Implementasi grafik pengendali dan analisis kemampuan proses berbasis distribusi beta binomial pada variabel OPI (studi kasus di PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.) / Ira Nurmawati - Repositori Universitas Negeri Malang

Implementasi grafik pengendali dan analisis kemampuan proses berbasis distribusi beta binomial pada variabel OPI (studi kasus di PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.) / Ira Nurmawati

Nurmawati, Ira (2015) Implementasi grafik pengendali dan analisis kemampuan proses berbasis distribusi beta binomial pada variabel OPI (studi kasus di PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.) / Ira Nurmawati. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Nurmawati Ira. 2014. Implementasi Grafik Pengendali dan Analisis Kemampuan Proses Berbasis Distribusi Beta Binomial pada Variabel OPI(Studi Kasus di PT. Multi Bintang Indonesia Tbk.). Skripsi Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Malang. Pembimbing Ir. Hendro Permadi M. Si. Kata Kunci distribusi Binomial distribusi Beta Binomial grafik pengendali analisis kemampuan proses Proporsi suatu produk biasanya dianggap tetap sehingga untuk pengendalian kualitas proporsi suatu produk menggunakan grafik pengendali p (berbasis Distribusi Binomial) padahal belum tentu proporsi suatu produk tetap (sama) melainkan mempunyai distribusi misalnya distribusi Beta hal ini sering terjadi apabila dalam proses produksi suatu produk terdapat shift pada operator (ada overdispersion). Tujuan skripsi ini yaitu mengimplementasikan metode grafik pengendali dan menganalisis kemampuan proses berbasis distribusi Beta Binomial sebagai alternatif analisis kemampuan proses berbasis distribusi Binomial terhadap data proporsi OPI produk Bintang Bremer. Data pada skripsi ini diambil dari perusahaan minuman PT. Multibintang Indonesia Tbk dengan proses produksi menggunakan tiga shift untuk waktu kerja karyawannya berupa data OPI produk Bintang Bremer produksi per hari periode 01 Januari 2008 21 April 2008 ( selama 16 minggu). Jumlah produksi yang tidak konstan mengakibatkan UCL dan LCL yang tidak konstan pula. Berdasarkan hasil grafik pengendali p-Chart individual tidak ada proporsi yang keluar dengan UCL 0 81114 dan LCL 0 80662 panjang selang 0 00452 hal ini berarti produksi terkontrol. Berdasarkan hasil grafik pengendali individual data OPI Binomial dengan UCL 1 dan LCL 0 5676 dengan panjang selang 0 4324 lebih lebar bila dibandingkan dengan data OPI Beta Binomial dengan UCL 0 81114 dan LCL 0 80662 hanya memiliki panjang selang 0 00452. Hasil Bayes Faktor diperoleh 1 03 menunjukkan bahwa distribusi Binomial sama dengan distribusi Beta Binomial dengan demikian distribusi Beta Binomial dapat digunakan untuk menggantikan distribusi Binomial. Hasil analisis kemampuan proses distribusi Beta Binomial nampak bahwa pada analisis kemampuan proses distribusi Beta Binomial memiliki persen defektif 80.89 dengan batas bawah 80 86 dan batas atas 80 91. Sedangkan nilai Ppm defektif sebesar 808878 artinya dalam satu juta produk ada sekitar 808878 produk yang baik/ sesuai dengan batas bawah sebesar 808619 dan batas atas sebesar 809138 produk. Hasil ini menunjukkan bahwa dengan analisis kemampuan proses distribusi Beta Binomial memiliki nilai persen defektif dengan selang yang sempit sebesar 619 per satu juta produk hal ini akan menguntungkan pihak konsumen.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: Q Science > QA Mathematics
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: library UM
Date Deposited: 06 Feb 2015 04:29
Last Modified: 09 Sep 2015 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/17387

Actions (login required)

View Item View Item