Perbaikan Proses Untuk Meningkatkan Kualitas Pada Tahap Performansi Di PT. Padma Soode Indonesia

PT Padma Soode Indonesia. is a company that engaged in precision metal stamping, plastic injection and precision assembly activities part became a sub assembly/final assembly. Currently Padma Soode Indonesia PT. is facing a problem of quality. Incompatibility product is high enough where the discrepancies of products causing product failure. The failure of a product ideally detected on line products but the products haven't been fully detected. The failure of the product after product used by a consumer, it will bring up an action claim. The current repairs done only company analyze the cause of the failure and then do the repair for problems that occur. Repairs that are done are still the same so corrective failure can happen. Therefore, required a sustainable improvement plan. This type of claim be stuck on the printer motor occur due to some failure mode process so that the repair process done with the redesign process. Please note the priority factors of improvement against the failure of a process with use analysis FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) to eliminate potential failure. In doing the repair quality, seen with the calculation of the value of the RPN (Risk Piority Number). The value of the RPN is based on a factor of severity, occurrence, and detection. Note the value of the RPN membrane stator of 210, NG Burry of 45 CM and Welding of 30. The draft repeated the production process may reduce the value of the RPN each failure mode in the form of the addition process appearance check and washing at the end bracket assy process. In addition, the repair is carried out with the addition of the supporting tools such as indicators on each heater, turn the basket so that the components to each other and not turn into 2 micron filter. Improvements to produce the value estimation based on the opinions of the experts. Improvements on an ongoing basis is done by looking at the factors which have not been examined. Keywords: Quality Improvement, FMEA (Failure Mode and Effect Analysis), seven tools, reliabilit

PENGARUH JUMLAH DATA TERHADAP AKURASI PERAMALAN DERET BERKALA BERBASIS EKSPERIMEN

Peramalan merupakan bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Hampir setiap keputusan yang dibuat oleh manajemen menggunakan pertimbangan peramalan. Teknik peramalan dikelompokkan kedalam dua kelompok yaitu teknik kuantitatif dan teknik kualitatif. Model peramalan dengan teknik kuantitatif dikelompokkan lagi menjadi dua yaitu model deret berkala dan model kausal. Kriteria yang paling sering digunakan untuk pemilihan metode peramalan khususnya pada model deret berkala adalah akurasi. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi akurasi sebuah peramalan yaitu jumlah data, metode peramalan, pola data dan horizon waktu. Dari faktor-faktor tersebut belum ada penelitian yang meneliti pengaruh faktor jumlah data terhadap akurasi peramalan. Sehingga rumusan masalah dari penelitian ini adalah bagaimana pengaruh jumlah data terhadap akurasi metode peramalan pada model deret berkala. Pengaruh jumlah data terhadap akurasi diketahui melalui desain eksperimen Latin Square Design dengan pengulangan sebanyak 10 kali. Faktor yang diteliti untuk diketahui pengaruhnya adalah jumlah data dengan level faktor 48, 60, 72 dan 84. Terdapat dua faktor lain yang menjadi pembatas randomisasi pada penelitian ini yaitu metode peramalan dan pola data. Metode peramalan yang digunakan adalah single moving average, double exponential smoothing, dekomposisi serta box-jenkins. Sedangkan pola data yang digunakan adalah pola data stasioner, trend, siklis dan musiman. Variabel respon yang digunakan adalah MAPE. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan bantuan software minitab dan Microsoft excel. Berdasarkan hasil eskperimen diketahui bahwa jumlah data berpengaruh secara signifikan terhadap akurasi metode peramalan pada model deret berkala. Artinya untuk mendapatkan akurasi yang baik pada peramalan deret berkala, jumlah data harus dipertimbangkan. Dengan bertambahnya jumlah data, akurasi peramalan semakin baik untuk semua metode peramalan dan pola data kecuali pada pola data stasioner. Jumlah data 72 dan 84 memiliki akurasi yang baik. Sehingga dapat disimpulkan jumlah data minimum yang memberikan akurasi baik untuk peramalan deret berkala adalah 72. Metode box-jenkins merupakan metode dengan akurasi yang terbaik untuk semua pola data dan jumlah data. Metode dekomposisi dapat digunakan sebagai alternatif jika karena suatu hal metode box-jenkins tidak dapat digunakan

EVALUASI KINERJA PETA KENDALI EXPONENTILALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE (EWMA) PADA BERBAGAI SUMBER PERGESERAN

Peta kendali memiliki bermacam-macam jenis. Salah satu peta kendali yang sering digunakan yaitu peta kendali Shewhart. Peta kendali Shewhart baik digunakan apabila dalam suatu proses terdapat pergeseran yang cukup besar antara 2 - 3, namun dalam kondisi pergeseran proses tertentu peta kendali Shewhart terlalu lambat dalam mendeteksi adanya out of control bahakan terjadi gagal deteksi, oleh karena itu digunakan peta kendali Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) sebagai peta kendali alternatif peta kendali Shewhart dalam mendeteksi pergeseran yang kecil yaitu 0.5 - 1.5. Penggunaan peta kendali EWMA pada pergeseran mean terbukti berkinerja baik pada pergeseran kecil, namun pada pergeseran varian dan mean-varian perlu dilakukan pengujian apakah akan menghasilkan kinerja yang baik seperti pada pergeseran mean. Penelitian ini merupakan bentuk penelitian lanjutan dari penelitian Hakam (2017) dan bentuk lanjutan pada penelitian ini yaitu menguji peta kendali pada berbagai sumber pergeseran dan berbagai nilai pergeseran (). Peta kendali diuji pada berbagai sumber pergeseran diantaranya, mean, varian dan mean-varian, Hasil pengujian menunjukan bahwa peta kendali EWMA lebih cepat mendeteksi pada pergeseran kecil pada rentang +0.5 ≤ ≤ +1.0, sedangkan peta kendali EWMA dan Shewhart menunjukan kinerja hampir sama pada pergeseran +1.5 dan +2.0, pada pergeseran +3.0 peta kendali Shewhart menunjukan hasil yang lebih baik dibandingkan peta kendali EWMA. Hasil pengujian peta kendali EWMA pada pergeseran varian dan mean-varian emnunjukan hasil yang sama baik seperti pergeseran yang disebabkan oleh mean. Parameter EWMA yang baik digunakan yaitu = 0.05 dan L = 2.615. Kata kunci : Peta Kendali, Peta Kendali EWMA, Peta Kendali Shewhar

Merancang Pekerjaan Perawat Dengan Mempertimbangkan Beban Kerja Perawat Di UGD Puskesmas XYZ

Di era globalisaisi terdapat banyak perubahan secara cepat dan signifikan dalam berbagai persaingan di sektor industri. Subjek pendukung kesuksesan Puskesmas khususnya untuk bagian UGD adalah perawat. Perawat bekerja selama 24 jam dalam 3 shift. Perawat UGD di Puskesmas XYZ berjumlah 8. Adanya permasalahan berupa kurangnya jumlah perawat, kurangnya waktu istirahat, dan adanya pekerjaan tambahan diduga mengakibatkan beban kerja pada perawat. Analisis beban kerja dapat dilakukan dengan Metode Subjective Workload Assesment Technique (SWAT). Penggunaan metode ini di dukung dengan jenis pekerjaan perawat yang mempunyai sifat darurat, sehingga diperlukan kesiaptanggapan untuk semua perawat. Workload analysis digunakan dengan melakukan sampling kerja. Merancang pekerjaan perawat dilakukan dengan membandingkan tugas perawat UGD di puskesmas XYZ dengan tugas perawat di UGD lain. Berdasarkan pengolahan data yang telah dilakukan menunjukan beban kerja perawat di Puskesmas XYZ memiliki tingkat beban kerja yang tinggi. Dari hasil perhitungan, rata-rata beban kerja perawat di Puskesmas XYZ adalah 123,88% artinya beban kerja perawat begitu tinggi Dari hasil perhitungan beban kerja diperoleh tenaga kerja usulan berjumlah 12 orang dari jumlah semula 8 orang, artinya perlu dilakukan penambahan tenaga kerja 4 orang. Dengan ditambahkannya 4 orang pekerja maka rata-rata beban kerja yang di tanggung oleh perawat menjadi 82,58%. Hasil uji terhadap rancangan pekerjaan dengan metode Workload Indicator Staffing Need (WISN) menunjukan racangan tersebut layak. Hasil uji tenaga kerja dengan metode WISN juga menunjukan hasil yang sama dengan perhitungan sebelumnya, bahwa jumlah tenaga kerja adalah 12 orang atau 4 orang/ shift. Kata Kunci : SWAT, Workload Analysis, Deskripsi Tugas Perawat, WIS

PERAMALAN JUMLAH KEDATANGAN WISATAWAN MANCANEGARA KE INDONESIA DENGAN METODE BOX JENKIS

Pariwisata merupakan industri yang penting dalam pertumbuhan ekonomi nasional. Untuk meningkatkan kontribusi kepariwisata an nasional, maka diperlukan sebuah perencanaan yang baik. Peramalan memegang peranan yang penting dalam perencanaan kepariw isataan dalam memaksimalkan manfaat dan memitigasi permasalahan dari industri pariwisata (Goodwin, 2008). Peramalan permintaan industri pariwisata (tourism demand forecasting), telah lama dan banyak dilakukan. Jumlah kedatangan wisatawan menjadi ukuran yang paling sering dipergunakan dalam tourism demand, dan model peramalannya didominasi model ARIMA (Song dan Li, 2008). Rumusan masalah dari penelitian ini adalah meramalkan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara (wisman) dengan menggunakan Metode Box-Jenkins, meramalkanjumlah wisman yang datang ke Indonesia pada periode Januari hingga Desember 2016, dan mengukur efektifitas metode Box-Jenkins jika dibandingkan dengan metode peramalan lain. Data peramalan yang digunakan adalah data series jumlah kedatangan wisman ke Indonesia, periode Januari 2008 hingga Desember 2015, yang diambil dari situs Badan Pusat Statistik. Peramalan dilakukan melalui tiga tahap, yaitu: identifikasi, estimasi dan diagnostic checking, dan forecasting. Model terbaik yang diperoleh dari tahap identifikasi dan estimasi digunakan untuk meramalkan jumlah kedatangan wisatawan untu periode Januari hingga Desember 2016. Kemudian, model yang paling sesuai untuk data series dibandingkan dengan metode peramalan yang lain. Berdasarkan hasil pengolahan data, pada tahap estimasi diperoleh empat model yang dianggap sesuai untuk data series. Pada tahap estimasi dan diagnostic checking, hanya satu model yang dinyatakan layak dan mencukupi, yaitu model ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12. Hasil peramalan untuk 12 periode kedepan menunjukkan puncak kedatangan wisman adalah pada periode Desember 2016, dengan rata-rata 958.030, batas bawah 888.317, dan batas atas 1.027.743 wisman. Series yang ditransformasi dengan transformasi square root Box-Cox menghasilkan model seasonal ARIMA yang sama dengan series yang langsung di- difference. Model ARIMA(1,0,1)(0,1,1)12 menghasilkan Mean Absolute Scaled Error sebesar 0.502, namun tidak signifikan jika dibandingkan dengan Metode Dekomposisi

Perbaikan Kualitas Proses Untuk Mengurangi Ketidaksesuaian Pada Benang (PT.Indorama Synthetics-Purwakarta)

PT.Indorama synthetics adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri tekstil dan petrochemical dengan memproduksi berbagai jenis benang sintetis. Pada pembuatan benang sintetis ini belum terlepas dari berbagai permasalahan, mengingat adanya beberapa faktor didalam proses pemeriksaan yang dapat menyebabkan benang tidak sesuai spesifikasi. Saat ini PT.Indorama Synthetics tengah menghadapi permasalahan kualitas. Sistem perbaikan kualitas yang digunakan belum cukup untuk memperbaiki permasalahan. Perbaikan kualitas benang yang dilakukan masih dengan cara visual dan penelitian laboratorium. Hal ini menyebabkan perusahaan kesulitan didalam menentukan faktor-faktor yang berpengaruh didalam ketidaksesuaian benang. Untuk menyelesaikan permasalahannya perusahaan belum mendapatkan solusi yang memuaskan didalam peningkatan kualitas benang. Jenis defect pada benang broken filament terjadi karena benang material sering menyentuh ceramic yang berada didalam yarn guide. Sehingga lamakelamaan ceramic akan menjadi abnormal dan filamen-filamen benang putus. Selain itu broken filament terjadi karena yarn traverse terus beroperasi karena proses penarikan benang berlangsung dalam waktu yang lama. Jenis defect pada benang broken filament juga bisa terjadi karena kesalahan jalur pada benang. Kotoran dari polyester pada plate heater juga mempengaruhi filamen yang akan dipanaskan, sehingga terjadi broken filament. Dapat disimpulkan bahwa broken filament terjadi akibat bebearapa modus kegagalan proses sehingga dilakukan perbaikan proses dengan merancang ulang proses. Untuk menentukan faktor prioritas perbaikan terhadap kegagalan proses dengan menggunakan analisis FMEA (Failure Mode and Effect Analysis). Tujuan dari membuat analisis FMEA ini adalah untuk mengidentifikasi, menetapkan prioritas dan menghilangkan potential failure pada proses produksi benang sebelum produk sampai ke tangan konsumen. Didalam melakukan perbaikan kualitas, dilihat dengan perhitungan nilai RPN (Risk Piority Number). Nilai RPN didasarkan kepada faktor severity, occurence, dan detection. Perbaikan pertama yang dilakukan yaitu membuat tambahan guide-guide ceramic baru dengan diameter lebih besar pada yarn guide. Perbaikan kedua yaitu pembersihan pada plate heater II dengan menggunakan alat berupa sikat halus. Setelah menyusun sebuah alternatif perbaikan, dilakukan perhitungan kemampuan proses akhir untuk memulihkan apakah kemampuan proses awal telah meningkat setelah adanya usulan perbaikan. Pengamatan kemampuan proses akhir ini dilakukan beberapa bulan setelah memberikan usulan perbaikan. Hasil perhitungan didapatkan nilai rata-rata (

Optimasi Ukuran Lot dan Titik Ulang Pemesanan Obat Generik (studi Kasus Di Instalasi Farmasi RSUD Cicalengka).

Regional general hospitals (RSUD) Cicalengka is one business that is engaged in the service and have great responsibility in providing health services to the community, be it in terms of speed of service, and the accuracy of the examination. Therefore, the hospital management should do the repairs against the service to patients. Home sick itself one of the most important factors being is the availability of drugs. Currently the demand for drugs in the hospital cannot be known for certain the amount. Hospital management in ordering drugs is done each time the inventory of drugs is up. It makes the hospital often experience a lack of required medicines patients. formulation of the problem in this research is how optimal lot size in order to procure the drugs in RSUD Cicalengka that Indonesia keeps total cost. Based on the analysis of ABC then generics that add up to 98 kinds of medicine. The drug contains A classification numbered 19 types of drugs with a value of accumulation of inventories amounting to 70% of the total value of inventory. It contains the generic drug classification B 30 kinds of drugs with a value of accumulated inventories amounted to 24% of the total value of inventory. While it contains the generic drug classification C totaled 49 types of drugs with a value of accumulated inventories amounted to 6%. 2. lot size calculation based on obtained drugs are on the range 212 units up to 35,800 drug unit. The point re ordering the most number of drugs found in the types of drugs lansoprazole 30 mg that is as much as drug units 6,326. 4. the total Fare to manage 19 different types of drugs that are obtained by using optimization Hadley-Within is Rp. 221,332,326/years. 5. If the solution is calculated using optimization HadleyWithin and deterministic approaches. Both results are not much different. In other words that the deterministic approach is good enough to solve the problem of demand. Key Words : Inventory, Uncertainty, Optimization, Hadley-Within, Analysis of AB

USULAN PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PROYEK PEMBUATAN 10 UNIT KENDARAAN TAKTIS MENGGUNAKAN PDM STUDI KASUS DI PT. PINDAD (PERSERO)

PT. Pindad (Persero) merupakan suatu perusahaan yang bergerak dalam bidang produk militer dan komersil. Pada umumnya pembuatan produk-produk bersifat proyek karena permintaan produk memiliki batasan waktu sesuai kontrak proyek. PT. Pindad (Persero) memiliki divisi kendaraan khusus yang memproduksi kendaraan taktis seperti panser ANOA tipe armour personnel carrier (APC) 6x6, panser anoe tipe (APC) 4x4. Pada bulan Juni 2017 telah ditanda tangani pembuatan 10 kendaraan taktis panser ANOA tipe (APC) 6x6 batasnya pada bulan Desember 2017. Rencana yang sudah dilakukan oleh PT. Pindad (Persero) hanya dibuat dengan menetapkan batas akhir setiap aktivitias yang durasinya berdasarkan pengalaman sebelumnya. Bagaimana merencanakan proyek agar tepat selesai pada bulan Desember 2017 ? Perencanaan proyek akan dibuat menggunakan bagan balok, jaringan kerja (CPM) dan pengendalian dilakukan menggunakan kurva S. Hasil perencanaan proyek tidak terjadi keterlambat melainkan terjadi pembebanan sumbedaya manusia dan mesin (Overallocation). Upaya menghilangkan overallocation dilakukan dengan levelling di bantu aplikasi MS. Project. Leveling menggunakan slack menghasilkan proyek masih terdapat overallocation, leveling tanpa split dan split menghasilan overallocation sudah tidak ada tetapi waktu proyek berbeda. Waktu proyek untuk upaya leveling tanpa split sebesar 116 hari, dan leveling menggunakan split sebesar 118 hari. Biaya yang didapatkan daru kedua upaya tersebut sebesar Rp. 65.380.797,849. Hasil dari leveling yang digunakan menggunakan leveling tanpa split dikarenakan waktu proyek lebih cepat selesai. Kurvas S digunakan sebagai pengendalian, pengendalian yang dibuat yaitu pengendalian dasar yaitu planned value atau nilai perencanaan dari biaya proyek dengan waktu proyek. Kata Kunci : Perencanaan Proyek, Waktu Proyek, Leveling Total Kata : 235 Kat

Pengaruh Getaran Mekanis Terhadap Kecepatan Produksi

Perancangan Sistem Kerja yang baik yaitu dapat memberikan sistem kerja yang nyaman, aman, efisien, dan efektif sehingga dapat memaksimalkan pencapaian hasil dari suatu proses produksi. Salah satu faktor yang harus diperhatikan dalam perancangan sistem kerja yaitu faktor lingkungan kerja fisik. Lingkungan kerja fisik terdiri dari faktor pencahayaan, faktor kebisingan, faktor temperatur, faktor kelembaban, dan faktor getaran mekanis. Faktor yang diamati adalah faktor getaran mekanis, faktor lainnya tidak dilakukan penelitian karena faktor tersebut telah dilakukan penelitian dan teruji pengaruhnya oleh peneliti terdahulu, oleh karena itu faktor getaran mekanis akan diteliti untuk menguji pengaruhnya. Penelitian dilakukan dengan menggunakan design experiment latin square. Faktor utama pada penelitian adalah faktor getaran mekanis dengan 2 faktor nuisance yaitu faktor kelembaban dan faktor operator, dengan jumlah level faktor masing-masing tiga level faktor. Level faktor getaran mekanis terdiri dari getaran mekanis sebesar 7,1 mm/s, 4,5 mm/s, 1,8 mm/s, kemudian level faktor kelembaban terdiri dari kelembaban sebesar 75%, 60%, 40%, dan level faktor operator terdiri dari operator dengan pengalaman bekerja 13 tahun, 8 tahun, 1 tahun. Hasil yang diperoleh adalah getaran mekanis berpengaruh signifikan terhadap kecepatan produksi pada α=5%. Setelah terbukti bahwa getaran mekanis memiliki pengaruh, persoalan berikutnya adalah level faktor mana yang paling berpengaruh. Pengujian dilakukan dengan metode Student Newman Keuls (SN-K). Hasil pengujian menunjukkan bahwa level faktor yang paling berpengaruh adalah getaran mekanis sebesar 1,8 mm/s, getaran tersebut mampu menghasilkan kecepatan produksi yang lebih baik dibandingkan dengan getaran mekanis sebesar 1,7 mm/s dan getaran mekanis sebesar 4,5 mm/s menghasilkan kecepatan produksi yang lebih baik dibandingkan dengan getaran mekanis sebesar 7,1 mm/s. Kesimpulan dari hasil penelitian yaitu untuk merancang sistem kerja yang nyaman dan dapat menghasilkan kecepatan produksi terbaik maka perusahaan harus memperhatikan getaran mekanis pada mesin yang digunakan untuk produksi, karena getaran mekanis berpengaruh signifikan terhadap kecepatan produksi. Getaran mekanis yang dapat digunakan agar kecepatan produksi meningkat pada perusahaan yang diteliti dengan menggunakan getaran mekanis sebesar 4,5 mm/s ataupun menggunakan getaran mekanis sebesar 1,8 mm/s. Kata Kunci : Sistem Kerja, Design Experiment, Getaran Mekanis, Latin Square

MEMPERBAIKI RANCANGAN PRODUK MINUMAN TEH DALAM KEMASAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNCTIONAL DEPLOYMENT (QFD)

Pada masa sekarang ini setiap perusahaan yang bergerak dibidang minuman dihadapkan pada tingkat persaingan yang semakin ketat. Meningkatnya intensitas persaingan dan jumlah pesaing juga menuntut setiap perusahaan untuk selalu memperhatikan kebutuhan dan keinginan konsumen serta berusaha memenuhi harapan konsumen dengan cara yang lebih inovatif daripada yang dilakukan para pesaingnya. Maka dari itu pihak perusahaan perlu merancang produk yang sesuai dengan keinginan konsumen. Berdasarkan hal tersebut masalah yang akan dikaji adalah bagaimana upaya peningkatan kualitas dalam rangka merancang produk yang dipertimbangkan oleh konsumen ? Untuk merancang suatu produk yang sesuai dengan keinginan konsumen maka digunakan metode Quality Function Deployment (QFD). House Of Quality (HOQ) adalah bagian dari QFD untuk menetapkan karakteristik rancangan. Tahap pertama dari HOQ yaitu melakukan identifikasi kebutuhan konsumen menggunakan kuisioner terbuka dan tertutup dengan dengan jumlah sampel sebanyak 52 orang, tahap kedua membuat matriks perencanaan, tahap ketiga menetapkan karakteristik teknik tiap kebutuhan konsumen, tahap ke empat menetapkan hubungan antar kebutuhan konsumen dan karakteristik teknis, tahap ke lima menetapkan hubungan antar karakteristik teknik, dan tahap ke enam penetapan urutan prioritas dan target. Dari hasil penelitian, dari 15 atribut kebutuhan konsumen setelah dilakukan dua skenario terdapat 2 atribut kebutuhan yang tidak mengalami perubahan urutan prioritas yaitu kebutuhan untuk produk yang harum dan kandungan vitamin, kebutuhan tersebut merupakan kebutuhan yang penting dan harus segera dipenuhi karena karena apabila kebutuhan tersebut dipenuhi akan memberikan banyak pengaruh positif bagi pihak perusahaan. Penentuan urutan prioritas nilai bobot absolut terhadap karakteristik teknis di dapat 5 atribut karakteristik teknis yang harus segera dilakukan perbaikan yang dapat memberikan kontribusi perbaikan terhadap produk mnuman teh dalam kemasan Mountea yaitu perbaikan untuk penggunaan bahan kemas, penambahan kandungan vitamin, sterilisasi produk saat diproduksi, kemasan yang dapat di daur ulang, dan penambahan essens/flavour. Hasil rancangan dengan QFD didapat rancangan akhir yang sesuai dengan keinginan konsumen yaitu menggunakan bahan kemasan polypropylene, penambahan kandungan vitamin C, menaikkan suhu proses pasteurisasi menjadi 85-90 derajat celcius, menggunakan jenis kemasan botol, dan penambahan zat aditif dari golongan ester. Kata Kunci : Quality Function Deployment (QFD), House Of Quality (HOQ