BAB II LANDASAN TEORI
|
|
- Agus Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 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 yang berisi definisi dan teori. Pada bagian ketiga disusun kerangka pemikiran yang menjelaskan alur pemikiran dalam penelitian ini. 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian tentang grafik pengendali nonparametrik telah dilakukan oleh Altukife (2003). Pada penelitian tersebut dibuat data simulasi dengan ukuran sampel 4,6,8,10,12 berdistribusi Double Exponensial, 2p Exponential, Uniform dan Normal. Hasilnya grafik pengendali sum or rank lebih efektif mendeteksi proses out of control untuk ukuran sampel untuk data yang berdistribusi Double Exponensial. Untuk data 2p Exponential grafik pengendali Sum of Rank lebih baik. Untuk data yang berdistribusi Uniform dan Normal grafik pengendali Shewart lebih baik. Penelitian sejenis telah dilakukan oleh Najib (2007). Penelitian dilakukan pada data berdistribusi 3p Weibull dengan ukuran sampel 20, hasil penelitian menunjukkan pada grafik pengendali Sum of Rank 67 sampel keluar dari batas pengendali dari 86 titik pengamatan. 2.2 Teori Pendukung Kualitas Kualitas adalah ukuran seberapa dekat suatu barang atau jasa sesuai dengan standar tertentu. Standar mungkin berkaitan dengan waktu, bahan, kinerja, kemampuan, atau karakteristik (objektif dan dapat diukur) yang dapat dikuantifikasikan (Marimin, 2005). Kualitas memegang peranan penting dalam pengambilan keputusan konsumen untuk mengkonsumsi barang atau jasa yang beredar di pasaran. Demikian pula bagi para produsen sangat memperhatikan 1
2 kualitas barang atau jasa yang dihasilkan agar barang atau jasa yang dihasilkan tersebut dapat bersaing di pasaran. Kualitas dapat juga didefinisikan sebagai kecocokan penggunaannya yaitu seberapa baik produk itu sesuai dengan spesifikasi dan kelonggaran yang disyaratkan oleh rancangan itu (Montgomery, 1990). Menurut Montgomery (1990), tiap produk mempunyai sejumlah unsur yang bersama-sama menggambarkan kecocokan pengguna. Parameter-parameter ini biasanya dinamakan ciri-ciri kualitas. Berikut ciri-ciri kualitas produk 1. Fisik yaitu panjang, berat, voltase, kekentalan. 2. Indera yaitu rasa, penampilan, warna.. 3. Orientasi waktu yaitu keandalan (dapat dipercaya), dapat dipelihara, dapat dirawat. Setiap perusahaan menginginkan produk atau jasa yang dihasilkan dapat diterima oleh para konsumen sehingga dapat bersaing di pasaran. Oleh karena itu, agar perusahaan berhasil dalam persaingan global, sangat penting bagi perusahaan untuk memperhatikan kualitas produk atau jasa salah satunya dengan pengendalian kualitas statistik Pengendalian Kualitas Statistik Pada tahun 1924, Shewart dari Bell Telephone Laboratories mengembangkan grafik pengawasan dengan pendekatan statistik untuk mengontrol variabel-variabel yang penting dalam proses produksi. Metode ini biasa disebut pengendalian kualitas statistik / Statisticall Proses Control (SPC). Metode SPC lebih banyak menggunakan pendekatan grafik fungsi dan statistika dalam implementasinya. Metode tersebut merupakan salah satu cikal bakal konsep pendekatan jaminan kualitas terbaik yang diperkenalkan di dunia industrialisasi modern. Metode tersebut dapat mengidentifikasi dan membedakan apakah sebuah proses dalam keadaan terkendali atau tidak terkendali (Hidayat, 2007). Pengendalian kualitas statistik adalah sekumpulan strategi, teknik, dan tindakan yang diambil oleh sebuah organisasi untuk memastikan bahwa strategi 2
3 tersebut menghasilkan produk yang berkualitas atau menyediakan pelayanan yang berkualitas (Lind, 2008). Pengendalian kualitas statistik merupakan pengaplikasian teknik-teknik statistik untuk mengendalikan suatu proses untuk menentukan stabilitasnya dan kemampuannya menghasilkan produk/jasa bermutu (Sugian, 2006). SPC memiliki kemampuan untuk mendeteksi bentuk penyimpangan/ketidaksesuaian maupun kesesuaian terhadap standar (produk, proses maupun sistem). Dengan demikian perusahaan dapat mengidentifikasi penyimpangan-penyimpangan yang terjadi sehingga dapat diambil tindakan perbaikan yang diperlukan agar produk yang dihasilkan dapat memenuhi standar atau berkualitas Grafik Pengendali Salah satu alat yang dapat digunakan dalam pengendalian kualitas statistik adalah grafik pengendali. Grafik pengendali adalah grafik yang menunjukkan batas-batas yang dihasilkan oleh suatu proses dengan tingkat kepercayaan tertentu. Grafik pengendali digunakan untuk membantu mendeteksi adanya penyimpangan dengan cara menetapkan batas-batas kendali berikut. 1. Upper Control Limit (UCL) UCL merupakan garis batas kendali atas untuk grafik pengendali, 2. Central Line (CL) CL merupakan garis tengah yang melambangkan tidak adanya penyimpangan dari karakteristik sampel, dan 3. Lower Control Limit (LCL) LCL merupakan garis batas kendali bawah untuk grafik pengendali (Fakhri,2010). Berdasarkan pengamatan proses, grafik pengendali dibedakan menjadi dua yaitu 1. Grafik pengendali attribute / sifat Banyak karakteristik yang tidak dapat dijelaskan secara numerik misalnya dalam produksi biasa disebut cacat/ tidak cacat. Model ini digunakan apabila produk yang akan dievaluasi kualitasnya dapat dibedakan atas cacat dan tidak 3
4 cacat. Jika unit yang cacat dapat dinyatakan sebagai proporsi dari banyaknya barang tidak sesuai yang ditemukan dalam pemeriksaan terhadap total barang, maka pengendalian kualitasnya dapat dilakukan dengan memakai p-chart. 2. Grafik Pengendali Variabel Grafik pengendali digunakan untuk pengendalian kualitas melalui penelitian atau pengujian terhadap variabel proses, seperti waktu yang digunakan untuk memproses pengerjaan produk dan ukuran produk (diameter, panjang, berat atau isi). Kesesuaian dengan standar kualitas dinilai dari 2 sudut penilaian, yaitu untuk grafik pengendali deviasi standar disebut grafik S dan grafik pengendali untuk rentang dinamakan grafik Grafik Pengendali Shewart Grafik pengendali variabel adalah grafik yang dapat digunakan untuk mendeteksi proses terkendali atau tidak. Grafik pengendali variabel ada yang digunakan untuk mengendalikan rata-rata dan juga variabilitas. Grafik untuk mengendalikan rata-rata adalah Shewart yang diperkenalkan Shewart pada tahun 1931 sedangkan grafik pengendali variabilitas untuk deviasi standar dinamakan grafik dan grafik untuk rentang. Misal karakteristik kualitas berdistribusi normal dengan rata-rata µ dan standar deviasi σ. Jika sampel berukuran, dengan rata-rata µ dan standar deviasi σ diketahui maka rata-rata dari sampel dapat dirumuskan seperti persamaan berdistribusi normal dengan mean µ serta σ. Maka probabilitas 1-α, akan berada diantara σ σ (2.2.1) (2.2.2) dengan demikian, jika µ dan σ diketahui, maka persamaan (2.2.1) sebagai batas pengendali atas dan persamaan (2.2.2) batas pengendali bawah. 4
5 Namun dalam kenyataan biasanya tidak dapat diketahui µ dan σ. Oleh karena itu nilai-nilai itu harus ditaksir. Misal, terdapat sampel, masing-masing memuat observasi, rata-rata tiap sampel penaksir terbaik untuk ratarata proses adalah Jadi akan digunakan sebagai garis tengah grafik pengendali. Untuk membuat grafik pengendali diperlukan batas pengendali atas maupun bawah, sehingga perlu penaksir untuk deviasi standar σ. Untuk menaksir deviasi standar dapat digunakan dengan metode rentang. Jika suatu sampel berukuran, maka rentang sampel itu adalah selisih observasi yang terbesar dan terkecil penaksir untuk σ adalah σ, dengan konstanta berdasarkan ukuran sampel, sehingga diperoleh dengan Akan tetapi untuk nilai ukuran sampel yang besar n> 10, metode grafik pengendali Shewart - kehilangan efisiensinya karena terlalu besar rentangnya, dalam hal ini digantikan grafik pengendali Shewart - (Montgomery, 1990) (2.2.3) (2.2.4) 5
6 dengan : standar deviasi sampel ke-i : konstanta yang tergantung pada ukuran sampel, : jumlah subgroup/sampel, : ukuran sampel, : Rentang sampel, : rata-rata tiap sampel, : rata-rata semua sampel (digunakan untuk garis tengah). Sebelum membuat grafik pengendali terlebih dahulu diidentifikasi variabilitas (standar deviasi) proses dengan membuat grafik. Karena batas pengendali pada grafik dipengaruhi oleh variabilitas (standar deviasi) data (Montgomery, 1990). Grafik pengendali menggunakan titik pengamatan dan batas pengendali berikut dengan dan adalah konstanta untuk berbagai ukuran sampel (Zhang, 2014) Statistik Nonparametrik Sum of Rank Metode statistika nonparametrik merupakan salah satu metode yang mudah dalam penerapan. Hal ini disebabkan metode statistika nonparametrik tidak memerlukan asumsi distribusi terhadap sampel atau biasa disebut distribusi bebas (Taungke,2009). Salah satu dugaan dengan menggunakan metode statistik 6
7 nonparametrik yaitu Kruskall-Wallis. Krusskall-Wallis adalah metode yang digunakan pada 3 atau lebih sampel independent. Seperti terlihat pada Tabel 2.1. Misal adalah sampel random berukuran, adalah banyak sampel, dan adalah banyaknya pengamatan ( ). Tabel 2.1. Struktur Data Sampel Misalkan Tabel 2.1. merupakan tampilan susunan data berdasarkan statistik Kruskall Wallis. adalah peringkat pada data pengamatan ke-, jika dianggap terdapat peringkat dan adalah jumlahan dari semua peringkat data untuk, maka dan merupakan suatu distribusi uniform diskrit sehingga rata-rata ( ) dan variansi ( ), yaitu dengan ( ) adalah untuk ukuran subgrup 1, untuk data dengan ukuran, variansinya adalah dengan adalah banyak pengamatan dan merupakan banyak sampel (Praptono, 1986) Grafik Pengendali Nonparametrik Sum of Rank Grafik ini menggunakan peringkat pada data pengamatan dan jumlahan dari beberapa peringkat pada subgrup. Grafik ini diharapkan memberikan hasil yang tepat untuk data yang tidak membutuhkan asumsi distribusi normal. 7
8 Untuk membuat batas pengendali pada grafik pengendali nonparametrik, diberikan peringkat 1 pada nilai paling kecil dari total N pengamatan, kemudian nilai 2 untuk nilai terkecil kedua dan seterusnya sampai pengamatan paling besar dengan peringkat nilai N. Jika terdapat nilai yang sama maka dibuat rata-rata peringkat pada masing-masing pengamatan tersebut (Altukife, 2003) Batas Pengendali Grafik Nonparametrik Sum of Rank Grafik pengendali terdiri dari garis tengah, batas atas, batas bawah, dan titik pengamatan. Sehingga dari plot ataupun perhitungan akan menunjukan letak titik pengamatan terhadap garis tengah dan batas pengendali atas ataupun bawah. Batas pengendali pada grafik pengendali nonparametrik Sum of Rank didapat dari rata-rata dan variansi Sum of Rank, diperoleh (2.2.5) (2.2.6) (2.2.7) dengan nilai D dipilih untuk memenuhi ARL (Average run Lenght). UCL (Upper Control Line) adalah batas pengendali atas, CL (Center Line) adalah batas tengah dan LCL (Lower Center Line) adalah batas pengendali bawah (Altukife, 2003) Average Run Length (ARL) Average Run Length (ARL) adalah rata-rata jumlah titik sampel yang harus diamati sebelum satu titik sampel menunjukkan keadaan tidak terkendali. ARL dihitung dari rata-rata run length. Run length didefinisikan sebagi jumlah sampel yang dibutuhkan sampai ditemukan sampel yang keluar dari batas pengendali. Jika ARL kecil maka jumlah sampel yang diperlukan sampai ditemukannya tanda out of control juga kecil. 8
9 ARL pada kondisi terkendali adalah banyaknya sampel yang diperlukan sampai ditemukan tanda out of control yang pertama pada saat kondisi terkendali. ARL pada kondisi terkendali biasa dinotasikan sebagai (Wibawati,2007). Pada penelitian ini kedua grafik pengendali diterapkan dan dibandingkan pada data hasil pengamatan. Perbandingan grafik pengendali dapat dilakukan jika kedua grafik pengendali mempunyai ARL yang sama. ARL untuk kedua grafik pengendali ditetapkan sebesar 370, dengan demikian didapatkan. Simulasi pembuatan grafik pengendali dengan ARL 370 perlu dilakukan untuk mendapatkan nilai pengali standar deviasi ( dan ). Simulasi dengan membangkitkan data sesuai dengan distribusi data pengamatan agar didapatkan nilai pengali standar deviasi yang tepat Uji Distribusi Data Para praktisi di bidang kualitas biasanya menggunakan beberapa metode untuk menguji kenormalan data seperti metode Anderson-Darling, Kolmogorov- Smirnov, dan Chi- Square. Pengujian dilakukan dengan metode Anderson-Darling karena metode ini lebih baik dibandingkan metode lain dalam mendeteksi ketidaknormalan. Metode Anderson Darling digunakan untuk menguji apakah data berasal dari distribusi data tertentu. Anderson Darling memanfaatkan distribusi tertentu dalam menghitung nilai kritis ( Fallo dkk, 2013). Pada penelitian ini pengujian distribusi dilakukan untuk simulasi mendapatkan nilai pengali standar deviasi pada grafik pengendali. Hipotesis dalam uji distribusi data sebagai berikut: a) Hipotesis : Data produksi AMDK berdistribusi tertentu : Data produksi AMDK tidak berdistribusi tertentu. b) Tingkat signifikansi 9
10 α = 0.05 c) Statistik uji [ ], dengan : statistik uji untuk Anderson Darling, : banyak pengamatan, : data yang telah distandarisasi, : rata-rata, : standar deviasi, nilai fungsi distribusi kumulatif normal baku (Stephens, 1979). d) Keputusan uji Tolak jika nilai A lebih besar dari nilai A (tabel Anderson Darling). Modifikasi dari metode Anderson-Darling untuk distribusi normal ditentukan dengan rumus A= AD (1+ + ). Untuk menentukan data mengikuti distribusi tertentu dapat dilakukan dengan membandingkan nilai Anderson-Darling (Kurniawan, 2012) dengan nilai kritis berdasarkan α. Uji distribusi yang mempunyai nilai statistik Anderson- Darling paling kecil mengindikasikan bahwa distribusi tersebut paling tepat mendasari proses (Wibawati,2007). 2.3 Kerangka Pemikiran Berdasarkan tinjauan pustaka dapat disusun kerangka pemikiran berikut. Penelitian ini awalnya akan didapatkan data dari suatu proses produksi yang diambil secara langsung. Selanjutnya, diterapkan pada grafik pengendali nonparametrik Sum of Rank dan Shewart lalu selanjutnya akan di analisis grafik pengendali mana yang lebih baik pada data proses produksi di PT. Dzakya Tirta Utama dilihat dari banyaknya titik sampel yang keluar. 10
BAB 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. 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciLAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK PENGUJIAN MUTU HASIL PERIKANAN STATISTICAL PROCESS CONTROL
LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK PENGUJIAN MUTU HASIL PERIKANAN STATISTICAL PROCESS CONTROL Disusun oleh: Bekti Wulan Sari 11/318052/PN/12374 LABORATORIUM TEKNOLOGI IKAN JURUSAN PERIKANAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS
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 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 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 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 II LANDASAN TEORI
7 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Pengertian Analisis Varians Analisis varians adalah suatu proses sistematis untuk mengidentifikasi, melapor, dan menjelaskan varians atau penyimpangan hasil yang sesungguhnya
Lebih terperinciPERBANDINGAN GRAFIK PENGENDALI NONPARAMETRIK SUM OF RANK DAN GRAFIK PENGENDALI SHEWART PADA PROSES PRODUKSI DI PT DZAKYA TIRTA UTAMA
PERBANDINGAN GRAFIK PENGENDALI NONPARAMETRIK SUM OF RANK DAN GRAFIK PENGENDALI SHEWART PADA PROSES PRODUKSI DI PT DZAKYA TIRTA UTAMA oleh GUNAWAN PRABOWO M0109033 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
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 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 terperinciPERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI. Abstrak
PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI Dwi Yuli Rakhmawati, Muhammad Mashuri 2,2) Institut Teknologi Sepuluh Nopember dwiyuli_rakhmawati@yahoo.com,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Sejarah Pengendalian Kualitas Pada tahun 1924, W.A. Shewart dari Bell Telephone Laboratories mengembangkan diagram atau grafik statistik untuk mengendalikan
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 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 terperinciProsiding ISBN :
Penggunaan Metode Bayesian Subyektif dalam Pengkonstruksian Grafik Pengendali-c Sekar Sukma Asmara a, Adi Setiawan b, Tundjung Mahatma c a Mahasiswa Program Studi Matematika Fakultas Sains Matematika Universitas
Lebih terperinciStatistik Non Parametrik-2
Statistik Non Parametrik-2 UJI RUN 2 Uji Run Disebut juga uji random Bertujuan untuk menentukan apakah urutan yang dipilih atau sampel yang diambil diperoleh secara random atau tidak Didasarkan atas banyaknya
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Pengambilan data yang dilakukan penulis menggunakan data primer dan sekunder yang didapatkan pada Lini 2 bagian produksi Consumer Pack, yang
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 Fakultas Sains dan Matematika
Lebih terperinciMODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA
MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA Laboratorium OSI & K FT.UNTIRTA Praktikum Pengendalian Kualitas 2014 Page 1 MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA A. Tujuan Praktikum Berikut ini adalah tujuan praktikum modul
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 terperinciANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK
ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK Yayuk Nurkotimah dan Fachrur Rozi Jurusan Matematika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail: ocy_cute9@yahoo.com
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 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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Dasar dari Kualitas Kata kualitas memiliki banyak definisi yang berbeda, dan bervariasi dari yang konvensional sampai yang lebih strategik. Definisi konvensional dari
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 terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Mutu Dalam dunia industri baik industri jasa maupun manufaktur mutu adalah faktor kunci yang membawa keberhasilan bisnis, pertumbuhan dan peningkatan posisi bersaing.
Lebih 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 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 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 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 terperinci2. Pengawasan atas barang hasil yang telah diselesaikan. proses, tetapi hal ini tidak dapat menjamin bahwa tidak ada hasil yang
27 2. Pengawasan atas barang hasil yang telah diselesaikan Walaupun telah diadakan pengawasan kualitas dalam tingkat-tingkat proses, tetapi hal ini tidak dapat menjamin bahwa tidak ada hasil yang rusak
Lebih terperinciStudi Simulasi Grafik Pengendali Non Parametrik Berdasarkan Fungsi Distribusi Empirik
Studi Simulasi Grafik Pengendali Non Parametrik Berdasarkan Fungsi Empirik S 6 Jantini Trianasari Natangku 1), Adi Setiawan ), Lilik Linawati ) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika FSM-UKSW Email : n4n4_00190@yahoo.co.id
Lebih terperinciUJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah,, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah,, ST., MT UJI KERANDOMAN (RANDOMNESS TEST / RUN TEST) Uji KERANDOMAN Untuk menguji apakah data sampel yang diambil merupakan data yang acak / random Prosedur
Lebih terperinciBAGAN 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 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 terperinciANALISIS KEMAMPUAN PROSES
LOGO ANALISIS KEMAMPUAN PROSES Kelompok 7 Rohmad Hadi S. Ananta Ade Kurniawan Nariswari Setya Dewi Kristy Handayani Lisa Apriana Dewi Nanda Hidayati Nining Dwi Lestari M0107082 M0108015 M0108022 M0108053
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 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 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 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 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 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 III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian adalah suatu ilmu pengetahuan yang memuat berbagai cara kerja di dalam melaksanakan penelitian dari awal hingga akhir. Metode penelitian juga merupakan suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Grafik pengendali merupakan alat baku untuk mengukur performa proses (Liu dan Tang, 1996). Hal ini dikembangkan pada tahun 1920 dan sekarang grafik pengendali menjadi
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. PT. Citra Tunas Baru Gramindo adalah sebuah perusahaan garmen yang
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi PT. Citra Tunas Baru Gramindo adalah sebuah perusahaan garmen yang memproduksi kemeja pria dewasa dengan harga Rp. 41.000 Rp. 42.500 perkemeja.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI GRAFIK KENDALI MULTIVARIAT DENGAN JARAK CHI SQUARE (Studi Kasus di PT.Ongkowidjojo Malang)
1 IMPLEMENTASI GRAFIK KENDALI MULTIVARIAT DENGAN JARAK CHI SQUARE (Studi Kasus di PT.Ongkowidjojo Malang) Wulanita Dewi Anggraeni 1, Hendro Permadi Universitas Negeri Malang Email: moonietada@yahoo.com
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 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 Kualitas produk memegang peranan penting dalam menentukan maju atau mundurnya perusahaan. Pengendalian kualitas proses produksi merupakan faktor penting dalam kegiatan
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 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 III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Metodologi penelitian merupakan gambaran dari tahapan yang dilalui dalam menyelesaikan suatu masalah yang ditemui dalam sebuah penelitian, dimana dibuat berdasarkan latar
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 terperinci3. BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi Dan Waktu Penelitian Penelitian Tugas Akhir ini dilaksanakan di PT United Can Company Ltd. yang berlokasi di Jalan Daan Mogot Km. 17, Kalideres Jakarta Barat,
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 7 Juli 03 PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Marlon Stivo Noya Van Delsen, *) dan Muhammad Mashuri ) ) Jurusan Statistika,
Lebih terperinci(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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Distribusi Normal Salah satu distribusi frekuensi yang paling penting dalam statistika adalah distribusi normal. Distribusi normal berupa kurva berbentuk lonceng setangkup yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Kualitas telah menjadi karkteristik utama dalam organisasi atau perusahaan agar
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kualitas telah menjadi karkteristik utama dalam organisasi atau perusahaan agar dapat berkembang lebih baik lagi dalam bidang produksi disuatu organisasi atau perusahaan.
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. statistik, secara singkat akan diuraikan asal mula perangkat-perangkat tersebut.
8 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Konsep Dasar Pengendalian Mutu Sebelum meninjau beberapa perangkat dasar pengendalian mutu secara statistik, secara singkat akan diuraikan asal mula perangkat-perangkat tersebut.
Lebih terperinciS 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S 0 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) Wirayanti ), Adi Setiawan ), Bambang Susanto
Lebih terperinciBab 2 Tinjauan Pustaka
Bab Tinjauan Pustaka.. Pendahuluan Bab ini membahas sejumlah topik yang berhubungan dengan peta kendali yang digunaka dalam setiap penyajian mengenai metode statistis untuk pengendalian proses. Beberapa
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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dan juga produk jadi Crude Palm Oil (CPO) PT Kalimantan Sanggar Pusaka
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian 1. Obyek Penelitian. Penelitian ini akan dilakukan pada proses bahan baku, proses produksi, dan juga produk jadi Crude Palm Oil (CPO) PT Kalimantan
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 terperinciKINERJA DIAGRAM KONTROL W DAN DIAGRAM KONTROL G PERFORMANCE OF W CONTROL CHART AND G CONTROL CHART
Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Desember 06 Volume 0 Nomor Hal. 37 47 KINERJA DIAGRAM KONTROL W DAN DIAGRAM KONTROL G M. Stivo Noya Van Delsen, Mozart Winston Talakua,, Jurusan Matematika FMIPA UNPATTI
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 terperinciSOAL DETECT UTS GENAP 2014/2015. Quality Control
SOAL DETECT UTS GENAP 2014/2015 Quality Control 1. a. Buat peta kendali dan R! b. Buat revisi peta kendali jika dibutuhkan! c. Diketahui spesifikasi produk adalah 171 ± 11. Jika produk di bawah LSL maka
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 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 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 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 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Mutu Pengertian mutu atau kualitas akan berlainan bagi setiap orang dan tergantung pada konteksnya. Mutu atau kualitas suatu barang pada umumnya diukur dengan tingkat
Lebih terperinci1.1 Contoh Soal dan Pembahasan Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 25 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan
1.1 Contoh Soal dan Pembahasan 1.1.1 Uji 1 Sampel a. Uji Binomial Untuk kasus ukuran sampel 5 Dilakukan penelitian untuk mengetahui kecenderungan masyarakat dalam memilih perawatan kecantikan. Berdasarkan
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 terperinciSeminar Nasional IENACO 2014 ISSN
Seminar Nasional IENACO 204 ISSN 2337-4349 PENGENDALIAN KUALITAS PADA MESIN INJEKSI PLASTIK DENGAN METODE PETA KENDALI PETA P DI DIVISI TOSSA WORKSHOP Much. Djunaidi *, Rachmad Adi Nugroho 2,2 Jurusan
Lebih terperinciPETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON
PETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON Reny Anggraeni, Erna Tri Herdiana, Nasrah Sirajang Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin Abstrak Kualitas
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 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Semakin banyak dan beragamnya industri saat ini, menyebabkan semakin ketat persaingan antara perusahaan industri satu dengan yang lainnya, baik dari
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 terperinciANALISIS KUALITAS DAN FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KERUSAKAN PRODUK DI PT. KATWARA ROTAN GRESIK
ANALISIS KUALITAS DAN FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KERUSAKAN PRODUK DI PT. KATWARA ROTAN GRESIK Mochammad Hatta Jurusan Teknik Industri Universitas 45 Surabaya Mochammad_hatta@walla.com Siti Lestariningsih,
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
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 terperinciBab I. Pendahuluan. menghasilkan barang dan jasa dengan biaya yang serendah-rendahnya untuk
Bab I Pendahuluan A. Latar Belakang Masalah Dalam menjalankan usahanya setiap perusahaan memiliki tujuan utama yaitu menghasilkan barang dan jasa dengan biaya yang serendah-rendahnya untuk memperoleh laba
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian adalah suatu ilmu pengetahuan yang memuat berbagai cara kerja di dalam melaksanakan penelitian dari awal hingga akhir. Metode penelitian juga merupakan suatu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Definisi dan Pengertian Kualitas Kualitas tidaklah harus yang terbaik secara mutlak tapi secara umum dapat diartikan sebagai yang terbaik dalam batas-batas kondisi yang diinginkan
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 terperinciDlri Fiuia $trbi# Nn/l. N
4di ". ; :W -":Es-..3rys\ il., F. ii) I _-- ::...-.ij.jr,-i:lii:{aid{*;f,!.:rtq {'!%EEryryrynr:rirjt'i',r\14:Er:i{Y.ii.. :1 t:irrri,' -.,::ffi.t I A*ikel sleh Dwi Fiuia Subiakti ini Telah diperiksa dan
Lebih 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 terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Pengetahuan, teknologi dan pertumbuhan ekonomi pada sektor industri Pangan di Indonesia menyebabkan persaingan antara industri-industri yang menghasilkan produk sejenis harus lebih kreatif dan
Lebih terperinci