Text

Metode Lenth Pada Rancangan Faktorial Fraksional 3k-p dengan Estimasi Efek Algoritma Yates

---

jABSTRAK
Rancangan faktorial banyak digunakan dalam percobaan-percobaan di
berbagai bidang untuk mengidentifikasi pengaruh faktor utama dan faktor interaksi terhadap
respon yang diteliti. Rancangan yang memiliki faktor dengan tiga taraf untuk setiap
faktornya disebut rancangan faktorial . Untuk jumlah faktor yang besar, rancangan
faktorial fraksional merupakan alternatif yang efektif karena memiliki kombinasi
perlakuan lebih sedikit dibanding rancangan faktorial namun tidak menghilangkan
informasi penting yang diperlukan. Dalam percobaan yang dilakukan tanpa pengulangan,
penentuan faktor yang berpengaruh terhadap respon menjadi sulit dilakukan jika
menggunakan analisis variansi. Hal tersebut disebabkan karena tidak adanya rata-rata kuadrat
eror, dimana estimator varian eror didasarkan pada variabilitas data yang diperoleh dari hasil
pengamatan yang berulang. Untuk mengatasi hal tersebut maka digunakan Metode Lenth
untuk melakukan identifikasi faktor yang berpengaruh terhadap respon. Metode Lenth
menggunakan nilai statistik uji margin of error (ME) untuk faktor utama, dan simultan
margin error (SME) untuk faktor interaksi. Perhitungan nilai statistik uji ME dan SME
berdasarkan nilai estimasi efek dari masing-masing perlakuan. Algoritma Yates digunakan
untuk perhitungan estimasi efek dari tiap perlakuan. Untuk memperjelas pembahasan
diberikan contoh aplikasi rancangan faktorial fraksional sebanyak 27 percobaan
pembakaran pada mesin boiler. Diperoleh hasil bahwa faktor perlakuan yang berpengaruh
terhadap respon adalah , , , dan .
Kata kunci: faktorial fraksional tiga taraf, faktorial tanpa ulangan, Metode Lenth,
Algoritma Yates

ABSTRACT
Factorial design often is used in experiments on various fields to identify
the influence of main factors and interaction factors to respons were observed. A
design which has k factors with three levels for each factor called factorial
design. For a large number of factors, fractional factorial design is an
effective alternative because it has less combination of treatment than factorial
design, but it still has important needed information. In experiments conducted
without repetition, determining factors that influence towards response is difficult
to be analyzed if using analysis of variance. It was due to the the average of
squared error absence, where error variance estimation is based on the variability
of the data obtained from repeated observations. To overcome this, we use Lenth
Method to identify the factors that affect the response. Lenth method uses the
value of the statistic margin of error (ME) test for the main factor, and
simultaneous margin of error (SME) for the interaction factor. The calculation of
the statistic test ME and SME values are based on the estimated effects of each
treatment. Yates algorithm is used to calculate the effect’s estimation for each
treatment. To clarify the discussion about this matery is given an example of
fractional factorial design application with 27 experiments on combustion
boiler. The results indicate that treatment factors are influenced towards the
response are , , , dan .
Keywords: three-level fractional factorial, factorial without replication, Lenth
Methods, Yates Algorithm

---

Ketersediaan

410E15IV

515 RIF m

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

STATISTIKA

No. Panggil

515 RIF m

Penerbit

: ., 2015

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

945

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Mutiara Ardin Rifkiani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar