## Penentuan  Setting  Optimal  Mesin  Injection  Moulding Menggunakan Metode Response Surface

## Trifenaus Prabu Hidayat, Andre Sugioko*, Catherine Williana
Program  Studi  Teknik  Industri,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Katolik  Indonesia  Atma  Jaya,  Jakarta 12930, INDONESIA
Article Info

## Abstract
Article history:
Received 15 Maret 2024 Accepted 10 Mei 2024 PT. Medion Farma Jaya is a company that produces livestock equipment, parts, and plastic packaging. One of the products produced by PT. Medion Farma Jaya is a 5-CC measuring spoon. This mass production process is based on what the company needs to package it with other products, or that can be from customer orders.  This  research  is  focused  on  the  5  CC  measuring  spoon  product (SEN5CC) because, according to the company's 2021 historical data, there is a large percentage of rejected or defective products. Because of these problems, things can be done. The effect on the response to defective products is the setting of  the  injection Moulding machine  by  trial  and  error.  Therefore,  this  research aims to find optimal settings for the machine for injection molding so that it can improve  the  quality  of  the  product.  To  find  out  the  optimal  settings  in  this research, the response surface method was used. Based on this method is useful for getting the optimal level of factors or parameters that are significant to the response  results.  Based  on  research  results,  the  factors  used  significantly influence  optimal  results,  namely  the  melting  temperature  factor  of  260  °C, holding  pressure  of  30  bar,  and  injection  pressure  of  62  bar.  Therefore,  the predicted response value was -25.1667, which meets the minimum target for the rejected product.
Keywords: Response Surface,
Injection Moulding,
Optimal.

## 1. INTRODUCTION
PT. Medion Farma Jaya merupakan perusahaan  manufaktur  alat  peternakan  dan kemasan  plastik.  Beberapa  produk  plastiknya adalah  alat  bantu  untuk  menakar  sesuatu  dengan bentuk sendok. Untuk memproduksi produk-produk berbahan  plastik  pada  PT.  Medion  Farma  Jaya menggunakan  mesin,  seperti  mesin injection moulding ,  mesin blow  moulding ,  dan  mesin injection blow moulding .
Penelitian  bertujuan  untuk  menyelesaikan masalah  di  mesin injection  moulding .  Pada  proses produksi sendok takaran 5 CC (Gambar 1) memiliki persentase tingkat kecacatan yang besar berbanding jumlah    produksi  sendok  takaran  5  CC.  Besarnya tingkat kecacatan pada produk sendok takaran 5 CC (SEN5CC),  dikarenakan  jenis    kecacatan  yang benyak,  seperti  fisik  yang  tidak  sesuai  desain, produk  berlubang,  dan  ketebalan  produk    tidak sesuai.  Kecacatan  sering  terjadi  pada  pengaturan atau setting mesin injection moulding yang dilakukan  oleh  operator  dikarenakan  perusahaan belum memiliki pengaturan mesin atau .

## Gambar 1.
Sendok Takaran 5 CC (SEN5CC)
Parameter  yang  mempengaruhi  kecacatan produk sendok takar 5CC untuk penelitian adalah melting temperature , inject pressure , dan holding pressure .  Untuk  mendapatkan  parameter setting optimal,  penelitian  ini  akan  menggunakan Metode Response  Surface  ( Muharni et  al.,2022; Erwin , 2013) .

## 2. STUDI LITERATUR
2.1 Mesin Injection Moulding
Menurut Lahoti, Nadar, dan Kulkarni (2014), cetakan  injeksi  ( injection  moulding )  merupakan
teknik pembentukan polimer yang banyak dipakai. Proses injection moulding mampu mengubah bahan plastik  seperti  termoplastik,  serta  bahan  bukan plastik  seperti  bubuk  magnesium,  bubuk  logam. Bahan-bahan  tersebut  dapat  diubah  menjadi macam-macam  benda  yang  berbeda  baik  ukuran, kerumitan,  dan  aplikasi  (Budiyantoro  &  Sosiati 2017).  Mesin injection  moulding secara  unum memiliki komponen-komponen seperti, feed hopper,  injection  moulding  ram,  barrel,  injection screw, injection cylinder, injection mould, injection platens, clamping cylinder , dan tie bar (Firmansyah et al.,2023) .

## 2.2 Parameter Mesin Injection Moulding
Parameter  mesin injection  moulding, merupakan  faktor  penting  dalam  proses  produksi cetakan  plastik,  sehingga  parameter  yang  tidak optimal  akan  menyebabkan  kualitas  produk  yang kurang baik. Menurut beberapa penelitian, parameter  yang  mempengaruhi  proses  produksi plastik pada mesin injection molding adalah melting temperature (Muddin  &  Mas’ud,  2023), injection pressure (Muharni et  al .,2022)  (Perdana et al .,2020), holding  pressure (Muddin  &  Mas’ud, 2023), injection  time (Sreedharan  &  Ak,  2018), holding  time (Rajendra et  al .,2019)  (Perdana et al .,2020), mold closing time (Rajendra et al .,2019), injection speed (Perdana et al .,2020).
2.3 Kecatatan Produk Mesin Injection Moulding
Menurut  Anggono  (2015),  contoh-contoh kecacatan produk yang sering terjadi dalam proses injection moulding , seperti short  shot (diakibatkan tekanan mesin tidak sesuai), warpage ( diakibatkan karena  tekanan  dan  lama  pendinginan), flow  mark (diakibatkan  lama  pendinginan  dan  ketebalan produk), weld  line (keadaan  ketika  temperatur cetakan,  dan  tekanan  injeksi), bubbles (terjadi karena tekanan dan holding time ), jetting (keadaan terjadi  karena  kecepatan  injeksi  dan  pendinginan terlalu  cepat), black  spot (terjadi  karena  bahan material  tidak  murni)  (Wibawansyah,  2024), flash (bentuk cacat cermin yang terjadi karena kecepatan injeksi  tinggi)  (Anggono,  2015),  dan shrinkage (diakibatkan oleh penyusutan material dari liquid ke solid ).

## 2.4 Metode Response Surface
Response Surface Methodology (RSM) ditemukan oleh Box dan Wilson pada tahun 1951, dimana  metode  ini  sering  digunakan  pada  area industri.  Metode Response  Surface menyatukan matematika dan statistik untuk membuat relasi dan menganalisis  respon  Y  yang  dipengaruhi  oleh variabel-variabel independen (bebas) atau faktor X. Berikut  ini  adalah  fungsi  relasi  antara  faktor  Y terhadap faktor X (Muddin & Mas’ud, 2023) :
y = f (x 1 , x 2 , …, x k ) + ∈ …………………. (1)
y  = variabel respon x i = variabel bebas/faktor (i = 1,2,3,…,k) ∈ = error Metode Response  Surface digunakan  untuk mencari hubungan antara variabel output (faktor Y) dan  variabel  input  (faktor  X)  (Muddin  &  Mas’ud, 2023).  Dikarenakan  banyak  variabel  input  yang mempengaruhi  variabel  ouput,  maka  pada  tahap awal  metode Response  Surface, akan  mencari dahulu  titik  estimasi  /  optimal  sementara,  lalu mencari  titik  optimal  berikutnya,  sebatas  limit parameter variabel input.  Jika relasi antara variabel ouput  dengan    variabel  input,  adalah  linear  maka dapat  menggunakan persamaan polinomial  orde 1, dimana fungsi pada model orde 1, seperti berikut:
y = β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 + ... + β k x k + ∈……………… (2)
Jika  relasi  antara  variabel    ouput  dengan   variabel input,  adalah  persamaan  kuadrat  maka  diterapkan persamaan  polinomial  orde  kedua  atau  sering dikenal sebagai model orde 2, seperti berikut:
.... (3)
Keterangan:
𝑦^ = hasil (produk reject ) 𝛽^ 0 = konstanta 𝛽^ 𝑖 = koefisien regresi untuk faktor i dimana i = A, B, dan C 𝑥 𝑖 = level faktor i dimana i = A, B, dan C
Ketika  peneliti  telah  sampai  pada  titik  ideal, model  orde  kedua  dapat  dipakai  untuk  mencari titik optimal berikutnya, dimana terdapat 3 jenis titik yang dicari dalam Metode Response Surface, yaitu  titik  maximum  response,  titik  minimum response, dan titik saddle (Montgomery, 2005).

## Gambar 2.
Titik Maksimum Response Surface dan Contour Plot Sumber : Montgomery, 2005
Gambar 3. Titik Minimum Response Surface dan Contour Plot Sumber : Montgomery, 2005

## Gambar 4.
Titik Saddle Response Surface dan Contour Plot Sumber : Montgomery, 2005
Ada  beberapa  desain  standar  yang  sering digunakan  dalam  proses fitting model  orde  2, yaitu Central  Composite  Design (CCD), Box  – Behnken  Design ,  dan Face  –  Centered  Cube, penelitian ini akan menggunakan Box – Behnken Design.

## 3. METODOLOGI
Penelitian dimulai dengan pengumpulan data historis kecatatan produk sendok takaran 5CC, dan data  parameter  mesin injection  moulding yang digunakan dalam proses produksi. Data yang telah didapat dilanjutkan ke tahap pengolahan data. Data hasil persentase kecacatan produk atau protuk yang di-reject  saat  pemeriksaan  akan  dijadikan  variabel respon,  sedangkan  variabel  bebas  menggunakan tiga  variabel  yang  dipakai  perusahaan  (data parameter)  yaitu melting  temperature (Muddin  & Mas’ud,  2023), holding  pressure (Muddin  & Mas’ud, 2023) dan injection  pressure (Muharni et al .,2022).
Setelah  didapatkan  variabel  respon  dan variabel  bebas,  penelitian  dilanjutkan  dengan penentuan level eksperimen metode respon surface, Level terbagi atas level rendah diberi kode -1, level menengah  diberi  kode  0,  dan  level  tinggi  dengan kode  +1.  Level  vairiabel  bebas  telah  disesuiakan dengan standar perusahaan. Setiap ekperimen akan
menghasilkan  sebanyak  100  (seratus)  produk sehingga  replikasi  yang  digunakan  sebanyak  satu kali  karena  keterbatasan  biaya  dan  waktu perusahaan,  jumlah  eksperimen  yang  dilakukan sebanyak 27 eksperimen.
Dalam  pengambilan  data  hasil  eksperimen, penelitian  ini  menggunakan  menggunakan Box  – Behnken  Design untuk  mempersingkat  waktu eksperimen  dengan  jumlah  eksperimen  yang dilakukan tidak terlalu banyak atau sedikit ( Mas' ud 2017;  Muddin  &  Mas’ud,  2023;  Perdana et al .,2020). Pada tahap awal pengolahan pengacakan urutan percobaan dalam Box – Behnken Design ini menggunakan  bantuan  software  MINITAB  15, dimana didapatkan dari 27 eksperimen menjadi 15 eksperimen  dengan  urutan  pelaksanaan  telah diacak.
Hasil dari 15 eksperimen, dilakukan pengujian ANOVA, serta Estimated Effects and Coefficients untuk melihat pengaruh efek utama (faktor utama), pengaruh interaksi antar variabel, dan kelengkungan (curvature) memiliki dampak terhadap  hasil  variabel  respon  (cacat  produk). Asumsi hipotesis pengujian untuk P- value adalah
H 0 = Efek tidak memiliki pengaruh signifikan. H 1 = Efek memiliki pengaruh yang signifikan.
Dimana: Jika P- value ≤ α (0,05), maka H 0 ditolak. Jika P- value > α (0,05), maka H 1 ditolak Hasil  pengujian  ANOVA  akan  mendapatkan model regresi, yang akan divalidasi ( Fitting model ) dengan  membandingkan  dengan  hasil  eksperimen (selisih/residual).  Apabila  model  sudah  valid, dilakukan  grafik contour  plot dan surface  plot . Contour  plot dan surface  plot dapat  memberikan perkiraan terkait level faktor yang memberikan hasil respon terbaik. Karena contour plot dan surface plot hanya  dapat  menampilkan  hasil  dari  dua  faktor, maka dilakukan secara berulang untuk melihat hasil faktor  lainnya.  Perkiraan  setting  level  yang  telah didapatkan  dari Contour  plot dan surface  plot dilanjutkan ke pengoptimal respons untuk menemukan  nilai  level  dari  setiap  faktor  yang menghasilkan target respons optimum menggunakan software MINITAB 15.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada data kecacatan produk sendok takaran 5  CC  didapatkan  dari  data  historis  perusahaan. Berikut  di  bawah  Tabel  1  data  kecacatan  dan Tabel 2 parameter mesin injection moulding yang digunakan ketika proses produksi.

## Tabel 1.

## Data Historis Produksi dan kecacatan SEN5CC
No. Produk No. Batch Melting Temp. (℃) Holding Pressure (Bar) Injection Pressure (Bar) Total Produk (Unit) Produk Reject Produk Accept 1 SEN5CC PE2FIR03211 235 35 45 101330 37,83% 62,17% 2 SEN5CC PE2FIR03372 235 45 48 758468 0,85% 99,15% 3 SEN5CC PE2FIR03883 235 50 58 242080 4,37% 95,63% 4 SEN5CC PE2FIR04350 250 37 62 616249 2,47% 97,53% 5 SEN5CC PE2FIR04243 260 35 53 912906 1,32% 98,68% 6 SEN5CC PE2TR000510 250 48 60 241508 6,01% 93,99% 7 SEN5CC PE2FIR04475 250 48 60 474885 1,98% 98,02% 8 SEN5CC PE2FIR03815 245 50 58 429564 6,77% 93,23% 9 SEN5CC PE2FIR03956 245 30 60 389556 3,74% 96,26% 10  SEN5CC PE2TR000501 245 45 55 102516 58,06% 41,94% 11  SEN5CC PE2FIR04349 245 45 55 473346 2,55% 97,45% 12  SEN5CC PE2FIR04474 250 48 60 1594545 1,51% 98,49%
Sumber :  Perusahaan PT. Medion Farma Jaya
Tabel 2.
Level Parameter
Faktor Kode Level Rendah Level Tengah Level Tinggi -1 0 +1 Melting Temperature 235℃ 247,5℃ 260℃ Holding Pressure 30 Bar 40 Bar 50 Bar Injection  Pressure 45 Bar 53,5 Bar 62 Bar
Sumber :  Perusahaan PT. Medion Farma Jaya
Metode Box  –  Behnken  Design dipa kai untuk  mempersingkat  waktu  eksperimen  dengan jumlah  eksperimen  yang  dilakukan  tidak  terlalu banyak  atau  sedikit  (  Mas'  ud  2017;  Muddin  & Mas’ud,  2023;  Perdana et  al .,2020).  Pada  tahap awal  pengolahan  pengacakan  urutan  percobaan dalam Box  –  Behnken  Design ini  menggunakan bantuan software MINITAB 15. Gambar 5 adalah hasil dari Box – Behnken Design
Gambar 5. Hasil MINITAB 15 Box – Behnken Design
Berdasarkan  gambar  5,  diterjemahkan menjadi.  Percobaan  dilakukan  15  kali,  urutan eksperimen  diacak,  dimana  setiap  percobaan membuat 100 produk. Sehingga didapatkan tabel 3, yang akan digunakan sebagai acuan eksperimen, tabel  4 merupakan hasil  eksperimen untuk menemukan persentase produk reject:
T abel 3.

## Hasil Pengacakan Urutan percobaan
Std Order Run Order Pt Type Blocks Melting Temper ature Holding Pressure Injection Pressure 1 1 2 1 235 30 53,5 2 2 2 1 260 30 53,5 3 3 2 1 235 50 53,5 4 4 2 1 260 50 53,5 5
5 2 1 235 40 45 6 6 2 1 260 40 45 7 7 2 1 235 40 62 8 8 2 1 260 40 62 9 9 2 1 247,5
30 45
10 10 2 1 247,5
50
45 11 11 2 1 247,5 30 62
12 12 2 1 247,5 50
62 13 13 0 1 247,5 40 53,5 14 14 0 1 247,5 40 53,5 15 15 0 1 247,5 40 53,5

## Tabel 4.
Hasil Eksperimen Orde 1 Std Order Run Order PT Type Blocks Melting Temp. Holding Pressure Injection Pressure Total Produk Produk Reject 1 1 2 1 235 30 53,5 100 37% 2 2 2 1 260 30 53,5 100 3% 3 3 2 1 235 50 53,5 100 13%
4 4 2 1 260 50 53,5 100 2% 5 5 2 1 235 40 45 100 42%
6 6 2 1 260 40 45 100 9%
7 7 2 1 235 40 62 100 8% 8 8 2 1 260 40 62 100 1%
9 9 2 1 247,5 30 45 100 33%
10 10 2 1 247,5 50 45 100 16% 11 11 2 1 247,5 30 62 100 4% 12 12 2 1 247,5 50 62 100 2% 13 13 0 1 247,5 40 53,5 100 55% 14 14 0 1 247,5 40 53,5 100 57% 15 15 0 1 247,5 40 53,5 100 54% Sumber : Hasil Eksperimen
Setelah  didapatkan  hasil  Orde  1,  selanjutnya
dilakukan perhitungan ANOVA dengan
menggunakan software MINITAB 15 dan Estimated  Effects  and  Coefficients untuk  melihat apakah  faktor  utama,  interaksi,  dan  kelengkungan ( curvature ) atau fungsi kuadrat memiliki pengaruh terhadap  hasil  respons  (hasil  kecacatan  produk). Asumsi  hipotesis  pengujian  untuk  P- value adalah sebagai berikut:
H 0 = Efek tidak memiliki pengaruh signifikan. H 1 = Efek memiliki pengaruh yang signifikan..
Gambar 6. Hasil Estimated Effects and Coefficients dan Hasil ANOVA
Gambar  6,  adalah  hasil  pengujian    ANOVA
serta Estimated Effects and Coefficients , didapatkan  seluruh  faktor  utama,  interaksi  antar faktor  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kecacatan produk. Berikut di bawah ini adalah yang memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  respon  Y (hasil produk reject ):
1. Melting Temperature (A)
2. Holding Pressure (B)
3. Injection Pressure (C)
4. Interaksi  antara  faktor Melting  Temperature dan Holding Pressure (A x B).
5. Interaksi  antara  faktor Melting  Temperature dan Injection Pressure (A x C).
6. Interaksi  antara  faktor Holding  Pressure dan Injection Pressure (B x C).
Sebagai  hasil  dari  perhitungan  ANOVA menunjukkan  tidak  ada  kelengkungan  ( curvature ) atau  fungsi  kuadrat,  model  orde  1  akan  dipakai untuk  percobaan  ini.  Sehingga  persamaan  model regresi orde pertama yang dipakai dalam penelitian ini adalah:

## Gambar 7.
Hasil Perhitungan Model Regresi Orde 1
Berdasarkan  hasil  perhitungan  model  regresi orde  1  dengan  menggunakan software MINITAB 15, didapatkan nilai konstanta, dan nilai  koefisien. Maka,  persamaan  regresi  orde  1  dapat  direvisi sesuai faktor eksperiman seperti berikut :
𝑦^ = −7333,28 + 57,925𝑥 𝐴 + 2,838𝑥 𝐵 + 11,71𝑥 𝐶 + 0,046𝑥 𝐴 𝑥 𝐵 + 0,061𝑥 𝐴 𝑥 𝐶 + 0,044𝑥 𝐵 𝑥 𝐶 +∈ .......  (5)
Keterangan: A = faktor melting temperature B = faktor holding pressure C = faktor injection pressure
A x B   = interaksi antar melting temperature dan holding pressure
A x C   = interaksi antar melting temperature dan injection pressure
B x C  = interaksi antar holding pressure dan injection pressure
Setelah  didapatkan  model regresi  orde 1, dilanjutkan ke tahap fitting model, dengan mencari nilai  residual ( fitted value response ) Tabel 5. Nilai residual akan digunakan untuk pengujian distribusi normal, grafik Plot of Residuals Versus the Order of the Data untuk menunjukan apakah data residual dipengaruhi  oleh  waktu  dan  urutan  pengumpulan data, dan Plot of residuals versus fitted value untuk menguji  apakah  data  residual  memiliki  variasi ekstrim atau stabil.
Hasil pengujian distribusi normal (gambar 8) diindikasikan  data  residual  berdistribusi  normal, karena  titik-titik  residual  berada  pada  sekitar  garis lurus.    Sedangkan  Gambar  9,  menunjukan  bahwa nilai residual tidak terpengaruh oleh waktu maupun urutan pengumpulan data.
………….……….….. (4)

## Tabel 5.

## Hasil Nilai Residual Model Regresi Orde 1
Std Order Run Or der Melting Temp. Holding Pressure Injection Pressure Produk Reject Fitted Value Resid ual 1 1 235 30 53,5 37 35,625 1,375 2 2 260 30 53,5 3 2,875 0,125 3 3 235 50 53,5 13 13,125 -0,125 4 4 260 50 53,5 2 3,375 -1,375 5 5 235 40 45 42 42,75 -0,75 6 6 260 40 45 9 8,5 0,5 7 7 235 40 62 8 8,5 -0,5 8 8 260 40 62 1 0,25 0,75 9 9 247,5 30 45 33 33,625 -0,625
10 10 247,5 50 45 16 15,125 0,875 11 11 247,5 30 62 4 4,875 -0,875
12 12 247,5 50 62 2 1,375 0,625 13 13 247,5 40 53,5 55 55,3333  -0,3333 14 14 247,5 40 53,5 57 55,3333  1,66667
15 15 247,5 40 53,5 54 55,3333  -1,3333

## Gambar 8.
Hasil Normal Probability Plot
Gambar 9.
Plot of Residuals Versus the Order of the Data

## Gambar 10.

## Hasil Plot Of Residuals Versus Fitted Value
Hasil  Gambar  10  ,  nilai    residual  tidak mengalami  variasi  yang  ekstrim.  Dibuktikan  dari sebaran titik  residual di sekitar nol secara acak, dan tidak ada variansi residual meningkat atau menurun ketika nilai prediksi respons naik.
Berdasarkan  pengujian  model  yang  telah dilaksanakan, didapatkan model fungsi orde 1 telah valid,  langkah  berikutnya  adalah  mencari level faktor  yang  memberikan  hasil  respon  terbaik. Dengan  menggunakan contour  plot dan surface plot . Namun contour plot dan surface plot memiliki keterbatasan  hanya  dapat  menampilkan  hasil  dari dua faktor. Maka, proses contour plot dan surface plot dilakukan  sebanyak  tiga  kali,  dengan kombinasi;
1)  faktor  antara  faktor melting  temperature dan holding pressure (A x B)  (gambar 11)
2)  faktor melting  temperature dan injection pressure (A x C) (gambar 12)
3) faktor holding pressure dan injection pressure (B x C) (gambar 13).
Gambar 11. Contour  Plot dan Surface  Plot  Melting Temperature dan Holding Pressure 2 1 0 -1 -2 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 Residual P e rc e n t Normal Probability Plot (response is Produk Reject) 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 -1,5 Observation Order R e si d u a l Versus Order (response is Produk Reject) 60 50 40 30 20 10 0 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0 -1,5 Fitted Value R e si d u a l Versus Fits (response is Produk Reject)
Gambar 12 .
Contour Plot dan Surface Plot Melting Temperature dan Injection Pressure
Gambar 13. Contour Plot dan Surface Plot Holding Pressure dan Injection Pressure
Hasil dari ketiga contour plot terlihat ada area hijau  muda,  dimana  pada  area  tersebut  nilai level faktor  mampu  memberikan  hasil  produk  cacat kurang dari 10. Sedangkan hasil surface plot,  level faktor  yang berada  di  bagian  paling  bawah permukaan mampu  memberikan hasil produk cacat kecil.  Namun,  nilai level faktor  optimum  sulit diketahui dari hasil contour plot . Sehingga, peneliti akan  melanjutkan  hasil contour  plot dan surface plot dengan response optimizer, untuk menemukan nilai  level dari  setiap  faktor  yang  menghasilkan target  respons yang diinginkan. Gambar 14 adalah hasil dari penggunaan software MINITAB 15 untuk menghitung response  optimizer. Dan  rangkuman hasil dapat dilihat pada tabel 6.

## Gambar 14.
Hasil Perhitungan Setting Optimal
Tabel 6. Setting Optimal Mesin Injection Moulding Kode Faktor Level A Melting Temperature 260℃ B Holding Pressure 30 Bar C Injection Pressure 62 Bar
Hasil usulan penentuan setting optimal untuk
mesin injection  moulding pada  proses  produksi sendok  takaran  5  CC  adalah melting  temperature pada level 260℃, holding pressure level 30 Bar, dan injection pressure level 62 Bar dengan hasil prediksi respon  produk  reject  sebesar  -25,1667  yang memenuhi target minimum nilai 0.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan global  solution dari software MINITAB 15 didapatkan penentuan setting optimal untuk setiap faktor atau parameter  pada  mesin injection  moulding yang menghasilkan produk reject yang paling optimal adalah melting  temperature pada level 260℃, holding  pressure level 30  Bar,  dan injection pressure level 62  Bar.  Dengan  prediksi  hasil produk reject sebesar  -25,1667,  dimana  cukup untuk meminimalkan jumlah produk cacat.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
1. A.  D.  Anggono,  “Prediksi  Shrinkage  Untuk Menghindari  Cacat  Produk  Pada  Plastic Injection,” Media Mesin Maj. Tek. Mesin, vol. 6, no. 2, 2015, doi: 10.23917/mesin.v6i2.2895
2. Budiyantoro,  C.,  &  Sosiati,  H.  (2017). Komparasi  Parameter  Injeksi  Optimum  Pada Hdpe  Recycled  Dan  Virgin  Material. JMPM (Jurnal  Material  dan  Proses  Manufaktur) , 1 (1): 11-20
3. Erwin, E. (2013). Analisa Pengaruh Parameter Tekanan dan Waktu Penekanan Terhadap Sifat Mekanik  dan  Cacat  Penyusutan  dari  Produk Injection  Molding  Berbahan  Polyethylene (PE). Jurnal Energi Dan Manufaktur , 6 (1).
4. Firmansyah,  F.,  Umardani,  Y.,  &  Suprihanto, A.  (2023).  Pembuatan  Injection  Unit  Mesin
Injection  Molding  Untuk  Membuat  Bantalan Ketiak Tongkat Kruk Dari Material Polypropylene. Jurnal  Teknik  Mesin,  11 (3),
386-395.  Retrieved  January  9,  2024,  from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/jtm/arti cle/view/40623
5. Lahoti, S. N., Nadar, M. D., & Kulkarni, S. S. (2014).  Optimization  of  Critical  Processing Parameters  for  Plastic  Injection  Molding  for Enhance  Productivity  and  Reduced  Time  for Development. Int.  J.  Adv.  Engg.  Res.
Studies, 3(2): 66-71.
6. Mas'  ud,  M.  (2017).  Optimasi  Proses  Mesin Stretch  Blow  Moulding  Pada  Botol  600  Ml Dengan  Metode  Rsm  (Response  Surface Methodology) Studi Kasus Di Pt. Uniplastindo Interbuana. Media  Mesin:  Majalah  Teknik Mesin , 18 (1).
7. Muddin,  M.  H.,  &  Mas’ud,  M.  (2023). Optimization  Of  Injection  Molding  Machine Parameters  Against  Short  Shot  Defects  Using Response  Surface  Methodology. Elemen  :
Jurnal Teknik Mesin , 10(2): 71–80.
https://doi.org/10.34128/je.v10i2.259
8. Muharni, Y., Febianti, E., Permana, M. G., & Hartono, H. (2022). Response Surface Method for  optimizing  the  injection  moulding  process in  bracket  production. Journal  Industrial Servicess, 8(2): 126-130.
9. Perdana, Y. K., Purwanti, E. P., & Karuniawan, B.  W.  (2020).  Analisa  Pengaruh  Parameter Injection  Moulding  pada  Produk  Head  Travel
Kit  Terhadap  Cycle  Time  dan  Netto
Menggunakan  Metode  Response  Surface.  In Proceedings Conference
on
Design
Manufacture Engineering and its Application ,
4 (1): 29-38.
10. Rajendra,  K.,  Vasudevan,  H.,  &  Vimal,  G. (2019).  Optimization  of  injection  moulding process  parameters  using  response  surface methodology. In Proceedings  of  International Conference  on  Intelligent  Manufacturing  and Automation:  ICIMA  2018 (pp.  445-454). Springer Singapore
11. Sreedharan, J., & Ak, J. (2018). Optimization of  plastics  injection  molding  process  using response surface methodology. International
Journal  of  Engineering  &  Technology, 10(1):139-148.
12. Wibawansyah,  S.  (2024). Identify  Product Defects  In  The  Injection  Molding  Process. Procedia of Engineering and Life Science.7.
(pp. 223-226) . 10.21070/pels.v7i0.1448.