Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Inferensi

Evaluasi Performa dari Diagram Kontrol Multivariat berbasis Independen Principal Component Analysis (PCA) Muhammad Ahsan; Hidayatul Khusna
Inferensi Vol 1, No 2 (2018): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (228.62 KB) | DOI: 10.12962/j27213862.v1i2.6733

Abstract

Diagram kontrol multivarian akan efektif ketika jumlah karakteristik kualitas yang terlibat tidak terlalu besar. Sejumlah besar karakteristik kualitas dapat mengurangi kemampuan untuk mendeteksi setiap perubahan dalam suatu proses dan juga menyebabkan masalah multikolinieritas. Untuk mengatasi masalah ini, integrasi Principal component analysis (PCA) dan diagram kontrol digunakan. PCA adalah metode yang dapat mengubah sejumlah besar variabel berkorelasi menjadi beberapa komponen utama yang tidak berkorelasi tanpa kehilangan informasi. Paper ini akan fokus untuk mengevaluasi kinerja diagram kontrol multivariat berdasarkan Independen PCA menggunakan Average Run Length (ARL) melalui studi simulasi. Dari proses simulasi dapat dilihat bahwa Independen PCA memiliki probabilitas kinerja yang mirip untuk mendeteksi false alarm untuk semua jenis korelasi dan jumlah karakteristik. Namun, kemampuan untuk mendeteksi pergeseran menurun ketika terjadi peningkatan korelasi dan jumlah karakteristik kualitas.
Pengendalian Kualitas Statistik pada Tepung Terigu Menggunakan Peta Kendali Multivariat Fitria Dewi Arista; Seza Dwiwulan Ramadini; Muhammad Ahsan
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10830

Abstract

Persaingan di dunia industri kini semakin ketat, sehingga perlu untuk meningkatkan kualitas pada suatu produk. Pada penelitian ini, karakteristik kualitas yang ingin diuji adalah kadar Moisture, Ash, dan Gluten pada tepung terigu. Metode statistik yang digunakan untuk mengendalikan kualitas proses yaitu diagram kendali multivariat Generalized Variance dan T2 Hotelling serta kapabilitas proses dari masing-masing karakteristik kualitas dan kapabilitas proses multivariat. Tujuannya ingin diketahui data pengamatan sudah terkendali atau tidak secara statistik, serta ingin diketahui kapabilitas prosesnya. Dari data yang diperoleh, data dibagi menjadi dua fase dengan fase 1 jumlah subgroup yang diambil sebesar 35 dan fase 2 jumlah subgroup sebanyak 5 dan masing-masing ukuran subgroup adalah 8. Hasil penelitian ini yaitu data pengamatan bersifat dependen dan data berdistribusi normal multivariat. Diagram kendali Generalized Variance belum terkendali secara statistik, begitu pula dengan peta kendali T2 Hotelling belum terkendali secara statistik. Pada analisis kapabilitas proses pada masing-masing karakteristik kualitas, diperoleh bahwa data pengamatan kandungan moisture, ash, dan gluten pada tepung terigu belum kapabel atau belum sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan.