Jika pada artikel sebelumnya kita telah berkenalan dengan Gage R&R dan kegunaannya maka kali ini kita akan mencoba membuat analisa Gage R&R dengan menggunakan R. Sebagai contoh kasus, pada sebuah perusahaan baterai Sang Manager ingin melakukan improvement pada lini produksinya. Perusahaan ini menghasilkan tiga tipe baterai. Sebelum melanjutkan proses berikutnya pastikan kamu sudah

1. Memasang paket SixSigma Jika belum memasang paket SixSigma lakukan dengan perintah install.packages("SixSigma")

2. Buat data frame sebagai berikut untuk contoh analisa

   Voltmeter	Baterai	Uji ke-n	Voltase
   1	1	1	1.4727
   1	1	2	1.4206
   1	1	3	1.4754
   1	2	1	1.5083
   1	2	2	1.5739
   1	2	3	1.4341
   1	3	1	1.5517
   1	3	2	1.5483
   1	3	3	1.4614
   2	1	1	1.3337
   2	1	2	1.6078
   2	1	3	1.4767
   2	2	1	1.4066
   2	2	2	1.5951
   2	2	3	1.8419
   2	3	1	1.7087
   2	3	2	1.8259
   2	3	3	1.5444

Sintaks dasar untuk membuat analisa Gage R&R pada lingkungan R adalah ss.rr(var, part, appr, data, main, sub) dengan detail

Penting! Pastikan kamu sudah memanggil paket yang akan digunakan dengan library(SixSigma)

Untuk membuat diagram analisa, jalankan perintah berikut

> my.rr <- ss.rr(var = voltage, part = battery,
    appr = voltmeter,
    data = batteries,
    main = "Six Sigma Gage R&R Measure",
    sub = "Batteries Project MSA")

Perintah diatas akan menghasilkan keluaran

Complete model (with interaction):

                Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
battery            2 0.06308 0.03154   3.415  0.227
voltmeter          1 0.04444 0.04444   4.812  0.160
battery:voltmeter  2 0.01847 0.00924   0.584  0.573
Repeatability     12 0.18982 0.01582               
Total             17 0.31582                       

alpha for removing interaction: 0.05 


Reduced model (without interaction):

            Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
battery        2 0.06308 0.03154   2.120  0.157
voltmeter      1 0.04444 0.04444   2.987  0.106
Repeatability 14 0.20829 0.01488               
Total         17 0.31582                       

Gage R&R

                    VarComp %Contrib
Total Gage R&R    0.018162959    86.74
Repeatability   0.014878111    71.05
Reproducibility 0.003284848    15.69
    voltmeter     0.003284848    15.69
Part-To-Part      0.002777127    13.26
Total Variation   0.020940086   100.00

                    StdDev  StudyVar %StudyVar
Total Gage R&R    0.13477002 0.8086201     93.13
Repeatability   0.12197586 0.7318552     84.29
Reproducibility 0.05731359 0.3438816     39.61
    voltmeter     0.05731359 0.3438816     39.61
Part-To-Part      0.05269846 0.3161907     36.42
Total Variation   0.14470690 0.8682414    100.00

Number of Distinct Categories = 1 

Dan juga diagram seperti berikut

Diagram diatas menunjukkan beberapa hal yang bisa diamati sebelum mengambil keputusan untuk melakukan improvement, pada artikel selanjutnya saya akan menulis tentang menerjemahkan diagram Gage R&R untuk mengambil keputusan.