Response Surface Model

June 30, 2008 at 2:31 am Leave a comment

Response Surface Model

Perancangan eksperimen statistika merupakan suatu proses perencanaan eksperimen untuk memperoleh data yang tepat sehingga dapat dianalisa dengan metode statistik serta kesimpulan yang diperoleh dapat bersifat obyektif dan valid. Salah satu metoda perancangan eksperimen yang digunakan untuk mengetahui kondisi optimal adalah Metode Response Surface. Metode ini menggabungkan teknik matematika dengan teknik statistika yang digunakan untuk membuat dan menganalisa suatu respon Y yang dipengaruhi oleh beberapa variabel bebas atau faktor X guna mengoptimalkan respon tersebut.

Selain itu analisis response surface dapat mereproduksi analisis Taguchi atau menghasilkan optimum global. (Box, et al dalam Lucas,1994). Telah banyak penelitian yang dilakukan tentang response surface (antara lain oleh Lucas 1994, Myers et al. 1997, dan Mays et al. 1997). Fungsi Response Surface yang dimaksud adalah (Lucas, 1994):

Y = b0 + x’b + x’Bx + z’g + x’Dz + e, dimana : x’ = [x1,x2,…,xrx],  z’= [z1,z2,…,zrz].

Model ini mengukur response surface orde kedua (b0 + x’b + x’Bx), linear main effect  dalam noise factors z’g dan interaksi control variable dan noise x’Dz.

Beberapa penelitian menunjukkan bahwa Response Surface Model dapat digunakan untuk melakukan analisis yang tidak dapat dilakukan dengan metode Taguchi (lihat antara lain Lucas 1989, Vining dan Myers 1990, Myers et al. 1992, dan Lucas 1994). Analisis Respon Surface melibatkan inner array dan outer array dimana efek dari outer array juga disertakan dalam analisis. Penelitian mengenai Response Surface Model kemudian dikembangkan lagi dalam beberapa penelitian lanjutan. Ames et al. (1997) mempertimbangkan permasalahan dimana terdapat lebih dari satu respon. Joshi et al. (1998) menyarankan penggunaan Gradient Deflection untuk meningkatkan performansi dari Response Surface Model. Penelitian Castillo et al. (1999) merupakan pengembangan penelitian mengenai Dual Response Surface. Algoritma yang diajukan pada penelitian Castillo et al. (1999) merupakan algoritma heuristik yang efektif dalam memperoleh solusi optimal (atau mendekati optimal) untuk permasalahan dimana terdapat dua respon.

Dari gambaran tersebut, terlihat bahwa Response Surface Model, masih sangat mungkin untuk dikembangkan untuk dapat memperoleh hasil yang optimal menuju Robust Design. Bahkan perkembangan terakhir menunjukkan bahwa metode Computer Generated Design dapat digunakan dalam Response Surface Model (Myers, 1999). Pengembangan lain juga diperlukan dengan melibatkan karakteristik kualitas yang dinamis.

Entry filed under: Uncategorized. Tags: .

Pugh Concept Selection Signal to Noise ratio

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

Trackback this post  |  Subscribe to the comments via RSS Feed


June 2008
M T W T F S S
     
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

Archives

Jumlah visitor:

  • 340,400 orang

%d bloggers like this: