DAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:

LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida. Nitrogen

Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya

OPTIMASI KUALITAS WARNA MINYAK GORENG DENGAN METODE RESPONSE SURFACE

Optimasi Parameter Pembubutan Terhadap Kekasaran Permukaan Produk

BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

Oleh: KELOMPOK SOYA E46. Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari

Rekayasa Mutu Produksi Gate Valve di P.T. Barindo Anggun Industri *

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

LAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor

LAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir

Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen

Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)

Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus

OPTIMASI DIAMETER TEBAR DAN DETONASI CONE EXPLOSIVE DENGAN METODA DUAL RESPONSE SURFACE

PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT

BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN

PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM

LAMPIRAN. Universitas Kristen Maranatha

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI

LAMPIRAN A. Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas. labu takar 250 ml x 0,056 = 14 gram maka

LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS

Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi

PENENTUAN FAKTOR DAN SETTING PARAMETER OPTIMAL UNTUK MEMINIMALKAN JUMLAH CACAT ROTI SMEER DENGAN DESAIN EKSPERIMEN

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

(Halaman ini sengaja dikosongkan)

PENGUJIAN PENGARUH FAKTOR MUSIK DAN INTENSITAS SUARA TERHADAP DAYA TAHAN PERFORMANSI MAHASISWA DALAM MENGERJAKAN SOAL HITUNGAN SEDERHANA

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 16 Nomor ISSN

Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab

STATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:

LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S

Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur. (Sumber : Googlemaps.com, 2013)

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

Peningkatan Kualitas melalui Desain Eksperimen (Studi Kasus di Sebuah Perusahaan Krupuk, Blitar)

LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL. Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut A 2 C 3.

Lampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter

Lampiran 1. Kuesioner Self Efficacy (I) dan Persepsi Manajemen Perusahaan (II) Pendidikan terakhir : SMA / D3 / S1 / S2 / S3 / Lainnya,.

Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009

: - Mahasiswa dapat melakukan eksperimen dengan bantuan software MINITAB

LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl. 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1

Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal)

SKALA UJI COBA. SKALA I No Pernyataan Tanggapan 1. Saya senang dengan penampilan saya SS S E TS STS 2. Saya merasa tidak memiliki kemampuan yang dapat

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (ST) Pada Program Studi Teknik Mesin UN PGRI Kediri OLEH :

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)

OPTIMASI WAKTU SIKLUS PRODUKSI KEMASAN PRODUK 50 ML PADA PROSES BLOW MOULDING DENGAN METODE RESPON PERMUKAAN ABSTRACT

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

LAMPIRAN A UJI F KURVA BAKU

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE Studi Kasus pada Perusahaan Injection Moulding

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

LAMPIRAN 5. Gambaran Umum Responden

Program Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014

OPTIMASI KINERJA BTS PADA JARINGAN RADIO SELULER GSM DENGAN METODE MULTIPLE RESPONSE SURFACE DI PT. INDOSAT

LAMPIRAN A DATA TRY OUT

Penentuan Parameter Setting Mesin Pada Proses Corrugating

LAMPIRAN 1 KUESIONER. Hormat saya, Wibiesono Wijaya

APLIKASI METODE RESPON PERMUKAAN DAN GOAL PROGRAMMING UNTUK OPTIMASI SIFAT FISIK DAN MEKANIK TABLET OBAT

Lampiran 1. Formulir biodata calon panelis peserta uji sensori puree buah. Petunjuk: Berikan tanda ( ) pada jawaban yang sesuai dengan diri anda.

RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN DAN RANCANGAN BUJUR SANGKAR GRAECO - LATIN

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian

LAMPIRAN 1 KUESIONER. Kepada : Yth. Responden

REGRESI LINEAR SEDERHANA

Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan

KUESIONER A. Identitas Responden : B. Petunjuk Pengisian

DESAIN EKSPERIMEN & SIMULASI 5

LAMPIRAN. 2. Tidak boleh menandai lebih dari satu kotak pertanyaan, usahakan agar tidak ada jawaban yang kosong

KUESIONER PENELITIAN

5. Harga makanan di Coffee Cangkir. sesuai dengan kualitasnya 4. Harga minuman di Coffee Cangkir sesuai dengan kualitasnya

Selamat pagi/ siang/ sore,

Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO

LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL. Formula Tablet Bukoadhesif

ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS

Lampiran 1: Tabulasi Skor Jawaban Responden untuk Uji Validitas dan Reliabilitas

APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL

Lampiran 1. KUESIONER PENELITIAN. Identitas Responden Isilah dengan singkat dan jelas berdasarkan data diri Bapak/Ibu dengan memberi

Lampiran 1. Keadaan Harga Kubis di Kabupaten karo pada Januari 2014 Desember 2015


LAMPIRAN I KUISIONER PENELITIAN No. Responden :...

UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS KUESIONER

Hasil Output SPSS 16.0 For Windows

KUESIONER PENELITIAN PENGARUH KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN. PADA KENTUCKY FRIED CHICKEN JLN. MONGONSIDI No.

= 0,5 gr daun pegagan kering dilarutkan dalam 100 ml akuades.

Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016

ABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah

Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia

Lampiran 1. Data Eksperimen

Universitas Sumatera Utara

Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011

DAMPAK PERUBAHAN DIMENSI RUANG PARKIR TERHADAP WAKTU MANUVER PARKIR (STUDI KASUS UNIVERSITAS KRISTEN PETRA)

KUESIONER PENELITIAN

DAFTAR LAMPIRAN. 2. Jenis Kelamin : 1). Laki-Laki 2). Perempuan

KUESIONER PENELITIAN

KUESIONER PENGARUH STRES KERJA TERHADAP MOTIVASI KERJA DAN KINERJA KARYAWAN PT ASURANSI JIWASRAYA (PERSERO) MEDAN BAGIAN UMUM

Responden. Yang terhormat,

OUTPUT ANALISIS DESKRIPTIF. Cumulative Frequency Percent Valid Percent Percent 25 71,4 71,4 71, ,6 28,6 100, ,0 100,0

Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN

Transkripsi:

BAB 6 KESIMPULAN 6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu: 1. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer adalah faktor metode pembuatan adonan yang dinyatakan dengan lama fermentasi, faktor waktu proofing, dan faktor suhu air. 2. Interaksi antar faktor yaitu faktor metode pembuatan adonan yang dinyatakan dengan lama fermentasi, faktor waktu proofing, dan faktor suhu air tidak berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer. 3. Setting parameter optimal yang menghasilkan jumlah cacat roti smeer minimal adalah: Lama fermentasi = 68 menit (metode straight dough) Suhu air = 12 0 C Waktu proofing = 135 menit 6.2. Saran Penulis memberikan beberapa saran terkait dengan penelitian di perusahaan Villa s antara lain: 1. Mengidentifikasi ulang faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer. 2. Penggunaan level pada masing-masing faktor memiliki skala yang lebih kecil, sehingga dapat diperoleh hasil yang lebih akurat. 97

DAFTAR PUSTAKA Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris. Antony, J., 2001, Improving the Manufacturing Process Quality using Design of Experiments: A Case Study, Inggris: University of Warwick. International Journal of Operations & Production Management. Antony, J., Perry, D., Wang, C., & Kumar, M., 2006, An Application of Taguchi Method of Experimental Design for New Product Design and Development Process. Ariani, D. W., 2008, Manajemen Kualitas, Jakarta: Universitas Terbuka. Astuti, N., & Chabibah, N., E., 2013, Pengaruh Penambahan Bekatul terhadap Hasil Jadi Roti Tawar, Surabaya. Iriawan, N., A., 2006, Mengolah Data Statistik dengan Mudah Menggunakan Minitab 14, Yogyakarta: C.V Andi Offset. Kusmindari, C. D., 2008, Pengaruh Intensitas Kebisingan pada Proses Sugu dan Proses Ampelas terhadap Pendengaran Tenaga Kerja di Bengkel Kayu X, Palembang: Universitas Bina Darma. Luangpaiboon, P., Suwankham, Y., & Homrossukon, S., 2010, Constrained Response Surface Optimisation and Taguchi Methods for Precisely Atomising Spraying Process, American Institute of Physics. Montgomery, D., C., 2005, Design and Analysis of Experiments 6 th Edition, New York: John Wiley & Sons, Inc. 98

Mulyadi, J., 2011, Tren Konsumsi Roti sebagai Makanan Pokok Masyarakat Indonesia. Nasrullah, Desain Eksperimen dengan Pendekatan Taguchi untuk Mengurangi Cacat Produk pada Proses Injection Moulding. Rufino, R., D., Sarubbo, L., A., Neto, B., B., & Campos, G., M., 2008, Experimental design for the production of tensio-active agent by Candida lipolytica. Sabanis, D., Lebesi, D., & Tzia, C., 2009, Development of Fibre-enriched Gluten-Free Bread: A Response Surface Methodology Study, International Journal of Food Sciences and Nutrition. Sikha, D., Mahant, S., & Tiwari, R., 2011, Influence of Process and Formulation Variables on Physical Properties of the Pellets using a 2 3 Factorial Design, International Journal of Pharmaceutical Sciences Review and Research. Sudjana, 1991, Desain dan Analisis Eksperimen Edisi III, Bandung: Tarsito. Sukthomyack, W., & Tannock, J., D., T., 2005, Taguchi experimental design for manufacturing process optimization using historical data and a neural network process model, The International Journal of Quality & Reliability Management. Tupan, J. M., 2010, Rekayasa Kualitas Bunyi Sound System Menggunakan Desain Eksperimen Faktorial, Ambon: Universitas Patimura. Wahjudi, D., Aplikasi Metode Response Surface untuk Optimasi Kualitas Warna Minyak Goreng, Surabaya: Universitas Kristen Petra. Wahyudi, 2003, Memproduksi Roti, Direktorat Pendidikan Menengah Kejuruan. 99

Zaluski, D.,& Golaszewski, J., 2006, Efficiency of 3 5-p Fractional Factorial Designs Determined Using Additional Information on the Spatial Variability of the Experimental Field, University of Warmia and Mazury. 100

Lampiran 1. Analisis Anova General Linear Model: Jumlah cacat versus Lama fermentasi; Suhu air;... Factor Type Levels Values Lama fermentasi fixed 3-1,22; -0,12; 1,34 Suhu air fixed 2-1; 1 Waktu proofing fixed 3-1,22; 0,08; 1,22 Analysis of Variance for Jumlah cacat, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Lama fermentasi 2 63,3889 63,3889 31,6944 63,39 0,000 Suhu air 1 1,7778 1,7778 1,7778 3,56 0,076 Waktu proofing 2 9,7222 9,7222 4,8611 9,72 0,001 Lama fermentasi*suhu air 2 0,0556 0,0556 0,0278 0,06 0,946 Lama fermentasi*waktu proofing 4 0,7778 0,7778 0,1944 0,39 0,814 Suhu air*waktu proofing 2 0,7222 0,7222 0,3611 0,72 0,499 Lama fermentasi*suhu air* 4 1,4444 1,4444 0,3611 0,72 0,588 Waktu proofing Error 18 9,0000 9,0000 0,5000 Total 35 86,8889 S = 0,707107 R-Sq = 89,64% R-Sq(adj) = 79,86% Unusual Observations for Jumlah cacat Jumlah Obs cacat Fit SE Fit Residual St Resid 19 2,00000 3,50000 0,50000-1,50000-3,00 R 27 5,00000 3,50000 0,50000 1,50000 3,00 R R denotes an observation with a large standardized residual. Least Squares Means for Jumlah cacat Lama ferment Mean SE Mean -1,22 3,41667 0,2041-0,12 0,83333 0,2041 1,34 0,41667 0,2041 Suhu air -1 1,33333 0,1667 1 1,77778 0,1667 Waktu proofi -1,22 2,25000 0,2041 0,08 1,41667 0,2041 1,22 1,00000 0,2041 Lama ferment*suhu air -1,22-1 3,16667 0,2887-1,22 1 3,66667 0,2887-0,12-1 0,66667 0,2887-0,12 1 1,00000 0,2887 1,34-1 0,16667 0,2887 1,34 1 0,66667 0,2887 Lama ferment*waktu proofi -1,22-1,22 4,00000 0,3536-1,22 0,08 3,25000 0,3536-1,22 1,22 3,00000 0,3536 101

-0,12-1,22 1,75000 0,3536-0,12 0,08 0,75000 0,3536-0,12 1,22-0,00000 0,3536 1,34-1,22 1,00000 0,3536 1,34 0,08 0,25000 0,3536 1,34 1,22-0,00000 0,3536 Suhu air*waktu proofi -1-1,22 1,83333 0,2887-1 0,08 1,33333 0,2887-1 1,22 0,83333 0,2887 1-1,22 2,66667 0,2887 1 0,08 1,50000 0,2887 1 1,22 1,16667 0,2887 Lama ferment*suhu air*waktu proofi -1,22-1 -1,22 3,50000 0,5000-1,22-1 0,08 3,50000 0,5000-1,22-1 1,22 2,50000 0,5000-1,22 1-1,22 4,50000 0,5000-1,22 1 0,08 3,00000 0,5000-1,22 1 1,22 3,50000 0,5000-0,12-1 -1,22 1,50000 0,5000-0,12-1 0,08 0,50000 0,5000-0,12-1 1,22-0,00000 0,5000-0,12 1-1,22 2,00000 0,5000-0,12 1 0,08 1,00000 0,5000-0,12 1 1,22-0,00000 0,5000 1,34-1 -1,22 0,50000 0,5000 1,34-1 0,08-0,00000 0,5000 1,34-1 1,22-0,00000 0,5000 1,34 1-1,22 1,50000 0,5000 1,34 1 0,08 0,50000 0,5000 1,34 1 1,22-0,00000 0,5000 102

Lampiran 2. Analisis Regresi Regression Analysis: Jumlah cacat versus Lama fermentasi; Suhu air;... The regression equation is Jumlah cacat = 1,57-1,12 Lama fermentasi + 0,222 Suhu air - 0,515 Waktu proofing Predictor Coef SE Coef T P Constant 1,5693 0,1489 10,54 0,000 Lama fermentasi -1,1248 0,1420-7,92 0,000 Suhu air 0,2222 0,1489 1,49 0,145 Waktu proofing -0,5153 0,1494-3,45 0,002 S = 0,893327 R-Sq = 70,6% R-Sq(adj) = 67,9% Analysis of Variance Source DF SS MS F P Regression 3 61,352 20,451 25,63 0,000 Residual Error 32 25,537 0,798 Lack of Fit 14 16,537 1,181 2,36 0,044 Pure Error 18 9,000 0,500 Total 35 86,889 Source DF Seq SS Lama fermentasi 1 50,076 Suhu air 1 1,778 Waktu proofing 1 9,498 Lack of fit test Possible curvature in variable Lama fer (P-Value = 0,000 ) Overall lack of fit test is significant at P = 0,000 103

Lampiran 3. Analisis Response Surface Response Surface Regression: Jumlah cacat versus Lama ferment; Suhu air;... The following terms cannot be estimated, and were removed. The analysis was done using coded units. Estimated Regression Coefficients for Jumlah cacat Term Coef SE Coef T P Constant 0,49764 0,2487 2,001 0,056 Lama fermentasi -1,50038 0,1338-11,214 0,000 Suhu air 0,22523 0,1094 2,058 0,049 Waktu proofing -0,62419 0,1340-4,659 0,000 Lama fermentasi*lama fermentasi 1,32038 0,2371 5,568 0,000 Waktu proofing*waktu proofing 0,16807 0,2328 0,722 0,477 Lama fermentasi*suhu air 0,00388 0,1333 0,029 0,977 Lama fermentasi*waktu proofing 0,01731 0,1632 0,106 0,916 Suhu air*waktu proofing -0,12937 0,1337-0,968 0,342 S = 0,6553 R-Sq = 86,7% R-Sq(adj) = 82,7% Analysis of Variance for Jumlah cacat Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 8 75,2963 75,2963 9,4120 21,92 0,000 Linear 3 61,3518 65,1965 21,7322 50,62 0,000 Square 2 13,5371 13,5371 6,7685 15,76 0,000 Interaction 3 0,4074 0,4074 0,1358 0,32 0,813 Residual Error 27 11,5926 11,5926 0,4294 Lack-of-Fit 9 2,5926 2,5926 0,2881 0,58 0,799 Pure Error 18 9,0000 9,0000 0,5000 Total 35 86,8889 Unusual Observations for Jumlah cacat Jumlah Obs StdOrder cacat Fit SE Fit Residual St Resid 19 19 2,000 3,777 0,363-1,777-3,26 R 27 27 5,000 3,777 0,363 1,223 2,24 R R denotes an observation with a large standardized residual. Estimated Regression Coefficients for Jumlah cacat using data in uncoded units Term Coef Constant 0,570871 Lama fermentasi -1,26888 Suhu air 0,225050 Waktu proofing -0,512295 Lama fermentasi*lama fermentasi 0,805897 Waktu proofing*waktu proofing 0,112922 Lama fermentasi*suhu air 0,00303177 Lama fermentasi*waktu proofing 0,0110854 Suhu air*waktu proofing -0,10604 104

Lampiran 4. Penentuan Setting Parameter Optimal Response Optimization Parameters Goal Lower Target Upper Weight Import Jumlah cacat Minimum 0 0 1 1 1 Global Solution Lama ferment = 0,06000 Suhu air = -0,43315 Waktu proofi = 1,22000 Predicted Responses Jumlah cacat = 0,00000; desirability = 1 Composite Desirability = 1,00000 105