## PEMANFAATAN LIMBAH PLASTIK SEBAGAI BAHAN CAMPURAN BATAKO DALAM IMPLEMENTASI GREEN MANUFACTURING
Mustakim 1 , Dwi Iryaning Handayani 2 , Yustina Suhandini 3
1,2,3 Prodi T eknik Industri, Universitas Panca Marga takimteknik@gmail.com 1 , dwiiryaninghandayani@yahoo.co.id 2 , yustina.upm@gmail.com³

## ABSTRACT
Untuk  menjaga  kelestarian  lingkungan  perlu  melakukan  inovasi  penggunaan  limbah  dalam  pembuatan  bahan bangunan,  Limbah  Botol  Plastik  yang  dihancurkan  dapat  diolah  untuk  dijadikan  alternatif  bahan  campuran  dalam pembuatan  batako  yang  ramah  lingkungan,  metode  yang  digunakan  adalah  design  experimen  dengan  menggunakan metode  taguci,  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  produk  batako  dengan  memanfatkan  limbah  plastik, menentukan  komposisi  untuk  pembuatan  batako.  benda  uji  berbentuk  batako  dengan  luas  40.000  mm2,  dengan  uji Maksimum kuat tekan batako, dari hasil pengujian komposisi yang memiliki kekuatan tekan paling tinggi adalah semen dan agregat ( 1 : 07 ), komposisi air dan semen (40% : 60%), komposisi limbah botol plastic (25%), komposisi pasir dan abu batu (60%  :  40%)  dengan    dengan  hasil  tekan  kuat  rata  rata  13,5275  Mpa,  sedangkan  kuat  tekan  batako  pada umunya hanya 3-5 Mpa
Keywords : Green Manufacturing, Metode Taguchi, Limbah botol plastik

## INTRODUCTION
Teknologi  mendesak  seluruh  aspek  kehidupan  untuk  berkembang  dan  melakukan  inovasi,  termasuk  di  bidang konstruksi bangunan. Bahan teknik adalah bahan-bahan yang digunakan pada struktur bangunan, bahan yang digunakan untuk  bangunan  terdiri  dari  bahan-bahan  atap,  dinding  dan  lantai.  Bahan-bahan  tersebut  banyak  dijumpai  dalam berbagai  bentuk  seperti  kayu  dan  logam,  serta  batu  bata,  batako,  dan  beton.  Salah  satu  bahan  bangunan  dalam pembuatan  dinding  dan  lantai  adalah  batako  yang  merupakan  bata  cetak  alternatif  pengganti  batu  bata  yang  tersusun dari  komposisi  pasir,  semen,  dan  air.  Batako  merupakan  bahan  bangunan  yang  difokuskan  pada  konstruksi  dinding bangunan non-struktural.
Batako  termasuk  bahan  penyusun  dinding  yang  bersifat  non-struktural.  Meskipun  sifatnya  hanya  bagian  non- struktural  dari  bangunan  bukan  berarti  batako  tidak  memiliki  standard  kekuatan  dan  toleransi  yang  harus  dipenuhi, karena  dalam  penggunaannya  batako  dengan  mutu  tertentu  dapat  dipakai  dalam  konstruksi  yang  memikul  beban. Terdapat  batasan-batasan  tertentu  sebagai  persyaratan  pada  batako  agar  dalam  penggunaannya,  batako  memiliki ketahanan dari berbagai macam pengaruh baik pengaruh secara langsung ataupun tidak langsung seperti ketentuan  di dalam Standar Nasional  Indonesia  (SNI).
Batako merupakan salah satu alternatif bahan dinding yang murah dan relatif kuat. Batako terbuat dari campuran semen, pasir  dan  air  yang  dicetak  dengan  ukuran  standard.  Biasanya  pengerjaannya  dilakukan  secara manual, namun sekarang sudah sering dibuat secara masinal. Batako yang diproduksi, bahan bakunya terdiri dari pasir, semen, dan air dengan  perbandingan  75:20:5.  Perbandingan  komposisi  ini  sesuai  dengan  Pedoman  Teknis  yang  dikeluarkan  oleh Departemen Pekerjaan Umum tahun 1986.
Limbah merupakan permasalahan besar di setiap tempat terutama di Negara berkembang, misalnya sampah non- organik.  Padahal  semua  limbah  baik  itu  organik  maupun  non-organik  sama-sama  dapat  menyebabkan  pencemaran lingkungan.  Berdasarkan  alasan  tersebutlah  penulis  ingin  melakukan  penelitian  yang  mendalam  tentang  pemanfaatan limbah yang dalam hal ini berupa limbah botol plastik dan abu batu dengan konsep green manufacturing . Green  Manufacturing adalah  suatu  proses  produksi  yang  menggunakan  input  dengan  dampak lingkungan  yang relatif rendah,  dan  menghasilkan  sedikit  atau  tidak  ada  limbah  atau  polusi  2  . Green  Manufacturing mengarah  pada  suatu perancangan sistem manufaktur ramah lingkungan dengan mengubah proses bahan baku, proses produksi, penggunaan energi serta  dapat mengurangi  dampak  lingkungan  yang merugikan  9  . Green  Manufacturing juga dianggap sebagai proses  yang  inovatif  karena  potensi  dan  alasan  yang  dapat  berguna  dalam  mengurangi  limbah,  pencegahan  polusi, konservasi energi  7  .
Salah  satu  limbah  yang  harus  ditangani  salah  satunya  ialah  limbah  botol  plastik,  limbah  botol  ini  merupakan masalah  serius  dan  harus  ditangani  dengan  baik,  karena  semua  orang  sering  menggunakan  botol  plastik  mengingat kemasan botol plastik ini lebih ringkas dan sangat ringan untuk dibawa kemana-mana. Limbah botol kemasan ini dapat di daur kembali sebagai bahan baku dalam produksi produk-produk baru  5  . Sebuah studi  tentang model sistem green manufacturing yang  merancang sistem manufaktur ramah  lingkungan dengan  mengubah  bahan  baku,  proses  produksi,  dan penggunaan  energi,  dapat mengurangi  biaya  operasional dan dampak lingkungan  9  .  Suatu  perusahaan manufaktur  yang menggunakan green  manufacturing dapat menguntungkan perusahaan, juga menguntungkan lingkungan serta produk yang dihasilkan juga akan berdampak terhadap konsumen  6  .
Limbah  botol  plastik  salah  satu  jenis  plastik  yang  paling  banyak  digunakan,  limbah  botol  ini  berjenis polyethylene terephthalate atau  PET  4  .  Pemakaiannya cukup  cepat  karena berfungsi sebagai kemasan yang  baik untuk produk  minuman.  PET  mempunyai  keuntungan  dengan  sifat  yang  dimiliki,  yaitu  tahan  terhadap  kimia,  bening  dan stabilitas  termal,  serta  baik  pada  kekuatan  tarik.  Karena  sifat-sifat  yang  dimilikinya  itu  dapat  mencemari  lingkungan dan harus diatasi dengan baik salah satunya dengan green manufacturing  6  .
Berlatarbelakang  dengan  tingginya  produksi  produk  domestik  diimbangi  dengan  tingginya  konsumsi  produk yang menggunakan botol plastik tersebut sehingga wajar limbah botol plastik menjadi momok baru dalam pencemaran lingkungan.  Karena  jumlahnya  yang  sangat  banyak  dan  mudah  didapat,  maka  penulis  ingin  melakukan  penelitian  ini untuk  mendapatkan  suatu  produk  berkualitas  tinggi  namun  ekonomis  yang  dihasilkan  dari  limbah  botol  plastik  maka penulis  juga  ingin  melakukan  variasi  limbah  botol  plastik  dengan  abu  batu  yang  merupakan  limbah  yang  bersifat organik dan non-organik. Penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan sesuatu yang bermanfaat dalam menghasilkan batako yang berkualitas dan ramah lingkungan.
Dari  hasil  analisa  kandungan  kimia  yang  terdapat  dalam  plastik  dan  abu  batu  maka  sangat  dimungkinkan dilakukannya  pemanfaatan  botol  plastik  jenis  PET  ( Polyethylene  Terephthalate )  dan  abu  batu  tersebut  sebagai  bahan subtitusi  dalam  pembuatan  batako.  Dengan  demikian  meterial tersebut  akan  dikaji pemanfaatannya  sebagai  substitusi agregat halus pada pembuatan batako.

## METHOD

## Green Manufacturing
Green Manufacturing dapat digunakan untuk fasilitas Green Industri untuk meningkatkan hasil lingkungan dari  proses  produksi,  mengurangi  biaya  bahan  baku,  dengan  menggunakan  lebih  sedikit  energi  dan  menggunakan kembali limbah daur ulang daripada membeli bahan baru untuk produksi  2  . Mengurangi dampak lingkungan terhadap masyarakat  yang  juga  akan  meningkatkan  citra  perusahaan, Green  Manufacturing adalah  suatu  proses  produksi  yang menggunakan  input  dengan  dampak  lingkungan  yang  relatif  rendah,  dan  menghasilkan  sedikit  atau  tidak  ada  limbah atau polusi  7  , Green Manufacturing mengarah pada suatu perancangan  sistem  manufaktur ramah lingkungan dengan mengubah proses bahan baku, proses produksi, penggunaan energi serta  dapat mengurangi  dampak  lingkungan  yang merugikan  6  . Green  Manufacturing juga  dianggap sebagai proses yang inovatif karena potensi dan alasan yang dapat berguna dalam mengurangi limbah, pencegahan polusi, konservasi energi  8  .
Desain  eksperimen  (percobaan)  adalah  evaluasi  serentak  terhadap  dua  atau  lebih  faktor  (parameter)  terhadap kemampuannya  untuk  mempengaruhi  rata-rata  atau  variabilitas  hasil  gabungan  dari  karakteristik  produk  atau  proses tertentu.  Pada  Umumnya  desain  eksperimen  bertujuan  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan suatu rancangan percobaan.  8 
Pengertian Taguchi
Dr.  Genichi  Taguchi  mengumumkan  ide  dan  gagasannya  mengenai quality  engineering yang  telah  digunakan selama beberapa tahun di Jepang. Pada tahun 1980-an ide mengenai desain percobaan ini telah diperkenalkan di dunia barat. Sasaran quality engineering adalah merancang kualitas kedalam tiap-tiap produk dan proses yang sesuai, metode Taguchi  merupakan  metodologi  baru  dalam  bidang  teknik  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  produk  dan proses  serta  dapat  menekan  biaya  dan resources seminimal  mungkin.  Sasaran  metode  Taguchi  adalah  menjadikan produk robust terhadap noise , karena itu sering disebut sebagai Robust Design  8  .
Matriks Ortogonal ( Orthogonal Array ) Matriks Ortogonal ( Orthogonal Array ) adalah matriks fraksional faktorial yang memiliki perbandingan taraf dari faktor  yang  seimbang. Elemen-elemen  matriks  ortogonal  disusun  menurut  baris  dan  kolom.  Kolom merupakan  faktor dalam  percobaan.  Baris  merupakan  kombinasi  dari  taraf  faktor  dalam  percobaan.  Matriks  disebut  ortogonal  karena semua kolom dapat dievaluasi secara independen satu sama lain  8 
Pada penelitian yang kami lakukan akan mendapatkan data hasil Kuat Tekan Batako berupa tabel dan data yang telah dikumpulkan selanjutnya akan diolah dengan menggunakan dua cara, yaitu analysis of variance (ANOVA) untuk nilai rata-rata dan ANOVA untuk nilai signal to noise ratio (SNR).
1. Perhitungan Nilai Rata-rata dan SNR :
a. Perhitungan nilai rata-rata untuk hasil eksperimen ke-1
μ = ................  3 
b. Perhitungan nilai SNR untuk hasil eksperimen ke-1
η = ˗10 log 10 ǀ   1/y i .............  3 
2. Perhitungan ANOVA Nilai Rata-rata
Integrasi Failure Tracking Matrix (FTM) dan Failure Modes and Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Pulveri z er
a. Menghitung nilai rata-rata semua eksperimen
b. Menghitung nilai rata-rata setiap level faktor, contoh faktor A level 1
c. Membuat response tabel dan response graph
d. Menghitung nilai total sum of square
e. Menghitung nilai sum of squares due to mean
f. Menghitung nilai sum of squares due to factors , contoh perhitungan faktor A
g. Menghitung nilai sum of squares due to error
h. Menghitung derajad bebas, contoh perhitungan faktor A
i. Menghitung nilai mean sum of squares , contoh perhitungan faktor A
j. Menghitung nilai F ratio , contoh perhitungan faktor A
k. Menghitung pure sum of squares , contoh perhitungan faktor A
l. Menghitung percent contribution , contoh perhitungan faktor A m. Pooling up  1 
3. Perhitungan ANOVA Nilai SNR
a. Menghitung nilai rata-rata SNR seluruh eksperimen
= ................  3 
b. Menghitung nilai rata-rata SNR setiap level faktor, contoh faktor A level 1
jk = ................  3 
c. Membuat response tabel dan response graph
d. Menghitung nilai total sum of squares
e. Menghitung nilai sum of squares due to mean
f. Menghitung nilai sum of squares due to factors , contoh perhitungan faktor A
g. Menghitung drajad bebas, contoh faktor A
h. Menghitung nilai mean sum of squares
i. Menghitung nilai F- ratio , contoh perhitungan faktor A
j. Menghitung pure sume of squares , contoh perhitungan faktor A
k. Menghitung percent contribution , contoh perhitungan faktor A  1 

## DISCUSSION
Jenis penelitian ini adalah ekseprimen, yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui sebenarnya tentang seberapa pengaruhnya jika limbah botol plastik  jenis PET di campurkan kedalam adonan bahan pembuatan batako dan nantinya  akan  dilakukan  uji  kuat  tekan.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam  rangka  mencari  dan  mengumpulkan sejumlah data untuk memperoleh gambaran tentang pemanfaatan limbah botol plastik tersebut. Karakteristik kualitas pada penelitian ini adalah Larger The Better dengan responnya yaitu kulitas kuat tekan sampel batako. Pengujian kuat tekan  batako  (Mpa)  dilakukan  menggunakan Digital  Display  Hydroulic  Compression  Machine yang  dilakukan  di Laboratorium
Tabel 1  Hasil Kuat Tekan Batako Eksperimen Luas Penampang (mm 2 )
Beban Maksimum
R1 (Mpa)  R2 (Mpa)  R3 (Mpa) R1 (KN) R2 (KN) R3 (KN) 1 40000 169,800 163,340 165,400 11,037 10,6171 10,751 2 40000 174,720 170,260 172,220 11,3568 11,0669 11,1943 3 40000 123,800 119,400 121,310 8,047 7,761 7,88515 4 40000 103,190 98,870 101,670 6,70735 6,42655 6,60855 5 40000 118,860 110,780 115,470 7,7259 7,2007 7,50555 6 40000 154,960 148,280 150,120 10,0724 9,6382 9,7578 7 40000 117,450 112,790 115,310 7,63425 7,33135 7.49515 8 40000 212,960 202,960 208,430 13,8424 13,1924  13,54795 9 40000 69,480 54,560 60,870 4,5162 3,5464 3,95655

## Perhitungan Nilai Rata-rata dan SNR
Berikut ini perhitungan dari nilai rata-rata dan juga nilai SNR:
1. Perhitungan nilai rata-rata untuk hasil eksperimen ke-1, sebagai berikut :
μ =   (11,037+10,6171+10,751)
μ = 10,8017
2. Perhitungan nilai SNR untuk hasil eksperimen ke-1, sebagai berikut :
η = ˗10 log 10 ǀ   ( + +
) ǀ
η = 0,0007719
Tabel 2 nilai rata-rata dan SNR Eksperimen Faktor Terkontrol Rata-rata SNR A B C D 1 1 1 1 1 10,801 0,0007719 2 1 2 2 2 11,206 1,3949336 3 1 3 3 3 7,897 0,6925975 4 2 1 2 3 6,580 0,4807507 5 2 2 3 1 7,477 0,6196938 6 2 3 1 2 9,822 0,7108381 7 3 1 3 2 7,486 0,720487 8 3 2 1 3 13,527 2,0311579 9 3 3 2 1 4,006 0,173233
Berikut perhitungan ANOVA nilai rata-rata : 1. Menghitung nilai rata-rata semua eksperimen
=
=
= = 8,756366
2. Menghitung nilai rata-rata setiap level faktor,faktor A level 1
jk =
A1 =
A1 = = 9,968472
3. Membuat response tabel dan response graph .
Integrasi Failure Tracking Matrix (FTM) dan Failure Modes and Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Pulveri z er
Tabel 3 Tabel Respon Nilai Rata-rata
Faktor A B C D Level 1 9,968472 8,289810 11,384027 7,428488 Level 2 7,960333 10,736988 7,264399 9,505238 Level 3 8,340294 7,242299 7,620671 9,335371 Selisih 2,008139 3,494689 3,763356 0,169867 Ranking 3 2 1 4
4. Menghitung nilai total sum of square
SS total = ΣY 2 SS total = 11,037 2 + 10,6171 2 + 10,751 2 + . . . . + 3,95655 2 SS total = 2267,482 5. Menghitung nilai sum of squares due to mean Mean (s m ) = n 2
mean = 27 * 8,756366 2 mean = 2070,197
6. Menghitung nilai sum of squares due to factors , perhitungan faktor A
SS A = n A1 * + n A2 * + n A3 * ˗ S m
SS A = (9 * 9,968472 2 ) + (9 * 7,960333 2 ) + (9 * 8,340294 2 ) - 2070,197 SS A = 20,484026 7. Menghitung nilai sum of squares due to error SS e = SS total ˗ S m ˗ (SS A + SS B + SS C + SS D ) SS e = 2267,692 – 2070,197 – (20,484026 + 57,896274 + 93,783322 + 23,933686) SS e = 1,397692 8. Menghitung derajad bebas, perhitungan faktor A DF A = jumlah level ˗ 1 DF A = 3 ˗ 1
Gambar 1 Response Graph Nilai Rata- Rata
DF A = 2
9. Menghiung nilai mean sum of squares , perhitungan faktor A
MS A =
MS A = MS A =
10. Menghitung nilai F ratio , perhitungan faktor A
F A =
F A =
F A = 131,901415 11. Menghitung pure sum of squares , perhitungan faktor A SS A’ = SS A ˗ DF A * M e SS’ A = 20,484026 – (2 * 0,077694) SS’ A = 20,328728 12. Menghitung percent contribution , perhitungan faktor A
P A = * 100%
P A = * 100%
P A = 0,103666%
Tabel 4 ANOVA Rata-rata Sourc e SS DF MS F Ratio SS’ Ratio % F tabel A 20,484 2 10,2420 131,9014 20,3287 0,1036 3,55 B 57,859 2 28,9479 372,8045 57,7405 0,2944 3,55 C 93,782 2 46,8913 603,8887 93,6274 0,4774 3,55 D 23,933 2 11,9666 154,1115 23,7779 0,1212 3,55 Error 1,3976 18 0,0776 1 3,6815 34,1227 SSt 196,097 26 0,4150 196,0972 100 Mean 2070,197 1 Sstotal 2267,482 27
Dari  tabel  ANOVA  diketahui  bahwa  faktor  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  yaitu  faktor  A  dan  faktor  B terhadap kuat tekan batako, dimana memiliki perbandingan F ratio lebih besar dari F-tabel (F0,05;2;18) = 3,55 13. Pooling up Pada  tahap pooling  up merupakan  rekomendasi  untuk  penggunaan  separuh  jumlah  derajad  kebebasan  pada orthogonal array yang digunakan. Hal ini bertujuan agar adanya penghindaran dari estimasi yang berlebihan dan juga menghindari kesalahan pada eksperimen. Pooling up diberlakukan pada faktor-faktor kurang signifikan yaitu faktor C dan faktor D, berikut perhitungan pooling up :
Integrasi Failure Tracking Matrix (FTM) dan Failure Modes and Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Pulveri z er
SS ( pooled e) = SSe + SSC +SSD = 1,3976 + 93,782 + 23,933 = 119, 1126 DF ( pooled e) = Dfe + DFc + DFD = 18 + 2 + 2 =22 MS ( pooled e) =
= = 5,414209
Tabel 5 ANOVA nilai rata-rata setelah pooling Source  Pool SS DF MS F Ratio SS’ Ratio % F tabel A 20,484 2 10,2420  131,9014  20,3287 0,1036 3,55 B 57,859 2 28,9479  372,8045  57,7405 0,2944 3,55 C Y 93,782 - - - - - - D Y 23,933 - - - - - - Error Y 1,3979 - - - - - - Pooled 119,1126 22 05,414 1 3,6815 35,1227 SSt 196,097 26 0,4150 196,0972 100 Mean 2070,197 1 Sstotal 2267,482 27
Berdasarkan  tabel  ANOVA  setelah pooling diketahui  bahw  faktor  A  dan  faktor  B  mempengaruhi  kuat  tekan batako, dengan kata lain dua faktor tersebut memiliki kontibusi terbesar untuk meningkatkan nilai rata-rata eksperimen kuat  tekan  batako.  Untuk  faktor  C  dan  faktor  D  sebenarnya  memiliki  kontribusi  juga  tetapi nilainya  lebih  kecil.  Dari tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  persen  kontribusi error sebesar  35,1227%  yang  dapat  diartikan  bahwa  semua faktor yang signifikan mempengaruhi nilai rata-rata sudah cukup dimasukkan dalam ekspeimen (syarat metode Taguchi untuk pesen kontribusi ≤ 50%).

## Perhitungan ANOVA Nilai SNR
Berikut ini langkah-langkah perhitungan ANOVA nilai SNR : 1. Menghitung nilai rata-rata SNR seluruh eksperimen =
= = 0,75827372
2. Menghitung nilai rata-rata SNR setiap level faktor, faktor A level 1
=
= 0,696101
3. Membuat response tabel dan response graph
Tabel 6 response tabel nilai SNR Faktor A B C D Level 1 0,696101 0,40066986 0,91425596 0,26456623 Level 2 0,60376086 1,3485951 0,68297243 0,94208623 Level 3 0,91721496 0,5255562 0,6775926 1,0681687 Selisih 0,3134541 0,94792524 0,23666336 0,80360247 Ranking 3 1 4 2
Pada Gambar berikut ini memaparkan response graph nilai SNR
4. Menghitung nilai total sum of squares
SS total = Σ η 2 SS total = 0,0007719 2 + 1,3949336 2 + . . . . + 0,173233 2
SS total = 8,569448 5. Menghitung nilai sum of squares due to mean Sm = η * 2
Sm = 9 x 0,75827372 2 Sm = 5,174811
6. Menghitung nilai sum of squares due to factors , perhitungan faktor A
SS A = n A1 * η 2 + n A2 * η 2 + n A3 * η 2 ˗ Sm
SS A = (3 x 0,696101 2 ) + (3 x 0,60376086 2 ) + (3 x 0,91721496 2 ) – 5,174811 SS A = - 0,103709816649 S ( pooled e) = SSC + SSD S ( pooled e) = 0,10953009 + 1,12070737 S ( pooled e) = 1, 23023746 7. Menghitung drajad bebas, faktor A DF A = jumlah level ˗ 1 DF A = 3 ˗ 1 DF A = 2 8. Menghitung nilai mean sum of squares
Gambar 2 Response Graph nilai SNR
Integrasi Failure Tracking Matrix (FTM) dan Failure Modes and Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Pulveri z er
MS A =
MS A =
MS A = 0,61511873 9. Menghitung nilai F ratio , contoh perhitungan faktor A
F A =
F A =
F A = 2,000060 10. Menghitung pure sume of squares , perhitungan faktor A SS A’ = SS A ˗ DF A * M e SS’ A = 1,23023746 – (2 * 0,30755) SS’ A = 0,61513746 11. Menghitung percent contribution , perhitungan faktor A
P A = * 100%
P A = * 100%
P A = 0,1519 %
Tabel 6  perhitungan ANOVA untuk nilai SNR Source Pool SS DF MS F Ratio SS’ Ratio % F tabel A -1037 2 0,6151 2,0001 0,6151 0,1519 6,94 B 1,5915 2 0,7957 2,5974 0,9765 0,3924 6,94 C Y 0,1095 - - - - - - D Y 1,1207 - - - - - - E 1,2302 4 0,0981 1 0,7849 17,0233 SSt 4,0520 8 4,0520 100 Mean 5,174 1 Sstotal 8,569 9
Berdasarkan  perhitungan  ANOVA  nilai  SNR  diatas  menunjukkan  bahwa  nilai  persen  kontribusi  pada error sebesar  17,0233  %  yang  menunjukkan  bahwa  semua  faktor  siginifikan  mempengaruhi  variansi  sudah  dimasukkan dalam eksperimen ini (syarat metode Taguchi untuk persen kontribusi ≤ 50 %).

## Penentuan Setting Level
Setelah menghitung ANOVA untuk nilai rata-rata dan juga nilai SNR, didapatkan level-level faktor optimal dari setiap faktor yang berpengaruh. Pada Tabel 4. merupakan tabel setting level optimal
Tabel 7 Setting Level
Faktor Pengaruh Setting Level A Signifikan A1 B Signifikan B2 C Kurang signifikan C3 D Kurang signifikan D1

## Selang Kepercayaan Kondisi Optimal
Perkiraan selang kepercayaan dilakukan dengan cara membandingkan pada hasil eksperimen konfirmasi, dimana jika nilai  perkiraan  dari hasil  eksperimen  memiliki nilai hampir  sama atau  mendekati maka  dapat  disimpulkan  bahwa rancangan  eksperimen Taguchi  sudah memenuhi  syarat  yang ada.  Berikut ini  perhitungan  selang  kepercayaan  kondisi optimal untuk nilai rata-rata dan juga untuk nilai SNR.
1. Perkiraan selang kepercayaan kondisi optimal nilai rata-rata
a. Perkiraan kondisi optimal Nilai rata-rata untuk seluruh data yaitu ȳ =
μ predisksi =   + ( -  ) + ( +  ) μ predisksi = + - μ predisksi = 9,968472 + 10,367988 – 8,756366 μ predisksi = 11,580094 b. Perhitungan selang kepercayaan
Cl mean = ±
Dengan ne ff :
ne ff =
ne ff =
ne ff = = 5,4
Maka perhitungan selang kepercayaan sebagai berikut :
Cl mean = ±
Cl mean = ± = ǀ ǀ
Cl mean = ±
Cl mean = ± 0,343796 Didapatkan selang kepercayaan nilai rata-rata optimal Μ prediksi – Cl mean ≤ μ prediksi ≤ μ prediksi + Cl mean 11,580094 – 0,343796 ≤ μ prediksi 11,580094 + 0,343796 11,236298 ≤ μ prediksi 11,92389
2. Perkiraan selang kepercayaan kondisi ptimal nilai SNR
a. Perkiraan kondisi optimal untuk nilai SNR Nilai rata-rata untuk SNR seluruh data yaitu   = 0,75827372
η prediksi =   + ( -  ) + ( +  ) η prediksi = + - η prediksi = 0,696101 + 1,3485951 - 0,75827372 η prediksi = 1,28642238 b. Perhitungan selang kepercayaan
Cl SNR =
Dengan neff :
ne ff =
Integrasi Failure Tracking Matrix (FTM) dan Failure Modes and Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Pulveri z er
ne ff =
ne ff = 1,8
Maka selang kepercayaan untuk nilai SNR :
Cl SNR = Cl SNR =
* ǀ ǀ
Cl SNR =
* ǀ ǀ
Cl SNR =   0,648248
Didapatkan selang kepercayaan nilai SNR optimal Μ prediksi – Cl SNR ≤ μ prediksi ≤ μ prediksi + Cl SNR 17,45735565 - 0,648248 ≤ μ prediksi 17,45735565 + 0,648248 16,809108 ≤ μ prediksi 18,105604
Tabel 8 Hasil Kuat Tekan Batako Eksperimen  Konfirmasi
Eksperimen Luas Penampang (mm 2 ) Beban maks (N) Kuat Tekan (Mpa) 1 40000 169,800 11,037 2 40000 174,720 11,3568 3 40000 123,800 8,047 4 40000 103,190 6,70735 5 40000 118,860 7,7259 6 40000 154,960 10,0724 7 40000 117,450 7,63425 8 40000 212,960 13,8424 9 40000 69,480 4,5162
Perhitungan nilai rata-rata dan juga variansi : 1. Perhitungan nilai rata-rata
μ =
μ = (11,037 + 11,3568 + . . . . + 4,5162)
μ = 8,09393
2. Perhitungan nilai SNR
η = -10 log 10 ǀ
η = -10 log 10 ǀ ( + . . . +
η = 0,065943
Perhitungan selang kepercayaan eksperimen konfirmasi : 1. Untuk nilai rata-rata
Cl mean = ± Cl mean = ± + ǀ
Cl mean = ± 0,426640 Maka selang kepercayaan eksperimen konfirmasi untuk nilai rata-rata : μ confirmation – Cl mean ≤ μ confirmation ≤ μ confirmation + Cl mean 8,09393 - 0,426640 ≤ μ confirmation 8,09393 + 0,426640 7,66729 ≤ μ confirmation 8,52057 2. Untuk nilai SNR
Cl SNR = ±
Cl SNR = ± + ǀ
Cl SNR = ± 0,704177 Maka selang kepercayaan eksperimen konfirmasi untuk nilai SNR : μ confirmation – Cl SNR ≤ μ confirmation ≤ μ confirmation + Cl SNR 0,065943 - 0,704177 ≤ μ confirmation 0,065943 + 0,704177 -0,638234 ≤ μ confirmation 0,77012
Setelah  menghitung  selang  kepercayaan  eksperimen  konfirmasi,  berikutnya  membuat  perbandingan  dengan  selang kepercayaan kondisi optimal yang dipaparkan Gambar 3 dan Gambar 4
dapat  dilihat pula hasil  dari  eksperimen konfirmasi untuk nilai  SNR  juga  dapat  diterima  dengan  pertimbangan  selang kepercayaan dikarenakan nilai selang kepercayaan eksperimen konfirmasi berada dalam nilai optimal.

## CONCLUSION
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan : Kualitas batako dengan campuran limbah botol plastik sampel layak digunakan sebagai kontruksi bangunan karena hasil kuat tekan rata-rata yang di dapat adalah 8,756366 (Mpa), sedangkan kuat tekan batako pada umunya hanya 3-5 Mpa. Komposisi bahan baku yang optimal dan memiliki  kuat  tekan  rata-rata  dari  3  replikasi  pada  sampel  8  (13,5275  Mpa)  dimana  memiliki  komposisi  semen  dan agregat   (1:07),  air dan semen (40% : 60%), limbah botol  plastic (25%), pasir dan abu batu (60%:40%), sehingga dengan nilai kekuatan 13,5275 Mpa komposisi ini layak untuk digunakan.
Gambar 3 Perbandingan Selang Kepercayaan Nilai Rata-rata
Gambar 4 Perbandingan Selang Kepercayaan Nilai Rata-rata
Integrasi Failure Tracking Matrix (FTM) dan Failure Modes and Analysis (FMEA) untuk Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Pulveri z er

## REFERENCES
 1  Dazali,  Wahyuni,  Soenaryo.  (2007),  Pengaruh  Penggunaan  Lumpur  Lapindo  Brantas  Dalam  Campuran  Mortar Terhadap  Nilai  Kuat  Tekan  Batako,  Skripsi  Sarjana  Tidak  Dipublikasikan,  Jurusan  Teknik  Sipil,    Universitas Brawijaya, Malang.
 2  Eshikumo, Selina Mukonzo. April 2017, “ Green Manufacturing and Operational Performance of a Frim : Case of Cement Manufacturing in Kenya ”. Jurnal of  University of Nairobi Volume 8, Number 4.
 3  Prasetya, Chandra. Rahman, Arif. Efranto, Remba Yanuar.  2017, “Analisa Desain Eksperimen Pembuatan Batako Berbahan Arternatif Lumpurlapindo Dan FLY ASH Dengan Metode Taguchi”. Jurnal Teknik Industri Universitas Braijaya Vol. 14, No.
 4  Sutoni, Akhmad. Desember 2018, “Uji Kuat Dan Daya Serap Pada Batako Dengan Menggunakanmetode Taguchi”. Jurnal Sistem Dan Manajemen Industri Volume 2, No.
 5  Soedarmaji,  Wisma.  Subagyo,  Tulus.  2018,  “Pengaruh  Persiapan  Pembersihan  Terhadap  Identifikasi  Warna Melalui  Kondisi  Ramah  Lingkungan  Pada  Limbah  Botol  Plastik”.  Jurnal  Fakultas Teknik  Universitas  Yudharta Pasuruan Vol. 12, No. 02.
 6  Surachman. Siswanto, Eko. 2015, “Penerapan Konsep Green Manufacturing Pada Botol Minum Kemasan Plastik”. Jurnal Fakultas Teknik Mesin Universitas Brawijaya Vol. 3, No 2.
 7  Prasad,  Suresh.  Sharma.  2014,  “ Lean  and  Green  Manufacturing:  Concept  and  its  Implementation  in  Operations Management ”. Jurnal Noational Institute of Technology (NIT) Vol. 4, No 5.  8  Wiyono,  Setyanto,  Rahman.  (2012),  Penentuan  Setting  Level  Optimal  Kuat  Tekan  Paving  Block  Berbahan Alternatif  Fly  Ash  Dengan  Rekayasa  Kualitas  Taguchi.  Skripsi  Sarjana  Tidak  Dipublikasikan,  Program  Studi Teknik Industri, Universitas Brawijaya, Malang.
 9  Y.  Nukman,  Awais  Farooqi,  Osama  Al-Sultan,  Abdul  Rahman  A.(2017), A  Strategic  Development  of  Green Manufacturing  Index  (GMI)  Topology  Concerning  the  Environmental  Impacts  (Advances  in  Material  & Processing Technologies Conference, Procedia Engineering 184 ( 2017 ) 370 – 380
 10  http://bellanovialaratiwi.blogspot.com/2014/04/green-manufacturing. html