Kata Kunci: Bagan kendali Multivariat np, karakteristik kecacatan, tahap start-up stage, tahap pengendalian proses

dokumen-dokumen yang mirip
GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI HEXAGON BOLT M16 X 75MM DI PT.TIMUR MEGAH STEEL GRESIK. MENGGUNAKAN METODE DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)

PENGENDALIAN PROSES VARIABILITAS MULTIVARIAT MELALUI VEKTOR RAGAM (STUDI KASUS : IPK DAN LAMA STUDI LULUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS)

Seminar Hasil Tugas Akhir

PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING KLASIK DENGAN T 2 HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI NON-NORMAL MULTIVARIAT

PENGONTROLAN BAHAN BAKU PRODUKSI SEMEN JENIS PCC DI PT. SEMEN PADANG DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MEWMA

PENERAPAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING DAN ANALISIS KEMAMPUAN PROSES DALAM PRODUKSI SEMEN PPC (PORTLAND POZZOLLAND CEMENT ) DI PT.

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman Online di:

PEMBUATAN BAGAN KENDALI MULTIVARIAT T 2 -HOTELLING UNTUK PROSES PERKULIAHAN Studi Kasus : IPK dan Lama Studi Lulusan Matematika Universitas Andalas

Dlri Fiuia $trbi# Nn/l. N

Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 4 Hal ISSN : c Jurusan Matematika FMIPA UNAND

AUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI

PENGENDALIAN MUTU BERAT PRODUKSI PT. SEMEN PADANG MENGGUNAKAN BAGAN KENDALI MEDIAN ABSOLUTE DEVIATION (MAD) PADA DATA TIDAK NORMAL

Diagram ARL W i & W Ri. Varian

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI MEBEL DI PT. MAJAWANA DENGAN DIAGRAM KONTROL D 2 (MAHALANOBIS DISTANCE)

PENENTUAN DIAGRAM KENDALI DALAM ANALISIS KUALITAS PRODUKSI BISKUIT SQUARE PUFF PT. UBM BISCUIT SIDOARJO

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

LOGO. Pengontrolan Kualitas Produksi Mebel Di PT. Majawana dengan Diagram Kontrol Multivariat Atribut Berdasarkan Jarak Chi-Square

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman Online di:

PETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON

Pengendalian Kualitas Statistik Produk Botol Sting 240 ml di PT IGLAS (Persero) Oleh: Wahyu Eka Kusumaningrum

PENENTUAN RESIKO INVESTASI DENGAN MODEL GARCH PADA INDEKS HARGA SAHAM PT. INDOFOOD SUKSES MAKMUR TBK.

PERBANDINGAN RESIKO INVESTASI BANK CENTRAL ASIA DAN BANK MANDIRI MENGGUNAKAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH)

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK SIGARET KRETEK TANGAN SEBUAH PERUSAHAAN ROKOK DI SURABAYA MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT

Oleh: Sri Sulistyawati Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT

S 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)

PENENTUAN UKURAN CONTOH DAN REPLIKASI BOOTSTRAP UNTUK MENDUGA MODEL REGRESI LINIER SEDERHANA

Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri

MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD PADA LAJU TAMAT MAHASISWA JURUSAN MATEMATIKA UNIVERSITAS ANDALAS

ANALISIS KAPABILITAS PROSES PRODUKSI FILTER ROKOK SUPER SLIM JENIS MONO DI PT. X

PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR DAN ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PRODUK SUSU BALITA DENGAN GRAFIK KENDALI Z-MR

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK SISTEM LINIER DISKRIT DENGAN POLE KONJUGAT KOMPLEKS

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Persaingan dalam industri sangat ketat, khususnya dalam industri minuman, sehingga hanya perusahaan yang

Pengendalian Kualitas Statistika Pada Proses Produksi Kaca Dengan Peta p Multivariat Di PT. Asahimas Flat Glass, Tbk.

PENERAPAN METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI HASIL PRODUKSI ROTI DI USAHA ROTI MEYZA BAKERY, PADANG SUMATERA BARAT

PENERAPAN ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA MODEL HUBUNGAN KEBIASAAN MEROKOK DAN TEKANAN DARAH

Analisis Pengendalian Kualitas Produk Minute Maid Pulpy 350ml di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur. Oleh: Zubdatu Zahrati

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK MESIN DI PT X DENGAN DIAGRAM KONTROL MAHALANOBIS DISTANCE (D 2 )

ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE PENDUGA BAYES UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN BAYI BERAT BADAN LAHIR RENDAH

Kata Kunci: Bagan kendali nonparametrik, estimasi fungsi kepekatan kernel

PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH

OBSERVER UNTUK SISTEM KONTROL LINIER KONTINU

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK DARI SISTEM LINIER DISKRIT

SKRIPSI. Untuk memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Sains. Oleh SUCIANA BUDI ARYANI

PERBANDINGAN KUASA WILCOXON RANK SUM TEST DAN PERMUTATION TEST DALAM BERBAGAI DISTRIBUSI TIDAK NORMAL

UNTUK PENGENDALIAN VARIABEL PROSES MULTIVARIAT

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA

Analisis Mutu Ketebalan Roti Sisir Pada Perusahaan XYZ

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

ANALISIS REGRESI KUANTIL

STUDI KOMPARATIF METODE KUADRAT TERKECIL DENGAN METODE REGRESI ROBUST PEMBOBOT WELSCH PADA DATA YANG MENGANDUNG PENCILAN

BAB V PENUTUP. 1. Berdasarkan hasil perhitungan Customer Satisfaction Index (CSI) diperoleh. kantor pos merasa puas terhadap pelayanan yang diberikan.

PENJADWALAN KULIAH DENGAN ALGORITMA WELSH-POWELL (STUDI KASUS: JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNAND)

PENDUGAAN PARAMETER MODEL AUTOREGRESSIVE PADA DERET WAKTU

REGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL

MODEL PARTISIPASI PEMILIH MASYARAKAT KABUPATEN DHAMASRAYA PADA PEMILU 2014 DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BAYESIAN

PROSIDING ISSN : Seminar Nasional Statistika 12 November 2011 Vol 2, November 2011

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA

PIPA PVC PUTU WITRI DEWAYANTI Dosen Pembimbing: Dr. Muhammad Mashuri, MT. Co Pembimbing: Wibawati, S.Si, M.Si. Kamis, 7 Juli 2011

Aplikasi Analisa Multivariate dan Analisa Regresi Linier Berganda pada Proses Pengolahan Air Minum

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS MENGGUNAKAN DIAGRAM KENDALI DEMERIT (Studi Kasus Produksi Air Minum Dalam Kemasan 240 ml di PT TIW)

BAB III ANALISIS KUALITAS PRODUK BENANG TS 248 MENGGUNAKAN MULTIVARIATE STATISTICAL PROCESS CONTROL ( MSPC )

Penerapan Metode DMAIC di PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Jawa Timur. Oleh Zubdatu Zahrati Dosen Pembimbing : Dra.

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN PETA KENDALI P MULTIVARIAT DI PT. TIRTA SIBAYAKINDO. Melisa Siregar 1, Nerli Khairani 2

Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI BETA DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

MODEL PEMANENAN LOGISTIK DENGAN DAYA DUKUNG BERGANTUNG WAKTU

Penerapan Diagram Kontrol EWMA dan NEWMA pada Proses Pembuatan Benang 30 Rayon di PT. Lotus Indah Textile Industries Surabaya

Pengontrolan Kualitas Proses Produksi Front Grille Menggunakan Diagram Kontrol Multivariat Individual

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI. Abstrak

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

Analisis Kualitas Tenun Sarung Menggunakan Metode Statistical Quality Control Di PT. PTI Pekalongan

PENENTUAN PREMI UNTUK POLIS ASURANSI BERSAMA

Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN Statistika Deskriptif

PROGRAM STUDI DIPLOMA III JURUSAN STATISTIKA Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2014

PEMODELAN KELAHIRAN MURNI DAN KEMATIAN MURNI DENGAN DUA JENIS KELAMIN DENGAN PROSES STOKASTIK

Prosiding Manajemen ISSN:

BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi

ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK

SIFAT-SIFAT DINAMIK DARI MODEL INTERAKSI CINTA DENGAN MEMPERHATIKAN DAYA TARIK PASANGAN

PENERAPAN METODE ADAMS-BASHFORTH-MOULTON ORDE EMPAT UNTUK MENENTUKAN SOLUSI PERSAMAAN DIFERENSIAL LINIER HOMOGEN ORDE TIGA KOEFISIEN KONSTAN

PRODUK WIRE ROD STEEL DI PT. KRAKATAU STEEL (PERSERO) TBK CILEGON

BAB III. PETA KENDALI KUALITAS MULTIVARIAT Z-chart UNTUK PROSES AUTOKORELASI. Salah satu fungsi dari pengendalian kualitas statistik adalah mengurangi

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL IMPROVED GENERALIZED VARIANCE PADA PROSES PRODUKSI HIGH DENSITY POLYETHYLENE (HDPE)

METODE PSEUDOSPEKTRAL CHEBYSHEV PADA APROKSIMASI TURUNAN FUNGSI

ANALISIS KAPABILITAS PROSES UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK PEMBATAS BUKU INDUSTRI RUMAHAN

Oleh : M. Mushonnif Efendi ( ) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo, M.Si.

PREMI ASURANSI JIWA PADA AKHIR TAHUN KEMATIAN DAN PADA SAAT KEMATIAN TERJADI

PROSIDING ISSN: M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI

ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA

PENGENDALIAN MUTU PRODUKSI BERAT SEMEN PT. SEMEN PADANG DENGAN BAGAN KENDALI SHEWHART DAN ROBUST

STABILISASI SISTEM DESKRIPTOR DISKRIT LINIER POSITIF

BILANGAN KROMATIK LOKASI UNTUK GRAF KEMBANG API F n,2 DAN F n,3 DENGAN n 2

PENGGEROMBOLAN SMA/MA DI KOTA PADANG BERDASARKAN INDIKATOR MUTU PENDIDIKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTER ENSEMBLE

HASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:

ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS MENGGUNAKAN DIAGRAM KENDALI DEMERIT (Studi Kasus Produksi Air Minum Dalam Kemasan 240 ml di PT TIW)

PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika

Transkripsi:

Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 161 167 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGONTROLAN KUALITAS PRODUK MENGGUNAKAN METODE BAGAN KENDALI MULTIVARIAT NP DALAM USAHA PENINGKATAN KUALITAS (STUDI KASUS. CV MULTI REJEKI SELARAS, KOTA PAYAKUMBUH) SISI ANDRIANI, FERRA YANUAR, YUDIANTRI ASDI Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Andalas, Kampus UNAND Limau Manis Padang, Indonesia, email : sisiandriani94@yahoo.co.id Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik-karakteristik kecacatan yang mempunyai kontribusi terbesar menyebabkan proses tidak terkendali pada proses produksi air minum Asri di CV. Multi Rejeki Selaras Kota Payakumbuh. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode bagan kendali Multivariat np. Bagan kendali Multivariat np ini biasanya digunakan untuk data cacat. Data yang digunakan adalah data sekunder pada bulan Juni dan Juli tahun 2016 tentang produksi air minum Asri di CV. Multi Rejeki Selaras Kota Payakumbuh. Karakteristik kecacatan yang ditemukan pada produk air minum Asri ini adalah berupa cacat cup, cacat lid, cacat volume, dan sliding mesin. Prosedur untuk membangun bagan kendali Multivariat np ini terdiri dari dua tahap yaitu tahap start-up stage dan tahap pengendalian proses. Setelah dilakukan identifikasi terhadap karakteristik-karakteristik kecacatan yang mempunyai kontribusi terbesar menyebabkan proses tidak terkendali tersebut dapat diketahui bahwa karakteristik cacat volume merupakan karakteristik yang mempunyai kontribusi terbesar menyebabkan proses tidak terkendali. Kata Kunci: Bagan kendali Multivariat np, karakteristik kecacatan, tahap start-up stage, tahap pengendalian proses 1. Pendahuluan Air merupakan senyawa kimia yang sangat penting bagi kehidupan makhluk hidup di bumi ini. Fungsi air bagi kehidupan tidak dapat digantikan oleh senyawa lain. Air bersih untuk air minum sudah semakin langka. Sungai-sungai yang menjadi sumbernya sudah tercemar berbagai macam limbah, mulai dari buangan sampah organik, rumah tangga hingga limbah beracun dari industri. Air tanah sudah tidak aman dijadikan air minum karena telah terkontaminasi rembesan dari tangki septik maupun air permukaan. Hal inilah yang menjadi alasan mengapa air minum dalam kemasan yang disebut-sebut menggunakan air pegunungan banyak dikonsumsi. Air minum dalam kemasan adalah air yang telah melalui proses sterilisasi, dikemas, dan aman untuk diminum. Perusahaan CV. Multi Rejeki Selaras merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi air minum dalam kemasan. Hasil produksi CV. Multi Rejeki Selaras 161

162 Sisi Andriani dkk. yaitu produk merek Asri. Pada perusahaan CV. Multi Rejeki Selaras, produk yang dihasilkan tidak seluruhnya baik, selalu ada saja produk yang mengalami kecacatan. Banyaknya produk mengalami kecacatan akan menyebabkan proses menjadi tidak terkendali, sehingga produk cacat merupakan permasalahan yang perlu dipecahkan karena apabila tidak diatasi dapat menimbulkan kerugian bagi perusahaan. Untuk mencegah kerugian karena produk cacat maka dilakukan pengendalian kualitas supaya proses berada dalam keadaan terkendali. Dengan demikian sangatlah penting dilakukan pengidentifikasian terhadap karakteristik-karakteristik kecacatan yang mempunyai kontribusi terbesar yang menyebabkan proses tidak terkendali. Untuk mencapai tujuan tersebut salah satu cara yang dilakukan adalah dengan membuat bagan kendali. Bagan kendali yang sesuai dengan kasus ini adalah bagan kendali Multivariat np karena jenis karakteristik cacat yang terdapat pada produk Asri ini lebih dari satu. 2. Bagan Kendali Multivariat np Karakteristik multivariat adalah pemeriksaan obyek yang dilakukan pada lebih dari satu karakteristik kualitas. Bagan kendali Multivariat np merupakan bagan kendali multivariat atribut yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas berdasarkan proporsi cacat dengan jenis cacat jumlahnya lebih dari satu. Sehingga apabila proses mempunyai karakteristik multivariat dan bersifat atribut maka bagan kendali yang paling cocok digunakan adalah bagan kendali Multivariat np. Prosedur untuk membangun bagan kendali Multivariat np ini terdiri dari dua tahap, yaitu tahap start-up stage dan tahap pengendalian proses. Berikut akan diuraikan langkah-langkah untuk pembuatan bagan kendali pada masing-masing tahap. 2.1. Tahap Start-Up Stage Langkah-langkah yang dilakukan pada tahap start-up stage ini adalah sebagai berikut: (1) Mengestimasi Parameter. Langkah-langkah untuk menaksir parameter tersebut adalah sebagai berikut: (a) Mengambil sebanyak k pengamatan dengan ukuran sampel untuk setiap pengamatan adalah n. (b) Menentukan banyaknya produk yang cacat untuk setiap karakteristik pada masing-masing pengamatan, dimisalkan dengan c ji, dengan j = 1, 2,, k dan i = 1, 2,, m, dimana k menyatakan banyaknya pengamatan dan m menyatakan banyaknya karakteristik. (c) Menghitung p ji dengan rumusan berikut. p ji = c ji n. (d) Menghitung nilai rata-rata proporsi produk cacat untuk semua pengamatan berdasarkan karakteristik kualitas, dilambangkan dengan p i dengan

Pengontrolan Kualitas Produk dengan Metode Bagan Kendali Multivariat 163 rumusan berikut. k j=1 p i = p k ji j=1 = c ji. k nk Selanjutnya akan dicari nilai koefisien korelasi antar karakteristik. dilambangkan dengan r CiCi. Lu membuat catatan untuk koefisien korelasi ini sebagai berikut. r CiC i = r Ci C i, r CiC i 1, r CiC i = 1, jika i = i. Formula untuk mengestimasi korelasi tersebut adalah sebagai berikut: r CiC i = k k j=1 c jic ji ( k j=1 c ji)( k j=1 c ji ) (n k j=1 c2 ji ( k j=1 c ji) 2 )(n k j=1 c ji 2 (. k j=1 c ji )2 ) (2) Menentukan Nilai Statistik X. Statistik X tersebut merupakan transformasi dari data untuk kemudian diplot pada bagan kendali Multivariat np. Apabila terdapat pengamatan sebanyak j = 1, 2,, k maka nilai statistik X pada setiap pengamatan adalah: X j = m c ji pi, j = 1, 2,, k. (3) Menentukan Batas Kendali. Batas kendali pada tahap ini dapat dihitung dengan menggunakan rumusan berikut: m BKA = n pi + 3 m n( (1 p i ) + 2 r cic i (1 pi )(1 p i )), i<i GT = n BKB = n m pi, m pi 3 m n( (1 p i ) + 2 r cic i (1 pi )(1 p i )). i<i 2.2. Tahap Pengendalian Proses Langkah-langkah yang dilakukan pada tahap pengendalian proses ini adalah sebagai berikut. (1) Menghitung Nilai Statistik X. Formula untuk menghitung nilai statistik X pada tahap ini sama dengan pada tahap sebelumnya. (2) Menentukan Batas Kendali. Batas kendali yang digunakan pada tahap ini adalah batas kendali yang sudah terkendali yang dihasilkan pada tahap start-up stage. Selanjutnya lakukan plot

164 Sisi Andriani dkk. nilai statistik X yang telah diperoleh pada bagian (1) di atas dengan batas kendali tersebut. (3) Mengidentifikasi Karakteristik Penyebab Pengamatan Tidak Terkendali. Statistik yang digunakan dalam menginterpretasikan proses di luar kendali dalam bagan kendali Multivariat np adalah dengan menghitung skor statistik pada setiap karakteristik kualitas ke-i yang berada di luar batas kendali, Z i, dengan menggunakan formula berikut. Z i = [C ji np i ] pi. 3. Data dan Pembahasan Prosedur untuk membangun bagan kendali Multivariat np ini terdiri dari dua tahap yaitu sebagai berikut. 3.1. Penerapan Bagan Kendali Multivariat np pada Tahap Start-Up Stage Pada pengontrolan produksi pahap start-up stage, langkah awal yang dilakukan adalah menghitung nilai korelasi antar karakteristik. Pada Tabel 1 diberikan nilai korelasi untuk semua karakteristik. Tabel 1. Nilai Korelasi untuk semua karakteristik Karakteristik Korelasi C 1 dan C 2 0,407 C 1 dan C 3 0,462 C 1 dan C 4 0,241 C 2 dan C 3 0,526 C 2 dan C 4 0,233 C 3 dan C 4 0,575 Langkah selanjutnya adalah menghitung rata-rata proporsi produk cacat. Pada Tabel 2 diberikan hasil rata-rata proporsi produk cacat. Tabel 2. Rata-rata proporsi produk cacat p i Nilai p 1 0,000738 p 2 0,000755 p 3 0,000721 p 4 0,000758 Setelah diketahui estimasi dari rata-rata proporsi produk cacat p i dan estimasi

Pengontrolan Kualitas Produk dengan Metode Bagan Kendali Multivariat 165 matriks korelasi, maka selanjutnya adalah menentukan batas kendali sehingga diperoleh BKA = 4819, 684, GT = 3271, 143, dan BKB = 1722, 602. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai statistik X. Setelah diperoleh batas-batas kendali dan nilai-nilai nstatistik X, maka langkah selanjutnya adalah memplotkan nilai-nilai statistik X dengan batas kendalinya. Pada Gambar 1 diberikan hasil plot statistik X dengan batas kendalinya. Gambar 1. Hasil plot statistik X dengan batas kendalinya Dari bagan kendali pada Gambar 1 terlihat bahwa ada tiga pengamatan yang berada di luar batas kendali sehingga perlu dilakukan perhitungan ulang dan diperoleh batas kendali yang baru yaitu BKA = 4601, 931, GT = 3236, 917, dan BKB = 1871, 902. Dan juga dicari nilai statistik X yang baru. Setelah itu dibuat plot antara nilai statistik X dengan batas kendalinya. Pada Gambar 2 diberikan plot statistik X baru dengan batas kendalinya. Gambar 2. Hasil plot statistik X dengan batas kendalinya Dari hasil plot pada Gambar 2 terlihat bahwa semua pengamatan berada dalam batas kendali sehingga batas kendali pada tahap ini dapat digunakan untuk batas

166 Sisi Andriani dkk. kendali pada tahap pengendalian proses. 3.2. Penerapan Bagan Kendali Multivariat np pada Tahap Pengendalian Proses Batas kendali yang digunakan pada tahap ini adalah batas kendali yang sudah terkendali pada tahap start-up stage. Selanjutnya adalah menghitung nilai statistik X. Langkah selanjutnya adalah memplotkan nilai statistik X dengan batas kendali. Pada Gambar 3 diberikan hasil plot antara nilai statistik X dengan batas kendalinya. Gambar 3. Plot antara nilai statistik X dengan batas kendalinya Dari hasil plot pada Gambar 3 terlihat bahwa terdapat delapan pengamatan yang berada di luar batas kendali. Hal ini menunjukkan bahwa kualitas produksi air minum Asri dalam kemasan 240 ml di CV. Multi Rejeki Selaras Payakumbuh belum stabil. Selanjutnya akan ditelusuri karakteristik mana saja yang berperan paling tinggi menyebabkan proses tidak terkendali. Dalam bagan kendali Multivariat np, untuk mengidentifikasi proses yang berada di luar batas kendali dari pengamatan dengan cara menghitung statistik Z i untuk setiap karakteristik pada setiap pengamatan yang berada diluar batas kendali. Hasil perhitungan nilai statistik Z i untuk semua pengamatan yang berada di luar batas kendali ini kemudian dirangkum dalam Tabel 3. Dari Tabel 3 dapat diketahui bahwa yang merupakan kontribusi terbesar yang menyebabkan proses di luar kendali adalah karakteristik ke-3 yaitu karakteristik cacat volume. 4. Ucapan Terima Kasih Penulis mengucapkan terima kasih kepada Ibu Hazmira Yozza, Bapak Ahmad Iqbal Baqi, dan Ibu Lyra Yulianti yang telah memberikan masukan dan saran sehingga paper ini dapat diselesaikan dengan baik.

Pengontrolan Kualitas Produk dengan Metode Bagan Kendali Multivariat 167 Tabel 3. Karakteristik pengamatan di luar batas kendali Pengamatan Karakteristik 1 2 3 4 1 2482,079 1151,427 692,8891 206,5944 2-630,024-450,331-604,912-279,091 6 155,3997 966,6124 2503,184 756,9989 8-720,882-573,514-365,963-570,447 11 2028,829 2414,331 2264,088 1177,896 16-479,149 1644,268 146,385 1080,766 17-539,582-604,316-878,310-246,680 20-509,366-450,303-195,180-926,591 Daftar Pustaka [1] Johnson, A.R. dan D.W. Wichern. 2002. Applied Multivariate Statistical Analysis. 5 th ed. Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey. [2] Lu, X. S, et al. 1998. Control Chart for Multivariate Atribute Processes. International Journal of Production Research 36(12) : 3477 3489. [3] Montgomery, D.C. 2001. Introduction to Statistical Quality Control, 4 th ed. John Wiley and Sons, Inc., New York. [4] Montgomery, D.C. 2005. Introduction to Statistical Quality Control, 5 th ed. John Wiley and Sons, Inc., New York. [5] Walpole, R. E. 1995. Pengantar Statistik. Edisi Ketiga. PT. Gramedia Pustaka Umum, Jakarta.