3.4.3.2. Strategi Pooling Up
Strategi pooling up dirancang Taguchi untuk mengestimasi variansi error pada analisis varians. Sehingga estimasi yang dihasilkan akan lebih baik, karena
strategi ini akan mengakumulasikan beberapa variansi error dari beberapa faktor yang kurang berarti. Strategi ini menguji F efek kolom terkecil terhadap yang
lebih besar berikutnya untuk melihat kesignifikasiannya. Dalam hal ini jika tidak ada rasio F signifikan yang muncul maka kedua efek tersebut di pooling untuk
menguji kolom yang lebih besar berikutnya sampai rasio F yang signifikan muncul. Strategi pooling up cenderung memaksimasi jumlah kolom yang
dipertimbangkan signifikan. Dengan keputusan signifikan faktor-faktor tersebut akan digunakan dalam putaran percobaan selanjutnya atau desain produkproses.
Pada pooling up dilakukan dengan ketentuan nilai MShitung ≤ MSerror.
Penentuan error ini dilakukan dengan metode pooling up yaitu mengumpulkan faktor-faktor yang tidak signifikan sebagai error. Pada pooling up dilakukan
dengan ketentuan nilai MShitung ≤ MSerror. Pooling up bertujuan untuk melihat faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya penurunan kualitas
produk sehingga dapat diatasi dengan segera.
3.4.3.3. Uji F
Hasil analisis varians tidak membuktikan adanya perbedaan perlakuan dan pengaruh faktor-faktor dalam percobaan, pembuktian ini dilakukan uji hopotesa F.
Uji hipotesa dilakukan dengan cara membandingkan variansi yang disebabkan masing-masing faktor dan variansi error. Variansi error adalah variansi setiap
Universitas Sumatera Utara
individu dalam pengamatan yang timbul karena faktor-faktor yang tidak dapat dikendalikan. Uji F dihitung dengan rumus:
F =
3.4.3.4. Rasio SN
Rasio SN rasio Signal To Noise digunakan untuk memilih faktor-faktor yang memiliki kontribusi pada pengurangan variasi suatu respon. Rasio SN
merupakan rancangan untuk transformasi pengulangan data ke dalam suatu nilai yang merupakan ukuran variasi yang timbul. Penggunaan rasio SN untuk
mengetahui level fakor mana yang berpengaruh pada hasil eksperimen. Rasio SN mempunyai keuntungan dibandingkan dengan simpangan kuadrat rata-rata. Jika
niali target diubah, maka kondisi optimal yang diperoleh dengan memaksimalkan rasio SN akan tetap valid. Berdasarkan pendekatan loss function, karakteristik
kualitas yang terukur menurut Taguchi dapat dibagi menjadi tiga kategori, yaitu: 1.
Semakin kecil semakin baik Lower is Better Adalah karakteristik kualitas dengan batas nilai 0 dan non negatif. Nilai
semakin kecil mendekati nol adalah yang diinginkan. SN1 = -10 log10 MSD1
2. Tertuju pada nilai tertentu Nominal is best
Karakteristik kualitas dengan nilai atau target tidak nol dan terbatas. Atau dengan kata lain nilai yang mendekati suatu nilai yang ditentukan adalah yang
terbaik. SN = -10 log Ve
Universitas Sumatera Utara
3. Semakin besar semakin baik Higher is Better
Karakteristik kualitas dengan rentang nilai tak terbatas dan non negatif. Nilai semakin besar adalah semakin yang diinginkan. Grafik karakteristik kualitas
dapat dilihat pada Gambar 3.4. Soejanto, 2009
Gambar 3.4. Grafik Karakteristik Kualitas
Universitas Sumatera Utara
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT Indonesia Asahan Aluminium INALUM yang bergerak dalam bidang produksi aluminium Ingot. Perusahaan ini berlokasi
di Jl. Access Road Kuala Tanjung, Kecamatan Sei Suka, Kabupaten Batu Bara Sumatera Utara.
4.2. Jenis Penelitian
Berdasarkan sifat penelitian, penelitian ini adalah penelitian eksperimen. Tujuannya untuk mencari hubungan sebab akibat antara dua faktor yang sengaja
ditimbulkan dengan mengeliminasi atau mengurangi faktor-faktor lain yang mengganggu. Sinulingga, 2011
4.3. Objek Penelitian
Objek penelitian yang diamati adalah bagian pabrik reduksi dan laboratorium SCA pada PT Indonesia Asahan Aluminium INALUM.
4.4. Variabel Penelitian
Terdapat dua jenis variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu:
Universitas Sumatera Utara
Kategori