BAB 5 PEMBAHASAN - library.binus.ac.idlibrary.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab5/LKN2006-72-Bab 5.pdf · 98 BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Pengumpulan Data 5.1.1 Data penjualan

98

BAB 5

HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Hasil Pengumpulan Data

5.1.1 Data penjualan Battery Tahun 2003

Untuk mendukung alasan pemilihan kenapa analisis difokuskan pada Grid

Casting untuk pelat tipe GLSYB1,4P maka di dalam pengumpulan data ini akan

dijabarkan data penjualan Battery sampai bulan Agustus 2004, Lalu data ini akan

dianalisis menggunakan Pareto untuk menemukan tipe aki yang paling berperan dalam

penjualan aki di PT. Yuasa Battery Indonesia. Karena fokus pembahasan kali ini adalah

aki mobil, dan proses perakitan aki mobil dan motor berbeda, maka data yang akan

disajikan adalah aki Mobil.

Pareto Data Penjualan

020406080

100

N70

NS

40Z

34B

19L

NS

70N

S-4

046

B24

LN

50Z

NS

40S

46B

24R

NS

40ZL

N70

ZN

150

55B

24L

N50

NS

60S

5602

455

559

55B

24R

N10

056

638

N12

0N

50ZL

95D

31R

Tipe

Per

sent

ase

Persentase TotalPersentase Kumulatif

Diagram 5.1 Diagram Pareto data penjualan produk

99

Tabel 5.1 Tabel Perhitungan Pareto

Type Battery

Total Penjualan Kumulatif

Persentase Total

Persentase Kumulatif

N70 12318 12318 18,42357164 18,42357164 NS40Z 12039 24357 18,00628178 36,42985343 34B19L 8165 32522 12,21208495 48,64193838

NS70 7116 39638 10,64313491 59,28507329 NS-40 6500 46138 9,72180676 69,00688005

46B24L 5593 51731 8,365240802 77,37212085 N50Z 3916 55647 5,857014657 83,22913551 NS40S 3370 59017 5,04038289 88,2695184 46B24R 3061 62078 4,578223153 92,84774155 NS40ZL 2830 64908 4,232725097 97,08046665

N70Z 700 65608 1,046963805 98,12743045 N150 458 66066 0,685013461 98,81244391

55B24L 264 66330 0,394854921 99,20729883 N50 160 66490 0,239306013 99,44660485

NS60S 156 66646 0,233323362 99,67992821 56024 130 66776 0,194436135 99,87436434 55559 35 66811 0,05234819 99,92671253

55B24R 32 66843 0,047861203 99,97457374 N100 14 66857 0,020939276 99,99551301 56638 2 66859 0,002991325 99,99850434 N120 1 66860 0,001495663 100

N50ZL 0 66860 0 100 95D31R 0 66860 0 100

Total 66860 100

Dapat Dilihat dari Pareto diatas, Tipe battery yang menggunakan Grid tipe

GLSYB 1,4 P yaitu tipe N70, N50Z dan NS 40Z menempati posisi tertinggi dalam

penjualan. Maka Pembahasan selanjutnya akan dibatasi pada tipe grid ini, karena sudah

mewakili produk yang lain.

100

5.1.2 Hasil Pengumpulan Sampel data

Yuasa Telah menggunakan sistem pengendalian kualitas dengan menggunakan

metode – metode Statistical Quality Control, termasuk juga untuk pengambilan contoh.

Yuasa menggunakan AQL ( Acceptance Quality Level) 2,5 untuk semua inspeksi

proses, serta AQL 0,65 untuk komponen Vent Plug di bagian penerimaan. Standar yang

dipakai adalah MIL-STD-105-D dengan tingkat inspeksi Single Normal Inspection.

Penggunaan metode ini adalah untuk memotong waktu inspeksi serta menghemat biaya

karena jumlah kapasitas produksi yang tinggi dan jumlah tenaga kerja yang terbatas.

Apabila jumlah sample yang diambil sudah melewati batas yang ditolak, maka lot

tersebut di-reject , dan akan dilakukan 100% inspection untuk produk yang dibuat pada

shift yang sama untuk mencegah terjadinya produk cacat yang keluar ke konsumen.

Data yang akan dianalisa merupakan sejumlah data yang dikumpulkan dari

pengamatan di lapangan. Untuk mempermudah pembahasan, maka data yang diambil

dan dianalisis adalah data dari salah satu proses saja serta diuji dengan uji kecukupan

data. Hal ini dilakukan agar pembahasan menjadi lebih singkat dan sederhana, namun

dengan data yang valid dan cukup untuk melakukan pembahasan.

5.1.2.1 Data Variabel dan Data Atribut

Data yang dikumpulkan adalah dari bagian Grid Casting untuk plat tipe

GLSYB1,4PParameter yang diukur disini adalah Tebal, serta Berat sebagai perwakilan

dari data Variabel, serta data pengecekan secara Fisik ( Penampilan ) untuk mewakili

data Attribut. Data dikumpulkan selama 2 minggu. Sampel Data bulan Juli 2004 hasil

CheckSheet Grid Casting dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

101

Tabel 5.2 Tabel Hasil Pengumpulan Data Inspeksi

No Berat Tebal ( Subgroup No.) Penampilan ( AQL 2,5 ) 1 2 1 2 3 4 Populasi Contoh(n) Cacat

1 107,0 107,2 1,417 1,406 1,394 1,395 1400 50 1(b) 2 106,0 108,0 1,375 1,395 1,393 1,401 3200 100 0 3 105,2 108,0 1,397 1,404 1,420 1,405 3750 100 0 4 107,5 107,0 1,407 1,399 1,394 1,405 2500 82 0 5 104,7 106,7 1,396 1,397 1,395 1,397 4000 100 2(a),3(g)6 106,7 106,0 1,389 1,399 1,414 1,398 3700 100 3(b),3(a)7 103,5 108,2 1,390 1,389 1,388 1,415 3050 100 0 8 106,2 104,5 1,395 1,390 1,409 1,391 3100 100 0 9 105,5 106,5 1,366 1,388 1,401 1,399 3800 100 0 10 105,7 107,0 1,392 1,431 1,391 1,388 3250 100 3(d),3© 11 106,5 106,5 1,389 1,400 1,396 1,395 3450 100 0 12 108,0 107,0 1,391 1,398 1,370 1,407 4200 100 0 13 105,7 104,0 1,405 1,417 1,404 1,394 2950 100 0 14 106,7 107,7 1,394 1,391 1,428 1,411 3000 100 0 15 106,7 107,0 1,386 1,407 1,388 1,396 4000 100 2(a) 16 106,5 108,7 1,392 1,392 1,403 1,411 3800 100 3(b) 17 107,0 106,2 1,394 1,392 1,390 1,411 3500 100 1(b) 18 105,5 106,7 1,400 1,372 1,391 1,386 4500 100 0 19 106,7 106,5 1,384 1,394 1,404 1,394 3800 100 2(a) 20 109,0 106,5 1,395 1,385 1,419 1,407 850 32 0 21 102,5 107,5 1,387 1,358 1,405 1,404 5000 100 0 22 101,7 106,5 1,403 1,402 1,391 1,392 4000 100 2(a) 23 107,7 107,0 1,394 1,388 1,408 1,376 4200 100 0 24 105,5 108,5 1,395 1,407 1,405 1,403 4000 100 0 25 104,7 106,7 1,408 1,407 1,375 1,391 4900 100 0 26 102,0 108,5 1,388 1,379 1,388 1,386 5000 100 3(b) 27 103,5 107,2 1,358 1,409 1,393 1,417 3800 100 1(b) 28 107,7 107,0 1,398 1,397 1,421 1,411 4200 100 0 29 107,7 106,5 1,420 1,388 1,404 1,390 4000 100 2© 30 108,0 108,2 1,388 1,420 1,396 1,395 4000 100 2(e) 31 107,2 106,5 1,380 1,417 1,413 1,407 3700 100 0 32 107,2 106,5 1,409 1,410 1,425 1,438 4900 100 2© 33 106,7 108,0 1,393 1,387 1,375 1,410 4000 100 0 34 108,2 109,0 1,408 1,382 1,399 1,393 3500 100 0 35 106,0 107,5 1,397 1,399 1,396 1,429 3750 100 3(b),2© 36 105,0 104,0 1,403 1,390 1,400 1,392 4450 100 0 37 105,7 107,0 1,399 1,403 1,402 1,415 3900 100 2(a) 38 102,5 107,5 1,378 1,427 1,387 1,400 4000 100 0 39 106,0 108,5 1,390 1,393 1,405 1,393 3700 100 0 40 102,5 107,0 1,388 1,371 1,397 1,408 4200 100 1(b)

102

Keterangan Cacat Penampilan dari tabel diatas :

a. Retak

b. unfilled ( tidak terisi )

c. Fins ( kelebihan timah di dalam panel)

d. Flash (kelebihan timah di luar panel )

e. Lubang

f. Berubah bentuk

g. Shrinkage

h. Lain – Lain

Ukuran Standar Tebal dari Battery Grid:

Partial Value ( per satuan pengukuran ) = 1,40 ± 0,15 mm

Mean Value ( rata – rata per subgroup ) = 1,40 ± 0,05 mm

Ukuran Standar Berat dari Battery Grid:

Mean Value ( rata – rata per subgroup ) = 103 ± 8 gram

5.1.2.2 Data Historis Kerusakan

Data Historis Kerusakan ini dikumpulkan dengan tujuan untuk digunakan pada

analisis dan implementasi Metode Failure Mode and Effects Analysis ( FMEA ) dalam

usulan perbaikan metode analisis yang akan dibuat. Tentunya untuk Penyebab variansi

yang khusus tidak dimasukkan dalam analisis.

103

Tabel 5.3 Tabel Faktor Penyebab Reject

Tgl Masalah Sebab Penyebab

Masalah Tindakan Preventive

Penanggulangan Sementara Faktor

22/01/2004

Ketebalan Plat tidak Standar (Terlalu tebal)

Mesin

Spraygun Rusak pada frame atas spraygun lama

Hasil produksi selalu di - check tiap 300 panel bersama operator

Dicek ulang dan dilebur 350 Panel Khusus

08/03/2004 Retak Manusia

Kontrol kurang teliti

Dilakukan pengecekan per 200 panel saat produksi

Dicek ulang dan dilebur 500 Panel Umum

23/03/2004 Retak Metode

Sedikit bergelombang

Sebelum Melakukan produksi, setiap setelah di-spray harus disapu kawat

Semua produk dicek ulang sambil ditekuk2, dilebur 400 panel

Umum

20/04/2004 Retak Metode

Sedikit bergelombang

Sebelum Melakukan produksi, seitap setelah di-spray harus disapu kawat

Semua produk dicek ulang sambil ditekuk2, dilebur 400 panel

Umum


Kontrol Kurang teliti

Diberi Pengarahan agar lebih teliti dalam pengecekan mold, dibuat Checklist tiap shift.

Dilebur total 900 Panel Umum

104


Kontol Kurang Teliti



28/04/2004

Ketebalan Plat tidak Standar (Terlalu tipis)

Manusia

Operator belum menguasai metode Spray untuk tipe AMB

Untuk type GLSYB 1,4P dilakukan pengecekan ulang tiap 450 panel atau 1/2 shift

Dicek ulang dan dilebur 900 Panel Umum


Kontol Kurang Teliti, operator Baru





Pengecekan diperketat per 1/2 shift 350 unit, dibuat Checklist tiap shift.


13/06/2004 Retak Metode Cara Spray

salah

Cara Spray diperbaiki dan setelah spray harus disapu kawat. isi checklist selama 1 mg

Dicek ulang dan dilebur ulang 650 Panel

Umum

105

16/06/2004

Ketebalan Plat tidak standar ( Terlalu Tebal )

Manusia

Tidak dikontrol saat perbaikan Spraygun

Dicek setiap 1/2 Shift

Dicek ulang, dilebur 600 panel Khusus



Pengecekan diperketat per 1/2 shift , dibuat Checklist tiap shift.




Pengecekan diperketat per 1/2 shift , dibuat Checklist tiap shift.



Kontrol kurang teliti

Operator diberi pengarahan langsung dan harus isi checklist 1 mgg

Dicek ulang dan dilebur total 700 Panel

Umum

14/08/2004 Retak Material

Timah baru dikuras , kandungan kurang stabil, hasil Grid rapuh

Melting Pot diberi timah 2 potong

Dilebur total 1100 panel Umum

5.1.2.3 Pengumpulan Data Cost Of Poor Quality

Cost Of Poor Quality adalah Biaya yang dikeluarkan untuk kualitas yang buruk,

misalnya biaya untuk memproduksi produk yang cacat, yaitu :

106

Diketahui Produksi rata - rata 1 hari = 80.000 unit total 24 Mesin dengan 3 Shift 24 Jam.

Kapsitas Produksi per jam per mesin = 24*24

80000 =138.89 unit

Biaya Listrik :

1 Kwh = Rp 500,-

1 unit Mesin = (18A + 12A + 8A + 50A ) *220V = 19,360 Kwh

Biaya listrik per unit Grid = 5002424

000.80360,19 x

x

Kwh = Rp. 69,64 per unit

Biaya tenaga kerja :

1 Mesin = 1 Operator per Shift

Gaji operator per bulan Rata – rata = Rp 750.000,-

Hari Kerja per bulan rata – rata 25 hari dengan 8 jam kerja per hari

Biaya Tenaga kerja per unit Grid = =

325

2480000

750000

xRp 27 per unit

Biaya Gas :

1 Mesin = 5 Kg Gas per jam

1 Kg gas alam = Rp 1750,-

Biaya Gas per unit Grid =

242480000

17505

x

x = Rp 63,- per unit

Biaya Timah :

Harga 1 Ton timah = Rp 9.000.000,-

1 Grid membutuhkan rata – rata 100 gram timah

Biaya timah per Grid = 9000000.1000000

100 xRp = Rp 900,- per unit

107

Biaya timah ini akan ada apabila Reject baru diketahui di divisi Pasting, dimana

Grid patah setelah terkena Pasta, yang berakibat Grid sama sekali tidak dapat dilebur

ulang. Sedangkan bila terjadi di saat sebelum keluar divisi Grid Casting maka operator

akan melebur lagi dan hanya kehilangan biaya energi dan tenaga kerja.

5.2. Hasil Analisa Data dan Pembahasan

Sesuai dengan pemilihan proses di awal, Pembahasan akan difokuskan pada

proses produksi Grid Casting untuk Grid No. GLS YB 1,4 P. Untuk sistematika

pembahasan yang lebih terstruktur maka akan digunakan metode Six Sigma untuk

melakukan perbaikan proses ini, maka pembahasan ini akan melalui 5 tahap DMAIC (

Define-Measure-Analysis-Improve-Control ).

5.2.1 DEFINE

Tahap ini merupakan tahapan untuk mendefinisikan proses yang akan dibahas

selanjutnya sebelum menentukan karakteristik kualitas dan kebutuhan pelanggan yang

lain. Untuk menggambarkan proses digunakan Diagram SIPOC ( Supplier, Input,

Process, Output, Customer seperti dbawah ini :

108

Suppliers Inputs Processes Outputs Customers

PT. Muhtomas(Lead

Antimony)

Yuasa Japan(Spray Material)Bentonite, CorkPowder, Water

Glass

Lead AntimonyPbSb

kadar antimoni (Sb)sebesar 2,5% - 3,5%.

Mixed Spray Material

Temperatur Tepat

Metode Spray tepat

PemilihanMold

Sesuaijenis Grid

Grid BatteryGLSYB 1,4 P Divisi Pasting

Spraymold

ScrapMold

SettingTemperatur tepat

Timahdlelehkan

TimahDialirkan

keCetakan

GridDipotong

sesuaiukuran

GridMelaluiProsesAgeing

2 - 4 hari

Diagram 5.2 Diagram Analisa SIPOC

Keterangan dari Analisa SIPOC diatas :

Supplier menentukan kualitas bahan Lead antimony (PbSb ) dengan kadar Antimony

antara 2,5 – 3,5%, yang sebelum memasuki produksi harus ditest di lab untuk kadarnya,

apabila tidak memenuhi maka akan menyebabkan hasil cetakan tidak sempurna,

sedangkan untuk bahan aktif material telah dibuat di jepang dan tidak memerlukan

pengecekan lebih lanjut.

Input yang menentukan adalah setting temperatur mesin yang telah ditentukan sesuai

dengan panduan dari Yuasa Jepang untuk menjaga tingkat kekentalan timah. Dimana

setting mesin ini sudah secara otomatis, dan yang paling memungkinkan untuk

menyebabkan defect adalah beda temperatur yang sangat kecil di dalam mold yang

ditentukan oleh bahan aktif material yang dispray dan metode spray nya.

Proses : Metode yang menentukan kualitas grid yang dihasilkan adalah metode spray

pada awal proses untuk mempersiapkan mold sebelum melakukan pencetakan timah.

Apabila metode spray belum dikuasai, maka hasil cetakan sangat mungkin cacat berupa

retak atau grid yang rapuh.

109

Output Hasil Grid yang telah keluar dari cetakan ini akan dicek seacara fisik oleh

operator terlebih dahulu, baru setiap shift ada petugas yang melakukan inspeksi dari

produk yang telah dibuat. Apabila terjadi kerusakan , maka semua grid yang dihasilkan

dalam lot yang sama akan dicek dan yang rusak akan dilebur ulang.

Customer disini merupakan proses selanjutnya yang menggunakan hasil dari Grid

Casting ini, yaitu bagian Pasting, dimana Grid yang telah jadi masuk ke mesin untuk

dilapisi dengan pasta. Seringkali apabila komposisi Grid tidak baik dan retak, maka di

proses grid casting ini akan terjadi korosi ataupun rusak, dan haurs dibuang.

5.2.2 MEASURE

Dalam Tahap measure ini, akan dilakukan beberapa analisa untuk menentukan

bagaimana kondisi porses yang sedang berjalan saat ini dan apa target yang ingin dicapai

setelah dilakukan perbaikan dengan metode Six Sigma, diantaranya:

1. Penentuan Karakteristik Critical To Quality, yaitu apa saja karakteristik produk

yang dibutuhkan dan sangat kritis bagi konsumen yang merupakan proses

pasting yang menggunakan produk dari divisi Grid Casting ini.

2. Karakteristik Target yang diinginkan oleh manajemen untuk sasaran jangka

pendek dan jangka panjang kedepan.

3. Pengukuran kondisi saat ini dengan berapa besar tingkat sigma , Defect per

Million Opportunities (DPMO), dan juga Kapabilitas Proses saat ini.

4. Penentuan Cost of Poor Quality ( COPQ ) , yaitu biaya yang timbul akibat

diproduksinya produk cacat dalam proses ini.

110

5.2.2.1 Penentuan Critical To Quality

Jenis cacat yang ada di bagian Grid Casting ini adalah :

1. Ketebalan tidak standar, yaitu akibat pelat yang memiliki tebal melewati atau

kurang dari batas toleransi standar untuk jenis tersebut. Hal ini dapat diakibatkan

oleh setting mesin yang salah, kondisi mold sudah aus, atau beberapa faktor

lainnya. Akibat yang dapat ditimbulkan adalah pelat yang mudah korosi saat

melalui proses pasting apabila terlalu tipis, serta tidak masuk ke container

apabila terlalu tebal.

2. Berat tidak standar, hal ini dapat terjadi apabila berat material plat melebihi

standar, hal ini hanya berakibat pada borosnya penggunaan material. Sedangkan

apabila berat dibawah standar , dimungkinkan material yang masuk memiliki

komposisi yang salah.

3. Cacat Fisik / penampilan, yaitu cacat yang dapat terlihat dengan mata , untuk

cacat penampilan dapat digolongkan pada :

o Retak ; apabila grid patah di salah atu kisi – kisinya dengan karakteristik

tertentu sehingga grid tidak dapat mengalirkan listrik dengan baik bila

digunakan.

o unfilled ( tidak terisi ): yaitu kondisi dimana grid tidak penuh pada salah

satu kisi – kisinya.

o Fins ( kelebihan timah di dalam panel): yaitu apabila antara kisi – kisi

grid terdapat lelehan timah.

o Flash (kelebihan timah di luar panel ): yaitu apabila lelehan timah ada

diluar panel

111

o Lubang : yaitu bila ada kisi – kisi yang tidak terisi penuh, sehingga

berlubang.

o Berubah bentuk: Yaitu akibat panas yang berlebih sehingga grid nya

rusak dan tidak memiliki bentuk yang simetris.

o Shrinkage : yaitu Grid pada saat pendinginan mengalami penyusutan

bentuk sehingga tak sesuai dengan spesifikasi.

Dari kerusakan – kerusakan yang terjadi di atas, maka dapat ditentukan Critical To

Qualitynya adalah :

Tabel 5.4 Tabel Penentuan Critical To Quality

Persyaratan Output

Karakteristik kualitas (CTQ)

Metrik Kinerja Internal

Deskripsi Critical To Quality

Ketebalan Grid XR Chart Tebal Melebihi Standar Tebal Dibawah standar

Berat Grid XR Chart Berat Melebihi standarr Berat Dibawah standar

Kualitas Grid GLSYB1,4P

Penampilan Grid % lot yang ditolak

a. Retak b. unfilled c. Fins d. Flash e. Lubang f. Berubah bentuk g. Shrinkage

5.2.2.2 Karakteristik Target

Karakteristik Target jangka pendek perusahaan yang ingin dicapai adalah untuk

meningkatkan kapabilitas proses menjadi lebih baik daripada kondisi saat ini, dan

tentunya untuk jangka panjang adalah mencapai kinerja yang memenuhi standar Six

Sigma, dengan 3,4 unit produk cacat per 1 juta unit produksi, dapat digambarkan di tabel

5.5 dibawah ini, yaitu :

112

Tabel 5.5 Tabel Karakteristik Target

Karakteristik

kualitas (CTQ)

Metrik

Kinerja

Internal

Kondisi Saat ini Target Jangka

Pendek

Kondisi Ideal

Ketebalan Grid XR

Chart

Cp = 1,314

Cpk = 1,27

Cpm = 1,298

Cpmk = 1,246

Sigma = 5,23

Cp = 1,45

Cpk = 1,33

Cpm = 1,5

Cpmk = 1,5

Sigma = 5,5

Cp = 1,33

Cpk = 1,33

Cpm = 2

Cpmk = 2

Sigma = 6

Berat Grid XR

Chart

Cp = 1,735

Cpk = 0,98

Cpm = 0,70

Cpmk = 0,397

Sigma = 4,45

Cp = 1,9

Cpk = 1,1

Cpm = 0,9

Cpmk = 0,6

Sigma = 5,6

Cp = 1,33

Cpk = 1,33

Cpm = 2

Cpmk = 2

Sigma = 6

Penampilan

Grid

% lot

Rejection

Cp = 0,9

Cpk = 0,82

Sigma = 4,59

Cp = 1,2

Cpk = 1,2

Sigma = 5

Cp = 1,33

Cpk = 1,33

Sigma = 6

5.2.2.3 Pengukuran Kapabilitas Proses saat ini

Sebelum dilakukan pengukuran Kapabilitas proses dan DPMO ini, perlu diuji

dahulu apakah data yang diambil dari perusahaan telah mencukupi untuk mewakili

proses sebenarnya.

5.2.2.3.1 Uji Kecukupan Data

Uji kecukupan Data diujicobakan kepada salah satu data, misal data Tebal Grid sebagai

sampel , apabila data tersebut cukup, maka jumlah data sampel yang diambil sejumlah

40 merupakan data valid untuk digunakan pada perhitungan ini.

113

Tabel 5.6 Tabel Perhitungan Uji Kecukupan Data

No Tebal ( Subgroup No.) 1 2 3 4 Jumlah X bar X bar^2 1 1,417 1,406 1,394 1,395 5,612 1,403 1,968409 2 1,375 1,395 1,393 1,401 5,564 1,391 1,934881 3 1,397 1,404 1,420 1,405 5,626 1,4065 1,97824225 4 1,407 1,399 1,394 1,405 5,605 1,40125 1,963501563 5 1,396 1,397 1,395 1,397 5,585 1,39625 1,949514063 6 1,389 1,399 1,414 1,398 5,600 1,4 1,96 7 1,390 1,389 1,388 1,415 5,582 1,3955 1,94742025 8 1,395 1,390 1,409 1,391 5,585 1,39625 1,949514063 9 1,366 1,388 1,401 1,399 5,554 1,3885 1,92793225 10 1,392 1,431 1,391 1,388 5,602 1,4005 1,96140025 11 1,389 1,400 1,396 1,395 5,580 1,395 1,946025 12 1,391 1,398 1,370 1,407 5,566 1,3915 1,93627225 13 1,405 1,417 1,404 1,394 5,620 1,405 1,974025 14 1,394 1,391 1,428 1,411 5,624 1,406 1,976836 15 1,386 1,407 1,388 1,396 5,577 1,39425 1,943933063 16 1,392 1,392 1,403 1,411 5,598 1,3995 1,95860025 17 1,394 1,392 1,390 1,411 5,587 1,39675 1,950910563 18 1,400 1,372 1,391 1,386 5,549 1,38725 1,924462563 19 1,384 1,394 1,404 1,394 5,576 1,394 1,943236 20 1,395 1,385 1,419 1,407 5,606 1,4015 1,96420225 21 1,387 1,358 1,405 1,404 5,554 1,3885 1,92793225 22 1,403 1,402 1,391 1,392 5,588 1,397 1,951609 23 1,394 1,388 1,408 1,376 5,566 1,3915 1,93627225 24 1,395 1,407 1,405 1,403 5,610 1,4025 1,96700625 25 1,408 1,407 1,375 1,391 5,581 1,39525 1,946722563 26 1,388 1,379 1,388 1,386 5,541 1,38525 1,918917563 27 1,358 1,409 1,393 1,417 5,577 1,39425 1,943933063 28 1,398 1,397 1,421 1,411 5,627 1,40675 1,978945563 29 1,420 1,388 1,404 1,390 5,602 1,4005 1,96140025 30 1,388 1,420 1,396 1,395 5,599 1,39975 1,959300063 31 1,380 1,417 1,413 1,407 5,617 1,40425 1,971918063 32 1,409 1,410 1,425 1,438 5,682 1,4205 2,01782025 33 1,393 1,387 1,375 1,410 5,565 1,39125 1,935576563 34 1,408 1,382 1,399 1,393 5,582 1,3955 1,94742025 35 1,397 1,399 1,396 1,429 5,621 1,40525 1,974727563 36 1,403 1,390 1,400 1,392 5,585 1,39625 1,949514063 37 1,399 1,403 1,402 1,415 5,619 1,40475 1,973322563 38 1,378 1,427 1,387 1,400 5,592 1,398 1,954404 39 1,390 1,393 1,405 1,393 5,581 1,39525 1,946722563 40 1,388 1,371 1,397 1,408 5,564 1,391 1,934881 Jumlah 55,91275 78,15766331 Rata2 1,39781875 1,953941583

114

N = 40

k/s = 16,5 dengan tingkat keyakinan 90% dan tingkat ketelitian 10 %.

Pemilihan tingkat keyakinan dan ketelitian ini didasarkan oleh kondisi

pengecekan secara visual yang paling umum dan dianggap pengukuran memerlukan

tingkat presisi yang cukup tinggi.

222 )(/

'

−=

∑∑ ∑

xjxjxjNsk

N =

22

91275,55)91275,55()15766331,78*40(5,16

−

N’ = 0,006176103

Karena N’< 40 , maka data disimpulkan cukup.

5.2.2.3.2 Data Tebal

Data tebal memiliki subroup sebesar 4 buah untuk tipe GLSYB1,4P ini, karena

setiap patroli dan pengukuran diambil 4 data. Dibawah ini adalah Peta Kendalinya :

Peta Kendali X & R ini menggunakan perhitugan statistik dari data yang ada

pada sampel yang akan dibahas, perhitungan USL dan LSL dalam bats 3 sigma dengan

menggunakan rumus sebagai berikut :

Dengan diketahui :

X = 1,398, R = 0,027 , dan n = 40.

Karena Subgroup 4 maka didapat data berikut :

A2 = 0,729 ,D4 = 2,282 ,D3 = 0

Maka Batas – Batas kendalinya adalah :

115

Peta Kontrol X

CL = X = 1,39724

UCL = X + A2. R = 1,41668

LCL = X – A2. R = 1,37780

Peta Kontrol R

CL = R = 0,02667

UCL = D4. R = 0,06085

LCL = D3. R = 0

Standar deviasi = 0,01268

3 Sigma X Chart

1,351,361,371,381,391,4

1,411,421,43

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

X V

alue

X bar

LCLCL

UCL

Grafik 5.1 Grafik X Chart Tebal

Dari Peta kendali diatas didapat pada periode ke 32 sedang ada perbaikan mesin

sehingga produk yang dihasilkan tidak memenuhi spesifikasi, maka revisinya adalah

seperti yang dibawah ini:

116

3 Sigma X Chart

1,351,361,371,381,391,4

1,411,42

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

X V

alue

X bar

LCLCL

UCL

Grafik 5.2 Grafik X Chart Tebal Revisi

3 Sigma R Chart

0

0,02

0,04

0,06

0,08

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Ran

ge

Range

LCL

CL

UCL

Grafik 5.3 Grafik R Chart Tebal Revisi

Perhitungan Kapabilitas proses dengan Spesifikasi USL dan LSL hasil perhitungan :

Perhitungan Cp :

σ6LSLUSLCp −

= = )0,01268(6

38,142,1 − = 0,5110

Perhitungan CpK :

01268,0338,1398,1

3 xSDLSLXCPL −

=−

= = 0,5311

01268,03398,142,1

3 xSDXUSLCPU −

=−

= = 0,4909

CpK = Min[CPL ; CPU] = Min[0,5311 ; 0,4909] = 0,4909

117

Apabila Peta kendali X tersebut diplot dengan batas – batas kendali yang disesuaikan

dengan spesifikasi proses yang telah ditentukan oleh bagian teknik untuk proses grid

casting ini, maka akan didapat X chart yang baru sebagai berikut :

X Chart ( Standard )

1,3

1,35

1,4

1,45

1,5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39

Subgroup No.

Teb

al

LCL Std

CL Std

UCL Std

Mean

Grafik 5.4 Grafik X Chart Tebal dengan standar teknis

Perhitungan Kapabilitas Proses dengan Spesifikasi Teknis :

Untuk data tebal ini, spesifikasi proses yang telah ditentukan sebagai toleransi

yang diinginkan oleh konsumen yang dalam hal ini adalah divisi pasting sebagai

demikian :

USL = 1,45 mm

CL = 1,40 mm

LSL = 1,35 mm

Dengan Menggunakan USL dan LSL dari spesifikasi, maka dihitung :

σ6

LSLUSLCp −= =

)0,01268(635,145,1 − = 1,31441

Sedangkan untuk perhitungan CpK adalah :

01268,0335,1398,1

3 xSDLSLXCPL −

=−

= = 1,26183

118

01268,03398,145,1

3 xSDXUSLCPU −

=−

= = 1,366982

CpK = Min[CPL ; CPU] = Min[1,33;1,44] = 1,26183

Dari hasil perhitungan Cp dan Cpk diatas, didapatkan bahwa nilai Cp dan Cpk

sudah mendekati sempurna yaitu 1,33, oleh karena itu dibuat perhitungan dengan

menggunakan indeks Cpm dan Cpmk yang berhubungan pula dengan indeks Cp dan

Cpk diatas. Hal ini diperlukan karena Indeks kapabilitas proses Cp dan Cpk hanya

diperuntukkan bagi proses yang memiliki kemampuan maksimal 4 Sigma, maka dengan

Cp atau Cpk diatas 1,33 saja sudah dianggap baik, sedangkan Indeks Cpm dan Cpmk

diperuntukkan bagi proses yang dengan sigma mendekati 6, sehingga dapat dihitung

lebih akurat, karena proses dianggap baik apabila memiliki Cpm dan Cpmk diatas 2.

2222 01268,0)40,1398,1(6

)35,145,1(

)(6

)(

+−

−=

+−

−=

STX

LSLUSLCpm = 1,298355

22

01268,0)4,1398,1(1

36,1

)(1

−

+

=

−

+

=

STX

CpkCpmk = 1,24642

Analisa :

Berdasarkan dari hasil pengukuran diatas, maka didapatkan bahwa CpmK

sebesar 1,24642 yang berarti CpmK berada antara range 1,00 – 1,99 dan proses

dianggap cukup mampu, serta memiliki kesempatan terbaik untuk dapat dikembangkan

dengan Six Sigma. Sedangkan untuk parameter pengukuran kinerja yang saat ini dipakai

perusahaan yaitu CpK, didapat CpK sebesar 1,26183 yang berarti sudah baik.

Adanya perbedaan antara Cp dan Cpk apabila dihitung dengan menggunakan

USL dan LSL hasil perhitungan dengan apabila menggunakan Cp dan Cpk dengan USL

119

dan LSL yang telah ditetapkan disebabkan karena proses ini sebenarnya sudah sangat

baik, sehingga apabila menggunakan USL dan LSL hasil perhitungan yang hanya

menggunakan data yang sangat sedikit dan tidak stabil akan didapatkan Cp dan Cpk

yang kecil. Serta apabila produk sudah memenuhi batas spesifikasi yang diberikan oleh

bagian teknik, yaitu antara 1,35 sampai 1,45 mm, produk ini sudah sangat baik. Maka

untuk selanjutnya perhitungan akan menggunakan Spesifikasi Teknis yang sudah

ditetapkan, dan tidak menggunakan data USL dan LSL hasil perhitungan.

Perhitungan DPMO

Kemungkinan Cacat diatas USL = 000.000.1)( xS

XUSLZP

−

≥

= 000.000.101268,0

398,145,1 xZP

−

≥

= { } 000.000.1)1009,4(1 xZP ≤− = 20,58437

Kemungkinan Cacat dibawah LSL = 000.000.1)( xS

XLSLZP

−

≤

= 000.000.101268,0

398,135,1 xZP

−

≥

= { } 000.000.1)78549,3(1 xZP −≤− = 76,72854

Defects per Million Opportunities (DPMO) = 97,31291 unit

Didapat bahwa Sigma Level dari tabel Konversi nilai sigma adalah 5,22589 Sigma

Bisa dikatakan untuk data tebal, hasil yang diperoleh sudah sangat baik dan

hanya memerlukan sedikit improvement untuk mencapai kualitas Six Sigma, dengan

DPMO sebesar 3,4 unit per satu juta produk. Karena sebernarnya proses ini sudah baik.

120

5.2.2.3.3 Data Berat

Data berat memiliki subroup sebesar 2 buah untuk tipe GLSYB1,4P ini, karena

setiap patroli dan pengukuran diambil 2 data. Dibawah ini adalah Peta Kendalinya :

Peta Kendali X & R ini menggunakan perhitugan statistik dari data yang ada

pada sampel yang akan dibahas, perhitungan USL dan LSL dalam batas 3 sigma dengan

menggunakan rumus sebagai berikut :

Dengan diketahui :

X = 106,4413 , R = 1,873 , dan n = 40.

Karena Subgroup 2 maka didapat data berikut :

A2 = 1,88 ,D4 = 3,267 ,D3 = 0

Maka Batas – Batas kendalinya adalah :

Peta Kontrol X

CL = X = 106,47179

UCL X + A2. R = 109,76903

LCL = X – A2. R = 103,17456

Peta Kontrol R

CL = R = 1,75385

UCL = D4. R = 5,72952

LCL = D3. R =0

Standar deviasi = 0,01268

121

3 Sigma X Chart

95,0

100,0

105,0

110,0

115,0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

X V

alue

X bar

LCL

CL

UCL

Grafik 5.5 Grafik X Chart Berat

3 Sigma R Chart

0

2

4

6

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Ran

ge

Range

LCL

CL

UCL

Grafik 5.6 Grafik R Chart Berat

Karena pada data 26 sedang ada perbaikan mesin, sehingga setelah produksi hasil yang

diperoleh diluar range dan banyak variasinya, maka data itu tidak diambil, dan revisinya

adalah seperti dibawah ini :

3 Sigma X Chart

95,0

100,0

105,0

110,0

115,0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

X V

alue

X bar

LCL

CL

UCL

Grafik 5.7 Grafik X Chart Berat Revisi

122

3 Sigma R Chart

0

2

4

6

8

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Ran

ge

Range

LCL

CL

UCL

Grafik 5.8 Grafik R Chart Berat Revisi

Apabila Peta kendali X tersebut diplot dengan batas – batas kendali yang

sebenarnya, yaitu yang sesuai dengan spesifikasi proses yang efisien untuk proses Grid

casting ini, maka akan didapat X chart yang baru sebagai berikut :


90

120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Ber

at

LCL Std

CL Std

UCL Std

Mean

Grafik 5.9 Grafik X Chart Berat dengan standar teknis

Perhitungan kapabilitas proses dengan spesifikasi teknis:

Untuk data berat ini, spesifikasi proses yang telah ditentukan sebagai toleransi

yang diinginkan oleh konsumen yang dalam hal ini adalah divisi pasting sebagai

demikian :

UCL = 111 gram

CL = 103 gram

LCL = 95 gram

123

Perhitungan Cp :

σ6

LSLUSLCp −= =

)536559,1(6103111 − = 1,7355

Perhitungan Cpk :

536559,13954718,106

3 xSDLSLXCPL −

=−

= = 2,4886

536559,134718,106111

3 xSDXUSLCPU −

=−

= = 0,9823

CpK = Min[CPL ; CPU] = Min[2,4886; 0,9823= 0,9823

Perhitungan Cpm dan Cpmk :

2222 536559,11034718,106(6

)95111(

)(6

)(

+−

−=

+−

−=

STX


22

536559,1)4718,106(1

982325,0

)(1

+

=

−

+

=

STX

CpkCpmk = 0,397563

Analisa:

Berdasarkan dari hasil pengukuran diatas, maka didapat kan bahwa CpmK

sebagai parameter pengukuran kalau kondisi saat ini memiliki CpmK sebesar 0,397563

yang berarti CpmK berada dibawah 1,00 dan proses dianggap sangat buruk dan perlu

dibenahi, Sedangkan untuk parameter pengukuran kinerja yang saat inii dipakai

perusahaan yaitu CpK, didapat CpK sebesar 0,982325 yang berarti proses masih berada

diatas spesifikasi dan berarti masih perlu perbaikan.

124

Perhitungan DPMO

Kemungkinan Cacat diatas USL = 000.000.1)( xS

XUSLZP

−

≥

= 000.000.1536559,1

4718,106111 xZP

−

≥

= { } 000.000.1)946974,2(1 xZP ≤− = 1604,567399

Kemungkinan Cacat dibawah LSL = 000.000.1)( xS

XLSLZP

−

≤

= 000.000.1536559,1

4718,106103 xZP

−

≥

= { } 000.000.1)65903.7(1 xZP −≤− = 0,0000000417



Bisa dikatakan untuk data tebal, hasil yang diperoleh sudah sangat baik dan

hanya memerlukan sedikit improvement untuk mencapai kualitas Six Sigma, dengan

DPMO sebesar 3,4 unit per satu juta produk.

5.2.2.3.4 Data Penampilan

Pengambilan sampel untuk penampilan Grid ini menggunakan metode sampling

Normal Inspection dengan MIL-STD-105D dengan AQL 2,5. oleh karena itu didapat

jumlah sampel yang berbeda – beda sesuai dengan besarnya lot produksi yang

dilakukan. Pengamatan dilakukan dengan cara visual, lalu bila ada cacat dicatat, apabila

sudah melewati AQL, maka satu lot tersebut akan reject.. namun tetap dicatat untuk

evaluasi total lot rejection yang menjadi target tahun depan. Perhitungan batas

125

kendalinya dengan menggunakan rumus berikut dengan batas kendali yang berbeda

untuk setiap sampel.

3 sigma

CL = p

UCL = pSp 3+

LCL = pSp 3−

Dengan n

ppS p)100( −

=

P Chart 3 Sigma

0

0,02

0,04

0,06

0,08

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Non

Con

form

ities

p

LCL

CL

UCL

Grafik 5.10 Grafik P Chart Penampilan

Karena Ternyata pada data di subgroup 6,7,10, dan 35 terdapat penyimpangan

yang setelah dianalisis ternyata akibat kerusakan mesin, sehingga bukan merupakan

penyebab umum yang sering terjadi, oleh karena itu dapat diabaikan dan peta kendali

dapat direvisi sebagai berikut :

126

P Chart 3 Sigma

00,010,020,030,040,050,06

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35Subgroup

Non

Conf

orm

ities

p

LCL

CL

UCL

Grafik 5.11 Grafik P Chart Penampilan

Analisa Kapabilitas

Perhitungan kapabilitas proses (Cp) untuk data penampilan adalah sebagai berikut:

Diketahui dari perhitungan proporsi cacat adalah 0,692841 %

a = 1 – 2x 100

cacat proporsi persentase = 1- 2x 100

0,692841 = 0,997

Berdasar kurva normal, maka nilai a = 0,996536 berada pada z = 2,70021

Setelah mendapat “titik z” maka kita dapat menghitung Cp dengan rumus :

90009,03

2,70021==Cp

karena Cp <1, maka proses ini masih menghasilkan produk yang tidak sesuai

dengan spesifikasi.

Perhitungan indeks kapabilitas performansi Kane (Cpk) untuk data penampilan

adalah sebagai berikut:

a = 1 – 100

cacat proporsi persentase =1- 100

0,692641 =0,993072



127

820318,03

2,46954==Cpk

Sama dengan kesimpulan diatas, karena Cp tidak sama dengan CpK dan kedua

nilai tersebut dibawah 1, berarti proses masih tidak dalam pengendalian dan

membutuhkan perbaikan.

Perhitungan DPMO

1. Jumlah Unit cacat = 24 Unit dari hasil produksi yang dicek sebanyak 3464 Unit

2. Karakteristik CTQ ( Critical To Quality ) yang ditemukan dalam pengamatan

ada 7 Buah, yaitu :

o Retak

o unfilled

o Fins

o Flash

o Lubang

o Berubah bentuk

o Shrinkage

3. Defect per Unit ( DPU )

0,0069283464

24_

===CheckTotal

DefectDPU

4. Total Opportunities ( TOP )

2424834647_ =×=×= CheckTotalOPTOP

5. Defect Per Opportunities ( DPO )

0,0009924248

24===

TOPDefectDPO

6. Defect Per Million Opportunities ( DPMO )

128

990100000000099,01000000 === xDPOxDPMO

7. Sigma Level

Dari Tabel Konversi DPMO ke Sigma didapat proses ini adalah 4,5932 Sigma

Analisa :

Dengan Level Sigma yang didapat sudah sangat baik, yaitu 4,59 Sigma dan

dengan Cp dan Cpk yang berada dibawah 1,00 , seharusnya proses ini masih mampu

dikembangkan sampai mencapai level sigma yang jauh lebih kecil lagi, dengan sedikit

perbaikan, karena kapabilitas prosesnya masih rendah.

5.2.2.4 Perhitungan COPQ

Perhitungan COPQ ( Cost Of Poor Quality ) ini akan mencakup biaya – biaya yang

harus dikeluarkan dalam bentuk material, energi, tenaga kerja, serta penurunan umur

mesin yang terpakai untuk membuat produk yang cacat, sehingga tidak dapat digunakan

dan harus didaur ulang.

Dalam perhitungan COPQ ini, jumlah reject yang didapat adalah reject dari satu tahun

produksi yang dilakukan selama 2004 sebelum diimplementasikan Six Sigma, yaitu :

Total Produksi = 5282500

Jumlah lot yang reject karena penampilan = 32 Lot

Total Unit Reject = 118900

Total Biaya produksi thn 2004 = 5282500 x (Rp 4500 + 69,64+ 63+ 27 )

= Rp 24.614.548.300,-

Total Ongkos Produksi thn 2004 = 5282500 x Rp 69,64+63+27 = Rp 843.298.300,-

Total Ongkos Produksi = Rp 159,64

129

Maka Total COPQ yang timbul selama 2004 adalah :

Biaya Listrik = 118900 x Rp 69,64 =Rp.8.280.196,-

Biaya Gas = 118900 x Rp 63 =Rp 7.490.700,-

Biaya Tenaga Kerja = 118900 x Rp 27 =Rp 3.120.300,-

Total Ongkos Produksi = 118900 * 159.64 = Rp 18.981.196,-

Maka Rasio COPQ terhadap biaya produksi adalah

= =++ %10002461454830

)312030074907008200196( x 0,0764 %

Rasio COPQ terhadap ongkos produksi tanpa material adalah

= %25,2%100*84329830018981196

=

Apabila dilihat selama periode pengamatan saja:

Total Produksi = 149000 unit x (Rp 4500+69,64+63+27) = Rp 694.286.360,-

Total Ongkos Produksi = 149000*159.64 = Rp 23.786.360,-

Total Defect, yang dihitung dari jumlah unit dalam lot yang di-reject apabila jumlah

produk cacat melebihi standar bisa dilihat pada tabel 5.7 dibawah ini

Tabel 5.7 Tabel Jumlah Defect Lot yang reject

Lot Ke Jumlah Reject Unit

5 4000

6 3700

10 3250

35 3750

Total Defect 14700 Unit

130

COPQ = 14700 x ( Rp69,64 +63+27) = Rp 2.346.708,-

Persentase COPQ dari biaya produksi = 0,338 %

Persentase COPQ dari ongkos produksi = 9,866 %

5.2.3. ANALYZE

Pada tahapan Analyze ini akan dibuat analisa tentang apa saja cacat yang terjadi

dan bagaimana cara mengatasinya. Pembahasan akan dibatasi pada karakteristik CTQ

yang paling membutuhkan perhatian dengan menggunakan Pareto Diagram dan

Fishbone Diagram untuk mengidentifikasi proses yang perlu diperbaiki. Karena seluruh

karakteristik kualitas ini sangat berhubungan antara satu dengan lainnya dengan sebuah

proses produksi yang sama, maka apabila dilakukan perbaikan di salah satu

karakteristik, akan mempengaruhi karakter kualitas lainnya.

Data yang dikumpulkan adalah data cacat yang pernah terjadi selama 1 tahun, didapat

data sebagai berikut :

Hasil Produksi selama 1 tahun : 5.282.500 Unit

Unit yang diperiksa selama 1 tahun untuk data Atribut : 140.178 Unit

Unit yang diperiksa selama 1 tahun untuk data Variabel : 1.567 Unit

Cacat Data variabel yang ditemukan :

Tebal Lebih dari Standar : 7 Unit dari 1567 Unit yang diinspeksi

Tebal yang kurang dari standar, Berat tidak ada yang melewati batas standar

Cacat Data Atribut yang ditemukan dapat dilihat pada tabel 5.8 dibawah ini :

131

Tabel 5.8 Tabel jenis cacat penampilan selama 2004

Jenis Cacat Jumlaha Retak 333 b Unfilled 277 c Fins 79 d Flash 22 e Lubang 45 f Berubah bentuk 32 g Shrinkage 40

5.2.3.1 Diagram Pareto

Berdasarkan Pengumpulan seluruh data cacat pada tahun 2004 didapat proporsi

cacat yang dapat dilihat pada tabel 5.9, dan dengan diagram pareto yang digambarkan

dapat dilihat dalam Diagram 5.3 dibawah ini.

Tabel 5.9 Tabel Perhitungan Pareto cacat penampilan

Jenis Cacat Jumlah Presentase Kumulatif Retak 333 40,21739 40,21739 Unfilled 277 33,45411 73,6715 Fins 79 9,541063 83,21256 Lubang 45 5,434783 88,64734 Shrinkage 40 4,830918 93,47826 Berubah Bentuk 32 3,864734 97,343 Flash 22 2,657005 100

Diagram pareto Cacat

020406080

100

Retak

Unfilled

FinsLubang

Shrinkage

Berubah BentukFlash

Jenis Cacat

Pers

entas

e

PresentaseKumulatif

Diagram 5.3 Diagram Pareto cacat penampilan

132

Dari semua jenis Cacat yang ada, Cacat terbesar terdapat pada 2 jenis cacat yang

paling fatal dan perlu penanganan khusus, karena paling berpengaruh pada kekuatan,

kemampuan dan ketahanan Battery yang akan diproduksi, yaitu :

Tabel 5.10 Tabel Jumlah cacat terbesar

Jenis Cacat Jumlah Presentase Retak 333 40,21739

Unfilled 277 33,45411

Sehingga apabila kedua jenis cacat ini diatasi, maka cacat yang lain juga akan

berkurang secara signifikan. Tentunya cacat data variabel juga memiliki kecenderungan

yang akan terus berkurang, karena dalam sebuah proses ini apabila tahapan – tahapan

proses telah dilakukan dengan benar, maka ketiga CTQ ( Tebal, berat dan penampilan )

ini yang muncul secara bersamaan pada sebuah produk.akan terkena pengaruhnya.

5.2.3.2 Diagram Ishikawa / Fishbone

Dalam Diagram ini akan dianalisis penyebab kedua masalah diatas. Diagram ini

dibuat berdasar faktor – faktor penyebab yang dapat tercatat dalam laporan

ketidaksesuaian produk saat kerusakan melampaui batas AQL yang ditetapkan seperti

pada subbab pengumpulan data diatas, serta wawancara langsung dengan operator di

Pabrik dan petugas QA.

Setelah dilakukan wawancara dan pengamatan langsung , didapatkan bahwa

penyebab unfilled dan retak berasal dari sumber yang sama , dan dapat digambarkan

penyebabnya dalam fishbone diagram dibawah ini :

133

Retak / Unfilled

Metode Manusia

Material

Timah Baru diisi,kandungan belum stabil

Operator Baru

Skill kurang

Operator belum terbiasa dengan Grid jenis ini

Mesin

Temperatur Mold tidak stabil

Mold sudah rusak / Retak

Setting Temperaturtidak sesuai standar

Listrik Turun

Sensor suhu rusak

Pencampuran materialSpray tidak merata

Kandungan Sb timah tidak standar

Metode Spray harusdidukung skill operator

Cara Spray Salah

Cara skrap material spray tidak bersihSpray tidak merata

Komposisi campurantidak standar

Tempat Drum pencampurtidak bersih sebelum diisi

Belum pernah praktek

Diagram 5.4 Diagram Ishikawa / Fishbone untuk kategori Retak / Unfilled

5.2.4 IMPROVE

Dalam tahapan Improve ini akan dilakukan perbaikan akan masalah – masalah

yang telah dianalisa pada tahapan sebelumnya, Perbaikan akan menggunakan metode

FMEA untuk rekomendasi perbaikan, serta akan dilakukan perbaikan dari metode kerja

yang ada, dan disebarkan ke seluruh operator yang bekerja di divisi Grid Casting ini.

5.2.4.1 Metode FMEA

Metode FMEA ini dibuat dengan cara mendaftarkan semua kemungkinan

kesalahan yang terjasi, serta memberikan alternatif penyelesaiannya. Lalu perbaikan

akan dilakukan pada subbab realisasi perbaikan dibawah untuk mencegah terjadinya

kembali kerusakan yang sama. Dalam kasus ini, FMEA akan digunakan untuk

menentukan prioritas masalah mana yang harus diselesaikan terlebih dahulu dengan

menghitung nilai RPN dari masalah tersebut. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada

Tabel 5.11 dibawah ini.

134

Tabel 5.11 Tabel process FMEA untuk Retak / Unfilled

POTENTIAL FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS

Item :Grid Process responsibility : Moh.Noor FMEA Number :01 / LPMM / QC / QPL-01

Model :GLSYB1,4P Key Date : 10-Okt-04 Prepared by :Hendra Suryanto

Core Team :Mr. Sukirman ( Leader ) , Hendra Suryanto FMEA Date :10-Okt-04 Rev :10-Okt-04

Process Function

requirements

Potential Failure Mode

Potential Effects of Failure

S

Potential Cause of

Mechanism Failure

O Current Process Controls

D RPN Reccomended Action

Aki tidak dapat

menyimpan listrik

Operator baru pertama

mengerjakan Grid ini

6 XR Chart 10 600

Operator terbaik yang dapat mengerjakan

Grid ini dengan cacat paling sedikit dijadikan

pelatih bagi operator baru

Timbul karat pada grid setelah

pasting

Metode kerja tidak diikuti dengan baik

5 XR Chart 10 500

Diberikan penjelasan metoda setiap operator

akan mulai bekerja

Grid patah saat

melalui proses pasting

Setting temperatur tidak sesuai

standar

3

XR Chart, Sensor Suhu

Digital

3 90 Dibuat Checklist untuk

memastikan setting suhu sesuai standar

Timah baru diisi,

campuran tidak stabil

2 XR Chart 4 80

Pencampuran timah dilakukan perlahan

agar tidak timbul terak

Pembuatan Grid tipe

GLSYB1,4P dengan

Automatic Grid Casting

Machine

Terjadi Cacat berupa Retak atau Unfilled

pada beberapa

bagian Grid

Grid yang patah

merusak mesin

pasting

10

Pencampuran material spray

tidak rata 1 XR

Chart 1 10 Pemeriksaan warna

material spray sebelum digunakan

5.2.4.2 Analisa FMEA

Dari FMEA yang telah disusun, didapat bahwa RPN (Risk Priority Number) tertinggi

adalah pada bagian berikut :

Operator yang baru pertama mengerjakan Grid ini umumnya menghasilkan Grid

yang cacat / retak, hal ini diakibatkan karena Supervisor Pabrik menganggap

apabila sudah ada work instruction dan metode kerja untuk setiap Grid hampir

135

sama, dimana sebenarnya pada pelaksanaanya setiap Grid butuh penanganan

khusus dan improvisasi serta ketelitian dari operator sangat dibutuhkan untuk

menghasilkan Grid yang baik.

Metode kerja yang ada seringkali tidak diikuti dengan baik, karena operator

seringkali melakukan cara kerja yang lebih cepat dengan improvisasi sendiri,

yang berakibat pada cacatnya produk

Masalah Setting temperatur mesin, timah, dan pencampuran material Spray tidak terlalu

signifikan, karena sangat jarang muncul, dimana ukuran temperatur dan takaran bahan

material spray sudah ada jelas dalam work instruction dan sudah ada kontrol dari

Incoming Material Inspection yang sangat kecil kemungkinannya untuk meloloskan

bahan defect ke proses produksi. Masalah utama yang paling sering terjadi adalah

kesalahan manusia, maka untuk menangani masalah ini lebih tepat apabila dilakukan

pembenahan masalah metode kerja dan training untuk operator agar mereka dapat

menghasilkan produk yang berkualitas.

5.2.4.3 Realisasi Perbaikan

Setelah dilakukan dialog dan diskusi dengan bagian produksi dan Quality

Assurance, akhirnya diperoleh kesimpulan untuk aplikasi pelaksanaan perbaikan yang

paling efektif adalah pada training operator baru oleh operator yang sudah

berpengalaman, dengan cara metode spray yang dilakukan oleh operator tersebut

didokumentasikan dan merevisi metode yang sudah ada, lalu metode ini disebarluaskan

136

ke seluruh perusahaan. Untuk mencegah kejadian yang sama lagi, maka setiap operator

baru akan menerima on the job training oleh operator – operator yang ditunjuk ini.

5.2.4.3.1 Metode persiapan dan spray Mold PbSb saat ini.

Dari hasil studi dokumentasi, didapatkan sebuah metode spray yang pada saat ini

diterapkan pada bagian produksi Grid Casting dengan bahan Lead Antimony. Metode

kerja ini tidak bersifat kaku, karena dibutuhkan keahlian tangan dari operator dan

ketelitian operator pada saat melakukan spray pada mold yang akan digunakan untuk

mencetak grid . Metode itu sesuai dengan urutannya adalah :

1. Spray Mold Bagian Atas

Gambar 5.1 Metode Spray Tahap 1

2. Spray Mold Secara Mendatar


3. Spray Mold Secara Tegak

137


4. Ulangi Spray Mold Secara Mendatar


5. Kupas bahan spray pada bagian kuping, konektor dan frame dengan sapu kawat


138

6. Sekrap seluruh bagian mold secara merata


7. Ulangi spray secara mendatar


8. Ulangi spray secara tegak


139

9. Gores bahan spray pada bagian kuping dan konnektor dengan sapu kawat.


10. Kupas bahan spray di bagian bawah.


Ditemukan selama analisa di proses produksi , bahwa langkah yang sering

dilakukan oleh para operator yang memiliki prestasi baik adalah untuk mengecek

kembali permukaan mold yang telah dispray apabila terdapat sisa – sisa bahan skrap

yang tertinggal dan untuk dilakukan Touch Up spray di bagian itu agar tidak timbul dan

menyebabkan temperatur di bagian tersebut terlalu dingin. Hal ini sering dilupakan oleh

operator yang tidak terlatih dan masih baru, sehingga hasil kerjanya cacat Untuk itu

untuk berikutnya dilakukan revisi, di dalam metode spray setelah no. 5,6, 9 dan 10

ditambahkan pengecekan visual untuk melihat adakah sisa bahan spray yang tertinggal,

dan apabila ada dibersihkan lalu diberi touch up spray di bagian itu. Fokus dari bagian

yang harus diperiksa dapat dilihat pada gambar 5.11 dibawah ini

140

Gambar 5.11 Bagian yang harus dicek secara visual

5.2.4.3.2 Training

Dari 57 orang operator yang pernah mengerjakan Grid tipe ini selama 1 tahun,

akan dipilih orang – orang yang akan menjadi trainer untuk operator baru ataupun

operator lain, Pemilihan operator ini adalah dengan cara menggunakan analisa dari data

produksi selama tahun 2004 untuk orang – orang yang sering menangani Grid ini namun

paling sedikit membuat defect. Setelah melalui penyaringan, hasilnya dapat dilihat

dalam tabel 5.12 dibawah ini :

Tabel 5.12 Data Operator terbaik

Query Data Fewest Average of NonConfromities

Operator Times Handle GlsYB1,4P Average of NC

Aat 87 0.55 Irwansyah 108 0.18 Karsono 95 0.24 Royadi 102 0.43 Sadino 89 0.65 Sugeng 84 0.61 Sugimin 84 0.07 Sutardi 86 0.13 Sutisna 112 0.13

141

Dari Team yang didapat itu, yaitu 9 Orang terbaik yang mengerjakan Grid tipe

ini, mereka dibagi menjadi 3 shift, masing – masing operator memberi briefing dan

menjelaskan metode kerja mereka dan skill yang dibutuhkan pada operator yang akan

mengerjakan Grid tipe ini pada shift tersebut. Hal ini dilakukan selama 1 bulan dengan

diawasi oleh manager produksi dan setelah itu dipantau hasil produksi yang dibuat pada

2 minggu terakhir. Setelah itu data yang didapat dibuat catatannya dan dihitung level

sigmanya.

5.2.4.3.3 Action Plan

Dari 2 Metode diatas, maka dibuat serangkaian rencana perbaikan di bagian Grid

Casting ini, lalu diserahkan pada pemilik proses , yaitu bagian produksi, untuk

dilaksanakan dan diimplementasikan sebelum dilakukan pengukuran ulang oleh bagian

Quality Assurance, maka Instruksi Action Plan yang dibuat adalah :

1. Dilakukan Review terhadap Metode Spray yang ada dengan melakukan diskusi

dengan beberapa operator yang terbaik tentang bagaimana cara memperbaiki metode

dengan pengalaman mereka di lapangan.

2. Dibuat sebuah tim trainer dari operator yang berpengalaman tersebut untuk disetiap

shift dan digilir tiap 1 minggu sekali untuk melatih dan memberikan briefing dengan

didampingi oleh supervisor mereka. Hal ini dilakukan sampai setiap operator dapat

menghasilkan produk yang sama baik , dan dilakukan kembail apabila terdapat operator

yang baru masuk.

142

3. Dilakukan Koordinasi antara Operator dan Teknisi Maintenance untuk menangani

masalah sensor suhu dan kontrol temperatur yang rusak.

4. Ditingkatkannya koordinasi antara Inspektor departemen Quality Assurance dengan

operator untuk melakukan inspeksi secara manual oleh operator sebelum dilakukan

sampling oleh bagian QA.

5.2.5 CONTROL

Setelah Semua Perbaikan dilaksanakan dengan baik, maka pada tahap ini

dilakukan pemantauan pada hasil yang diproduksi setelah perbaikan tersebut dilakukan

dengan menggunakan metode yang sama dengan pada tahap Meausre, sehingga akan

didapat hasil yang obyektif. Serta akan dilakukan pengukuran tingkat DPMO dan Sigma

Level yang baru, sebagai perbandingan apakah target yang diinginkan perusahaan dapat

tercapai, akan dilakukan pengukuran penurunan COPQ dari saat sebelum

diimplementasikannya perbaikan.

5.2.5.1 Pengukuran Setelah Perbaikan

Sampel data berikut adalah data bulan November yang didapat dari hasil

pengukuran setelah diterapkan metode kerja yang baru dan telah disosialisasikan ke

seluruh operator mesin yang bertindak sebagai tim percobaan, Pengukuran dilakukan

dengan jumlah sampel yang sama dengan sebelumnya, yaitu 40 data, agar perbandingan

seimbang. Juga data berikut diambil 2 minggu setelah implementasi metode Six Sigma,

agar hasil proses sudah seimbang. Sampel Data bulan Oktober 2004 hasil CheckSheet

Grid Casting dapat dilihat pada tabel 5.13 dibawah ini :

143

Tabel 5.13 Tabel Hasil Inspeksi bulan Oktober 2004

No Berat Tebal ( Subgroup No.) Penampilan ( AQL 2,5 ) 1 2 1 2 3 4 Populasi Contoh(n) Cacat 1 106,0 108,0 1,390 1,397 1,423 1,395 2000 50 0 2 105,7 109,0 1,394 1,388 1,404 1,428 2700 100 0 3 106,5 106,0 1,395 1,420 1,425 1,393 3700 100 0 4 107,5 105,0 1,404 1,417 1,398 1,400 2000 50 0 5 106,5 105,0 1,376 1,410 1,406 1,401 2900 100 1(a) 6 105,5 106,0 1,407 1,387 1,407 1,370 4100 100 0 7 105,7 104,5 1,397 1,382 1,393 1,395 3500 100 0 8 107,0 106,5 1,416 1,399 1,386 1,401 1400 32 0 9 106,0 104,5 1,401 1,390 1,407 1,405 3600 100 1(b) 10 106,2 108,5 1,424 1,403 1,390 1,405 1000 32 0 11 106,5 106,2 1,414 1,427 1,409 1,397 2900 100 0 12 108,2 107,5 1,392 1,393 1,399 1,398 3000 100 0 13 104,7 107,5 1,393 1,371 1,406 1,399 4000 100 0 14 108,0 107,5 1,408 1,415 1,411 1,391 3600 100 1(a) 15 106,0 107,0 1,416 1,391 1,392 1,399 4000 100 0 16 106,2 108,7 1,390 1,383 1,406 1,388 4100 100 0 17 107,5 106,2 1,423 1,411 1,413 1,395 2600 50 0 18 105,0 106,7 1,404 1,392 1,395 1,407 4000 100 0 19 108,0 106,0 1,425 1,411 1,408 1,394 3000 100 0 20 109,0 105,7 1,398 1,384 1,397 1,411 3200 100 0 21 106,0 106,5 1,406 1,394 1,403 1,396 3500 100 0 22 105,0 107,5 1,407 1,428 1,418 1,411 3400 100 0 23 105,0 106,5 1,393 1,394 1,394 1,411 2800 100 0 24 106,0 105,5 1,386 1,401 1,402 1,386 3500 100 0 25 104,5 105,7 1,407 1,390 1,401 1,394 3100 100 0 26 106,5 107,0 1,390 1,395 1,421 1,407 3000 100 0 27 104,5 106,0 1,409 1,403 1,395 1,404 2600 50 0 28 108,5 106,2 1,399 1,396 1,420 1,392 3350 100 0 29 106,2 106,5 1,406 1,412 1,386 1,376 2000 50 0 30 107,5 108,2 1,411 1,436 1,397 1,403 2800 100 0 31 107,5 104,7 1,392 1,409 1,389 1,391 4000 100 0 32 107,5 108,0 1,406 1,395 1,418 1,386 3000 100 0 33 107,5 106,0 1,413 1,422 1,412 1,417 4000 100 0 34 107,5 106,2 1,395 1,418 1,408 1,411 3000 100 0 35 105,5 107,5 1,408 1,406 1,392 1,390 3500 100 0 36 106,0 105,0 1,397 1,407 1,418 1,395 3400 100 1(b) 37 106,2 107,0 1,403 1,409 1,388 1,407 2000 50 0

144

38 106,7 107,5 1,418 1,394 1,413 1,438 2700 100 0 39 106,5 108,5 1,394 1,413 1,389 1,410 3700 100 0 40 106,0 108,0 1,402 1,392 1,403 1,393 2000 50 0

5.2.5.2 Data Tebal Setelah Perbaikan

Setelah dilakukan Improvement, data tebal diukur lagi dengan

menggunakan metode yang sama dengan tahap Measure diatas, maka didapat

XR Chart sebagai berikut:

3 Sigma X Chart

1,361,371,381,391,4

1,411,421,43

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

X Va

lue

X bar

LCLCL

UCL

Grafik 5.12 Grafik X Chart Tebal setelah perbaikan

3 Sigma R Chart

00,010,020,030,040,050,06

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Ran

ge

Range

LCL

CL

UCL

Grafik 5.13 Grafik R Chart Tebal setelah perbaikan

Karena sistem sudah berjalan stabil, maka tidak ada data yang keluar batas kendali, dan

Apabila Peta kendali X tersebut diplot dengan batas – batas kendali yang sebenarnya,

yaitu yang sesuai dengan spesifikasi proses yang efisien untuk proses Grid casting ini,

maka akan didapat X chart yang baru sebagai berikut :

145


1,3

1,35

1,4

1,45

1,5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39

Subgroup No.

Teb

alLCL Std

CL Std

UCL Std

Mean

Grafik 5.14 Grafik X Chart Tebal dengan standar teknis setelah perbaikan

Karena Sistem sudah berjalan dengan baik, dan metode kerja sudah diperbaiki,

maka hasil akhir yang diperoleh mesin bekerja lebih ekonomis dengan tidak mengurangi

kualitas yang dihasilkan.

Perhitungan Kapabilitas Proses:

Dari perhitungan didapat standar deviasi yang baru, yaitu

SD = 0,01219

Dan Median yang didapat dari pengukuran di lapangan adalah

X = 1,40204

Dengan Menggunakan USL dan LSL dari hasil perhitungan, maka dihitung :

σ6

LSLUSLCp −= =

)01219,0(635,145,1 − = 1,36724


0,01219335,11,40204

3 xSDLSLXCPL −

=−

= = 1,423024

01219,031,4020445,1

3 xSDXUSLCPU −

=−

= = 1,311457

CpK = Min[CPL ; CPU] = Min[1,423024; 1,311457] = 1,311457

146

Untuk Menyesuaikan dengan kebutuhan pelanggan, maka digunakan indeks Cpm

dan CpmK. Maka perhitungannya adalah sebagai berikut :

2222 0,01219)40,11,40204(6

)35,145,1(

)(6

)(

+−

−=

+−

−=

STX


22

01219,0)4,140204,1(1

1,311457

)(1

−

+

=

−

+

=

STX

CpkCpmk = 1,29347

Perhitungan DPMO

Kemungkinan Cacat berada diatas USL = 41,72475

Kemungkinan Cacat berada dibawah LSL = 9,821096



5.2.5.3 Data Berat Setelah Perbaikan

Untuk pengukuran Data berat ini juga dilakukan perhitungan ulang setelah

sistem mengalami perbaikan, dan didapatkan hasil seperti berikut :

3 Sigma X Chart

100,0102,0104,0106,0108,0110,0

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

X V

alue

X bar

LCL

CL

UCL

Grafik 5.15 Grafik X Chart Berat setelah perbaikan

147

3 Sigma R Chart

012345

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Ran

ge

Range

LCL

CL

UCL

Grafik 5.16 Grafik R Chart Berat setelah perbaikan

Apabila Peta kendali X tersebut diplot dengan batas – batas kendali yang sebenarnya,

yaitu yang sesuai dengan spesifikasi proses yang efisien untuk proses Grid casting ini,

maka akan didapat X chart yang baru sebagai berikut :


90

120

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39Subgroup

Bera

t

LCL Std

CL Std

UCL Std

Mean

Grafik 5.17 Grafik X Chart Berat dengan standar teknis setelah perbaikan

Perhitungan Kapabilitas Proses:

Dengan menggunakan standar deiviasi yang baru didapatkan bahwa :

SD = 1,156969

Dan Median yang didapat dari pengukuran di lapangan adalah

X = 106,5423

Maka dapat dihitung :

σ6

LSLUSLCp −= =

)156969,1(6103111 − = 2,30487

148


56969,13955423,106

3 xSDLSLXCPL −

=−

= = 3,3254

56969,135423,106111

3 xSDXUSLCPU −

=−

= = 1,2843

CpK = Min[CPL ; CPU] = Min[3,3254 ; 1,2843)= 1,284304

Sedangkan perhitungan Cpm dan Cpmk adalah sebagai berikut :

2222 536559,11034718,106(6

)95111(

)(6

)(

+−

−=

+−

−=

STX


22

536559,1)4718,106(1

982325,0

)(1

+

=

−

+

=

STX

CpkCpmk = 0,398744

Perhitungan DPMO

Kemungkinan Cacat berada diatas USL = 58,382

Kemungkinan Cacat berada dibawah LSL = 0



5.2.5.4 Data Penampilan Setelah Perbaikan

Data Penampilan ini yang sebenarnya menjadi fokus perhatian dari perbaikan metode

yang dilakukan, karena masalah yang sering terjadi adalah rusaknya penampilan produk

dan bukan atribut, setelah dilakukan improvement, data penampilan dikumpulkan lagi

dan didapat hasil sebagai berikut :

149

P Chart 3 Sigma

0

0,005

0,01

0,015

0,02

1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34Subgroup

Non

Conf

orm

ities

p

LCL

CL

UCL

Grafik 5.18 Grafik P Chart penampilan setelah perbaikan

Analisa Kapabilitas Proses

Perhitungan kapabilitas proses (Cp) untuk data penampilan adalah sebagai berikut:

Diketahui dari perhitungan proporsi cacat adalah 0,124456 %

a = 1 – 2x 100

cacat proporsi persentase = 1- 2x 100

0,124456 = 0,999378



1,0761653

3,228496==Cp

Perhitungan indeks kapabilitas performansi Kane (Cpk) untuk data penampilan

adalah sebagai berikut:

a = 1 – 100

cacat proporsi persentase =1- 100

0,124456 =0,998755



1,0082263

3,024679==Cpk

150

Perhitungan DPMO

1. Jumlah Unit cacat = 4 Unit dari total hasil produksi yang dicek sebanyak 3214

Unit

2. Karakteristik CTQ ( Critical To Quality ) tetap tidak berubah, karena

kemungkinan ini masih mungkin ada dalam prosees ini, ada 7 Buah seperti diatas

3. Defect per Unit ( DPU )

0,1244563214

4_

===CheckTotal

DefectDPU

4. Total Opportunities ( TOP )

2498232147_ =×=×= CheckTotalOPTOP

5. Defect Per Opportunities ( DPO )

000178,022498

4===

TOPDefectDPO

6. Defect Per Million Opportunities ( DPMO )

177,793610000000,0001781000000 === xDPOxDPMO

7. Sigma Level

Dari Tabel Konversi DPMO ke Sigma didapat proses ini adalah 5,071026 Sigma

5.2.5.5 Analisa dan Perbandingan

Setelah dilakukan perbaikan dengan metode DMAIC dalam penerapan Six

Sigma, maka dalam tabel 5.14 dibawah ini didapat perbandingan yang menggambarkan

apakah terjadi peningkatan antara sistem sebelumnya dengan sistem yang baru setelah

dilakukan improvement.

151

Tabel 5.14 Tabel Perbandingan Sigma sebelum dan sesudah perbaikan.

CTQ Dimensi Kondisi sebelum perbaikan

Target Jangka Pendek

Kondisi setelah perbaikan

Target Tercapai

Peningkatan yang diperoleh

Cp 1,3144 1,45 1,3672 38,94% 4,02% Cpk 1,27 1,33 1,312 70% 3,31% Cpm 1,298 1,5 1,348 24,76% 3,86% Cpmk 1,246 1,5 1,293 18,51% 3,78%

Ketebalan Grid

Sigma 5,23 5,5 5,3833 56,78% 2,94% Cp 1,7354 1,9 2,304 345,45% 32,77% Cpk 0,98 1,1 1,284 253,34% 31,03% Cpm 0,7 0,9 0,715 7,5% 2,15% Cpmk 0,397 0,6 0,399 0,99% 0,51%

Berat Grid

Sigma 4,45 5,6 5,35 78,27% 20,23% Cp 0,9 1,2 1,076 58,67% 19,56% Cpk 0,82 1,2 1,008 49,48% 22,93%

Penampilan Grid

Sigma 4,59 5 5,07 117,08% 10,46% Rata - Rata

Sigma 4,76 5,37 5,27 83,61% 10,72%

Dari tabel diatas didapatkan bahwa peningkatan untuk level sigma dari rata – rata

3 karakteristik kritis (CTQ) ini adalah sebesar 10,72% dan sistem yang baru dapat

memenuhi terget yang diinginkan oleh manajemen sebesar 83,61% yang dapat

dikatakan cukup memuaskan. Hasil ini masih mungkin ditingkatkan lagi apabila seluruh

operator telah memiliki skill yang hampir sama. Kapabilitas Proses Cp mungkin belum

dapat menunjukkan peningkatan yang besar karena dlam proses pengerjaan Grid Casting

ini masih ditangani oleh beberapa operator secara bergantian, dimana skill Operator

sangat menentukan hasil akhir dari pengerjaannya.

152

Penurunan COPQ

Penurunan COPQ sulit dihitung , karena sulit untuk mendapat data penjualan,

serta Grid casting ini merupakan proses yang berada di awal, sehingga apabila

dibandingkan dengan data penjualan battery sangat kecil sekali. Serta karena pada

pengukuran percobaan tidak ditemukan item reject, maka sangat sulit untuk

membandingkan dengan data sebelumnya yang memiliki banyak item reject, maupun

dengan data satu tahun, namun berdasar dari tabel di bab 2, dapat dilihat bahwa untuk

peningkatan 1 point nilai sigma akan terjadi peningkatan sekitar 10% bagi penjualan,

sehingga dapat dihitung dengan cara berikut :

Rata – rata sigma sebelum = 4,76 sigma

Rata – rata sigma sesudah = 5,27 sigma

Maka peningkatan keuntungan atau penurunan COPQ bisa dihitung dengan cara :

%101

76,427,5_ xSigma

COPQPenurunan −= = 5,1 %

Maka dapat dikatrakan COPQ akan menurun sebesar 5,1 % , dan ini dapan

menunjukkan bahwa implementasi manajemen Six Sigma di PT.Yuasa Battery Indonesia

dapat dikatakan berhasil untuk menurunkan biaya akibat memproduksi produk cacat.

5.3 Pengembangan Sistem Informasi

5.3.1 Analisa dan Pembahasan Sistem Berjalan

PT. Yuasa Battery Indoneisa saat ini hanya menggunakan sistem informasi

sederhana yang berbasiskan Office Automation yang hanya digunakan sebatas Email,

153

pengolah kata, serta Fax yang mendukung operasional kantor , sedangkan untuk

mendukung pengambilan keputusan dan perhitungan data masih dilakukan secara

manual.

Apabila ditinjau dalam Departemen Quality Assurance ( QA ) yang menjadi

fokus dari pembahasan dalam skripsi ini, Dalam departemen ini semua fungsi dimulai

dari proses pencatatan data di lantai produksi, perhitungan peta kendali mutu, serta

penyimpanan arsip masih menggunakan cara manual dengan menggunakan tenaga Staff

Quality Assurance. Komputer hanya digunakan untuk merancang Form yang akan

dicetak untuk digunakan di lapangan serta untuk menyimpan data arsip dari operasional

perusahaan..

Dapat dilihat dari Flowchart dibawah, bahwa di dalam departemen ini terdapat

beberapa proses, yaitu:

− Inspeksi yang dilakukan oleh para inspektor yang berada di lapangan,

− Perhitungan Peta Kendali XR dan P Chart oleh para Staff QA

− Perhitngan level Sigma, Kapabilitas Proses, dan analisa peta kendali

− Penanganan Produk cacat oleh bagian Produksi

− Pembuatan diagram Pareto dan Laporan – laporan oleh Staff QA

− Kepala Departemen QA yang menangani perubahan data spesifikasi produk,

serta mengendalikan manajemen dalam departemen QA.

Seluruh proses ini masih dikerjakan secara manual, dan semua data disimpan

dalam arsip untuk kebutuhan pengambilan keputusan berikutnya. Berdasarkan informasi

yang didapat dari Kepala Departemen QA, Beberapa kekurangan yang ada dan dapat

dikembangkan adalah :

154

1. Kebutuhan untuk memonitor Proses secara langsung / Real Time dari data yang

dimasukkan di lantai produksi, karena apabila dengan kondisi sekarang untuk

mendapat laporan harus menunggu para staff menghitung dan membuat peta

kendali terlebih dahulu, yang sering ditunda – tunda apabila sedang sibuk.

2. Kesulitan untuk mencari data hasil pemantauan kualitas di lantai produksi untuk

melakukan pemecahan masalah karena harus mencari di dalam arsip.

3. Pekerjaan membuat peta kendali yang dilakukan oleh Staff QA secara manual

menyita waktu mereka, padahal dapat digunakan untuk pekerjaan lain.

4. Banyaknya jumlah dokumen yang harus disimpan dalam arsip .

Karena beberapa alasan inilah diperlukan sebuah sistem informasi sederhana

yang dapat melakukan seluruh proses ini secara cepat dan efisien, sehingga Departemen

QA dapat berjalan dengan lebih efektif.

155

Inspektormelakukan

Inspeksi

ApakahProsesOk ?

DataCheckSheet

ARSIPLaporan

Produk TakStandar

ARSIP

KepalaProduksi

Staff QAmembuatLaporanP Chart,

MenghitungCp dan Cpk

DataPenampilan

Staff QAmembuatLaporan

XR Chart,MenghitungCp dan Cpk

Data TebalData Berat

Kepala Departemen Quality Assurance

Analysis Th.Lalu

Cp & Cpk Analysis

P Chart Grid( Digolongkan

berdasar jenis )

Analysis Th.Lalu

Cp & Cpk Analysis

XR Chart Berat danTebal Grid

( DigolongkanBerdasar jenis )

YaTidak

ARSIP

Staff QAmembuat

Daftar LaporanProduk Tak

Standar

Daftar LaporanProduk Tak

Standar

AkumulasiLaporan

Produk TakSesuai

Staff QAmenggolongka

n AnalisaPenyebab

Defect dalamPareto

ParetoPenyebab

Defect

ParetoPenyebab

Defect

ARSIP

Data TargetCp, Cpk,

Sigma Level,AQL

SpesifikasiProduk

KepalaDepartemen

Teknik

DataSpesifikasi

Produk

Diagram 5.5 Diagram alir sistem berjalan

5.3.2 Usulan pembuatan Sistem Informasi

Dari hasil analisa diatas, maka diputuskan bahwa Departemen QA memerlukan

sistem informasi yang berfungsi sebagai monitor proses produksi, sehingga Kepala

Departemen QA dapat segera memantau proses pada saat apapun ia membutuhkan data,

serta membantu proses pemecahan masalah oleh bagian produksi. Pengembangan

Sistem Informasi ini akan menggunakan tahap –tahap pengembangan sistem informasi

dengan metode Analisa dan Deain berbasiskan Objek atau disebut juga sebagai OOAD

(Object Oriented Analysis and Design).

156

5.3.3 Pembuatan Definisi Sistem

Definisi Sistem merupakan suatu deskripsi singkat mengenai sistem yang akan

dibuat yang dijelaskan dalam bahasa sederhana, sehingga mudah dimengerti oleh orang

awam. Hal ini berguna untuk mempermudah komunikasi antara pengembang sistem

informasi serta pihak perusahaan yang tidak secara dalam mempelajari sistem informasi.

Dalam diagram dibawah ini dapat digambarkan sistem informasi yang akan

dibuat sesuai dengan model yang ada di Departemen QA. Dalam hal ini , Sistem

informasi akan dikelompokkan berdasar pengguna sistem yang akan menggunakan

sistem informasi ini dan tugas yang dimiliki oleh setiap pengguna sistem. Sistem

informasi ini dirancang sedekat mungkin dengan sistem sebenarnya sehingga akan

mempermudah penggunaan dan implementasi di lapangan.

Karena keterbatasan waktu dan tempat, maka Sistem yang dibahas akan

dikembangkan sebatas prototype yang akan membahas salah satu bidang dari

departemen QA, yaitu bagian Grid Casting.

Definisi sitem yang dibuat ada 2 macam, yang berbentuk Rich Picture dapat dilihat pada

gambar 5.11 dibawah ini. Dan juga dalam bentuk penjelasan yang menggunakan kriteria

FACTOR ( Functionality, Application Domain, Conditions, Technology, Objects,

Responsibility ).

157

Definisi Sistem dalam bentuk Gambar

Workstation

KEPALA PRODUKSI

Kepala ProduksiMenangani Produkyang tidak sesuai

standar sertamelakukan

Konfirmasi keInspektor

BeberapaInspektor dapat

IMenginput DataCheckSheet dariLantai Produksi

dengan PDA / PC

PDA

INSPEKTOR

LANTAI PRODUKSI

DEPARTEMEN PRODUKSI

Sistem Informasi SQC

Workstation

STAFF QAStaff QC memilikiwewenang untuk

mencetak laporan secaraperiodik untuk diserahkankepada Kepala Dept QA

Printer

XR / P Chart

Pareto Diagram

Laporan ProdukTak Standar

Workstation KEPALADEPT QA

Kepala Dept QAdapat mengubahakses inspektor,

SpesifikasiTeknis, dan

Menghapus datayang sudah

usang

WIFILAN

INTERNET

DEPARTEMENQA

Gambar 5.12 System Definition dalam bentuk Rich Picture

Definisi Sistem dalam bentuk Penjelasan

Sistem Informasi SQC yang akan dibuat di Yuasa Battery adalah sebuah Sistem

Informasi yang berguna untuk memantau kualitas komponen Aki hasil produksi .

Karena keterbatasan sumberdaya dan waktu, maka pembahasan akan dibatasi pada

bagian Grid Casting saja.

158

Sistem informasi ini akan berfungsi sebagai alat monitor proses dan komunikasi

di lantai produksi. Pengguna yang akan menggunakan sistem ini adalah Kepala

Departemen Quality Assurance ( Ka.Dept QA ) , Staff Departemen Quality Assurance (

Staff QA ) , Kepala Departemen Produksi (Ka.Dept Produksi ) , serta orang yang

bertugas untuk inspeksi ( Inspektor ) di lapangan.

Untuk mempermudah kerja setiap pengguna ini, Sistem informasi harus dapat

diakses dari lokasi yang mudah dijangkau oleh setiap orang ini, seperti :

1. Inspektor berada di lantai produksi dan bersifat berpindah – pindah dari proses

satu ke proses lainnya.

2. Ka.Dept produksi yang berada di kantor bagian produksi diatas lantai produksi

3. Ka.Dept QA dan Staff QA yang berada di ruang belakang dekat Waste Water

treatment.

Oleh karena itu Sistem ini akan menggunakan jaringan yang mudah diakses dari seluruh

bagian pabrik. Inspektor akan menggunakan PDA atau PC yang berada di lantai

produksi, Staff QA dan Ka.Dept QA akan menggunakan PC yang berada di kantor QA,

serta Ka.Dept Produksi akan menggunakan PC yang berada di kantornya. Sistem

terdistribusi ini akan berpusat pada Server yang berada di kantor QA dan terhubung

melalui jaringan. Karena di pabrik banyak menggunakan asam, maka jalur kabel akan

digantikan oleh WiFi, yang juga mendukung komunikasi bergerak pada PDA.

Data Inspeksi akan diInput oleh Inspektor dari lantai produksi, data ini

dikelompokkan berdasar Tanggal, Bulan, Tahun, Grup, No.Mesin, dan Shift. Data

inspeksi bagi produk Grid ini dkelompokkan pada 3 macam, Data Berat Grid, Data

Tebal Grid, dan Data Penampilan Grid. Data Berat dan DataTebal Grid merupakan Data

Variabel. Sedangkan Data Penampilan Grid merupakan Data Atribut. Data ini hanya

159

dapat sekali diinput, Sebelum disimpan, data ini akan dihitung dahulu oleh sistem untuk

mengurangi proses pada saat membuat laporan. Setelah tidak terpakai, umumnya setelah

5 tahun, Data Inspeksi ini akan dihapus , dan yang memiliki hak untuk menghapusnya

adalah Ka.Dept QA.

Apabila dalam inspeksi terdapat lot yang cacat, maka lot ini akan diinput pada

Data Produk Tak Standar dan memiliki identifikasi yang sama dengan Grid yang lain.

Data alasan penolakan harus disimpan dalam sistem untuk kemudian dibuka oleh

Ka.Dept Produksi untuk dilakukan Penanggulangan produk tak standar dan diinput juga

kedalam sistem sebagai Data Detail penanggulangan Setelah penanggulangan tersebut

direalisasikan, Ka.Dept Produksi bekerjasama dengan Inspektor akan melakukan

konfirmasi ke lantai produksi dan setelah itu akan mendapat hasil konfirmasi yang akan

dicatat pada Data Detail Konfirmasi dalam sistem.

Untuk setiap Pengguna yang akan masuk kedalam sistem harus melakukan login

terlebih dahulu. Setiap pengguna memiliki Nama, Password ,Nomor Induk Karyawan (

NIK ) , Jabatan, dan hak akses yang berbeda. Setiap pengguna harus melapor pada

Ka.Dept QA apabila ada perubahan Password dan atribut lainnnya, karena hanya dia

yang memiliki hak akses ke data Pengguna. Data ini hanya dapat ditambah, diubah, dan

dihapus olehnya.

Setiap Grid memiliki karakteristik yang berbeda – beda, dan dibedakan oleh

Type Grid . Karakteristik itu adalah Type Grid, Jumlah Subgroup, Standar AQL untuk

Inspeksi, Standard Tebal Mean, Toleransi Tebal Mean, Standar Tebal Partial, Toleransi

Tebal Partial, Target Cp, Target CpK, Target Sigma yang digunakan unuk Inspeksi dan

perhitungan laporan. Setiap type grid baru akan dibuat Type itu harus diinput dahulu ke

160

dalam sistem, Setiap saat, karakteristik Grid ini dapat diubah oleh Ka.Dept QA. Dan

apabila sudah keluar dari lantai produksi , grid ini akan dihapus.

Sebuah Type Grid dapat menggunakan beberapa macam cetakan ( Mold ) sama

seperti Grid, Mold ini memiliki Nomor seri dari pabrik, No.Mold ini dapat digunakan

sebagai identifikasi bila terjadi cacat produksi. No.Mold ini dapat diinput bila ada Mold

baru, dan dihapus saat tidak dipakai lagi.

Semua Data Inspeksi maupun Data Produk Tak Standar akan dihitung oleh

sistem dengan otorisasi dari Staff QA untuk membuat laporan. Sistem akan dapat

melakukan Menggambar XR Chart untuk Data Inspeksi Variabel, dan Menggambar P

Chart untuk Data Inspeksi Atribut. Serta Menghitung Kapabilitas Proses serta

Menghitung level sigma dari kedua data tersebut. Untuk Data Produk Tak Standar, Staff

QA dapar membuat laporan Pareto dari beberapa faktor seperti Jenis Reject tampilan,

Jenis Reject terbanyak, serta Faktor penyebab Defect. Selain itu Detail dari Data produk

Tak Standar ,Data Penanggulangan, serta Konfirmasi dapat dibuat laporannya.

Tabel 5.15 Definisi Sistem dalam kriteria FACTOR

Functionality Sistem Monitor kualitas proses produksi dan komunikasi antara divisi yang berkaitan dengan pengendalian kualitas

Application Domain

Kepala Departemen Quality Assurance , Staff Departemen Quality Assurance, Inspektor, Kepala Departemen Produksi

Conditions System harus bekerja dalam beberapa lokasi yang berbeda secara terdistribusi , dengan tingkat pemahaman pengguna terhadap sistem yang berbeda

Technology Sebuah Server yang mendukung ASP.NET dan beberapa Internet Browser yang kompatibel pada komputer PC, serta beberapa PDA yang digunakan oleh Inspektor.

Objects Pengguna, Data Inspeksi, Data Produk Tak Standar, Grid, Mold,

Responsibility Monitor dan media komunikasi

161

5.3.4 Problem Domain

5.3.4.1 Class Diagram

Class Diagram adalah sebuah diagram yang menggambarkan hubungan antar

Class dalam sebuah sistem informasi yang dibuat. Class itu sendiri akan didapatkan dari

System Definition yang telah dibuat. Maka sebelum dibuat Class Diagram akan dicari

terlebih dahulu Class dan Event Candidate dari System Definition pada tabel 5.16

dibawah ini.

Tabel 5.16 Tabel Class Candidates dan Event Candidates

Class Candidates :

Sistem Informasi SQC Data Berat Grid Pengguna Data Tebal Grid Ka Dept QA Data Atribut Grid Staf QA Data Produk Tak Standar Ka Dept Produksi Data Detail Penanggulangan Inspektor Data Detail Konfirmasi Data Inspeksi Grid Data Inspeksi Atribut Mold Data Inspeksi Variabel Produk

Event Candidates

diInput diubah disimpan dipakai dihitung Menggambar XR Chart dihapus Menggambar P Chart dibuka Menghitung Kapabilitas Proses ditambah Menghitung Level Sigma dicetak

162

Event Candidates yang dibuat masih bersifat umum, karena Event tersebut dapat

digunakan pada beberapa Class secara bersamaan.. Dari Event Candidates ini akan

dibuat Event Table yang menggambarkan hubungan Event dengan Class yang mungkin

ada dalam sistem. Namun Event – Event maupun Class – Class yang dimasukkan dalam

Event Table ini sudah disaring sehingga baik Event maupun Class yang tidak

dibutuhkan telah dibuang, serta penamaan disesuaikan dengan Sistem Informasi yang

akan dirancang.

Tabel 5.17 Event Table

Class / Events diInput diubah disimpan dipakai dihitung dihapus dibuka dicetak Pengguna + * + Data Inspeksi + * * + * Data Inspeksi Atribut + * * + *

Data Inspeksi Variabel + * * + *

Produk Tak Standar + * + * * Detail Penanggulangan + * + * *

Detail Konfirmasi + * + * Grid + * + Mold + + * * Sering + Sekali saja

Setelah Event Table dibuat, Class diagram dapat dirancang sesuai dengan Event

Table diatas. Dalam Class diagram ini, Event dan Aribut tidak digambarkan terlebih

dahulu, karena akan dimasukkan saat dibuat Revised Class Diagram.

163

+diinput()+diubah()+dihapus()

-Nama : String-NIK : String-Password : String-Jabatan : String-Hak Akses : String

Pengguna

+diinput()+dihitung()+dihapus()+disimpan()+dicetak()

-Tanggal Produksi : String-Bulan Produksi : String-Tahun Produksi : String-No.Mesin : String-Shift : String-Grup : String-Jumlah Produksi : Integer-Operator : String-NIK : String

Data_Inspeksi

-Ukuran Sampel-Total Defect-Accept-Retak-Unfilled-Fins-Flash-Lubang-BerubahBentuk-Shrinkage-Lain

Data_Inspeksi_Atribut

-JenisBeratTebal-Stdev-Range-Rata-Max-Min

Data_Inspeksi_Variabel

+diinput()+diubah()+dihapus()

-TypeGrid : String-Subgroup : Integer-AQLLevel : Single-StdTebalMean : Single-ToleransiTebalMean : Single-StdTebalPartial : Single-ToleransiTebalPartial : Single-TargetCp : Single-TargetCpk : Single-TargetSigma : Single-TargetLotReject : Single

Grid

+diinput()+dipakai()+dihapus()

-NoMold-TypeGrid

Mold

+diinput()+disimpan()+dihapus()+dibuka()

-Tanggal Produksi : String-Bulan Produksi : String-Tahun Produksi : String-No.Mesin : String-Shift : String-Grup : String-Jumlah Produksi : Integer-AlasanPenolakan : String-Sebab5M : String-KeteranganSebab : String-TipeReject : String

Produk_Tak_Standar

-AnalisaMasalah : String-TindakanPenanggulangan : String-Penanggungjawab : String-TanggalPenanganan : Date

Detail_Penanggulangan

-HasilKonfirmasi : String-TglKonfirmasi : Date

DetailKonfirmasi

1

1..*

1 1..*

1..* 1..*

1

0..1

1

0..1

1..* 0..*

Diagram 5.6 Class Diagram awal

5.3.4.2 StateChart Diagram

State Chart Diagram merupakan sebuah diagram yang menggambarkan daur

hidup sebuah class dimulai dari kondisi awal munculnya class itu sampai kondisi akhir

berakhirnya daur hidup class itu berdasarkan dari events – events yang terjadi dalam

class yang merubah kondisi class. Apabila StateChart Class turunannya tidak

digambarkan lagi, berarti Class turunan itu memiliki daur hidup yang sama dengan

Class induknya. Dibawah ini adalah StateChart yang dimiliki tiap Class.

164

o State Data_Inspeksi

Aktifdiinput()

Terhitung

dihitung()disimpan()

dihapus()

dicetak()

Diagram 5.7 StateChart Data Inspeksi

o State Pengguna

Aktifdiinput() dihapus()

diubah()

Diagram 5.8 StateChart Pengguna

o State Produk_Tak_Standar

Readydiinput() dihapus()

Aktif

dibuka()disimpan()

diubah()

Diagram 5.9 StateChart Produk Tak Standar

o State mold

Aktifdiinput() dihapus()

dipakai()

Diagram 5.10 StateChart Mold

165

5.3.5 Application Domain

5.3.5.1 Use Case Diagram

Use Case Diagram ini digunakan untuk menjelaskan pola interaksi antara Sistem

dengan pengguna. Sebelum membuat Use case Diagram ini , harus dibuat Actor Table

terlebih dahulu, dalam Actor Table digambarkan bagaimana hubungan antara Use case

dengan actor yang menggunakannya.

Tabel 5.18 Actor Table

Actors

Use Cases Inspektor Staff QA

Ka Dept

QA

Ka Dept

Produksi

Mengisi CheckSheet V

Mengisi Input Produk Tak Standar V

Penanggulangan Produk Tak Standar V

Konfirmasi Produk tak Standar V

Mengubah Spesifikasi Grid V

Merubah Password Pengguna V

Menghapus Data Historis V

Pareto Produk tak Standar V

Membuat Laporan Akumulasi Produk

Tak Standar V

Membuat Laporan Performansi Variabel V

Membuat Laporan Performansi Atribut V

Dibawah ini adalah Use Case Diagram yang dibuat berdasarkan Actor Table yang telah

dibuat diatas, bisa dilihat interaksi antara Actor dengan sistem yang berhubungan.

166

Ka_Dept_Quality_Assurance

Ka_Dept_ProduksiInspektor

Staff_Quality_Assurance

Sistem InformasiPengendalian Kualitas

Grid Casting

Mengisi CheckSheet

MengubahSpesifikasi Grid

Membuat Lap AkumProd Tak Standar

Membuat LapPerformansi Atribut

Membuat LapPerformansi Tebal

Membuat LapPerformansi Berat

PenanggulanganProduk Tak Standar

Pareto Produk TakStandar

Konfirmasi ProdukTak Standar

Menghapus Datahistoris

Merubah Passwordpengguna

Mengisi InputProduk Tak Standar

Diagram 5.11 Use Case Diagram

167

Untuk Setiap Use Case dan Actor yang dibuat terdapat penjelasan tersendiri yang

menjelaskan spesifikasinya, Actor Spesification akan menjelaskan seperti bagaimana

cara Actor tersebut berinteraksi dengan sistem, Dapat dilihat pada tabel dibawah ini

Tabel 5.19 Tabel Actor Spesification Inspektor

Inspektor

Goal: Inspektor adalah orang yang melakukan inspeksi di lantai produksi setiap

periode tertentu, dengan jadwal produksi yang telah ditentukan. Bila terjadi cacat, ia

akan mengisi Form Input Produk Tak Standar

Characteristics : Setiap Inspektor di bagian Grid Casting memiliki tanggung jawab

yang sama yaitu mengisi Checksheet sesuai dengan hasil pantauan kualitas grid yang

dihasilkan di lantai produksi, total ada 6 orang Inspektor untuk 3 Shift yang berbeda

dan memiliki metode kerja yang sama

Examples: Untuk Shift 1 pada jam pertama, Inspektor mengisi data untuk Grid Tipe

GLSYG1,4P dengan 3 macam data yaitu Tebal, Berat, dan Penampilan, sesuai

dengan ketentuan yang berlaku dan bila ada cacat yang melebihi spesifikasi, maka Ia

akan mengisi Form Input Produk Tak Standar

Tabel 5.20 Tabel Actor Spesification Ka Dept QA

Ka Dept Quality Assurance

Goal: Kepala Departemen Quality Assurance adalah Orang yang bertanggung jawab

akan kualitas Produk yang dihasilkan Oleh Proses Grid Casting ini dan proses

lainnya, Ia mengisi Spesifikasi proses yang didapat dari Departemen Teknik,

Menambahkan Data Grid Baru, mengisi Target Cp dan CpK sesuai dengan hasil

Rapat Tahunan, dan Melakukan Analisis bila terjadi kerusakan

Characteristics : Terdapat 1 Orang Kepala Departemen yang bertanggung jawab

akan proses ini dan membawahi beberapa Staff QC dan Inspektor, memiliki

pengetahuan yang baik akan komputer dan memahami perhitungan manual dari

laporan yang dihasilkan komputer.

168

Examples: Kepala Departemen dapat melihat sendiri Laporan Produk tak standar,

Laporan performansi, dan mengambil keputusan dalam rapat tahunan untuk

meningkatkan kualitas di lapangan, setelah itu ia akan memasukkan data spesifikasi

dan Cp, Cpk yang baru ke sistem, apabila ia ingin meningkatkan ketelitian inspeksi

ia akan meningkatkan AQL Level dari inspeksi.

Tabel 5.21 Tabel Actor Spesification Ka Dept Produksi

Ka Dept Produksi

Goal: Kepala Departemen Produksi adalah orang yang bertanggung jawab akan

proses produksi di perusahaan, bagaimana untuk mengembangkan metode produksi

yang baik untuk mencapai kualitas maksimal. Apabila terjadi kerusakan di produksi ,

Kepala Produksi harus mengetahui terlebih dahulu apa yang terjadi lalu melakukan

tindakan dengan segera. untuk performansi harus berkerjasama dengan Kepala

Departemen QA.

Characteristics : Terdapat 1 orang yang bertanggung jawab akan proses Grid

Casting ini dan memiliki tanggung jawab untuk mengatasi masalah yang terjadi di

lapangan.

Examples: Saat Terjadi kerusakan , Inspektor akan mengisi form input produk tak

sesuai dan segera diketahui oleh Kepala Dept Produksi, lalu ia akan melakukan

tindak lanjut di pabrik kepada operator bersangkutan, lalu ia akan mengisi Form

penanggulangan Produk tak standar.

Tabel 5.22 Tabel Actor Spesification Staff QA

Staff Quality Assurance

Goal: Staff Quality Assurance memiliki tanggung jawab untuk membuat analisa dari

laporan akan proses yang menjadi tanggung jawabnya dan memberikan analisa serta

laporan tersebut kepada Kepala Departemen Quality Assurance. Staff dalam

pengertian disini adalah orang yang berada dibawah Ka Dept QA. termasuk Section

head dan lainnya.

169

Characteristics : Terdapat 3 Orang Staff yang bertanggung jawab akan proses Grid

Casting ini dan mereka akan memberikan laporan ke Ka. Dept QA secara rutin

sementara Ka. Dept QA juga dapat melihat hasil perhitungan komputer secara

langsung.

Examples: Ka. Dept. QA dapat menyuruh seorang staffnya untuk membuat laporan

dan analisa terhadap proses Grid Casting tipe GLSYB1,4P untuk pengambilan

keputusan penggantian mold karena hasil proses sudah tidak sesuai dengan

spesifikasi.

Use Case Specifications akan menjelaskan bagaimana use case itu bekerja, dan juga

objek dan fungsi apa saja yang berhubungan langsung dengan use case tersebut.

Dibawah ini terdapat beberapa Use Case Specification yang berhubungan langsung

dengan Diagram diatas:

Tabel 5.23Tabel Use Case Spesification Mengisi CheckSheet

Mengisi CheckSheet

Use Case : Use Case ini berfungsi untuk menerima input data hasil inspeksi dari

Inspektor yang berada di lapangan dengan menggunakan aplikasi jaringan tanpa kabel

yaitu dengan PDA. Dimana Data ini akan divalidasikan dengan spesifikasi produk dan

AQL yang telah diinput oleh Kepala Departemen QA, apabila diluar spesifikasi, maka

akan ditampilkan Use Case "Mengisi Form Input Produk tak Standar untuk melaporkan

cacat produk pada bagian produksi.

Objects : Grid, Mold, Data_Inspeksi, Data _Inspeksi_Variabel, Data_Inspeksi_Atribut,

Functions : Hitung Data Hasil inspeksi ,Simpan Data CheckSheet

170

Tabel 5.24 Tabel Use Case Spesification Mengisi Form input tak standar

Mengisi Form Input Produk Tak Standar

Use Case : Use Case ini dimulai pada saat ditemukan adanya cacat yang melebihi

standar spesiikasi sehingga dibutuhkan tindakan untuk mengatasi masalah itu, use case

ini dimulai oleh Inspektor yang menginput data dan segera diteruskan ke Ka. Dept .

Produksi untuk ditindaklanjuti ke Operator.

Objects : Produk_Tak_Standar

Functions : Simpan Data Produk Tak Standar

Tabel 5.25 Tabel Use Case Spesification Penanggulangan produk tak Standar

Penanggulangan Produk Tak Standar

Use Case : Use Case ini digunakan oleh Ka.Dept.Produksi untuk mengatasi kondisi

apabila ia menerima laporan adanya produk tak standar, ia akan mengambil tindakan

yang akan dicatat di database untuk menyusun laporan akumulasi produk tak standar

yang akan dibuat

Objects : Penanggulangan_Produk_Tak_Standar

Functions : Tampilkan Data Produk Tak Standar, Simpan Data Penanganan

Tabel 5.26 Tabel Use Case Spesification konfirmasi produk tak Standar

konfirmasi Produk Tak Standar

Use Case : Use Case ini digunakan oleh Ka.Dept.Produksi untuk mengkinfirmasi

tindakan perbaikan setelah dilakukan penanggulangan produk tak standar di lantai

produksi agar dapat memastikan bahwa masalah sudah selesai

171

Objects : Konfirmasi_Produk_Tak_Standar

Functions : Tampilkan Data Penanganan, Simpan Data konfirmasi

Tabel 5.27 Tabel Use Case Spesification Mengubah Spesifikasi Grid

Mengubah Spesifikasi Grid

Use Case : Use Case ini akan digunakan oleh Ka Dept.QA untuk mengubah spesifikasi

Grid yang sudah ada, lalu digunakan juga untuk menambah data Grid baru apabila

terdapat penambahan.

Objects : Grid, Mold

Functions : Query Data Spek, Simpan data Spek baru

Tabel 5.28 Tabel Use Case Spesification Menghapus Data Historis

Menghapus Data Historis

Use Case : Use Case ini digunakan oleh Ka Dept QA untuk menghapus data -data

yang sudah tak terpakai lagi, umumnya diatas 5 tahun.

Objects : Data_Inspeksi , Produk_Tak_Standar

Functions : Tampil Data Historis, Hapus Data Historis

Tabel 5.29 Tabel Use Case Spesification Mengubah Password Pengguna

Mengubah Password Pengguna

Use Case : Use Case ini akan digunakan oleh Ka Dept.QA untuk mengubah password

dari kepala produksi, Inspektor, Serta Staff QA yang menggunakan software ini,

Otorisasi berada di tangan Ka Dept QA, dan ia dapat menghapus otorisasi pengguna.

172

Objects : Pengguna

Functions : Query Data User, Simpan data User Name, Password, dan Tugas

Tabel 5.30 Tabel Use Case Spesification Pareto Produk Tak Standar

Membuat Laporan Pareto Produk tak Standar

Use Case : Use Case ini digunakan oleh Staff dan Ka Dept QA untuk menghasilkan

laporan dalam bentuk diagram pareto akan data - data cacat dan penyebabnya yang

didapat dari hasil pengumpulan laporan produk tak standar, yang dapat digunakan

untuk membuat keputusan yang berhubungan dengan kualitas.

Objects : Data_Produk_Tak_Standar

Functions : Query Data Cacat, Hitung Pareto, Tampilkan Diagram Pareto

Tabel 5.31 Tabel Use Case Spesification Laporan Akumulasi Produk tak standar

Membuat Laporan Akumulasi Produk Tak Standar


laporan untuk setiap jenis kerusakan yang pernah terjadi dan penanggulangannya,

laporan ini akan dapat diakses juga oleh Ka.Dept Produksi untuk kebutuhan

pengambilan keputusan untuk perbaikan proses

Objects : Data_Produk_Tak_Standar

Functions : Query Data Cacat, Tampilkan Data Cacat

173

Tabel 5.32 Tabel Use Case Spesification Laporan Performansi Variabel

Membuat Laporan Performansi Variabel


laporan yang memantau performansi proses dalam bentuk X R Chart, Cp, Cpk, dan

Sigma yang dihasilkan proses dengan dibandingkan dengan Cp dan Cpk yang

ditargetkan.

Objects : Data_Inspeksi, Data_Inspeksi_Variabel

Functions : Query Data Checksheet, Hitung Batas UCL , CL, LCL X Bar Chart,

Hitung Batas UCL , CL, LCL R Chart, Tampilkan Grafik X Bar dan R Chart, Hitung

Cp dan Cpk, Hitung Sigma Level dan DPMO,

Tabel 5.33 Tabel Use Case Spesification Laporan Performansi Atribut

Membuat Laporan Performansi Atribut


laporan yang memantau performansi proses dalam bentuk P Chart, Cp, Cpk, dan Sigma

yang dihasilkan proses dengan dibandingkan dengan Cp dan Cpk yang ditargetkan.

Objects : Data_Inspeksi,. Data_Inspeksi_Atribut

Functions : Query Data Checksheet, Hitung Batas UCL , CL, LCL P Chart, Tampilkan

Grafik P Chart, Hitung Cp dan Cpk, Hitung Sigma Level dan DPMO,

174

5.3.5.2 Function List

Function List digunakan untuk mendaftarkan semua fungsi yang dapat dijalankan

oleh sistem informasi ini yang menjadikan sebuah model sistem berguna bagi Actor ,

dalam sistem ini akan diberikan beberapa fungsi yang penting, diantaranya :

Tabel 5.34 Function List

Functions Complexity Type

Query Data Spek Simple Read

Query Data User Simple Read

Simpan data User Name, Password, dan Tugas Simple Update

Simpan data Spek baru Simple Update

Hitung Data Hasil inspeksi Medium Compute

Simpan Data CheckSheet Simple Update

Simpan Data Produk Tak Standar Simple Update

Tampilkan Data Produk Tak Standar Simple Read

Simpan Data Penanganan Simple Update

Tampilkan Data Penanganan Simple Read

Simpan Data konfirmasi Simple Update

Tampil Data Historis Simple Read

Hapus Data Historis Sinple Signal

Query Data Checksheet Medium Read

Hitung Batas UCL , CL, LCL P Chart Medium Compute

Hitung Batas UCL , CL, LCL X Bar Chart Medium Compute

Hitung Batas UCL , CL, LCL R Chart Medium Compute

Tampilkan Grafik P Chart Medium Compute

Tampilkan Grafik X Bar dan R Chart Medium Compute

Hitung Cp dan Cpk Complex Compute

Hitung Sigma Level dan DPMO Complex Compute

Query Data Cacat Simple Read

175

Hitung Pareto Medium Compute

Tampilkan Grafik Pareto Medium Compute

Tampilkan Data Cacat Simple Signal

5.3.5.3 Sequence Diagram

Sequence Diagram merupakan sebuah diagram yang menggambarkan interaksi

yang terjadi antara pengguna, objek, serta User Interface yang ada dalam sistem

Informasi dalam urutan waktu, termasuk didalamnya bagaimana urutan pemanggilan

prosedur, Event ,Message yang dikirimkan antara entitas satu dengan lainnya. Sequence

diagram ini akan menjelaskan apa yang dilakukan pengguna secara detail saat

berinteraksi dengan sistem pada setiap use case yang ada. Berhubung Software ini

dikembangkan dalam Platform berbasiskan Web, maka tidak ada event Terminate dan

Exit dalam Sequence diagram ini, karena apabila sistem telah selesai menjalankan

tugasnya , secara otomatis Web server akan mengalihkan beban ke Client lain, dan pada

saat Web page ditutup, Objek akan terminate dengan sendirinya. Berikut adalah

Sequence Diagram yang ada dalam sistem ini :

176

o Sequence Mengisi CheckSheet

Actor :Inspektor

UI : Checksheet Object : Grid Object : Data_Inspeksi

diinput dibaca

Spesifikasi_Grid

diperiksa

disimpan

Data_Ok

Data_Reject

Object : Produk_Tak_Standar

disimpan()

disimpan()dicopy

Diagram 5.12 Sequence Diagram mengisi checksheet

Keterangan untuk Sequence Diagram mengisi checksheet:

1. User memasukkan Data hasil inspeksi dengan method diinput()

2. Objek Data Inspeksi akan menggunakan method dibaca() pada objek Grid untuk

mendapatkan spesifikasi grid yang dibutuhkan untuk perhitungan

3. Data inspeksi diperiksa dengan method diperiksa() dan dibandingkan dengan

spesifikasi Grid, apakah data tersebut melebihi spesifikasi standar atau tidak,

4. Dari spesifikasi Grid, apabila Data Ok , Inspektor akan menggunakan method

Disimpan() dari Data Inspeksi

5. Apabila Data keluar batas maka secara otomatis data hasil inspeksi akan

dicopy() ke produk tak Standar

177

6. Method Disimpan() pada objek Produk tak Standar dijalankan untuk menyimpan

data pada sistem. Setelah itu, Inspektor harus mengiisi penyebab kenapa produk

bisa terjadi cacat.

o Sequence Mengisi Input Produk Tak Standar

Actor : Inspektor

Object :Produk Tak StandarUI : Input Produk Tak

Standar

(Penyebab, Jenis Defect): diinput()

Data_Tersimpan

disimpan()

Diagram 5.13 Sequence Diagram Mengisi Input Produk Tak Standar

Keterangan untuk Sequence Mengisi Input Produk Tak Standar

1. Setelah data Checksheet dicopy ke Produk tak Standar, User Interface akan

menampilkan layar untuk Inspektor mengisi penyebab dan jenis cacat yang

terjadi dengan Method diinput()

2. dengan Method Disimpan(), maka data yang telah dimasukkan oleh Inspektor

disimpan ke Produk Tak Standar.

3. Setelah data disimpan , Inspektor akan diberitahu oleh User Interface dan

Inspektor dapat mengisi data hasil inspeksi yang berikutnya.

178

o Sequence Penanggulangan Produk Tak Standar

Actor : Ka Dept Produksi

Object Detail PenanggulanganObject: Produk Tak Standar

Data_Penanggulangan_Terupdate

UI : Penanggulangan ProdukTak Standar

dibuka Dibaca

Data_Produk_Tak_Standar

diinput Disimpan

Diagram 5.14 Sequence Diagram Penanggulangan Produk Tak Standar

Keterangan Sequence Diagram Penanggulangan Produk Tak Standar :

1. Ka.Dept Produksi membuka data Produk Tak Standar dengan Method Dibuka()

2. User Interface menampilkan data produk yang ditolak dari objek ProdukTak

Standar dengan Method Dibaca()

3. Setelah Ka.Dept Produksi menganalisa data dan mendapatkan solusinya ia dapat

meng-Input data Penanggulangan masalah tersebut

4. Method Disimpan() dijalankan dan data penangulangan disismpan.

5. User Interface akan memberitahu pengguna apakah data telah diupdate

179

o Sequence konfirmasi Produk Tak Standar

Actor : Ka Dept Produksi

Object Detail KonfirmasiObject: Detail Penanggulangan

Data_Konfirmasi_Terupdate

UI : Konfirmasi ProdukTak Standar

dibuka Dibaca

Data_Penanggulangan_Produk_Tak_Standar

diinput Disimpan

Diagram 5.15 Sequence Diagram Konfirmasi Produk Tak Standar

Keterangan Sequence Diagram Konfirmasi Produk Tak Standar :

1. Ka.Dept Produksi membuka data Detail Penanggulangan dengan Method

Dibuka()

2. User Interface menampilkan data masalah yang telah ditanggulangi

3. Setelah Ka.Dept telah mendapatkan konfirmasi dari lantai produksi, ia dapat

meng-Input data konfirmasi tersebut kepada Object Detail Konfiormasi

4. Method Disimpan() dijalankan dan data Konfirmasi disismpan.

180

o Sequence Mengubah Spesifikasi Grid

dihapus

ditambah

Actor : Ka Dept QA

Object : Grid Object : Mold

dibaca() dibuka

Data Mold

UI : Ubah Data Grid

diubah

Dibuka()

Data Grid

disimpan

dihapus

Diagram 5.16 Sequence Diagram Mengubah Spesifikasi Grid

Keterangan Sequence Diagram Mengubah Spesifikasi Grid

1. Ka.Dept QA dapat membuka data Grid yang sudah ada dengan method dibaca()

2. Untuk menampilkan data Grid, secara otomatis, data Mold yang tersedia untuk

grid tersebut juga akan dibuka, dengan method dibuka()

3. Saat method diubah() digunakan oleh Ka.Dept QA, maka data mold dapat pula

ditambah() atau dihapus() . untuk data mold yang sudah tak dipakai lagi harus

dihapus, sedangkan apabila ada mold baru harus ditambah.

4. Setelah semua proses pengubahan dilakukan, terakhir semua data akan

dimasukkan kedalam sistem dengan method Disimpan().

5. Grid yang datanya sudah tidak dipakai juga dapat dihapus dengan Method

Dihapus()

181

o Sequence Mengubah Password

Actor : Ka.Dept.QA

UI : Ubah Password Object : Pengguna

Dibaca()

Data_Pengguna

Disimpan()

Data_Tersimpan

diubah()

dibuka()

Diagram 5.17 Sequence Diagram Mengubah Password

Keterangan Sequence Diagram Mengubah Password

1. Ka.Dept QA dapat membuka data pengguna yang sudah ada dengan method

dibaca() untuk melihat data seluruh pengguna aktif.

2. Data pengguna yang ditampilkan saat itu dapat diubah oleh KaDept QA dengan

method Diubah().

3. Setelah semua proses pengubahan dilakukan, terakhir semua data akan

dimasukkan kedalam sistem dengan method Disimpan().

182

o Sequence Menghapus Data Historis

Actor : Ka_Dept_QA

Object : Data Inspeksi

dibaca

dihapus

UI :Hapus Data Inspeksi

dibuka()

Data Inspeksi

dihapus()

Data_Terhapus

Diagram 5.18 Sequence Diagram Menghapus Data Historis

Keterangan Sequence Diagram Menghapus Data Historis

1. Ka.Dept QA dapat membuka data inspeksi dengan menggunakan method

dibaca() untuk melihat ringkasan seluruh data isnpeksi

2. Setelah diputuskan mana data yang akan dihapus, Ka Dept QA dapat segera

menghapus data yang sudah tak terpakai lagi dengan method Dihapus().

3. Program akan memberitahu user apabila data telah dihapus.

183

o Sequence Pareto Produk Tak Standar

Actor : Staff_QA

Object : Produk_Tak_StandarUI : Pareto_Produk_tak_Standar

dibuka()

Pilih_Periode()

dihitung()

Query Data()

Data Pareto

dicetak()

Diagram 5.19 Sequence Diagram Pareto Produk tak Standar

Keterangan Sequence Diagram Pareto Produk Tak Standar:

1. Staff QA dapat membuka dan memilih periode untuk menampilkan pareto

Produk tak standar dengan method dibuka() dan Pilih_periode()

2. Setelah itu otomatis program akan melakukan query data dan menghitung

diagram pareto dari data pada periode yang dipilih dengan method Query_Data()

dan dihitung()

3. Data Pareto ditampilkan ke pengguna, dan dapat dicetak dengan metode

dicetak()

184

o Sequence Laporan Akumulasi Produk tak Standar

Object : Produk_Tak_Standar

Actor : Staff_QA

UI :Laporan_Produk_tak_Standar

dibuka()

Pilih_Periode() Query Data()

Data_Akumulasi_Produk_Tak_Standar

dicetak()

Diagram 5.20 Sequence Diagram Akumulasi Produk tak Standar

Keterangan Sequence Diagram Akumulasi Produk Tak Standar

1. Staff QA dapat membuka dan memilih periode untuk menampilkan Laporan

Akumulasi Produk tak standar dengan method dibuka() dan Pilih_periode()

2. Setelah itu otomatis program akan melakukan query data pada periode yang

dipilih dengan method Query_Data()

3. Data ditampilkan ke pengguna, dan dapat dicetak dengan metode dicetak()

185

o Sequence Laporan Performansi Variabel

Actor :Staff_QAObject : Data_Inspeksi_Variabe

lUI : Laporan Performansi

Variabel

dibaca()

Pilih_Periode() Query_Data()

Hitung_Batas_Kendali()

Hitung_Cp_Cpk()

Hitung_Sigma()Hasil_Analisa_Data

dicetak()

Diagram 5.21 Sequence Diagram Laporan Performansi Variabel

Keterangan Sequence Diagram Laporan Performansi Variabel


Performansi Variabel dengan method dibaca() dan Pilih_periode()



3. lalu secara urut, Program akan menggunakan mehod Hitung_Batas_Kendali(),

Hitung_Cp_Cpk(), dan Hitung_Sigma() pada objek Data_Inspeksi_Variabel ,

186

baru kemudian akan menggambar grafik X dan R, dan menampilkan hasil

analisis data di layar.


o Sequence Laporan Performansi Atribut

Actor :Staff_QA Object : Data_Inspeksi_AtributUI : Laporan Performansi

Atribut

dibaca()

Pilih_Periode() Query_Data()

Hitung_Batas_Kendali()

Hitung_Cp_Cpk()

Hitung_Sigma()Hasil_Analisa_Data

dicetak()

Diagram 5.22 Sequence Diagram Laporan Performansi Atribut

Keterangan Sequence Diagram Laporan Performansi Atribut


Performansi Atribut dengan method dibaca() dan Pilih_periode()



3. lalu secara urut, Program akan menggunakan mehod Hitung_Batas_Kendali(),

Hitung_Cp_Cpk(), dan Hitung_Sigma() pada objek Data_Inspeksi_Atribut , baru

187

kemudian akan menggambar grafik X dan R, dan menampilkan hasil analisis

data di layar.


5.3.5.4 User Interface

User Interface adalah sebah tampilan yang memungkinkan pengguna

berinteraksi dengan sistem dan untuk mengakses semua fungsi – fungsi serta model

sistem, baik untuk kebutuhan meng-input data, membaca data, mencetak laporan, dan

juga mengubah data di dalam sistem. Tampilan ini sangat penting untuk mudah

digunakan oleh pengguna. Sistem Informasi SQC ini dirancang dengan menggunakan

ASP.NET, oleh karena itu tampilan dari program ini dapat diakses melalui Internet

Explorer 6.0 atau Internet Browser lain yang serupa.

5.3.5.4.1 Navigation Diagram

Navigation Diagram ini dapat menunjukkan urutan pengaksesan layar di dalam

Sistem Informasi yang dibuat , yang dimulai dari saat pengguna mulai mengakses

sistem sampai pada saat pengguna selesai menggunakan sistem. Dalam Navigation

Diagram ini dapat dilihat bahwa apabila seorang pengguna hanya memiliki akses untuk

satu bagian , ia tidak dapat mengakses layar lainnya, karena akses dibatasi oleh

Password yang berbeda . beberapa tombol yang disertakan disini merupakan fasilitas

yang didapat di Internet Explorer 6.0, karena Sistem Informasi ini berbasiskan Web.

188

Login Check Sheet

AdministratorMenu Utama

PemecahanMasalah

Menu Utama

Cetak LaporanMenu Utama

Check SheetAtribut

Check SheetVariabel

Check Sheet Ok

Input Produk TakStandar

LoginSebagaiInspektor

Tombol Back

TombolBack

TombolBack

TombolLanjut

TombolLanjut

Tombol Simpan

TombolBack

Tombol IsiLaporanDefect,

BilaProdukCacat

TombolBack

Tombol“ Isi Data Selanjutnya “

Tombol “ Isi Data Selanjutnya “ Bila Tidak ada Defect

Login SebagaiManager QA

TombolBack

Update Spek GridTombolUpdate

Spek Grid

Ubah Password

Tombol Ubah PasswordPengguna

Data HistorisCheck Sheet

Tombol Hapus DataCheckSheet

Data HistorisProduk Tak Std

Tombol Back

Tombol Hapus DataProduk Tak Std

Daftar Produk TakStandar

PenangananProduk tak

Standar

KonfirmasiPenangananproduk Tak

Standar

TombolPenangananProduk tak

Standar

TombolSelesaikan

TombolBack

TombolBack

TombolKonfirmasi

Penanganan

TombolBack

LoginSebagaiProduksi

LoginSebagaiLaporan

Cetak LaporanProduk Tak

Standar

Cetak ParetoProduk tak

Standar

Cetak XR ChartTebal

Cetak XR ChartBerat

Cetak P ChartPenampilan

Crystal ReportsPareto

Crystal ReportsProduk Tak

Standar

Crystal ReportsTebal

Crystal ReportsBerat

Crystal ReportsPenampilan

Tombol Cetak XRChart Tebal Per Tipe

Tombol Cetak XRChart Berat Per Tipe

Tombol Cetak PChart Penampilan

Per Tipe

Tombol Back

TombolCetakPilihan

TombolCetakPilihan

TombolCetakPilihan

TombolBack

TombolBack

TombolBack

Tombol CetakPareto ProdukTak Standar

TombolCetak

laporanProduk

TakStandar

TombolCetakPilihan

TombolBack

TombolCetakPilihan

TombolBack

Tombol Close (X)

Diagram 5.23 Navigation Diagram

189

5.3.5.4.2 Rancangan Layar

Dibawah ini adalah tampilan yang dibuat untuk User Interface sistem Informasi

SQC serta cara penggunaan masing – masing layar tersebut. Tampilan yang ada dibawah

ini merupakan hasil dari tampilan layar yang sebenarnya.

Gambar 5.13 Rancangan Layar Login

Layar Login ini adalah layar yang diakses pertama kali setiap mau memasuki

aplikasi ini, User dapat mengisi Nama dan Password, serta dapat memilih tugas apa

yang ingin ia kerjakan, Pilihan tugas terdiri dari :

1. Inspeksi – Untuk Inspektor memasukkan data Checksheet dari lantai produksi

2. Administrator – Untuk Ka Dept QA merubah Password pengguna, merubah

spesifikasi Grid, dan menghapus data yang sudah tidak diperlukan lagi.

190

3. Problem Solving – Untuk Ka.Dept.Produksi melakukan pemecahan masalah

atau mau melakukan konfirmasi hasil pemecahan masalah

4. Cetak laporan – untuk Staff QC mencetak laporan.

Apabila pengguna yang tidak memiliki akses untuk tugas itu, Sistem akan menolak

login.

Gambar 5.14 Rancangan Layar CheckSheet

Apabila Inspektor berhasil Login, Ini adalah layar CheckSheet Header, yang digunakan

untuk dia memasukkan data Tanggal Produksi, Tipe Grid, Shift kerja, Grup Karyawan,

Nomor mesin , Nama Operator dan Jumlah unit yang diperoduksi pada shift itu, ini

digunakan untuk menghitung jumlah sampel yang dibutuhkan untuk layar berikutnya.

Beberapa data yang sudah pasti dibuatkan Combo Box untuk menghindari kesalahan

191

akibat input, sedangkan untuk jumlah produksi dibatasi dengan kapasitas mesin per shift

yaitu 10000 unit. Bila ditekan tombol lanjut maka akan berpindah ke layar CheckSheet

Atribut.

Gambar 5.15 Rancangan Layar CheckSheet Atribut

Pada layar CheckSheet Atribut ini , Inspektor dapat memasukkan nomor mold yang

dipakai dan apabila ada beberapa unit yang cacat dapat diisi ke textbox di bawah sesuai

kategori cacatnya, apabila tidak ada cacat maka textbox dapat dikosongkan. Diatas

terdapat jumlah unit apabila Lot diterima atau di-reject. Bila ditekan tombol lanjut maka

akan berpindah ke layar CheckSheet variabel

192

Gambar 5.16 Rancangan Layar CheckSheet Variabel

Layar Checksheet Variabel ini berguna untuk Inspektor memasukkan data tebal

dan berat yang sesuai, diatas terdapat gambar titik – titik mana saja yang harus diperiksa

dengan menggunakan sigmat, gambar ini dapat berubah sesuai dengan jumlah Subgroup

yang dimiliki tiap grid. Selain itu juga dituliskan Spesifikasi yang dimiliki tiap grid

untuk tebal dan beratnya. Apabila ditekan tombol Simpan, maka seluruh data akan

disimpan dalam Database, dan Sistem akan otomatis berpindah ke layar CheckSheet Ok.

193

Gambar 5.17 Rancangan Layar CheckSheet Ok

Pada layar CheckSheet Ok ini, sistem akan menampilkan Report apakah data sudah

berhasil tersimpan dan apakah data ada yang melewati batas dan menandakan bahwa lot

tersebut harus di-Reject . Apabila Lot tersebut baik, Inspektor dapat berpindah ke layar

CheckSheet Header lagi untuk memasukkan data yang baru. Apabila ada kerusakan

yang melebihi batas, Inspektor harus berpindah ke layar Input Produk tak Standar untuk

mengisi alasan lot tersebut ditolak.

194

Gambar 5.18 Rancangan Layar Input Produk tak Standar

Setelah dipanggil , Layar Input Produk tak standar ini telah terisi secara otomatis

pada alasan penolakan, sesuai dengan data kerusakan yang dihitung oleh sistem saat

melakukan inspeksi, Inspektor hanya perlu mengisi Penyebab potensial dengan

penjelasan dan memilih faktor penyebab potensial di Combo Box . Apabila telah selesai,

Inspektor dapat segera Click tombol Isi Data Selanjutnya untuk melakukan inspeksi

untuk data yang lain, dan akan kembali ke layar CheckSheet Header lagi.

195

Gambar 5.19 Rancangan Layar Menu Administrator

Layar Menu Administrator ini akan Muncul segera setelah Login apabila tugas

yang dipilih adalah Administrator. Dari layar ini dapat dipilih menu :

1. Update Spek Grid – Untuk mengisi data Grid baru, menghapus Grid yang sudah

tak terpakai, serta mengubah spek Grid yang sudah ada.

2. Ubah Password Pengguna – Untuk mengubah , memasukkan , dan menghapus

data pengguna serta mengubah hak akses sistem dari pengguna.

3. Hapus Data CheckSheet – Akan menampilkan menu untuk menghapus data hasil

inspeksi yang sudah usang dan tak terpakai lagi.

4. Hapus Data Produk Tak Std - Akan menampilkan menu untuk menghapus Data

Produk Tak Std dan kerusakan yang sudah usang dan tak terpakai lagi.

196

Gambar 5.20 Rancangan Layar Ubah Spesifikasi Grid

Layar Spesifikasi Grid ini berguna untuk mengubah data mengenai grid , dimulai

dari Jenis Grid baru, SubGroup, AQL, Tebal, berat, Target Kapabilitas proses dan sigma

yang ingin dicapai, Gambar Grid akan secara otomatis berubah apabila subgroup

diubah. Serta Ka.Dept QA dapat memasukkan nomor mold baru dan menghapus nomor

Mold yang sudah tak terpakai lagi. Pada waktu load, seluruh informasi tersebut akan

ditampilkan pada data Grid pertama, dan apabila telah diubah, Ka. Dept Qa dapat

menyimpannya dengan tombol Save. Atau menghapus grid atau menyimpan Update data

grid terdahulu. Untuk keluar dari layar ini, pengguna bisa menutup Internet Explorer

atau tekan tombol back ke layar sebelumnya.

197

Gambar 5.21 Rancangan Layar Ubah Password

Pada layar ini, Ka. Dept QA dapat menampilkan semua pengguna sistem,

menambahkan pengguna, menghapus pengguna, dan mengupdate data pengguna, seperti

password, jabatan, dan hak akses ke sistem.

198

Gambar 5.22 Rancangan Layar Data Historis Checksheet

Dalam layar Data historis Checksheet ini, Ka Dept.QA dapat melihat secara ringkas

seluruh data hasil inspeksi yang ditampilkan dari awal, apabila memang sudah tidak

dpakai lagi, ka Dept QA dapat memilih akan menghapus data tersebut mulai dari awal

sampai pada tahun berapa , lalu menekan tombol Hapus Data.

199

Gambar 5.23 Rancangan Layar Data Historis Produk tak Standar

Dalam layar Data historis Produk tak Std ini, Ka Dept.QA dapat melihat secara

ringkas seluruh data Lot produk yang tidak standar yang ditampilkan dari awal, apabila

memang sudah tidak dpakai lagi, ka Dept QA dapat memilih akan menghapus data

tersebut mulai dari awal sampai pada tahun berapa , lalu menekan tombol Hapus Data.

200

Gambar 5.24 Rancangan Layar Pemecahan Masalah

Layar Pemecahan masalah ini adalah layar yang ditampilkan apabila pada saat

login, pengguna memilih Tugas Pemecahan Masalah, Pengguna yang memiliki otorisasi

untuk masuk ke layar ini adalah Ka.Dept.produksi. dari menu ini ada 2 pilihan , yaitu :

1. Penanganan Produk tak Standar, - Digunakan untuk Ka.Dept QA melihat data

produk yang cacat, lalu memasukkan Analisa dan Tindakan penanggulangannya.

2. Konfirmasi Penanganan – Dignakan untuk memasukkan hasil konfirmasi

penanggulangan produk cacat.

201

Gambar 5.25 Rancangan Layar Daftar produk Tak Standar

Apabila di-Click tombol Penanganan Produk tak Standar, maka pertama akan

ditampilkan seluruh masalah , atau dapat dipilih masalah berdasarkan Grid yang aktif.

Setelah Ka.Dept.Produksi memilih masalahnya, ia dapat memasukkan kode Batch

produksinya lalu Click tombol Selesaikan ! , lalu layar akan berpindah ke Penanganan

Produk tak Standar untuk Ka.Dept Produksi menganalisa data penolakan .

202

Gambar 5.26 Rancangan Layar Penanganan Produk tak Standar

Layar Penanganan Produk Tak Standar ini berisi semua informasi tentang Lot produk

yang cacat tersebut, sehingga memudahkan Ka.Dept produksi untuk menyelesaikan

masalah tersebut. Setelah diisi , apabila ditekan tombol simpan, data penyelesaian akan

disimpan dan menu akan kembali ke menu Pemencahan masalah. Untuk keluar dapat

menutup layar Internet Explorer.

203

Gambar 5.27 Rancangan Layar menu Cetak laporan

Layar menu Cetak Laporan ini akan muncul bila pengguna login dengan pilihan

tugas Cetak laporan. Di layar ini dapat dipilih 5 Menu , yaitu :

1. Cetak XR Chart tebal per Tipe – Untuk mencetak laporan XR Chart untuk data

tebal dari Grid

2. Cetak XR Chart berat per Tipe – Untuk mencetak laporan XR Chart untuk data

berat dari Grid

3. Cetak P Chart penampilan per Tipe – Untuk mencetak laporan P Chart untuk

data atribut dari Grid

4. Cetak Pareto Produk Tak Standar – untuk menampilkan Grafik Pareto dari

beberapa data produk yang tidak standar atau cacat

204

5. Cetak Laporan Produk Tak Standar – untuk menampilkan Laporan seluruh data

kejadian Lot produk yang tidak standar.

Gambar 5.28 Rancangan Layar Cetak Laporan XR Chart Tebal

Layar Laporan XR Chart tebal ini digunakan untuk memilih periode pencetakan

laporan, dan pengelompokkan laporan berdasarkan tipe Grid, berikut adalah data yang

harus dipilih bila ingin mencetak laporan dengan periode :

1. Tahunan – Pilih Tahun Awal dan Tahun Sampai

2. Bulanan – Pilih Tahun terlebih dahulu, baru pilih Bulan Awal dan Bulan Sampai

3. Harian - Pilih Tahun terlebih dahulu, pilih Bulan, baru pilih tanggal berapa

sanpai dengan tanggal berapa.

205

4. Batch - Pilih Tahun terlebih dahulu, pilih Bulan, pilih tanggal berapa, baru pilih

batch awal dan batch akhir.

Seluruh pilihan yang ditampilkan sudah divalidasi dengan database, sehingga akan

meminmalisasi kemungkinan Error , karena data yang akan dicetak pasti ada di

database. Setelah yakin akan pilihan, Staff QA akan dapat menampilkan laporan

dengan menggunakan tombol Cetak Pilihan.

Gambar 5.29 Rancangan Layar Crystal Reports tebal atas

206

Gambar 5.30 Rancangan Layar Crystal Reports tebal bawah

Kedua Layar diatas adalah hasil dari tombol Cetak Pilihan , yang disimulasikan pada

pilihan Bulanan dari bulan Januari sampai Mei 2004, dan laporan ini menggunakan

Crystal Report, sehingga tampilan ini dapat segera dicetak dengan tombol

File>Print dari menu di Internet Explorer. Atau dapat juga melihat hasil sebelum

dicetak dengan menggunakan menu File > Print Preview

207

Gambar 5.31 Rancangan Layar Print Preview

Gambar 5.32 Layar Print

208

Gambar 5.31 merupakan layar Print Preview dari internet Explorer yang

menampilkan data yang akan di-Print, sedangkan gambar 5.32 menunjukkan tampilan

layar menu untuk pilihan printer sebelum di-print

Layar diatas adalah tampilan Dialog apabila Laporan XR Tebal akan dicetak ke

Printer. Dengan menekan tombol Print maka Laporan akan segera dicetak.

Gambar 5.33 Rancangan Layar XR Chart Berat

Diatas adalah tampilan untuk layar Laporan XR Chart Berat, cara

pengoperasiannya sama dengan Laporan XRChart Tebal. Termasuk untuk Crystal

Report yang ada dan menu Print.

209

Gambar 5.34 Rancangan Layar P Chart Penampilan

Diatas adalah tampilan untuk layar Laporan P Chart Penampilan, cara

pengoperasiannya sama dengan Laporan XR Tebal.

210

Gambar 5.35 Rancangan Layar Crystal Reports Penampilan

Diatas adalah contoh laporan P Chart Atribut yang dapat dihasilkan setelah

tombol Cetak Laporan di-Click. Laporan ini dapat dicetak seperti cara mencetak laporan

XR Chart Tebal diatas.

211

Gambar 5.36 Rancangan Layar Laporan Produk Tak Standar

Layar Laporan Produk tak Standar diatas dapat dipilih untuk mencetak Laporan

Produk Tak Standar digolongkan dari :

1. Masalah Baru – Semua Masalah yang belum diselesaikan

2. Belum Dikonfirmasi – Semua masalah yang sudah diselesaikan tetapi belum

dikonfirmasi hasil penyelesaiannya

3. Sudah Dikonfirmasi – Semua masalah yang sudah selesai, bersifat sebagai

Laporan untuk disimpan ke Arsip.

Periode Laporan yang dapat dipilih hanyalah bulanan dan tahunan, sebab masalah

sangat jarang terjadi, sehingga tidak diperlukan penelusran sampai tingkat batch.

212

Apabila diclick Cetak Pilihan maka akan ditampilkan laporan dengan menggunakan

Crystal Report seperti dibawah ini.

Gambar 5.37 Rancangan Layar Crystal Reports Laporan Produk Tak Standar

213

Gambar 5.38 Rancangan Layar Pareto Produk Tak Standar

Layar Laporan Pareto memiliki antarmuka yang sama dengan layar Laporan produk

Tak Standar yang hanya dapat dipilih antara periode bulanan atau tahunan. Laporan

Pareto yang akan ditampilkan dapat dipilih antara :

1. Penyebab masalah Potensial – Yaitu perbandingan penyebab masalah apa yang

paling sering terjadi, apakah operator, Material, Mesin, Metode Kerja,atau

Lingkungan kerja.

2. Tipe Reject – yaitu perbandingan Penyebab reject yang paling besar, antara

Penampilan, Tebal tidakstandar atau berat grid tidak standar.

214

3. Jenis Defect Penampilan – yaitu perbandingan kerusakan penampilan produk ,

antara kerusakan Retak, Unfilled, Fins, Flash, Shrinkage, berubah bentuk,lubang

, dan lainnya yang tidak umum.

Gambar 5.39 Rancangan Layar Crystal Reports Pareto Produk Tak Standar

Ini adalah tamplan Laporan Pareto jenis Defect Penampilan, yang ditampilkan

dengan menggunakan Crystal Report . laporan ini dapat dicetak dan di-Print Preview

dengan cara yang sama dengan laporan XR Tebal.

215

5.3.6 Perancangan Basis Data

Dalam perancangan basis data yang digunakan untuk mendukung program, akan

digambarkan bagaimana hubungan antara tabel – tabel yang terdapat dalam basis data

tersebut dengan menggunakan Entity Relationship Diagram , lalu untuk isi dari setiap

tabel tersebut dibuat Spesifikasi File . Tabel – Tabel ini dibuat dengan cara melakukan

normalisasi dari Formulir – formulir yang pada saat ini digunakan dalam Departemen

QA.

5.3.6.1 Entity Relationship Diagram

TblDetailTebal

TblDetailBerat

TblDetailPenampilan

TblDetailKonfirmasi

TblSpesifikasi

TblMold

TblHeader

TblAuthentifikasi

TblDetailDefect

TblDetailPenanganan

TblHeaderDefect

TblKoefisienXR

TblTingkatAQL

TblNormal

TblSigmaLevel

Reference Tables

Diagram 5.24 Entity Relationship Diagram

Pada Entity Relationship Diagram diatas dapat dilihat hubungan antara tabel –

tabel yang digunakan di dalam Sistem informasi SQC ini, untuk Tabel yang ada dalam

kelompok di sebelah kanan yang dinamakan Reference Tables bukan merupakan data

yang digunakan secara aktif dalam sistem informasi ini, namun digunakan dalam

216

membantu perhitungan pada pembuatan laporan, sehingga tidak dihubungkan dengan

tabel lainnya.

5.3.6.2 Spesifikasi File

Berikut adalah tabel- tabel yang ada pada Entity Relationship Diagram duatas,

Seluruh tabel yang ada dibawah ini berada dalam Sebuah File Database

YUASAQCDB.MDB yang disimpan dalam Server dan diakses melalui ADO.NET oleh

Software.

Tabel 5.35 Spesifikasi File TblAuthentifikasi

TblAuthentifikasi Primary key : NIK

Nama Kolom Tipe Data

Panjang Keteramgan

NIK Text 10 Nomor Induk Karyawan NamaKaryawan Text 20 Nama Karyawan Pass Text 10 Password untuk Login Jabatan Text 30 Jabatan Karyawan

Akses Text 1 Kode Akses Software 1Full_Akses 2.Cetak_Laporan, 3.Khusus_Inspeksi 4.Produksi

217

Tabel 5.36 Spesifikasi File TblHeader

TblHeader Primary key : KdBatch , TypeGrid

Nama Kolom Tipe Data Panjang Keteramgan

KdBatch Text 12 Kode Batch Produksi TypeGrid Text 15 Type Grid yang Diproduksi TglProd Text 2 Tanggal Produksi ( DD ) BlnProd Text 2 Bulan Produksi ( MM ) ThnProd Text 4 Tahun Produksi ( YYYY ) Shift Text 1 Kode Shift Produksi Grup Text 1 Kode Gru p Produksi NoMesin Text 2 Nomor Mesin TglPeriksa Text 11 Tanggal Periksa DD/MM.YYYY NoMold Text 8 Nomor Mold NamaOperator Text 20 Nama Operator Produksi NIK Text 10 Nomor Induk Karyawan milik Inspektor

Tabel 5.37 Spesifikasi File TblDetailTebal

TblDetailTebal Primary key : KdBatch , TypeGrid


Kdbatch Text 12 Kode Batck Produksi TypeGrid Text 15 Type Grid yang Diproduksi StdevTebal Single 5 FPU Standar Deviasi untuk XR RangeTebal Single 5 FPU Range Max - Min Tebal RataTebal Single 5 FPU Rata - Rata Tebal Grid MaxTebal Single 5 FPU Tebal Grid Inspeksi Maks MinTebal Single 5 FPU Tebal Grid Inspiksi Min

218

Tabel 5.38 Spesifikasi File TblDetailBerat

TblDetailBerat Primary key : KdBatch , TypeGrid


Kdbatch Text 12 Kode Batck Produksi TypeGrid Text 15 Type Grid yang Diproduksi StdevBerat Single 5 FPU Standar Deviasi untuk XR RangeBerat Single 5 FPU Range Max - Min Berat RataBerat Single 5 FPU Rata - Rata Berat Grid MaxBerat Single 5 FPU Berat Grid Inspeksi Maks MinBerat Single 5 FPU Berat Grid Inspiksi Min

Tabel 5.39 Spesifikasi File TblDetailPenampilan

TblDetailPenampilan Primary key : KdBatch , TypeGrid


Kdbatch Text 12 Kode Batck Produksi TypeGrid Text 15 Type Grid yang Diproduksi JmlProduk Integer - Jumlah Produk per Batch JmlContoh Integer - Jumlah Contoh per Inspeksi Retak Integer - Jumlah yang cacat Retak Unfilled Integer - Jumlah yang cacat Unfilled Fins Integer - Jumlah yang cacat Fins Flash Integer - Jumlah yang cacat Flash Lubang Integer - Jumlah yang cacat Lubang BBentuk Integer - Jumlah yang BerubahBentuk Shrinkage Integer - Jumlah yang cacat Shrinkage Lain2 Integer - Jumlah cacat yang tak umum TotalDefect Integer - Jumlah total Cacat per batch

219

Tabel 5.40 Spesifikasi File TblHeaderDefect

TblHeaderDefect Primary key : KdBatch , TypeGrid


KdBatch Text 12 Kode Batch Produksi Cacat TypeGrid Text 15 Type Grid batch yang Cacat TglProd Text 2 Tanggal Produksi ( DD ) BlnProd Text 2 Bulan Produksi ( MM ) ThnProd Text 4 Tahun Produksi ( YYYY ) Shift Text 1 Kode Shift Produksi Grup Text 1 Kode Gru p Produksi NoMesin Text 2 Nomor Mesin TglPeriksa Text 11 Tanggal Periksa DD/MM.YYYY NoMold Text 8 Nomor Mold NamaOperator Text 20 Nama Operator Produksi NIK Text 10 Nomor Induk Karyawan milik Inspektor

Tabel 5.41 Spesifikasi File TblDetailDefect

TblDetailDefect Primary key : KdBatch , TypeGrid


KdBatch Text 12 Kode Batch Produksi Cacat TypeGrid Text 15 Type Grid batch yang Cacat

AlasanPenolakan Memo 65535 Penjelasan mengapa Batch tersebut ditolak,

TipeReject Text 3 A=Tebal Keluar Spesifikasi, B=Berat Keluar Spesifikasi C=Penampilan melebihi AQL

SebabPotensial5M Text 20 Berisi Man,Environment, Material, Machine,Method

KeteranganSebab Memo 65535 Penjelasan Penyebab Batch Keluar dari Spesifikasi

Selesai Boolean 1 Masalah Sudah Ditangani atau Belum

220

Tabel 5.42 Spesifikasi File TblDetailPenanganan

TblDetailPenanganan Primary key : KdBatch , TypeGrid



TglPenanganan Text 11 Tanggal Masalah Ditangani DD/MM.YYYY

AnalisaMasalah Memo 65535 Penjelasan Analisa masalah yang terjadi Tindakan Penanggulangan Memo 65535 Tindakan Penanggulangan / pencegahan

yang diambil

Penanggungjawab Text 200 Orang yang bertanggungjawab dalam menyelesaikan masalah

Selesai Boolean 1 Masalah sudah dikonfirmasi . belum ke lantai produksi

Tabel 5.43 Spesifikasi File TblDetailKonfirmasi

TblDetailKonfirmasi Primary key : KdBatch , TypeGrid


Panjang Keteramgan


TglKonfirmasi Text 11 Tanggal Konfirmasi dilakukan DD/MM.YYYY

hasilKonfirmasi Memo 65535 Hasil Penanganan Masalah di Lantai Produksi

221

Tabel 5.44 Spesifikasi File TblSpesifikasi

TblSpesifikasi Primary key : TypeGrid


TypeGrid Text 15 Type Grid (Master Produk ) Subgroup Integer - Jumlah Subgroup yang diukur AQLLevel Single 5FPU Tingkat AQL untuk Inspeksi StdTebalMean Single 5FPU Standar Tebal Rata - rata ToleransiTebalMean Single 5FPU Toleransi Tebal Rata - rata StdTebalPartial Single 5FPU Standar Tebal per Subgroup

ToleransiTebalPartial Single 5FPU Toleransi Tebal per Subgroup

StdBerat Single 5FPU Standar Berat Grid ToleransiBerat Single 5FPU Toleransi Berat Grid TargetCp Single 5FPU Target Cp yang Ingin dicapai TargetCpk Single 5FPU Target Cpk yang ingin dicapai TargetSigma Single 5FPU Target Sigma TargetLotReject Single 5FPU Target Jumlah Batch Reject

Tabel 5.45 Spesifikasi File TblMold

TblMold Primary key : NoMold


Panjang Keteramgan

NoMold Text 8 Nomor Mold untuk Grid ini TypeGrid Text 15 Type Grid dengan Mold tsb

222

Tabel 5.46 Spesifikasi File TblKoefisienXR

TblKoefisienXR Primary key : SubGroup


Panjang Keteramgan

Subgroup Integer - Jumlah Sampel per Subgroup A2 Single 5FPU Nilai A2 untuk Batas kendali D3 Single 5FPU Nilai D3 untuk Batas kendali D4 Single 5FPU Nilai D4 untuk Batas kendali D2 Single 5FPU Nilai D2 untuk Batas kendali

Tabel 5.47 Spesifikasi File TblTingkatAQL

TblTingkatAQL Primary key : UkuranSampel, AQLLevel


Panjang Keteramgan

UkuranSampel Integer - Jumlah Sampel per Inspeksi AQLLevel Single 5FPU Tingkat Penerimaan Accept Single 5FPU Jumlah dimana Batch diterima Reject Single 5FPU Jumlah dimana Batch ditolak

Tabel 5.48 Spesifikasi File TblNormal

TblNormal Primary key : ZValue


Panjang Keteramgan

ZValue Single 5FPU Nilai Z dari Kurva Normal Normdist Single 5FPU Nilai Kurva Normal dari Z

223

Tabel 5.49 Spesifikasi File TblSigmaLevel

TblSigmaLevel Primary key : NilaiSigma


Panjang Keteramgan

NilaiSigma Single 5FPU Nilai Sigma hasil Perhitungan DPMO Single 5FPU DPMO pada Nilai Sigma tsb Yield Single 5FPU Keluaran per sejuta unit

5.3.6.3 Normalisasi

Dibawah ini adalah Normalisasi dari formulir yang ada di PT. Yuasa Battery

Indonesia. Yang dikelompokkan atas nama formulir yang dipakai. Selain dari Formulir –

formulir dibawah, Tabel yang lain dibuat untuk kebutuhan penggunaan Software saja.

Formulit Pemeriksaan Produk Dalam Proses (FM/QC2/100)

UNF

TglProd, BlnProd,ThnProd, Shift, Group, NoMesin, TglPeriksa, AQLLevel

,TargetLotRejection, StdTebalmean, ToleransiTebalMean, StdTebalPartial,

ToleransiTebalPartial, StandarBerat, ToleransiBerat, NoMold, NamaOperator, NIK,

JmlProduk, JmlContoh, Retak , Unfilled , Fins, Flash, Lubang, BerubahBentuk,

Shrinkage,Lain2 ,StdevBerat,RangeBerat,RataBerat, MaxBerat, MinBerat,

StdevTebal.RangeTebal,RataTebal,MaxTebal, MinTebal,Keterangan

224

1st NF

TblHeader :

*KdBatch, *TypeGrid, TglProd, BlnProd,ThnProd, Shift, Group, NoMesin,

TglPeriksa, AQLLevel ,TargetLotRejection, StdTebalmean, ToleransiTebalMean,

StdTebalPartial, ToleransiTebalPartial, StandarBerat, ToleransiBerat, NoMold,

NamaOperator, NIK

TblDetail :

*KdBatch ,*TypeGrid, JmlProduk, JmlContoh, Retak , Unfilled , Fins, Flash, Lubang,

BerubahBentuk, Shrinkage,Lain2 ,StdevBerat,RangeBerat,RataBerat, MaxBerat,

MinBerat, StdevTebal.RangeTebal,RataTebal,MaxTebal, MinTebal,

Keterangan

2nd NF

TblSpesifikasi :

*TypeGrid, Subgroup , AQLLevel, StdTebalmean, ToleransiTebalMean,

StdTebalPartial, ToleransiTebalPartial, StandarBerat, ToleransiBerat

TblMold (tabel untuk reference):

*NoMold , TypeGrid

TblAuthentifikasi (Untuk Login Secara Global ):

*NIK , NamaKaryawan, Password, Jabatan, Akses

TblHeader :


TglPeriksa,NoMold, NamaOperator, NIK,Keterangan

225

TblDetailPenampilan :

*KdBatch, *TypeGrid, JmlProduk, JmlContoh, Retak , Unfilled , Fins, Flash, Lubang,

BerubahBentuk, Shrinkage,Lain2,TotalDefect

TblDetailBerat:

*KdBatch, *TypeGrid, StdevBerat,RangeBerat,RataBerat, MaxBerat, MinBerat

TblDetailTebal:

*KdBatch, *TypeGrid, StdevTebal.RangeTebal,RataTebal,MaxTebal, MinTebal

Laporan Produk Tidak Sesuai (QP.10.2/A2)

UNF

TglProd, BlnProd,ThnProd, Shift, Group, NoMesin, TglPeriksa,NoMold,

NamaOperator, NIK,Keterangan, AlasanPenolakan, TipeReject,

KeteranganPenyebab,SebabPotensial5M , Penanggulangansementara, FileGambar,

Severity, Occurrence, Damage , TglPenanganan, AnalisaMasalah,

Tindakanpenanggulangan, Penangungjawab , TglKonfirmasi, HasilKonfirmasi

1st NF

TblHeaderDefect


TglPeriksa,NoMold, NamaOperator, NIK,Keterangan

226

TblDetailDefect :

*KdBatch,*TypeGrid, AlasanPenolakan, TipeReject,

KeteranganPenyebab,SebabPotensial5M , Penanggulangansementara, FileGambar,

Severity, Occurrence, Damage , TglPenanganan, AnalisaMasalah,

Tindakanpenanggulangan, Penangungjawab , TglKonfirmasi, HasilKonfirmasi

2nd NF

TblHeaderDefect


TglPeriksa, NoMold, NamaOperator, NIK,Keterangan

TblDetailDefect :

*KdBatch, *TypeGrid, AlasanPenolakan, TipeReject, keteranganSebab,

SebabPotensial5M , Penanggulangansementara, FileGambar, Severity, Occurrence,

Damage

TblDetailPenanganan:

*KdBatch, *TypeGrid, TglPenanganan, AnalisaMasalah, Tindakanpenanggulangan,

Penangungjawab

TblDetailKonfirmasi:

*KdBatch, *TypeGrid, TglKonfirmasi, HasilKonfirmasi

227

5.3.7 Perbaikan Analisa

5.3.7.1 Revised Class Diagram

Setelah dilakukan Analisis dari Problem domain dan Application domain,

didapatkan beberapa koreksi yang harus diperbaiki pada Class Diagram, dan dapat

digambarkan pada Revised Class Diagram dibawah ini :

+diinput()+diubah()+dihapus()+Pilih_Tugas()+dicek()+Dibaca()+Disimpan()

-Nama : String-NIK : String-Password : String-Jabatan : String-Hak Akses : String

Pengguna

+diinput()+dihitung()+dihapus()+disimpan()+dicetak()+dibaca()+diperiksa()

-Tanggal Produksi : String-Bulan Produksi : String-Tahun Produksi : String-No.Mesin : String-Shift : String-Grup : String-Jumlah Produksi : Integer-Operator : String-NIK : String

Data_Inspeksi

+Pilih_Periode()+Query_Data()+Hitung_Batas_Kendali()+Hitung_Cp_Cpk()+Hitung_Sigma()

-Ukuran Sampel-Total Defect-Accept-Retak-Unfilled-Fins-Flash-Lubang-BerubahBentuk-Shrinkage-Lain

Data_Inspeksi_Atribut

+Pilih_Periode()+Query_Data()+Hitung_Batas_Kendali()+Hitung_Cp_Cpk()+Hitung_Sigma()

-JenisBeratTebal-Stdev-Range-Rata-Max-Min

Data_Inspeksi_Variabel

+diinput()+diubah()+dihapus()+dibaca()+disimpan()

-TypeGrid : String-Subgroup : Integer-AQLLevel : Single-StdTebalMean : Single-ToleransiTebalMean : Single-StdTebalPartial : Single-ToleransiTebalPartial : Single-TargetCp : Single-TargetCpk : Single-TargetSigma : Single-TargetLotReject : Single

Grid

+diinput()+dipakai()+dihapus()+dibuka()+ditambah()

-NoMold-TypeGrid

Mold

+diinput()+disimpan()+dihapus()+dibuka()+dicopy()+Pilih_Periode()+dihitung()+Query Data()+dicetak()

-Tanggal Produksi : String-Bulan Produksi : String-Tahun Produksi : String-No.Mesin : String-Shift : String-Grup : String-Jumlah Produksi : Integer-AlasanPenolakan : String-Sebab5M : String-KeteranganSebab : String-TipeReject : String

Produk_Tak_Standar

+Diinput()+Disimpan()+Dibuka()

-AnalisaMasalah : String-TindakanPenanggulangan : String-Penanggungjawab : String-TanggalPenanganan : Date

Detail_Penanggulangan

+Disimpan()+Diinput()

-HasilKonfirmasi : String-TglKonfirmasi : Date

DetailKonfirmasi

11..*

1 1..*

1..*

1..*

10..11

0..1

1..* 0..*

Diagram 5.25 Revised Class Diagram

Bisa dilihat bahwa terdapat beberapa penambahan beberapa event pada class –

class tersebut yang dapat dirinci dibawah ini :

1. Pada Class grid ada penambahan event dibaca() dan disimpan()

228

2. Pada Class Mold ada penambahan event dibuka() dan ditambah()

3. Pada Class Data_Inspeksi ada penambahan event dibaca() dan diperiksa()

4. Pada Class Data_Inspeksi_Atribut dan Data_Inspeksi_Variabel ada penambahan

event Pilih_Periode(), Query_Data(), Hitung_Batas_Kendali(),

Hitung_Cp_Cpk() , Hitung_Sigma()

5. Pada Class Pengguna ditambah event Pilih_Tugas(), Dibaca(), Dicek(),

Disimpan()

6. Pada Class Produk_Tak_Standar ada penambahan event dibuka(), dicopy().

Pilih_Periode(), dihitung(), Pilih_Periode(), dicetak(),Query_Data()

7. Pada Class Detail_Penanggulangan ada penambahan event Diinput(),

Disimpan(), Dibuka().

8. Pada Class Detail_Konfirmasi ada penambahan event Diinput(), Disimpan(),

5.3.7.2 Component Diagram

Component Diagram dibawah ini menggambarkan bagaimana hubungan antara

komponen – komponen program dalam sistem informasi SQC ini, Pola arsitektur yang

digunakan dalam mengembangkan sistem Informasi SQC ini menggunakna pola Client

– Server karena menggunakan kerangka kerja .NET Framework yang dijalankan pada

server dan terhubung dengan Client yang hanya berfungsi sebagai stasiun kerja. Client

ini dapat berupa Komputer PC atau Komputer portable berupa PDA. Oleh karena itu

Jenis Browser yang dimiliki juga dapat berupa Internet Explorer 6.0 untuk Windows

atau Internet Explorer untuk Pocket PC. Seluruh proses dan Data ditempatkan pada

server. . Model distribusi arsitektur Client-Server yang digunakan adalah

229

Tabel 5.50 Tabel Arsitektur iClient-Server

Client Server Architecture

User Interface Function + Model Local Prsentation

Server

ClientUser Interface :Client Browser

Function : ASP.NET Web Application

Model :Database Server

User Interface :Portable Client Browser

System Interface : .NET Framework on IIS5.0

Diagram 5.26 Conponent Diagram

5.3.7.3 Deployment Diagram

Deployment Diagram dibawah ini menggambarkan bagaimana arsitektur sistem

Informasi akan dijalankan pada Perangkat keras sebenarnya. Beberapa perangkat keras

yang akan digunakan sudah terpasang, sehingga akan mempermudah penggunaan

software, Perangkat keras yang akan digunakan adalah beberapa komputer desktop yang

sudah terpasang di kantor masing – masing pengguna, sebuah server pusat yang sudah

terpasang di bagian QA, dan beberapa Pocket PC yang akan digunakan di lapangan.

230

Jaringan yang akan digunakan adalah WiFi untuk Pocket PC, dan LAN untuk komputer

desktop yang sudah terpasang

Workstation Client :KaDept Prod

User Interface : IE 6.0

Worksation Client : KaDept QA

User Interface :IE 6.0

Portble Client : Inspektor 1

User Interface : Pocket IE 6.0

Portble Client : Inspektor 2

User Interface : Pocket IE 6.0

HP Proliant Server

System Interface : ASP.NET & IIS 5.0 User Interface

Function : ASP.NET Class

Model : Access Database

Workstation Client : Staff QA 2


Workstation Client : Staff QA 1


Client : Inspektor 3


HPPrintServer

Diagram 5.27 Deployment Diagram

231

5.3.8 Pemrograman

Pemrograman dilakukan segera setelah Analisa dan desain sistem informasi

selesai dilaksanakan. Untuk mendukung arsitektur yang telah dibahas dalam Analisis

diatas, maka pemrograman dilakukan dengan menggunakan ASP.NET Webform .

ASP.NET itu sendiri merupakan sebuah bahasa pemrograman berbasiskan Web yang

merupakan pengembangan ASP ( Active Server Pages ) yang dijalankan diatas .NET

Framework yang menggunakan RAD ( Rapid Application Development ) tool berupa

Visual Studio.Net . Webform yang sudah jadi ini akan dijalankan pada Internet

Information Server(IIS) 5.0 yang sudah di-install dengan .NET Framework.

5.3.9 Usulan Penerapan

Sistem Informasi yang telah dirancang ini belum diimplementasikan di lapangan,

dalam subbab ini akan dibahas mengenai kebutuhan , syarat, dan kondisi agar sistem

informasi dapat digunakan pada kondisi sebenarnya., yang dimulai dari kebutuhan

perangkat keras, perangkat lunak, dasar pengetahuan pengguna tentang komputer, serta

jadwal pengimplementasian program yang telah dibuat.

5.3.9.1 Perangkat Keras

Perangkat keras yang dibutuhkan beberapa sudah ada di PT.Yuasa Battery

Indonesia, Secara keseluruhan, sistem yang dibutuhkan adalah :

1. Server

Server ini digunakan untuk menyimpan software , Sistem Operasi, dan

Database server. Karena semua proses pengolahan data dilakukan di server ,

232

dan server akan menangani beberapa Client secara sekaligus, maka server ini

harus memiliki kecepatan tinggi dan Storage besar. Spesifikasi umum sistem

untuk server minimal adalah :

- Processor Intel Pentium IV Xeon 1.7Ghz

- DDR SDRAM 400 ECC 1GB

- Harddisk 10.000 RPM 40GB SerialATA RAID

- 10/100 MBPS LAN

- CD Rom / CD-RW untuk Backup

2. Workstation

Workstation yang digunakan cukup merupakan sebuah Desktop PC yang

sudah digunakan, karena kebutuhan proses yang dilakukan di Client sangat

sedikit, yaitu untuk menjalankan Internet Explorer saja. Kebutuhan minimal

Desktop PC adalah :

- Processor Intel Celeron 333 MHZ

- SDRAM 64MB

- Harddisk 20 GB

- 10/100MBPS LAN ( Untuk yang terkoneksi ke jaringan )

- WiFI Card 802.11b ( Untuk yang terhubung ke jaringan Nirkabel )

3. Pocket PC

Pocket PC ini adalah sebuah Client yang bersifat Optional , yaitu boleh

digunakan atau tidak, sesuai kebutuhan. Karena masih dapat digantikan

dengan pemasangan sebuah Desktop PC di lantai produksi untuk

memasukkan data ke sistem. Apabila digunakan , sistem yang dibutuhkan

adalah :

233

- Processor Strong ARM 206 MHZ

- Memory min 128 MB

- 4096 Color LCD 320 x 200 Pixel.

- WiFi Enabled / WiFI SDIO Card

4. Hub / Switch

Hub / Switch ini berfungsi untuk menghubungkan seluruh jaringan yang ada.

Hub / Switch ini diletakkan sedekat mungkin dengan serverr. Hub / Switch

ini bisa dalam bentuk standar atau dapat pula berupa 802.11B WiFi Switch

untuk menangani jaringan Nirkabel. Minimal 12 Port untuk mendukung

seluruh jaringan yang digunakan dalam departemen QA ini.

5.3.9.2 Perangkat Lunak

Untuk kebutuhan piranti lunak, untuk seluruh Client hanya dibutuhkan Internet

browser yang dapat mendukung Dynamic HTML dan Java. Sedangkan untuk

Server dibutuhkan sebuah sistem operasi yang mendukung .NET Framework.

Berikut adalah spesifikasi minimal untuk dapat menjalankan program ini :

1. Server

− Windows 2000 Professional Service Pack 4 / Windows XP

Professional

− Internet Information Server 5.0

− .NET Framework Installed

− Microsoft Office Installed dengan Microsoft Access

− WiFi Card Driver

234

2. Workstation

- Windows 98 / Wndows 2000 / Windows XP

- Internet Explorer 6.0 / Opera Browser

- WiFi Card Driver

3. Pocket PC

- Pocket PC 2002

- Pocket IE 6.0

- WiFi Card Driver

5.3.9.3 Pengguna

Pengguna sistem informasi ini adalah karyawan yang sudah disebutkan di use

case diagram diatas, dimana seluruh pengguna ini harus dapat menggunakan komputer

secara dasar dan dapat menggunakan Internet Explorer karena pengguna tidak perlu

secara khusus mempelajari suatu perintah – perintah khusus. Dengan pelatihan yang

cukup mereka sudah dapat menggunakan sistem ini. Untuk perawatan sistem dapat

dilakukan oleh bagian IT ( Intormation Technology ) dalan PT. Yuasa Battery

Indonesia.

235

5.3.9.4 Jadwal Implementasi

Program ini belum diimplementasikan pada perusahaan , sehingga saat ini belum

dapat dihitung berapa besar efek yang diberikan oleh program ini, tetapi yang pasti

waktu yang dibutuhkan untuk menghitung sebuah peta kendali dan Sigma dapat

dihilangkan , karena semua perhitungan dapat diselesaikan dengan menggunakan satu

tombol. Hal ini akan menghemat waktu yang sangat banyak. Untuk jadwal implementasi

dapat dilihat dibawah ini :

Tabel 5.51 Jadwal Implementasi

Documents

BAB 5 PEMBAHASAN - library.binus.ac.idlibrary.binus.ac.id/eColls/eThesisdoc/Bab5/LKN2006-72-Bab 5.pdf · 98 BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Pengumpulan Data 5.1.1 Data penjualan