DIAGRAM PARETO

DIAGRAM PARETO

            Pareto chart adalah diagram yang dikembangkan oleh seorang ahli ekonomi asal Italia bernama Vilfredo Pareto abad ke-19 Dale, (1993). Pareto chart digunakan untuk membandingkan berbagai kategori kejadian yang disusun menurut ukurannya, dari yang paling besar sebelah kiri ke yang paling kecil sebelah kanan. Susunan tersebut akan membantu kita untuk menemukan pentingya atau prioritas kategori kejadian-kejadian atau sebab-sebab kejadian uang dikaji atau untuk mengetahui masalah utama proses. Dengan bantuan pareto chart tersebut, kegiatan akan lebih efektif dengan memusatkan perhatian pada sebab-sebab yang mempunyai dampak yang paling besar terhadap kejadian dari pada meninjau berbagai sebab pada suatu ketika.

            Berbagai pareto chart dapat digambarkan dengan menggunakan data yang sama, tetapi digambarkan secara berlainan. Dengan cara menunjukan data menurut frekuensi terjadinya menurut biaya, waktu terjadinya, dapat diungkapkan berbagai prioritas penanganannya bergantung pada kebutuhan spesifik. Dengan demikian, tidak dapat begitu saja menentukan bar yang terbesar dalam pareto chart sebagai persoalan yang terbesar. Dalam hal ini harus dikumpulkan informasi secukupnya. Dalam mengadakan analisis pareto, harus diatasi sebab kejadian, bukan gejalanya. Berikut contoh dari pareto chart dapat dilihat pada Gambar 1.1

Gambar 1.1 Contoh Pareto Chart

Kegunaan pareto chart adalah sebagai berikut:

1.                  Menunjukkan prioritas sebab-sebab kejadian atau persoalan yang perlu ditangani.

2.           Pareto Chart dapat membantu untuk memusatkan perhatian pada persoalan utama yang harus ditangani dalam upaya perbaikan.

3.      Menunjukkan hasil upaya perbaikan. Setelah dilakukan tindakan korektif berdasarkan prioritas, kita dapat mengadakan pengukuran ulang dan membuat pareto chart baru. Apabila terdapat perubahan dalam Pareto chart baru, maka tindakan korektif ada efeknya.

4.              Menyusun data menjadi informasi yang berguna. Dengan Pareto chart, sejumlah data yang besar dapat menjadi informasi yang signifikan.