INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 4 NO. 2 (2023) 47-56
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |
Peningkatan  Kualitas  Udang  Rebon  Kering  Multirespon  Mengintegrasikan Metode Taguchi Gray Relational Analysis dan Principal Component Analysis
Nabila Rahmawati, M. Hanifuddin Hakim * , Ridho Akbar
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surabaya, Surabaya, 60113, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: August 29, 2023 Revised: November 27, 2023 Available online: December 15, 2023 Rebon shrimp is the  catch  of  fishermen around Sukolilo Baru area, Bulak District of Surabaya. Rebon shrimp processing is only sorted and then dried and  sold  to  collectors.  However,  the  drying  process  has  no  definite parameters  of  factors  that  can  affect  the  quality  of  dried  rebon  shrimp.  In overcoming this, research was conducted on improving the quality of dried rebon shrimp. The increase certainly raised several quality responses, namely the color and moisture content of rebon shrimp. The resulting multiresponse needed  to  be  converted  into  a  single  response.  To  optimize  multiresponse into a single response, the Taguchi method was used in combination with the Gray Relational Analysis (GRA) and Principal Component Analysis (PCA) methods. Factors and levels were the volume of rebon shrimp (A) with levels of 4 Kg, 4.5 Kg, and 5 Kg, drying time (B) with levels of 90 minutes, 120 minutes, and 150 minutes, and  drying temperatures (C)  with  levels  of 41- 44ºC, 45-49 ºC, and 36-40 ºC. The quality characteristics were nominal that was the best (if the resulting value is close to the target value, the quality is better). The result produced PCA weighting values on PC1 as evidenced by eigen>1  values.  The  optimal  combination  is  the  volume  factor  of  rebon shrimp at the level of 4.5 Kg, the drying time factor of 120 minutes, and the drying temperature factor of 45 – 49 ºC.

## KEYWORDS
Gray Relational Analysis, Multiresponse Optimization,  Principal  Component  Analysis, Quality, Taguchi

## CORRESPONDENCE
Name: M. Hanifuddin Hakim E-mail: m.hanifuddin.hakim@um-surabaya.ac.id

## PENDAHULUAN
Kecamatan  Bulak  terletak  di  Kota Surabaya.  Di  daerah tersebut merupakan kawasan pesisir yang biasa diesebut sebagai pantai Kenjeran dengan potensi perikanan yang baik  untuk  dimanfaatkan  oleh  penduduk  sekitar. Penduduk  disana  sebagian  besar  mencari  pendapatan sebagai nelayan. Penduduk memanfaatkan sumber daya dengan  sebaik  mungkin,  adanya  hasil  tangkapan  yang beraneka  ragam.  Salah  satunya  hasil  tangkapan  berupa udang rebon.
Udang  rebon  adalah  salah  satu  udang  yang  memiliki ukuran kecil yang berada diperairan pantai yang dangkal serta  memiliki  sifat  fotaksis  positif  yaitu  kemampuan ketertarikan  untuk  mendekati  sumber  cahaya  [1]. Pengolahan  udang  rebon  yang  ada  disana  yaitu  dengan proses  pengeringan  sehingga  dihasilkan  produk  berupa
udang rebon kering. Proses pengeringan tersebut dengan cara  dijemur,  sehingga  memerlukan  sumber  cahaya matahari. Namun, pada saat musim puncak panen udang rebon  setiap  periodenya  yaitu  bulan  April  -  Juli  [2] bertepatan  dengan  adanya  musim  penghujan  di  pulau Jawa.  Menurut  BMKG  (2022), menjelaskan  bahwa adanya  puncak  musim  penghujan  tahun  2023  di  pulau Jawa terjadi pada bulan Januari tahun 2023 - April tahun 2023[3].  Hal  ini  tentu  menjadi  pemicu  adanya permasalahan yang dihadapi oleh nelayan sekitar, mulai dari  terbatasnya  lahan  dan  peralatan  penjemuran  serta higienitas  produk  udang  rebon  kering  jadi  terganggu. Kualitas udang rebon kering sangat mempengaruhi harga dan minat beli dari perusahaan. Secara definisi Kualitas adalah  kesesuaian  dengan  persyaratan,  yang  sesuai dengan apa yang diisyaratkan atau distandarisasi [4]
Rancang  bangun  alat  pengering  otomatis  udang  rebon dirancang khusus untuk membantu aktivitas penjemuran
yang  ada  diwilayah  tersebut  yaitu  sebuah  alat  yang dirancang  untuk  memperoleh  penggunaan  bahan  bakar seminimal  mungkin  yang  efisien  [2].  Alat  tersebut menggunakan  pemantik  otomatis  yang  dihubungan  ke suhu  untuk  mendapatkan  nilai  suhu  ruangan  pengering sekaligus  kelembabannya  agar  lebih  akurat  pada pembacaan suhu serta dirancang dengan sistem otomatis dengan  lubang  untuk  pembuangan  udara  dengan  tujuan agar  panas  yang  ada  pada  ruang  pengering  tetap konsisten dan terjaganya sikulasi udara dengan baik.
Gambar 1. Alat pengering udang Rebon Otomatis (Sumber: Dokumentasi Pribadi)
Namun,  belum  adanya  kepastian  durasi  dan  suhu  serta tidak  ada treatmen t  atau  variabel  lain  yang  dijadikan parameter dalam pengoperasian alat, sehingga mengakibatkan  kesulitan  bagi  para  nelayan.  Pada penjemuran konvensional dilakukan pada suhu 30-40ºC (suhu sinar matahari) dengan durasi kurang lebih selama 6  jam  [5].  Hal  ini  sejalan  dengan  pemilihan  beberapa faktor dan level yang digunakan pada penelitian ini yaitu volume  udang  rebon  (level  4  Kg,  4,5  Kg,  dan  5  Kg), waktu pengeringan (level 90 menit, 120 menit, dan 150 menit), serta suhu pengeringan (level 36-40ºC, 41-44ºC, dan 45-49ºC)  jika  memakai alat pengering udang rebon otomatis. Tujuannya dapat menjadi rancangan eksperimen  dalam  menentukan  kombinasi  faktor  dan level  mana  yang  optimal  pada  kualitas  produk  udang rebon kering.
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  metode  desain eksperimen  Taguchi  untuk  mengoptimalkan  kualitas terhadap  mutu  produk  dari  suatu  proses  produksi  [6]. Produksi  udang  rebon  kering  belum  diketahui  variabel dan  level  yang  berpengaruh  terhadap  kualitas  produksi udang rebon kering. Produksi yang dilakukan selama ini tanpa  adanya  perencanaan  dan  hanya  berdasarkan pengalaman.  Sehingga  dengan  adanya  metode  Taguchi digunakan untuk menghasilkan kombinasi yang optimal pada  variabel  dan  level  dalam  peningkatan  kualitas
produksi  udang  rebon  kering.  Dalam  Taguchi  terdapat tiga  karakteristik  kualitas,  yaitu Nominal  is  the  Best, Larger  is  Better, dan Smaller  is  Better [7].  Pada penelitian  ini  memilih  tipe  karakteristik Nominal  is  the Best yaitu  nominal  atau  angka  yang  dihasilkan  jika mendekati  nilai  tertentu  maka  kualitas  produk  yang dihasilkan semakin baik.
Variabel  respon  pada  penelitian  ini  adanya  kombinasi faktor dan level yaitu respon warna dan kadar air. Kedua respon  tersebut  disebut  dengan  multirespon.  Umumnya metode  Taguchi  hanya  untuk  mengoptimalkan  satu respon,  jika  untuk  mengatasi  studi  kasus  multirespon perlu  adanya  kombinasi  dari  beberapa  pendekatan metode,  salah  satunya  yaitu  dengan  menggunakan pendekatan metode Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal  Component  Analysis (PCA) digunakan  dalam optimasi untuk merubah beberapa respon menjadi respon tunggal, sehingga didapatkan rancangan percobaan agar menjadi lebih efisien dan efektif [7].
Berdasarkan  uraian  permasalahan  diatas,  maka  perlu adanya  tindakan  lebih  lanjut  dalam  optimisasi  produksi udang  rebon  kering  untuk  meningkatkan  kualitas  mutu produk.  Penelitian  ini  bertujuan  meningkatan  kualitas udang  rebon  kering  pada  mesin  pengering  udang otomatis dengan menggunakan metode desain eksperimen Taguchi  – Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal  Component  Analysis (PCA).  Kombinasi metode  tersebut  dapat  memberikan  respon  optimal dengan  adanya  faktor  dan  level  yang  signifikan. Diharapkan  dengan  adanya  kombinasi  metode  tersebut dapat  menjadi  salah  satu  metode  yang  akurat  dan  lebih tepat untuk mengoptimisasi produk udang rebon kering.

## METODOLOGI
Untuk  meningkatan  kualitas  udang  rebon  kering  pada mesin pengering udang otomatis memerlukan eksperimen  yang  kompleks  karena  memunculkan  dua karakteristik  kualitasnya  yakni  warna  dan  bobot. Terlebih  respon  warna  yang  harus  bisa  diukur  secara kuantitatif.  Metode  desain  eksperimen  Taguchi, diperkenalkan  oleh  Genichi  Taguchi  pada  tahun  1985, adalah  salah  satu  pendekatan  statistik  yang  bertujuan untuk  meningkatkan  kualitas  produk  dalam  proses produksi. Fokusnya adalah mengidentifikasi variabel dan level  yang  mempengaruhi  sistem  produksi  dengan harapan  mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Dengan menerapkan metode Taguchi, perencanaan produk yang kuat (robust) menjadi krusial untuk memastikan kualitas operasional dan produktivitas yang optimal.
Dalam  produksi  udang  rebon  kering,  belum  ada pemahaman  mengenai  variabel  dan  level  yang
memengaruhi  kualitas  produk.  Proses  produksi  hanya bergantung  pada  pengalaman  tanpa  perencanaan terperinci.  Oleh  karena  itu,  metode  Taguchi  diterapkan untuk  menemukan  kombinasi  variabel  dan  level  yang optimal  guna  meningkatkan  kualitas  produksi  udang rebon  kering.  Penentuan  variabel  dan  level  ini  akan menghasilkan  matriks Orthogonal  Array (OA),  yang kemudian  diuji  dalam  eksperimen  [8].  Penting  untuk dicatat bahwa metode Taguchi hanya dapat mengoptimalkan  satu  respon  tunggal.  Namun,  dalam rancangan eksperimen, seringkali muncul hasil multirespon dari berbagai percobaan, yang menjadi rumit dan  kurang  efisien  dalam  analisisnya  [9].  Untuk menyelesaikan masalah ini, peneliti memilih pendekatan gabungan  antara Grey  Relational  Analysis (GRA)  dan Principal Component Analysis (PCA).
Pendekatan  ini  digunakan  untuk  menangani  hasil multirespon dalam produksi udang rebon kering. Melalui GRA, diperoleh nilai grey relational grade (GRG) yang memungkinkan  evaluasi  terhadap  banyak  respon. Hasilnya  adalah  optimasi  banyak  respon  menjadi  satu nilai  GRG.  Sementara  itu,  PCA  digunakan  untuk menentukan bobot yang tepat, memungkinkan penjelasan yang objektif terhadap beberapa karakteristik yang  relatif  penting  dari  proses  produksi  [10]. Berikut adalah penentuan  faktor dan levelnya dapat dilihat pada Tabel  1  serta  tahapan  penelitian  dapat  dilihat pada flowchat di Gambar 2.
Tabel 1. Variabel Faktor Penelitian
No Faktor Kontrol Satuan Level 1 2 3 1 Volume udang rebon (A) Kg 4 4,5 5 2 Waktu pengeringan (B) Menit 90 120 150 3 Suhu Pengeringan (C) ºC 41–44  45–49  36–40

## Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## Pengolahan Data
Pada  penelitian  ini  mengatasi  masalah  optimasi multirespon dengan metode taguchi yang dikombinasikan dengan metode GRA dan PCA. Berikut langkah-langkah optimasi, yaitu:
1. Membuat matriks Orthogonal Array (OA) [11]
𝑳 𝒏 (𝚤 𝒇 ) (1)
Dimana: 𝑓 = banyaknya faktor (kolom) 𝑙 = banyaknya level
𝑛 = banyaknya percobaan (baris)
𝐿 = rancangan bujur sangkar latin
2. Perhitungan nilai RGB dari respon warna [12] Decimal = Red x 65536 + Green x 256 + Blue    (2)
Gambar 2. Flowchart Penelitian
3. Penentuan S/N Ratio dari Respon
Karakteristik kualitas Nominal is the Best :
𝑇  =   ∑ 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 , 𝑆𝑚  = 𝑇 2 𝑛 𝑉𝑒  = ∑ (𝑦𝑖 − 𝑦 2 ) 𝑛 − 1 = (𝑦 1 2 +𝑦 2 2 +....+𝑦 𝑛 2 ) − 𝑆𝑚 𝑛 − 1 𝑛 𝑖=1
S/N Ratio = 10 𝑙𝑜𝑔 [ 1 𝑛 . (Sm−Ve) Ve ] (3)
4. Normalisasi S/N Ratio [13]
𝑥 𝑖 ∗ (𝑗) = (|𝑥 𝑖 (𝑗)−𝑇|)−𝑚𝑖𝑛(|𝑥 𝑖 (𝑗)−𝑇|) 𝑚𝑎𝑥(|𝑥 𝑖 (𝑗)−𝑇|) − 𝑚𝑖𝑛(|𝑥 𝑖 (𝑗)−𝑇|) (4)
Dimana: T = nilai target 𝑥 𝑖 ∗ (𝑗) = nilai normalisasi SN Ratio setiap eksperimen
𝑥 𝑖 (𝑗) = nilai SN ratio setiap eksperimen 𝑖 = banyaknya eksperimen
j = banyaknya respon
5. Menghitung nilai delta atau jarak ∆ 0𝑖 (𝑗) [7]
∆ 0𝑖 (𝑗) =   |𝑥 0 ∗ (𝑗)   −  𝑥 𝑖 ∗ (𝑗)| (5)
Dimana: 𝑥 0 ∗ (𝑗) =  1  (nilai  terbesar  normalisasi  S/N  Ratio dikonversikan sebesar 1)
6. Perhitungan Grey Relational Coefficient (GRC) atau nilai gamma atau 𝛾 0𝑖 (𝑗) [7]
𝛾 0𝑖 (𝑗)   = Δ𝑚𝑖𝑛 + ζ∆𝑚𝑎𝑥 ∆ 0𝑖 (𝑗)+ ζΔ𝑚𝑎𝑥 (6)
Dimana: ∆ 0𝑖 (𝑗) =   |𝑥 0 ∗ (𝑗)   −  𝑥 𝑖 ∗ (𝑗)| yaitu nilai absolut antara nilai 𝑥 0 ∗ (𝑗) dan 𝑥 𝑖 ∗ (𝑗)
𝑥 0 ∗ (𝑗) = 1 (nilai terbesar normalisasi S/N Ratio) Δ𝑚𝑖𝑛 = angka minimum dari ∆ 0𝑖 (𝑗) Δ𝑚𝑎𝑥 = angka maksimum dari ∆ 0𝑖 (𝑗)
ζ =  koefisien  pembeda  (koefisien  yang  bernilai antara 0 hingga 1. Pada umumnya diambil nilai ζ = 0,5 [7])
7. Menghitung  nilai  PC  ( Principal  Component )  dari nilai  gamma  ( Grey  Relational  Coefficient )  dengan bantuan software Minitab 19.
8. Menghitung Grey Relational Grade (GRG) [7]
Γ 0𝑖 (𝑗) = ∑ 𝛽 𝑗 𝛾 0𝑖 (𝑗) 𝑛 𝑗=1 (7)
𝛽 𝑗 =  nilai  bobot  ke-j  dari  variabel  respon  dan  nilai
PC  didapatkan  dari  nilai  eigen  yang  dipilih  yang telah dikuadratkan.
9. Uji asumsi normalitas data dengan bantuan software Minitab 19.
10. Uji asumsi homogenitas data dengan bantuan software Minitab 19.
11. Uji ANAVA dengan bantuan software Minitab 19
12. Menghitung persentase kontribusi dari masing – masing respon [7]
𝑆𝑆′ 𝐴 = 𝑆𝑆 𝐴 − (𝑀𝑆 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 × 𝑑𝑏 𝛼 ) (8) 𝑃 𝐴 = 𝑆𝑆′ 𝐴 𝑆𝑆 𝑇 ×  100% (9)
Dimana: 𝑆𝑆′ 𝐴 = jumlah kuadrat asli faktor A 𝑆𝑆 𝐴 = jumlah kuadrat dari faktor A 𝑀𝑆 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = jumlah rata-rata kuadrat error 𝑑𝑏 𝛼 = derajat bebas faktor A 𝑆𝑆 𝑇 = jumlah kuadrat total
P = persentase kontribusi
13. Menentukan kombinasi optimal dari peramater proses dengan bantuan software Minitab 19.
14. Menarik kesimpulan atas hasil yang diperoleh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  mencakup  pengumpulan  data, pengolahan  data,  serta  analisis  data  dari  adanya  hasil penelitian.

## Hasil Eksperimen
Pengumpulan  data  didapatkan  dari  hasil  eksperimen yang telah dilakukan oleh peneiti. Eksperimen dilakukan kurang  lebih  selama  1  bulan  lebih  3  minggu.  Sumber udang  rebon  yang  dipakai  membeli  dari  salah  satu nelayan sekitar.
1. Persiapan alat dan bahan
2. Pelaksanaan eksperimen dengan rancangan eksperimen yang telah dibuat

## Tabel 2. Rancangan Eksperimen
Eksperimen  Bobot (gr)  Waktu (menit)  Suhu (˚C)
1 4000 90 41 - 44 2 4000 120 45 - 49 3 4000 150 36 - 40 4 4500 90 45 - 49 5 4500 120 36 - 40 6 4500 150 41 - 44 7 5000 90 36 - 40 8 5000 120 41 - 44 9 5000 150 45 - 49
Sumber : Hasil Penelitian (2023)
3. Penimbangan dan penataan udang rebon Eksperimen  dilakukan  replikasi  atau  pengulangan sebanyak 2 kali.  Replikasi dilakukan dengan adanya dua  macam  penataan  yaitu  penataan  tebal  dan penataan  tipis.  Penataan  udang  rebon  diletakkan  di sebagian luas jerebeng guna kering yang dihasilkan dapat merata.
4. Hasil eksperimen
Dari  hasil  eksperimen  yang  diperoleh  terdapat respon  warna  dari  nilai  RGB  (Red,  Green,  Blue). Nilai  RGB  tersebut  didapatkan  dari  pendeteksian warna  pada  hasil  dokukentasi  udang  rebon  kering pada setiap eksperimen yang menggunakan bantuan aplikasi  Color  Pallete.  Hasil  eksperimen  untuk kedua respon dapat dilihat pada Tabel 3.

## Pengolahan dan Interpretasi Data

## Penentuan Karakterstik Kualitas
Karakteristik  kualitas  yang  dipilih  yakni  karakteristik nominal  is  the  best dimana  karakteristik  tersebut membutuhkan  nilai  target  sebagai  nilai  pembanding dengan  nilai  respon  yang  dihasilkan  dari  penelitian.
Berkut nilai target pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Eksperimen untuk Kedua Respon
Eksperimen Kadar Air Warna Replikasi 1 Replkasi 2 RGB Replikasi 1 RGB Replikasi 2 Red Green Blue Red Green Blue 1 39,9% 30,6% 170 140 80 194 156 79 2 41,0% 20,6% 196 176 94 212 178 89 3 47,1% 34,1% 195 181 137 177 147 73 4 38,8% 19,0% 190 164 101 218 184 82 5 49,7% 34,9% 214 189 131 175 159 98 6 39,8% 22,0% 194 169 102 211 185 76 7 48,3% 37,9% 214 202 170 196 175 117 8 40,3% 28,2% 203 176 111 219 190 112 9 30,8% 22,6% 199 169 95 212 169 62
Tabel 4. Nilai Target Kedua Respon Respon Nilai Target Warna RGB (210,186,88) Kadar air 25%

## Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Penentuan  nilai  target  dilakukan  dari  hasil  observasi lapangan  dengan  nelayan  sekitar  Sukolilo  Baru  serta pembuktian  penelitian  mandiri  yang  dilakukan  oleh peneliti. Penentuan karakteristik kualitas pada penelitian ini  adalah nominal  is  the  best yang  berarti  angka  yang dihasilkan  setelah  adanya  pengolahan  data  jika mendekati  nilai  tertentu  maka  kualitas  produk  yang dihasilkan  akan  semakin  baik.  Peneliti  memilih karakteristik kualitas ini dengan alasan adanya beberapa faktor  pendukung  kualitas  udang  rebon  kering  seperti volume  udang  rebon,  waktu  pengeringan,  dan  suhu pengeringan.  Hal  tersebut  tentu  perlu  adanya  beberapa opsi  pemilihan  level  yang  dijadikan  acuan  dalam melakukan  penelitian.  Dengan  adanya  beberapa  faktor tersebut,  juga  tentu  beresiko  jika  memilih  karakteristik Smaller the better dan Larger the better . Pasalnya karena kualitas  udang  rebon  tidak  bisa  mengacu  pada karakteristik nilai semakin kecil maka semakin baik dan nilai semakin maka besar semakin baik.

## Penentuan Respon
Penentuan  respon  dalam  penelitian  ini  adalah  respon warna  dan  kadar  air.  Peneliti  memilih  kedua  respon tersebut karena hasil observasi dilapangan belum adanya secara pasti parameter warna dan berkurangnya seberapa persen  kadar  air  dari  udang  rebon  yang  sudah dikeringkan. Mereka para nelayan hanya mengacu pada kondisi  fisik  udang  rebon,  mereka  beranggapan  jika dirasa  sudah  kering  berarti  tandanya  udang  rebon tersebut sudah waktunya untuk dijual.

## Mengubah  Variabel  Respon  Warna  RGB  ke  Bentuk Desimal
Data  hasil  perhitungan  perubahan  nilai  RGB  ke  bentuk desimal. Berdasarkan  Tabel  5  nilai  respon  warna  yang dihasilkan  yaitu  melalui  pendeteksian  warna  yang dibantu dengan aplikasi Color Pallete berupa RGB.
Tabel 5. Nilai RGB Respon Warna
Eksperimen Replikasi 1 Replikasi 2 1 11177040 12753999 2 12890206 13939289 3 12825993 11637577 4 12493925 14334034 5 14073219 11509602 6 12757350 13875532 7 14076586 12889973 8 13348975 14401136 9 13085023 13936958 Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## Signal Noise to Ratio (S/N Ratio)
Data  hasil  perhitungan  S/N  Ratio  dari  kedua  respon eksperimen.
Tabel 6. Nilai S/N Ratio Kedua Respon
Eksperimen Kadar Air Warna 1 1,451 2,059 2 0,608 2,514 3 1,279 2,325 4 0,575 2,024 5 1,203 1,693 6 0,739 2,452 7 1,530 2,411 8 1,186 2,541 9 1,311 2,701 Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## Normalisasi S/N Ratio
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  dijelaskan  bahwa  dengan adanya  normalisasi,  data  yang  menghasilkan  nilai  >1 dapat diskalakakan antara 0 dan 1. Hal ini sejalan dengan syarat  yang  dibutuhkan  dalam  perhitungan  metode kombinasi GRA dan PCA [7].
Tabel 7. Nilai Normalisasi S/N Ratio Kedua Respon
Eksperimen Kadar Air Warna 1 0,083 0,636 2 0,965 0,186 3 0,263 0,373 4 1 0,671 5 0,343 1 6 0,829 0,247 7 0 0,288 8 0,360 0,159 9 0,229 0 Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Perhitungan  Nilai  Delta  dan  Grey  Relational Coefficient atau Nilai Gamma
Nilai  gamma  atau  GRC  bisa  disebut  sebagai  langkah awal  analisis  dari  kombinasi  pendekatan  metode  GRA dan  PCA.  Untuk  menentukan  nilai  gamma  ( Grey Relational  Coefficient ),  menghitung  nilai  delta  terlebih dahulu  dari  tiap  respon  [7].  Nilai  Delta  Kedua  Respon dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Delta Kedua Respon
Eksperimen
Kadar Air Warna 1 0,917 0,364 2 0,035 0,814 3 0,737 0,627 4 0 0,329 5 0,657 0 6 0,171 0,753 7 1 0,712 8 0,640 0,841 9 0,771 1

## Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Berdasarkan Tabel 8 dapat ditunjukkan hasil dari selisih antara  angka  maksimum  hasil  normalisasi  dengan  data yang sudah dinormalisasi. Selanjutnya, menghitung nilai gamma.  Berdasarkan  Tabel  9  ditunjukkan  nilai  gamma yang  dimana  terdapat  hubungan  antara  keadaan  terbaik dengan  kondisi  aktual  dari  respon  yang  telah dinormalisasi [7].

## Tabel 9. Nilai Gamma Kedua Respon
Eksperimen Kadar Air Warna 1 0,353 0,579 2 0,935 0,380 3 0,404 0,444 4 1 0,603 5 0,432 1 6 0,745 0,399 7 0,333 0,412 8 0,439 0,373 9 0,393 0,333 Sumber: Hasil Penelitian (2023)

## Perhitungan Nilai Principal Component Analysis
Perhitungan Principal  Component  Analysis dilakukan melalui software Minitab  19  sehingga  didapatkan  nilai PC1  yang  dimana  telah  memenuhi  syarat  pemilihan komponen utama nilai eigen sebesar = 1,0612 > 1.
Tabel 10. Nilai Principal Component Analysis
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Gambar 3. Hasil Principal Component pada Output Minitab 19
Berdasarkan Tabel 10 nilai hasil PC1 menunjukkan nilai negatif  yang  dimana  nilai  tersebut  harus  dikuadratkan guna  untuk  menghilangkan  nilai  negatif  dari  respon sehingga  dapat  dilakukan  pengolahan  data  selanjutnya [13].    Berikut  hasil  grafik  untuk  PC1  pada  Output Minitab  19.  Pada  Gambar  3  dapat  ditunjukkan  bahwa PC1  menunjukkan  nilai  eigen  yang  terbesar  pada scree plot .

## Nilai Grey Relational Grade (GRG)
Selanjutnya  menghitung  nilai Grey  Relational  Grade (GRG) dari nilai gamma dan nilai pembobot PCA untuk setiap  percobaan.    Pada  tahap  ini,  awal  dari  perubahan multirespon  menjadi  respon  tunggal  yang  dapat
Variabel Respon PC1 Kuadrat PC1 Warna - 0,707 0,499849 Kadar Air 0,707 0,499849
menentukan  kondisi  optimal  dari  kualitas  udang  rebon kering [7].
Tabel 11. Nilai Grey Relational Grade (GRG) Eksperimen Γ 1 0,466 2 0,658 3 0,424 4 0,801 5 0,716 6 0,572 7 0,373 8 0,406 9 0,363
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Berdasarkan Tabel 11 dapat disajikan bahwa nilai GRC menghasilkan  nilai  tunggal  dari  adanya  gabungan perhitungan  nilai  gamma  dan  nilai  PCA  dari  kedua respon  yang  dihasilkan.  Nilai  GRC  tidak  menunjukkan nilai >1.

## Uji Asumsi Residual
Terdapat  prasyarat  mendasar  yang  perlu  dipenuhi  oleh data saat menjalankan uji analisis variansi (Anava). Jika persyaratan  ini  tidak  tercukupi,  maka  hasil  kesimpulan dari ANAVA tidak dapat diandalkan [14].

## Uji Normalitas Data
Uji  normalitas  dilakukan  guna  mengidentifikasi  apakah hubungan  telah  memenuhi  asumsi  berdistribusi  normal atau tidak. Dalam evaluasi normalitas residual, kita bisa menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov [15].
Berdasarkan  output  Minitab  19  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4 didapatkan nilai D = 0,212 serta nilai p-value >0,150.  H 0 diterima karena D = 0,212 < D (9,0,95) = 0,430 atau p-value = (>0,150) > 𝛼 = 0,05 . Keismpulan: bahwa data residual berdistribusi normal.
Gambar 4. Hasil Uji Normalitas

## Uji Asumsi Homogenitas Data
Jika data yang dihasilkan telah berdistribusi normal maka dapat dilakukan uji selanjutnya dengan uji homogenitas. Bila terdapat indikasi yang meyakinkan akan kesesuaian distribusi  data  dengan  distribusi  normal  atau  hampiran normal,  disarankan  secara  lebih  cenderung  untuk menggunakan pendekatan uji Bartlett [16].
1. Faktor A, uji Bartlett = 3,63 dan p-value = 0,163 Berdasarkan  Gambar  5  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  faktor  A,  beresidual  homogen  karena  uji Bartlett  =  3,63  < 𝑋 0,05;(2)
2 = 5,99 atau  p-value  =
0,163> α = 0,05 .
Gambar 5. Hasil Uji Homogenitas Faktor A
2. Faktor B, uji Bartlett = 0,84 serta p-value = 0,657
Berdasarkan  Gmabar  6  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  faktor  B,  beresidual  homogen  dengan  uji Bartlett  =  0,84  < 𝑋 0,05;(2) 2 = 5,99 atau  p-value  =
0,657> α = 0,05 .
Gambar 6. Hasil Uji Homogenitas Faktor B
3. Faktor C, uji Bartlett = 1,38 dengan p-value = 0,502 Berdasarkan  Gambar  7  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa untuk faktor C, beresidual homogen dengan uji Bartlett  =  1,38  < 𝑋 0,05;(2) 2 = 5,99 atau  p-value  = 0,502> α = 0,05 .  Dapat  disimpulkan,  pada  taraf signifikansi  5%  didapatkan  hasil  semua  faktor memiliki variansi data residual homogen.

## Gambar 7. Hasil Uji Homogenitas Faktor C

## Analysis of Variances
Berdasarkan  Tabel  12  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa semua  faktor  dinyatakan  signifikan  dan  mempengaruhi respon kualitas udang rebon, dengan: 1. Faktor  A  signifikan,  F-hitung  =  118,21>  F-tabel  = 19.00, dan p-value = 0,008 < α = 0,05 .
2. Faktor  B  signifikan,  Fhitung  =  23,95  >  F-tabel  = 19.00, dan p-value = 0,040 < α = 0,05
3. Faktor  C  signifikan,  Fhitung  =  21,31  >  F-tabel  = 19.00, dan p-value = 0,045 < α = 0,05

## Tabel 12. Hasil Uji ANAVA
Analysis of Variance Source DF Adj SS Adj MS F-Value  P-Value A (Kg) 2 0,150645 0,075323  118,21 0,008 G (Menit) 2 0,030523 0,015261 23,95 0,040 C (C°) 2 0,027154 0,013577 21,31 0,045 Error 2 0,001274 0,000637 Total 8 0,209597
Perhitungan  Nilai  Persentase  Kontribusi  pada  Setiap Respon
Sebelum  menghitung  persentase  kontibusi,  terlebih dahulu  menghitung  jumlah  kuadrat  asli  tiap  faktor (perkalian  rata-rata  kuadrat  error  dikali  derajat  bebas faktor) yang terdapat pada Tabel 12. Berikut perhitungan jumlah kuadrat asli tiap faktor menggunakan persamaan (8).
Jumlah kuadrat asli A = 𝑆𝑆 𝐴 ′ =   𝑆𝑆 𝐴 ′ − (𝑀𝑆 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑥 𝑑𝑏 𝐴 )
𝑆𝑆 𝐴 ′ =  0,150645 − (0,000637𝑥 2) = 0,149371
Jumlah kuadrat asli B = 𝑆𝑆 𝐵 ′ =   𝑆𝑆 𝐵 ′ − (𝑀𝑆 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑥 𝑑𝑏 𝐵 )
𝑆𝑆 𝐵 ′ =  0,030523 − (0,000637𝑥 2) = 0,029249
Jumlah kudarat asli C = 𝑆𝑆 𝐶 ′ =   𝑆𝑆 𝐶 ′ − (𝑀𝑆 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑥 𝑑𝑏 𝐶 )
𝑆𝑆 𝐶 ′ =  0,027154 − (0,000637𝑥 2) = 0,02588
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  digunakan  untuk perhitungan persentase kontribusi.  Persentase kontribusi pada  sebuah  faktir  menunjukkan  kekuatan  relatif terhadap respon. Persentase kontribusi digunakan untuk pembuktian  dari  hasil  perhitungan  level  dan  faktor  dari analisis ANAVA serta dapat menunjukkan urutan faktor yang  paling  berpengaruh  dari  adanya  percobaan  [7]. Berikut perhitungan persentase kontribusi menggunakan persamaan (9).
𝑃 𝐴 = 𝑆𝑆′ 𝐴 𝑆𝑆 𝑇 𝑥 100%  = 0,149371 0,209597 = 0,71266 𝑥 100%
= 71,266%
𝑃 𝐵 = 𝑆𝑆′ 𝐵 𝑆𝑆 𝑇 𝑥 100%  = 0,029249 0,209597 = 0,13955 𝑥 100%
=  13,955%
𝑃 𝐶 = 𝑆𝑆′ 𝐶 𝑆𝑆 𝑇 𝑥 100%  = 0,02588 0,209597 = 0,12348 𝑥 100%
= 12,348%
𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  100 − 𝑃 𝐴 − 𝑃 𝐵 − 𝑃 𝐶
𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  100 − 𝑃 𝐴 − 𝑃 𝐵 − 𝑃 𝐶
=  71,266 −  13,955 −  12,348
𝑃 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =  2,431%
Berdasarkan perhitungan diatas, dapat ditarik kesimpulan  bahwa  persentase  yang  yang  memiliki tingkat  kontribusi  paling  tinggi  yaitu  faktor  A  dengan nilai 71,266% .

## Penentuan Kondisi Optimal
Penentuan  kondisi  optiman  dibutuhkan  perlakuan  dari setiap faktor dan nilai GRG. Dalam mendapatkan kondisi optimal dapat ditentukan pada output Minitab 19 dengan penginputan data pada Tabel 13.
Tabel 13. Perlakuan setiap Faktor dan Nilai GRG
Eksperimen  A (Kg) B (Menit) C (ºC) Γ 1 1 1 1 0,466 2 1 2 2 0,658 3 1 3 3 0,424 4 2 1 2 0,801 5 2 2 3 0,716 6 2 3 1 0,572 7 3 1 3 0,373 8 3 2 1 0,406 9 3 3 2 0,363
Sumber: Hasil Penelitian (2023)
Berdasarkan Gambar 8 dapat disajikan bahwa  faktor A, B  dan  C  pada  level  2  memiliki  posisi  paling  tinggi dibandingkan  level  1  dan  3.  Sehingga  kombinasi  level A 2 B 2 C 2 merupakan kondisi optimal untuk kualitas udang rebon kering.
Gambar 8. Plot Efek setiap Faktor
Tabel 14. Hasil Optimal Setiap Faktor Level A B C 1 0,5160 0,5466 0,4813 2 0,6963 0,5933 0,6073 3 0,3806 0,4530 0,5043 Delta 0,3157 0,1403 0,1260 Rank 1 2 3

## Sumber: Hasil Penelitian 2023
Pada Tabel 14 memaparkan hasil dimana faktor A level 2, faktor B level 2, dan faktor C level 2 menduduki posisi nilai tertinggi dibandingkan dengan level 1 dan 3. Maka, dapat ditarik kesimpulan bahwa semua faktor berpengaruh  terhadap  respon.  Kombinasi  optimal  pada level  yang  diperoleh  adalah  A 2 B 2 C 2 .  Berikut  keadaan optimal pada setiap faktor:
1. Volume udang rebon (A)  : 4,5 Kg
2. Waktu pengeringan (B) : 120 menit
3. Suhu pengeringan (C) : 45 – 49ºC
Nelayan dapat mengacu ketiga faktor dan level tersebut agar  mendapatkan  hasil  udang  rebon  kering  yang optimum.

## KESIMPULAN
Dari  adanya  pemaparan  diatas,  maka  kesimpulan  yang dapat ditarik, adalah:
1. Melalui kombinasi metode Taguchi dengan metode Grey Relational Analysis dan Principal Component
Analysis dapat  diterapkan  untuk  mengoptimalkan kasus  multirespon  dari  proses  pengeringan  udang rebon kering.
2. Hasil  penelitian  memdapatkan  kombinasi  optimal yaitu  volume  udang  rebon  di  level  4,5  Kg,  waktu pengeringan level 120 menit, dan suhu pengeringan level 45 – 49 ºC.
3. Nelayan  dapat  mengacu  ketiga  faktor  dan  level tersebut agar mendapatkan hasil udang rebon kering yang optimum. Nelayan sudah tidak perlu trial error untuk menentukan setting pada alat pengering udang
rebon  otomatis.  Sehingga  harapannya  nelayan  bisa menjual  rebon  kering  dengan  harga  yang  tertinggi tanpa takut perubahan cuaca.

## ACKNOWLEDGEMENT
Penelitian  ini  berdasar  surat  kontrak  hibah  nomor 028/SP/II.3.AU/LPPM/A/2023,  didanai  penuh  oleh LPPM  Universitas  Muhammadiyah  Surabaya.  Peneliti berterimakasih kepada LPPM Universitas
Muhammadiyah Surabaya karena memberikan dukungan penuh baik sarana dan dana sehingga penelitian ini dapat terselesaikan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  P.  Akbar,  A.  Solichin,  and  S.  W.  Saputra, “Analisis  Panjang-Berat  dan  Faktor  Kondisi  pada Udang  Rebon  (Acetes  japonicus)  di  Perairan Cilacap, Jawa Tengah,” Manag. Aquat. Resour. J. , vol.  2,  no.  3,  pp.  161–169,  2013,  doi: 10.14710/marj.v2i3.4211.
[2]  J. Aghnia, A. Try, M. H. Hakim, and R. Irmawanto, “Rancang Bangun Mesin Pengering Udang Rebon dengan Sistem Kontrol Otomatis Guna
Meningkatkan Produktivitas Nelayan,”  vol. 5, no. 01, 2022.
[3]  BMKG,  “Prakiraan  Musim  Hujan  2022/2023  Di Indonesia,” pp. 1–69, 2022.
[4]  M. H. Hakim and M. L. Singgih, “Reduction defect in  sewing  work  stations  by  integrating  OTSM- TRIZ and FMEA,” IPTEK J. Proc. Ser. , no. 5, pp. 495–501, 2019.
[5]  M.  Firdaus,  C.  A.  Intyas,  and  Y.  Yahya, “Peningkatan  Kapasitas Produksi Terasi Rebon di Desa Ketapang, Kotamadya Probolinggo,” PengabdianMu J. Ilm. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 6, no. 3, pp. 285–290, 2021, doi: 10.33084/pengabdianmu.v6i3.1832.
[6]  N.  Fitria,  “Analisis  Metode  Desain  Eksperimen Taguchi  dalam  Optimasi  Karakteristik  Mutu,” Cent.  Libr.  Maulana  Malik  Ibrahim  Malang ,  vol. 19, no. 1, pp. 1–111, 2019.
[7]  A.  Wulandari,  T.  Wuryandari,  and  D.  Ispriyanti, “Penerapan  Metode  Taguchi  Untuk  Kasus Multirespon  Menggunakan  Pendekatan  Grey Relational  Analysis  Dan  Principal  Component Analysis  (Studi  Kasus  Proses  Freis  Komposit Gfrp),” None , vol. 5, no. 4, pp. 791–800, 2016.
[8]  S.  B.  Sutono,  “Grey-based  Taguchi  Method  to Optimize  the  Multi-response  Design  of  Product Form Design,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 20, no. 2, pp. 136–146, 2021.
[9]  N. Jain  and  R.  Kumar,  “Multi-response optimization  of  process  parameters  in  friction  stir welded  aluminum  6061-T6  alloy  using  Taguchi grey relational analysis,” World J. Eng. , vol. 19, no.
5, pp. 707–716, 2022.
[10]  F.  Arifin,  A.  Zamheri,  Y.  D.  Herlambang,  A.  P. Syahputra,  I.  Apriansyah,  and  F.  Franando, “Optimization of Process Parameters in 3D Printing FDM  by  Using  The  Taguchi  and  Grey  Relational Analysis Methods,” SINTEK J. J. Ilm. Tek. Mesin , vol. 15, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[11]  A.  Syukron  and  M.  Kholil, Six  Sigma  Join.Pdf . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[12]  S.  Sembiring,  “Menyisipkan  Pesan  Teks  Pada Gambar  Dengan  Metode  End  of  File,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. IV, pp. 45–51, 2013.
[13]  S. Yuliana, “Analisis Daya Tekan dan Daya Serap Pada  Batako  Menggunakan  Pendekatan  Grey Relational  Analysis  dan  Principal  Component Analysis,” J. Elektro dan Mesin Terap. , vol. 8, no. Vol.  8  No.  2  (2022),  pp.  81–90,  2022,  doi:
10.35143/elementer.v8i2.5740.
[14]  R. Devita, S. Si, and M. Si, “Analisis Variansi Galat Mutlak  Data  Hasil  Pengukuran  Arus  untuk Beberapa Besaran Tegangan pada Suatu Resistansi,” vol. 1, no. November, pp. 43–52, 2021.
[15]  Nuryadi,  T.  D.  Astuti,  E.  S.  Utami,  and  M. Budiantara, Buku  Ajar  Dasar-dasar  Statistik Penelitian . 2017.
[16]  U.  Usmadi,  “Pengujian  Persyaratan  Analisis  (Uji Homogenitas  Dan  Uji  Normalitas),” Inov. Pendidik. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  50–62,  2020,  doi: 10.31869/ip.v7i1.2281.