Penerapan Peta Kendali Arcsin Exponentially Weighted Moving Average Nonparametrik pada Data Persentase Kandungan Air dalam Virgin Coconut Oil

Latar Belakang. Berdasarkan penggunaan data historis, peta kendali terbagi menjadi dua yaitu peta kendali tanpa memori dan peta kendali memori yang dirancang dengan mempertimbangkan informasi terbaru dan informasi sebelumnya. Salah satu peta kendali tipe memori yang paling sering digunakan adalah peta kendali Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Namun, data yang digunakan dapat melanggar asumsi kenormalan. Permasalahan ini dapat diatasi dengan penggunaan transformasi arcsin. Oleh karena itu, pada penelitian ini dilakukan penerapan peta kendali arcsin EWMA nonparametrik pada data VCO yang tidak berdistribusi normal. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk peta kendali arcsin EWMA nonparametrik dan membandingkan kinerja peta kendali arcsin EWMA nonparametrik dengan peta kendali EWMA sign pada data produksi VCO CV LapaKlapa. Metode. Penelitian ini menggunakan metode EWMA dengan transformasi arcsin. Hasil. Berdasarkan jumlah titik out of control, monitoring proses produksi menggunakan peta kendali arcsin EWMA nonparametrik lebih sensitif dibandingkan peta kendali EWMA sign untuk pembobot λ=0,05,λ=0,1, dan λ=0,2 karena terdeteksi lebih banyak titik sampel out of control. Sedangkan berdasarkan nilai ARL, peta kendali arcsin EWMA nonparametrik memiliki nilai yang lebih kecil pada setiap nilai pembobot λ. Kesimpulan. Penerapan peta kendali arcsin EWMA nonparametrik pada data VCO CV LapaKlapa menunjukkan bahwa peta kendali arcsin EWMA nonparametrik mempunyai kinerja lebih baik dibandingkan peta kendali EWMA sign.