Pengendalian kualitas statistik proses produksi botol Jenewer MK menggunakan grafik pengendali fuzzy midrange transformation dan direct fuzzy approach

INDONESIA

Di masa sekarang, kualitas menjadi salah satu faktor penting dalam memenuhi kepuasan konsumen. Dalam hal ini Pengendalian Kualitas Statistik menjadi salah satu alternatif ilmu dalam pengendalian kualitas suatu proses produksi. Untuk melihat terkendalinya suatu proses produksi maka digunakan suatu grafik pengendali. Salah satu grafik pengendali yang telah dikembangkan adalah grafik pengendali fuzzy. Logika fuzzy dianggap lebih flexibel karena dapat digunakan untuk data dengan karakteristik kualitas yang banyak atau data yang menghasilkan subjektifitas peneliti.

Dalam penelitian ini digunakan grafik pengendali Fuzzy Midrange Transformation dan Direct Fuzzy Approach (DFA) dalam mengendalikan proses produksi botol Jenewer MK. Kedua metode tersebut menggunakan α-cut dalam menentukan batas kendali dan nilai sampel. α-cut diartikan sebagai tingkat keketatan inspeksi yang ditentukan oleh peneliti, semakin besar nilai α-cut maka semakin ketat proses inspeksinya. Pada grafik pengendali Fuzzy Midrange Transformation nilai sampel diperoleh dengan mentransformasikan bilangan fuzzy ke dalam bilangan crisp sedangkan pada grafik pengendali DFA data linguistik tidak ditransformasikan ke dalam nilai-nilai menggunakan fuzzy transformasi untuk menghindari hilangnya informasi yang terkandung dalam sampel fuzzy. Jadi pada grafik pengendali DFA baik sampel maupun batas kendali direpresentasikan dalam bilangan fuzzy.

Berdasarkan kedua grafik pengendali tersebut dapat disimpulkan bahwa proses produksi belum terkendali secara statistik karena terdapat beberapa sampel data yang keluar batas kendali. Grafik pengendali DFA dengan nilai β kurang dari 1 dapat memberikan alternatif keputusan yang bersifat linguistik yakni bukan hanya in control dan out of control saja melainkan juga dapat menghasilkan keputusan rather in control atau rather out of control.

ENGLISH

At the present time, quality becomes an important factor in customer satisfaction. In this case Statistical Quality Control become one of the alternative knowledge in the quality control of a production process. To show a controlled production process, a control chart is used. One of the control chart that has been developed is fuzzy control chart. Fuzzy logic is considered to be more flexible because it can be used for data with a lot of quality characteristics or data to produce a researcher subjectivity.

This study used a Fuzzy Midrange Transformation and Direct Fuzzy Approach (DFA) control chart in controlling the production process of the Jenewer MK bottle. Both methods use the α-cut in determining control limits and the sample values. α-cut is defined as the level tightness of inspection specified by the researcher, the greater the value of α-cut, the more strict the inspection process. In the Fuzzy Midrange Transformation control chart, sample values obtained by transforming the fuzzy numbers into crisp numbers where as in DFA control chart, linguistic data is not transformed into representative values using fuzzy transformation in order not to lose information in the fuzzy samples. So, both samples and control limits are transformed in fuzzy numbers.

From both the control charts we can conclude that the production process has not been statistically controlled because there are some data samples that out of control limits. DFA control chart with β values less than 1 can provide an alternative decisions which is linguistic that not only in control and out of control but also can result the decisions rather in control or rather out of control.