Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Judul Optimasi Kekuatan Torque Pada Produksi Lampu TL Tipe FL 10 W Di PT. Panasonic Lighting Indonesia Disusun Oleh : Lailatul Maft 1302 100 017 SKRIPSI.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Judul Optimasi Kekuatan Torque Pada Produksi Lampu TL Tipe FL 10 W Di PT. Panasonic Lighting Indonesia Disusun Oleh : Lailatul Maft 1302 100 017 SKRIPSI."— Transcript presentasi:

1 Judul Optimasi Kekuatan Torque Pada Produksi Lampu TL Tipe FL 10 W Di PT. Panasonic Lighting Indonesia Disusun Oleh : Lailatul Maft 1302 100 017 SKRIPSI

2 Latar belakang dan permasalahan LATAR BELAKANG Data produksi bulan November 2005 – Februari 2006Data produksi Hasil Analisa pihak engineering PT.PanasonicHasil Analisa Lighting Indonesia PERMASALAHAN Bagaimana pengaturan level manometer yang dapat mengoptimalkan kekuatan torque pada produksi lampu TL tipe FL 10 W - INTRO - INTRO - INTRO - INTRO -

3 Tujuan dan batasan Mengetahui pengaturan level manometer yang dapat mengoptimalkan kekuatan torque pada produksi lampu TL tipe FL 10 W Penelitian hanya dilakukan pada proses basing dalam pembuatan lampu TL tipe FL 10 W di PT. Panasonic lighting Indonesia. TUJUAN Batasan masalah

4 Tinjauan pustaka TINJAUAN PUSTAKA Metode permukaan respon Pendeteksian pencilan Regresi robust LTSegresi robust LTS Metode Optimasi Proses BasingProses Basing

5 Respon surface Metode Permukaan respon Metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi dengan menentukan titik optimum dari model yang didapat. Y = f (X 1, X 2,..., X k ) +  dimana  adalah kesalahan pendugaan dengan asumsi IIDN(0,  2 ) y=y= (2.3) Model orde dua : Taksiran model orde kedua :

6 Uji signifikansi dan asumsi UJI ASUMSI RESIDUAL Identik Uji Gletser Independent Plot ACF Berdistribusi Normal Kolmogorov smirnov UJI SIGNIFIKANSI MODEL Uji Serentak F hit = MS reg / MS error Uji Individu Estimasi Parameter Model

7 Pendeteksian pencilan Pendeteksian pengamatan berpengaruh Jika maka pengamatan merupakan pengamatan berpengaruh

8 LTS teori Algoritma Genetika Suatu metode penduga parameter regresi robust dengan menggunakan konsep pengepasan OLS untuk meminimumkan jumlah kuadrat sisaan Algoritma LTS 1)Input data berpasangan z i = (x i,y i ) 2)Menentukan jumlah iterasi (m) dengan cara menghitung kombinasi p dari n 3)Mengambil m subset,yang beranggotakan sebanyak j pengamatan, dengan j = p (jumlah variabel bebas) 4)Mendefinisikan nilai b & nilai breakdown 5)Memperoleh model regresi untuk setiap k dari subset 6)Mengevaluasi apakah model regresi menggunakan intersep atau tidak : Jika TIDAK, maka hitung pendugaan parameter regresi untuk setiap subset dengan Jika YA, maka lakukan langkah proses adjustment nilai intersep 7)Menghitung fungsi tujuan (FT) untuk tiap-tiap pendugaan 8)Menentukan pendugaan terbaik yaitu pendugaan dengan nilai fungsi tujuan yang paling minimum 9)Menetapkan pengamatan yang tergolong pencilan Least trimmed square (LTS)

9 Optimasi teori RMS MSE Menggunakan Kriteria MSE (Lin dan Tu,1995) Menghasilkan titik optimum yang mendekati target dengan varian kecil RUMUS MSE kasusMSE Target is best (  t     Smaller the better     Larger the better -     MSE terdiri atas bias dan varian Metode Optimasi

10 Proses basing Proses Basing Merupakan Proses penggabungan antara cap dengan bulp Manometer Level Setting Burner setting Temperat ur Control I. LA II. LAC III. NG Proses dalam mesin basing

11 metodologi METODOLOGI PENELITIAN Variabel Penelitian 1. Variabel respon - Rata-rata Kekuatan Torque Lampu - Standar deviasi kekuatan torque 2. Variabel independen : - Tekanan Low air (LA) - Tekanan Low Air Cooling (LA Cooling) - Tekanan Natural gas (NG) Sumber data Data diambil oleh pihak engiinering PT. PLI pada Maret 2006 sebanyak 5 data/hari

12 LANGKAH2 ANALISA LANGKAH LANGKAH ANALISA Transformasi data Pendugaan model mean&stdev dgn LTS Apakah terdapat pencilan Menentukan titik optimum dengan metode klasik Apakah model Penuh Start ya tidak Pendugaan model orde kedua Optimasi dengan kriteria MSE Membuat kesimpulan Stop tida k

13 Analisa Side C ANALISA DATA Side C Model rata-rata dengan OLS ŷ  =0,222949-0,003389x 1 +0,002442x 2 -0,008300x 3 + 0,005609x 1 2 + 0,006805x 2 2 + 0,012267x 3 2 + 0,003080x 1 x 2 +0,002925x 1 x 3 +0,009061x 2 x 3 Pengujian Model secara serentak Hipotesis : Ho:  1 =  2 =  3 =  11 =  =  23 = 0 H 1 : minimal ada satu  i atau  ij yang tidak sama dengan nol ( i =1, 2, 3 ; j = 1, 2, 3). dengan nol ( i =1, 2, 3 ; j = 1, 2, 3). Tabel 4.1 P _value< 0.05 maka gagal tolak Ho Tabel 4.1 P _value< 0.05 maka gagal tolak HoTabel 4.1 Tabel 4.1

14 Uji parsial side C Pengujian Model secara parsial Hipotesis : Ho:  sama dengan nol ( parameter tidak signifikan ) H1:  tidak sama dengan nol ( parameter signifikan ) Tabel 4.2Tabel 4.2 Tabel 4.2 Banyak parameter yg tidak signifikan Tabel 4.2 Diduga ada outlier Summary residual Deteksi pencilan dengan DFFITSDFFITS Pemodelan dengan LTS

15 Model lts side C Model LTS side C BENTUKR-squareLTS scale linear0,55290,0138 Linear + kuadratik0,95050,003 Linier + interaksi0,81610,006 Full model0,97770,0033 Model linier + kuadratik : = 9,8013-0,3512 x 1 -1,600x 2 -1,06733x 3 +0,044x 1 2 +0,1051x 2 2 +0,1019x 3 2 Full model : = 20,73-0,53x 1 -2,798x 2 -3,2633x 3 +0,0186 x 1 2 +0,1156 x 2 2 +0,189x 3 2 +0,0476x 1 x 2 + 0,16x 1 x 3 - 2,09x 2 x 3

16 LTS Stdev side C Model standar deviasi side C BentukR squareLTS Scale linier0,53910,0051 Linier+kuadratik0,79610,0033 Linier+interaksi0,75450,0038 Full Model0,82680,0037 Bentuk full model untuk data standar deviasi side C adalah: = 4,8073 – 0,1628x 1 – 0,678x 2 – 0,677x 3 + 0,0191x 1 2 + 0,02665x 2 2 + 0,0108x 3 2 -0,01548x 1 x 2 + 0,0600x 2 x 3 + 0,02365 x 1 x 3

17 Optimasi side C No Model mean Model Standar deviasi Titik optimum Mean Standar deviasi MSE LANGLAC 1.Linier + kuadratikFull model4,07,65,2 0,216 0,01140,046 2.Full model 4,57,55,5 0,206 0,01570,043 Kekuatan torque = 1/0,206 = 4,83 Newton Meter

18 Analisa Side E ANALISA DATA Side E Model rata-rata dengan OLS ŷ  = 0,239541–0,008227x 1 –0,009892x 2 +0,001869x 3 –0,001572x 1 2 –0,006161x 2 2 – 0,006352 x 3 2 + 0,004561 x 1 x 2 + 0,004657x 1 x 3 + 0,004192 x 2 x 3 Pengujian Model secara serentak Hipotesis : Ho:  1 =  2 =  3 =  11 =  =  23 = 0 H 1 : minimal ada satu  i atau  ij yang tidak sama dengan nol ( i =1, 2, 3 ; j = 1, 2, 3). dengan nol ( i =1, 2, 3 ; j = 1, 2, 3). Tabel 4.3 P _value< 0.05 maka gagal tolak Ho Tabel 4.3 P _value< 0.05 maka gagal tolak HoTabel 4.3Tabel 4.3

19 Pengujian parsial Pengujian Model secara parsial Hipotesis : Ho:  sama dengan nol ( parameter tidak signifikan ) H1:  tidak sama dengan nol ( parameter signifikan ) Tabel 4.4Tabel 4.4 Tabel 4.4 Banyak parameter yg tidak signifikan Tabel 4.4 Diduga ada outlier Summary residual Deteksi pencilan dengan DFFITSDFFITS Pemodelan dengan LTS

20 Model lts mean side C Model LTS side E BENTUKR-squareLTS Scale linear0,83900,0067 Linear + quadratic0,94290,0024 Linier + interaksi0,97470,0020 Full model0,97720,0021 Model linier+Interaksi : ŷ  = 6,8489- 0,4447x 1 -1,1356 x 2 -0,4813 x 3 +0,1147 x 1 x 2 -0,0962 x 2 x 3 -0,0963x 1 x 3 Full Model : ŷ  = 12,4768 -1,1069x 1 -1,6832x 2 -1,3184x 3 +0,0088x 1 2 -0,0084x 2 2 -0,0066x 3 2 + 0,1704x 1 x 2 +0.2084 x 2 x 3 -0.0509 x 1 x 3

21 LTS stdev side E Model standart deviasi side E BENTUKR-squareLTS Scale Linear0,62370,0043 Linear + quadratic0,69660,0036 Linier + interaksi0,85630,0018 Full model0,81800,0028 Model linier+Interaksi : ŷ  = 5,147+0,350x 1 -0,6779x 2 -0,9550 x 3 +0,0007 x 1 x 2 +0,1265 x 2 x 3 -0,0085 x 1 x 3 Full Model : ŷ  = 2,0930 + 0,0682x 1 – 0,4161x 2 – 0,2194x 3 + 0,0024x 1 2 + 0,00008x 2 2 – 0,0519x 3 2 – 0,02144 x 1 x 2 + 0,0928x 2 x 3 + 0,01417x 1 x 3

22 Optimasi side E No. Model mean Model stdev Titik optimum Mean StdevMSE LANGLAC 1.Linier + interaksi 3,77,84,7 0,190 0,01170,0363 2.Linier + interaksi Full model3,77,84,9 0,202 0,002190,0407 3.Full modelLinier+ interaksi 3,77,84,7 0,192 0,011690,0368 4.Full model 3,77,84,9 0,202 0,002150,0412 Kekuatan torque =1/0,190= 5,22 Newton Meter

23 kesimpulan1 Kesimpulan model side C : ŷ  = 20,73-0,53x 1 -2,798x 2 -3,2633x 3 +0,0186 x 1 2 +0,1156 x 2 2 + 0,189x 3 2 +0,0476x 1 x 2 +0,16x 1 x 3 -2,09x 2 x 3 ŷ  = 4,8073 - 0.1628x 1 - 0.678x 2 - 0.677x 3 + 0.0191x 1 2 + 0.02665x 2 2 + 0.0108x 3 2 -0.01548x 1 x 2 + 0.0600x 2 x 3 + 0.02365 x 1 x 3 Kondisi Optimum Low air : 4,5 Kpa Low air cooling : 7,5 Kpa Natural gas : 5,5 Kpa Kekuatan torque: 4,84 Newton meter

24 KESIMPULAN2 model side E : ŷ  = 6,8489 – 0,4447x 1 -1,1356 x 2 -0,4813 x 3 +0,1147 x 1 x 2 – 0,0962 x 2 x 3 -0,0963x 1 x 3 ŷ  = 5,147+0,350 x 1 -0,6779 x 2 -0,9550 x 3 +0,0007 x 1 x 2 + 0,1265 x 2 x 3 -0,0085 x 1 x 3 Kondisi optimum Low air : 3,7 kpa Low air cooling : 7,8 kpa Natural gas : 4,7 kpa Kekuatan torque : 5,22 Newton meter

25 Daftar pustaka Aunuddin,(1989), Analisis data, Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Direktorat Jendral Pendidikan Tinggi Pusat, Universitas Ilmu Hayat, Institut Pertanian Bogor. Draper,N dan Smith (1981), Applied Regression Analysis (Second Edition), John Wiley and Sons, Inc., New york Koksoy, O.dan Doganaksoy,N. (2003), joint optimation of mean and standart deviation using response surface method. Jurnal of quality technology vol.35, pp.239–251 Khuri.A.I dan Cornell.J.A, (1987), Response surface design and analysis, New York and Basel Lin D.K. J dan Tu W, (1995), Dual Response Surface Optimization, Journal Of Quality Technology 27, pp. 33-39. Montgomery, D. C.,(1991),Design and analysis of Experiments third edition, John Wiley and Sons, Inc., New york Myers,R.H dan Montgomery, D.C. (2001), Response Surface Methodology, John Wiley and Sons, Inc., New york Neter,john,W.Wasserman, dan M.H.Kutner (1990), Applied Linier Statitical Models third edition, Richard D. Irwin,inc,Homewood,Illinois Rousseeuw.R.J dan A. M. Leroy,(1987), Robust Regression and Outlier Detection, New York, Wiley. Yaffee,R. A.(2002), Robust Regression Analysis:Some Popular Statistical Package Options, Information Technology Services. Daftar Pustaka

26 Da…..gh Terima Kasih

27 5 biggest reject 5 biggest reject 5 Biggest Reject From Inspection FL 10 W Critic al reject Bola Lampu(bulp) Flare Cap Side C Side E

28 Analisa pihak engineering Diameter sealing Viscocity Weight color cement temperature bulp temperature basing check list manometer check list burner irregulary basing check list temperature basing

29 Tabel4.1 & 4.2 SourceDFSSMSFP Regression90,0055670,0006194,220,010 Linear30,0011790,0003932,680,090 Square30,0035860,0011958,170,003 Interaction30,0008010,0002671,820,192 Residual130,0019030,000146 Lack-of-Fit50,0004770,0000950,540,745 Pure error80,0014260,000178 Total220,007470 Tabel 4.1 anova

30 ParameterKoefisien regresiThitungT tabelKeterangan Intersept0,22294955,3142,16Signifikan X1X1 -0,003389-1,0352,16Tidak Signifikan X2X2 0,0024420,7462,16Tidak Signifikan X3X3 -0,008300-2,5352,16Signifikan X12X12 0,0056091,8482,16Tidak Signifikan X22X22 0,0068052,2422,16Signifikan X32X32 0,0122674,0422,16Signifikan X1x2X1x2 0,0030800,7202,16Tidak Signifikan X1x3X1x3 0,0029250,6842,16Tidak Signifikan x2x3x2x3 0,0090612,1182,16Tidak Signifikan Tabel 4.2 Penduga parameter

31 Sumary+DFFIT side C NoRESI1DFIT3 1 -0,0061-0,1839 2 0,001150,22636 3 -0,0044-0,1326 4 -0,0004-0,0614 5 -0,0093-1,5562 6 0,001410,27809 7 0,004760,95391 8 0,000930,14707 9 0,002260,44675 10 -0,0065-0,197 11 -0,009-1,4976 12 -0,0189-0,6319 13 0,003650,72547 14 -0,0007-0,0221 15 -0,008-1,3122 16 0,007030,21215 17 0,000620,09794 18 0,011982,68373 19 -0,0061-1,2314 20 0,00450,89963 21 0,010740,33095 22 0,0274719815 23 -0,0071-0,2148

32 Tabel4.3 & 4.4 SourceDFSSMSFP Regression90,003355 6,260,002 Linear30,0017020,00179510,060,001 Square30,0011720,0011946,690,006 Interaction30,000481 2,690,089 Residual130,000773 Lack-of-Fit50,000386 1,600,265 Pure error80,000387 Total220,004128 Tabel 4.3 anova

33 ParameterKoefisien regresiThitungT tabelKeterangan Intersept0,22294955,3142,16Signifikan X1X1 -0,003389-1,3042,16Tidak Signifikan X2X2 0,0024420,7462,16Tidak Signifikan X3X3 -0,008300-2,5362,16Signifikan X12X12 0,0056091,8482,16Tidak Signifikan X22X22 0,0068052,2422,16Signifikan X32X32 0,0122674,0422,16Signifikan X1x2X1x2 0,0030800,7202,16Tidak Signifikan X1x3X1x3 0,0029250,6842,16Tidak Signifikan x2x3x2x3 0,0090612,1182,16Tidak Signifikan Tabel 4.4 Pengujian parameter secara parsial

34 Sumary+DFFIT side E NoRESIDUALDFITTS 1 0,004411,68824 2 0,00070,03276 3 0,003821,33058 4 -0,0047-1,501 5 0,004030,1897 6 0,003620,93327 7 -0,0011-0,3755 8 -0,005-0,6826 9 0,001960,48635 10 0,004531,19467 11 0,010780,55008 12 0,004130,19468 13 0,003171,1768 14 0,010393,31566 15 -0,0032-1,793 16 -0,0096-3,6949 17 -0,0022-0,5693 18 -0,0064-1,6656 19 0,006080,29076 20 -0,0011-0,0509 21 -0,0085-0,4187 22 -0,009-0,446 23 -0,0067-0,3236

35 Company profile - Company Profile - Merupakan perusahaan yang memproduksi lampu merk Nasional dan Panasonic Produk 90% di ekspor ke luar negeri Produk  Tubular Lamp (TL)  Lamp Capsul Super (LCS)  Spiral PT. Panasonic Lighting Indonesia


Download ppt "Judul Optimasi Kekuatan Torque Pada Produksi Lampu TL Tipe FL 10 W Di PT. Panasonic Lighting Indonesia Disusun Oleh : Lailatul Maft 1302 100 017 SKRIPSI."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google