PERANCANGANGAN EKSPERIMEN (DOE)
KULIAH 7 2 K FACTORIAL
DESIGN
1
UNIVERSITAS RIAU KEPULAUAN FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK INDUSTRI 2024 Oleh: Dr. Ir. Abdullah Merjani, S.T., M.T.
SYARAT MELAKUKAN EXPERIMENT
1. Harus seorang Ahli di bidang tersebut, use your non- statistical knowledge of the problem
2. Sederhana (Keep the design and analysis as simple as possible)
3. Mengenal hal praktikal
dengan baik (Recognize the difference between practical and statistical
significance)
4. Percobaan itu tidak sekali jadi (Experiments are usually iterative)
2
DOE TERMINOLOGY
LEVEL
The values or settings at which a factors is evaluated
Example: Oven Temperature (i.e.,100°F &
220°F)
INTERACTION
The failure of one factor to produce the same effect on the response at different levels of another factor
Example: Time & Temperature RESPONSE
A process characteristic that is measurable A product that is measurable.
A response is generally a “Y”
Example: Release, Gloss, Opacity, Adhesive Coat Weight
FACTOR
A process variables being investigated A factor is generally an “X”
Example: Liner Lot, Oven Temperature, Cross-Linker Level
3
GUIDELINES FOR
DESIGNING EXPERIMENTS
1. Recognition of and statement of the problem Pre-experimental
2. Selection of the response variable 3. Choice of factors, levels, and range 4. Choice of experimental design 5. Performing the experiment 6. Statistical analysis of the data 7. Conclusions and recommendations
4
TUJUAN PEMBELAJARAN
5
1. Mempelajari tentang deret 2k dari desain faktorial.
2. Mengetahui cara menghitung efek dan interaksi utama untuk desain faktorial 2k.
3. Mempelajari bagaimana analisis varians dapat digunakan untuk desain faktorial 2k.
4. Mengetahui bagaimana merepresentasikan hasil dari desain faktorial 2k sebagai model regresi.
5. Mengetahui cara menggunakan metode grafis dan analitis untuk menganalisis desain faktorial 2k yang tidak direplikasi.
INTRODUCTION FACTORIAL
DESIGN 2 K
Yang paling penting dari kasus khusus ini adalah faktor k, masing-masing hanya pada
dua tingkat
. Tingkat ini mungkin kuantitatif, seperti dua nilai suhu, tekanan, atau waktu; atau mereka mungkinkualitatif, seperti dua mesin, dua operator, tingkat faktor "tinggi" dan
"rendah", atau mungkin ada dan tidak adanya faktor. Replikasi lengkap dari desain semacam itu membutuhkan 2 × 2
×···× 2 = 2kpengamatan dan disebut desain faktorial 2k
Kuliah ini berfokus pada kelas desain yang sangat penting ini. Sepanjang bab ini, kita berasumsi bahwa (1) faktor-faktornya tetap,
(2) desainnya benar-benar acak, dan (3) asumsi normalitas yang biasa dipenuhi.
Desain 2k sangat berguna pada tahap awal pekerjaan eksperimental ketika banyak faktor yang mungkin
diselidiki. Ini memberikan jumlah run terkecil yang dengannya k faktor dapat dipelajari dalam desain faktorial lengkap.Akibatnya, desain ini banyak
digunakan dalam percobaan
screening
faktor (di mana percobaan dimaksudkan untuk menemukanhimpunan faktor aktif dari sekelompok besar faktor).
2 2 FACTORIAL DESIGN- EXAMPLE
pertimbangkan penyelidikan pengaruh
konsentrasi reaktan dan jumlah katalis pada konversi (hasil) dalam proses kimia. Tujuan percobaan adalah untuk menentukan apakah penyesuaian salah satu dari dua faktor ini akan meningkatkan hasil. Misalkan konsentrasi reaktan menjadi faktor A dan ada dua tingkat yaitu 15 dan 25 persen. Katalisnya adalah faktor B, dengan tingkat tinggi menunjukkan penggunaan 2 pon katalis dan tingkat rendah menunjukkan penggunaan hanya 1 pon. Akan dilihat pengaruh katalis terhadap hasil (yield)
2 2 FACTORIAL DESIGN
consider an investigation into the effect of the concentration of the reactant and the amount of the catalyst on the conversion (yield) in a chemical process. The objective of the experiment was to determine if
adjustments to either of these two factors would increase the yield.
2 2 FACTORIAL DESIGN
Experiment A B AB Response Combination
1 - - +
80 (1)2 + - -
100a
3 - + -
60b
4 + + +
90ab
Avg (-) 70 90 80
Avg (+) 95 75 85
Avg(+) - Avg(-) 25 -15 5 Effect 8,3 -5,0 1,7
Pengaruh A (konsentrasi reaktan) adalah positif; hal ini
menunjukkan bahwa peningkatan A dari level rendah (15%) ke level tinggi (25%) akan meningkatkan hasil. Pengaruh B (katalis) negatif; ini menunjukkan bahwa peningkatan jumlah katalis yang ditambahkan ke proses akan menurunkan hasil. Efek interaksi tampaknya relatif kecil terhadap dua efek utama
2 2 FACTORIAL DESIGN
Experiment A B AB
Effect 8,3 -5,0 1,7
2 2 FACTORIAL DESIGN
2 2 FACTORIAL DESIGN
2 3 FACTORIAL DESIGN
SINGLE-
WAFER
PLASMA
ETCHING
TOOL
2 3 FACTORIAL DESIGN
2 3
FACTORIAL DESIGN-
SPSS RESULT
https://www.youtube.com/watch?v=GnUJCCqhPqo
2 3 FACTORIAL DESIGN
Experiment A B C AB AC BC ABC Total
1 - - - + + + + 550 604 1154
2 + - - - - + + 669 650 1319
3 - + - - + - - 633 601 1234
4 + + - + - - - 642 635 1277
5 - - + + - - + 1037 1052 2089
6 + - + - + - - 749 868 1617
7 - + + - - + - 1075 1063 2138
8 + + + + + + + 729 860 1589
Ave - 1653,8 1544,8 1246 1577 1705,8 1554,3 1566,5 Ave + 1450,5 1559,5 1858,3 1527,3 1398,5 1550 1537,8 (Ave+)-(Ave-) -203,3 14,75 612,25 -49,75 -307,3 -4,25 -28,75 Effect -101,6 7,375 306,13 -24,88 -153,6 -2,125 -14,38
Response
2 3 FACTORIAL DESIGN
2 3 FACTORIAL DESIGN
TUGAS Kelompok .. 2 Desember 2024
1. Kerjakan problem di Bab 3 sampai Bab 6
2. Masing-masing kelompok mengerjakan 3 soal dengan MINITAB.
3. Pembagian soal diatur sesuai nomor urut dalam daftar hadir.
4. Buat deskripsi tentang percobaan yang dilakukan, berikan ilustrasi gambar tentang percobaan yang dilakukan. Pahami dengan baik soal yang anda terima.
5. Screen shoot MINITAB menyertakan nama dan NIM kelompok anda.
6. Tugas di buat dalam format PPT.
4. Buat presentasi PPT dan cara mengerjakan tugas dengan MINITAB dalam bentuk online meeting (bisa menggunakan Zoom atau yang lain)
5. Rekam presentasi anda dan share Link Youtube nya.
6. Submit PPT dan Link youtube ke email 7. waktu satu minggu dari hari ini..
ATURAN KELAS DOE
1. Harus jujur, tekun dan komitmen untuk mengikuti kuliah sampai tuntas
2. Kritis, mau belajar dan tidak pantang menyerah
3. Menyelesaikan SEMUA TUGAS dengan BAIK adalah WAJIB
4. Proporsi penilaian (Tugas+Kehadiran
= 20%, UTS + UAS =50%, project
=30%)
23
