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

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

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

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

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

Analisis Setting Parameter yang Optimal untuk Mendapatkan Jumlah Cacat Panel Minimum dengan Desain Ekperimen 3 3

BAB IV PENGOLAHAN DAN ANALISA DATA

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

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

BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN

: - Mahasiswa dapat melakukan eksperimen dengan bantuan software MINITAB

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

Optimasi Parameter Pembubutan Terhadap Kekasaran Permukaan Produk

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Didonwload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN

LAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor

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

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

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh

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

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

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

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

OPTIMASI KUALITAS WARNA MINYAK GORENG DENGAN METODE RESPONSE SURFACE

PENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

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

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen

(Halaman ini sengaja dikosongkan)

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

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

LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS

LAMPIRAN 5. Gambaran Umum Responden

Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 16 Nomor ISSN

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

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

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

Peningkatan Kualitas Tape 31 melalui Desain Eksperimen sebagai Upaya untuk Mengatasi Komplain dari Konsumen


Lampiran 1. Data Eksperimen

Lampiran 1. Kuisioner Penelitian

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

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

Analisis Model Regresi Linear Berganda dengan Metode Response Surface

PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT

Lampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011

Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya

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

Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan

Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi

LAMPIRAN. Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung

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

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

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

Lampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten

MENURUNKAN CACAT PADA PRODUKSI TV DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIX SIGMA DI PT. LG ELECTRONICS INDONESIA

Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab

Tabel Perhitungan Waktu Standar

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

Analisis Setting Parameter Mesin Thermoforming. Analysis of Thermoforming Machine Parameters Setting

Lampiran 2. Fungsi dari masing-masing pernyataan yang digunakan dalam PROC MIXED

ARTIKEL ANALISA PENGARUH PERUBAHAN INTAKE MANIFOLD TERHADAP PERFORMA MESIN SEPEDA MOTOR HONDA SUPRA X 125 CC

Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression

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

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

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

Universitas Sumatera Utara

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

ANALISIS DESAIN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p DENGAN METODE LENTH. Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP. Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM UNDIP

1) Kriteria Ekonomi Estimasi model dikatakan baik bila hipotesis awal penelitian terbukti sesuai dengan tanda dan besaran dari penduga.

SPLIT PLOT DESIGN: DESAIN EKSPERIMEN UNTUK MENGATASI KETERBATASAN RANDOMISASI (STUDI KASUS DI SEBUAH PERUSAHAAN LOGAM) Debora Anne Yang Aysia Program

Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko. Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008)

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran)

ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG

Lampiran 1 Kuesioner. Hormat saya, Selvia Indrawati. 1. Karakteristik responden. 1. Usia saya saat ini :

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

Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN

Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia

Lampiran 1. Kartu Bimbingan

LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL. Formula Tablet Bukoadhesif

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. Penentuan sampel yang telah ditentukan sebelumnya lewat rumus Slovin

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH. Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah

DESAIN EKSPERIMEN GUNA MENGURANGI CACAT PRODUKSI PADA PROSES EMBOSSING LABEL KULIT SAPI DI CELANA JEANS

3 Saya merasakan antara saya dan rekan kerja mempunyai visi yang berbeda dalam tugas atau pekerjaan

OPTIMASI DENGAN METODE DAKIAN TERCURAM

Surat Pemberitahuan (SPT) BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Analisis Deskriptif

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

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

METODE LENTH PADA RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL DENGAN ESTIMASI EFEK ALGORITMA YATES

Korelasi dan Regresi Berikut ini akan diberikan contoh membuat program SPSS untuk masalah korelasi dan regresi.

Lampiran 1 Data Penyerapan Tenaga Kerja, PDRB, Pengeluaran Pemerintah, dan Upah Riil Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat tahun

STATISTIK DESKRIPTIF. Statistics. Strategi Membaca

LAMPIRAN 1 KUESIONER PENELITIAN

LAMPIRAN. Universitas Kristen Maranatha

FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO

KUESIONER. PENGARUH KEPEMIMPINAN TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PT. BANK NEGARA INDONESIA Tbk CABANG UTAMA MEDAN

Transkripsi:

BAB 6 KESIMPULAN 6.. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:. Berdasarkan proses brainstorming, wawancara dan hasil penyebaran kuesioner awal diperoleh kesimpulan bahwa faktor - faktor yang diduga mempengaruhi jumlah cacat pada panel adalah : kecepatan mesin, kebersihan belt, bahan kain (fabric), tekanan mesin, jenis interlining, marker fuse, suhu permesinan, karakteristik interlining. Setelah dilakukan proses konsultasi pada pihak perusahaan dan penyebaran kuisioner tahap ke- maka diperoleh faktor utama yang berpengaruh terhadap jumlah cacat pada panel : kecepatan mesin, tekanan mesin dan suhu permesinan.. Setelah dilakukan proses ekperimen factorial dan pengolahan data melalui beberapa macam pengujian maka diperoleh model regresi yang dianggap menggambarkan hubungan antara faktor dan interaksi faktor yang berpengaruh terhadap respon (jumlah cacat) panel adalah : Y = -0,407 0, X +,8889 X + 0,9444 X - 0,458 X X, dimana: X = faktor kecepatan X = faktor tekanan X = faktor suhu 08

. Setting parameter yang optimum untuk dapat menghasilkan jumlah cacat minimum pada panel diperoleh setting, yaitu: pada saat kecepatan (7 m/s ), tekanan ( kg/cm ),dan suhu (40 Celcius), dan pada saat kecepatan (4 m/s ), tekanan ( kg/cm ),dan suhu (40 Celcius). 6.. Saran Untuk penelitian lebih lanjut, penulis memberikan beberapa saran, yaitu:. Mengidentifikasi ulang faktor-faktor yang berpengaruh pada jumlah cacat pada panel.. Jika dimungkinkan, eksperimen dilakukan dengan memasukkan semua faktor-faktor yang dianggap berpengaruh pada respon untuk pelaksanaan eksperimen selanjutnya. 09

DAFTAR PUSTAKA Christian Wijaya, 000, Analisis Penentuan Setting Parameter Mesin Thermoforming, Skripsi Program Studi Fakultas Teknologi Industri Universitas Atmajaya Yogyakarta Yhoki Krismoyo, 000, Analisis Setting Parameter yang Optimum untuk Mendapatkan Jumlah Cacat Minimum pada Kualitas Roll 6 TL dengan Desain Ekperimen (Studi Kasus di PT. Atmaja Jaya, Klaten), Skripsi Program Studi Fakultas Teknologi Industri Universitas Atmajaya Yogyakarta Benedictus Yuli Dwi Atmaka (Moko), 00, Analisis Pengaruh Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Kerataan Permukaan Hasil Proses Pemesinan di Mesin Milling, Skripsi Program Studi Fakultas Teknologi Industri Universitas Atmajaya Yogyakarta Stefanus Bambang Widiatnolo, 000, Analisis Ccat Low Brine dan Low Vaccum Produk Jamur Kemasan Gelas dengan Pendekatan Desain Eksperimen di PT. Zeta agro Corporation, Skripsi Program Studi Fakultas Teknologi Industri Universitas Atmajaya Yogyakarta Mitra, A., Fundamentals of Quality Control and Improvement, MacMillan Publishing Co., New York, 99. 0

MontGomery, D,C.,997, Design and Analysis of Exsperiments, John Wileys & Sons, Newyork Montgomery, D.C., 005, Design and Analysis of Experiments, 6th edition, John Wiley and Sons,inc., Arizona State University. Sudjana, 99, Desain dan Analisis Eksperimen, Edisi Tarsito, Bandung Walpole, R.E.,97, Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 6th edition, Myers, R.H., Myers, Sharon L.

Lampiran Model Kuesioner Kuisioner Berikut ini disajikan daftar faktor-faktor yang diduga berpengaruh signifikan terhadap cacat pada panel yang terdapat pada mesin press di proses fushing. Para responden diharapkan memberikan penilaian terhadap faktor-faktor yang diduga berpengaruh tersebut terhadap jumlah cacat pada panel yang terdapat pada mesin press di proses fushing. Kriteria penilaian yaitu : : sangat lemah : lemah : sedang 4: kuat 5: sangat kuat Berilah penilaian pada faktor-faktor di bawah ini berdasarkan kriteria penilaian yang ada. Daftar faktor :. Kecepatan mesin. Kebersihan belt. Bahan Kain (Fabric) 4. Tekanan mesin 5. Jenis Interlining

6. Marker fuse 7. Suhu permesinan 8. Karakteristik Interlining Atas perhatian dan bantuan dari para responden, penulis mengucapkan terimakasih. Nama :

Lampiran Model Kuesioner Kuesioner Kuesioner ini adalah lanjutan dari kuesioner, yang sudah terlebih dahulu diisi oleh para responden. Kuesioner ini berisi level dari faktor-faktor yang disimpulkan dari kuesioner. Dalam hal ini, penulis mengharapkan bantuan dari para responden untuk memilih level mana yang paling berpengaruh terhadap jumlah cacat panel yang terdapat pada mesin press di proses fushing. Berilah tanda X pada level yang dipilih!. Kecepatan mesin 5 m/s m/s 6 m/s 4 m/s 7 m/s. Tekanan mesin kg/cm,5 kg/cm,5 kg/cm kg/cm kg/cm 4

. Suhu permesinan 0 C 45 C 5 C 50 C 40 C Atas perhatian dan bantuan dari para responden, penulis mengucapkan terimakasih. Nama : 5

Lampiran Distribusi Plot Residu 99 Normal Probability Plot of the Residuals (response is Jumlah Cacat) 95 90 Percent 80 70 60 50 40 0 0 0 5 - - 0 Residual 6

Lampiran 4 Test for Equal Variance for Jumlah Cacat dengan Uji Bartlett Kecepatan Tekanan Suhu Test for Equal Variances for Jumlah Cacat 0 00 00 00 400 500 600 700 95% Bonferroni Confidence Intervals for StDevs Bartlett's Test Test Statistic.40 P-Value 0.999 7

Lampiran 5 Multilevel Factorial Design Multilevel Factorial Design Factors: Replicates: Base runs: 7 Total runs: 54 Base blocks: Total blocks: Number of levels:,, Design Table Run Blk A B C 4 5 6 7 8 9 0 4 5 6 7 8 9 0 4 5 6 7 8 9 0 4 8

5 6 7 8 9 40 4 4 4 44 45 46 47 48 49 50 5 5 5 54 9

Lampiran 6 Factorial Fit Factorial Fit: Jumlah Cacat versus Kecepatan, Tekanan, Suhu * NOTE * This design has some botched runs. It will be analyzed using a regression approach. Estimated Effects and Coefficients for Jumlah Cacat (coded units) Term Effect Coef SE Coef T P Constant -.74.898-0.9 0.6 Kecepatan.78 0.69 0.876 0.7 0.470 Tekanan 5.78.69 0.876.0 0.004 Suhu.89.694 0.876.9 0.059 Kecepatan*Tekanan -.667-0.8 0.4056 -.05 0.046 Kecepatan*Suhu -.08-0.54 0.4056 -.4 0.88 Tekanan*Suhu -0. -0.67 0.4056-0.4 0.68 Kecepatan*Tekanan*Suhu 0.75 0.88 0.878.00 0. S = 0.7509 R-Sq = 87.49% R-Sq(adj) = 85.59% Analysis of Variance for Jumlah Cacat (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 74.67.569 4.756 7.40 0.000 -Way Interactions 6.750 6.68.06.76 0.07 -Way Interactions 0.56 0.565 0.565.00 0. Residual Error 46 5.947 5.9468 0.564 Lack of Fit 9.447.4468 0.605. 0.84 Pure Error 7 4.500 4.5000 0.570 Total 5 07.46 Estimated Coefficients for Jumlah Cacat using data in uncoded units Term Coef Constant -9.59 Kecepatan 4.889 Tekanan 5.8889 Suhu.86 Kecepatan*Tekanan -.08 Kecepatan*Suhu -0.96667 Tekanan*Suhu -0.54667 Kecepatan*Tekanan*Suhu 0.87500 Least Squares Means for Jumlah Cacat Mean SE Mean Kecepatan -.80.74 -.0. Tekanan -4.80.74 0.898. 0

Suhu -.45.74-0.046. Kecepatan*Tekanan -5.85.909 -.907.68.09.68 0.704 0.6760 Kecepatan*Suhu -4.66.909 -.55.68-0.44.68 0.05 0.6760 Tekanan*Suhu -6.4.909-0.60.68 -.59.68.46 0.6760 Kecepatan*Tekanan*Suhu -8.44 5.64-4.09.4-0.789.4-0.470 0.979 -.6.4 -.775 0.979.975 0.979.877 0.4040

Lampiran 7 Response Surface Regression Response Surface Regression: Jumlah Cacat versus Kecepatan, Tekanan, Suhu The analysis was done using coded units. Estimated Regression Coefficients for Jumlah Cacat Term Coef SE Coef T P Constant -0.407.57-0.09 0.85 Kecepatan -0. 0.45-0.46 0.807 Tekanan.8889 0.45 4.85 0.000 Suhu 0.9444 0.45.09 0.04 Kecepatan*Tekanan -0.458 0.5 -.990 0.004 Kecepatan*Suhu -0.667 0.5 -.087 0.8 Tekanan*Suhu 0.08 0.5.59 0.8 S = 0.750 R-Sq = 87.% R-Sq(adj) = 85.6% Analysis of Variance for Jumlah Cacat Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 6 80.97 80.97 0.58 5.46 0.000 Linear 74.67.85 4.678 8.9 0.000 Interaction 6.750 6.750.500.99 0.0 Residual Error 47 6.509 6.509 0.5640 Lack-of-Fit 0.009.009 0.6005. 0.87 Pure Error 7 4.500 4.500 0.570 Total 5 07.46 Unusual Observations for Jumlah Cacat Jumlah Obs StdOrder Cacat Fit SE Fit Residual St Resid 40 40 4.000.509 0.6.49.0 R 44 44.000 4.96 0.6 -.96 -.6 R R denotes an observation with a large standardized residual. Estimated Regression Coefficients for Jumlah Cacat using data in uncoded units Term Coef Constant -7.585 Kecepatan.889 Tekanan.8889 Suhu 0.86 Kecepatan*Tekanan -0.458 Kecepatan*Suhu -0.66667 Tekanan*Suhu 0.08

Lampiran 8 Tabel Distribusi F

Lampiran 9 Tabel Distribusi t 4

Lampiran 0 Percentage Points Of The F Distributions 5

Lampiran Tabel Distribusi Chi-Square 6