2/21/2010. Review & Fundamentals of Statistical Concep

dokumen-dokumen yang mirip
Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data

STATISTIKA DESKRIPTIF

BAHAN TAYANG MATA DIKLAT BENCHMARKING KE BEST PRACTICE DIKLATPIM TINGKAT IV

BAHAN TAYANG MATA DIKLAT BENCHMARKING KE BEST PRACTICE DIKLATPIM TINGKAT III

PENGAWASAN PROSES WAKTU JENIS. SAMPLING PENERIMAAN *single *double *sequential. X-Chart R- Chart. By Variable. *single *double *sequential

STATISTIKA DESKRIPTIF

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

BAB III. Methodologi

MUTU PELAYANAN KESEHATAN Dasar-dasar Pemahaman

STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono

BAHAN TAYANG MATA DIKLAT BENCHMARKING KE BEST PRACTICE DIKLATPIM TINGKAT I

Sport and Business Analogy

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1

BAB III METODOLOGI. Dalam penulisan tesis ini digunakan strategi analisis situasi dimana

Quality Management and International Standards

BAB V ANALISIS PEMECAHAN MASALAH

Statistika. Random Variables Discrete Random Variables Continuous Random Variables. Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Universitas Gadjah Mada

Statistik Deskriptif: Central Tendency & Variation

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

03/06/2015. Hambatan dalam Pengembangan Sistem Manajemen Kualitas. Sistem Manajemen Kualitas Internasional

BAB I STATISTIK DESKRIPTIF

STATISTIK PERTEMUAN VII

1. Perbaikan Berkesinambungan. Kaizen Benchmarking

UKURAN NILAI SENTRAL&UKURAN PENYEBARAN. Tita Talitha, MT

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

Manajemen Mutu Proyek (Manajemen Kualitas)

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data

Bab 3 Kinerja Rata-rata dan Variabilitas

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PEMBUATAN PERANGKAT AUDIT PERENCANAAN PROYEK PERANGKAT LUNAK BERDASARKAN CMMI 1.2 PADA PT GRATIKA

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.

Langkah-Langkah Perhitungan Berikut diberikan data penjualan mobil Bima selama tahun 2000:

Manajemen Produksi dan Operasi

ABSTRAK. Kata Kunci: Metode EOQ (Economic Order Quantity), Metode JIT (Just In Time) dan Efisiensi Biaya

Review QUIZ ( 10 menit )

Sistem Manajemen Kinerja (Performance Management System)

BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures

BAB II LANDASAN TEORI. Persyaratan utama untuk mencapai kepuasan pelanggan (customer

5/3/2012. Objective. Objective STATISTIKA DALAM HIDROLOGI STATISTIKA DALAM HIDROLOGI STATISTIKA DALAM HIDROLOGI

Kata-kata kunci: Kualitas pelayanan jasa dan kepuasan konsumen

ALL ABOUT PERFORMANCE MEASUREMENT SYSTEM

Pertemuan 10 Manajemen Kualitas

Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data

TUGAS II STATISTIKA. Oleh. Butsiarah / 15B Kelas B PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN PROGRAM PASCASARJANA

BAB III METODE PENELITIAN

PERTEMUAN : 2 PENGENDALIAN KUALITAS (3 SKS) Oleh : Budi sumartono TOTAL QUALITY CONTROL (PENGENDALIAN MUTU TERPADU)

DISPERSI DATA. - Jangkauan (Range) - Simpangan/deviasi Rata-rata (Mean Deviation) - Variansi (Variance) - Standar Deviasi (Standart Deviation)

BAB 2 LANDASAN TEORI

STK 511 Analisis statistika. Materi 4 Sebaran Penarikan Contoh

RANCANG BANGUN PEMBELAJARAN MATA DIKLAT BENCHMARKING KE BEST PRACTICE

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection

STATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.

Implementasi Key Performance Indicators (KPI)

Alat dan Teknik Meningkatkan Mutu. idyst 1

MENGHITUNG NILAI RATA-RATA SUATU DISTRIBUSI DATA

KETERAMPILAN BERMAIN BOLABASKET SISWA PUTRA KELAS X SMA NEGERI 2 KLATEN TAHUN AJARAN 2015/2016

DADANG JUANDI Hery Sutarto Hepi Maizon Yanti Mulyanti M. Sholeh Tenang Sembiring

The use of Statitical Quality Control to reduce a defective product at shoes company CV. Fortuna shoes. Abstract

ABSTRACT. Universitas Kristen Maranatha

PENS. Probability and Random Process. Topik 2. Statistik Deskriptif. Prima Kristalina Maret 2016

PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI

Six Sigma, Lean dan Lean Six Sigma

BAB I PENDAHULUAN. kompetitif, perusahaan dituntut agar tetap mampu mempertahankan eksistensinya

Apa itu suatu Hypothesis?

The Central Limit Theorem

TATA KELOLA TEKNOLOGI INFORMASI

Pengertian-pengertian Dasar. Kompetensi yang diharapkan: Memahami pengertian-pengertian dasar dalam statistika

Tata Letak Fasilitas

REVIEW BIOSTATISTIK DESKRIPTIF

Sampling Theory. Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009.

LATIHAN SPSS I. A. Entri Data

EVALUASI DAN PENGENDALIAN

BAB III METODOLOGI 3.1 Divisi Managed Service PT. XYZ

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling

Cost Accounting Traditions and Innovations Barfield, Raiborn, Kinney. Chapter 8 Implementing Quality Concepts

Universitas Bina Nusantara

ABSTRAK. Oleh. Tunggono

LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua

Skala pengukuran dan Ukuran Pemusatan. Ukuran Pemusatan

BAB 2 LANDASAN TEORI

ILMU DAN TEKNOLOGI PANGAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation

Tujuan Sistem Komputer

Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran ISSN PPs Universitas Pendidikan Ganesha

ABC Amber Text Converter Trial version, BENCHMARKING

PENDUGAAN PARAMETER WAKTU PERUBAHAN PROSES PADA 2 CONTROL CHART MENGGUNAKAN PENDUGA KEMUNGKINAN MAKSIMUM SITI MASLIHAH

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 13/11/2013

ABSTRAK. Keywords: Balanced Scorecard, Low Cost Strategy, financial, sales volumes, customer, internal business processes, learning and growth.

TOPIK 4 MODEL MANAJEMEN MUTU

Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg

Statistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution

TEKNIK SAMPLING MODUL: 7

Performance Management System: Implementation [Part 4 & 5] Presented by: Josua Tarigan, MBA, CMA, CFP, CSRS

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

BAB II KAJIAN LITERATUR

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

MANAJEMEN (RISK MANAGEMENT)

Transkripsi:

Review & Fundamentals of Statistical Concep PROSES PEMECAHAN MASALAH ATAU PROSES PERBAIKAN MUTU Plan P Act A D Do C Check 2 1

RINCIAN PROSES PERBAIKAN PLAN = BUAT RENCANA 1. Pilih masalah atau proses yang akan dipecahkan atau diperbaiki lebih dahulu, dan jelaskan adanya kesempatan untuk memperbaikinya ----> SWOT Analysis. SWOT: Strength Opportunity * Weakness * Threat 2. Uraikan proses yang berlaku, berkenaan dengan hal tersebut di atas. 3. Uraikan semua hal yang menjadi penyebab timbulnya masalah atau mutu yang tak memuaskan sesuai dengan akar permasalahannya 4. Kembangkan cara pemecahan masalah atau perbaikan yang efektif dan dapat dilaksanakan. 3 DO = KERJAKAN, LAKSANAKAN 5. Laksanakan pemecahan masalah atau laksanakan perubahan proses sesuai yang direncanakan. ( Dilaksanakan sebagai UJI COBA) CHECK = EVALUASI 6. Tinjau dan evaluasi hasil dari perubahan proses. Kalau masih kurang baik mutunya, adakan perbaikan lagi sampai mutunya sesuai dengan yang kita harapkan. 4 2

ACT = TINDAK LANJUTI 7. Tarik pelajaran dari perubahan dan hasilnya; gunakan proses yang sudah baik hasilnya itu sebagai prosedur standar. 5 Innovation VS Continuous improvement Quality Measure Innovation Continuous improvement TIME 3

Benchmarking Promotes a though understanding of the company s own process Anable to comparison of performance measure in defferent dimension Definisi Gregory H. Watson: pencarian secara berkesinambungan dan penerapan secara nyata praktek-praktek yang lebih baik yang mengarah pada kinerja kompetitif yang unggul. Robert Camp: proses pengukuran yang kontinyu menyangkut produk, jasa dan praktek-praktek terhadap kompetitor terbaik 4

Definisi Benchmarking : Benchmarking (H. James Harrington): Cara yang sistematik untuk mengidentifikasi, mengerti dan mengevolusikan secara kreatif : produk-produk, servis, desain, alatalat, proses, dan praktek-praktek terbaik untuk memperbaiki kinerja perusahaan anda yang sebenarnya. Goals Tujuan utama benchmarking adalah untuk menemukan kunci atau rahasia sukses dan kemudian mengadaptasi dan memperbaikinya untuk diterapkan pada perusahaan. 5

The Stairway to Success 10 Terbaik dari yang terbaik 9 Kelas Dunia 8 Kelas Nasional 7 Kelas Dunia di Industri 6 Kelas Nasional di Industri 5 Very Good hasil lebih baik dari kinerja lama 4 Survivor hasil sama dengan kinerja lama 3 Fair bertahan, tidak ada keuntungan (profit) 2 Poor memiliki masalah dan kehilangan banyak uang 1 Loser banyak masalah besar, sedang atau mendekati kebangkrutan Hanya boleh ada satu perusahaan terbaik dari yang terbaik untuk setiap benchmark item. Sebagian besar perusahaan dapat menganggap dirinya sendiri suatu kesuksesan apabila mereka berhasil meraih tangga 6 atau 7. hanya beberapa perusahaan terbaik saja yang akan meraih tangga 8 atau 9 6

Prinsip Dasar dari Benchmarking: Belajar dari yang terbaik (learn from the best) Aplikasi dalam Kualitas We Use benchmarking to understand what level of performance is really possible and to understand why the gap exists between our current performance and that optimum performance. 7

Kinerja Benchmarking. High Cost, Cycle time, and Error Rates (quality) Benchmarking Applied Low Time Metodologi Proses Benchmarking 1. Delapan langkah proses benchmarking. 2. Enam langkah Alcoa s untuk melakukan benchmarking. 3. Dua belas langkah proses benchmarking di AT&T 8

8 Langkah Proses Benchmarking Menentukan aktivitas item Menentukan faktor kunci Menentukan pihak-pihak yang paling perpengalaman Menilai kinerja dari perusahaan yang ditentukan dalam langkah 3. Mengukur kinerja yang telah kita capai Mengembangkan rencana untuk mencapai dan melebihi kinerja dari perusahaan yang dipilih sebagai yang terbaik. Menciptakan komitmen dari seluruh level Mengimplementasikan rencana dan mengamati hasilnya. Determine which activities to Benchmark Determine Key Factors to Measure Planning Identify Foremost Practice Companies Measure Performance of Foremost Practice Companies Measure Your Own Performance Data Collection and Analysis Develop Plan to Meet and Exceed, or Improve Lead Obtain Commitment of Management and Employees Making Changes Implement Plan and Monitor Result 9

Spider Chart for Gap Analysis PM6 PM1 BEST PRACTICE PM5 PM2 PM4 PM3 Own Performance 10

Fundamentals of Statistical Concept Goals Mahasiswa mampu menjelaskan konsep variabel random, distribusi, dan perilaku probabilistik yang dikaitkan dengan ukuran mutu produk, khususnya berkaitan dengan variansi dan bias 11

Area of Study Definition of statistic concept of population and sample Frequency distribution The normal Curve Descriptive statistic Probability Distributions Introduction Definition of Statistic A collectio of quantitative data pertaining to any subject of group systematic gathered & collected The science that deals with the collection, tabulation, analysis, interpretation, and presentations of quantitative data 12

Concept of population and sample Population Sample FreQuency Distribution Penggunaan Histogram untuk menjelaskan variasi proses. Overview of the distribution data For identifying process capability relative to costumer requirements Indicate discrepancies in data gap Check page 61 13

Central Tendency Memperlihatkan posisi/lokasi dari observasi dan tentang bagaimana data itu terkelompokkan Help to decide whether the setting of process variable should be changed 1 Average 2 Median 3 Mode X n i = 1 = -Populasi µ - Sampel ᵪ n X i Measure of Dispersion Analyze and reduce the variability of process 1 Range Melihat sebaran data 2 3 Variance Standar Deviation Melihat fluktuasi dari observasi -Populasi σ 2 - Sampel ѕ 2 14

Normal Curve No. of observations 8 7 6 5 4 3 2 1 Sifat-sifat kurva normal adalah sebagai berikut: ModusterjadipadaX = µ. Kurvanya setangkup terhadap suatu garis tegak yang melalui nilai tengah µ. Kurva ini mendekati sumbu mendatar secara asimtot dalam kedua sisi. 0-3,0-2,5-2,0-1,5-1,0-0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Category (upper limits) Z = X σ µ Z : Variable acak normal baku µ : Mean dari populasi X : Mean sampel pengamatan σ : Simpangan baku populasi/standar deviation Normal Curve. No. of observations 8 7 6 5 4 3 2 1 0-3,0-2,5-2,0-1,5-1,0-0,5 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Category (upper limits) Datanya bisa diukur. Jumlah data yang nilainya ekstrim tidak terlalu banyak. Data yang mempunyai atau mendekati nilai rata-rata, jumlahnya (frekwensinya) terbanyak. rata-rata = nilai median = nilai modus Luas daerah di bawah kurva = 1 atau 100% 15

Nurmal curve.. Distribusi normal atau hampir normal, jika kurang lebih 68% dari anggota data mempunyai nilai X dalam interval (μ -1σ) dan (μ + 1σ), kurang lebih 95% dalam interval (μ - 2σ) dan (μ + 2σ) dan kurang lebih 99% dalam interval (μ -3σ) dan (μ + 3σ). Concept in Sampling Proses menyeleksi sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan mempelajari sampel dan memahami sifat-sifat subyek dalam sampel, maka kita mampu menggenalisir sifat-sifat tersebut ke dalam elemen-elemen populasi 16

Sampling.. Alasan Tidak mungkin untuk mengumpulkan seluruh data Menghemat waktu, biaya dan sumber daya lainnya 17