LAKUKAN SESUATU UNTUK PERUBAHAN YANG LEBIH BAIK

7 QC Tools


Mengerti dengan benar 7 QC Tools dan 7 Management Tools (New 7 Tools)

Dalam artikel ini akan diketengahkan mengenai pemanfaatan 7 QC Tools dan 7 Management Tools. Sehingga para pemebaca dapat lebih mengerti dan lebih memahami setiap fungsi dari Alat-alat Bantu tersebut.
The 7 QC Tools
The 7 QC tools banyak dikenal luas dalam lingkup masyarakat mutu, hal ini tidak dapat dipungkiri karena memang alat-alat bantu ini berkembang penggunaannya di dalam proses kegiatan peningkatan mutu atau pemecahan masalah yang biasa dilakukan dalam konteks QC Circle atau Quality Improvement Team, dan lain sebagainya.
Apakah The 7 QC Tools bisa bermanfaat pada disiplin ilmu lain ?
Sesungguhnya keampuhan alat-alat bantu ini, tidak hanya terbatas dalam lingkup QMS (Quality Management System) saja. Karena, kalau saja para pakar yang menekuni disiplin ilmu lainnya, seperti misalnya : ahli politik, ahli ekonomi, ahli pemasaran dan lain sebagainya, berkenan untuk mempelajari secara massif penggunaan alat-alat bantu ini dan memahaminya secara baik, mereka dapat memanfaatkannya untuk melengkapi keilmuan dan kemampuan analisisnya. Sebagai contoh, bila Anda adalah seorang politikus yang sedang menghadapi perpecahan anggota organisasinya, atau sedang menghadapi krisis kepercayaan dari para konstituen, dan bila Anda menguasai dengan baik ” 7 QC Tools”, maka dalam menghadapi persoalan ini, Anda akan berusaha mengumpulkan data dengan metode survey dan menggunakan alat bantu Checksheet, kemudian “raw data” yang diperoleh dianalisa kembali melalui alat bantu lainnya, misalnya dengan Pareto diagram, untuk mengetahui prioritas persoalan, kemudian dengan Fishbone diagram ditelusuri faktor-faktor penyebab yang berpeluang dominan sebagai akar persoalan, untuk kemudian dibuatkan solusinya. Demikianlah sebuah persoalan politik sekalipun dapat ditelusuri, dianalisa dan dibuat kesimpulan serta keputusannya melalui penggunaan alat bantu kendali mutu (The 7 QC tools).
Apakah kegunaan QC Tools ?

The 7 QC tools adalah alat-alat bantu yang bermanfaat untuk memetakan lingkup persoalan, menyusun data dalam diagram-diagram agar lebih mudah untuk dipahami, menelusuri berbagai kemungkinan penyebab persoalan dan memperjelas kenyataan atau fenomena yang otentik dalam suatu persoalan.
Kemampuan 7 QC tools yang dahsyat dalam mengemukakan fakta/fenomena inilah yang menyebabkan para pakar dalam setiap proses kegiatan mutu sangat tergantung pada alat-alat bantu ini. Meskipun demikian, keberhasilan dalam menggunakan 7 QC tools sangat dipengaruhi oleh seberapa massif pengetahuan si pengguna akan alat bantu yang dipakainya. Semakin baik pengetahuan yang dimiliki, akan semakin tepat dalam memilih alat bantu yang akan digunakan. Itulah sebabnya, ada 2 hal pokok yang perlu menjadi pedoman, sebelum menggunakan 7 QC tools, yaitu : EFISIEN (tepat) dan EFEKTIF (benar).
EFISIEN, maksudnya adalah ketepatan dalam memilih alat bantu yang sesuai dengan karakteristik persoalan yang akan dibahas. EFEKTIF, artinya bahwa penggunaan alat bantu tersebut dilakukan dengan “benar”, sehingg persoalan menjadi lebih jelas, mudah dimengerti dan memberikan peluang untuk diperbaiki. Kedua butir pokok inilah yang akan dibahas dalam artikel ini.
Sebelum membahas lebih lanjut, ada baiknya bila terlebih dulu melihat kembali, jenis-jenis alat bantu yang tergabung dalam “The 7 QC Tools” dan cara penggunaannya, sebagai berikut :

1. Checksheet
Alat bantu ini sangat tepat digunakan sebagai alat PENGUMPUL DATA, tetapi tidak cukup memenuhi syarat bila digunakan untuk menganalisa data, karena semua data yang dikumpulkan adalah data fenomena/fakta yang sedang terjadi (berlangsung). Itulah sebabnya dikatakan bahwa Checksheet adalah alat bantu yang digunakan pada saat suatu proses/kegiatan berlangsung. Macam-macam bentuk Checksheet, tetapi yang paling populer digunakan adalah bentuk “Tally”. Contoh penggunaan Checksheet : Pengumpulan score pada pertandingan bulu-tangkis.Mengingat bahwa Checksheet digunakan pada saat proses berlangsung, maka hal terpenting yang harus menjadi perhatian adalah BAGAN (kerangka) formulir untuk pengisian data. Hendaknya bagan disiapkan sedemikian rupa, agar pengisian data dapat dilakukan dengan mudah dan cepat, tetapi juga mampu memuat seluruh data yang diperlukan.
2. Pareto Diagram
Diagram Pareto pertama kali diperkenalkan oleh seorang ahli ekonomi dari Italia, bernama “Vilvredo Pareto”, pada tahun 1897 dan kemudian digunakan oleh Dr. M. Juran dalam bidang pengendalian mutu. Alat bantu ini biasa digunakan untuk menganalisa suatu fenomena, agar dapat diketahui hal-hal yang prioritas dari fenomena tersebut. Maka istilah PARETO biasanya identik dengan PRIORITY.
Pada suatu diagram Pareto akan dapat diketahui, suatu faktor merupakan faktor yang paling prioritas dibandingkan faktor-faktor (minimal 4 faktor) lainnya, karena faktor tersebut berada pada urutan terdepan, terbanyak atau pun tertinggi pada deretan sejumlah faktor yang dianalisa.
Melalui dua diagram Pareto yang diperbandingkan, akan dapat dilihat perubahan seluruh/sebagian faktor-faktor yang sedang diteliti, pada kondisi yang berbeda.
Diagram Pareto juga biasa digunakan untuk dapat menentukan”pangkal persoalan”, berdasarkan analisa yang massif, dengan mempertimbangkan beberapa sudut pandang. Misalnya : Ada 4 persoalan yang dihadapi, yaitu A, B, C, D. Bila ditinjau dari frekuensi kejadian, ternyata persoalan C yang paling sering terjadi, tetapi bila ditinjau dari akibatnya secara finansial, ternyata persoalan A yang paling merugikan bila tidak segera diatasi, tetapi bila dilihat dari segi enerji yang terbuang, mungkin malah persoalan B yang paling menonjol. Berdasarkan tinjauan-tinjauan inilah, kemudian dapat disimpulkan, manakah dari ke-empat faktor itu, yang akan menjadi prioritas persoalan untuk ditindaklanjuti ?
3. Histogram
Dikenal juga sebagai grafik distribusi frekuensi, salah satu jenis grafik batang yang digunakan untuk menganalisa mutu dari sekelompok data (hasil produksi), dengan menampilkan nilai tengah sebagai standar mutu produk dan distribusi atau penyebaran datanya. Meski sekelompok data memiliki standar mutu yang sama, tetapi bila penyebaran data semakin melebar ke kiri atau ke kanan, maka dapat dikatakan bahwa mutu hasil produksi pada kelompok tersebut kurang bermutu, sebaliknya, semakin sempit sebaran data pada kiri dan kanan nilai tengah, maka hasil produksi dapat dikatakan lebih bermutu, karena mendekati spect yang telah ditetapkan.
Agar Histogram memberikan gambaran yang akurat tentang kondisi hasil produksi, perlu dilakukan pengolahan data yang akurat terlebih dulu, dimulai dari pengumpulan data, tidak kurang dari 50 sampel, yaitu jumlah yang dianggap dapat memenuhi populasi yang akan diamati.
Pengolahan data pada Histogram menjadi sangat penting, terutama dalam menentu-kan besaran nilai tengah (standar) dan seberapa banyak kelas-kelas data yang akan menggambarkan penyebaran data yang tercipta.
Melalui gambar Histogram yang ditampilkan, akan dapat diprediksi hal-hal sebagai berikut :
a. Bila bentuk Histogram pada sisi kiri dan kanan dari kelas yang tertinggi berbentuk simetri, maka dapat diprediksi bahwa proses berjalan konsisten, artinya seluruh faktor-faktor dalam proses memenuhi syarat-syarat yang ditentukan.
b. Bila Histogram berbentuk sisir, kemungkinan yang terjadi adalah ketidak-tepatan dalam pengukuran atau pembulatan nilai data, sehingga berpengaruh pada penetapan batas-batas kelas.
c. Bila sebaran data melampaui batas-batas spesifikasi, maka dapat dikatakan bahwa ada bagian dari hasil produk yang tidak memenuhi spesifikasi mutu. Tetapi sebaliknya, bila sebaran data ternyata berada di dalam batas-batas spesifikasi, maka hasil produk sudah memenuhi spesifikasi mutu yang ditetapkan.
Secara umum, histogram biasa digunakan untuk memantau pengembangan produk baru, penggunaan alat atau teknologi produksi yang baru, memprediksi kondisi pengendalian proses, hasil penjualan, manajemen lingkungan dan lain sebagainya.
4. Scatter Diagram
Alat bantu ini sangat berguna untuk mendeteksi korelasi (hubungan) antara dua variable (faktor), sekaligus juga memperlihatkan tingkat hubungan tersebut (kuat atau lemah).
Pada pemanfaatannya, scatter diagram membutuhkan data berpasangan sebagai bahan baku analisisnya, yaitu sekumpulan nilai x sebagai faktor yang independen berpasangan dengan sekumpulan nilai y sebagai faktor dependen. Artinya, bahwa setiap nilai x yang didapatkan memberi dampak pada nilai y. Contohnya : Diperoleh data bahwa ada hubungan antara banyaknya komplain (x) dengan jumlah retur barang (y) : x = 5  y = 50 eks.
x = 10  y = 120 eks.
x = 12  y = 150 eks. dst.
Melalui penggambaran data tersebut dalam scatter diagram, akan dapat dilakukan analisa lebih lanjut, sejauhmana antara faktor x dan y memiliki korelasi, yang dalam hal ini direpresentasikan sebagai nilai r (rho), yaitu nilai yang menunjukkan tingkat keeratan hubungan antar faktor tersebut. Dikatakan kedua faktor itu berhubungan sangat erat bila nilai rho mendekati angka + 1. Di samping itu, juga akan dapat disimpulkan kecenderungan arah korelasi tersebut (positif atau negatif).
Korelasi memiliki kecenderungan positif bila setiap pertambahan faktor x menyebab-kan pertambahan faktor y, sebaliknya kecenderungan negatif bila setiap pertam- bahan menyebabkan pengurangan faktor y.
5. Control Chart
Ini adalah sebuah alat bantu berupa grafik yang akan menggambarkan stabilitas suatu proses kerja. Melalui gambaran tersebut akan dapat dideteksi apakah proses tersebut berjalan baik (stabil) atau tidak ?
Alat bantu ini pertama kali diperkenalkan oleh W.A. Shewhart di Laboratorium Bell Telephone. Karakteristik pokok pada alat bantu ini adalah adanya sepasang batas kendali (Upper dan Lower Limit), sehingga dari data yang dikumpulkan akan dapat terdeteksi kecenderungan kondisi proses yang sesungguhnya. Pada dasarnya alat bantu ini adalah berupa rekaman data suatu proses yang sudah berjalan. Bila data yang terkumpul sebagian besar berada dalam batas pengendalian, maka dapat disimpulkan bahwa proses berjalan dalam kondisi stabil. Tetapi sebaliknya, bila sebagian besar data menunjukkan deviasi di luar batas kendali, maka bisa dikatakan proses berjalan tidak normal, yang bisa berdampak pada penurunan Mutu produk.
Mutu produk yang diciptakan melalui suatu proses panjang, sesungguhnya tidak pernah bisa terlepas dari variasi, yang dalam hal ini bisa dibedakan menjadi 2 kategori, yaitu : (1) “Chance Cause”, yaitu variasi yang timbul secara tidak terduga dan sukar dikendalikan, dan (2) “Assignable Cause”, yaitu variasi yang bisa diperkirakan penyebabnya dan memungkinkan untuk dilakukan pencegahan.
Control Chart sangat bermanfaat untuk memonitor proses operasional atau produksi agar bila terjadi suatu penyimpangan dapat segera ditindaklanjuti. Menggunakan alat bantu ini secara kontinyu, akan bisa mencegah persoalan mutu yang berlarut-larut dan cacat produk yang berlebihan.
6. Graphs (Block diagram, Pie Chart, Sun Chart etc.)
Grafik biasa digunakan sebagai alat bantu untuk menerangkan suatu kondisi, menggambarkan trend, memprediksi situasi secara lebih jelas, melalui sejumlah data yang digambarkan, baik dalam bentuk balok (block), lingkaran (Pie Chart), garis (Line chart) dan lain sebagainya.
Penggambaran grafik yang tepat akan memberikan kemudahan dalam membaca data yang ditampilkan, sehingga memungkinkan untuk penelitian atau analisa lebih lanjut.
7. Ishikawa Diagram
Ini adalah satu-satunya alat bantu yang menggunakan data verbal (non-numerical) atau data kualitatif dalam penyajiannya.
Alat bantu ini menggambarkan tentang suatu kondisi “penyimpangan mutu” yang dipengaruhi oleh bermacam-macam penyebab yang saling berhubungan.
Berbeda dengan alat-alat bantu lainnya, karena penggunaannya akan lebih efektif bila dilakukan dalam kelompok. Sehingga alat bantu ini seringkali identik dengan kegiatan kelompok. Di samping itu, manfaat optimum diperoleh bila Ishikawa Diagram mampu menampilkan akar-akar penyebab yang sesungguhnya dari suatu penyimpangan (ketidakbermutuan).
Bagaimana memilih QC Tools dengan tepat ?
Semua jenis QC Tools adalah alat yang mampu memberikan hasil analisa yang optimum bila digunakan dengan tepat. Tetapi, yang seringkali menjadi persoalan sesungguhnya adalah ketidakmampuan Pengguna dalam memilih dan menentukan alat bantu yang tepat dan sesuai dengan problem yang sedang dihadapinya.
Kunci ketepatan dalam memilih adalah terletak pada pemahaman yang mendalam tentang karakteristik masing-masing alat bantu (QC Tools) tersebut. Sebagai contoh kasus adalah penggunaan Pareto Diagram sebagai alat bantu untuk menganalisa faktor-faktor prioritas. Agar Pareto Diagram dapat memberikan hasil yang optimum, maka dalam menyajikan data, sebaiknya berdasarkan pada peninjauan dari berbagai sudut pandang, misalnya : data frekuensi kejadian, data jumlah cacat produk, data down time, data kerugian dan lain sebagainya. Berdasarkan perbandingan faktor prioritas untuk masing-masing data tersebut, akan bisa diperoleh faktor yang benar-benar utama melalui analisa Pareto, dengan demikian Pareto diagram menjadi lebih bermanfaat dengan ditambahkannya Analisa Pareto dalam menentukan faktor prioritas.

Contoh kasus yang lain adalah, Ishikawa diagram (Fishbone diagram) memiliki karakteristik yang hampir sama dengan Relation diagram. Lalu, apakah kita bisa meng-gunakannya sekaligus dalam suatu pemecahan masalah ? Atau hanya salah satu saja ? Apa yang membedakan kedua Alat bantu ini ? Apakah menggunakan Relation diagram menjadikan perbaikan mutu kita menjadi lebih berharga ? Anda bisa menemukan jawaban untuk semua pertanyaan itu dalam pelatihan yang diselenggarakan PMMI. (sumber Web PMMI-IQMA)

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s