laporan lab qc final

54
LAPORAN PRAKTIKUM QUALITY CONTROL Pengamatan Pizza è Birra di MAXX Box Karawaci” Dibuat oleh: Anggadha Sagita Hasan 00000008581 Bimo Prayogo Muhammad 00000010006 Huanche Wilson 00000010159 Jurusan Teknik Industri Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Pelita Harapan Karawaci 2016

Upload: bimo-prayogo-muhammad

Post on 13-Jul-2016

46 views

Category:

Documents


5 download

DESCRIPTION

QC

TRANSCRIPT

LAPORAN PRAKTIKUM

QUALITY CONTROL

“Pengamatan Pizza è Birra di MAXX Box Karawaci”

Dibuat oleh:

Anggadha Sagita Hasan 00000008581Bimo Prayogo Muhammad 00000010006Huanche Wilson 00000010159

Jurusan Teknik IndustriFakultas Sains dan Teknologi

Universitas Pelita HarapanKarawaci

2016

KATA PENGANTAR

Puji syukur kami panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat dan karunia-Nya yang telah diberikan sehingga kelompok kami dapat menyelesaikan penyusunan laporan penelitian yang berjudul ”Pengamatan Pizza è Birra di MAXX Box Karawaci”. Serta penulis juga mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya dan rasa hormat kepada Bapak Laurence selaku dosen mata kuliah Pengendalian Kualitas yang telah memberikan kesempatan kepada penulis dalam membimbing, dan membantu serta menyusun laporan ini sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan ini dengan baik. Penulis juga ingin berterima kasih kepada segala pihak dari Pizza è Birra dan pelanggan yang turut bersangkutan membantu kelancaran penulisan laporan ini. Laporan ini di ajukan untuk memenuhi persyaratan nilai akademik mata kuliah Pengendalian Kualitas.

Karena keterbatasan pengetahuan maupun pengalaman kami, penulis menyadari bahwa laporan ini masih jauh dari kesempurnaan, masih ada kekurangan baik dari segi penyusunan, bahasan, maupun dari segi lainnya. Oleh karena itu penulis membuka selebar-lebarnya tempat bagi pembaca yang ingin memberi saran dan kritik kepada kami, sehingga kami dapat menjadi lebih baik lagi di kemudian hari.

Akhir kata penulis mengharapkan semoga dari laporan mengenai Pengamatan Pizza è Birra di MAXX Box Karawaci ini dapat menjadi pembelajaran serta bermanfaat bagi pembaca sekalian.

Jakarta, 29 Maret 2016

Penulis,

2

Table of Contents

KATA PENGANTAR............................................................................................2

BAB I PENDAHULUAN........................................................................................41.1 Latar Belakang..................................................................................................41.2 Perumusan Masalah........................................................................................51.3 Pembatasan masalah.......................................................................................51.4 Tujuan Penelitian.............................................................................................5

BAB II LANDASAN TEORI....................................................................................62.1 Uji Normalitas Data Metode Saphero-Wilk..........................................................62.2 Statistik Non-Parametrik Mann-Whitney............................................................72.3 Pengukuran Kebisingan.....................................................................................102.4 Nilai ambang batas kebisingan dan Standar Kebisingan....................................122.5 Pengaruh Kebisingan.........................................................................................13

BAB III.............................................................................................................16PENGUMPULAN DATA...........................................................................................16

BAB IV PENGOLAHAN DATA............................................................................183.1 Define............................................................................................................183.2 Measure.........................................................................................................18

BAB IV ANALISIS HASIL PENGAMATAN............................................................204.1 Analyze...........................................................................................................204.1.2 Uji Validitas Data.........................................................................................204.1.3 Analisis Pengunjung Berdasarkan Umur.....................................................214.1.4 Analisis Pengunjung Berdasarkan Promo Monday Madness......................244.1.5 Analisis Pengunjung Berdasarkan Cara Pembayaran..................................324.1.6 Analisis Kebisingan......................................................................................334.1.7 Analisis Lama Menunggu Tempat Duduk....................................................344.2 Improve..........................................................................................................374.2.1 Memperbaiki Lamanya Pelayanan..................................................................37

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.....................................................................415.1 Kesimpulan........................................................................................................415.2 Saran..................................................................................................................41

Bibliography....................................................................................................42

3

BAB IPENDAHULUAN

1.1 Latar BelakangDalam sejarahnya, asal kata Pizza pertama kali dikenal pada tahun 997

dalam bahasa latin. Sebelum abad ke-17 Pizza dikenal dengan roti tipis yang dilapisi saus putih, pada zaman itu pizza dijual dijalanan dan dianggap sebagai makanan orang miskin. Pada tahun 1843, seorang pria bernama Alexandre Dumas, mengenalkan tentang keragaman pelengkap pizza. Pada bulan Juni 1889 seorang koki bernama Raffaele Esposito menciptakan “Pizza Margherita” untuk menghormati Ratu Italia. Pizza tersebut merupakkan roti tipis berisi saus tomat, keju, dan basil untuk menggambarkan bendera Italia, dialah orang yang pertama kali membuat kombinasi bahan tersebut, sehingga pizza menjadi makanan yang terkenal sampai sekarang ini. Pada zaman sekarang ini pizza sangat terkenal, karena kelezatannya. Restoran-restoran pun sudah menyediakan pizza dengan berbagai kreasi pelengkap yang baru. Pizza è Birra berarti Pizza dan Bir, dari nama tersebut dapat kita ketahui bahwa Pizza è Birra memiliki menu spesialis Pizza dan Bir, walaupun Pizza è Birra tidak hanya menyajikan Pizza dan Bir, restoran ini juga menyajikan berbagai macam hidangan lainnya seperti pasta, sayap ayam, dan lainnya.

Quality Control (pengendalian mutu) adalah semua usaha untuk menjamin agar hasil dari pelaksanaan sesuai dengan rencana yang telah ditetapkan dan memuaskan konsumen. Tujuan quality control agar tidak terjadi barang yang tidak sesuai dengan standar mutu yang diinginkan terus-menerus dan bisa mengendalikan, menyeleksi, menilai kualitas, sehingga konsumen merasa puas dan perusahaan tidak rugi.

Penelitian yang kami lakukan pada Pizza è Birra, ditujukkan untuk mengamati kualitas restoran Pizza è Birra MAXX Box yang belum lama berdiri ini. Pizza è Birra memang sudah cukup terkenal karena keunikan restoran tersebut yang memiliki tempat hiburan seperti Tenis Meja, Meja Billiar, dan Permainan melempar Dart.

4

1.2 Perumusan MasalahAdapun beberapa perumusan masalah dari penelitian ini adalah:

1. Berapa lama kisaran waktu yang dibutuhkan untuk menunggu tempat duduk ?

2. Berapa lama kisaran waktu pengambilan bill Pizza è Birra?3. Apakah waktu menunggu tempat duduk mempengaruhi kepuasan

pelanggan? 4. Apakah promo Monday Madness mempengaruhi kepuasan pelanggan?5. Apakah kualitas pelayanan mempengaruhi kepuasan pelanggan?

1.3 Pembatasan masalahSebelum memulai penelitian pada Pizza è Birra, kami membuat beberapa

pembatasan masalah yang bertujuan agar penelitian dapat dibatasi dan dikerjakan dengan lebih teliti, yakni:

a) Penelitian dilakukan pada Pizza è Birra MAXX Boxb) Penelitian dilakukan pada jarak ±5 meter dari tempat menunggu tempat

duduk.c) Penelitian dilakukan dengan jarak ±3 meter dari kasir.d) Jumlah penelitian sebanyak 8 kali penelitian dengan masing-masing waktu

selama 3 jame) Peralatan untuk penelitian kami menggunakan stopwatch dan beberapa

aplikasi dari handphone dikarenakan peralatan penelitian yang terbatas.

1.4 Tujuan Penelitian Sebelum memulai penelitian pada Pizza è Birra , kami membuat tujuan yang ingin dicapai guna memfokuskan penelitian untuk meningkatkan kepuasan pelanggan Pizza è Birra, yakni:1. Mengetahui siapa target pasar Pizza è Birra Remaja atau Dewasa.2. Mengetahui apakah promo Monday Madness pada Pizza è Birra

berpengaruh pada jumlah pelanggan.3. Untuk meningkatkan pelayanan dan kualitas pada Pizza è Birra

5

BAB IILANDASAN TEORI

2.1 Uji Normalitas Data Metode Saphero-Wilk

Metode Shapiro-Wilk menggunakan data dasar yang belum diolah dalam tabel distribusi frekuensi. Data diurut, kemudian dibagi dalam dua kelompok untuk dikonversi dalam Shapiro Wilk. Dapat juga dilanjutkan transformasi dalam nilai Z untuk dapat dihitung luasan kurva normal.

T 3=1D

¿

Keterangan :

D = berdasarkan rumus dibawah

a i=¿ koefisien test Shapiro-Wilk

X n−i+1=¿ angka ke n-i+1 pada data

X i=¿ angka ke i pada data

D=∑i=1

n

¿¿

Keterangan :

X i=¿angka ke i pada data yang

x=¿rata-rata data

G=bn+cn+ln (T 3−dn

1−T3)

Keterangan :

G = indentik dengan Z disribusi normal

T 3=¿berdasarkan tumus diatas

6

bn , cn , dn=¿konversi statistic Saphiro-Wilk pendekatan distribusi normal

Persyaratan uji data menggunakan Saphiro-Wilk

a. Data berskala interval atau ratio (kuantitatif)b. Data tunggal / belum dikelompokkan pada tabel distribusi frekuensic. Data dari sampel random

Signifikansi

Signifikansi dibandingkan dengan tabel Shapiro Wilk. Signifikansi uji T3 nilai dibandingkan dengan nilai tabel Shapiro Wilk, untuk dilihat posisi nilai probabilitasnya (p). Jika nilai p lebih dari 5%, maka Ho diterima ; ditolak. Jika nilai p kurang dari 5%, maka Ho ditolak ; diterima. lampiran 6, Tabel Harga Quantil Statistik Shapiro-Wilk Distribusi Normal. Jika digunakan rumus G, maka digunakan tabel 2 distribusi normal.(Arini,2011)

2.2 Statistik Non-Parametrik Mann-WhitneySiegel,Sidney dalam bukunya “Statistik Nonparametrik Untuk Ilmu-Ilmu

Sosial” (1986:145) mengemukakan bahwa jika tercapai setidak-tidaknya pengukuran ordinal, tes U Mann-Whitney dapat dipakai untuk menguji apakah dua kelompok independen telah ditarik dari populasi yang sama. Tes ini termasuk dalam tes-tes paling kuat di antara tes-tes nonparametrik. Tes ini merupakan alternatif lain untuk tes 𝑡 parametric yang paling berguna apabila peneliti ingin menghindari anggapan-anggapan tes 𝑡 itu, atau manakala pengukuran dalam penelitiannya lebih lemah dari skala interval.

Kalau tes Mann-Whitney diterapkan untuk data yang dapat dianalisis secara layak dengan tes parametrik yang paling kuat, yaitu, tes 𝑡, maka kekuatan efisiensinya mendekati 3/𝑛 = 95,5% seiring dengan meningkatnya 𝑁 (Mood, 1954), dan mendekati 95% meskipun untuk sampel berukuran sedang. Karena itu, tes ini merupakan pengganti yang sangat baik untuk tes 𝑡, dan tentu saja tes ini tidak memiliki anggapan-anggapan yang membatasi, serta persyaratan-persyaratan, yang semuanya itu diperlukan dalam tes 𝑡 (Siegel,Sidney, 1986:159).

7

Whitney (1948: 51-56) memberikan contoh-contoh distribusi dimana tes U ini lebih unggul dibandingkan dengan tes parametrik lain yang dapat dipakai sebagai pengganti tes ini.

Uji Mann-Whitney dikembangkan oleh Henry Mann dan Donald Ransom Whitney pada tahun 1947. Uji Mann-Whitney merupakan uji nonparametrik yang digunakan untuk menguji apakah dua buah sampel independen berasal dari populasi yang sama. Populasi dari sampel pertama berbeda dengan populasi dari sampel kedua sehingga kedua sampel tersebut bersifat independen.

Uji Mann-Whitney menguji parameter populasi dari masing-masing sampel.Pada dasarnya, parameter yang di uji adalah median populasi. Jika nilai median dari populasi pertama sama dengan nilai median dari populasi kedua, maka kedua sampel tersebut berasal dari populasi yang sama. Namun jika nilai median dari populasi pertama tidak sama dengan nilai median dari populasi kedua, maka kedua sampel tersebut berasal dari populasi yang berbeda.

Data yang dianalisis pada uji Mann-Whitney berupa ranking dari hasil pemeringkatan seluruh nilai dari dua sampel.Karena data yang dianalisis berupa ranking, maka data tersebut termasuk data ordinal.Setelah elemen dari masing-masing diberi ranking, kemudian menjumlahkan ranking berdasarkan masing-masing sampel.Setelah menjumlahkan ranking untuk masing-masing sampel, kemudian menentukan nilai dari statistik uji Mann-Whitney.

U 1=n1n2+(n1 ) (n1+1 )

2−R1

U2=n1n2+(n2 ) (n2+1 )

2−R2

Keterangan :

n1=¿ adalah jumlah elemen pada sampel pertama.

n2=¿ adalah jumlah elemen pada sampel kedua.

R1=¿ adalah jumlah ranking pada sampel pertama.

R2=¿ adalah jumlah ranking pada sampel kedua.

Nilai 𝑈 yang terkecil adalah nilai dari uji statistik Mann-Whitney. Nilai dari uji statistik Mann-Whitney digunakan untuk menentukan apakah hipotesis

8

akan diterima atau ditolak. Nilai dari uji statistik Mann-Whitney dibandingkan dengan nilai kritis Mann-Whitney berdasarkan tabel nilai kritis Mann-Whitney.Berikut aturan dalam pengambilan keputusan berdasarkan uji statistik Mann-Whitney.

Jikanilaiuji statistik Mann−W hitney>Nilai kritis ,h ipotesis nol diterima .

Jikanilaiuji statistik Mann−W hitney<Nilai kritis ,h ipotesis nol ditolak .

Untuk masing-masing sampel berukuran besar, yakni lebih dari 20, maka

pendekatan normal atau uji statistik 𝑍 dapat digunakan. Nilai dari uji statistic MannWhitney terlebih dahulu ditransformasi ke dalam bentuk nilai peubah acak normal 𝑍. Berikut rumus untuk mentransformasi nilai dari uji statistik Mann-Whitney ke bentuk nilai peubah acak normal 𝑍.

z=u−[

n1 n2

2]

√ (n1)(n2)(n1+n2+1)12

Keterangan :

𝑢 = adalah nilai dari uji statistik Mann-Whitney.

n1 = adalah jumlah elemen pada sampel pertama.

n2 = adalah jumlah elemen pada sampel kedua.

𝑧 = adalah nilai peubah acak normal 𝑍.

Setelah memperoleh nilai peubah acak normal 𝑍, kemudian pengambilan keputusan terhadap hipotesis dapat dilakukan dengan cara membandingkan nilai peubah acak normal 𝑍 dengan nilai krits yang diperoleh berdasarkan tabel distribusi normal. Cara lain dengan menentukan nilai probabilitas kumulatif dari nilai peubah acak normal 𝑍 berdasarkan tabel distribusi kumulatif normal. Nilai probabilitas kumulatif dari nilai peubah acak normal 𝑍 kemudian dibandingkan dengan nilai tingkat signifikansi. Berikut aturan dalam pengambilan keputusan berdasarkan uji statistik 𝑍.

9

Jikanilai probabilitas kumulatif >tingkat signifikansi , h ipotesis nolditerima .

Jika∋lai probabilitas kumulatif <tingkat signifikansi ,h ipotesis nol ditolak .

(USU, 2012)

2.3 Pengukuran Kebisingan

Suara atau bunyi memiliki intensitas yang berbeda, contohnya jika kita berteriak suara kita lebih kuat dari pada berbisik, sehingga teriakan itu memiliki energi lebih besar untuk mencapai jarak yang lebih jauh. Unit untuk mengukur intensitas bunyi adalah desibel (dB). Skala desibel merupakan skala yang bersifat logaritmik. Penambahan tingkat desibel berarti kenaikan tingkat kebisingan yang cukup besar. Contoh, jika bunyi bertambah 3 dB, volume suara sebenarnya meningkat 2 kali lipat.

Kebisingan dapat menggangu karena frekuensi dan volumenya. Sebagai contoh, suara berfrekuensi tinggi lebih menggangu dari suara berfrekuensi rendah. Untuk menentukan tingkat bahaya dari kebisingan, maka perlu dilakukan monitoring dengan bantuan alat: Noise Level Meter dan Noise Analyzer, untuk mengidentifikasi paparan; Peralatan audiometric, untuk mengetes secara periodik selama paparan dan untuk menganalisis dampak paparan pada pekerja.

Ada tiga cara atau metode yang digunakan dalam pengukuran akibat kebisingan dilingkungan kerja.

1. Pengukuran dengan titik samplingPengukuran ini dilakukan bila kebisingan diduga melebihi batas hanya

pada satu atau beberapa lokasi saja. Pengukuran ini juga dapat dilakukan untuk dapat mengevaluasi kebisingan yang disebabkan oleh suatu peralatan sederhana misalnya kompresor/generator. Jarak pengukuran dari sumber harus dicantumkan missalnya 3 meter dari jetinggian 1 meter. Selain itu juga harus diperhatikan arah mikrofon alat ukur yang digunakan.

2. Pengukuran dengan peta konturPengukuran dengan membuat peta kontur sangat bermanfaat dala

mengukur kebisingan, karena peta tersebut dapat menetukan gambar tentang kondisi kebisingan dalam cakupan area. Pengukuran ini dilakukan dengan membuat gambar isoplet pada kertas berskala yang sesuai dengan pengukurannya yang dibuat. Biasanya dibuat kode pewarnaan untuk menggambar keadaan kebisingan dengan intensitas dibawah 85 dBA warna orange untuk tingkat

10

kebisingan diatas 90dBA, warna kuning untuk kebisingan dengan intensitas antara 85-90 dBA.

3. Pengukuran dengan girdUntuk mengukur dengan gird adalah dengan membuat contoh data

kebisingan pada lokasi yang diinginkan. Titik-titik sampling harus dibuat dengan jarak interfal yang sama diseluruh lokasi. Jadi dalam pengukuran lokasi dibagi menjadi beberapa kotak yang berukuran dan jarak yang sama, misalnya: 10 x 10 M. kotak tersebut ditandai dengan batis dan kolom untuk memudahkan identitas.

Ada beberapa macam peralatan pengukuran kebisingan, antara lain sound survey meter, sound level meter, octave band analyzer, narrow band analyzer, dan lain-lain. Untuk permasalahan bising kebanyakan sound level meter dan octave band analyzer sudah cukup banyak memberikan informasi.

a) Sound Level Meter (SLM)SLM (gambar 2.5) adalah instrumen dasar yang digunakan dalam

pengukuran kebisingan. SLM terdiri atas mikropon dan sebuah sirkuit elektronik termasuk attenuator,3 jaringan perespon frekuensi, skala indikator dan amplifier. Tiga jaringan tersebut distandarisasi sesuai standar SLM. Tujuannya adalah untuk memberikan pendekatan yang terbaik dalam pengukuran tingkat kebisingan total. Respon manusia terhadap suara bermacam-macam sesuai dengan frekuensi dan intensitasnya. Telinga kurang sensitif terhadap frekuensi lemah maupun tinggi pada intensitas yang rendah. Pada tingkat kebisingan yang tinggi, ada perbedaan respon manusia terhadap berbagai frekuensi. Tiga pembobotan tersebut berfungsi untuk mengkompensasi perbedaan respon manusia.

b) Octave Band Analyzer (OBA)Bunyi yang diukur bersifat komplek, terdiri atas tone yang berbeda-beda,

oktaf yang berbeda-beda, maka nilai yang dihasilkan di SLM tetap berupa nilai tunggal. Hal ini tentu saja tidak representatif. Untuk kondisi pengukuran yang rumit berdasarkan frekuensi, maka alat yang digunakan adalah OBA. Pengukuran dapat dilakukan dalam satu oktaf dengan satu OBA. Untuk pengukuran lebih dari satu oktaf, dapat digunakan OBA dengan tipe lain. Oktaf standar yang ada adalah 37,5 – 75, 75-150, 300-600,600-1200, 1200-2400, 2400-4800, dan 4800-9600 Hz.

11

2.4 Nilai ambang batas kebisingan dan Standar Kebisingan

Nilai batas amabang kebisingan adalah 85 dB yang ditanggap aman untuk sebagaian besar tenega kerja bila bekerja 8 jam/hari atau 40 jam/minggu. Nilai ambang batas untuk kebisingan ditempat kerja adalah intensitas tertinggi dan merupakan rata-rata yang masih dapat diterima tenega kerja tanpa mengakibatkan hilangnya daya dengar yang tetap untuk waktu teus menerus tidak lebih dari 8 jam sehari atau 40 jam seminggunya. Berikut ini table waktu maksimum untuk bekerja.

NoTINGKAT KEBISINGAN

(dBA)PEMAPARAN HARIAN

1. 85 8 Jam

2. 88 4 Jam

3. 91 2 Jam

4. 94 1 Jam

5. 97 30 menit

6. 100 15 menit

Tabel Waktu maksimum untuk bekerja adalah sebagai

12

Setelah pengukuran kebisingan dilakukan, maka perlu dianalisis apakah kebisingan tersebut dapat diterima oleh telinga. Berikut ini standar atau kriteria kebisingan yang ditetapkan oleh berbagai pihak berdasarkan Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia No.718/Men/Kes/Per/XI/1987,tentang kebisingan yang berhubungan dengan kesehatan.

NO Zona

Tingkat Kebisingan (dB A)

Maksimum   yang dianjurkan

Maksimum yang diperbolehkan

1 A 35 45

2 B 45 55

3 C 50 60

4 D 60 70

Tabel Pembagian Zona Bising Oleh Menteri Kesehatan

Zona A diperuntukan bagi tempat penelitian, rumah sakit, tempat perawatan kesehatan dsb, Zona B diperuntukan perumahan, tempat pendidikan, rekreasi, dan sejenisnya, Zona C diperuntukan untuk perkantoran, pertokoan, perdagangan, pasar, dan sejenisnya serta Zona D industri, pabrik, stasiun kereta api, terminal bis, dan sejenisnya.

2.5 Pengaruh Kebisingan

Pengaruh utama dari kebisingan kepada kesehatan adalah kerusakan kepada indera-indera pendengar. Mula-mula efek kebisingan pada pendengaran adalah sementara dan pemulihan terjadi secara cepat sesudah pemaparan dihentikan. Tetapi pemaparan secara terus-menerus mengakibatkan kerusakan menetap kepada indera-indera pendengaran.

Dampak kebisingan tergantung kepada besar tingkat kebisingan. Tingkat kebisingan adalah ukuran energy bunyi yang dinyatakan dalam satuan desiBell

13

(dB). Pemantauan tingkat kebisingan dapat dilakukan dengan alat sound Level Meter.

Selain gangguan kesehatan kerusakan terhadap indera-indera pendegar, kebisingan juga dapat menyebabkan : gangguan kenyamanan, kecemasan dan gangguan emosional, stress, denyut jantung bertambah dan gangguan-gangguan lainnya. Secara umum pengaruh kebisingan terhadapa masyarakat dapat dibagi menjadi 2, yaitu: Gangguan fisiologi, dan Gangguan psikologis Pengaruh bising terhadap masyarakat dapat dibagi menjadi dua macam yaitu:

1. Gangguan Fisiologis Ganguan fisiologis yang diakibatkan oleh kebisingan yakni gangguan yang

langsung terjadi pada faal manusia. Gangguan ini diantaranya: Perederan darah terganggu oleh kerena permukaan darah yang dekat

dengan permukaan kulit menyempit akibat bising  > 70 dB. Otot-otot menjadi tegang akibat bising  > 60 dB Gangguan tidur Gangguan pendengaran, oleh karena bunyi yang terlalu keras dapat

merusak gendang telinga.

Penerunan daya dengar dapat dibagi menjadi 3 kategori meliputi:

a. Trauma AkustikTrauma akustik adalah efek dari pemaparan yang singkat terhadap suara

yang keras seperti sebuah letusan. Dalam kasus ini energi yang masuk ke telinga dapat mencapai struktur telinga dalam dan bila melampaui batas fisiologis dapat menyebabkan rusaknya membran thympani, putusnya rantai tulang pendengaran atau rusak organ spirale (Goembira, Fadjar, Vera S Bachtiar, 2003). Trauma akustik adalah setiap perlukaan yamg merusak sebagian atau seluruh alat pendengaran yang disebabkan oleh pengaruh pajanan tunggal atau beberapa pajanan dari bising dengan intensitas yang sangat tinggi, ledakan-ledakan atau suara yang sangat keras, seperti suara ledakan meriam yang dapat memecahkan gendang telinga, merusakkan tulang pendengaran atau saraf sensoris pendengaran (Prabu,Putra, 2009).

b. Permanent Threshold Shift (PTS)/Tuli Permanen

14

Tuli permanen adalah kenaikan ambang pendengaran yang bersifat irreversible sehingga tidak mungkin tejadi pemulihan. Gangguan dapat terjadi pada syaraf-syaraf pendengaran, alat-alat korti atau dalam otak sendiri. Ini dapat diakibatkan oleh efek kumulatif paparan terhadap bising yang berulang.

Gangguan pencernaan Gangguan system saraf

2. Gangguan Psikologis

Gangguan yang secara tidak langsung terhadap manusia dan sukar untuk diukur. Gangguan psikologis dapat berupa rasa tidak nyaman, kurang konsentrasi, dan cepat marah.. Bila kebisingan diterima dalam waktu lama dapat menyebabkan penyakit psikosomatik berupa gastritis, jantung, stres, kelelahan dan lain-lain.

Bising juga dapat berpengaruh terhadap produktifitas kerja bagi masyarakat pekerja. Pengaruh bising terhadap produktivitas kerja yaitu:

1. kuantitas hasil kerja sama, kualitas berbeda bila dalam keadaan bising2. kerja yang banyak menggunakan pemikiran lebih banyak terganggu dibanding

dengan kerja manual.Selain sisi negative berupa gangguan fisiologis dan psikologis bising juga

memberikan sisi negataif salah satunya adalah menambah produktifitas music.(Junior, 2009)

15

BAB III

PENGUMPULAN DATA

Pada bab ini kami akan membahas mengenai penelitian ini tentang hal

pengumpulan data dan juga hasil pengumpulan data yang telah kami peroleh.

Keterangan dalam pengumpulan data ini telah kami tetapkan sebelum

pengumpulan data dalam penelitian ini dilaksanakan, sehingga hasil yang kami

peroleh dari pengumpulan data ini tidak terlalu meluas dan sesuai dengan

kebutuhan kami dalam pengolahan dan analisis pada bab berikutnya. Berikut

merupakan keterangan dari penelitian kami.

Lokasi pengamatan : Pizza e Birra, Karawaci

Jumlah pengamatan : 8 hari

Waktu pengamatan : 16:00-19:00 WIB

Hari dan tanggal :

o Senin, 1 Februari 2016 dan Rabu, 3 Februari 2016

o Senin, 22 Februari 2016 dan Rabu, 24 Februari 2016

o Senin, 29 Februari 2016 dan Rabu, 2 Maret 2016

o Senin, 7 Maret 2016 dan Rabu, 16 Maret 2016

Setelah kami tentukan waktu, tempat, dan juga beberapa keterangan diatas, kami

juga menentukan beberapa pokok pengamatan yang telah dilakukan oleh

kelompok kami, yaitu:

16

PEOPLE

1. Konsumen

a. Umur(Teen/Adult)

PLACE

1. Kebisingan (Desibel)

PROCESS

1. Waktu menunggu duduk

2. Waktu lama pembayaran

Kami menentukan barang apa saja yang digunakan dalam keperluan pengamatan

ini. Alat yang kami gunakan yaitu sesuai dengan keperluan yaitu seperti

mengukur kebisingan dan juga waktu. Peralatan yang kami gunakan yaitu:

Stopwatch

Soundmeter

Kertas pengamatan dan alat tulis

Dikarenakan keterbatasan peralatan, maka untuk stopwatch, soundmeter, dan juga

kami mendownload aplikasi di smartphone kami masing-masing guna mendapat

pengukuran dari data yang dibutuhkan.

Hasil pengamatan selama 8 hari dapat dilihat pada lampiran. Berikut merupakan

hasil rangkuman yang didapatkan selama pengamatan 8 hari yang ingin kami olah

lebih lanjut lagi.

17

BAB IVPENGOLAHAN DATA

Dalam bab ini, kami akan membahas mengenai data-data kami, ada data yang diolah untuk dapat dianalisa lebih lanjut. Kami melakukan pengolahan data sesuai dengan 5 step DMAIC yang telah diajarkan dalam pelajaran Pengendalian Kualitas kali ini untuk mencapai pada tujuan kami yaitu adanya peningkatan terus menerus pada bisnis yang ada.

3.1 DefineStep dimulai dari Define, Measure, Analyze, Improve and Control. Pertama, dalam membantu define, kami membuat project charter, dimana project charter ini membantu kami untuk menentukan hal-hal penting apa saja yang ingin kami bahas seperti tujuan, batasan, serta informasi penting lainnya sebelum memulai. Berikut merupakan hasil project charter kami.

3.2 MeasureDalam mengukur ini kita memiliki tujuan untuk mengevaluasi dan

mengerti proses yang terjadi saat ini. Dari data yang telah kami dapatkan dari data waktu, banyak konsumen dan lainnya kami dapat mengetahui variabel output yang juga menjadi kunci (KPOV). Selesai dari menentukan apa yang ingin dibahas (define) yang dapat dilihat dari SIPOC, maka banyak data yang dapat diidentifikasi, seperti lamanya waktu mengantri dan proporsi pelanggan yang mendominasi. Sehingga dari data yang sudah didapat kita dapat menentukan

18

customer satisfication atau CTQs, yaitu keinginan pelanggan untuk mendapatkan produk dalam waktu yang singkat, waktu pelayanan yang tidak lambat, dan terakhir dapatnya pelayanan yang baik. Dalam KPOV Pizza e Birra berupaya untuk mendapatkan keuntungan sebanyak-banyaknya dan menjadi brand pizza terkenal yang unik dan enak di tengah-tengah persaingan produk pizza lainnya.

Seluruh data yang terdapat pada lampiran tersebut kami dapatkan hanya sesuai dengan pengamatan pada lokasi dan waktu yang sudah ditentukan. Berikut ini juga kami lampirkan hasil pengumpulan data yang telah diolah dengan dibantu oleh bantuan Minitab.

19

BAB IVANALISIS HASIL PENGAMATAN

4.1 Analyze

4.1.2 Uji Validitas DataSetiap data sampel yang diambil oleh peneliti sendiri atau data primer harus diuji terlebih dahulu kevalidan dari data tersebut. Berikut analisisnya:

Correlations

duduk teen adult

duduk

Pearson Correlation 1 -.001 -.803*

Sig. (2-tailed) .998 .016

N 285 8 8

teen

Pearson Correlation -.001 1 -.076

Sig. (2-tailed) .998 .858

N 8 8 8

adult

Pearson Correlation -.803* -.076 1

Sig. (2-tailed) .016 .858

N 8 8 8

*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Dari tabel diatas, terlihat bahwa koefisien korelasi Pearson untuk data lama pelanggan menunggu memperoleh tempat duduk, pelanggan kategori remaja dan pelanggan kategori dewasa memiliki nilai yang negatif. Hal tersebut berarti bahwa sampel yang diambil dapat dikatakan valid.

20

4.1.3 Analisis Pengunjung Berdasarkan Umur Konsumen

Berikut ini merupakan hasil diagram batang yang didapatkan dari data-data mengenai jumlah konsumen yang datang per harinya, dapat dilihat pada tabel ringkasan pengamatan.

1 2 3 4 5 6 7 80

20406080

100120140160

149

109128

103

129 130

97

125

pelanggan

Hari ke-

Jum

lah

Berdasarkan diagram batang yang didapatkan, kita dapat melihat jumlah konsumen pada hari pertama pengamatan hingga pada hari ke 8 pengamatan yang memiliki banyak variasi, bahkan dapat dikatakan tidak ada kesamaan. Terjadinya variasi jelas terjadi pada hasil pengamatan kami, dikarenakan dalam suatu pembelian produk makanan, jarang sekali atau minim orang yang membeli sebuah makan sama untuk setiap hari nya, datang kembali dan membeli lagi. Maka dari itu cenderung pengunjung yang berdatangan ke Pizza e Birra juga berbeda dan tak menentu. Pizza e Birra membuat suatu promo atau apapun sehingga ada lonjakan konsumen terutama yang datang pada hari Senin. Selain dari diagram batang tersebut, dapat kita lihat pula banyaknya pengunjung dengan kategori remaja dan dewasa yang datang pada diagram batang berikut.

21

1 2 3 4 5 6 7 80

102030405060708090

100

Teen vs Adult

teen adult

64%

36%

Pelanggan Berdasarkan Kategori Usia

teen adult

Dari diagram batang (untuk pembeli per hari nya) dan grafik pie (untuk pembeli selama 8 hari) tersebut, kita dapat melihat kalau mayoritas pembeli Pizza e Birra kelompok umur remaja. Ternyata untuk makanan pizza ini terkenal pada kalangan remaja dengan sebesar 64% pembeli selama 8 hari dan sisanya 36% orang dewasa.

Ingin diuji apakah jumlah pelanggan kategori remaja lebih dari jumlah pelanggan kategori dewasa, berikut hasil analisisnya:

22

Langkah pertama yaitu uji asumsi yang terdiri dari uji normalitas dan kesamaan variansi. kemudian baru dilakukan uji Mann-Whitney untuk mengujinya.

Hal pertama yang dilakukan adalah uji normalitas data dengan menggunakan Shapiro-Wilk. Hal tersebut dikarenakan jumlah sampel kecil yaitu berjumlah 8. Diperoleh nilai p-value untuk kategori remaja sebesar 0,624 sedangkan untuk dewasa p-value yaitu 0,295 sehingga dapat dikatakan bahwa data pelanggan remaja maupun dewasa berdistribusi normal.

Kemudian dilakukan uji kesamaan variansi untuk kedua data tersebut. Menggunakan uji 2 variances dengan bantuan minitab diperoleh nilai p-value yaitu 0,778. Sehingga dapat dikatakan bahwa kedua kategori pelanggan memiliki kesamaan variansi.

Kedua asumsi terpenuhi sehingga dapat dilakukan uji Mann-Whitney.

HipotesisH0 : jumlah pelanggan kategori remaja kurang dari sama dengan jumlah pelanggan kategori dewasaH1 : jumlah pelanggan kategori remaja lebih dari jumlah pelanggan kategori dewasa

Dengan tingkat signifikansi 5%, diperoleh nilai p-value sebesar 0,0008. Maka H0

ditolak, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa jumlah pelanggan kategori remaja lebih dari jumlah pelanggan kategori dewasa.

Hal ini bisa terjadi diakibatkan oleh letak Pizza e Birra yang sangat dekat dengan Universitas Pelita Harapan sehingga Mall ini menjadi salah satu singgahan bagi para mahasiswa untuk hangout, dan pizza yang tergolong makanan yang enak dinikmati ini tentu menjadi salah satu daya tarik bagi para mahasiswa yang masih dalam masa pertumbuhan atau suka makan diakibatkan jenuh akan kelas yang

Mann-Whitney Test and CI: teen, adult

N Medianteen 8 77.50adult 8 40.00

Point estimate for ETA1-ETA2 is 34.0095.9 Percent CI for ETA1-ETA2 is (19.01,50.99)W = 98.5Test of ETA1 = ETA2 vs ETA1 > ETA2 is significant at 0.0008The test is significant at 0.0008 (adjusted for ties)

23

terus menerus di perkuliahannya. Menurut kami pula, kecenderungan anak di bawah 18 tahun jarang sekali yang membeli dikarenakan mereka sebagai anak, cenderung dibelikan makanan oleh orang tuanya ataupun kakak nya sendiri, yang diakibatkan kurangnya daya beli mereka yang terbatas sehingga tidak terlihat seperti mereka yang membeli. Lagipula di sekitar Pizza e Birra tidak terlihat banyak sekolahan yang terletak sedekat Universitas yang tersedia ini. Sedangkan untuk mereka yang sudah bekerja cenderung untuk membeli makanan yang berbobot dan tidak sekedar cemilan. Maka dari itu kurang dari mereka yang tertarik dengan pizza ini. Dalam menentukan umur tersebut, membantu kami mempermudah penggolongan mayoritas pembelinya dengan melihat melalui pakaian yang dipakai, bila seragam rapih maka digolongkan sebagai anak-anak SMA ke bawah, sedangkan bila seragam putih formal ataupun sudah terlihat dewasa sekali, dianggap sebagai pekerja, dan diantaranya yang memakai seragam bebas namun rapih digolongkan mahasiswa.

4.1.4 Analisis Pengunjung Berdasarkan Promo Monday Madness

Uji rata-rata pengunjung Senin 1 dan Rabu 1

Hal pertama yang dilakukan adalah Uji Normalitas data dengan menggunakan metode Anderson-Darling didapatkan hasil untuk Senin 1 dan Rabu 1 bahwa p-value < 0.05 kedua data berdistribusi tidak normal.

24

Kedua, menggunakan histogram kita lihat bahwa berdasarkan garis normal curve, bentuk dan sebaran data kedua variabel sama. Oleh karena sama maka hasil dari uji Mann Whitney U Test akan dapat digunakan untuk mengukur perbedaan mean kedua kelompok. Ketiga, menggunakan uji Mann Whitney U Test dengan menggunakan uji hipotesis sebagai berikut :

H0 = Tidak ada perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 1 jumlah pengunjung Rabu 1

H1 = Terdapat perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 1 jumlah pengunjung Rabu 1

Tolak H0 apabila P-Value < 0.05, CI yang dipakai sebesar 95%.

Berdasarkan Output di atas, nilai W sebesar 1917.5 dengan P-value sebesar 0.0374 dimana nilainya lebih kecil dari batas kritis 0.05 sehingga keputusan hipotesis menerima H1 atau yang berarti terdapat perbedaan mean antara jumlah pengunjung Senin 1 dan jumlah pengunjung Rabu1.

Uji rata-rata pengunjung Senin 2 dan Rabu 2

25

Hal pertama yang dilakukan adalah Uji Normalitas data dengan menggunakan metode Anderson-Darling didapatkan hasil untuk Senin 2 dan Rabu 2 bahwa p-value < 0.05 kedua data berdistribusi tidak normal.

Kedua, menggunakan histogram kita lihat bahwa berdasarkan garis normal curve, bentuk dan sebaran data kedua variabel sama. Oleh karena sama maka hasil dari uji Mann Whitney U Test akan dapat digunakan untuk mengukur perbedaan mean kedua kelompok. Ketiga, menggunakan uji Mann Whitney U Test dengan menggunakan uji hipotesis sebagai berikut :

26

H0 = Tidak ada perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 2 jumlah pengunjung Rabu 2

H1 = Terdapat perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 2 jumlah pengunjung Rabu 2

Tolak H0 apabila P-Value < 0.05, CI yang dipakai sebesar 95%.

Berdasarkan Output di atas, nilai W sebesar 1085.5 dengan P-value sebesar 0.8430 dimana nilainya lebih kecil dari batas kritis 0.05 sehingga keputusan hipotesis menerima H0 atau yang berarti tidak ada perbedaan mean antara jumlah pengunjung Senin 2 dan jumlah pengunjung Rabu 2.

Uji rata-rata pengunjung Senin 3 dan Rabu 3

Hal pertama yang dilakukan adalah Uji Normalitas data dengan menggunakan metode Anderson-Darling didapatkan hasil untuk Senin 3 dan Rabu 3 bahwa p-value < 0.05 kedua data berdistribusi tidak normal.

27

Kedua, menggunakan histogram kita lihat bahwa berdasarkan garis normal curve, bentuk dan sebaran data kedua variabel sama. Oleh karena sama maka hasil dari uji Mann Whitney U Test akan dapat digunakan untuk mengukur perbedaan mean kedua kelompok. Ketiga, menggunakan uji Mann Whitney U Test dengan menggunakan uji hipotesis sebagai berikut :

H0 = Tidak ada perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 3 jumlah pengunjung Rabu 3

H1 = Terdapat perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 3 jumlah pengunjung Rabu 3

Tolak H0 apabila P-Value < 0.05, CI yang dipakai sebesar 95%.

Berdasarkan Output di atas, nilai W sebesar 1248.0 dengan P-value sebesar 0.0264 dimana nilainya lebih kecil dari batas kritis 0.05 sehingga keputusan hipotesis menerima H1 atau yang berarti terdapat perbedaan mean antara jumlah pengunjung Senin 3 dan jumlah pengunjung Rabu 3.

Uji rata-rata pengunjung Senin 4 dan Rabu 4

28

Hal pertama yang dilakukan adalah Uji Normalitas data dengan menggunakan metode Anderson-Darling didapatkan hasil untuk Senin 4 dan Rabu 4 bahwa p-value < 0.05 kedua data berdistribusi tidak normal.

29

Kedua, menggunakan histogram kita lihat bahwa berdasarkan garis normal curve, bentuk dan sebaran data kedua variabel sama. Oleh karena sama maka hasil dari uji Mann Whitney U Test akan dapat digunakan untuk mengukur perbedaan mean kedua kelompok. Ketiga, menggunakan uji Mann Whitney U Test dengan menggunakan uji hipotesis sebagai berikut :

H0 = Tidak ada perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 4 jumlah pengunjung Rabu 4

H1 = Terdapat perbedaan antara jumlah pengunjung Senin 4 jumlah pengunjung Rabu 4

Tolak H0 apabila P-Value < 0.05, CI yang dipakai sebesar 95%.

Berdasarkan Output di atas, nilai W sebesar 1140.0 dengan P-value sebesar 0.2570 dimana nilainya lebih kecil dari batas kritis 0.05 sehingga keputusan hipotesis menerima H1 atau yang berarti terdapat perbedaan mean antara jumlah pengunjung Senin 4 dan jumlah pengunjung Rabu 4.

30

Dari uji rata-rata yang telah dilakukan pada bab sebelumnya dapat diketahui bahwa sebagian besar tidak berdistribusi normal dan sebagian kecil data berdistribusi normal. Karena sebagian besar data tidak berdistribusi normal, kami memakai metode Mann Whitney U test. Setelah itu, kami menguji data senin dengan data rabu setiap minggunya untuk melihat apakah ada perbedaan antara rata-rata jumlah pengunjung senin dan rabu. Selanjutnya kami lakukan pengecekan dan mendapatkan bahwa semua pengujian menerima H1 yang berarti terdapat perbedaan antara jumlah pengunjung senin dan rabu setiap minggunya. Hal ini menunjukkan bahwa hari-hari pengamatan yang kelompok kami amati dipengaruhi promo Monday Madness, berlangsungnya hujan, dan berbagai faktor lainnya.

4.1.5 Analisis Pengunjung Berdasarkan Cara PembayaranBerikut ini kami lampirkan data konsumen saat membayar pemesanannya pada saat pengamatan kami. Dari pengamatan kami digolongkan pembayaran dengan cash atau uang tunai atau dengan kartu (card).

31

1 2 3 4 5 6 70

2

4

6

8

10

12

14

16

18

Line Chart Jenis Transaksi

Tunai Debit Credit

Setelah melalui pengamatan kami mendapatkan bahwa metode pembayaran dapat dilakukan dengan 3 cara, yaitu tunai, kartu debit dan kartu kredit. Meskipun zaman sudah canggih, termasuk cara pembayaran. Namun ternyata banyak pelanggan di Pizza e Birra lebih memilih uang tunai sebagai metode pembayarannya.

4.1.6 Analisis KebisinganBerikut ini grafik dari hasil pengamatan kondisi lingkungan dalam hal kebisingan.

32

1 2 3 4 5 6 7 874

75

76

77

78

79

78 78

7778

77

76

77 77

kebisingan

Hari ke-

Dalam hal kebisingan terjadi adanya keanehan pada hari pertama. Dengan alasan yang sama, yaitu adanya melonjak yang sangat tinggi dikarenakan kami memakai alat pengukur dengan aplikasi handphone.

Berdasarkan data yang diperoleh, kebisingan pada lokasi makan berkisar pada angka sekitar 76-78 desibel. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa lokasi makan tersebut termasuk kategori bising. Seharusnya standar yang ada ialah : (sumber : https://putraprabu.wordpress.com/2009/01/02/pengukuran-nilai-ambang-dan-zona-kebisingan/)

Zona A : Intensitas 35 – 45 dB. Zona yang diperuntukkan bagi tempat penelitian, RS, tempat perawatan kesehatan/sosial & sejenisnya.

Zona B : Intensitas 45 – 55 dB. Zona yang diperuntukkan bagi perumahan, tempat Pendidikan dan rekreasi.

Zona C : Intensitas 50 – 60 dB. Zona yang diperuntukkan bagi perkantoran, Perdagangan dan pasar.

Zona D : Intensitas 60 – 70 dB. Zona yang diperuntukkan bagi industri, pabrik, stasiun KA, terminal bis dan sejenisnya.

Dengan adanya kebisingan kami pada 70-an maka sebenarnya termasuk kategori berisik atau bising. Untuk tempat makan tersebut standarnya hanya di 50-60 dB. Namun kembali pada peralatan yang tidak memadai, maka alat pengukuran tidak terlalu signifikan. Dengan alat yang seharusnya, maka didapatkan berkisar di 60 dB.

33

4.1.7 Analisis Lama Menunggu Tempat DudukBerikut merupakan grafik lama antrian yang didapat dari 8 hari

pengamatan Pizza e Birra.

1 2 3 4 5 6 7 80

10

20

30

40

50

60

70

Lama Antrian

Hari ke-

Berdasarkan grafik yang sudah didapatkan, kita dapat melihat, adanya lama mengantri paling besar pada hari pertama. Hal tersebut dikarenakan terdapat promo Monday Madness sehingga terjadi antrian yang lama. Ada pula masalah-masalah lain yang menyebabkan konsumen menunggu lama. Seperti ada seorang konsumen yang lain bertanya-tanya terlebih dahulu tentang menu Pizza e Birra, waiter yang lagi sibuk karena mengurusi konsumen yang lain, dan ada yang memilih-milih tempat duduk seperti ingin duduk di sofa atau di samping meja Billyard.

Berikut ini adalah grafik Individual MR Chart untuk lama pelayanan selama 8 hari

34

Namun sebelumnya perlu dilakukan uji normalitas dan kerandoman data untuk memenuhi asumsi. Hipotesis

H0 : sampel berasal dari populasi berdistribusi normal

H1 : sampel bukan berasal dari populasi berdistribusi normal

Dengan tingkat signifikansi sebesar 5%, diperoleh nilai p-value 0,00 yang mana

akan menolak H0 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa sampel bukan berasal

dari populasi berdistribusi normal.

Selanjutnya akan diuji kerandoman data. apakah data diambil secara acak

(random) atau secara subyektif, berikut analisisnya:

Hipotesis

H0 : sampel yang telah diambil berasal dari suatu populasi yang acak

Runs Test: data lama duduk

Runs test for data

Runs above and below K = 39.9895

The observed number of runs = 80The expected number of runs = 131.989102 observations above K, 183 belowP-value = 0.000

2812532251971691411138557291

300

200

100

0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=40.0UCL=87.4

LCL=-7.5

2812532251971691411138557291

300

200

100

0

Observation

Mov

ing

Rang

e

__MR=17.8UCL=58.3

LCL=0

11

1

111

1

11

1111

11

111

11

11

I-MR Chart of data

35

H1 : sampel yang telah diambil berasal dari suatu populasi yang tidak acak

Dengan tingkat signifikansi sebesar 5%, diperoleh nilai p-value 0,00 yang mana

akan menolak H0 sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa sampel bukan berasal

dari suatu populasi yang tidak acak.

Namun, untuk dapat melanjutkan analisis IMR, maka kedua uji ini diasumsikan

memenuhi normalitas dan kerandoman data.

Dari individual MR chart yang didapatkan untuk seluruh data dalam lama

pelayanan selama 8 hari didapatkan 7 data keluar batas dari UCL, sedangkan

sisanya sejumlah 278 data masuk kedalam batas UCL dan LCL. Ketujuh data ini

yaitu data ke 17, 74, 104, 108, 135, 177, 204, 239, dan 246 keluar dari batas

melebihi UCL diperkirakan karena ada beberapa orang yang bertanya-tanya

kepada pelayan saat ingin masuk restoran, sehingga waktu mereka untuk dilayani

menjadi lebih lama dan melebihi batas UCL. Orang-orang ini kemungkinan besar

adalah orang-orang yang baru pertama kali datang di Pizza e Birra sehingga

bingung memilih pizza yang dijual, rasa apa saja yang ada, rasa yang

recommended, populer dan lain-lainnya oleh karena itu mereka bertanya-tanya

kepada pelayan sehingga pelayan melayani mereka lebih lama. Untuk LCL tidak

ada yang melewati batas karena tentu saja batas bawah lama pelayanan adalah 0

dan tidak mungkin waktu untuk lama pelayanan adalah minus (-). Rata-rata lama

pelayanan yang didapatkan selama 8 hari pengamatan untuk semua data adalah

39,98 detik dan juga UCL yang didapatkan adalah 87,4 detik. Hal ini sudah

termasuk baik karena perkiraan waktu paling lama untuk menunggu tamu sampai

dapat tempat duduk adalah 60-100 detik. Sedangkan waktu rata-rata yang

didapatkan ternyata adalah 43.8 detik dan juga waktu yang keluar batas UCL

hanyalah 10 data dari 211 data yang ada oleh karena itu pelayan dapat dikatakan

sudah cukup jelas dalam menerangkan produk yang mereka jual, beserta dengan

daftar-daftar pizza dan harga yang dijual, serta dalam pelayanan transaksi uang

pelayan juga sudah mahir sehingga customer tidak membutuhkan waktu lama

36

dalam memesan dan dilayani. Untuk menentukan lama waktu pelayanan yang

terbaik, akan dibahas pada bagian improve.

4.2 Improve

4.2.1 Memperbaiki Lamanya Pelayanan

Berikut ini merupakan grafik awal dari lama seluruh pelayanan selama 8 hari.

Setelah melihat adanya ketujuh data yang keluar, maka ketujuh data tersebut kami buang dan kami hitung ulang untuk mendapatkan batas atas yang baru dalam menentukan batas maksimum suatu pelayanan yang baik. Maka didapatkan grafik berikut ini.

2812532251971691411138557291

300

200

100

0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=40.0UCL=87.4

LCL=-7.5

2812532251971691411138557291

300

200

100

0

Observation

Mov

ing

Rang

e

__MR=17.8UCL=58.3

LCL=0

11

1

111

1

11

1111

11

111

11

11

I-MR Chart of data

37

Untuk mengetahui batas waktu yang lebih baik dan untuk mengetahui seharusnya overall dari rata-rata waktu lama pelayanan Pizza e Birra seharusnya adalah berapa, maka dari I-MR chart yang pertama, data yang keluar dari UCL dibuang dan dibuat I-MR chart yang baru setelah data yang lewat tersebut dibuang (mempersempit batas). Setelah data ke 17, 74, 104, 108, 135, 177, 204, 239, dan 246 dibuang, terbentuk UCL yang baru yaitu sebesar 37,9 detik dan rata-rata yang baru sebesar 37.0 detik akan tetapi ternyata masih ada data yang keluar dari UCL yaitu data ke 104, 105, 108, 109, 136, 138, 177, 204, 205, 240, 246, 247, 282 Oleh karena itu data tersebut dibuang lagi untuk menentukan chart yang baru hingga tidak ada data lagi yang keluar. Perlu dilakukan proses pengeluaran data sebanyak 13 kali untuk memperoleh data yang tidak keluar batas pengendali atas (UCL) dan batas pengendali bawah (LCL). Berikut hasil akhir pengeluaran datanya

2712442171901631361098255281

100

75

50

25

0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=37.9

UCL=74.9

LCL=0.9

2712442171901631361098255281

80

60

40

20

0

Observation

Mov

ing

Rang

e

__MR=13.91

UCL=45.44

LCL=0

11

1

11

11

11111

1

11

1

111

1

1

11

1

I-MR Chart of data

38

Seluruh data sudah masuk dalam UCL-LCL dengan UCL yang baru adalah 64,7 detik dan rata-rata pelayanan 36,5 detik oleh karena itu batas optimal paling lama waktu pelayanan adalah sebesar 64,7 detik dan rata-rata waktu pelayanan yang diharapkan adalah 36,5 detik.

Setelah mengetahui batas yang baik dalam suatu pelayanan, ada bagusnya pula bila dalam waktu pelayanan memakan waktu yang singkat, sehingga dapat segera masuk pada proses pembuatan pizza. Namun selain dari lama pelayanan, kesopanan pelayan dalam hal kali ini juga diperlukan. Karena tanpa ada kesopanan pelayan, tentu konsumen terkadang jadi malas untuk membeli dikarenakan pelayanan yang tidak ramah. Kesopanan yang terlihat ialah dari ucapan pertama kali pada pembelinya, seperti “silahkan, mau pesan apa?” dan disertai dengan adanya eye contact antar penjual dan pembeli. Namun saat kami amati, hal tersebut sangat jarang dilakukan oleh penjual Pizza e Birra. Selain dari itu, penjual harus lebih inisiatif dalam menyambut pembelinya. Seperti misalkan ada orang yang mendekat pada standnya. Maka seharusnya penjual langsung segera mendekati orang tersebut dan segera bertanya “ada yang bisa dibantu?” atau “silahkan Pizza e Birra nya”, sehingga dengan adanya penjual yang semangat tentu menarik perhatian pembeli bukan?

Oleh karena itu, untuk meningkatkan pelayan yang ramah, dianjurkan untuk adanya pelatihan awal yang mengharuskan mereka lebih menghormati

208185162139116937047241

80

60

40

20

0

Observation

Indi

vidu

al V

alue

_X=36.5

UCL=64.7

LCL=8.3

208185162139116937047241

30

20

10

0

Observation

Mov

ing

Rang

e

__MR=10.61

UCL=34.66

LCL=0

1111111

111

1

11

I-MR Chart of data

39

konsumen. Mengingat pepatah konsumen adalah raja, maka para penjual seharusnya menghormati konsumen yang datang ke Pizza e Birra yang sebenarnya merupakan orang yang meningkatkan kemajuan bisnisnya. Seperti yang disebutkan sebelumnya, bila ada konsumen yang bertanya-tanya, pelayan harus tetap melayani namun dengan gesit, Training yang sudah matang juga diperlukan untuk para pegawai di Pizza e Birra, karena selain harus gesit dalam pembuatan pizzanya, mereka juga harus bisa mengendalikan peralatan yang ada di situ, baik dari mesin pembayaran, pemanggangan, serta peralatan lainnya dalam hal pembuatan adonan, sehingga tidak ada waktu yang terbuang lama dengan masalah peralatan yang ada.

Proses improve yang kami berikan cukup disini. Untuk kelanjutan step DMAIC, sehabis improve ialah control. Namun pada bagian control kami tidak menjalankannya sehingga kami tidak menjelaskan bagian control.

40

BAB VKESIMPULAN DAN SARAN

5.1 KesimpulanMelalui pengamatan yang kami lakukan, kami dapat mencapai

kesimpulan:

1. Pelanggan Pizza e Birra lebih didominasi oleh pelanggan kategori remaja2. Pelanggan Pizza e Birra lebih banyak berdatangan dan membeli pizza

pada hari senin, hal tersebut dikarenakan terdapat promo Monday Madness.

3. Jenis transaksi pembayaran yang diminati pelanggan adalah metode pembayaran secara cash atau uang tunai

4. Pizza e Birra memiliki tingkat kebisingan sekitar 77 dB yang mana termasuk kategori berisik atau bising.

5. Rata-rata lama antrian tempat duduk di Pizza e Birra sebesar 36,5 detik. Hal tersebut sudah termasuk baik karena perkiraan waktu paling lama untuk menunggu sampai dapat tempat duduk 60-100 detik.

5.2 SaranAdapun saran dalam laporan pengamatan ini adalah:

1. Jangka waktu untuk pengambilan data pengamatan perlu diperpanjang, dan perlunya interval yang lama untuk 1 kali pengamatan. Agar data yang didapatkan benar-benar lebih real. Namun untuk saat ini, waktu masih membatasi dalam pengambilan data pengamatan kami.

2. Kalau bisa pengamatan juga dilakukan pada Sabtu dan Minggu, agar data yang didapatkan mungkin bisa lebih terlihat, karena Sabtu Minggu merupakan hari-hari ramainya. Sehingga kerandoman data dapat terpenuhi.

3. Pizza e Birra perlu mengadakan pelatihan terhadap pelayan agar pelayan dapat penuh dengan sopan santun sehingga saat melayani pelanggan, ia tidak sambil melakukan pekerjaan yang lain, menghormati yang dilayani dan lebih menarik pengunjung lebih banyak lagi.

4. Pizza e Birra perlu mengadakan penghargaan baik bagi karyawan (pelayan, koki, dll) agar karyawan lebih termotivasi lagi dalam bekerja dan melayani para pelanggan lebih baik lagi sehingga pelanggan tidak perlu terlalu lama menunggu antrian tempat duduk maupun dalam hal pembayaran.

5. Pizza e Birra sebaiknya menyediakan menu yang berbobot dan mengenyangkan serta tahan lama merasakan kenyang seperti aneka hidangan nasi ala Eropa.

41

Bibliography

Arini, S. (25. April 2011). Dunia Statistika. Haettu 30. March 2016 osoitteesta Dunia Statistika: http://arini2992.blogspot.co.id/2011/04/normal-0-false-false-false-en-us-x-none.html

Junior, P. (12. June 2009). Paulutu Junior. Haettu 30. March 2016 osoitteesta Paulutu Junior: http://xavrianto.blogspot.co.id/2013/04/makalah-kebisingan-mkanalisa-kualitas.html

USU. (10. January 2012). BAB II . Haettu 30. March 2016 osoitteesta USU Institutional Repository: http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/37102/4/Chapter%20II.pdf

Vallo, J. O.;A. S.;& B. S. (11. March 2011). UJI NORMALITAS BERDASARKAN METODE ANDERSONDARLING. Haettu 30. March 2016 osoitteesta CORE: https://core.ac.uk/download/files/335/18454375.pdf

42