PENERAPAN  TAGUCHI DALAM OPTIMASI PARAMETER UNTUK PERBAIKAN PRODUK FACIAL WASH
Faula Arina 1) Ahmad Bahauddin 2) Anggie Maurdi 3)
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa e-mail: arina@untirta.ac.id

## ABSTRACT
PT X is a company engaged in the cosmetic sector. The product with the biggest defect is the green tea tree oil facial wash. This study aims to reduce the number of defects by determining the optimal level setting on the product. The Taguchi method is one of the methods in the experimental design that can be used to control product quality from noise by minimizing variations. This research method uses Taguchi because this method combines  experimental  results  through  optimal  factors  and  factor  levels  and  at  the  same  time  reduces  the number of experiments so as to save time and costs. The experimental factors are water, Nacl, cocamide DEA, citrid acid, mixing speed, mixing time and mixing temperature. The results of this study found that the dominant type of defect in the  green tea tree oil facial wash products was the product with low viscosity. In this case, we used a nominal-is-best quality characteristic with a target of 37500 cPs. We found that the optimal setting for green tea tree oil facial wash products were 64.3% of water, 2% of cocamide DEA, 0.3% citric acid and 60 minutes for the mixing period.
Keywords : facial wash tea tree oil, nominal-is-best, taguchi.

## ABSTRAK
PT X adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang kosmetik. Produk yang mengalami cacat terbesar adalah facial wash tea tree oil hijau. Penelitian ini bertujuan untuk mengurangi jumlah cacat produk dengan menentukan setting  level  optimal  pada  produk  tersebut.  Metode  Taguchi  merupakan  salah  satu  metode  dalam  desain eksperimen yang dapat digunakan untuk mengendalikan kualitas produk dari berbagai gangguan variasi dengan memperkecil variasi. Metode penelitian ini menggunakan Taguchi karena metode ini mengkombinasikan hasil eksperimen  melalui  faktor  dan  level  faktor  yang  optimal  serta  dalam  waktu  bersamaan  mengurangi  jumlah eksperimen sehingga menghemat waktu dan biaya.  Faktor-faktor eksperimen dalam penelitian ini adalah air, NaCl,  Cocamide  DEA,  citric  acid,  kecepatan  mixing,  waktu  mixing  dan  suhu  mixing.  Hasil  penelitian  ini menyatakan  jenis  cacat  dominan  pada  produk  adalah  produk  yang  mempunyai  nilai  viskositas  rendah. Karakteristik kualitas yang digunakan adalah nominal-is-best dengan target 37500 cPs. Adapun setting level optimal produk adalah 64.3% air, 2% cocamide DEA, 0.3% citric acid, dan 60 menit untuk waktu mixing.
Kata kunci: facial wash tea tree oil, nominal-is-best, taguchi.
Salah satu hal yang krusial dalam persaingan industri adalah kualitas produk yang dihasilkan karena  kualitas  merupakan  suatu  karakteristik  produk/jasa  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan memberikan  kepuasan  kepada  pelanggan  (Montgomery,  2013).  Pengendalian  kualitas  diperlukan untuk  menjamin  kualitas  produk  agar  sesuai  dengan spesifikasi, oleh  karena  itu  perusahaan  perlu meningkatkan kualitas produk yang dihasilkan .
PT  X  adalah perusahaan  yang bergerak  dalam  bidang  kosmetik  diantaranya eye  treatment, cleanser, skin freshener, anti acne, maintenance, moisturizer, exfoliation, calming, sunscreen, serum,
decorative, brightener dan body lotion.  Permasalahan yang dihadapi oleh PT X adalah masih terjadi cacat  sebesar  0.007%  pada  produk  ruahan  (produk  setengah  jadi)  berbentuk  cairan,  0.62%  pada produk ruahan berbentuk cream dan 3% pada produk ruahan berbentuk cairan kental. Total produk cacat sebanyak 3.63% dari total produk yang diproduksi. Dari 3.63% cacat yang terjadi, produk yang mengalami cacat terbesar adalah facial wash tea tree oil hijau. Oleh karena itu penelitian ini difokuskan kepada  produk  tersebut.  Untuk  mengurangi  kecacatan  dari  produk  facial  wash  tea  tree  oil  hijau digunakan  Taguchi yang merupakan metode berbasis percobaan melalui perancangan parameter. Perancangan  parameter  bertujuan  mengoptimalisasi  parameter  dari  masing-masing elemen  sistem sehingga deviasi fungsi dari produk akan kecil dengan biaya yang minimum (Williams et al., 2007).
Penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah  percobaan  menggunakan metode  Taguchi digunakan untuk data diskrit (Arina, 2015; Trenggonowati et al., 2020) sedangkan penelitian ini menggunakan data kontinu. Metode  Taguchi untuk data kontinu  (Halimah & Ekawati, 2020; Hartono, 2012; Rachman et al., 2019; Sulistyawan, 2015; Telaumbanua et al., 2013).   Taguchi merupakan tahap improve (perbaikan) pada Six Sigma (Chou & Chen, 2017).  Taguchi merupakan salah satu metode untuk memperbaiki produksi (Hernadewita et al., 2019). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan formulasi setting level optimal yang akan mengurangi jumlah produk cacat pada facial wash tea tree oil hijau dengan karakteristik kualitas nominal-is-best.

## METODE
Penelitian ini menggunakan  Taguchi dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Menentukan karakteristik kualitas
Karakteristik kualitas tergantung tujuannya. Karakteristik kualitas pada penelitian ini adalah   nilai viskositas produk facial wash tea tree oil hijau. Viskositas adalah nilai kekentalan suatu zat. Semakin tinggi nilai viskositasnya maka semakin tinggi juga kekentalan zat tersebut begitu pula sebaliknya. Viskositas dipilih berdasarkan CTQ (Crtical to Quality) yang paling dominan dari produk facial wash tea tree oil di PT X. CTQ  unit produk facial wash tea tree oil hijau ada 8 yaitu viskositas rendah, viskositas tinggi, tekstur kurang homogen, tekstur berbintik, tekstur pecah, tekstur tidak sesuai standar atau kurang  glossy, warna tidak sesuai standar dan  human error. Jumlah produk yang mengalami viskositas rendah sebanyak 19 work order, produk yang viskositasnya tinggi ada 7 work order, produk dengan tekstur yang kurang homogen ada 11 work order, produk dengan tekstur berbintik terdapat 3 work order, produk dengan teksturnya pecah ada 2 work order, produk yang teksturnya tidak sesuai dengan standar berjumlah 4 work order, lalu produk yang mempunyai warna tidak sesuai standar ada 2 work order dan produk yang salah karena mengalami human error sebanyak 2 work order. 2. Penetapan faktor dan level
3. Penentuan orthogonal array
Pemilihan  matriks  orthogonal  yang  sesuai,  tergantung  dari  nilai  faktor  dan  interaksi  yang diharapkan dan nilai level dari tiap-tiap faktor (Rushing et al., 2013)
L 𝑝 (q r ) (1)
Keterangan:
L = Rancangan bujur sangkar latin q = jumlah level tiap faktor r  = jumlah faktor
4. Melakukan eksperimen berdasarkan Orthogonal Array
5. Pengolahan data berdasarkan  Taguchi
a. Menghitung rata-rata respon setiap eksperimen dengan rumus:
y 𝑖 ̅   = ∑ 𝑥 𝑛 (2)
b. Menghitung rata-rata total seluruh eksperimen dengan rumus:
𝑌̅   = ∑ 𝑦 𝑛 (3)
c. Membuat tabel respon dengan cara mengurangi nilai tertinggi dengan nilai terendah dari tiap level kemudian diperingkatkan dari tertinggi sampai terendah .
d. Anova rata-rata dengan menghitung
i. total sum of square :
S r = ∑ Y 2 (4)
ii. sum of square due to the mean
S m =  ny̅ 2
(5)
sum of square due to the factors
S t = (n 𝑖1 × 𝑖1 ̅ 2 +   n 𝑖2 × 𝑖2 ̅ 2 +   n 𝑖𝑗 × 𝑖𝑗 ̅ 2 )   −   S m (6) iii. sum of square due to the error dengan rumus:
S e =    V T −   S m – (S A +   S B + . . . + S i ) (7)
v.  mean sum of square dengan rumus:
Mq i = Sq i V i
(8)
F-ratio dengan rumus:
F ratio = Mq i S e (9)
vi. Menghitung pure sum of square :
S ′ i = S i − (V i × V e ) (10)
vii. Menghitung percent contribution dengan rumus:
⍴ i% = S ′ i S t ×  100% (11)
e.  Melakukan  strategi  Pooling  Up,  dipergunakan  jika  berdasarkan  perhitungan  ANOVA  terdapat faktor yang tidak berpengaruh signifikan secara statistik. Strategi ini untuk memastikan bahwa faktor  (x)  memiliki  pengaruh  terhadap  kualitas  produk  (meskipun  nilai  kontribusinya  kecil). Prosedur penggabungan ini dilakukan sampai derajat bebas error mendekati setengah dari total derajat bebas pengamatan (Montgomery, 2013).
f. Anova Signal to Noise Ratio (SNR).
Digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi variasi suatu respon. SNR untuk  nominal  is  the  best  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  (Krishnaiah  & Shahabudeen, 2012).
SN NTB =  10 𝐿𝑜𝑔 10 μ 2 σ 2 (12) μ  = 1 n ∑ y i 𝑛 𝑖−1 (13)
σ 2 = 1 n ∑ (y i −  𝜇) 2 𝑛 𝑖−1 (14)
Keterangan: n   = Jumlah pengulangan eksperimen
y 𝑖 = Data pengamatan ke-i (i = 1,2,3,…,n)
𝜇 =   Rata-rata 𝜎 =   Standar deviasi 6. Menentukan setting level optimal
Kondisi optimal suatu nilai respon diperoleh dari kombinasi faktor-faktor yang memberikan hasil optimal pada pengamatan dimana tiap-tiap faktor pada taraf tertentu memberikan nilai rata-rata SNR sesuai  dengan  tingkat  karakteristiknya.  Analisis  variasi  suatu  percobaan  dihasilkan  model  sebagai berikut (Titu et al., 2018)
y ijk ̂ =   y̅   +   A I +   B j (15) Nilai estimasi optimal yang dicapai dari percobaan adalah:
Y ijk ̂   =   y̅ + (A i ̅ − y̅) + (B j ̅ − y̅) (16) 7. Eksperimen konfirmasi
Eksperimen konfirmasi adalah eksperimen yang dilakukan untuk memeriksa kesimpulan yang didapat yang bertujuan untuk melakukan validasi terhadap kesimpulan yang diperoleh selama tahap analisis.  Selang  kepercayaan  untuk  menaksir  hasil  eksperimen  konfirmasi  dalam  rata-rata  adalah sebagai berikut:
CI mean =     ±   √(F 𝛼;𝑣1;𝑣2 × MS e | 1 𝑛𝑒𝑓𝑓 + 1 r |) (17)
μ konfirmasi − CI mean ≤   μ konfirmasi optimum ≤   μ konfirmasi + CI mean (18)
CI SNR = ±√(F 𝛼;𝑣1;𝑣2 × MS e | 1 𝑛𝑒𝑓𝑓 + 1 r |) (19)
μ konfirmasi − CI SNR ≤   μ konfirmasi optimum ≤ μ konfirmasi + CI SNR (20) Keputusan kondisi optimal dapat diterima atau tidak yaitu dengan membandingkan rata-rata nilai estimasi dan rata-rata hasil eksperimen konfirmasi dengan masing-masing selang kepercayaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Penetapan karakteristik kualitas
Karakteristik  kualitas  produk  facial  wash  tea  tree  oil  hijau  adalah  viscositas.  Viskositas  berkaitan dengan kemudahan konsumen dalam menggunakan sediaan  facial wash. Viskositas suatu sediaan tidak  boleh  terlalu  tinggi  (kental)  ataupun  terlalu  rendah  (cair).  Pada  SNI  06-4085-1996  tidak mencantumkan syarat viskositas, namun untuk mendapatkan sediaan facial wash yang memiliki sifat fisikokimia yang baik maka nilai viskositasnya sebesar 3.000-50.000 cPs (Soebagio et al., 2020).
Karakteristik kualitas yang diharapkan yaitu nominal is the best yang memiliki nilai target sebesar 37500  cPs.  Penentuan  nilai  viscositas  37500  cPs  berdasarkan  observasi  langsung  pada  bagian research and development dan wawancara.
2. Penetapan faktor dan level eksperimen.
Sebelum eksperimen dilakukan penentuan faktor dan level berdasarkan brainstorming dengan pihak  perusahaan.  Iqbal  dan  Dadan  (2018)  menyatakan  faktor-faktor  eksperimen  yang  dipilih merupakan faktor yang diasumsikan mempengaruhi viskositas rendah dari produk facial wash tea tree oil hijau. Faktor-faktor eksperimen yang dapat dihitung satuannya (Prawira & Rohdiana, 2018). Data level  persentase  kadar  bahan  kimiawi  yang  berpengaruh  terhadap  viskositas  produk  ditentukan dengan  menyesuaikan  peraturan  BPOM  No.23  tahun  2019  tentang  persyaratan  teknis  bahan kosmetika sedangkan untuk level faktor teknis yang mempengaruhi viskositas  rendah didapatkan dari hasil uji eksperimen  yang telah dilakukan divisi research & development sebelumnya.

## Tabel 1. Faktor dan level eksperimen
Tabel 1 menunjukkan Faktor yang mempengaruhi viscositas ada 7 yaitu air, NaCl, cocamide DEA, citric Acid, kecepatan mixing, waktu mixing dan suhu mixing. Faktor dan level faktor pada Tabel 1 akan dikombinasikan sebagai susunan eksperimen yang disesuaikan dengan orthogonal array yang dipilih pada tahap selanjutnya.
3. Penentuan orthogonal array (OA)
OA menunjukkan rancangan percobaan sehingga diketahui jumlah minimal eksperimen yang harus  dilakukan  namun  mendapatkan  informasi  yang  cukup.  Faktor  kontrol  penelitian  ini  adalah  7 dengan level faktor 2. Setiap Faktor mempunyai degree of freedom = (2-1) = 1, sehingga total degree of freedom adalah 7. Pada penelitian ini matriks orthogonal dipilih L8(2 7 ) karena degree of freedom sama  dengan  degree  of  freedom  dari  faktor  terkontrol.  L8(2 7 )  menunjukkan  jumlah  eksperimen sebanyak 8 dari 7 faktor kontrol dengan level faktor 2.
4. Melakukan eksperimen berdasarkan OA Pada  eksperimen ini digunakan alat-alat laboratorium seperti gelas ukur, pipet ukur, gelas beaker, pengaduk  kaca,  spatula  stainless  steel,  neraca  analitik,  pH  meter,  viscometer,  picnometer  dan inkubator. Adapun bahan-bahan yang digunakan diantaranya  air, disodium EDTA,  sodium laureth sulfat, cocamidopropyl betaine, cocamide DEA, NaCl, propylene glycol, allantoin, citric acid, larutan warna kuning, larutan warna biru dan DMDM hydantoin. Berdasarkan alat dan bahan dicampur sesuai level dari faktor.
5. Hasil eksperimen  Taguchi
Eksperimen dilakukan dengan 2 kali replikasi untuk masing-masing kombinasi level faktor dengan hasil akhir berupa nilai viskositas dari facial wash tea tree oil hijau pada Tabel 2.
Kode Faktor Level 1 2 A Air 64.3% 64.9% B NaCl 0.18% 0.2% C Cocamide DEA 1.6 % 2% D Citric acid 0.15% 0.3% E Kecepatan mixing 500 rpm 1000 rpm F Waktu mixing 30 menit 60 menit G Suhu mixing 25 0 C 50 0 C
Tabel 2. Hasil eksperimen Faktor Kontrol Viskositas (cPs) Mean ( µ) A  B  C  D  E  F  G  Rep 1 Rep 2 1  1  1  1 1  1  1  10338  11120 10729 1  1  1  2 2  2  2  36323  36985 36654 1  2  2  1 1  2  2  30587  31382 30984.5 1  2  2  2 2  1  1  38812  38950 38881 2  1  2  1 2  1  2  12983  12768 12875.5 2  1  2  2 1  2  1  37238  37782 37510 2  2  1  1 2  2  1  11223  12335 11779 2  2  1  2 1  1  2  17539  18921 18230 Rata-rata 24705.375
Data viscositas  pada Tabel 2 tersebut akan digunakan untuk menghitung  respon rata-rata dan nilai Rasio S/N (variabilitas), uji ANOVA dan Uji F dan strategi pooling up pada tahap selanjutnya. 6. Pembuatan tabel respon rata-rata Hasil  eksperimen  dihitung  respon  nilai  rata-rata  setiap  faktor  dan  level  faktornya  sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 3. Tabel Respon rata-rata Faktor A B C D E F G Level 1 29312.125  24442.125 19348 16592 24363.375  20178.875  24724.750 Level 2 20098.625  24968.625  30062.750  32818.750  25047.375  29231.875 24686 Diff 9213.500 526.500  10714.750  16226.750 684 9053 38.75 Rank 3 6 2 1 5 4 7
Contoh perhitungan ( A ̅ ) = ∑ 𝑙𝑒𝑣𝑒𝑙 1 pada faktor A
𝑛 = 10729+36654+30984,5+38881
4 = 29312.125 Berdasarkan  Tabel  3  diperoleh  level  faktor  terbaik  untuk  masing-masing  faktor.  Pemilihan tersebut berdasarkan nilai level yang paling mendekati dengan 37500 cPs. Berdasarkan perhitungan respon  rata-rata  didapatkan  hasil  bahwa  level  faktor  yang  paling  baik  untuk  masing-masing  faktor adalah faktor A level 1 kadar air  (60.43%), faktor B level 2 kadar NaCl (0.2%), faktor C level 2 kadar cocamide DEA (2%), faktor D level 2 kadar citric acid (0.3%), faktor E level 2 kecepatan mixing (1000 rpm), faktor F level 2 waktu mixing (60 menit) dan faktor G level 1 suhu mixing (25 o C).
7. Anova rata-rata
ANOVA rata-rata dilakukan analisis varian terhadap respon nilai rata-rata tiap faktor dan level faktor dari data pada Tabel 2.
Tabel 4. Anova rata-rata Sumber  Df SS MS Fratio SS'                Ratio% A 1 339554329 339554329  1046.903 339229987 15.522 B 1 1108809 1108809        3.419 1108809 0.051 C 1 459223470.25 459223470  1415.864 459223470 21.013 D 1  1053229662.25 1053229662  3247.285 1053229662 48.194 E 1 1871424         1871424        5.770 1871424 0.086 F 1 327827236 327827236  1010.747 327827236 15.001 G 1 6006.25 6006.25        0.019 6006 0.0003 Galat 8 2594733 324341.62 2919074 0.134 SS t 15  2185415669.75 100 Mean 1  9765688862.25 SS total 16 11951104532
Contoh perhitungan : SS total = ∑ 𝑌 2 = 10338 2 + 11120 2 + 36323 2 + ... + 18921 2
= 11951104532
Berdasarkan Tabel 4 dengan α = 0.01 diketahui bahwa faktor A, C, D dan F memiliki nilai F ratio > F tabel (F 0.01(1,8) = 11.26).   Faktor A, C, D dan F berpengaruh secara signifikan terhadap nilai rata-rata viscositas. Sedangkan untuk faktor B, E dan G akan di pooling up karena nilai F ratio lebih kecil dari nilai F tabel ,  hal  ini  menunjukan  bahwa  faktor  tersebut  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  sehingga digabungkan dengan nilai Galat.
8. Anova Signal to Noise Ratio (SNR) Tabel 5. Anova SN/R ` Sumber  Df SS
MS Fratio A 1 67.291     67.290 9.970 B 1 4.820 (pooled) C 1 346.010  346.010  335.390 D 1 131.460  131.460  127.430 E 1 4.130 (pooled) F 1 85.610    85.610 82.980 G 1 2.400 (pooled) Galat 8 11.348      1.030 Total 15 641.714
Tabel 5 menunjukkan faktor A, C, D dan F berpengaruh secara signifikan terhadap nilai SNR viskositas produk karena nilai Fratio lebih besar dari nilai Ftabel, (F0.01(1,11) = 9.65). 9. Menentukan setting level optimal
Proses penentuan setting level optimal dari faktor yang signifikan di Tabel 5, selanjutnya masing- masing faktor tersebut dipilih level yang rata-rata viskositas pada Tabel 3 yaitu tabel respon rata-rata yang paling mendekati target 37500 cPs. Akibatnya diperoleh level optimal faktor A level 1 (persentase water 64.3%), faktor C level 2 (persentase cocamide DEA 2%), faktor D level 2 (persentase citric acid 0.3%) dan faktor F level 2 (waktu mixing 60 menit) atau A1C2D2F2.
µ optimal = y̅ + ( A1 ̅̅̅̅ - y̅ ) + ( C2 ̅̅̅̅ - y̅ ) + ( D2 ̅̅̅̅ - y̅ ) + ( F2 ̅̅̅ - y̅ )
= 24705.375 + (29312.125 – 24705.375) + (30062.75 – 24705.375) + + (32818.75 – 24705.375) + (29231.875 – 24705.375) = 47308.630
10. Eksperimen konfirmasi
Eksperimen konfirmasi dilakukan  dengan 4 batch yang mengimplementasikan kombinasi level faktor optimal untuk viskositas facial wash tea tree oil hijau yaitu faktor A level 1 (persentase water 64.3%), faktor C level 2 (persentase cocamide DEA 2%), faktor D level 2 (persentase citric acid 0.3%) dan faktor F level 2 (waktu mixing 60 menit). Hasil eskperimen konfirmasi ada pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Eksperimen Konfirmasi Batch Viskositas (cPs) 1 30574 2 38826 3 35392 4 37928 Rata-Rata (µ) 35680 Tabel 7. Selang Kepercayaan Viscositas Rata-rata Prediksi  Selang kepercayaan Taguchi (optimal) Rata-rata 47308.630    47308.630 ± 1236.94 Variansi 47.535         47.535  ±  5.05 Eksperimen Konfirmasi Rata-rata 35680            35680± 1659.52 Variansi 55.37              55.37± 6.77
Tahap selanjutnya yaitu menghitung selang kepercayaan rata-rata dan SNR yang optimal, serta selang  kepercayaan  rata-rata  dan  SNR  pada  eksperimen  konfirmasi.  Bila  dibandingkan  selang kepercayaan  antara  Taguchi  dan  eksperimen  konfirmasi  ada  pada  Tabel  7.  Hasil  eksperimen konfirmasi  dengan  α=0,01  untuk  nilai  rata-rata  dan  SNR  dapat  diterima  karena  hasil  eksperimen konfirmasi  masih berada dalam  selang  kepercayaan hasil  optimal.  Hal  ini berarti  hasil  eksperimen Taguchi dapat diaplikasikan dan setting level optimal dapat dijadikan acuan dalam proses produksi produk facial wash tea tree oil hijau untuk mengurangi cacat produk.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dapat disimpulkan bahwa kombinasi setting level yang optimal dari faktor-faktor yang berpengaruh pada kualitas produk facial wash tea tree oil hijau di PT X adalah faktor A level 1 (persentase air 64,3%), faktor C level 2 (persentase cocamide DEA 2%), faktor D level 2 (persentase citric acid 0,3%) dan faktor F level 2 (waktu mixing 60 menit).

## REFERENSI
Arina,  F.  (2015).  Perancangan  Parameter  Dengan  Pendekatan  Taguchi  Untuk  Data  Diskrit.  Jurnal BIAStatistics, 9(1), 1–7.
Chou, S., & Chen, J. C. (2017). Taguchi-Based Six Sigma Approach to Optimize Surface Roughness for Milling Processes. 11(10), 1653–1658.
Halimah,  P.,  & Ekawati, Y.  (2020).  Penerapan  Metode  Taguchi  untuk  Meningkatkan  Kualitas  Bata Ringan  pada  UD.  XY  Malang.  JIEMS  (Journal  of  Industrial  Engineering  and  Management Systems), 13(1), 13–26. https://doi.org/10.30813/jiems.v13i1.1694
Hartono,  M.  (2012).  Meningkatkan  Mutu  Produk  Plastik  Dengan  Metode  Taguchi.  Jurnal  Teknik Industri, 13(1), 93. https://doi.org/10.22219/jtiumm.vol13.no1.93-100
Hernadewita, H., Rochmad, I., Hendra, H., Hermiyetti, H., & Yuliani, E. N. S. (2019). An analysis of implementation  of  Taguchi  method  to  improve  production  of  pulp  on  hydrapulper  milling. International  Journal  of  Production  Management  and  Engineering,  7(2),  125–131. https://doi.org/10.4995/ijpme.2019.10163
Krishnaiah, K., & Shahabudeen, P. (2012). Applied Design of Experiments and Taguchi Methods. PHI Learning Private Limited.
Montgomery, D. C. (2013). Introduction to Statistical Quality Control (7th ed.). John Wiley and Sons, Inc.
Montgomery, D. C. A. S. U. (2013). Design and Analysis of Experiments (8th ed.). John Wiley & Sons, Inc.
Prawira-Atmaja,  M.  I.,  &  Rohdiana,  D.  (2018).  DIVERSIFIKASI  PRODUK  BERBASIS  TEH  PADA INDUSTRI PANGAN, FARMASI, DAN KOSMETIK Diversification of Tea Based Products in the Food, Pharmaceutical and Cosmetic Industry. Perspektif, 17(2), 150–165. https://doi.org/10.21082/psp.v17n2.2018.150-165
Rachman, F. R., Setiawan, T. A., Karuniawan, B. W., & Maya, R. A. (2019). Penerapan Metode Taguchi Dalam  Optimasi  Parameter  Pada  Proses  Electrical  Discharge  Machining  (EDM).  J  Statistika:
Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika, 12(1), 7–12. https://doi.org/10.36456/jstat.vol12.no1.a1991
Rushing,  H.,  Karl,  A.,  &  Wisnowski,  J.  (2013).  Design  and  analysis  of  experiments  by  Douglas Montgomery: A supplement for using JMP. SAS Institute Inc. https://doi.org/10.2307/2983009 Soebagio, T. T., Hartini, Y. S., & Mursyanti, E. (2020). Aktivitas Antibakteri Sediaan Sabun Wajah Cair Ekstrak Herba Pegagan (Centella asiatica (L.) Urban) terhadap Pertumbuhan Staphylococcus aureus  dan  Propionibacterium  acnes.  Biota :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Hayati,  5(2),  69–80. https://doi.org/10.24002/biota.v5i2.2698
Sulistyawan, E. (2015). Analisis Optimasi Ketelitian Dimensi, Kekasaran Permukaan dan Laju Elekroda pada Proses Electric Disvharge Machining dengan metode taguchi Multi Respon. Statistika, 7,
1–14.
Telaumbanua,  A.,  Siregar,  K.,  &  Sinaga,  T.  S.  (2013).  Analisis  Pengendalian  Kualitas  Dengan Pendekatan Metode Taguchi Pada Pt Asahan Crumb Rubber.  Jurnal Teknik Industri FT USU, 3(5), 1–7.
Titu, A. M., Sandu, A. V., Pop, A. B., Titu, S., & Ciungu, T. C. (2018). The Taguchi Method Application to Improve the Quality of a Sustainable Process. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 374(1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/374/1/012054
Trenggonowati, D. L., Ulfah, M., Arina, F., & Wardhani, A. M. (2020). Pengendalian kualitas continuous tandem cold mill (CTCM) menggunakan metode Taguchi pada divisi cold rolling mill di PT. XYZ. Teknika: Jurnal Sains Dan Teknologi, 16(2), 293. https://doi.org/10.36055/tjst.v16i2.9242
Williams, K. W., Bellows, B., Dees, D., Engler, D., Lindner, R., & King, J. J. (2007). SN Ratios for Continuous Variables. In
Taguchi’s
Quality Engineering Handbook. https://doi.org/10.1002/9780470258354.ch12