ANALISIS KECACATAN PRODUK

Perancangan Teknik Industri 2 Modul 1Jumat, 22 Maret 2013 Pengendalian Kualitas

ANALISIS KECACATAN PRODUK MEJA RIAS CV. KUF DENGAN MENGGUNAKAN METODE

PETA KENDALI

Eka Indah1, Fildzah Amimah Abbas1, Latiful Af Idah1, Rifani Juwitasari1, Salwa Chodijah1, Widya Nurcahanty1

1 Teknik Industri, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Al Azhar Indonesia, Komplek Masjid Agung AlAzhar, Jalan Sisingamangaraja, Kebayoran Baru, Jakarta Selatan 12110

Tel. 085693367064, email: [email protected]

Abstrak - Pengendalian kualitas merupakan bagian penting bagi perusahaang manufaktur dalam menjaga kualitas produk mereka. Kualitas yang dimiliki suatu produk sangat penting untuk menjaga kepercayaan konsumen terhadap produk tersebut. Mengingat pentingnya pengendalian kualitas bagi perusahaan manufaktur, CV.KUF sebagai perusahaan manufaktur pembuat meja rias sebagai salah satu produknya harus memiliki standar kualitas yang tidak kalah saing dengan perusahaan sejenis lainnya. Maka dalam praktikum kali ini praktikan melakukan pengendalian kualitas terhadap produk meja rias dengan melakukan pengamatan sebanyak 20 periode dengan mengambil 3 sampel per periode dalam melakukan identifikasi karakteristik kritis pada meja rias serta menentukan chain of part produk meja rias CV. KUF tersebut. Kemudian praktikan melakukan identifikasi komponen kritis, proses kritis dengan menggunakan dimensi Garvin. Ternyata dapat diketahui bahwa faktor yang paling dominan penyebab terjadinya kesalahan dalam pemotongan adalah faktor pengukuran. Kesalahan dalam mengukur kayu dan cermin yang tidak sesuai akan mengakibatkan hasil pemotongan yang tidak tepat. Dari kesalahan proses kritis yang terjadi berdasarkan hasil check sheet, diagram pareto dan diagram fishbone terdapat empat faktor penyebab kesalahan yaitu manusia, mesin, lingkungan, metode

dan material. Berdasarkan perhitungan Cp diatas, pada perhitungan awal didapatkan hasil Cp = 1,068 dan Cpk = 0,493 yang berarti bahwa proses tersebut belum baik karena Cp < 1,33 juga terdapat pergeseran (tidak center) karena nilai Cp ≠ Cpk. Namun pada data implementasi justru diperoleh hasil Cp= 0,988 dan Cpk = 0,334 hal ini menunjukkan proses tersebut buruk dan terdapat pergeseran. Karena nilai Cp < 1 maka proses tersebut dapat dikatakan tidak memenuhi spesifikasi yang diharapkan dan perlu ada perbaikan. Dan berdasarkan peta kendali variabel X– R dan peta kendali atribut np, tidak ada data yang keluar dari batas kontrol. Hal ini menunjukan bahwa data yang diperoleh sudah valid yang berarti proses pengukuran sudah terkendali karena tidak memiliki titik yang berada diluar batas kendali.

Abstract - Quality control is an important part of the manufacturing companies in maintaining the quality of their products. Qualities of a product are very important to maintain consumer confidence in the product. Considering the importance of quality control for manufacturing companies, manufacturing companies CV.KUF as dressers maker as one of its products must have a standard of quality that is not less competitive with other similar companies. So in lab course this time practitioner perform quality control on

ANALISIS KECACATAN PRODUK MEJA RIAS CV. KUF DENGAN MENGGUNAKAN METODE PETA KENDALI

products dressing table with as many as 20 observation periods by taking 3 samples per period in identification of critical characteristics on the dressing table and determine the chain of spare dresser CV products. The KUF. Then the practitioner identify critical components, critical processes using Garvin dimensions. It turns out can be seen that the most dominant factor in the cause of the error is a factor in cutting measure. Errors in measuring wood and mirrors that do not fit will result in improper cutting results. Of critical process errors that occur based on the results of the check sheet, Pareto diagrams and fishbone diagram, there are four factors that cause human errors, machine, environment, methods and materials. Based on the above calculation Cp, at the beginning of the calculation results obtained Cp and Cpk = 1.068 = 0.493, which means that the process has not been good since Cp <1.33 there is also a shift (not center) because ≠ Cp Cpk value. But in actually implementing the data obtained and the results of Cp = 0.988 Cpk = 0.334 indicating the process badly and there is a shift. Because the Cp values <1 then the process can not be said to meet the expected specifications and needs no improvement. And based on the variable control chart (X) 9-R and the np attribute control chart, no data is out of control limits. This shows that the data obtained are valid, which means the measurement process is under control because it does not have a point that is beyond control.

Keywords: quality control, Garvin dimensions, variable control chart, attribute control chart

I. PENDAHULUAN

erkembangan industri manufaktur di Indonesia yang semakin pesat, menimbulkan persaingan antar

perusahaan-perusahaan manufaktur. Berbagai macam produk dengan kualitas terbaik menjadi andalan dari perusahaan-perusahaan tersebut. Untuk mendapatkan kepercayan dari konsumen terhadap suatu produk sangatlah penting. Maka dari itu pengendalian kualitas dan mutu ( Quality Control ) barang yang dihasilkan oleh sebuah

P

perusahaan merupakan hal terpenting untuk dapat tetap bersaing di pasar, di mana dewasa ini kualitas telah menjadi parameter bahwa suatu produk layak digunakan. Oleh karena itu, setiap perusahaan harus selalu mengendalikan proses produksi yang dimilikinya agar kualitas produk yang dihasilkan tetap terkendali. Ini berarti bahwa proses produksi harus stabil dan mampu beroperasi hingga semua produk yang dihasilkan sesuai dengan standar yang diinginkan oleh konsumen. Pengendalian kualitas berfungsi untuk mengendalikan dan mengatur serta mengontrol segala material yang digunakan sampai pada proses-proses produksinya. Suatu barang yang di ciptakan pastinya harus memiliki dan memenuhi standar mutu atau kualitas. Pengendalian kualitas juga bisa mengurangi cacat produk semaksimal mungkin. Mengingat pentingnya pengendalian kualitas bagi perusahaan manufaktur, CV.KUF sebagai perusahaan manufaktur pembuat meja rias sebagai salah satu produknya harus memiliki standar kualitas yang tidak kalah saing dengan perusahaan sejenis lainnya. Berdasarkan penjelasan sebelumnya, maka dapat dirumuskan masalah yang akan dikaji adalah apakah proses yang digunakan pada produksi meja rias sudah baik atau belum dan apakah proses tersebut mampu meminimalisir jumlah produk yang cacat dalam sekali produksi. Adapun tujuan berdasarkan permasalahan tersebut adalah:

1. Praktikan mampu memahami konsep dari pengendalian kualitas.

2. Mampu mengidentifikasi karakteristik kritis dari suatu produk.

3. Mampu memilih peta kendali yang sesuai dengan karakteristik masalah yang dihadapi.

4. Mampu mengimplementasikan peta kendali yang telah dibuat.

5. Mampu menganalisis permasalahan dan menarik kesimpulan dari aktivitas pengendalian kualitas untuk mendapat solusi dari permasalahan tersebut dengan tujuan bisa dilakukan perbaikan.


II. TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Pengendalian Kualitas

Pengendalian kualitas menurut Sritomo Wignjosoebroto (252:2003) merupakan suatu sistem verifikasi dan penjagaan atau perawatan dari suatu tingkatan atau derajat kualitas produk atau proses yang dikehendaki dengan cara perencanaan yang seksama, pemakaian peralatan yang sesuai, inspeksi yang terus menerus, serta tindakan koretif bilamana diperlukan. Dengan demikian hasil yang diperoleh dengan kegiatan pengendalian kualitas benar-benar bisa memenuhi standar yang telah direncanakan. Tujuan diadakannya pengendalian kualitas adalah menyediakan suatu alat baru yang membuat pemeriksaan proses menjadi lebih efektif, dan untuk mendapatkan gambaran bahwa spesifikasi produk yang telah ditetapkan apakah masih sesuai dengan kualitas standar atau perlu pengecekan terhadap kesalahan-kesalahan yang terjadi, sehingga dapat menurunkan kualitas produk tersebut. Beberapa pendukung dalam rangka pengendalian kualitas antara lain:

1. Lembar formulir pencatatan, yaitu lembar yang digunakan untuk mencatat data bagian kendali untuk bagian yang ditolak. Penggunaan lembar formulir pencatatan bertujuan untuk menyusun data secara otomatis sehingga data itu dapat digunakan dengan mudah dan memudahkan proses pengumpulan data untuk suatu masalah yang sering terjadi.

2. Diagram pareto, yaitu diagram yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi tipe-tipe data yang tidak sesuai. Masalah yang paling banyak terjadi ditunjukkan oleh grafik batang pertama yang tertinggi serta ditempatkan pada sisi paling kiri, dan seterusnya sampai masalah yang paling sedikit terjadi ditunjukkan oleh grafik batang terakhir yang terendah serta ditempatkan pada sisi paling kanan.

3. Diagram sebab akibat, yaitu diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab dan akibat suatu masalah yang

terjadi. Diagram sebab akibat dipergunakan untuk menujukkan faktor-faktor penyebab dan karakteristik. Kualitas (akibat) yang disebabkan oleh faktor pada dasarnya dipergunakan untuk membantu mengidentifikasi penyebab dari suatu masalah, mencari sebab-sebabnya dan mengambil tindakan koretif, membantu dalam pencarian faktor lebih lanjut, sera meleksi metode analisis untuk penyelesaian masalah.

4. Peta kontrol, yaitu suatu grafik perbandingan data performansi proses, untuk menghitung bibit kontrol yang digambarkan sebagai garis limit pada peta tersebut. Peta kontrol berfungsi untuk mengendalikan proses prosuksi, mempelajari kecenderungan proses, serta mempelajari hubungannya dengan spesifikasi. Pada dasarnya, peta kontrol memiliki garis tengah yang biasa disebut center line (CL), sepasang batas control yang membatasi suatu proses terkendali atau tidak yaitu Upper Control Limit (UCL) yang ditempatkan di atas garis tengah dan Lower Control Limit (LCL) yang ditempatkan di bawah garis tengah, serta tebaran nilai-nilai karakteristik kualitas yang menggambarkan keadaan dari proses tersebut.

II.2 Dimensi Mutu Produk: Garvin’s Eight Dimensions Of Quality:

Kualitas pelayanan dapat diartikan sebagai upaya pemenuhan kebutuhan dan keinginan konsumen serta ketepatan penyampaiannya dalam mengimbangi harapan konsumen (Tjiptono,2007:59). Kualitas produk (product quality) dapat diketahui dengan cara membandingkan persepsi para konsumen atas produk yang mereka terima dengan kualitas yang dihasilkan produk tersebut. Jika kualitas prosuk yang diterima konsumen sesuai dengan yang diharapkan, maka kualitas produk tersebut dipersepsikan baik dan memuaskan. Berikut ini adalah 8 dimensi mutu kualitas menurut Garvin


1. Performance Performance adalah dimensi yang berhubungan dengan fungsi utama suatu produk. Konsumen akan sangat kecewa apabila harapan mereka terhadap dimensi ini tidak terpenuhi.2. FeatureFeature atau fitur dapat dikatakan sebagai aspek sekunder. Untuk berbagai produk kendaraan jenis sedan, fitur menjadi target inovasi para produsen untuk memuaskan pelanggan dan merebut pasar.3. ReliabilityReliability menunjukan probabilitas produk yang gagal menjalankan fungsinya. 4. ConformanceConformance yaitu sejauh mana karakteristik rancangan dan operasi memenuhi standar-standar yang telah ditetapkan sebelumnya.5. DurabilityDurability terkait dengan berapa lama suatu produk dapat terus digunakan, yang mencakup umur teknis dan umur ekonomis.6. ServiceabilityServiceability atau kemudahan perbaikan. Dimensi ini berkaitan dengan produk yang digunakan untuk jangka waktu lama sering harus diperbaiki atau dipelihara dan rancangan produk yang akan memudahkan perbaikan menambah nilai produk bila penanganan masalah dapat selesai dengan waktu yang cepat.7. AestheticsMerupakan keindahan yang merupakan daya tarik produk . Dimensi ini berkaitan dengan bagaimana produk dilihat, dirasakan, dan didengar.Sangat nyata sekali terlihat bahwa produk kendaraan selain harus memenuhi aspek keindahan juga haruslah terlihat aerodinamis 8. Perceived QualityMerupakan persepsi terhadap kualitas. Dimensi ini mencakup kategori reputasi merek termasuk pengaruh citra merek dan faktor-faktor tidak berwujud lainnya yang dapat mempengaruhi persepsi konsumen

terhadap kualitas. Dimensi pertama adalah performance. Ini adalah dimensi yang paling basic dan berhubungan dengan fungsi utama dari suatu produk. Konsumen akan sangat kecewa bila harapan mereka terhadap dimensi ini tidak terpenuhi.Aktivitas pengendalian kualitas merupakan suatu siklus yang berkesinambungan yaitu siklus PDCA (Plan – Do – Check – Action)

II.3 Siklus PDCA

Siklus PDCA adalah suatu proses pemecahan masalah empat langkah iteratif yang umum digunakan dalam pengendalian kualitas.

a. Plan (Perencanaan) tujuannya adalah untuk mengidentifikasi dan menganalisa masalah. Tentukanlah masalahnya. Identifikasi dengan tepat.

b. Do (Kerjakan) adalah mengembangkan dan menguji beberapa solusi yang potensial. Fase ini melibatkan beberapa kegiatan yang menghasilkan solusi yang mungkin, memilih yang terbaik dari solusi tersebut, bisa dengan menggunakan Impact Analysis

c. Check (Cek) mengukur tingkat efektifitas hasil uji test solusi yang dikerjakan dan menganalisa apakah hal itu bisa diterapkan dengan cara lain.

d. Act (Tindaklanjuti) untuk membuat perbaikan yang diperlukan. Ini berarti juga meninjau seluruh langkah dan memodifikasi proses untuk memperbaikinya sebelum implementasi berikutnya.

II.4 Peta Kendali

Peta kendali dapat diklasifikasikan menjadi dua macam, peta kendali variabel dan peta kendali atribut. Karakteristik kualitas yang dapat diukur dan digambarkan dalam bilangan disebut peta kendali variabel. Sedangkan peta kendali atribut merupakan peta kendali dimana karakteristik kualitasnya tidak diukur dengan skala kuantitatif. Dalam merancang sebuah peta kendali ukuran sampel sangat penting, yakni

http://id.wikipedia.org/wiki/Pengendalian_kualitas

http://id.wikipedia.org/wiki/Pemecahan_masalah


banyak sedikitnya sampel yang diambil dan batas-batas pengendalian. Semakin banyak jumlah sampel yang diambil maka semakin mudah untuk menganalisis perubahan yang terjadi. Penentuan batas kendali dalam peta kendali tergantung pada penggunaan peta kendali untuk mengendalikan produk dengan karakteristik tertentu.

II.4.1 Peta Kendali Variabel

Peta kendali variabel menggunakan data yang dapat diukur seperti dimensi, berat, atau volume. Jenis peta kendali variabel yang umum digunakan adalah peta kendali X-R. Menurut V.Gaspersz (1998), peta kendali untuk data variabel adalah peta kendali yang digunakan untuk pengendalian karakteristik kualitas yang dapat dinyatakan secara numerik. Umumnya peta kendali variable disebut juga X-R chart. Peta kendali X-bar (rata-rata )dan R (range) digunakan untuk memantau proses yang mempunyai karakteristik yang berdimensi kontinyu.

Peta kendali X-bar menjelaskan tentang apakah perubahan-perubahan telah terjadi dalam ukuran titik pusat atau rata-rata dari suatu proses. Sedangkan peta kendali R (range) menjelaskan apakah perubahan-perubahan terjadi dalam ukuran variasi,dengan demikian berkaitan dengan perubahan homogenitas produk yang dihasilkan melalui suatu proses

Kedua peta kendali dalam peta X -R saling melengkapi, sehingga dalam pembuatannya tidak dapat dipisahkan. Untuk melakukan perhitungan peta kendali variabel adalah sebagai berikut:Hitung harga rata-rata sub group dengan formula sebagai berikut:

X=X1+X 2+X3+.. .+X n

n

..............(1)

Harga range dengan formula sebagai

berikut:

R=X terbesar−X terkecil ...................(2)

Setiap sub grup lakukan perhitungan hitung rata-rata keseluruhan sebagai berikut:

X=X1+X 2+X3+.. .+X k

k

............(3)Kemudian menghitung rata-rata rentang sebagai berikut:

R=R1+R2+R3+. ..+Rk

k

..................(4)Hitung garis-garis kendali sebagai berikut:

untuk peta X , hitung:

a. Center Line (CL)

CL = x .........................................(5)

b. Upper Control Limit (UCL)

UCL = x+A2 R

.............................(6)

c. Lower Control Limit (LCL)

LCL = x−A2 R

............................(7)Untuk peta variabel R, hitung:a. Center Line (CL)

CL = R .........................................(8)b. Upper Control Limit (UCL)

UCL =D4 R

....................................(9)c. Lower Control Limit

LCL =

D3 R....................................(10)

II.4.2 Peta Kendali Atribut

Merupakan peta kendali yang datanya diambil menggunakan data diskrit. Peta kendali terbagi dalam beberapa jenis yakni peta p, peta np, peta C dan peta U.a. Peta Kendali pPeta ini digunakan untuk mengendalikan proporsi produk yang tidak memenuhi syarat kualitas yang dihasilkan dalam proses. Langkah-langkah pembuatan peta kendali - p :


1. Tentukan ukuran contoh/subgrup yang cukup besar (n > 30),

2. Kumpulkan banyaknya subgrup (k) sedikitnya 20–25 sub-grup,

3. Hitung untuk setiap subgrup nilai proporsi unit yang cacat, yaitu :

p = jumlah unit cacat/ukuran subgrup

4. Hitung nilai rata-rata dari p, yaitu p dapat dihitung dengan :

p = total cacat/total inspeksi.5. Hitung batas kendali dari peta

kendali x : CL p=p ............................ (11)

UCLp=p+3√ p (1−p)n i

.......

(12)

LCL p=p−3√ p (1−p)ni

........

(13)

b. Peta Kendali npPeta ini menganalisa dengan menggunakan banyaknya produk cacat pada saat pemeriksaan. Rumus yang digunakan adalah:CLnp=np ..............................................(14)

UCLnp=np+3√np(1−p) ................(15)

LCLnp=np−3√np (1−p) ................(16)

c. Peta Kendali CSuatu produk dikatakan cacat (defective) jika produk tersebut tidak memenuhi suatu syarat atau lebih. Setiap kekurangan disebut defect. Setiap produk yang cacat bias saja terdapat lebih dari satu defect. (yang diperhatikan banyaknya defect). Peta ini digunakan pada produk yang tidak terlalu terpengaruh apabila terdapat bagian yang sedikit tidak sesuai, selama tidak mengganggu fungsi utama produk. Rumus yang digunakan adalah:CLC=C .................................................(17)

UCLC=C+3√C .................................(18)

LCLC=C−3√C ..................................(19)

d. Peta Kendali U

Peta kendali u relatif sama dengan peta kendali c. Perbedaanya hanya terdapat pada peta kendali u spesifikasi tempat dan waktu yang dipergunakan tidak harus selalu sama, yang membedakan dengan peta kendali c adalah besarnya unit inspeksi perlu diidentifikasikan. Peta ini digunakan untuk mengukur banyaknya cacat per unit produk dalam jumlah sampel tertentu. Rumus yang digunakan adalah:CLU=U ................................................(20)

UCLU=U +3√ Uni

...............................(21)

LCLU=U−3 ......................................(22)III. METODOLOGI PENELITIAN


Gambar 3.1 Diagram Alir Praktikum

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV.1 Identifikasi Fungsi Utama ProdukIV.1.1 Fungsi Utama Produk

Untuk mencapai fungsi utama dari suatu produk diperlukan proses produksi yang baik agar dihasilkan produk yag sesuai dengan keinginan konsumen. Oleh karena itu, perlu adanya pengendalian kualitas dalam proses produksi. Tahap pertama adalah mengidentifikasi fungsi utama dari meja rias. Berdasarkan 8 dimensi kualitas Garvin meja rias CV. KUF memiliki fungsi utama sebagai berikut:1. Performance : Memberikan kenyaman saat

berias, serta memperindah tampilan interior kamar / rumah.

2. Features : Dilengkapi dengan rak pada sisi kiri cermin dan laci pada bawah meja sehingga dapat dijadikan tempat meletakkan asesoris rias.

3. Reliability : Meja rias terbuat dari kayu jati yang anti rayap.

4. Conformance : Desain dan ukuran cermin disesuaikan desain dan ukuran meja.

5. Durability : Usia produk tahan rata-rata hingga 10 -15 tahun.6. Service ability: CV KUF ini bersedia mela-

yani dan dapat membuat meja rias sesuai keinginan konsumen.

7. Aesthetics : Bentuk dan desain serta ukiran dari meja rias yang bervariasi.

8. Perceived Quality : Merek meja rias CV. KUF dan kualitasnya Cukup diakui.

IV.1.2 Chain of Parts Chain of Part adalah tahap menggambarkan hubungan antar komponen dari meja rias yang mendukung fungsi utama produk secara keseluruhan. Berikut ini adalah Chain of Part dari produk meja rias CV.KUF:


Gambar 4.1 Chain of Parts Meja Rias CV. KUF

4.1.3 Identifikasi Komponen Kritis

Komponen kritis adalah komponen yang apabila tidak ada maka akan mengurangi tingkat kenyamanan dari produk meja rias. Komponen kritis pada meja rias yaitu jenis kayu dan jenis cermin yang digunakan dalam proses pembuatan desain meja rias. Jika komponen ini tidak berasal dari bahan yang berkualitas maka tingkat kekuatan dan hasil dari meja yang dibuat tidak akan memuaskan. Jenis kayu yang dipilih juga akan menentukan minat dari konsumen. Dimana kayu jati adalah salah satu jenis kayu yang paling banyak diminati oleh konsumen karena memiliki kenggulan yakni tahan terhadap rayap sehingga memiliki usia pakai yang cukup lama. Pemilihan material / jenis cermin yang dipakai juga mempengaruhi dalam proses pembuatan meja rias karena bentuk cermin harus menyesuaikan space dari meja rias yang telah dibuat.

4.1.4 Identifikasi Dimensi Kritis Pada komponen jenis kayu dan jenis cermin yang diggunakan yang menjadi dimensi kritis adalah ukuran kayu / cermin yakni panjang, lebar dan ketebalan kayu/ cermin yang digunakan. Ukuran kayu sangat menentukan dalam pembentukan desain produk meja. Ukuran ini menyangkut semua aspek dalam pembuatan meja rias. Dari mulai pemotongan , hingga dalam hal membentuk ukiran pada meja.

Selain itu dimensi-dimensi tersebut juga digunakan pada komponen cermin, dimana cermin tersebut harus memiliki ukuran yang sesuai sehingga dapat cocok dengan desain meja terbut. Jika terjadi kesalahan dalam ukuran maka akan berakibat pada ketidaksesuaian antara rencana dan hasil produk jadi dari meja rias tersebut.

4.1.5 Identifikasi Proses Kritis

Proses kritis yang mendukung fungsi utama meja rias dalam memberikan kenyamanan kepada konsumen saat berias yaitu proses pemotongan karena berhubungan langsung dengan bnetuk desain meja rias yang sempurna. Dalam proses pemotongan ini harus diperhatikan ukuran dari kayu dan cermin yang digunakan, yakni dimensi kristis dari meja rias. Proses pemotongan yang salah akan berdampak pada hasil produk yang tidak sesuai dengan yang telah direncanakan, sehingga perlu adanya pengendalian kualitas pada proses ini. Kesalahan proses pemotongan ini kami identifikasi menggunakan tools seperti Check Sheet, Diagram Pareto dan fishbone diagram seperti berikut:

Tabel 4.1 Check Sheet Proses Pemotongan

Check sheet Proses PemotonganNo. Kesalahan pada Proses Pemotongan Turus Frekuensi Jumlah % Kumulatif

1 Kesalahan pengukuran IIIIIIIII 9 9 29% 29%

2 Perawatan mesin yang kurang baik IIIII 6 15 19% 48%

3 Kesalahan set up mesin IIIII 5 20 16% 65%

4 Alat tulis gambar kurang baik IIII 4 24 13% 77%

5 Material tidak sesuai standar IIII 4 28 13% 90%


Kesalahan pen-gukuran

Perawatan mesin yang kurang baik

Kesalahan set up mesin

Alat tulis gambar kurang baik

Material tidak sesuai standart

Operator kurang terampil

0

5

10

15

20

25

30

35

9

15

20

24

28

31

Kesalahan pada Proses Pemotongan

FrekuensiJumlah

Gambar 4.2 Diagram Pareto Kesalahan Proses Pemotongan

Dari Check sheet dan diagram pareto yang tersebut dapat diketahui bahwa faktor yang paling dominan penyebab terjadinya kesalahan dalam pemotongan adalah faktor pengukuran. Kesalahan dalam mengukur kayu dan cermin yang tidak sesuai akan mengakibatkan hasil pemotongan yang tidak tepat. Setelah diketahui faktor dominan maka kami mengidentifikasi kemungkinan apa saja yang menyebabkan kesalahan dalam mengukur dengan menggunakan fishbone diagram sebagai berikut:

Gambar 4.3 Fishbone Diagram pada Kesalahan Pengukuran

4.2 Perhitungan Cp dan Cpk Awal Berikut ini adalah hasil pengolahan data yang praktikan buat berdasarkan data yang praktikan dapatkan selama pengamatan.

Tabel 4.2 Perhitungan Cp dan Cpk Awal

UCL 6.51 LCL 0LCL 2.72d2 1.69 USL - X bar bar 5.38s 1.09 X bar bar - LSL 1.62USL 10LSL 3Sumber : Data yang telah diolah

Pengamatan

Data waktu pemotongan (menit) X

barR

1 2 31 4 4 5 4,33 1,002 5 4 3 4,00 2,003 4 5 5 4,67 1,004 3 4 4 3,67 1,005 6 5 5 5,33 1,006 4 6 5 5,00 2,007 5 3 5 4,33 2,008 4 4 6 4,67 2,009 6 5 4 5,00 2,0010 7 5 6 6,00 2,0011 6 4 4 4,67 2,0012 6 4 5 5,00 2,0013 5 7 6 6,00 2,0014 4 3 6 4,33 3,0015 4 4 3 3,67 1,0016 5 3 5 4,33 2,0017 3 5 4 4,00 2,0018 3 4 5 4,00 2,0019 5 6 4 5,00 2,0020 4 3 6 4,33 3,00

Total92,3

337,00


4.3 Pembuatan Peta Kendali Variabel

Pada pembuatan peta kendali variabel ini kami menghitung waktu dari proses kritis, yakni proses pengukuran dalam pembuatan meja rias CV KUF. Penghitungan waktu dilakukan sebanyak 20 periode dengan 3 kali pengambilan sampel dalam satu periode. Peta kendali variabel yang digunakan adalah peta X – R .

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

8.00

PETA X

X BarUCLCLLCL

wakt

u pem

oton

gan (

men

it)

Gambar 4.4 Peta Kendali X

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

Peta R

Column FColumn JColumn KColumn L

Wak

tu p

emot

onga

n (m

enit)

Gambar 4.5 Peta Kendali R

4.4 Perhitungan Cp dan Cpk Perbaikan (Implementasi)

Berdasarkan peta kendali di atas, dapat dilihat bahwa hasil menunjukan data berada dalam batas kontrol peta kendali, maka tidak diperlukan revisi terhadap terhadap peta yang dihasilkan. Kemudian praktikan mendapatkan data dari produk meja rias yang baru diproduksi,

maka hasil implementasi data dari produk tersebut ke dalam peta kendali variabel X-R adalah sebagai berikut :

Tabel 4.3 Perhitungan Cp dan Cpk Perbaikan (Implementasi)

Pengamatan

Data waktu pemotongan

(menit)

X bar R

1 2 3 1 5 4 5 4,67 1,002 3 4 3 3,33 1,003 3 3 5 3,67 2,004 5 4 5 4,67 1,005 3 4 4 3,67 1,006 4 6 3 4,33 3,007 3 5 4 4,00 2,008 5 4 7 5,33 3,009 3 5 4 4,00 2,0010 4 5 3 4,00 2,0011 4 6 4 4,67 2,0012 5 4 3 4,00 2,0013 3 7 4 4,67 4,0014 4 3 5 4,00 2,0015 3 4 3 3,33 1,0016 3 3 5 3,67 2,0017 3 5 4 4,00 2,0018 3 6 5 4,67 3,0019 5 6 4 5,00 2,0020 4 5 3 4,00 2,00

Total83,6

740,0

0LCL 2.14d2 1.69 USL - X bar bar s 1.18 X bar bar - LSLUSL 10LSL 3Cp 0.988Sumber : Data yang telah diolah


1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

8.00

Implementasi PETA X

X BarUCLCLLCL

Wak

tu p

emot

onga

n (m

enit)

Gambar 4.6 Implementasi Peta X

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

Implementasi PETA R

RUCLCLLCL

Wak

tu P

emot

onga

n (m

enit)

Gambar 4.7 Implementasi Peta R

Dari kesalahan proses kritis yang terjadi berdasarkan hasil check sheet, diagram fishbone dan diagram pareto terdapat empat faktor penyebab kesalahan yaitu manusia, mesin, lingkungan, metode dan material. Berdasarkan perhitungan Cp diatas, pada perhitungan awal didapatkan hasil Cp = 1,068 dan Cpk = 0,493 yang berarti bahwa proses tersebut belum baik karena Cp < 1,33 juga terdapat pergeseran (tidak center) karena nilai Cp ≠ Cpk. Namun pada data implementasi justru diperoleh hasil Cp= 0,988 dan Cpk = 0,334 hal ini menunjukkan proses tersebut buruk dan terdapat pergeseran. Karena nilai Cp < 1 maka proses tersebut dapat dikatakan tidak memenuhi spesifikasi yang diharapkan dan perlu ada perbaikan.

4.5 Pembuatan Peta Kendali Atribut

Peta kendali atribut digunakan jika karakteristik kualitas yang akan dikendalikan tidak diperoleh melalui pengukuran. Dalam mengidentifikasi kecacatan pada produk meja rias, pemeriksaan produk dilihat dari sesuai atau ketidaksesuaian berdasarkan ukuran atau standar produk. Pada produk meja rias kami mengamati kecacatan pada bagian keseimbangan kaki meja, pelapisan meja, pemasangan paku, dan lain-lain. Penghitungan dilakukan sebanyak 20 periode dengan 3 kali pengambilan sampel dalam satu periode. Peta kendali atribut yang digunakan adalah peta np.

Tabel 4.4 Perhitungan Peta Kendali Atribut np

Jumlah Inspeks

iSampel

(n)Jumlah

Cacat (p)pbar si

1 3 1 0,28 0,782 3 2 0,28 0,783 3 0 0,28 0,784 3 1 0,28 0,785 3 0 0,28 0,786 3 0 0,28 0,787 3 2 0,28 0,788 3 1 0,28 0,789 3 0 0,28 0,7810 3 1 0,28 0,7811 3 1 0,28 0,7812 3 1 0,28 0,7813 3 2 0,28 0,7814 3 0 0,28 0,7815 3 1 0,28 0,7816 3 1 0,28 0,7817 3 0 0,28 0,7818 3 2 0,28 0,7819 3 0 0,28 0,7820 3 1 0,28 0,78

Total 60 17

Tabel 4.5 Perhitungan Peta Kendali Atribut np (Lanjutan)


Peta Batas KendaliUCL CL LCL Kecacatan2,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 22,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 22,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 22,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 12,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 22,62 0,28 -2,06 02,62 0,28 -2,06 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

-3.00

-2.00

-1.00

0.00

1.00

2.00

3.00

Peta np

UCLCLLCLKecacatan

Jum

lah Ca

cat

Gambar 4.8 Peta Kendali Atribut np

Berdasarkan peta kendali atribut peta np, dilihat bahwa data tersebut berada di dalam batas kontrol sehingga proses produksi dapat

dilanjutkan dan batas kendali tersebut dapat ditetapkan sebagai batas kendali produksi selanjutnya.

4.6 Implementasi Peta Kendali Atribut

Berdasarkan peta kendali di atas, dapat dilihat bahwa hasil menunjukan data berada dalam batas kontrol peta kendali, maka tidak diperlukan revisi terhadap terhadap peta yang dihasilkan. Kemudian praktikan mendapatkan data dari produk meja rias yang baru diproduksi, maka hasil implementasi data dari produk tersebut ke dalam peta atribut np adalah sebagai berikut :Tabel 4.6 Perhitungan implementasi peta atribut

np

Jumlah Inspeks

iSampel

(n)

Jumlah Cacat

(p)pbar si

1 3 2 0,47 0,862 3 0 0,47 0,863 3 1 0,47 0,864 3 0 0,47 0,865 3 2 0,47 0,866 3 1 0,47 0,867 3 2 0,47 0,868 3 1 0,47 0,869 3 1 0,47 0,8610 3 2 0,47 0,8611 3 1 0,47 0,8612 3 3 0,47 0,8613 3 2 0,47 0,8614 3 1 0,47 0,8615 3 2 0,47 0,8616 3 1 0,47 0,8617 3 0 0,47 0,8618 3 2 0,47 0,8619 3 3 0,47 0,8620 3 1 0,47 0,86

Total 60 28

Tabel 4.6 Perhitungan implementasi peta atribut np


Peta Batas KendaliUCL CL LCL Kecacatan3,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 03,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 03,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 33,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 13,06 0,47 -2,13 03,06 0,47 -2,13 23,06 0,47 -2,13 33,06 0,47 -2,13 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

-3.00

-2.00

-1.00

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

Peta np

UCLCLLCLKecacatan

Jum

lah C

acat

Gambar 4.9 Implementasi peta atribut np

Berdasarkan peta atribut np tidak memiliki titik yang berada diluar batas kendali, Begitu pula setelah diberikan data baru sebagai implementasi, hasil yang diperoleh juga tidak berbeda yakni tidak ada data yangg keluar dari

batas kontrol. Hal ini menunjukan bahwa data yang diperoleh sudah valid yang berarti proses pengukuran sudah terkendali.

4.7 Interprestasi Peta Kendali Atribut

Pada implementasi peta kendali atribut np data tidak melebihi batas kontrol, sehingga praktikan tidak merevisi batas kendali pada peta np. Pada peta np tidak ditemukan adanya indikasi bahwa data tersebut mengalami pengelompokan. Data tersebut tersebar secara acak, yang artinya tidak membentuk runs karena semua data berada di dalam batas kontrol, trend atau penurunan secara kontinu pada sekelompok titik , serta pengulangan secara periodik yang artinya perubahan pola yang berulang pada titik-titik dengan interval yang sama. Sehingga dapat dikatakan bahwa data tersebut terdapat dalam batas kontrol.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

V.1 Kesimpulan

Setelah dilakukan perhitungan data yang diperoleh berdasarkan pengamatan meja rias CV. KUF dapat disimpulkan bahwa faktor yang menjadi pokok masalah terbesar adalah proses pemotongan, dimana penyebab kesalahan proses pemotongan itu sendiri adalah kesalahan dalam proses pengukuran. Cp pada perhitungan awal dan implementasi didapatkan hasil Cp < 1,33 dan Cp ≠ Cpk maka dapat disimpulkan bahwa proses tersebut dikatakan tidak memenuhi spesifikasi yang diharapkan, sehingga perlu dipertimbangkan adanya perbaikan-perbaikan dalam pelaksanaan proses produksinya.

Berdasarkan peta kendali variabel X– R dan peta kendali atribut np, tidak ada data yang keluar dari batas kontrol. Hal ini menunjukan bahwa data yang diperoleh sudah valid yang berarti proses pengukuran sudah terkendali karena tidak memiliki titik yang berada diluar batas kendali.

DAFTAR PUSTAKA

Buku,


[1] Wignjosoebroto, Sritomo. 2006. Pengantar teknik dan Manajemen Industri. Surabaya: Guna Widya.

[2] Marimin. 2000. Teknik dan Aplikasi Pengambilan Keputusan. Jakarta: Grasindo

[3] Tjiptono, Chandra. 2011. Service, Quality & Satisfaction. Edisi Ketiga. Yogyakarta: Andi Offset

Documents

ANALISIS KECACATAN PRODUK