Rekayasa Kualitas Taguchi

5/23/2018 Rekayasa Kualitas Taguchi

1/44

Metoda Taguchi

Nasir Widha S. ST, MT

Lely Riawati, ST, MT


2/44

Metoda Taguchi

Konsep Taguchi ketika mendesain produk kerugian seminimal dan bernilai seoptimal

Kualitas menurut Taguchi : kerugian yang diterima

oleh konsumen sejak produk tersebut dikirimkan(biaya ketidakpuasan konsumen reputasi

perusahaan buruk)

Sasaran metode Taguchi menjadikan produkrobust terhadap noise (Robust Design)

menjamin kembalinya konsumen, memperbaiki

reputasi dan meningkatkan market share

perusahaan.


3/44

Konsep Taguchi

Taguchi membagi konsep kualitas mejadi empat yaitu :1. Kualitas didesain mulai dari awal proses tidak hanya

pada proses inspeksi (off-line strategy)

2. Kualitas terbaik dicapai dengan meminimumkan

deviasi dari target (Produk didesain tahan terhadapfaktor lingkungan yang tak terkontrol :noise,temperatur, kelembaban )

3. Kualitas tidak hanya didasarkan performance (ukuran

kapabilitas sebuah produk) atau karakteristik dariproduk.

4. Biaya kualitas seharusnya diukur sebagai fungsi darivariasi performance produk


4/44

Taguchis Loss Function

Fungsi kerugian menentukan ukuran finansialketidakpuasan konsumen pada performance produk yangmenyimpang dari nilai targetnya.

Secara tradisional produk bisa dikatakan bagus jika

secara uniform berada diantara spesifikasi


5/44


konsumen semakin tidak puas saat performance melenceng

jauh dari target Taguchi mengusulkan sebuah quadratic

curve untuk merepresentasikan performance produk

LCT dan UCT merepresetasikanbatas bawah dan batas atastoleransicenderungsubyektif

Perhitungan target paling baik

adalah dengan fungsi kerugianyang menggunakan rata ratadan variansi untuk memilihdesain yang paling bagus.


6/44

Jika 2 produk mempunyai variansi sama tetapirata-rata berbeda, maka produk dengan rata-rata

yg lebih mendekati pada target (A) mempunyai

kualitas yang lebih baik

Jika dua produk mempunyai rata-rata sama tetapi

variansi berbeda, maka produk dengan variansi

yang lebih rendah (B)mempunyai kualitas yang

lebih baik.



7/44

The Total Loss Function

2 kategori utama dari kerugian pada konsumen terkait kualitas produk :

1. Kerugian memberi efek yang berbahaya untuk konsumen.

2. Kerugian karena variasi tambahan (tidak sesuai) dgn fungsi performansinya

pengaruh besar pada stage desain produk

Fungsi kerugian :

L(x) = k(x - m)Dimana L = kerugian (uang), m = karakteristik yg seharusnya diset, x =

karakteristik secara aktual di set, dan k = konstanta yang tergantung pada jarak

dari kharakteristik dan unit keuangan.

Bila market research data tersedia, sebaiknya menggunakan quadratic loss

function


8/44

Taguchi Quality Strategy

Pendekatan Taguchi untuk mereduksi variasi productmerupakan tahapan proses sebagai berikut :

1.Proses manufaktur produk dengan cara terbaik

setiap saat.(Penyimpangan kecil dari target)2.Memproduksi semua produk seidentik mungkin

(mengurangi variasi produk)

Strategi kualitas Taguchi dalam memperbaiki kualitas

dalam stage desain produk adalah dengan membuat

desain yang tidak terlalu sensitif terhadap pengaruh

faktor tak terkontrol dan optimisasi desain produk.


9/44

Robust Design

Salah satu tujuan eksperimen pada parameterdesain adalah menyusun satu kombinasi faktor-faktor yang kokoh (Robust) terhadap adanyafaktor-faktor pengganggu (Noise) yang tidakdapat / sulit dikendalikan, dan menyebabkanvariabilitas yang tinggi pada produk.

Mengatur parameter yang mempengaruhinyapada tingkat yang paling kurang sensitifterhadap faktor gangguan (Noise).


10/44

Desain SistemKonsep, ide, metode baru untuk memberikan peningkatanproduk kepada konsumen

Desain Parameter

Upaya meningkatkan keseragaman produk atau mencegah tingginyavariabilitas Parameter dari proses tertentu ditetapkan agarperformasi produk tidak sensitif terhadap penyebab terjadinyavariabilitas.

Desain Toleransi

Kualitas ditingkatkan dengan mengetatkan toleransi padaparameter produk/proses untuk mengurangi terjadinya variabilitaspada performansi produk melakukan eksperimen untukmenentukan faktor dominan yang berpengaruh terhadappeningkatan kualitas produk dan menentukan kombinasi faktor-

faktor terhadap penyebab timbulnya variabilitas.

Desain dalam Taguchi


11/44

1.Menyatakan permasalahan yang akan diselesaikanmendefinsikan sejelas mungkin permasalahan yangdihadapi untuk dilakukan suatu upaya perbaikan.

2.Penentuan tujuan penelitian pengidentifikasiankarakteristik kualitas dan tingkat performansi darieksperimen.

3.Menentukan metode pengukuran cara parameterdiamati dan cara pengukuran dan peralatan yangdiperlukan.

4.Identifikasi Faktor melakukan pendekatan yangsistematis untuk menemukan penyebab permasalahan.

Langkah Taguchi dalam melakukan

eksperimen


12/44

Langkah Identifikasi Faktor :a. Brainstorming mendorong timbulnya gagasan yang mungkinsebanyak-banyaknya dengan memberikan kesempatan prosespemikiran kreatif setiap orang dalam kelompok untuk mengajukanpendapatnya.

b. Diagram Sebab-Akibat (Ishikawa Diagram)

BRAINSTORMING

MEMPERTEGAS

PREDIKSI HASIL

MEMBUAT

STANDARD

OPTIMAL

ANALISA

EKSPERIMEN &

INTERPRETASI

HASIL

Mengumpulkan gagasan mengenai

penyebab dari permasalahan yang ada.

Mencatat gagasan yang masuk tanpa kecuali

Mengelompokkan gagasan tersebut.

Gagasan yang sejenis yang timbul pada

perusahan dikelompokkan dalam suatu

kelompok. Menyimpulkan gagasan-gagasan yang

mungkin menjadi penyebab permasalahan

an.


eksperimen


13/44

5. Memisahkan Faktor Kontrol dan Faktor Noise.Faktor Kontrol : sudah ditetapkan nilainya oleh perancangnya dan dapat

dikontrolbiasanya mempunyai satu atau lebih levelmemilih

setting level kontrol yang optimal agar karakteristik tidak sensitif

terhadap noise. Faktor Noise : dapat menyebabkan penyimpangan dari

karakteristik kualitas dari nilai target, sulit untuk dikontrol (biaya besar)

6. Menentukan level dari faktor dan nilai faktor jumlah derajat bebas

yang akan digunakan dalam pemilihan Orthogonal Array.

7. Mengidentifikasi faktor yang mungkin berinteraksi apabila pengaruh

dari suatu faktor tergantung dari level faktor lain8. Menggambar linier graf yang diperlukan untuk faktor kontrol dan

interaksi.

9. Memilih Orthogonal Array (matrik dari sejumlah kolom (mewakili faktor-

faktor dari percobaan) dan baris.

10.Memasukkan faktor dan atau interaksi ke dalam kolom


eksperimen


14/44

11. Melakukan percobaansejumlah percobaan (trial) disusun untukmeminimasi kesempatan terjadi kesalahan dalam menyusun level yangtepat

12. Analisis hasil eksperimenmetode ANOVA, yaitu perhitungan jumlahkuadrat total, jumlah kuadrat terhadap rata-rata, jumlah kuadrat faktor

dan jumlah kuadrat error. Persen Kontribusi : bagian dari total variasi yang diamati pada eksperimen dari

masing-masing faktor yang signifikanuntuk mereduksi variasi.

Rasio Signal to Noise (S/N Ratio) meneliti pengaruh faktor Noiseterhadapvariasi yang timbul. Jenis :

Larger the Better (LTB) semakin tinggi nilainya, maka kualitasnya akan

lebih baik.Nominal the Better (NTB) biasanya ditetapkan suatu nilai nominal

tertentu, dan semakin mendekati nilai nominal tsb, kualitas semakin baik.

Smaller the Better (STB) semakin kecil nilainya, maka kualitasnya akanlebih baik.

Pooling Faktor : dianjurkan bila faktor yang diamati tidak signifikan secara

statistik (uji signifikansi).


eksperimen


15/44

13.Pemilihan level faktor untuk kondisi optimal bila percobaanterdiri dari banyak faktor dan tiap faktor terdiri dari beberapa

level untuk menentukan kombinasi level yang optimal dengan

membandingkan nilai perbedaan rata-rata eksperimen dari level

yang ada.14.Perkiraan rata-rata pada kondisi optimal menjumlahkan

pengaruh dari rangking faktor yang lebih tinggi. Pengaruh dari

faktor yang signifikan adalah pengaruhnya pada rata-rata

percobaan.

15.Menjalankan Percobaan Konfirmasi

Eksperimen konfirmasi faktor dan level yang dimaksud

memberikan hasil yang diharapkan diuji dengan interval

kepercayaan (berada pada range interval kepercayaan tersebut)


eksperimen


16/44

Derajat kebebasan banyaknya perbandingan yang harus dilakukanantar level-level faktor (efek utama) atau interaksi yang digunakanuntuk menentukan jumlah percobaan minimum yang dilakukan memberikan informasi tentang faktor dan level yang mempunyaipengaruh signifikan terhadap karakteristik kualitas.

Untuk faktor utama, misal faktor utama A dan B :

VA = (jumlah level faktor A)1

= kA1

VB = (jumlah level faktor B)1

= kB1

Tabel orthogonal array yang dipilih harus mempunyai jumlah barisminimum yang tidak boleh kurang dari jumlah derajat bebas totalnya.

Derajat Kebebasan (Degree of Freedom)


17/44

Orthogonal Array adalah matriks dari sejumlah baris dan kolommatriks faktor dan level yang tidak membawa pengaruh dari faktoratau level yang lain

Setiap kolom merepresentasikan faktor atau kondisi tertentu yangdapat berubah dari suatu percobaan ke percobaan lainnya.

Array disebut orthogonal karena setiap level dari masing-masingfaktor adalah seimbang (balance) dan dapat dipisahkan daripengaruh faktor yang lain dalam percobaan.

Orthogonal Array (OA)

1.Notasi Linformasi mengenaiOrthogonal Array

2.Nomor barisjumlah percobaan yangdibutuhkan ketika menggunakanOrthogonal Array

3.Nomor kolomjumlah faktor yangdiamati dalam Orthogonal Array

4.Nomor levelMenyatakan jumlah level

faktor


18/44

Penentuan derajat bebas berdasarkan pada :1.Jumlah faktor utama yang diamati dan interaksi yang diamati

2.Jumlah level dari faktor yang diamati

3.Resolusi percobaan yang diinginkan atau batasan biaya

Angka di dalam pemilihan array menandakan banyaknyapercobaan di dalam array, suatu matriks L8 memiliki delapanpercobaandan matriks L9 memiliki 9 percobaan dan seterusnya.

Banyaknya level yang digunakan di dalam faktor digunakan untukmemilih orthogonal array. Jika faktornya ditetapkan berlevel duamaka harus digunakan orthogonal array dua level. Jika levelnyatiga maka digunakan orthogonal array tiga level, sedangkan jikasebagian faktor memiliki dua level dan faktor lainnya memiliki tigalevel maka jumlah yang lebih besar akan menentukan jenisorthogonal arrayyang harus dipilih.

Orthogonal Array (OA)


19/44

Contoh Matrik orthogonal array

Trial FaktorHASIL TEPUNG

IKAN YANG

DIPEROLEH (Kg)A B C D E F G R1 R2 R3 R4

1. 1 1 1 1 1 1 1 * * * *2. 1 1 1 2 2 2 2 * * * *3. 1 2 2 1 1 2 2 * * * *4. 1 2 2 2 2 1 1 * * * *5. 2 1 2 1 2 1 2 * * * *6. 2 1 2 2 1 2 1 * * * *7. 2 2 1 1 2 2 1 * * * *8. 2 2 1 2 1 1 2 * * * *


20/44

Interaksi Antar FaktorInteraksi antara dua faktor berarti efek satu faktor pada respontergantung level faktor lain. Antara interaksi menyebabkan sistemtidak robust karena sistem menjadi sangat sensitif terhadapperubahan pada satu faktor.

Analisis Varians (ANOVA)

Analisis Varians adalah teknik perhitungan yang memungkinkansecara kuantitatif mengestimasikan kontribusi dari setiap faktor

pada semua pengukuran respon. Analisis varians yang digunakanpada desain parameter berguna untuk membantumengidentifikasikan kontribusi faktor sehingga akurasi perkiraanmodel dapat ditentukan.


21/44

ANOVA DUA ARAHSumber

Variasi SS

Derajat Bebas

(db) MSF hitung Kontribusi

Faktor A SSA VA MSA MSA/MSe SSA/SST

Faktor B SSB VB MSB MSB/MSe SSB/SST

InteraksiAxB SSAxB VAxVB MSAxB MSAxB/MSe SSAxB/SST

Residual Sse Ve MSe 1 SSe/SST

Total SST VT 100%

ANOVA dua arahdata percobaan yang terdiri dari dua faktor atau lebih dan dua level

atau lebih. Tabel ANOVA dua arah terdiri dari perhitungan derajat bebas (db), jumlah

kuadrat, rata-rata jumlah kuadrat, F-rasio yang ditabelkan sebagai berikut :


22/44

Dimana :VA = derajat bebas faktor A = kA1 = (level1)VB = derajat bebas faktor B = kB1VAxB = derajat bebas interaksi = (kA1) x (kB1)VT = derajat bebas total = N1Ve = derajat bebas error = VTVAVB(VAB)

SSTotal = jumlah kuadrat total (The Total sum of square)

SSA = jumlah kuadrat faktor A (Sum of Square due to Factor A)

Dengan cara yang sama dihitung SSB (karena faktor B) dan SS AxB

Untuk level 2


23/44

SSe = jumlah kuadrat error (the sum of square due to error)= SSTotalSsmean - SSA - SSBSSAxB

MSA = rata-rata jumlah kuadrat faktor A (The mean sum of square)

= SSA/VA

Untuk MSB dan MS AxB dihitung dengan cara yang sama

MSe = rata-rata jumlah kuadrat error

= SSe/Ve

kA = jumlah level untuk faktor A

N = jumlah total percobaan


24/44

Merupakan fungsi jumlah kuadrat untuk masing-masing itemsyang signifikan. Persen kontribusi mengindikasikan kekuatanrelatif dari suatu faktor dan/atau interaksi dalam mengurangivariasi. Jika level faktor dan/atau interaksi dikendalikan denganbenar, maka variasi total dapat dikurangi sebanyak yangdiindikasikan oleh persen kontribusi.

SSA= SSA(VAxMSe)cara yang sama untuk SSBdan SSAxB

SSe= SStSSASSBSSAxB

SSt = sama dengan SSttotal persen kontribusi = 100 %

Persen Kontribusi


25/44

Untuk melakukan validasi terhadap kesimpulan yang diperolehselama tahap analisa. pengujian menggunakan kombinasitertentu dari faktor-faktor dan level-level hasil evaluasisebelumnya.

Menentukan kombinasi level terbaik dari faktor-faktor yang

signifikan. Faktor-faktor yang tidak signifikan dapat ditetapkanpada sembarang level. Setelah itu dilakukan pengambilanbeberapa sampel dan diamati. Tindakan selanjutnya tergantungpada kedekatan nilai rata-rata hasil terhadap hasil perkiraan.

Terdapat kemungkinan bahwa kombinasi terbaik dari faktor danlevel tidak nampak pada kombinasi pengujian orthogonal array.Percobaan konfirmasi juga bertujuan melakukan pengujiankombinasi faktor dan level ini

Percobaan Konfirmasi


26/44

Studi Kasus 1

Proses penyulingan minyak daun cengkeh untukmeningkatkan hasil produksi, dengan faktor-faktorutama

1. Diameter Pipa (A)

2. Tipe Tungku (B)

3. Tempat Pembakaran (C)

4. Panjang Pipa (D)

5. Ukuran Bak Pendingin (E)

6. Cara Penyimpanan Bahan Baku (F)

7. Jenis Bahan Bakar (G)


27/44

Penetapan Level Faktor

Faktor Level 1 Level 2

A 1,5" 2,5"

B Tanpa Blower Dengan Blower

C Tanpa Sekat Dengan Sekat

D 36 m 48 m

E 3 x 3 x 1 m 3 x 4 x 1,7 m

F Tanpa Sak Dengan Sak

G Daun Kering Kayu


28/44

Pemilihan OA

Faktor : 7 Level : 2

Derajat bebas = Faktor (Level-1)

Derajat bebas = 7 (2-1) = 7

Pemilihan Ortogonal Array

Dipilih OA : L8 (27)


29/44

Hasil Eksperimen

Trial A B C D E F G Hasil

1 1 1 1 1 1 1 1 54 48 45 49.00

2 1 1 1 2 2 2 2 64 64 65 64.33

3 1 2 2 1 1 2 2 40 46 44 43.33

4 1 2 2 2 2 1 1 55 52 53 53.33

5 2 1 2 1 2 1 2 45 42 43 43.33

6 2 1 2 2 1 2 1 33 32 33 32.67

7 2 2 1 1 2 2 1 28 24 30 27.33

8 2 2 1 2 1 1 2 36 33 35 34.67


30/44

Tabel rata-rata respon :

A B C D E F G

Level 1 52.5 47.33 43.83 40.74 39.92 45.08 40.58

Level 2 34.42 39.67 43.16 46.25 47.08 41.91 46.42

Difference 18.08 7.66 0.67 5.51 7.16 3.17 5.84

Rank 1 2 7 5 3 6 4


31/44

Studi Kasus 2 (Smaller The Better)

TRIAL A B AxB C AxC D E Hasil

1 1 1 1 1 1 1 1 54 48 45 49

2 1 1 1 2 2 2 2 64 64 65 64,33

3 1 2 2 1 1 2 2 40 46 44 43,33

4 1 2 2 2 2 1 1 55 52 53 53,33

5 2 1 2 1 2 1 2 45 42 43 43,33

6 2 1 2 2 1 2 1 33 32 32 32,337 2 2 1 1 2 2 1 28 24 30 27,33

8 2 2 1 2 1 1 2 36 33 35 34,67

dst


32/44

Tabel Respon Y

FaktorFaktor yang Signifikan (interaksi)

A B AxB C AxC D E

Level 1 52,5 47,25 43,83 40,75 39,83 45,08 40,50Level 2 34,42 39,67 43,08 46,17 47,08 41,83 46,42

Difference 18,08 7,58 0,75 5,42 7,25 3,25 5,92

Rank j k 7 5 l 6 4

A1 A2

C1 (49+43,33)/2 = 46,17 (43,33+27,33)/2 = 35,33

C2 (64,33+53,33)/2 = 58,83 (32,33+34,67)/2 = 33,50

Sehingga faktor faktor yang berpengaruh adalah :


33/44

Analisis of variance

=( 12 X 52,502)+ (12 X 34,422)45.327,04

= 1964,8 (cara yg sama digunakan untuk menghitung SSB dst)

SSB= 348,22 ; SSA X B = -3,58 ; SSC = 179,74 ; SSA X C= 308,42

SSD = 56,42 ; SSE = 213,76

SSerror

= (SStotalSSmean - SSA- SSBSSAxBSSc SSAXC - SSDSSE)

= (48.40745.327,041964348,22 + 3,58179,74308,42

56,42213,76)

= 102,18


34/44

Tabel ANOVA

SUMBER SS DF MS Fratio SS' Ratio %A 1964,8 1 1964,8 307,48 1958,41 61,78

B 348,22 1 348,22 54,49 341,83 10,28

AxB -3,58 1 -3,58 -0,56 -9,97 -0,31

C 179,74 1 179,74 28,13 173,35 5,47

AxC 308,42 1 308,42 48,27 302,03 9,53

D 56,42 1 56,42 8,83 50,03 1,58

E 213,76 1 213,76 33,45 207,37 6,54

e 102,18 16 6,39 1 146,91 4,63

SSt 3169,96 23 137,82 3169,96 100

Mean 45327,04 1

Sstotal 48497 24


35/44

Untuk mengetahui faktor-faktor yang memberikan kontribusi yang besar, makadilakukan penggabungan beberapa faktor yang kurang signifikan

SS (Pooled e) = Sse + SSAxB

= 102,18 + (-3,58)

= 98,6

Df (Pooled e) = Dfe + DfAxB

= 16 + 1

= 17

Paling tidak significant

MS (Pooled e) = SS (Pooled e)Df (Pooled e)

= 5,8


36/44

Pooling I

Sumber Pooled SS DF MS Frasio SS' ratio %

A 1964,8 1 1964,8 338,76 1959 61,28

B 348,22 1 348,22 59 342,42 10,78

AxB y -3,58 - -3,58 - - -

C 179,74 1 179,74 30,99 173,94 5,49

AxC 308,42 1 308,42 53,19 302,62 9,55

D 56,42 1 56,42 9,73 50,62 1,6

E 213,76 1 213,76 36,76 207,96 6,56

e y 102,18 - 102,18 - - -

Pooled 98,6 17 5,8 1 133,4 4,21

SSt 3169,96 23 137,82 - 3169,96 100

Mean 45327,04 1 -

Sstotal 48497 24 -


37/44


38/44

Pooling secara bersamaan

Sumber Pooled SS DF MS Frasio SS rho(%)A 1964,8 1 1964,8 71,63 1937,37 61,12

B 348,22 1 348,22 12,69 320,79 10,12

A x B Y -3,58 1 -3,58 - -

C Y 179,74 1 179,74 - -

A x C 808,42 1 808,42 11,24 280,99 8,86

D Y 56,42 1 56,42 - -

E Y 213,76 1 213,76 - -

e Y 102,18 16 102,18 - -

Pooled 548,52 20 27,43 1 630,81 19,90SSt 3169,96 23 137,82 3169,96 100

Mean 45327,04 1

SS total 48497 24


39/44

SS (Pooled e) = Se + SS AXB+ SSC+ SSD+ SSE

= (102,18+(-3,58)+179,74+56,42 + 213,76)= 548,52

V(Pooled) = Ve + VAXB+ VC+ VD+ VE

= 16+1+1+1+1 = 20

MS (Pooled e) = 27,43

F ratio A =


40/44

SSA = SSA-(DFAx MS (pooled e))= 1.964,8- (1-( 1 x 27,43)

= 1937,37

SSe = SSt - SSA- SSB - SSAXC

=3169,961987,37320,79280,99

= 630,81

Rho % A =

il li dib di k b l


41/44

Hasil Pooling dibandingkan sebelum

dipooling


42/44

Percobaan konfirmasi

)4950,33()4967,39()4942,34(49 predicted

)()()( 2222 YCAYBYAYpredicted

59,9predicted

Prediksi kondisi optimum

Interval kepercayaan

eff

pooledeVV

eff

eVV

P

n

MSF

n

VFCI

2;1;2;1;

2;1; VVF )%1( = nilai tabel distribusi pada tingkat kepercayaan

ignifikanmuafaktorsjadbebassejumlahdera

anruhpercobajumlahseluneff

1

biasanya digunakan confidence level 95%


43/44

Percobaan konfirmasi

PpredictedpredictedPpredicted CICI

Melakukan percobaan konfirmasi

11Y

nY

rnVFCI effevvc

11

2;1;

r = jumlah sampel yang digunakan dalam eksperimen konfirmasi


44/44

Selamat

Belajar

Documents

Rekayasa Kualitas Taguchi