No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
PENENTUAN INDEKS KAPABILITAS PROSES PEMBUATAN KAIN TENUN GREY ANYAMAN POLOS Oleh 1)
Totok Wartiono 2)Subiyati 1)2) jurusan Teknik Kimia Program Studi Teknik Kimia Tekstil Akademi Teknologi Warga Surakarta Abstract High and low quality products woven gray processing weaving or the manufacture of woven fabrics can be caused by one of them because of the high and low drop out warp and weft, the number of breaking warp and weft is the cause of the defect (difect) woven gray results of the process of weaving in the making woven fabric. Many broke the thread decidedly unfavorable production weaving, it would require a good handling to reduce the causes of disability are breaking yarn gray cloth, to make improvements on the factors that lead to dropping out of warp and weft yarns. With the expected reduction in yarn breaking production of gray fabrics for the better, so that the process capability possessed would be better and produce better fabrics as well. Factors that affect the quality of gray fabric that need to be improved include the factors of raw materials, machine factor, the human factor, and environmental factors. High and low quality gray cloth greatly affects the quality of fabric finishing that will be produced, it would require an analysis to determine whether it meets the weaving process specification, or is outside spesipikasi. Determination of process capability index is needed for the production process of weaving can be more easily evaluated, so that a better process capability and the results are better too. If the process capability at a critical point, it can be done more carefully control both the process capability and quality fabrics decreased To determine the average value of breaking warp and weft yarns used breaking analysis of the data by Statistics Control Chart. Then to evaluate the process of manufacture of gray fabrics can be used Kapabilias Process Index (Cp), which is based on the analysis results Control Chart. Keywords: capability index, control chart, breaking the thread, and fabric weaving loom
1.
PENDAHULUAN
Terpuruknya Industri tekstil akhir-akhir ini akibat dari munculnya krisis multidimentional dan terbukanya pasar bebas serta krisis ketidakpercayaan pangsa pasar pada industri-industri di Indonesia. Salah satu jalan untuk mendongkrak bangkitnya kembali Industri Tekstil dan menumbuhkan kepercayaan pangsa pasar pada Industri adalah dengan meningkatkan kualitas produk dan proses agar bisa bersaing di pangsa pasar Asia dan Eropa. Rendahnya kualitas produk dan proses pembuatan kain tenun salah satunya karena putus benang lusi dan pakan yang tinggi, banyaknya putus benang lusi dan pakan merupakan penyebab terjadinya cacat (difect) kain tenun grey hasil proses pertenunan dalam pembuatan kain tenun. Banyak terjadinya putus benang jelas tidak menguntungkan hasil produksi pertenunan, maka diperlukan suatu penanganan yang baik untuk menurunkan penyebab cacat kain grey yaitu putus benang, dengan melakukan perbaikan-perbaikan pada faktor-faktor yang menyebabkan putus benang lusi dan pakan. Dengan berkurangnya putus benang diharapkan hasil produksi kain grey menjadi lebih baik, sehingga kapabilitas proses yang dimiliki akan lebih baik dan menghasilkan kain yang lebih baik pula. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas kain grey yang perlu diperbaiki antara lain adalah factor bahan baku, factor mesin, faktor sumber daya manusia, dan factor lingkungan. Dari faktor bahan baku yang dapat menurunkan kualitas kain tenun adalah putus benang lusi dan putus benang pakan saat proses pembuatan kain berlangsung, penyebab ini dilihat dari : Sifat fisik dari benang Proses persiapan pertenuan yang kurang baik Kandungan kanji atau Size Pick Up (SPU) pada benang yang tidak sesuai Dari factor mesin tenun yang dapat menurunkan kualitas kain tenun adalah Pada Rpm mesin tenun Penggunaan dropper, gun, sisir yang erlalu lama dan telah berkarat Setting mesin tenun utamanya Setting pada timing gerakan yang tidak sesuai. Sedang pada Sumber Daya Manusia terletak pada:
JURNAL TEKNIKA ATW -32
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
Kemampuan operator dalam pengoperasian mesin Kemampuan operator pada pengetahuan cacat dan cara mengatasi nya Kecerdasan operator dan perawatan benang. Sedang pada lingkungan adalah tidak terjaganya kebersihan dan kenyamanan kerja karena kondisi ruangan (RH). Tinggi rendahnya kualitas kain grey sangat mempengaruhi kualitas kain finishing yang akan dihasilkan, maka diperlukan suatu analisa untuk mengetahui apakah proses pertenunan sudah memenuhi spesipikasi atau ada diluar spesipikasi. Penentuan Indeks Kapabilitas proses sangat dibutuhkan agar proses produksi pertenunan dapat lebih mudah dievaluasi, sehingga kapabilitas proses lebih baik dan hasilnya lebih baik juga. Apabila kapabilitas proses pada titik kritis, maka dapat dilakukan pengendalian yang lebih teliti, baik kapabilitas prosesnya maupun mutu kain yang menurun. Maka diperlukan suatu rumusan dari penelitian ini adalah Berapa besaran nilai Capabilitas Proses agar dihasilkan dari putus benang lusi dan putus benang pakan yang memenuhi spesifikasi. Dan Berapa besar nilai putus benang yang diijinkan untuk benang lusi dan benang pakan pada proses pertenunan, sehingga cacat kain berkurang. Dengan demikian akan mencapai target yang diingkan antara lain Sebagai masukan dan pertimbangan atau referensi bagi dunia Industri pertenunan, dimana penelitian ini dilakukan.Sebagai acuan untuk dapat meningkatkan efesiensi, kualitas dan produktifitas proses pertenunan. Memberikan pemahaman dalam penerapan Indeks Kapabilitas proses pada proses pertenunan, sehingga dapat memiliki solusi yang sesuai harapan. Memberikan pemahaman dalam mengantisipasi permasalahan cacat kain yang disebabkan putus benang. Dapat menganalisa hasil proses yang diperoleh dari perapan Indeks Kapabilitas proses dengan factor-faktor yang mempengaruhi putus benang pada proses pertenunan.
2. BAHAN DAN METODE A. Bahan dan Peralatan Bahan yang digunakan berupa benang lusi terkanji dan benang pakan tidak dikanji dengan nomor benang campuran dari serat Polyester 65 % dengan serat cotton 35 % (Polyester CottonNe 1 45’S) Peralatan yang digunakan a. Mesin tenun AJL b. Mesin kanji c. Mesin hani d. Stop whatch
B. Metode Model penelitian yang dilakukan adalah penelitian eksperimen dilapangan atau dilokasi proses pertenunan. Penelitian ini dilakukan di unit weaving, yang memproduksi kain tenun grey. Dimana ada dua buah peubah atau Variable yang diamati yaitu putus benang lusi dan putus benang pakan, data putus benang langsung diamati dari proses pembuatan kain dengan mesin tenun yang sedang memproses benang lusi dan benang pakan menjadi kain tenun grey. Tinggi rendahnya kualitas kain salah satunya dapat di tinjau dari tingkat banyak sedikitnya putus benang lusi dan benang pakan saat proses pembuatan kain berlangsung. Untuk mengetahui rerata nilai putus benang lusi dan putus benang pakan digunakan analisis data dengan statistic Control Chart, khususnya pada Peta Kontrol X-Bar dan R. Peta control X-Bar (rata-rata) dan R (Range) digunakan untuk memantau proses yang mempunyai karakteristik berdimensi kontinu, sehingga peta control X-Bar dan R sering disebut sebagai peta control untuk data Variabel. Peta control X-Bar menjelaskan tentang perubahan-perubahan telah terjadi dalam ukuran titik pusat (control tendency) atau rata-rata dari suatu proses. Hal ini mungkin disebabkan oleh factorfaktor seperti : peralatan yang dipakai, peningkatan temperature, perbedaan metode, material, tenaga kerja dll. Sedang pada control R (Range) menjelaskan tentang perubahan-perubahan yang telah terjadi dalam ukuran variasi, yang berkaitan dengan perubahan homogenitas produk yang dihasilkan melalui suatu proses. Hal ini mungkin disebabkan bagian peralatan yang hilang, minyak pelumas yang tidak mengalir dengan baik, kelelahan pekerja dll.
JURNAL TEKNIKA ATW -33
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
Langkah-langkah membuat peta control X-Bar dan R sbb : Langkah 1 : Menentukan ukuran contoh uji (n) Langkah 2 : Mengumpulkan data set contoh secara individu. Langkah 3 : Hitung nilai rata-rata X-Bar dan R, R diperoleh dari setiap set contoh. Langkah 4: Hitung nilai rata-rata dari semua X-Bar, yaitu X-Double Bar yang merupakan garis tengah (central line) dari peta control X-Bar, serta nilai rata-rata dari semua R, yaitu R-Bar yang merupakan garis tengah (central line) dari peta control R. Langkah 5 : hitung batas-batas control 3-sigma dari peta control X-Bar dan R. Peta control X-Bar (batas-batas control 3-sigma) : CL = X-Double Bar UCL = X-Double Bar + 3* Sigma (σ) atau UCL = X-Double Bar + A2R-Bar LCL = X-Double Bar - 3* Sigma (σ) atau UCL = X-Double Bar - A2R-Bar Peta control R (batas-batas control 3-sigma) : CL = R-Bar UCL = D4 * R-Bar LCL = D3 * R-Bar Langkah 6 : Membuat peta control X-Bar dan R dengan menggunakan batas-batas control 3-sigma diatas. Setalah itu tebarkan data X-Bar dan R dari setiap contoh yang diambil pada peta control X-Bar dan R , serta lakukan pengamatan apakah data berada dalam pengendalian statistic atau tidak. Apabila semua data pengukuran berada dalam peta control tsb, hal ini menunjukan bahwa proses sedang berada dalam pengendalian statistical, maka dapat menggunakan peta control X-Bar dan R yang dibangun sebagai peta kontroluntuk memantau proses yang sedang berlangsung dari waktu ke waktu. Apabila semua data pengukuran tidak berada dalam pengendalian statistical, maka proses harus diperbaiki. Setelah itu dilakukan pengukuran ulang untuk membangun peta control X-Bar dan R sampai peta control menunjukan bahwa proses telah berada dalam pengendalian statistical. Dengan demikian pemantauan terhadap proses baru dapat dilaksanakan dan apabila proses telah dianggap stabil secara statistical (berada dalam pengendalian statistical) Langkah 7 : Apabila proses berada dalam pengendalian statistical (proses stabil), maka menghitung indeks kapabilitas proses Cp dan indeks performansi Kane Cpk dapat dilaksanakan sbb : USL −LSL Cp = 6 S Dimana : Cp : Indeks Kapabilitas Proses USL : Batas Spesifikasi Atas LSL : Batas Spisifikasi Bawah 6S : Enam Simpangan Baku ( Gaspers Vancent, 2000). S = R-Bar/d2 USL −LSL Cp = Bar 6 (R−
d2
)
Cpk = min (CPL, CPU), dimana : CPL = (X-double Bar – LSL)/3(R-Bar/d2) CPU = (USL – x-double bar)/3 (R-Bar/d2) Criteria penilaian : Jika Cp > 1,33 maka kapabilitas proses sangat baik Jika 1,00 ≤ Cp ≤ 1,33 maka kapabilitas proses baik, namun perlu pengendalian ketat, apabila Cp mendekati 1,00. Jika Cp < 1,00, maka kapabilitas proses rendah atau dianggap tidak mampu, sehingga perlu ditingkatkan performansinya melalui perbaikan prose situ. Catatan : Indeks Kapabilitas proses baru layak untuk dihitung apabila proses berada dalam pengendalian statistical.
JURNAL TEKNIKA ATW -34
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
Adapun langkah-langkah penelitian ini sebagai berikut: 1. Melakukan survey lapangan untuk mendapatkan factor yang mempengaruhi putus benang lusi dan benang pakan. 2. Menentukan jumlah sampel pada setiap factor yang akan diteliti 3. Melakukan pengamatan persiapan bahan baku benang, proses hani (warping), proses kanji (Sizing) dan mesin tenun Ajl. 4. Melakukan eksperimen untuk pengambilan sampel 5. Melakukan analisa data dari eksperimen 6. Mengambil kesimpulan mengenai hasil pengamatan dan analisa data Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengambilan data adalah sebagai berikut : 1. Menyiapkan benang lusi terkanji pada proses cucuk (Reaching) 2. Menaikkan hasil cucukan ke mesin tenun 3. Menjalankan mesin hingga mesin berjalan normal, kemudian siap pengambilan data putus benang lusi maupun benang pakan. 4. Melakukan pengolahan dan menganalisa data. 3. HASIL PENELITIAN A. Hasil pengujian putus benang lusi Tabel 1. Data putus benang lusi AJL Rpm 565 Sampel
I
II
III
jml
rerata
Range
1
37,39
37,52
36,77
111,6800
37,2267
0,75
2
36,03
38,3
38,77
113,1000
37,7000
2,74
3
39,15
40,06
40,63
119,8400
39,9467
1,48
4
37,1
41,35
40,82
119,2700
39,7567
4,25
5
34,53
33,29
32,42
100,2400
33,4133
2,11
6
37,03
37,45
34,84
109,3200
36,4400
2,61
7
34,21
34,68
32,92
101,8100
33,9367
1,76
8
33,02
32,59
30,5
96,1100
32,0367
2,52
9
30,89
36,01
35,45
102,3500
34,1167
5,12
10
35,51
33,03
31,44
99,9800
33,3267
4,07
11
32,19
34,59
34,75
101,5300
33,8433
2,56
12
33,87
36,04
36,3
106,2100
35,4033
2,43
13
36,45
33,32
33,41
103,1800
34,3933
3,13
14
36,02
35,94
34,16
106,1200
35,3733
1,86
15
33,55
35,42
30,97
99,9400
33,3133
4,45
16
33,17
33,56
33,86
100,5900
33,5300
0,69
17
33,84
33,19
33,43
100,4600
33,4867
0,65
18
31,44
29,83
32,66
93,9300
31,3100
2,83
19
30,26
30,67
28,29
89,2200
29,7400
2,38
20
30,62
28,42
29,45
88,4900
29,4967
2,2
21
33,02
34,17
31,1
98,2900
32,7633
3,07
22
32,58
32,91
31,29
96,7800
32,2600
1,62
23
29,97
31,21
24,48
85,6600
28,5533
6,73
24
29,64
29,36
31,74
90,7400
30,2467
2,38
25
26,97
31,75
31,34
90,0600
30,0200
4,78
26
33,54
29,24
31,29
94,0700
31,3567
4,3
27
31,08
30,79
31,4
93,2700
31,0900
0,61
28
28,95
27,16
29,89
86,0000
28,6667
2,73
JURNAL TEKNIKA ATW -35
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
Sampel
I
II
III
jml
rerata
Range
29
31,23
31,22
33,05
95,5000
31,8333
1,83
30
34,24
31,52
32,34
98,1000
32,7000
2,72
31
33,11
32,51
32,95
98,5700
32,8567
0,6
32
31,92
30,75
31,35
94,0200
31,3400
1,17
1062,52
1067,85
1054,06
3184,43
1061,477
83,13
33,20
33,37
32,94
99,51
33,17
2,60
jmlh RERATA
Peta control X-Bar (batas-batas control 3-sigma) : CL = X-Double Bar CL = 33,17 UCL = X-Double Bar + 3* Sigma (σ) atau UCL = X-Double Bar + A2R-Bar UCL = 33,17 + (1,023*2,60) = 35,83 LCL = X-Double Bar - 3* Sigma (σ) atau LCL = X-Double Bar - A2R-Bar LCL = 33,17 – (1,023*2,60) = 30,51 Peta control R (batas-batas control 3-sigma) : CL = R-Bar CL = 2,60 UCL = D4 * R-Bar UCL = 2,574 * 2,60 = 6,69 LCL = D3 * R-Bar LCL = (0) * 2,60 = 0 R-bar = 2,60 S = R-bar/D2 S = 2,60/1,693 = 1,5344 Menghitung Kapabilitas Proses : Ditetapkan untuk Spesifikasi putus lusi = 34 plus minus 7, maka batas dari USL = 34 + 7 = 41 (Uper Spesifikation Limit atau batas spesifikasi atas) LSL = 34 – 7 = 27 (Lower Spesifikation Limit atau batas spesifikasi bawah) Cp = (USL –LSL)/(6 x S) Cp = (41 – 27)/ (6 x 1,5344) = 1,520638 Nilai Indeks Kapabilitas Proses Cp = 1,5206 terletak diatas 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus benang lusi pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable).
B. Hasil Pengujian Putus benang Pakan Tabel 2. Data putus benang pakan Rpm 550 Sampel
I
II
III
jml
rerata
Range
(x - x)^2
1
12,69
12,75
10,69
36,1300
12,0433
2,06
1,2494
2
12,32
13,36
13,35
39,0300
13,0100
1,04
0,0228
3
14,17
11,96
12,99
39,1200
13,0400
2,21
0,0147
4
12,24
13,83
14,27
40,3400
13,4467
2,03
0,0815
5
14,25
14,39
13,8
42,4400
14,1467
0,59
0,9713
6
12,78
12,5
13,12
38,4000
12,8000
0,62
0,1304
7
15,02
12,56
12,68
40,2600
13,4200
2,46
0,0670
8
13,82
14,1
12,66
40,5800
13,5267
1,44
0,1336
9
15,41
13,68
12,75
41,8400
13,9467
2,66
0,6171
10
13,88
12,28
12,77
38,9300
12,9767
1,6
0,0340
11
13,39
13,47
12,29
39,1500
13,0500
1,18
0,0123
12
12,76
13,45
13,65
39,8600
13,2867
0,89
0,0158
13
13,7
8,8
13,37
35,8700
11,9567
4,9
1,4507
14
13,88
13,49
12,39
39,7600
13,2533
1,49
0,0085
15
13,68
13,15
13,32
40,1500
13,3833
0,53
0,0494
16
15,18
12,54
12,75
40,4700
13,4900
2,64
0,1082
17
12,34
13,02
12,75
38,1100
12,7033
0,68
0,2096
JURNAL TEKNIKA ATW -36
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
Sampel
I
II
III
jml
rerata
Range
(x - x)^2
18
12,97
13,85
13,99
40,8100
13,6033
1,02
0,1956
19
12,56
14,48
12,93
39,9700
13,3233
1,92
0,0263
20
13,61
12,93
13,33
39,8700
13,2900
0,68
0,0166
21
14,71
13,64
11,45
39,8000
13,2667
3,26
0,0111
22
13,41
14,2
12,17
39,7800
13,2600
2,03
0,0098
23
13,55
13,61
10,08
37,2400
12,4133
3,53
0,5592
24
10,4
12,83
12,75
35,9800
11,9933
2,43
1,3637
25
15,61
14,13
13,45
43,1900
14,3967
2,16
1,5266
26
15,71
14,3
13,21
43,2200
14,4067
2,5
1,5514
13,6800
1,53
0,2693
27
13,75
14,41
12,88
41,0400
28
14,08
12,48
13,11
39,6700
13,2233
1,60
0,0039
29
14,27
12,25
12,59
39,1100
13,0367
2,02
0,0155
30
14,05
14,53
11,54
40,1200
13,3733
2,99
0,0450
31
12,35
12,81
14,44
39,6000
13,2000
2,09
0,0015
32
13,44
12,95
13,68
40,0700
13,3567
0,73
0,0382
jmlh
435,98
422,73
411,2
1269,91
423,3033
59,51
10,81011
RERATA
13,62438
13,21031
12,85
39,68469
13,22823
1,859688
0,337816
Peta control X-Bar (batas-batas control 3-sigma) : CL = X-Double Bar CL = 13,2282 UCL = X-Double Bar + 3* Sigma (σ) atau UCL = X-Double Bar + A2R-Bar UCL = 13,2282 + (1,023*1,859688) = 15,1308 LCL = X-Double Bar - 3* Sigma (σ) atau LCL = X-Double Bar - A2R-Bar LCL = 13,2282 – (1,023*1,859688) = 11.3257 Peta control R (batas-batas control 3-sigma) : CL = R-Bar CL = 1,859688 UCL = D4 * R-Bar UCL = 2,574 * 1,859688= 6,69 LCL = D3 * R-Bar LCL = (0) * 1,859688= 0 R-bar = 1,859688 S = R-bar/D2 S = 1,859688/1,693 = 1,0985 Menghitung Kapabilitas Proses : Ditetapkan untuk Spesifikasi putus lusi = 14 plus minus 5, maka batas dari USL = 14 + 5 = 19 (Uper Spesifikation Limit atau batas spesifikasi atas) LSL = 14 – 5 = 9 (Lower Spesifikation Limit atau batas spesifikasi bawah) Cp = (USL –LSL)/(6 x S) Cp = (19 – 9)/ (6 x 1,0985) = 1,5173 Nilai Indeks Kapabilitas Proses Cp = 1,5173 terletak diatas 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus benang paka pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable).
C. Pengujian Grade Tabel 3. Data Grade (A) AJL Rpm 550 Sampel
I
II
III
jml
rerata
(x-x)^2
Range
1
75,10
76,60
71,70
223,4000
74,47
2,485878
4,90
2
69,50
69,70
64,40
203,6000
67,87
25,23388
5,30
3
73,20
68,50
72,00
213,7000
71,23
2,744544
4,70
4
79,10
72,10
74,20
225,4000
75,13
5,032544
7,00
5
81,80
86,10
84,80
252,7000
84,23
128,6712
4,30
6
77,00
71,20
72,20
220,4000
73,47
0,332544
5,80
JURNAL TEKNIKA ATW -37
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
Sampel
I
II
III
jml
rerata
(x-x)^2
Range
7
73,50
76,50
66,50
216,5000
72,17
0,523211
7,00
8
78,80
74,80
80,10
233,7000
77,90
25,1001
5,30
9
65,00
68,40
69,60
203,0000
67,67
27,28321
4,60
10
72,00
67,00
72,90
211,9000
70,63
5,0925
5,90
Jml
745,00
730,90
728,40
2204,30
734,77
222,50
54,80
rerata
74,50
73,09
72,84
220,43
73,48
22,25
5,48
Peta control X-Bar (batas-batas control 3-sigma) : CL = X-Double Bar CL = 73,48 UCL = X-Double Bar + 3* Sigma (σ) atau UCL = X-Double Bar + A2R-Bar UCL = 73,48 + (1,023*5,48) = 79,0860 LCL = X-Double Bar - 3* Sigma (σ) atau LCL = X-Double Bar - A2R-Bar LCL = 73,48 – (1,023*5,48) = 67,8740 Peta control R (batas-batas control 3-sigma) : CL = R-Bar CL = 5,48 UCL = D4 * R-Bar UCL = 2,574 * 5,48= 14,1055 LCL = D3 * R-Bar LCL = (0) * 5,48 = 0 R-bar = 5,48 S = R-bar/D2 S = 5,48/1,693 = 3,2369 Menghitung Kapabilitas Proses : Ditetapkan untuk Spesifikasi putus lusi = 75 plus minus 10, maka batas dari USL = 75 + 10 = 85 (Uper Spesifikation Limit atau batas spesifikasi atas) LSL = 75 – 10 = 65 (Lower Spesifikation Limit atau batas spesifikasi bawah) Cp = (USL –LSL)/(6 x S) Cp = (85 – 65)/ (6 x 3,2369) = 1,0298 Nilai Indeks Kapabilitas Proses Cp = 1,0,298 terletak diantara 1,00 > Cp > 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus benang lusi pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable), namun perlu pengendalian ketat karena indeks kapabilitas proses mendekati 1,00.
D. Pengujian efisiensi Table 4. Data Efisiensi AJL Rpm 550
Sampel
I
II
III
jml
rerata
(x-x)^2
Range
1
84,64
79,97
84,11
248,7200
82,9067
0,551133
4,67
2
84,54
83,75
83,3
251,5900
83,8633
0,045917
1,24
3
85,13
86,39
82,13
253,6500
84,5500
0,811711
4,26
4
85,93
85,2
85,42
256,5500
85,5167
3,487992
0,73
5
85,63
83,44
85,15
254,2200
84,7400
1,190172
2,19
6
87,37
80,91
84,91
253,1900
84,3967
0,558931
6,46
7
82,85
80,09
75,77
238,7100
79,5700
16,63865
7,08
Jml
596,09
579,75
580,79
1756,63
585,5433
23,2845
26,63
rerata
85,15571
82,82143
82,97
250,9471
83,6490
3,8043
Peta control X-Bar (batas-batas control 3-sigma) : CL = X-Double Bar CL = 83,6490 UCL = X-Double Bar + 3* Sigma (σ) atau UCL = X-Double Bar + A2R-Bar UCL = 83,6490+ (1,023*83,6490) = 87,5408 LCL = X-Double Bar - 3* Sigma (σ) atau LCL = X-Double Bar - A2R-Bar LCL = 83,6490– (1,023*83,6490) = 79,7572 Peta control R (batas-batas control 3-sigma) : CL = R-Bar CL = 3,8043 JURNAL TEKNIKA ATW -38
No. 12/ATW/September/2014
ISSN 1693-6329
UCL = D4 * R-Bar UCL = 2,574 * 3,8043= 9,7922 LCL = D3 * R-Bar LCL = (0) * 3,8043= 0 R-bar = 3,8043 S = R-bar/D2 S = 3,8043/1,693 = 2,2471 Menghitung Kapabilitas Proses : Ditetapkan untuk Spesifikasi putus lusi = 84 plus minus 10, maka batas dari USL = 84 + 10 = 94 (Uper Spesifikation Limit atau batas spesifikasi atas) LSL = 84 – 10 = 74 (Lower Spesifikation Limit atau batas spesifikasi bawah) Cp = (USL –LSL)/(6 x S) Cp = (94 – 74)/ (6 x 2,2471) = 1,4834 Nilai Indeks Kapabilitas Proses Cp = 1,4834 terletak diatas 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus efisiensi pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable).
4. KESIMPULAN 1. Nilai Indeks Kapabilitas Proses (Cp) = 1,5206 terletak diatas 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus benang lusi pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable). 2. Nilai Indeks Kapabilitas Proses Cp = 1,5173 terletak diatas 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus benang paka pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable). 3. Nilai Indeks Kapabilitas Proses Cp = 1,4834 terletak diatas 1,33. Hal ini menunjukkan bahwa putus efisiensi pada proses produksi pembuatan kain memiliki kapabilitas yang baik atau mampu (Capable), dan Karena Cp dari proses pembuatan kain grey pada grade kain sama dengan 1,0298 sama dengan 1,00., hal ini menunjukkan bahwa proses memiliki kapbilitas proses mampu, namun perlu pengawasan yang ketat.
5. DAFTAR PUSTAKA [1] [2] [3] [4] [5] [6]
Gaspersz Vincent, 2000, Statistical Proses Control, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta Jumeri, 2000, Tekstil Design, Sekolah TinggiTeknologi Tekstil Bandung. Karnadi, 2001, Teori Pembuatan Kain 1, 2, 3, Departemen .Pendidikan dan .Kebudayaan, Jakarta Like Suparli, 2000, Teknologi Persiapan Pertenunan, STTT, Bandung. Like Suparli, 2001, Teknologi Pertenunan, STTT, Bandung. Sugiarto Hartanto, 2002, Teknologi Tekstil, Jyang Association For International Technical Promotion.
JURNAL TEKNIKA ATW -39
