BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1
Sejarah Pengendalian Kualitas
Pada
tahun
1924,
W.A.
Shewart
dari
Bell
Telephone
Laboratories
mengembangkan diagram atau grafik statistik untuk mengendalikan variabel-variabel produk. Hal inilah yang menjadi permulaan dari pengendalian kualitas statistikal. Kemudian pada dekade yang sama, H.F. Dodge dan H.G. Romig, keduanya juga dari Bell Telephone mengembangkan teknik pengambilan sampel penerimaan untuk menggantikan inspeksi 100%. Pada tahun 1940, pengendalian kualitas menggunakan metode statistik mulai digunakan di Amerika dengan James Duran sebagai pelopor. Pada tahun 1946, America Society For Quality Control dibentuk. Pada tahun 1950, Edward Demings memberikan kuliah tentang metode statistical kepada insinyurinsinyur Jepang akan pentingnya tanggung jawab kualitas pada manajemen puncak dan di Jepang dimulai penerapan total quality control. Pada akhir era 1980-an, industri otomotif mulai menerapkan pengendalian proses statistik (statistical process control). Industri lainnya dan departemen pertahanan Amerika juga menerapkan SPC. Kemudian konsep baru yang bernama Continous Quality Improvement dibangun yang membutuhkan total quality management. Kemudian penekanan utama terhadap aspek-aspek kualitas semakin berlanjut pada era 1990-an, kemudian terbentuklah ISO
25
9000 di Amerika Serikat yang menjadi model dunia untuk sistem kualitas. Sampai saat ini ISO telah berkembang menjadi ISO 9000 : 2000 dan dikembangkan pula ISO 14000 yang mengatur tentang kepedulian suatu industri terhadap lingkungan.
2.1.2
Definisi Pengendalian dan Kualitas
Mengenai arti daripada mutu atau kualitas tergantung daripada perangkaian atau kalimat dimana istilah mutu ini dipakai dan orang yang mempergunakannya. Menurut Gasperz (1997) mutu atau kualitas adalah ” Kualitas adalah karakteristik suatu produk (barang atau jasa) yang menunjang
kemampuannya
untuk
memenuhi
kebutuhan
yang
telah
dispesifikasikan atau segala sesuatu yang memuaskan pelanggan dan sesuai dengan persyaratan serta kebutuhan pelanggan.” Setelah membicarakan pendapat tentang mutu, maka selanjutnya akan dibicarakan mengenai pengertian pengendalian. Agar suatu proses produksi berhasil dicapai, maka perlulah dibuat suatu perencanaan produksi yang baik. Suatu rencana yang sempurna belumlah berarti dapat dilaksanakan dengan baik, karena selama proses produksi berlangsung sering terjadi penyimpangan-penyimpangan yang tak terduga. Oleh karena itu perlu adanya pengendalian atas pelaksanaan tadi sehingga penyimpangan tersebut dapat segera diketahui untuk kemudian diambil tindakan perbaikan secepatnya. Pengendalian merupakan suatu fungsi manajemen yang bertugas untuk mengawasi kegunaan fungsi lainnya, tujuan dari pengendalian yang terpenting adalah mengawasi
26
apakah segala sesuatunya telah berjalan sesuai dengan rencana yang telah ditetapkan atau tidak.
2.1.2.1 DMAIC pendekatan Six Sigma* Six sigma dipelopori oleh Bill Smith di Motorola pada tahun 1986. Awalnya Six Sigma dijabarkan sebagai sebuah ilmu untuk mengukur tingkat kecacatan dan peningkatan kualitas; Dan sebagai sebuah metodologi untuk mengurangi tingkat kecacatan dibawah 3.4 Defects Per (one) Million Opportunities (DPMO). Pendekatan Six sigma untuk proyek adalah DMAIC ( Define, Measure, Analyze, Improve and Control ). Langkah – langkah ini merupakan yang paling umum digunakan dalam pendekatan
Six
sigma
dalam
sebuah
proyek
kerja.
Beberapa
organisasi
menghilangkan D pada DMAIC karena pada dasarnya merupakan pekerjaan pada bagian management. Dengan dihilangkannya D dari DMAIC para Black Belt di tugaskan untuk menangani MAIC pada pendekatan Six sigma. Akan tetapi sebenarnya D ( Define ) memiliki peranan yang sangat penting untuk dihilangkan, dan terkadang bagian manajemen tidak memiliki pengertian yang cukup untuk mendefinisikan sebuah proyek. Karenanya sebaiknya pendekatan Six sigma dilakukan secara keseluruhan yaitu DMAIC.
Penjelasan untuk DMAIC dapat dijabarkan sebagai berikut:
*
Adams Six Sigma, http://www.adamssixsigma.com, 2002
27
Define (DMAIC) Define atau mendefinisikan merupakan langkah pertama dalam pendekatan Six sigma dari DMAIC. DMAIC dimulai dengan menanyakan pada para pemimpin untuk mendefinisikan proses inti dari sebuah proyek. Sangatlah penting untuk mendefinisikan jangkauan dari suatu proyek, harapan, sumber daya dan jangka waktu. Langkah pendefinisian dalam Six sigma mengidentifikasi secara khusus apa yang menjadi bagian dari suatu proyek dan yang tidak, dan menjelaskan apa saja yang menjadi bagian dari suatu proyek. Seringkali pada proses awal dokumentasi didapatkan hasil pada tingkat yang umum. Pengerjaan tambahan seringkali dibutuhkan untuk mengerti lebih dalam dan dengan tepat memperbaiki dokumentasi dari sebuah proses.
Measure (DMAIC) Banyak yang berpikir bahwa ketika mereka melakukan sebuah perjalanan yang terpenting adalah mengetahui kemana tujuan orang lain. Akan tetapi yang terpenting adalah mengetahui kemana
tujuan pergi kita, dan yang terpenting sebelum
melakukan sebuah perjalanan kemanapun adalah dimana posisis awal kita. Pendekatan Six sigma menanyakan kepada para pemimpin proyek untuk menjumlahkan dan membandingkan proses dengan menggunakan data actual. Pada perkiraan minimum setidaknya nilai rata-rata dari suatu pelaksanaan dan beberapa perkiraan dari sebaran atau variasi (dan bahkan memperhitungkan nilai standar deviasi). Maka trend dan siklus akan sangat menjadi jelas terlihat.
28
Analyze (DMAIC) Ketika proyek telah dimengerti dan nilai dasar dari sebuah perkiraan telah di dokumentasi dan dipastikan bahwa hal tersebut adalah sebuah kesempatan baru, maka ini merupakan waktu dalam pendekatan Six sigma untuk melakukan analisa dari proses tersebut. Pada tahap ini, pendekatan Six sigma mengaplikasikan perangkat statistik untuk memvalidasi penyebab masalah. Jumlah peralatan yang digunakan adalah bebas. Hasil akhir dari tahap ini adalah mengerti proses pada tahap yang cukup untuk dapat memformulasikan pilihan untuk pengembangan.
Improve (DMAIC) Pada tahap Improve (Pengembangan) dari pengembangan Six sigma ide dan solusi dilakukan. Pada tahap ini penyebab dari peluang yang ada ditemukan dan divalidasi. Dan diharapkan dapat menghasilkan sebuah solusi. Beberapa ide dan kesempatan akan dapat menghasilkan sebuah kesuksesan pada proyek. Akan tetapi sebagai bagian dari sebuah pendekatan haruslah dilakukan pengujian untuk memastikan hasil yang diinginkan dapat tercapai dengan pasti. Karenanya beberapa eksperimen dan pengujian dibutuhkan untuk dapat menghasilkan solusi terbaik. Eksperimen ini haruslah dilakukan bukan hanya dengan menggunakan data aktual tapi juga pelaksanaan pengujian langsung di lapangan.
29
Control (DMAIC) Banyak orang percaya bahwa performa terbaik yang dapat dicapai adalah pada permulaan proses. Setelah beberapa waktu ada ekspektasi bahwa semuanya akan semakin memburukdan merupakan waktu untuk sebuah usaha besar dalam membuat sebuah pengembangan baru. Kontras dengan hal ini adalah pendekatan Kaizen bahwa setiap penambahan yang baik adalah pada basis yang berlanjut. Akan tetapi pada dasarnya jumlah dari setiap penambahan akan sangatlah besar. Sedangkan pada pendekatan Six sigma pengembangan performa pada sebuah mekanisme dan ukuran ditempatkan pada posisi minimum, sehingga hasil yang didapat dari suatu proyek tidaklah hilang dengan bertambahnya waktu.
30
Contoh wujud dari pendekatan DMAIC ini dapat dilihat pada Gambar dibawah : *
Gambar 2.1
*
DMAIC Cycle, www.pyzdek.com
Pendekatan DMAIC
31
2.1.3 Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Mutu Mutu ditentukan oleh beberapa faktor, antara lain fungsi, wujud luar, biaya barang dan proses pembuatan barang tersebut. 1) Fungsi suatu barang Barang dikatakan bermutu bila barang tersebut dapat memenuhi fungsi untuk apa barang tersebut dimaksudkan. Mutu yang hendak dicapai sesuai dengan fungsi untuk apa barang tersebut digunakan atau dibutuhkan; tercermin pada spesifikasi
dari
barang
tersebut
seperti
kecepatan,
tahan
lamanya,
kegunaannya, berat, mudah atau tidaknya perawatan dan kepercayaannya. 2) Wujud luar Salah satu faktor yang penting dan sering digunakan oleh konsumen dalam melihat suatu barang bermutu atau tidak adalah wujud luar barang tersebut. Faktor luar yang dimaksud adalah bentuk, warna, dan desain konsumen. 3) Biaya barang Barang yang bermutu bagus identik dengan harga barang yang mahal, hal ini dikarenakan adanya anggapan bahwa untuk mendapatkan mutu yang baik dibutuhkan biaya yang lebih mahal. Namun tidak selamanya biaya suatu barang dapat menentukan mutu barang tersebut karena adanya inefisiensi dalam menghasilkan barang tersebut dan tingginya tingkat keuntungan yang diambil barang tersebut.
32
4) Proses pembuatan Untuk mendapatkan mutu barang yan baik, maka harus diperhatikan proses pembuatan dari barang tersebut, menyangkut waktu pengerjaannya harus lebih lama, peralatan dan perlengkapan yang lebih sempurna dan pekerja-pekerja yang lebih ahli dan berpengalaman.
2.1.4
Statistical Process Control (SPC)
Suatu proses dikatakan terkendali dan dapat dipertahankan dapat dilihat/dihitung dengan menggunakan peta kendali mutu, dimana jenis peta kendali yang digunakan tergantung pada tipe datanya. Dalam konteks pengendalian proses statistikal dikenal dua jenis data, yaitu : 1) Data variabel merupakan data kuantitatif yang dihitung untuk keperluan analisis. Misalnya diameter pipa, ketebalan produk kayu lapis, berat semen dalam kantong., dan lain-lain. 2) Data atribut merupakan data kualitatif yang dapat dihitung untuk pencatatan dan analisis. Misalnya ketiadaan label pada kemasan produk, banyaknya jenis cacat pada produk, kesalahan proses administrator, dan lain-lain. Berdasarkan kedua tipe data tersebut, maka jenis-jenis peta kendali terbagi atas peta kendali untuk data variabel dan peta kendali untuk data atribut. Beberapa peta kendali yang termasuk dalam peta kendali untuk data variabel adalah peta kendali X dan R.
33
Sedangkan peta kendali yang termasuk dalam peta kendali untuk data atribut adalah peta kendali p, np, c dan μ. Pada dasarnya peta kendali digunakan untuk : 1) Menentukan apakah suatu proses berada dalam pengendalian statistikal? Dengan demikian peta-peta kendali digunakan untuk mencapai suatu keadaan terkendali secara statistikal, dimana semua nilai rata-rata dan range dari subsub kelompok (subgroups) contoh berada dalam batas-batas pengendalian (control limits), oleh karena itu variasi penyebab khusus menjadi tidak ada dalam proses. 2) Memantau proses terus menerus sepanjang waktu agar proses tetap stabil secara statistikal dan hanya mengandung variasi penyebab umum. 3) Menentukan kemampuan proses (process capability). Setelah proses berada dalam pengendalian statistikal, batas-batas variasi proses dapat ditentukan.
Pada dasarnya setiap peta kendali memiliki : 1) Garis tengah (central line), yang biasa dinotasikan sebagai CL. 2) Sepasang batas kontrol (control limits), dimana satu batas kontrol ditempatkan diatas garis tengah yang dikenal sebagai batas kontrol atas (upper control limit) biasa dinotasikan sebagai UCL. Dan yang satu lagi ditempatkan dibawah garis tengah yang dikenal dengan batas kontrol bawah (lower control limits) biasa dinotasikan sebagai LCL.
34
3) Tebaran nilai-nilai karakteristik kualitas yang menggambarkan keadaan dari proses. Jika semua nilai-nilai ditebarkan (diplot) pada peta itu dan berada di dalam batas-batas kontrol tanpa memperlihatkan kecenderungan tertentu, maka proses yang berlangsung dianggap sebagai berada dalam keadaan terkontrol dan terkendali secara statistikal. Namun, jika nilai-nilai yang diterbarkan pada peta itu jatuh diluar batas-batas kontrol atau memperlihatkan kecenderungan tertentu, maka proses yang berlangsung dianggap berada dalam keadaan diluar kontrol sehingga perlu diambil tindakan korektif untuk memperbaiki proses yang ada.
2.1.4.1 Peta kontrol data atribut Pada dasarnya peta kontrol atribut penting untuk beberapa alasan berikut : 1. Situasi-situasi yang berkaitan dengan atribut ada didalam proses teknikal dan administratif sehingga teknik-teknik analisis atribut menjadi berguna dalam banyak penerapan 2. Data atribut telah tersedia dalam banyak situasi termasuk dalam aktivitas inspeksi material, proses perbaikan atau inspeksi akhir 3. Apabila data baru dikumpulkan, informasi atribut pada umumnya mudah diperoleh dan tidak mahal, serta tidak membutuhkan keterampilan khusus untuk mengumpulkan data tersebut.
35
4. Kebanyakan data yang dikumpulkan untuk pelaporan manajemen adalah dalam bentuk atribut dan akan menjadi lebih bermanfaat apabila dilakukan analisis peta kontrol untuk data atribut tersebut. 5. Ketika memperkenalkan peta-peta kontrol dalam suatu organisasi, adalah penting untuk memprioritaskan area masalah dan menggunakan peta kontrol itu di tempat yang paling membutuhkannya.
Peta-peta kendali yang termasuk dalam peta-peta atribut sebagai berikut : Peta kontrol p digunakan untuk mengukur proporsi ketidaksesuaian dari item-item dalam kelompok yang sedang diinspeksi. Pembuatan peta kontrol p, dapat dilakukan mengikuti beberapa langkah berikut : 1) Tentukan ukuran contoh yang cukup besar (n>30) 2) Hitung nilai proporsi cacat, yaitu p-bar = total cacat / total inspeksi
{(
)
3) Hitung nilai simpangan baku, yaitu Sp = p 1 − p / n
}
4) Hitung batas-batas kontrol 3 sigma dari : CL = p UCL = p + 3 Sp LCL = p - 3 Sp 5) Plot atau tebarkan data proporsi cacat dan lakukan pengamatan apakah data itu berada dalam pengendalian statistikal.
36
2.1.5
Seven Quality Control Tools*
2.1.5.1 Diagram Pareto
Diagram pareto adalah grafik batang yang menunjukkan masalah berdasarkan urutan banyaknya kejadian. 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 yang terendah serta ditempatkan pada sisi paling kanan. Pada dasarnya diagram pareto dapat digunakan sebagai alat interpretasi untuk : 1. Menentukan frekuensi relatif dan urutan pentingnya masalah-masalah atau penyebab-penyebab dari masalah yang ada. 2. Memfokuskan perhatian pada isu-isu kritis dan penting melalui pembuatan ranking terhadap masalah-masalah atau penyebab-penyebab dari suatu masalah itu dalam bentuk signifikan.
Berikut ini merupakan langkah-langkah pembuatan diagram pareto : 1. Buat stratifikasi persoalan dan nyatakan dalam angka 2. Tentukan jangka waktu pengumpulan data 3. Atur masing-masing penyebab secara berurutan sesuai besarnya nilai dan gambarkan dalam grafik kolom.
*
Seven Tools, www.devicelink.com
37
4. gambarkan grafik garis yang menunjukkan jumlah persentase pada bagian atas grafik kolom, dimulai dengan nilai terbesar dan pada setiap bagian, tulis keterangan / nama kolom tersebut. 5. Pada bagian atas atau samping, beri keterangan atau nama diagram dan jumlah unit seluruhnya. 6. Contoh gambar bentuk diagramnya :
2500
Jum lah cacat
2000
Pin Box Auto 2047 (49.86%)
Lem Film 1579 (38.47%)
1500
1000 Potong 272 (6.63%)
500
Gapping 207 (5.04%)
0
Diagram 2.1 Pareto 2.1.5.2 Histogram
Histogram merupakan salah satu alat yang membantu kita untuk menemukan variasi. Histogram merupakan suatu gambaran dari proses yang menunjukkan : 1. Distribusi dari pengukuran 2. Frekuensi dari setiap pengukuran itu. Dengan demikian histogram dapat dipergunakan sebagai suatu alat untuk :
38
1. Mengkoordinasikan informasi tentang variasi dalam proses 2. Membantu manajemen dalam membuat keputusan-keputusan yang berfokus pada usaha perbaikan terus-menerus Langkah-langkah pembuatan histogram adalah sebagai berikut : 1. Data dibuat minimal sebanyak 50 buah 2. Cari angka terbesar (L) dan terkecil (S) dari data 3. Tentukan banyaknya kelas dengan menggunakan rumus : K = 1 + 3,332 log N 4. Tentukan tebal kolom dengan menggunakan rumus : h = (L – S) / C 5. Ranking kelas 6. Hitung bilangan tengah, yaitu jumlah bilangan batas dibagi dua 7. Gambar grafiknya
350 300 250
Cacat 1 Cacat 2 Cacat 3 Cacat 4
200 150 100 50 0
frekuensi Diagram 2.2 Histogram
39
2.1.5.3 Diagram Sebab Akibat (Cause and Effect Diagram)
Diagram sebab akibat adalah suatu diagram yang menunjukkan hubungan antara sebab dan akibat. Berkaitan dengan pengendalian proses statistikal, diagram sebab akibat dipergunakan untuk menunjukkan faktor-faktor penyebab itu. Pada dasarnya diagram sebab akibat dapat dipergunakan untuk kebutuhan-kebutuhan sebagai berikut: 1. Membantu mengidentifikasi akar penyebab dari suatu masalah 2. Membantu membangkitkan ide-ide untuk solusi suatu masalah 3. Membantu penyelidikan atau pencarian fakta lebih lanjut Langkah-langkah pembuatan diagram sebab akibat adalah sebagai berikut : 1. Tentukan permasalahan yang akan diperbaiki atau diamati 2. Seleksi metode analisis, yang umumnya ke prinsip pada faktor utama diatas. 3. Gambarkan kotak masalah dan anak utama. 4. Spesifikasikan kategori utama penyebab-penyebab masalah. Sebab-sebab yang tertuang pada anak panah cabang atau ranting dilanjutkan terus sehingga pada akhirnya dapat diambil tindakan. 5. Berilah tanda (dilingkari) pada penyebab utama
40
Struktur diagram sebab akibat ditunjukkan dalam gambar di bawah ini :
Gambar 2.2 Cause and Effect Diagram
2.1.5.4 Peta Kontrol (Control Charts)
Peta kontrol merupakan suatu grafik yang menunnjukkan batas atas dan batas bawah di kedua sisi dari batas rata – rata (mean), Pada dasarnya kegunaan peta ini adalah : 1. Menunjukkan batas atas dan bawah dari sebuah rata – rata batasan statistika yang telah ditentukan. 2. Menunjukkan kegiatan atau proyek yang keluar dari batasan kontrol yang ditentukan.
41
Langkah-langkah pembuatan peta kontrol adalah sebagai berikut : 1.
Carilah batas rata – rata dari kegiatan yang ingin diamati.
2.
Hitung batas atas (UCL) dan batas bawah (LCL).
3.
Masukkan data kegiatan ke dalam peta kontrol.
4.
Lihat data kegiatan mana yang keluar dari batas atas dan batas bawah
5.
Keluarkan data yang keluar dari batas kontrol dan buat kembali batasan yang terbaik untuk keseluruhan kegiatan yang diinginkan.
0.1000 0.0900 0.0800
% Kecacatan
0.0700
Proporsi Kesalahan
0.0600
UCL
0.0500 0.0400
LCL
0.0300 0.0200 0.0100 0.0000 1
5
9
13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 Jumlah Sampel
Diagram 2.3 Peta Kontrol
