Grafik pengendali Multivariate Poisson dalam pengendalian kualitas proses produksi

INDONESIA:

Indonesia merupakan negara berkembang, salah satunya yaitu dalam bidang perindustrian. Banyak perusahaan yang berlomba-lomba untuk menawarkan produk mereka dengan kualitas dan daya saing yang tinggi. Untuk mendapatkan kualitas yang tinggi, perusahaan harus melakukan pengendalian pada saat proses produksi. Berkaitan dengan pengendalian proses produksi, maka diperlukan suatu metode untuk mengendalikan kualitas proses produksi agar menghasilkan suatu produk yang baik.Salah satu metodenya adalah metode grafik pengendali (control chart). Grafik pengendali ini menampilkan grafik dari suatu proses produksi, sehingga dapat terlihat dengan jelas apakah proses tersebut berada dalam kendali atau tidak. Terdapat dua macam grafik pengendali yaitu untuk data variabel dan untuk data atribut.

Secara umum, terdapat dua kelompok besar grafik pengendali kualitas proses statistik untuk data atribut yaitu berdasarkan distribusi Binomial dan berdasarkan distribusi Poisson. Karena data lebih dari satu variabel dan terdapat korelasi antar masingmasing variabel dan data diklasifikasikan menjadi lebih dari dua kategori, maka grafik pengendali yang digunakan adalah grafik pengendali Multivariate Poisson.

Berdasarkan hasil penelitian diperoleh rumus batas kendali dari grafik pengendali Multivariate Poisson dengan tiga variabel karakteristik kualitas ... sebagai berikut:
1. Batas Kendali Bawah (BKB)
...
2. Batas Kendali Atas (BKA)
...

Batas kendali grafik pengendali Multivariate Poisson tersebut diterapkan pada data kecacatan lapisan Gan-Epitaxial dalam proses manufaktur Light Emitting Diode(LED) dengan tiga variabel karakteristik kualitas Particles, Micropits dan Microcracks. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa proses produksi tersebut dalam keadaan terkendali berdasarkan grafik pengendali Multivariate Poisson. Sehingga dapat dikatakan bahwa untuk kasus data atribut multivariat yang berdistribusi Poisson dan mempunyai keeratan hubungan (berkorelasi) antar masing-masing variabelnya, grafik pengendali Multivariate Poisson sesuai untuk mengendalikan data tersebut.

ENGLISH:

Indonesia is a developing country, one of them is in the industry. Many companies are vying to offer their products with high quality and competitiveness. To get a high quality, the company must conduct monitoring during the production process. In connection with the monitoring of the production process, we need a method to control the quality of the production process in order to produce a good product. One method is a method of control chart. The control chart shows the chart of a production process, so it can be seen clearly if the process is in control or not. There are two kinds of control chart for variable data and control charts for attribute data.

In general, there are two major groups of the quality of statistical process control charts for attribute data that is based on the binomial distribution and based on the Poisson distribution. Because the data is more than one variable, and there is a correlation between each variable and the data are classified into more than two categories, then the graph controller used is the Multivariate Poisson control chart.

Based on the results obtained by the formula of control chart control limits Multivariate Poisson with three variable quality characteristics ...as follows:
1. Lower Control Limit (LCL)
...
2. Upper Control Limit (UCL)
...

Control limits of Multivariate Poisson control chart are applied to the data disability Gan-Epitaxial layers in the manufacturing process of Light Emitting Diode (LED) with three variables Particles quality characteristics, Micropits and microcracks. The result showed that the production process in a state controlled by the Multivariate Poisson control chart. So it can be said that for the case of attribute data Multivariate Poisson distributed and have the relationship (correlation) between each variable, Multivariate Poisson appropriate control chart to monitor the data.