petakontroluntukdata atribut bagian 1 fileperbedaanpetakontrolvariabeldan atribut control variabel...

Peta Kontrol untuk Data Atribut

Bagian 1Bagian 1

ekop2003@yahoo.com

www.kualitas.wordpress.com

Pendahuluan

• Atribut = karakteristik kualitas yang tidak dapatdiukur dalam skala numerik.

• Atribut = Besterfield (1998) � karakteristik kualitasyang sesuai dengan spesifikasi atau tidak sesuaidengan spesifikasi.

• Contoh• Contoh• Rasa = good, fair and poor• Goresan• Kesalahan• Warna• bagian yang hilang

• Kesalahan atau cacat � evaluasi terkait penggunaan• Ketidaksesuaian � diukur dengan spesifikasi

Perbedaan peta kontrol variabel dan

atribut

Control variabel Control atribut

Perhitungan pada semua karakter Tidak harus disemua karakter

Pengendalian pada tingkat bawah(mesin)

Pengendalian pada semua tingkatan dlm organisasi, perusahaan, departemen, pusat2 kerja, mesin-mesin

Menentukan alasan khusus pada kondisi out of statistical control

Dapat mengidentifikasi akar permasalahan baik di tk umum atau tk yg lebih detail

Kelemahan peta kontrol atribut

1. Tidak dapat diketahui seberapa jauh

ketidaktepatan dengan spesfikasi tsb.

2. Ukuran sampel yang besar akan bermasalah

bila pengukuran mahal atau pengujian ygbila pengukuran mahal atau pengujian yg

menyebabkan kerusakan.

Perbedaan peta kontrol variabel dan atribut

( Mitra, 2005)

• Kelebihan peta kontrol atribut

– Beberapa karakteristik kualitas hanya bisadiukur dalam atribut

– Dapat menganalisis karakteristik kualitas dalamjumlah yang banyakjumlah yang banyak

– Dapat dipahami semua level manajemen

• Kekurangan peta kontrol atribut

– Informasi atribut tidak menyatakan tingkatyang tidak memenuhi spesifikasi.

– Ukuran sampel lebih besar dari yang diperlukan untuk peta kontrol variabel

Anatomi Peta Kontrol Atribut

Peta

Distribusi binomial

p-chart

(proporsi ketidaksesuain)

np-chart

(banyaknya ketidaksesuain)Peta

Kontrol Atribut

Distribusi Poisson

(banyaknya ketidaksesuain)

c-chart

(ketidaksesuain dlm unit

Yg diinspeksi)

u-chart

(bila ukuran sampel

bervariasi)

Langkah-langkah peta pengendali statistik data

atribut (besterfield, 1998)

1. Menentukan sasaran yg akan dicapai

2. Menentukan banyaknya sampel dan

banyaknya observasi

3. Mengumpulkan data3. Mengumpulkan data

4. Menentukan garis pusat dan batas

pengendali

5. Merevisi garis pusat dan batas2 pengendali

Peta Kontrol p dan np

• Peta Kontrol p = Peta Pengendali Proporsi

kesalahan

• Peta Kontrol np = Peta Pengendali Banyaknya

kesalahan dlm sampelkesalahan dlm sampel

• Kegunaan :

– Untuk mengetahui apakah cacat produk yang

dihasilkan masih dalam batas yg disyaratkan.

Peta Kontrol p

• Berdasarkan distribusi binomial

– Probabilitas mendapatkan sebuah item yang tidak sesuai harus tetap konstandari item ke item

• Sampel harus identik dan untuk menjadi mandiri

• Sebuah p-chart adalah salah satu CC paling fleksibel

• Tujuan untuk pembangunan p-chart• Tujuan untuk pembangunan p-chart

– Memberikan indikasi yang adil negara umum

– Baik alat untuk berhubungan informasi kepada manajemen puncak

– Menyediakan sumber informasi untuk meningkatkan kualitas produk

– Sebagai tujuan sekunder

Peta Kontrol p

• Utk mengetahui kesalahan atau cacat pada sampel

untuk setiap kali observasi :

n

xP =

• Dimana :

p = proporsi kesalahan dl stp sempel

x = banyaknya produk yg salah tiap sampel

n = bnyknya sampel yg diambil dlm inspeksi

n

Peta Kontrol p

• Center line

• Dimana :

gn

xi

g

pip

g

i

g

i

.11∑∑

== ==

• Dimana :

p = garis pusat peta pengendali proporsi kesalahan

pi = proporsi kesalahan stp sampel/sub kelmpk dlm tp

observasi

n = banyaknya sampel yg diambil tiap observasi

g = banyaknya observasi yg dilakukan

Peta kontrol p

n

pppBPAp

)1(3

−+=n

pppBPBp

)1(3

−−=

Batas Pengendali Atas Batas Pengendali Bawah

proporsi Batas Pengendali Bawah

proporsi

Peta Kontrol np

• Bila sampel yg diambil tiap observasi sama maka bisa

digunakan peta np-chart

• Center line np-chart

pnnp =Dimana :

n p = grs pusat utk peta pengendali banyaknya kesalahan

xi = bnyknya kesalhan dlm stp sampel atau tp observasi

g = banyaknya observasi yg dilakukan

pnnp =

Peta control np 3 sigma

• Standar deviasi

)1(_ ppnnp −=σ

• BPA

• BPB

)1((3 ppnpnnp −+=

)1((3 ppnpnnp −−=

Contoh soal

• Suatu perusahaan pembuat plastik ingin

membuat peta pengendali untuk periode

mendatang dengan mengadakan inspeksi

terhadap proses produksi bulan ini. terhadap proses produksi bulan ini.

Perusahaan melakukan 25 observasi dengan

mengambil sampel 50 buah utk setiap

observasi.

observasi ukuran sampel banyaknya porporsi cacat keterangan

produk cacat

1 50 4 0.08

2 50 2 0.04

3 50 5 0.1

4 50 3 0.06

5 50 2 0.04

6 50 1 0.02

7 50 3 0.06

8 50 2 0.04

9 50 5 0.1

10 50 4 0.08

observasi ukuran sampel banyaknya porporsi cacat keterangan

produk cacat

11 50 3 0.06

12 50 5 0.1

13 50 5 0.1

14 50 2 0.04

15 50 3 0.06

16 50 2 0.04

17 50 4 0.08

18 50 10 0.2 keterlambatan bahan18 50 10 0.2 keterlambatan bahan

19 50 4 0.08

20 50 3 0.06

21 50 2 0.04

22 50 5 0.1

23 50 4 0.08

24 50 3 0.06

25 50 4 0.08

jumlah 1250 90

Peta p

garis pusat

BPA

072.01250

90 ==p

182.0)072.01(072.0

3072.0 =−+=pBPA

BPB

182.050

3072.0 =+=p

0038.050

)072.01(072.03072.0 ==−−=p

p-chart

0.2

0.25

pro

po

rsi Series1

Out of statistic control

Peta p

0

0.05

0.1

0.15

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

observasi

pro

po

rsi Series1

Series2

Series3

Dilakukan revisi

Garis pusat :067.0

501250

1090 =−

−=p

Peta p

BPA

BPB 0039.050

)067.01(067.03067.0 ==−−=p

173.050

)067.01(067.03067.0 =−+=p

p-chart revisi

0.140.16

0.180.2

p

Peta p

00.02

0.040.06

0.080.1

0.12

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

p

BPA

BPB

CL

Peta np

• Garis pusat np = 90/25

= 3,6

=−+=• BPA

• BPB

08.9)072.01(6.336.3 =−+=np

088.1)072.01(6.336.3 =−=−−=np

np-chart

8

10

12

jml

caca

t x

BPA

Out of statistical control

Peta np

0

2

4

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

observasi

jml

caca

t

BPA

BPB

CL

• Dilakukan revisi :

• Garis pusat np = (90-

10)/(25-1) = 3.33 dan

p = (90-10)/(1250-50) =

Peta np

p = (90-10)/(1250-50) =

0.067

BPA

BPB

618.8)067.01(33.3333.3 =−+=np

096.1)067.01(33.3333.3 =−=−−=np

np-chart revisi

6

8

10

jmlh

cac

at x

BPA

0

2

4

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

observasi

jmlh

cac

at

BPA

BPB

CL

Untuk banyaknya sampel bervariasi

• Untuk sampel yg bervariasi peta yg digunakan hanyapeta p (proporsi kesalahan ), bukan banyaknyakesalahan (peta np)

• Peta pengendali proporsi kesalahan mempunyai tigapilihan :

• Peta pengendali proporsi kesalahan mempunyai tigapilihan :– peta pengendalian harian/individu

– peta pengendali model rata-rata

– peta pengendali dgn model yg dibuat menurut banyaknyasampel berdasarkan pertimbangan perusahaan

Quiz

• Berikan contoh data atribut pada produk

software ?

• Kapan menggunakan peta p dan np ?

• Apa kelebihan peta kontrol variabel di banding • Apa kelebihan peta kontrol variabel di banding

peta kontrol atribut

Inspirasi Hari Ini

Cara memulai adalah dengan berhenti berbicara

dan mulai melakukan.