01 Tidak lebih (detik)
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT SEI Bogor pada Bulan September 2016 sampai dengan Bulan Desember 2016. PT SEI Bogor merupakan perusahaan yang bergerak
Lebih terperinciBAB III SOLUSI BISNIS
BAB III SOLUSI BISNIS Untuk meminimasi tingginya frekuensi sejumlah cacat pada stasiun kerja Winding dalam pembuatan produk Ballast TB 210, maka diperlukan suatu alat pengendalian kualitas yang mampu meminimasi
Lebih terperinciMateri ke-8 Rabu, 1 Desember 2010
Analisis Kemampuan Proses Materi ke-8 Rabu, 1 Desember 2010 Analisis Kemampuan Proses 1. Pendahuluan 2. Batas spesifikasi dan batas kontrol 3. Analisis kemampuan proses 4. Batas toleransi natural 5. Hubungan
Lebih terperinciPengendalian Kualitas TIN-212
II Process Capability Analysis Pengendalian Kualitas TIN-212 Syarat-syarat pelaksanaan process capability analysis 1 Jika kita sudah mengetahui bagaimana kinerja proses kita (voice of process), tentunya
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Ekstraksi Hasil Pengumpulan Data Pengumpulan data di perusahaan PT. Jasa Putra Plastik dilakukan dari bulan Juli 004 sampai bulan Desember 004. Data yang diperoleh dalam
Lebih terperinciLAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si. Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM.
LAPORAN STATISTIK ELEMENTER UJI ANALISIS VARIAN SATU ARAH (ANOVA) Dosen pengampu Dr. Sri Harini, M.Si Oleh Nurul Anggraeni Hidayati NIM. 14610002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Manajemen Operasi Untuk mengelola suatu perusahaan atau organisasi selalu dibutuhkan sistem manajemen agar tujuan dari perusahaan atau organisasi tersebut dapat tercapai.
Lebih terperinci7 Basic Quality Tools. 14 Oktober 2016
7 Basic Quality Tools 14 Oktober 2016 Dr. Kaoru Ishikawa (1915 1989) Adalah seorang ahli pengendalian kualitas statistik dari Jepang. As much as 95% of quality related problems in the factory can be solved
Lebih terperinciLAPORAN 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 terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, analisis data yang dilakukan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan menggunakan analisis regresi sederhana, dan perhitungannya menggunakan
Lebih terperinciPROCESS 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 terperinciDAFTAR 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 terperinciBAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu
Lebih terperinciREGRESI SEDERHANA PENDEKATAN MATEMATIKA, STATISTIK DAN EKONOMETRIKA Agus Tri Basuki Universitas Muhammadiyah Yogyakarta
REGRESI SEDERHANA PENDEKATAN MATEMATIKA, STATISTIK DAN EKONOMETRIKA Agus Tri Basuki Universitas Muhammadiyah Yogyakarta A. Pendekatan Matematika Dalam matematika hubungan antar variable bisa dinyatakan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan
BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Setelah diperoleh masing-masing jumlah dari kategori variabel bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan menggunakan analisis kuantitatif,
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMBAHASAN
BAB V ANALISA PEMBAHASAN 5.1 Tahap Analyze Setelah dilakukan pengukuran maka dilakukan analisis permasalahan. Aktivitas utama tahap analisis adalah menentukan faktor penyebab kurang optimalnya yield yang
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. PT. XYZ selama ini belum pernah menerapkan metode Statistical Process
70 BAB V ANALISA HASIL 5.1 Analisa Hasil control chart PT. XYZ selama ini belum pernah menerapkan metode Statistical Process Control. Sebagai langkah awal penulis mencoba menganalisa data volume produk
Lebih terperinciHasil perhitungan Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa ketiga sampel atau variabel tersebut adalah distribusi normal.
NORMALITAS DATA One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N Normal Parameters a,b Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Lebih terperinciV. HASIL DA PEMBAHASA
V. HASIL DA PEMBAHASA Metode analisis kadar vitamin C pada susu bubuk yang dilakukan pada penelitian ini merupakan metode yang tercantum dalam AOAC 985.33 tentang penentuan kadar vitamin C pada susu formula
Lebih terperinciPencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya
Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK
PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Pendahuluan Kualitas / Mutu : Ukuran tingkat kesesuaian barang/ jasa dg standar/spesifikasi yang telah ditentukan/ ditetapkan. Pengendalian
Lebih terperinciMengelola Eksperimen. 17 Oktober 2013
Mengelola Eksperimen 17 Oktober 013 8 langkah mengelola eksperimen Perencanaan eksperimen Langkah 1 : mendefinisikan masalah Langkah : menentukan tujuan Langkah 3 : mendefinisikan karakteristik kualitas
Lebih terperinciPENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA
PENGARUH MOTIVASI KERJA DAN LINGKUNGAN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PUSAT ADMINISTRASI FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS INDONESIA Nama : Ridwan Maulana NPM : 16212320 Pembimbing : Widiyarsih, SE.,
Lebih terperinciRancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)
Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri) Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu perangkat lunak/software statistik yang dapat digunakan sebagai alat pengambil
Lebih terperinciAPLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : /
APLIKASI REGRESI GANDA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 0-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Ganda Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis yang paling
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI Kualitas adalah segala sesuatu yang mampu memenuhi keinginan atau kebutuhan pelanggan (meeting the needs of customers) (Gasperz, 2006). Pengendalian kualitas secara statistik dengan
Lebih terperinci