MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA
|
|
- Verawati Sanjaya
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 1
2 MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA A. Tujuan Praktikum Berikut ini adalah tujuan praktikum modul ini : 1. Memahami konsep peta kendali CUSUM dan EWMA 2. Membuat peta kendali CUSUM & EWMA 3. Memahami kelebihan dan kekurangan peta kendali CUSUM dan peta kendali EWMA di bandingkan dengan peta kendali shewhart B. Teori Dasar Pengendalian kualitas proses statistik adalah data variabel disebut sebagai metode peta pengendali control chart untuk data variabel. Metode ini digunakan untuk menggambarkan variasi atau penyimpangan yang terjadi pada kecenderungan memusat dan penyebaran observasi. Metode ini menunjukan apakah proses dalam kondisi stabil atau tidak. Dalam proses pengendalian peta kendali statistik mendeteksi apakah adanya sebab khusus assignable causes dalam ketidaksesuaian yang terjadi. Apabila ada data sampel yang berada di luar batas pengendali, maka data sampel tersebut dikatakan out of statistical control. Proses yang disebut berada dalam batas pengendali statistik dikatakan berada dalam kondisi stabil dengan kemungkinan adanya variasi yang disebabkan oleh sebab umum common causes. Peta pengendalian adalah metode statistik yang membedakan adanya variasi atau penyimpangan karena umum dan karena sebab khusus. Penyimpangan yang disebabkan oleh sebab khusus biasanya berada di luar batas pengendalian, sedangkan yang disebabkan oleh sebab umum biasanya berada dalam batas pengendalian. Biasanya antara 80% hingga 85% penyimpangan disebabkan oleh sebab umum sedangkan antara 15-20% disebabkan oleh sebab khusus. Beberapa peta pengendali yang digunakan untuk data variabel diantaranya adalah peta -r dan -s atau yang sering dikenal dengan peta kendali Shewhart. Peta kendali Shewhart banyak digunakan pada fase I yaitu untuk untuk memeriksa melalui analisis retrospective dengan membuat batas pengendali sehingga memastikan proses yang berada Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 2
3 dalam kondisi terkendali. Sedangkan pada fase II digunakan untuk memonitoring proses dengan memeriksa sampel secara berurutan. Peta kendali Shewhart sering juga digunakan untuk memastikan proses yang tidak terkendali dan menemukan penyebab khusus yang dihasilkan dari pergeseran rata-rata yang besar dari proses. Namun peta kendali shewhart memiliki kelemahan yaitu mengabaikan informasi yang diberikan pada sampel yang diperiksa secara berurutan. Hal ini membuat peta kendali shewhart menjadi tidak sensitif pada pergeseran rata-rata yang kecil. Beberapa alternatif dari peta kendali Shewhart yang digunakan untuk mendeteksi adanya pergeseran proses yang kecil diantaranya adalah peta kendali cumulative sum (cusum) dan peta kendali exponentially weighted moving average (EWMA). Baik peta kendali cusum maupun EWMA sangat baik sebagai pengganti peta kendali Shewhart untuk memonitoring proses pada fase II. Berikut ini adalah pembagian penggunaan peta kendali variabel: Gambar 1. Pembagian Penggunaan Peta Kendali Variabel 1. Peta Kendali Cumulative Sum (CUSUM) Peta Kendali CUSUM digunakan sebagai alternatif terhadap grafik pengendali Shewhart untuk fase II proses monitoring dan digunakan untuk memonitor rata-rata dari proses. Digram ini menghitung secara langsung semua informasi di dalam barisan nilai-nilai sampel dengan menggambarkan jumlah kumulatif deviasi nilai sampel dari nilai target. Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 3
4 Peta kendali ini digunakan untuk memonitor rata-rata dari suatu proses. Misalkan sampelsampel berukuran n 1 dikumpulkan dan x j adalah rata-rata sampel ke-j. Maka jika µ o adalah target dari mean proses itu, diagram kontrol jumlah kuadrat dibentuk dengan menggambarkan kuantitas terhadap banyaknya sampel i. Rumusnya adalah sebagai berikut : C i = Ci adalah jumlah kumulatif sampel dengan sampel ke-i. Karena Ci menggabungkan informasi dari beberapa sampel, grafik jumlahan kuadrat lebih efektif daripada grafik Shewhart untuk meyelidiki proses pergeseran proses kecil. Selain itu grafik Cusum khususnya, efektif dengan sampel n = 1. Keuntungan The Standardized Cusum antara lain: a. Banyak k dan h yang sama dan pemilihan parameter tidak berskala dependent b. Standart Cusum lebih natural untuk variabilitas Meningkatkan kemampuan reaksi Cusum untuk pergeseran yang besar ( Improving Cusum Responsiveness for large Shift ), Cusum tidak efektif jika digunakan untuk shift yang besar, maka untuk mengatasinya digunakan kombinasi dari Cusum dan Shewhart prosedur untuk on line kontrol. Peta kendali CUSUM pertama kali diteliti oleh Page (1954). Menurut Page, jika suatu proses berada dalam batas kendali dari nilai target, maka cumulative sum adalah nilai yang terjadi saat mean=0. Jika mean tersebut bergeser misalkan menjadi μ 1 > μ 0 maka terjadi pergeseran positif pada nilai cumulative sum C 1. Sedangkan jika Jika mean tersebut bergeser misalkan menjadi μ 1 < μ 0 maka terjadi pergeseran negatif pada nilai cumulative sum C 1. Hal ini menunjukan adanya pergeseran atau kecenderungan bahwa ratarata (mean) proses telah terjadi dan perlu dilakukan analisis untuk mencari penyebab khusus. Ada beberapa cara dalam membuat peta kendali CUSUM. Untuk CUSUM dengan tabular maka nilai-nilai dan diberikan pada persamaan: = maks [ ]...(1) = maks [ ]...(2) Dengan nilai awal = = 0 dan adalah nilai target dari karakteristik kualitas x. Sedangkan adalah nilai referensi atau allowance dan sering dinyatakan dengan setengah dari nilai target. Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 4
5 K = = [ ]...(3) Untuk memastikan apakah observasi terkendali atau tidak maka digunakan nilai H sebagai batas nilai H yang prinsipnya sama dengan nilai L pada peta kendali shewhart. Biasanya nilai H adalah H = 5 σ. Jika nilai dan melebihi dari nilai interval H maka proses dikatakan tidak terkendali. Untuk CUSUM dengan standarisasi dua sisi maka nilai nilai dan diberikan pada persamaan: yi =... (4) = maks [ ]... (5) = maks [ ]... (6) Untuk CUSUM dengan metode Fast Initial Response yang diperkenalkan oleh Lucas dan Crosier (1982) dilakukan untuk meningkatkan sensitivitas CUSUM pada saat proses dimulai. Dengan meningkatkan sensitivitas maka tindakan perbaikan tidak diperlukan untuk mencari mean berdasarkan nilai targetnya. Metode ini dilakukan dengan menetapkan nilai dan sama dengan nilai tidak nol atau Biasanya disebut dengan 50% headstart. 2. Peta Kendali The Exponentially Weighted Moving Average Control Chart (EWMA) Diagram Kendali Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) adalah salah satu alternatif diagram kendali untuk mendeteksi pergeseran kecil dan tetap adalah diagram kendali EWMA. Diagram kendali EWMA yang dikenalkan oleh Robert (1959) dalam Montgomery (1997) didefinisikan sebagai: Z t = λxi + (1-λ) Z t-1 untuk t = 1, 2,..., n... (7) Keterangan: λ = Parameter halus yang memenuhi 0 < λ 1; dan xi = Sampel berukuran i. Dengan nilai λ adalah bobot yang mengambil nilai 0 < λ 1. Biasanya pada saat sampel pertama maka nilai =. Sedangkan untuk batas-batas peta kendali EWMA diberikan pada persamaan: Batas kontrol dari diagram kontrol EWMA adalah : UCL = µ o + L... (8) Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 5
6 Keterangan: µ o = Garis tengah LCL = µ o - L... (9) Keterangan: L adalah lebar dari batas kontrolnya. Dengan nilai L adalah batas kendali yang ditetapkan.biasanya nilai L adalah 2,5 L 3,0. Batas kendali akan mendekati nilai steady-state untuk nilai yang diberikan pada batasbatas: UCL = µ o + L...(10) LCL = µ o - L... (11) Diagram peta kendali adalah plot time series khusus yang membantu dalam menentukan apakah suatu proses yang memegang kendali statistik. Beberapa bentuk yang paling banyak digunakan dari diagram kontrol adalah grafik -r, dan Individu grafik. Ini sering disebut sebagai "Shewhart" grafik setelah kontrol charting pelopor, Walter Shewhart, yang memperkenalkan teknik tersebut. Grafik ini bersifat sensitif terhadap mendeteksi pergeseran relatif besar dalam proses (yaitu dari urutan 1.5σ atau di atas). Dalam praktek komputer jaringan, pergeseran dapat disebabkan oleh gangguan atau serangan, misalnya. Dua jenis grafik biasanya digunakan untuk mendeteksi pergeseran kecil (kurang dari 1.5σ), yaitu kumulatif jumlah (atau CUSUM) grafik dan grafik EWMA. Sebuah CUSUM plot jumlah kumulatif deviasi setiap nilai sampel dari nilai target. Sebuah teknik alternatif untuk mendeteksi pergeseran kecil adalah dengan menggunakan metodologi EWMA. Jenis bagan memiliki beberapa sifat yang sangat menarik, khususnya: a. Tidak seperti dan R dan Individu grafik, semua data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu dapat digunakan untuk menentukan status kontrol proses. b. Sama dengan CUSUM, EWMA menggunakan semua pengamatan sebelumnya, tetapi lebih besar pada data yang eksponensial menurun sebagai pengamatan menjadi lebih lama. Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 6
7 c. EWMA adalah sering lebih unggul teknik charting CUSUM karena fakta yang mendeteksi lebih besar bergeser lebih baik. d. EWMA dapat diterapkan untuk memantau standar deviasi di suatu proses. e. Skema EWMA dacpat digunakan untuk meramalkan nilai dari suatu proses. f. Metodologi EWMA tidak sensitif terhadap asumsi normalitas. Grafik kendali Exponential Weighted Moving Average memiliki beberapa sifat unik, khususnya : a. Semua data yang dikumpulkan dari berbagai periode waktu bisa digunakan untuk mengukur status kendali pada sebuah proses. b. Exponential Weighted Moving Average sering kali lebih unggul dari pada pemetaan dengan Teknik CUSUM untuk perubahan perubahan yang lebih besar. c. Skema Exponential Weighted Moving Average bisa di aplikasikan untuk memonitor standar deviasi pada penambahan nilai rata-rata pada suatu proses. d. Dengan menggunakan skema Exponential Weighted Moving Average bisa diramalkan nilai rata rata dari suatu proses. e. Metodelogi Exponential Weighted Moving Average tidak sensitif terhadap asumsi asumsi secara normal. C. Studi Kasus 1) Peta kendali CUSUM Tabel 1. Sample Pengukuran Sample i xi Sample i xi Sample i xi 1 9, , ,9 2 7, , ,33 3 9, , , , , ,5 5 12, , ,6 6 10, , ,08 7 8, , , , , ,62 9 9,2 19 8, , , , ,52 Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 7
8 Nilai target µ0 = 10, ukuran subgrup n = 1, s = 1. Misal ingin dideteksi jarak pergeseran proses 1.s = 1(1) = 1. Jadi, µ1 = 11, sehingga K = 0,5 dan H = 5 s = 5. Langkah-langkah penyelesaian menggunakan software minitab: 1. Masukkan data di atas ke dalam program MINITAB dengan nama sample. 2. Klik stats > control charts > time weighted charts > CUSUM. 3. Pilih observations for a subgroup are in one rows of colomn > masukkan data sample > isi column target 4. Pilih CUSUM Options > pada parameter isi standard deviasi Pada plan/type pilih one sided, kemudian isi H= 5, dan K = 0,5. 6. Kemudian klik OK. Sehingga output nya adalah sebagai berikut : Gambar 2. Peta Kendali CUSUM Adanya titik yg diluar batas H (titik 29 dan 30) mengindikasikan adanya sebab terduga yg terjadi, berdasarkan contoh indikasi mulai adanya pergeseran proses yakni pada titik 22 dan 23. Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 8
9 EWMA Modul 5 Peta Kendali CUSUM & EWMA 2) Peta Kendali EWMA Tabel 2. Sample Pengukuran Sample i xi Sample i xi Sample i xi 1 9, , ,9 2 7, , ,33 3 9, , , , , ,5 5 12, , ,6 6 10, , ,08 7 8, , , , , ,62 9 9,2 19 8, , , , ,52 Soal seperti pada contoh 1 tetapi pada kasus ini diketahui λ = 0,1 dan L= 2,7 Langkah menggunakan software minitab : 1. Masukkan data di atas ke dalam program MINITAB dengan nama sample. 2. Klik stats > control charts > time weighted charts > EWMA 3. Pilih observations for a subgroup are in one rows of colomn > masukkan data sample > isi column weight of EWMA dengan nilai lamda (λ) yaitu 0,1 4. Kemudian klik EWMA Options isi mean tersebut dengan nilai target , dan standard deviation 1,54 5. Kemudian klik OK Sehingga outputnya adalah sebagai berikut EWMA Chart of xi UCL= _ X= LCL= Sample Gambar 2.Peta Kendali EWMA Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 9
10 Dengan menentukan λ = 0,1 dan L= 2,7 maka dari peta kendali EWMA terlihat lebih jelas bahwa sampel akan berada di batas kendali. D. Tugas Pendahuluan 1. Jelaskan yang dimaksud peta kendali CUSUM! 2. Jelaskan yang dimaksud peta kendali EWMA! 3. Sebutkan kegunaan peta kendali CUSUM dan EWMA! 4. Sebutkan keuntungan dari peta kendali CUSUM dan EWMA! 5. Data pada tabel dibawah ini mewakili pengamatan individu pada molekul Berat diambil per jam dari bahan kimia proses. Nilai target molekul Berat adalah 1050 dan standar proses penyimpangan dianggap tentang σ = 25,. Mengatur dari proses ini. desain ini untuk cepat mendeteksi pergeseran sekitar 1.0 σ dalam proses mean. A. Buatlah peta kendali CUSUM dengan h = 4 dan k = 0,5 B. Buatlah peta kendali EWMA dengan λ = 0,1 dan L= 2,7 Tabel 4. Pengamatan Individu Pada Molekul Berat Number Pengamatan Number Pengamatan Sebuah mesin yang digunakan untuk mengisi kaleng dengan aditif oli motor. Sampel tunggal dapat dipilih setiap jam dan berat dapat diperoleh. Karena proses pengisian otomatis, memiliki variabilitas yang sangat stabil, dan panjang Pengalaman menunjukkan bahwa σ = individu pengamatan selama 24 jam operasi ditunjukkan pada Tabel dibawah ini. Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 10
11 Tabel 5. Waktu Mengisi Kaleng dengan Aditif Oli Motor Observation xi Observation xi Dengan asumsi bahwa target proses adalah oz, C. Buatlah peta kendali CUSUM dengan h = 4,77 dan k = 0,25 D. Buatlah peta kendali EWMA dengan λ = 0,1 dan L= 2,7 7. Data pada adalah suhu dari proses kimia dalam C, diambil setiap dua menit. Target nilai rata-rata adalah = 950 dan σ = Tabel 6. Data Proses Kimia Suhu A. Buatlah peta kendali CUSUM dengan h = 5 dan k = B. Buatlah peta kendali EWMA dengan λ = 0,1 dan L= 2,7 8. Pengukuran viskositas pada polimer yang dibuat setiap 10 menit oleh viskometer on-line. Tiga puluh enam pengamatan ditunjukkan pada tabel ini dengan sasaran viskositas untuk proses ini adalah = 3200 dan σ = Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 11
12 Tabel 7. Pengukuran Polimer Viskositas a. Buatlah peta kendali CUSUM dengan h = 5 dan k = 0.25 b. Buatlah peta kendali EWMA dengan λ = 0,1 dan L= 3 9. PT.Osik, memeriksa sampel sebanyak 20 untuk karakteristik kualitas panjang penggaris pada sampel yang diperiksa secara berkala selama 20 menit dengan mengatur rata-rata control chart bergerak untuk data pada Tabel dibawah ini, dengan menggunakan Dengan = 700 dan σ = , Tabel 9. Data Pemeriksaan Karakteristik Kualitas Panjang Penggaris Data Data Observation Observation Pemeriksaan Pemeriksaan A. Buatlah peta kendali CUSUM dengan h = 5 dan k = B. Buatlah peta kendali EWMA dengan λ = 0,1 dan L= 2,7 Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 12
13 10. PT.Osik, memeriksa sampel sebanyak 15 untuk karakteristik kualitas panjang pesawat pada sampel yang diperiksa secara berkala selama 20 menit dengan mengatur rata-rata control chart bergerak untuk data pada Tabel dibawah ini, dengan menggunakan Dengan = 26.5 dan σ = 0.2 Tabel 9. Data Pemeriksaan Karakteristik Kualitas Panjang Pesawat Data Observation Panjang Pesawat A. Buatlah peta kendali CUSUM dengan h = 5 dan k = B. Buatlah peta kendali EWMA dengan λ = 0,2 dan L= 2,7 Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 13
BAGAN KENDALI CUMULATIVE SUM (CU-SUM)
BAGAN KENDALI CUMULATIVE SUM (CU-SUM) 10/09/2012 1 REVIEW Bagan kendali Shewhart biasanya diaplikasikan pada tahap I dari SPC. Shewhart mengidentifikasi terkontrol atau tidaknya suatu proses secara statistik
Lebih terperinciBab 2. Teori Dasar. 2.1 Pendahuluan
Bab 2 Teori Dasar 2.1 Pendahuluan Gagasan bagan kendali statistik pertama kali diperkenalkan oleh Walter A. Shewhart dari Bell Telephone laboratories pada tahun 1924 (Montgomery, 2001, hal 9). Tujuan dari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Hasil dari suatu proses produksi yang diterima oleh konsumen diharapkan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang Masalah Hasil dari suatu proses produksi yang diterima oleh konsumen diharapkan memenuhi spesifikasi produsen. Karena produk yang mahal, tidak efisien, dan tidak sesuai
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pengendalian kualitas merupakan aktivitas keteknikan dan manajemen yang dengan aktivitas tersebut dapat mengukur ciri-ciri kualitas produk, membandingkan dengan
Lebih terperinciOleh: Nurul Hidayah Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si
KAJIAN PERBANDINGAN KINERJA GRAFIK PENGENDALI CUMULATIVE SUM (CUSUM) DAN EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) DALAM MENDETEKSI PERGESERAN RATARATA PROSES Oleh: Nurul Hidayah 06 0 057 Dosen pembimbing:
Lebih terperinciPERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika
PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika Muhammad Arif Tiro Program Studi Statistika FMIPA Universitas Negeri Makassar Abstrak Salah satu alat
Lebih terperinciPenerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 30 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya
Seminar Tugas Akhir Penerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 3 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya Rista Wijayanti (37 6) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. untuk menentukan produk dan jasa yang digunakan (Ariani, 2004). Konsumen
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Kualitas merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menentukan produk dan jasa yang digunakan (Ariani, 2004). Konsumen biasanya memilih
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Tujuan utama Statistical Process Control (SPC) ialah untuk meningkatkan kualitas dan produktivitas. Kualitas memiliki hubungan yang sangat erat dengan kepuasan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Ketatnya persaingan antara perusahaan industri satu dengan yang lainnya menyebabkan semakin banyak dan beragam industri saat ini yang berusaha untuk meningkatkan kualitas
Lebih 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 terperinciGRAFIKPENGENDALI VARIABEL
GRAFIKPENGENDALI VARIABEL Grafik pengendali pertamakali diperkenalkan oleh Dr. Walter Andrew Shewhart dari Bell Telephone Laboratories, Amerika Serikat, pada tahun 1924 dengan maksud untuk mengurangi variasi.
Lebih 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 I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam persaingan pasar yang amat ketat seperti sekarang ini, industri harus menjaga kualitas produk atau jasa mereka tetap terjamin. Hal ini dikarenakan agar konsumen
Lebih terperinciKOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB
KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB (STUDI KASUS : PT Djarum Kudus SKT Brak Megawon III) SKRIPSI Disusun Oleh : IYAN
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL. i. LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL. i LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv ABSTRAK. v ABSTRACT... vi KATA PENGANTAR... vii DAFTAR ISI.. ix DAFTAR TABEL. xii DAFTAR GAMBAR xiii DAFTAR
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 I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengendalian kualitas merupakan aktivitas keteknikan dan manajemen, yang dengan aktivitas itu bisa diukur ciri-ciri kualitas produk, membandingkannya dengan spesifikasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kualitas produk memegang peranan penting dalam menentukan maju atau mundurnya perusahaan. Pengendalian kualitas proses produksi merupakan faktor penting dalam kegiatan
Lebih terperinciBAB III METODE CONTROL CHART. sebagai metode grafik yang di gunakan untuk mengevaluasi apakah suatu proses
BAB III METODE CONTROL CHART 3.1 Control Chart Peta kendali atau Control Chart merupakan suatu teknik yang dikenal sebagai metode grafik yang di gunakan untuk mengevaluasi apakah suatu proses berada dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang Kualitas suatu produk merupakan faktor yang berpengaruh terhadap kepuasan konsumen. Untuk mempertahankan suatu kualitas produk, produk harus dikendalikan dan dimonitor
Lebih terperinciANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA)
ANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) Oleh: Dian Mareta Windayani 16 100 055 Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si Latar belakang PENDAHULUA N
Lebih terperinciANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) UNTUK MEAN DAN VARIANS
ANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) UNTUK MEAN DAN VARIANS Oleh: Dian Mareta Windayani 1206 100 055 Desen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si Abstrak
Lebih terperinciPENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC
PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC Putu Witri Dewayanti, Muhammad Mashuri, Wibawati 3 ) Mahasiswa Jurusan Statistika FMIPA ITS,3) Dosen Jurusan Statistika
Lebih terperinciANALISIS DAN PEMBAHASAN
ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.3 Peta Kendali Hotelling Dalam kehidupan sehari-hari banyak sekali proses produksi yang memiliki karakteristik kualitas lebih dari satu. Proses yang seperti ini disebut dengan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Dewasa ini, persaingan ketat diantara perusahaan terus digencarkan guna untuk mempertahankan keberlangsungan suatu perusahaan. Salah satu faktor yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Gula salah satu kebutuhan sehari-hari yang penting bagi masyarakat Indonesia, karena sumber kalori dan pemanis untuk makanan atau minuman. Menurut wakil ketua Asosiasi
Lebih terperinciTUGAS AKHIR SM MUHAMMAD HAKAM Dosen Pembimbing : Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes Dra. Titik Mudjiati, M.Si
TUGAS AKHIR SM141501 PERBANDINGAN GRAFIK KENDALI CUSUM (CUMULATIVE SUM) DAN EWMA (EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI PIPA BESI PADA PT. PACIFIC ANGKASA ABADI MUHAMMAD
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 205, Halaman 957-966 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian PREDIKSI NILAI KURS DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Lebih terperinciPENDAHULUAN. CuSum. Univariate EWMA MEWMA. Multivariate Hotelling. Kosumen. Kualitas Baik. Peta Kendali. Pengendalian Kualitas
PENDAHULUAN Kosumen Kualitas Baik Univariate CuSum EWMA Peta Kendali Pengendalian Kualitas MEWMA Multivariate Hotelling PENDAHULUAN R U M U S A N M A S A L A H 1. Bagaimana prosedur pembentukan peta kendali
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA BAGAN KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK MEAN PROSES SKRIPSI KRISTINA INTAN KARTIKA PUTRI
UNIVERSITAS INDONESIA BAGAN KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK MEAN PROSES SKRIPSI KRISTINA INTAN KARTIKA PUTRI 0606067446 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM SARJANA
Lebih terperinciUji tracking setpoint
Validasi model Uji tracking setpoint Pengujian dilakukan dengan BOD konstan, yaitu 2200 mg/l. Untuk mencapai keadaan steady, sistem membutuhan waktu sekitar 30 jam. Sedangkan grafik kedua yang merupakan
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) ( X Print) D-290
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Print) D-90 Pengontrolan Kualitas Diameter Pipa Baja pada Proses Tube Mill dengan Menerapkan Diagram Kontrol Kombinasi MEWMA Dimas N. D. Seputro
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menghasilkan data, melalui penggunaan metode statistik dapat mengetahui bahwa
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam era globalisasi, kualitas menjadi tulang punggung keberhasilan suatu perusahaan dalam menjalankan roda perekonomian. Kualitas yang baik akan menghasilkan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini terdiri dari 3 bagian. Pada bagian pertama diberikan tinjauan pustaka dari penelitian sebelumnya. Pada bagian kedua diberikan teori penunjang untuk mencapai tujuan penelitian
Lebih terperinciPengontrolan Kualitas Proses Produksi Spray Tube Body ftn Menggunakan Diagram Kontrol MEWMA
Pengontrolan Kualitas Proses Produksi Spray Tube Body ftn Menggunakan Diagram Kontrol MEWMA Oleh : Nurul Qomariyah 1308030012 Dosen Pembimbing : Dr. Muhammad Mashuri, MT LATAR BELAKANG Kualitas Proses
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Produksi merupakan sebuah siklus yang dilakukan oleh perusahaan dalam penyediaan barang atau jasa yang akan ditawarkan kepada pasar demi keberlangsungan
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 terperinciReview QUIZ ( 10 menit )
Lecture 4 Control Chart for Variables - 1 1 Review QUIZ ( 10 menit ) Sebutkan pembagian penyebab variasi pada proses manufaktur? Berikan contoh? Kapan proses disebut in control dan kapan out of control?
Lebih terperinciProsiding Statistika ISSN:
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Penerapan Diagram Kendali Sintetik untuk mendeteksi Pergeseran Rata-rata (Kasus pada PT.World Yamater Spinning Milis II) The Synthetic Control Chart Implementation
Lebih terperinci(MEWMA) Zuhrawati Latif ABSTRAK
Peta Kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) Zuhrawati Latif Mahasiswa Jurusan Matematika Universitas Hasanuddin ABSTRAK Proses produksi merupakan serangkaian kegiatan dalam
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Statistic Quality Control (SQC) Statistik merupakan teknik pengambilan keputusan tentang suatu proses atau populasi berdasarkan pada suatu analisa informasi yang terkandung di
Lebih terperinciPENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MINYAK LUMAS DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA
PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MINYAK LUMAS DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA Rxyzcha Pradhana Vydia Tyagita 1, Muhammad Mashuri 2 Mahasiswa S2 Statistika Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciPEMBUATAN BAGAN KENDALI MULTIVARIAT T 2 -HOTELLING UNTUK PROSES PERKULIAHAN Studi Kasus : IPK dan Lama Studi Lulusan Matematika Universitas Andalas
Jurnal Matematika UNAND Vol. 1 No. 2 Hal. 85 92 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMBUATAN BAGAN KENDALI MULTIVARIAT T 2 -HOTELLING UNTUK PROSES PERKULIAHAN Studi Kasus : IPK dan Lama
Lebih 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 terperinciANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL
ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL Makalah Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pengendalian Kualitas Statistik Yang Dibina Oleh Bapak Hendro Permadi Nama Kelompok: Sudarsono (309312422762)
Lebih 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 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 terperinciPIPA PVC PUTU WITRI DEWAYANTI Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT. Co Pembimbing: Wibawati, S.Si, M.Si. Kamis, 7 Juli 2011
PUTU WITRI DEWAYANTI 137131 1 PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MULTIVARIATE EXPONENTIAL WEIGHTED MOVING AVERAGE (MEWMA) PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri,
Lebih 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Saat ini, dunia memasuki era globalisasi yang berdampak terhadap sistem perdagangan internasional yang bebas dan lebih terbuka. Keadaan ini memberi peluang sekaligus
Lebih terperinciDiagram Kontrol Data Depth untuk Memonitor Proses Multivariat
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Diagram Kontrol Data Depth untuk Memonitor Proses Multivariat 1 Mutia Laksmi, 2 Suwanda, 3 Lisnur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciDETEKSI FALSE ALARM MENGGUNAKAN RESIDUAL CONTROL CHART BERDASARKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION
DETEKSI FALSE ALARM MENGGUNAKAN RESIDUAL CONTROL CHART BERDASARKAN METODE SUPPORT VECTOR REGRESSION Luh Made Pramitasari,*) dan Moses Laksono Singgih 2),2) Laboratorium Sistem Manufaktur, Jurusan Teknik
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 terperinciGeometric Moving Average (Diagram Kontrol Rata-rata Bergerak December Geometrik) 2, / 8
Geometric Moving Average (Diagram Kontrol Rata-rata Bergerak Geometrik) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII December 2, 2015 Geometric Moving Average (Diagram
Lebih terperinciBAB III HASIL ANALISIS
51 BAB III HASIL ANALISIS 3.1 Pengumpulan Data Pada tahap ini, penulis secara langsung mengambil data dari PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Medan pada periode Januari 00 sampai dengan Desember 006. Disamping
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 terperinciPENGENDALIAN KUALITAS PRODUK GARAM PADA PT. SUSANTI MEGAH SURABAYA
PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK GARAM PADA PT. SUSANTI MEGAH SURABAYA Retno Indriartiningtias Laboratorium Ergonomi dan APK Jurusan Teknik Industri Universitas Trunojoyo, Madura Email : artiningtias@yahoo.com
Lebih terperinciBambang Pramono ( ) Dosen pembimbing : Katherin Indriawati, ST, MT
PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN BERPENGAWASAN PADA AERATION BASIN DENGAN TEKNIK CUMULATIVE OF SUM (CUSUM) Bambang Pramono (2408100057) Dosen pembimbing : Katherin Indriawati, ST, MT Aeration basin Aeration
Lebih terperinciBAB III. PETA KENDALI KUALITAS MULTIVARIAT Z-chart UNTUK PROSES AUTOKORELASI. Salah satu fungsi dari pengendalian kualitas statistik adalah mengurangi
BAB III PETA KENDALI KUALITAS MULTIVARIAT Z-chart UNTUK PROSES AUTOKORELASI Salah satu fungsi dari pengendalian kualitas statistik adalah mengurangi variasi yang terjadi dalam suatu proses. Sementara itu,
Lebih terperinciProsedur untuk Memonitor Proses dengan Proporsi Kecacatan yang Rendah
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Prosedur untuk Memonitor Proses dengan Proporsi Kecacatan yang Rendah 1 Shobrina Nuradhanti Nugroho, 2 Teti Sofia Yanti, 3 Suwanda Idris 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Statistical Process Control (SPC) Statistical Process Control (SPC) merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan sebagai pemonitor, pengendali, penganalisis, pengelola,
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 terperinciPENGKONSTRUKSIAN GRAFIK PENGENDALI BERDASAR BOXPLOT
PENGKONSTRUKSIAN GRAFIK PENGENDALI BERDASAR BOXPLOT Frangky Masipupu 1), Adi Setiawan ), Bambang Susanto 3) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika ),3) Dosen Program Studi Matematika Program Studi dan Matematika
Lebih terperinciSEMINAR TUGAS AKHIR NP CONTROL CHART BY USING BAYESIAN APPROACH PETA KENDALI NP MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN. Oleh : Rizckha Septiana
SEMINAR TUGAS AKHIR PETA KENDALI NP MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN NP CONTROL CHART BY USING BAYESIAN APPROACH Oleh : Rizckha Septiana 1207 100 004 Dosen Pembimbing: Dra. Laksmi Prita Wardhani, M.Si,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengendalian proses statistik umumnya digunakan sebagai alat dalam meningkatkan kualitas produk melalui pencapaian stabilitas dan kemampuan. Pemantauan dan mengurangi
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK
PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK Software R memfasilitasi proses pengendalian kualitas statistik (statistics process control) dengan menginstall dan mengaktifkan package qcc. Analisis pengendalian kualitas
Lebih terperinciMonitoring Uji Stabilitas Jenis Tablet Antibiotik Pada Masa Kadaluarsa Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat (Studi Kasus : PT X )
Monitoring Uji Stabilitas Jenis Tablet Antibiotik Pada Masa Kadaluarsa Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat (Studi Kasus : PT X ) Rindang Sukmanita dan Muhamad Mashuri Mahasiswa Jurusan Statistika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Dalam bab ini akan diuraikan mengenai teori-teori yang mendukung serta berkaitan dengan metode bootstrap untuk pembentukan diagram kendali minimax. Uraian dimulai
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 terperinciSEMINAR TUGAS AKHIR. Peta Kendali Comulative Sum (Cusum) Residual Studi Kasus pada PT. PJB Unit Pembangkitan Gresik. Rina Wijayanti
SEMINAR TUGAS AKHIR Peta Kendali Comulative Sum (Cusum) Residual Studi Kasus pada PT. PJB Unit Pembangkitan Gresik Rina Wijayanti 1306100044 Pembimbing Drs. Haryono, MSIE Dedi Dwi Prastyo, S.Si., M.Si.
Lebih terperinciBab 5. Analisis Kapabilitas Produk. 5.1 Pendahuluan
Bab 5 Analisis Kapabilitas Produk 5.1 Pendahuluan Data yang digunakan dalam tugas akhir ini merupakan data nilai potensi pertussis vaksin DTP tahun 2004 PT. Biofarma. Pembahasan dalam tugas akhir ini merupakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. perusahaan untuk memproduksi suatu produk, baik berupa barang atau jasa yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pada saat ini, konsumen semakin banyak menuntut kemampuan perusahaan untuk memproduksi suatu produk, baik berupa barang atau jasa yang berkualitas tinggi. Tuntutan
Lebih terperinciPETA PENGENDALI UNTUK UNIT INDIVIDU PRESENTASI PENGENDALIAN KUALITAS
PETA PENGENDALI UNTUK UNIT INDIVIDU PRESENTASI PENGENDALIAN KUALITAS CONTROL CHART suatu metode penyajian grafik keadaan produksi secara kronologis dengan batas-batas yang menggambarkan kemampuan produksi
Lebih terperinciPENGENDALIAN MUTU BERAT PRODUKSI PT. SEMEN PADANG MENGGUNAKAN BAGAN KENDALI MEDIAN ABSOLUTE DEVIATION (MAD) PADA DATA TIDAK NORMAL
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 1 Hal. 123 131 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGENDALIAN MUTU BERAT PRODUKSI PT. SEMEN PADANG MENGGUNAKAN BAGAN KENDALI MEDIAN ABSOLUTE DEVIATION
Lebih terperinciSKRIPSI ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) PADA PT. NGK
SKRIPSI ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) PADA PT. NGK Disusun Oleh : Nama : Asep Suryadi NPM : 201210215039 PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS
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 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 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 terperinciSKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika
PERBANDINGAN GRAFIK PENGENDALI GRAND MEDIAN DAN CUMULATIVE SUM PADA VARIABEL BERAT SHUTTLECOCK DI CV MARJOKO KOMPAS DAN DOMAS oleh NURUL MUSDALIFAH M0112064 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
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 terperinciSKRIPSI. Oleh : NOVA YANTI GULTOM JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
PREDIKSI NILAI KURS DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING DENGAN KAJIAN GRAFIK MOVING AVERAGE (MA) DAN EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) (Studi Kasus: Kurs Jual dan Kurs Beli Dollar
Lebih terperinciSKRIPSI. Oleh: Anastasia Arinda Dantika
PENERAPANN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIATE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGEE (MEWMA) PADA PENGENDALIAN KARAKTERISTIK KUALITAS AIR (Studi Kasus: Instalasi Pengolahan Air III PDAM Tirta Moedal Kota Semarang)
Lebih terperinciMembuat keputusan yang baik
Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi masa yang akan datang
Lebih terperinciPeta Kendali (Control Chart untuk Unit-Unit Individu)
Peta Kendali (Control Chart untuk Unit-Unit Individu) Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII November 18, 2015 Ayundyah (UII) Peta Kendali (Control Chart untuk
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016, Halaman 673-682 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1, (2017) ( X Print) A 6
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1, (2017) 2337-3520 (2301-928X Print) A 6 Perbandingan Diagram Kontrol X Shewhart dan X VSSI (Variable Sample Size and Sampling Interval) dalam Pengendalian Kualitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika merupakan ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi dan mempresentasikan data. Dalam perkembangan masa,
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER BATAS PENGENDALI EWMA
ESTIMASI PARAMETER BATAS PENGENDALI EWMA X - R Oleh : ERNITA DWI HASTUTI M0106040 SKRIPSI Ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciPETA KENDALI ATRIBUT. 9 Pengendalian Kualitas. Semester Genap 2017/2018
PETA KENDALI ATRIBUT 9 Pengendalian Kualitas Semester Genap 2017/2018 2 Outline Peta Kendali Variabel 3 PETA KENDALI (CONTROL CHART) Metode Statistik untuk menggambarkan adanya variasi atau penyimpangan
Lebih terperinciPengembangan Perangkat Lunak Komputasi untuk Pemantauan Kinerja Plant Secara REAL TIME dengan Metoda Statistical Process Control
Pengembangan Perangkat Lunak Komputasi untuk Pemantauan Kinerja Plant Secara REAL TIME dengan Metoda Statistical Process Control M. Rasyid Aqmar, Deddy Kurniadi & Sony Yuliar Departemen Teknik Fisika Institut
Lebih terperinciPENGONTROLAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEMEN JENIS PCC DI PT. SEMEN PADANG DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MEWMA
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 3 Hal. 7 14 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGONTROLAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEMEN JENIS PCC DI PT. SEMEN PADANG DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL
Lebih 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 terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses pengumpulan data, peneliti sering menemukan nilai pengamatan
4 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Pencilan Dalam proses pengumpulan data, peneliti sering menemukan nilai pengamatan yang bervariasi (beragam). Keberagaman data ini, di satu sisi sangat dibutuhkan dalam
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel 3.1.1 Variabel Penelitian Variabel penelitian merupakan suatu atribut atau sifat yang mempunyai variasi tertentu yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. upaya peningkatan kesejahteraan dan peningkatan kualitas serta sarana prasarana
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sumatera Barat sebagai salah satu provinsi di Indonesia yang saat ini terus melakukan percepatan pembangunan untuk peningkatan kesejahteraan dan daya saing. Provinsi
Lebih terperinciPengendalian dan Evaluasi Kualitas Beton Dengan Metode Statistical Process Control (SPC) Ir. Helmy Darjanto, MT ABSTRAK
NEUTRON, Vol.4, No. 2, Agustus 2004 105 Pengendalian dan Evaluasi Kualitas Beton Dengan Metode Statistical Process Control (SPC) Ir. Helmy Darjanto, MT ABSTRAK Hingga saat ini dalam evaluasi kualitas beton
Lebih terperinci