digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

2005_TS_PP_ROSYIDI_1.pdf
PUBLIC Irwan Sofiyan

Abstrak: Kompleksitas produk menyebabkan perusahaan manufaktur harus dapat menentukan secara efektif dimensi, toleransi dan proses (key characteristics) yang harus dikendalikan pada tahap desain. Thornton (1999) mengembangkan metode key characteristics (KC) flowdown untuk membantu melakukan identifikasi terhadap KC produk yang kemudian digunakan untuk melakukan identifikasi KC komponen dan proses. Thornton juga mengembangkan model matematik untuk menentukan prioritas KC tersebut menggunakan dua tahap: identifikasi dan reaksi. Pada model tersebut tidak dibahas penentuan nilai target bias dan deviasi standar KC yang akan digunakan sebagai acuan penghitungan total kerugian kualitas. Lamghabbar et.al. (2004) mengembangkan model optimisasi penentuan karakteristik komponen dan karakteristik proses yang meminimalkan total biaya yang terdiri dari biaya kerugian kualitas dan biaya manufaktur. Model Lamghabbar tersebut tidak membahas tahap identifikasi KC sehingga tidak dapat mengukur seluruh kerugian kualitas. Penelitian ini mengembangkan model Thornton (1999) dengan melibatkan model optimisasi Lamghabbar. Model yang dihasilkan diimplementasikan pada produk tertentu. Penentuan prioritas pengendalian proses KC didasarkan pada persentase biaya KC Model yang dikembangkan terdiri dari tahap identifikasi, tahap penentuan karakteristik komponen dan karakteristik proses serta tahap reaksi. Perangkat lunak LINGO 8.0 digunakan untuk menentukan deviasi standar dan toleransi optimal. Solusi yang diperoleh digunakan untuk menentukan urutan prioritas persentase biaya KC sebagai dasar penentuan prioritas pengendalian proses KC. Penentuan prioritas dalam penelitian ini menggunakan diagram pareto dengan menggunakan produk ragum untuk implementasi model. Penelitian ini menghasilkan penentuan prioritas pengendalian proses KC yang terdiri dari tahap identifikasi, tahap penentuan karakteristik komponen dan karakteristik proses dan tahap reaksi. Model yang dihasilkan dapat digunakan untuk melakukan optimisasi karakteristik proses dan toleransi secara simultan sebagai dasar penentuan prioritas pengendalian proses KC. Analisis sensitivitas menunjukkan hasil optimisasi KC tingkat satu sensitif terhadap perubahan nilai parameter Cp sedangkan nilai toleransi optimal KC tingkat dua tidak sensitif terhadap perubahan nilai Cp