Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)
|
|
- Yulia Susman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
2 RENCANA PENERIMAAN SAMPEL (Acceptance Sampling Plans) 2 Rencana penerimaan sampel adalah prosedur yang digunakan dalam mengambil keputusan terhadap produk-produk yang dihasilkan perusahaan. Bukan merupakan alat pengendalian kualitas, namun alat untuk memeriksa apakah produk yang dihasilkan tersebut telah memenuhi spesifikasi. Acceptance sampling digunakan karena alasan : Dengan pengujian dapat merusak produk. Biaya inspeksi yang Mnggi. 100 % inspeksi memerlukan waktu yang lama, dll.
3 + vs. Acceptance Sampling 3 Keunggulan biaya lebih murah meminimalkan kerusakan mengurangi kesalahan dalam inspeksi dapat memotivasi pemasok bila ada penolakan bahan baku. Kelemahan adanya resiko penerimaan produk cacat atau penolakan produk baik membutuhkan perencanaan dan pendokumentasian prosedur pengambilan sampel. tidak adanya jaminan mengenai sejumlah produk tertentu yang akan memenuhi spesifikasi. sedikitnya informasi mengenai produk.
4 Pengujian Acceptance Sampling 4
5 Jenis Data Acceptance Sampling 5
6 Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
7 7 Outline Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel
8 8 Pengantar Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel Pengambilan dan penerimaan data variabel didasarkan pada rata-rata dan standar deviasi, serta distribusi frekuensi Data variabel adalah karakterismk mutu pada skala numerik seperm Mnggi, tekanan, suhu, panjang,dsb Ada kondisi tertentu yang membutuhkan pengambilan sampel untuk data variabel (misalnya: sampel harus berdistribusi normal). Pengambilan data berdasarkan pada rata-rata, standar deviasi, dan distribusi frekuensi Teknik ini dilakukan jika: Jika pengujian bersifat destrukmf High cost Kebutuhan akan informasi seberapa jauh penyimpangan
9 Kelebihan & Kekurangan Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 9 Kelebihan Kekurangan Jumlah sample lebih sedikit Menyediakan lebih banyak informasi terutama dapat mengetahui seberapa jauh penyimpangan atau kesalahan yang terjadi Bermanfaat untuk usaha perbaikan mutu Pengambilan sample harus dibagi ke dalam beberapa karakterismk proses Biaya administrasi lebih Mnggi Seringkali terjadi beberapa sample data variabel dapat diganm dengan hanya 1 sample atribut
10 Jenis Perencanaan Variabel Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 10 Presentase ketidaksesuaian Plans that control the lot or process frac5on defec5ve (or nonconforming). [Procedure 1] Dirancang untuk menentukan proporsi produk yang berada di luar batas spesifikasi. Parameter proses Plans that control a lot or process parameter (usually the mean). [Procedure 2] Dirancang untuk mengendalikan rata-rata dan penyimpangan atau standar deviasi dari distribusi produk pada Mngkat tertentu. Untuk menyelesaikan permasalahan ini dapat digunakan standar ANSI/ASQC ZI Untuk menyelesaikan masalah ini dapat digunakan metode acceptance control chart, sequen5al sampling for variable, dan hypothesis tes5ng
11 ANSI/ASQC ZI.9 dan MIL-STD 414 Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 11 ANSI/ASQC ZI.9 adalah perencanaan sample yang berdasar pada AQL yang mengasumsikan bahwa distribusi normal dengan menggunakan variabel acak Perencanaan pengambilan sample ini ditunjukkan dengan nilai-nilai numerik dari AQL dengan jarak 0,10 % sampai dengan 10 % Standar ini membuat ketentuan yang melipum 9 prosedur yang dapat digunakan untuk mengevaluasi
12 12 Variabilitas Mdak diketahui (metode standar deviasi) Variabilitas Mdak diketahui (metode jarak) Variabilitas diketahui Spesifikasi Tunggal Spesifikasi Ganda Bentuk 1 Bentuk 2 Bentuk 2 Prosedur Dalam ANSI Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel
13 Prosedur (1) Apabila variabilitas Mdak diketahui maka dapat menggunakan metode jarak atau standar deviasi, dimana metode jarak digunakan untuk sampel yang besar dan sebaliknya. Ada dua spesifikasi tunggal dan ganda dengan dua prosedur bentuk 1 dan 2 yang memberikan keputusan sama. Apabila variabilitas diketahui maka dapat memilih menggunakan spesifikasi tunggal atau ganda dengan bentuk 1 dan 2 sebagai pilihannya. Bentuk satu menggunakan nilai jarak atau beda standar yang ditunjukkan dalam standar deviasi (antara rata-rata proses dengan batas spesifikasi tertentu) nilai acuan lebih dari atau sama dengan k, maka produk diterima Bentuk dua menggunakan perkiraan prosentase cacat yang ada di luar spesifikasi nilai acuan lebih kurang dari atau sama dengan M, maka produk diterima
14 Prosedur (2) Tingkat inspeksi Inspeksi umum (general) Inspeksi khusus (special) Inspeksi umum sama dengan analisis yang dilakukan untuk ANSI Z1.4, dimana Inspeksi Tingkat II terlebih dahulu digunakan Inspeksi Tingkat III akan mengurangi risiko produsen, sedangkan Inpeksi Tingkat I akan memperbesar risiko konsumen. Inspeksi khusus digunakan apabila ukuran sample kecil dan harus memberikan toleransi pada resiko yang besar
15 Prosedur (3) Standar memiliki 3 macam inspeksi: Normal Ketat (5ghtened) Longgar (reduced) Tiga Mngkatan dalam inspeksi umum: Tingkat I (sedikit perbedaan, sample sedikit) Tingkat II (umum) Tingkat III (banyak perbedaan, sample banyak)
16 16 Langkah Perhitungan ANSI/ASQC Z1.9 Untuk Metode Deviasi Variabilitas diketahui Standard, langkah-langkah perhitungan berikut digunakan: Pilih Mngkat pemeriksaan yang tepat Tentukan nilai AQL yang akan digunakan untuk aplikasi Tentukan ukuran sampel untuk populasi Pilih sampel acak dari populasi Sampel uji dan merekam parameter yang diinginkan Tentukan mean dan standar deviasi untuk semap populasi Tentukan Indeks Kualitas (Qu dan Q) Tentukan Pu dan Pl nilai menggunakan Qu dan Ql Tambahkan ke Pu Pl untuk mendapatkan kemdaksesuaian persen yang sebenarnya (% ncf) Bandingkan % ncf aktual dengan % ncf yang memungkinkan untuk menentukan status diterima/ditolak
17 17 Tabel 1. Konversi Ukuran Sampel
18 18 Tabel 2. Simbol Ukuran Sampel
19 19
20 20
21 ANSI/ASQC Z1.9 Calculations For Standard Deviation Method 21 Determine the mean and the standard deviamon for the sample results. Determine Quality Indexes Qu = (Upper Limit - mean)/standard deviamon Ql = (mean - Lower Limit)/standard deviamon Upper Limit is normally 102, and Lower Limit is normally 98. Use Qu and Ql to determine esmmate of percent nonconformance above the Upper Limit (Pu) and below the Lower Limit (Pl) using Table B-5.
22 22
23 ANSI/ASQC Z1.9 Calculations For Standard Deviation Method 23 With the values of Pu and Pl determined from Table B-5 using Qu and Ql, esmmated percent nonconformance equals to Pu plus Pl. (% ncf = Pu + Pl) Acceptance is based on whether the esmmated percent nonconformance is below the allowed percent nonconformance given in Table B-3.
24 ANSI/ASQC Z1.9 Acceptable Quality Level (AQL s) 24 AQL is the maximum percent nonconforming that, for purposes of sampling inspecmon, can be considered samsfactory as a process average. For ANSI/ASQC Z1.9, AQL s vary from 0.10 to with 11 pre-defined AQL values. For use with electric meter tesmng, either in-service tesmng or receipt inspecmon, AQL s of 0.25 to 2.50 are normally umlized.
25 Rencana Penerimaan Sampel Lain untuk Data Variabel 25 Berkaitan dengan kualitas rata-rata atau variabilitas pada kualitas produk dan bukan dengan presentase kemdaksesuaian. Contoh: variabel hilangnya energi pada pengganman kekuatan. Teknik yang bisa digunakan: Peta pengendali penerimaan (Acceptance Control Chart) Pengambilan sampel berurutan untuk data variabel (Sequen5al Sampling by Variables) Pengujian Hipotesis (Hypothesis Tes5ng) Lot-Plot Method Shainin Lot Plot Plan
26 26 Plans to Control Process Fraction Defective Ø Since the quality characteristic is a variable, there will exist either LSL, USL, or both, that define the acceptable values of this parameter. Ø Fig. 1 illustrates the situation in which the quality characteristic x is normally distributed and there is LSL on this parameter.
27 Plans to Control Process Fraction Defective Ø Procedure 1 (k-method) Take a random sample of n items from the lot and compute If there is a crimcal value of p of interest that should not be exceeded with stated probability, we can translate this value of p into crimcal distance k. If ZLSL k, we would accept the lot because the sample data imply that the lot mean is sufficiently far above LSL to insure that p is samsfactory.
28 Plans to Control Process Fraction Defective Ø Procedure 2 (M-Method) Compute Z LSL. Use Z LSL to estimate the fraction defective of the lot or process. Determine the max. allowable fraction defective M (using specific values of n, k). If exceeds M, reject the lot; otherwise, accept it.
29 Plans to Control Process Fraction Defective Ø Notes In the case of an USL, we compute If is unknown, it is estimated by s. When there is only a single specification limit (LSL or USL), either procedure may be used. When there are both LSL and USL, M-method should be used by computing ZLSL and ZUSL, finding the corresponding fraction defective estimates ^plsl and ^ pusl Then, if ^ ^ plsl + pusl M, the lot will be accepted.
30 Designing a variables sampling plan with a specified OC curve Ø Let be the two points on the OC curve of interest. Ø p 1 and p 2 are the levels of lot or process fraction nonconforming that correspond to acceptable and rejectable levels of quality, respectively.
31 Designing a variables sampling plan with a specified OC curve Ø Example 1
32 Designing a variables sampling plan with a specified OC curve
33 Designing a variables sampling plan with a specified OC curve Ø Example 2 :Design a sampling plan using M-method
34 Designing a variables sampling plan with a specified OC curve
35 MIL STD 414 Ø There are five general levels of inspection, and level IV is designated as normal.
36 MIL STD 414 Ø As MIL STD 105E, sample size code letters are used, but the same code letter does not imply the same sample size in both standards. Ø Sample sizes are a function of the lot size and the inspection level. Ø All the sampling plans in the standards assume that the quality characteristic is normally distributed.
37 Ø Organization of MIL STD 414 MIL STD 414
38 MIL STD 414 Ø Example 3: Using MIL STD 414 Solution From table, if we use IV level, the sample size code letter is O. From a second table, we find n=100. For AQL of 1%, on normal inspection, k=2. For AQL of 1%, on tightened inspection, k=2.14
39 MIL STD 414
40 Plans to Control A Process Mean Ø Example 4 Solution - Let XA be the value of the sample average below witch the lot will be accepted. If lots have 0.95 probability of acceptance, then - P (X XA ) = 0.95
41 Plans to Control A Process Mean P (Z ) = 0.95 =1.64 If lots have 0.1 probability of acceptance, then - P (X XA ) = 0.1 p (Z ) = 0.1 = These two equations can be solved for n and XA, giving n=9 and - XA=
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciKUMPULAN TABEL MIL-STD-414
KUMPULAN TABEL MIL-STD-414 Ir. Budi Nurtama, M.Agr. 2005 Program Studi Supervisor Jaminan Mutu Pangan Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor TABLES FOR
Lebih terperinciRencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Atribut
Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Atribut 13 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/
Lebih terperinciRENCANA PENERIMAAN SAMPEL (ACCEPTANCE SAMPLING)
1 KOMPETENSI Mampu menerapkan rencana penerimaan sampel, baik satu tingkat atau beberapa tingkat, untuk data atribut dan data variabel dengan menggunakan beberapa metode guna menentukan keputusan dalam
Lebih terperinciSampling Plan System for Attribute Inspection. For use with ANSI / ASQC Z1.4
Sampling Plan System for Attribute Inspection For use with ANSI / ASQC Z1.4 March 2008 PENGANTAR Panduan ini disusun berdasarkan buku Sampling Procedure and Tables for Inspection by Attribute yang diterbitkan
Lebih terperinciMILITARY STANDARD (MIL-STD) Ganda Marulitua Simbolon ( )
MILITARY STANDARD (MIL-STD) Ganda Marulitua Simbolon (4133230016) Robinsar Pakpahan (4133230031) Rony G.T.Marpaung (4133230032) Sumanto Sitanggang (4132230035) MIL-STD-105E Suatu sistem rencana penarikan
Lebih terperinciSAMPLING PENERIMAAN ( ACCEPTANCE SAMPLING )
SAMPLING PENERIMAAN ( ACCEPTANCE SAMPLING ) PENDAHULUAN Pengertian dari Sampling Penerimaan : keputusan untuk menerima atau menolak suatu lot atau populasi berdasarkan hasil dari pemeriksaan sebagian lot
Lebih terperinciB. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis
Analysis Control A. PENDAHULUAN B. ACCEPTANCE SAMPLING Control Analysis Pengendalian dan pengawasan mutu untuk mengetahui kesesuaian dengan standar tidak dapat diterapkan pada semua produk karena jumlah
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 terperinciPENERAPAN PENGENDALIAN KUALITAS JENIS VARIABEL PADA PRODUKSI MAKANAN (Studi Kasus pada Pabrik Wingko Babat Cap Moel Semarang)
PENERAPAN PENGENDALIAN KUALITAS JENIS VARIABEL PADA PRODUKSI MAKANAN (Studi Kasus pada Pabrik Wingko Babat Cap Moel Semarang) SKRIPSI Disusun Oleh : PRAMESTIARA DEWIGA 24010211130023 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciACCEPTANCE SAMPLING PLANS MUHAMMAD YUSUF IWAN NOEGROHO GALIH DWI AGUNG P BRIAN REYVENDRA P AHMAD AUDREY T. JUIOCAISAR W SYAFIQAR NABIL M.
ACCEPTANCE SAMPLING PLANS MUHAMMAD YUSUF IWAN NOEGROHO GALIH DWI AGUNG P BRIAN REYVENDRA P AHMAD AUDREY T. JUIOCAISAR W SYAFIQAR NABIL M. ILHAMDKA 125060707111002 125060707111004 125060707111009 125060707111022
Lebih terperinciRabu, 8 Desember 2010
Perencanaan Sampling Penerimaan dengan Atribut Bagian - 1 ekop2003@yahoo.com Rabu, 8 Desember 2010 Review Apa tujuan dilakukannya analisis kemampuan proses? Apa artinya jika indek kemampuan proses ( C
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. SEMPEL TUNGGAL MAUPUN GANDA. NAMUN APABILA MASIH TERDAPAT KERAGUAN DAN HARUS
BAB II LANDASAN TEORI. SEMPEL TUNGGAL MAUPUN GANDA. NAMUN APABILA MASIH TERDAPAT KERAGUAN DAN HARUS BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sejarah ANSI/ASQC Rencana penerimaan sample secara manual dapat dilakukan
Lebih terperinciPengendalian Kualitas Statistik. Lely Riawati
1 Pengendalian Kualitas Statistik Lely Riawati 2 SQC DAN SPC SPC dan SQC bagian penting dari TQM (Total Quality Management) Ada beberapa pendapat : SPC merupakan bagian dari SQC Mayelett (1994) cakupan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
30 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Populasi dan Metode Pengambilan Sampel Dalam penelitian ini yang menjadi populasi penelitian adalah bahan baku yang digunakan oleh PT Singgang Jati. Jumlah populasi penelitian
Lebih terperinciSeminar Nasional IENACO ISSN: PENENTUAN SAMPEL PRODUK LINK BELT MENGGUNAKAN METODE ACCEPTANCE SAMPLING MIL-STD-105E
PENENTUAN SAMPEL PRODUK LINK BELT MENGGUNAKAN METODE ACCEPTANCE SAMPLING MIL-STD-105E Siti Nandiroh 1, Ganang Adi Sulistyawan 2 1 Pusat Studi Logistik dan Optimisasi Industri (PUSLOGIN), Universitas Muhammadiyah
Lebih terperinciANALISIS KEMAMPUAN PROSES
ANALISIS KEMAMPUAN PROSES ì 11 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hcp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline ì ANALISIS
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK
PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIK 5 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : hbp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Kualitas
Lebih terperinciTEKNIK PENARIKAN SAMPEL PADA DATA ATRIBUT UNTUK PEMERIKSAAN HASIL AKHIR PRODUKSI
TEKNIK PENARIKAN SAMPEL PADA DATA ATRIBUT UNTUK PEMERIKSAAN HASIL AKHIR PRODUKSI ERNANING WIDIASWANTI Program Studi Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO Box Kamal, Bangkalan,
Lebih terperinciAcceptance Sampling. sampling penerimaan
Acceptance Sampling sampling penerimaan ditolak dan dikembalikan? diterima? Pemeriksaan bahan baku Option: o tidak ada pemeriksaan o pemeriksaan 100% o pemeriksaan sample Supplier Pabrik Konsumen Pemeriksaan
Lebih terperinciStatistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability
Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Random Variables Random Variables Discrete Random Variable Continuous Random Variable Wk. 9 Wk. 10 Probability Distributions Probability Distributions Wk.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. sempel tunggal maupun ganda. Namun apabila masih terdapat keraguan dan harus
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sejarah ANSI/ASQC Rencana penerimaan sample secara manual dapat dilakukan baik untuk sempel tunggal maupun ganda. Namun apabila masih terdapat keraguan dan harus dilakukan perencanaan
Lebih terperinciPengendalian Kualitas dengan Metode Acceptance Sampling (Studi kasus: AMDK ADENI Pamekasan)
Pengendalian Kualitas dengan Metode Acceptance Sampling (Studi kasus: AMDK ADENI Pamekasan) 1 M. Fitriyan H, 2 Agus Salim Program Studi Teknik Industri, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO
Lebih terperinciStatistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation
Statistik Bisnis Week 9 Confidence Interval Estimation Agenda Time Activity 20 minutes Point and Interval Estimate 40 minutes Confidence Interval Estimate for the Mean ( Known) 40 minutes Confidence Interval
Lebih terperinciSAMPLING PLAN. Dasar - Dasar Penarikan Contoh (Sampling)
SAMPLING PLAN Dasar - Dasar Penarikan Contoh (Sampling) Apa Itu Sampling? Pendugaan karakteristik suatu populasi berdasarkan contoh (sample) yang diambil dari populasi tersebut pengukuran hanya dilakukan
Lebih terperinciStatistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology
Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology ONE-TAIL TESTS One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H
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 terperinciQUICKSWITCHING SYSTEMS (QSS) UNTUK SAMPLING SEKUENSIAL SKRIPSI
QUICKSWITCHING SYSTEMS (QSS) UNTUK SAMPLING SEKUENSIAL RACHMA UNTANG JAUHARI JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA 2003 QUICK SWITCHING SYSTEMS
Lebih terperinciSAMPLING PENERIMAAN DENGAN VARIABEL
TOI 12 SAMLIN NRIMAAN NAN VARIAL lm. 1 1. TI VARIAL ATAN SAMLIN (VAS) Variabel: karakteristik kualitas yang diukur dalam skala numerik. ontoh: berat, panjang, temperatur, tingkat kepekatan, kekuatan tarik,
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 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. 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 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 terperinciDistribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015
Distribusi probabilitas dan normal Statisitik Farmasi 2015 Part 1. DISTRIBUSI PROBABILITAS Statisitik Farmasi 2015 Tujuan Perkuliahan Setelah menyelesaikan kuliah ini, mahasiswa mampu: Membuat distribusi
Lebih terperinciPENGAWASAN PROSES WAKTU JENIS. SAMPLING PENERIMAAN *single *double *sequential. X-Chart R- Chart. By Variable. *single *double *sequential
I. PENGERTIAN Kualitas adalah sesuatu yang cocok/sesuai dengan selera seseorang (fitness for use) Kualitas adalah barang atau jasa yang dapat menaikkan status pemakai Kualitas adalah barang atau jasa yang
Lebih terperinciPengendalian Proses. Waktu
Pengendalian Kualitas TKI-306 DEFINISI adalah Pernyataan tentang ukuran sampel yang akan digunakan dan kriteria penerimaan/penolakan sampel untuk memvonis suatu lot Aplikasi tipikal sampling penerimaan
Lebih terperinciLobes Herdiman, Retno Wulan Damayanti 1, Sukarno Jurusan Teknik Industri, Universitas Sebelas Maret, Surakarta
Performa (2007) Vol. 6, No.2: 60-70 Perencanaan Pengambilan Sampel Lampu TL Dop 10 W pada Post Quality Inspection dengan Metode Military Standard 105D di PT. General Electric Lighting Indonesia Lobes Herdiman,
Lebih terperinciDATA COLLECTION PLAN SAMPLING
DATA COLLECTION PLAN Tipe data ada 2 macam: 1. Data kualitatif (categorical), misalnya: status perkawinan, partai politik, warna mata (defined categories). 2. Data kuantitatif (numerical), terdiri atas
Lebih terperinciSAMPLING PENERIMAAN SKRIPSI
/i'''' " SAMPLING PENERIMAAN SKRIPSI f:::~ Mftfi't, 9-3> /C)t/ Aqh (' '"" ;- I ~ " ;I Q.. A.. 4;,. /,/ NO ~.;. ':,(',
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 terperinciMANAJEMEN PROYEK LANJUT
MANAJEMEN PROYEK LANJUT Advance Project Management Dr. Ir. Budi Susetyo, MT Fakultas TEKNIK Program Magister SIPIL - MK www.mercubuana.ac.id 1 Bagian Isi 1. PM and Project financial management 2. Money
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTAR PEUBAH
HUBUNGAN ANTAR PEUBAH DALAM ANALISIS INGIN DIKETAHUI ATAU DIEVALUASI HUBUNGAN ATAU KETERKAITAN ANTAR PEUBAH Hubungan Antar Peubah Besarnya gaji Lama bekerja 1 Hubungan Antar Peubah (lanjutan) Pendapatan
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 terperinciHypothesis Testing SUNU WIBIRAMA
Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA Basic Probability and Statistics Department of Electrical Engineering and Information Technology Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada CONTENTS 8.1 Introduc-on
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 terperinciBAB II KAJIAN LITERATUR
BAB II KAJIAN LITERATUR 2.1 PENGENDALIAN KUALITAS 2.1.1 Pengertian Kualitas Keistimewaan atau keunggulan suatu produk dapat diukur melalui tingkat kepuasan pelanggan. Salah satunya dapat dilihat dari sisi
Lebih terperinciABSTRACT. Keywords: Quality Control, Types of Pants Defects, c Chart, Check Sheet, Pareto Diagram, Fish Bone Diagram. vi Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT Increased business competition and the number of competitors require each company to maintain the quality of its products. Quality control activities required to maintain the quality of the product.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Produk merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi keunggulan bersaing,
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Produk merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi keunggulan bersaing, di samping harga dan jangkauan distribusinya. Oleh karena itu setiap perusahaan,
Lebih terperinciModel Optimisasi Ukuran Lot Produksi yang Mempertimbangkan Inspeksi Sampling dengan Kriteria Minimisasi Total Ongkos
Model Optimisasi Ukuran Lot Produksi yang Mempertimbangkan Inspeksi Sampling dengan Kriteria Minimisasi Total Ongkos Arie Desrianty, Fifi Herni M, Adelia Septy Perdana Jurusan Teknik Industri Institut
Lebih terperinciApa itu suatu Hypothesis?
Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1 Dasar Dasar Hipotesis Apa itu suatu Hypothesis? Hypothesis adalah suatu pernyataan (asumsi) tentang parameter populasi I nyatakan rata-rata IPK kelas ini = 3.5! Contoh
Lebih terperinciPengendalian Mutu Statistik
Pengendalian Mutu Statistik Konsep Pengendalian Kualitas Kualitas suatu produk : derajat/tingkatan dimana suatu produk mampu memuaskan keinginan konsumen Pengendalian Kualitas : sistem verifikasi & penjagaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sistem kualitas begitu penting dan diperlukan dalam dunia usaha untuk dapat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Sistem kualitas begitu penting dan diperlukan dalam dunia usaha untuk dapat bersaing dan meningkatkan keunggulan kompetitif dengan perusahaan lain yang sejenis,
Lebih terperinciFAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK
PERBANDINGAN HASIL UJI EXACT FISHER DAN UJI KOREKSI YATES DALAM MENELITI HUBUNGAN KARAKTERISTIK IBU DAN BAYI DENGAN KEJADIAN INFEKSI (STUDI KASUS PADA BAYI 0-6 BULAN YANG DIBERI MP-ASI DI PUSKESMAS SUNGGAL
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 terperinciInferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil
Inferensia Statistik parametrik VALID?? Tergantung dari bentuk populasi Tergantung dari bentuk populasi darimana sampel diambil Uji kesesuaian (goodness of fit) ) untuk tabel frekuensi Goodness-of-fit
Lebih terperinciMedan, Juli Penulis
9. Seluruh teman-teman seperjuangan di Ekstensi Matematika Statistika, dan semua pihak yang turut membantu menyelesaikan skripsi ini. Sepenuhnya penulis menyadari bahwa dalam penulisan skripsi ini masih
Lebih terperinciUsulan Perencanaan Sampling Penerimaan Berdasarkan Kecacatan Atribut dengan Metode Mil Std 105E pada Proses Penyamakan Kulit
Performa (2008) Vol.7, No.1: 39-54 Usulan Perencanaan Sampling Penerimaan Berdasarkan Kecacatan Atribut dengan Metode Mil Std 105E pada Proses Penyamakan Kulit Lobes Herdiman, I Wayan Suletra, Amithya
Lebih terperinciABSTRACT. Keywords: Quality Control, Types of Sleeping Clothes, p Chart, Check Sheet, Pareto Diagram, Fish Bone Diagram. vii
ABSTRACT Increased business competition and the number of competitors require each compay to maintain the quality of this product. Quality control is a technique and operational actifities, which is used
Lebih terperinciPraktikum Total Quality Management
Moul ke: 09 Dr. Fakultas Praktikum Total Quality Management Aries Susanty, ST. MT Program Stui Acceptance Sampling Abstract Memberikan pemahaman tentang rencana penerimaan sampel, baik satu tingkat atau
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 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 terperinciESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS
ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS GOALS 1. Menjelaskan estimasi titik. 2. Menjelaskan tingkat kepercayaan. 3. Menghitung interval kepercayaan pada rata-rata populasi ketika standar deviasi populasi diketahui.
Lebih terperinciStatistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution
Statistik Bisnis 1 Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To compute probabilities from the normal distribution To use the normal probability
Lebih terperinciLine VS Bezier Curve. Kurva Bezier. Other Curves. Drawing the Curve (1) Pertemuan: 06. Dosen Pembina Danang Junaedi Sriyani Violina IF-UTAMA 2
Line VS Bezier Curve Kurva Bezier Pertemuan: 06 Dosen Pembina Danang Junaedi Sriyani Violina IF-UTAMA 1 IF-UTAMA 2 Other Curves Drawing the Curve (1) IF-UTAMA 3 IF-UTAMA 4 1 Drawing the Curve (2) Algoritma
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 terperinciPENGARUH PENGGUNAAN MEDIA VISUAL TERHADAP HASIL BELAJAR KOGNITIF BIOLOGI PESERTA DIDIK KELAS XI SMK ISLAM DDI PONIANG MAJENE
PENGARUH PENGGUNAAN MEDIA VISUAL TERHADAP HASIL BELAJAR KOGNITIF BIOLOGI PESERTA DIDIK KELAS XI SMK ISLAM DDI PONIANG MAJENE Rusdiah 1, Sainab 2 1,2 Prodi Pendidikan Biologi Fmipa Universitas Sulawesi
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 terperinciESTIMASI PARAMETER µ DAN σ 2 PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL TERGENERALISIR DUA VARIABEL MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN SKRIPSI
ESTIMASI PARAMETER µ DAN σ 2 PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL TERGENERALISIR DUA VARIABEL MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT MOMEN SKRIPSI GHAZALI WARDHONO 090823040 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL COOPERATIVE SCRIPT DALAM PEMBELAJARAN TIK PADA SISWA KELAS VIII SMPN 27 PADANG
PENERAPAN MODEL COOPERATIVE SCRIPT DALAM PEMBELAJARAN TIK PADA SISWA KELAS VIII SMPN 27 PADANG Muslim Jamil, Drs. Khairudin, M.Si, Karmila Suryani, M.Kom Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan
Lebih terperinciStatistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution
Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Agenda 15 minutes 45 minutes 30 minutes Attendance check Discussion Exercise Learning Objectives In this chapter, you learn:
Lebih terperinciSTUDI PENERAPAN PROCESS CAPABILITY DAN ACCEPTANCE SAMPLING PLANS BERDASARKAN MIL-STD 1916 UNTUK MENGENDALIKAN KUALITAS PRODUK PADA PT X
STUDI PENERAPAN PROCESS CAPABILITY DAN ACCEPTANCE SAMPLING PLANS BERDASARKAN MIL-STD 1916 UNTUK MENGENDALIKAN KUALITAS PRODUK PADA PT X Staf Pengajar Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik USU Abstrak:
Lebih terperinci5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o
4. The nonequivalent dependent variables design Design: O 1A X O 2A O 1B O 2B Problem: Growth rate unrepresentative measure continuous assumption 01-2-3 5. The removed-treatment design with pretest & posttest
Lebih terperinciPenerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap
Penerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap τρ Application EM Algorithm Complete-data specification f(x Φ) f x Φ = b x eφt(x) a(φ) E-step : Estimate the complete data
Lebih terperinciThe use of Statitical Quality Control to reduce a defective product at shoes company CV. Fortuna shoes. Abstract
The use of Statitical Quality Control to reduce a defective product at shoes company CV. Fortuna shoes Abstract Quality is the most important element in today's business world competition. A company that
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian dan Tujuan Manajemen Produksi dan Operasi Manajemen Produksi dan Operasi menurut Handoko adalah : Manajemen Produksi dan Operasi merupakan usaha-usaha pengelolaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pada saat ini perekonomian telah memasuki era globalisasi yang akan diwarnai
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Pada saat ini perekonomian telah memasuki era globalisasi yang akan diwarnai dengan revolusi di segala bidang, yang membuat faktor-faktor produksi seperti
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 terperinciPETA KENDALI ATRIBUT. 6 Pengendalian Kualitas
PETA KENDALI ATRIBUT 6 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 terperinciRabu, 8 Desember 2010
Perencanaan Samling Penerimaan dengan Atribut Bagian - eko003@yahoo.com Rabu, 8 Desember 00 Isi Bagian. Masalah samling enerimaan. Alat untuk mengevaluasi rencana samling 3. Perencanaan samling tunggal
Lebih terperinciThe Central Limit Theorem
Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII March 30, 2015 Sifat-Sifat Distribusi Sampel Sifat-sifat dari distribusi sampel tersebut dikenal dengan Central Limit Theorem 1. Bentuk distribusi dari rata-rata sampel
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Seiring dengan kemajuan teknologi, pertumbuhan industri berkembang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Seiring dengan kemajuan teknologi, pertumbuhan industri berkembang semakin pesat. Dampaknya adalah persaingan antar industri semakin ketat, terutama industri
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Manajemen operasi merupakan salah satu dari tiga fungsi utama pada
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Manajemen operasi merupakan salah satu dari tiga fungsi utama pada setiap organisasi, ketiga fungsi tersebut adalah pemasaran, operasi, dan keuangan. Kerja
Lebih terperinciSensitivity and Design Spec. ASPEN XXII GENERATION
Sensitivity and Design Spec. ASPEN XXII GENERATION Sensitivity sensitivity provides a mechanism for analyzing flowsheet behavior. The equation-oriented strategy computes the sensitivity between a set of
Lebih terperinciDistribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /
6. Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Pengertian dan Konsep Dasar Distribusi Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Proporsi Distribusi Sampling
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 terperinciSTATISTIC QUALITY CONTROL (SQC)
#9 STATISTIC QUALITY CONTROL (SQC) Pengertian Kualitas dan manajemen kualitas telah mengalami evolusi menjadi TQM (Total Quality Management), filosofi TQM berisi dua komponen yang saling berhubungan, yaitu
Lebih terperinciVariabel selain variabel dalam eksperimen (IV dan DV) yang bisa berpengaruh pada pemberian perlakuan pada subyek
basic of experiments Terminologi dalam rancangan eksperimen Treatment Group Control Group Variable Extraneous variables Factor Level Randomness, Random assignment Ex post facto Variance internal validity
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Manajemen Operasi Dalam mengelolah suatu perusahaan atau organisasi dibutuhkan sistem manajemen agar tujuan dari perusahaan atau organisasi dapat tercapai. Manajemen
Lebih terperinciRANGKAIAN DIGITAL TO ANALOG CONVERTER (DAC) DAN ANALOG TO DIGITAL CONVERTER
RANGKAIAN DIGITAL TO ANALOG CONVERTER (DAC) DAN ANALOG TO DIGITAL CONVERTER Pertemuan 10, Elektronika Dasar POKOK BAHASAN 1. Digital to analog converter 2. Istilah dalam DAC 3. Analog to Digital Converter
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 terperinciPengendalian Kualitas
Quality Control Pengendalian Kualitas Shigeru Mizuno : pengendalian kualitas adalah keseluruhan cara yang digunakan untuk menetapkan dan mencapai standar mutu. Dengan demikian pengendalian mutu mencakup
Lebih terperinciABSTRAK. Kata-kata kunci: Pengendalian kualitas, peta kendali c, diagram sebab akibat, jam tangan kayu. vii
ABSTRAK Dewasa ini persaingan di dunia industri sudah sangat ketat, khususnya industri kreatif. Sehingga setiap perusahaan perlu untuk tetap menjaga kualitas produknya, agar memenuhi kebutuhan dan keinginan
Lebih terperinciEstimasi Hazard Rate Temporal Point Process
Vol. 9, No.1, 33-38, Juli 2012 Estimasi Hazard Rate Temporal Point Process Nurtiti Sunusi 1 Abstrak Point process adalah suatu model stokastik yang dapat menerangkan fenomena alam yang sifatnya acak baik
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. oleh para konsumen dalam memenuhi kebutuhannya. Kualitas yang baik
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Pengertian Kualitas Kualitas merupakan aspek yang harus diperhatikan oleh perusahaan, karena kualitas merupakan aspek utama yang diperhatikan oleh para konsumen dalam memenuhi
Lebih terperinciDAFTAR PERTANYAAN IDENTITAS RESPONDEN. Lama Menjadi Nasabah BRI : Tahun.Bulan Pekerjaan :...
Lampiran 1 Data Kuesioner ANALISIS PENGARUH BAURAN PROMOSI TERHADAP KESADARAN MEREK (BRAND AWARENESS) TABUNGAN BRITAMA PT. BANK RAKYAT INDONESIA (PERSERO) Tbk. KANTOR CABANG DI TEBING TINGGI DAFTAR PERTANYAAN
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 terperinciKasus. Survey terhadap remaja usia tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)??
Kasus Survey terhadap remaja usia 15-16 tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)?? Berikut Tabel datanya: Race Gender Yes Part Time Job No White Male 43 134 Female 26 149 Black Male
Lebih terperinciPETA KENDALI ATRIBUT. 6 Pengendalian Kualitas
PETA KENDALI ATRIBUT 6 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 terperinci