## PENERAPAN STATISTICAL PROCESS PADA PROSES PRODUKSI UNTUK MENINGKATKAN YIELDOUTPUT PRODUKSI (Study kasus di PT Sanmina Sci Batam)
Safwadi 1 ,Refdilzon Yasra 2 , Benedikta Anna Haulian 3
1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Riau Kepulauan Batam
2,3 Staf Pengajar Program Studi Teknik Industri, Universitas Riau Kepulauan Batam Jl. Batu Aji Baru, Batam, Kepulauan Riau
Email: Safwadi.me@gmail.com, refdilzon_y@yahoo.com, b.anna79@gmail.com

## ABSTRAK
PT  Sanmina  SCI  Batam  merupakan  perusahaan  manufakturing  yang  bergerak  dibidang PCBA(Printing Circuit Boards Assembly), serta  selalu  berusaha melakukan  perbaikan  berkaitan  dengan kualitas  dan  peningkatan  efisiensi  proses  produksinya  guna  memenuhi  kepuasan  pelanggan.  Usaha peningkatan  kualitas  produk  dilakukan  dengan  cara  mengatasi  penyebab  cacat  pada  suatu  proses produksi. Peningkatan dan pengendalian kualitas produksi memerlukan komitmen untuk perbaikan yang melibatkan  antara  faktor  manusia  (motivasi)  dan  faktor  mesin  (teknologi).  Pengendalian  kualitas dilakukan  mulai  dari  proses input hingga  menjadi output bahkan  pengendalian  kualitas  juga  dilakukan setelah  adanya  purna  jual,  untuk  memenuhi  kebutuhan  ini  tentunya  perlu  adanya  berbagai  macam tool yang mampu mempresentasikan data tersebut hingga didapat suatu kesimpulan.
Statistical Process Control merupakan suatu bagan visual untuk memberi gambaran proses yang sedang  berjalan,  untuk  mengetahui  apakah  proses  berada  didalam  batas-batas  yang  telah  ditetapkan sebelumnya atau tidak. Statistical Process Control dapat diterapkan dimana saja, baik di perusahaan kecil, menengah,  maupun  perusahaan  besar.  Selain  itu Statistical Process  Control juga dapat diterapkan  pada bagian quality, proses produksi, mesin maupun manusianya. Alat-alat yang digunakan untuk menganalisa penelitian ini adalah diagram sebab akibat, diagram pareto, histogram, Control Chart . Dari  hasil  penelitian  diketahui  adanya  peningkatan yield dari  94%  bulan  Maret  menjadi  95% pada bulan April dengan jenis defect paling dominan Misaligment . Kata kunci : pengendalian kualitas, yield, defect, Statistical Process Control
PENDAHULUAN
PT Sanmina-SCI Batam merupakan salah  satu  perusahaan  yang  bergerak dibidang ManufacturingPCBA ( printing circuit  boards  assemby )  dengan  produk jadinya berupa PMCs Adaptec ( Computing dan stroge ),  Hp  ( CommunicationNetworks ) dan  Phillip  ( MedicalSystem ).  PT  Sanmina- SCI  Batam  mempunyai  visi    menghasilkan produk  berkualitas  tinggi  untuk  memenuhi persyaratan dari pelanggan, dalam mencapai  visi  perusahaan  maka  harus meningkatkan efektifitas sistem manajemen mutu,  dan  PT  Sanmina  mempunyai  misi pada  kesempurnaan  pengiriman  dalam prestasi, fleksibilitas dan Technology agar dapat  melebihi  permintaan  dari  segi kualitas,  pengiriman  dan  jasa  pelayanan,
melaksanakan perbaikan yang berkesinambungan untuk proses produksi. Berdasarkan observasi yang penulis
lakukan  melalui  data  hasil output produksi
proyek  Adaptec  di station pemeriksaan selama  tiga  bulan,  yaitu  bulan  November 2013  rata-rata yield 86%,  bulan  Desember
2013  rata-rata yield 87.2%  dan  bulan
Januari 2014 rata-rata yield 87.6%, sehingga berdasarkan data tersebut
menggambarkan bahwa yield tidak tercapai sesuai dengan target  perusahaan yaitu 95%, akibat  dari  tidak  tercapainya yield tersebut dapat menyebabkan proses produksi
menjadi  lebih  lama  dari  standar  yang  telah ditentukan,  sehingga  menyebabkan cost
produksi bertambah, Adapun upaya
pengendalian  proses  produksi  pada  proyek Adaptec yang selama ini dilakukan oleh PT. Sanmina adalah dengan melakukan tindakan preventive dan corectivemaintanance terhadap  mesin-mesin yang digunakan dalam aktifitas produksi.

## LANDASAN TEORI
Menurut W Edward Deming, Mutu adalah  perbaikan  dan  pengukuran  mutu secara  terus  menerus  untuk  mengeliminasi variasi  dengan  menggunakan  alat-alat statistik. Melalui penjaminan mutu tersebut, para pengusaha memastikan bahwa
perusahaan mereka secara keseluruhan telah berusaha  sepenuhnya  mewujudkan  tujuan bersama. Pengendalian mutu ( quality
control )
adalah mengembangkan, mendesain,  memproduksi  dan  memberikan layanan  produk  bermutu  yang  paling ekonomis,  paling  berguna  dan  selalu memuaskan
para pelanggannya.
Melaksanakan pengendalian mutu ini berarti:
1. Menggunakan pengawasan  mutu sebagai
landasan aktifitas produksi
2. Melaksanakan pengendalian biaya, harga dan laba secara terintegrasi
3.  Pengendalian  jumlah  (jumlah  produksi, penjualan  dan persediaan) serta  tanggal pengiriman, sehingga harus ada keselarasan  antara  mutu,  biaya,  harga dan harapan konsumen. Pengendalian Kualitas Pengendalian  kualitas  merupakan suatu sistem verifikasi dan penjagaan/perawatan dari suatu
tingkat/derajat  kualitas  produk  atau  proses yang dikehendaki dengan perencanaan yang seksama,  pemakain  peralatan  yang  sesuai, inspeksi  yang  terus  menerus  serta  tindakan korektif bilamana diperlukan, Jadi
pengendalian  kualitas  tidak  hanya  kegiatan inpeksi ataupun menentukan apakah produk itu  baik  ( accept )  atau  jelek  ( reject ).
Pengendalian  kualitas  dilakukan  mulai  dari proses  input  informasi/bahan  baku  dari pihak marketing dan purchasing hingga bahan  baku  tersebut  masuk  ke  pabrik  dan bahan  baku  diolah  di  pabrik  (fase transformasi )  yang  akhirnyan  dikirim  ke pelanggan. Untuk memenuhi semua
kebutuhan tersebut tentu perluadanya berbagai macam tool yang mampu mempresentasikan  data  yangdibutuhkan dan  menganalisa  data  tersebut  hingga didapat suatu kesimpulan. Dalam
pemecahan  masalah  ataupun  penyelesaian suatu  masalah  ada  delapan  langkah  yang
dapat ditempuh yang merupakan penjabaran dari  siklus  PDCA  ( Plan,  DO,  Check, Action )  atau  yang  disebut  dengan  delapan langkah  penyelesaian  masalah,  seperti terlihat pada gambar 1
Gambar 1 Siklus Delapan Langkah Pemecahan Masalah
Statistic Process Control ( SPC) Statistical  Process  Control disingkat SPC ,  adalah  bagan  visual  untukmemberi gambaran  proses  yang  sedang  berjalan, untuk  mengetahui  apakah  proses  berada didalam  batas-batas  yang  telah  ditetapkan sebelumnya  atau  tidak. Statistical  Process
Control dapat mengarahkan kepada sebuahpengurangan  dalam  waktu  yang diperlukan untuk menghasilkan produk atau jasa dari awal sampai akhir. SPC juga dapat mengetahui  botteneck,  wait  times,  dan sumber-sumber masalah dari proses tersebut, karena SPC dapat mereduksi cycle time.  Jenis  jenis  alat  bantu  yang  tergabung dalam”  the  seven  SPC  Tool”  sebagai berikut:
1. Diagram Sebab-Akibat (Cause and

## Effect Diagram)
Diagram  Sebab  Akibat  berguna  untuk menganalisa  dan  menemukan  faktor- faktoryang berpengaruh secara signifikan didalam menentukan karakteristik kualitasoutput kerja. 2. Pareto Diagram Diagram  Pareto  ini  merupakan  suatu gambar  yang  mengurutkan  klasifikasi data  dari  kiri  ke  kanan  menurut  urutan ranking  tertinggi  hingga  terendah.  Hal ini dapat membantu menemukan permasalahan  yang  terpenting  untuk segera  diselesaikan  (ranking  tertinggi)
sampai  dengan  yang  tidak  harus  segera diselesaikan (ranking terendah). 3. Histogram
Adapun karakteristik Histogram adalah:
a. Histogram menjelaskan variasi proses, namun belum mengurutkanrangking  dari  variasi terbesar sampai dengan yang terkecil.
b. Gambar  bentuk  distribusi  (cacah) karakteristik  mutu  yang  dihasilkan olehdata  yang  dikumpulkan  melalui check sheet.
c. Histogram juga menunjukkan kemampuan proses, dan apabilamemungkinkan, histogram dapat menunjukkan hubungan denganspesifikasi proses dan angka- angka nominal, misalnya rata-rata. Dalam histogram, garis vertikal menunjukkan banyaknya observasi tiap-tiap kelas. 4. Check Sheet (lembar Pemeriksaan) Lembar isian (check sheet) merupakan alat bantu untuk memudahkan danmenyederhanakan pencatatan data. 5. Scatter diagram (Diagram Penjar)
Scatter  diagram (diagram  pencar) adalah grafik yang menampilkansepasang data numerik pada sistem koordinat Cartesian, dengan satu variabel padamasing-masing sumbu,  untuk  melihat  hubungan  dari kedua  variabel  tersebut.  Jikakedua variabel  tersebut  berkorelasi,  titik-titik koordinat  akan  jatuh  di  sepanjanggaris atau  kurva.  Semakin  baik  korelasi, semakin ketat titik-titik tersebutmendekati garis. 6. Flow Charts Flow  charts (bagan  arus)  adalah  alat bantu  untuk  memvisualisasikanproses suatu  penyelesaian  tugas  secara  tahap- demi-tahap untuk tujuan analisis,diskusi, komunikasi,  serta  dapat  membantu untuk  menemukan  wilayah  perbaikan dalam proses.
7. Chart (Peta kontrol/bagan kendali) Proses  pengontrolan Statistical  Process Control dapat menggunakan Control Chart (Peta  Kontrol/Bagan  Kendali), yang  dimaksud  dengan ControlChart
merupakan  sua tu grafik  yan g digunakan untuk  menentukan  apakah  suatuproses berada  dalam  keadaan  stabil  atau tidak.Adapun Control Chart yang paling lazim digunakan untuk StatisticalProcess Control adalah: a. Control Chart untuk Variabel Control Chart untuk Variabel yaitu Control  Chart untuk  pengukuran data variabel .  Data  yang  bersifat variabel  diperoleh  dari  pengukuran dimensi, sepertiberat, panjang, tebal dan  sebagainya. Control  chart untuk variabel ini terdiri dari: 1. X Chart, peta  ini  menggambarkan variasi  harga  rata-rata  ( mean )  dari suatu  samplelot  data  (data  yang diklasfikasikan  dalam  kelompok- kelompok)  yang  ditarikdari  suatu proses kerja.
2. R Chart R kependekan dari Range , mengukur  beda  nilai  terendah  dan tertinggisampel produk yang diobservasi, dan memberi gambaran mengenai variabilitasproses. 3. S Chart
S dalam S  Chart menandai  Sigma (σ)  atau Standard Deviation Chart hendaknya  digunakan  untuk mendeteksi  apakah  karakteristik proses  stabil.Oleh  karena  itu, S Chart biasanya  di  plot  bersama dengan X  Chart sehinggamemberi gambaran  mengenai  variasi  proses lebih baik.
b. Control Chart untuk Antribut Control  Chart untuk Antribut yaitu Control Chart untuk karakteristikkualitas yang tidak  mudah dinyatakan  dalam  bentuk  numerik. Contoh Control  Chart Antribut  ini terdiri dari:
1. p Chart
Peta  ini  menggambarkan  bagian yang  ditolak  karena  tidak  sesuai denganspesifikasi yang diinginkan, p Chart dapat digolongkan menjadi  dua,  yaitu pChart sample konstan  dan p  Chart sample variabel. Untuk membuat p
Chart ini  dapat  digunakan  rumus- rumus sebagai berikut:
𝐶𝐿 =   𝑝̅ = ∑ 𝑛 𝑖 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∑ 𝑛 𝑖 𝑘 𝑖=1 (1)
𝑈𝐶𝐿 𝑖 =   𝑝̅ +   √ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛 𝑖 3 (2)
𝐿𝐶𝐿 𝑖 =   𝑝̅ −   √ 𝑝̅(1−𝑝̅) 𝑛 𝑖 3
(3)
Keterangan: 𝑝 ̅ = Rata-rata persentase kerusakan Ni  =  Jumlah  yang  di  periksa dalam sub group CL = Center Limit UCL = Upper Control Limit
LCL = Low Control Limit
2. np Chart N  dalam np  Chart menandai jumlah sampel. Karena P menandaiproporsi sampel cacat (P)
terhadap  jumlah  sampel  (N)  maka NP tidak lainadalah jumlah sampel cacat  itu  sendiri. np  Chart selalu menggunakan  sampelkonstan. np Chart lebih  memberi  gambaran besarmengenai  sampel  cacat  dan lebih digunakan oleh tingkat
organisasi yangkurang menghendaki informasi rinci. 3. C Chart C pada C Chart menandai “count” atau hitung cacat. Dalam sebuahsampel berapa banyak cacat dijumpai  tanpa  memperhitungkan jenis  cacatnya,segala  macam  cacat sesuai  dengan  batasan  yang  telah dibuat.
4. u Chart
U dalam U Chart menandai “Unit” cacat  dalam  kelompok  sampel.
Biladalam  teknik  yang  lain  data cacat  langsung  menjadi  data  yang di  plot  ke  bagan,  maka u  Chart perlu  untuk  menghitung  terlebih dahulu  U  (“Unit”)cacat  untuk setiap n, dimana Ui = ci/ni.

## Pengujian Hipotesis Uji t Berpasangan
Uji-t  berpasangan  merupakan  salah satu  metode  pengujian  hipotesis  datayang digunakan  tidak  bebas  (berpasangan).
Untuk memudahkan menentukan uji hipotesis dapat berpedoman pada tabel uji hipotesis dibawah ini.
Tabel 1. Tabel Uji Hipotesis
Dengan  berpedoman  pada  tabel  di  atas, sesungguhnya dapat ditentukan uji hipotesis yang  sesuai  dengan  set  data  yang  telah dimiliki.Prosedur  Pengujian  hipotesis  yang umum  dan  secara  logis  harus  diikuti dalammelakukan uji hipotesis adalah sebagai berikut : 1.  Nyatakan  hipotesis  nol  dan  hipotesis alternatif (Ho dan H1) 2.  Pilih  statistik  uji,  yang  sesuai  sebagai dasar  bagi  prosedur  pengujian.Statistik uji  tersebut  tergantung  pada  asumsi tentang bentuk distribusi danhipotesisnya. tentukan besaran sample n.
4. Tentukan daerah kritisnya.
5.  Kumpulkan  data  sampel  dan  hitung statistik  sampelnya,  kemudian  ubah
kedalam  variabel  normal  standar  (Z) atau t (tergantung banyaknya sampel). 6. Nyatakan menolak atau menerima Ho.

## METODE PENELITIAN
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini melibatkan dua variabel yaitu variabeldependen adalah  pencapaian yield , dan variabelindependen ( variabel bebas)
adalah penerapan statistical process control . Adapun  jenis  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah: 1. Data  primer  merupakan  data  yang diperoleh langsung berupa jenis produk  yang  dihasilkan  perusahaan, jumlah  karyawan,  daerah  pemasaran dan  jawaban-jawaban  dari  manajer ataupun dari karyawan dalam wawancara  yang  dilakukan  mengenai masalah-masalah dalam proses produksi. 2. Data  sekunder  merupakan  data  yang diperoleh  secara  tidak  langsung  yang berupa  data  produksi  dan  data  produk akhir PCBA ( printing  circuit  boards ) pada  bulan  Maret  dan  April    2014 sebagai  literatur  yang  berhubungan dengan penelitian ini.
Adapun tahapan penelitian yang DI lakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Gambar. 2 Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
PT  Sanmina  Sci  Batam  merupakan salah  satu  perusahaan  manufacturing  yang bergerak  dibidang  PCBA  ( Printing  Circuit Boards  Assembly )  dengan  menggunakan mesin Surface  Mount  Technology atau sering disingkat dengan SMT yang merupakan teknologi terkini yang digunakan  untuk  memasangkan  komponen elektronika  ke  permukaan PCB  (Printing Circuit  Board) . Surface  Mount  Technology memiliki kemampuan yang dapat memasangkan  komponen chip (komponen
SMD)  yang  berukuran  sangat  kecil  hingga 0,4 mm x 0,2 mm ( chip SMD resistor 0402) dengan kecepatan yang sangattinggi mencapai  136,000  komponen  per  jam  atau sekitar  2,266  komponen  per  menitnya Berikut  hasil  pengumpulan  data  melalui Check  sheet yang  telah  penulis  kumpulkan di  PT  Sanmina  Sci  Batam  pada  proyek Adaptec line 13 station final inspeksi.
Tabel. 2 Data hasil produksi line 13 station final  inspection proyek Adaptec bulan Maret 2014
Keterangan: CS = Chip on side SS = Solder Short M = Missing component IS = Insufficient Solder T = Tombstone G/F = Solder on Gold Finger MA = Misalignment LF = Lifted lead DM = Demage component NS = No Solder Conection
Untuk  mengetahui    jenis-jenis defect yang sering terjadi pada produk tersebut,  berikut hasil  diagram  pareto Defect yang  terjadi pada bulan Maret
Gambar 3 Diagram pareto Dari hasil pengamatan dapat
diketahui  bahwa  80  %  lebih defect yang terjadi pada proses  produksi PCBA proyek Adaptec pada
bulan Maret 2014
didominasi  oleh  tiga  jenis defect yaitu karena Misaligment dengan  persentase 39%, Missingcomponent sebesar  27%  dan defect karena chip on side sebesar 22% dari jumlah  produksi.  Selebihnya defect terjadi dikarenakan SolderShort dan Tombstone sebesar  3,8%, Insufficientsolder sebesar
1,7%, LiftedLead sebesar  1,2%  kemudian SolderonGoldFinger sebesar 1%, Nosolderconection sebesar  sebesar  0,4% dan Demagecomponent sebesar  0,3%,  Jadi perbaikan dapat dilakukan dengan
memfokuskan  pada  3  jenis defect yang dominan yaitu karena Misaligment , Missingcomponent dan Chiponside .  Hal  ini dikarenakan  ketiga  jenis defect tersebut mendominasi  hampir  90%  dari  total defect yang terjadi pada proses produksi PCBAprojec Adaptec  di  line  13  PT.
Sanmina.SCI Batam Bulan Maret 2014.Selanjutnya  Analisis  menggunakan Peta  kendali  p.  Adapun  langkah-langkah untuk membuat peta kendali p tersebut: 1. Menghitung rata-rata sampel 𝑛̅ = 𝑛 𝑚 (4) Keterangan: n  = Total sampel
m  =  Jumlah  group  yang  di observasi
𝑛̅ =  Rata-rata sampel Maka  perhitungannya  adalah  sebagai berikut:
𝑛 ̅ = 16853 25 = 674 .12 2. Menghitung  garis  pusat/ Central  Line (CL) 𝐶𝐿 = 𝑃̅ = 𝑑 𝑛. ̅ 𝑚 (5) Maka perhitungannya adalah: 𝐶𝐿 = 930 674.12𝑥25 = 0,055 3. Menghitung    batas  pengendalian  atas (UCL) UCL = 0,06+ 3 √ 0,06(1−0,06) 674,12 = 0,081 4. Menghitung    batas  pengendalian  atas (LCL) LCL = 0,06-3 √ 0,06(1−0,06) 674,12 = 0,028
Gambar 4 Peta kendali p output (Maret
2014)
Berdasarkan  pola  gambar  peta kendali  p  diatas  menyatakan  bahwa  proses tidak  terkendali  karena  terdapat  titik  yang berada  diluar  batas  kendali,  dua  dari  tiga titik  jatuh  diluar  batas  2  sigma,  serta beberapa  titik  berada  dekat  dengan  batas kendali  sehingga  proses  produksi  tersebut diperlukan    perbaikan  supaya  proses tersebut  dapat  terkendali  berdasarkan  peta kendali  p  dan yield tercapai  sesuai  dengan target yang telah ditentukan oleh
perusahaan.Berdasarkan  diagram  pareto terdapat tiga jenis defect yang sering terjadi. Ketiga defect tersebut  dengan  menggunakan
fishbone yaitu :
1. Fishbone defect Misaligment
Pada fishbone dibawah  ini  dapat  dilihat  kontribusi  masing-masing  bagian  seperti  manusia, mesin, metode, material dan lingkungan sehingga defect misalignment terjadi.
Gambar 5 Fishbone defect Misaligment 2. Fishbone defect Missing Component
Dibawah adalah gambar fishbone untuk defect missing component yang terjadi pada saat pemasangan komponen ke permukaan PCB (Printing Circuit Board
Gambar 6 Fishbone defect Missing Component 3. Fishbone defect  Chip on Side Berikut  adalah fishbone untuk defect  Chip  on  side dengan  faktor-faktor  yang  mendominasi defect tersebut.
Berdasarkan  hasil  analisa  sebab  dan  akibat defect dengan  diagram fishbone ,  terdapat  lima penyebab  masalah  utama  yang  bersumber  dari  elemen-elemen  proses  yang  terdiri  dari  tenaga kerja,  mesin,  metode  kerja,  material  dan  lingkungan  kerja.  Berikut  tindakan  yang  dilakukan untuk  memperbaiki  kelima  elemen  tersebut  supaya  tercapainya yield sesuai  dengan  target perusahaan
Tabel 3 Tindakan yang dilakukan untuk perbaikan defect

## Tabel 3 Tindakan yang dilakukan untuk perbaikan defect
Berikut hasil output produksi line 13 proyek Adaptec station final Inspection setelah dilakukan perbaikan terhadap lima elemen yang mempengaruhi terhadap yield.
Tabel 4Data sampel output line 13 proyek Adaptec station final inspection setelah perbaikan
Langkah  selanjutnya  menganalisa
ketiga defect paling  dominan  tersebut dengan menggunakan peta kendali p.
1. Peta kendali p output bulan April 2014 DefectMisaligment
Gambar 8 Peta kendali p defect

## M issaligment
Berdasarkan  pola  peta  kendali  p diatas  menyatakan  bahwa  pengendalian defectMisaligment terkendali  karena  tidak ada  titik  yang  berada  diluar  kendali,  tidak ada  dua  dari  tiga  titik  yang  berurutan  jatuh diluar  batas  peringatan  2  sigma,  tidak  ada empat  dari  lima  titik  yang  berurutan  jatuh pada  1  sigma  atau  lebih  jauh  dari  garis tengah,  tidak  ada  delapan  dari  titik  yang berurutan  jatuh  pada  satu  sisi  dari  garis tengah.
2. Peta  kendali  p  hasil output bulan  April 2014 line 13 DefectMissing Componen
Gambar 9 Peta kendai p MissingComponent
Peta kendali p diatas untuk pengendalian Defect  Missing  Component menunjukkan bahwa  proses  masih  dalam  batas  kendali karena  pola  tersebut  menunjukkan  bahwa tidak  ada  satu  atau  beberapa  titik  berada diluar batas kendali, tidak ada suatu giliran atau run dengan  sedikitnya  tujuh  atau
delapan  titik  dengan  jenis  giliran  dapat berbentuk naik atau turun, tida ada satu atau beberapa  titik  berada  dekat  dengan  satu batas kendali serta tidak ada serta tidak ada
Dua  dari  tiga  titik  yang  berurutan  jatuh diluar batas peringatan 2 sigma. 3. Peta kendali p hasil output bulan April 2014 line 13 DefectChip on Side
Gambar 10 Peta kendai p Chip on Side
Berdasarkan  pola  peta  kendali  p diatas  menyatakan  bahwa  pengendalian defectChip  on  Side proyek  Adaptec  line  13 terkendali  karena  tidak  ada  titik  yang berada  diluar  kendali,  tidak  ada  dua  dari tiga  titik  yang  berurutan  jatuh  diluar  batas peringatan  2  sigma,  tidak  ada  empat  dari lima titik yang berurutan jatuh pada 1 sigma atau  lebih  jauh  dari  garis  tengah,  tidak  ada delapan dari titik yang berurutan jatuh pada satu  sisi  dari  garis  tengah  serta  tidak  ada satu atau beberapa titik berada dekat dengan satu batas kendali.

## KESIMPULAN  DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang penulis lakukan tentang penerapan Statistical  Process  Control pada  proyek Adaptec  line  13  PT  Sanmina  Sci  Batam, berikut kesimpulannya: 1. Penerapan Statistical  Proces  Control pada  proses  produksi  yang  penulis lakukan terhadap proyek Adaptec di line
13  sudah  terjadi improvement ,  hal  ini dapat  dilihat  dari  peningkatan  proporsi yield bulan  Maret  2014  dan  proporsi yield bulan  April  2014,  bahwa  terjadi peningkatan yield pada bulan April 2014 dari 94% (Maret) ke 95% (April).
2. Berdasarkan hasil penelitian, defectMisaligment merupakan defect yang  paling  dominan  terjadi,  baik  data
bulan  Maret  2014  dengan  proporsi defect 39%,  maupun  hasil  data  bulan April 2014 dengan proporsi defect 30%.

## Saran
Untuk mempertahankan
yield sesuai dengan standar yang telah ditentukan  perusahaan  yaitu  95%,  maka karyawan  PT    Sanmina  SCI  Batam khususnya  yang  bertanggung  jawab  penuh atau menangani proyek Adaptec, diperlukan melakukan  control  secara  terus  menerus tehadap elemen-elemen proses yang mempengaruhi terhadap yield sebagai mana yang telah diuraikan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Fauzy,  A. 2008. Statistik Industri . Jakarta : Erlangga Ginting,  Rosnani.  2007. Sistem  Produksi , Edisi  pertama,  Yokyakarta:  Graha Ilmu. Janti,    Gunawan  &  Nyoman  S.1993 . Pengantar  Teknik  dan  Sistem  Industri . Edisiketiga. Surabaya: Guna Widya McClave.T. & Bendon G.P. 2010. Statistik untuk  Bisnis  dan  Ekonomi .  Edisi kesebelas . Jakarta: Erlangga Nasution.M..  2010. Manajemen  Mutu Terpadu  (Total  quality  manajement) , edisikedua , Bogor: Ghalia Indonesia. PT Digisi Indonesia. 2014. Pengenalan ISO 9001,  OHSAS  18001  dan    ISO 14001 .Batam Umar,    Husein.  2004. Metode  Penelitian untuk Skripsi dan Tesis Bisnis . Jakarta: Raja Grafindo Persada