(D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI
|
|
- Hartono Kusnadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 (D.1) MEMBENTUK PRODUK BERKUALITAS MELALUI RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT TAGUCHI Sri Winarni dan Budhi Handoko Jurusan Statistika FMIPA UNPAD sri.winarni@unpad.ac.id, budhihandoko@unpad.ac.id ABSTRAK Produk berkualitas merupakan produk yang memenuhi standar minimal dari kebutuhan atau keinginan konsumen. Pada dasarnya konsumen menginginkan dan mengharapkan produk yang secara konsisten memiliki performansi tinggi dan variasi minimal, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Proses meminimalisasi penyimpangan suatu produk dari nilai targetnya akan meningkatkan kualitas produk tersebut. Metode taguchi dalam rancangan Fractional Factorial Split-Plot (FFSP) mampu meningkatkan kualitas produk dengan cara meminimumkan pengaruh faktor-faktor yang tidak dapat dikendalikan (noise factors) dan menentukan taraf optimal dari faktor-faktor yang dapat dikendalikan (control factors). Kata kunci : Fractional Factorial Split-Plot Taguchi, SNR, kualitas produk. A. PENDAHULUAN Peningkatan kualitas produk seringkali menjadi permasalahan dalam dunia industri. Suatu produk dikatakan berkualitas jika memenuhi standar minimal dari kebutuhan atau keinginan konsumen. Pada dasarnya konsumen menginginkan dan mengharapkan produk yang secara konsisten memiliki performansi tinggi dan variasi minimal, baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Peningkatan kualitas produk tersebut dapat dilakukan dengan proses meminimalisasi penyimpangan suatu produk dari nilai targetnya. Proses tersebut dilakukan melalui serangkaian percobaan untuk mendapatkan produk yang sesuai dengan nilai target dan memiliki variansi kecil (robust). Percobaan yang dilakukan untuk peningkatan kualitas produk seringkali dihadapkan dengan faktor-faktor yang dapat dikontrol (control factors) dan faktorfaktor yang sulit untuk dikontrol (noise factors). Control factors (C) merupakan faktorfaktor yang biasa digunakan dalam percobaan, sedangkan noise factors (N) merupakan faktor-faktor yang ikut mempengaruhi respon tetapi keberadaannya sulit dan mahal untuk dikendalikan. Meski menyebabkan keragaman dalam respon, pengaruh faktor N ini diharapkan seminimal mungkin. Pada awal tahun 1980, seorang insinyur Jepang, Genichi Taguchi memperkenalkan Robust Parameter Design (RPD) yang digunakan untuk mencari taraf dari faktor C yang memberikan ragam minimum yang ditimbulkan oleh faktor N (Ross 1989; Nair 199). RPD dengan jumlah faktor yang relatif sedikit, memungkinkan untuk melakukan RPD dengan rancangan faktorial lengkap meskipun dengan konsekuensi penggunaan Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 74
2 biaya dan waktu yang relatif besar. Jika terdapat banyak faktor yang terlibat dalam percobaan sehingga terbentur besarnya biaya dan waktu, maka RPD dapat dilakukan dengan rancangan Fractional Factorial (FF) menjadi Fractional Factorial Robust Parameter Design (FF RPD) (Bingham & Sitter 003). Penggunaan rancangan FF dalam RPD mampu mereduksi banyaknya unit percobaan yang digunakan. Pelaksanaan percobaan di lapang, kadangkala menemui kendala teknis untuk melakukan pengacakan lengkap jika terdapat faktor yang sulit untuk diubah taraf kondisinya pada setiap unit percobaan yang digunakan. Rancangan Fractional Factorial Split-Plot (FFSP) digunakan untuk mengatasi masalah tersebut. Rancangan tipe ini tepat digunakan untuk banyak situasi. Contohnya dalam percobaan yang pengaruh kondisi lingkungannya (seperti suhu, kelembaban, atau tekanan udara) berpengaruh pada respon yang diamati, hal ini sangat mahal untuk menyesuaikan faktor-faktor tersebut dalam pabrik dan terhalang butuhnya waktu untuk merubah pengaturan tarafnya berulang kali (Bingham & Sitter 001). Pada rancangan FFSP terdapat faktor-faktor yang menjadi petak utama dan faktor-faktor yang menjadi anak petak. Masing-masing petak utama dan anak petak dirancangan dengan rancangan FF. Seperti pada rancangan FF, tidak semua rancangan FFSP sama, beberapa lebih baik dari yang lain. Struktur rancangan FFSP ini dapat ditentukan dengan menggunakan metode yang diperkenalkan oleh Huang et. al (1998), selain itu dapat pula digunakan algoritma yang diperkenalkan oleh Bingham&Sitter 1999 dengan mempertimbangkan minimum-aberration dan isomorphism. Rancangan FFSP yang berkaitan dengan faktor C dan faktor N menggunakan rancangan RPD dalam pembentukan strukturnya, menjadi rancangan FFSP RPD. Ada dua cara yang digunakan untuk membentuk struktur rancangan ini, yaitu cross array dan single array. Dua kasus yang dikaji dalam rancangan FFSP RPD adalah (1) faktor C sebagai petak utama, dan () faktor N sebagai petak utama. Pembentukan rancangan FFSP RPD akan berdasarkan pada dua kasus tersebut. Analisis yang digunakan dalam FFSP RPD bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor yang signifikan mempengaruhi respon dan mendapatkan setting taraf faktor yang menghasilkan nilai respon mendekati nilai target dengan ragam minimum. Respon yang diamati dalam hal ini adalah respon percobaan yang berhubungan dengan kualitas produk. Digunakan analisis ragam untuk mengetahui pengaruh faktor yang signifikan dan digunakan Signal to Noise Rasio (SNR) untuk mendapatkan setting faktor yang menghasilkan nilai respon yang robust. Sebuah contoh kasus rancangan RPD FFSP diberikan oleh Schimidt & Launsby (1990). Percobaan tersebut dilakukan untuk meminimalkan resiko cacat dari proses pensolderan. Ingin diketahui setting faktor yang optimal untuk mendapatkan respon yang robust. Faktor C yang dicobakan adalah sebagai berikut: Tabel 1. Tabel Control Factor pada Percobaan Schimidt & Launsby (1990) Taraf Faktor Keterangan rendah (-1) tinggi (1) satuan X1 Solder temperature F Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 75
3 X Conveyor speed feet/minute X3 Flux density X4 Preheat temperature F X5 Wave height Inches Sedangkan Faktor N yang dicobakan adalah sebagai berikut : Tabel. Tabel Noise Factor pada Percobaan Schimidt & Launsby (1990) Taraf Faktor Keterangan rendah (-1) tinggi (1) Satuan Z1 Solder temperature tolerance 5-5 F Z Conveyor speed tolerance feet/minute Z3 Assembly type 1 Data hasil percobaan diberikan dalam bentuk cross array sebagai berikut : Tabel 3. Cross Array pada Percobaan Schimidt & Launsby (1990) Inner Array Outer Array Z Z X1 X X3 X4 X Z Percobaan di atas merupakan percobaan RPD FFSP dengan faktor C dijadikan sebagai faktor petak utama dan faktor N sebagai anak petak. B. IDENTIFIKASI MASALAH Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 76
4 Permasalahan yang muncul dalam rancangan FFSP RPD adalah bagaimana menentukan struktur rancangan FFSP RPD dan analisisnya sehingga mampu memberikan hasil terbaik, yaitu : a. Mampu menghasilkan produk yang berkualitas, yaitu produk yang mendekati nilai target dengan keragaman kecil. b. Mampu menghasilkan cost-effectiveness, yaitu menghasilkan produk berkualitas dengan biaya rendah. c. Mampu menduga pengaruh faktor utama dan pengaruh interaksi tingkat rendah sehingga diketahui faktor mana yang berpengaruh terhadap kualitas produk. C. TUJUAN PENELITIAN Tujuan penelitian ini adalah memberikan kajian tentang penggunaan rancangan FFSP RPD untuk menghasilkan produk berkualitas dan cost-effectiveness. D. KERANGKA KONSEPTUAL Rancangan Parameter Robust (RPD) Rancangan parameter robust adalah suatu pendekatan pada percobaan terencana yang bertujuan untuk menentukan taraf dari faktor C sehingga keragaman yang disebabkan oleh faktor N dapat diminimalkan (Taguchi dalam Bingham & Sitter 003). Menurut Nair (199), rancangan parameter robust atau biasa disebut robust design merupakan teknik perbaikan kualitas yang diharapkan sebagai pendekatan cost-effective untuk mereduksi keragaman dalam produk dan proses, sedangkan menurut Madhav Phadke dalam Nair (199), robust design merupakan sebuah metodologi engineering untuk memperbaiki produktifitas selama research and development (R&D) sehingga produk yang berkualitas tinggi dapat diproduksi secara cepat dengan biaya rendah. Ross (1989) menyebutkan ada dua macam faktor yang digunakan dalam rancangan parameter robust, yaitu : 1. Control factors (C), adalah faktor-faktor yang bersifat internal pada proses pembuatan produk. Faktor ini sering disebut dengan parameter. Taraf dari control factors yang ditentukan oleh si pembuat produk. Diasumsikan bahwa pengaturan dari faktor-faktor ini dapat dikontrol.. Noise factors (N), adalah faktor-faktor yang bersifat eksternal dari proses dan sulit untuk dikontrol. Ada tiga kategori noise factor : Outer noise, yaitu noise factor penyebab keragaman yang berasal dari luar produk, seperti suhu dan kelembaban lingkungan sekitar. Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 77
5 Inner noise, yaitu noise factor penyebab keragaman yang berasal dari dalam produk, seperti faktor penyusutan. Product noise, yaitu noise factor yang muncul dari keragaman bagianperbagian dalam produk (part-to-part variation). Produk yang dihasilkan bisa jadi memiliki sensitifitas terhadap ketiga bentuk noise tersebut secara simultan. Kualitas dari rancangan ditunjukkan oleh pengaruh keragaman yang kecil dari outer atau inner noise, sedangkan kualitas produksi ditunjukkan oleh keragaman yang kecil dari product noise dan menghasilkan nilai produk yang dekat dengan nilai target. Sasaran metode Taguchi adalah menjadikan produk robust terhadap noise, karena itu sering disebut sebagai Robust Design. Definisi kualitas menurut Taguchi adalah kerugian yang diterima oleh masyarakat akibat penyimpangan nilai produk dari nilai targetnya. Filosofi Taguchi terhadap kualitas terdiri dari tiga buah konsep, yaitu: 1. Kualitas harus didesain ke dalam produk dan bukan sekedar memeriksanya.. Kualitas terbaik dicapai dengan meminimumkan deviasi dari target. 3. Produk harus didesain sehingga robust terhadap faktor lingkungan yang tidak dapat dikontrol. 4. Biaya kualitas harus diukur sebagai fungsi deviasi dari standar tertentu dan kerugian harus diukur pada seluruh sistem. Shina (003) dan Ross (1989) menyebutkan dua strategi yang digunakan untuk mereduksi keragaman produksi, yaitu : a. Off-line control, merupakan strategi development yang diambil sebelum produk dibuat. Penentuan rancangan yang berkualitas merupakan bentuk aktifitas online control. b. On-line control, merupakan strategi yang dilakukan ketika produk dibuat. Strategi ini difokuskan pada pemeliharaan kualitas produksi agar terus berada pada daerah keragaman yang digunakan, misalnya control chart. Loss function yang merefleksikan kedua strategi tersebut adalah : dengan k adalah konstanta, L( y) = k[ S y + ( y m) ] S y merupakan ragam yang akan direduksi pada tahap offline control dan y merupakan nilai tengah dari variabel respon yang dikendalikan pada tahap on-line control. Nilai m adalah nilai target yang ditentukan pada tahap off-line control. Madhav Phadke dalam Nair (199) menurunkan fungsi ini untuk mendapatkan fungsi signal-to-noise ratio yang digunakan untuk menentukan taraf faktor C yang menghasilkan produk yang tidak sensitif terhadap perubahan faktor N. Shin Taguchi dalam Nair (199) menjelaskan bahwa tujuan dari robust design ini adalah untuk mencapai fungsi robust pada engineering system, baik pada produk Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 78
6 ataupun pada proses, pada biaya terendah. Robust yang dimaksud adalah bahwa system membentuk fungsi yang tidak mempedulikan pengaruh faktor N. Tujuan ini sangat berbeda dengan pure scientific study yang berusaha untuk mengetahui hubungan sebab akibat dan untuk memahami seluk beluk mekanis bagaimana sesuatu terjadi. Biaya dan waktu adalah hal penting dalam engineering. Pembentukan kombinasi perlakuan dilakukan dengan sebuah cara yang direkomendasikan oleh Taguchi dalam Bingham & Sitter (003), yaitu Cross array atau inner-outer array. Inner array merupakan kombinasi perlakuan dari faktor C, sedangkan outer array merupakan kombinasi perlakuan dari faktor N. Cross array dibentuk dengan mengkombinasikan inner array dengan outer array. Sebagai contoh, misalkan ada sebuah rancangan percobaan dengan faktor C dan faktor N yang dibentuk dengan menggunakan cross array faktorial penuh. Inner array ( ) untuk faktor C dan outer array ( ) untuk faktor N akan membentuk cross array. Cross array tersebut memiliki 16 titik kombinasi perlakuan, akan dijelaskan dengan Gambar 1. Pojok dari bujursangkar yang dalam, terdiri dari empat kombinasi perlakuan faktor C, yaitu (-1,-1), (-1,1), (1,-1) dan (1,1) merupakan inner array. Empat titik pada tiap-tiap empat bujursangkar yang luar, masing-masing terdiri dari empat kombinasi perlakuan faktor N, yaitu (-1,-1), (-1,1), (1,-1) dan (1,1) merupakan outer array. (-1,1) (1,1) (-1,1) (1,1) -1, 1 1,1 (-1,-1) (1,-1) (-1,-1) (1,-1) (-1,1) (1,1) (-1,1) (1,1) -1, -1 1,-1 (-1,-1) (1,-1) (-1,-1) (1,-1) Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 79
7 Gambar 1. Struktur pembentukan cross array rancangan RPD. Jika Inner array berukuran m dan outer array berukuran n, maka cross array akan berukuran m n. Jumlah kombinasi perlakuan yang dihasilkan dengan cross array dapat direduksi dengan menggunakan rancangan FF pada inner dan atau outer array. Sebagai contoh, 4 percobaan yang menggunakan 4 faktor C dan faktor N menghasilkan = 64 kombinasi perlakuan dengan cross array faktorial penuh. Misalkan inner array dibentuk FF 4 1 dan outer array tetap dengan 4 1 yang dihasilkan hanya sebesar = 3., maka jumlah kombinasi perlakuan Rancangan Fraksional Faktorial Split-Plot (FFSP) Huang et. al (1998) menotasikan rancangan FFSP dua taraf dengan ( 1 1 n + n ) ( p + p ). Rancangan ini dibentuk dengan mengkombinasikan dua rancangan FF. n1 p1 Rancangan pertama merupakan rancangan petak utama ( ) yang memiliki n 1 faktor n p dengan p 1 generator dan rancangan kedua merupakan rancangan anak petak ( ) n1 p1 yang memiliki n faktor dengan p generator. Ada kombinasi perlakuan yang dilakukan pada rancangan petak utama, sedangkan pada rancangan anak petak ada sebanyak n + n ) ( p + p ) ( 1 1 kombinasi perlakuan yang dilakukan. Pembentukan generator dalam rancangan FFSP dilakukan dengan memperhatikan dua hal. Pertama, generator anak petak boleh mengandung beberapa faktor petak utama. Kedua, meskipun generator anak petak mengandung faktor dari petak utama, generator petak utama harus bebas dari faktor anak petak dan generator anak petak harus mengandung sedikitnya dua faktor anak petak (Bingham & Sitter 1999). Hal ini akan menyebabkan hubungan pengaruh petak utama dan anak petak yang bisa jadi saling ber-aliases. Pengaruh petak utama yang ber-aliases dengan pengaruh anak petak akan merubah pembanding galat yang digunakan untuk pengujian. Ada dua galat yang dihasilkan dalam rancangan FFSP, yaitu galat petak utama dan galat anak petak. Ada beberapa aturan untuk pengujian pengaruh faktor pada rancangan FFSP (Bingham & Sitter 001): 1. Pengaruh petak utama dan interaksi antara faktor-faktor petak utama dibandingkan dengan galat petak utama. Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 80
8 . Pengaruh anak petak dan interaksi yang ber-aliases dengan pengaruh petak utama atau ber-aliases dengan interaksi antara faktor-faktor petak utama dibandingkan dengan galat petak utama. 3. Pengaruh anak petak dan interaksi yang melibatkan paling tidak satu faktor anak petak yang tidak ber-aliases dengan pengaruh petak utama atau tidak ber-aliases dengan interaksi antara faktor-faktor petak utama dibandingkan dengan galat anak petak. Galat petak utama lebih besar daripada galat anak petak, dengan begitu titik berat pengujian lebih kepada anak petak. Pembentukan generator perlu lebih diperhatikan agar pengujian yang dilakukan dapat lebih tepat. Perbedaan galat petak utama dan anak petak memunculkan dua aspek yang menarik dalam pemilihan rancangan FFSP yang akan digunakan. Dua aspek tersebut adalah identifiability dan precision. Identifiability adalah kemampuan untuk menduga sebanyak mungkin pengaruh utama dan pengaruh interaksi dua faktor. Precision merupakan kemampuan untuk mendeteksi pengaruh signifikan dengan power sebesar mungkin (Bingham & Sitter 001). Rancangan Fraksional Faktorial Split-Plot Robust (FFSP RPD) RPD dapat digunakan bersama rancangan FFSP. Jika faktor yang digunakan dalam jumlah yang besar dan ada kendala teknis di lapang sehingga digunakan rancangan FFSP, kemudian ada faktor N dalam percobaan tersebut maka rancangan FFSP RPD menjadi pilihan yang tepat untuk menentukan struktur rancangannya. Rancangan FFSP RPD dapat dibentuk berdasarkan kondisi yang melatarbelakanginya. Ada dua kasus yang dapat dibentuk, yaitu : 1. Faktor C sebagai petak utama dan faktor N sebagai anak petak. Faktor N sebagai petak utama dan Faktor C sebagai anak petak Kasus yang dipilih disesuaikan dengan kondisi faktor-faktor yang dicobakan dan dipilih sesuai dengan pengaruh faktor mana yang lebih diperhatikan. (Bingham dan Sitter 003) Ketika percobaan lebih menitikberatkan pada beberapa pengaruh faktor C dan interaksinya, faktor-faktor tersebut idealnya ditempatkan sebagai anak petak. Pada kasus satu, dengan alasan praktis, faktor-faktor tersebut justru ditempatkan sebagai petak utama. Pada kasus dua, sebuah kondisi yang biasa dalam RPD adalah di mana faktor N sungguh mahal untuk dikontrol. Sebagai contoh, jika faktor N adalah kondisi lingkungan dalam pabrik, maka perubahan faktor N mungkin mengeluarkan banyak biaya dan waktu. Konsekuensinya, pembentukan rancangan sebagai split-plot dengan faktor N sebagai petak utama dan faktor C sebagai anak petak merupakan pilihan praktis. Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 81
9 Pada percobaan yang melibatkan faktor N dan dan faktor C, dengan faktor N ditempatkan sebagai faktor petak utama bertujuan untuk menduga pengaruh-pengaruh berikut (Kowalski 00): Pengaruh utama dari faktor N (petak utama) Pengaruh utama dari faktor C (anak petak) Interaksi dua faktor antara faktor C dan faktor N Interaksi dua faktor antar faktor C (bila mungkin) Pendugaan terhadap pengaruh utama faktor C dan interaksi antara faktor C dengan faktor N merupakan pendugaan yang penting untuk menentukan taraf dari faktor C yang membuat robust terhadap perubahan faktor N. Model linear yang digunakan pada kasus satu (Faktor C sebagai petak utama dan faktor N sebagai anak petak) adalah sebagai berikut : Dimana :... (1) = Pengamatan pada Control factors ke-i dan Noise factors ke-j ulangan ke-k µ = Rataan Umum r k C i N j CN ij e ijk = Pengaruh Kelompok ke-k = Pengaruh Control factors ke-i = Galat dari Control factors ke-i ulangan ke-k = Pengaruh Noise factors ke-j = Pengaruh interaksi Control factors ke-i dengannoise factors ke-j = Pengaruh galat dari Control factors ke-i dengannoise factors ke-j ulangan ke-k Pengaruh C i terdiri dari pengaruh utama faktor C itu sendiri dan pengaruh interaksi tingkat rendah antara faktor C dengan faktor C. Pengaruh N j terdiri dari pengaruh utama faktor N itu sendiri dan pengaruh interaksi antara faktor N dengan faktor N. Sedangkan pengaruh interaksi CN ij merupakan interaksi faktor C dan faktor N yang tidak ber-alises dengan interaksi faktor C, jika ber-alises dengan interaksi faktor C maka masuk dalam Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 8
10 pengaruh C i. Jika percobaan yang dilakukan tidak memiliki ulangan maka pengaruh ulangan dapat dihilangkan dari model. Model linear yang digunakan pada kasus dua (Faktor N sebagai petak utama dan Faktor C sebagai anak petak) adalah sebagai berikut : Dimana :... () = Pengamatan pada Noise factors ke-i dan Control factors ke-j ulangan ke-k µ = Rataan Umum r k N i C j NC ij e ijk = Pengaruh Kelompok ke-k = Pengaruh Noise factors ke-i = Galat dari Noise factors ke-i ulangan ke-k = Pengaruh Control factors ke-j = Pengaruh interaksi Noise factors ke-i dengan Control factors ke-j = Pengaruh galat dari Noise factors ke-i dengan Control factors ke-j ulangan ke-k Dalam hal ini pengaruh NC ij merupakan pengaruh interaksi faktor N dan faktor C yang tidak ber-alises dengan pengaruh interaksi faktor N, jika beralises dengan interaksi faktor N maka masuk dalam pengaruh faktor N i. E. METODOLOGI Analisis Ragam untuk RPD FFSP Analisis ragam yang digunakan dalam RPD FFSP didasarkan pada kasus yang digunakan. Apakah faktor C sebagai petak utama ataukah faktor N yang sebagai petak utama. Komponen ragam yang diuji pada analisis ragam ini sesuai dengan komponen ragam yang ada pada model linear. Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 83
11 Pada percobaan RPD FFSP yang tidak memiliki ulangan, komponen pengaruh kelompok tidak muncul karena tidak ada ulangan yang dilakukan. Komponenkomponen keragaman yang diuji pada analisis ragam ini adalah sebagai berikut : a. Komponen petak utama yang terdiri dari : i. Pengaruh utama faktor petak utama ii. Pengaruh interaksi tingkat rendah dari faktor petak utama. iii. Pengaruh interaksi petak utama dan anak petak yang ber-alises dengan interaksi petak utama b. Komponen galat petak utama merupakan interaksi tingkat tinggi dari faktor petak utama yang tidak akan diduga pengaruhnya. c. Komponen anak petak yang terdiri dari : i. Pengaruh utama faktor anak petak ii. Interaksi tingkat rendah faktor anak petak. d. Komponen pengaruh interaksi petak utama dan anak petak, dimana pengaruh interaksi ini tidak ber-alises dengan interaksi petak utama. e. Komponen galat anak petak yang merupakan pengaruh kumulatif dari interaksi tingkat tinggi dari faktor anak petak yang tidak diduga pengaruhnya. Interaksi tingkat tinggi antara petak utama dan anak petak juga masuk dalam komponen ini. Pengujian komponen keragaman berdasarkan galat masing-masing. Komponen (a) diuji dengan galat petak utama, sedangkan komponen (c) dan (d) diuji dengan galat anak petak. Signal-to-Noise Rasio (SNR) SNR merupakan fungsi yang dihitung dari masing-masing faktor percobaan. Pemilihan fungsi SNR tergantung pada tujuan percobaan : a. Lebih kecil-lebih baik (smaller-the-better) jika percobaan yang dilakukan mengharapkan respon yang minimum, maka SNR yang digunakan adalah SNR S. Tujuan yang diinginkan adalah menentukan taraf dari faktor kontrol yang memaksimumkan SNR S. SNR n 1 = log 10 n i= 1 S y i b. Lebih besar-lebih baik (larger-the-better) SNR L digunakan jika percobaan yang dilakukan bertujuan untuk mendapatkan pengaturan taraf dari faktor kontrol yang memaksimumkan respon dan memaksimumkan SNR L. SNR L n 1 1 = log 10 n i= 1 yi c. Sasaran tertentu-lebih baik (target-is-better) Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 84
12 Jika tujuan percobaan adalah mereduksi keragaman disekitar nilai sasaran tertentu, maka digunakan fungsi SNR T. SNR T y log10 s = Dengan menggunakan SNR akan didapatkan setting faktor yang menghasilkan respon dengan nilai yang mendekati target dan memiliki keragaman minimum (robust). F. HASIL DAN PEMBAHASAN Struktur rancangan yang digunakan pada contoh kasus di atas merupakan struktur rancangan RPD FFSP. Faktor C yang dicobakan ditempatkan sebagai petak utama dengan struktur 5-. Struktur generator yang digunakan adalah X4 = -X1X3 dan X5 = -XX3. Sedangkan faktor N ditempatkan sebagai anak petak dengan struktur 3-1. Struktur generator yang digunakan adalah Z3= -Z1Z. Struktur generator yang digunakan akan membentuk struktur aliases yang akan menentukan struktur clear effect. Clear effect merupakan pengaruh faktor utama dan pengaruh interaksi tingkat rendah yang dapat diduga. Clear effect merupakan pengaruh penting yang ingin diduga. Pengaruh ini bisa jadi ber-aliases dengan interaksi tingkat tinggi. Pengaruh interaksi tingkat tinggi dalam hal ini dapat diabaikan sehingga pengaruh faktor penting dapat diduga. Pengujian terhadap clear effect dilakukan melalui analisis ragam. Secara umum analisis ragam dapat dilakukan berdasarkan pada model (1), akan tetapi karena dalam hal ini yang ingin diketahui adalah hanya pengaruh faktor utama saja maka analisis ragam yang dihasilkan adalah sebagai berikut : Tabel 4. Analisis Ragam pada Percobaan Schimidt & Launsby (1990) Jumlah Kuadrat Sumber Keragaman Db Kuadrat Tengah F-Hitung F-Tabel X * X X * X X * Galat petak utama Z Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 85
13 Z Z , 4.3 Galat anak petak Total Keterangan : (*) = berbeda nyata pada taraf 5% Dari hasil analisis ragam di atas didapatkan bahwa faktor C yang memiliki pengaruh signifikan terhadap solder defects adalah faktor X1, X3 dan X5 ( solder temperature, flux density, wave heiht). Tidak ada pengaruh dari faktor N, hal ini menunjukkan bahwa solder defects tidak dipengaruhi oleh faktor Z1, Z dan Z3 (solder temperature tolerance, conveyor speed tolerance, dan assembly type). Tujuan utama dari percobaan ini adalah mendapatkan setting taraf faktor C yang menghasilkan solder defects dengan target sekecil mungkin, sehingga analisis SNR yang digunaka adalah SNRs. Hasil analisis SNR yang dilakukan adalah sebagai berikut: Tabel 5. SNRs pada Percobaan Schimidt & Launsby (1990) Run faktor C Rata-rata SNRs Nilai SRSs yang paling besar adalah pada run ke-4 yang juga memiliki nilai rata-rata paling kecil. Dari hasil analisis ragam didapatkan bahwa faktor C yang berpengaruh adalah X1, X3 dan X5. Dengan demikian setting faktor C yang menghasilkan solder defects sesuai target adalah pada solder temperature suhu 510 F, flux density taraf 0.9 Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 86
14 dan wave heighttaraf 0.5 inches. Faktor C yang lain dapat disetting dengan taraf yang ekonomis karena tidak berpengaruh terhadap solder defects. Conveyor speed dengan taraf 7. feet/minute dan preheat temperature pada taraf 150 F. Kondisi ini adalah kondisi yang paling robust dan bersifat insensitif terhadap faktor N. Dengan hasil respon yang robust, dalam hal ini solder defects yang sesuai target yaitu yang seminimal mungkin dan robust terhadap gangguan faktor N maka akan meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan. G. KESIMPULAN a. Rancangan RPD FFSP dapat digunakan dalam proses peningkatan kualitas produk dengan cara mendapatkan setting control factors yang tepat menghasilkan respon sesuai target dan robust terhadap noise factors. b. Dalam contoh kasus yang berikan didapatkan hasil bahwa setting control faktor yang tepat adalah pada solder temperature suhu 510 F, flux density taraf 0.9 dan wave heighttaraf 0.5 inches. Kemudian Conveyor speed dengan taraf 7. feet/minute dan preheat temperature pada taraf 150 F. Setting taraf faktor tersebut mampu menghasilkan solder defects yang minimum dan robust terhadap solder temperature tolerance, conveyor speed tolerance dan assembly type. H. DAFTAR PUSTAKA Bingham D, Sitter RR Minimum aberration two-level fractional factorial splitplot design. Technometrics 41: Huang P, Dechang C, Joseph OV Minimum aberration two-level split-plot designs. Technometrics 410: Kowalski SM Run split-plot experiments for robust parameter design. Nair VN Taguchi s parameter design: a panel discussion. Technometrics 34: Ross PJ Taguchi Technics for Quality Engeenering. New York: McGraw-Hill Book Co Shina SG Six Sigma for Electronics Design and Manufacturing. New York: McGraw-Hill Book Company. Manajemen Risiko di Bidang Perbankan dan Asuransi 87
(D.4) DESAIN PARAMETER UNTUK DATA DISKRIT PADA ROBUST DESIGN. Oleh Budhi Handoko 1), Sri Winarni 2)
(D.4) DESAIN PARAMETER UNTUK DATA DISKRIT PADA ROBUST DESIGN Oleh Budhi Handoko ), Sri Winarni ),) Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung Email ) : budhihandoko@unpad.ac.id Email ) : sri.winarni@unpad.ac.id
Lebih terperinciOPTIMALISASI PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERANCANGAN TOLERANSI TAGUCHI PT Jasa Marga ro) C. abang Semarang
OPTIMALISASI PRODUK DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERANCANGAN TOLERANSI TAGUCHI PT Jasa Marga ro) C abang Semarang SKRIPSI Oleh : PATRICIA WAHYU HAUMAHU NIM : J2E 006 026 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Rancangan Fractional Factorial (FF) Rancangan FF dengan dua taraf yang dinotasikan dengan rancangan yang mencobakan hanya
TINJAUAN PUSTAKA Rancangan Fractional Factorial (FF) Rancangan FF dengan dua taraf yang dinotasikan dengan rancangan yang mencobakan hanya n p merupakan n p kombinasi perlakuan dari selu ruh kombinasi
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI HASIL PRODUKSI ROTI DI USAHA ROTI MEYZA BAKERY, PADANG SUMATERA BARAT
Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 3 Hal. 122 130 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI HASIL PRODUKSI ROTI DI USAHA ROTI MEYZA BAKERY, PADANG SUMATERA
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sektor industri merupakan salah satu sektor penting dalam pembangunan perekonomian di Indonesia. Berbagai macam industri mengalami perkembangan yang cukup pesat. Salah
Lebih terperinciREKAYASA KUALITAS DALAM PENENTUAN SETTING MESIN DENGAN METODE TAGUCHI (PRODUK KAIN POLYESTER) Rudy Wawolumaja, Lindawati
REKAYASA KUALITAS DALAM PENENTUAN SETTING MESIN DENGAN METODE TAGUCHI (PRODUK KAIN POLYESTER) Rudy Wawolumaja, Lindawati Abstrak Penelitian ini dilakukan di pabrik tekstil, P. X Bandung. Masalah yang dihadapi
Lebih terperinciAPLIKASI DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI UNTUK PERBAIKAN KUALITAS AIR PDAM TIRTA MON PASE LHOKSUKON ACEH UTARA. Halim Zaini 1
APLIKASI DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI UNTUK PERBAIKAN KUALITAS AIR PDAM TIRTA MON PASE LHOKSUKON ACEH UTARA Halim Zaini 1 1 Staf Pengajar email : halimzain60@gmail.com ABSTRAK Kualitas air PDAM Tirta Mon
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI.1. Tinjauan Pustaka Ghani (013) dalam jurnal berjudul Philosophy of Taguchi Approach and Method in Design of Experiment mengungkapkan persaingan dunia usaha saat ini
Lebih terperinciIdentifikasi Faktor Signifikan pada Rancangan Faktorial Fraksional dan
Vol. 10, No. 2, 92-101, Januari 2014 Identifikasi Faktor Signifikan pada Rancangan Faktorial Fraksional dan Fachrun Arifianto S., M. Saleh AF., Anisa Abstrak Rancangan faktorial dengan jumlah faktor yang
Lebih terperinciOPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR DENGAN LEVEL YANG BERBEDA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI SKRIPSI
OPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR DENGAN LEVEL YANG BERBEDA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI SKRIPSI Disusun oleh ANNISA INTAN MAYASARI 24010210120033 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS
Lebih terperinciOPTIMASI PROSES ELEKTROPLATING MENGGUNAKAN TAGUCHI MULTIRESPON (Studi kasus pada perusahaan pelapisan logam) Eko Nursubiyantoro
PROCEEDING SEMINAR NASIONAL OPTIMASI SISTEM INDUSTRI 005 Optimasi Sistem Industri sebagai Solusi Terhadap Tantangan Dunia Industri Yogyakarta, 6 Maret 005 ISBN : 979-96854-1-9 OPTIMASI PROSES ELEKTROPLATING
Lebih terperinciKOMBINASI DAN KOMPOSISI BAHAN BAKU UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PAVING RUMPUT DI CV. X SURABAYA. Irwan Soejanto ABSTRACT
KOMBINASI DAN KOMPOSISI BAHAN BAKU UNTUK PENINGKATAN KUALITAS PAVING RUMPUT DI CV. X SURABAYA Irwan Soejanto ABSTRACT As a product, grass paving has its own characteristic. The producers always try to
Lebih terperinciKAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL DAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT SRI WINARNI
KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL DAN FRACTIONAL FACTORIAL SPLIT-PLOT SRI WINARNI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 006 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang
Lebih terperinciOptimasi Proses Injeksi dengan Metode Taguchi
JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 3, No. 1, April 001: 4 8 Optimasi Proses Injeksi dengan Metode Taguchi Didik Wahjudi, Gan Shu San Dosen Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Mesin Universitas Kristen Petra
Lebih terperinciPENENTUAN KONDISI PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN BUMBU RAWON INSTAN BUBUK DENGAN METODE TAGUCHI
PENENTUAN KONDISI PENGOLAHAN DAN PENYAJIAN BUMBU RAWON INSTAN BUBUK DENGAN METODE TAGUCHI Julianingsih Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Industri, Universitas Kristen Petra Febrina Prasetyo
Lebih terperinciPengantar.
Pengantar RekayasaKualitas ekop2003@yahoo.com Pendahuluan Metode Taguchi merupakan suatu sistem dalamrekayasakualitasyang mempertimbangkan penghematan biaya eksperimen dengan menerapkan konsepkonseprekayasadanstatistik.
Lebih terperinciOPTIMASI KUALITAS HALLOW BLOCK DENGAN METODE TAGUCHI INTISARI
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 01 (2017), hal 61 68. OPTIMASI KUALITAS HALLOW BLOCK DENGAN METODE TAGUCHI Suwarno, Naomi Nessyana Debataraja, Setyo Wira Rizki INTISARI
Lebih terperinciSETTING KOMBINASI LEVEL FAKTOR OPTIMAL PEMBUATAN PRODUK TOPLES MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
SETTING KOMBINASI LEVEL FAKTOR OPTIMAL PEMBUATAN PRODUK TOPLES MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI Ali Parkhan, Ranita Eka Puspa Ayu Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia Abstrak Pada era dimana
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 4 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 4.1. Model Perumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Metodologi pemecahan masalah merupakan tahap menggambarkan jalannya proses penelitian atau pemecahan masalah yang
Lebih terperinciPE I GKATA KUALITAS PRODUK SUCTIO RUBBER DI LI I PRODUKSI PU CHI G OUTSIDE DE GA METODE TAGUCHI
PE I GKATA KUALITAS PRODUK SUCTIO RUBBER DI LI I PRODUKSI PU CHI G OUTSIDE DE GA METODE TAGUCHI Lulu Haryani Departement Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Indonesia, Kampus Baru UI, Depok 16424,
Lebih terperinciPERBAIKAN MUTU PADA PROSES DAN PRODUKSI SPUN-PILE DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
PERBAIKAN MUTU PADA PROSES DAN PRODUKSI SPUN-PILE DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI (Gideon H Kusuma, Ferryanto, S.G.) PERBAIKAN MUTU PADA PROSES DAN PRODUKSI SPUN-PILE DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
Lebih terperinciPERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k MELALUI METODE BISSELL. Kata Kunci : Faktorial Fraksional dua level, Metode Bissell
September 03 PERBANDINGAN NILAI FRAKSI PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL k MELALUI METODE BISSELL IRAWATY, ANISA DAN HERDIANI, E.T. 3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,
Lebih terperinciProses Desain.
Proses Desain ekopujiyanto@ft.uns.ac.id Proses Desain Tujuan eksperimen di manufaktur adalah minimasi deviasi (variabilitas) proses Tujuan dalam desain manufaktur : Gambar teknik Spesifikasi Informasi
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Penggunaan Rancangan FF
4 HASIL DAN PEMBAHASAN Penggunaan Rancangan FF Rancangan FF digunakan untuk mereduksi banyaknya kombinasi perlakuan yang digunakan pada rancangan faktorial lengkap. Hal ini dikarenakan jumlah satuan percobaan
Lebih terperinciPenerapan Metode Grey Relational Analysis dan Desirability Function pada Optimasi Multi Respon Desain Taguchi
Penerapan Metode Grey Relational Analysis dan Desirability Function pada Optimasi Multi Respon Desain Taguchi Sri Winarni*, Budhi Handoko, Yeny Krista Franty Departemen Statistika FMIPA Unpad *E-mail:
Lebih terperinciDESAIN EKSPERIMEN & SIMULASI 5
DESAIN EKSPERIMEN & SIMULASI 5 (DS.1) OPTIMISASI RESPON EKSPERIMEN MENGGUNAKAN DESAIN BOX-BEHNKEN Budhi Handoko Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA Unpad Email: budhihandoko@unpad.ac.id Abstrak Salah
Lebih terperinciMengelola Eksperimen. 17 Oktober 2013
Mengelola Eksperimen 17 Oktober 013 8 langkah mengelola eksperimen Perencanaan eksperimen Langkah 1 : mendefinisikan masalah Langkah : menentukan tujuan Langkah 3 : mendefinisikan karakteristik kualitas
Lebih terperinciOleh : M. Mushonnif Efendi ( ) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo, M.Si.
OPTIMASI WAKTU PEMOTONGAN BAJA HSS PADA WIRE-EDM MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI Oleh : M. Mushonnif Efendi (307 030 05) Dosen Pembimbing : Dr. Sony Sunaryo, M.Si. Prodi D3 STATISTIKA FAKULTAS ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 11-20 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN KOMPOSISI WAKTU OPTIMAL PRODUKSI DENGAN METODE TAGUCHI
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. sehingga dapat diamati dan diidentifikasi alasan-alasan perubahan yang terjadi
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Rancangan Percobaan Rancangan percobaan dapat diartikan sebagai serangkaian uji dimana perubahan yang berarti dilakukan pada variabel dari suatu proses atau sistem sehingga dapat
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1. Model Rumusan Masalah dan Pengambilan Keputusan Agar penelitian berjalan dengan lebih terarah dan sistematis, maka digunakan flowchart sebagai pedoman dalam setiap
Lebih terperinciOPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR DENGAN LEVEL YANG BERBEDA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman 303-312 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian OPTIMALISASI PROSES PRODUKSI YANG MELIBATKAN BEBERAPA FAKTOR
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHADAP KEKUATAN TARIK BENANG KARUNG PLASTIK PADA MESIN EXTRUDER DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI DI PT
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERHADAP KEKUATAN TARIK BENANG KARUNG PLASTIK PADA MESIN EXTRUDER DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI DI PT. PERKEBUNAN NUSANTARA XI (PERSERO) PK. ROSELLA BARU SURABAYA
Lebih terperinciRekayasa Kualitas. Topik Khusus 1. Dual dan Multi Response Surface. 07 Desember 2014
Rekayasa Kualitas Topik Khusus 1 Dual dan Multi Response Surface 07 Desember 2014 ekopujiyanto@ft.uns.ac.id Topik Khusus - 1 Signal-to-noise ratio perbandingan antara besar signal dengan besar noise yang
Lebih terperinciOPTIMASI KARAKTERISTIK KUALITAS LEAD-SLAG PERISAI RADIASI BETON MENGGUNAKAN METODE GREY-TAGUCHI DESIRABILITY FUNCTION
OPTIMASI KARAKTERISTIK KUALITAS LEAD-SLAG PERISAI RADIASI BETON MENGGUNAKAN METODE GREY-TAGUCHI DESIRABILITY FUNCTION Sri Winarni 1,a), Budhi Handoko 2,b) 1,2 Departemen Statistika FMIPA UNPAD, Jl. Raya
Lebih terperinciRekayasa Kualitas. Topik Khusus 1. Dual dan Multi Response Surface. 25 November 2014
Rekayasa Kualitas Topik Khusus 1 Dual dan Multi Response Surface 25 November 2014 ekop2003@yahoo.com Topik Khusus - 1 Signal-to-noise ratio perbandingan antara besar signal dengan besar noise yang mempengaruhi
Lebih terperinciANALISIS KUALITAS TUAS REM BELAKANG SEPEDA MOTOR DI INDUSTRI KECIL PT.X DENGAN METODE TAGUCHI. Oleh : Iwan Nugraha Gusniar
ANALISIS KUALITAS TUAS REM BELAKANG SEPEDA MOTOR DI INDUSTRI KECIL PT.X DENGAN METODE TAGUCHI Oleh : Iwan Nugraha Gusniar ABSTRAK Produk yamg dihasilkan yaitu tuas rem belakang yaitu Suku Cadang atau komponen
Lebih terperinciPENENTUAN KOMPOSISI BAHAN BAKU OPTIMAL PRODUK KECAP X DENGAN METODE TAGUCHI
PENENTUAN KOMPOSISI BAHAN BAKU OPTIMAL PRODUK KECAP X DENGAN METODE TAGUCHI Julianingsih, Debora Anne Yang Aysia Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Industri, Universitas Kristen Petra Email: julianingsih@ford.com,
Lebih terperinciSuatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk:
PENDAHULUAN Program Percobaan Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk: Inferensia tentang parameter populasi Membuat keputusan tentang
Lebih terperinciOrthogonal Array dan Matriks Eksperimen. Pertemuan Oktober 2015
Orthogonal Array dan Matriks Eksperimen Pertemuan - 4 28 Oktober 2015 Today s Outline Review Matriks Eksperimen Interaksi antar Faktor Memilih karakteristik kualitas Review Mereduksi loss melalui reduksi
Lebih terperinciBAB IV ANALISA HASIL PENELITIAN
BAB IV ANALISA HASIL PENELITIAN 4.. Prosedur Penelitian. 4... Tahap Persiapan Menyiapkan alat-alat dan bahan yang digunakan untuk melakukan eksperimen. Yaitu ampere meter, volt meter, function generator,
Lebih terperinciANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p DENGAN METODE LENTH. Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP. Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM UNDIP
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 497-505 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p DENGAN METODE LENTH
Lebih terperinciPENENTUAN PARAMETER KOMPOSISI CAIRAN PRODUK VIVELLE BODY SPRAY MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI DI PT EASTON KALERIS INDONESIA
PENENTUAN PARAMETER KOMPOSISI CAIRAN PRODUK VIVELLE BODY SPRAY MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI DI PT EASTON KALERIS INDONESIA Parameter Determination of Composition of Liquid Products Body Spray Vivelle Using
Lebih terperinciSetting Parameter Mesin Ring Spinning Untuk Meningkatkan Kekuatan Tarik Benang PE 30/1 Dengan Menggunaka Metode Taguchi
2015 Antoni Yohanes 28 Setting Parameter Mesin Ring Spinning Untuk Meningkatkan Kekuatan Tarik Benang PE 30/1 Dengan Menggunaka Metode Taguchi Antoni Yohanes Dosen Program Studi Teknik Industri Fakultas
Lebih terperinciPerbandingan Nilai Fraksi pada Rancangan Faktorial Fraksional 2 k dengan Metode Bissell dan Aplikasinya pada Kasus Perkecambahan Kacang Hijau
Vol.14, No. 2, 192-201, Januari 2018 Perbandingan Nilai Fraksi pada Rancangan Faktorial Fraksional 2 k dengan Metode Bissell dan Aplikasinya pada Kasus Perkecambahan Kacang Hijau Irawaty 1, Anisa 1, Erna
Lebih terperinciANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG
Vol. 14, No. 2, 114-120, Januari 2018 ANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG YULIANA.DEWI PURI 1,NASRAH,S 2 DAN,NURTITI,S 3 Abstrak Pada skripsi
Lebih terperinciANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (015), hal 379 386. ANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT Silvia Widayanti, Muhlasah Novitasari Mara, Neva Satyahadewi
Lebih terperinciDESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p SERTA ANALISISNYA BERBASIS WEB. Candra Aji dan Dadan Dasari 1 Universitas Pendidikan Indonesia ABSTRAK
DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL k-p SERTA ANALISISNYA BERBASIS WEB Candra Aji dan Dadan Dasari Universitas Pendidikan Indonesia ABSTRAK Dalam eksperimen faktorial k, yakni eksperimen yang melibatkan k buah
Lebih terperinciKLASIFIKASI RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN JENUH TIGA TARAF DALAM 27 RUN
, April 2008, p: 11-15 ISSN : 0853-8115 Vol 13 No.1 KLASIFIKASI RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN JENUH TIGA TARAF DALAM 27 RUN Bagus Sartono Departemen Statistika FMIPA IPB Email : bagusco4@yahoo.com Abstrak
Lebih terperinciBAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA
BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA 4.1. Pengumpulan dan Pengolahan Data dengan Metode Taguchi 4.1.1. Identifikasi Faktor-faktor yang Berpengaruh Tidak semua faktor diteliti pada penelitian
Lebih terperinciRancangan Faktorial Pecahan
Rancangan Faktorial Pecahan Bagian 2: Rancangan Non-Reguler Bagus Sartono 25 Januari 2009 1 Pendahuluan Pada bagian 1 telah dibahas mengenai rancangan FF reguler mulai dari motivasi, pembuatan rancangan,
Lebih terperinciPENDEKATAN METODE SIX SIGMA-TAGUCHI DALAM MENINGKATKAN KUALITAS PRODUK (Studi Kasus PT. Asaputex Jaya Spinning Mill Tegal)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 163-172 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENDEKATAN METODE SIX SIGMA-TAGUCHI DALAM MENINGKATKAN KUALITAS
Lebih terperinciPeningkatan Kualitas melalui Desain Eksperimen (Studi Kasus di Sebuah Perusahaan Krupuk, Blitar)
Peningkatan Kualitas melalui Desain Eksperimen (Studi Kasus di Sebuah Perusahaan Krupuk, Blitar) Debora Anne Y. A., Vivi Yasin Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen
Lebih terperinciBAB II. KONSEP KUALITAS
BAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Total Quality Management atau TQM merupakan suatu sistem dan/atau pendekatan manajemen organisasi yang bertumpu pada mutu (quality), baik produk, proses maupun sumber
Lebih terperinciMENENTUKAN KOMPOSISI OPTIMAL DARI FAKTOR- FAKTOR YANG MEMENGARUHI KETAHANAN ASPAL DENGAN METODE TAGUCHI
MENENTUKAN KOMPOSISI OPTIMAL DARI FAKTOR- FAKTOR YANG MEMENGARUHI KETAHANAN ASPAL DENGAN METODE TAGUCHI GUSTI AYU PUTU YULIANDARI 1, I GUSTI AYU MADE SRINADI 2, I WAYAN SUMARJAYA 3 1, 2, 3 Jurusan Matematika
Lebih terperinciABSTRACT. TAGUCHI ANALYSIS IN UTILITIES INCREASEAS PRODUCTION AT PT. TALANG JERINJING SAWIT INDRAGIRI HULU by: VENI AZELYA
JUDUL PENELITIAN : ANALISIS TAGUCHI DALAM MENINGKATKAN UTILISASI PRODUKSI CPO PADA PT. TALANG JERINJING SAWIT INDRAGIRI HULU PENULIS : VENI AZELYA ANGGOTA : DR. SAMSIR, SE., M.Si IWAN NAULI DAULAY, ST.,
Lebih terperinciPenentuan Setting Optimal Dengan Menggunakan Metode Taguchi Dalam Proses Produksi Gypsum Interior Berdasarkan Pengujian Kuat Desak
Performa (005) Vol. 4, No.1: 39-51 Penentuan Setting Optimal Dengan Menggunakan Metode Taguchi Dalam Proses Produksi Gypsum Interior Berdasarkan Pengujian Kuat Desak Instika Dani, Lobes Herdiman, Eko Pujiyanto
Lebih terperinciPRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Perancangan Kualitas Kode/sks : SS141413/ (2/1/0 ) Dosen : SS Semester : V
RP-S1-SI-06 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 8 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : CP 1.2 : Menentukan optimasi melalui perancangan eksperimen. CP15.2 : Mampu mengelola dan bekerja
Lebih terperinciI Gambaran umum Pengendalian dan Jaminan Kualitas. Pengendalian Kualitas TIN-212
I Gambaran umum Pengendalian dan Jaminan Kualitas Pengendalian Kualitas TIN-212 Materi Definisi kualitas Online quality control dan offline quality control Sejarah rekayasa dan manajemen kualitas Dimensi
Lebih terperinciOPTIMASI KOMPOSISI LEM UNTUK BAHAN PVC OPTIMIZATION OF MATERIAL COMPOSITION FOR GLUE PVC
OPTIMASI KOMPOSISI LEM UNTUK BAHAN PVC OPTIMIZATION OF MATERIAL COMPOSITION FOR GLUE PVC Adatul Mukarromah, *), Anggun Yuanita Prieskawati ), Muhammad Sjahid Akbar ) dan M. Muhibbuddin 4) ) Statistics,
Lebih terperinciDESAIN LABEL KEMASAN AIR MINUM DALAM KEMASAN DENGAN METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT DAN METODE TAGUCHI
DESAIN LABEL KEMASAN AIR MINUM DALAM KEMASAN DENGAN METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT DAN METODE TAGUCHI Agus Setiawan Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia
Lebih terperinciSETTING PARAMETER PROSES PEMASANGAN LID CUP AIR MINUM DALAM KEMASAN (AMDK) DENGAN METODE TAGUCHI
27 Dinamika Teknik Juli SETTING PARAMETER PROSES PEMASANGAN LID CUP AIR MINUM DALAM KEMASAN (AMDK) DENGAN METODE TAGUCHI Agus Setiawan, Enty Nur Hayati, Antoni Yohanes Dosen Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPengoptimuman Parameter Proses Pembentukan Komposit Serat Buah Kelapa Sawit/Resin Polyester Menggunakan Metode Taguchi
Pengoptimuman Parameter Proses Pembentukan Komposit Serat Buah Kelapa Sawit/Resin Polyester Menggunakan Metode Taguchi Hendra suherman ), Yovial Mahyoeddin ), Puba Pratama ) Jurusan Teknik Mesin, Universitas
Lebih terperinciPenerapan Metode Taguchi Untuk Meningkatkan Kualitas Kain Tenun Pada Sentra Industri Kain Tenun Kabupaten Pemalang
Penerapan Metode Taguchi Untuk Meningkatkan Kualitas Kain Tenun Pada Sentra Industri Kain Tenun Kabupaten Pemalang Zulfah, Saufik Luthfianto, M. Fajar Nurwildani Dosen Program Studi Teknik Industri Universitas
Lebih terperinci(D.6) PENAKSIRAN DATA HILANG PADA DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL DUA LEVEL TANPA RAPLIKASI DENGAN CARA MEMINIMUMKAN JUMLAH KUADRAT RESIDU
(D.6) PENAKSIRAN DATA HILANG PADA DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL DUA LEVEL TANPA RAPLIKASI DENGAN CARA MEMINIMUMKAN JUMLAH KUADRAT RESIDU Martinnus Oetama, 2 Budhi Handoko, 3 Sri Winarni Mahasiswa Jurusan
Lebih terperinciOleh Didik Samanhudi Teknik Industri FTI-UPV Veteran Jatim ABSTRAK
ANALISIS KAPABILITAS PROSES PRODUK KAWAT MENGGUNAKAN PENDEKATAN DEFINE, MEASURE, ANALYZE, IMPROVE, CONTROL DENGAN METODE TAGUCHI DI PT. UNIVERSAL METAL WORK SIDOARJO Oleh Didik Samanhudi Teknik Industri
Lebih terperinciOPTIMASI MULTI RESPON DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI-GREY PADA PROSES FOAMING PRODUK SPONGE SHEET SLAA UNTUK MENURUNKAN BIAYA KERUGIAN
OPTIMASI MULTI RESPON DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI-GREY PADA PROSES FOAMING PRODUK SPONGE SHEET SLAA UNTUK MENURUNKAN BIAYA KERUGIAN Andri Maulana Novianto 1*) dan Bobby Oedy P. Soepangkat 2) Manajemen
Lebih terperinciPENINGKATAN KUALITAS BIOGAS LIMBAH CAIR TAHU DENGAN METODE TAGUCHI
Prosiding SNATIF Ke-1 Tahun 201 4 ISBN: 978-602-1180-04-4 PENINGKATAN KUALITAS BIOGAS LIMBAH CAIR TAHU DENGAN METODE TAGUCHI Agus Setiawan 1), Retno Rusdjijati 2) 1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas
Lebih terperinciANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH
ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2k-p DENGAN METODE LENTH SKRIPSI Oleh : GIAN KUSUMA DIAH TANTRI NIM : 24010210130075 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Produksi Suatu proses dalam sistem produksi dapat didefinisikan sebagai integrasi sekuensial dari tenaga kerja, material, informasi, metode kerja dan mesin
Lebih terperinciPerbaikan Kualitas Dock Fender Menggunakan Metode Taguchi Parameter Design. at PT AGRONESIA INKABA
Perbaikan Kualitas Dock Fender Menggunakan Metode Taguchi Parameter Design pada PT AGRONESIA INKABA Quality Improvement of Dock Fender by Taguchi Parameter Design Method at PT AGRONESIA INKABA Rudy Wawolumaja,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1 BAB 1 PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Kualitas Kualitas adalah sesuatu yang terus menerus dicari oleh manusia. Manusia mencari pendidikan bertujuan untuk meningkatkan kualitas dirinya, begitu pula
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM
PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM Cahyono dan Mulki Siregar Teknik Industri Universitas Islam Jakarta cahyono76@gmail.com Abstrak Meminimalkan produk cacat
Lebih terperinciPenentuan Nilai Parameter Mesin Las untuk Menghasilkan Kualitas Pengelasan yang Terbaik dengan Desain Eksperimental Taguchi 1.
Penentuan Nilai Parameter Mesin Las untuk Menghasilkan Kualitas Pengelasan yang Terbaik dengan Desain Eksperimental Taguchi Ferry Manihuruk & Isti Surjandari Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB 3 LANDASAN TEORI
BAB 3 LANDASAN TEORI 3.1. Definisi Kualitas Faktor utama penentu kinerja suatu perusahaan adalah kualitas produk yang dihasilkan. Produk yang berkualitas adalah produk yang memiliki kualitas yang sesuai
Lebih terperinciOPTIMALISASI JUMLAH BATU BATA YANG PECAH MENGGUNAKAN DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI (Studi Kasus: Usaha Batu Bata Bapak Kholil Ds.
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014, Halaman 203-212 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian OPTIMALISASI JUMLAH BATU BATA YANG PECAH MENGGUNAKAN DESAIN
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. dengan kendala menjadi model penuh tanpa kendala,
4 II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam penelitian ini akan didiskusikan tentang transformasi model tak penuh dengan kendala menjadi model penuh tanpa kendala, pendugaan parameter, pengujian hipotesis dan selang
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Rancangan petak teralur (strip plot design) merupakan susunan petak-petak (plotplot)
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Rancangan Petak Teralur Rancangan petak teralur (strip plot design) merupakan susunan petak-petak (plotplot) sebagai satuan percobaan yang terdiri dari plot baris untuk perlakuan
Lebih terperinciDAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN SAMPUL DALAM... HALAMAN PRASYARAT... HALAMAN LEMBAR PENGESAHAN... HALAMAN PENETAPAN PANITIA PENGUJI TESIS...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN SAMPUL DALAM... HALAMAN PRASYARAT... HALAMAN LEMBAR PENGESAHAN... HALAMAN PENETAPAN PANITIA PENGUJI TESIS...... HALAMAN UCAPAN TERIMA KASIH... HALAMAN ABSTRAK... DAFTAR
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Percobaan pada umumnya dilakukan untuk menemukan sesuatu. Menurut
BAB II KAJIAN TEORI A. Rancangan Percobaan Percobaan pada umumnya dilakukan untuk menemukan sesuatu. Menurut Suhaemi (2011) secara teoritis, percobaan diartikan sebagai tes atau penyelidikan terencana
Lebih terperinciPERBAIKAN KUALITAS CORAN PROPELLER PADA INDUSTRI KECIL DENGAN METODE TAGUCHI RINGKASAN
VOLUME 3, NOMOR, APRIL 20 JURNAL AUSTENIT PERBAIKAN KUALITAS CORAN PROPELLER PADA INDUSTRI KECIL DENGAN METODE TAGUCHI Indra HB Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Sriwijaya Jl.Srijaya Negara Bukit
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci: Daya Serap Air, Metode Taguchi, Smaller The Better, Genteng Magasil.
ABSTRAK Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) kaya akan hasil kerajinan yang berbahan baku tanah liat (clay). Dusun Klinyo merupakan daerah industri rumahan pembuatan genteng yang penduduknya pada umumnya sebagai
Lebih terperinciAbstrak. Abstract. 1. Pendahuluan. Rudy Wawolumaja 1, Ridani Faurika 2 r1d
Penerapan Taguchi Parameter Design dalam Penentuan Level Faktor Produksi Batako untuk Memaksimumkan Kekuatan Tekan (Studi Kasus di Balai Besar Keramik) The Application of Taguchi Parameter Design to Determine
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Kualitas Membicarakan tentang pengertian atau definisi kualitas dapat berbeda makna bagi setiap orang, karena kualitas memiliki banyak kriteria dan sangat tergantung pada konteksnya.
Lebih terperinciMULTIRESPON PCR-TOPSIS
OPTIMALISASI PARAMETER TEKNIK PENGELASAN FLUX CORED ARC WELDING (FCAW) MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI MULTIRESPON PCR-TOPSIS SKRIPSI Disusun oleh : MEILIA KUSUMAWARDANI 24010211130027 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci: roster, serbuk kayu, kuat tekan, metode Taguchi.
ABSTRAK Pembangunan sektor perumahan/hunian memacu berkembangnya usaha bahan bangunan terutama industri pasir-semen di daerah Godean. Salah satu produk yang dihasilkan oleh industri pasir-semen adalah
Lebih terperinci(D.2) OPTIMASI KOMPOSISI PERLAKUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE. H. Sudartianto 3. Sri Winarni
Universitas Padjadjaran, November 00 (D.) OPTIMASI KOMPOSISI PERLAKUAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE Andry Ritonga H. Sudartianto Sri Winarni Mahasiswa Program Strata Jurusan Statistika FMIPA
Lebih terperinciRudy Wawolumaja dan Ridani Faurika. Abstract. Tabel 1 Data Kuat Tekan Salah Satu Produsen Padalarang
Penerapan Taguchi Parameter Design dalam Penentuan Level Faktor Produksi Batako untuk Memaksimumkan Kekuatan Tekan (Studi Kasus di Balai Besar Keramik) Rudy Wawolumaja dan Ridani Faurika Abstract According
Lebih terperinciPERANCANGAN PARAMETER PROSES PEMURNIAN NIRA DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI (Studi Kasus pada PG. Madukismo Yogyakarta)
ISSN 1693 2102 Perancangan. (Eko N) PERANCANGAN PARAMETER PROSES PEMURNIAN NIRA DENGAN PENDEKATAN TAGUCHI (Studi Kasus pada PG. Madukismo Yogyakarta) Eko Nursubiyantoro Staf Pengajar Jurusan Teknik Industri
Lebih terperinciPENDEKATAN SIX SIGMA-TAGUCHI DALAM MENINGKATKAN KUALITAS PRODUK (Studi Kasus PT. Asaputex Jaya Spinning Mill Tegal)
PENDEKATAN SIX SIGMA-TAGUCHI DALAM MENINGKATKAN KUALITAS PRODUK (Studi Kasus PT. Asaputex Jaya Spinning Mill Tegal) SKRIPSI Disusun oleh : NESVI INTAN OKTAJAYANTI NIM. 24010211140087 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciPERBAIKAN DAN PENINGKATAN KUALITAS DI PERUSAHAAN MIE SUMBER RASA DENGAN PENDEKATAN DMAIC
07 PERBAIKAN DAN PENINGKATAN KUALITAS DI PERUSAHAAN MIE SUMBER RASA DENGAN PENDEKATAN DMAIC Jimmy Effendy ), Joko Mulyono ), Martinus Edy Sianto ) ABSTRAK Perusahaan Mie Sumber Rasa, merupakan perusahaan
Lebih terperinciSaufik Luthfianto, Siswiyanti, Ahmad Farid Program Studi Teknik Industri Universitas Pancasakti Tegal
PENERAPAN SETTING LEVEL OPTIMAL MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI PADA PROSES PRODUKSI BATIK TULIS UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PRODUK DI SENTRA INDUSTRI BATIK TULIS KALINYAMAT WETAN KOTA TEGAL Saufik Luthfianto,
Lebih terperinciUSULAN KOMBINASI TERBAIK FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA PEMBUATAN PREFORM UNTUK MENGURANGI JUMLAH CACAT DENGAN METODE TAGUCHI DI PT.
Reka Integra ISSN: 2338-5081 Jurusan Teknik Industri Itenas No.2 Vol.03 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional April 2015 USULAN KOMBINASI TERBAIK FAKTOR YANG BERPENGARUH PADA PEMBUATAN PREFORM UNTUK
Lebih terperinciUsulan Setting Building Machine Terhadap Produk V-Belt Type KZL Menggunakan Metode Taguchi
Jurnal Teknik Industri, Vol.1, No.4, Desember 2013, pp.289-294 ISSN 2302-495X Usulan Setting Building Machine Terhadap Produk V-Belt Type KZL Menggunakan Metode Taguchi Rizky Amdila 1, Faula Arina 2, Ratna
Lebih terperinciMENURUNKAN CACAT PADA PRODUKSI TV DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DI PT. LG ELECTRONICS INDONESIA
MENURUNKAN CACAT PADA PRODUKSI TV DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DI PT. LG ELECTRONICS INDONESIA Sachbudi Abbas Ras, Aripin Dosen Jurusan Teknik Industri Universitas INDONUSA Esa Unggul, Jakarta Mahasiswa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam sektor industri di Indonesia, industri dapat dikelompokkan menjadi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam sektor industri di Indonesia, industri dapat dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu industri besar dan industri kecil. Kategori tersebut didasarkan
Lebih terperinciBab 2. Teori Dasar. 2.1 Pendahuluan
Bab 2 Teori Dasar 2.1 Pendahuluan Gagasan bagan kendali statistik pertama kali diperkenalkan oleh Walter A. Shewhart dari Bell Telephone laboratories pada tahun 1924 (Montgomery, 2001, hal 9). Tujuan dari
Lebih terperinciPROPOSAL PENELITIAN. Oleh : Randi Nugraha Putra ( )
JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011 PROPOSAL PENELITIAN Oleh : Randi Nugraha Putra (1309 106 005) 1 PENDAHULUAN 2 LANDASAN
Lebih terperinciUSULAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN BOBOT AYAM BROILER MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI*
Reka Integra ISSN: 2338-5081 Jurusan Teknik Industri Itenas No.04 Vol.03 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Oktober 2015 USULAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN BOBOT AYAM BROILER MENGGUNAKAN
Lebih terperinciKAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL 3 n-p IIS EMA HARLINA G
KAJIAN PADA RANCANGAN FRACTIONAL FACTORIAL 3 n-p IIS EMA HARLINA G14103007 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 RINGKASAN IIS EMA HARLINA. Kajian
Lebih terperinci