BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Gambaran Umum Perusahaan 4.1.1. Sejarah Berdirinya Perusahaan Toray merupakan sebuah perusahaan yang sangat besar di Jepang yang bergerak dalam berbagai bidang industry, salah satu diantaranya adalah Industri Tekstil yang merupakan cikal bakal dari Toray Industri. Nama Toray berasal dari Toyo yaitu nama perusahaan Rayon yang merupakan produk awal dari perusahaan tersebut, dari keduanya digabung yang kemudian dikenal dengan nama Toray. Toray telah memperluas usahanyan di berbagai Negara seperti: Indonesia, Malaysia, Singapura, Thailand, China, Vietnam, USA. Di Indonesia Toray bergerak dalam bidang serat sintetis dan Tekstil dengan membuka beberapa perusahaan misalnya di Tangerang PT ITS, PT ISTEM, PT ACTEM, PT OST, PT PNR, PT TEXFIBRE (Purwakarta), PT CENTEX (Cibinong), PT EASTERNTEX (Surabaya) dan di Jakarta PT JABATO (Jakarta Bali Tokyo) yang merupakan jasa transportasi untuk melayani orang-orang Jepang, PT ITS merupakan yang tersebar diantara perusahaan yang ada di luar Jepang. PT ITS didirikan pada tanggal 11 Oktober 1971 dengan Surat Ijin Presiden NO. 1329/Pres/2/1971/ tanggal 26 Februaru 1971 dan Surat Keputusan Menteri No. 331/M/SK/VI/71 tanggal 13 Juli 1971 dakan rangka dikeluarkannya undang-undang No, 1 tahun 1967 tentang Penanaman Modal Asing (PMA). Modal dasar yang dipakai sebesar 54,8 juta USD dengan kepemilikan saham terdiri dari Toray Industries Inc. (65,5%), Mitsui & Co ltd (19,9%), PT EASTERNTEX (14,6%). 32

33 Produksi awal perusahaan ini dimulai pada tanggal 15 Agustus 1973 seesar 184 ton/bulan Nylon Filament dan Staple Fibre, kemudian bertambah menjadi: Nylon Filament 610 ton/bulan dan Polyester Fibre 1220 ton/bulan pada tanggal 1 November 1974, jumlah produksi tersebut di atas sudah sesuai dengan kapasitas mesin terpasang pada waktu itu. PT ITS diresmikan oleh Bapak Presiden Soeharto pada tanggal 4 Agustus 1976, peresmian ini dilakukan setelah 5 (lima) tahun didirikan dan melakukan kegiatan produksi. Untuk memudahkan kegiatan operasional PT ITS mendirikan kantor pusat di Summitmas Tower lantai 3 (tiga) no. 61-62 jalan Jendral Sudirman Jakarta, baik di kantor pusat Jakarta maupun di pabrik Tangerang dipimpin oleh Presiden Direktur. Tetapi di dalam segi operasional produksi di pabrik dipimpin oleh Kepala Pabrik. 4.1.2. Misi dan Tujuan Perusahaan Sebagai perusahaan yang mempelopori produksi benang dan serat sintetis (Synthetics Fibre) PT Indonesia Toray Synthetics merupakan perusahaan pionir untuk hasil produksinya, dalam rangka mengisi pembangunan lima tahun pemerintah Indonesia. Dengan berdirinya dan berproduksinya pabrik tersebut maka benang Nylon (Nylon Filament Yarn) dan serat Polyester (Staple Fibre) yang tadinya biasanya di import dari luar negeri secara berangsur-angsur pembelian dari luar negeri dapat dikurangi. Sehingga produksi pabrik ini merupakan penghematan devisa bagi negara. Sebagaiman diketahui bahwa untuk sekarang ini produksi serat alam mengalami kendala yang besar dikarenakan adanya keterlibatan iklim, dimana untuk menghasilkan serat alam yang baik diperlukan kondisi iklim tertentu dan membutuhkan media pengembang biakan area pertanian yang luas, dengan adanya kendala tersebut maka kebutuhan bahan bakar tekstil baik kuantitas maupun kualitas jelas tidak akan terpenuhi. PT ITS dalam hal ini berusaha untuk memenuhi kekurangan kebutuhan bahan tekstil, khususnya di dalam negeri dan umumnya di luar negeri, disamping untuk membuka lapangan kerja baru sehingga dapat mengurangi masalah pengangguran yang

34 menjadi masalah besar di Indonesia. Ini merupakan kebanggaan bagi perusahaan yang telah dapat memberikan sahamnya dalam rangka pembangunan Indonesia dan turut serta dalam usaha-usaha pemerintah melaksanakan delapan jalur pemerataan bagi kemajuan ekonomi dan kesejahteraan rakyat dan negara Indonesia. 4.1.3. Hasil Produksi dan Sasarannya PT ITS secara terus-menerus menerima melakukan pengembangan baik dari segi jumlah produksi maupun jenis produksi. Mengikuti situasi dan perkembangan pasar (market), sehingga hasil produksi saat ini adalah: Nylon Filament Yarn Polyester Staple Fibre Polyester Filament Yarn : 1.350 ton/bulan : 6.000 ton/bulan : 1.250 ton/bulan Dari hasil produksi ini diutamakan untuk kebutuhan konsumen pabrik-pabrik tekstil di dalam negeri sedangkan sekitar 10-20% untuk kebutuhan luar negeri. Bahan baku utama untuk membuat Nylon (Nylon Filament Yarn) adalah Caprolactam, dan untuk membuat serat Polyester (Synthetics Fibre) dan benang Polyester (Polyester Filament Yarn) adalah Pure Terephtalic Acid dan Ethyline Glylcol. 4.1.4. Lokasi dan Layout Pabrik PT ITS terletak di jalan Moh. Toha Pasar Baru Tangerang ini sangat tepat untuk daerah industry karena beberapa pertimbangan antara lain: 1. Lokasi tanah yang luas yang terletak di daerah industri, sehingga mudah untuk melakukan pengembangan pabrik. 2. Bahan baku mudah diperoleh karena dekat dengan pusat perekonomian. 3. Transportasi mudah dan cepat karena tersedianya jalan-jalan bebas hambatan dan dekat dengan Pelabuhan Laut maupun Bandara Internasional.

35 4. Pasar yang baik, karena konsumen PT ITS sekitar 80% berada di Jawa Barat dan sekitarnya. 5. Mudah mendapatkan tenaga kerja yang terdidik maupun terlatih, karena berada di kawasan kota industry maupun dekat dengan pusat pemerintahan. 6. Tersedianya sumber air yang cukup karena terletak di sepanjang aliran sungai Cisadane. 7. Fasilitas listrik maupun gas mudah didapat meskipun saat ini PT ITS memakai diesel sendiri. PT ITS terletak di atas tanah seluas 521.310 m 2 dengan luas bangunan 176.023 m 2 adapun layout pabrik tertera pada gambar 4.1

36 Gambar 4.1. Layout Pabrik PT. Indonesia Toray Synthetics 4.1.5. Struktur Organisasi Banyak pendapat yang berlainan tentang rumusan dari organisasi, akan tetapi secara umum organisasi rumusan dari organisasi dapat dirumuskan sebagai struktur

37 pembagian kerja dan tata hubungan kerja antara kelompok orang untuk pembagian dan tata hubungan kerja antara kelompok orang untuk bekerja satu sama lain dalam mencapai tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Bagi perusahaan besar seperti PT ITS, masalah pengelolaan manajemen merupakan suatu hal yang sangat memegang peranan dalam kelancaran produksi serta penyaluran (distribusi) hasil produksinya kepada konsumen. Oleh karena itu PT ITS memerlukan struktur organisasi yang khusus bentuk dan tujuannya. Struktur organisasi PT ITS merupakan struktur organisasi dan staff yang dipimpin oleh seorang Presiden Direktur yang membawahi pengelolaan Administrasi dan Produksi. A. Pengelolaan Administrasi 1) Divisi General/Purchase: a. Departement Personel/General b.departement Raw M/T Fuel c. Departement Stock Control 2) Divisi Finance/Accounting a. Departement Finance b.departement Accounting 3) Divisi Computer/Information a. Departement Computer/Information 4) Divisi Sales a. Departement Fibre b.departement Filament c. Departement Sales ADM d.departement Logistics B. Produksi 1) Departement Technical 2) Departement Nylon Filament Yarn 3) Departemen Polyester 4) Departement Engineering

38 ITS Organization 2013 Presdir General/ Purchase Finance/ Accounting Sales Factory Personel/ General Purchase/ R/M Finance/ Accounting Comp.Info Domestic Export Marketing & Control Safety & Environt. Technical Nylon Polyester Engineering Personel Raw M/T Fuel Finance Comp./Info Fiber Export Marketing & Control Technical Polimerization Polimerization Mechanic General Purchase General Acc Filament Logistics Quality Assurance Filament Staple Fiber Electric Stock Control Tax Acc Filament Utility / BTG Gambar 4.2. Struktur Organisasi PT. Indonesia Toray Synthetics

39 1.1. Pengumpulan Data Pada suatu penelitian, data merupakan kunci untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi dan metode pengumpulan data sangat berpengaruh untuk mendapatkan data yang benar. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah pengujian kualitas Polyester Staple Fibre (PSF) dengan syarat mutu kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip pada Pabrik PSF PT. Indonesia Toray dari bulan Januari 2013 s/d bulan Agustus 2013. Spesifikasi mutu yang diinginkan dari PSF adalah : 1. Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip : 0,001-0,010 % 2. Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip : 0,631-0,647 % Data hasil pengujian laboratorium kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip dapat dilihat pada tabel 4.1 dan tabel 4.2. adalah:

40 Tabel 4.1. Data Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip (%) No Tanggal X No Tanggal X No Tanggal X No Tanggal X 1 22-Jan-13 0,004 26 27-Mar-13 0,005 51 13-May-13 0,006 76 2-Jul-13 0,006 2 28-Jan-13 0,002 27 28-Mar-13 0,008 52 14-May-13 0,002 77 4-Jul-13 0,005 3 29-Jan-13 0,005 28 1-Apr-13 0,002 53 15-May-13 0,005 78 8-Jul-13 0,003 4 4-Feb-13 0,005 29 2-Apr-13 0,004 54 16-May-13 0,003 79 9-Jul-13 0,007 5 5-Feb-13 0,003 30 3-Apr-13 0,006 55 21-May-13 0,006 80 10-Jul-13 0,005 6 6-Feb-13 0,003 31 4-Apr-13 0,003 56 22-May-13 0,003 81 15-Jul-13 0,004 7 7-Feb-13 0,006 32 8-Apr-13 0,004 57 23-May-13 0,007 82 17-Jul-13 0,004 8 11-Feb-13 0,005 33 9-Apr-13 0,005 58 27-May-13 0,004 83 18-Jul-13 0,007 9 12-Feb-13 0,005 34 10-Apr-13 0,003 59 29-May-13 0,002 84 24-Jul-13 0,003 10 13-Feb-13 0,007 35 11-Apr-13 0,008 60 30-May-13 0,007 85 25-Jul-13 0,007 11 14-Feb-13 0,002 36 15-Apr-13 0,004 61 3-Jun-13 0,004 86 30-Jul-13 0,004 12 18-Feb-13 0,004 37 16-Apr-13 0,003 62 4-Jun-13 0,003 87 31-Jul-13 0,002 13 19-Feb-13 0,004 38 17-Apr-13 0,009 63 6-Jun-13 0,005 88 5-Aug-13 0,005 14 20-Feb-13 0,009 39 18-Apr-13 0,006 64 10-Jun-13 0,007 89 6-Aug-13 0,009 15 25-Feb-13 0,006 40 22-Apr-13 0,006 65 11-Jun-13 0,008 90 8-Aug-13 0,006 16 26-Feb-13 0,003 41 23-Apr-13 0,007 66 12-Jun-13 0,004 91 12-Aug-13 0,007 17 5-Mar-13 0,008 42 24-Apr-13 0,003 67 13-Jun-13 0,004 92 15-Aug-13 0,004 18 7-Mar-13 0,005 43 25-Apr-13 0,005 68 17-Jun-13 0,003 93 19-Aug-13 0,004 19 12-Mar-13 0,008 44 29-Apr-13 0,004 69 18-Jun-13 0,006 94 20-Aug-13 0,005 20 13-Mar-13 0,003 45 1-May-13 0,005 70 19-Jun-13 0,007 95 21-Aug-13 0,006 21 14-Mar-13 0,002 46 2-May-13 0,009 71 20-Jun-13 0,008 96 22-Aug-13 0,003 22 18-Mar-13 0,006 47 6-May-13 0,002 72 24-Jun-13 0,007 97 27-Aug-13 0,003 23 20-Mar-13 0,004 48 7-May-13 0,004 73 25-Jun-13 0,005 98 28-Aug-13 0,005 24 25-Mar-13 0,004 49 8-May-13 0,005 74 26-Jun-13 0,009 99 29-Aug-13 0,002 25 26-Mar-13 0,007 50 9-May-13 0,003 75 27-Jun-13 0,004 100 30-Aug-13 0,006 Sumber: Pabrik Polyester Stable Fibre PT. Indonesia Toray Synthetics

41 Tabel 4.2. Data Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip (%) No Tanggal X No Tanggal X No Tanggal X No Tanggal X 1 22-Jan-13 0,644 26 27-Mar-13 0,645 51 13-May-13 0,641 76 2-Jul-13 0,645 2 28-Jan-13 0,644 27 28-Mar-13 0,647 52 14-May-13 0,644 77 4-Jul-13 0,645 3 29-Jan-13 0,646 28 1-Apr-13 0,646 53 15-May-13 0,644 78 8-Jul-13 0,642 4 4-Feb-13 0,641 29 2-Apr-13 0,642 54 16-May-13 0,647 79 9-Jul-13 0,647 5 5-Feb-13 0,644 30 3-Apr-13 0,647 55 21-May-13 0,645 80 10-Jul-13 0,643 6 6-Feb-13 0,643 31 4-Apr-13 0,645 56 22-May-13 0,642 81 15-Jul-13 0,645 7 7-Feb-13 0,645 32 8-Apr-13 0,641 57 23-May-13 0,645 82 17-Jul-13 0,646 8 11-Feb-13 0,645 33 9-Apr-13 0,646 58 27-May-13 0,647 83 18-Jul-13 0,646 9 12-Feb-13 0,644 34 10-Apr-13 0,643 59 29-May-13 0,647 84 24-Jul-13 0,643 10 13-Feb-13 0,646 35 11-Apr-13 0,644 60 30-May-13 0,644 85 25-Jul-13 0,642 11 14-Feb-13 0,647 36 15-Apr-13 0,645 61 3-Jun-13 0,642 86 30-Jul-13 0,644 12 18-Feb-13 0,647 37 16-Apr-13 0,645 62 4-Jun-13 0,645 87 31-Jul-13 0,652 13 19-Feb-13 0,646 38 17-Apr-13 0,647 63 6-Jun-13 0,646 88 5-Aug-13 0,647 14 20-Feb-13 0,644 39 18-Apr-13 0,644 64 10-Jun-13 0,644 89 6-Aug-13 0,641 15 25-Feb-13 0,645 40 22-Apr-13 0,644 65 11-Jun-13 0,645 90 8-Aug-13 0,641 16 26-Feb-13 0,644 41 23-Apr-13 0,647 66 12-Jun-13 0,650 91 12-Aug-13 0,646 17 5-Mar-13 0,649 42 24-Apr-13 0,646 67 13-Jun-13 0,647 92 15-Aug-13 0,647 18 7-Mar-13 0,647 43 25-Apr-13 0,647 68 17-Jun-13 0,644 93 19-Aug-13 0,646 19 12-Mar-13 0,645 44 29-Apr-13 0,644 69 18-Jun-13 0,646 94 20-Aug-13 0,644 20 13-Mar-13 0,646 45 1-May-13 0,642 70 19-Jun-13 0,647 95 21-Aug-13 0,641 21 14-Mar-13 0,646 46 2-May-13 0,646 71 20-Jun-13 0,644 96 22-Aug-13 0,646 22 18-Mar-13 0,647 47 6-May-13 0,645 72 24-Jun-13 0,646 97 27-Aug-13 0,647 23 20-Mar-13 0,645 48 7-May-13 0,646 73 25-Jun-13 0,647 98 28-Aug-13 0,645 24 25-Mar-13 0,644 49 8-May-13 0,647 74 26-Jun-13 0,647 99 29-Aug-13 0,644 25 26-Mar-13 0,645 50 9-May-13 0,644 75 27-Jun-13 0,645 100 30-Aug-13 0,643 Sumber: Pabrik Polyester Stable Fibre PT. Indonesia Toray Synthetics

42 1.2. Pengolahan Data Setelah dilakukan pengujian kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip dari sampel-sampel yang diambil saat hari tertentu, selanjutnya dikelompokkan menjadi 4 sampel dalam 1 subgroup dan kemudian dicari nilai rata-rata serta nilai range untuk masing-masing subgroup. Data perhitungannya dapat dilihat pada tabel 4.3 dan 4.4. A. Pengolahan Data Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip Hasil pengukuran dan pengujian kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dapat dilihat pada tabel 4.3. adalah sebagai berikut : Tabel 4.3. Pengolahan Data Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip No Kadar Moisture Content Rata-rata (MC) Dry Chip Jumlah X 2 Range ( X ) (R) X 1 X 2 X 3 X 4 1 0,004 0,005 0,006 0,006 0,021 0,005 0,00003 0,002 2 0,002 0,008 0,002 0,005 0,017 0,004 0,00002 0,006 3 0,005 0,002 0,005 0,003 0,015 0,004 0,00001 0,003 4 0,005 0,004 0,003 0,007 0,019 0,005 0,00002 0,004 5 0,003 0,006 0,006 0,005 0,02 0,005 0,00003 0,003 6 0,003 0,003 0,003 0,004 0,013 0,003 0,00001 0,001 7 0,006 0,004 0,007 0,004 0,021 0,005 0,00003 0,003 8 0,005 0,005 0,004 0,007 0,021 0,005 0,00003 0,003 9 0,005 0,003 0,002 0,003 0,013 0,003 0,00001 0,003 10 0,007 0,008 0,007 0,007 0,029 0,007 0,00005 0,001 11 0,002 0,004 0,004 0,004 0,014 0,004 0,00001 0,002 12 0,004 0,003 0,003 0,002 0,012 0,003 0,00001 0,002 13 0,004 0,009 0,005 0,005 0,023 0,006 0,00003 0,005 14 0,009 0,006 0,007 0,009 0,031 0,008 0,00006 0,003 15 0,006 0,006 0,008 0,006 0,026 0,007 0,00004 0,002 16 0,003 0,007 0,004 0,007 0,021 0,005 0,00003 0,004 17 0,008 0,003 0,004 0,004 0,019 0,005 0,00002 0,005 18 0,005 0,005 0,003 0,004 0,017 0,004 0,00002 0,002 19 0,008 0,004 0,006 0,005 0,023 0,006 0,00003 0,004 20 0,003 0,005 0,007 0,006 0,021 0,005 0,00003 0,004 21 0,002 0,009 0,008 0,003 0,022 0,006 0,00003 0,007 22 0,006 0,002 0,007 0,003 0,018 0,005 0,00002 0,005 23 0,004 0,004 0,005 0,005 0,018 0,005 0,00002 0,001 24 0,004 0,005 0,009 0,002 0,02 0,005 0,00003 0,007

43 25 0,007 0,003 0,004 0,006 0,02 0,005 0,00003 0,004 Jumlah 0,494 0,124 0,00064 0,086 B. Pengolahan Data Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Hasil pengukuran dan pengujian kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip dapat dilihat pada tabel 4.4. adalah sebagai berikut : Tabel 4.4. Pengolahan Data Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip No Kadar Intrinsic Viscosity Rata-rata (IV) Dry Chip Jumlah X 2 Range ( X ) (R) X 1 X 2 X 3 X 4 1 0,644 0,645 0,641 0,645 2,575 0,644 0,414 0,004 2 0,644 0,647 0,644 0,645 2,580 0,645 0,416 0,003 3 0,646 0,646 0,644 0,642 2,578 0,645 0,415 0,004 4 0,641 0,642 0,647 0,647 2,577 0,644 0,415 0,006 5 0,644 0,647 0,645 0,643 2,579 0,645 0,416 0,004 6 0,643 0,645 0,642 0,645 2,575 0,644 0,414 0,003 7 0,645 0,641 0,645 0,646 2,577 0,644 0,415 0,005 8 0,645 0,646 0,647 0,646 2,584 0,646 0,417 0,002 9 0,644 0,643 0,647 0,643 2,577 0,644 0,415 0,004 10 0,646 0,644 0,644 0,642 2,576 0,644 0,415 0,004 11 0,647 0,645 0,642 0,644 2,578 0,645 0,415 0,005 12 0,647 0,645 0,645 0,652 2,589 0,647 0,419 0,007 13 0,646 0,647 0,646 0,647 2,586 0,647 0,418 0,001 14 0,644 0,644 0,644 0,641 2,573 0,643 0,414 0,003 15 0,645 0,644 0,645 0,641 2,575 0,644 0,414 0,004 16 0,644 0,647 0,65 0,646 2,587 0,647 0,418 0,006 17 0,649 0,646 0,647 0,647 2,589 0,647 0,419 0,003 18 0,647 0,647 0,644 0,646 2,584 0,646 0,417 0,003 19 0,645 0,644 0,646 0,644 2,579 0,645 0,416 0,002 20 0,646 0,642 0,647 0,641 2,576 0,644 0,415 0,006 21 0,646 0,646 0,644 0,646 2,582 0,646 0,417 0,002 22 0,647 0,645 0,646 0,647 2,585 0,646 0,418 0,002 23 0,645 0,646 0,647 0,645 2,583 0,646 0,417 0,002 24 0,644 0,647 0,647 0,644 2,582 0,646 0,417 0,003 25 0,645 0,644 0,645 0,643 2,577 0,644 0,415 0,002 Jumlah 64,503 16,126 10,402 0,090

44 1.2.1. Tahap Pendefinisian (Define) Define merupakan fase menentukan masalah, menetapkan persyaratanpersyaratan pelanggan, mengetahui CTQ (Critical to Quality). Tujuan dilakukan tahap pendefinisian ini adalah untuk menentukan permasalahan yang ada dalam perusahaan. Permasalahan pada pabrik Polyester Staple Fibre PT. Indonesia Toray Synthetics adalah masih terdapatnya mutu PSF yang belum memenuhi spesifikasi standar kualitas yang ditetapkan perusahaan dan PSF yang dihasilkan sering mengalami berbagai variasi kualitas serta kadang-kadang berada diluar standar yang ditetapkan. Hal ini tentu saja merugikan perusahaan karena perusahaan mengharapkan produk yang dihasilkan sesuai dengan persyaratan kualitas PSF yang ditetapkan. Dengan kualitas PSF yang tidak memenuhi standar sesuai dengan spesifikasi (syarat mutu) yang ditetapkan juga menyebabkan penurunan harga jual dipasaran. Pada tahap ini juga ditentukan permasalahan faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas PSF. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas PSF adalah kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip. 1.2.2. Tahap Pengukuran (Measurement) Measure adalah fase mengukur tingkat kinerja saat ini, sebelum mengukur tingkat kinerja biasanya terlebih dahulu melakukan analisis terhadap sistem pengukuran yang digunakan. Pengukuran dilakukan terhadap tingkat kualitas proses pembuatan PSF yang dihasilkan oleh PT. Indonesia Toray Synthetics. Pengukuran akan dilakukan pada kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip yang merupakan faktor penentu dalam keberhasilan perusahaan. Faktor penentu tersebut disebut dengan Critical to Quality (CTQ).

45 1.2.3. Uji Kecukupan Data 1.2.3.1. Uji Kecukupan Data Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip Uji kecukupan data ini dimaksudkan untuk menentukan apakah sampel data yang dikumpulkan sudah cukup atau belum. Rumus yang digunakan untuk uji kecukupan data kadar Moisture Content (MC) Dry Chip adalah dengan menggunakan rumus Bernauli. Uji kecukupan data dilakukan dengan Nilai distribusi normal standar untuk tingkat kepercayaan α/2 adalah -1,645 (Tabel wilayah luas di bawah kurva normal) dan tingkat ketelitian 10 %. Adapun rumus Bernauli adalah sebagai berikut : karena n 0, maka data yang diambil dapat dianggap cukup untuk keperluan pengolahan data. 1.2.3.2. Uji Kecukupan Data Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Uji kecukupan data ini dimaksudkan untuk menentukan apakah sampel data yang dikumpulkan sudah cukup atau belum. Rumus yang digunakan untuk uji kecukupan data kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip adalah dengan menggunakan rumus Bernauli. Uji kecukupan data dilakukan dengan Nilai distribusi normal standar untuk tingkat kepercayaan α/2 adalah -1,645 (Tabel wilayah luas di bawah kurva normal) dan tingkat ketelitian 10 %. Adapun rumus Bernauli adalah sebagai berikut :

46 karena n 0, maka data yang diambil dapat dianggap cukup untuk keperluan pengolahan data. 1.2.4. Uji Kenormalan Data 1.2.4.1. Uji Kenormalan Data Kadar Angka Asam Tujuan melakukan uji kenormalan data adalah untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak, sehingga dilakukan uji normalitas dengan menggunkan Uji Chi-Square (X 2 ). Penyajian Data Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip yang diperoleh dari pabrik PSF PT. Indonesia Toray Synthetics dapat dilihat pada tabel 4.5. yaitu: Tabel 4.5. Data Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip No Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip (%) X 1 X 2 X 3 X 4 1 0,004 0,005 0,006 0,006 2 0,002 0,008 0,002 0,005 3 0,005 0,002 0,005 0,003 4 0,005 0,004 0,003 0,007 5 0,003 0,006 0,006 0,005 6 0,003 0,003 0,003 0,004 7 0,006 0,004 0,007 0,004 8 0,005 0,005 0,004 0,007 9 0,005 0,003 0,002 0,003

47 10 0,007 0,008 0,007 0,007 11 0,002 0,004 0,004 0,004 12 0,004 0,003 0,003 0,002 13 0,004 0,009 0,005 0,005 14 0,009 0,006 0,007 0,009 15 0,006 0,006 0,008 0,006 16 0,003 0,007 0,004 0,007 17 0,008 0,003 0,004 0,004 18 0,005 0,005 0,003 0,004 19 0,008 0,004 0,006 0,005 20 0,003 0,005 0,007 0,006 21 0,002 0,009 0,008 0,003 22 0,006 0,002 0,007 0,003 23 0,004 0,004 0,005 0,005 24 0,004 0,005 0,009 0,002 25 0,007 0,003 0,004 0,006 Sumber : Pabrik Polyester Stable Fibre PT. Indonesia Toray Synthetics Setelah data dikumpulkan, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji kenormalan data. Uji kenormalan data ini dimaksudkan untuk menguji apakah data yang telah dikumpulkan dari hasil pengamatan dan penelitian mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mempermudah dalam melakukan pengujian kenormalan data, maka data hasil kadar Moisture Content (MC) Dry Chip yang telah dikumpulkan diurutkan dari angka yang paling rendah sampai angka yang paling tinggi. Tabel 4.6. Urutan Data dari Data Minimum Sampai Data Maksimum Hasil Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip No Data No Data No Data No Data 1 0,002 26 0,003 51 0,005 76 0,006 2 0,002 27 0,004 52 0,005 77 0,006 3 0,002 28 0,004 53 0,005 78 0,007 4 0,002 29 0,004 54 0,005 79 0,007 5 0,002 30 0,004 55 0,005 80 0,007 6 0,002 31 0,004 56 0,005 81 0,007 7 0,002 32 0,004 57 0,005 82 0,007 8 0,002 33 0,004 58 0,005 83 0,007 9 0,002 34 0,004 59 0,005 84 0,007 10 0,003 35 0,004 60 0,005 85 0,007 11 0,003 36 0,004 61 0,005 86 0,007

48 12 0,003 37 0,004 62 0,005 87 0,007 13 0,003 38 0,004 63 0,005 88 0,007 14 0,003 39 0,004 64 0,005 89 0,007 15 0,003 40 0,004 65 0,006 90 0,008 16 0,003 41 0,004 66 0,006 91 0,008 17 0,003 42 0,004 67 0,006 92 0,008 18 0,003 43 0,004 68 0,006 93 0,008 19 0,003 44 0,004 69 0,006 94 0,008 20 0,003 45 0,004 70 0,006 95 0,008 21 0,003 46 0,004 71 0,006 96 0,009 22 0,003 47 0,005 72 0,006 97 0,009 23 0,003 48 0,005 73 0,006 98 0,009 24 0,003 49 0,005 74 0,006 99 0,009 25 0,003 50 0,005 75 0,006 100 0,009 Dari data Tabel 4.6. diperoleh : 1. Menghitung besarnya range data yaitu : Data Maksimum = 0,009 Data Minimum = 0,002 R = Data Max Data Min R = 0,009 0,002 R = 0,007 Menghitung banyak kelas dimana : K = 1 + 3,3 log (N) K = 1 + 3,3 log 100 K = 7,6 = 8 Mencari interval kelas dimana:

49 Menyusun data-data ke dalam distribusi frekuensi mencari data-data sesuai dengan banyak kelas yang ditentukan. Tabel 4.7. Distribusi Frekuensi Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip No Interval Kelas Batas Kelas x i f i x i.f i 1 0,0020 0,0029 0,00195 0,00295 0,00245 9 0,02205 2 0,0030 0,0039 0,00295 0,00395 0,00345 17 0,05865 3 0,0040 0,0049 0,00395 0,00495 0,00445 20 0,08900 4 0,0050 0,0059 0,00495 0,00595 0,00545 18 0,09810 5 0,0060 0,0069 0,00595 0,00695 0,00645 13 0,08385 6 0,0070 0,0079 0,00695 0,00795 0,00745 12 0,08940 7 0,0080 0,0089 0,00795 0,00895 0,00845 6 0,05070 8 0,0090 0,0099 0,00895 0,00995 0,00945 5 0,04725 Jumlah 100 0,539 2. Menghitung nilai rata-rata : 3. Menghitung nilai standar deviasi Tabel 4.8. Penentuan Standar Deviasi Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip No Interval Kelas Batas Kelas x i f i x i.f i X (x i - X ) 2 f i (x i - X ) 2 1 0,0020 0,0029 0,00195 0,00295 0,00245 9 0,022 0,005 0,0000065025 0,0000585225 2 0,0030 0,0039 0,00295 0,00395 0,00345 17 0,059 0,005 0,0000024025 0,0000408425 3 0,0040 0,0049 0,00395 0,00495 0,00445 20 0,089 0,005 0,0000003025 0,0000060500 4 0,0050 0,0059 0,00495 0,00595 0,00545 18 0,098 0,005 0,0000002025 0,0000036450 5 0,0060 0,0069 0,00595 0,00695 0,00645 13 0,084 0,005 0,0000021025 0,0000273325 6 0,0070 0,0079 0,00695 0,00795 0,00745 12 0,089 0,005 0,0000060025 0,0000720300 7 0,0080 0,0089 0,00795 0,00895 0,00845 6 0,051 0,005 0,0000119025 0,0000714150 8 0,0090 0,0099 0,00895 0,00995 0,00945 5 0,047 0,005 0,0000198025 0,0000990125 Jumlah 100 0,539 0,00037885 4. Mencari nilai kritik (z) untuk masing-masing kelas dan luas masing-masing kelas. Untuk mencari luas wilayah ini terlebih dahulu dihitung nilai z-nya. Setelah itu dicari besarnya dengan menggunakan Tabel Luas Wilayah di bawah Kurva Normal. Untuk mencari nilai z digunakan rumus:

50 Untuk kelas pertama: Bagian atas: Bagian bawah: Dari tabel didapat luas wilayah (Pi) untuk z = -1,525 adalah 0,064 Dengan cara yang sama dilakukan untuk perhitungan kelas kedua dan seterusnya dapat dilihat dalam Tabel 4.9. Tabel 4.9. Penentuan BKA, BKB dan Luas untuk Masing-masing Interval No Batas Kelas Z BKB Z BKA Z b Z a Z a -Z b 1 0,00195 0,00295-1,525-1,025 0,064 0,153 0,089 2 0,00295 0,00395-1,025-0,525 0,153 0,300 0,147 3 0,00395 0,00495-0,525-0,025 0,300 0,490 0,190 4 0,00495 0,00595-0,025 0,475 0,490 0,683 0,193 5 0,00595 0,00695 0,475 0.975 0,683 0,835 0,152 6 0,00695 0,00795 0.975 1,475 0,835 0,930 0,095 7 0,00795 0,00895 1,475 1,975 0,930 0,976 0,046 8 0,00895 0,00995 1,975 2,475 0,976 0,993 0,017 5. Mencari nilai frekuensi ekspektasi/harapan (e i ) dimana: e i = P i x N Tabel 4.10. Luas Kurva Chi-kuadrat No Batas Kelas O i e i 1 0,00195 0,00295 9 8,9 2 0,00295 0,00395 17 14,7 3 0,00395 0,00495 20 19,0 4 0,00495 0,00595 18 19,3 5 0,00595 0,00695 13 15,2 6 0,00695 0,00795 12 9,5 7 0,00795 0,00895 6 4,6 8 0,00895 0,00995 5 1,7 Dari data diatas dapat kita lihat bahwa ada nilai e i lebih kecil dari pada 5 maka dilakukan revisi atau penggabungan data.

51 Tabel 4.11. Revisi Luas Kurva No Batas Kelas O i e i (O i -e i ) 2 /e i 1 0,00195 0,00295 9 8,9 0,001 2 0,00295 0,00395 17 14,7 0,360 3 0,00395 0,00495 20 19 0,053 4 0,00495 0,00595 18 19,3 0,088 5 0,00595 0,00695 13 15,2 0,318 6 0,00695 0,00795 12 9,5 0,658 7 0,00795 0,00895 11 6,3 3,506 Jumlah 100 92,9 4,984 6. Mencari nilai Chi-Square (χ2) dengan persamaan : 7. Melakukan uji hipotesa dengan Uji Chi-Square. Untuk uji hipotesis ini digunakan α = 0.1, jadi apabila Chi kuadrat χ 2 hitung < Chi kuadrat χ 2 tabel maka H o diterima. Jika Chi kuadrat χ 2 hitung > Chi kuadrat χ 2 tabel maka H o ditolak. Derajat kebebasan yang digunakan untuk mencari chi kuadrat tabel adalah : dk = k 3, dimana : k = jumlah kelas Angka 3 menunjukkan banyaknya parameter yang digunakan dalam uji chi square yaitu rata-rata, standar deviasi dan jumlah data. H 0 = data berdistribusi normal sedangkan H i = data tidak berdistrbusi normal. Pada perhitungan ini : v = 7 3 = 4 Chi kuadrat χ 2 hitung = 4,984 Chi kuadrat χ 2 tabel = 7,779 Kesimpulan : Karena chi kuadrat χ 2 hitung < chi kuadrat χ 2 tabel maka Ho diterima dan disimpulkan bahwa data kadar Moisture Content (MC) Dry Chip berdistribusi normal.

52 1.2.4.2. Uji Kenormalan Data Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Tujuan melakukan uji kenormalan data adalah untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak, sehingga dilakukan uji normalitas dengan menggunkan Uji Chi-Square (X 2 ). Penyajian Data Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip yang diperoleh dari pabrik PSF PT. Indonesia Toray Synthetics dapat dilihat pada tabel 4.12. yaitu: Tabel 4.12. Data Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip No Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip (%) X 1 X 2 X 3 X 4 1 0,644 0,645 0,641 0,645 2 0,644 0,647 0,644 0,645 3 0,646 0,646 0,644 0,642 4 0,641 0,642 0,647 0,647 5 0,644 0,647 0,645 0,643 6 0,643 0,645 0,642 0,645 7 0,645 0,641 0,645 0,646 8 0,645 0,646 0,647 0,646 9 0,644 0,643 0,647 0,643 10 0,646 0,644 0,644 0,642 11 0,647 0,645 0,642 0,644 12 0,647 0,645 0,645 0,652 13 0,646 0,647 0,646 0,647 14 0,644 0,644 0,644 0,641 15 0,645 0,644 0,645 0,641 16 0,644 0,647 0,650 0,646 17 0,649 0,646 0,647 0,647 18 0,647 0,647 0,644 0,646 19 0,645 0,644 0,646 0,644 20 0,646 0,642 0,647 0,641 21 0,646 0,646 0,644 0,646 22 0,647 0,645 0,646 0,647 23 0,645 0,646 0,647 0,645 24 0,644 0,647 0,647 0,644 25 0,645 0,644 0,645 0,643 Sumber : Pabrik Polyester Stable Fibre PT. Indonesia Toray Synthetics Setelah data dikumpulkan, maka langkah selanjutnya adalah melakukan uji kenormalan data. Uji kenormalan data ini dimaksudkan untuk menguji apakah data yang

53 telah dikumpulkan dari hasil pengamatan dan penelitian mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mempermudah dalam melakukan pengujian kenormalan data, maka data hasil kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip yang telah dikumpulkan diurutkan dari angka yang paling rendah sampai angka yang paling tinggi. Tabel 4.13. Urutan Data dari Data Minimum Sampai Data Maksimum Hasil Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip No Data No Data No Data No Data 1 0,641 26 0,644 51 0,645 76 0,646 2 0,641 27 0,644 52 0,645 77 0,647 3 0,641 28 0,644 53 0,645 78 0,647 4 0,641 29 0,644 54 0,645 79 0,647 5 0,641 30 0,644 55 0,645 80 0,647 6 0,641 31 0,644 56 0,645 81 0,647 7 0,642 32 0,644 57 0,645 82 0,647 8 0,642 33 0,644 58 0,645 83 0,647 9 0,642 34 0,644 59 0,646 84 0,647 10 0,642 35 0,644 60 0,646 85 0,647 11 0,642 36 0,644 61 0,646 86 0,647 12 0,642 37 0,644 62 0,646 87 0,647 13 0,643 38 0,644 63 0,646 88 0,647 14 0,643 39 0,645 64 0,646 89 0,647 15 0,643 40 0,645 65 0,646 90 0,647 16 0,643 41 0,645 66 0,646 91 0,647 17 0,643 42 0,645 67 0,646 92 0,647 18 0,644 43 0,645 68 0,646 93 0,647 19 0,644 44 0,645 69 0,646 94 0,647 20 0,644 45 0,645 70 0,646 95 0,647 21 0,644 46 0,645 71 0,646 96 0,647 22 0,644 47 0,645 72 0,646 97 0,647 23 0,644 48 0,645 73 0,646 98 0,649 24 0,644 49 0,645 74 0,646 99 0,650 25 0,644 50 0,645 75 0,646 100 0,652

54 Dari data Tabel 4.13. diperoleh : 1. Menghitung besarnya range data yaitu : Data Maksimum = 0,652 Data Minimum = 0,641 R = Data Max Data Min R = 0,652 0,641 R = 0,011 Menghitung banyak kelas dimana : K = 1 + 3,3 log (N) K = 1 + 3,3 log 100 K = 7,6 = 7 Mencari interval kelas dimana: Menyusun data-data ke dalam distribusi frekuensi mencari data-data sesuai dengan banyak kelas yang ditentukan. Tabel 4.14. Distribusi Frekuensi Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip No Interval Kelas Batas Kelas x i f i x i.f i 1 0,641 0,642 0,6405 0,6425 0,6415 12 7,698 2 0,643 0,644 0,6425 0,6445 0,6435 26 16,731 3 0,645 0,646 0,6445 0,6465 0,6455 38 24,529 4 0,647 0,648 0,6465 0,6485 0,6475 21 13,5975 5 0,649 0,650 0,6485 0,6505 0,6495 2 1,299 6 0,651 0,652 0,6505 0,6525 0,6515 1 0,6515 7 0,653 0,654 0,6525 0,6645 0,6535 0 0 Jumlah 100 64,506 2. Menghitung nilai rata-rata :

55 3. Menghitung nilai standar deviasi Tabel 4.15. Penentuan Standar Deviasi Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip No Interval Kelas Batas Kelas x i f i x i.f i X (x i - X ) 2 f i (x i - X ) 2 1 0,641 0,642 0,6405 0,6425 0,6415 12 7,6980 0,645 0,00001225 0,000147 2 0,643 0,644 0,6425 0,6445 0,6435 26 16,7310 0,645 0,00000225 0,0000585 3 0,645 0,646 0,6445 0,6465 0,6455 38 24,5290 0,645 0,00000025 0,0000095 4 0,647 0,648 0,6465 0,6485 0,6475 21 13,5975 0,645 0,00000625 0,00013125 5 0,649 0,650 0,6485 0,6505 0,6495 2 1,2990 0,645 0,00002025 0,0000405 6 0,651 0,652 0,6505 0,6525 0,6515 1 0,6515 0,645 0,00004225 0,00004225 7 0,653 0,654 0,6525 0,6645 0,6535 0 0,0000 0,645 0,00007225 0 Jumlah 100 64.506 0,000429 4. Mencari nilai kritik (z) untuk masing-masing kelas dan luas masing-masing kelas. Untuk mencari luas wilayah ini terlebih dahulu dihitung nilai z-nya. Setelah itu dicari besarnya dengan menggunakan Tabel Luas Wilayah di bawah Kurva Normal. Untuk mencari nilai z digunakan rumus: Untuk kelas pertama: Bagian atas: Bagian bawah: Dari tabel didapat luas wilayah (Pi) untuk z = -2,25 adalah 0,012 Dengan cara yang sama dilakukan untuk perhitungan kelas kedua dan seterusnya dapat dilihat dalam Tabel 4.16.

56 Tabel 4.16. Penentuan BKA, BKB dan Luas untuk Masing-masing Interval No Batas Kelas Z BKB Z BKA Z b Z a Z a -Z b (Pi) 1 0,6405 0,6425-2,25-1,25 0,012 0,106 0,094 2 0,6425 0,6445-1,25-0,25 0,106 0,401 0,295 3 0,6445 0,6465-0,25 0,75 0,401 0,773 0,372 4 0,6465 0,6485 0,75 1,75 0,773 0,960 0,187 5 0,6485 0,6505 1,75 2,75 0,960 0,997 0,037 6 0,6505 0,6525 2,75 3,75 0,997 1 0,003 7 0,6525 0,6645 3,75 4,75 1 1 0 5. Mencari nilai frekuensi ekspektasi/harapan (ei) dimana: ei = Pi x N Tabel 4.17. Luas Kurva Chi-kuadrat No Batas Kelas o i e i 1 0,6405 0,6425 12 9,4 2 0,6425 0,6445 26 29,5 3 0,6445 0,6465 38 37,2 4 0,6465 0,6485 21 18,7 5 0,6485 0,6505 2 3,7 6 0,6505 0,6525 1 0,3 7 0,6525 0,6645 0 0 Dari data diatas dapat kita lihat bahwa ada nilai e i lebih kecil dari pada 5 maka dilakukan revisi atau penggabungan data. Tabel 4.18. Revisi Luas Kurva No Batas Kelas o i e i (o i -e i ) 2 /e i 1 0,6405 0,6425 12 9,4 0,719 2 0,6425 0,6445 26 29,5 0,415 3 0,6445 0,6465 38 37,2 0,017 4 0,6465 0,6485 21 18,7 0,283 5 0,6485 0,6645 3 4 0,250 Jumlah 100 98,5 1,684

57 6. Mencari nilai Chi-Square (χ2) dengan persamaan : 7. Melakukan uji hipotesa dengan Uji Chi-Square. Untuk uji hipotesis ini digunakan α = 0,1, jadi apabila Chi kuadrat χ 2 hitung < Chi kuadrat χ 2 tabel maka H 0 diterima. Jika Chi kuadrat χ 2 hitung > Chi kuadrat χ 2 tabel maka H 0 ditolak. Derajat kebebasan yang digunakan untuk mencari chi kuadrat tabel adalah : dk = k 3, dimana : k = jumlah kelas Angka 3 menunjukkan banyaknya parameter yang digunakan dalam uji chi square yaitu rata-rata, standar deviasi dan jumlah data. H 0 = data berdistribusi normal sedangkan H 1 = data tidak berdistrbusi normal. Pada perhitungan ini : v = 5 3 = 2 Chi kuadrat χ 2 hitung = 1,684 Chi kuadrat χ 2 tabel = 4,605 Kesimpulan : Karena chi kuadrat χ 2 hitung < chi kuadrat χ 2 tabel maka H 0 diterima dan disimpulkan bahwa data kadar Moisture Content (MC) Dry Chip berdistribusi normal. 5.3.5. Penentuan Batas Kendali Untuk Masing-masing Karakteristik Mutu Control Chart adalah suatu alat statistik yang dapat digunakan untuk mempertahankan variasi-variasi di dalam kualitas keluaran yang disebabkan karena ketidaksesuaian spesifikasi yang diinginkan. Control Chart untuk masingmasing mutu seperti Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip ditentukan dengan menghitung nilai X dan R. Peta kendali X dan R merupakan peta kendali untuk variabel. Peta kendali X

58 memeriksa variasi dari rata-rata beberapa sampel sedangkan peta R memeriksa dari range sampelnya. Setelah itu dilanjutkan dengan menentukan batas kendali atas dan bawahnya. Jika tidak terdapat peta yang direvisi karena diluar batas kontrol, dapat dilanjutkan dengan perhitungan index capabilitynya. 5.3.5.1. Penentuan Batas Kendali Mutu Untuk Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip Untuk menentukan kemampuan proses terlebih dahulu ditentukan batasbatas kendali untuk Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dengan memperhatikan data X dan R seperti terlihat pada tabel 4.19. untuk data sebanyak 25 adalah sebagai berikut : Tabel 4.19. Perhitungan Batas Kendali Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip No X R 1 0,005 0,002 2 0,004 0,006 3 0,004 0,003 4 0,005 0,004 5 0,005 0,003 6 0,003 0,001 7 0,005 0,003 8 0,005 0,003 9 0,003 0,003 10 0,007 0,001 11 0,004 0,002 12 0,003 0,002 13 0,006 0,005 14 0,008 0,003 15 0,007 0,002 16 0,005 0,004 17 0,005 0,005 18 0,004 0,002 19 0,006 0,004 20 0,005 0,004 21 0,006 0,007 22 0,005 0,005 23 0,005 0,001

59 24 0,005 0,007 25 0,005 0,004 Total 0,124 0,086 Berdasarkan Tabel 4.19. dapat dilakukan perhitungan garis tengah (Central Line) pada batas kendali X untuk kadar Moisture Content (MC) Dry Chip. Sedangkan perhitungan garis tengah (Central Line) pada batas kendali R untuk Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip adalah : Untuk menentukan batas-batas pengendali untuk peta pengendali ratarata ( X -chart) adalah :

60 Untuk menentukan pengendali untuk range adalah : R Dimana dan Adapun harga A 2, D 3, dan D 4 dari tabel A dan D pembentuk peta kendali untuk ukuran sub group = 4 adalah : A 2 = 0,729 ; D 3 = 0 ; D 4 = 2,282 ; d 2 = 2,059 Maka batas kontrol peta X untuk kadar Moisture Content (MC) Dry Chip adalah: Batas kontrol peta R untuk kadar Moisture Content (MC) Dry Chip adalah : Berdasarkan hasil perhitungan nilai batas kontrol atas dan batas kontrol bawah dapat digambarkan peta kendali X dan R dari kadar Moisture Content (MC) Dry Chip. Peta kendali X dan R dapat dilihat pada gambar 4.3. dan 4.4. adalah sebagai berikut :

61 Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip 0,009 0,008 0,007 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 Rata-rata MC Dry Chip Garis Tengah Batas Kendali Atas Batas Kendali Bawah 0,000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Subgrup Gambar 4.3. Peta Kontrol X Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip 0,009 Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip 0,008 0,007 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 Rata-rata MC Dry Chip Garis Tengah Batas Kendali Atas Batas Kendali Bawah 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Subgrup Gambar 4.4. Peta Kontrol R Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip Dari gambar 4.3. dan 4.4. dapat dilihat bahwa pada peta X dan R data berada dalam batas kendali, maka dapat dilakukan perhitungan Cp dan Cpk.

62 5.3.5.2. Penentuan Batas Kendali Mutu Untuk Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Untuk menentukan kemampuan proses terlebih dahulu ditentukan batasbatas kendali untuk Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip dengan memperhatikan data X dan R seperti terlihat pada tabel 4.20. untuk data sebanyak 25 adalah sebagai berikut : Tabel 4.20. Perhitungan Batas Kendali Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip No X R 1 0,644 0,004 2 0,645 0,003 3 0,645 0,004 4 0,644 0,006 5 0,645 0,004 6 0,644 0,003 7 0,644 0,005 8 0,646 0,002 9 0,644 0,004 10 0,644 0,004 11 0,645 0,005 12 0,647 0,007 13 0,647 0,001 14 0,643 0,003 15 0,644 0,004 16 0,647 0,006 17 0,647 0,003 18 0,646 0,003 19 0,645 0,002 20 0,644 0,006 21 0,646 0,002 22 0,646 0,002 23 0,646 0,002 24 0,646 0,003 25 0,644 0,002 Total 16.126 0.090

63 Berdasarkan Tabel 4.20. dapat dilakukan perhitungan garis tengah (Central Line) pada batas kendali X untuk kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip. Sedangkan perhitungan garis tengah (Central Line) pada batas kendali R untuk Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip adalah : Untuk menentukan batas-batas pengendali untuk peta pengendali ratarata ( X -chart) adalah : Untuk menentukan pengendali untuk range adalah : R

64 Dimana dan Adapun harga A 2, D 3, dan D 4 dari tabel A dan D pembentuk peta kendali untuk ukuran sub group = 4 adalah : A 2 = 0,729 ; D 3 = 0 ; D 4 = 2,282 ; d 2 = 2,059 Maka batas kontrol peta X untuk kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip adalah: Batas kontrol peta R untuk kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip adalah : Berdasarkan hasil perhitungan nilai batas kontrol atas dan batas kontrol bawah dapat digambarkan peta kendali X dan R dari kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip. Peta kendali X dan R dapat dilihat pada gambar 4.5. dan 4.6. adalah sebagai berikut :

65 Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip 0,649 0,648 0,647 0,646 0,645 0,644 0,643 0,642 0,641 0,640 0,639 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Subgrup Rata-rata IV Dry Chip Garis Tengah Batas Kendali Atas Batas Kendali Bawah Gambar 4.5. Peta Kontrol X Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip 0,009 Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip 0,008 0,007 0,006 0,005 0,004 0,003 0,002 0,001 Rata-rata IV Dry Chip Garis Tengah Batas Kendali Atas Batas Kendali Bawah 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Subgrup Gambar 4.6. Peta Kontrol R Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Dari gambar 4.5. dan 4.6. dapat dilihat bahwa pada peta X dan R data berada dalam batas kendali, maka dapat dilakukan perhitungan C p dan C pk.

66 5.3.6. Perhitungan C p dan C pk Untuk Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip Pada perhitungan C p dan C pk harus diketahui harga d 2. Adapun harga d 2 adalah 2,059 untuk sub group 4. Spesifikasi yang diijinkan perusahaan untuk Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip adalah 0.001 0,010 %. Kriteria penilaian : 1. Jika C p > 1,33, maka process capability sangat baik. 2. Jika 1,00 C p 1,33, maka process capability baik, namun perlu pengendalian ketat apabila Cp mendekati 1,00. 3. Jika C p < 1,00, maka process capability rendah, sehingga perlu ditingkatkan kinerjanya melalui peningkatan proses itu. Nilai C p = 0,88 ini menunjukkan bahwa proses capability rendah untuk memenuhi spesifikasi Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip karena nilai C p < 1,00.

67 Nilai C pk = 0,78, ini menunjukkan bahwa proses menghasilkan produk yang tidak memenuhi Upper Specification Level (USL) kadar Moisture Content (MC) Dry Chip, karena nilai berada pada kriteria C pk < 1,00. 5.3.7. Perhitungan C p dan C pk Untuk Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Pada perhitungan C p dan C pk harus diketahui harga d 2. Adapun harga d 2 adalah 2,059 untuk sub group 4. Spesifikasi yang diijinkan perusahaan untuk Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip adalah 0,631 0,647 %. Kriteria penilaian : 4. Jika C p > 1,33, maka process capability sangat baik. 5. Jika 1,00 C p 1,33, maka process capability baik, namun perlu pengendalian ketat apabila C p mendekati 1,00. 6. Jika C p < 1,00, maka process capability rendah, sehingga perlu ditingkatkan kinerjanya melalui peningkatan proses itu.

68 Nilai C p = 1,57 ini menunjukkan bahwa proses capable sangat baik untuk memenuhi spesifikasi Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip karena nilai C p > 1,33. Nilai C pk = 0,39, ini menunjukkan bahwa proses menghasilkan produk yang tidak memenuhi Upper Specification Level (USL) kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip, karena nilai berada pada kriteria C pk < 1,00.

69 5.3.8. Perhitungan Level Sigma 5.3.8.1. Perhitungan level Sigma Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip Untuk melakukan pengukuran level sigma digunakan langkah-langkah sebagai berikut : Langkah 1 : Menentukan proses apa yang diukur Dalam hal ini, proses yang akan diukur adalah pembuatan PSF dengan CTQ berupa kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dalam satuan %. Langkah 2 : Menentukan USL (Upper Specification Limit) dan LSL (Lower Specification Limit). Untuk USL dan LSL dari kadar Moisture Content (MC) Dry Chip sudah ditentukan oleh perusahaan yaitu 0,010% untuk USL dan 0,001% untuk LSL. Langkah 3 : Menentukan nilai rata-rata proses Langkah 4 : Menentukan standar deviasi dari proses Langkah 5 : Menghitung kemungkinan cacat yang berada diatas nilai USL persatu juta kesempatan (DPMO).

70 Langkah 6 : Menghitung kemungkinan cacat yang berada diatas nilai LSL per satu juta kesempatan (DPMO). Langkah 7 : Menghitung cacat per satu juta kesempatan

71 Langkah 8 : Mengkonversikan nilai DPMO ke dalam nilai sigma dengan menggunakan Tabel sigma pada lampiran. Dengan menggunakan Tabel konversi DPMO ke nilai sigma, diketahui bahwa dengan nilai DPMO sebesar 11.000 terdapat pada level sigma sebesar 3,8 sigma. 5.3.8.2. Perhitungan level Sigma Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip Untuk melakukan pengukuran level sigma digunakan langkah-langkah sebagai berikut : Langkah 1 : Menentukan proses apa yang diukur Dalam hal ini, proses yang akan diukur adalah pembuatan PSF dengan CTQ berupa kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip dalam satuan %. Langkah 2 : Menentukan USL (Upper Specification Limit) dan LSL (Lower Specification Limit). Untuk USL dan LSL dari kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip sudah ditentukan oleh perusahaan yaitu 0,647% untuk USL dan 0,631% untuk LSL. Langkah 3 : Menentukan nilai rata-rata proses Langkah 4 : Menentukan standar deviasi dari proses

72 Langkah 5 : Menghitung kemungkinan cacat yang berada diatas nilai USL persatu juta kesempatan (DPMO). Langkah 6 : Menghitung kemungkinan cacat yang berada diatas nilai LSL per satu juta kesempatan (DPMO). Langkah 7 : Menghitung cacat per satu juta kesempatan

73 Langkah 8 : Mengkonversikan nilai DPMO ke dalam nilai sigma dengan menggunakan Tabel sigma pada lampiran. Dengan menggunakan Tabel konversi DPMO ke nilai sigma, diketahui bahwa dengan nilai DPMO sebesar 120.000 terdapat pada level sigma sebesar 2,7 sigma. 5.3.9. Tahap Analisis (Analyze) Analisis merupakan langkah operasional ketiga dalam metode Six Sigma. Tahap analisis merupakan fase mencari dan menentukan akar permasalahan. Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap data yang telah diperoleh. Analisis data ini perlu dilakukan untuk mengetahui sumber-sumber dan akar penyebab terjadinya penyimpangan terhadap spesifikasi produk yang ada, yang mana penyimpangan spesifikasi produk yang terjadi akan berdampak terhadap kualitas PSF yang sudah diproduksi. Dalam hal ini, penyebab adanya PSF yang berada diluar spesifikasi dikarenakan oleh beberapa hal. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat dalam diagram sebab akibat berikut ini:

74 Material Manusia/Pekerja Kualitas Material Sisa Proses Produksi Input material berlebih Kedisiplinan Ketelitian Kondisi mesin kurang baik Kurangnya perawatan pada mesin Pendidikan Pengalaman Skill Panas Kurang bersih Sisa-sisa tumpahan bahan setelah pencairan Ketidakstabilan Kadar MC dan IV Dry Chip Mesin/Peralatan Lingkungan Gambar 4.7. Diagram Sebab Akibat Uraian dari diagram sebab akibat tersebut sebagai berikut : a. Material Material yang digunakan dalam pembuatan PSF terdiri dari bahan baku dan bahan penolong. Dimana bahan bakunya adalah Pure Terepphtalic Acid & Ethyline Glycal. Sebelum digunakan, material tersebut harus dilakukan pengujian terlebih dahulu agar sesuai terhadap spesifikasi komposisi, jenis material yang digunakan dan kuantitas yang telah ditentukan. Dengan kata lain, material yang digunakan harus benar-benar baik dalam kualitasnya dan perlu dilakukan inspeksi yang ketat dalam permintaan material tersebut karena akan berakibat buruk pada akhir proses. b. Manusia/Pekerja Manusia, dalam hal ini pekerja yang terlibat langsung dengan proses produksi, mempunyai peran yang sangat penting pada produk yang akan dihasilkan. Kedisiplinan pekerja dalam waktu kerja dan mematuhi peraturanperaturan yang harus dilakukan selama bekerja akan mempengaruhi hasil kerjanya. Ketelitian operator dalam bekerja, petugas Quality Assurance (QA)

75 yang mengukur dan menganalisis sampel produk juga akan mempengaruhi hasil produksi. Kemampuan dari pekerja dapat ditentukan dari lama bekerja, latihan yang diberikan dan tingkat pendidikannya. Semakin lama masa kerjanya, semakin banyak pengalamannya akan semakin terampil dalam pekerjaannya. Pendidikan yang cukup akan memantau pekerja untuk cepat memahami segala hal yang menyangkut pekerjaannya, sehingga memudahkan dalam penanganan masalahmasalah yang terjadi. c. Mesin/Peralatan Permasalahan yang terjadi pada mesin adalah kesalahan dalam mengatur, menggunakan maupun merawat mesin akan berakibat buruk pada hasil proses. Dalam hal ini, yang dapat mempengaruhi terjadinya variasi pada pengukuran kualitas PSF secara langsung ada pada mesin Weight Bin Scale (WBS). WBS digunakan untuk menampung dry chip untuk dicairkan menjadi wet dengan cara berputar terus-menerus dalam waktu dan dengan suhu yang ditentukan. Pada saat proses produksi berjalan dibagian WBS harus tetap terjaga sesuai dengan kisaran yang ditetapkan perusahaan yaitu pada kisaran suhu 160 C pada saat mesin berputar. Dengan temperatur yang semakin tinggi dan lamanya waktu mesin bekerja akan mempengaruhi kenaikan kadar Moisture Content (MC) Dry Chip dan penurunan kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip yang berpengaruh terhadap kualitas PSF dari hasil produksi PSF. Kadar Moisture Content (MC) Dry Chip yang sesuai dengan standar perusahaan adalah 0,001 0,010% dan Kadar Intrinsic Viscosity (IV) Dry Chip yang sesuai dengan standar perusahaan adalah 0,631 0,647%. Perawatan mesin harus tetap terjaga untuk menghindari menurunnya kualitas PSF. Hal ini dapat dilihat pada mesin WBS yang belum pernah diganti selama perusahaan didirikan. Sisa-sisa chip yang masih tersisa pada tangki WBS akan mempengaruhi pencairan chip yang selanjutnya, dan tentu akan mempengaruhi kualitas PSF.

76 d. Lingkungan Lingkungan juga dapat mempengaruhi variasi dari pengukuran kualitas PSF. Lingkungan kerja yang panas dan kotor menyebabkan operator menjadi kurang konsentrasi. Rasa nyaman dalam bekerja harus diciptakan agar dapat bekerja dengan baik. 5.3.10. Tahap Perbaikan (Improve) Tahap perbaikan merupakan tahap keempat dalam Six Sigma. Setelah sumber atau akar penyebab dari masalah-masalah kualitas terindentifikasi, maka perlu dicari tindakan-tindakan yang dapat dilakukan dalam upaya mengurangi penyimpangan spesifikasi produk yang terjadi. Dari akar permasalahan yang didapat, maka selanjutnya disusun beberapa langkah-langkah perbaikan yang dapat dilakukan. Adapun langkah-langkah tersebut adalah sebagai berikut : 1. Selalu melakukan Shisha Kosho sebelum melakukan suatu pekerjaan ringan maupun berat. 2. Melakukan pemeriksaan bahan baku lebih ketat. 3. Memberikan peringatan kepada operator agar tidak melakukan kesalahan dalam pengontrolan. 4. Menempatkan operator sesuai dengan bidang dan keahliannya. 5. Memberikan training pada operator baru. 6. Memberikan pengarahan oleh supervisor terhadap operator. 7. Memperbaiki cara kerja operator dalam pelarutan material agar lebih berhati-hati dan teliti. 8. Supervisor lebih awas dalam menilai kinerja petugas inpeksi incoming material. 9. Dilakukan pengecekan komposisi material sesuai dengan ketentuan perusahaan.

77 10. Dilakukan pengecekan sebelum proses produksi, dilakukan jadwal pembersihan setelah proses dilakukan pengecekan level control setiap dan sebelum proses produksi. 11. Melakukan pengecekan terhadap jenis material yang akan digunakan. 12. Dilakukan pengecekan material setiap material datang. 13. Dilakukan jadwal pembersihan setiap tiga hari sehari. 14. Dilakukan pendataan material yang siap pakai sebelum material lama habis. 15. Dilakukan pengawasan dengan teliti dalam mengatur (Settling) waktu dan suhu. 16. Check mesin sebelum dioperasikan oleh operator.