7 Tools : Histograms

Tujuan dari pengukuran dengan histogram adalah untuk menentukan banyaknya sebaran / variasi dari kumpulan data di dalam grafik. Adalah hal yang umum ketika kita menginginkan produk kita sesuai dengan desainnya. Contohnya adalah ketika kita ingin memproduksi shampo dengan volume tertentu, kita menginginkan agar semuanya menghasilkan volume yang sama.

Namun pada prakteknya hal ini tidak terlaksana dengan baik. Kita selalu memperoleh hasilnya yang berbeda-beda. Selalu terjadi dimana-mana. Hal ini dijumpai pada semua akhir proses produksi, jasa atau administratif. Namun variasi ini tidak buruk. Sebuah variasi akan memperlihatkan suatu pola dan distribusi. Pola-pola ini dapat menunjukkan kepada kita tentang proses itu sendiri dan menemukan penyebab dari problem itu sendiri. Histogram membantu kita untuk mengidentifikasi dan meninterpretasi pola-pola ini. 


Histogram adalah sebuah alat untuk merangkum, menganalisa dan mengambarkan data. Hal ini membantu untuk merepresentasikan secara grafis banyaknya variasi pada kumpulan data. Histogram memilah-milah data pengamatan yang terukur ke dalam beberapa kategori dan menggambarkan frekuensi ditemukannya data pada tiap kategori.

Bagaimana melakukan Histogram

1. Lakukan pengumpulan data. Untuk memperoleh hasil yang baik, minimum 50 data sample dikumpulkan.

2. Hitunglah range sample data dari yang terbesar hingga yang terkecil. Range = data terbesar - data terkecil.

3. Kesemua data harus dibagi menjadi beberapa kelas di sumbu X seperti pada gambar 1. Contoh Histogram. Hal sangat menentukan keefektifan dari histogram ini dalam menginterpretasi variasi yang ditemukan pada kumpulan data.

Contoh tabel di bawah ini menjelaskan aturan dari penentuan jumlah kelas.


Apabila tidak terdapat tabel penentuan jumlah kelas, maka kita dapat menghitung dengan menggunakan Metoda Sturges. Metoda statistik ini menghasilkan jumlah grup / kelas yang kita inginkan.


n = data yang diobservasi

4. Hitunglah ukuran interval kelas. Interval kelas merupakan lebar dari tiap kelas / group pada sumbu X.


5. Tentukan batas-batas tiap kelas tersebut. Perhitungan dilakukan pada data terbesar dan terkecil.

6. Hitunglah jumlah data pada tiap kelas tersebut dan buat tabelnya.

7. Buatlah Histogram seperti gambar 1, lalu plot datanya.

Contoh sederhana :

Sebuah perusahaan consumer goods yang memproduksi shampo dengan berbagai ukuran dari 100 ml hingga 500 ml. Karena banyaknya keluhan dari para pelanggan terutama pada sampo ukuran 100 ml, maka dibentuklah team untuk menginvestigasi permasalahan tersebut. Sebagai langkah awal maka team mengambil sample sebanyak 50 buah shampo di lini produksi untuk dianalisa. Adapun hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini. 


Data terbesar = 110

Data terkecil = 74

Range data = 110 - 74 = 36

Jumlah Kelas = 6 (lihat tabel 1. Penentuan Jumlah Kelas)

Bisa juga menggunakan Sturges Rule jika penentuan jumlah kelasnya belum diketahui.

Maka jumlah kelas = 1 + 3,3 x log50 = 6,6 = +/- 7 kelas. 

 Interval kelas =  36/6 = 6 

Batas-batas Interval Kelas dapat dilihat pada Tabel 3 dibawah ini.



Dari tabel diatas dapat kita simpulkan bahwa pada interval 78 - 91 ml merupakan posisi kritis bagi volume shampo tersebut. Penyimpangan yang diterima adalah sebesar 60% (30 dari 50 data). Dari sini step selanjutnya adalah melihat pada proses produksi dan menentukan penyebabnya atau penyebab dari penyimpangan ini. 

 

Summary:

Histogram merupakan tool yang sederhana yang membuat pemakainya bisa mengidentifikasi & menginterpretasi variasi yang ditemukan pada kumpulan data. Kumpulan variasi ini dapat digunakan sebagai rangkuman yang simple dan jelas. perlu diingat bahwa Histogram tidak memberikan jawaban terhadap permasalahan, namun hanya menyediakan langkah awal untuk pengembangan proses selanjutnya. Histogram juga bergantung pada kapan datanya tersebut dibuat. Jika data tersebut tidak akurat, maka hasil yang didapatkan dari histogram tersebut juga tidak akurat.

Semoga mencerahkan.

Widhi Setyo Kusumo

Praktisi Ketenagakerjaan & Management
Contact : widhi.sk@gmail.com