Selang kepercayaan prediksi optimal yaitu : Cl
= ±
,,; ;
.0 .
122
= ±5,99.0,229. = ±√0,343 = ±0,586
μ
prediksi
– Cl ≤
μ
prediksi
≤ μ
prediksi
+ Cl 4,125– 0,586 ≤ 4,125
≤ 4,125+ 0,586
3,539 ≤
4,125 ≤
4,711
5.4.16. Perhitungan Interval Kepercayaan SNR
Faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap kualitas produk kayu olahan yang optimum yaitu faktor A level 2, faktor B level 1, dan
faktor C level 1. Model persamaan SNR kualitas produk kayu olahan menurut Glen Stuart Peace adalah sebagai berikut:
09: =
; + ̅ -
; + -
; + ̅ -
; Keterangan:
; = Rata-rata SNR
̅ = Respon SNR dari pengaruh faktor A pada level 2
= Respon SNR dari pengaruh faktor B pada level 2 ̅
= Respon SNR dari pengaruh faktor C pada level 1 09:
= ; + ̅
- ; +
- ; + ̅
- ;
= -14,111+ -13,244- -14,111 + -13,662- -14,111+ -13,869- -14,111
= -12,553
Universitas Sumatera Utara
Interval kepercayaan SNR pada tingkat kepercayaan 95 menurut Irwan Soejanto adalah
2
: Diketahui :
,, ,
= 5,99 dan MSe = 0,229 n
eff
=
Jumlah total eksperimen 1+jumlah derajat kebebasan perkiraan rata-rata
=
8 x 2 1+1+1+1
=
16 4
= 4 Selang kepercayaan prediksi optimal yaitu:
CI = ±
F0,05;1:6x MSe x
1 n
eff
= ± 5,99 x 0,229 x
1 4
= ±0,585
09:
?
- CI ≤ 09:
?
≤ 09:
?
+ CI -12,553–0,585 -12,553 ≤ -12,553+0,585
-13,138 -12,553 ≤ -11,968
5.4.17. Eksperimen Konfirmasi
Eksperimen konfirmasi dilakukan berdasarkan hasil dari eksperimen sebelumnya. Eksperimen ini bertujuan untuk membuktikan parameter optimum
2
Ibid hal 205
Universitas Sumatera Utara
yang dilihat dari nilai SNR terbesar. Parameter optimum dapat dilihat di tabel 5.14.
Tabel 5.14. Peringkat Faktor Berdasarkan SN Ratio A
B C
Level 1
-14,978 -13,662 -13,869
Level 2
-13,244 -14,560 -14,353
Selisih
1,734 0,898
0,485
Rangking 1
2 3
Sumber : Pengolahan Data
Dari tabel 5.14 dapat dilihat bahwa faktor dan level yang optimum yaitu: temperature cade room level 2 sebesar 80°C, lama pengeringan pada level 1
sebesar18 jam dan kecepatan motor pada level 1 sebesar 2450 rpm. Eksperimen konfirmasi dilakukan sebanyak 8 kali. Data percobaan konfirmasi dilihat pada
Tabel 5.15.
Tabel 5.15. Data Percobaan Konfirmasi Eksperimen
Produk Cacat
Batang
1 3
2 4
3 3
4 4
5 2
6 2
7 3
8 4
Jumlah 25
Rata-rata 3,125
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
1. Perhitungan rata-rata untuk eksperimen konfirmasi adalah sebagai berikut: Nilai rata-rata
; =
3+4+3+4+2+2+3+4 8
= 3,125 Interval kepercayaan rata-rata untuk eksperimen konfirmasi adalah:
Cl =
±F
; ;
x 0B x C
1
122
+
1
E
= ±F
,,; :
x 0B x C
1
122
+
1
E
= ±5,99 x 0,229 x G
1 4
+
1 8
I = ±J0,514= ±0,717
µprediksi – Cl ≤ µprediksi ≤ µprediksi + Cl 3,125 –
0,717 ≤ 3,125 ≤ 3,125 + 0,717 2,408 ≤ 3,125 ≤ 3,842
2. Perhitungan Rasio SNR Eksperimen Konfirmasi Nilai rasio SN = -10 log
10
;
2
= -10 log
10
3,125
2
= -9,897 Interval kepercayaan eksperimen konfirmasi adalah sebagai berikut:
CI = ± F0,05;1:6x MSe x G
1 n
eff
+
1 r
I
= ± 5,99 x 0,229 x G
1 4
+
1 8
I = ± 0,717
Universitas Sumatera Utara
09:
?
- CI ≤ 09:
?
≤ 09:
?
+ CI -9,897 – 0,717 -9,897 ≤ -9,897 + 0,717
-10,614 -9,897 ≤ -9,180 Hasil interpretasi perhitungan jumlah kayu olahan yang cacat dapat dilihat
pada Tabel 5.16.
Tabel 5.16. Interpretasi Hasil Perhitungan Jumlah Kayu Olahan yang Cacat Respon Jumlah kayu olahan cacat
Prediksi Optimasi
Eksperimen Taguchi Rata-rata µ
4,125 3,539
± 4,711
Respon Jumlah kayu olahan cacat Prediksi
Optimasi
Eksperimen Konfirmasi Rata-rata µ
3,125 2,408
± 3,842
Sumber: Pengolahan Data
Universitas Sumatera Utara
VI-1
BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Analisis
Fault Tree Analysis FTA
Diagram pareto kecacatan produk kayu olahan dibuat dengan cara menghitung persen kumulatif dari masing-masing jenis kecacatan. Diagram pareto
untuk jenis kecacatan produk kayu olahan dapat dilihat pada Gambar 6.1.
Jumlah Kecacatan Batang 407
273 160
Percent 48.5
32.5 19.0
Cum 48.5
81.0 100.0
Jenis Kecacatan Pecah
Permukaan Tidak Rata Bengkok
900 800
700 600
500 400
300 200
100 100
80 60
40 20
Ju m
la h
K e
c a
c a
ta n
B a
ta n
g
P e
rc e
n t
Pareto Chart of Jenis Kecacatan
Gambar 6.1. Diagram Pareto Jenis Kecacatan Produk Kayu Olahan
Berdasarkan Gambar 6.1. dapat dilihat penyebab terbesar kecacatan produk kayu olahan adalah bengkok 48,50 dan permukaan tidak rata 32,5.
Persentase kumulatif untuk kedua jenis cacat tersebut mencapai 81. Nilai tersebut sesuai dengan aturan pareto 80-20.
Universitas Sumatera Utara
