Cara menghitung Cp Cpk

Mengukur kemampuan proses.

Nilai rata-rata sangat lazim digunakan untuk mengukur performa suatu proses. Misalnya suatu industri menetapkan suatu target untuk suatu proses produksi, maka para pekerja akan berusaha agar hasil produksi mencapai target tersebut. Umumnya yang paling sederhana adalah hasil yang diperoleh dihitung nilai rata-ratanya sehingga diketahui apakah target tercapai atau tidak.

Mari kita amati ilustrasi sederhana berikut ini. Dua orang anak memperoleh nilai dari suatu ujian 3 mata pelajaran. Anak pertama memperoleh nilai 5, 6 dan 7. Sementara anak kedua memperoleh nilai 3, 7 dan 8. Rata-rata nilai mereka adalah 6. Kalau ukurannya adalah nilai rata-rata saja maka kedua anak memiliki kemampuan sama. Tetapi lihatlah anak yang kedua sekalipun demikian, ia memiliki satu nilai yaitu 3 yang jaraknya kepada nilai rata-rata lebih jauh dibanding angka 5 yang diperoleh anak pertama yang mana lebih dekat rata-rata..

Jadi, rata-rata saja tidaklah cukup untuk menilai suatu performa, harus pula diperhatikan jarak suatu nilai  terhadap rata-rata. Perbedaan nilai ini terhadap rata-rata disebut variasi. Semakin besar jaraknya berarti semakin besar variasi.

Karena itu jika ingin memahami suatu performa tidaklah cukup hanya dengan nilai rata-rata saja, harus pula dilihat variasinya.

Cp

Cp merupakan suatu indeks kemampuan proses jangka pendek, dimana perhitungannya hanya memperhatikan sebaran data namun tidak memperhatikan keterpusatan data.

Cp dihitung; Cp = (USL - LSL) / 6s, dimana USL adalah batas atas dari spesifikasi dan LSL merupakan batas bawah dari spesifikasi tersebut dan s adalah standard deviasi. Semakin tinggi nilai Cp menunjukkan bahwa semakin tinggi kemampuan suatu proses.


Cpk

Cpk merupakan suatu indeks kemampuan proses jangka pendek, dimana perhitungannya memperhatikan sebaran dan keterpusatan data.

Cpk diperoleh dengan: Cpk =  nilai terendah dari [ {USL - Xbar} / 3s ] atau [ {Xbar - LSL} / 3s ]. Semakin tinggi nilai Cpk menunjukkan semakin tinggi kemampuan suatu proses.
 
Contoh:
Suatu karakteristik kualitas dengan USL=80 dan LSL=60 diperoleh data hasil pengukuran sebagai berikut:

Dengan menggunakan Minitab: Minitab >> Capability Analysis.

Hasil perhitungan Minitab diatas menunjukkan bahwa:
Rata-rata data signifikan berbeda dengan target karena nilai-p < nilai alpha, kita menerima hipotesa alternatif.
Terdapat 39,43% data diluar batas spesifikasi.
Cp=0,29 dan Cpk=0,14.
Kemampuan proses rendah ditunjukkan oleh Zbench=0,27 (Tinggi adalah 6 sigma).

Jangan merubah batas spesifikasi dengan tujuan memperbesar nilai Cp, akan tetapi carilah penyebabnya sehingga dapat diambil suatu tindakan untuk memperbaiki kemampuan proses.

Indeks Cp sangat baik digunakan untuk mengukur kinerja suatu industri.****