PENENTUAN VARIABEL PERANCANGAN ECONOMIZER YANG ROBUST DAN MAMPU MEMENUHI MULTI TUJUAN (RESPON)
|
|
- Adi Sugiarto
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 PENENTUAN VARIABEL PERANCANGAN ECONOMIZER YANG ROBUST DAN MAMPU MEMENUHI MULTI TUJUAN (RESPON (Studi Kasus Pada Alstom Package Boiler Type 37VP16R/48 Ari Nuralamsyah, Haryoo Program Studi Magister Maajeme Tekologi ITS Surabaya ABSTRAK Ecoomizer merupaka salah satu bagia alat peukar paas ( heat exchager pada boiler yag memaika peraa petig dalam peetua efisiesi thermal boiler secara keseluruha. Ecoomizer bekerja dega megambil paas ( heat recovery gas sisa (flue gas yag keluar dari boiler sebelum dibuag ke cerobog (stack. Ada bayak variabel yag mempegaruhi keefektifa desai Ecoomizer atara lai properti tubig da fi yag diguaka, susua & spasi atar tubig serta arah alira fluida kerja pada Ecoomizer. Sedagka variabel peggaggu yag tidak dapat dikedalika tetapi berpegaruh pada ujuk kerja Ecoomizer atara lai jeis baha bakar yag diguaka, temperature gas sisa da temperature feedwater masuk. Peelitia ii bertujua utuk memperoleh hasil racaga Ecoomizer yag mempuyai efisiesi perpidaha paas yag maksimum ( larger the better, tetapi tetap ekoomis dega luas perpidaha paas serta biaya operasi miimum.( smaller the better. Dalam peelitia ii, data percobaa tiap respo (efisi esi perpidaha paas, luas perpidaha paas da biaya operasi disusu dalam betuk Stadard Orthogoal Array (OA dari Taguchi. Hasil dari tabel OA kemudia dibawa ke rasio S/N yag merepresetasika ukura keragama yag timbul (presisi da akurasi. Tigkat kepetiga ketiga respo diatas dibobot dega megguaka metoda Etropy. Metoda Overall Evaluatio Criteria (OEC kemudia diguaka utuk meghasilka suatu besara yag mewakili ketiga respo yag dikehedaki berdasarka bobot yag telah ditetuka. Berikutya dilakuka Aalysis of Variace (ANOVA utuk megetahui besar pegaruh variabel peracaga terhadap ilai OEC. Dari Hasil dari perhituga ANOVA, dapat diperoleh kombiasi variabel peracaga Ecoomizer yag meghasilka efisiesi perpidaha paas yag maksimum, tetapi memiliki luas perpidaha paas serta biaya operasi miimum. Hasil peelitia meujukka respo yag berpegaruh terhadap desai Ecoomizer berturut- turut adalah biaya operasi (55.3%, luas perpidaha paas (5.9% da efisiesi perpidaha paas (18.8%. Sedagka faktor kotrol yag palig berpegaruh adalah Trasfersal Legth (36.6% da Jumlah Tube ke Arah Tiggi (9.0% Kemudia dilakuka percobaa kofirmasi berdasarka kodisi optimal da dibadigka dega kodisi existig. Gai S/N ratio yag diperoleh adalah sebesar 0.74, sehigga peghemata yag didapat adalah 15.67% Kata kuci : Orthogoal Array, Taguchi, Etropy, Ecoomizer, Overall Evaluatio Criteria (OEC
2 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 PENDAHULUAN Ecoomizer merupaka alat peukar paas (heat exchager yag memaika peraa petig dalam peetua efisiesi thermal boiler secara keseluruha. Ecoomizer bekerja dega megambil paas ( heat recovery gas sisa (flue gas yag keluar dari boiler sebelum dibuag ke cerobog (stack. Desig Ecoomizer yag hadal selai dapat memeuhi berbagai tujua desig (respod yag optimum haruslah juga mempuyai ketahaa terhadap variabilitas proses ( oise factor. Sedagka setiap desig ecoomizer (cotrol factor pada dasarya bersifat uik karea tergatug dari ukura boiler, kodisi operasi boiler da variabilitas peggaggu yag ada yag kebayaka berbeda da mempuyai ilai yag spesifik di tiap project. Utuk megatasi masalah di atas, ada suatu metoda peracaga yag berprisip pada peigkata mutu dega memiimalka pegaruh dari peyebab-peyebab perubaha ( oise factor tapa meghilagka peyebab itu sediri. Metoda yag diguaka adalah Robust Desig Egieerig (Taguchi Method dega melakuka desai parameter terhadap faktor kotrol utuk memperoleh respo yag optimum. Karea respo yag hedak dituju mempuyai karakteristik yag berlaia, Overall Evaluatio Criteria (OEC diguaka utuk meghasilka suatu besara yag mewakili ketiga respo yag dikehedaki. Sedagka bobot tiap respo telah ditetuka dega metoda Etropy. LANDASAN TEORI Defiisi kualitas yag diberika oleh metodologi Taguchi berorietasi pada pelagga. Defiisi kualitas Taguchi (dalam arti egatif : "Quality is the loss imparted to society from the time the product is shipped (Feigebaum, Arti Loss disii termasuk ogkos kekecewaa pelagga yag berujug pada hilagya reputasi perusahaa.. Tujua utama metoda Taguchi adalah memperbaiki desai da proses suatu produk melalui idetifikasi faktor kotrol da kombiasi level faktorya, dega memiimalka variasi produk disekitar ilai target respo. Dega mecari kombiasi level faktor-faktor pada tigkat optimalya, produk dapat difabrikasi dega lebih robust (taha terhadap perubaha operasi da kodisi ligkugaya. Utuk mecapai kualitas yag diigika, metoda Taguchi bekerja dega meguragi peyebab yag meghasilka efek buruk, tidak dega meghilagka efek buruk yag ada. Overall Evaluatio Criteria (OEC Ketika suatu produk harus dapat memeuhi multi tujua yag masig-masig mempuyai karakteristik da bobot berlaia, perlu dilakuka peggabuga besarabesara mejadi kuatitas tuggal megguaka metoda Overall Evaluatio Criteria (OEC. Metoda OEC bekerja dega megkombiasika beberapa karakteristik kualitas mejadi satu ilai tuggal (Roy, 001. Lagkah-lagkah metoda OEC adalah : 1. Meetuka bobot tiap-tiap respo (Metoda Etropy.. Melakuka ormalisasi terhadap besara respo. 3. Membawa semua karakteristik kualitas ke arah Larger the better (LTB. Kosep Total Loss Fuctio Gambar di bawah meggambarka fugsi kerugia Taguchi sebagai fugsi deviasi dari keadaa ideal atau ilai target dari parameter desai yag diberika. Disii, Yo melambagka ilai target, atau ilai yag palig dikehedaki, dari suatu parameter A-1-
3 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 yag ditijau. Parameter ii mugki dapat berupa dimesi kritis, wara dari suatu produk, atau karakteristik lai yag berkotribusi kepada kosep kualitas pelagga. Gambar 1 Metoda Kerugia Total Taguchi Meurut Taguchi, pada duia yata tidak ada produk yag tepat memeuhi persyarata. Ujuk kerja secara bertahap mulai meuru ketika parameter desig bergeser dari ilai optimumya. Oleh karea itu, Taguchi meyaraka fugsi kerugia diukur dega deviasi terhadap ilai ideal. Fugsi kotiue (kuadrati k dapat dilihat pada Gambar 1. Ujuk kerja suatu produk dikataka meuru bila parameter desig bergeser dari ilai ideal atau target. Fugsi tersebut dapat dideskripsika sebagai : L(Y = k (Y Y0² (1 Dega L(Y adalah kerugia data dollar (uag, Y 0 adalah titik dimaa karakteristik harus ditetuka, Y adalah ilai aktual karakteristik, da k adalah kostata yag tergatug pada besar karakteristik da uit moeter yag diguaka dega : L(Y = quality loss utuk respo ke j da kombiasi perlakua ke i k = koefisie fugsi kerugia Y = bayak replikasi (pegulaga = bayak replikasi (pegulaga Y0 Sigal to Noise Ratio Meurut Taguchi, produk yag mempuyai kualitas yag bagus diperoleh dega mejaga karakteristik produk dalam target dega variasi yag kecil. Taguchi meekaka pada kepuasa pelagga yag optimum, dega megembagka produk yag memeuhi target pada basis yag kosiste. Sehigga, dapat disimpulka bahwa aspek yag terpetig pada kotrol kualitas Taguchi adalah miimasi variasi disekitar ilai target (Roy, 001. Aspek di atas dapat diragkum megguaka besara sigal to oise ratio (SNR, yaitu : rerata SNR ( simpaga baku Perumusa SNR tergatug dari 3 jeis karateristik kualitas yag dituju yaitu omial is the best, smaller the better da larger the better. A. SNR utuk karakteristik kualitas omimal is the best Pada kasus omial is the best ada harga omial (target yag igi dicapai. Semisal sampel dilambagka dega otasi Y1, Y, Y3,..., Y da harga target adalah Y0 maka : (Y1 Y0 (Y Y0 (Y3 Y0...(Y Y0 MSD (3 A-1-3
4 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 MSD i1 (Yi Y0 (4 SNR -10 log 10 i1 (Y i Y 0 (5 B. SNR utuk karakteristik kualitas larger the better Pada kasus larger the better harga yag diigii adalah harga yag palig besar. Karakteristik kualitas ii diukur dega meambahka kuadrat dari iverse masigmasig sampel. Semisal sampel dilambagka dega otasi Y1, Y, Y3,..., Y, maka MSD da SNR dapat dihitug sebagai berikut : (1/Y 1 (1/Y (1/Y3...(1/Y MSD (6 MSD i1 (1/Y i (7 SNR -10 log 10 i1 (1/Y i (8 C. SNR utuk karakteristik kualitas smaller the better Pada kasus smaller the better harga yag diigii adalah harga yag palig kecil. Karakteristik kualitas ii diukur dega meambahka kuadrat masig-masig sampel. Semisal sampel dilambagka dega otasi Y1, Y, Y3,..., Y, maka MSD da SNR dapat dihitug sebagai berikut : (Y 1 (Y (Y3...(Y4 MSD (9 MSD i1 (Y i (10 SNR -10 log 10 i1 (Y i (11 METODOLOGI PENELITIAN Metodologi peelitia desai parameter terhadap faktor kotrol Ecoomizer agar robust terhadap faktor oise da memeuhi multi respo, maka diguaka tahapatahapa sebagai berikut : 1. Observasi awal da perecaaa eksperime Observasi dilakuka utuk megetahui kedala-kedala yag dihadapi dalam peracaga Ecoomizer da berdiskusi dega Egieer utuk megetahui faktor kotrol da faktor oise yag ada. Proses peracaga eksperime. Proses ii terdiri dari : Peetua respo eksperime Peetua faktor pegotrol da level yag diguaka Peetua faktor oise da level yag diguaka Peracaga orthogoal array yag terdiri dari ier array da outer array A-1-4
5 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus Pegumpula data da pelaksaaa eksperime 4. Aalisa hasil eksperime. Proses ii terdiri dari : Peetua bobot tiap-tiap respo dega metoda Etropy Meghitug ilai OEC bedasarka bobot yag telah diperoleh Meghitug S/N ratio ilai OEC dega metoda ANOVA Melakuka percobaa kofirmasi da meghitug savig yag dilakuka PELAKSANAAN EKSPERIMEN DAN PEMBAHASAN Eksperime dilakuka dega megguaka simulasi komputer dega memasukka faktor kotrol da faktor oise. Berikut ii racaga proses eksperime desai ecoomizer : Respo eksperime Respo yag igi dituju pada eksperime ii adalah : 1. Efektifitas perpidaha paas. Efektivitas perpidaha paas adalah besarya eergi yag dapat diambil dari total jumlah eergi yag dapat diserap. Karakterisitk kualitas yag hedak dituju adalah larger the better.. Biaya ivestasi miimum. Biaya ivestasi ecoomizer ditetuka luas trasfer paas tube da fi yag terpasag. Karakterisitk kualitas yag hedak dituju adalah smaller the better. 3. Biaya operasi miimum. Biaya operasi ecoomizer ditetuka teaga pompa da fa yag diguaka. Karakterisitk kualitas yag hedak dituju adalah smaller the better Faktor Pegotrol Faktor pegotrol da level yag diguaka pada percobaa ii : 1. Susua Tube pada Ecoomizer (Sejajar da selag selig.. Outlet Diameter Tubig (1.5, 1.75 da Jumlah tube ke arah lebar ecoomizer (16,18,0 da tube 4. Jumlah tube ke arah tiggi ecoomizer (18,0, da 4 tube 5. Pajag fied tube ecoomizer (16,18,0 da tube 6. Trasversal Spacig (3.5, da Logitudial Spacig (3.5, da Kerapata Fi (,.5 3 da Ketebala Fi (0.05, 0.06, 0.07 da Ketiggia Fi (0.65, 0.7, 0.75 da 0.8 Faktor Noise 1. Temperature gas buag masuk ecoomizer. Variasi temperature: 360 o C da 370 o C.. Temperature feedwater masuk ecoomizer. Variasi temperature: 140 o C da 150 o C. 3. Jeis baha bakar. Variasi baha bakar : Refiery Gas da Fuel Oil. Racaga Orthogoal Array Berdasarka faktor pegotrol da level yag dipilih, matrik orthogoal array (Ier Array yag diguaka adalah L3 ( Sedagka utuk faktor oise da level yag dipilih, matrik orthogoal array ( Outer Array yag diguaka adalah L4 ( 3. Berikut ii adalah tabel racaga percobaa Orthogoal Array utuk tiap-tiap respo: A-1-5
6 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 Tabel 1. Racaga Pecobaa Orthogoal Array utuk Tiap-tiap Respo Ier Array Outer Array M 1 1 L 1 1 K 1 1 L3 ( L4 ( 3 A B C D E F G H I J A B C D E F G H I J Perhituga Bobot tiap Respo Metoda etropy diguaka utuk meetuka bobot masig-masig respo yaitu efisiesi thermal, luas perpidaha paas da teaga utilitas. Perhituga etropy masig-masig respo adalah : Nilai etropy utuk variabel efisiesi thermal : e1 = -1/(l 3 * = 0.97 Nilai etropy utuk variabel luas perpidaha paas : e = -1/(l 3 * = A-1-6
7 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 Nilai etropy utuk variabel teaga utilitas: e3 = -1/(l 3 * = Sehigga bobot tiap-tiap respo adalah sebagai berikut : Nilai bobot utuk variabel efisiesi thermal : w 1 ( ( ( ( Nilai bobot utuk variabel luas perpidaha paas : w ( ( ( ( Nilai bobot utuk variabel teaga utilitas : w Perhituga Nilai OEC ( ( ( ( Nilai OEC pada dasarya merupaka ilai gabuga dari beberapa respo berdasarka bobot da karakteristik kualitas yag dituju. OEC mempuyai harga maksimum =1 da miimum = 0. Nilai terbaik da terburuk utuk tiap-tiap respo diperoleh dari hasil percobaa berdasarka kombiasi level da faktor yag disaraka utuk boiler type 37VP16R/48. Berikut ii beberapa parameter yag diguaka : Respo Tabel Parameter Perhituga OEC Nilai terbaik Nilai terburuk Karakteristik Kualitas Pembobota Relatif, % Efisiesi Perpidaha Paas (% Larger the Better 0.19 Luas Perpidaha Paas (ft 8,710 45,093 Smaller the Better 0.6 Teaga Utilitas (kw Smaller the Better 0.55 Perhituga Sigal to Noise Ratio (SNR Setelah ilai OEC utuk tiap-tiap percobaa diperoleh, dihitug ratio SNR yag merupaka racaga utuk metrasformasika pegulaga data (palig se dikit dua kali utuk satu eksperime ke dalam suatu ilai yag mewakili ukura keragama yag timbul. Nilai OEC maki besar maki baik, sehigga karakteristik kualitas S/N yag dituju adalah larger is better. Kemudia tuk megetahui pegaruh suatu faktor pada tiap-tiap level, maka disusu tabel respo Rasio Sigal to Noise (S/N berdasarka faktor da level-levelya. Perhituga S/N rasio utuk setiap faktor pada tiap-tiap level dilakuka dega cara meghitug ilai rata-rata respod pada setiap faktor di level yag bersagkuta. Berikut ii hasil perhitugaya : A-1-7
8 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 Tabel 3. Respod Sigal to Noise (S/N Berdasarka Faktor da Level-levelya Nilai S/N Level 1 Level Level 3 Level 4 OEC Faktor A Faktor B Faktor C Faktor D Faktor E Faktor F Faktor G Faktor H Faktor I Faktor J Perhituga ANOVA Perhituga ANOVA dilakuka utuk megetahui pegaruh faktor-faktor peracaga terhadap respo yag dalam hal ii berupa SNR ilai OEC. Dari perhituga ANOVA, bila didapat faktor yag tidak berpegaruh dilakuka poolig. Berikut ii hasil perhituga ANOVA setelah dilakuka poolig : Tabel 4. Perhituga ANOVA utuk rasio S/N dari ilai OEC (Poolig faktor G. Sumber Variasi Derajat Bebas (DOF, f Sum of Square (S Variace F hitug F tabel Pure Sum of Square (S' Perse Kostribusi (P Susua tube (A Diameter tube (B Jumlah tube ke arah lebar (C Jumlah tube ke arah tiggi (D Pajag fied tube (E Trasversal Legth, ST (F Kerapata fi (H Ketebala fi (I Ketiggia fi (J Residual Total Taksira Kodisi Optimum da Selag Kepercayaa Kodisi optimum diperoleh dari kombiasi faktor yag memiliki ilai S/N OEC yag palig tiggi da sigifikas melalui uji statistik. Kombiasi level optimum adalah : A1BC4D1E1F4H3I3J1 S/N ilai OEC optimum = y + (A1 y + (B-y+ +(I1-y = Selag kepercayaa utuk taksira kodisi optimum adalah : A-1-8
9 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 Fα,1,V, V e CI S/Nopt F10%,1,6 CI = ± 1.01 Covidece Iterval (CI harga rasi o S/N ilai OEC optimum dega tigkat kepercayaa 90% adalah -.38 sampai Percobaa Kofirmasi S/N ilai OEC Dega melakuka percobaa kofirmasi utuk kodisi optimum respo yaitu pada level faktor A1BC4D1E1F4G4H3I3J1 diperoleh hasil seperti tertera pada Tabel 5 Tabel 5. Percobaa Kofirmasi pada Kodisi Optimum Respo. Respo Faktor Faktor Faktor Faktor Noise 1 Noise Noise 3 Noise 4 Efisiesi Thermal (% 68.10% 66.48% 66.46% 68.19% Luas perpidaha paas (ft Teaga utilitas (kw Nilai OEC Respo Selag kepercayaa utuk percobaa kofirmasi adalah : CI = - ± 1.01 eff Covidece Iterval (CI harga rasio S/N ilai OEC optimum dega tigkat kepercayaa 90% adalah sampai Perhituga Peghemata yag diperoleh Sebelum dilakuka perhituga peghemata, dilakuka perhituga ilai OEC Respo utuk Existig Ecoomizer pada boiler 37VP16 di Pertamia UP-IV seperti tertera pada Tabel 6 di bawah. Tabel 6. Kodisi Ecoomizer Sebelum Dilakuka Optimasi Respo Faktor Faktor Faktor Faktor Noise 1 Noise Noise 3 Noise 4 Efisiesi Thermal (% 85.10% 83.7% 83.7% 85.1% Luas perpidaha paas (ft Teaga utilitas (kw Nilai OEC Respo SNR = -10 log ( = ( 3 ( CI S/N Fα,1,V, Ve - F10%,1,6 r 3 eff 1 (1 8 Savig (1 10 cofirm ( gai/10 100% (1 10 ( (.74/10 100% 15.67% Sehigga peghemata multirespo (efisiesi thermal, luas perpidaha paas da teaga utilitas yag diperoleh bila megguaka desai yag baru adalah 15.67%. 0,4 A-1-9
10 Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi VI Program Studi MMT-ITS, Surabaya 4 Agustus 007 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpula Respo yag berpegaruh terhadap desai Ecoomizer berturut-turut adalah Biaya Operasi (55.3%, Luas Perpidaha Paas (5.9% da e fisiesi perpidaha paas (18.8%. Faktor yag berpegaruh secara sigifika terhadap respo efisiesi paas, luas perpidaha paas da biaya operasi pada desai Ecoomizer berturut-turut adalah: Trasversal Legth (39.4%, Jumlah tube ke arah tiggi (11.8%, Pajag fied tube (8.7%, Ketebala fi (6%, Jumlah tube ke arah lebar (4.9%, Kerapata fi (4. 7%, Diameter tube (4.3%, Ketiggia fi (3.9%, Susua tube (1.7% Kodisi optimum utuk meghasilka hasil racaga Ecoomizer yag memeuhi multirespo dicapai pada kombiasi level A1BC4D1E1 F4G4H3I3J1. Susua tube,a (sejajar ; Diameter tube,b ( 1.75 ; Jumlah tube ke arah lebar,c ( buah ; Jumlah tube ke arah tiggi,d (18 buah ; Pajag fied tube,e (16 ; Trasversal Spacig,F (4 ; Logitudial Spacig,G (4 ; Kerapata fi,h (3 FPI ; Ketebala fi,i (0.07 ; Ketiggia fi,j (0.65 Setelah dilakuka percobaa kofirmasi berdasarka kodisi optimal da kemudia dibadigka dega kodisi existig, diperoleh gai S/N ratio sebesar Sehigga secara umum effisiesi ecoomizer meigkat sebesar 15.67% Sara 1. Perlu dilakuka peelitia lebih lajut utuk megetahui iteraksi atar faktor pegotrol desai ecoomizer.. Peelitia Optimasi ii dilakuka saat boiler berada pada Maximum Cotiuous Load yaitu 110 TPH. Oleh karea itu perlu dilakuka optimasi desai Ecoomizer yag robust pada berbagai load (75% load da 50% load 3. Utuk melakuka peelitia pada berbagai load (partial load, perlu memasukka sigal factor berupa jumlah burer yag beroperasi, opeig fuel oil & fuel gas cotrol valve serta opeig FD Fa damper DAFTAR PUSTAKA Feigebaum A.V., 1991, Total Quality Cotrol, McGraw-Hill, New York. Gaapathy V., 1993, Steam Plat Calculatios Maual, Marcel Dekker Ic., New York. Ross, Philip J.,1996, Taguchi techique for Quality Egieerig : Loss Fuctio, Orthogoal Experimets, Parameter ad Tolerace Desig, McGraw-Hill, Sigapore. Roy, Rajit K., 001, Desig of Experimet Usig the Taguchi Approach : 16 Steps to Product ad Process Improvemets, Joh Wiley & Sos, New York. Se, Pratyush da Yag, Jia Bo, 1997, Multiple Criteria Decisio Support i Egieerig Desig, Spriger-Verlag, Lodo. Stultz, Steve C. da Kitto, Joh B., 199, Steam : It s geeratio ad use, The Babcock & Wilcock Compay, Ohio. A-1-10
JURNAL 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 terperinciBab 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 terperinciDIKTAT KULIAH PENGENDALIAN & PENJAMINAN KUALITAS (IE-501)
DIKTAT KULIAH PENGENDALIAN & PENJAMINAN KUALITAS (IE-50) TOPIK 7: TAGUCHI PARAMETER DESIGN Diktat ii diguaka bagi mahasiswa Jurusa Tekik Idustri Fakultas Tekik Uiversitas Kriste Maraatha Disusu oleh: Ir.
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 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 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 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 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 terperinciOPTIMASI MULTIRESPON PEMBUATAN KERTAS DI PAPER MACHINE II PT. ADIPRIMA SARAPRINTA GRESIK DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LOGIC ABSTRAK
OPTIMASI MULTIRESPON PEMBUATAN KERTAS DI PAPER MACHINE II PT. ADIPRIMA SARAPRINTA GRESIK DENGAN PENDEKATAN METODE FUZZY LOGIC Niswatu Qoitah, Dr. Brodjol Sutijo SU,M.Si Mahasiswa S Statistika FMIPA, Dose
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 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 terperinciOPTIMASI KUAT TEKAN, RESAPAN, DAN KEAUSAN PAVING BLOK ABU VULKANIK DENGAN PENDEKATAN THE FUZZY LOGICS
OPTIMASI KUAT TEKAN, RESAPAN, DAN KEAUSAN PAVING BLOK ABU VULKANIK DENGAN PENDEKATAN THE UZZY LOGICS Radi Nugraha Putra, DR.Brojol Sutijo SU.,M.Si Mahasiswa Jurusa Statistika, Dose Pembimbig Jurusa Statistika
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 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 METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 terperinciPENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana
PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryaa Model liear meyagkut masalah statistik yag ketergatugaya terhadap parameter secara liear. Betuk umum model liear adalah 0 1X1... px p, dega = Variabel respo X i = Variabel
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 terperinciPENENTUAN LEVEL FAKTOR BENANG SLIVER
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
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 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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
30 BAB III METODE PENELITIAN Peelitia pejadwala pembagkit termal ii adalah utuk membadigka metode Lagragia Relaxatio yag diajuka peulis dega metode yag diguaka PLN. Di sii aka diuji metode maa yag peramalaya
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 terperinci6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi
6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0
Lebih terperinciStatistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015
Statistika Iferesia: Pedugaa Parameter Dr. Kusma Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 05 Populasi : Parameter Sampel : Statistik Statistik merupaka PENDUGA bagi parameter populasi Pegetahua megeai distribusi
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi
Lebih terperinciPenerapan Pendekatan Gabungan Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal Component Analysis (PCA) Pada Metode Taguchi Multirespon
Peerapa Pedekata Gabuga Grey Relatioal Aalysis (GRA) da Pricipal Compoet Aalysis (PCA) Pada Metode Taguchi Multirespo Nur Aprilia Rahmadai, Soy Suaryo, da Muhammad Sahid Akbar Jurusa Statistika, Fakultas
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 terperinciOptimasi Cranking Ampere Aki Di P.T. X
JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 3, No., Oktober 001: 70 76 Optimasi Crakig Ampere Aki Di P.T. X Didik Wahjudi Dose Fakultas Tekologi Idustri Jurusa Tekik Mesi Uiversitas Kriste Petra Abstrak Produk aki di P.T.
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 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 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 terperinciPendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
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 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 terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
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 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 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 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 terperinciBAB IV PENELITIAN Gambar Alat Untuk gambar alat dapat dilihat pada gambar 4.1. dibawah ini: Gambar 4.1. Modul Alat Tugas Akhir
43 BAB IV PENELITIAN 4.1. Spesifikasi Alat Nama Alat : Had dryer Dilegkapi Dega UV Steril da Pompa Caira Sabu Otomatis. Tegaga : 0 V Frekuesi : 50-60 Hz Daya : 350 Watt 4.. Gambar Alat Utuk gambar alat
Lebih terperinciKata kunci: Keandalan, umur hidup, program dinamik deterministik, anggaran biaya
Prosidig Semiar Nasioal Maajeme Tekologi III Program Studi MMT-ITS, Surabaya Pebruari 006 OPTIMASI KEANDALAN SISTEM KOMPONEN DARI MPEG BOARD DAN POWER SUPPLY VCD PLAYER DI PT. PANGGUNG ELECTRIC DENGAN
Lebih terperinciBAB V PERENCANAAN PELAT LANTAI
GROUP BAB V PRNCANAAN PLAT LANTA 5. Perecaaa Pelat Latai Perecaaa pelat latai seluruhya megguaka beto bertulag dega mutu beto f c = 0 MPa da baja utuk tulaga megguaka mutu baja fy = 40 MPa. Asumsi perhituga
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 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 terperincimempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
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 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 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 terperinciModel Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika
Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid
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 terperinciBAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya
BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais
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 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 terperinciKAJIAN KONDISI PROSES DELIGNIFIKASI TEPUNG SOHUN DENGAN METODE TAGUCHI
KAJIAN KONDISI PROSES DELIGNIFIKASI TEPUNG SOHUN DENGAN METODE TAGUCHI Cyrilla Idri Parwati, Purawa Jurusa Tekik Idustri, Istitut Sais & Tekologi AKPRIND Yogyakarta Jurusa Tekik Ligkuga, Istitut Sais &
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 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 terperinciStudi Plasma Immersion Ion Implantation (PIII) dengan menggunakan Target Tak Planar
JURNAL FISIKA DAN APLIKASINYA VOLUME 6, NOMOR JUNI,1 Studi Plasma Immersio Io Implatatio PIII dega megguaka Target Tak Plaar Yoyok Cahyoo Jurusa Fisika, FMIPA-Istitut Tekologi Sepuluh Nopember ITS Kampus
Lebih terperinciBab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial
Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala
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 terperinciBAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor
BAB ANAVA JALAN Merupaka pegembaga dari ANAVA 1 Jala Jika pada ANAVA 1 jala 1 Faktor Jika pada ANAVA jala Faktor Model Liier i i 1,..., a j 1,..., Satu faktor ag diteliti Aava 1 jala k i j k i 1,,...,
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output
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 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 terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
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 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia eksperime. Karea adaya pemberia perlakua pada sampel (siswa yag memiliki self efficacy redah da sagat redah) yaitu berupa layaa
Lebih terperinciPOSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
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 terperinciBAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT
Jural Iformatika Mulawarma Vol. 10 No. 2 September 2015 20 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT Necy Nurjaah 1), Zaial Arifi 2), Dya Marisa Khairia 3) 1,2,3)
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
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 I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
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 terperincikosume, karea kesalaha dalam kualitas dapat meimbulka komplai da ketidakpuasa dari kosume. Masalah kualitas dapat timbul karea berbagai peyebab yag ko
USULAN PERBAIKAN KUALITAS PADA MESIN GETAR DI PT. GANDUM MAS KENCANA UNTUK MENGETAHUI TINGKAT KEHALUSAN GULA MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI Vitha Amelia Jurusa Tekik Idustri, Fakultas Tekologi Idustri, Uiversitas
Lebih terperinciAplikasi Interpolasi Bilinier pada Pengolahan Citra Digital
Aplikasi Iterpolasi Biliier pada Pegolaha Citra Digital Veriskt Mega Jaa - 35408 Program Studi Iformatika Sekolah Tekik Elektro da Iformatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 403, Idoesia veriskmj@s.itb.ac.id
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 terperinciRESPONSI 2 STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 2015
RESPONSI STK 511 (ANALISIS STATISTIKA) JUMAT, 11 SEPTEMBER 015 A. PENYAJIAN DAN PERINGKASAN DATA 1. PENYAJIAN DATA a. Sebutka tekik peyajia data utuk data kualitatif! Diagram kueh, diagram batag, distribusi
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
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 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 II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
Lebih terperinci