Penerapan Peta Kendali Laney Demerit Untuk Pemantauan Kualitas Produk pada Proses Produksi dengan Data Underdispersi=Application of the Laney Demerit Control Chart for Monitoring Product Quality in a Production Process with Underdispersed Data

ABSTRAK Muharti Apriana. Penerapan Peta Kendali Laney Demerit Untuk Pemantauan Kualitas Produk Pada Proses Produksi Dengan Data Underdispersi. (dibimbing oleh Prof. Dr. Erna Tri Herdiani, S.Si, M.Si). Latar Belakang Pengendalian kualitas merupakan salah satu aspek penting dalam proses produksi untuk memastikan bahwa produk yang dihasilkan sesuai dengan standar yang telah ditetapkan perusahaan. Salah satu metode yang sering digunakan dalam pengendalian kualitas secara statistik atau Statistical Process Control (SPC) adalah peta kendali atribut. Namun, peta kendali atribut klasik umumnya mengasumsikan bahwa data kecacatan mengikuti distribusi Poisson dengan variansi yang sama dengan nilai rata-rata. Dalam praktiknya, asumsi tersebut sering tidak terpenuhi sehingga data dapat mengalami kondisi overdispersion maupun underdispersion. Kondisi ini menyebabkan batas kendali yang dihasilkan menjadi kurang akurat dalam mendeteksi ketidakterkendalian proses produksi. Tujuan. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk peta kendali Laney Demerit dalam mengendalikan kualitas proses produksi serta membandingkan sensitivitas dan efektivitasnya dengan peta kendali demerit klasik berdasarkan kemampuan mendeteksi kondisi out of control dan nilai Average Run Length (ARL). Metode. Penelitian ini menggunakan pendekatan SPC dengan membentuk peta kendali demerit klasik dan Laney demerit berdasarkan data kecatatan produk yang mengalami kondisi underdispersi. Hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa batas kendali Laney demerit lebih sempit dibandingkan peta kendali demerit klasik dan nilai ARL yang dihasilkan juga lebih kecil. Kesimpulan. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa peta kendali Laney Demerit mampu menyesuaikan variasi data yang mengalami underdispersion sehingga menghasilkan batas kendali yang lebih representatif serta lebih sensitif dalam mendeteksi titik out of control dibandingkan peta kendali demerit klasik