Penerapan grafik pengendali MEWMA dengan model time series dalam pengendalian kualitas produksi gula kristal putih: Studi kasus PG Madukismo Yogyakarta

INDONESIA:

Penerapan grafik pengendali memiliki peran penting dalam menjaga kualitas produk gula kristal putih (GKP) yang dihasilkan. Namun, dalam proses produksi GKP yang dilakukan secara berulang dengan mesin yang sama, asumsi dasar grafik pengendali tentang independensi nilai proses antarpengamatan tidak selalu terpenuhi, sehingga mengakibatkan ketidakakuratan grafik pengendali. Oleh karena itu, dalam penelitian ini digunakan pendekatan model time series guna menghasilkan grafik pengendali yang lebih akurat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengendalian kualitas secara statistik terhadap produksi GKP di PG Madukismo Yogyakarta guna menjaga stabilitas dan kualitas produk sesuai standar. Empat variabel karakteristik kualitas yang diamati adalah susut pengeringan (%), besar jenis butir (mm), polarisasi (˚Z), dan warna larutan gula (IU). Pengendalian kualitas dilakukan dengan menggunakan grafik pengendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) yang sensitif terhadap pergeseran rata-rata proses yang relatif kecil. Langkah-langkah analisis meliputi pengecekan korelasi antarvariabel, pembentukan model time series VARIMA, diagnostic checking terhadap residual model, pembuatan grafik MEWMA terhadap residual model VARIMA, pengeluaran sampel yang di luar kendali, dan perhitungan indeks kapabilitas proses. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model time series terbaik yang diperoleh yaitu VARIMA(1,1,2) dan penerapan grafik MEWMA dengan λ optimum sebesar 0,8 terhadap residual model tersebut tidak terkendali secara statistik dalam mendeteksi pergeseran rata-rata proses produksi GKP di PG Madukismo Yogyakarta. Selanjutnya dilakukan analisis kapabilitas proses berdasarkan data grafik MEWMA yang telah terkendali dan diperoleh hasil kapabilitas yang kapabel. Penerapan grafik MEWMA dengan model time series dan analisis kapabilitas proses pada pengendalian kualitas proses produksi GKP di PG Madukismo Yogyakarta diharapkan dapat membantu dalam proses pengendalian serta peningkatan kualitas GKP ke depannya.

ENGLISH:

The application of control charts has an important role in maintaining the quality of white crystal sugar (Gula Kristal Putih, GKP) products. However, in the repetitive production process of GKP using the same machine, the fundamental assumption of control charts about the independence of process values between observations is not always met, resulting in inaccuracies in the control charts. Therefore, in this study, a time series model approach is used to produce more accurate control charts. This study aims to conduct statistical quality control of GKP production at PG Madukismo Yogyakarta to maintain product stability and quality according to the standards. Four observed quality characteristic variables are drying shrinkage (%), grain size (mm), polarization (˚Z), and sugar solution color (IU). Quality control is performed using Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) control charts, which are sensitive to relatively small shifts in process means. The analysis steps include checking the correlation between variables, constructing a VARIMA time series model, diagnostic checking of the model’s residuals, creating MEWMA charts for the VARIMA model’s residuals, identifying out-of-control samples, and calculating process capability indices. The results showed that the best time series model obtained is VARIMA(1,1,2) and the application of MEWMA charts with an optimum λ value of 0.8 on the residuals of that model is statistically out of control in detecting shifts in the average production process of GKP at PG Madukismo Yogyakarta. Furthermore, the process capability analysis is carried out based on the MEWMA charts data that had been controlled and the results of the capability are obtained. The application of MEWMA charts with time series model and process capability analysis on quality control of GKP production process in PG Madukismo Yogyakarta is expected to help in the process of controlling and improving the quality of GKP in the future.

ARABIC:

يؤدي تطبيق مخططات التحكم دورًا مهمًا في الحفاظ على جودة منتجات السكر البلوري الأبيض (Gula Kristal Putih, GKP). ومع ذلك، في عملية الإنتاج المتكررة لـ GKP باستخدام نفس الآلة، لا يتم دائمًا استيفاء الافتراض الأساسي لمخططات التحكم حول استقلالية قيم العملية بين الملاحظات، مما يؤدي إلى عدم دقة في مخططات التحكم. لذلك، في هذه الدراسة، يتم استخدام نهج نموذج السلاسل الزمنية لإنتاج مخططات تحكم أكثر دقة. تهدف هذه الدراسة إلى إجراء مراقبة جودة إحصائية لإنتاج GKP في مصنع السكر مادوكيسمو يوجياكارتا للحفاظ على استقرار المنتج وجودته وفقًا للمعايير. وملاحظة الى عناصر المتغرات الأربعة هي: تجفيف الانكماش (٪)، وحجم الحبوب (مم)، والاستقطاب (Z˚)، ولون محلول السكر (IU). يتم إجراء مراقبة الجودة باستخدام مخططات التحكم في المتوسط المتحرك المرجح أسيًا متعدد المتغيرات (MEWMA)، والتي تكون حساسة للتحولات الصغيرة نسبيًا في وسائل العملية. تشمل خطوات التحليل التحقق من الارتباط بين المتغيرات، وبناء نموذج متسلسل زمني VARIMA، والتحقق التشخيصي لبقايا النموذج، وإنشاء مخططات MEWMA لبقايا نموذج VARIMA، وتحديد العينات الخارجة عن السيطرة، وحساب مؤشرات قدرة العملية. أظهرت النتائج أن أفضل نموذج متسلسل زمني تم الحصول عليه هو VARIMA (1,1,2) وأن تطبيق مخططات MEWMA مع القيمة λ المثلى 0,8 على بقايا هذا النموذج خارج نطاق السيطرة إحصائيًا في اكتشاف التحولات في متوسط عملية إنتاج GKP في مصنع السكر مادوكيسمو يوجياكارتا. ثم، تم إجراء تحليل لقدرة العملية بناء على بيانات الرسم البياني MEWMA التي تم التحكم فيها وتم الحصول على نتائج جيدة للقدرة. من المتوقع أن يساعد تطبيق مخططات MEWMA مع نموذج السلاسل الزمنية وتحليل قدرة العملية على مراقبة جودة عملية إنتاج GKP في مصنع السكر مادوكيسمو يوجياكارتا في عملية التحكم في جودة GKP وتحسينها في المستقبل.