BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Transkripsi

1 BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Berdasarkan dari hasil pengamatan dan pemeriksaan yang telah dilakukan pada proses produksi wafer stick selama 3 bulan. Maka diketahui data sebagai berikut: Tabel 4.1 Data Reject Keseluruhan Periode Bulan Agustus - Oktober 2016 Bulan Jumlah Produksi (Kg) Reject (Kg) Presentase (%) ,45 5, Agustus ,92 9, ,32 4, ,54 6, ,56 4, September ,02 6, ,15 5, ,99 6,

2 ,76 5, Oktober ,51 9, ,12 4, ,76 6, perhitungan : Untuk mengetahui presentase dari jumlah reject yang ada menggunakan Contoh: Perhitungan Presentase line 1 bulan Agustus 12 Presentasi Data Reject Periode Bulan Agustus - Oktober 2016 (%) Presentasi (%) Agustus September Oktober Gambar 4.1 Presentasi Data Reject Periode Bulan Agustus Oktober 2016 (%)

3 32 Dari gambar presentasi diatas, setelah dilakukan pengumpulan dan pengamatan maka ditentukan line 2 sebagai line yang akan diamati karena data dari Agustus sampai Oktober 2016 menunjukkan presentasi dengan data reject tertinggi sebesar 9,69 % pada bulan Agustus, 6,87 % pada bulan September, dan 9,31 % pada bulan Oktober Pengolahan Data Setelah mendatakan berbagai data yang didapat, maka selanjutnya adalah menghitung control batas atas dan control batas bawah. Pengendalian kualitas statistik dengan menggunakan peta kendali p. Tabel 4.2 Data Reject 2 Periode Bulan Agustus - Oktober 2016 Bulan Jumlah Produksi Jumlah Reject Jumlah Proporsi Cacat UCL LCL CL Agustus Kg 9986,92 Kg 0, , , ,0842 September Kg 12806,02 Kg 0, , , ,0842 Oktober Kg 16174,51 Kg 0, , , ,0842 Total Kg 38967,45 Kg Perhitungan :

4 33 ( ) ( ) Karena jumlah dari perhitungan pengambilan sample, Maka ditentukan n = 100. Perhitungan: Batas kontrol atas dihitung dengan rumus: UCL= ( ) ( ) UCL= 0, Batas kontrol bawah dihitung dengan rumus: LCL= ( ) ( ) LCL= 0,000894

5 34 0,17 0,16 0,15 0,14 0,13 0,12 0,11 0,1 0,09 0,08 0,07 0,06 0,05 0,04 0,03 0,02 0,01 0 Agustus September Oktober Jumlah Proporsi Cacat UCL LCL CL Gambar 4.2 Peta Kendali P di 2 Pada grafik, tidak ada jumlah reject yang diluar batas kendali. Karena semakin kecil variasi semakin baik. Dengan demikian peta kendali tersebut dapat menjadi acuan proses pengambilan sample berikutnya. Gambar menunjukkan bahwa pengendalian kualitas reject wafer stick di line 2 terkendali, walaupun terkendali jumlah reject dihasilkan masih tergolong tinggi maka dari itu dilakukan pengolahan data untuk melihat data reject mana yang tertinggi di line 2.

6 35 Tabel 4.3 Pengolahan Data untuk Diagram Pareto No Bulan Gelombang 1 Agustus 1105,69 2 September Oktober 1489,89 Total 3905,58 Kue Putih Kue Belang 330, Lilitan Kasar Poripori 873, Kue Bengkok 26,13 30,13 76,08 132,3 Kue Pipih 48,73 51,15 112,2 212,1 Ngelokor 876, Dimensi produk tidak standar Opak Keras ,9 3708,8 Jumlah Reject

7 36 Setelah maka dihitung dari yang terbesar hingga terkecil berapa presentase reject yang ada di line 2 melalui diagram pareto Tabel 4.4 Pengolahan Data Total Reject No Reject Total Reject Percentage Akumulasi 1 Lilitan Kasar ,91% 2 Dimensi Produk tidak standar 4887,3 12,54% 3 Kue Putih 4390,16 11,27% 4 Gelombang 3905,58 10,02% 5 Opak Keras 3708,83 9,52% 6 Pori-pori 3442,67 8,83% 7 Ngelokor 3082,68 7,91% 8 Kue Belang 2771,78 7,11% 9 Kue Pipih 212,11 0,54% 10 Kue Bengkok 132,34 0,34% Total 38967,45 100% 31,91% 44,45% 55,72% 65,74% 75,26% 84,09% 92,00% 99,12% 99,66% 100,00% perhitungan : Untuk mengetahui presentase dari jumlah reject yang ada menggunakan

8 37 Contoh perhitungan persentase lilitan kasar Akumulasi persentase = (n1),(n2=n1+n2), (n3=n2+n3).n seterusnya Akumulasi persentase = (31,91 %), (n2= 31,91 % + 12,54 % = 44,45%) ,00% 90,00% 80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% Total Reject Akumulasi Gambar 4.3 Diagram Pareto Reject di 2. Dari hasil diagram pareto diatas faktor reject yang paling dominan di line 2 adalah lilitan kasar dengan berat Kg atau 31,91%. Sehingga sebagai langkah awal yang harus dilakukan adalah menjadikan jenis reject lilitan kasar sebagai prioritas utama yang harus segera ditindaklanjuti.

9 38 Method Material Setup and Adjustment Cetakan Kue menggunakan perkiraan Tidak Adanya SOP tertulis/opl mengenai mengatasi lilitan kasar Ketebalan Sheet Tebal Cetakan Kue Tidak Presisi Environment Setup output Infusan Arah Alat Infusan Tidak Tepat Selang Infusan Macet Machine Air di Tangki tidak keluar Kecepatan antara nozzle dengan spinner tidak sesuai Man Lilitan Kasar Operator Kurang Terampil Gambar 4.4 Diagram Fishbone Lilitan Kasar

10 39 Dalam diagram fishbone diatas telah digambarkan beberapa faktor-faktor yang menyebabkan reject lilitan kasar, adapun faktor-faktornya sebagai berikut: 1. Faktor Manusia Ini merupakan faktor yang paling berpengaruh karena sifatnya yang secara terus menerus karena mesin yang beroperasikan secara semi-manual. Faktor dari sumber daya manusianya itu sendiri semakin penting, semakin operator cepat dalam mengatur mesin, semakin kecil juga tingkat reject. 2. Faktor Mesin Mesin sangatlah berpengaruh dalam hal ini, karena sering terjadi walaupun operator sudah mengatur. Kecepatan spinner dengan nozzle yang tidak sama dapat menyebabkan lilitan kasar. Faktor utamanya tentu karena Setup output infusan seperti arah alat infusan yang tidak tepat, selang infusan macet dan air tangki tidak keluar 3. Faktor Metode Pada saat kue visualnya berbentuk lilitan kasar, tidak semua operator mengetahui SOP tentang mengatasi lilitan kasar, beberapa operator perkiraan. 4. Faktor Material Adonan tertumpuk secara lama akan menjadi basi dan hasil adonan yang jelek yang keluar dari mixer pun, menyebabkan hasil cetakan adonan yang digulung menjadi lembaran sheet tidak maksimal. Lembaran sheet tidak rata dan adanya pori-pori di lembaran sheet nya tersebut