Metode Six Sigma Dalam Mengurangi Kerenggangan Pintu Lemari Es Bagian Bawah

Pada PT. LG Electronic Indonesia

Muhammad Kholil (1)

, Khalis Kurniadi

(2)

Program Studi Teknik Industri Universitas Mercu Buana - Jakarta

email : m.kholil2009@gmail.com, khalis.kurniadi@gmail.com

ABSTRAK

Di PT LGEIN Metode six sigma digunakan pada semua departemen, dimana setiap karyawan didorong untuk memiliki kemampuan menganalisa dan menyelesaikan permasalahan dengan metode six sigma. Cacat produk kerenggangan pintu lemari es dibagian bawah merupakan salah satu proyek perbaikan yang dilakukan. Cacat ini dapat menimbulkan bocornya udara dingin yang mengakibatkan kurang dinginnya lemari es tersebut. Namun bukan hanya itu saja, kebocoran ini mengakibatkan sistem pendingin akan berkerja ekstra dan memaksa compressor untuk bekerja lebih lama sehingga membutuhkan energi listrik yang lebih banyak dari yang biasanya. Six Sigma disebut sistem komprehensif karena memiliki strategi, disiplin ilmu dan alat untuk mencapai dan mendukung kesuksesan bisnis. Six Sigma disebut strategi karena terfokus pada peningkatan kualitas pelanggan, disebut disiplin ilmu karena mengikuti model formal, yaitu DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) dan disebut alat karena digunakan bersamaan dengan yang lainnya, seperti diagram pareto (Pareto Chart) dan Minitab sebagai alat hitung statistik.

Sebelum perbaikan, kapabilitas proses berdasarkan analisa six sigma berada di level 1,28 dengan 100.756 PPM. Target mengurangi kerenggangan pintu lemari es ini hanya sebesar 50%, yaitu pada sigma level 3,14 dengan 50.000 PPM. Improvement dilakukan dengan merubah cara assembly reinforce dan Hinge L, sehingga mendapatkan sigma level 3,50 dengan 993 PPM. Kata kunci: six sigma, DMAIC, sigma level, perbaikan.

ABSTRACT

In PT LGEIN six sigma method used in all departments, where every employee is encouraged to have the ability to analyze and resolve problems with the six sigma method. Product defects gap at under area door freezer is one of improvement project conducted. This defect can cause leaking cold air resulting in less coolingr. But not only that, this leak will cause the cooling system extra work and forcing compressor to work longer and thus require more electrical energy than normaly. Six Sigma is called a comprehensive system because it has the strategies, disciplines and tools and support to achieve business success. Six Sigma is called strategy because it focused on improving the quality of customers, called disciplines because following formal model, namely DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) and called the tool because it is used together with others, such as the Pareto diagram (Pareto Charts) and the Minitab statistical calculators.

Before the improvement, process capability analysis is based on six sigma at the level of 1,28 with 100.756 PPM. Target of reducing the estrangement door refrigerator is only 50%, which is the sigma level of 3,14 to 50.000 PPM. Improvement is done by changing the assembly method of reinforce and Hinge L, so get sigma level of 3,50 to 993 PPM. Keywords: Six Sigma, DMAIC, sigma level, improvement. 1. PENDAHULUAN

Kualitas adalah muka kita. Kalimat inilah yang membuat setiap perusahaan akan melakukan apa saja untuk tercapainya kepuasan pelanggan. Karena dalam kalimat itu tidak hanya mengandung arti kualitas

dari produk, tetapi juga harga diri dan citra dari perusahaan tersebut.

LG Electronics adalah perusahaan multinasional dari Korea Selatan yang bergerak di bidang elektronik. Perusahaan ini pertama kali dibentuk pada tahun 1958

2

dengan nama GoldStar dan memproduksi radio, TV, kulkas, mesin cuci dan AC. Nama LG merupakan gabungan dari dua perusahaan Korea, yaitu Lucky dan Goldstar dan pada tahun 1995 resmi berubah nama menjadi LG Electronics.

2. IDENTIFIKASI MASALAH

Masalah yang timbul ada pada bagian bawah pintu kulkas, yaitu adanya renggang sehingga pintu tidak tertutup dengan sempurna. Hal ini dapat mengakibatkan performa kulkas menjadi kurang dingin. Tingginya jumlah cacat tersebut akan dicoba diselesaikan dengan metode Six Sigma. 3. TUJUAN PENELITIAN Tujuan yang ingin dicapai adalah: 1. Mengidentifikasi karakteristik utama

kualitas atau Critical to Quality (CTQ) bagi pelanggan.

2. Mengidentifikasi penyebab cacat produk.

3. Menurunkan jumlah cacat gap pintu bagian bawah kulkas (target 50%).

4. Memberikan usulan perbaikan kualitas produk.

4. BATASAN MASALAH Penulis membatasi permasalahan pada beberapa hal berikut: 1. Cacat yang akan diperbaki yaitu Gap

pada bagian bawah pintu kulkas. 2. Untuk Model kulkas GN-V 232. 3. Tools Six Sigma yang digunakan: CTQ

Tree, Gage R&R, Four Block Diagram dan Control Chart.

4. Data hasil pengukuran pada line produksi NR2.

5. Data harga perbaikan untuk menghitung biaya saving cost adalah rata-rata jumlah man hour yang dibutuhkan untuk melakukan proses perbaikan tersebut.

6. Untuk menurunkan defect gap

5. LANDASAN TEORI Six Sigma disebut sistem komprehensif karena memiliki strategi, disiplin ilmu, dan alat untuk mencapai dan mendukung kesuksesan bisnis. Six Sigma disebut strategi karena terfokus pada peningkatan kualitas pelanggan, disebut disiplin ilmu karena mengikuti model formal, yaitu DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) dan alat karena digunakan bersamaan dengan yang lainnya, seperti

diagram pareto dan minitab sebagai alat hitung statistik. Kesuksesan peningkatan kualitas dan kinerja bisnis, tergantung dari kemampuan untuk mengidentifikasi dan memecahkan masalah. Kemampuan ini adalah hal fundamental dalam filosofi six sigma yang dapat dijelaskan dalam dua perspektif, yaitu perspektif statistik dan perspektif metodologi.

a. Perspektif statistik; Six Sigma dikenal sebagai standar deviasi yang menyatakan nilai simpangan terhadap nilai tengah.

b. Perspektif metodologi; Six Sigma merupakan pendekatan menyeluruh untuk menyelesaikan masalah dan peningkatan proses melalui fase DMAIC.

Hal mendasar bagi six sigma adalah menentukan dengan jelas apa yang diinginkan pelanggan sebagai suatu kebutuhan eksplisit. Kebutuhan ini sering disebut CTQ. Kemudian perusahaan diharuskan menghitung jumlah defect yang terjadi sehingga akan diperoleh hasil proses persentase item tanpa defect dan menggunakan sebuah tabel untuk menentukan tingkat sigma. Tingkat sigma ini sering disebut kesalahan per sejuta peluang (DPMO). DPMO mengindikasikan berapa banyak kesalahan yang akan muncul jika sebuah aktivitas diulang hingga satu juta kali.

Six Sigma merupakan inisiatif bisnis yang dapat membuat perusahaan-perusahaan secara drastis meningkatkan laba mereka dengan meningkatkan dan memonitor aktivitas bisnis harian dengan cara meminimasi pemborosan dan sumber daya bersamaan dengan meningkatkan kepuasan pelanggan. Tujuan dari six sigma sendiri adalah bukannya untuk meningkatkan kualitas hingga tingkat kualitas six sigma, namun untuk meningkatkan profitabilitas perusahaan meskipun meningkatnya kualitas dan efisiensi merupakan hasil antara dari six sigma itu sendiri. Metodologi Six Sigma

Untuk melakukan peningkatan terus menerus menuju target six sigma dibutuhkan suatu pendekatan yang sistematis, berdasarkan ilmu pengetahuan dan fakta dengan menggunakan peralatan, pelatihan dan pengukuran sehingga ekspektasi dan kebutuhan pelanggan dapat terpenuhi. Berbagai upaya peningkatan

3

menuju target six sigma dapat dilakukan menggunakan metodologi DMAIC.

Tahap Define Define adalah fase menentukan masalah, menetapkan hal penting bagi pelanggan dan membangun tim. Aspek- aspek yang perlu diperhatikan dalam menentukan masalah adalah spesifik, dapat diamati, dapat menunjukkan lingkup masalah dalam suatu ukuran dan dapat dikendalikan. Dalam melakukan proses pendefinisian yang harus diketahui terlebih dahulu adalah keinginan pelanggan. Customer biasanya tidak secara jelas menyatakan apa yang mereka inginkan atau butuhkan. Untuk itu kita harus bisa memecah permasalahan ini dan mencari CTQ. Memastikan CTQ yang dipilih merupakan hal yang sangat penting sebab hal ini akan mempresentasikan secara akurat semua yang penting bagi customer.

Tahap Measure Menggunakan six sigma akan dapat

diketahui apakah data yang diambil dengan pengukuran, alat ukur dan cara pengukuran yang valid. Dalam pengumpulan data ada 5 (lima) langkah yang perlu diperhatikan, yaitu: a. Mengklarifikasi tujuan b. Mengembangkan definisi operasional

dan prosedur c. Validasi sistem pengukuran d. Mulai pengumpulan data e. Lanjutkan sistem pengukuran untuk

meningkatkan dan memastikan operator mengikuti panduan pengumpulan data.

Masalah yang muncul dalam pengukuran adalah variabilitas pengukuran yang dinyatakan dalam varian (variance). Varian total suatu pengukuran berasal dari varian yang ditimbulkan oleh produk dan varian akibat kesalahan pengukuran (gage).

Jadi dapat disimpulkan aktivitas utama pada tahap measurement ini adalah memahami definisi data, mengetahui kapabilitas dari proses untuk kondisi aktual, dapat menentukan arah perbaikan dari keadaan yang ada.

Tahap Analisa Pada tahap ini menentukan faktor-

faktor yang paling mempengaruhi proses (memilih vital factor) artinya mencari satu atau dua fator yang bila diperbaiki akan memperbaiki proses secara dramatis. Dengan cara menyeleksi dari semua X’s yang mungkin untuk memperbaiki project Y yang telah di ekstrak pada tahapan

measurement. Vital factor yang telah ditemukan akan diperbaiki pada tahap improvement dengan tujuan masalah (Y) bisa diatasi.

Penelitian Dr. Juran dalam manajemen kualitas menyatakan aturan vital few dan trivial many atau 20% dari sesuatu bertanggungjawab akan 80% hasil-hasilnya. Aturan ini juga berarti sesuatu yang sedikit (20%) adalah vital dan yang banyak (80%) adalah sepele. Metode-metode untuk mencari vital factor dapat menggunakan brainstorming, logic tree, fishbone diagram. Setelah proses/part vital factor didapat kita dapat menganalisa data hasil pengukuran/perhitungan dengan grafik analisis yang diantaranya: 1. Untuk mengecek distribusi data:

histogram, normality test 2. Untuk mengecek fluktuasi waktu: time

series plot 3. Untuk melihat hubungan antara

variabel: scatter plot, matrix plot, draftsman plot, marginal plot.

4. Untuk membandingkan antar group: box plot, chart

5. Untuk membandingkan summary data: display descriptive statistics

Kemudian kita juga akan melakukan uji hipotesis untuk memverifikasi vital factor.

Tahap Perbaikan Setelah menentukan objek yang

akan diperbaiki, perbaikan akan difokuskan pada vital few factor yang merupakan penyebab utama dari masalah. Di tahap ini aktvitas utama kita adalah membuat ide-ide untuk memperbaiki sistem kita berdasarkan hasil analisa sebelumnya dengan melakukan percobaan untuk melihat hasilnya yang jika bagus akan dibuatkan standar bakunya (SOP) agar apa yang telah diperbaiki dapat terus dikontrol.

Tahap Kontrol Tahap ini bertujuan memberikan

suatu standarisasi untuk stabilisasi hasil perbaikan yang optimal, serta membuat, merencanakan dan desain pengukuran agar hasil yang sudah bagus dari perbaikan bisa berkesinambungan. METODOLOGI PENELITIAN Pada bagian metodologi ini digambarkan tahap-tahap yang akan dilakukan dalam penelitian, dari mulai identifikasi masalah sampai dengan pengambilan kesimpulan akhir melalui diagram alir di bawah ini.

4

Gambar 1. Diagram Alir Metode Penelitian

6. PENGUMPULAN dan PENGOLAHAN DATA Data Penelitian (Cacat Produk)

Data cacat yang dipakai berdasarkan data yang dicatat oleh bagian LQC, di line produksi NR2 tanggal 3-6 Juni 2009.

Tahap Define Tabel 1. Laporan Total Defect

PPM 5439 4693 4266 597342555 17918 13545 13225 7573 7466 7466 6719

Percent 4.0 3.4 3.1 4.431.1 13.1 9.9 9.7 5.5 5.5 5.5 4.9

Cum % 89.1 92.5 95.6 100.031.1 44.2 54.1 63.8 69.3 74.7 80.2 85.1

Jenis Cacat

Other

Gasket R

Gap

Door Liner

F Dirt

y

Gri ll

Fan Ga

p

Gask

er R

Gap

to O

ut Doo

r

Shelf R

Dirty

Gasket R

Gap

Side

Door S

lant

Inne

r Cas

e R

Dirty

Gask

et R

Gap

with

Out doo

r

Contro

l Box

Dirt

y

Gasket R

Gap

(Und

er)

140000

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

100

80

60

40

20

0

PP

M

Pe

rce

nt

Pareto Chart of Jenis Cacat

Gambar 2. Diagram Pareto Jenis Cacat

PPM Gasket R Gap 165392 64865 22978 11892 6180

Percent 61.0 23.9 8.5 4.4 2.3

Cum % 61.0 84.9 93.3 97.7 100.0

Model OtherB492B562M562V232

300000

250000

200000

150000

100000

50000

0

100

80

60

40

20

0

PP

M G

aske

t R

Ga

p

Pe

rce

nt

Pareto Chart of Model

Gambar 3. Diagram Pareto Cacat Gasket berdasarkan Model

Berdasarkan pareto analisis, jenis cacat yang banyak terjadi adalah gap gasket pada bagian bawah pintu dan terjadi pada model kulkas GN-V232. Perhitungan Financial Benefit

Biaya perbaikan per kulkas : Rp. 187,000, dan Jumlah cacat :346 Unit, maka Total Biaya/Saving cost Rp. 64,702,000 Penulisan Problem Statement (Current

and Desire).

Keadaan yang ada dan keinginan yang akan dicapai sebagai berikut : 1. Perbaikan akan dilakukan pada kulkas

model GN-V 232 2. Total cacat gap sebanyak 346 unit atau

165.392 PPM, dengan total biaya perbaikan Rp. 64.702.000,-

3. Kondisi sekarang pada sigma level 1,28 atau 100.756 ppm.

4. Target pengurangan cacat gap yang diinginkan 50%, yaitu 50.000 ppm atau pada sigma level 3,14. Dengan penghematan biaya perbaikan Rp. 32.351.000,-

Kesimpulan dan Saran

Selesai

Pengontrolan hasil

perbaikan

Tahap

Control

Extract rencana improvement

Design dari rencana

Improvement

(improve the critical factors )

Verifikasi

kemampuan proses sebelum dan

sesudah perbaikan

Tahap

Improvement

Menganalisa faktor-faktor

Penyebab cacat dengan uji

hipotesis

Simpan hasil

Analisa

Menentukan potensial faktor yang

menjadi Vital faktor

Tahap

Analyze

Mulai

Pemilihan Topik

“Kerengangan Pada Pintu

Kulkas ”

Identifikasi Permasalahan

Tentang penyebab

( big Y )

Melakukan Penelitian langsung di

line process PT.LGEIN

Tahap

DEFINE

Ambil Data Pengukuran Jarak

Kerenggangan Pintu

Pengukuran Gage R & R

Uji Data dengan pehitungan

nilai sigma untuk mengetahui

kemampuan proses

Tahap

Measuremen

t

5

Gambar 4. Target Pencapain Sigma Level

Tahap Measure Pada tahap ini akan dilakukan pengukuran jarak antara pintu dengan case foam, untuk mendapatkan jarak yang ideal antara door foam dengan case foam pada saat diassembling.

Data untuk jarak pintu dibuat dalam dua macam data, yang pertama data untuk gage R&R dimana nantinya akan dianalisa untuk mengetahui variasi antara kemampuan operator dan kemampuan alat ukur. Sedangkan untuk data yang kedua diambil pada saat terjadinya masalah. Measured Unit: Jarak antara pintu dengan

case foam; Spesifikasi: 12 1 mm; Metode pengukuran: Pengukuran part yang sudah diassembling; Alat Ukur: Digital Caliper. Data Jarak Pintu (Validasi Pengukuran

Gage R & R) Data berikut merupakan hasil

pengukuran yang dilakukan oleh dua operator yang berbeda dan setiap sampel diukur sebanyak dua kali oleh tiap operator.

Tabel 2. Hasil Pengukuran Beda Operator

Gage R&R Study Var %Study Var

Source StdDev (SD) (6 * SD) (%SV)

Total Gage R&R 0.065172 0.39103 10.76

Repeatability 0.065172 0.39103 10.76

Reproducibility 0.000000 0.00000 0.00

Operator 0.000000 0.00000 0.00

Part-To-Part 0.602424 3.61455 99.42

Total Variation 0.605939 3.63563 100.00

Number of Distinct Categories = 13

Didapat % Study var (%SV) = 10.76 (< 20%) dan NDC = 13 (< 4). Maka disimpulkan bahwa sistem pengukuran dapat diterima.

Pengolahan Data Jarak Pintu Sebelum Perbaikan (Data Aktual)

Tabel 3. Data Jarak Pintu Pra Perbaikan

Normaly Test

Gambar 5. Grafik Uji Normalitas Jarak Pintu sebelum perbaikan

Setelah didapatkan bahwa data pengukuran gap pintu kulkas valid, maka harus dilihat apakah data tersebut adalah data normal atau tidak, dengan melakukan normality test menggunakan minitab didapatkan bahwa P value = 0.069 (>0.05), jadi data di atas adalah data normal.

Uji Kapabilitas Proses Kapabilitas proses yang ditunjukkan dengan besarnya nilai sigma akan menentukan arah analisa dan perbaikan yang akan dilakukan.

Dari hasil perhitungan didapat Zbenchlt=-0,08 dan Zbenchst=1,28, maka Zshift= Zst - Zlt ; 1,28 – (-0,08) = 1,36

Kemudian nilai Zshift dan Zst dipetakan pada 4-Blok Diagram, yang menunjukan tingkat control dan pengaruh teknologi. a. Area A, menunjukkan area dengan

kontrol buruk dan teknologi buruk. b. Area B, menunjukkan area dengan

kontrol buruk dan pengaruh teknologi cukup.

c. Area C, menunjukkan area dengan kontrol baik namun penggunaan teknologi buruk.

d. Area D, menunjukkan area dengan kontrol baik dan teknologi baik.

14,514,013,513,012,512,0

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Jarak Pintu

Pe

rce

nt

Mean 13,04

StDev 0,5370

N 30

AD 0,259

P-Value 0.690

Door AssemblyNormal

6

Dalam Diagram 4 Blok dapat dilihat bahwa proses kontrol baik dan penggunaan teknologi buruk, sehingga harus ada perbaikan agar lebih baik.

Gambar 6. Four Block Diagram pra

Perbaikan

7. Analisis dan Pemecahan Masalah Análisis dilakukan atas masalah

yang sudah diidentifikasikan pada tahapan sebelumnya, dimana dalam metode six sigma kita memasuki tahap analisis pemecahan masalah sampai perbaikan dan proses kontrol agar perbaikan yang sudah dilakukan tetap konsisten dan tidak terulangnya kembali masalah yang sama dimasa yang akan datang.

Pengumpulan Faktor Penyebab Dalam mencari faktor penyebab gap

gasket pada bagian bawah kulkas, didapatkan dari sumbang saran, yaitu pengumpulan data dari orang yang terlibat dalam proses assembling. Semua pendapat ini harus diterima dan dicatat, dan masing-masing pendapat tidak diketahui oleh yang lainnya. Dalam memudahkan analisa, permasalahan diklasifikasikan dalam 5 faktor utama (4M+1E; Man, Material, Machine, Methode dan Environment). Data tersebut kemudian dibuatkan logic tree agar mudah untuk ditelusuri akar permasalahannya.

Gambar 7. Diagram Analisis Logic Tree

Dari logic tree dapat dilihat kemungkinan terjadinya permasalahan (X-factor) karena: 1. Ukuran panjang gasket yang terlalu

panjang. 2. Posisi pemasangan screw reinforce. 3. Arah pasang hinge L yang tidak tepat.

Setelah didapatkan X faktor yang menyebabkan gap gasket tersebut, maka akan dilakukan hipotesis untuk menentukan mana faktor yang paling vital untuk dilakukan perbaikan.

Uji Hipotesis Potensial Faktor Karena data hasil pengukuran data

kontinya. Uji hipotesis yang akan dilakukan adalah metode average menggunakan ANOVA, bertujuan untuk melihat perbedaan rata-rata antara dua buah grup sampel atau lebih.

Uji Hipotesis Posisi Screw Reinforce Pernyataan hipotesa untuk data pengujian adalah:

i. Ho : = o = Pemasangan screw reinforce pada posisi samping dan bawah bukan merupakan faktor vital.

ii. HA : o = Pemasangan screw reinforce pada salah satu bagian samping/bawah merupakan faktor vital. Pengumpulan data

Tabel 4. Jarak Pintu dengan Posisi Screw Reinforce berbeda

Normaly Test

12.612.512.412.312.212.112.011.911.811.7

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

At Rear Area

Pe

rce

nt

Mean 12.19

StDev 0.1769

N 10

AD 0.374

P-Value 0.344

Probability Plot of At Rear AreaNormal

Gambar 8. Grafik Uji Normalitas Jarak Pintu dengan posisi screw reinforce di samping

7

14.2514.0013.7513.5013.2513.0012.7512.50

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

At Bottom Area

Pe

rce

nt

Mean 13.43

StDev 0.3188

N 10

AD 0.431

P-Value 0.243

Probability Plot of At Bottom AreaNormal

Gambar 9. Grafik Uji Normalitas Jarak Pintu dengan posisi screw reinforce di belakang

P-value untuk posisi screw di samping sebesar 0,344 dan P-value untuk posisi screw di belakang sebesar 0,243. Hasil P-value lebih besar dari 0,05, menunjukkan data yang diperoleh terdistribusi normal. Equal Variance Test

Berdasarkan laporan pengolahan data Variance Test kedua posisi diperoleh P-value 0,094>0,05 yang menunjukkan varians kedua data tersebut sama.

Test

Method DF1 DF2 Statistic P-Value

F Test (normal) 9 9 3.25 0.094

Levene's Test 1 18 1.08 0.312

(any continuous)

Anova Test Dalam pengolahan data dengan minitab diperoleh laporan sebagai berikut: One-way ANOVA: At Bottom Area, At Rear Area Source DF SS MS F P

Factor 1 7.6880 7.6880 115.69 0.000

Error 18 1.1962 0.0665

Total 19 8.8842

S = 0.2578 R-Sq = 86.54% R-Sq(adj) = 85.79%

Level N Mean StDev

At Bottom Area 10 13.429 0.319

At Rear Area 10 12.189 0.177

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level +---------+---------+---------+---------

At Bottom Area (----*---)

At Rear Area (----*---)

+---------+---------+---------+---------

12.00 12.40 12.80 13.20

Pooled StDev = 0.258

P-value 0,000<0,05, maka Ho ditolak, dan HA diterima, artinya posisi pemasangan screw reinforce merupakan faktor vital.

Uji Hipotesis Arah Pasang Hinge L

Pernyataan hipotesa untuk data pengujian adalah:

i. Ho : = o = Pemasangan Hinge L baik ke arah depan maupun belakang adalah bukan merupakan faktor vital.

ii. HA : o = Pemasangan Hinge L pada salah satu arah adalah faktor vital.

Pengumpulan data Tabel 5. Jarak Pintu Beda

Arah Pasang Hinge L

Normaly Test P-value untuk arah pasang hinge L ke belakang 0,951 dan ke depan 0,613. P-value>0,05 menunjukkan data terdistribusi normal.

13,713,613,513,413,313,213,113,012,912,8

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Move Back

Pe

rce

nt

Mean 13,24

StDev 0,2030

N 10

AD 0,145

P-Value 0.951

Move BackNormal

Gambar 10. Grafik Uji Normalitas Jarak Pintu Arah Pasang Hinge L ke belakang

14,114,013,913,813,713,613,5

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Move Forward

Pe

rce

nt

Mean 13,80

StDev 0,1306

N 10

AD 0,264

P-Value 0.613

Move ForwardNormal

Gambar 11. Grafik Uji Normalitas Jarak Pintu – Arah Pasang Hinge L ke depan

Equal Variance Test

Test

Method DF1 DF2 Statistic P-Value

F Test (normal) 9 9 2.42 0.205

Levene's Test 1 18 2.06 0.169

(any continuous)

Melalui Equal Variance Test diperoleh interval plot, boxplot serta P-value 0,205>0,05 yang menunjukkan varian kedua data tersebut sama.

8

Anova Test One-way ANOVA: Move Back, Move Forward Source DF SS MS F P Factor 1 1.5736 1.5736 54.04 0.000 Error 18 0.5242 0.0291 Total 19 2.0978 S = 0.1706 R-Sq = 75.01% R-Sq(adj) = 73.62%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ----+---------+---------+---------+----- Move Back 10 13.242 0.203 (-----*-----) Move Forward 10 13.803 0.131 (-----*-----) ----+---------+---------+---------+----- 13.20 13.40 13.60 13.80 Pooled StDev = 0.171

Dilihat dari hasil Anova Test P-value 0.000<0,05, maka Ho ditolak, dan HA diterima, artinya arah pasang hinge L merupakan faktor vital.

Uji Hipotesis Panjang Gasket Pernyataan hipotesa untuk data pengujian adalah:

i. Ho : = o = Panjang gasket bukan faktor vital

ii. HA : o = Panjang gasket faktor vital Data pengukuran Panjang Gasket

terhadap Pintu

Tabel 6. Panjang gasket dengan-tanpa gap

Uji Normalitas

486,0485,8485,6485,4485,2485,0484,8

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Gap

Pe

rce

nt

Mean 485,4

StDev 0,2637

N 10

AD 0,500

P-Value 0.158

Probability Plot of GapNormal

Gambar 12. Grafik Uji Normalitas Panjang

Gasket dengan dan tanpa Gap

Gb.[11] dan gb.[12] menunjukkan grafik uji normalitas panjang gasket dengan dan tanpa gap, diperoleh P-value sebesar 0,158 dan 0,805. P-value>0,05, menunjukkan data terdistribusi normal.

486,0485,8485,6485,4485,2485,0484,8484,6

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

No Gap

Pe

rce

nt

Mean 485,3

StDev 0,2561

N 10

AD 0,210

P-Value 0.805

Probability Plot of No GapNormal

Gambar 13. Grafik Uji Normalitas Panjang Gasket tanpa Gap

Equal Variance Test Test

Method DF1 DF2 Statistic P-Value

F Test (normal) 9 9 1.06 0.933

Levene's Test 1 18 0.03 0.868

(any continuous)

P-value 0,933 dimana P-value>0,05 hasil ini menunjukkan varians kedua data tersebut sama.

Anova Test One-way ANOVA: Gap, No Gap Source DF SS MS F P

Factor 1 0.0650 0.0650 0.96 0.340

Error 18 1.2161 0.0676

Total 19 1.2811

S = 0.2599 R-Sq = 5.07% R-Sq(adj) = 0.00%

Individual 95% CIs For Mean Based on

Pooled StDev

Level N Mean StDev ----+---------+---------+---------+-----

Gap 10 485.393 0.264 (-------------*--------------)

No Gap 10 485.279 0.256 (-------------*-------------)

----+---------+---------+---------+-----

485.16 485.28 485.40 485.52

Pooled StDev = 0.260

P-value 0,345 > 0,05, maka Ho diterima, dan HA ditolak, artinya panjang gasket tidak menyebabkan gap dan bukan faktor vital.

Tahap Perbaikan Design Of Experiment (DOE)

Metode DOE digunakan untuk mendapatkan kombinasi dari pemasangan yang paling tepat. Apakah pemasangan screw reinforce di bagian bawah atau samping dan apakah arah pasang hinge L ke depan atau ke belakang.

Tabel [7] merupakan data hasil pengukuran jarak pintu dengan kombinasi posisi pemasangan screw reinforce dan arah pasang hinge L yang berbeda, dan diulang sebanyak dua kali.

Tabel 7. Jarak pintu dengan Kombinasi Pemasangan yang Berbeda

9

Melalui penggunaan DOE dalam minitab diperoleh laporan di bawah ini. Factorial Fit: Y versus Screw Position, Hinge L Position Estimated Effects and Coefficients for Y (coded units)

Term Effect Coef SE Coef T P

Constant 12.6913 0.01875 676.87 0.000

Screw Position -1.2775 -0.6387 0.01875 -34.07 0.000

Hinge L Position -0.4725 -0.2362 0.01875 -12.60 0.000

Screw Position*Hinge L Position 0.1675 0.0837 0.01875 4.47 0.011

S = 0.0530330 PRESS = 0.045

R-Sq = 99.70% R-Sq(pred) = 98.81% R-Sq(adj) = 99.48%

Analysis of Variance for Y (coded units)

Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F

Main Effects 2 3.71052 3.71052 1.85526 659.65

Screw Position 1 3.26401 3.26401 3.26401 1160.54

Hinge L Position 1 0.44651 0.44651 0.44651 158.76

2-Way Interactions 1 0.05611 0.05611 0.05611 19.95

Screw Position*Hinge L Position 1 0.05611 0.05611 0.05611 19.95

Residual Error 4 0.01125 0.01125 0.00281

Pure Error 4 0.01125 0.01125 0.00281

Total 7 3.77789

P-value < 5%, jadi terbukti nyata adanya interaksi antara posisi pemasangan screw reinforce dan arah pasang hinge L yang memberikan kontribusi 99.48%.

Move Back

Move Forward

Rear AreaBottom Area

Hinge L Position

Screw Position

11,900

12,20513,650

13,010

Cube Plot (data means) for Y

Gambar 14. Cube Plot Jarak Pintu dengan

Kombinasi Faktor Vital

Berdasarkan cube plot maka kondisi optimum antara door foam dengan case foam adalah 11.9 mm dengan posisi screw reinforce di bagian samping dan arah pasang hinge L digeser ke belakang.

Gambar 15. Perbaikan Posisi Screw

Reinforce

Gambar 16. Perbaikan Arah Pasang Hinge L

Pengolahan Data Pasca Perbaikan Pengumpulan Data

Tabel 8. Jarak Pintu Pasca Perbaikan No Measurement No Measurement

1 12,30 11 12,56

2 11,89 12 11,92

3 12,25 13 12,12

4 12,53 14 12,30

5 12,41 15 11,87

6 12,49 16 12,44

7 11,76 17 11,82

8 12,04 18 12,09

9 12,49 19 12,52

10 11,97 20 11,96 Normality Test

13,0012,7512,5012,2512,0011,7511,50

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

Measurement

Pe

rce

nt

Mean 12,19

StDev 0,2720

N 20

AD 0,621

P-Value 0.091

Probability Plot of MeasurementNormal

Gambar 17. Grafik Uji Normalitas Jarak Pintu

pasca Perbaikan

P-value 0,091>0,05; maka data di atas terdistribusi normal.

Uji Kapabilitas Proses Diperoleh nilai Zlt =2,99 dan Zst=3,50. Maka nilai Zshift adalah 0,51.

12,912,612,312,011,711,411,1

LSL USL

LSL 11

Target *

USL 13

Sample Mean 12.1865

Sample N 20

StDev (Within) 0.360209

StDev (O v erall) 0.271996

Process Data

Z.Bench 2,24

Z.LSL 3,29

Z.USL 2,26

C pk 0,75

Z.Bench 2,99

Z.LSL 4,36

Z.USL 2,99

Ppk 1,00

C pm *

O v erall C apability

Potential (Within) C apability

PPM < LSL 0,00

PPM > USL 0,00

PPM Total 0,00

O bserv ed Performance

PPM < LSL 494,00

PPM > USL 11960,03

PPM Total 12454,03

Exp. Within Performance

PPM < LSL 6,44

PPM > USL 1391,00

PPM Total 1397,44

Exp. O v erall Performance

Within

Overall

Process Capability of Measurement

Gambar 18. Kurva Kapabilitas Proses Pengukuran Jarak Pintu Long Term

12,912,612,312,011,711,411,1

LSL USL

LSL 11

Target *

USL 13

Sample Mean 12

Sample N 20

StDev (Within) 0,303721

StDev (O v erall) 0,271996

Process Data

Z.Bench 3,09

Z.LSL 3,29

Z.USL 3,29

C pk 1,10

Z.Bench 3,50

Z.LSL 3,68

Z.USL 3,68

Ppk 1,23

C pm *

O v erall C apability

Potential (Within) C apability

PPM < LSL 0,00

PPM > USL 0,00

PPM Total 0,00

O bserv ed Performance

PPM < LSL 496,51

PPM > USL 496,51

PPM Total 993,03

Exp. Within Performance

PPM < LSL 118,22

PPM > USL 118,22

PPM Total 236,43

Exp. O v erall Performance

Within

Overall

Process Capability of Measurement

Gambar 19. Kurva Kapabilitas Proses Pengukuran Jarak Pintu Short Term

Nilai Zst dan Zshift, selanjutnya dipetakan pada 4-Blok Diagram.

10

Gambar 20. Four Block Diagram setelah

Perbaikan

Kesimpulannya proses kontrol masuk dalam kategori baik dan teknologi/desain walaupun ada peningkatan dari sebelumnya tapi masih masuk dalam kategori lemah.

Tahap Control Pengontrolan dilakukan secara

berkala, untuk melihat masih ditemukannya gap pada bagian bawah pintu atau tidak. Dan berikut hasil pemeriksaan selama 5 hari dengan 5 sampel secara acak.

Xbar – R Chart Tabel 9. Jarak Pintu Tahap Kontrol

54321

13,0

12,8

12,6

12,4

12,2

Sample

Sa

mp

le M

ea

n

__X=12,6

UC L=12,9754

LC L=12,2246

54321

1,5

1,0

0,5

0,0

Sample

Sa

mp

le R

an

ge

_R=0,651

UC L=1,376

LC L=0

Xbar-R Chart of Hari 1, ..., Hari 5

Gambar 21. Grafik X-bar Tahap Kontrol

Berdasarkan hasil pengukuran dan pemetaan grafik X-bar diketahui jarak pintu masih dalam batas kontrol atau masuk spesifikasi.

Instruksi Kerja

Untuk melengkapi pengontrolan, dibuatkan lembar instruksi kerja untuk operator di lapangan agar memahami proses pengerjaan dan bagian-bagian kritikal yang harus dilakukan pemeriksaan.

KESIMPULAN Dari penelitian ini didapatkan kesimpulan posisi pemasangan screw reinforce dan arah pasang hinge L merupakan faktor vital, perbaikan dilakukan dengan mengubah posisi pemasangan screw reinforce dari posisi bawah ke posisi samping dan arah pasang hinge L dari ke depan menjadi ke belakang, sehingga kondisi pasca perbaikan mencapai sigma level 3,5 atau 993 ppm, dengan defect rate 99% dan penghematan biaya perbaikan Rp. 64.702.000,- Daftar Pustaka

Amin Syukron, S.T., M.T., dan Ir. Muhammad Kholil, MT., Six Sigma; Quality for Business

Improvement, Graha Ilmu, 2013. C. Tri Hendradi, Statistik Six Sigma dengan

Minitab, Andi Yogyakarta, Yogyakarta, 2006.

D. Manggala, Mengenal Six Sigma Secara Sederhana, www.beranda.net, 2005.

Fakultas Teknik UNTIRTA, Modul 4 Design of Analysis (DOE), Laboratorium OSI & K (Praktikum POSI), Banten 2001

Gaspersz, Vincent, Total Quality Management, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2001.

Gaspersz, Vincent, Metode Analisis untuk Peningkatan Kualitas, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 2001

LG Electronics Indonesia, Improvement Tools Training, Jakarta, 2001.

LG Electronics Indonesia, Basic Six Sigma, LGEIN, Jakarta, 2000.

LG Electronics Indonesia, Green Belt Training Module, LGEIN, Jakarta, 2007.

LG Electronics Indonesia, Black Belt Training Module, LGEIN, Jakarta, 2008.

LG Electronics Indonesia, Best Practice of Waste Elimination For Lean Six Sigma, LGEIN, Jakarta, 2007.

Nainggolan, Ruly Santoso; Menurunkan

Service Claim Rate Cap Deco Scratch Dengan Metoda Six Sigma Pada PT. LG

Electronics Indonesia, Jakarta, 2007. Qualitygurus, Introduction to Six Sigma,

www.qualitygurus.com. Qualitygurus, Introduction to Quality

Management, www.qualitygurus.com. Peter S. Pande and Robert P. Neuman, Roland R.

Cavanagh, The Six Sigma Way, MacGraw-Hill

Companies, Inc, 2000. Windarto, Cahyani, ST, Makalah Efisiensi

Pencetakan Dokumen di Perkantoran dengan Six Sigma, Departemen BBLKI Surakarta, Jakarta, 2012.

Sample Hari 1 Hari 2 Hari 3 Hari 4 Hari 5

1

12,30

12,49

12,44

12,56

11,76

2

12,65

12,85

12,47

12,85

12,47

3

13,26

12,75

12,64

12,53

12,24

4

12,53

12,49

12,52

12,30

12,90

5

12,41

12,77

12,90

12,91

13,01