| dc.contributor |
|
|
| dc.contributor |
|
|
| dc.creator |
Utami, Mutia Laksmi |
|
| dc.creator |
Suwanda, Suwanda |
|
| dc.creator |
Wachidah, Lisnur |
|
| dc.date |
2016-02-17 |
|
| dc.identifier |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/2609 |
|
| dc.description |
In this more competitive globalization era, business performers will pay more attention to the quality to win the competition. Understanding variation and how to reduce it is the key in improving the quality. Multivariat quality control in production process not only focus on minimal control but also control of variability process. The methods that can detect multivariat cases such as T2 Hotelling, MEWMA and so on have weakness because they totally depend on normal distribution. In fact, not all processes can satisfy normal distribution. This study describes control diagram of depth data by using multivariat case depth of as mahalanobis as an alternative because it doesnot need any assumption about distribution underlying process. Its implementation done by analyzing satisfaction data of clients in a hotel in Cihampelas on standard rooms. The results show that the abnormal distribution is in 10%. Satisfaction control of the clients using control diagram of depth data shows that the process is out of control. Displacement estimation happens on 21st period. When control diagram of T2 Hotelling is used, the process is in control. Therefore, when the normality assumption is broken, and there is parameter displacement of location. The control diagram of T2 Hotelling doesnot immediately provide the signal of out of control. |
|
| dc.description |
Di era globalisasi yang semakin kompetitif ini, setiap pelaku bisnis yang ingin memenangkan persaingan akan memberikan perhatian penuh pada mutu atau kualitas. Memahami variasi dan upaya mereduksinya adalah kunci dalam peningkatan kualitas. Pengendalian kualitas multivariat dalam proses produksi tidak hanya difokuskan untuk pengontrolan rata-rata, akan tetapi pengontrolan terhadap variabilitas proses juga sama pentingnya dengan pengontrolan rata-rata proses. Metode yang bisa mendeteksi kasus multivariat, seperti T2 Hotelling, MEWMA dan lain-lain , namun metode tersebut juga memiliki kelemahan karena bergantung pada distribusi normal, sedangkan kenyataannya tidak semua proses memenuhi distribusi normal. Dalam skripsi ini akan dibahas diagram kontrol Data Depth dengan menggunakan kedalaman mahalanobis sebagai alternatif karena tidak memerlukan asumsi apapun tentang distribusi yang mendasari proses. Penerapannya dilakukan dengan menganalisis data kepuasan pelanggan sebuah hotel di Cihampelas pada tipe kamar standar. Hasil analisis menunjukkan data tidak berdistribusi normal pada taraf nyata 10%. Pengontrolan kepuasan pelanggan dengan menggunakan diagram kontrol data depth menunjukan bahwa proses dalam keadaan out of control. Perkiraan pergeseran terjadi pada periode ke 21. Jika menggunakan diagram kontrol T2 Hotelling, proses dalam keadaan in control. Dengan demikian, jika asumsi normalitas dilanggar dan terjadi pergeseran parameter lokasi, diagram kontrol T2 Hotelling tidak segera memberikan sinyal out of control. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
ind |
|
| dc.publisher |
Universitas islam Bandung |
|
| dc.relation |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statistika/article/view/2609/pdf |
|
| dc.source |
Prosiding Statistika; Vol 2, No 1, Prosiding Statistika (Februari, 2016); 21-28 |
|
| dc.source |
Prosiding Statistika; Vol 2, No 1, Prosiding Statistika (Februari, 2016); 21-28 |
|
| dc.source |
2460-6456 |
|
| dc.subject |
Proceedings of Statistics |
|
| dc.subject |
Process control statistic, control diagram, depth data. |
|
| dc.subject |
Statistika |
|
| dc.subject |
Statistik Pengendalian Proses, Diagram Kontrol, Data Depth |
|
| dc.title |
Control diagram of depth data to monitor multivariat process. |
|
| dc.title |
Diagram Kontrol Data Depth untuk Memonitor Proses Multivariat |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| dc.type |
Peer-reviewed Article |
|
| dc.type |
- |
|
| dc.type |
|
|