DESIGN OF EXPERIMENTS SEBAGAI SALAH SATU PENDEKATAN PENINGKATAN KUALITAS PRODUK DI INDUSTRI MANUFAKTUR Aninditha Kemala D., Riara Novita Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Indonesia Kampus UI Depok 16424, Depok Abstrak Globalisasi merupakan faktor pendorong terjadinya persaingan di kalangan industri dan menyebabkan setiap industri berusaha untuk memenangkan persaingan. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mencapainya adalah dengan meningkatkan kualitas pelayanan konsumen, baik dalam bentuk barang maupun jasa. Design of Experiments (DOE) merupakan salah satu pendekatan statistik dalam metode kualitas yang diterapkan untuk meningkatkan kualitas pelayanan pada industri manufaktur dan jasa. Namun, paper ini hanya berfokus kepada 50 literatur yang membahas mengenai penerapan metode DOE pada berbagai macam industri manufaktur. Tujuannya adalah untuk menganalisis penerapan dan pengaruh DOE terhadap kualitas pelayanan di berbagai industri manufaktur, perbandingan aplikasi DOE yang diterapkan pada berbagai macam industri manufaktur serta kecenderungan metode DOE yang digunakan pada masing-masing jenis industri manufaktur. Dengan pembahasan dan analisis yang telah dilakukan pada paper ini, diharapkan dapat memberikan suatu pengetahuan melalui sebuah kesimpulan mengenai metode DOE yang cocok untuk digunakan sesuai dengan jenis industri manufaktur yang bersangkutan. Kata kunci: Design of Experiments (DOE), Aplikasi DOE pada industri manufaktur, Metode peningkatan kualitas. 1. Pendahuluan Globalisation refers to all those processes by which the people of the world are incorporated into a single world society, global society (Martin Albrow, 1990). Jadi, ketika masyarakat dunia tergabung ke dalam suatu masyarakat yang tunggal, hal ini akan menghasilkan suatu persaingan di kalangan industri sebagai pelaku bisnis yang memberikan pelayanan kepada masyarakat, baik dalam bentuk barang maupun jasa. Persaingan yang semakin kompetitif saat sekarang ini mendorong setiap pelaku bisnis untuk memenangkan persaingan. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mencapainya adalah dengan berfokus kepada kualitas pelayanan yang diberikan. Quality is the totality of features and characteristics of a product or service that bears its ability to satisfy stated or implied needs (ISO 8402-1986 standard). Berdasarkan Business Dictionary, barang atau jasa yang berkualitas adalah barang atau jasa yang tidak memiliki cacat, kerusakan, dan variasi yang

signifikan serta harus sesuai dengan persyaratan yang dapat memuaskan konsumen. Mengingat kondisi bisnis yang saat ini cenderung bersifat tidak pasti dan bervariasi serta ketidakmampuan para pelaku bisnis untuk mengolah data yang bervariasi, kepuasan konsumen menjadi suatu hal yang sangat sulit untuk diraih (Hoerl dan Snee, 2002). Alasan itulah yang mendasari setiap perusahaan untuk fokus kepada peningkatan kualitas karena kualitas memberikan dampak langsung kepada perusahaan berupa kepuasan konsumen. Statistical thinking is a processes which recognize that variation is all around us and present in everything we do, all work itself is a series of interconnected process and identifying, characterizing, quantifying, controlling, and reducing variation to provide opportunities for improvement (Snee, 1990). Statistical thinking menjadi suatu hal yang penting bagi setiap perusahaan untuk meningkatkan kualitas. Selain dapat mengurangi variasi yang ada, statistical thinking juga dapat memberikan penilaian secara teknis dan analitis (Goh, 1999). Oleh karena itu, statistical thinking sering digunakan pada kebanyakan metode kualitas, seperti Six Sigma, dan salah satu tools statistik yang cukup sering digunakan pada metode kualitas adalah Design of Experiments (DOE). Pada paper ini kami akan membahas tentang penerapan dan pengaruh DOE terhadap kualitas pelayanan di dunia industri, khususnya manufaktur. Kemudian, kami juga akan membandingkan penerapan DOE pada berbagai jenis industri manufaktur serta menganalisis kecenderungan metode DOE yang kebanyakan digunakan industri manufaktur untuk meningkatkan kualitasnya. 2. Design of Experiments (DOE) 2.1. Sejarah dan Perkembangan DOE Design of Experiments dikembangkan dan diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher dari University of London dengan studinya tentang Agricultural Experiment pada tahun 1930. Fisher mengembangkan teori dan metode statistika dengan menerapkan pendekatan analysis of variance (ANOVA) sebagai metode primernya. Konsep-konsep DOE pertama kali dimanfaatkan pada Rothamsted Agricultural Experimental Design Station di kota London, Inggris sedangkan industri yang pertama kali menggunakan pendekatan metode DOE adalah British Textile Industry dari London. Dalam buku desain eksperimennya yang pertama, Fisher menunjukkan bagaimana kesimpulan yang valid dapat ditarik secara efisien dari eksperimen yang berfluktuasi secara alami seperti suhu, kondisi tanah, dan curah hujan terhadap variabel gangguan. Variabel pengganggu yang diketahui biasanya menyebabkan bias yang sistematik dalam kelompok hasil (misalnya, variasi batch-to-batch). Variabel pengganggu yang tidak diketahui biasanya menyebabkan variasi hasil yang acak dan biasa dikenal dengan variabilitas tetap atau noise. Meskipun metode DOE yang pertama kali digunakan dalam konteks pertanian, metode ini telah diterapkan dengan sukses di militer dan industri sejak tahun 1940. Besse Day yang bekerja di Laboratorium Eksperimen Naval, Amerika Serikat menggunakan metode DOE untuk memecahkan masalah seperti

menemukan penyebab pengelasan yang buruk di sebuah galangan kapal angkatan laut selama Perang Dunia II. George Box yang dipekerjakan oleh industri kimia Imperial, sebelum datang ke Amerika Serikat adalah pembuat prosedur DOE yang digunakan untuk mengoptimalkan proses kimia setelah W. Edwards Deming mengajarkan metode statistik, termasuk DOE, kepada para peneliti dan insinyur Jepang pada awal tahun 1950an, yaitu pada saat dimana "Made in Japan" masih berkualitas buruk. Sejak akhir 1970an, industri di Amerika Serikat kembali tertarik pada inisiatif peningkatan kualitas, yang sekarang dikenal dengan "Total Quality" dan "Six Sigma." DOE dianggap metode maju dalam program Six Sigma, metode ini pertama kali diterapkan di Motorola dan GE (General Electronic). 2.2. Metode DOE DOE menyediakan sebuah arti yang kuat untuk mencapai peningkatan pada kualitas produk dan efisiensi proses. Dari pandangan bidang manufaktur, DOE dapat mengurangi jumlah eksperimen yang dibutuhkan ketika mengambil sejumlah faktor yang mempengaruhi hasil eksperimen. DOE bisa menampilkan bagaimana melaksanakan eksperimen dengan jumlah yang paling sedikit ketika harus mempertahankan informasi paling penting. Dengan demikian, DOE tampaknya menjadi alat perbaikan berkelanjutan yang cepat dan penting dalam kualitas (Coleman dan Montgomery, 1993). Metode-metode eksperimental dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang berkaitan dengan proses manufaktur, untuk menggantikan sebuah proses dengan proses lainnya, untuk mengembangkan produk yang berbeda, dan untuk memahami pengaruh berbagai faktor pada kualitas akhir dari produk yang diberikan. Desain of Experiments (DOE) adalah teknik eksperimental yang membantu untuk menyelidiki kombinasi terbaik dari parameter proses, kuantitas yang berubah, tingkat dan kombinasi dalam rangka mendapatkan hasil yang statis yang dapat diandalkan. Ini adalah rute yang sistematis yang dapat diikuti untuk mencari solusi pada masalah proses industri dengan objektivitas yang lebih besar dengan menggunakan teknik eksperimental dan statistik (Coleman and Montgomery, 1993; Antony et al., 1998; Steinberg and Hunter, 1984). Terdapat beberapa metode DOE yang digunakan pada industri manufaktur. Pada paper ini, penulis mengambil 4 metode DOE yaitu Factorial Design, Mixture Design, Response Surface Method, dan Taguchi Method. Pemilihan 4 metode tersebut, penulis ambil berdasarkan metode-metode DOE yang didefinisikan oleh Minitab.Inc (2003).

2.2.1. Factorial Design Factorial Design (percobaan faktorial) adalah suatu percobaan yang perlakuannya terdiri atas semua kemungkinan kombinasi taraf dari beberapa percobaan dengan menggunakan faktor f dengan level l untuk setiap faktornya yang disimbolkan dengan percobaan faktorial fl. Misalnya, percobaan faktorial 22 artinya kita menggunakan 2 faktor dan level untuk tiap faktornya terdiri dari 2 level. Percobaan faktorial 22 juga sering ditulis dalam bentuk percobaan faktorial 22. Penyimbolan yang terakhir sering digunakan untuk percobaan faktorial dimana level dari masing-masing faktornya berbeda, misalnya percobaan faktorial 2x2x3 yang artinya percobaan faktorial yang terdiri dari 3 faktor dengan level untuk tiap faktornya berturut-turut adalah 2, 2, dan 3. Dalam percobaan faktorial ada dua tahap yang perlu dilakukan. Pertama, rancangan perlakuannya diikuti dengan tahap pemilihan rancangan lingkungannya, seperti RAL, RAKL, RBSL, Split-plot, Split-Blok. Tujuan dari percobaan faktorial adalah untuk melihat interaksi antara faktor yang kita uji. Adakalanya kedua faktor saling sinergi terhadap respons (positif), namun adakalanya juga keberadaan salah satu faktor justru menghambat kinerja dari faktor lain (negatif). Adanya kedua mekanisme tersebut cenderung meningkatkan pengaruh interaksi antar faktor yang dijadikan sebagai acuan untuk mengukur kegagalan salah satu faktor terhadap setiap level faktor lainnya. 2.2.2. Mixture Design Dalam percobaan Mixture Design, faktor-faktor independen memiliki proporsi komponen yang berbeda dari suatu campuran. Sebagai contoh, jika kita ingin mengoptimalkan kekuatan tarik dari stainless steel, faktor kepentingan yang mungkin adalah proporsi besi, tembaga, nikel, dan kromium dalam campuran. Kenyataan bahwa proporsi dari faktor yang berbeda harus bernilai 100% merumitkan desain serta analisis mixture design (percobaan campuran). Ketika komponen-komponen campuran tunduk pada kendala bahwa mereka harus berjumlah satu, ada campuran desain standar untuk model standar pas, seperti Simplex-Lattice Design dan Simplex-Centroid Design. Ketika komponen campuran dibatasi pada kendala tambahan, seperti nilai maksimum atau minimum untuk setiap komponen, disebut sebagai constrained mixture designs atau Extreme-Vertices designs. Pengukuran respon diasumsikan hanya tergantung pada proporsi relatif komponen dalam campuran, bukan jumlah campuran. Perbedaan utama antara mixture design dan percobaan variabel independen adalah pembentuknya. Variabel input atau komponen bernilai nonnegatif dalam jumlah proporsional campuran dan jika dinyatakan sebagai pecahan campuran, mereka harus berjumlah satu. Jika karena alasan tertentu, jumlah proporsi komponen kurang dari satu, proporsi variabel dapat ditulis dalam pecahan skala sehingga jumlah fraksi diskala untuk satu. Dalam masalah campuran, tujuan dari penelitian ini adalah untuk memodelkan campuran permukaan dengan beberapa bentuk persamaan matematika sehingga prediksi respon untuk setiap kombinasi komponen dapat dibuat secara empiris.

2.2.3. Taguchi Method Proses yang paling penting dari DOE adalah menentukan nilai-nilai variabel independen dimana sejumlah percobaan akan dilakukan. Untuk tujuan itu, Taguchi melakukan pendekatan yang mengadopsi ide fundamental dari DOE sekaligus menyederhanakan standarisasi desain faktorial sehingga percobaan yang dilakukan dapat menghasilkan hasil yang lebih konsisten. Taguchi method dikembangkan oleh Dr. Genichi Taguchi, seorang konsultan manajemen kualitas Jepang. Taguchi method menunjukkan bagaimana statistik Design of Experiment (DOE) dapat membantu insinyur untuk mendesain dan membuat produk yang berkualitas tinggi dan berbiaya rendah. Taguchi method difokuskan pada pengeliminasian penyebab dari kualitas yang buruk dan variasi pada kinerja pembuatan produk. Teknik ini mempelajari pengaruh dari banyak faktor (variabel) pada karakteristik kualitas yang diinginkan dan paling ekonomis. Dengan mempelajari pengaruh tiap faktor pada hasil, kombinasi faktor terbaik dapat ditentukan. Taguchi method menggunakan tabel khusus yang dikenal sebagai "orthogonal array" (OA). Penggunaan tabel ini membuat desain eksperimen sangat mudah dan konsisten serta memerlukan jumlah eksperimen yang relatif lebih sedikit untuk mempelajari seluruh ruang parameter. Akibatnya, penghematan waktu, biaya, dan tenaga kerja dapat dicapai. Hasil eksperimen ini kemudian diubah menjadi rasio signal-to-noise (S/N). Taguchi merekomendasikan penggunaan rasio S/N untuk mengukur karakteristik kualitas yang menyimpang dari nilai-nilai yang diinginkan. Terdapat tiga kategori kualitas dalam analisis rasio S/N, yaitu thelower-the-better, the-higher-the-better, dan the nominal-the-better. Rasio S/N untuk setiap tingkat parameter proses dihitung berdasarkan pada analisis S/N. Terlepas dari ketiga kategori kualitas, semakin besar rasio S/N, maka semakin baik kualitasnya. Oleh karena itu, tingkat optimal dari parameter proses adalah tingkat dengan rasio S/N terbesar. Selanjutnya, analisis statistik varians (ANOVA) dilakukan untuk melihat parameter proses yang signifikan secara statistik. Dengan analisis S/N dan ANOVA, kombinasi yang optimal dari parameter proses dapat diprediksi. 2.2.4. Response Surface Method Response Surface Method (RSM) adalah kumpulan teknik-teknik matematika dan statistik yang berguna untuk pemodelan dan analisis masalah dimana respon kepentingan dipengaruhi oleh beberapa variabel dengan tujuan untuk mengoptimalkan respon yang dihasilkan (Montgomery 2005). Misalnya, pertumbuhan tanaman dipengaruhi oleh jumlah tertentu air (x1) dan sinar matahari (x2). Tanaman itu dapat tumbuh di bawah kombinasi x1 dan x2 dimana air dan sinar matahari dapat bervariasi terus-menerus. Ketika kombinasi faktor bernilai kontinu, maka RSM ini berguna untuk mengembangkan, meningkatkan, dan mengoptimalkan variabel respon. RSM menentukan pendekatan yang cocok untuk hubungan fungsional yang benar antara variabel respon, y, dan satu set variabel independen, x. Ketika

hasil (surface) permukaan yang diperkirakan adalah perkiraan yang mendekati fungsi respon yang benar, hasilnya akan kurang lebih setara dengan analisis dari sistem yang sebenarnya. Tujuan akhir dari RSM adalah untuk menentukan level dan nilai faktor optimal dan untuk membentuk fungsi prediksi dalam sistem. 3. Metode Penelusuran Literatur Pada bagian ini, akan dijelaskan pendekatan yang digunakan dalam memilih 50 artikel yang kami tinjau. Dimulai dari mendefinisikan beberapa istilah yang digunakan untuk mengkategorikan artikel hingga pada proses eliminasi artikel yang tidak terkait dengan konteks aplikasi DOE pada industri manufaktur. Paper ini tidak mengklaim bahwa artikel yang digunakan unutk tinjauan kepustakaan sangat lengkap, hanya saja database yang terkait cukup memberikan data yang kompherensif untuk mengetahui aplikasi DOE pada industri manufaktur. 3.1. Daftar Literatur Daftar literatur ini diperoleh dari pencarian kata kunci di mesin pencarian (search engine) Google dan website Journal International seperti Science Direct, Proquest, Elsavier, Springerlink. Kata kunci pencarian yang kami gunakan adalah Full Factorial Design, Fractional Factorial Design, Taguchi Method, Response Surface Design, dan Mixture Design yang merupakan jenis metode pada Design of Experiment (Minitab.Inc). Pencarian literatur dilakukan terkait dengan penelitian mengenai aplikasi DOE pada industri manufaktur dengan rentang waktu 10 tahun terakhir, maka pengeliminasian konteks pun terjadi pada artikel yang tidak memiliki korelasi, seperti artikel mengenai aplikasi DOE di industri jasa, literatur yang bersifat akademik, dan literatur yang memiliki rentang waktu penerbitan lebih dari 10 tahun terakhir. Tabel 1 memaparkan daftar paper dan jurnal 10 tahun terakhir terkait dengan jenis industri manufakturnya.

Tabel 1. Daftar Literatur Acuan

Tabel 1. Daftar Literatur Acuan (Sambungan)

Tabel 1. Daftar Literatur Acuan (Sambungan)

Tabel 1. Daftar Literatur Acuan (Sambungan)

Tabel 1. Daftar Literatur Acuan (Sambungan)

3.2. Skema Klasifikasi Terdapat dua skema yang kami gunakan untuk mengklasifikasikan artikelartikel DOE. Pertama, literatur diklasifikasikan menggunakan deskriptor jenis industri manufaktur yang tertera pada Market Segment Specialization Program yang didefinisikan oleh Department of The Treasury Internal Revenue Service, United States. Industri manufaktur dibagi atas 20 sektor yang terdiri dari:Tabel 2. Klasifikasi Industri ManufakturManufacturing Industries Food and Kindred Products Tobacco Products Textile Mill Products Apparel and Other Textile Products Lumber and Wood Products Furniture and Fixtures Paper and Allied Products Printing and Publishing Chemical and Allied Products Petroleum and Coal Products Rubber and Misc. Plastics Products Leather and Leather Products Stone, Clay, and Glass Products Primary Metal Industries Fabricated Metal Products Industrial Machinery and Equipment Electronic and Other Electric Equipment Transportation Equipment Instruments and Related Products Miscellaneous Products Daging, susu, buah-buahan dan sayuran diawetkan, bijibijian produk pabrik,minuman, dll Rokok, cerutu, dll Broadwoven dan sempit kain pabrik, finishing tekstil, karpet, dll Pakaian, topi, jaket, bulu, dll Logging, penggergajian kayu, bangunan kayu dan rumah mobil. Rumah tangga, kantor, dll Pulp, kertas, karton, produk kertas dikonversi, dll Koran, buku, formulir bisnis, kartu ucapan, dll Plastik, obat-obatan, sabun, cat, pupuk, perekat, bahan peledak, dll Penyulingan minyak bumi, aspal dan bahan atap, minyak pelumas dan gemuk, dll. Ban, alas kaki, selang, ikat pinggang, misc. plastik produk, dll Tanning dan finishing, alas kaki, sarung tangan, koper, tas, dll Gelas, semen, batu bata, keramik, beton, gipsum, plester, dll Baja, besi, tembaga, aluminium Kaleng, sendok garpu, alat, sekrup, baut, mur, dll Mesin dan turbin, peternakan, taman, konstruksi, komputer, kantor melengkapi, dll Transformer, motor, peralatan, perlengkapan pencahayaan, audio dan video, TV, radio, baterai, dll Kendaraan, trailer truk, pesawat, bagian kapal, peralatan kereta api, sepeda motor, sepeda, kendaraan ruang angkasa, dll Pencarian dan navigasi, pengukuran dan pengendalian, medis, fotografi, dll Perhiasan, perak, ware berlapis, alat musik, mainan, barang olahraga, kantor, dan perlengkapan seni, peti pemakaman, dll

Namun, dari 50 artikel yang kami tinjau, hanya didapatkan 11 jenis industri manufaktur yang menggunakan pendekatan DOE. Kedua, deskriptor yang digunakan berupa metode-metode DOE yang didefinisikan oleh Minitab Inc, yaitu Full Factorial Design, Fractional Factorial Design, Taguchi Method, Response Surface Method, dan Mixture Design.

Tabel 3. Skema Klasifikasi LiteraturDeskriptor Source Level Transportation Equipment (Tr), Food and Kindred Products (Fo), Industrial Machinery and Equipment (In), Primary Metal Industries (Pr), Printing and Publishing Department of The (Pu), Stone, Clay, and Glass Products (St), Petroleum Treasury Internal Revenue and Allied Products (Pe), Electronic and Other Electric Service, United States Equipment (El), Chemical and Allied Products(Ch), Fabricated Metal Products (Fa), Rubber and Misc. Plastics Products (Ru) Minitab Inc (2003) Full and Fractional Factorial Design (Fa), Mixture Design (Mi), Taguchi Method (Ta), Response and Surface Method (Re)

Jenis industri manufaktur

Metode DOE

4. Topik dan Metode Penelitian Pada bagian ini akan dijelaskan lebih lanjut mengenai sekumpulan database artikel yang kami gunakan sebagai bahan untuk membuat paper ini. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi tren literatur mengenai metode DOE yang cenderung digunakan oleh industri manufaktur seiring dengan berjalannya waktu dan metode DOE yang cenderung digunakan berdasarkan jenis industri manufakturnya. 4.1. Tren Literatur Gambar 1 menggambarkan jumlah artikel dan proporsi dari tiap-tiap metode DOE yang digunakan oleh industri manufaktur. Dapat dilihat dari jumlah artikel yang dihasilkan oleh para peneliti yang melakukan penelitian di berbagai industri manufaktur bahwa seiring dengan berjalannya waktu, penggunaan metode DOE semakin meningkat. Kami berhipotesis bahwa hal ini disebabkan oleh penerapan continuous improvement industri manufaktur yang semakin meningkat tiap tahunnya. Jika kita melihat pada proporsi metode DOE tiap tahunnya, terlihat bahwa metode DOE yang mengalami peningkatan adalah Full factorial design, Taguchi, dan Response Surface Method. Kami menduga bahwa meningkatnya penggunaan full factorial disebabkan karena perusahaan ingin mendapatkan data yang valid dengan kemungkinan kesalahan yang sangat rendah, sedangkan meningkatnya penggunaan Taguchi yang seringkali dikolaborasikan dengan Response Surface Method disebabkan karena perusahaan ingin mendapatkan hasil optimal dengan biaya yang minimum.

15 13 11 9 Jumlah 8 6 4 2 0 2002 2003 2005 2006 2007 Tahun 2008 2009 2010 2011Mixture Design Response Surface Method Taguchi Method Fractional Factorial Design Full Factorial Design

Gambar 1. Penggunaan DOE per Tahun

Gambar 2 mengindikasikan bahwa industri manufaktur yang cukup sering menggunakan metode DOE untuk meningkatkan kualitas produknya adalah Primary Metal Industries/Industri Logam Primer. Hal ini dikarenakan kehidupan manusia tidak pernah luput dari benda-benda berbahan logam primer, seperti besi, aluminium, baja. Selain itu, banyak industri lainnya, seperti industri kimia, makanan, elektronik, otomotif yang membutuhkan produk dari industri logam untuk digunakan entah sebagai bahan dasar ataupun pelengkap dari produk yang dihasilkan tiap industri. Metode DOE yang cenderung digunakan oleh industri logam adalah Taguchi, kami menduga hal ini disebabkan karena jumlah bahan logam yang terlalu banyak (dari segi jumlah dan jenis) dan tidak dibutuhkan nilai optimal secara mendetail dari produk yang dihasilkan karena pada akhirnya produk tersebut harus disesuaikan lagi dengan tujuan industri yang akan mengolah produk tersebut lebih lanjut.Transportation Equipment Food and Kindred Products Industrial Machinery and Equipment Primary Metal Industries Printing and Publishing Stone, Clay, and Glass Products Petroleum and Allied Products Electronic and Other Electric Equipment Chemical and Allied Products Fabricated Metal Products Rubber and Misc. Plastics Products 0 4 8 11 15

JumlahFull Factorial Design Taguchi Method Mixture Design Fractional Factorial Design Response Surface Method

Gambar 2. Jenis Metode DOE yang Digunakan Industri Manufaktur

4.2. Penelitian dan Metode Pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa metode yang cenderung digunakan oleh industri manufaktur adalah full factorial design yang digunakan oleh 4 industri, fractional factorial design oleh 2 industri, Taguchi oleh 6 industri, Response Surface Method oleh 2 industri, dan Mixture Design oleh 1 industri. Dari data tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa metode DOE yang cenderung oleh industri manufaktur untuk meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan adalah Taguchi.Tabel 4. Metode DOE pada Industri ManufakturMetode DOE Jumlah Jenis Industri Metode DOE Jumlah Full Factorial Design 2 Stone, Clay, and Response Surface Method 0 Fractional Factorial Design 1 Glass Products Mixture Design 3 Transportation Taguchi 2 Full Factorial Design 0 Equipment Response Surface Method 0 Fractional Factorial Design 1 Petroleum and Mixture Design 0 Taguchi 1 Allied Products Full Factorial Design 2 Response Surface Method 0 Fractional Factorial Design 0 Mixture Design 0 Food and Taguchi 0 Full Factorial Design 0 Kindred Response Surface Method 5 Fractional Factorial Design 0 Products Electronic and Mixture Design 0 Taguchi 2 Other Electric Equipment Full Factorial Design 1 Response Surface Method 0 Industrial Fractional Factorial Design 1 Mixture Design 0 Machinery and Taguchi 0 Full Factorial Design 7 Equipment Response Surface Method 0 Fractional Factorial Design 1 Chemical and Mixture Design 0 Taguchi 1 Allied Products Full Factorial Design 0 Response Surface Method 1 Fractional Factorial Design 3 Mixture Design 0 Primary Metal Taguchi 5 Full Factorial Design 0 Industries Fabricated Response Surface Method 3 Fractional Factorial Design 0 Metal Products Mixture Design 0 Taguchi 1 Full Factorial Design 1 Response Surface Method 0 Fractional Factorial Design 0 Mixture Design 0 Printing and Taguchi 0 Full Factorial Design 0 Publishing Response Surface Method 1 Fractional Factorial Design 0 Rubber and Mixture Design 0 Taguchi 5 Misc. Plastics Full Factorial Design 0 Response Surface Method 0 Stone, Clay, and Products Fractional Factorial Design 0 Glass Products Mixture Design 0 Taguchi 2 Jenis Industri

5. Kontribusi DOE pada Industri DOE merupakan salah satu pendekatan statistik yang kerapkali digunakan untuk meningkatkan kualitas pelayanan, baik dalam bentuk kualitas produk maupun efisiensi proses. Penggunaan DOE umumnya diterapkan di berbagai macam industri dan sebagian besar diterapkan pada industri manufaktur. Pada bagian ini, akan dijelaskan kontribusi metode DOE pada setiap 11 industri manufaktur yaitu, Transportation Equipment, Food and Kindred Products, Industrial Machinery and Equipment, Primary Metal Industries, Printing and Publishing, Stone, Clay, and Glass Products, Petroleum and Allied Products, Electronic and Other Electric Equipment, Chemical and Allied Products, Fabricated Metal Products, Rubber and Misc. Plastics Products. Umumnya, setiap industri memiliki kecenderungan dalam menerapkan berbagai macam

metode DOE, seperti yang telah kita tinjau melalui 50 artikel terkait penerapan metode DOE pada industri manufaktur. Chemical and Allied Products Metode full factorial design merupakan metode yang paling banyak digunakan di industri Chemical and Allied Products. Metode ini umumnya digunakan untuk mengevaluasi dampak dari beberapa faktor untuk mendapatkan kombinasi optimum dari faktor-faktor tersebut. Contohnya adalah keberhasilan dalam mencapai formulasi optimum dari 2 rasio (Eudragit S100 dan Eudragit L100) dalam pelet indometasin yang dilapisi dengan polimer yang bergantung pada pH metakrilat untuk pengiriman obat kolon yang memungkinkan. Metode full factorial design ini dianggap merupakan alat yang tepat untuk optimasi di industri kimia. Transportation Equipment Industri Transportation Equipment banyak menggunakan metode full factorial design untuk meningkatkan kualitas produk dan proses. Contohnya adalah industri manufaktur pembuat kaca spion pada bajaj yang membuat pengembangan produk dari rear-view mirror pada kaca spion. Sebelum membuat produknya, terlebih dulu dibuat prototype-nya. Full factorial design digunakan untuk mengetahui kombinasi atribut-atribut apa saja yang mempengaruhi kaca spion dan level untuk masing-masing atribut tersebut. Food and Kindred Products Response Surface Method merupakan metode yang paling banyak digunakan pada industri Food and Kindred Products. Contohnya adalah mengenai Isomaltulose yang merupakan sebuah isomer struktural dari sukrosa yang secara komersial digunakan di industri makanan. RSM diaplikasikan untuk optimasi dari konsentrasi nutrien pada culture medium untuk produksi enzim pada shaken flasks di suhu 30C dan kecepatan 200 rpm. Industrial Machinery and Equipment Penggunaan full factorial design 23 untuk menentukan pengaruh ukuran bekisting dan bentuk serta konsentrasi agregat kasar dalam tekanan lateral maksimum dan dalam tingkat awal pembusukan tekanan. Selain itu, suhu dianalisis sebagai covariabel, karena sulit untuk mengontrol di lapangan. Desain mampu memperkirakan masing-masing efek utama secara independen, bahkan jika interaksi menjadi cukup kompleks. Tujuan dari tes ini adalah untuk menentukan pengaruh dampak nyata terhadap tekanan lateral maksimum. Primary Metal Industries Contoh kontribusi DOE pada industri ini adalah penggunaan factorial design pada eksperimen mengenai sisa tegangan yang berbeda yang diciptakan di permukaan dalam dan luar kabel pegas. Selanjutnya pegas diproduksi berdasarkan full factorial design yang tegangannya diturunkan di bawah suhu dan waktu yang berbeda. Hasil data uji dievaluasi dengan metode ANOVA dan hasil

mengindikasikan bahwa perubahan suhu dan waktu dapat menghilangkan tegangan pada panjang pegas bebas yang menurun. Printing and Publishing Eksperimen The Box and Draper (1987) mengenai tinta cetak telah dianalisis di seluruh Robust Parameter Design (RPD) literatur (lihat misalnya Vining dan Myers, 1990 dan VB). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji pengaruh tiga faktor, kecepatan (x1), tekanan (x2), dan jarak (x3), pada kemampuan mesin cetak untuk menghasilkan tinta yang berkualitas pada label paket. Eksperimen menggunakan Response Surface Method dengan tiga kali pengulangan lengkap pada setiap titik desain. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan lokasi yang optimal dimana proses varians diminimalkan dan mean dari proses mencapai target nilai 500. Stone, Clay, and Glass Products Contoh penggunaan DOE pada industri ini adalah mengenai Self-Compacting Concrete (SCC). SCC merupakan campuran fluida yang cocok untuk menempatkan struktur dengan tulangan padat tanpa getaran. Pengembangan pada pemadatan beton harus memastikan keseimbangan yang baik antara deformabilitas dan stabilitas. Selain itu, compactibility yang dipengaruhi oleh karakteristik bahan dan proporsi campuran menjadi perlu untuk evolusi prosedur pada desain SCC. Hal ini menyajikan prosedur eksperimental untuk desain SCC dan hasil penerimaan uji untuk karakteristik SCC seperti kemrosotan aliran, Jring, V-funnel dan L-Box. Selanjutnya, kekuatan tekan pada umur 7,28 dan 90 hari juga ditentukan. Petroleum and Allied Product Pada industri Petroleum and Allied Product terdapat 2 metode DOE yang mendominasi yaitu Taguchi method dan fractional factorial design. Contoh penggunaan Taguchi method berupa menentukan kombinasi optimal dari enam parameter operasi utama (orientasi aliran, suhu sel bahan bakar, suhu humidifikasi anoda dan katoda, rasio stoikiometrik aliran anoda dan katoda) dari sebuah sel bahan bakar PEM. Hasil percobaan menunjukkan bahwa orientasi aliran, suhu sel bahan bakar, dan suhu humidifikasi anoda dan katoda merupakan faktor yang signifikan untuk mempengaruhi kinerja. Sedangkan contoh fractional factorial design (empat faktor dan dua level) telah dilakukan dalam rangka meningkatkan output daya dari tumpukan pertukaran sel membran komersial protonic (KEP) bahan bakar dengan tujuh piring grafit pada sekitar tekanan atmosfer hidrogen. Faktor yang dipertimbangkan adalah hidrogen dan oksigen dan tingkat tekanan 6ow. Sebuah array matriks ortogonal dan matrix fractional digunakan dalam rangka mengurangi waktu eksekusi dengan 8 percobaan dari 16 percobaan. Percobaan menunjukkan bahwa tidak semua kondisi memiliki output daya yang stabil dengan mempertimbangkan tekanan hidrogen, tetapi adalah mungkin untuk menstabilkan hal tersebut terutama dengan tingkat oksigen yang tinggi sebesar 6ow. Sebuah perbandingan telah dilakukan antara sel bahan bakar komersial dan

perangkat KEP sel bahan bakar yang diproduksi di Meksiko oleh Monterrey Technology Institute and Advanced Studies, Mexico City Campus (ITESM CCM). Electronic and Other Electric Equipment Contoh penerapan DOE pada industri ini adalah eksperimen untuk mencapai perpindahan panas maksimum (yaitu angka Nusselt) dan penurunan tekanan minimum (yaitu faktor gesekan). Tujuannya untuk meningkatkan perpindahan panas guna menciptakan desain baru yang memberikan tingkat perpindahan panas yang lebih tinggi. Metode Taguchi memungkinkan pengguna untuk meminimalkan variabilitas sekitar target ketika membawa nilai kinerja untuk nilai target. Fabricated Metal Products Pada salah satu jurnal yang kami tinjau, industri Fabricated Metal Products menerapkan kolaborasi beberapa metode peningkatan kualitas berdasarkan pendekatan statistik yaitu Taguchi method dan Response Surface Method. Analisis berbagai parameter proses kritis dan interaksinya dilakukan dengan bantuan metode Taguchi. Untuk mengoptimalkan hasil yang diperoleh dan untuk membuat analisis lebih tepat dan biaya yang efektif, digunakan Response Surface Method (RSM). Rubber and Misc. Plastics Products Dalam studi ini, kerangka tipis penutup telepon seluler yang terbuat dari termoplastik polikarbonat/akrilonitril butadiena stirena (PC/ABS) yang digunakan sebagai model. Dalam cetakan injeksi plastik, produksi bagian-bagian berdinding tipis sangatlah sulit karena plastik tidak dapat dengan mudah mencair dan mengisi rongga cetakan. Oleh karena itu, masalah yang paling penting berada di bagian dinding tipis yang melenting. Huang dan Tai telah meneliti efek pengaruh lentingan di bagian berdinding tipis yang diproduksi dengan proses injeksi. Percobaan dilakukan dengan metode Taguchi dengan cycolone scanner, polycad dan polyworks yang digunakan untuk mengukur penyusutan dan nilai-nilai lentingan. 6. Evaluasi Penggunaan DOE Dalam penggunaanya, metode DOE memiliki beberapa kelemahan yang menjadi hambatan bagi perusahaan-perusahaan untuk menerapkannya. Metode DOE yang umum digunakan pada literatur yang kami jadikan sebagai acuan adalah Full factorial design, Fractional factorial design, Taguchi, Response Surface Method, dan Mixture Design. a) Full Fractional Design. Metode ini merupakan metode DOE yang dianggap sebagai metode yang dapat memberikan hasil yang optimal, karena jumlah eksperimen yang dilakukan bersifat sangat mendetail. Akan tetapi, hal itulah yang sekaligus menjadi kelemahan dari metode ini. Ekperimen yang dilakukan secara mendetail akan mengakibatkan biaya yang terlalu mahal dan sangat

menghabiskan banyak waktu dikarenakan banyaknya eksperimen yang harus dilakukan. b) Fractional Factorial Design. Metode ini serupa dengan metode full factorial design, perbedaannya terdapat pada jumlah eksperimen yang harus dilakukan dimana jumlah eksperimen yang dilakukan tidak sebanyak ataupun sedetail full factorial. Selain menjadikan metode fractional factorial menjadi lebih sederhana, hal ini sekaligus mengakibatkan besar kemungkinan terjadinya variasi pada hasil akhir eksperimen. c) Taguchi. Untuk menghindari biaya dan waktu yang banyak terbuang, umumnya peneliti/perusahaan menggunakan metode Taguchi karena metode ini mampu memberikan penghematan dari segi waktu dan biaya dengan strategi eksperimen yang lebih efisien. Namun, terdapat beberapa kelemahan pada metode ini, yaitu (i) sulit menangani efek interaksi antar variabel kontrol; (ii) solusi yang dihasilkan hanya sebatas mendekati-optimal; (iii) karena metode Taguchi tidak menghasilkan suatu persamaan yang mutlak, jadi tidak memungkinkan untuk mengembangkan penelitian yang sama karena harus mengulangi penelitian tersebut dari awal; (iv) karena tidak dihasilkan persamaan pada penelitian, menjadikan para peneliti kesulitan untuk merumuskan masalah dalam bentuk program matematis yang sesuai dengan pendekatan yang diusulkan; dan (v) eksperimen fisik cenderung dilakukan berulang kali dan hal tersebut secara tidak langsung akan menambah pengeluaran biaya eksperimen. d) Response Surface Method. RSM adalah jawaban atas kekurangan Taguchi berupa poin (a) dan (b) karena RSM merupakan teknik optimasi secara statistik dan matematika yang bertujuan untuk menemukan nilai optimal dari parameterparameter yang digunakan pada penelitian (Lee et al., 1996; Fuh dan Chang, 1997; dan EI-Axir, 2002). Namun, sama seperti metode lainnya, metode ini juga memiliki kelemahan berupa penelitian besar yang mahal dan memakan cukup banyak waktu dikarenakan tingkat kompleksitas penelitian yang harus dilakukan cukup tinggi. e) Mixture Design. Berdasarkan data kecenderungan metode DOE yang digunakan pada berbagai jenis industri manufaktur, mixture design merupakan salah satu metode yang sangat jarang digunakan. Hal ini sebagian besar disebabkan karena mixture design memberikan pilihan hasil, berupa kombinasi parameter, yang bervariasi dan seringkali hasil dari kombinasi tersebut hanya terdiri dari 1 bagian yang dominan padahal tujuan dari penelitian adalah mendapatkan kombinasi parameter yang optimal. 6. Kesimpulan Seiring dengan berjalannya waktu, metode DOE menjadi cukup sering digunakan oleh berbagai jenis industri terutama oleh industri manufaktur untuk meningkatkan kualitas pelayanannya, baik dalam bentuk proses maupun produk. Terdapat 5 metode DOE yang umum digunakan oleh industri manufaktur, yaitu

Full Factorial Design, Fractional Factorial Design, Taguchi Method, Response Surface Method, dan Mixture Design. Berdasarkan penelusuran literatur yang telah dilakukan, teridentifikasi 11 industri manufaktur yang telah menerapkan metode DOE untuk meningkatkan kualitasnya. Tiap industri manufaktur memiliki kecenderungan terhadap metode DOE yang digunakan, seperti industri transportasi cenderung menerapkan full factorial design dan Taguchi; industri makanan dengan Response Surface Method (RSM); industri peralatan dan mesin industri dengan full dan fractional factorial design; industri logam dengan Taguchi; industri percetakan dengan full factorial design dan RSM; industri keramik dengan mixture design; industri minyak dengan fractional factorial design dan Taguchi; industri elektronik dengan Taguchi; industri kimia dengan full factorial design; industri logam olahan dan karet dengan metode Taguchi. Kecenderungan penggunaan metode DOE pada tiap perusahaan diakibatkan karena tiap-tiap metode DOE masih memiliki kelemahan, jadi dibutuhkan penyesuaian antara metode DOE yang diterapkan dan jenis industri manufaktur. Referensi [1] Telford, Jacqueline K., 2007. A Brief Introduction to Design of Experiments. Johns Hopkins APL Technical Digest, Volume 27, Number 3. [2] The Pennsylvania State University, 2011. Design of Experiments. Drupal. [3] King Saud University, 2002. DOE History and Basic Principles. [4] Albrow, Martin and King, Elizabeth, 1990. Globalization, Knowledge, and Society, SAGE, London. [5] Hidayat, Anang, 2007. Strategi Six Sigma: Peta Pengembangan Kualitas dan Kinerja Bisnis. Gramedia. Jakarta.

Appendix A Database ArtikelPengarang Lakshmikantha et.al. Surjandari et.al. Verrana et.al. UurEme Kukreja et.al. Surjandari et.al. Vepslinen et.al Mall et.al. Shihani et.al. Kawaguti Jaiswal et.al. Santilli et.al. Kim et.al. Besseris Leea et.al. Yang et.al. Asiltrk et.al. Bouacha et.al. Wang et.al. Thamizhmanii et.al. Ginta et.al. Hussain et.al. Roy et.al. Chang et.al. Pickleaet.al. Liu et.al. Lajis et.al. Abdullahi et.al. Aggrawal et.al. Abdeen et.al. Wu et.al. Dantea et.al. Gunesa et.al. Jeang et.al. Mousavi et.al. Tir et.al. Akhgariaet.al. Contreras et.al. Arivazagan et.al. Tripathi et.al. Kusum et.al. Kapilkumar et.al. Melo et.al. Kovo Sahoo et.al. Ozcelik et.al. Kamaruddin et.al. Kamaruddin et.al. Dobrzask et.al. Shayfull et.al. Tahun 2005 2010 2008 2009 2011 2010 2009 2011 2006 2006 2011 2011 2008 2010 2008 2009 2011 2009 2012 2007 2009 2009 2003 2010 2008 2010 2009 2009 2008 2010 2010 2003 2011 2009 2007 2008 2005 2002 2010 2011 2009 2011 2007 2006 2008 2009 2010 2010 2007 2011 Metode DOE Jenis Industri Fa Ta Fa Ta Fa Re Re Fa Re Re Re Fa Fa Fa Re Ta Ta Re Ta Ta Re Fa Fa Ta Re Ta Ta Mi Mi Mi Ta Fa Ta Ta Ta Re Fa Fa Fa Fa Fa Fa Fa Fa Ta Ta Ta Ta Ta Ta Tr Tr Tr Tr Tr Fo Fo Fo Fo Fo Fo In In Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pr Pu St St St St St Pe Pe El El Ch Ch Ch Ch Ch Ch Ch Ch Ch Ch Fm Ru Ru Ru Ru Ru