BAB I PENDAHULUAN Kualitas dan manajemen kualitas telah mengalami evolusi menjadi yang TQM (Total Quality Management), filosofi TQM berisi dua komponen yang saling berhubungan, yaitu sistem manajemen dansistem teknik. Sistem manajemen berkaitan dengan perencanaan, pengorganisasian, pengendalian dan pengelolaan proses sumber daya manusia yang berkaitan dengan kualitas produk atau jasa. Sistem teknik melibatkan penjaminan kualitas dalam desain produk, perencanaan dan desain proses dan pengendalian bahan baku, produk dalam proses dan produk jadi. Statistic Qaulity Control (SQC) atau pengendalian kualitas statistik merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan, menganalisis, mengelola dan memperbaiki produk dan proses menggunakan metode-metode statistik. Pengendalian kualitas statistik (Statistic Quality Control) sering disebut sebagai pengendalian proses statistik (Statistical Process Control/SPC). Pengendalian kualitas statistik dan pengendalian proses statistik memang merupakan dua istilah yang saling dipertukarkan, yang apabila dilakukan bersama-sama maka pengguna akan melihat gambaran kinerja proses masa kini dan masa mendatang. Pengendalian kualitas statistik mempunyai cakupan yang lebih luas karena didalamnya terdapat pengendalian proses statistik, pengendalian produk (acceptance sampling) dan analisis kemampuan proses. Salah satu pengendalian kualitas statistik yang akan dibahas dalam makalah ini yaitu Control Chart.
BAB II PEMBAHASAN 1.1. Pengertian Kualitas Statistik Pengendalian kualitas statistik (statistical quality control), disingkat SPC, adalah bagan visual untuk memberi gambaran proses yang sedang berjalan, untuk mengetahui apakah proses berada didalam batas-batas yang telah ditetapkan sebelumnya atau tidak. Dapat juga dikatakan bahwa Pengendalian Kualitas Statistik merupakan Ilmu yang mempelajari tentang teknik /metode pengendalian kualitas berdasarkan prinsip/ konsep statistik Pengendalian kualitas statistik adalah alat yang sangat berguna dalam membuat produk sesuai dengan spesifikasi sejak dari awal proses hingga akhir proses. Dalam banyak proses produksi, akan selalu ada gangguan yang dapat timbul secara tidak terduga. Apabila gangguan tidak terduga dari proses ini relatif kecil biasanya dipandang sebagai gangguan yang masih dapat diterima atau masih dalam batas toleransi. Apabila gangguan proses ini relatif besar atau secara kumulatif cukup besar dikatakan tingkat gangguan yang tidak dapat diterima.tujuan pengendalian kualitas statistic antara lain : 1) Memperoleh jaminan kualitas (quality Assuran-ce) dapat dilakukan dengan rencana sampel penerimaan. 2) Menjaga konsistensi Kualitas, dilaksanakan dengan Control Chart. Dengan penerapan pengendalian kualitas statistikal perusahaan akan mendapat manfaat atau keuntungan antara lain : a. Untuk mempertinggi kualitas atau mengurangi biaya. b. Menjaga kualitas lebih uniform. c. Penggunaan alat produksi lebih efisien. d. Mengurangi rework dan pembuangan. e. Inspeksi yang lebih baik. f. Memperbaiki hubungan produsen-konsumen.
2.2. Definisi Control Chart Control Chart adalah suatu teknik yang secara grafis digunakan untuk memonitor dan mengevaluasi apakah suatu aktivitas/proses berada dalam pengendalian kualitas. Metode ini dapat membantu perusahaan menjelaskan nilainilai statistik dari cacat keluaran yang dilengkapi batas atas, garis tengah dan batas bawah. 2.3. Sejarah Peta Kendali (Control Chart) Peta kendali atau biasa dikenal dengan istilah control chart pertamakali ditemukan oleh Dr. Walter A. Andrew Shewar Di Amerika serikat pada tahun 1924. Ketika Walter A. Andrew Shewar bekerja untuk Bell Labs pada tahun 1920. Dr. A.W.Shewhart dan rekan-rekannya terus mengembangkan diagramdiagram pengendalian mutu sejak tahun 1920-1930. Dengan teknik-teknik ini, proses penyediaan barang-barang produksi dan jasa dapat lebih mudah diperkirakan dan lebih konsisten. Ketika Walter A. Andrew Shewar bekerja untuk Bell Labs pada tahun 1920. Beberapa pemimpin perusahaan telah berusaha untuk meningkatkan keandalan atau kualitas sistem transmisi telepon yang mereka gunakan karena amplifier dan peralatan yang digunakan harus dikubur atau ditaruh di bawah tanah. Pada 1920, para pemimpin perusahaan telah menyadari pentingnya
mengurangi variasi dalam proses manufaktur. Selain itu, mereka telah menyadari bahwa proses penyesuaian secara terus-menerus untuk menyelesaikan masalah yang tidak sesuai dapat meningkatkan variasi dan menimbulkan kualitas yang buruk. Dari beberapa kendala yang dialami oleh pemimpin perusahaan dan melihat peluang kebutuhan bisnis yang lebih kuat untuk mengurangi frekuensi kegagalan dan meningkatkan perbaikan. Shewhartmenyusun dan mengumpulkan masalah-masalah tersebut dan menyusunnya dengan metode umum ke khusus. Tanggal 16 Mei 1924, Walter A. Andrew Shewar menulis sebuah memo internal untukmemperkenalkan peta kendali (control chart) sebagai alat untuk membedakan antara keduanya.atasan Dr. Shewhart, George Edwards, menceritakan mengenai cara Dr. Walter A. Andrew Shewar dalam membuat atau memperkenalkan peta kendali (control chart) bahwa Dr. Shewhart terlebih dahulu menyiapkan memorandum beberapa halaman berkisar antarasepertiga dari halaman sebuah diagram sederhana yang dikenal sebagai peta kendali skema diagram dan teks pendek yang didahului dengan penetapan prinsipprinsip penting dan pertimbangan yang telah kami ketahui sebagai kontrol kualitas. Shewhart menekankanbahwa untuk membawa proses produksi menjadi sistem kontrol statistik, yang mana hanya ada tiga pokok yaitu umum, penyebab, dan variasi, dan menyimpannya dalam kontrol. Cara ini sangat diperlukan untuk memprediksi keluaran masa depan dan untuk mengelola proses ekonomi. Shewhart menciptakan dasar diagram kontrol dan konsep negara kontrol statistik dengan percobaan yang dirancang dengan hati-hati. Sementara Shewhart menarik dari teori statistik matematika murni, Shewhart memahami data dari proses fisik yang menghasilkan "kurva normal distribusi" (distribusi Gaussian, juga biasa disebut sebagai "kurva lonceng"). Shewhartmenemukan bahwa variasi yang diamati dalam data manufaktur tidak selalu member hasildengan cara yang sama sebagai data yang sesuai (gerak Brown dari partikel).
Pada tahun 1924 atau 1925, inovasi Shewhart menjadi perhatian W. Edwards Deming,yang bekerja di fasilitas Hawthorne. Setelah kekalahan Jepang pada akhir Perang Dunia II, Deming menjabat sebagai konsultan statistik untuk Panglima Tertinggi untuk Sekutu dan menjadi pendukung inovasi Shewhart. Keterlibatannya dalam kehidupan Jepang, dan karir yang panjang sebagai konsultan industri disana W. Edwards Deming menggunakan danmenyebarkan pemikiran Shewhart sehingga penggunaan peta kendali digunakan secara luas di industri manufaktur Jepang sepanjang tahun 1950-an dan 1960-an. 2.4. Tujuan Control Chart Tujuan Control Chart adalah untuk menetapkan apakah setiap titik pada grafik normal atau tidak normal dan dapat mengetahui perubahan dalam proses dari mana data dikumpulkan, sehingga setiap titik pada grafik harus mengindikasikan dengan cepat dari proses mana data diambil. 2.5. Klasifikasi Control Chart Ada dua macam control chart yaitu untuk data variabel dan untuk data attribute. a. Control Chart data untuk atribut Data untuk atribut (Atributes Data) merupakan data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Contoh dari data atribut adalah ketiadaan label pada kemasan produk, kesalahan proses administrasi buku tabungan nasabah, banyaknya jenis cacat pada produk dan lain-lain. Data atribut diperoleh dalam bentuk unit-unit ketidaksesuaian dengan spesifikasi atribut yang ditetapkan. Atribut dalam pengendalian kualitas menunjukkan karakteristik kualitas yang sesuai dengan spesifikasi. Atribut digunakan apabila ada pengukuran yang tidak memungkinkan untuk dilakukan misalnya goresan, kesalahan warna, atau ada bagian yang hilang. Selain itu, atribut digunakan apabila pengukuran dapat dibuat tetapi tidak dibuat karena alasan waktu, biaya, atau kebutuhan. Pengendalian
kualitas proses statistic untuk data atribut ini digunakan sebagai pengganti pengendali kualitas proses statistik untuk data variabel. Grafik pengendali kualitas proses statistik data atribut dapat digunakan pada semua tingkatan dalam organisasi, perusahaan, dan mesin-mesin. Grafik pengendali kualitas proses statistik data atribut juga dapat membantu mengidentifikasi akar permasalahan baik pada tingkat umum maupun pada tingkat yang lebih mendetail. Ada dua kelompok grafik pengendali proses statistik data atribut, yaitu yang berdasarkan distribusi binomial dan distribusi poisson. Kelompok pengendali untuk unit-unit ketidaksesuaian, didasarkan pada distribusi binomial seperti p-chart yang menunjukkan proporsi ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok yang ditunjukkan dengan bagian atau persen. Sedangkan yang berdasarkan distribusi poisson, terdapat c-chart dan u-chart. Untuk menyusun grafik pengendali proses statistik untuk data atribut diperlukan beberapa langkah sebagai berikut: 1) Menentukan Sasaran Yang Akan Dicapai Sasaran ini akan mempengaruhi jenis pada pengendali kualitas proses statistik data atribut yang harus digunakan. Hal ini tentu saja dipengaruhi oleh karakteristik kualitas suatu produk dan proses, apakah proporsi atau banyaknya ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok, ataukah ketidaksesuaian dari suatu unit setiap kali mengadakan observasi. 2) Menentukan banyaknya sampel dan banyaknya observasi Banyaknya sampel yang diambil akan mempengaruhi jenis grafik pengendali di samping karakteristik kualitasnya. 3) Mengumpulkan data Data yang dikumpulkan tentu disesuaikan dengan jenis peta pengendali. Misalnya suatu perusahaan atau organisasi menggunakan p-chart, maka data yang
dikumpulkan juga harus diatur dalam bentuk proporsi kesalahan terhadap banyaknya sampel yang diambil. 4) Menentukan garis Menentukan garis tengah dan batas-batas pengendali pada masing-masing grafik pengendali biasanya menggunakan ±3σ sebagai batas-batas pengendalinya. 5) Merevisi garis tengah dan batas-batas pengendali Revisi terhadap garis pusat dan batas-batas pengendali dilakukan apabila dalam grafik pengendali kualitas proses statistik untuk data atribut terdapat data yang berada di luar batas pengendali statistik (out of statistical control) dan diketahui kondisi tersebut disebabkan karena penyebab khusus. Demikian pula data yang berada di bawah garis pengendali bawah apabila ditemukan penyebab khusus di dalamnya tentu juga diadakan revisi. b. Control Chart untuk Data Variabel Ada dua jenis control chart menurut data yang digunakan yaitu control chart untuk data variabel dan control chart untuk data atribut. Untuk data hasil pengukuran atau data variabel maka control chart yang biasa digunakan adalah control chart R dan R.Selain ditentukan oleh jumlah observasi yang dilakukan control chart juga dapat ditentukam oleh karakteristik kualitas sesuai dengan yang diinginkan konsumen. 2.6 Contoh Penerapan Control Chart Pada Industri Pangan Berikut adalah salah satu contoh penerapan control chart dalam industri pangan. Produk cacat dapat disebabkan karena berbagai hal di antaranya, produk cacat yang disebabkan oleh sulitnya pengerjaan dan kurangnya pengendalian dalam perusahaan. Salah satu perusahaan yang memproduksi produk yang rentan mengalami kecacatan adalah PT. Ital Fran s Multindo Food Industries.
PT. Ital Fran s Multindo Food Industries adalah suatu perusahaan yang memproduksi produk makanan tepatnya roti Bakery yang sering dikenal dengan sebutan Fran s Bakery, yang berlokasi di Desa Kaba-Kaba Tabanan. Perusahaan ini memproduksi aneka jenis Bakery yang ditampilkan dalam berbagi bentuk, jenis serta rasa dengan tujuan agar konsumen tertarik untuk membeli dan merasa puas dengan apa yang telah disajikan oleh perusahaan. Jenis produk roti yang diproduksi seperti, roti manis, roti tawar, cake, pastry, donat. Dalam proses produksi, terkadang apa yang diharapkan tidak sesuai dengan kenyataan, seperti adanya produk cacat yang didapat saat proses produksi ataupun saat pengepakan barang. Hasil analisis dengan alat pengendalian kualitas yaitu control chart terhadap produk cacat yang ada pada PT. Ital Fran s Multindo Food Industries tahun 2013 dengan bantuan Software SPSS (Statistical Program Sosial Science) 16.0 mengalami fluktuasi di setiap bulannya. Dapat dilihat pada gambar 4.1, masih adanya titik-titik yang berada di luar batas kendali. Terdapat 1 titik yang berada di luar batas kendali atas (UCL) yaitu pada bulan Desember dan 11 titik yang berada diantara batas kendali atas (UCL) dan batas kendali bawah (LCL) yaitu pada bulan Januari sampai November. Dapat dikatakan bahwa proses produksi pada PT. Ital Fran s Multindo Food Industries tahun 2013 masih dalam batas pengendalian, namun proses produksi belum dikatakan sempurna, karena titik-titik yang berada diantara UCL dan LCL tidak sejajar atau lurus dengan Central Line (CL)/ garis pusat atau tengah dan juga terdapat satu titik yang melewati batas UCL, hal ini sesuai dengan teori UCL p LCL (Haming dan Nurnajamuddin, 2012) yang berarti p lebih besar atau sama dengan UCL dan p lebih kecil atau sama dengan LCL. Untuk membuat semua proses berada di dalam batas kendali masih diperlukan langkah antisipasi. Dalam pengendalian mutu pada dasarnya dilakukan perbandingan keluaran proses dengan ketentuan yang telah ditetapkan, Dalam prakteknya dapat dilakukan degan menggunakan diagram pengendalian (control chart) sehingga dapat diketahui kapan suatu keadaan dikatakan masih dalam kendali (in control) yang tidak memerlukan
perubahan, dan kapan dikatakan di luar kendali (out of control) sehingga memerlukan perubahan atau pengaturan kembali. Sebagai contoh penerapan metode control chart pada sebuah perusahaan industry pangan, control chart ( bagankendali ) dapat digunakan untuk menjaga agar produk tetap dalam tingkat mutu yang diinginkan. Hal ini dapat dicapai melalui perencanaan mutu produk yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan konsumen, penggunaan alat dan prosedur pengujian yang benar. Pemeriksaan serta tindakan korektif apabila terdapat penyimpangan produk dari standard atau spesifikasi yang sudah ditetapkan dalam perencanaan. Pemilihan bahan, kondisi proses dan peralatan yang sesuai merupakan hal yang perlu diperhatikan dalam suatu industri. Berikut adalah contoh gambaran control chart yang digunakan pada pengendalian kualitas:
BAB III PENUTUP 3.1 Kesimpulan Peta kendali atau Control Chart merupakan suatu teknik yang dikenal sebagai metode grafik yang digunakan untuk mengevaluasi apakan suatu proses berada dalam pengendalian kualitas secara statistik atau tidak sehingga dapat memecahkan masalah dan menghasilkan perbaikan kualitas. Metode ini dapat membantu perusahaan dalam mengontrol proses produksinya dengan memberikan informasi dalam bentuk grafik. Tujuan dari perancangan program aplikasi contol chartini adalah untuk melihat sejauh mana tingkat keberhasilan suatu proses produksi sehingga bisa dijadikan pedoman dalam mengarahkan perusahaan kearah pemenuhan spesifikasi konsumen. Control chart akan membantu process owner keluar dari kebiasaan buruk, yaitu hanya mengambil tindakan berdasarkan data-data terbaru saja. Jika hanya melihat data-data terbaru, info yang didapatkan tidak akan cukup lengkap untuk menghasilkan keputusan yang baik. Control chart ini juga akan memberitahu, kapan untuk melakukan investigasi lanjutan atas sebuah penyimpangan, dan kapan bisa membiarkannya saja. Singkatnya, control chart akan membantu untuk lebih produktif dan menghindari waktu dan energi terbuang untuk hal-hal yang tidak perlu.
DAFTAR PUSTAKA https://suwandihan.wordpress.com/2012/05/11/jaminan-mutu-dalam industri- pangan/(diakses tanggal 1 November 2016). http://repository.upi.edu/1365/4/s_d5051_0611189_chapter3.pdf. (Diakses tanggal 1 November 2016). http://ilmumanajemenindustri.com/pengertian-control-chart-peta-kendalidan-tahapan-membuatnya/ (Diakses tanggal 1 November 2016). http://aktivismenginspirasi.blogspot.co.id/2015/05/makalah-control-chartpeta-kendali.html (Diakses tanggal 1 November 2016).