Iklan

Category Archives: Quality Tools

Tentang Matrix Diagram

Matrix diagram merupakan salah satu dari tujuh alat perencanan manajemen (7 management and planning tools) atau 7 New Quality Tools yang sangat penting di dunia manufaktur. Alat ini sering digunakan untuk menggambarkan tindakan yang diperlukan untuk suatu perbaikan proses atau  produk. Matrix diagram terkadang disebut juga sebagai Quality Function Deployment (QFD).  Matrix diagram selalu terdiri dari baris dan kolom yang menggambarkan hubungan dua atau lebih faktor untuk mendapatkan informasi tentang sifat dan kekuatan dari masalah sehingga kita bisa mendapatkan ide-ide untuk memecahkan masalah. Lanjutkan membaca

Iklan

Pemecahan Masalah dengan Tree Diagram atau Diagram Pohon

Adakalanya suatu sasaran improvement membutuhkan rincian  lengkap tentang bagaimana jalur dan tugas-tugas yang perlu dilakukan untuk mencapai sasaran tersebut. Dalam tujuh alat perencanan manajemen (7 management and planning tools) atau 7 New Quality Tools  terdapat diagram yang dapat mengungkap secara sederhana tentang besarnya suatu masalah serta mengurai apa saja langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk pemecahan masalah tersebut. Diagram itu dikenal dengan nama tree diagram atau atau diagram pohon. Lanjutkan membaca


Membuat Diagram Keterkaitan Masalah atau Interrelationship Diagram

Interrelationship diagram atau diagram keterkaitan masalah adalah salah satu dari tujuh alat perencanan manajemen (7 management and planning tools) atau 7 New Quality Tools yang dipopulerkan dalam literatur manajemen kualitas Jepang. Jika dibandingkan alat-alat lainnya,   interrelationship diagram jarang digunakan. Namun, dalam situasi yang cukup rumit, alat ini merupakan sarana yang kuat  untuk memaksa team memetakan interaksi berbagai faktor, dan biasanya mengarahkan persoalan-persoalan paling penting ke dalam fokus improvement. Lanjutkan membaca


Curah Pendapat dengan Affinity Diagram – Metode Kawakita Jiro atau KJ Method

Curah pendapat atau brainstorming adalah mekanisme yang biasa digunakan oleh sebuah organisasi untuk mengumpulkan  berbagai masalah. Melalui mekanisme ini, organisasi dapat mempertimbangkan berbagai masukan dari setiap  anggota organisasi untuk memecahkan sebuah masalah dan menyusun strategi pelaksanaan pemecahan masalah tersebut. Saat ini terdapat berbagai metode untuk menganalisis dan mengelompokkan masukan-masukan tersebut agar dapat dimanfaatkan secara efisien. Salah satu metode tersebut adalah: Affinity Diagram. Lanjutkan membaca


Scatter Diagram dan Hubungannya dengan Prinsip Stratifikasi

Kali ini saya ingin membahas prinsip penting stratifikasi (stratification) dalam kaitannya dengan diagram fishbone dan diagram Pareto. Stratifikasi dalam istilah statistik merupakan pembedaan/penggolongan data ke dalam beberapa lapis/kelompok (strata) berdasarkan sumber atau kondisinya sehingga kita dapat melihat polanya. Dengan pola yang ada, kita dapat mengestimasi efektivitas hubungan/ korelasi sebab-akibat (causality) sehingga dapat menentukan metode-metode penanganan masalah yang lebih efektif.

Pada postingan terdahulu, saya sudah menulis tentang cara mengestimasi korelasi antar dua data atau lebih dengan menggunakan regresi linear. Bagi sebagian orang terutama karyawan yang bertugas di lantai produksi, metode ini dianggap “susah”. Metode ini tidak akan “menarik” mereka untuk berpartisipasi dalam penyelesaian masalah, mungkin malah sebaliknya akan jadi penghalang orang-orang tersebut untuk berpartisipasi. Diperlukan metode yang lebih sederhana dan “mudah”. Jika kita menengok implementasi QCC di beberapa perusahaan, scatter diagram banyak digunakan dan terbukti sangat membantu tujuan-tujuan stratifikasi ini.

Scatter diagram atau scatter plot merupakan salah satu dari 7 alat kualitas (7 tools of quality) yang digunakan untuk menginvestigasi korelasi antara dua variabel; apakah arah korelasi keduanya positif, negatif, atau tidak ada korelasinya sama sekali? Kedua variabel ini dinyatakan sebagai variabel X dan variabel Y, nilai dari kedua variabel ini digambarkan dalam bentuk titik-titik (points) pada sumbu koordinat X dan Y.

Untuk memahami scatter diagram, saya sajikan ilustrasi pada Gambar 1 di bawah ini beserta cara membuat dan membacanya.

 

Gambar 1. Scatter Diagram: Hubungan antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran

 

 

Cara Membuat Scatter Diagram

 

1. Tentukan Variabel Independent dan Dependent

Umumnya scatter diagram mempunyai 2 variabel yang akan digunakan pada 2 sumbu (axis); sumbu X dan sumbu Y. Pada sumbu X ditempatkan variabel independent sebagai variabel “penyebab”, sementara pada sumbu Y ditempatkan variabel dependent sebagai variabel “akibat” yang mana perubahan variabel ini disebabkan perubahan variabel independent.

Perhatikan Gambar 1, saya sedang mencoba mencari tahu apakah meningkatnya defect kotor dikarenakan meningkatnya masalah painting?

Dalam kasus ini, saya hanya bisa mengambil 2 data dari stasiun QC, yaitu: data defect kotor dan data defect painting. Saya punya dugaan bahwa defect kotor akibat dari pembersihan/ perapihan bekas painting yang belum tuntas, sementara data defect painting adalah defect painting yang lolos dan ditemukan di stasiun QC. Oleh karena itu, data defect kotor kita tetapkan sebagai data akibat (effect) atau dependent (Y), sementara data defect painting kita tetapkan sebagai data penyebab (cause) atau independent (X).

 

2. Kumpulkan data

Tetapkan waktu pengamatan dan kumpulkan sejumlah data.

 

3. Gambar Sumbu X dan Sumbu Y

Gambarkan garis lurus horisontal untuk sumbu X, kemudian dimulai dari bagian kiri sumbu X gambarkan garis lurus vertikal ke atas untuk sumbu Y.
Tentukan nilai tertinggi dan nilai terendah masing-masing data. Tetapkan skala antara nilai tertinggi dan terendah untuk masing-masimg sumbu X dan sumbu Y.

 

4. Buat Titik-Titik Data

Ambil sepasang data variabel independent dan dependent. Cari lokasi nilai variabel independent pada sumbu X, kemudian tarik lurus ke atas sampai pada lokasi nilai variabel dependent pada sumbu Y. Buat tanda titik koordinat pada lokasi kedua variabel tersebut bertemu, ulangi cara yang sama untuk semua data yang sudah dikumpulkan.

 

5. Lengkapi Informasi

Bubuhkan label yang diperlukan, contoh:

  • Judul diagram: Hubungan antara Masalah Painting dengan Tingkat Kekotoran
  • Judul sumbu X: Masalah Painting (K Unit)
  • Judul sumbu Y: Tingkat Kekotoran (K Unit)
  • Banyak data: n = 5
  • Periode: 1–10 Agustus 2011
  • Dibuat oleh: Eris

 

Cara Membaca Scatter Diagram

Ketika kita akan mengevaluasi scatter diagram, kita sebaiknya mempertimbangkan derajat korelasi beserta jenis-jenis korelasi yang sudah disimpulkan para ahli statistik seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2 di bawah ini.

 

Table 1. Derajat Korelasi

Pola Scatter Diagram Derajat Korelasi Artinya
Scatter diagram with no correlation Tidak Ada Tidak ada korelasi yang dapat dilihat. Variabel akibat (Y) tidak dipengaruhi oleh variabel penyebab (X) yang sedang dikaji.
Scatter diagram with low correlation Lemah Korelasi samar terlihat. Mungkin variabel penyebab (X) mempengaruhi variabel akibat (Y), tetapi tingkat pengaruhnya masih diragukan. Ada variabel X lain yang perlu dianalisis atau ada variasi signifikan di dalam variabel X tersebut.
Scatter diagram with high correlation Kuat Sebaran titik-titik mengelompok dalam bentuk linier yang jelas. Kemungkinan variabel penyebab (X) mempengaruhi langsung variabel akibat (Y). Oleh karena itu, setiap perubahan pada X akan memprediksi perubahan pada Y.
Scatter diagram with perfect correlation Sempurna Sebaran titik-titik jatuh pada sebuah garis lurus. Jika bentuknya seperti ini, dengan nilai variabel penyebab (X) tertentu kita dapat memprediksi secara pasti berapa nilai variabel akibat (Y).

 

Table 2. Jenis-Jenis Korelasi

Pola Scatter Diagram Jenis Korelasi Artinya
Scatter diagram with positive correlation Positif Peningkatan nilai variabel penyebab (X) menghasilkan peningkatan nilai variabel akibat (Y)
Scatter diagram with negative correlation Negatif Peningkatan nilai variabel penyebab (X) menghasilkan penurunan nilai variabel akibat (Y)
Nonlinear scatter diagram Nonlinier Berbentuk kurva U atau S. Perubahan nilai variabel penyebab (X) menghasilkan perubahan nilai variabel akibat (Y) yang berbeda, tergantung posisi pada kurva.

 

Lalu bagaimana dengan derajat korelasi dan jenis korelasi pada contoh scatter diagram (Gambar 1) di atas? Karena jumlah pasangan data sedikit (n=5), scatter diagram tersebut belum secara jelas menunjukkan derajat dan jenis korelasi. Itulah kenapa para ahlinya statistik menyarankan pengumpulan data minimal n=30. Syarat jumlah data ini perlu dipertimbangkan agar scatter diagram berfungsi maksimal.

 

 

Rujukan:


Dahlgaard, J. J., Khanji, G. K., & Kristensen, K. (2008). Fundamentals of Total Quality Management. Abingdon, Oxon: Routledge.

Straker, D. (n.d.). Scatter diagram: How to understand it. Retrieved from http://syque.com/quality_tools/toolbook/Scatter/how.htm


Fishbone Diagram dan Langkah-Langkah Pembuatannya

fishbone-iconFishbone diagram (diagram tulang ikan — karena bentuknya seperti tulang ikan) sering juga disebut Cause-and-Effect Diagram atau Ishikawa Diagram diperkenalkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa, seorang ahli pengendalian kualitas dari Jepang, sebagai satu dari tujuh alat kualitas dasar (7 basic quality tools). Fishbone diagram digunakan ketika kita ingin mengidentifikasi kemungkinan penyebab masalah dan terutama ketika sebuah team cenderung jatuh berpikir pada rutinitas Lanjutkan membaca


Check Sheet dan Fungsinya dalam Pengendalian Kualitas

check-sheet-icon Ketika saya membutuhkan bantuan team untuk menghitung jumlah mesin di seluruh lokasi, saya terlebih dahulu membuat sebuah form isi yang biasa disebut check sheet (lembar periksa). Tujuannya agar teman-teman saya bergerak terarah, sistematis, dan teratur untuk mengambil data sesuai yang saya inginkan, tanpa saya harus banyak bicara. Lanjutkan membaca