Kinerja Peta kendali Triple Exponentially Weighted Moving Average untuk Mengontrol Rata-rata Proses

Upaya untuk mengontrol kualitas hasil produksi menjadi prioritas utama bagi para produsen untuk menjaga standar mutu produk dan meminimalisir terjadinya kecacatan pada produk. Teknik statistik yang dapat digunakan untuk mengendalikan kualitas produksi ialah peta kendali. Adapun peta kendali yang populer digunakan adalah peta kendali Shewhart. Namun, peta kendali Shewhart memiliki kelemahan dalam mendeteksi adanya pergeseran kecil. Maka, dikembangkanlah peta kendali EWMA dan DEWMA untuk mampu mendeteksi pergeseran kecil. Upaya untuk semakin meningkatkan sensitifitas peta kendali dilakukan dengan mengembangkan peta kendali TEWMA melalui proses peningkatan exponential smoothing. Peta kendali TEWMA merupakan pengembangan dari peta kendali EWMA dan DEWMA yang diharapkan untuk mampu mendeteksi pergeseran kecil lebih cepat dibandingkan peta kendali EWMA dan DEWMA. Tujuan penelitian ini adalah mengaplikasikan peta kendali TEWMA dalam mengontrol rata-rata proses pada data penelitian dan membandingkan kinerja peta kendali TEWMA terhadap peta kendali EWMA dan DEWMA berdasarkan dua aspek yaitu jumlah out of control dan nilai Average Run Length (ARL) yang dihasilkan. Data penelitian yang digunakan adalah data jumlah cacat produksi nugget UD. Masagena Frozen Food untuk data mingguan selama periode Juni 2021 hingga Mei 2022. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peta kendali TEWMA mampu menangkap sinyal out of control yang lebih banyak dan menghasilkan nilai ARL yang lebih rendah dibandingkan peta kendali EWMA maupun DEWMA untuk L=3 dan λ bernilai 0.01 sampai 0.99, sehingga menunjukkan bahwa kinerja peta kendali TEWMA lebih baik dalam mendeteksi pergeseran kecil dibandingkan peta kendali EWMA dan DEWMA.