Analisis Sistem Pengukuran pada Interpretasi Visual Inspeksi Hasil Pengelasan Menggunakan Attribut Agreement Analysis di PT. Alstom Power ESI Surabaya

Transkripsi

1 Analisis Sistem Pengukuran pada Interpretasi Visual Inspeksi Hasil Pengelasan Menggunakan Attribut Agreement Analysis di PT. Alstom Power ESI Surabaya Oleh : Nor Imanda Pembimbing : Dra. Sri Mumpuni Retnaningsih, MT JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 203

2 BAB I PENDAHULUAN

3 LATAR BELAKANG High Cost Production Proses Produksi Inspeksi oleh inspektor Quality control Measurement System Analysis Attribut Agreement Analysis Good Product Defect Product 2

4 Penelitian Sebelumnya Farkhad Kooshan (202) MSA pada produksi ring piston, analisis Gage R&R kemampuan alat ukur ring piston dapat diterima, Attribut Agreement Analysis kemampuan inspektor membedakan jenis cacat sudah cukup tingggi Orzan & Buzatu (202) Membandingkan hasil pengukuran dua alat yang memiliki fungsi sama yaitu caliper dan 3D measuring machine. Caliper memiliki Gage R&R lebih baik dari 3D measuring machine Seminar HasilTugas Akhir Nor Imanda 3

5 PERMASALAHAN. Bagaimana kapabilitas proses inspeksi visual yang dilakukan oleh inspektor QC sebelum dan setelah pelatihan interpretasi inspeksi visual hasil pengelasan? 2. Bagaimana konsistensi inspektor QC dalam menginterpretasikan visual inspeksi pada hasil pengelasan sebelum dan setelah pelatihan interpretasi visual inspeksi pengelasan? 3. Faktor apa saja yang menyebabkan rendahnya konsistensi inspektor QC dalam menginterpretasikan visual inspeksi hasil pengelasan? 4

6 Tujuan. Mengetahui kapabilitas proses inspeksi visual yang dilakukan oleh inspektor QC sebelum dan setelah pelatihan interpretasi inspeksi visual hasil pengelasan. 2. Mengetahui konsistensi inspektor QC dalam menginterpretasikan visual inspeksi pada hasil pengelasan sebelum dan setelah pelatihan interpretasi visual inspeksi pengelasan. 3. Mengetahui faktor apa saja yang menyebabkan kurangnya kemampuan inspektor QC dalam melakukan inspeksi visual pengelasan secara konsisten dan benar. 5

7 Manfaat. Perusahaan dapat mengetahui bagaimanakah kemampuan inspektor dari Departemen Quality Control dalam menilai secara visual hasil dari pengelasan 2. Perusahaan dapat meyakinkan konsumen bahwa produk-produk yang dihasilkan dapat dipercaya ketepatannya karena inspektor Quality Control telah diuji melalui tahap Attribut Agreement Analysis 6

8 Batasan Masalah Analisis terhadap konsistensi dan kemampuan inspektor Quality Control hanya sebatas pada kemampuan inspektor dalam menilai hasil pengelasan, apakah sudah konsisten benar atau belum dalam menilai bahwa produk diterima atau ditolak, serta dapat membedakan jenis cacat yang ada. 7

9 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 8

10 Diagram Kontrol Atribut Diagram kontrol merupakan salah satu alat statistik yang berfungsi untuk memonitor suatu proses produksi Apabila dalam suatu proses produksi karakteristik kualitas tidak dapat diukur tetapi dapat dikategorikan ke dalam produk cacat atau tidak cacat maka diagram kontrol yang digunakan untuk memonitoring proses tersebut ialah diagram kontrol atribut (Montgomery, 998) 9

11 Diagram Kontrol P Diagram kontrol p adalah salah satu peta kendali atribut yang menggambarkan variasi proporsi cacat suatu proses produksi dengan ukuran sampel yang sama atau berbeda (Montgomery, 2009). Batas Spesifikasi p m i= = y mn i BKA = p + 3 GT = p BKB = p 3 p ( p ) n p ( p ) n 0

12 Kapabilitas Proses Parameter Parameter Menganalisa kapabilitas proses untuk mengetahui tingkat presisi dan akurasi proses produksi. Akurasi menunjukkan kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Presisi menunjukkan seberapa besar nilai prediksi satu sama lain. p % pp = Z(p ) 3 p p % = Z(p 2) 3 ppm Total = p x0 6 >

13 Measurement System Measurement System Variabel Attribute Ruler X-Meter Visual Inspection Go-Nogo Gages Caliper 2

14 Measurement System Error Ketepatan. Repeatability 2. Reproducibility 3

15 Attribute Agreement Analysis Atribute agreement analysis merupakan suatu sistem pengukuran dimana nilai pengukurannya adalah berupa data dengan skala nominal ataupun ordinal (Montgomery, 2009) Digunakan jika, terdapat perbedaan keputusan antara inspektor yang satu dengan yang lain terhadap hasil pengukuran, dan juga inspektor yang sama sulit untuk membedakan hasil pengukuran yang dilakukan secara berulang-ulang pada part yang sama 4

16 Struktur Data Subgru p (i) Sampel (j) Trial Inspektor Inspektor (l) Trial Trial Trial Trial 2 k 2 Trial k x x 2 x k x l x 2l x kl j x j x j2 x jk x jl x j2l x jkl n x n x n2 x nk x nl x n2l x nkl i x i x i2 x ik x il x i2l x ikl j x ij x ij2 x ijk x ijl x ij2l x ijkl n x in x in2 x ink x inl x in2l x inkl 5

17 Kappa-Statistic k : Measurement of Agreement Kappa Statistik (k) merupakan suatu koefisien yang digunakan untuk mengevaluasi kesesuaian diantara beberapa penilaian Fleiss kappa digunakan ketika beberapa penilai (appraisers) melakukan penilaian terhadap data kategoris ke dalam sejumlah keputusan. Asumsi yang harus dipenuhi ialah penilaian harus benar-benar dilakukan secara acak Suatu penilaian terhadap kesepakatan dapat diimplementasikan ketika terdapat beberapa kategori penilaian pada sejumlah item, maka kappa akan memberikan ukuran yang menunjukkan seberapa konsisten kategori penilaian tersebut berada 6

18 Kappa Statistic K = p p e p e n p = PP n i= k p e = p j 2 j= = n i nn m ( n ii 2 nn) n k i= j= P j = nn x ii i= x ij : jumlah penilaian pada sampel i (i =,2,..., n) j : kategori (j =,2,.., k) m : jumlah pengulangan yang dilakukan K individu : K j = n i= x ii (m x ii ) nn(m )P j ( P j ) 7

19 Klasifikasi Kappa Klasifikasi dari kappa-statistic ditunjukkan oleh Landis & Koch (977) (Landis & Koch, 977) Kappa Agreement < 0 Tidak ada kesesuaian Konsistensi Rendah Konsistensi Sedang Konsistensi Cukup Konsistensi Baik Konsistensi Sempurna 8

20 Diagram Pareto dan Ishikawa Diagram Pareto Diagram pareto ialah suatu diagram batang yang menggambarkan urutan kecacatan dari presentase terbesar ke presentase terkecil. (Eugene & Richard, 996) Diagram Ishikawa Diagram ishikawa digunakan untuk menelusuri akar dari permasalahan utama dengan melihat faktor-faktor yang mempengaruhi permasalahan tersebut. Faktor-faktor tersebut meliputi 5M dan IE yaitu manusia (man), mesin (machine), metode (methode), material (materials), pengukuran (measurement) dan lingkungan (environtment) (Eugene & Richard, 996) 9

21 Visual Inspeksi Hasil Pengelasan Visual Inspeksi Hasil Pengelasan adalah menginterpretasi hasil pengelasan sesuai standar penerimaan (QCP, 202). Quality Control Procedure (QCP) : salah satu prosedur resmi mencangkup prosedur inspeksi visual pengelasan untuk mendapatkan hasil pengelasan yang dapat diterima dengan parameter-parameter yang telah ditentukan Standar Penerimaan : ASME Section DISKONTINUITAS merupakan suatu ketidaksesuaian dalam pengelasan yang belum tentu dibandingkan jika dengan standart tergolong cacat. 20

22 BAB III METODE PENELITIAN 2

23 Sumber Data Sumber Data Data primer yang diambil secara harian pada tanggal 3 Februari April 203 Unit Pengukuran 3 Inspectors 3 Inspectors 5 Samples 3 Times 5 Samples 2 Times i = banyaknya specimen (subgrup) hasil pengelasan yang akan diukur yaitu 5 specimen. j = banyaknya sampel (kriteria inspeksi) hasil pengelasan pada setiap specimen (subgrup). l = banyaknya inspektor yang melakukan pengukuran k = banyaknya pengulangan untuk setiap pengukuran pada masing-masing specimen (subgrup) dan inspektor 22

24 Sumber Data Specimen Part Nozzle Part 3 Plate Part 5 Tube dengan Dimensi OD 50 mm, ID 35mm, dan Length 270mm Part 2 Tube dengan Dimensi OD 50 mm, ID 35mm, dan Length 270mm Part 4 Tube dengan Dimensi OD 50 mm, ID 35mm, dan Length 230mm 23

25 Variabel Penelitian. Kriteria Kelengkapan Hasil Inspeksi No Report Completeness Report No 2 Test Ident 3 WPS No 4 Welder No 5 Welding Position 6 Type of Weld 7 Dimension 8 Application standard 9 Acceptance Criteria 0 Examination Device used Initial Prepared/ inspected by 2 Sign in 3 Date 2. Kriteria Keputusan No Accept/Reject Out side 2 Inside 24

26 Variabel Penelitian 3. Kriteria Hasil Interpretasi (Diskontinuitas) No Observation Result Number Indication 2 Type of Indication - 3 Location of Indication - 4 Size of Indication - 5 Type of Indication Location of Indication Size of Indication Type of Indication Location of Indication Size of Indication - 3 Type of Indication Location of Indication Size of Indication Type of Indication Location of Indication Size of Indication Type of Indication - 6 No Observation Result 8 Location of Indication Size of Indication Type of Indication Location of Indication Size of Indication Type of Indication Location of Indication Size of Indication Size of Fillet weld 27 Size of Fillet weld 28 Size of Fillet weld 29 Size of Fillet weld 30 Size of reinforcement weld ( 0-90 ) 3 Size of reinforcement weld ( ) 32 Size of reinforcement weld ( ) 33 Size of reinforcement weld ( ) 34 Alignment ( High Low ) 25

27 Langkah Analisis Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian Identifikasi Variabel dan Pengumpulan Data Analisis Data : a. Pengontrolan kualitas dengan menggunakan diagram kontrol p dan perhitungan kapabilitas untuk data atribut. b. Attribute agreement analysis Hasil pengontrolan kualitas Attribute agreement analysis Tahap I(kappa value < 80%) inspeksi ulang dengan sosialisasi dan persamaan persepsi mengenai jenis-jenis cacat pada hasil pengelsan. Pengontrolan kualitas dan Attribute agreement analysis tahap II Kesimpulan Akhir 26

28 Kriteria Penerimaan Attribute Agreement Analysis % Match Within Appraiser % Match Each Appraiser to Standard % Match Between appraiser % Match All Appraiser to Standard 27

29 Diagram Alir Penelitian Mulai Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian Identifikasi Variabel dan Pengumpulan Data Tahap I Analisis Data Tahap I Peta Kendali p Perhitungan Kapabilitas Proses Attribute Agreement Analysis Identifikasi Penyebab Rendahnya Kapabilitas Proses Inspeksi dan Konsistensi Inspektor Sosialisasi dan Pelatihan Inspeksi Visual Hasil Pengelasan Pengumpulan Data Tahap II Analisis Data Tahap II Uji Signifikansi Perbandingan Tahap I dan Tahap II Kesimpulan Selesai 28

30 BAB IV PEMBAHASAN 29

31 . ANALISIS KAPABILITAS PROSES a. Variabel Kelengkapan OUT Of Control,0 UCL=0,992,0 UCL= 0,8 Proportion,0 0,8 0,6 0,4 UCL= _ P=0,63 Proportion 0,8 0,6 0,4 0,2 _ P=0,364 Proportion 0,6 0,4 0,2 0,0 _ P=0,246 LCL=0 0,0 LCL= Sample ,2 0, Sample Inspektor 6 LCL= Sample Inspektor 2 6 Inspektor 3 Inspektor Inspektor 2 Inspektor 3 ppm Total % P pp 0,2 0,6 - % P p 0,60 0,303-30

32 . ANALISIS KAPABILITAS PROSES b. Variabel Keputusan,0 UCL= 0,7 0,8,0 Proportion 0,6 0,5 0,4 0,3 UCL=0,696 Proportion 0,6 0,4 0,2 _ P=0,333 Proportion 0,8 0,6 0,4 UCL=0,893 0,2 0, _ P=0, 0, Sample LCL=0 0 0,2 _ P=0,2 0, Sample Inspektor 9 0 LCL=0 Inspektor 2 0, Sample Inspektor 3 0 LCL=0 Inspektor 2 ppm Total % P pp 0,44 P p % 0,323 3

33 32. ANALISIS KAPABILITAS PROSES c. Variabel Diskontinuitas ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,765 UCL= LCL=0, ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,686 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,765 UCL= LCL=0, ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,588 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,706 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,627 UCL= LCL=0 I I3 I2 I I2 I3 NOZZLE PLATE

34 . Analisis Kapabilitas Proses c. Variabel Diskontinuitas TUBE,0,0,0 UCL= 0,8 UCL=0,899 0,8 UCL=0,868 0,8 Proportion 0,6 0,4 0,2 _ P=0,203 Proportion 0,6 0,4 0,2 _ P=0,90 Proportion 0,6 0,4 0,2 _ P=0,294 0,0 0,0 LCL=0 0,0 LCL= Sample Sample I I2 I Sample LCL=0 Inspektor Nozzle Plate Tube ppm Total % % P pp P ppm Total p % % P pp P ppm Total p P % % pp P p ,6 0, ,07 0,8 0,8 0,3 0, 0, ,8 0,35 33

35 2. AttributeAgreement Analysis 00% 80% 60% 40% 20% 0% a. Variabel Kelengkapan Masing-masing Inspektor Kappa = Kappa = 0,78 Kappa = 0,48 Assessment Agreement % 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 0.00% 0.00% Masing-masingInspektor vs Standart Kappa = -0,9 Kappa = 0,3 2 3 Kappa = 0,45 Within Appraisers Appraiser vs Standard ,0% C I ,0% C I 90% % Appraiser Appraiser 34

36 2. Attribut Agreement Analysis a. Variabel Kelengkapan Semua Inspektor 90% 40.00% 80% 30.00% 20.00% 0.00% Kappa = 0,4 Kappa = 0,3 0.00% All Inspector All Inspector vs Standard Response Kappa (Inspektor QC) Kappa (Inspektor QC vs Standart) ASME Sec 0, , No 0, ,27963 QCP-7.2, 2nd Edition Rev-02 0, ,30852 Yes 0, ,

37 2. Attribut Agreement Analysis 00% 80% 60% 40% 20% 0% b. Variabel Keputusan Masing-masing inspektor Kappa = 0,65 Assessment Agreement Within Appraisers ,0% C I Kappa = -0, Kappa = 0,28 Appraiser vs Standard 95,0% C I Masing-masing inspektor vs standart 80.00% 60.00% 40.00% 20.00% 0.00% Response Kappa = 0,75 Kappa = -0,2 2 3 Kappa (Inspektor QC) Kappa = 0,44 Kappa (Inspektor QC vs Standart) Acceptable 0, ,3297 Unacceptable 0, , % Appraiser Appraiser 80% 36

38 2. Attribut Agreement Analysis a. Variabel Diskontinuitas Kappa (Nozzle) Kappa (Plate) Kappa (Tube) Inspektor Inspektor vs Inspektor Inspektor vs Inspektor Inspektor vs Inspektor standart standart standart 0,255-0,80 0,478 0,8 0,88 0,409 2,000-0,222 0,70-0,46 0,60 0, ,440 0,075 0,379 0,24 0,766 0,389 Assessment Agreement Date of study: 0 Mei 203 Reported by: Nor Imanda Name of product: Attribut Agreement Type of Defect Sample Misc: Assessment Agreement Date of study: 0 Mei 203 Reported by: Nor Imanda Name of product: Attribut Agreement by Type Defect Sample 3 Misc: Assessment Agreement Date of study: 0 Mei 203 Reported by: Nor Imanda Name of product: Attribut Agreement Type of Defect Sample Misc: Within Appraisers Appraiser vs Standard Within Appraisers Appraiser vs Standard Within Appraisers Appraiser vs Standard 00 95,0% C I 00 95,0% C I 00 95,0% C I 00 95,0% C I 95,0% C I 95,0% C I Appraiser 3 2 Appraiser 3 2 Appraiser 3 2 Appraiser 3 2 Appraiser 3 2 Appraiser 3 37

39 2. Attribut Agreement Analysis c. Variabel Diskontinuitas Nozzle Plate Tube Inspektor Inspektor vs Standart Discontinuity Nozzle Fillet Tube Type of Indication 0,043 0,75 0,466 Location of Indication 0,063 0,066 0,434 Size of Indication -0,046 * 0,389 Size of Fillet weld -0,05 0,053 * Size of reinforcement -0,030 * 0,28 weld Alignment ,005 38

40 2. Attribut Agreement Analysis a. Nozzle Diskontinuitas Nozzle 0 Tipe Indikasi Lokasi Indikasi Ukuran Fillet Ukuran Reinforcement Ukuran Indikasi Other Tidak Ada Indikasi Inspektor Inspektor 2 Inspektor UC MG NTC RIP VLY SPTR PRST Tidak ada Lokasi 2 2 Kesalahan Lokasi 0 8 Inspektor Inspektor 2 Inspektor 3 39

41 2. Attribut Agreement Analysis b. PLATE Diskontinuitas Plate 0 Lokasi Indikasi Tipe Indikasi Ukuran Indikasi Ukuran Fillet Other Inspektor Inspektor 2 Inspektor 3 Tidak ada Lokasi Kesalahan Lokasi Tipe Indikasi Inspekt or Inspekt or 2 Inspekt or 3 Tidak Ada Indikasi RIP SPTR - - IW Tack Weld on Base Metal

42 2. Attribut Agreement Analysis TUBE Diskontinuitas Tube 0 Ukuran Reinforcement Ukuran Indikasi Lokasi Indikasi Alignment Jumlah Indikasi Tipe Indikasi Other 0 Ukuran Reinforcement Tidak ada indikasi reinforcement Inspekto r Inspekto r 2 Inspekto r Salah Ukuran Tidak ada ukuran indikasi salah ukuran Inspektor Inspektor 2 Inspektor 3 4

43 Analisis Sebab Akibat Problem Source Potential causes Root Causes 42

44 3. Kapabilitas Proses Tahap II a. Variabel Kelengkapan I,0 UCL= I2,0 I3 0,50 0,8 0,8 Proportion 0,6 0,4 _ P=0,323 Proportion 0,6 0,4 UCL=0,342 Proportion 0,25 0,00 _ LCL=0 UCL=0 P=0 0,2 0,2-0,25 0, Sample LCL=0 0, Sample _ LCL=0 P=0,023-0, Sample Kapabilitas Proses Inspektor Inspektor 3 ppm Total P pk % 0,53 - P p % 0,329-43

45 3. Kapabilitas Proses Tahap II a. Variabel Keputusan 0,50 0,25 Proportion 0,00 _ LCL=0 UCL=0 P=0-0,25-0, Sample ,0,0 0,8 UCL=0,736 0,8 UCL=0,736 Proportion 0,6 0,4 Proportion 0,6 0,4 0,2 _ P=0, 0,2 _ P=0, 0,0 LCL=0 0,0 LCL= Sample Sample

46 45 3. Kapabilitas Proses Tahap II a. Variabel Diskontinuitas ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,69 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,706 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,69 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,529 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,588 UCL= LCL= ,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 Sample Proportion _ P=0,632 UCL= LCL=0 Nozzle PLATE

47 3. Kapabilitas Proses Tahap II c. Variabel DISKONTINUITAS,0 0,8 UCL=0,879,0 UCL= Proportion 0,6 0,4 0,2 _ P=0,4 Proportion 0,8 0,6 0,4 0,2 _ P=0,84 Proportion,0 0,8 0,6 0,4 UCL= 0, Sample LCL=0 0, Sample LCL=0 0,2 0,0 _ P=0,267 LCL= Sample Inspektor Nozzle Plate Tube 2 3 ppm Total % % P pp P ppm Total p % % P pp P ppm Total p % % P pp P p ,66 0, ,024 0, ,8 0, ,074 0, ,300 0, ,66 0, ,2 0, ,207 0,370 46

48 4. Attribut Agreement Analysis Tahap II 00.0% 98.0% 96.0% 94.0% 92.0% 90.0% a. Variabel Kelengkapan Masing-masing inspektor Kappa = 0,87 Kappa = Kappa = 0, % 50.00% 0.00% Masing-masing inspektor vs standart Kappa = 0,2 Kappa = 0,9 Kappa = PerbandinganKoefisien Kappa Keseluruhan Inspektor Tahap I dan II 00 Within Appraisers 95,0% C I 00 Appraiser vs Standard 95,0% C I Tahap I Tahap II 50 2 Appraiser Appraiser 3 0 Antar Inspektor Inspektor vs Standart 47

49 3. Kapabilitas Proses Tahap II b. Variabel Keputusan Within Appraisers 95,0% C I Appraiser vs Standard ,0% C I Inspector Response Kappa (Inspektor QC) Kappa (Inspektor QC vs Standart) Acceptable,000,000 Unacceptable,000, Acceptable,000 0,733 Unacceptable,000 0,733 2 Appraiser 3 2 Appraiser 3 3 Acceptable,000 0,733 Unacceptable,000 0,733 Perbandingan Koefisien Kappa Variabel Keputusan Keseluruhan Inspektor Tahap I dan II Tahap I Tahap II 90% 80% 0 Antar Inspektor Inspektor vs Standart 48

50 4. Attribut Agreement Analysis c. DISKONTINUITAS (a) Inspektor Kappa (Nozzle) Kappa (Fillet) Kappa (Tube) Inspektor Inspektor vs standart Inspektor Inspektor vs standart Inspektor Inspektor vs standart 0,580-0,8 0,98 0,232 0,620 0,602 2,000-0,93 0,794 0,4 0,622 0,59 3 0,207 0,003 0,865 0,07 0,858 0,433 Within Appraisers Appraiser vs Standard 00 95,0% C I 00 95,0% C I Within Appraisers Appraiser vs Standard ,0% C I 00 95,0% C I Within Appraisers 95,0% C I Appraiser vs Standard 95,0% C I Appraiser 3 2 Appraiser Appraiser 3 2 Appraiser Appraiser 3 2 Appraiser 3 49

51 4. Attribut Agreement Analysis DISKONTINUITAS Perbandingan Nilai Kappa pada Inspektor Tahap I dan Tahap II Perbandingan Nilai Kappa pada Inspektor vs Standar Variabel Diskontinuitas Tahap II 0.3 Tahap I Tahap II Nozzle Plate Tube Tahap I Tahap II Nozzle Plate Tube

52 4. Attribut Agreement Analysis DISKONTINUITAS Nozzle Diskontinuitas nozzle Lokasi Indikasi Tipe Indikasi Ukuran Reinforcement Ukuran Fillet Ukuran Indikasi Other Jumlah ,9 25,4 6,2 5,7 3,0 3,8 Cum % 25,9 5,4 67,6 83,2 96,2 00, Plate Diskontinuitas plate Lokasi Indikasi Tipe Indikasi Ukuran Indikasi Ukuran Fillet Jumlah Indikasi Other Jumlah_ , 2,4 8,6 2,4 5,5 0,0 Cum % 42, 63,4 82, 94,5 00,0 00, Tube Diskontinuitas tube Tipe Indikasi 0 Lokasi Indikasi Ukuran Indikasi Ukuran Reinforcement Jumlah Indikasi Other Jumlah_ ,0 28,3 24,,4 6,2 0,0 Cum % 30,0 58,3 82,4 93,8 00,0 00,0 0 5

53 BAB V KESIMPULAN 52

54 Kesimpulan. Analisis Kapabilitas Proses pada Tahap menunjukkan kualitas proses inspeksi visual hasil pengelasan yang dilakukan oleh masing-masing inspektor QC terhadap variabel kelengkapan, keputusan dan diskontinuitas masih sangat rendah. Sedangkan pada Tahap II terjadi peningkatan pada variabel kelengkapan dan keputusan 2 a. Hasil dari variabel kelengkapan menunjukkan bahwa konsistensi antar inspektor terhadap diri sendiri masih kurang, begitu juga konsistensi terhadap standar. 2b. Hasil variabel keputusan dalam menentukan diterima dan ditolaknya specimen menunjukkan bahwa inspektor masih belum konsisten secara benar dalam memberikan keputusan diterima atau ditolaknya hasil pengelasan. 53

55 Kesimpulan 2c. Hasil variabel diskontinuitas menunjukkan bahwa inspektor belum konsisten secara benar dalam mendeteksi dan menilai diskontinuitas pada pengelasan. 2d. menggunakan uji Wilcoxon diketahui bahwa konsistensi yang meningkat dengan signifikan pada tahap II ialah pada variabel kelengkapan dan variabel keputusan oleh masing-masing inspektor dan juga terhadap standar, dan variabel diskontinuitas plate oleh masing-masing inspektor 3. Rendahnya kualitas proses inspeksi dan konsistensi inspektor QC disebabkan oleh tidak ada pemetaan kompetensi dan pelatihan yang menunjang, tidak terdapat prosedur yang mengatur agar inspektor secara rutin mengecek QCP, tidak terdapat tes persamaan persepsi untuk visual secara berkala, dan tes visual kepada inspektor baru, padatnya jadwal proyek. 54

56 Saran. Sosialisasi dan pelatihan dilakukan bukan hanya dengan presentasi dan tanya jawab lisan, namun langsung praktek untuk setiap inspektor 2. Tingkat kesulitan pada inspeksi visual yang sangat tinggi karena setiap orang memiliki sudut pandang dan persepsi yang berbeda-beda sehingga perlu ditekankan pada saat pelatihan tentang persamaan titik lokasi awal interpretasi kususnya pada diskontinuitas sehingga sudut pandang terhadap indikasi secara visual bisa seragam 3. Untuk penelitian selanjutnya, tidak sebatas hanya mengetahui hasil pada tahap pertama dan kedua, namun ditekankan pada ide-ide perbaikan sampai mencapai hasil yang baik 55

57 Daftar Pustaka American Welding Society. (2004). The Everyday Pocket Handbook for visual Inspection and Weld Discontinuities-Causes and Remedies. United States: United States of America. Bothe, D. R., 997. Measuring Process Capability. McGraw-Hill. New York. Cohen, J. (960). A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educational and Psychological Measurement, 20(), Crosby, D. C. (998). A Managers Guide to Gauge R&R. Rubber World 28. Dhuhuri, I. (202). Visual Inspection of Weld Procedure. In P. A. ESI, Quality Control Procedure 7.2 (pp. -20). Surabaya. Dietrich, E. (2002). Measurement System Capability. Birkenau: Q-DAS. Eugene, L. G., & Richard, S. L. (996). Statistical Quality Control (7th ed.). united state: McGraw-Hill Companies. 56

58 Daftar Pustaka Fleiss, J. L. (98). Statistical Methods for rates and Proportions 2nd Editions. john Wiley & Sons. Ford Motor Company. (2002). Measurement System Analysis Refrence Manual (3th ed.). Daimler Chrysler Corporation, General Motors Coorporation. Gaspersz, V. (2003). Metode Analisis untuk Peningkatan Kualitas. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Issa, B. (2007). Six Sigma Statistics with Excel and Minitab. New York: The McGraw-Hill Companies. Iulian, O. A., & Constantin, B. (202). Multicritical Optimization Applied for Choosing The Measuring Instrument. Regent, 3. Kooshan, F. (202). Implementation of Measurement System Analysis System (MSA): In The Piston Ring Company "Case Study". International Journal of Science and Technology, 2. 57

59 Daftar Pustaka Johnson, N. L., & Kotz, S. (969). Discrete Distributions. John Wiley & Sons, Inc. Kunz, A. (n.d.). Misclassification and kappa-statistic: theoretical relationship and consequences in application. Analyse Fehlerbehafteter Daten. Munchen: Institut Fur Statistik. Kuswandi, & Mutiara, E. (2004). DELTA, Delapan Langkah dan Tujuh Alat Statistik untuk Peningkatan Mutu Berbasis Komputer. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. Landis, J., & Koch, G. (977). The Measurement of Observer Agreement for categorical Data. Biometrics, Mega, R. A., Yanti, T. S., & Lisnur, W. (2009, Nopember). Uji Keberartian Koefisien raw Agreement. Statistika, 9(2), Wayne, D. W. (989). Statistika Nonparametrik Terapan. Jakarta: PT Gramedia. 58

60 Lampiran 59

61 Lampiran 60

62 Analisis Sistem Pengukuran pada Interpretasi Visual Inspeksi Hasil Pengelasan Menggunakan Attribut Agreement Analysis di PT. Alstom Power ESI Surabaya Oleh : Nor Imanda Pembimbing : Dra. Sri Mumpuni Retnaningsih, MT JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 203