Sebelum tahun
1900-an, industri AS umumnya memiliki karakteristik dengan banyaknya toko kecil
yang menghasilkan produk-produk sederhana, seperti film atau perabotan. Pada toko-toko
kecil ini biasanya seorang pekerja adalah seorang tukang yang bertanggung jawab
secara penuh terhadap mutu kerjanya. Para pekerja dapat menjamin mutu kerjanya
terhadap bahan, keahlian dalam pembuatan, serta penyesuaian dan pencocokan yang
selektif. Pada awal tahun 1900-an, pabrik-pabrik mulai bermunculan dimana
orang-orang dengan pelatihan yang terbatas dibentuk ke dalam lini-lini
perakitan yang besar. Produk-produk menjadi semakin rumit. Pekerja individu
tidak lagi memiliki kendali penuh terhadap mutu produk. Suatu staf
semi-profesional, yang biasanya dinamakan departemen pemeriksaan, bertanggung
jawab terhadap mutu dari produk. Tanggung jawab dari mutu produk tersebut
biasanya dipenuhi oleh 100% inspeksi dari seluruh karakteristik yang penting. Apabila
ada perbedaan yang terdeteksi, maka masalah ini akan ditangani oleh supervisor
departemen perusahaan. Pada intinya, kualitas dicapai dari pemeriksaan mutu
produk (Marchal, 2007).
Selama
tahun 1920-an, Dr. Walter A. Shewhart dari Nell
Telephone Laboratories, mengembangkan konsep-konsep pengendalian mutu
secara statistik (statistical quality
control) dan memperkenalkan konsep pengendalian mutu dari sebuah produk
yang sedang diproduksi, berbeda dengan pemeriksaan mutu produk setelah produk
tersebut diproduksi. Demi mencapai tujuan dari pengendalian mutu, Shewhart
mengembangkan teknik pembuatan diagram untuk mengendalikan pelaksanaan proses
produksi perusahaan. Selain itu juga, ia memperkenalkan konsep dari inspeksi
sampel statistik untuk mengukur kualitas produk yang sedang diproduksi. Konsep
ini menggantikan metode lama dari pemeriksaan setiap bagian produksi setelah
produk diselesaikan di dalam pelaksanaan produksi (Marchal, 2007).
Metode
SPC menjadi benar-benar mandiri selama Perang Dunia II. Kebutuhan akan ribuan
produk yang berhubungan dengan perang seperti detektor bom, radar yang akurat
dan peralatan elektronik lainnya, dengan biaya serendah mungkin mempercepat
penggunaan dari sampling statistik dan diagram-diagram kontrol mutu. Semenjak
PD II, teknik statistik ini telah dikembangkan dan dipertajam. Penggunaan
computer juga telah memperluas kegunaan teknik-teknik tersebut. Perang Dunia II
hampir secara total menghasutkan kapasitas produksi Jepang. Alih-alih memperlengkapi
metode-metode produksi mereka yang lama, orang Jepang lebih memilih untuk
mengumpulkan bantuan dari alm. Dr. W. Edwards Deming, dari Departemen Pertanian
AS untuk membantu mereka mengembangkan suatu rencana keseluruhan. Pada beberapa
seminar dengan perencana Jepang, ia menekankan sebuah filosofi yang saat ini
dikenal sebagai 14 Prinsip Deming. Ia menekankan bahwa mutu berasal dari
perbaikan proses, bukan dari pemeriksaan dan mutu tersebut ditentukan oleh
pelanggan (Marchal, 2007).
Definisi Statistical Process Control (SPC)
Pengendalian kualitas statistik
merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan untuk memonitor, mengendalikan,
menganalisis, mengelola, dan memperbaiki produk dan proses menggunakan
metode-metode statistik. Pengendalian kualitas statistik (statistical quality control) sering disebut sebagai pengendalian
proses statistik (statistical process
control). Pengendalian kualitas statitik dan pengendalian proses statistik
memang merupakan dua istilah yang saling dipertukarkan, yang apabila dilakukan
bersama-sama maka pemakai akan melihat gambaran kinerja proses masa kini dan
masa mendatang. Hal ini disebabkan pengendalian proses statistik dikenal
sebagai alat yang bersifat online untuk
menggambarkan apa yang sedang terjadi dalam proses saat ini. Pengendalian
kualitas statistik menyediakan alat-alat offline
untuk mendukung analisis dan pembuatan keputusan yang membantu apakah
proses dalam keadaaan stabil dan dapat diprediksi setiap tahapannya, hari demi
hari, dan dari pemasok ke pemasok (Cawley dan Harold, 1999).
Pengendalian kualitas statistik
mempunyai cakupan yang lebih luas karena di dalamanya terdapat pengendalian
proses statistik, pengendalian produk (acceptance
sampling), dan analisis kemampuan proses. Konsep terpenting dalam pengendalian
kualitas statistik adalah variabilitas, dimana semua prosedur pengendalian
kualitas statistik membuat keputusan berdasar sampel yang diambil dari populasi
yang lebih besar. Variabilitas yang dimaksud adalah variabilitas antar sampel
(misalnya range atau standar
deviasi). Apabila diambil sampel dari populasi yang sama, variasi statistik
akan terjadi dari sampel ke sampel dan variasi range dapat dihitung. Bentuk ini merupakan dasar dari batas yang
dihitung pada peta pengendali (control
chart) dan banyaknya penerimaan yang digunakan pada acceptance sampling. Apabila penyimpangan atau variabilitas tidak
dikenal, maka dilakukan pencarian dengan penyesuaian proses dan klasifikasi
bahan baku yang datang (Maleyeff, 1994).
Pengendalian kualitas proses statistik
(statistical process control)
merupakan teknik penyelesaian masalah yang digunakan sebagai pemonitor,
pengendali, penganalisis, pengelola, dan memperbaiki proses menggunakan
metode-metode statistik. Filosofi pada konsep pengendalian kualitas proses
statistik atau lebih dikenal dengan pengendalian proses statistik (statistical process control) adalah output pada proses atau pelayanan dapat
dikemukakan ke dalam pengendalian statistik melalui alat-alat manajemen dan
tindakan perancangan (Ariani, 2004).
Pengendalian proses statistik
merupakan penerapan metode-metode statistik untuk pengukuran dan analisis
variasi proses. Dengan menggunakan pengendalian proses statistik ini maka dapat
dilakukan analisis dan minimasi penyimpangan atau kesalahan, mengkuantifikasikan
kemampuan proses, menggunakan pendekatan statistik dengan dasar six-sigma, dan membuat hubungan antara
konsep dan teknik yang ada untuk mengadakan perbaikan proses. Selain itu,
tujuan utama dalam pengendalian proses statistik adalah mendeteksi adanya
khusus (assignable cause atau special cause) dalam variasi atau
kesalahan proses melalui analisis data dari masa lalu maupun masa mendatang.
Variasi proses sendiri terdiri dari dua macam penyebab, yaitu penyebab umum (random cause atau chance cause atau common cause) yang sudah melekat pada proses,
dan penyebab khusus (assignable cause atau
special cause) yang merupakan
kesalahan yang berlebihan. Idealnya, hanya penyebab umum yang ditunjukkan atau
yang tampak dalam proses, karena hal tersebut menunjukkan bahwa proses berada
dalam kondisi stabil dan dapat diprediksi. Kondisi ini menunjukkan variasi
minimum (Ariani, 2004).
Proses pengurangan proses apabila
dilakukan akan menghasilkan beberapa keuntungan. Keuntungan-keuntungan tersebut
adalah sebagai berikut (Gryna, 2001):
1. Variabilitas menjadi lebih kecil yang
dihasilkan dari adanya perbaikan kinerja yang dapat dilihat oleh pelanggan.
2. Mengurangi variabilitas pada karakteristik
komponen yang merupakan cara untuk mengimbangi variabilitas yang tinggi pada
komponen lain untuk memenuhi persyaratan kinerja pada sistem atau perakitan.
Untuk dapat memenuhi persyaratan tersebut memang diperlukan adanya pengendalian
secara ketat pada setiap komponen.
3. Pada beberapa karakteristik seperti berat, pengurangan
variabilitas juga akan memberikan manfaat pada perubahan rata-rata proses yang
dapat menyebabkan pengurangan biaya.
4. Berkurangnya variabilitas akan mengurangi
banyaknya inspeksi dan besarnya biaya inspeksi. Hal ini akan mendorong
ditekannya harga produk tersebut.
5. Berkurangnya variabilitas merupakan faktor
yang penting dalam meningkatkan kemampuan bersaing suatu produk dan memperbesar
pangsa pasar.
Proses pelayanan dikatakan dalam
pengendalian statistik apabila penyebab khusus (assignable cause atau special
cause) dari penyimpangan atau
variasi tersebut seperti penggunaan alat, kesalahan operator, kesalahan dalam
penyiapan mesin, kesalahan penghitungan, kesalahan bahan baku, dan sebagainya
tidak tampak dalam proses (Montgomery, 1991). Atau dengan kata lain, sasaran
pengendalian proses statistik adalah mengurangi penyimpangan khusus dalam
proses dan dengan cara mencapai stabilitas dalam proses. Apabila stabilitas
proses tercapai, kemampuan proses dapat diperbaiki dengan mengurangi
penyimpangan karena sebab umum (common
cause) seperti penyimpangan dalam bahan baku, kondisi emosional karyawan,
penurunan kinerja mesin, penurunan suhu udara, naik-turunnya kelembaban udara,
dan sebagainya (Antony, 2000).
Penentuan apakah proses berada dalam
pengendalian, pengendalian proses statistik menggunakan alat yang disebut peta
pengendali (control chart) yang
merupakan gambar sederhana dengan tiga garis, di mana garis tengah yang disebut
garis pusat (center line) merupakan
target nilai pada beberapa kasus, dan kedua garis lainnya merupakan batas
pengendali atau dan batas pengendali bawah. Peta pengendali (control chart) tersebut memisahkan
penyebab peyimpangan menjadi penyebab umum dan penyebab khusus melalui batas
pengendalian. Bila penyimpangan atau kesalahan melebihi batas pengendalian,
menunjukkan bahwa penyebab khusus telah masuk ke dalam proses dan proses harus
diperiksa untuk mengidentifikasi penyebab dari penyimpangan atau kesalahan yang
berlebihan tersebut. Kesalahan yang disebabkan karena sebab umum berada di
dalam batas pengendalian. Hal ini berarti dalam proses sebaiknya hanya penyebab
umum yang terjadi, sehingga secara langsung kesalahan tersebut dapat
distabilkan (Caulcutt, 1996).
Manfaat
Statistical Process Control (SPC)
Pengendalian proses statistik
dikatakan berada dalam batas pengendalian apabila hanya terdapat kesalahan yang
disebabkan oleh sebab umum. Berdasarkan hal tersebut tentunya memberikan
manfaat penting, yaitu (Gryna, 2001):
1. Proses memiliki stabilitas yang akan
memungkinkan organisasi dapat memprediksi perilaku peling tidak untuk jangka
pendek.
2. Proses memiliki identitas dalam menyusun
seperangkat kondisi yang penting untuk membuat prediksi masa mendatang.
3. Proses yang berada dalam kondisi “berada
dalam batas pengendalian statistik” beroperasi dengan variabilitas yang lebih
kecil daripada proses yang memiliki penyebab khusus. Variabilitas yang rendah
penting untuk memenangkan persaingan.
4. Proses yang mempunyai penyebab khusus
merupakan proses yang tidak stabil dan memiliki kesalahan yang berlebihan yang
harus ditutup dengan mengadakan perubahan untuk mencapai perbaikan.
5. Dengan mengetahui bahwa proses berada dalam
batas pengendali statistik akan membantu karyawan dalam menjalankan proses
tersebut. Atau dapat dikatakan, apabila data berada dalam batas pengendali,
maka tidak perlu lagi dibuat penyesuaian atau perubahan. Hal ini disebabkan
penyesuaian atau perubahan kembali yang tidak diperlukan justru akan menambah
kesalahan, bukan mengurangi.
6. Dengan mengetahui bahwa proses berada dalam
batas pengendali statistik, akan memberikan petunjuk untuk mengadakan pengurangan
variabilitas proses jangka panjang. Untuk mengurangi variabilitas proses
tersebut, sistem pemrosesan harus dianalisis dan diubah oleh manajer sehingga
karyawan dapat menjalankan proses.
7. Analisis untuk pengendalian statistik
mencakup penggambaran data produksi akan memudahkan dalam mengidentifikasi
kecenderungan yang terjadi dari waktu ke waktu.
8. Proses yang stabil atau yang berada dalam
batas pengendali statistik juga dapat memenuhi spesifikasi produk, sehingga
dapat dikatakan proses dalam kondisi terawat dengan baik dan dapat menghasilkan
produk yang baik. Kondisi ini dibutuhkan sebelum proses diubah dari tahap
perencanaan ke tahap produksi secara penuh.
Pengendalian proses statistik memang
memiliki berbagai manfaat bagi organisasi yang menerapkannya. Terdapat beberapa
manfaat tersebut, antara lain (Antony, 2000):
1. Tersedianya informasi bagi karyawan apabila
akan memperbaiki proses.
2. Membantu karyawan memisahkan sebab umum dan
sebab khusus terjadinya kesalahan.
3. Tersedianya bahasa yang umum dalam kinerja
proses untuk berbagai pihak.
4. Menghilangkan penyimpangan karena sebab
khusus untuk mencapai konsistensi dan kinerja yang lebih baik.
5. Pengertian yang lebih baik mengenai proses.
6. Pengurangan waktu yang berarti dalam
penyelesaian masalah kualitas.
7. Pengurangan biaya pembuangan produk cacat,
pengerjaan ulang terhadap produk cacat, inspeksi ulang, dan sebagainya.
8. Komunikasi yang lebih baik dengan pelanggan
tentang kemampuan produk dalam memenuhi spesifikasi pelanggan.
9. Membuat organisasi lebih berorientasi pada
data statistik dari pada hanya beberapa asumsi saja.
10. Perbaikan proses, sehingga kualitas produk
menjadi lebih baik, biaya lebih rendah, dan produktivitas meningkat.
Terdapat
beberapa manfaat lain pengendalian proses statistik. Manfaat-manfaat tersebut
adalah sebagai berikut (Grig, 1998):
1. Pengurangan pemborosan.
2. Perbaikan pengendalian dalam proses.
3. Peningkatan efisiensi.
4. Peningkatan kesadaran karyawan.
5. Peningkatan jaminan kualitas pelanggan.
6. Perbaikan analisis dan monitoring proses.
7. Meningkatkan pemahaman terhadap proses.
8. Meningkatkan keterlibatan karyawan.
9. Pengurangan keluhan pelanggan.
10. Peningkatan pemberdayaan personil lini.
11. Perbaikan komunikasi.
12. Pengurangan waktu penyampaian jasa atau
pelayanan.
Walaupun demikian, ada pula beberapa
kesulitan yang dihadapi dalam pengenalan dan penerapan pengendalian proses
statistik. Kesulitan tersebut antara lain disebabkan (Antony, 2000):
1. Tidak adanya dukungan dan komitmen manajemen
yang membantu pengenalan program pengendalian proses statistik.
2. Tidak adanya pendidikan dan pelatihan yang
dimaksudkan untuk memberikan pengertian yang jelas mengenai alat dan teknik
pengendalian proses statistik yang dapat memberikan kompetensi bagi organisasi
seperti histogram, Pareto chart,
diagram sebab-akibat, dan sebagainya.
3. Ketidakcukupan sistem pengukuran. Hal ini
disebabkan sektor industri seringkali mengabaikan sistem pengukuran selama
pengenalan program pengendalian proses statistik. Pengendalian proses statistik
tergantung pada sistem pengukuran efektif. Apabila sistem pengukuran tidak
memenuhi, maka pengendalian proses statistik harus ditangguhkan penggunaannya.
4. Kurangnya
pengetahuan mengenai apa yang dimonitor dan diukur. Pengukuran adalah
elemen kunci dalam continuous improvement.
Pengertian yang baik terhadap proses sangat penting untuk mengidentifikasi
karakteristik yang sesuai dan penting bagi pelanggan.
5. Kurangnya komunikasi antara para perencana,
manajer, dan operator yang sangat penting bagi keberhasilan dalam penerapan
pengendalian proses statistik.
Sementara itu, keberhasilan dalam program
pengendalian proses statistik sangat dipengaruhi oleh tiga faktor, yaitu sistem
pengukuran, sistem pelatihan yang tepat, dan komitmen manajemen (Bird dan Dale,
1994). Terdapat tiga aspek penting dalam pengendalian proses atau pengendalian
proses statistik untuk mengadakan perbaikan proses, yaitu (Xie dan Goh, 1999).
1. Aspek manajemen seperti dukungan, pelatihan,
kerja tim, dan sebagainya.
2. Aspek sumber daya manusia seperti penolakan
terhadap perbaikan, konflik antara operator dan komputer.
3. Aspek operasional seperti alat-alat
pengendalian proses statistik, prioritasi proses, prosedur tindakan korektif,
dan sebagainya.
Alasan utama mengadakan pengendalian
kualitas proses statistik adalah untuk dapat mencapai kepuasan pelanggan. Terdapat
pula beberapa alasan mengapa organisasi atau perusahaan tidak menggunakannya,
yaitu (Rungasamy, 2002):
1. Tidak membutuhkan pengendalian proses atau
kualitas proses statistik pun organisasi telah mencapai kesuksesan.
2. Kurang menyadari manfaat pengendalian proses
atau kualitas proses statistik.
3. Kurangnya sumber daya dan anggaran.
4. Budaya organisasi yang tidak siap
menggunakan pengendalian proses atau kualitas proses statistik.
5. Hambatan waktu.
6. Keputusan manajemen.
7. Bukan merupakan prioritas bisnis organisasi
atau perusahaan tersebut.
8. Tidak menyadari bahwa pengendalian proses
atau kualitas proses statistik untuk jangka pendek.
Alat Statistical
Process Control (SPC)
Statistical
process control berkaitan dengan upaya menjamin kualitas dengan memperbaiki
kualitas proses dan upaya menyelesaikan segala permasalahan selama proses. Statistical process control bisa diterapkan,
baik untuk industri manufakturing maupun jasa. Statistical process control banyak menggunakan alat-alat statistik
untuk membantu mencapai tujuannya. Statistical
process control mempunyai alat, yaitu (Iriawan, 2006):
1. Peta kendali
2. Histogram
3. Diagram pareto
4. Lembar periksa
5. Diagram konsentrasi cacat
6. Diagram scatter
7. Diagram sebab dan akibat
Posting Komentar