CONTROL CHART

OLEH :KELOMPOK 4

                        ST. HASRAWATI TAYANG                                             G31113004                        SERLI HATUL HIDAYAT                                                            G31113010                        IRDHAN WAHYUDI                                                          G31113014                        ERVAN TOGATOROP                                                      G31113302                        ANDI NADYA TITA ALIA                                                           G31113304                        NABILA MUKHMININA JIBRIL                                                G31113308                        DWI MULTI MAIGAWARTI                                           G31113309                       

PROGRAM STUDI ILMU DAN TEKNOLOGI PANGANJURUSAN TEKNOLOGI PERTANIAN

FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HASANUDDIN

MAKASSAR2015

CONTROL CHART

1.      Definisi Control Chart

      Control Chart adalah suatu alat yang secara grafis digunakan untuk memonitor dan

mengevaluasi apakah suatu aktivitas/proses berada dalam pengendalian kualitas, menjelaskan

nilai-nilai statistik dari cacat keluaran yang dilengkapi batas atas, garis tengah dan batas

bawah.

2.      Tujuan Control Chart

          Tujuan Control Chart adalah untuk menetapkan apakah setiap titik pada grafik normal

atau tidak normal dan dapat mengetahui perubahan dalam proses dari mana data

dikumpulkan, sehingga setiap titik pada grafik harus mengindikasikan dengan cepat dari

proses mana data diambil.

3.      Sejarah Peta Kendali (Control Chart)

          Peta kendali atau biasa dikenal dengan istilah control chart pertamakali ditemukan oleh

Dr. Walter A. Andrew Shewar Di Amerika serikat pada tahun 1924. Ketika  Walter A.

Andrew Shewar bekerja untuk Bell Labs pada tahun 1920. Dr. A.W.Shewhart dan rekan-

rekannya terus mengembangkan diagram-diagram pengendalian mutu sejak tahun 1920-1930.

Dengan teknik-teknik ini, proses penyediaan barang-barang produksi dan jasa dapat lebih

mudah diperkirakan dan lebih konsisten.

          Ketika  Walter A. Andrew Shewar bekerja untuk Bell Labs pada tahun 1920. Beberapa

pemimpin perusahaan telah berusaha untuk meningkatkan keandalan atau kualitas sistem

transmisi telepon yang mereka gunakan karena amplifier dan peralatan yang digunakan harus

dikubur atau ditaruh di bawah tanah. Pada 1920, para pemimpin perusahaan telah menyadari

pentingnya mengurangi variasi dalam proses manufaktur. Selain itu, mereka telah menyadari

bahwa proses penyesuaian secara terus-menerus untuk menyelesaikan masalah yang tidak

sesuai dapat meningkatkan variasi dan menimbulkan kualitas yang buruk. Dari beberapa

kendala yang dialami oleh pemimpin perusahaan dan melihat peluang kebutuhan bisnis yang

lebih kuat untuk mengurangi frekuensi kegagalan dan meningkatkan perbaikan. Shewhart

menyusun dan mengumpulkan masalah-masalah tersebut dan menyusunnya dengan metode

umum ke khusus.

          Tanggal 16 Mei 1924, Walter A. Andrew Shewar menulis sebuah memo internal untuk

memperkenalkan peta kendali  (control chat) sebagai alat untuk membedakan antara

keduanya. Atasan Dr. Shewhart, George Edwards, menceritakan mengenai cara  Dr, Walter

A. Andrew Shewar dalam membuat atau memperkenalkan peta kendali (control chat ) Bahwa

"Dr Shewhart terlebih dahulu menyiapkan memorandum beberapa halaman berkisar antara

sepertiga dari halaman sebuah diagram sederhana yang dikenal sebagai peta kendali skema

diagram dan teks pendek yang didahului dengan penetapan prinsip-prinsip penting dan

pertimbangan yang telah kami ketahui sebagai kontrol kualitas.

          Shewhart menekankan bahwa untuk membawa proses produksi menjadi sistem kontrol

statistik, yang mana hanya ada tiga pokok yaitu umum, penyebab, dan  variasi, dan

menyimpannya dalam kontrol. Cara ini sangat diperlukan untuk memprediksi keluaran masa

depan dan untuk mengelola proses ekonomi.

          Shewhart menciptakan dasar  diagram kontrol dan konsep negara kontrol statistik

dengan percobaan yang dirancang dengan hati-hati. Sementara Shewhart menarik dari teori

statistik matematika murni, Shewhart memahami data dari proses fisik yang menghasilkan

"kurva normal distribusi" (distribusi Gaussian, juga biasa disebut sebagai "kurva lonceng").

Shewhart menemukan bahwa variasi yang diamati dalam data manufaktur tidak selalu

member hasil dengan cara yang sama sebagai data yang sesuai  (gerak Brown dari partikel).

          Pada tahun 1924 atau 1925, inovasi Shewhart  menjadi perhatian W. Edwards Deming,

yang bekerja di fasilitas Hawthorne. Setelah kekalahan Jepang pada akhir Perang Dunia II,

Deming menjabat sebagai konsultan statistik untuk Panglima Tertinggi untuk Sekutu dan

menjadi pendukung inovasi Shewhart. Keterlibatannya  dalam kehidupan Jepang, dan karir

yang panjang sebagai konsultan industri di sana W. Edwards Deming menggunakan dan

menyebarkan pemikiran Shewhart sehingga penggunaan peta kendali digunakan secara luas

di industri manufaktur Jepang sepanjang tahun 1950-an dan 1960-an.

4.      Klasifikasi Control Chart

    Ada dua macam control chart yaitu untuk data variabel dan untuk data attribute.

A.    Control  Chart data untuk atribut

          Data untuk atribut (Atributes Data) merupakan data kualitatif yang dapat dihitung

untuk pencatatan dan analisis. Contoh dari data atribut adalah ketiadaan label pada kemasan

produk, kesalahan proses administrasi buku tabungan nasabah, banyaknya jenis cacat pada

produk dan lain-lain. Data atribut diperoleh dalam bentuk unit-unit ketidaksesuaian dengan

spesifikasi atribut yang ditetapkan. Atribut dalam pengendalian kualitas menunjukkan

karakteristik kualitas yang sesuai dengan spesifikasi. Atribut digunakan apabila ada

pengukuran yang tidak memungkinkan untuk dilakukan misalnya goresan, kesalahan warna,

atau ada bagian yang hilang. Selain itu, atribut digunakan apabila pengukuran dapat dibuat

tetapi tidak dibuat karena alasan waktu, biaya, atau kebutuhan. Pengendalian kualitas proses

statistic untuk data atribut ini digunakan sebagai pengganti pengendali kualitas proses

statistik untuk data variabel.

          Grafik pengendali kualitas proses statistik data atribut dapat digunakan pada semua

tingkatan dalam organisasi, perusahaan, dan mesin-mesin. Grafik pengendali kualitas proses

statistik data atribut juga dapat membantu mengidentifikasi akar permasalahan baik pada

tingkat umum maupun pada tingkat yang lebih mendetail.

          Ada dua kelompok grafik pengendali proses statistik data atribut, yaitu yang

berdasarkan distribusi binomial dan distribusi poisson. Kelompok pengendali untuk unit-unit

ketidaksesuaian, didasarkan pada distribusi binomial seperti p-chart yang menunjukkan

proporsi ketidaksesuaian dalam sampel atau sub kelompok yang ditunjukkan dengan bagian

atau persen. Sedangkan yang berdasarkan distribusi poisson, terdapat c-chart dan u-chart.

Untuk menyusun grafik pengendali proses statistik untuk data atribut diperlukan beberapa

langkah sebagai berikut.

1.      Menentukan sasaran yang akan dicapai

Sasaran ini akan mempengaruhi jenis pada pengendali kualitas proses statistik data atribut

yang harus digunakan. Hal ini tentu saja dipengaruhi oleh karakteristik kualitas suatu produk

dan proses, apakah proporsi atau banyaknya ketidaksesuaian dalam sampel atau sub

kelompok, ataukah ketidaksesuaian dari suatu unit setiap kali mengadakan observasi.

2.      Menentukan banyaknya sampel dan banyaknya observasi

    Banyaknya sampel yang diambil akan mempengaruhi jenis grafik pengendali di samping

karakteristik kualitasnya.

3.      Mengumpulkan data

    Data yang dikumpulkan tentu disesuaikan dengan jenis peta pengendali. Misalnya suatu

perusahaan atau organisasi menggunakan p-chart, maka data yang dikumpulkan juga harus

diatur dalam bentuk proporsi kesalahan terhadap banyaknya sampel yang diambil.

4.      Menentukan garis

    Menentukan garis tengah dan batas-batas pengendali pada masing-masing grafik

pengendali biasanya menggunakan ±3σ sebagai batas-batas pengendalinya.

5.      Merevisi garis tengah dan batas-batas pengendali

    Revisi terhadap garis pusat dan batas-batas pengendali dilakukan apabila dalam grafik

pengendali kualitas proses statistik untuk data atribut terdapat data yang berada di luar batas

pengendali statistik (out of statistical control) dan diketahui kondisi tersebut disebabkan

karena penyebab khusus. Demikian pula data yang berada di bawah garis pengendali bawah

apabila ditemukan penyebab khusus  di dalamnya tentu juga diadakan revisi.

B.     Control Chart untuk Data Variabel

Ada dua jenis control chart menurut data yang digunakan yaitu control chart untuk data

variabel dan control chart untuk data atribut. Untuk data hasil pengukuran atau data variabel

maka control chart yang biasa digunakan adalah control chart  – R dan  – R.

Selain ditentukan oleh jumlah observasi yang dilakukan control chart juga dapat ditentukam

oleh karakteristik kualitas sesuai dengan yang diinginkan konsumen.

5.      Contoh Penerapan Control Chart

a.       Aplikasi six sigma pada pengujian kualitas produk di UKM Keripik Apel Tinjuan Dari

Aspek

Pembuatan Peta Kontrol X dan R

       Pembuatan peta kendali X dan R dilakukan untuk mengetahui apakah proses spinning

sudah terkendali atau belum. Hasil pengukuran data remukan keripik  apel per 100 g untuk

pembuatan peta kontrol X dan R menunjukkan garis tengah pada peta kontrol X berada pada

36,72 dan garis tengah pada peta control R berada pada 10,53. Hal tersebut menunjukkan

bahwa proses pengukuran remukan keripik apel kemasan 100 g dalam keadaan terkendali dan

tidak ada titik-titik yang berada di luar batas-batas kontrol yang menunjukkan adanya outlier

(data pencilan), proses berjalan dengan stabil atau masih dalam keadaan terkendali dan tidak

ada kelebihan variabilitas dalam proses pengukuran tersebut.

       Menurut Lindsay dan Evans (2007), jika nilai sampel jatuh di luar batas pengendalian

atau jika pola yang tidak acak terjadi di dalam diagram, maka itu berarti bahwa penyebab

khusus mempe-ngaruhi proses tersebut dan dikatakan proses tidak stabil, sehingga perlu dila-

kukan perbaikan dengan cara membuang outlier.

b.      Contoh penerapan control chart pada industri pangan

Berikut adalah salah satu contoh penerapan control chart dalam industri pangan.

Dalam  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode control chart (peta kendali). Control

Chart adalah suatu alat yang  secara  grafis  digunakan  untuk memonitor dan mengevaluasi

apakah suatu aktivitas/ proses  berada  dalam  pengendalian  kualitas, menjelaskan  nilai-nilai

statistik dari cacat keluaran yang dilengkapi batas atas, garis tengah dan batas bawah

(Haming dan Nurnajamuddin, 2012). Produk cacat dapat disebabkan karena berbagai hal di

antaranya, produk cacat  yang  disebabkan  oleh  sulitnya pengerjaan dan  kurangnya

pengendalian dalam perusahaan. Salah satu perusahaan yang memproduksi produk yang

rentan mengalami kecacatan adalah PT. Ital Fran’s Multindo Food Industries.

PT.  Ital  Fran’s  Multindo  Food Industries adalah suatu  perusahaan yang

memproduksi produk makanan tepatnya roti Bakery yang sering dikenal dengan sebutan

Fran’s Bakery, yang berlokasi di Desa Kaba-Kaba  Tabanan.  Perusahaan  ini memproduksi

aneka jenis Bakery yang ditampilkan dalam berbagi bentuk, jenis serta rasa dengan  tujuan

agar konsumen tertarik untuk membeli dan merasa puas dengan apa yang telah disajikan oleh

perusahaan.  Jenis  produk  roti  yang diproduksi seperti, roti manis, roti tawar, cake, pastry,

donat. Dalam proses produksi, terkadang apa yang diharapkan tidak sesuai dengan kenyataan,

seperti adanya produk cacat yang didapat saat proses produksi ataupun saat pengepakan

barang.

Hasil analisis dengan alat pengendalian kualitas yaitu control chart terhadap produk

cacat yang ada pada PT. Ital Fran’s Multindo  Food  Industries  tahun  2013 dengan bantuan

Software SPSS (Statistical Program Sosial Science) 16.0 mengalami fluktuasi di setiap

bulannya. Dapat dilihat pada gambar 4.1, masih adanya titik-titik yang berada di luar batas

kendali. Terdapat 1 titik yang berada di luar batas kendali atas (UCL) yaitu pada bulan

Desember dan 11 titik yang berada diantara batas kendali atas (UCL) dan batas kendali

bawah (LCL) yaitu  pada  bulan  Januari  sampai November. Dapat dikatakan bahwa proses

produksi pada PT. Ital Fran’s Multindo Food Industries tahun 2013 masih dalam batas

pengendalian,  namun  proses  produksi belum dikatakan sempurna, karena titik-titik yang

berada diantara UCL dan LCL tidak sejajar atau lurus dengan Central Line (CL)/ garis pusat

atau tengah dan juga terdapat satu titik yang melewati batas UCL, hal ini sesuai   dengan 

teori  UCL ≤ p ≤ LCL  (Haming dan Nurnajamuddin, 2012) yang berarti p lebih besar atau

sama dengan UCL dan p lebih kecil atau sama dengan LCL. Untuk membuat semua proses

berada di dalam batas kendali masih diperlukan langkah antisipasi.

c.       Contoh lainnya dalam penerapan control chart pada industri pangan

Dalam pengendalian mutu pada dasarnya dilakukan perbandingan keluaran proses

dengan ketentuan yang telah ditetapkan, Dalam prakteknya dapat dilakukan degan

menggunakan diagram pengendalian (control chart) sehingga dapat diketahui kapan suatu

keadaan dikatakan masih dalam kendali (in control) yang tidak memerlukan perubahan, dan

kapan dikatakan di luar kendali (out of control) sehingga memerlukan perubahan atau

pengaturan kembali.

Sebagai contoh penerapan metode control chart pada sebuah perusahaan industry

pangan, control chart ( bagankendali ) dapat digunakan untuk menjaga agar produk tetap

dalam tingkat mutu yang diinginkan. Hal ini dapat dicapai melalui perencanaan mutu produk

yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan konsumen, penggunaan alat dan prosedur

pengujian yang benar. Pemeriksaan serta tindakan korektif apabila terdapat penyimpangan

produk dari standard atau spesifikasi yang sudah ditetapkan dalam perencanaan. Pemilihan

bahan, kondisi proses dan peralatan yang sesuai merupakan hal yang perlu diperhatikan

dalam suatu industri.

DAFTAR PUSTAKA

Amitava, M. 1993.Fundamental of Quality Control and Improvement, New York:Macmillan Publishing Company.

Anonim 2013. http://en.wikipedia.org/wiki/Control_chart#History Diakses pada tanggal 10 mei 2015. Makassar.

Haming, Murdifin dan Nurnajamuddin, Mahfud. 2012. Manajemen Produksi Modern (Operasi Manufaktur dan Jasa Buku 2). Jakarta: PT. Bumi Aksara.

Perpustakaan universitas Indonesia, Metode control chart. http://repository.upi.edu/1365/4/s_ d5051_ 0611189_chapter3 .pdf diakses pada tanggal 10 mei 2015 Makassar.

Riyanti, L.L., Nuridja M., Suwena K.R. 2014. Analisis Pengendalian Produk Cacat dengan Metode Control Chart pada PT. Ital Frans Multindo Food Industries di Kabupaten Tabanan Tahun 2013. Jurnal  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Vol 4(1) Tahun 2014.

Sukardi, S. 2011 aplikasi six sigma pada pengujian kualitas produk Di ukm keripik apel tinjauan dari aspek proses. Jurnal Teknik Industri 8(1): 71 – 79.

Suwandihan, 2012. Jaminan Mutu dalam Industri Pangan.   https://suwandihan.wordpress.com/2012/05/11/jaminan-mutu-dalam-industri-   pangan/Diaksespada 15 Mei 2015