Search This Blog

Total Pageviews

Sunday, November 27, 2011

Pengendalian Kualitas

Pengendalian kualitas merupakan teknik yang sangat bermanfaat agar suatu perusahaan dapat mengetahui kualitas produknya sebelum dipasarkan kepada konsumen. Teknik pengendalian kualitas dapat membantu perusahaan dalam mengetahui kelayakan kualitas produk berdasarkan batas-batas kontrol yang telah ditentukan. Berikut ini adalah uraian lebih lanjut tentang pengendalian kualitas.


Definisi dan Sejarah Pengendalian Kualitas

Kualitas adalah faktor kunci yang membawa keberhasilan bisnis, pertumbuhan dan peningkatan posisi bersaing. Kualitas suatu produk diartikan sebagai derajat atau tingkatan dimana produk atau jasa tersebut mampu memuaskan keinginan dari konsumen (fitness for use). Kualitas menjadi faktor dasar keputusan konsumen untuk mendapatkan suatu produk, karena konsumen akan memutuskan untuk membeli suatu produk dari perusahaan tertentu yang lebih berkualitas daripada saingan-sainganya. Alasan-alasan mendasar pentingnya kualitas sebagai strategi bisnis adalah sebagai berikut (Purnomo, 2004):

1. Meningkatkan kesadaran konsumen akan kualitas dan orientasi konsumen yang kuat akan penampilan kualitas.

2. Kemampuan produk.

3. Peningktan tekanan biaya pada tenaga kerja,energi dan bahan baku.

4. Persaingan yang semakin intensif.

5. Kemajuan yang luar biasa dalam produktifitas melalui program keteknikkan kualitas yang efektif.

Pengertian pengendalian kualitas adalah aktifitas pengendalian proses untuk mengukur ciri-ciri kualitas produk, membandingkan dengan spesifikasi atau persyaratan, dan mengambil tindakan penyehatan yang sesuai apabila ada perbedaan antara penampilan yang sebenarnya dan yang standar. Tujuan dari pengendalian kualitas adalah untuk mengendalikan kualitas produk atau jasa yang dapat memuaskan konsumen. Pengendalian kualitas statistik merupakan suatu alat tangguh yang dapat digunakan untuk mengurangi biaya, menurunkan cacat dan meningkatkan kualitas pada proses manufakturing. Pengendalian kualitas memerlukan pengertian dan perlu dilaksanakan oleh perancang, bagian inspeksi, bagian produksi sampai pendistribusian produk ke konsumen. Aktifitas pengendalian kualitas pada umumnya meliputi kegiatan-kegiatan berikut (Purnomo, 2004):

1. Pengamatan terhadap performansi produk atau proses.

2. Membandingkan performansi yang ditampilkan dengan standaryang berlaku.

3. Mengambil tindakan-tindakan bila terdapat penyimpangan-penyimpangan yang cukup signifikan, dan jika perlu perlu dibuat tindakan-tindakan untuk mengoreksinya.


Pengaruh Kualitas

Kualitas adalah elemen penting dalam operasi, selain itu kualitas juga memiliki beberapa pengaruh lain. Beberapa alasan yang membuat kualitas menjadi penting, yaitu sebagai berikut (Heizer, 2006):

1. Reputasi perusahaan.

2. Keandalan produk atau jasa.

3. Penurunan biaya.

4. Pertanggung jawaban produk atau jasa.

5. Peningkatan pangsa pasar.

6. Keterlibatan global

7. Penampilan produk atau jasa.

Definisi kualitas sebagaimana yang diambil oleh American Society for Quality adalah keseluruhan karakteristik produk atau jasa yang mampu memuaskan kebutuhan yang terlihat atau yang tersamar. Definisi kualitas terbagi atas beberapa kategori yaitu, definisi yang berbasis pengguna dengan arti kualitas bergantung pada pemirsa. Definisi yang berbasis manufaktur yaitu kualitas yang lebih tinggi dengan arti kinerja yang lebih baik, fitur yang lebih baik dan perbaikan lainya yang terkadang memakan biaya (Heizer, 2006).


Konsep Dasar Pengendalian Kualitas

Pengendalian kualiatas statistik adalah alat bantu manajemen untuk menjamin kualitas, karena pada dasarnya tidak ada dua produk yang dihasilkan oleh suatu proses produksi itu sama benar, tidak dapat dihindarkan adanya variasinya. Pengujian statistik diperlukan untuk menyelesaikan masalah seperti ini, dalam pengendalian kualitas statistik teknik-teknik tersebut diaplikasikan guna memeriksa dan menguji data untuk menentukan standar dan mengecek kesesuaian produk untuk mencapai operasi manufaktur yang maksimum, dan biasanya menghasilkan biaya kualitas yang lebih rendah dan menaikkan tingkat posisi kompetitif. Rancangan percobaan dapat digunakan dalam hubungannya dengan pengendalian proses statistik untuk meminimumkan variabilitas proses, yang menghasilkan produksi yang pada akhirnya bebas cacat (Purnomo, 2004).


Keuntungan Pengendalian Kualitas Statistik

Pengendalian kualitas statistik merupakan alat manajemen secara ilmiah. Beberapa keuntungan jika digunakan pengendalian kualitas statistik adalah sebagai berikut (Purnomo, 2004):

1. Perbandingan antara kualitas dan biaya.

2. Menjaga kualitas lebih seragam.

3. Penyediaan bahan baku yang lebih baik.

4. Penggunaan alat produksi yang lebih efisien.

5. Mengurangi kerja ulang atau pembuangan.

6. Memperbaiki hubungan produsen-konsumen.


Dimensi Kualitas

Kualitas memiliki dimensi yang banyak, sehingga sulit mendefinisikannya. David Gorvin menyarankan delapan dimensi kualitas, yaitu sebagai berikut (Nasrullah, 1997):

1. Performansi atau prestasi dari fungsi yang diperlihatkan oleh produk.

2. Sifat-sifat khusus dan menarik minat (feature), yang menjadikan suatu produk unik dibandingkan dengan produk sejenis dari produsen lain.

3. Keandalan, kemampuan produk untuk tidak mogok dalam masa kerjanya.

4. Kecocokan dengan standar industri.

5. Kemudahan diperbaiki jika terjadi kerusakan.

6. Daya tahan produk terhadap waktu.

7. Keindahan penampilan.

8. Persepsi konsumen.


Manajemen Kualitas

Manajemen kualitas sangat berpengaruh besar terhadap produk yang akan diproduksi, Dr. Deming adalah pakar manajemen kualitas Amerika Serikat. Dr. Deming menyarankan 14 butir manajemen mutu sebagai berikut (Nasrullah, 1997):

1. Ciptakan stabilitas motivasi untuk memperbaiki produk, mempunyai daya saing, dan memberikan lapangan kerja. Adopsi filosofi baru

2. Hilangkan ketergantungan pada pemeriksaan produk untuk mencapai produk bermutu. Hilangkan kebutuhan untuk inspeksi produk secara massal dengan membangun mutu sejak awal proses.

3. Akhiri kebiasaan menghargai bisnis atas dasar potongan harga.

4. Terus menerus perbaiki sistem produksi dan pelayanan, agar mutu dan produktifitas tentu diperbaiki, dan dengan demikian diupayakan tanpa henti penurunan ongkos.

5. Lembagakan pelatihan pada saat bekerja.

6. Lembagakan pengawasan.

7. Bersihkan rasa takut, sehingga setiap orang bekerja dengan efektif.

8. Hapus penghalang antar departemen.

9. Hilangkan slogan-slogan dan target-target yang harus dicapai para pekerja, jika tidak dilengkapi dengan cara-cara mencapainya.

10. Hilangkan standar kerja yang menyarankan angka target kerja bagi operator, ganti dengan pertolongan dan pengawasan.

11. Hapus penghalang antara pekerja tidak tetap dengan haknya untuk bangga dengan kemampuan kerjanya.

12. Lembagakan program ketat pendidikan dan pelatihan.

13. Letakkan setiap orang di perusahaan untuk bekerja melaksanakan pengubahan bahan baku menjadi barang jadi.


Seven Old Tools dalam Pengendalian Kualitas

Alat pengendalian kualitas merupakan metode pemecahan masalah dalam pengambilan keputusan. Keputusan diambil berdasarkan besar dan kecilnya dampak yang akan ditimbulkan dari keputusan tersebut. Tujuh alat yang digunakan dalam pengambilan keputusan adalah sebagai berikut:

1. Check Sheet

Check sheet atau formulir pemeriksaan merupakan lembar pengumpulan data dalam bentuk tabel yang dibuat untuk mempermudah pengumpulan data. Check sheet merupakan metode yang terorganisir, berikut ini adalah contoh dari sebuah check sheet (Heizer, 2006).

Tabel 2.1 Contoh Check Sheet

Masalah

Januari

Februari

Maret

Total

A

I

I

-

2

B

I

I

-

2

C

I

III

II

5

D

-

III

II

5

total

3

7

4

14

Sumber: Heizer (2006)

2. Histogram

Histogram adalah bentuk khusus dari suatu barchart, bedanya terletak pada skala dan jenis data yang digunakan. Histogram adalah grafik yang menunjukkan distribusi frekuensi sekelompok data.

3. Diagram Alir

Diagram alir adalah diagram yang menjelaskan langkah-langkah dalam sebuah proses. Diagram alir menunjukkan gambaran secara grafik yang terdiri dari simbol-simbol algoritma dalam suatu program dan menyatakan arah dari alur program.

4. Diagram pencar

Diagram Pencar digunakan untuk melihat korelasi (hubungan) dari suatu penyebab atau faktor yang kontinyu terhadap karakteristik mutu atau faktor lain.

5. Diagram Pareto

Diagram ini dimaksudkan untuk menemukan atau mengetahui penyebab utama yang merupakan kunci dalam penyelesaian persoalan, dan perbandingan terhadap keseluruhan persoalan pada daerah tertentu. Diagram ini juga digunakan untuk mengklasifikasikan masalah menurut sebab, dan gejalanya. Prinsip yang mendasari diagram ini adalah aturan “80–20” yang menyatakan bahwa “80%” of the trouble comes from 20% of the problems’’ (Purnomo, 2004).


6. Peta Kontrol

Peta kontrol atau grafik pengendali sangat penting dalam pengendalian kualitas secara statistik dalam industri. Peta kontrol merupakan alat untuk mengawasi kualitas dengan mudah sehingga semakin mudah juga dalam mengambil keputusan jika terjadi produk yang menyimpang. Peta kontrol ditentukan juga untuk membuat batas-batas dimana hasil produksi menyimpang dari mutu yang diinginkan. Semakin besar variasi tentunya produk menjadi kurang baik, kadang variasi besar dan kadang variasi kecil. Ada beberapa macam dari variasi yaitu (Purnomo, 2004):

a. Variasi didalam objek sendiri.

b. Variasi antar objek.

c. Variasi timbul dari perbedaan waktu produksi.

Jumlah variasi yang kecil, maka produk yang dibuat nampak tidak ada perbedaan atau serupa, hanya dengan alat yang lebih baik variasi atau perbedaan dapat ditunjukan. Beberapa faktor penyebab variasi yang timbul dalam produksi adalah sebagi berikut (Purnomo, 2004):

a. Proses.

b. Bahan baku yang tidak sama kualitasnya.

c. Karyawan atau operator.

d. Faktor lain yang sering menimbulkan sumber variasi, seperti faktor cuaca, temperatur, kelembapan, lingkungan kerja, dan faktor-faktor lainnya.

Peta pengendalian ini juga berguna untuk menganalisis proses dengan tujuan memperbaikinya secara terus-menerus. Grafik ini berbeda dengan grafik garis standar dengan adanya garis kendali batas di tengah, atas, dan bawah. Grafik ini juga mencantumkan batas maksimum, dan minimum yang merupakan batas daerah pengendalian. sehingga setiap titik dapat diindikasikan dengan tepat dari proses mana data diambil. Peta ini menunjukan perubahan data dari waktu ke waktu tetapi tidak menunjukan penyebab penyimpangan (Purnomo, 2004).


Tuesday, November 22, 2011

Sertifikat Kegiatan Pelatihan Guru SD Tarakanita III


Pada tanggal 25 Juni 2011, saya bersama rekan-rekan lainnya mendapat kesempatan untuk melakukan pelatihan kepada para guru di SD Tarakanita III. Pelatihan yang dimaksud adalah melakukan pengolahan minyak jelantah menjadi sabun cuci padat. Kegiatan ini dilakukan dengan tujuan agar guru-guru di sekolah tersebut dapat memberikan kontribusi sosial kepada masyarakat setempat dalam hal meminimalisasi limbah minyak jelantah yang dapat mencemari lingkungan hidup, terutama lingkungan perairan. Berikut ini adalah sertifikat yang saya dapatkan dari kegiatan tersebut.


Sertifikat Ekskursi (Kunjungan Pabrik)




Pengalaman memang berharga, itulah yang saya rasakan setelah melakukan beberapa kali kunjungan pabrik bersama teman-teman dari Jurusan Teknik Industri di Universitas Gunadarma.
Berikut ini beberapa sertifikat yang telah saya peroleh dari kegiatan kunjungan pabrik yang diselenggarakan oleh HMTI Universitas Gunadarma.






Sertifikat Kuliah Umum

Saya pernah mengikuti beberapa kuliah umum yang diadakan oleh Himpunan Mahasiswa Teknik Industri (HMTI) universitas Gunadarma. Berikut ini adalah beberapa sertifikat dari kuliah umum yang pernah saya ikuti.




Sertifikat Seminar


Saya juga pernah mengikuti beberapa seminar tentang dunia industri. Seminar-seminar tersebut ada yang diselenggarakan oleh pihak Universitas Gunadarma dan ada pula yang diselenggarakan oleh pihak lain, seperti ISTMI dan IMTII. Berikut ini adalah beberapa sertifikat dari kegiatan seminar yang pernah saya ikuti.











Sertifikat Workshop Introduction to ISO 14001



Workshop ini saya ikuti pada tanggal 3 Agustus 2011. Pembahasan umum dalam workshop ini meliputi keterkaitan antara industri dan lingkungan hidup. Penyelenggara workshop ini adalah Lembaga Pengembangan Teknologi Universitas Gunadarma. Berikut ini adalah Sertifikat Workshop "Introduction to ISO 14001" yang telah saya dapatkan.



Sertifikat Kursus Production Planning in Visual ERP


Saya pernah mengikuti kursus mengenai perencanaan produksi menggunakan software Visual ERP pada tanggal 18 Juli 2011 hingga 22 Juli 2011. Kursus ini diselenggarakan oleh Lembaga Pengembangan Teknologi Universitas Gunadarma. Saya sangat bersyukur dapat dinyatakan lulus dalam kursus 5 hari ini. Berikut ini adalah sertifikat kursus Production Planning in Visual ERP yang telah saya terima:


Monday, November 21, 2011

PENGUJIAN NILAI TENGAH

Untuk mengetahui proses pengujian nilai tengah secara menyeluruh, file format Word 2003 silakan download di sini.

Untuk format file Word 2007 silakan download di sini.

Berikut ini adalah sebagian penjabaran materi tentang pengujian nilai tengah.

Pengujian nilai tengah dilakukan agar kita dapat mengambil kesimpulan / keputusan secara tepat terhadap hipotesis yang akan diuji (H0) dan hipotesis alternatifnya (H1). Prosedur dasar untuk melakukan pengujian nilai tengah adalah sebagai berikut:

1. Tentukan H0 dan H1

2* Tentukan statistik uji (z atau t)

3* Tentukan arah pengujian (1 atau 2)

4* Tentukan Taraf Nyata Pengujian (a atau a/2)

5. Tentukan nilai titik kritis atau daerah penerimaan-penolakan H0

6. Cari nilai Statistik Hitung

7. Tentukan Kesimpulan (terima atau tolak H0)

*) Urutan pengerjaan langkah ke2, 3 dan 4 dapat saling dipertukarkan!

A. Pengujian Nilai Tengah μ dengan Sampel Berukuran Besar (n > 30)

Pada umumnya, pengujian nilai tengah μ yang menggunakan sampel berukuran besar (n > 30) dapat dilakukan melalui langkah-langkah berikut:
1. Merumuskan hipotesis yang akan diuji (H0) dan hipotesis alternatifnya (H1).
2. Menentukan level of significance (α) yang dianggap dapat diterima (biasanya sudah ditentukan dalam soal).
3. Mencari nilai kritis z berdasarkan level of significance (α) dan menamai nilai z tersebut zα. Hal ini
dilakukan dengan mencari nilai zα yaitu nilai z yang luas wilayah di sebelah kirinya sebesar 1 – α/2. Jika
menggunakan tabel normal searah, maka dapat langsung dicari daerah seluas 1 – α/2 dengan mudah. Namun
hal ini akan sedikit lebih sulit jika menggunakan tabel normal dua arah, secara matematis probabilitas dari nilai
zα dapat dicari dengan rumus: 0.5 – α/2.
4. Menghitung nilai z dari sampel dengan memakai rumus:

Jika nilai σ (standar deviasi bagi populasi) tidak diketahui, maka σ dapat diganti dengan s (standar deviasi bagi sampel). Hal ini dapat dilakukan karena ukuran sampelnya cukup besar sehingga tidak memberikan pengaruh berarti pada selang kepercayaannya (confidence level). Oleh sebab itu rumusnya menjadi:

1. Keputusan mengenai hipotesis dibuat berdasarkan perbedaan antara nilai z yang diperoleh dari sampel dengan zα, yaitu:

Catatan:

Level of significance (α) merupakan nilai yang menyatakan probabilitas atau kecenderungan seorang penguji melakukan kesalahan jenis I (biasa disebut dengan Galat Jenis I). Kesalahan jenis I (galat jenis I) adalah suatu kesalahan di mana seorang penguji menolak H0, namun sesungguhnya H0 itu adalah hipotesis yang benar. Dengan kata lain, Galat Jenis I adalah kesalahan berupa menolak H­0 yang benar.

Contoh Soal:

Sebuah perusahaan alat olahraga mengembangkan jenis batang pancing sintetik, yang dikatakan mempunyai kekuatan dengan nilai tengah 8 kilogram dan simpangan baku 0,5 kilogram. Ujilah hipotesis bahwa μ = 8 kilogram melawan alternatifnya μ ≠ 8 kilogram bila suatu contoh acak 50 batang pancing itu setelah dites memberikan kekuatan nilai tengah 7,8 kilogram. Gunakan taraf nyata 0,01.

Penyelesaian:

= 7,8 n = 50 σ = 0,5 μ = 8

a. Formulasi hipotesisnya:

H0 : μ = 8

H1 : μ ≠ 8

b. Taraf nyata dan nilai Z tabelnya:

α = 1% = 0,01

Z0,05 = - 1,64 (pengujian sisi kiri)

c. Wilayah kritik : Z < -2,575 dan Z > 2,575, sedangkan dalam hal ini

d. Kesimpulan

Tolak H0 dan disimpulkan bahwa rata-rata kekuatan batang pancing tidak sama dengan 8 kilogram, tetapi kurang dari 8 kilogram.

B. Pengujian Nilai Tengah μ dengan Sampel Berukuran Kecil (n ≤ 30)

Pengujian nilai tengah μ yang menggunakan sampel berukuran kecil (n ≤ 30) dapat dilakukan dengan memakai sebaran t sebagai pengganti sebaran normal. Langkah pengujian nilai tengah dengan sampel berukuran kecil pada dasarnya sama dengan langkah pengujian nilai tengah dengan sampel berukuran besar, namun nilai kritik t ditentukan berdasarkan level of significance (α) dan derajat kebebasan (v) pada sebaran t. Setelah nilai kritik t ditentukan, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai t dari sampel yang diuji.

Rumus yang dapat digunakan untuk menentukan nilai t dari sampel adalah sebagai berikut:

dengan derajat kebebasan (degrees of freedom) v = n – 1 dan level of significance (α) yang biasanya sudah ditetapkan di dalam soal. Jika nilai α tidak ditetapkan di dalam soal, maka nilai α tersebut harus ditentukan sendiri. Besarnya nilai α ditetapkan bergantung pada seberapa besar tingkat ketelitian atau kepercayaan yang diinginkan terhadap hasil pengujian tersebut. Jika nilai α semakin kecil maka tingkat ketelitian atau kepercayaan akan semakin besar. Level of significance (α) dan derajat kebebasan (v) mutlak diperlukan untuk menentukan nilai kritis t (dengan membaca tabel sebaran t).

Contoh Soal:

Sebuah sampel terdiri atas 15 kaleng cat, memiliki isi berat kotor seperti yang diberikan berikut ini.

(isi berat kotor dalam kg/kaleng).

1,21 1,21 1,23 1,20 1,21

1,24 1,22 1,24 1,21 1,19

1,19 1,18 1,19 1,23 1,18

Jika digunakan taraf nyata 1%, dapatkah kita meyakini bahwa populasi cat dalam kaleng rata-rata memiliki berat kotor 1,2 kg/kaleng? (dengan alternatif tidak sama dengan). Berikan evaluasi anda!

Penyelesaian:

μ0 = 1,2 n = 15 α­ = 1% = 0,01

∑X = 18,13

∑X2 = 21,9189

a. Formulasi hipotesisnya:

H0 : μ = 1,2

H1 : μ ≠ 1,2

b. Taraf nyata dan nilai t tabel:

α = 1% = 0,01; α/2 = 0,005 dengan db = 15 – 1 = 14

t0,005:14 = 2,977

c. Kriteria pengujiannya: pengujian dua arah

H0 diterima apabila : -2,977 ≤ t0 < 2,977

H0 ditolak apabila : t0 > 2,977 atau t0 < -2,977

d. Uji statistik:

e. Kesimpulan:

Karena –t0,005:14 = -2,977 ≤ t0 = 1,52 ≤ t0,005:14 = 2,977, maka H0 diterima.

Jadi, populasi cat dalam kaleng secara rata-rata berisi berat kotor 1,2 kg/kaleng.

C. Pengujian Selisih Dua Buah Nilai Tengah (μ1 – μ2) dengan Sampel

Berukuran Besar (n1 > 30 dan n2 > 30)

Pengujian selisih dua nilai tengah melibatkan dua buah populasi yang akan diuji. Prosedur pengujian selisih dua buah nilai tengah (μ1 – μ2) dengan sampel berukuran besar (n1 > 30 dan n2 > 30) pada dasarnya pun sama dengan prosedur pengujian nilai tengah dengan sampel berukuran besar. Perbedaannya hanya terletak pada cara menghitung nilai z dari sampel. Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai z dari sampel adalah sebagai berikut:

Keterangan:

Jika dan tidak diketahui, maka dapat diganti dengan dan

Contoh Soal:

Seseorang berpendapat bahwa rata-rata jam kerja buruh di daerah A dan B sama dengan alternatif A lebih besar daripada B. Untuk itu, diambil sampel di kedua daerah, masing-masing 170 dengan rata-rata dan simpangan baku 38 dan 9 jam per minggu serta 35 dan 7 jam per minggu. Ujilah pendapat tersebut dengan taraf nyata 5% ! (varians/simpangan baku kedua populasi sama besar).

Penyelesaian:

n1 = 100; ; s1 = 9

n2 = 70; ; s2 = 7

1. Formulasi hipotesisnya:

H0 : μ1 = μ2

H1 : μ1 > μ2

2. Taraf nyata dan nilai Z tabelnya:

α = 5% = 0,05

Z0,05 = 1,64

3. Kriteria pengujian: pengujian searah (sisi kanan)

H0 diterima apabila Z0 ≤ 1,64

H0 ditolak apabila Z0 > 1,64

4. Uji Statistik:

5. Kesimpulan:

Karena Z0 = 2,44 > Z0,05 = 1,64, maka H0 ditolak. Jadi, rata-rata jam kerja buruh di daerah A dan B adalah tidak sama.