Pengendalian Kualitas Response Surface Methodology RSM

Gambar 3.1. Proses Saponifikasi Trigliserida proses netralisasi asam lemak bebas tidak menghasilkan gliserol. Reaksi kimia dari proses ini dapat dilihat pada gambar 3.2 berikut. Gambar 3.2. Proses Netralisasi Asam Lemak Bebas

3.5. Pengendalian Kualitas

4 Pengendalian kualitas merupakan suatu sistem verifikasi dan penjagaanperawatan dari suatu tingkatderajat kualitas produk atau proses yang dikehendaki dengan perencanaan yang seksama, pemakaian peralatan yang sesuai, inspeksi yang terus-menerus serta tindakan korektif bilamana diperlukan. Jadi pengendalian kualitas tidak hanya kegiatan inspeksi ataupun menentukan apakah produk itu diterima accepted atau ditolak rejected. Pengendalian kualitas dilakukan mulai dari proses input, transformasi dan output dari suatu kegiatan baik itu perusahaan, pabrik ataupun industri jasa lainnya 4 Ginting, Rosnani. 2007. Sistem Produksi. Yogyakarta : Graha Ilmu

3.6. Response Surface Methodology RSM

5 Response surface methodology adalah suatu metodologi yang terdiri dari suatu grup teknik statistic untuk membangun model empiris dan eksploitasi model. Suatu eksperimen yang melibatkan k buah faktor antara lain : x 1 , x 2 ,…x k, dimana k buah faktor disebut sebagai variable bebas, predictor ataupun variable tak bebas ataupun variable respon. Semua variabel ini dapat diukur dan diketahui bahwa y adalah merupakan respon dari x 1 , x 2 ,…x k , maka dikatakan bahwa Y adalah fungsi dari x 1 , x 2 ,…x k , dan secara umum ditulis dalam bentuk Y = fx 1 , x 2 ,…x k . Fungsi tersebut dikatakan sebagai response surface 6 Response surface methodologhy RSM memiliki beberapa kegunaan antara lain : . 1. Menunjukkan bagaimana variable respon y dipengaruhi oleh variable bebas x di wilayah yang secara tertentu diperhatikan. 2. Menentukan pengaturan variabel bebas yang paling tepat dimana akan memberikan hasil yang memenuhi spesifikasi dari respon yang berupa hasil, kekotoran, warna, tekstur, dan lain sebagainya. 3. Mengeksplorasi ruang dari variabel bebas x untuk mendapatkan hasil maksimum. Untuk melaksanakan response surface methodology RSM ada tahap-tahap perencanaan yang dilakukan, dimana definisi perencanaan adalah proses, cara atau kegiatan merencanakan, menyusun dan menguraikan langkah-langkah pelaksanaan suatu kegiatan. 5 G. E. P. Box, Empirical Model-Building and Response Surfaces New York, 1987. 6 Sudjana, Desain dan Analisis Eksperimen Bandung, 1994, hal 361 Adapun tahap-tahap perencanaan untuk memulai pelaksanaan response surface methodology RSM antara lain 7 1. Menentukan model persamaan orde pertama, diamana suatu desain eksperimen dilakukan untuk pengumpulan data dan arah penelitian selanjutnya ditentukan dengan metode steepest descent. : 2. Setelah arah penelitian selanjutnya telah diperoleh, kemudian ditentukan level faktor untuk pengumpulan selanjutnya. 3. Menentukan model persamaan orde kedua. Penentuan model dilakukan dengan mmelakukan desain eksperimen dengan level yang telah ditetapkan setelah metode steepest descent dilakukan. 4. Menetukan titior-faktor yang optimum dari faktor-faktor yang diteliti. Salah satu pertimbangan yang muncul dalam RSM adalah bagaimana menentukan faktor dan level yang dapat cocok dengan model yang akan dikembangkan jika faktor atau level yang dipilih dalam suatu eksperimen tidak tepat maka kemungkinan terjadinya ketidakcocokan model akan sangat bear jika itu terjadi maka penelitian yng dilakukan bersifat bias. Response surface methodology RSM erat kaitannya dengan desain eksperimen karena dalam pelaksanaannya data yang dikumpulkan adalah melalui desain eksperimen. Beberapa alasan mengapa desain eksperimen sangat diperlukan, antara lain 8 1. Variabel input yang penting yang mempengaruhi respon sering merupakan salah satu variabel yang tidak akan diubah. : 7 Cochran, W.G. Experimental Design York : John Wiley Sons, Inc, hal 335-338 8 G. E. P. Box, Ibid, hal 5. 2. Hubungan antara variabel respon dan berbagai variabel input mungkin dipengaruhi oleh variabel yang tidak tercatat dimana variabel tersebut mempengaruhi respon dan variabel input. Hal tersebut dapat membangun suatu korelasi yang salah. 3. Data operasi masa lalu sering mengandung celah dan mengandung informasi tambahan yang penting.

3.7. Model Orde Pertama