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/
2 Outline Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel
3 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 karakterispk mutu pada skala numerik seperp Pnggi, tekanan, suhu, panjang,dsb Ada kondisi tertentu yang membutuhkan pengambilan sampel untuk data variabel Pengambilan data berdasarkan pada rata- rata, standar deviasi, dan distribusi frekuensi Teknik ini dilakukan jika: Jika pengujian bersifat destrukpf High cost Kebutuhan akan informasi seberapa jauh penyimpangan
Kelebihan & Kekurangan Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 4 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 karakterispk proses Biaya administrasi lebih Pnggi Seringkali terjadi beberapa sample data variabel dapat diganp dengan hanya 1 sample atribut
Jenis Perencanaan Variabel Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 5 Presentase ketidaksesuaian Dirancang untuk menentukan proporsi produk yang berada di luar batas spesifikasi. Untuk menyelesaikan permasalahan ini dapat digunakan standar ANSI/ ASQC ZI. 9-1993 Parameter proses Dirancang untuk mengendalikan rata- rata dan penyimpangan atau standar deviasi dari distribusi produk pada Pngkat tertentu. Untuk menyelesaikan masalah ini dapat digunakan metode acceptance control chart, sequen5al sampling for variable, dan hypothesis tes5ng
ANSI/ASQC ZI.9 dan MIL- STD 414 Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) untuk Data Variabel 6 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 melipup 9 prosedur yang dapat digunakan untuk mengevaluasi
7 Variabilitas Pdak diketahui (metode standar deviasi) Variabilitas Pdak 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
Prosedur (1) Apabila variabilitas Pdak 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
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
Prosedur (3) Standar memiliki 3 macam inspeksi: Normal Ketat (5ghtened) Longgar (reduced) Tiga Pngkatan dalam inspeksi umum: Tingkat I (sedikit perbedaan, sample sedikit) Tingkat II (umum) Tingkat III (banyak perbedaan, sample banyak)
11 Langkah Perhitungan ANSI/ASQC Z1.9 Untuk Metode Deviasi Variabilitas diketahui Standard, langkah- langkah perhitungan berikut digunakan: Pilih Pngkat 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 sepap populasi Tentukan Indeks Kualitas (Qu dan Q) Tentukan Pu dan Pl nilai menggunakan Qu dan Ql Tambahkan ke Pu Pl untuk mendapatkan kepdaksesuaian persen yang sebenarnya (% ncf) Bandingkan % ncf aktual dengan % ncf yang memungkinkan untuk menentukan status diterima/ditolak
12 Tabel 1. Konversi Ukuran Sampel
13 Tabel 2. Simbol Ukuran Sampel
14
15
ANSI/ASQC Z1.9 Calculations For Standard Deviation Method 16 Determine the mean and the standard deviapon for the sample results. Determine Quality Indexes Qu = (Upper Limit - mean)/standard deviapon Ql = (mean - Lower Limit)/standard deviapon Upper Limit is normally 102, and Lower Limit is normally 98. Use Qu and Ql to determine espmate of percent nonconformance above the Upper Limit (Pu) and below the Lower Limit (Pl) using Table B- 5.
17
ANSI/ASQC Z1.9 Calculations For Standard Deviation Method 18 With the values of Pu and Pl determined from Table B- 5 using Qu and Ql, espmated percent nonconformance equals to Pu plus Pl. (% ncf = Pu + Pl) Acceptance is based on whether the espmated percent nonconformance is below the allowed percent nonconformance given in Table B- 3.
ANSI/ASQC Z1.9 Acceptable Quality Level (AQL s) 19 AQL is the maximum percent nonconforming that, for purposes of sampling inspecpon, can be considered sapsfactory as a process average. For ANSI/ASQC Z1.9, AQL s vary from 0.10 to 10.00 with 11 pre- defined AQL values. For use with electric meter tespng, either in- service tespng or receipt inspecpon, AQL s of 0.25 to 2.50 are normally uplized.
Rencana Penerimaan Sampel Lain untuk Data Variabel 20 Berkaitan dengan kualitas rata- rata atau variabilitas pada kualitas produk dan bukan dengan presentase kepdaksesuaian. Contoh: variabel hilangnya energi pada pengganpan 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