Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SainsTech Innovation Journal SainsTech Innovation Journal
Sindi Wahyu Pratiwi
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Pendekatan Desain Eksperimen Taguchi sebagai Metode Optimasi pada Bidang Teknik dan Industri (studi kasus pada proses bundling kemasan): Design of Experiment Taguchi as an Optimisation Method in Engineering and Industry Giatma Dwijuna Ahadi; Sindi Wahyu Pratiwi; Devi Putri Isnarwaty
SainsTech Innovation Journal Vol. 6 No. 2 (2023): SIJ Volume 6 Nomor 2 November 2023
Publisher : LPPM Universitas Qamarul Huda Badaruddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37824/sij.v6i2.2023.617

Abstract

Sejumlah perusahaan dalam sektor Teknik dan Industri saat ini mulai melakukan transformasi bisnis, terutama yang mengarah pada penerapan industri 4.0. Metode statistik Design of Experiment (DoE) dapat membantu perusahaan untuk menjaga mutu/kualitas produk dengan proses dan biaya yang lebih efisien. Salah satu metode atau analisis untuk menjaga mutu dan meningkatkan utilitas produk dari sebuah proses produksi adalah analisis Taguchi. Penggunaan prinsip DoE dapat membantu para ahli untuk menyelesaikan permasalahan produksi dengan mengetahui kombinasi faktor optimal agar dapat meminimalisir jumlah cacat yang terjadi. Penggunaan metode taguchi digunakan untuk mengetahui kombinasi faktor-level yang bersifat robust tak terpengaruh oleh faktor noise. Pada suatu perusahaan pasta gigi kegiatan produksi, pemasaran dan distribusi barang-barang konsumsi, diketahui bahwa mayoritas produk cacat terdapat di proses bundling, sehingga perlu dilakukan perbaikan dengan menggunakan Design of Experiment dan pendekatan Taguchi. Dari hasil analisis didapatkan kesimpulan yaitu faktor yang memiliki kontribusi paling besar terhadap variabel respon (proses product bundling) adalah faktor D (Tekanan airblow) dengan 33,68% dan faktor interaksi yang memberikan kontribusi paling besar terhadap variabel respon (proses product bundling) adalah faktor A*B yaitu 11,12%. R^2 setelah interaksi memperoleh hasil yang lebih besar dari sebelum interaksi yaitu 98,81%.
Pendekatan Desain Eksperimen Taguchi sebagai Metode Optimasi pada Bidang Teknik dan Industri (studi kasus pada proses bundling kemasan): Design of Experiment Taguchi as an Optimisation Method in Engineering and Industry Giatma Dwijuna Ahadi; Sindi Wahyu Pratiwi; Devi Putri Isnarwaty
SainsTech Innovation Journal Vol. 6 No. 2 (2023): SIJ Volume 6 Nomor 2 November 2023
Publisher : LPPM Universitas Qamarul Huda Badaruddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37824/sij.v6i2.2023.617

Abstract

Sejumlah perusahaan dalam sektor Teknik dan Industri saat ini mulai melakukan transformasi bisnis, terutama yang mengarah pada penerapan industri 4.0. Metode statistik Design of Experiment (DoE) dapat membantu perusahaan untuk menjaga mutu/kualitas produk dengan proses dan biaya yang lebih efisien. Salah satu metode atau analisis untuk menjaga mutu dan meningkatkan utilitas produk dari sebuah proses produksi adalah analisis Taguchi. Penggunaan prinsip DoE dapat membantu para ahli untuk menyelesaikan permasalahan produksi dengan mengetahui kombinasi faktor optimal agar dapat meminimalisir jumlah cacat yang terjadi. Penggunaan metode taguchi digunakan untuk mengetahui kombinasi faktor-level yang bersifat robust tak terpengaruh oleh faktor noise. Pada suatu perusahaan pasta gigi kegiatan produksi, pemasaran dan distribusi barang-barang konsumsi, diketahui bahwa mayoritas produk cacat terdapat di proses bundling, sehingga perlu dilakukan perbaikan dengan menggunakan Design of Experiment dan pendekatan Taguchi. Dari hasil analisis didapatkan kesimpulan yaitu faktor yang memiliki kontribusi paling besar terhadap variabel respon (proses product bundling) adalah faktor D (Tekanan airblow) dengan 33,68% dan faktor interaksi yang memberikan kontribusi paling besar terhadap variabel respon (proses product bundling) adalah faktor A*B yaitu 11,12%. R^2 setelah interaksi memperoleh hasil yang lebih besar dari sebelum interaksi yaitu 98,81%.
Pendekatan Desain Eksperimen Taguchi sebagai Metode Optimasi pada Bidang Teknik dan Industri (studi kasus pada proses bundling kemasan): Design of Experiment Taguchi as an Optimisation Method in Engineering and Industry Giatma Dwijuna Ahadi; Sindi Wahyu Pratiwi; Devi Putri Isnarwaty
SainsTech Innovation Journal Vol. 6 No. 2 (2023): SIJ Volume 6 Nomor 2 November 2023
Publisher : LPPM Universitas Qamarul Huda Badaruddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37824/sij.v6i2.2023.617

Abstract

Sejumlah perusahaan dalam sektor Teknik dan Industri saat ini mulai melakukan transformasi bisnis, terutama yang mengarah pada penerapan industri 4.0. Metode statistik Design of Experiment (DoE) dapat membantu perusahaan untuk menjaga mutu/kualitas produk dengan proses dan biaya yang lebih efisien. Salah satu metode atau analisis untuk menjaga mutu dan meningkatkan utilitas produk dari sebuah proses produksi adalah analisis Taguchi. Penggunaan prinsip DoE dapat membantu para ahli untuk menyelesaikan permasalahan produksi dengan mengetahui kombinasi faktor optimal agar dapat meminimalisir jumlah cacat yang terjadi. Penggunaan metode taguchi digunakan untuk mengetahui kombinasi faktor-level yang bersifat robust tak terpengaruh oleh faktor noise. Pada suatu perusahaan pasta gigi kegiatan produksi, pemasaran dan distribusi barang-barang konsumsi, diketahui bahwa mayoritas produk cacat terdapat di proses bundling, sehingga perlu dilakukan perbaikan dengan menggunakan Design of Experiment dan pendekatan Taguchi. Dari hasil analisis didapatkan kesimpulan yaitu faktor yang memiliki kontribusi paling besar terhadap variabel respon (proses product bundling) adalah faktor D (Tekanan airblow) dengan 33,68% dan faktor interaksi yang memberikan kontribusi paling besar terhadap variabel respon (proses product bundling) adalah faktor A*B yaitu 11,12%. R^2 setelah interaksi memperoleh hasil yang lebih besar dari sebelum interaksi yaitu 98,81%.
Co-Authors Devi Putri Isnarwaty Giatma Dwijuna Ahadi