BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

4.1 Metode Pengolahan Data Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data Dalam melakukan pengolahan data yang diperoleh, maka digunakan alat bantu statistik yang terdapat pada Statistical Quality Control (SQC) dan Statistical Process Control (SPC). Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Mengumpulkan data menggunakan check sheet Data yang diperoleh dari perusahaan terutama yang berupa data produksi dan data kerusakan produk (reject) kemudian disajikan dalam bentuk tabel secara rapi dan terstruktur dengan menggunakan check sheet. Hal ini dilakukan agar memudahkan dalam memahami data tersebut sehingga bisa dilakukan analisis lebih lanjut. 2. Membuat histogram Agar mudah dalam membaca atau menjelaskan data dengan cepat, maka data tersebut perlu disajikan dalam bentuk histogram yang berupa alat penyajian data secara visual berbentuk grafik balok yang memperlihatkan distribusi nilai yang diperoleh dalam bentuk angka.

44 http://digilib.mercubuana.ac.id/

3. Membuat peta kendali p Dalam hal menganalisis data, digunakan peta kendali p (peta kendali proporsi kerusakan) sebagai alat untuk pengendalian proses secara statistik. Penggunaan peta kendali p ini adalah dikarenakan pengendalian kualitas yang dilakukan bersifat atribut, serta data yang diperoleh yang dijadikan sampel pengamatan tidak tetap dan produk yang mengalami kerusakan (reject) tersebut tidak dapat diperbaiki lagi sehingga harus di reject dengan cara di lebur atau di daur ulang. Adapun langkah-langkah membuat peta kendali p sebagai berikut : 1.

Menghitung Persentase Kerusakan np p= n

Keterangan : np : jumlah gagal dalam sub grup n : jumlah yang diperiksa dalam sub grup

2. Menghi t un g ga ri s pusat / C ent ral L i ne (CL) Garis pusat merupakan rata-rata kerusakan produk (p).

CL= p =

∑np ∑n

Keterangan :

∑np : jumlah total yang rusak ∑n : jumlah total yang diperiksa 45 http://digilib.mercubuana.ac.id/

3. Menghitung batas kendali atas atau Upper Control Limit (UCL) Untuk menghitung batas kendali atas( UCL) dilakukan dengan rumus :

Keterangan : p : rata-rata ketidak sesuaian produk n : jumlah produksi 4. Menghitung batas kendali bawah atau Lower Control Limit (LCL) Untuk menghitung batas kendali bawah atau LCL dilakukan dengan rumus:

Keterangan : p

: rata-rata ketidak sesuaian produk

n

: jumlah produksi

Catatan : Jika LCL < 0 maka LCL dianggap = 0


Apabila data yang diperoleh tidak seluruhnya berada dalam batas kendali yang ditetapkan, maka hal ini berarti data yang diambil belum seragam. Hal tersebut menyatakan bahwa pengendalian kualitas yang dilakukan masih perlu adanya perbaikan. Hal tersebut dapat terlihat apabila ada titik yang berfluktuasi secara tidak beraturan yang menunjukkan bahwa proses produksi masih mengalami penyimpangan. Dengan peta kendali tersebut dapat diidentifikasi jenis-jenis kerusakan dari produk yang dihasilkan. Jenis-jenis kerusakan yang terjadi pada berbagai macam produk yang dihasilkan disusun dengan menggunakan diagram pareto, sebagai hasilnya adalah jenis-jenis kerusakan yang paling dominan dapat ditemukan dan diatasi terlebih dahulu.

4.2 Pengumpulan Data 4.2.1 Data Jumlah Jenis Cacat Berikut ini adalah data hasil inspeksi secara menyeluruh hasil produksi assembly pada periode bulan Januari – Maret 2015.


Tabel 4.1 Data Jumlah dan Persentase Jenis Cacat Proses Produksi Aerosol Can Ø65x124 Bulan Januari 2015 – Maret 2015

Problem Reject Month

Qty Prod

Good

Reject

Percent

Weld Scratches Problem

Dirty

ISS/OSS Problem

Body Dented

Seam Problem

Flange/ Lain Neck lain Problem

1

1,631,145 1,298,744 332,401 20.38% 184,353

12,296

6,644

23,049

79,475

16,952

5,712

3,920

2

1,376,302 1,114,318 261,984 19.04%

50,624

47,544

15,316

11,844

21,822

81,830

31,360

1,644

3

1,503,738 1,277,095 226,643 15.07%

76,249

25,202

25,769

19,996

34,283

27,746

16,148

1,250

4,511,185 3,690,157 821,028 18.19% 311,226

85,042

47,729

54,889

135,580 126,528

53,220

6,814

1.89%

1.06%

1.22%

1.18%

0.15%

Total

6.90%

3.01%

2.80%


4.2.2 Histogram Produk Reject

Gambar 4.1 Histogram inspeksi produksi Dari gambar 4.1 diatas diperoleh bahwa weld problem merupakan cacat terbesar yaitu sebanyak 311.226. Untuk itu weld problem diprioritaskan dalam penelitian 4.2.3 Pengolahan Data Dengan Peta Kendali P Di bawah ini merupakan pengolahan data dengan menggunakan peta kendali P dengan nilai p, UCL dan LCL. Adapun langkah-langkah untuk membuat peta kendali p tersebut adalah : 1. Menghitung Persentase Kerusakan p

=

np n

Maka perhitungan datanya adalah sebagai berikut : 49 http://digilib.mercubuana.ac.id/

Sample 1 :

p = np n =

332,401 1.631.145

=

0,20378

Dan seterusnya...

2. Menghitung garis pusat / Central Line (CL). Garis pusat yang merupakan rata-rata kerusakan produk ( p ). Maka perhitungannya adalah :

CL = p

=

Σ np Σn

= 821.028 4.511.185 = 0,182 3. Menghitung batas kendali atas atau Upper Control Limit (UCL) Untuk perhitungannya adalah : Sample 1: UCL = p + 3√ p (1- p) n = 0,182 + 3 √0,182 (1–0,182) 1.631.145 = 0,18296

Dan seterusnya...

4. Menghitung batas kendali bawah atau Lower Control Limit (LCL) Maka perhitungannya adalah : Sample 1: LCL = p -3 √p (1- p) n


= 0,182 - 3 √0,182 (1–0,182) 1.631.145 =0,18104

Dan seterusnya...

Tabel 4.2 Perhitungan Dengan Peta Kendali P

No

Qty. Product

Total reject

1

1,631,145

332,401

2

1,376,302

261,984

3

1,503,738

226,643

Jml

4,511,185

821,028

p

UCL

0.20378

0.18296

0.19035

0.18301

0.15072

0.18286

CL

LCL

0.18200

0.18104

0.18200

0.18099

0.18200

0.18114

Gambar 4.2 Peta Kendali P ( Excel ) Berdasarkan perhitungan diatas, terlihat bahwa pada

no 1, 2 dan 3

berada diluar batas kendali, sehingga dikatakan bahwa proses tersebut tidak terkendali.


4.2.4 Pengolahan Data Dengan Diagram Pareto Dalam menentukan prioritas perbaikan, dilakukan dengan menggunakan diagram pareto. Berikut ini adalah data perhitungannya: P = np x 100% n =

85.042 x 100% 821.028

= 10,36% Problem Reject

Dan seterusnya ….. Qty Reject 311,226

Persen (%) 37.91

Akumulasi (%) 37.91

Scratches

85,042

10.36

48.26

Dirty ISS/OSS Problem

47,729

5.81

54.08

54,889

6.69

60.76

135,580

16.51

77.28

126,528

15.41

92.69

53,220

6.48

99.17

6,814

0.83

100.00

821,028

100

Weld Problem

Body Dented Seam Problem Flange/ Neck Problem Lain - lain Total

Tabel 4.3 Hasil perhitungan reject dengan Pareto Diagram

Gambar. 4.3 Diagram Pareto Perhitungan Reject


Hasil perhitungan berdasarkan diagram pareto, problem dengan persentase tertinggi pertama adalah Weld Problem (37,91%), dan kemudian diikuti

Body Dented

(16,51%), Seam Problem (15,41%), Scratches

(10,36%) dan yang terkecil adalah Lain-lain (0,83%). 4.3 Analisa Hasil 4.3.1 Analisa Hasil Data Berdasarkan hasil pengumpulan dan pengolahan data maka akan dianalisa untuk menentukan prioritas perbaikan item dari problem sehingga akan diperoleh keefektifan dalam melakukan tindakan perbaikan. Menurut perhitungan berdasarkan Pereto diagram, persentase terbesar dari problem produksi adalah Weld Problem dengan persentase 37,91%. Maka dari itu prioritas perbaikan pertama adalah Weld Problem. Lain-lain

(tidak

masuk

dalam

prioritas

perbaikan

karena

merupakan gabungan dari beberapa jenis cacat yang berasal dari luar mesin Bodymaker). 4.3.2 Analisa Kecacatan Dengan Menggunakan Diagram Fishbone Setelah melakukan observasi ke lapangan, maka diketahui faktorfaktor yang mempengaruhi terjadinya reject pada produk Aerosol can Ø65x124. Setelah diketahui jenis-jenis kecacatan yang terjadi, maka perlu mengambil langkah-langkah perbaikan untuk mencegah timbulnya produk cacat yang sama. Sebagai alat bantu untuk mencari penyebab terjadinya produk cacat tersebut, digunakan diagram sebab-akibat untuk menelusuri jenis kecacatan yang paling dominan adalah sebagai berikut:


Material

Methods s

Ukuran material tidak standar

Cara Setting salah

Jenis material berbeda-beda Problem Statement Weld Problem Kemampuan Operator kurang Profil roll weld aus SOP tidak dijalankan Kondisi Mesin Tidak Normal

People

Machine s Gambar 4.4 Diagram Fishbone untuk Weld Problem


4.3.3 Faktor-faktor Penanggulangan Masalah Berikut cara perusahaan untuk menangani permasalahan tingkat kecacatan pada produk : 1. Faktor Manusia (Man)  Kemampuan operator. Kemampuan operator untuk mengoperasikan mesin dan kemampuan operator untuk menanggulangi masalah yang terjadi selama proses produksi.  Operator tidak menjalankan SOP. Standard Operasional Procces harus selalu menjadi acuan operator dalam bekerja, sehingga semua berjalan seperti yang seharusnya. 2.

Faktor Mesin  Profil Roll Weld sudah aus.  Kondisi Part/bagian Mesin yang mendukung proses pengelasan tidak dalam kondisi yang baik atau mengalami kerusakan.

3.

Faktor Metode.  Cara setting parameter pengelasan yang salah.

4.

Faktor Material  Ukuran material yang tidak standar.  Jenis material kaleng yang akan diproduksi.

5.

Lingkungan  Faktor lingkungan tidak mempunyai pengaruh terhadap cacat weld problem.


BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data

Recommend Documents