APLIKASI ANOVA UNTUK ANALISA INTER-RELASI AKAR PENYEBAB MASALAH DALAM MENGIDENTIFIKASI COMMON CAUSE VARIATIONS

ANDRI WAHYU DINATA, Hari Agung Yuniarto, S.T., M.Sc., Ph.D.

2014 | Skripsi | S1 TEKNIK INDUSTRI

Kualitas merupakan faktor kunci pada suatu keberhasilan bisnis, pertumbuhan, dan peningkatan dalam posisi bersaing dari suatu industri. Salah satu upaya untuk meningkatkan kualitas adalah dengan mengurangi dan mengeliminasi variasi yang muncul dalam sistem, khususnya common cause variation. Jenis variasi tersebut membutuhkan perhatian lebih karena berkontribusi sebesar 85% terhadap variasi dalam sistem, serta variasi ini juga sulit untuk diidentifikasi. Salah satu metodologi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi common cause variation adalah root cause analysis (RCA), namun existing tools dalam RCA masih belum mampu dalam mengidentifikasi interaksi antar faktor-faktor penyebab masalah, padahal cara yang cukup penting dalam mengidentifikasi common cause variation adalah dengan mengidentifikasi hubungan antar faktor-faktor penyebab masalah tersebut. Untuk memperbaiki kelemahan dari RCA tersebut, maka dalam penelitian ini telah berhasil dikembangkan sebuah metodologi ANOVA-RCA yang merupakan hasil integrasi dari beberapa existing tools dalam RCA dan analysis of variance (ANOVA) khususnya two way ANOVA. Penelitian ini juga telah berhasil membangun sebuah software yang diberi nama VARCA, untuk membantu dan memudahkan proses penerapan metodologi ANOVA-RCA pada suatu studi kasus. Pengujian terhadap metodologi ANOVA-RCA dan software VARCA juga telah dilakukan untuk mengidentifikasi common cause variation pada permasalahan cacat afkir pada produk sarung tangan golf dengan brand Callaway di bagian stasiun produksi cutting di PT. Adi Satria Abadi. Hasil pengujian metode ANOVA-RCA menunjukkan bahwa common cause variation dari permasalahan cacat afkir di PT. Adi Satria Abadi adalah interaksi antara usia pekerja dan jenis order (P-value = 0.0415), style produk dan jenis order (P-value = 0.005), style produk dan pengalaman kerja (P-value = 0.0009), serta style produk dan usia pekerja (P-value = 0.0026). Penentuan common cause variation tersebut berdasarkan nilai P-value (Interaction) dari hasil perhitungan two way ANOVA pada masing-masing interaksi faktor yang menunjukkan nilai yang lebih kecil daripada alpha (�±) = 0.05. Grafik interaksi ANOVA juga dihasilkan untuk mengetahui secara lebih spesifik seperti apa hubungan yang terjadi antar faktor tersebut, sehingga common cause variation juga dapat dijelaskan secara lebih jelas dan detail. Diagram ANOVA-RCA juga dihasilkan untuk melihat bagaimana interaksi antar faktor berdasarkan sistem secara keseluruhan.

Quality is a key factor in the success of the business, growth, and improvement in competitive position of the industry. One effort to improve quality is to reduce and eliminate variations that appear in the system, particularly the common cause variation. These type of variations require more attention because contribute as much as 85% of the variation in the system, and this variation is also difficult to identify. One of the methodology that can be used to identify the common cause variation is a root cause analysis (RCA), but the existing tools in RCA is still not able to identify the interaction between the factors that cause the problem, whereas an important way to identify the common cause variation is by identify the relationship between the factors that cause the problem. To improve the weaknesses of the RCA, so in this study has successfully developed a methodology ANOVA-RCA is the integration of several existing tools in the RCA and analysis of variance (ANOVA), especially two-way ANOVA. This study also has successfully built a software named VARCA, to assist and facilitate the process of applying ANOVA-RCA methodology in a case study. Tests on ANOVA-RCA methodology and software VARCA also been conducted to identify the common cause variation in rejected defect issues of the product with a brand golf gloves Callaway at the station cutting production at PT. Adi Satria Abadi. The test results of ANOVA-RCA method shows that the common cause variation of rejected defect issues in PT. Adi Satria Abadi is the interaction between age of workers and type of order (P-value = 0.0415), product style and type of order (P-value = 0.005), product style and working experience (P-value = 0.0009), as well as product style and age of workers (P-value = 0.0026). Determination of common cause variation is based on the value of the P-value (Interaction) from the calculation of two-way ANOVA for each interaction factor that showed a smaller value than the alpha (�±) = 0.05. ANOVA interaction plots is also generated to know more specifically what kind of interaction that occurs between these factors, so that the common cause variation can also be explained in a more clear and detailed. ANOVA-RCA diagram also generated to see how the interaction between the factors based on the overall system.

Kata Kunci : kualitas, common cause variation, root cause analysis, analysis of variance, metodologi ANOVA-RCA, software VARCA