Penggunaan Statistika Dasar Dalam Produksi

 Penggunaan Statistika Dasar dalam Produksi – Untuk sanggup melaksanakan suatu peningkatan proses maupun pemecahan problem dalam produksi, hal yang terpenting yakni mengetahui kondisi produksi yang sesungguhnya dengan melaksanakan pengumpulan data. Data yang telah dikumpulkan tersebut akan diproses dan di analisis sehingga menjadi informasi-informasi yang bermanfaat untuk melaksanakan pengambilan keputusan. Proses pengolahan data menjadi informasi inilah yang memerlukan Teknik Statistik.

Statistik yakni suatu Metode yang digunakan dalam pengumpulan data dan melaksanakan analisis pada Data tersebut sehingga memperoleh informasi yang mempunyai kegunaan dan gampang dimengerti.

Data yang sering dipergunakan dalam produksi yang berkaitan dengan ilmu statistik antara lain :

  1. Data Atribut

  1. Data Atribut yakni data yang biasanya didapat dari suatu hitungan. Data Atribut bersifat diskrit (Discrete). Contoh dari Data Atribut yakni Jumlah Cacat dalam Produksi, Jumlah komponen yang tidak disolder dalam satu unit PCB, Jumlah Komponen yang jatuh ke lantai dan lain sebagainya.

  1. Data Variabel

  1. Data Variabel yakni data kuantitatif yang diukur dengan memakai alat pengukuran khusus menyerupai Suhu ruangan, Panjang kaki komponen, diameter pipa, tegangan listrik, nilai resistansi dan lain sebagainya. Data Variabel bersifat Kontinyu (Continuous).

Ilmu statistika yang dipergunakan untuk menganalisa permasalahan dalam produksi terdiri dari 2 kelompok yaitu :

  1. Statistik Deskriptif (Descriptive Statistics)

  1. Statistik Deskriptif yakni statistik yang membahas ihwal cara-cara pengumpulan data, penyerderhanaan angka-angka pengamatan yang diperoleh serta melaksanakan pemusatan atau penyebaran biar sanggup menyajikan informasi yang lebih menarik, mempunyai kegunaan dan lebih gampang dimengerti baik dalam bentuk tabel maupun bentuk grafik menyerupai histogram, pareto chart, Control Chart maupun pie chart (Ukuran-ukuran Statistik Deskriptif antara lain Mean, Modus, Media, Range dan Standard Deviation)

  1. Statistik Inferensial (Inferential Statistics)

  1. Statistik Inferensial atau disebut juga Statistik Induktif yakni kelompok metode statistik yang sanggup menarik suatu kesimpulan ataupun melaksanakan prediksi (peramalan) terhadap keseluruhan data (Populasi) berdasarkan sampel yang diambil (Jenis-jenis Statistik Inferensial antara lain Uji Hipotesis, Korelasi, Regresi dan ANOVA).

Berikut ini yakni Ilmu Statistika dasar yang sering digunakan dalam Produksi :

Central Tendency (Ukuran Pemusatan Data)

A. Mean (Rata-rata)

Mean atau Rata-rata merupakan Metode Statistik Central Tendency yang paling sering digunakan dalam produksi untuk menunjukkan citra terhadap suatu proses atau kondisi produksi. Mean dihitung dengan cara menjumlahkan semua nilai data pengamatan dan banyaknya data yang diamati. Mean suatu sampel biasanya dilambangkan dengan X bar.


Contoh :

Data Jumlah Cacat produksi dalam 6 hari : 20, 30, 10, 20, 10, 20

Hitunglah Rata-rata Cacat produksi dalam 6 hari tersebut !


Jawaban :

(20 + 30 + 10 + 20 + 10 + 20) / 6 = 18.33

Jadi Rata-rata Cacat produksi yakni 18.33 unit.


B. Median (Nilai Tengah)


Median yakni nilai tengah dari nilai-nilai pengamatan yang disusun secara teratur berdasarkan besarnya data. Terdapat 2 cara untuk memilih Median tergantung pada jumlah data yang dikumpulkan.


Jumlah data yang terkumpul yakni ganjil :


Langkah-langkah dan Rumus :

1. Mengurutkan Data

2. Menentukan Posisi Median → Posisi Median = ((n-1) / 2) + 1

3. Mencari Nilai Median


Contoh :

Data Jumlah Cacat produksi dalam 7 hari : 20, 30, 10, 20, 10, 20, 40

Hitunglah Median Cacat produksi dalam 7 hari tersebut !


Jawaban :

1. mengurutkan data menjadi : 10, 10, 20, 20, 20, 30, 40

2. Posisi Median = ((7 – 1) / 2) + 1 = 4

3. Berarti Nilai Median yakni Nilai data yang kedudukannya di posisi urutan ke-4, jadi Median = 20 unit


Jumlah data yang terkumpul yakni genap :


Langkah-langkah dan Rumus :

1. Mengurutkan Data

2. Menentukan Posisi Median → Posisi Median = (n + 1) / 2

3. Mencari Nilai Median


Contoh :

Data Jumlah Cacat produksi dalam 6 hari : 20, 30, 10, 20, 10, 20

Hitunglah Median Cacat produksi dalam 6 hari tersebut !


Jawaban :

1. Mengurutkan data menjadi : 10, 10, 20, 20, 20, 30

2. Posisi Median = (6 + 1) / 2 = 3.5

3. Berarti Median berada di posisi antara urutan ke 3 dan ke 4

Median = (20 + 20) / 2

Median = 20 unit


C. Modus (Mode)


Modus yakni nilai data yang paling sering muncul (frekuensi terbesar) dalam suatu kumpulan data.


Contoh :

Data Jumlah Cacat produksi dalam 6 hari : 20, 30, 10, 20, 10, 20

Hitunglah Modus Cacat produksi dalam 6 hari tersebut !


Jawaban :

Angka 10 muncul 2 kali

Angka 20 muncul 3 kali

Angka 30 muncul 1 kali

Jadi Modus Cacat produksi yakni 20 unit.


Dispersion (Ukuran Penyebaran Data)/Ukuran Variasi


A. RANGE (Rentang) atau Jangkauan


Range yakni selisih antara nilai maksimum dengan nilai minimum dalam suatu kumpulan data. Range yakni ukuran variasi atau penyebaran data yang paling sederhana dan sering digunakan dalam mengendalikan proses produksi dalam bentuk Xbar – R Chart.


Rumus :

Range = Nilai Maksimum – Nilai Minimum


Contoh :

Data Jumlah Cacat produksi dalam 6 hari : 20, 30, 10, 20, 10, 20

Hitunglah Range Cacat produksi dalam 6 hari tersebut !


Jawaban :

Nilai Maksimum (tertinggi) = 30

Nilai Minimum (terendah) = 10

Range = 30 – 10

Range = 20


B. VARIANCE (RAGAM)


Variance (Ragam) yakni jumlah kuadrat dari selisih nilai pengamatan dengan rata-rata hitung (mean) dibagi banyaknya Pengamatan.

Variance (Ragam) untuk Populasi dilambangkan dengan σ2

Variance (Ragam) untuk Sampel dilambangkan dengan s2


Langkah-langkah :

1. Carikan Rata-rata Hitung (Mean)

2. Carikan Variance (Ragam)


Contoh :

Data Pengukuran panjang kaki komponen (dalam cm) : 2, 3, 1, 2, 1, 2

Hitunglah Variance (Ragam) dari sampel panjang kaki komponen tersebut !


Jawaban :


Penggunaan Statistika Dasar dalam Produksi  √ Penggunaan Statistika Dasar dalam Produksi


Jadi Variance (Ragam) dari sampel diatas yakni 0.56cm


C. Standard Deviation (Standar Deviasi)


Standard Deviation (Standar Deviasi) yakni akar dari Variance (Ragam) yang disebutkan diatas tadi.

Standard Deviation untuk Populasi dilambangkan dengan σ

Standard Deviation untuk Sampel dilambangkan dengan s


Contoh :

Data Pengukuran panjang kaki komponen (dalam cm) : 2, 3, 1, 2, 1, 2

Hitunglah Variance (Ragam) dari sampel panjang kaki komponen tersebut !


Langkah-langkah :

1. Carikan Rata-rata Hitung (Mean)

2. Carikan Variance (Ragam)

3. Carikan Standar Deviasi dengan cara meng-akar-nya.


Jawaban :


Penggunaan Statistika Dasar dalam Produksi  √ Penggunaan Statistika Dasar dalam Produksi


Jadi Standar Deviasi dari sampel diatas yakni 0.748cm


Menguasai Ilmu Statastika yakni merupakan suatu keharusan dalam menerapkan Metodologi Six Sigma di Produksi, alasannya yakni alat-alat (tools) yang digunakan oleh Six Sigma untuk melaksanakan pengumpulan dan analisis data sebagian besar yakni berasal Ilmu Statistika.



Sumber https://teknikelektronika.com/
Next Post Previous Post