Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN PROGRAM DIPLOMA – IPB 2 0 10 NUGRAHA EDHI SUYATMA DWI YUNI HASTATI.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN PROGRAM DIPLOMA – IPB 2 0 10 NUGRAHA EDHI SUYATMA DWI YUNI HASTATI."— Transcript presentasi:

1 PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN PROGRAM DIPLOMA – IPB NUGRAHA EDHI SUYATMA DWI YUNI HASTATI

2 Mata Kuliah: PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN Kode MK.: JMP Status MK.: Mata Kuliah Wajib Semester: V Bobot sks: 3 ( ) Koordinator MK.: Dr. Nugraha Edhi Suyatma, STP, DEA Tim teaching: Dwi Yuni Hastati, STP, DEA

3 Membahas tentang tata cara pengelolaan data dlm suatu sistem pengendalian mutu pangan, termasuk teknik pengambilan data, pengolahan data dan interpretasinya, serta penyajian / pelaporan hasilnya, baik secara manual maupun dengan komputer. DESKRIPSI SINGKAT

4 Tujuan Instruksional Umum Memberikan pemahaman dan keterampilan dalam mengelola data suatu sistem pengendalian mutu pangan.

5 Sumber Kepustakaan Utama 1. Ishikawa, K Teknik Penuntun Pengendalian Mutu. Terjemahan. Mediyatama Sarana Perkasa. Jakarta, Indonesia. 2.ITC Quality Control for the Food Industry. ITC UNCTAD/GATT, Geneva. 3.Besterfield, D.H Quality Control. Prentice-Hall, Inc., New Jersey, USA. 4.Farnum, N.R Modern Statistical Quality Control and Improvement. Duxbury Press, California. 5.Juran, J.M. and Gryna, F.M Juran's Quality Control Handbook. McGraw-Hill, Inc., USA. 6.Levin, R.I Statistics for Management. Prentice-Hall, Inc., New Jersey, USA.

6

7 KELAS JMP 3A di ruang CA B06KELAS JMP 3B di ruang BS B03 Kuliah: Jum’at – 07.50Kuliah: Sabtu – Responsi: Jum’at – 11.20Responsi: Sabtu – Kuliah ke-POKOK BAHASAN KULIAH POKOK BAHASAN RESPONSI 1 (NES/DY) Prinsip-prinsip pengelolaan data mutu Pengantar analisis data 2 (NES/DY)Statistika DeskriptifMetode Numerik dan Grafik 3 (NES/DY)Acceptance Sampling Plan 4 (NES/DY)Acceptance Sampling Plan 5 (NES/DY)Variable Control Chart 6 (NES/DY)Attribute Control Chart 7 (NES/DY)Process Capability Analysis UTSUTS Bahan kuliah 1-7Ujian Tengah Semester SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MK. PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN TA. 2009/2010

8 SATUAN ACARA PERKULIAHAN (SAP) MK. PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN TA. 2009/2010 Kuliah ke-POKOK BAHASAN KULIAH POKOK BAHASAN RESPONSI 8 (NES/DY)Uji Hipotesis DeskriptifUji t satu sampel 9 (NES/DY)Uji Hipotesis Komparatif uji t dua sampel: independent sample t-test, Paired sample t-test 10 (NES/DY)Rancangan Percobaan 1Analisis Sidik Ragam 11 (NES/DY)Rancangan Percobaan 2Analisis Sidik Ragam 12 (NES/DY)Multi-comparison testUji lanjut 13 (NES/DY)Regresi dan Korelasi LinierAnalisis regresi dan korelasi 14 (NES/DY)Analisis Data SensoriAnalisis Uji hedonik, uji ranking. UASUAS Bahan kuliah Ujian Akhir Semester --

9 Prinsip-Prinsip Pengelolaan Data Mutu Pangan : 1.Tujuan pengumpulan data 2.Data yang benar 3.Bentuk-bentuk data 4.Hal-hal penting dalam pengumpulan data 5.Tahapan pengelolaan data Statistika Deskriptif : 1.Metode Grafik (Histogram, Run chart, Stem-and-Leaf, Box plot, Scatter plot, Location diagram) 2.Metode Numerik (Ukuran pemusatan, Ukuran dispersi) Acceptance Sampling Plans : 1.Konsep ASP (Kurva KO dan AOQ) 2.Attribute SP (Single SP, Double SP, Multiple SP, MIL-STD-405E) 3.Variable SP ( MIL-STD-404, Dodge-Romig Table) Uji Hipotesis, Pendugaan Parameter, Selang Kepercayaan TOPIK-TOPIK BAHASAN

10 Variable Control Charts : 1.x-bar_R chart 2.x-bar_s chart Attribute Control Charts : 1.p & np charts 2.u & c charts Process Capability Analysis : -Indeks-indeks kapabilitas (c p, c pk, c pu, c pl, 1/c p ) Rancangan Percobaan : 1.Rancangan acak lengkap 2.Rancangan blok acak lengkap 3.Rancangan faktorial 4.Rancangan latin square Regresi dan Korelasi Linier - Persamaan regresi dan koefisien korelasi TOPIK-TOPIK BAHASAN

11 EVALUASI UTS, UAS, QUIZ (pada setiap responsi), TUGAS PENILAIAN -Standar PDMP : A   B   C   D  39 E  24 -Persentase : 35% UTS + 35% UAS + 30% Quiz dan Tugas

12 Tahun Rata-rata Simp. baku Terendah Tertinggi A26%18%43%27%26%33% B64%27%57%44%39%36% C10%48%0%27%29%26% D0%7%0%2%6%5% E0% HISTORICAL DATA

13 TATA TERTIB KULIAH DAN RESPONSI Toleransi keterlambatan: 10 menit untuk kuliah, no tolerance untuk responsi. Toleransi keterlambatan: 10 menit untuk kuliah, no tolerance untuk responsi. Kuliah dan Responsi merupakan dua hal yang terpisah. Kuliah dan Responsi merupakan dua hal yang terpisah. QUIZ akan diberikan pada jam responsi QUIZ akan diberikan pada jam responsi TUGAS: bisa kelompok atau individu, tergantung jenis tugasnya. TUGAS: bisa kelompok atau individu, tergantung jenis tugasnya.

14 KULIAH 1 PENGANTAR ANALISIS DATA

15 TUJUAN PENGUMPULAN DATA 1.membantu memahami situasi yang sebenarnya - pemeriksaan besarnya dispersi ukuran - pengujian persentase kerusakan/cacat 2.analisis - menguji hubungan antara cacat dg penyebabnya - dg pengamatan hasil yang lalu dan pengujian baru 3.pengendalian proses - penentuan normal tidaknya proses 4.pengaturan (regulating data) - sbg dasar mengambil tindakan utk menjaga standar 5.penerimaan/penolakan - menyetujui/menolak produk setelah pemeriksaan - metoda: (1) pemeriksaan total (2) pengambilan sampel

16 Data yang benar : Apakah data yang dikumpulkan menggambarkan fakta ? METODE PENGAMBILAN SAMPEL Apakah datanya dikumpulkan, dianalisis, & dibandingkan dg cara tertentu utk menggambarkan fakta ? METODE STATISTIK

17 BENTUK-BENTUK DATA -Data pengukuran (data kontinyu) : panjang, berat, waktu, dll. -Data hitungan (enumerate data) : jumlah rusak, % cacat, dll. -Data tentang urutan dan tingkatan (lebih rumit tetapi bermanfaat bagi yang berpengalaman) -Data primer vs. data sekunder -Data historis vs. data eksperimen terencana -Data variabel vs. data atribut

18 TIPE DATA DAN SKALA Data Nominal: Angka-angka yang mewakili kategori, tidak mempunyai nilai numerik dan hanya sekedar penamaan Data Ordinal: Angka-angka yang menunjukkan peringkat, dimana jarak antar peringkat tidak harus sama. Data Interval Angka-angka yang mewakili kuantitas riil, tidak hanya urutan tetapi juga seberapa besar mereka berbeda. Angka nol tidak berarti tidak ada nilainya. Data Rasio Mirip dengan data interval, tetapi angka nol benar- benar bernilai nol. Misal kecepatan, berat, volume, dll.

19 TAHAPAN PENGELOLAAN DATA 1.Perekaman (Originating – recording) - penulisan data pada suatu formulir 2.Pengklasifikasian (Classifying) - pemberian identifikasi untuk data 3.Penyortiran (Sorting) - pengaturan data sesuai klasifikasi 4.Penghitungan (Calculating) - memanipulasi data dengan melaksanakan perhitungan 5.Peringkasan (Summarizing) - pembuatan rekapitulasi laporan 6.Penyimpanan (Storing) - penyimpanan data sejenis kedalam suatu file 7.Pencarian (Retrieving) - pencarian data yang tersimpan sebagai file 8.Penggandaan (Reproducing) - perbanyakan data sesuai keinginan 9.Pengkomunikasian (Communicating) - transfer data ke bagian lain untuk diolah

20 TEKNIK PENYAJIAN DATA Recording & Representing Data Pencatatan kembali/ penyimpanan harus teliti Deskripsi data (min, maks, rata- rata) Tabel (memberi informasi/ deskripsi lebih detail) Grafik(cepat memberi gambaran umum seperti kecenderungan, perbandingan)XYZ Rata- rata

21 STATISTIKA BERDASAR TUJUAN  Deskriptif (informasi sampel maupun populasi: mean, median,varians, maks, min, tabel, grafik dll)  Uji Beda: Jika ingin membandingkan beda dua distribusi dari dua subpopulasi. Beda mean/ beda median tergantung parametrik atau non parametrik

22 STATISTIKA BERDASAR TUJUAN  Anova: Jika yang dibedakan lebih dari dua subpopulasi  Uji t: Jika yang dibedakan hanya dua populasi  Uji z: jika hanya satu populasi dan pembuktian sesuai tidaknya hipotesis.  Regresi/ korelasi: Jika ingin mengetahui tingkat asosiasi dan hubungan fungsional satu variabel dengan variabel lainnya

23 STATISTIKA BERDASAR TUJUAN  Multivariate: Jika variabelnya banyak serta ingin melakukan pengelompokan, klustering, klasifikasi, pemilihan variabel  Time Series: Analisis data yang terkait dengan fungsi waktu  Khusus: Kontrol kualitas, daya tahan

24 STATISTIKA BERDASAR DISTRIBUSI  Parametrik: Distribusi Data Jelas (Normal)  Non Parametrik: Distribusi Data tidak Jelas (umumnya berdasar ranking, atau sampel kecil)  Idealnya: lakukan uji normalitas data sebelum pengolahan datanya.

25 NoTujuanNormal Non Par 1 Uji Beda (bebas) Uji-z, uji-t Uji-U, Man- Whitney 2 Uji t- berpasangan Uji-zUji-Wilcoxson 3 Uji beda (lebih dari 2) Uji-FKruskal-Wallis 4 Regresi/ korelasi LM, Kor.Pe-arson Rho-Spearman Rank. Tau-Kendall Chi-kuadrat

26 WAJIB BAWA KALKULATOR Pelajari cara pakainya


Download ppt "PENGELOLAAN DATA MUTU PANGAN SUPERVISOR JAMINAN MUTU PANGAN PROGRAM DIPLOMA – IPB 2 0 10 NUGRAHA EDHI SUYATMA DWI YUNI HASTATI."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google