BAB I PENDAHULUAN. untuk menentukan produk dan jasa yang digunakan (Ariani, 2004). Konsumen

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. menghasilkan data, melalui penggunaan metode statistik dapat mengetahui bahwa

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1. 1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

PERAN STATISTIKA DALAM MENDUKUNG PENGEMBANGAN INDUSTRI Pengendalian Mutu dengan Bantuan Statistika

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

MODUL 5 PETA KENDALI CUSUM & EWMA

BAB I PENDAHULUAN. Hasil dari suatu proses produksi yang diterima oleh konsumen diharapkan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PENDAHULUAN. CuSum. Univariate EWMA MEWMA. Multivariate Hotelling. Kosumen. Kualitas Baik. Peta Kendali. Pengendalian Kualitas

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL. i. LEMBAR PERSETUJUAN ii LEMBAR PENGESAHAN. iii LEMBAR PERNYATAAN.. iv

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI ( )

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAGAN KENDALI CUMULATIVE SUM (CU-SUM)

SEMINAR TUGAS AKHIR NP CONTROL CHART BY USING BAYESIAN APPROACH PETA KENDALI NP MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYESIAN. Oleh : Rizckha Septiana

Oleh: Nurul Hidayah Dosen pembimbing: Dra. Laksmi Prita, M.Si

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

STATISTICAL PROCESS CONTROL

Bab 2. Teori Dasar. 2.1 Pendahuluan

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

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

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL

III Control chart for variables. Pengendalian Kualitas TIN-212

ANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA)

BAB III METODE CONTROL CHART. sebagai metode grafik yang di gunakan untuk mengevaluasi apakah suatu proses

BAB II LANDASAN TEORI

PETA KENDALI MULTIATRIBUT C DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI MULTIVARIAT POISSON

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

Prosiding Statistika ISSN:

PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK GARAM PADA PT. SUSANTI MEGAH SURABAYA

Studi Performansi Air Bersih Pada Peta Kendali Untuk Minimasi Fungsi Kerugian Waste

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Penelitian. 13,5% per tahun dan nilai pasar industri farmasi di Indonesia ditargetkan

BAB III PENGENDALIAN KUALITAS MULTIVARIAT. menghasilkan produk dengan kualitas yang baik, haruslah dilakukan pengendalian

Bab 2 Tinjauan Pustaka

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

PERBANDINGAN PETA KENDALI ATRIBUT DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK DI PT ARIKA KHARISMA AGUNG. Muhlis M. Asri, Annisa, Muh.

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No.1, (2017) ( X Print) A 6

SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL

2. Pengawasan atas barang hasil yang telah diselesaikan. proses, tetapi hal ini tidak dapat menjamin bahwa tidak ada hasil yang

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS RANCANGAN EKONOMI PADA GRAFIK KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) UNTUK MEAN DAN VARIANS

BAB I PENDAHULUAN. atau kualitas. Dalam dunia industri, kualitas barang yang dihasilkan merupakan

Studi Performansi Air Bersih Pada Peta Kendali Untuk Minimasi Fungsi Kerugian Waste

DAFTAR PUSTAKA KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI...

BAB I PENDAHULUAN. upaya peningkatan kesejahteraan dan peningkatan kualitas serta sarana prasarana

KOMPUTASI METODE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PROSES PRODUKSI MENGGUNAKAN GUI MATLAB

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan

III. METODE PENELITIAN

4.1.1 Distribusi Binomial

BAB I PENDAHULUAN. Statistical Process Control (SPC) adalah suatu alat kendali proses yang

BAB I PENDAHULUAN. B. Rumusan masalah Bagaimana cara pengendalian kualitas proses statistik pada data variabel.

BAB 2 LANDASAN TEORI

PETA KENDALI R ADAPTIF SEBAGAI ALTERNATIF PETA KENDALI R SHEWHART DALAM MENDETEKSI PERGESERAN KECIL PADA VARIANS

Statistical Process Control

BAB I PENDAHULUAN. , untuk x 0, 0, 0 { 0, untuk x yang lain. 1 maka fungsi densitas di atas akan menjadi fungsi densitas distribusi

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. Saat ini produksi susu sapi segar di Indonesia masih sangat rendah

METODOLOGI 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Metode Pengumpulan Data

ESTIMASI PARAMETER BATAS PENGENDALI EWMA

BAB 2 LANDASAN TEORI

Prosedur untuk Memonitor Proses dengan Proporsi Kecacatan yang Rendah

Studi Performansi Pada Peta Kendali Variabel Dengan Pendekatan Rantai Markov

ANALISIS KAPABILITAS PROSES UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK PEMBATAS BUKU INDUSTRI RUMAHAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

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

Prosiding Statistika ISSN:

LAPORAN PRAKTIKUM TEKNIK PENGUJIAN MUTU HASIL PERIKANAN STATISTICAL PROCESS CONTROL

AUTOKORELASI PADA BAGAN KENDALI

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. PT. Citra Tunas Baru Gramindo adalah sebuah perusahaan garmen yang

BAB III METODE PENELITIAN

BAB II PEMBAHASAN Pengertian Kualitas Statistik

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN DIAGRAM KONTROL KOMBINASI MEWMA PADA TAHAP CUTTING PROSES PRODUKSI PIPA PVC

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

Prosiding ISBN :

BAB I PENDAHULUAN. Di era globalisasi yang semakin kompetitif ini, setiap perusahaan yang ingin

ANALISA PENYEBAB CACAT PADA PROSES PRODUKSI GALVANIZED IRON DIVISI COIL TO COIL (SHEAR LINE 1 DAN 4) DI PT. FUMIRA SEMARANG

3. BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

KINERJA DIAGRAM KONTROL W DAN DIAGRAM KONTROL G PERFORMANCE OF W CONTROL CHART AND G CONTROL CHART

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. statistik, secara singkat akan diuraikan asal mula perangkat-perangkat tersebut.

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA

Pengendalian Kualitas Statistik. Lely Riawati

ABSTRAK ABSTRAK. Kata Kunci : Pengendalian Kualitas, Peta kendali P, Histogram, Pareto, diagram sebab- akibat. vii. Universitas Kristen Maranatha

Analisis Peta Kendali U Pada Proses Pembuatan Plat Baja di PT. Gunawan Dianjaya Steel Tbk

DAFTAR ISI. 1.1 Latar Belakang Penelitian Identifikasi Masalah Tujuan Penelitian Kegunaan Penelitian Kerangka Pemikiran 6

Pengendalian Kualitas Kertas Dengan Menggunakan Statistical Process Control di Paper Machine 3

SKRIPSI ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN STATISTICAL PROCESS CONTROL (SPC) PADA PT. NGK

BAB I PENDAHULUAN. Di dalam dunia industri, kualitas merupakan faktor dasar yang

sedangkan industry, dapat diartikan sebagai kerajinan, usaha produk barang atau juga perusahaan kecil. Dikatakan sebagai perusahaan kecil karena jenis

BAB I PENDAHULUAN. Sistem kualitas begitu penting dan diperlukan dalam dunia usaha untuk dapat

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Seiring dengan kemajuan teknologi, pertumbuhan industri berkembang

Transkripsi:

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Kualitas merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menentukan produk dan jasa yang digunakan (Ariani, 2004). Konsumen biasanya memilih produk dan jasa yang berkualitas yaitu yang sesuai dengan keinginan dan kebutuhan. Hal ini mengharuskan perusahaan sebagai produsen untuk mengetahui keinginan dan kebutuhan konsumennya. Sebagai salah satu faktor yang mempengaruhi konsumen dalam menentukan produk dan jasa yang akan digunakan, komitmen terhadap kualitas produk dan jasa merupakan upaya yang harus dilakukan produsen untuk memenuhi keinginan konsumen. Perusahaan atau organisasi yang memproduksi suatu produk berusaha merancang dengan baik dan memelihara dengan sangat hati-hati keseluruhan proses produksi yang dijalankan. Meskipun upaya tersebut dilakukan, dalam banyak proses produksi tetap akan terjadi sejumlah variabilitas. Variabilitas yang terjadi dalam suatu proses produksi dibedakan menjadi dua yaitu variabilitas dasar yang merupakan variabilitas yang disebabkan oleh sebab-sebab tak terduga dan variabilitas yang disebabkan oleh sebab-sebab terduga (Montgomery, 2005). Proses produksi yang bekerja hanya dengan adanya varibilitas oleh sebabsebab tak terduga dikatakan berada dalam keadaan terkendali secara statistik. Sebab-sebab tak terduga ini merupakan bagian dari proses yang tidak dapat dihindarkan. Macam-macam variabilitas lain kadang-kadang dapat timbul dalam

2 hasil suatu proses. Variabilitas ini dalam karakteristik kualitas biasanya timbul dari tiga sumber, yaitu mesin yang dipasang dengan tidak wajar, kesalahan operator, dan bahan baku yang tidak sesuai. Variabilitas seperti ini umumnya besar apabila dibandingkan dengan variabilitas dasar dan biasanya merupakan tingkat yang tidak dapat diterima dari peranan proses. Sumber-sumber variabilitas yang bukan bagian dari sebab-sebab tak terduga disebut berasal dari sebab-sebab terduga (assignable causes). Proses yang bekerja dengan adanya sebab-sebab terduga dikatakan tidak terkendali (Montgomery, 2005). Grafik pengendali (control chart) digunakan untuk membantu dalam menentukan apakah proses berada dalam pengendalian atau tidak. Bila penyimpangan atau kesalahan melebihi batas pengendalian, menunjukkan bahwa sebab-sebab terduga telah masuk ke dalam proses dan proses harus diperiksa untuk mengidentifikasi penyebab dari penyimpangan atau kesalahan yang berlebihan tersebut. Proses diharapkan hanya berjalan dengan sebab-sebab tak terduga saja, sehingga secara langsung kesalahan karena sebab-sebab tak terduga tersebut dapat distabilkan (Ariani, 2004). Grafik pengendali yang sudah sering digunakan dalam pengendalian proses statistik adalah grafik pengendali Shewhart. Menurut Montgomery (2005), kekurangan dari grafik pengendali Shewhart yaitu grafik ini hanya menggunakan informasi mengenai proses yang terkandung dalam titik tergambar yang terakhir, dan mengabaikan setiap informasi yang diberikan oleh seluruh barisan titik-titik itu. Beberapa kriteria lain telah diterapkan pada grafik pengendali Shewhart, seperti uji untuk giliran, penggunaan batas peringatan dan sebagainya yang

3 berusaha menggabungkan informasi dari seluruh himpunan titik ke dalam prosedur keputusan, tetapi kriteria tambahan ini mengurangi kesederhanaan dan kemudahan interpretasi grafik pengendali Shewhart. Grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) telah diusulkan sebagai alternatif terhadap grafik pengendali Shewhart untuk mengamati pergeseran kecil dalam proses. Penggunaan dua grafik pengendali secara bersamaan dalam satu proses pengamatan yaitu penggunaan grafik pengendali Shewhart ( c ) dan grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) secara bersamaan dapat meningkatkan pengendalian kualitas proses statistika karena pergeseran besar dan pergeseran kecil dapat diamati sekaligus dalam satu waktu. Average run length (ARL) adalah jumlah rata-rata titik atau sampel yang harus digambarkan sebelum sebuah titik atau sampel menyatakan suatu keadaan tidak terkendali (Montgomery, 2005). Suatu pendekatan untuk menduga nilai average run length (ARL) dari grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) jenis interval keputusan untuk data atribut berdistribusi poisson diberikan oleh Brook dan Evans (1972). Brook dan Evans (1972) menggunakan pendekatan rantai Markov untuk menduga nilai average run length (ARL) grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) untuk data berdistribusi poisson. 1.2 PERUMUSAN MASALAH Permasalahan yang akan dibahas pada tugas akhir ini adalah upaya untuk meningkatkan pengendalian kualitas dalam mendeteksi pergeseran besar dan pergeseran kecil yang terjadi dalam proses dengan cara penggunaan grafik

4 pengendali untuk jumlah cacat atau ketidaksesuaian ( c ) dan grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) Poisson secara bersama sama, kemudian menduga nilai average run length (ARL) untuk grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) Poisson menggunakan pendekatan rantai Markov. 1.3 PEMBATASAN MASALAH Dalam penulisan tugas akhir ini, pembahasan masalah akan dibatasi mengenai : 1. Penggunaan dua grafik pengendali yaitu grafik pengendali Shewhart (c) dan grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) Poisson secara bersama-sama untuk mengamati suatu proses. 2. Grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) yang digunakan adalah grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) jenis interval keputusan untuk data atribut berdistribusi Poisson atau disebut dengan grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) Poisson yang nilai average run length-nya diduga dengan menggunakan pendekatan rantai Markov waktu diskret. 3. Nilai average run length (ARL) yang diduga adalah average run length pada saat proses terkendali dan pada saat proses tidak terkendali. 1.4. TUJUAN PENULISAN Tujuan dalam penulisan tugas akhir ini adalah :

5 1. Meningkatkan pengendalian proses kualitas statistik dengan cara penggunaan dua grafik pengendali secara bersama-sama yaitu grafik pengendali Shewhart (c) dan grafik pengendali jumlah kumulatif Poisson. 2. Menduga nilai average run length (ARL) grafik pengendali Jumlah kumulatif (cusum) Poisson menggunakan metode rantai Markov waktu diskret. 1.5 SISTEMATIKA PENULISAN Sistematika penulisan dalam tugas akhir ini terdiri dari empat bab yaitu Bab I Pendahuluan membahas tentang menguraikan latar belakang penelitian, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian dan sistematika penulisan. Bab II Tinjauan Pustaka membahas teori-teori dasar yang akan digunakan sebagai acuan dalam memahami dan memecahkan permasalahan yang dibahas. Bab III Analisis dan Pembahasan membahas tentang penggunaan grafik pengendali untuk jumlah ketidaksesuaian atau cacat atau grafik pengendali c dan grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) Poisson secara bersamaan dalam pengendalian kualitas proses statistik (SPC) juga menduga nilai average run length (ARL) untuk grafik pengendali jumlah kumulatif (cusum) Poisson menggunakan metode rantai Markov. Bab IV Kesimpulan berisi kesimpulan berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnya.