Pengendalian proses statistik menggunakan grafik kendali Multivariate Exponnentially Weighted Moving Avarage [MEWMA] dan Unequal Sample Size [USS] MEWMA
Main Author: | TaufanRizkiKurniawan |
---|---|
Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
Bahasa: | eng |
Terbitan: |
, 2008
|
Subjects: | |
Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/151779/1/050801672.pdf http://repository.ub.ac.id/151779/ |
Daftar Isi:
- Salah satu teknik utama dari Pengendalian Proses Statistik adalah grafik kendali. Grafik kendali digunakan untuk mendeteksi perubahan yang dapat mempengaruhi kualitas produk di dalam suatu proses produksi. Kualitas secara umum ditentukan oleh beberapa peubah atau karakteristik kualitas yang mungkin berkorelasi. Grafik kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) dapat digunakan untuk mendeteksi pergeseran yang kecil di dalam suatu proses. Ketika grafik kendali MEWMA digunakan untuk mengendalikan suatu proses, biasanya diasumsikan bahwa ukuran subsampel untuk masing-masing peubah adalah sama. Akan tetapi, terdapat beberapa situasi atau kendala di dalam pengambilan sampel yang menyebabkan ukuran subsampel untuk masing-masing peubah menjadi tidak sama. Grafik kendali Unequal Sample Size (USS) MEWMA dapat digunakan untuk mengatasi ketidaksamaan ukuran subsampel tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kepekaan dari grafik kendali MEWMA dan USS MEWMA dalam mendeteksi pergeseran rata-rata proses. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang kualitas produk gula SHS ( Super High Sugar ) yang diambil dari proses produksi Pabrik Gula Kebon Agung Malang dan data bangkitan yang terdiri dari 2 peubah, 3 peubah, dan 4 peubah yang masing-masing berdistribusi normal multivariat. Hasil analisis menunjukkan bahwa grafik kendali MEWMA dan USS MEWMA mampu mendeteksi pergeseran rata-rata proses yang kecil pada data yang berdistribusi normal multivariat. Secara umum, besarnya pergeseran rata-rata proses dipengaruhi oleh besarnya nilai ragam pada tiap peubah.