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 variabel-variabel produk. Hal inilah yang menjadi permulaan dari pengendalian kualitas statistikal. Kemudian pada dekade yang sama, H.F. Dodge dan H.G. Romig, keduanya juga dari Bell Telephone mengembangkan teknik pengambilan sampel penerimaan untuk menggantikan inspeksi 100%. Pada tahun 1940, pengendalian kualitas menggunakan metode statistik mulai digunakan di Amerika dengan James Duran sebagai pelopor. Pada tahun 1946, America Society For Quality Control dibentuk. Pada tahun 1950, Edward Demings memberikan kuliah tentang metode statistical kepada insinyurinsinyur Jepang akan pentingnya tanggung jawab kualitas pada manajemen puncak dan di Jepang dimulai penerapan total quality control. Pada akhir era 1980-an, industri otomotif mulai menerapkan pengendalian proses statistik (statistical process control). Industri lainnya dan departemen pertahanan Amerika juga menerapkan SPC. Kemudian konsep baru yang bernama Continous Quality Improvement dibangun yang membutuhkan total quality management. Kemudian penekanan utama terhadap aspek-aspek kualitas semakin berlanjut pada era 1990-an, kemudian terbentuklah ISO
24 9000 di Amerika Serikat yang menjadi model dunia untuk sistem kualitas. Sampai saat ini ISO telah berkembang menjadi ISO 9000 : 2000 dan dikembangkan pula ISO 14000 yang mengatur tentang kepedulian suatu industri terhadap lingkungan. 2.1.2 Definisi Pengendalian dan Kualitas Mengenai arti daripada mutu atau kualitas tergantung daripada perangkaian atau kalimat dimana istilah mutu ini dipakai dan orang yang mempergunakannya. Menurut Gasperz (1997) mutu atau kualitas adalah Kualitas adalah karakteristik suatu produk (barang atau jasa) yang menunjang kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan yang telah dispesifikasikan atau segala sesuatu yang memuaskan pelanggan dan sesuai dengan persyaratan serta kebutuhan pelanggan. Setelah membicarakan pendapat tentang mutu, maka selanjutnya akan dibicarakan mengenai pengertian pengendalian. Agar suatu proses produksi berhasil dicapai, maka perlulah dibuat suatu perencanaan produksi yang baik. Suatu rencana yang sempurna belumlah berarti dapat dilaksanakan dengan baik, kaerna selama proses produksi berlangsung sering terjadi penyimpangan-penyimpangan yang tak terduga. Oleh karena itu perlu adanya pengendalian atas pelaksanaan tadi sehingga penyimpangan tersebut dapat segera diketahui untuk kemudian diambil tindakan perbaikan secepatnya. Pengendalian merupakan suatu fungsi manajemen yang bertugas untuk mengawasi kegunaan fungsi lainnya, tujuan dari pengendalian yang terpenting adalah mengawasi
25 apakah segala sesuatunya telah berjalan sesuai dengan rencana yang telah ditetapkan atau tidak. 2.1.2.1 Bagan Kendali (Control-Chart) Salah satu alat terpenting dalam pengendalian mutu secara statistis (statistical quality control) adalah bagan kendali Shewhart (Shewhart control chart), dinamakan demikian karena teknik ini dikembangkan oleh Dr. Walter A. Shewhart pada tahun 1920-an sewaktu ia bekerja pada Bell Telphone Laboratories. Kendatipun bagan kendali ini nampaknya sederhana, namum banyak ahli teknik, karyawan bagian produksi, dan para pemeriksa berpendapat bahwa dlaam menggunakan bagan ini diperlukan suatu pandangan yang sama sekali baru. Jadi kesimpulannya : Mutu terukur suatu produk yang dihasilkan selalu beragam sebagai akibat dari faktor acak. Beberpa sistem sebab acak (system of change causes) yang stabil adalah bawaan (inherent) dalam suatu skema produksi dan pemeriksaan tertentu. Keragaman dalam pola yang stabil ini tak dapat dihindari. Alasan keragaman yang terjadi diluar pola yang stabil ini dapat ditemukan dikoreksi. Keampuhan teknik Shewhart terletak dalam kemampuannya utnuk memisahkan sebab-sebab terusut (assignable causes) dari keragaman mutu (quality variation). Hal ini memungkinkan dilakukannya diagnosis dan koreksi terhadap banyak gangguan produksi dan seringkali pula dapat meningkatkan mutu produk secara berarti serta mengurangi bagian yang rusak (spoilage) atau pengerjaan-ulang (rework). Lebih dari itu, dengan mengindentifikasi beberapa jenis keragaman mutu sebagai keragaman
26 acak (change variation) yang tak terhindarkan, bagan kendali dapat memberitahu kapan suatu proses harus dibiarkan begitu saja dan karenanya dapat mencegah frekuensi tindakan penyesuaian yang tak perlu yang cenderung menambah keragaman proses dan bukan menurunkannya. Dengan mengungkapkan kemauan alami suatu proses produksi, teknik bagan kendali membuka kemungkinan untuk mengambil keputusan yang lebih baik tentang toleransi teknik dan pembandingan yang lebih baik antara berbagai alternatif rancangan dan antara berbagai metode produksi. Melalui perbaikan dan prosedur penerimaan konvensional, seringkali terbuka kemungkinan untuk memperoleh jaminan mutu yang lebih baik pada tingkat biaya pemeriksaan yang lebih rendah. 2.1.2.2 Beberapa Peralatan Statistik Sederhana Kebanyakan teknik yang dikembangkan oleh para ahli statistika matematis untuk analisis data dapat digunakan untuk mengendalikan mutu produk. Pernyataan pengendalian mutu secara statistis dapat dipakai untuk mencakup semua penggunaan teknik statistis untuk keperluan ini. Akan tetapi, seringkali ia sebenarnya berkaitan dengan empat teknik yang berlainan tetapi, saling berhubungan yang membentuk peralatan kerja statistis paling umum dalam pengendalian mutu. Peralatan ini adalah 1. bagan-bagan kendali Shewhart untuk karakteristik mutu (quality characteristics) yang terukur. Dalam bahasa teknisnya, ia dinyatakan sebagai
27 bagan peubah-ubagh (charts for variables), atau sebagai bagan X dan R [rata-rata dan deviasi standar sampel] 2. Bagan kendali Shewhart untuk bagian yang ditolak (fraction rejected). Dalam baha teknisnya, ia dinyatakan sebagai bagan p. 3. Bagan kendali Shewhart untuk banyaknya ketaksesuaian per unit. Dalam bahasa teknisnya, ia dinyatakan sebagai bagan c. 4. Bagian dari teori penarikan sampel yang berhubungan dengan proteksi mutu yang diperoleh dari prosedur penarikan sampel penerimaan (sampling acceptance procedure). 2.1.2.3 Beberapa Manfaat yang Dapat Diharapkan dari Penggunaan Bagan Kendali Shewhart tentang Peubah-Peubah Gangguan merupakan hal yang umum terjadi dalam pabrik. Bilamana gangguan itu terdiri dari kesulitan untuk memenuhi spesifikasi mutu yang dinyatakan dalam peubah-peubah, bagan kendali Shewhart tentang X dan R merupakan alat yang tidak boleh dilupakan oleh si pencari gangguan. Ia dapat membantu meberikan tiga macam informasi, dan semuanya diperlukan untuk menentukan tindakan selanjutnya. Ketiga informasi itu adalah : 1. Keragaman dasar dari karakteristik mutu 2. Kekonsistenan penampilan (performance) 3. Tingkat rata-rata dari karakteristik mutu
28 Tidak ada proses produksi yang cukup baik untuk menghasilkan bentuk produk yang persis serupa. Keragaman tidaklah terhindarkan; besarnya keragaman dasar ini tergantung pada berbagai karakteristik dari proses produksi, seperti mesin, bahan, operator. Bila bagan kendali menunjukkan bahwa hal ini benar dan bila spesifikasi tak dapat diubah, maka alternatifnya adalah dengan mengubah secara mendasar proses produksi yang dapat mengurangi keragaman dasar tadi ataupun menghadapi kenyataan bahwa produk-produk yang dapat diterima harus selalu dipilih. Akan tetapi, kadang-kadang, bila bagan kendali menunjukkan keragaman dasar yang cukup besar sedemikian sehingga beberapa produk terpaksa dihasilkan di luar batas toleransi, maka situasi ini mestilah menunjukkan bahwa batas toleransi yang ada telah ditetapkan terlalu ketat untuk keperluan pembuatan produk tersebut. 2.1.2.4 Beberapa Manfaat yang Dapat Diharapkan dari Penggunaan Bagan Kendali Shewhart tentang Bagian yang Ditolak Kebanyakan pemeriksaan rutin terhadap produk-produk yang dibikin merupakan pemeriksaan terhadap atribut-atributnya, dengan cara mengklasifikasikan produk yang diterima atau ditolak (dengan kemungkinan memisahkan lebih lanjut yang ditolak sebagai rusak dan dikerjakan-ulang). Pernyataan ini berlaku baik bagi pemeriksaan 100% dan pemeriksaan sampel (sampling inspection). Dalam pemeriksaan serupa itu pencatatan banyak produk yang ditolak merupakan hal yang umum
29 2.1.3 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Mutu Mutu ditentukan oleh beberapa faktor, antara lain fungsi, wujud luar, biaya barang dan proses pembuatan barang tersebut. 1) Fungsi suatu barang Barang dikatakan bermutu bila barang tersebut dapat memenuhi fungsi utnuk apa barang tersebut dimaksudkan. Mutu yang hendak dicapai seduai dengan fungsi untuk apa barang tersebut digunakan atau dibutuhkan; tercermin pada spesifikasi dari barang tersebut seperti kecepatan, tahan lamanya, kegunaannya, berat, mudah atau tidaknya perawatan dan kepercayaannya. 2) Wujud luar Salah satu faktor yang penting dan sering digunakan oleh konsumen dalam melihat suatu barang bermutu atau tidak adalah wujud luar barang tersebut. Faktor luar yang dimaksud adalah bentuk, warna, dan desain konsumen. 3) Biaya barang Barang yang bermutu bagus identik dengan harga barang yang mahal, hal ini dikarenakan adanya anggapan bahwa untuk mendapatkan mutu yang baik dibutuhkan biaya yang lebih mahal. Namun tidak selamanya biaya suatu barang dapat menentukan mutu barang tersebut karena adanya inefisiensi dalam menghasilkan barang tersebut dan tingginya tingkat keuntungan yang diambil barang tersebut.
30 4) Proses pembuatan Untuk mendapatkan mutu barang yan baik, maka harus diperhatikan proses pembuatan dari barang tersebut, menyangkut waktu pengerjaannya harus lebih lama, peralatan dan perlengkapan yang lebih sempurna dan pekerja-pekerja yang lebih ahli dan berpengalaman. 2.1.4 Statistical Process Control (SPC) Suatu proses dikatakan terkendali dan dapat dipertahankan dapat dilihat/dihitung dengan menggunakan peta kendali mutu, dimana jenis peta kendali yang digunakan tergantung pada tipe datanya. Dalam konteks pengendalian proses statistikal dikenal dua jenis data, yaitu : 1) Data variabel merupakan data kuantitatif yang dihitung untuk keperluan analisis. Misalnya diameter pipa, ketebalan produk kayu lapis, berat semen dalam kantong., dan lain-lain. 2) Data atribut merupakan data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Misalnya ketiadaan label pada kemasan produk, banyaknya jenis cacat pda produk, kesalahan proses administrator, dan lain-lain. Berdasarkan kedua tipe data tersebut, maka jenis-jenis peta kendali terbagi atas peta kendali untuk data variabel dan peta kendali untuk data atribut. Beberapa peta kendali yang termasuk dalam peta kendali untuk data variabel adalah peta kendali X dan R.
31 Sedangkan peta kendali yang termasuk dalam peta kendali untuk data atribut adalah peta kendali p, np, c dan μ. Pada dasarnya peta kendali digunakan untuk : 1) Menentukan apakah suatu proses berada dalam pengendalian statistikal? Dengan demikian peta-peta kendali digunakan untuk mencapai suatu keadaan terkendali secara statistikal, dimana semua nilai rata-rata dan range dari subsub kelompok (subgroups) contoh berada dalam batas-batas pengendalian (control limits), oleh karena itu variasi penyebab khusus menjadi tidak ada dalam proses. 2) Memantau proses terus menerus sepanjang waktu agar proses tetap stabil secara statistikal dan hanya mengandung variasi penyebab umum. 3) Menentukan kemampuan proses (process capability). Setelah proses berada dalam pengendalian statistikal, batas-batas variasi proses dapat ditentukan. Pada dasarnya setiap peta kendali memiliki : 1) Garis tengah (central line), yang biasa dinotasikan sebagai CL. 2) Sepasang batas kontrol (control limits), dimana satu batas kontrol ditempatkan diatas garis tengah yang dikenal sebagai batas kontrol atas (upper control limit) biasa dinotasikan sebagai UCL. Dan yang satu lagi ditempatkan dibawah garis tengah yang dikenal dengan batas kontrol bawah (lower control limits) biasa dinotasikan sebagai LCL.
32 3) Tebaran nilai-nilai karakteristik kualitas yang menggambarkan keadaan dari proses. Jika semua nilai-nilai ditebarkan (diplot) pada peta itu dan berada di dalam batas-batas kontrol tanpa memperlihatkan kecenderungan tertentu, maka proses yang berlangsung dianggap sebagai berada dalam keadaan terkontrol dan terkendali secara statistikal. Namun, jika nilai-nilai yang diterbarkan pada peta itu jatuh diluar batas-batas kontrol atau memperlihatkan kecenderungan tertentu, maka proses yang berlangsung dianggap berada dalam keadaan diluar kontrol sehingga perlu diambil tindakan korektif untuk memperbaiki proses yang ada. 2.1.4.1 Peta Kontrol Data Variabel Peta kontrol X (rata-rata) dan R (Range) digunakan untuk memantau proses yang mempunyai karakteristik berdimensi kontinu, sehingga peta kontrol X dan R sering disebut sebagai peta kontrol untuk data variabel. Peta kontrol X menjelaskan tentang apakah perubahan-perubahan telah terjadi dalam ukuran titik pusat (central tendency) atau rata-rata dari suatu proses. Hal ini mungkin disebabkan oleh faktor-faktor seperti peralatan yang dipakai, tenaga kerja yang belum dilatih, material baru dan lain-lain. Sedangkan peta kontrol R menjelaskan tentang apakah perubahan-perubahan telah terjadi dalam ukuran variasi, dengan demikian berkaitan dengan perubahan homogenitas produk yang dihasilkan melalui suatu proses. Hal ini mungkin
33 disebabkan oleh faktor-faktor seperti bagian peralatan yang hilang, kelelahan pekerja dan lain-lain. Langkah-langkah untuk membuat peta kontrol X dan R dapat dikemukakan sebagai berikut : Langkah 1 : Tentukan ukuran contoh (n = 4, 5, 6,...) Langkah 2 : Kumpulkan 20-25 set contoh (paling sedikit dari 60-100 titik individu) Langkah 3 Langkah 4 : Hitung nilai rata-rata, X dan range, R dari setiap contoh : Hitung nilai rata-rata dari semua X, yaitu : X yang merupakan garis tengah (central line) dari peta kontrol X, serta nilai rata-rata dari semua R, yaitu R yang merupakan garis tengah (central line) dari peta kontrol R. Langkah 5 : Hitung batas-batas kontrol 3 sigma dari peta kontrol X dan R o Peta kontrol X (batas-batas kontrol 3 sigma) CL = X UCL = X + A 2 R LCL = X - A 2 R
34 o Peta kontrol R (batas-batas kontrol 3 sigma) CL = R UCL = D 4 R LCL = D 3 R Langkah 6 : Buatkan peta kontrol X dan R dengan menggunakan batas-batas kontrol 3 sigma diatas. Setelah itu plot atau tebarkan data X dan R dari setiap contoh yang diambil itu pada peta kontrol X dan R serta lakukan pengamatan apakah data itu berada dalam pengendalian statistikal? Langkah 7 : gunakan peta kontrol terkendali dari X dan R itu untuk memantau proses yang sedang berlangsung dari waktu ke waktu. 2.1.4.2 Peta kontrol data atribut Pada dasarnya peta kontrol atribut penting untuk beberapa alasan berikut : 1. Situasi-situasi yang berkaitan dengan atribut ada didlam proses teknikal atau administratif sehuingga teknik-teknik analisis atribut menjadi berguna dalam banyak penerapan 2. Data atribut telah tersedia dalam banyak situasi termasuk dalam aktivitas inspeksi material, proses perbaikan atau inspeksi akhir
35 3. Apabila data baru dikumpulkan, informasi atribut pada umumnya mudah diperoleh dan tidak mahal, serta tidak membutuhkan keterampilan khusus untuk mengumpulkan data tersebut. 4. Kebanyakan data yang dikumpulkan untuk pelaporan manajemen adalah dalam bentuk atribut dan akan menjadi lebih bermanfaat apabila dilakukan analisis peta kontrol untuk data atribut tersebut. 5. Ketika memperkenalkan peta-peta kontrol dalam suatu organisasi, adalah penting untuk memprioritaskan area masalah dan menggunakan peta kontrol itu di tempat yang paling membutuhkannya. Peta-peta kendali yang termasuk dalam peta-peta atribut sebagai berikut : Peta Kontrol p Peta kontrol p digunakan untuk mnegukur proporsi ketidaksesuaian dari iem-item dala kelompok yang sedang diinspeksi. Pembuatan peta kontrol p, dapat dilakukan mengikut beberapa langkah berikut : 1) Tentukan ukuran contoh yang cukup besar (n>30) 2) Kumpukan 20-25 set contoh 3) Hitung nilai proporsi cacat, yaitu p-bar = total cacat / total inspeksi { n 4) Hitung nilai simpangan baku, yaitu Sp = p ( 1 p) / } 5) Hitung batas-batas kontrol 3 sigma dari :
36 CL = p UCL = p + 3 Sp LCL = p - 3 Sp 6) Plot atau tebarkan data proporsi cacat dan lakukan pengamatan apakah data itu berada dalam pengendalian statistikal. 2.1.5 Seven Quality Control Tools 2.1.5.1 Diagram Pareto Diagram pareto adalah grafik batang yang menunjukkan masalah berdasarkan urutan banyaknya kejadian. Masalah yang paling banyak terjadi ditunjukkan oleh grafik batang pertama yang tertinggi serta ditempatkan pada sisi paling kiri, dan seterusnya sampai masalah yang paling sedikit terjadi ditunjukkan oleh grafik batang yang terendah serta ditempatkan pada sisi paling kanan. Pada dasarnya diagram pareto dapat digunakan sebagai alat interpretasi untuk : 1. Menentukan frekuensi relatif dan urutan pentingnya masalah-masalah atau penyebab-penyebab dari masalah yang ada. 2. Memfokuskan perhatian pada isu-isu kritis dan penting melalui pembuatan ranking terhadap masalah-masalah atau penyebab-penyebab dari suatu masalah itu dalam bentuk signifikan.
37 Berikut ini merupakan langkah-langkah pembuatan diagram pareto : 1. Buat stratifikasi persoalan dan nyatakan dalam angka 2. Tentukan jangka waktu pengumpulan data 3. Atur masing-masing penyebab secara berurutan sesuai besarnyanilai dan gambarkan dalam grafik kolom. 4. gambarkan grafik garis yang menunjukkan jumlah persentase pada bagian atas grafik kolom, dimulai dengan nilai terbesar dan pada setiap bagian, tulis keterangan / nama kolom tersebut. 5. Pada bagian atas atau samping, beri keterangan atau nama diagram dan jumlah unit seluruhnya. Pareto Chart 1000 100 80 Count 500 60 40 Percent 20 0 0 Defect ring patah tutup rusak tutup reject botol basah Count Percent Cum % 442 42.4 42.4 300 28.8 71.2 200 19.2 90.4 100 9.6 100.0 Diagram 2.1 Pareto
38 2.1.5.2 Histogram Histogram merupakan salah satu alat yang membantu kita untuk menemukan ariasi. Histogram merupakan suatu potret dari proses yang menunjukkan : 1. Distribusi dari pengukuran 2. Frekuensi dari setiap pengukuran itu. Dengan demikian histogram dapat dipergunakan sebagai suatu alat untuk : 1. Mengkoordinasikan informasi tentang variasi dalam proses 2. Membantu manajemen dalam membuat keputusan-keputusan yang berfokus pada usaha perbaikan terus-menerus Langkah-langkah pembuatan histogram adalah sebagai berikut : 1. Data dibuat minimal sebanyak 50 buah 2. Cari angka terbesar (L) dan terkecil (S) dari data 3. Tentukan banyaknya kelas dengan menggunakan rumus : K = 1 + 3,332 log N 4. Tentukan tebal kolom dengan menggunakan rumus : h = (L S) / C 5. Ranking kelas 6. Hitung bilangan tengah, yaitu jumlah bilangan batas dibagi dua 7. Gambar grafiknya
39 350 300 250 200 150 100 Cacat1 Cacat 2 cacat 3 Cacat 4 50 0 frekuensi Diagram 2.2 Histogram 2.1.5.3 Diagram Sebab Akibat (Cause and Effect Diagram) Diagram sebab akibat adalah suatu diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab dan akibat. Berkaitan dengan pengendalian proses statistikal, diagram sebab akibat dipergunakan untuk menunjukkan faktor-faktor penyebab itu. Pada dasarnya diagram sebab akibat dapat dipergunakan untuk kebutuhan-kebutuhan sebagai berikut: 1. Membantu mengidentifikasi akar penyebab dari suatu masalah 2. Membantu membangkitkan ide-ide untuk solusi suatu masalah 3. Membantu penyelidikan atau pencarian fakta lebih lanjut Langkah-langkah pembuatan diagram sebab akibat adalah sebagai berikut : 1. Tentukan permasalahan yang akan diperbaiki atau diamati 2. Seleksi metode analisis, yang umumnya ke prinsip pada faktor utama diatas. 3. Gambarkan kotak masalah dan anak utama. 4. Spesifikasikan kategori utama penyebab-penyebab masalah. Sebab-sebab yang tertuang pada anak panah cabang atau ranting dilanjutkan terus ehingga pada akhirnya dapat diambil tindakan.
40 5. Berilah tanda (dilingkari) pada penyebab utama Struktur diagram sebab akibat ditunjukkan dalam gambar di bawah ini : Gambar 2.1 Fishbone
41 2.2 Kerangka Pikir Topik ini dipilih berdasarkan atas kebutuhan perusahaan terhadap suatu metode pengendalian kualitas, berdasarkan observasi yang dilakukan selama sebulan diketahui bahwa perusahaan ini tidak mempunyai sistem pengendalian kulaitas yang sistematis, dimana pada bagian QC juga terjadi pergantian staff sehingga data kualitas yang ada tidak tersusun dengan baik. Dengan usulan berupa metode SPC diharapkan terjadi peningkatan kualtas pada produk tersebut, karena dengan metode ini diharapkan perusahaan akan mampu mengontrol kecactan yang terjadi, pengontrolan dapat dilakukan dari waktu ke waktu berdasarkan atas data historis yang diambil oleh perusahaan dimana data tersebut harus tersusun dengan rapi. Penerapan dari SPC tersebut terutama diarahkan pada lini produksi saja karena kecacatan lebih sering terjadi pada proses packing itu sendiri dari pada kualitas dari pelumas tersebut. Pengendalian dari kualitas peluamas itu sendiri sudah sangat bagus karena dilakukan oleh dua kali pengujian baik oleh pihak suplier maupun oleh pihak perusahaan.