SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENGURANGISTOK POY DOWNGRADE MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DENGAN TOOLS FMEA PADA PT. MGT
1)Program Studi Sistem Informasi STIKOM Surabaya. Email:
[email protected]
Abstract PT. Mutugading Tekstil adalah perusahaan manufaktur yang menghasilkan salah satunya produk POY (Partially Oriented Yarn). Dengan adanya sistem pengukuran kualitas yang baik, diharapkan perusahaan dapat mengetahui berapa banyak jumlah produk yang mengalami defect. Untuk memecahkan masalah tersebut dibutuhkan suatu sistem yang ditunjang dengan metode Six Sigma. Metode ini merupakan suatu pendekatan yang dapat membantu agar lebih fokus pada peningkatan kualitas produk yang mendekati sempurna. Untuk mencapai Six Sigma, suatu proses tidak boleh memiliki lebih dari 3,4 cacat per sejuta kesempatan. Saat ini stok POY downgrade yang tanpa ada rencana penjualan mencapai 166,5MT di gudang PT. Mutugading Tekstil.dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan metode Six Sigma, customer ingin agar stok POY downgrade yang tidak dapat digunakan secara optimal di produksi yang tanpa ada rencana penjualan dikurangi menjadi maksimal 130MT di gudang PT. Mutugading Tekstil. Keyword:Six Sigma, FMEA, Stock Salah satu bisnis yang bergerak di bidang manufaktur adalah industri tekstil. Pada saat ini kemajuan industri tekstil berkembang sangat pesat. Industri tekstil menghadapi kendala dan tantangan baik dari dalam negeri maupun dari dunia global. Hal ini dikarenakan ciri dunia dalam era globalisasi ialah terjadinya perubahan dengan sangat cepat (Siagian, 2000). Revolusi informasi dan komunikasi telah memicu perubahan di lingkungan usaha, secara cepat dan signifikan berbeda dari kondisi sebelumnya. Pada era teknologi informasi saat ini, perusahaan dituntut meningkatkan kinerja untuk mewujudkan efektifitas dan efisiensi supaya mempunyai daya saing yang kuat. Kemampuan suatu perusahaan untuk berkompetisi di pasar global dan menjaga kelangsungan hidupnya adalah dengan meningkatkan kualitas proses organisasinya. Di samping itu, persaingan dunia bisnis yang sangat ketat menghadapkan organisasi pada internalprocess, secara langsung hal tersebut berdampak pada efektifitas dan efisiensi kinerja perusahaan. Berbagai cara dilakukan oleh perusahaan untuk tetap hidup dan bersaing di era globalisasi dan salah satunya dengan adanya manajemen operasional yang baik. Perusahaan yang turut serta meramaikan pasar Indonesia sebagai pelaku bisnis dalam bidang tersebut adalah PT. Mutu Gading Tekstil (selanjutnya dalam tulisan ini disebut MGT). Hadir pada tahun 1997, berpusat di Jakarta sebagai kantor pemasaran dan mendirikan pabrik di Karanganyar, Solo. Merupakan salah satu perusahaan manufaktur benang dengan pertumbuhan yang cepat
diIndonesia dengankapasitas produksi 29.400MT perbulan, 18900 benang per hari. Capaian tersebut merupakan sesuatu hal yang sangat baik bagi perusahaan. Dalam aktivitas produksinya, perusahaan ini menghasilkan Draw Texture Yarn (selanjutnya dalam tulisan ini disebut DTY) sebagai produk jadi. Tahapan dari proses produksinya dimulai dari Department Spinning (selanjutnya dalam tulisan ini disebut SPG) memproduksi Partially Oriented Yarn (selanjutnya dalam tulisan ini disebut POY). POY merupakan bahan baku dalam pembuatan DTY. Perlu diketahui bahwa kualitas bahan baku mempengaruhi hasil dari proses produksinya. Bahan baku dari POY adalah chips (biji plastik), pada perusahaan ini disebut raw material. Proses selanjutnya dilakukan oleh Departement Texturising (selanjutnya dalam tulisan ini disebut TXT) yang memproduksi DTY. POY sebagai barang setengah jadi yang diproduksi oleh Departemen Spinning menghasilkan 2 grade yaitu first grade (A grade) dan down grade (B, C, BB grade). Menurut data, rata-rata stok POY downgrade tanpa rencana penjualan selama periode Agustus 2010 sampai dengan Februari 2011 di gudang MGT, sebesar 166,45 MT perbulan. Jumlah stok tersebut dianggap terlalu tinggi oleh manajemen, dan dapat mempengaruhi kinerja dan cash flow perusahaan. Dari permasalahan tersebut di atas, kerugian yang didapat oleh perusahaan antara lain, perusahaan kehilangan penghematanbersihsebesar 1.645 US$/ tahundaribungasebesarnilaiJual 36,45 MT POY B,C, BB grade. Penghematan bersih
sebesar 4.153 US$ dari pengembalian pack material. Pengurangan biayasimpan dikurangi biaya lain-lain yang timbu ldari Penjualan 36.45 MT POY B,C, BB grade dapat membantu Cash Flow perusahaan. Dalam cakupan ini, manajemen MGT menetapkan target stok POY downgrade di gudang MGT paling tinggi sebesar 130 MT perbulan, dan untuk mencapai sasaran tersebut, manajemen MGT mengharapkan penerapan metode six sigma dapat menyelesaikan masalah tersebut. Berdasarkan uraian di atas, pada tugas akhir ini akan dibangun suatu aplikasi, yang diharapkan dapat memberikan masukan kepada perusahaan dalam membantu proses pengurangan jumlah stok POY downgrade pada gudang MGT. METODE Six Sigma Definisi Six Sigma Six sigma dimulai oleh Motorola ditahun 1980-an dimotori oleh salah seorang engineer disana yang bernama Bill Smith atas dukungan penuh CEO-nya Bob Galvin. Motorola menggunakan statistics tools diramu dengan ilmu manajemen menggunakan financial metrics (yaitu return on investment, ROI) sebagai salah satu metrics/ alat ukur dari quality improvement process. Konsep ini kemudian dikembangkan lebih lanjut oleh Dr. Mikel Harry dan Richard Schroeder yang lebih lanjut membuat metode ini mendapat sambutan luas dari petinggi Motorola dan perusahaan lain. Six sigma merupakan sebuah proses perbaikan berkelanjutan. Metode ini berkembang setelah beberapa cara metode perbaikan proses seperti Statistic Process Control (SPC), Total Quality Management (TQM), Malcolm Baldrige Company, Quality Circle, Kaizen, Juran, dan lainlain. SixSigma pertama kali dikembangkan oleh Motorola pada pertengahan tahun 1980 dan dipublikasikan oleh Jack Welch (General Electric) dalam forum strategi bisnis. Istilah Six Sigma diambil dari terminologi, statistik, dimana Sigma (σ) adalah standar deviasi dalam distribusi normal dengan probabilitas (a) ± 6 (enam) atau sama dengan Pvalue = 0,999996 atau efektivitas sebesar 99,9996%. Tabel 1.Sigma level
(Sumber: Gasperz,2002 : 3)
Six Sigma adalah proses yang menuntut disiplin tinggi yang membantu kita fokus pada pengembangan menuju produk dan pelayanan yang mendekati sempurna (Pyzdek,2002). Definisi lain dari Six Sigma adalah suatu metodologi bisnis yang bertujuan meningkatkan nilai-nilai kapabilitas dari aktivitas proses bisnis (Hidayat,2007: 28). Proses adalah sesuatu yang dimulai dari perencanaan, desain produksi sampai dengan fungsi-fungsi konsumen (kebutuhan, keinginan, dan ekspektasi). Di dalam konsep Six Sigma dikenal dua proses kerja yang disebut proses kerja internal dan eksternal. Proses kerja internal meliputi seluruh aspek fungsi dan kegiatan yang ada di dalam perusahaan, sedangkan proses eksternal adalah seluruh kegiatan yang dimulai dari pengelolaan produk jadi atau promosi hingga distribusi ke konsumen. Tujuan Six Sigma adalah meningkatkan kinerja bisnis dengan mengurangi berbagai variasi proses yang merugikan, mereduksi kegagalankegagalan produk atau proses, menekan cacat-cacat produk, meningkatkan keuntungan, meningkatkan moral personil atau karyawan, dan meningkatkan kualitas produk pada tingkat maksimal. Kunci sukses Six Sigma (Ferrin et all, 2002) adalah: 1. Critical to Quality (CTQ) – atribut-atribut yang penting bagi konsumen. 2. Defect – kegagalan untuk memberikan keinginan konsumen. 3. Process Capability – apa yang bisa diberikan dari sebuah proses. 4. Variation – apa yang bisa konsumen lihat dan proses. 5. Stable Operation – jaminan konsisten, proses yang dapat diperkirakan untuk meningkatkan apa yang konsumen lihat dan rasakan. Six sigma merupakan metodologi terstruktur untuk memperbaiki proses yang difokuskan pada usaha mengurangi variasi proses (process variances) sekaligus mengurangi cacat (produk/ jasa yang diluar spesifikasi) dengan menggunakan statistik dan problem solving tools secara intensif. Secara harfiah, six sigma adalah suatu besaran yang bisa kita terjemahkan secara gampang sebagai sebuah proses yang memiliki kemungkinan cacat (defects opportunity) sebanyak 3,4 buah dalam satu juta produk/jasa. Ada banyak kontroversi disekitar penurunan angka six sigma menjadi 3,4 dpmo (defects per million opportunities). Namun yang terpenting intinya adalah six sigma sebagai metrics merupakan sebuah referensi untuk mencapai suatu keadaan yang nyaris bebas cacat. Dalam perkembangannya, six sigma bukan hanya sebuah metrics, namun telah berkembang menjadi sebuah metodologi dan bahkan srategi bisnis. Menurut Peter Pande, dkk dalam bukunya The Six Sigma Way : Team Fieldbook, ada enam komponen utama six sigma sebagai strategi bisnis : 1. Benar-benar mengutamakan pelanggan ; seperti kita sadari bersama bahwa pelanggan
bukan hanya berarti pembeli, tapi bisa juga berarti rekan kerja kita,team yang menerima hasil kerja kita, pemerintah, masyarakat umum pengguna jasa,dll 2. Manajemen yang berdasarkan data dan fakta; bukan berdasarkan opini, atau pendapat tanpa dasar. 3. Fokus pada proses, manajemen dan perbaikan; six sigma sangat tergantung kemampuan kita mengerti proses yang dipadu dengan manajemen yang bagus untuk melakukan perbaikan. 4. Manajemen yang proaktif; peran pemimpin dan manajer sangat penting dalam mengarahkan keberhasilan dalam melakukan perubahan. 5. Kolaborasi tanpa batas ; kerjasama antar tim yang harus mulus. 6. Selalu mengejar kesempurnaan. Selain enam hal di atas, ciri lain penerapan six sigma adalah waktu untuk perbaikan yang ditargetkan bisa dielesaikan dalam 4 sampai 6 bulan. Istilah sigma diambil dari huruf abjad Yunani yang digunakan untuk menggambarkan variabilitas, di mana pertimbangan pengukuran unit secara klasik dalam program tersebut adalah defect per unit. Level kualitas sigma menawarkan sebuah indikator untuk menunjukkan seberapa sering defect (cacat) yang terjadi. Di mana level kualitas sigma yang lebih tinggi mengindikasikan sebuah proses yang memiliki peluang yang kecil untuk menyebabkan terjadinya cacat, yaitu sebesar 3,4 Defects Per Million Opportunities (DPMO). Nilai pergeseran 1.5-sigma ini diperoleh dari hasil penelitian Motorola atas proses dan sistem industri, di mana menurut hasil penelitian bahwa sebagus-bagusnya suatu proses industri (khususnya mass production) tidak akan 100 persen berada pada satu titik nilai target tapi akan ada pergeseran sebesar rata-rata 1.5 sigma dari nilai tersebut. (Breyfogle III, 1999 ) Nilai DPMO atas suatu sigma tanpa pergeseran diperoleh dengan cara menggunakan perhitungan distribusi normal. Misalnya untuk 3 sigma, maka dilihat pada tabel distribusi normal, maka diperoleh nilai 0.998650. Karena ingin mencari yang tidak berada di bawah kurva (di atas spesifikasi) tersebut maka 1 - 0.998650 = 0.001350. Dengan nilai mean di tengah-tengah distribusi maka disimpulkan juga bahwa jumlah kemungkinan kegagalan di bawah spesifikasi sama dengan jumlah yang di atas spesifikasi, sehingga kemungkinan kegagalan adalah 0.002700 dan dengan menggunakan satuan per sejuta diperoleh nilai 2700 persejuta pada level 3-sigma dan seterusnya. Penerapan konsep Six Sigma dalam pengukuran kualitas produk
Metode Six Sigma dapt diterapkan untuk peningkatan kualitas untuk mencapai nilai-nilai kualitas yang ditetapkan. Pada studi kasus ini CTQ yang ditentukan untuk perusahaan ini adalah suatu data variabel berupa data jaminan kualitas. Dalam perencanaan dan pengukuran kualitas produk, diharapkan data variabel dalam beberapa periode tersebut berada di bawah nilai spesifikasi kualitas standar yang ditetapkan. Berikut ini adalah tahapan-tahapan untuk menentukan kapabilitas proses pada data variabel: 1. Menentukan proses yang diukur. 2. Menentukan USL (Upper Specification Limit) dan LSL (Lower Specification Limit). 3. Menentukan nilai target yang ingin dicapai. 4. Perhitungan rata-rata dan standar deviasi dari proses. 5. Perhitungan nilai DPU (Defect Per Unit) DPU = total jumlah cacat yang dihasilkan selama proses / jumlah total unit yang diproses (n) 6. Penentuan nilai DPO (Defect Per Oppoertunities) DPO = Defect / Opportunities 7. Penentuan nilai DPMO (Defect Per Milion Opportunities). DPMO = 1juta x DPO 8. Mengkonversikan nilai DPMO ke dalam nilai sigma. 9. Menghitung kapabilitas proses, dengan rumus:
Karena tidak semua proses mempunyai distribusi yang simetris, maka dari konsep Cp ini juga diturunkan konsep Process Capability Index (Cpk) yang dalam persamaan dapat ditulis sebagai berikut:
Kedua faktor diatas sangat penting dalam mengidentifikasi kinerja proses kita karena dengan cepat menunjukkan di level mana proses kita berada. Konsep yang hampir serupa dengan Process Capability Index adalah konsep sigma level yang menunjukkan berapa standar deviasi jarak antara garis tengah proses kita dengan garis spesifikasi terdekat. Nilai ini adalah nilai normalisasi (Z value) dari sebuah distribusi.
Distribusi Normal Distribusi Normal adalah model distribusikontinyu yang paling pentingdalamteoriprobabilitas.Distribusi Normal diterapkandalamberbagaipermasalahan.Distribusi normal memilikikurvaberbentuklonceng yang simetris.Dua parameter yang menentukandistribusi normal adalahrataan / ekspektasi (μ) danstandardeviasi (σ). Fungsikerapatanprobabilitasdaridistribusi normal diberikandalamrumusberikut:
Tabel 3.Nilailuaskurva normal untuk nilai Z > 0 (positif)
Dimana μ adalah rata-rata, σ adalahstandardeviasidan π = 3,14159… Contohgrafikfungsikerapatanprobabilitasdaridistrib usi normal digambarkandalamGambar 1.
Gambar 1.Grafikfungsiprobabilitasdistribusi normal Grafikfungsidistribusi normal tersebut di atasmembentangdari minus takhinggahinggatakhingga.Hanyasaja, semakinjauhdengan rata-rata (M1), nilaiprobabilitasakansemakinmendekati nol. Tabel 2. Nilailuaskurva normal untuk nilai Z < 0 (negatif)
Failure mode-effects analysis (FMEA) FMEA merupakan suatu prosedur terstruktur dari sig Sigma untuk mengidentifikasi dan mencegah sebanyak mungin mode kegagalan (failure mode). Suatu mode kegagalan adalah apa saj ayang termasuk dalam kecacatan atau kegagalan dalam desain, kondisi diluar batas spesifikasi yang telah ditetapkan, atau perubahan-perubahan dalam produk yang menyebabkan terganggunya fungsi dari produk itu. (Gaspersz, 2002:246). Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) adalah pendekatan sistematik yang menerapkan suatu metode pentabelan untuk membantu proses pemikiran yang digunakan oleh engineers untuk mengidentifikasi mode kegagalan potensial dan efeknya. FMEA merupakan teknik evaluasi tingkat keandalan dari sebuah sistem untuk menentukan efek dari kegagalan dari sistem tersebut. Kegagalan digolongkan berdasarkan dampak yang diberikan terhadap kesuksesan suatu misi dari sebuah sistem.Secara umum, FMEA (Failure Modes and Effect Analysis) didefinisikan sebagai sebuah teknik yang mengidentifikasi tiga hal, yaitu : a. Penyebab kegagalan yang potensial dari sistem, desain produk, dan proses selama siklus hidupnya. b. Efek dari kegagalan tersebut. c. Tingkat kekritisan efek kegagalan terhadap fungsi sistem, desain produk, dan proses. FMEA merupakan alat yang digunakan untuk menganalisa keandalan suatu sistem dan penyebab kegagalannya untuk mencapai persyaratan keandalan dan keamanan sistem, desain dan proses
dengan memberikan informasi dasar mengenai prediksi keandalan sistem, desain, dan proses. Terdapat lima tipe FMEA yang bisa diterapkan dalam sebuah industri manufaktur, yaitu : a. System, berfokus pada fungsi sistem secara global. b. Design, berfokus pada desain produk. c. Process, berfokus pada proses produksi, dan perakitan. d. Service, berfokus pada fungsi jasa. e. Software, berfokus pada fungsi software. Berikut ini adalah tujuan yang dapat dicapai oleh perusahaan dengan penerapan FMEA: a. Untuk mengidentifikasi mode kegagalan dan tingkat keparahan efeknya. b. Untuk mengidentifikasi karakteristik kritis dan karakteristik signifikan. c. Untuk mengurutkan pesanan desain potensial dan defisiensi proses. d. Untuk membantu fokus engineer dalam mengurangi perhatian terhadap produk dan proses, dan membentu mencegah timbulnya permasalahan. Dari penerapan FMEA pada perusahaan, maka akan dapat diperoleh keuntungan – keuntungan yang sangat bermanfaat untuk perusahaan, (Ford Motor Company, 1992) antara lain: a. Meningkatkan kualitas, keandalan, dan keamanan produk. b. Membantu meningkatkan kepuasan pelanggan. c. Meningkatkan citra baik dan daya saing perusahaan. d. Menurangi waktu dan biaya pengembangan produk. e. Memperkirakan tindakan dan dokumen yang dapat menguangi resiko. Sedangkan manfaat khusus dari Process FMEA bagi perusahaan adalah: a. Membantu menganalisis proses manufaktur baru. b. Meningkatkan pemahaman bahwa kegagalan potensial pada proses manufaktur harus dipertimbangkan. c. Mengidentifikasi defisiensi proses, sehingga para engineer dapat berfokus pada pengendalian untuk mengurangi munculnya produksi yang menghasilkan produk yang tidak sesuai dengan yang diinginkan atau pada metode untuk meningkatkan deteksi pada produk yang tidak sesuai tersebut. d. Menetapkan prioritas untuk tindakan perbaikan pada proses. e. Menyediakan dokumen yang lengkap tentang perubahan proses untuk memandu pengembangan proses manufaktur atau perakitan di masa datang. Output dari Process FMEA adalah: a. Daftar mode kegagalan yang potensial pada proses.
b.
Daftar critical characteristic dan significant characteristic. c. Daftar tindakan yang direkomendasikan untuk menghilangkan penyebab munculnya mode kegagalan atau untuk mengurangi tingkat kejadiannya dan untuk meningkatkan deteksi terhadap produk cacat bila kapabilitas proses tidak dapat ditingkatkan. FMEA merupakan dokumen yang berkembang terus. Semua pembaharuan dan perubahan siklus pengembangan produk dibuat untuk produk atau proses. Perubahan ini dapat dan sering digunakan untuk mengenal mode kegagalan baru. Mengulas dan memperbaharui FMEA adalah penting terutama ketika: a. Produk atau proses baru diperkenalkan. b. Perubahan dibuat pada kondisi operasi produk atau proses diharapkan berfungsi. c. Perubahan dibuat pada produk atau proses (dimana produk atau proses berhubungan). Jika desain produk dirubah, maka proses terpengaruh begitu juga sebaliknya. d. Konsumen memberikan indikasi masalah pada produk atau proses.Pengaruh buruk (severity) merupakan suatu estimasi atau perkiraan subyektif tentang bagaimana buruknya penggna akhir akan merasakan akibat dari kegagalan itu. Pda table 2.5 dapat dilihat nilai severity yang akan diberikan pada proses pembuatan FMEA. Kemungkinan (likehood) merupakan suatu perkiraan subyektif tentang probabilitas atau peluang bahwa penyebab itu akan terjadi dan akan menghasilkan mode kegagalan yang memberikan akibat tertentu. Efektifitas merupakan suatu perkiraan subyektif tentang bagaimana efektifitas dari metode pencegahan atau deteksi menghilangkan metode kegagalan. Setelah nilai severity, likehood dan efektifitas ditentukan, langkah selanjutnya adalah menghitung angka Risk priority Number (RPN), RPN berfungsi untuk menentukan mode kegagalan mana yang paling kritis sehingga perlu mendahulukan tindakan korektif pada metode kegagalan itu. RPN = severity x likehood x efektifitas Dari hasil FMEA, prioritas perbaikan akan diberikan pada komponen yang memiliki tingkat prioritas (RPN) paling tinggi. Berikut contoh : Component Failure Mode Failure Effect SEV Causes OCC Controls DET RPN Genteng Pasang pagar Basah di Genteng Bocor 4 diinjak 2 berdiri dekat 3 30 dalam rumah orang tembok Periksa Udah Jatuh Nimpa Kepala 5 1 kondisi antar 4 20 longgar genteng Pintu
Macet
Nggak bisa 3 keluar/masuk
Engsel Rusak
3
Gambar 2. FMEA Keterangan :
Diminyakin
2
18
Component: Komponen dari sistem/alat yang kita analisis. FailureMode:Modus kegagalan yang sering terjadi. FailureEffect:Akibat yang ditimbulkan jika komponen tersebut gagal seperti disebutkan dalam failure mode. SEV :Severity, merupakan kuantifikasi seberapa serius kondisi yang diakibatkan jika terjadi kegagalan yang akibatnya disebutkan dalam Failure Effect. Severity ini dibuat dalam 5 level (1,2,3,4,5) yang menunjukkan akibat yang tidak terlalu serius (1) sampai sangat serius (5). Causes : Apa yang menyebabkan terjadinya kegagalan pada komponen. OCC :Occurance, adalah tingkat kemungkinan terjadi terjadinya kegagalan. Ditunjukkan dalam 5 level (1,2,3,4,5) yang menunjukkan akibat yang paling mungkin terjadi (5) sampai sangat jarang terjadi (1) Control :Ini merupakan metode apa yang sudah kita terapkan/pasang untuk mengantisipasi kegagalan tersebut. DET :Escaped detection, menunjukkan tingkat kemungkinan lolosnya penyebab kegagalan dari kontrol yang sudah kita pasang. Levelnya juga dari 1-5, dimana angka 1 menunjukkan kemungkinan untuk lewat dari kontrol sangat kecil, dan 5 menunjukkan kemungkinan untuk lolos dari kontrol kita adalah sangat besar. RPN :Risk Priority Number, adalah hasil perkalian = SEV x OCC x DET. Hasilnya dapat kita gunakan untuk menentukan komponen dan failure mode yang paling menjadi prioritas kita. Langkah-langkah dalam menyusun FMEA adalah (Pande et all, 2003: 403). a. Mengidentifikasi proses atau produk/jasa b. Mendaftarkan masalah-masalah potensial yang dapat muncul (failure modes). c. Menilai masalah untuk kerumitan, probabilitas kejadian, dan detektabilitas. d. Menghitung Risk Priority Number atau RPN dan tindakan-tindakan prioritas. Melakukan tindakan-tindakan untuk mengurangi resiko. Analisis Sistem Seperti yang telah disampaikan pada latar belakang masalah bahwa perusahaan membutuhkan suatu sistem yang dapat membantu memberikan solusi yang digunakan sebagai pendukung keputusan. Walaupun PT. MGT. Saat ini telah menggunakan sistem komputerisasi, namun hanya digunakan untuk pencatatan saja, tidak dapat menghitung peluang defect, dan menghitung kemampuan proses. Disamping itu data yang harus diolah sebagian besar merupakan proses perhitungan yang rumit dan dalam jumlah banyak, sehingga hal ini memakan waktu yang tidak sedikit. Setelah itu dibuat laporan-laporan yang sebelumnya melalui proses perhitungan yang rumit
tersebut. Untuk melakukan proses perhitungan, data diperoleh dari laporan-laporan. Dengan demikian waktu yang tersedia sangatlah terbatas. Hal ini sering kali menyebabkan laporan kepada manager PT. MGT. Melebihi tenggang waktu yang ditentukan. Manajemen juga membutuhkan suatu sistem yang dapat mempermudah pekerjaan dalam mengambil keputusan, yaitu merangkum seluruh kejadian penyebab dan solusi. Dari proses tersebut diharapkan ada output yang dihasilkan sebagai pendukung keputusan oleh manajemen perusahaan. Oleh sebab itu penggunaan sistem komputerisasi di PT. MGT. masih dirasa belum maksimal. Dalam membuat aplikasi penerapan metode Six Sigma dalam mengurangi stok POY downgrade, maka diperlukan tahapan untuk melakukan peranagan dan desain sistem. Untuk itu dapat digunakan model-model dan tahap-tahap yang ada dan telah banyak digunakan. Sistem Flow Manual Gambar3memberikan gambaran tentang bagaimana dilakukannya suatu proses produksi pada PT. MGT. Sistem Flow Manual Staff
PPC
Manager
Mulai Entry Data Project Entry Data Stok
Laporan Hasil Perhitungan Sigma
Ya
Pembuata n Laporan Hasil Project
Data Project Project Memenuhi Target? Entry Data Project Six Sigma
Data Stok
Data Project Six Sigma
Data Project
Tidak
Entry Data Project FMEA 1
Data Project FMEA 1
Selesai Perhitungan Six Sigma
Entry Data Project FMEA 2
Data Project FMEA 2
Data Hasil Perhitungan Project Six Sigma Perhitungan FMEA Pembuatan Laporan Hasil Perhitungan Project Six Sigma
Laporan Hasil Perhitungan Project Sigma
Data Hasil Perhitungan Project FMEA Pembuatan Laporan dan Grafik Hasil Perhitungan FMEA
Laporan dan Grafik Hasil Perhitungan FMEA
Gambar 3. Sistem Flow Manual Dalam Mengurangi Stok POY DG Awal dari pengukuran kualitas suatu proses produksi adalah adanya data stok sesuai dengan grade dan diambil menurut tanggal produksi. Bagian PPC menginputkan data stok. Setelah dari hasil entry data stok dialnjutkan dengan proses kalkulasi. Dari hasil kalkulasi akan menghasilkan output berupa nilai sigma, dimana nilai sigma tersebut sebagai acuan kondisi di lapangan, yaitu posisi perusahaan saat ini. Jika nilai sigma masih belum sesuai target, maka dilakukan training and
treatment dengan menggunakan metode FMEA sebagai pendukung keputusan. Dengan metode FMEA, sistem akan memberikan output-an prioritas permasalahan yang harus diselesaikan terlebih dahulu, yang berguna dalam memberikan masukan kepada pihak manajemen untuk melakukan sesuatu tindakan dalam mengurangi stok POY downgrade. Lalu seluruh laporan diserahkan kepada manager, sesuai permintaan yaitu berdasarkan periode.
sistem pengukuran kualitas produk dengan menggunakan metode Six Sigma dengan tools FMEA. ID_FMEA1
# o o o o o o o o
TFMEA1Action IdFMEA1Action Serial ID Integer FailureMode Variable characters (500) FailureEffect Variable characters (500) Rpn Float Percent Float Cumulative Float ReceiveCumulative Float ActionRecommended Variable characters (500) ...
PPC
Sistem
Manager
Start
Entry Data Project
Cari Data Project
Simpan Data Project
# o o o o o o o o o o o o o o o o o
ID_PROJECT
ID_FMEA1
Tampilan Project
Entry Sample Data
Entry Sigma Data
# o o o o o
ID_SIGMA
# o o o o o
ID_PROJECT
TSigma Serial Variable characters (50) Variable characters (50) Integer Float Float Float Float
TSigmaDetil IdSigmaDetil Serial Date Date & Time FirstGrade Float DownGradeB Float DownGradeC Float DownGradeBB Float
Pada ERD Conceptual Data Model (CDM) dapat dijelaskan hubungan kardinalisasi yang terjadi antar tabel. Misal tabel project mempunyai relasi one to many terhadap tabel sigma
IdFMEA1 IdProject ReceiveCumulative Description ...
ID_FMEA1 = ID_FMEA1
IdProject ProjectId WaveNo Dept Title MasBlackBelt GreenBelt Champion DateClosed ProbStat DefVariation DefDefine Scope Ctq Quality Cost Team DateCreated ...
int
int float varchar(500)
ID_PROJECT = ID_PROJECT
TFMEA1Action IdFMEA1Action IdFMEA1 ID FailureMode FailureEffect Rpn Percent Cumulative ReceiveCumulative ActionRecommended ...
Simpan Sample Data
Proses Perhitungan Sigma
Proses Cetak Laporan
IdSigma Characteristic Opportunities NumberOfOpp TotalDefects TotalUnits DPMO SigmaLevel ...
Gambar 5. ERD Conceptual Data Model
TProject
Sesuai target?
# o o o o o o o
TProject
Data Project Ter-update
Tsigma
ID_PROJECT
ID_FMEA2
Cari Data Project
Tampilan Data Sigma
TProject Serial Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Date & Time Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Variable characters (500) Date & Time
TFMEA2Response IdFMEA2Resp Serial ID Integer FailureMode Variable characters (500) ActionRecommended Variable characters (500) Responsibility Variable characters (500) RPN Float
TFMEA1
Ubah Data Project
IdProject ProjectId WaveNo Dept Title MasBlackBelt GreenBelt Champion DateClosed ProbStat DefVariation DefDefine Scope Ctq Quality Cost Team DateCreated ...
TFMEA2 # IdFMEA2 Serial o Description Variable characters (500)
Sistem Flow Terkomputerisasi Adapun sistem flow SPK dalam mengurangi POY DGyang telah terkomputerisasi dari sistem ini adalah sebagai berikut: SPK Mengurangi Stok POY DG
TFMEA1 # IdFMEA1 Serial o ReceiveCumulative Float o Description Variable characters (500) ...
int int int varchar(500) varchar(500) float float float float varchar(500)
int varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) datetime varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) varchar(500) datetime
TSigma
ID_PROJECT = ID_PROJECT
IdSigma IdProject Characteristic Opportunities NumberOfOpp TotalDefects TotalUnits DPMO SigmaLevel ...
int int varchar(50) varchar(50) int float float float float
ID_SIGMA = ID_SIGMA
TSigmaDetil
TFMEA2 ID_FMEA1 = ID_FMEA1
IdFMEA2 int IdProject int IdFMEA1 int Description varchar(500) ...
ID_PROJECT = ID_PROJECT
IdSigmaDetil IdSigma Date FirstGrade DownGradeB DownGradeC DownGradeBB ...
int int datetime float float float float
ID_FMEA2 = ID_FMEA2
TFMEA2Response
Entry Data FMEA
IdFMEA2Resp IdFMEA2 ID FailureMode ActionRecommended Responsibility RPN ...
Proses FMEA1
TFMEA1
int int int varchar(500) varchar(500) varchar(500) float
Gambar 6. ERD Physical Data Model
Proses FMEA2
Tampilan Data FMEA
Entry Data Report
TFMEA2
Proses Cetak Laporan
Tampilan Laporan
End
Gambar 4. Sistem Flow SPK Mengurangi Stok POY DG Berbasis Komputer Pada gambar 3.2 menunjukkan perbedaan sistem flow dengan konsep yang berbasis komputer dengan sistem flow manual. Pada system flow tersebut simbol penghubung yang menyatakan keterkaitan data yang satu dengan data lainnya. Seperti yang ditunjukkan pada proses penginputan data stok yang telah dimasukkan, di sini sistem membaca data produk yang telah dimasukkan. Entity Relationalship Diagram (ERD) Entity Relationalship Diagram (ERD) berfungsi untuk menunjukkan struktur keseluruhan terhadap data pemakai. Relationship menggambarkan hubungan antara entity satu dengan entity lainnya. Berikut ini adalah ERD dari
Sedang pada ERD Physical Data Model (PDM) dapat dijelaskan struktur database secara lengkap beserta nama field serta primary key dan foreign key. Bagan Berjenjang Bagan berjenjang ini dibuat agar dapat mempersiapkan penggambaran Data Flow Diagram (DFD) pada level-level bawah lagi. Bagan berjenjang dari sistem ini dapat dilihat pada gambar 5 0 SPK mengurangi Stok POY Downgrade menggunakan metode Six Sigma
1
2
3
4
5
Proses Entry Data Project
Proses Perhitungan Sigma
Proses FMEA 1
Proses FMEA 2
Proses Pembuatan Laporan
1.1
1.2
1.3
Proses Pencarian Data
Proses Ubah Data
Proses Hapus Data
Gambar 7. Diagram Berjenjang
Context Diagram Context Diagram menggambarkan sistem pertama kali secara garis besar dari semua hubungan antara sistem ini dengan lingkungan sekitarnya. Di dalam pembuatan sistem pendukung keputusan dalam mengurangi stok POY DG dengan metode Six Sigma, terdapat dua kesatuan yang terlibat dalam sistem tersebut, yaitu: a. PPC (Planning Production Control). b. Manager. Sehingga dalam sistem ini, context diagram-nya adalah sebagai berikut :
untuk menghaspus semua data yang ada didalam project secara keseluruhan. Form Entry Detail Project Form ini digunakan untuk meng-entry data-data project mulai dari ProjectId, wavenumber, department dan projecttitle. Hingga problemstatement, defectofvariation, projectscope, defectdefinition, CTQ, Potentialbenefit, estimatequality, estimatecost, dan teammember.
Data Inputan FM EA 1 Data Inputan Sig ma Data Inputan Project
PPC
Data Inputan Stok
0
Info Project Info Perhitung an Sig ma
SPK meng urang i Stok POY Downgrade mengg unakan metode Six Sig ma
Info Perhitung an F MEA 1
+
Info Perhitung an F MEA 2 Laporan Total Project
Parameter Laporan
Manag ement
Gambar 8.Context Diagram Pada gambar 3.6 menunjukkan terdapat 2 entity yaitu PPC dan manajer, dimana pada setiap entity tersebut memiliki hubungan yang saling terkait. Untuk lebih jelasnya dilihat pada DFD level 0 dan level 1. HASIL dan PEMBAHASAN Form Main Project Menu ini digunakan dalam mencari project yang sudah pernah dikerjakan, menggunakan keyword yang bisa dari judul project atau id project. Dapat mem-filter project berdasarkan tanggal dan dapat melihat daftar project-project apa saja yang sudah pernah dikerjakan.
Gambar 9. Tampilan Menu Pencarian Project Penambahan project dilakukan dengan tombol ADD, tombol EDIT digunakan untuk merubah data yang ada didalamnya, tombol DELETE digunakan
Gambar 10. Tampilan Menu Entry Detail Project Setelah data semua dimasukkan maka langkah selanjutnya adalah menyimpan data tersebut ke dalam database, akan tetapi jika user tidak menginginkan data tersebut disimpan makan user dapat menekan tombol Cancel untuk keluar dari form Entry Detil Project. Form Perhitungan Sigma Form ini digunakan untuk menginputkan karakteristik benang, nilai opportunities dan untuk menginputkan jumlah produksi benang dengan kualitasi First Grade dalam satu hari, Dan untuk yang benang berkualitas Down Grade B, C, dan BB juga diinputkan sesuai dengan field yang disediakan.
Gambar 11. Tampilan Menu Perhitungan Sigma Dan untuk merelasikan perhitungan sigma ini dengan identitas proyek yang akan dikerjakan maka user harus memilih proyek terlebih dahulu dengan
menekan tombol Find dan kemudian user akan dihadapkan pada daftar project yang sudah pernah diinputkan sebelumnya untuk nantinya dipilih salah satu dari sekian banyak list project. Setelah melakukan langkah diatas maka langkah selanjutnya adalah melakukan proses kalkulasi untuk mendapatkan nilai DPMO dan Level Sigma dari beberapa sample data diatas, yang nantinya akan ditampilkan pada field Result diposisi paling bawah dari form tersebut. Form FMEA1 FMEA1 A Form FMEA1 adalah form yang digunakan untuk mencatat mode kesalahan pada proses atau produk dan untuk menganalisa dampak. Langkah pertama yang dilakukan adalah memilih project id sebagai bahan acuan proyek, kemudian dilanjutkan untuk menginputkan nilai receive cumulativenya dan deskripsi dari proses FMEA itu sendiri.
yang dihasilkan oleh ActionRecomended.
fieldCumulative
dan
Gambar 13. Tampilan Menu FMEA1 B Setelah melakukan proses diatas maka user dapat melakukan Simpan data kedalam database dan user juga dapat melakukan Cetak laporan FMEA1 untuk Control dan Action. Form FMEA2 Form FMEA2 adalaha form yang digunakan untuk memproses lebih lanjut lagi hasil dari Form FMEA1 yang sudah dijabarkan diatas. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah memilih project id yang sudah didaftarkan dengan menekan tombol Find, dan kemudian pilih data FMEA1 yang akan diproses lebih lanjut dan mengisi deskripsi dari proses FMEA2 tersebut.
Gambar 12. Tampilan Menu FMEA1 A Field yang pertama adalah Component yang dimana disini lebih ditekankan pada proses, sebagai contoh proses POY Downgrade diproduksi oleh SPG. Untuk langkah yang kedua adalah mengisi fieldPotentialFailureMode, sebagai contoh “POY Downgrade yang diproduksi banyak”, dan berikutnya user harus menginput di fieldPotentialFailureEffects, sebagai contoh Stock POY Downgrade naik. Berikutnya adalah mengisi nilai SEV (bagaimana kesalahan berdampak pada pelanggan), dan menginputkan penyebab yang menjadi kunci dari kesalahan, menginputkan nilai OCC , dan Action Recomended (apa yang menjadi aksi untuk mengurangi RPN)
FMEA1 B Form dibawah ini adalah hasil dari proses Form FMEA1 diatas, yang didalamnya terdapat field nilai RPN, Percent per Item, Cumulative, ReceiveCumulative, dan ActionRecomended yang kemudian akan diinputkan response terhadap nilai
Gambar 14. Tampilan Menu FMEA2 Setelah melakukan proses tersebut seperti diatas maka user harus memilih field Failure Mode yang sudah pernah di inputkan di proses FMEA1, dengan user memilih field tersebut maka langkah selanjutnya adalah mengisi nilai-nilai secara tepat pada masing-masing field Action Recomended dan field Responsibility Person. Setelah user berhasil mengisi semua nilai maka langkah selanjutnya adalah menekan tombol Show Report untuk melihat hasil dari proses kalkulasi Form FMEA2 tersebut.
Kesimpulan Berikut ini kesimpulan yang didapatkan dari penyelesaian Tugas Akhir sistem pendukung keputusan dalam mengurangi stock Down Grade POY di perusahaan Mutugading Tekstile adalah: 1. Dari penelitian ini maka dapat di identifikasi bahwa faktor-faktor penyebab terjadinya Stok POY bermasalah adalah Banyak ganti kondisi, semua down grade di pack, down grade POY sedikit diproduksi ulang, permintaan marketing untuk tipe benang banyak, tidak ada target penjualan POY down grade, POY yang disimpan untuk spare tidak tepat 2. Data dari history bulan Agustus 2012, pada tahap perhitungan diperoleh nilai DPMO 200696 per sejuta kesempatan dengan nilai sigma 2,34 berarti termasuk dalam rata-rata industri indonesia. Dari hasil perolehan nilai kapabilitas proses nilai sigma dan DPMO pada proses pengiriman tersebut, bisa disimpulkan bahwa proses produksi benang pada PT Mutugading Tekstil belum mampu memberikan hasil Stock POY < 130 MT. Saran Saran-saran yang dapat diberikan dalam permasalahan kualitas pada produksi benang adalah: 1. Ditambahkan metode untuk pendukung keputusan dengan acuan estimation cost dan estimation cost saving. 2. Dengan semakin berkembangnya ilmu komunikasi dan teknologi saat ini, diharapkan aplikasi ini dapat dikembangan dengan mengunakan sistem yang berbasis website karena selain mudah diakses dimana saja juga dapat menghemat biaya deployment aplikasi. DAFTAR PUSTAKA Assauri, Sofjan. 2004. Manajemen produksi dan operasi. Jakarta: FEUI. Douglas C. Montgomery. 2001. Engineering Statistics. John Wiley & Sons, Inc. Evans, Lindsay. 2005. The Management and Control of Quality, Sixth Edition,THOMSON South-Western, Singapore. Evans, Lindsay. 2007. Pengantar Six Sigma : An Introduction to Six Sigma andProcess Improvement, Salemba Empat, Jakarta. Gasperz, Vincent. 2002. Pedoman Implementasi Program Six Sigma Terintegrasi dengan ISO 9001:2000, MBNQA, dan HACCP. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama. Gaspersz, Vincent. 2007. Lean Six Sigma for manufacturing and service industries, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Hendradi C. Tri. 2007. Statistik Six Sigma dengan Minitab : Panduan Cerdas
Inisiatif Kualitas 6 Sigma, Penerbit ANDI, Yogyakarta. Hidayat, Anang. 2007. Strategi Six Sigma, Elex Media Komputindo, Jakarta. Latief dan Utami. 2009. Penerapan Pendekatan Metode Six Sigma dalamPenjagaan Kualitas pada Proyek Konstruksi, Departemen Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, 16424, Indonesia, Depok. Haryanto. 2005. Sistem Informasi: Konsep, Teknologi dan Manajemen. Yogyakarta: Graha Ilmu Jogiyanto.1994. Analisis dan Desain Sistem Informasi.Yogyakarta: Andi. Kendall, K.E., dan Kendall, J.E. 2005. System Analysis and Design Sixth Edition. New Jersey: Prentice-Hall International. Miranda dan Tunggal. 2006. Six Sigma (gambaran umum, penerapan proses, dan metode-metode yang digunakan untuk perbaikan GE dan MOTOROLA), Harvarindo,Jakarta. Pyzdek, Thomas. 2nd Edition Maidenhead. 2002. UK: McGraw-Hill. Roger G. Schroeder. 2000. Operations Management Contemporary Concepts and Cases. Tjiptono dan Diana, 1995. 2001. Total Quality Management,Edisiketiga. Yogyakarta: Andi Offset Yogyakarta.
