PENENTUAN LEVEL FAKTOR BENANG SLIVER
|
|
- Susanto Gunardi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENENTUAN LEVEL FAKTOR BENANG SLIVER YANG OPTIMAL PADA MESIN CARDING GUNA MEMPERBAIKI KUALITAS DI PT. INDUSTRI SANDANG NUSANTARA UNIT PATAL SECANG MAGELANG APPOINTMENT LEVEL FACTOR SLIVER YARN TO GET OPTIMAL AT CARDING MACHINE TO QUALITY IMPROVE IN PT. INDUSTRI SANDANG NUSANTARA UNIT PATAL SECANG MAGELANG Heru Kuriawa M Moehamad Ama, Program Studi Tekik Idustri Fakultas Tekik Uiversitas Muhammadiyah Magelag moehamad_ama@ummgl.ac.id ABSTRAK Di PT. Idustri Sadag Nusatara Patal Secag Magelag khususya pada tahapa proses produksi beag Sliver Cardig masih bayak ditemuka hasil yag tidak memeuhi stadar mutu yag ditetapka (cacat). Hal ii disebabka kurag tepatya settig parameter proses produksi Sliver Cardig. Utuk meghasilka Sliver Cardig yag berkualitas diperluka settig parameter yag tepat. Peelitia dega metode Taguchi bertujua utuk medapatka settig parameter yag optimal sehigga mampu meghasilka beag Sliver Cardig yag berkualitas. Data yag dikumpulka meliputi idetifikasi faktor yag berpegaruh, ekperime awal, da ekperime kofirmasi. Pegolaha data dega metode Taguchi dibedaka atas dua hal, yag pertama utuk melihat pegaruh faktor-faktor terhadap rata-rata persetase jumlah produk cacat, omor beag, da tigkat ketidakrataa yag dilakuka dega aalisis variasi terhadap data metah sedagka yag kedua utuk melihat pegaruh faktor-faktor terkedali terhadap variabilitas jumlah produk cacat, omor beag, da tigkat ketidakrataa yag dilakuka dega aalisis variasi terhadap data metah yag telah ditrasformasika kedalam S/N ratio. Level faktor optimal hasil percobaa telah memeuhi syarat validasi. Metode Taguchi terbukti bermafaat bagi perusahaa karea mampu meigkatka kualitas, dega memperbaiki omial omor beag mejadi 98,89 Yard Per Lbs sehigga berada pada spesifikasi 99,96 Yard per Lbs dega tolerasi kurag lebih %, sekaligus dapat meuruka persetase CV omor beag, da dapat meuruka tigkat ketidakrataa mejadi,9% sehigga berada di bawah spesifikasi 5%. Kata Kuci : Proses Produksi, Taguchi, Kualitas, Optimal. ABSTRACT I PT. Idustri Sadag Nusatara Patal Secag Magelag particularly I course productio class of makig Sliver Cardig yar muchmore which ot to comply with result (reject). This matter is caused less precisely settig parameter of process of the Sliver Cardig. To yield the product of Sliver Cardig which with quality eeded by correct settig parameter. Research with the method Taguchi to get the optimal settig parameter so that able to yield the yar of Sliver Cardig which with quality. Data collected cover to idetify
2 the factor havig a effect o, experimet data of early, ad data of cofirmatio experimet. Data processig by usig methods Taguchi differetiated for two matter. First to see the factor ifluece to percetage mea sum up the hadicapped product, umber of yar, ad mout the eveess, coducted with the aalysis variasi to raw data. ifluece i cotrol to variabilitas sum up the hadicapped product, umber of yar, ad mout the uster with the aalysis variasi to raw data which have trasform ito S/N ratio. Factor i cotrol used o trial that is Speed settig (Factor A) owig two Level factor, ad fibre legth mixture Polyester ad Rayo (Factor B), fieess Fibre mixture Polyester ad Rayo (Factor C), settig apart amog Dish Plate ad Takeri (Factor D), settig apart amog Takeri ad Cylider (Factor E), settig apart amog Cylider ad Flat (Factor F), settig apart amog Cylider ad Doffer (Factor G), settig apart amog Doffer ad Doffer Comb (Factor H) what is each owig three level factor. From aalysis obtaied by level factor which sigificat to hadicapped product, umber of yar, ad mout the eveess that is Factor A level two (40 Yards per me), Factor B level two (38, mm), Factor C level three (0,9 deier), Factor D level three (0,0 ich) Factor E level three (0,008 ich), Factor F level three (0,0 ich), Factor G level oe (0,004 ich), Factor H level two (0,07 ich). Optimal Level Factor result of attempt have up to stadard of validity. Method Taguchi useful to idustry because able to icrease quality. Able to fix omial umber of yar become 98,89 Yard Per Lbs o specificatio 99,96 Yard Per Lbs with tolerace less more % all at oce reduce the CV umber of yar, ad able to reduce uster become,9% so that to stay o uder specificatio 5%. Key Words : Productio Process, Taguchi, Quality, Optimal. Pedahulua Di tegah persaiga yag maki ketat dipasar tekstil da produk tekstil (TPT) duia, kalaga pelaku idustri tekstil mau tidak mau harus terus berupaya mecari peluag pasar tekstil baru serta terus berupaya meigkatka daya saig produk tekstil asioal di pasar duia. Di sampig itu mulai tahu 005 sistem kuota ekspor tekstil sudah tidak ada lagi dalam kegiata perdagaga tekstil duia. sehigga upaya utuk mecari peluag-peluag baru di pasar tekstil duia da peigkata daya saig produk tekstil harus tetap dilakuka agar pelaku idustri tekstil di Idoesia dapat tetap mempertahaka pagsa ekspor tekstil di pasar duia tidak hagus direbut egara lai. Upaya mempertahaka pagsa ekspor tekstil di pasar duia sebetulya mempuyai arti strategis yag sagat petig bagi perekoomia asioal megigat idustri tekstil asioal selama ii merupaka salah satu idustri uggula sebagai peghasil devisa ekspor bagi egara yag cukup besar. Oleh karea itu setiap pelaku bisis yag igi memeagka kompetisi dalam duia idustri aka memberika perhatia peuh kepada kualitas sebagai salah satu strategi utamaya. Dalam melakuka proses produksi di PT. Idustri Sadag Nusatara Patal Secag Magelag, khususya dibagia proses produksi Sliver Cardig masih bayak ditemuka hasil yag tidak memeuhi stadar (cacat) akibat hasil yag tidak sesuai dega persyarata kualitas yag yag ditetapka, sehigga harus serig dilakuka ispeksi agar kualitas produk tetap terjaga. Sebagai baha dasar dari tekstil berupa kai teu (Weavig) da kai rajut (kittig), beag yag berkualitas harus memeuhi persyarata tertetu berupa ilai usur mutu beag, khususya
3 pada bagia proses produksi beag Sliver Cardig persyarata kualitas Sliver Cardig yag harus dipeuhi atara lai omor beag (Ne), CV omor beag, ketidakrataa. Persyarata-Persyarata tersebut sagat petig karea pada proses selajutya beag megalami tegaga-tegaga (frictios) kerea adaya tarika-tarika sehigga kalau mutu Sliver Cardig tidak baik, maka pada proses selajutya aka megalami bayak kedala da mutu beag tekstil yag dihasilka pu tidak baik pula. Dalam hal ii parameter yag diguaka perusahaa dalam pembuata Sliver Cardig dipegaruhi oleh beberapa faktor domia yaitu settig kecepata (30 yard per meit), Pajag serat campura Polyester da Rayo (38, mm), Kehalusa serat campura Polyester da Rayo (.5 deier), Settig jarak atara Pelat Peyuap da Takeri (0.007 ich), Settig jarak atara Takeri da Silider (0.006 ich), Settig jarak atara Silider da Flat (0.008 ich), Settig jarak atara Silider da Doffer (0.004 ich), Settig jarak atara Doffer da Sisir Doffer (0.05 ich). Parameter terbaik dari proses produksi Sliver Cardig harus ditetapka walaupu sudah ada stadar-stadar yag telah ditetapka. Tujuaya tetu saja utuk meguragi reject (cacat) produk. Utuk mejaga kualitas produkprodukya PT. Idustri Sadag Nusatara Patal Secag Magelag secara terus meerus melakuka perbaika didalam melakuka proses produksiya. Berdasarka pegalama-pegalama yag sudah perah dilakuka oleh PT. Idustri Sadag Nusatara Patal Secag Magelag utuk proses produksi Sliver Cardig, Diperoleh Kombiasi level faktor terbaik dari percobaa yag perah dilakuka oleh perusahaa yaitu settig kecepata (40 yard per meit) level, Pajag serat campura Polyester da Rayo (40 mm) level da (44 mm) level 3, Kehalusa serat campura Polyester da Rayo (. deier) level da (0.9 deier) level 3, Settig jarak atara Pelat Peyuap da Takeri (0.009 ich) level da (0.0 ich) level 3, Settig jarak atara Takeri da Silider (0.007 ich) level da (0.008 ich) level 3, Settig jarak atara Silider da Flat (0.009 ich) level da (0.0 ich) level 3, Settig jarak atara Silider da Doffer (0.005 ich) level da (0.006 ich) level 3, Settig jarak atara Doffer da Sisir Doffer (0.07 ich) level da (0.0 ich) level 3. dari hal tersebut di atas diharapka mampu meghasilka produk beag Sliver Cardig yag berkualitas baik. Metode utuk pemiliha kombiasi dari level optimal dari faktor- faktor proses produksi yag tepat diguaka kosep kualitas Taguchi. Metode Taguchi merupaka suatu proses utuk megaalisis berbagai variabel dalam jumlah besar da iteraksi diatara berbagai variabel tersebut utuk mecapai mutu yag tertiggi dega pegguaa waktu da biaya yag palig kecil.. Metode Peelitia a. Peetapa Karakteristik Mutu Beag yag berkualitas harus memeuhi persyarata tertetu berupa usur mutu beag, khusus pada bagia proses produksi Sliver Cardig Nomor beag, CV % omor beag, U % (ketidakrataa) diaggap sebagai karakteristik mutu yag harus dicapai oleh perusahaa. Nomor beag, (coefisie variasi) CV % omor beag, U % (ketidakrataa) dipegaruhi oleh faktor terkedali da faktor Noise. Nomor beag Sliver Cardig adalah ukura yag
4 memperlihatka halus kasarya beag, semaki medekati atau hampir medekati dari omor beag yag aka dibuat, maka ilaiya maki baik. Nomor beag dalam satua Yard per Lbs. (coefisie variasi) CV omor beag diperoleh dari perhituga hasil percobaa rata-rata omor beag, (coefisie variasi) CV % dalam satua U % (ketidakrataa), maki rata suatu beag maki kuat beag tersebut da sebalikya maki tidak rata maki redah kekuataya, ketidakrataa dalam satua %. Sehigga dapat diketahui bahwa karakteristik mutu Sliver Cardig yag palig berpegaruh adalah Nomor beag, ketidakrataaya (U %) da jumlah produk cacat. b. Megidetifikasi Faktor Terkedali da Faktor Noise serta Peetapa Level Faktor Terkedali ) Memilih faktor-faktor yag mempegaruhi karakteristik mutu dari beag Sliver Cardig. Setelah selesai Peetapa Karakteristik mutu, kemudia Memilih faktor-faktor peyebab atau kategorikategori yag dapat mempegaruhi karakteristik mutu dari beag Sliver Cardig. Faktor peyebab atau kategori-kategori yag dapat mempegaruhi karakteristik mutu dari beag Sliver Cardig meliputi baha baku, mesi, metode proses produksi Sliver Cardig, mausia/teaga kerja, kodisi ligkuga. ) Megidetifikasi Faktor Kedali da Faktor Noise Taguchi meggologka faktor-faktor dalam peracaga da pegembaga produk atau proses ke dalam dua kelompok, yaitu faktor kedali da faktor oise. Faktor terkedali adalah faktor yag ilaiya igi kita atur atau kedalika. Faktor terkedali yag ditetapka (dapat dikedalika oleh produse) selama fase peracaga produk, peracaga proses atau selama berjalaya proses, da tidak dapat diubah oleh pelagga secara lagsug sedagka faktor oise adalah faktor yag ilaiya tidak bisa dikedalika atau faktor yag ilaiya tidak igi kita kedalika. Faktor oise tidak dapat dikedalika secara lagsug oleh produse amu bervariasi selama berasa di ligkuga da pegguaa pelagga. Setelah diketahui faktor-faktor yag berpegaruh terhadap karakteristis mutu yag majadi tujua, selajutya dilakuka pemiliha faktor-faktor yag dikedalika da faktor-faktor yag tidak dapat dikedalika. Yag termasuk faktor oise adalah RH ruaga, suhu udara, Supply listrik da performace pekerja. Sedagka faktor terkedali terdiri atas kecepata mesi, settig mesi proses Sliver Cardig. Dalam peelitia ii faktor-faktor oise tidak dimasukka ke dalam array, sehigga percobaa haya dilakuka terhadap faktorfaktor terkedali saja. Utuk meagai faktor oise dilakuka pegulaga sebayak tiga kali utuk masig-masig trial. 3) Peetapa Level Faktor Tekedali
5 Pada tahap ii ditetuka ilai level bagi semua faktor kedali dega memperhatika batasa-batasa spesifikasi (stadarisasi yag berlaku) da batasa operasioal berdasarka pegalama perusahaa. 4) Pemiliha Orthogoal Array da Peempata Faktor Pemiliha matrik orthogoal array yag aka diguaka dalam percobaa dilakuka berdasarka jumlah derajat bebas dari semua faktor da iteraksi yag terlibat dalam percobaa. Dimaa derajat bebas faktor diperoleh dari jumlah level faktor dikuragi satu. Total jumlah derajat bebas semua faktor tersebut meujukka jumlah miimal baris yag harus dimiliki oleh matrik orthogoal array yag aka diguaka. 5) Pelaksaaa Percobaa Setelah diperoleh matrik orthogoal array yag sesuai dega jumlah derajat bebas daktor da iteraksi yag terlibat, selajutya dilakuka peempata faktor da iteraksi faktor yag aka diguaka ke dalam matrik orthogoal array yag terpilih. Kemudia dilakuka percobaa sesuai dega kombiasi level faktor yag terdapat dalam matrik orthogoal array. Data yag dicatat adalah jumlah produk cacat produk beag Sliver Cardig yag dihasilka dari percobaa. 6) Aalisa Hasil Percobaa (ANOVA) terhadap Data Metah da Data Rasio S/N serta Peetua Kombiasi Optimum Setelah percobaa seluruhya selesai dilaksaaka, kemudia dilakuka pegolaha data pegaruh faktor terhadap ratarata jumlah produk cacat sebagai berikut : a) Pegaruh faktor terhadap rata-rata () Aalisis Variasi (ANOVA) Pembuata tabel ANOVA yag memuat derajat bebas (df), jumlah kuadarat (SS) da rata-rata jumlah kuadrat (MS) () Poolig Faktor (Peggabuga) Peggabuga faktor dimulai dari jumlah kuadrat terkecil dari faktor yag tidak sigifika dega jumlah kuadrat kesalaha, sehigga derajat bebas kesalaha medekati atau sama dega setegah dari jumlah derajat bebas total. Setelah dilakuka peggabuga legkapi tabel ANOVA dega perhituga Fhitug, F table, SS, da perse kotribusi % p). (3) Peetapa Kombiasi Optimum Kombiasi level faktor optimum diperoleh dari perhituga selisih dari respo tiap level faktor. Kemudia urutka dari selisih tertiggi higga teredah higga memberi ragkig utuk tiap-tiap faktor. Faktor yag memiliki pegaruh palig sigifika adalah yag memiliki selisih tertiggi (biasaya dipilih tiga faktor).
6 Selajutya dihitug iterval kepercayaa tiap level faktor. (4) Peetapa Prediksi Rata-rata Optimum Setelah diketahui faktor-faktor yag berpegaruh secara sigifika terhadap ratarata jumlah optimum, maka dapat disusu model persamaa ratarata prediksi utuk kemudia meghitug iterval kepercayaa rata-rata. b) Pegaruh faktor terhadap ilai variasi () Meghitug rasio S/N Utuk megaalisa faktor-faktor yag berpegaruh terhadap variabilitas terlebih dahulu data ditrasformasika ke betuk rasio S/N, dimaa S/N -0 log MSD. Perhituga rasio S/N disesuaika dega karakteristik kualitas yag mejadi tujua. () Aalisis Variasi (ANOVA) Pembuata tabel ANOVA yag memuat derajat bebas (df), jumlah kuadarat (SS) da rata-rata jumlah kuadrat (MS) (3) Poolig Faktor (Peggabuga) Peggabuga faktor dimulai dari jumlah kuadrat terkecil dari faktor yag tidak sigifika dega jumlah kuadrat kesalaha higga derajat bebas kesalaha medekati atau sama dega setegah dari jumlah derajat bebas total. Setelah dilakuka peggabuga legkapi tabel ANOVA dega perhituga F-hitug, F-tabel, SS, da perse kotribusi % p). (4) Peetapa kombiasi level optimum Kombiasi level faktor yag memberika tigkat optimum diperoleh dari rata-rata S/N tertiggi, setelah dilakuka perhituga rata-rata rasio S/N tiap level, selajutya dihitug iterval kepercayaa tiap level faktor. (5) Peetapa prediksi ratarata optimum Rasio S/N optimum dicapai pada rata-rata rasio S/N tertiggi, selajutya taksira rasio S/N optimum dihitug dari beberapa faktor yag sigifika. Jadi faktor yag tidak sigifika tidak diikutsertaka dalam model. Selajutya dihitug iterval kepercayaaya da koversika kembali ilai S/N optimal ke dalam ilai MSD. c. Percobaa Kofirmasi Percobaa kofirmasi dilakuka sebagai upaya pembuktia dari hasil eksperime terdahulu. Dega percobaa kofirmasi ii aka dibuktika apakah peetapa kombiasi faktor da level pada percobaa awal adalah akurat da valid. Pembuktia rata-rata pada kodisi optimal yag dihasilka
7 dari kombiasi level yag optimal ii diuji dalam satu iterval kepercayaa yag ditetuka utuk megetahuui apakah hasil yag didapatka dari eksperime awal (kombiasi level da faktor) aka memberika hasil yag tidak berbeda dega hasil dari percobaa kofirmasi. Jika iterval kepercayaa pada eksperime kofirmasi sama atau medekati iterval kepercayaa eksperime sebelumya, maka peetapa kombiasi faktor da level utuk kodisi optimal tersebut diaggap akurat. 3. Hasil da Pembahasa a. Produk Cacat Percobaa dilakuka sebayak 0 kali, masig-masig dega 50 Yard per Lbs beag Sliver. Percobaa kofirmasi dilakuka dega megguaka level faktor yag diusulka yaitu : Tabel. Parameter Usula Faktor Kedali Kode Level Settig kecepata mesi pada Display A 40 yard per me Pajag serat campura Polyester da Rayo B 40 mm Pajag Kehalusa serat serat polyester/rayo campura Polyester da C 3 0,9 deier Rayo Settig jarak atara Pelat Peyuap da D 3 0,0 ich Takeri Settig jarak atara Takeri da Silider E 3 0,008 ich Settig jarak atara Silider da Flat F 3 0,0 ich Settig jarak atara Silider da Doffer G 0,004 ich Settig jarak atara Doffer da Sisir Doffer H 0,07 ich Sumber : PT. Idustri Sadag Nusatara Patal Secag Magelag Bagia Proses Produksi Hasil percobaa tersebut adalah sebagai berikut. Tabel. Hasil Eksperime Produk Cacat Dega Parameter Usula Nomor Percobaa Jumlah Produk Cacat Yard per Lbs % Rata-rata,6,6 Std. Deviasi,07497,8974 Sumber : Hasil percobaa kofirmasi komposisi usula yag telah diolah
8 Berdasarka hasil perhituga produk cacat Sliver Cardig dega parameter usula diperoleh rata-rata produk cacat Sliver Cardig,6% berada pada sesuai spesifikasi di bawah 4% (maksimal 4%) proses produksi Sliver Cardig diilai baik sekali (berkualitas tiggi) oleh perusahaa da Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya. y y... y MSD S/N -0 log MSD -0 log b. Nomor Sliver Cardig Percobaa juga dilakuka sebayak 0 kali, masig-masig 6 yard per Lbs Sliver Cardig. Hasil dari percobaa sebagai berikut. Tabel 3. Hasil Eksperime Nomor Sliver Cardig Parameter Usula Nomor Percobaa Ne 97,56 99,7 3 00, 4 99,3 5 99,5 6 98, ,4 8 99, ,7 0 98,48 Rata-rata 99 Std. Deviasi 0,8899 Sumber : Data hasil percobaa kofirmasi dega komposisi usula telah diolah Berdasarka hasil perhituga ratarata Nomor beag Sliver Cardig dega Parameter usula diperoleh rata-rata Nomor beag Sliver Cardig 99 Yard per Lbs berada pada spesifikasi Nomor beag Sliver Cardig 99,96 di dalam tolerasi kurag lebih % (di atara maksimal 00,96 Yard per Lbs da miimal 98,96 Yard per Lbs) maka diilai berkualitas tiggi oleh perusahaa da Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya.
9 SSM y y... 97,56 99,7 97,4 99,64 y 00, 99,3 99,5 98, ,7 98, ,3 Ve y y 97,56 97,4... y 99,7 99,64 SS 00, 0 99,7 M 99,3 99,5 98,48 98, ,3 0,799 MSD S/N 0 SSM V e V e 97794,3 0,799 0,799-0 log MSD -0 log 349, -40, , c. Coevisie Variasi (CV%) SD CV 00% X 0,8899 CV 00% 99 CV 0,8989% Berdasarka hasil perhituga ratarata Nomor beag bisa diketahui Coevisie Variasi (CV%) Sliver Cardig sehigga Dega Parameter usula diperoleh ratarata Coevisie Variasi (CV%) Sliver Cardig % berada pada Coevisie Variasi (CV%) Sliver Cardig sesuai spesifikasi di bawah % (maksimal %) maka Sliver Cardig diilai berkualitas tiggi oleh perusahaa da Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya. d. Tigkat Ketidakrataa (U%) Percobaa juga dilakuka sebayak 0 kali, masig-masig 6 yard Sliver Cardig. Hasil dari percobaa sebagai berikut. Tabel 4. Hasil Eksperime Tigkat Ketidakrataa Parameter Usula Nomor Percobaa % 4,3 3, 3, 4 3, 5,6 6 3,3 7 3
10 8,4 9 3, 0 Rata-rata,9 Std. Deviasi 0,6573 Sumber : Data hasil percobaa kofirmasi dega komposisi usula yag telah diolah Berdasarka hasil perhituga rata-rata tigkat ketidakrataa Sliver Cardig Dega Parameter usula diperoleh rata-rata tigkat ketidakrataa Sliver Cardig,9% berada pada spesifikasi di bawah 5% (maksimal 5%) Sliver. y y... y MSD Cardig diilai berkualitas tiggi maka Sliver Cardig diilai baik oleh perusahaa da Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya S/N 4,3 3,, 3, 8,857-0 log MSD -0 log 8,857-0,9473,6 0 3,3 3,4 3, e. Iterval Kepercayaa Rata-Rata Persetase Jumlah Produk Cacat Utuk Eksperime Kofirmasi CI F (, v;45) Ve eff r 4,055 ±,704 5, Iterval kepercayaa utuk ratarata persetase jumlah produk cacat sebagai berikut.,6,704 < µ <,6 +,704 0,58 < µ < 4.94 Iterval kepercayaa rata-rata persetase jumlah produk cacat pada eksperime kofirmasi ii teryata bersigguga dega iterval kepercayaa pada eksperime awal, yaitu,5733 < µ < 5,747. Ii berarti komposisi settig parameter hasil percobaa utuk memiimalka persetase jumlah produk cacat diaggap akurat.
11 f. Iterval Kepercayaa Rata-Rata omor beag Eksperime CI F (, v;45) Ve eff r 4,055 ±,63597, Iterval kepercayaa utuk ratarata omor beag sebagai berikut. 99,63597 < µ < 99 +, ,364 < µ < 00,63597 Iterval kepercayaa rata-rata omor beag pada eksperime kofirmasi ii teryata bersigguga dega iterval kepercayaa pada eksperime awal, yaitu 94,39 < µ < 97,58. Ii berarti komposisi settig parameter hasil percobaa utuk memaksimalka omor beag diaggap akurat. g. Iterval Kepercayaa Rata-Rata Tigkat ketidakrataa Utuk Eksperime Kofirmasi CI F (, v;45) Ve eff r ±,59 4,055,4 6 0 Iterval kepercayaa utuk ratarata Tigkat ketidakrataa sebagai berikut.,9,59 < µ <,9 +,59 Iterval kepercayaa rata-rata Tigkat Ketidakrataa pada eksperime kofirmasi ii teryata bersigguga dega iterval kepercayaa pada eksperime awal, yaitu,69 < µ < 3,46. Ii berarti komposisi settig parameter hasil percobaa utuk memiimalka Tigkat Ketidakrataa diaggap akurat.,75 < µ < 5, h. Perbadiga Karakteristik Proses Sebelum da Setelah Optimasi Walaupu faktor terkedali telah dipelajari sedemikia sehigga level faktor ideal telah ditetapka, suatu faktor terkedali mugki haya aka berpegaruh pada ratarata saja, mugki haya berpegaruh pada perbedaaya saja, mugki berpegaruh pada rata-rata da perbedaa atau
12 mugki faktor terkedali tersebut tidak berpegaruh pada rata-rata da perbedaa. Proses yag sedag berjala dapat ditadai dega percobaa awal omor beag Sliver Cardig dimaa rata-rata total percobaa awal omor beag Sliver Cardig adalah 0,84 Yard per Lbs dega stadar peyimpaga,69389 ii bersama-sama dega jumlah maksimum percobaa kofirmasi dapat ditadai seperti berikut. Tabel 5. Perbadiga Karakteristik Proses Sebelum Da Setelah Optimasi Nomor Beag Sebelum Optimasi (Percobaa Awal) Setelah Optimasi (Percobaa Kofirmasi) Rata-Rata ( y ) 0,7 Yard per Lbs 99 Yard per Lbs Stadar Deviasi ( ),6939 0,8899 Sumber : Data hasil percobaa yag telah diolah Megguaka hasil ii, kemudia kita badigka proses sebelum optimasi da proses setelah optimasi dega megguaka alur distribusi ormal dimaa sumbu y meyataka frekuesi relatif da sumbu x meyataka karakteristik omor beag Sliver Cardig. Utuk megetahui besarya frekuesi relatif pada sumbu y dapat megguaka rumus : Dega meyataka frekuesi relatif, meyataka stadar e y y deviasi da y adalah rata-rata. Spesifikasi omor beag Sliver Cardig adalah 99,96 Yard per Lbs dega tolerasi kurag lebih %. Da utuk mecari cakupa karakteristik omor beag Sliver Cardig pada sumbu x dapat megguaka rumus : x ( + 3 ) ke kaa da x ( - 3 ) ke kiri, hal yag sama dilakuka pada percobaa kofirmasi. Maka dega megguaka distribusi probabilitas utuk kurva ormal diperoleh : ) Percobaa awal atau sebelum optimasi a) Frekuesi relatif. 3,4 0,35 b) Cakupa karakteristik omor beag Sliver Cardig pada sumbu x x (0,7 + 3(,6939)) 06,7937,6939 e ,6939 x (0,7 + 3(,6939)) 96,6303 ) Percobaa kofirmasi atau setelah optimasi a) Frekuesi relatif. 3,4 0,8898 e ,8898
13 FREKUENSI RELATIF 0,4484 b) Cakupa karakteristik omor beag Sliver Cardig pada sumbu x x (0,7 + 3(,6939)) 06,7937 x (0,7 + 3(,6939)) 96,6303 Alur distribusi ormal omor beag Slver Cardig utuk kodisi-kodisi yag ada (proses sebelum optimasi) dari omor beag dibadigka dega jumlah maksimum (proses setelah optimasi) ditujukka dega gambar berikut a c b NOMOR BENANG Gambar. Perbadiga karakteristik proses sebelum da setelah Optimazitio (Sumber : Data hasil percobaa yag telah diolah) Dari gambar di atas huruf a meujukka target omor beag Sliver Cardig, huruf b meujukka omor beag Sliver Cardig yag ada, da huruf c meujukka omor beag Sliver sesudah optimasi. Sehigga diketahui bahwa level faktor terkedali yag ideal atau yag sudah ditetapka terlihat berpegaruh pada rata-rata da pada perbedaa (variasi). 4. Kesimpula a. Faktor-faktor yag mejadi techical respo dalam memperbaiki kualitas produk Sliver Cardig adalah settig kecepata, Pajag serat campura Polyester da Rayo, Kehalusa serat campura Polyester da Rayo, Settig jarak atara Pelat Peyuap da Takeri, Settig jarak atara Takeri da Silider, Settig jarak atara Silider da Flat, Settig jarak atara Silider da Doffer, Settig jarak atara Doffer da Sisir Doffer. Sedagka atribut dari faktor-faktor tersebut yaitu omor Beag Ne beserta (CV Ne ) Coefisie Variasi yag diketahui dari omor beag yag dihasilka, Ketidakrataa (U%). b. Peerapa metode Taguchi utuk memperoleh komposisi pembuata Sliver Cardig yag berkualitas sagat dipegaruhi oleh persetase
14 cacat terkecil, omor beag teredah da tigkat ketidakrataa teredah berdasarka rata-rata persetase jumlah produk cacat terkecil, omor beag teredah da tigkat ketidakrataa teredah da rasio S/N yaitu settig kecepata (A ) level (40 Yard per Lbs), Pajag serat campura Polyester da Rayo (B ) level (38, mm), Kehalusa serat campura Polyester da Rayo C 3 level 3 (0,9 deier), Settig jarak atara Pelat Peyuap da Takeri D 3 level 3 (0,0 ich Settig jarak atara Takeri da Silider E 3 level 3 (0,008 ich), Settig jarak atara Silider da Flat F 3 level 3 (0,0 ich), Settig jarak atara Silider da Doffer G level (0,004 ich), Settig jarak atara Doffer da Sisir Doffer H level (0,07 ich). c. Walaupu kualitas Sliver Cardig yag dihasilka oleh PT. Idustri Sadag Nusatara Uit Patal Secag Magelag masih dalam spesifikasi yag ditetapka tetapi dega Peerapa metode Taguchi aka bermafaat bagi perusahaa karea dari hasil perhituga diketahui mampu memperbaiki kualitas Sliver Cardig mejadi lebih baik. Dari eksperime kofirmasi yag dilakuka terbukti bahwa dega meerapka settig parameter usula dihasilka ratarata jumlah Produk Cacat,6%. Da dega parameter usula diketahui pula rata-rata jumlah Produk Cacat,6% berada pada Produk Cacat Sliver Cardig sesuai spesifikasi di bawah 4% (maksimal 4%) proses produksi Sliver Cardig diilai berkualitas tiggi oleh perusahaa karea itu proses produksi diaggap berjala ormal. Pada omor beag Sliver Cardig diketahui dega parameter usula dihasilka rata-rata Nomor beag Sliver Cardig mejadi 99 Yard Per Lbs dari rata-rata Nomor beag yag semula megguaka parameter sesuai kebijaka perusahaa sebesar 0,84 Yard Per Lbs. Da dega parameter usula diketahui pula Nomor beag 99 Yard Per Lbs berada pada spesifikasi yag ditetapka utuk Sliver Cardig yaitu 99,96 yard per Lbs dega tolerasi kurag lebih % (di dalam tolerasi di atara maksimal 00,96 Yard per Lbs da miimal 98,96 Yard Per Lbs) diilai berkualitas tiggi (baik sekali) sehigga Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya. Pada (Coevisie Variasi) CV% yag diketahui dari rata-rata omor beag Sliver Cardig yag dihasilka tampak bahwa parameter usula mampu meuruka (Coevisie Variasi) CV% Sliver Cardig mejadi 0,8989% dari (Coevisie Variasi) CV% Sliver Cardig yag semula megguaka parameter sesuai kebijaka perusahaa sebesar,6633%. Da dega parameter usula diketahui pula (Coevisie Variasi) CV% Sliver Cardig 0,8999% berada pada spesifikasi di bawah % (maksimal %) Sliver Cardig diilai berkualitas tiggi oleh perusahaa sehigga Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya. Pada rata-rata tigkat ketidakrataa Sliver Cardig diketahui bahwa dega parameter usula dihasilka rata-rata tigkat ketidakrataa Sliver Cardig mejadi,9% dari rata-rata tigkat ketidakrataa Sliver Cardig yag semula megguaka parameter sesuai kebijaka perusahaa sebesar 5,5%. Da dega parameter usula diketahui pula rata-rata
15 tigkat ketidakrataa Sliver Cardig,9% berada pada spesifikasi di bawah 5% (maksimal 5%) Sliver Cardig diilai berkualitas tiggi oleh perusahaa sehigga Sliver Cardig bisa berlajut utuk diteruska pada proses mesi berikutya. Daftar Acua Bellavedram, N., 995. Quality By Desig : Taguchi Techiques For Idustrial Experimettatio. Pretice Hall, Lodo. Chag, Peter., 003. Pegedalia Mutu Terpadu Utuk Idustri Tekstil Da Kofeksi, Peerbit PT. Pradya Paramita, Jakarta Komalasari, D., 003. Peerapa Metode QFD Da Taguchi Dalam Peetua Komposisi Baha Baku Yag Tepat Utuk Memperbaiki Kualitas Produk Pavig Di Pabrik Pavig Mucul Magelag, (Skripsi). Program studi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Muhammadiyah Magelag, Magelag. Marzuki, 000. Metodologi Peelitia. BPFE-UII. Yogyakarta. Pawitro, dkk., 975. Tekologi Pemitala Bagia I, Istitute Tekologi Badug, Badug. Peace, S. G., 993. Taguchi Methods : A Hads Of Approach. Addiso-Wasley Publishig Compay, Massachusetts. Ross, P.J., 996. Taguchi Techiques For Quality Egieerig d Editio. New York. McGraw Hill. Sudjaa, 00. Aalisis da Desig Eksperime, Peerbit Tarsito, Badug. Sudjaa, 996. Metode Statistika, Peerbit Tarsito, Badug. Wataabe, S., H, Sugiarto. N., 980. Tekologi Tekstil. Associatio for Iteratioal Techical Promotio, Tokyo, Japa W. N. Cytia, 005. Peerapa Metode Taguchi Dalam Meetuka Faktor-Faktor Pembuata Geteg Beto Yag Berkualitas Di Pabrik Piramida Tempura Magelag, (Skripsi). Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Muhammadiyah Magelag, Magelag. Nurwidiaa, 00. Peerapa Metode Taguchi Dalam Peracaga Parameter Settig Mesi Web Hamada 800 Diagosa Utuk Memperbaiki Kualitas Produk Cetak Diperusahaa Percetaka Nusatara Magelag, (Skripsi). Program Studi Tekik Idustri, Fakultas Tekik, Uiversitas Muhammadiyah Magelag, Magelag.
Bab III Metoda Taguchi
Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA. Langkah Langkah Dalam Pengolahan Data
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Metode Pegolaha Data Lagkah Lagkah Dalam Pegolaha Data Dalam melakuka pegolaha data yag diperoleh, maka diguaka alat batu statistik yag terdapat pada Statistical
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-31
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 202) ISSN: 230-928X D-3 Optimasi Multirespo Metode Taguchi dega Pedekata Quality Loss Fuctio (Study Kasus Proses Pembakara CO da Temperatur Gas Buag Pada Boiler
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
Lebih terperinciStudi Kasus Optimasi Proses Sizing Benang di P.T. XYZ
Studi Kasus Optimasi Proses Sizig Beag di P.T. XYZ Didik Wahjudi Dose Jurusa Tekik Mesi-Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas Kriste Petra Ceter for Quality Improvemet Jl. Siwalakerto -, Surabaya 609 dwahjudi@peter.petra.ac.id
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
Lebih terperinciMATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 1 No.6 Tahun 2017 ISSN
MATHuesa Jural Ilmiah Matematika Volume No.6 Tahu 207 ISSN 230-95 DESAIN EKSPERIMEN TAGUCHI DALAM OPTIMASI KUAT TEKAN BATU BATA edik Adika PROGRAM STUDI S- MATEMATIKA, AKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPengendalian Proses Menggunakan Diagram Kendali Median Absolute Deviation (MAD)
Prosidig Statistika ISSN: 2460-6456 Pegedalia Proses Megguaka Diagram Kedali Media Absolute Deviatio () 1 Haida Lestari, 2 Suliadi, 3 Lisur Wachidah 1,2,3 Prodi Statistika, Fakultas Matematika da Ilmu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciAPLIKASI METODE TAGUCHI DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI
APLIKASI METODE TAGUCHI DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI Ermawati ), Hartati ) )Dose Jurusa Matematika, )Mahasiswa Jurusa Matematika Fakultas Sais da Tekologi UIN Alauddi Makassar Abstract: The grocery
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh
BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka
Lebih terperinciPerancangan Setting Level Optimal dan Penentuan Quality Loss Function pada Pembuatan Tegel dengan Metode Taguchi
Performa (3) Vol., No.: 3-39 Peracaga Settig Level Optimal da Peetua Quality Loss Fuctio pada Pembuata Tegel dega Metode Taguchi Dewi Marlia, Eko Pujiyato da Cucuk Nur Rosidi Jurusa Tekik Idustri, Uiversitas
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi
5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNIVERSITAS TANJUNGPURA
PRISMA 1 (2018) PRISMA, Prosidig Semiar Nasioal Matematika https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK MONITORING DAN EVALUASI KINERJA DOSEN DI JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciBAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua
BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah siswa kelas VIII (delapan) semester ganjil di
4 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah siswa kelas VIII (delapa) semester gajil di SMP Xaverius 4 Badar Lampug tahu ajara 0/0 yag berjumlah siswa terdiri dari
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciP r o s i d i n g 149
P r o s i d i g 149 PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK KOPI TRADISIONAL DALAM RANGKA MENINGKATKAN KEPUASAN KONSUMEN Heptari Elita Dewi (1), Aisa Aprilia (2), Heru Satoso Hadi Subagyo (3) Fakultas Pertaia, Uiversitas
Lebih terperinciBAB IV PEMECAHAN MASALAH
BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii
Lebih terperinciANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT
Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Epsilon Juni 2014 Vol. 8 No. 1 METODE TAGUCHI UNTUK PENINGKATAN KUALITAS MUTU PRODUK
Jural Matematika Muri da Terapa Epsilo Jui 4 Vol. 8 No. METODE TGUCHI UNTUK PENINGKTN KULITS MUTU PRODUK khriyadi Wijaarta, Nur Salam, Dewi ggraii Program Studi Matematika Fakultas MIP Ulam Jl. Jed.. Yai
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE 2 K-P FRACTIONAL FACTORIAL DENGAN METODE TAGUCHI PADA PROSES PEMBUATAN FIBER GLASS
PERBANDINGAN METODE 2 K-P FRACTIONAL FACTORIAL DENGAN METODE TAGUCHI (Jai Rahardjo et al.) PERBANDINGAN METODE 2 K-P FRACTIONAL FACTORIAL DENGAN METODE TAGUCHI PADA PROSES PEMBUATAN FIBER GLASS Jai Rahardjo
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
Lebih terperinciPENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL ANALISIS SENSITIVITAS PETA KENDALI TRIPLE SAMPLING MENGGUNAKAN UTILITY FUNCTION METHOD
Semiar Nasioal Iformatika 5 (semasif 5) ISSN: 979-8 UPN Vetera Yogyakarta, 4 November 5 PENGEMBANGAN MODE ANAISIS SENSITIVITAS PETA KENDAI TRIPE SAMPING MENGGUNAKAN UTIITY FUNCTION METHOD Juwairiah ),
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Alat terapi ini menggunakan heater kering berjenis fibric yang elastis dan
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Alat terapi ii megguaka heater kerig berjeis fibric yag elastis da di bugkus dega busa, pasir kuarsa, da kai peutup utuk memberi isolator terhadap kulit
Lebih terperinciUkuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
Lebih terperinciJURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA ISSN: Vol. 1 No. 2 Februari 2009
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA ISSN: 7-45 Vol. No. Februari 00 ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS MELALUI EVALUASI DAN PERBAIKAN PROSES PRODUKSI DENGAN PENDEKATAN METODE CONTROL CHART DAN METODE TAGUCHI Joko
Lebih terperinciPenyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.
2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug
Lebih terperinciPedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciUKURAN TENDENSI SENTRAL
BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. : Lux meter dilengkapi sensor jarak berbasis arduino. : panjang 15,4 cm X tinggi 5,4 cm X lebar 8,7 cm
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat Tegaga Ukura Berat : Lux meter dilegkapi sesor jarak berbasis arduio : 5 V (DC) : pajag 15,4 cm tiggi 5,4 cm lebar 8,7 cm : 657 gram 4.. Gambar
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PERHITUNGAN DATA 4.1 Meetuka udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima pada hasil uji 4.1.1 Rumus udara masuk (efisiesi volumetrik) da efisiesi pegirima Jumlah volume
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. pre test post test with control group. Penelitian ini berupaya untuk
BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii megguaka desai Eksperimet dega pedekata pre test post test with cotrol group. Peelitia ii berupaya utuk megugkapka hubuga sebab-akibat dega cara
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciNama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL
Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
Lebih terperinciANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI PADA PRODUK ONCOM DALAM UPAYA MENGURANGI TINGKAT KECACATAN PRODUK MENGGUNAKAN ALAT BANTU STATISTIK
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI PADA PRODUK ONCOM DALAM UPAYA MENGURANGI TINGKAT KECACATAN PRODUK MENGGUNAKAN ALAT BANTU STATISTIK Sarif Hidayat,Jazuli, Rudi Tjahyoo Tekik Idustri, Fakultas Tekik,
Lebih terperinciBAB V METODOLOGI PENELITIAN
BAB V METODOLOGI PEELITIA 5.1 Racaga Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia kualitatif dega metode wawacara medalam (i depth iterview) utuk memperoleh gambara ketidaklegkapa pegisia berkas rekam medis
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciAnalisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT
Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh
Lebih terperinciPEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE
PEMODELAN MINIMIZE TOTAL BIAYA PENGENDALIAN KUALITAS TERHADAP PROSES MANUFAKTURING PRODUK FURNITURE Sutriso B., Abd. Haris, Romadho Jurusa Maajeme - Fakultas Ekoomi, Uiversitas Widya Dharma Klate Jl. Ki
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciSOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA
Lampira 1. Prapembelajara SOAL PRAPEMBELAJARAN MODEL PENILAIAN FORMATIF BERBANTUAN WEB-BASED UNTUK MENINGKATKAN PEMAHAMAN KONSEP FISIKA SISWA Satua Pedidika : SMK Mata Pelajara : Fisika Kelas/ Semester
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam
Lebih terperinciBAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARSA DAN FAKTOR DISKON
BAB III ECONOMIC ORDER QUANTITY MULTIITEM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN WAKTU KADALUARA DAN FAKTOR DIKON 3.1 Ecoomic Order Quatity Ecoomic Order Quatity (EOQ) merupaka suatu metode yag diguaka utuk megedalika
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciMetode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
Lebih terperinciPENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011
PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA8 ANALISIS DATA Utriwei Mukhaiyar 7 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik Peaksira Selag Nilai
Lebih terperinciAplikasi Pengenalan Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pengendalian Gerakan Robot
Jural Emitor Vol.16 No. 02 ISSN 1411-8890 Aplikasi Pegeala Pola pada Citra Bola Sebagai Dasar Pegedalia Geraka Robot Ratasari Nur Rohmah Jurusa Tekik Elektro Uiversitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Surakarta,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture
Lebih terperinciPENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
Lebih terperinciPENENTUAN PANJANG GELOMBANG MAKSIMUM DAN KONSENTRASI CAMPURAN MENGGUNAKAN DUA JENIS SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS
Lapora Praktikum Aalisis Istrumetal 2014 PENENTUAN PANJANG GELOMBANG MAKSIMUM DAN KONSENTRASI CAMPURAN MENGGUNAKAN DUA JENIS SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS Norma Nur Azizah 1, Wula Suci P, Mohamad Rafi 1 Departeme
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia
Lebih terperinciRange atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN
UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU
Lebih terperinci--Fisheries Data Analysis-- Perbandingan ragam. By. Ledhyane Ika Harlyan. Faculty of Fisheries and Marine Science Brawijaya University
--Fisheries Data Aalysis-- Perbadiga ragam By. Ledhyae Ika Harlya Faculty of Fisheries ad Marie Sciece Brawijaya Uiversity Tujua Istruksioal Khusus Mahasiswa dapat megguaka aalisis statistika sederhaa
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada BAB III ini akan dibahas mengenai bentuk program linear fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada BAB III ii aka dibahas megeai betuk program liear fuzzy dega koefisie tekis kedala berbetuk bilaga fuzzy da pembahasa peyelesaia masalah optimasi studi kasus pada UD FIRDAUS Magelag
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus
Lebih terperinciPerbandingan Beberapa Metode Pendugaan Parameter AR(1)
Jural Vokasi 0, Vol.7. No. 5-3 Perbadiga Beberapa Metode Pedugaa Parameter AR() MUHLASAH NOVITASARI M, NANI SETIANINGSIH & DADAN K Program Studi Matematika Fakultas MIPA Uiversitas Tajugpura Jl. Ahmad
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. memelihara itik Damiaking murni di Kampung Teras Toyib Desa Kamaruton
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Baha da Alat Peelitia 3.1.1 Telur Tetas Itik Damiakig Baha yag diguaka dalam peelitia ii adalah telur tetas itik Damiakig berasal dari iduk yag dipelihara secara ekstesif
Lebih terperinciMENENTUKAN SUHU OPERASI MESIN DRYER DENGAN METODE TAGUCHI UNTUK MENGURANGI JUMLAH BENANG BASAH PADA DIVISI YARN DYING DI PT MULIA KNITTING FACTORY
Jural Tekik da Ilmu Komputer MENENTUKAN SUHU OPERASI MESIN DRYER DENGAN METODE TAGUCHI UNTUK MENGURANGI JUMLAH BENANG BASAH PADA DIVISI YARN DYING DI PT MULIA KNITTING FACTORY (Determiig The Dryer Operatig
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciRekayasa Mutu Besi Beton dengan Metode Taguchi
JURNAL TEKNIK MESIN Vol., No., Oktober 000: 0 08 Rekayasa Mutu Besi Beto dega Metode Taguchi Didik Wahjudi Dose Fakultas Tekologi Idustri Jurusa Tekik Mesi Uiversitas Kriste Petra Roche Alimi Dose Fakultas
Lebih terperincisimulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai
37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi
Lebih terperinciPERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA
PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA Cara Peyajia Data dega Tabel Distribusi Frekuesi Distribusi Frekuesi adalah data yag disusu dalam betuk kelompok baris berdasarka
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Subyek dalam peelitia ii adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Badar Lampug, semester gajil Tahu Pelajara 2009-2010, yag berjumlah 19 orag terdiri dari 10 siswa
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
Lebih terperinci