Permintaan terhadap paving block berkualitas tinggi di Indonesia terus meningkat seiring dengan perkembangan infrastruktur dan urbanisasi. Paving block merupakan material bangunan yang terbuat dari campuran semen portland atau bahan pengikat hidrolis sejenis, air, dan agregat, dengan atau tanpa bahan tambahan lain yang tidak memengaruhi mutu dari paving block tersebut [1]. Kualitas paving block, terutama dalam hal kuat tekan, menjadi faktor penting karena berhubungan langsung dengan daya tahan dan keamanannya dalam aplikasi konstruksi. Standar Nasional Indonesia (SNI 03-0691-1996) menetapkan persyaratan mutu untuk memastikan bahwa paving block memiliki ketahanan tekan minimum sesuai klasifikasinya, namun dalam praktiknya banyak produsen menghadapi tantangan untuk mempertahankan kualitas secara konsisten akibat variasi parameter produksi dan pengaruh faktor luar yang sulit dikendalikan.

Metode Taguchi, yang diperkenalkan oleh Genichi Taguchi, merupakan pendekatan statistik untuk peningkatan kualitas dalam produksi dan rekayasa [2]. Penerapannya dalam rekayasa mutu telah menjadi fokus penting di berbagai industri manufaktur [3]. Sebagai teknik perancangan eksperimen, Taguchi memungkinkan evaluasi karakteristik produk dan proses sekaligus menekan kebutuhan biaya dan sumber daya [4]. Metode ini digunakan untuk menguji pengaruh parameter proses terhadap respons karakteristik kualitas [5]. Taguchi juga menekankan pentingnya merancang produk yang kokoh (robust) agar tetap berkinerja baik selama pembuatan maupun pemakaian [6]. Desain eksperimen Taguchi relatif lebih efisien karena mampu menangani banyak faktor dan level dengan jumlah percobaan lebih sedikit dibanding desain faktorial penuh [7]. Dalam rekayasa kualitas, pendekatan ini membantu mengidentifikasi faktor dominan yang memengaruhi karakteristik mutu sehingga variabilitas dapat dikendalikan [8]. Secara keseluruhan, tujuan penerapan metode Taguchi adalah mengoptimalkan parameter proses untuk meningkatkan kinerja proses dan mutu produk akhir [9].

Dalam penelitian ini, metode Taguchi dimanfaatkan untuk merancang eksperimen secara sistematis dengan memvariasikan faktor-faktor relevan guna mengidentifikasi pengaruh signifikan terhadap kualitas kuat tekan paving block[10]. Tahap perencanaan mencakup penetapan tujuan eksperimen, penentuan dan klasifikasi variabel, pemisahan faktor kontrol dan faktor tak terkendali, penetapan jumlah serta nilai level tiap faktor, perhitungan derajat kebebasan, dan pemilihan matriks ortogonal yang sesuai [11]. Tahap pelaksanaan meliputi eksekusi percobaan sesuai rancangan, perhitungan variansi Taguchi, serta evaluasi pengaruh level faktor terhadap nilai rata-rata respon dan variabilitas melalui Rasio S/N. Analisis Varians (ANOVA) kemudian diterapkan untuk menguji signifikansi statistik setiap parameter dan menghitung kontribusinya terhadap karakteristik kualitas yang ditargetkan [12].

Pendekatan Taguchi kerap menghasilkan temuan baru karena mampu menguji banyak kombinasi perlakuan secara efisien. Pada eksperimen sebelumnya taguchi digunakan untuk mengetahui tingkat kualitas yang diuji terhadap faktor yang mempengaruhi tekanan bata ringan [13]. Sejauh ini, belum terdapat penelitian yang secara khusus membahas kuat tekan paving block, terutama dalam aspek kekuatan tekan yang mengacu pada standar mutu SNI. Selain itu, belum ada kajian yang secara sistematis menggabungkan tiga parameter utama tersebut dalam satu desain eksperimen Taguchi untuk mencapai kekuatan tekan optimal. Oleh karena itu, penelitian ini menghadirkan kebaruan (novelty) berupa integrasi metode Taguchi dengan karakteristik Signal-to-Noise Ratio “Larger is Better” dalam konteks produksi paving block di PT. XYZ.

Pentingnya penelitian ini terletak pada upayanya memberikan solusi berbasis data untuk meningkatkan konsistensi mutu produk, mengurangi tingkat kecacatan, serta mendukung penerapan prinsip rekayasa kualitas di industri paving block. Dengan memanfaatkan metode Taguchi, penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang akurat dengan jumlah eksperimen minimal, sehingga lebih efisien dari segi biaya dan waktu. Secara khusus, tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi kombinasi parameter produksi yang optimal untuk meningkatkan kuat tekan paving block menggunakan metode desain eksperimen Taguchi dengan Orthogonal Array L₉, serta menganalisis pengaruh faktor-faktor utama terhadap mutu produk melalui pendekatan Signal-to-Noise Ratio dan ANOVA.

Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan di atas, penerapan metode Taguchi pada PT. XYZ diharapkan menjadi solusi dalam mengatasi permasalahan pengendalian kualitas yang terjadi selama proses produksi paving block. Dengan penerapan metode ini, hasil penelitian diharapkan dapat meningkatkan kuat tekan paving block sesuai standar SNI serta menjaga konsistensi mutu dan produktivitas perusahaan.

Penelitian ini dilakukan pada PT. XYZ, sebuah perusahaan yang bergerak di bidang produksi paving block. Permasalahan utama yang dihadapi perusahaan adalah adanya ketidakkonsistenan mutu produk, khususnya pada nilai kuat tekan, yang menyebabkan beberapa produk tidak memenuhi standar SNI. Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui observasi langsung pada proses produksi serta wawancara dengan pihak Quality Control dan operator produksi untuk mengetahui parameter-parameter yang paling memengaruhi kualitas paving block.

Pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Februari 2025 hingga penelitian selesai. Data yang diperoleh berupa variasi parameter produksi (faktor kontrol) yang mencakup rasio campuran semen dan pasir, persentase fly ash, dan jenis agregat. Ketiga faktor kontrol tersebut masing-masing terdiri dari tiga level yang ditentukan berdasarkan standar proses produksi di PT. XYZ dan referensi teknis. Variasi faktor dan level yang digunakan dalam eksperimen ditunjukkan pada Tabel 1.

Tabel 1. Faktor Kontrol dan Level

Eksperimen dilaksanakan pada rentang waktu 28 Mei 2025 di area produksi PT. XYZ. Pengambilan data dilakukan dengan dua kali replikasi untuk setiap kombinasi faktor pada desain eksperimen Taguchi, sehingga diperoleh data yang lebih akurat dan reliabel. Dari hasil eksperimen tersebut, didapatkan data kuat tekan paving block untuk masing-masing kombinasi faktor seperti ditunjukkan pada Tabel 2.

Tabel 2. Data Hasil Eksperimen Taguchi

Berdasarkan data eksperimen yang telah dikumpulkan, tahap berikutnya adalah melakukan perhitungan nilai rata-rata serta Signal to Noise Ratio (SNR). Perhitungan rata-rata bertujuan untuk menentukan kombinasi parameter yang paling optimal agar variasi terhadap nilai target dapat ditekan. Di sisi lain, analisis SNR dimanfaatkan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memiliki pengaruh dominan terhadap kualitas paving block dengan menekan tingkat penyimpangan seminimal mungkin [14].

(1)

Perhitungan dilakukan dengan cara yang sama sampai dengan eksperimen 9, hasil perhitungan selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 3.

Data kemudian diubah ke dalam bentuk rasio S/N (Signal to Noise) untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi variasi karakteristik kualitas, di mana semakin besar nilai S/N pada karakteristik kualitas, maka hasilnya semakin baik, yang dinyatakan dengan konsep Larger-The-Better. Rumus serta contoh perhitungan untuk eksperimen 1 ditampilkan sebagai berikut.

(2)

= 32,04

Dengan metode perhitungan yang serupa, nilai SNR untuk setiap percobaan selanjutnya dapat ditentukan. Ringkasan hasil perhitungan nilai rata-rata (mean) dan SNR dari masing-masing percobaan disajikan pada Tabel 3.

Tabel 3. Hasil Perhitungan Rata-Rata (Mean) dan SNR

Berpedoman pada kriteria Larger-the-Better, semakin tinggi kuat tekan yang dihasilkan oleh kombinasi level tiap faktor, semakin baik mutu paving block. Sebagai contoh, perhitungan ratarata respons untuk Faktor A (rasio semen:pasir) pada Level 1 (𝐴1) dilakukan dengan mengumpulkan nilai kuat tekan dari seluruh percobaan yang memuat level tersebut; langkah rinci disajikan di bawah. Prosedur yang sama diterapkan untuk level lainnya serta untuk Faktor B (kadar fly ash) dan Faktor C (ukuran agregat).

(3)

Perhitungan respons S/N mengikuti tahapan serupa. Data setiap percobaan dikonversi menggunakan rumus S/N dengan karakteristik Larger-the-Better, kemudian dirataratakan per level faktor. Rekapitulasi nilai kuat tekan paving block untuk semua kombinasi faktor utama, yaitu semen:pasir, fly ash, dan agregat akan ditampilkan pada Tabel 4, sedangkan ringkasan nilai S/N untuk kombinasi yang sama disajikan pada Tabel 5.

Tabel 4. Respon Rata-Rata Kuat Tekan Paving Block

Tabel 5. Respon Signal to Noise Kuat Tekan Paving Block

Orthogonal array L₉ (3³) memiliki tiga derajat kebebasan, sehingga dapat diambil sekitar setengah dari jumlah derajat kebebasan tersebut sebagai faktor yang paling berpengaruh. Pada penelitian ini hanya digunakan sembilan kolom, sehingga tiga faktor utama sudah dianggap cukup mewakili pengaruh signifikan. Berdasarkan tabel respons, kombinasi level faktor yang menghasilkan nilai kuat tekan tertinggi sekaligus menjadi kombinasi optimal, yaitu faktor rasio campuran semen dan pasir₃ (A3), faktor Fly ash₂ (B2), faktor Agregat₂ (C2).

Untuk menganalisis faktor-faktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap kuat tekan paving block, nilai respon rata-rata dan rasio S/N yang telah diperoleh selanjutnya dianalisis menggunakan metode Analisis Varians (ANOVA). Pendekatan ANOVA digunakan untuk memisahkan dan menghitung kontribusi masing-masing faktor terhadap variasi hasil uji kuat tekan. Dengan cara ini, dapat diidentifikasi faktor dominan yang paling memengaruhi kualitas paving block. Rekapitulasi hasil perhitungan ANOVA disajikan pada Tabel 6 untuk nilai respon rata-rata dan pada Tabel 7 untuk nilai rasio S/N, yang menjadi dasar penentuan signifikansi parameter proses.

Tabel 6. ANOVA Rata-Rata Kuat Tekan Paving Block

Tabel 7. ANOVA Rasio S/N Kuat Tekan Paving Block

Pooling dilakukan untuk memperbaiki estimasi galat (error) dalam ANOVA ketika terdapat faktor yang tidak signifikan dan derajat bebas error terlalu kecil. Prosesnya dimulai dengan memilih faktor tidak signifikan yang memiliki nilai jumlah kuadrat (Sum of Squares/SS) paling kecil, lalu menambahkan SS dan derajat bebas faktor tersebut ke komponen error. Dalam analisis ini, faktor Agregat memiliki SS terkecil di antara faktor yang tidak signifikan sehingga dipool-kan ke dalam error. Setelah penggabungan, struktur ANOVA berubah: nilai SS error bertambah, derajat bebas galat meningkat, dan Mean Square error yang baru digunakan untuk menghitung ulang F-ratio setiap faktor. Rekap hasil pooling untuk respon rata-rata disajikan pada Tabel 8, sedangkan pooling untuk rasio S/N ditunjukkan pada Tabel 9. Jika diperlukan penggabungan lanjutan, prosedur yang sama dapat diterapkan secara bertahap.

Tabel 8. ANOVA Rata-Rata Kuat Tekan Paving Block

Pengujian hipotesa dan kesimpulan yang diperoleh dari tabel ANOVA Rata-Rata Kuat Tekan Paving Block setelah dilakukan pooling terhadap faktor agregat adalah sebagai berikut:

H₁= Ada pengaruh faktor campuran semen dan pasir terhadap kuat tekan paving block.

Kesimpulan: F_hit = 0,176 < F (0,05;2;4) = 6,94 maka H₀ diterima, artinya tidak ada pengaruh campuran semen dan pasir terhadap rata-rata kuat tekan paving block.

H₁= Ada pengaruh faktor fly Ash terhadap kuat tekan paving block.

Kesimpulan: F_hit = 0,053 < F (0,05;2;4) = 6,94 maka H₀ diterima, artinya tidak ada pengaruh campuran semen dan pasir terhadap rata-rata kuat tekan paving block.

Tabel 9. ANOVA Rasio S/N Kuat Tekan Paving Block

Pengujian hipotesa dan kesimpulan yang diperoleh dari tabel ANOVA Rasi S/N Kuat Tekan Paving Block setelah dilakukan pooling terhadap faktor agregat adalah sebagai berikut:

H₁= Ada pengaruh faktor campuran semen dan pasir terhadap kuat tekan paving block.

Kesimpulan: F_hit = 0,176 < F (0,05;2;4) = 6,94 maka H₀ diterima, artinya tidak ada pengaruh campuran semen dan pasir terhadap rata-rata kuat tekan paving block.

H₁= Ada pengaruh faktor fly Ash terhadap kuat tekan paving block.

Kesimpulan: F_hit = 0,053 < F (0,05;2;4) = 6,94 maka H₀ diterima, artinya tidak ada pengaruh campuran semen dan pasir terhadap rata-rata kuat tekan paving block.

Berapa besar sumbangan masingmasing faktor terhadap ratarata kuat tekan paving block dihitung melalui nilai kontribusi (SS’), yaitu perbandingan antara Sum of Squares faktor dengan Sum of Squares total (setelah pooling bila diperlukan). Langkah perhitungannya disajikan di bawah ini:

SS’_A = SS_A– MS_e (VB) = 0,425 – 1,203 (2) = -1,982 (3)

SS’_B = SS_B– MS_e (VB) = 0,128 – 1,203 (2) = -2,279(4)

Persen kontribusi masing-masing faktor dihitung dengan rumus:

(5)

Berdasarkan perhitungan SS’ dan Persen kontribusi masing-masing faktor dirangkum dalam Tabel 10. sebagai berikut.

Tabel 10. Persen Kontribusi Rata-Rata Kuat Tekan Paving Block

Hasil rekapitulasi kontribusi menunjukkan bahwa Faktor A (rasio campuran semen:pasir) memberikan pengaruh terbesar terhadap variasi ratarata kuat tekan, dengan kontribusi sekitar –36,72% sedangkan faktor lainnya memberikan kontribusi yang lebih kecil.

Dari analisis efek ratarata diketahui bahwa kombinasi level optimum untuk menghasilkan kuat tekan paving block tertinggi adalah A3 (3:5), B2 (3% fly ash), dan C2 (agregat 5–10 mm). Dengan demikian, model prediksi ratarata kuat tekan paving block pada kondisi optimum dapat dirumuskan berdasarkan efek level optimum masingmasing faktor sebagai berikut.

= (6)

= 40,57 + (41,45 – 40,57) + (41,05 – 40,57) + (40,76 – 40,57)

= 42,12

Selanjutnya dihitung interval kepercayaan dari kombinasi taraf faktor optimum (dari Tabel 10 diketahui F_(0,5;2;4) = 6,94; Mse = 1,203)

(7)

=

=

42,12 – 1,08 ≤ 42,12 ≤ 42,12 + 1,08

41,03 ≤ 42,12 ≤ 43,20

Berapa besar sumbangan masingmasing faktor terhadap rasio S/N kuat tekan paving block dihitung melalui nilai kontribusi (SS’), yaitu perbandingan antara Sum of Squares faktor dengan Sum of Squares total (setelah pooling bila diperlukan). Langkah perhitungannya disajikan di bawah ini:

SS’A = SSA– MSe (VB) = 0,019 – 0,055 (2) = -0,090 (8)

SS’B = SSB– MSe (VB) = 0,006 – 0,055 (2) = -0,104(9)

Persen kontribusi masing-masing faktor dihitung dengan rumus:

(10)

Berdasarkan perhitungan SS’ dan Persen kontribusi masing-masing faktor dirangkum dalam Tabel 11. sebagai berikut.

Tabel 11. Persen Kontribusi Ratio S/N Kuat Tekan Paving Block

Hasil rekapitulasi kontribusi menunjukkan bahwa Faktor A (rasio campuran semen:pasir) memberikan pengaruh terbesar terhadap variasi rasio S/N kuat tekan, dengan kontribusi sekitar –36,73% sedangkan faktor lainnya memberikan kontribusi yang lebih kecil.

Dari analisis efek ratarata diketahui bahwa kombinasi level optimum untuk menghasilkan kuat tekan paving block tertinggi adalah A3 (3:5), B2 (3% fly ash), dan C2 (agregat 5–10 mm). Dengan demikian, model prediksi ratarata kuat tekan paving block pada kondisi optimum dapat dirumuskan berdasarkan efek level optimum masingmasing faktor sebagai berikut.

= (11)

= 32,16 + (32,35 – 32,16) + (31,26 – 32,16) + (31,20 – 32,16)

= 32,49

Selanjutnya dihitung interval kepercayaan dari kombinasi taraf faktor optimum (dari Tabel 11 diketahui F_(0,5;2;4) = 6,94; Mse = 0,055)

(12)

=

32,49 – 0,05 ≤ 32,49 ≤ 32,49 + 0,05

32,44 ≤ 32,49 ≤ 31,54

Eksperimen konfirmasi dilakukan untuk memvalidasi hasil kombinasi parameter optimum yang diperoleh pada tahap analisis Taguchi sebelumnya, tujuan utamanya adalah memastikan bahwa setelan tersebut benarbenar meningkatkan kuat tekan sesuai prediksi model dan berada dalam rentang kepercayaan yang dapat diterima [15]. Pada tahap ini seluruh faktor dikunci pada level optimum: rasio campuran semen:pasir Level 3 (A3 = 3:5), kadar fly ash Level 2 (B2 = 3%), dan ukuran agregat Level 2 (C2 = 5–10 mm). Sebanyak 9 sampel paving block diproduksi di bawah kondisi ini, kemudian diuji kuat tekannya. Nilai ratarata dan rasio S/N dihitung untuk dibandingkan dengan hasil prediksi sebelumnya. Ringkasan hasil percobaan konfirmasi disajikan pada Tabel 12.

Tabel 12. Hasil Percobaan Konfirmasi

Hasil dari eksperimen konfirmasi tersebut kemudian dihitung rata-ratanya dan ditransformasikan ke dalam bentuk rasio S/N.

Nilai rata-rata (mean) = (13)

=

= 42,16

Nilai rasio S/N= (14)

= 32,95

Hasil dari eksperimen konfirmasi tersebut harus berada dalam interval kepercayamasian informasi.

(15)

Dari Tabel 8 diketahui 𝐹_(0,5;2;4) = 6,94 ; MSe = 1,203

= ±1,137

Interval kepercayaan untuk rata-rata adalah:

(16)

Dari Tabel 9 diketahui 𝐹_(0,5;2;4) = 6,94 ; MSe = 0,055

= ±0,105

Interval kepercayaan untuk rata-rata adalah:

Berdasarkan hasil analisis pada tahap sebelumnya, diperoleh bahwa kombinasi faktor yang memengaruhi rata-rata maupun variansi pada proses produksi kuat tekan paving block adalah sama. Kombinasi optimal tersebut terdiri dari rasio campuran semen dan pasir pada Level 3 (A3) sebesar 3:5, kadar fly ash pada Level 2 (B2) sebesar 3%, serta ukuran agregat pada Level 2 (C2) dengan kisaran 5–10 mm. Kombinasi ini terbukti memberikan respons kuat tekan paling tinggi dibandingkan variasi faktor lainnya.

Hasil perhitungan interval kepercayaan pada tingkat 95% dari eksperimen Taguchi kemudian dibandingkan dengan interval kepercayaan hasil eksperimen konfirmasi. Perbandingan ini menunjukkan bahwa nilai rata-rata pada eksperimen konfirmasi masih berada di dalam interval kepercayaan yang diperoleh dari eksperimen Taguchi. Hal ini mengindikasikan bahwa model dan kombinasi faktor yang dipilih valid untuk mencapai kualitas yang diharapkan. Interval kepercayaan lengkap ditampilkan pada Tabel 13.

Tabel 13. Interprestasi Hasil Ukuran Kuat Tekan Paving Block

Interpretasi hasil pada Tabel 13 juga menunjukkan bahwa terdapat peningkatan pada nilai rata-rata maupun variabilitas kuat tekan paving block dari eksperimen Taguchi ke eksperimen konfirmasi. Peningkatan ini membuktikan bahwa kombinasi faktor optimal (A3, B2, C2) efektif dalam menghasilkan kualitas paving block yang lebih konsisten dan kuat tekan yang lebih tinggi.

Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan metode Taguchi efektif dalam mengoptimalkan parameter produksi paving block untuk meningkatkan kuat tekan produk. Berdasarkan hasil analisis S/N Ratio, ANOVA, dan eksperimen konfirmasi, kombinasi optimal diperoleh pada rasio semen:pasir 3:5 (A3), kadar fly ash 3% (B2), dan ukuran agregat 5–10 mm (C2), dengan capaian kuat tekan sebesar 42,16 MPa, yang melebihi standar SNI 40 MPa. Hasil interval kepercayaan pada tingkat 95% juga menunjukkan bahwa eksperimen konfirmasi selaras dengan prediksi eksperimen Taguchi, sehingga validitas model terjamin. Peningkatan kuat tekan dan konsistensi kualitas ini menegaskan bahwa desain eksperimen Taguchi dengan karakteristik Larger-the-Better mampu mengurangi variabilitas proses produksi dan memberikan rekomendasi parameter yang optimal. Temuan ini dapat menjadi acuan praktis bagi produsen dalam menerapkan strategi rekayasa kualitas yang lebih efisien, terukur, dan berorientasi pada hasil.

[1]D. Kurniati, I. T. Saputro, E. F. Nurhidayatullah, C. D. Saputro, and A. Asyifa, “KEKUATAN TEKAN PAVING BLOCK DENGAN MEMANFAATKAN LIMBAH LAS ASETELIN,” J. Karkasa, vol. 7, no. 2, pp. 49–53, 2021.

[2]N. A. Miftah, D. S. E. Atmaja, and A. Oktafiani, “Optimasi Multi-Objektif Proses Pemesinan Milling dengan Metode Taguchi Kolaborasi Grey Relational Analysis,” J. Sist. Cerdas, vol. 5, no. 2, pp. 117–127, 2022.

[3]Musdalifah and R. Malik, “REKAYASA MUTU BETON DENGAN MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI DI PT. SUCOFINDO,” J. Apl. dan Pengemb. Sist. Ind., vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2023.

[4]A. Umar, S. Uslianti, and Y. E. Prawatya, “DESAIN EKPERIMEN BATAKO MENGUNAKAN METODE TAGUCHI PADA USAHA BATAKO KARYA SEPAKAT,” Integr. Ind. Eng. Manag. Syst., vol. 7, no. 2, pp. 154–159, 2023.

[5]B. Ariandini, P. Astuti, and D. Sugiarto, “Perbaikan Kualitas Water-based Paint dengan Metode Taguchi,” J. Tek. Ind., vol. 11, no. 1, pp. 8–16, 2021.

[6]D. Indrawati, A. Sutoni, and B. E. Putro, “Penerapan Desain Eksperimen Taguchi Untuk Optimasi Kuat Tekan Batako (Studi Kasus TB. Intan Jaya),” Semin. dan Konf. Nas. IDEC 2021, vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2021.

[7]A. Susanty, M. Y. Damayanti, B. Purwanggono, and R. Purwaningsih, “OPTIMALISASI PARAMETER PROSES PRODUKSI UNTUK MEMINIMALKAN JUMLAH BATU BATA PATAH MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI ( SK : SENTRA INDUSTRI BATU BATA BLANCIR - SEMARANG ),” J. PASOPATI, vol. 2, no. 3, pp. 167–177, 2020.

[8]P. Halimah and Y. Ekawati, “Penerapan Metode Taguchi untuk Meningkatkan Kualitas Bata Ringan pada UD. XY Malang,” J. Ind. Eng. Manag. Syst., vol. 13, no. 1, pp. 13–26, 2020, doi: 10.30813/jiems.v13i1.1694.

[9]A. Fanya and E. Haruman, “OPTIMASI PARAMETER KARBURISASI TEMPERATUR RENDAH PADA BAJA TAHAN KARAT AUSTENITIK MENGGUNAKAN METODE TAGUCHI,” J. Rekayasa Mesin, vol. 13, no. 2, pp. 513–521, 2022.

[10]S. D. Anggraini et al., “Desain Eksperimen TUF Dalam Peningkatan Kualitas Garam Olahan Limbah Produksi Es dengan Metode Taguchi di PT. Putra Maesa Persada,” J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind., vol. 7, no. 2, pp. 69–82, 2023.

[11]R. Ferdiansyah, I. Bachtiar, and Selamat, “Pengendalian Kualitas dengan Metode Taguchi pada Produk Cat Tembok di PT XYZ,” J. Ris. Tek. Ind., vol. 3, no. 2, pp. 129–138, 2023.

[12]J. S. Pribadi, Yulianto, and B. A. Girawan, “Optimasi Parameter Pemesinan Menggunakan Metode Taguchi Untuk Meningkatkan Kualitas Kebulatan Pada Pembubutan Internal Material S45C,” J. Infotekmesin, vol. 11, no. 01, pp. 31–36, 2020, doi: 10.35970/infotekmesin.v11i1.104.

[13]A. B. Pamungkas and A. S. Cahyana, “Uji Viskositas Penanganan Limbah B3 Liquid pada Oli Bekas Menggunakan Metode Taguchi,” J. Tek. Ind., vol. 9, no. 1, pp. 144–154, 2023.

[14]Azmi, W. Febrina, and A. Abrar, “Rekayasa Kualitas Batu Bata Merah dengan Menggunakan Metode Design of Experiment (Metode Taguchi),” JIME (Journal Ind. Manuf. Eng., vol. 8, no. 1, pp. 49–58, 2024.

[15]S. Zuhri, Ilyas, and Faradilla, “Kombinasi Optimal Pemanggangan Kopi pada Biji Kopi Arabika dengan Tingkat Kematangan Sangrai Medium Menggunakan Metode Taguchi Optimal Combination of Coffee Roasting In Arabica Coffee Beans with Medium Roast Maturity Level Using the Taguchi Method,” J. TEKSAGRO, vol. 2, no. 3, pp. 24–33, 2021.