## Telaah Kajian dan Literature Review Design of Experiment (DOE)

## Benazir Imam Arif Muttaqin
Program Studi Teknik Industri, Institut Teknologi Telkom Surabaya Jl. Gayungan PTT No. 17-19, Gayungan, Surabaya, 60234, Indonesia benazir.imam.a.m@ittelkom-sby.ac.id

## Abstrak
Ketika  kita  merancang  suatu  eksperimen,  dibutuhkan  suatu  perencanaan  yang  baik  agar  hasil eksperimen  dapat  valid,  efisien,  dan  secara  statistikal  dapat  dipertanggungjawabkan  dengan  baik. Salah  satu  konsep  kajian  yang  sangat  banyak  digunakan  dan  dikembangkan  di  dalam  eksperimen adalah Design of Experiment (DoE). Di dalam DoE terdapat serangkaian tahapan/prosedur yang harus dilaksanakan sebelum peneliti melakukan suatu eksperimen. Konsep DoE pertama kali diperkenalkan oleh  Sir  Ronald  A.  Fisher  pada  tahun  1930.  Sampai  saat  ini  telah  banyak  teknik-teknik  DoE  yang berkembang dan digunakan untuk memecahkan berbagai macam persoalan di berbagai bidang. Artikel ini menghasilkan telaah kajian DoE mulai dari konsep, latar belakang kemunculan, dan isu-isu terkait penggunaan DoE serta literature review tentang perkembangan konsep, teknik, dan contoh penggunaan DoE selama tiga tahun terakhir.
Kata kunci: design of experiment, literature review, perencanaan, statistikal

## 1. Pendahuluan (Introduction)
Kegiatan eksperimen sering kita lakukan di berbagai bidang dalam kehidupan sehari-hari. Tujuan dari kegiatan eksperimen adalah untuk mendapatkan informasi/pengetahuan tentang performansi atau kinerja suatu sistem atau proses. Dengan mengetahui performansi/kinerja suatu proses/sistem, maka kita dapat menentukan dan melakukan rekayasa peningkatan proses/sistem tersebut secara kontinu. Di dalam proses,  terdapat  kombinasi  antara  mesin/peralatan,  metode,  manusia,  dan  sumber  daya  lain  yang mentransformasi  beberapa variabel  input menjadi  satu  atau  lebih  variabel output (respon).  Sebagian variabel input yang mempengaruhi variabel output dapat kita kontrol, sedangkan sebagian lainnya tidak. Untuk  menghasilkan  hasil  dan  kesimpulan  eksperimen  yang  valid,  efektif,  dan  efisien,  perlu dilakukan  perencanaan  dan  perancangan  eksperimen  yang  baik.  Salah  satu  kajian/metode/prosedur perencanaan dan perancangan eksperimen yang sering digunakan oleh banyak peneliti adalah Design of Experiment (DoE). DoE merupakan sejumlah tahapan/prosedur yang digunakan selama kita melakukan eksperimen. Di dalamnya terdapat sejumlah fase/tahapan, mulai dari tahap perencanaan sampai tahap interpretasi hasil eksperimen. Konsep DOE diperkenalkan pertama kali oleh Sir Ronald A. Fisher pada tahun 1930 dan kemudian pada tahun-tahun setelahnya berkembanglah metode/teknik eksperimen yang baru. Seperti misalnya othogonal array atau robust design yang diperkenalkan oleh Taguchi pada tahun 1960.
Untuk  mempelajari  tentang  DoE,  diperlukan  suatu  kajian/pemikiran  yang  mendalam  mengenai ilmu tersebut. Oleh karena itu pada artikel literature review ini dijelaskan tentang konsep-konsep DoE, mengapa  DoE  bisa  lahir,  bagaimana  perkembangan  DoE  sampai  saat  ini,  dan  isu-isu  terkait  DoE. Dengan  menelaah  DoE  lebih  mendalam,  maka  diharapkan  hakikat,  cara  mendapatkan,  dan kegunaan/fungsi ilmu tersebut dapat tergambar dengan jelas.
2. Terminologi dan Konsep “Design of Experiment (DoE)
Design of Experiment merupakan suatu teknik statistik yang digunakan di dalam kajian eksperimen dalam rangka peningkatan kualitas produk dan proses (Costa, dkk. 2006). Sedangkan National Institute of  Standards  and  Technology ,  Amerika  Serikat  mendefinisikan  DoE  sebagai  suatu  pendekatan sistematis dalam pemecahan masalah teknik yang menerapkan prinsip-prinsip dan teknik pada tahap
pengumpulan data untuk mendukung suatu kesimpulan yang valid (Firka, 2011). DoE digunakan untuk mengetahui  hubungan  sebab  akibat  antara output (variabel  respon)  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya. Di dalam DoE terdapat dua jenis variabel utama, yaitu variabel independen (faktor) dan variabel dependen (respon). Variabel independen (faktor) dibagi menjadi dua, yaitu faktor terkontrol (faktor  yang  dapat  dikendalikan)  dan  faktor  tidak  terkontrol  (kovarian)  atau  biasanya  sering  disebut dengan faktor pengganggu ( noise factor ). Di dalam faktor yang diuji terdapat sejumlah level. Perlakuan ( treatment ) menyatakan kombinasi level dari seluruh faktor yang diuji dalam eksperimen. Sedangkan replikasi menyatakan banyakanya pengulangan percobaan untuk perlakuan yang sama.
Seidaknya  terdapat  beberapa  alasan/tujuan  dilakukannya  suatu  eksperimen.  Pertama,  untuk memaparkan  sebab  variasi  respon  dari  unit  yang  diamati  melalui  penentuan  faktor  mana  yang berpengaruh.  Kedua,  untuk  memperoleh  kondisi  optimum  dari  respon  yang  diamati.  Ketiga,  untuk membandingkan  respon-respon  dari  berbagai  perlakuan  (kombinasi  level)  yang  berbeda.  Keempat, untuk membangun model respon. Dan yang kelima atau terakhir adalah meminimumkan efek dari faktor tak terkontrol sehingga menghasilkan prosess/produk yang robust.
Secara umum, terdapat enam langkah utama dalam melakukan prosedur DoE (Ranga, dkk. 2014). Langkah pertama adalah menyusun tujuan eksperimen. Langkah kedua adalah menentukan variabel- variabel yang terkait. Langkah ketiga adalah menentukan desain eksperimen. Langkah keempat adalah melakukan eksperimen (pengambilan data). Langkah kelima adalah melihat/mengecek apakah data yang diambil sudah konsisten dengan asumsi-asumsi eksperimen. Langkah keenam atau yang terakhir adalah menganalisis dan menginterpretasikan hasil eksperimen.
Terdapat lima prinsip fundamental yang digunakan di dalam DoE. Lima prinsip tersebut adalah pengacakan  ( randomization ),  pengulangan/replikasi  ( replication ),  pemblokiran  ( blocking ), ortogonalitas  ( orthogonality ),  dan  eksperimen  faktorial  ( factorial  experimentation ). Randomization merupakan  suatu  cara/metode  mengacak  unit-unit  eksperimen  untuk  dialokasikan  pada  eksperimen. Pengacakan  penting  dilakukan  untuk  melindungi  eksperimen  dari  bias-bias  yang  dapat mengganggu/merusak  hasil  eksperimen.  Replikasi  merupakan  banyaknya  pengulangan  eksperimen untuk  setiap  perlakuan  yang  sama.  Replikasi  ini  digunakan  untuk  meningkatkan  kepresisian  hasil eksperimen. Blocking merupakan suatu metode untuk mengelompokkan perlakuan menjadi dalam tiap- tiap grup/batch. Ortogonalitas di dalam eksperimen mengakibatkan efek faktor tidak saling berkorelasi sehingga  mudah  diinterpretasikan.  Faktor-faktor  di  dalam  desain  eksperimen  orthogonal  bervariasi secara independen satu sama lain. Sedangkan eksperimen faktorial merupakan suatu metode eksperimen di mana efek yang ditimbulkan dari setiap faktor dan interaksi/kombinasi antar faktor diestimasikan. Secara  geometris,  desain  faktorial  dibangun  dengan  melibatkan  semua  faktor  secara  bersamaan  dan secara ortogonal (Telford, 2007).
3. Mengapa “Design of Experiment (DoE)” Ada?
Kegiatan eksperimen ada karena sifat dasar manusia dilandasi oleh rasa ingin tahu terhadap suatu sistem. Dari situ muncullah berbagai pertanyaan seperti bagaimana cara kerja dari sistem tersebut, apa pengaruh faktor ini terhadap respon yang dihasilkan, bagaimana menentukan parameter-parameter yang optimal, dan sebagainya. Dengan melakukan serangkaian percobaan atau eksperimen, dari masa ke masa kemudian manusia dapat selangkah demi selangkah dapat menjawab berbagai pertanyaan-pertanyaan tersebut.  Namun  pertanyaan  yang  sering  muncul  adalah  apakah  perencanaan  eksperimen  sudah dilakukan  dengan  benar  dan  secara  statistik  hasilnya  dapat  dipertanggungjawabkan.  Jika  terdapat keraguan terhadap pertanyaan-pertanyaan tersebut, berarti eksperimen yang kita lakukan tidak melalui langkah  prosedural  yang  tepat  dan  dikhawatirkan  dapat  menimbulkan  banyak  bias  terhadap  hasil hipotesis  (terkait  efektivitas)  dan  melibatkan  lebih  banyak  sumber  daya  daripada  yang  seharusnya (terkait efisiensi). Permasalahan-permasalahan seperti ini kemudian yang mendasari berbagai pakar dan peneliti di dunia mengembangkan suatu prosedur untuk melakukan eksperimen.
Sebelum DoE ada, pendekatan eksperimen yang pertama kali ada adalah ‘ one factor at a time ’ (OFAT). Pendekatan yang sering juga disebut dengan ‘ trial and error ’ tersebut sangatlah sederhana, yaitu dengan menguji satu faktor tanpa melihat faktor lainnya (dibiarkan konstan) dan kemudian dilihat hasil pengaruhnya terhadap respon. Pada masa awal abad ke-20, perkembangan ilmu sains manajemen ( management science ), ilmu matematika, dan terutama ilmu-ilmu statistik yang ditandai oleh lahirnya statistical process control (SPC) oleh Walter A. Shewart pada tahun 1924 semakin berkembang pesat. Setelah itu prosedur/teknik DoE muncul untuk pertama kali yang diperkenalkan oleh Sir Ronal Fisher pada tahun 1920. Saat itu Fisher menggunakan DoE untuk mengetahui efek/pengaruh dari  berbagai faktor seperti tipe fertiliser (pupuk/penyubur tanah), kondisi lapisan bawah tanah, tipe/jenis tanah, dan faktor  lainnya  terhadap  hasil  akhir  tanamam  yang  dipanen.  Saat  itu  Fisher  melakukan  eksperimen dengan menggunakan semua faktor secara simultan dan bersama-sama sehingga pendekatan eksperimen yang dilakukan Fisher pada saat itu merupakan hasil perbaikan dari pendekatan OFAT. Pendekatan yang digunakan  oleh  Fisher  tersebut  kemudian  mendasari  berbagai  peneliti  ke  depannya  untuk mengembangkan pendekatan/teknik DoE lainnya (Anthony, dkk. 2003).

## 4. Perkembangan “Design of Experiment (DoE)”
Kajian/konsep DoE yang paling awal dikenalkan oleh Sir Ronald Fisher selama masa agrikultural dan perang dunia pada rentang tahun 1918 sampai 1940-an. Bersama rekan-rekan kerja yang lain, Fisher menghasilkan setidaknya beberapa konsep DoE yang masih eksis sampai saat ini. Di antaranya adalah desain  faktorial  ( factorial  design ), analysis  of  variance (ANOVA),  desain  orthogonal  ( orthogonal design ), dan latin square design .  Selanjutnya pada era industrial pertama antara tahun 1951 sampai 1970an, Box dan Wilson menghasilkan konsep surface design ; Box dan Draper menghasilkan teknik response  surface  design ;  sedangkan  Kiefer  menghasilkan  teknik optimum  experimental  design . Kemudian  pada  era  industrial  kedua  antara  tahun  1970an  sampai  1990,  Patterson  dan  Silvey menghasilkan teknik block design ; W. Edward Deming menghasilkan konsep total quality management (TQM)  dan continuous  quality  improvement (CQI);  sedangkan  Dr.  Genich  Taguchi  menghasilkan konsep orthogonal array , fractional factorial design , robust parameter design , dan process robustness (Atknison,  1982).  Pada  era  moden  antara  tahun  1990  sampai  sekarang  lahir  sebuah  konsep  yang diperkenalkan oleh Bill Smith yang disebut dengan ‘ six sigma ’. Metodologi di dalam six sigma tidak hanya  menggunakan  teknik/prosedur  DoE,  namun  juga  teknik  atau  metode  lain  seperti  SPC,  QFD, multivariat analysis , TRIZ, simulation , value stream mapping , dan lainnya untuk meningkatkan kualitas dari suatu prosess/produk (Montgomery dan Woodall, 2008).
Sejauh ini telah banyak penelitian yang membahas tentang penggunaan DoE untuk menyelesaikan berbagai  bidang  permasalahan.  Sebagai  contoh  selama  tiga  tahun  terakhir  ini,  sejumlah  peneliti mengaplikasikan  berbagai  macam  teknik-teknik  DoE  sebagai  alat  bantu/metode  utama  riset  yang mereka lakukan. Zolgharnein, dkk. (2013) menggunakan teknik L16 Taguchi Orthogonal Array Design untuk melakukan optimisasi pada aktivitas pemisahan ( removal ) material Cd (II). Friesen, dkk. (2014) menggunakan  teknik Randomized  Complete  Block  Design (RCBD)  untuk  menguji  efek  yang ditimbulkan  oleh  radiasi microwave terhadap  tumbuhan  kacang  polong.  Chan,  dkk.  (2014) menggunakan  teknik  L9  Taguchi Orthogonal  Array  Design untuk  melakukan  pengujian  terhadap aktivitas pirolisis katalik pada tandan kosong kelapa sawit. Özdemir, dkk. (2014) menggunakan teknik L32 Taguchi Orthogonal Array Design untuk melakukan optimisasi aktivitas biosorpsi pada material tembaga  ( copper ).  Moore  dan  Sexten  (2015)  menggunakan  teknik  3x2 Latin  Square  Design untuk menguji  efek bale  feeder dan forage (makanan  ternak)  terhadap  limbah  jerami  yang  dihasilkan. Montorsi,  dkk.  (2016)  menggunakan  teknik Fractional  Design ( Resolution  V )  untuk  melakukan meningkatkan kualitas warna dan menurunkan resiko cacat printing pada teknologi printer ink-jet. Park, dkk. (2016) menggunakan teknik 6x6 Latin Square Design untuk menguji efek yang ditimbulkan oleh enzim pencerna terhadap aktivitas metabolisme jagung dan gandum. Khani, dkk. (2016) menggunakan teknik Response  Surface  Methodology (RSM)  dan Central  Composite  Design untuk  melakukan
optimisasi parameter anti korosif pada produksi biopolimer. Rizzetti, dkk. (2016) menggunakan teknik Central  Composite  Design untuk  melakukan  optimisasi  residu  pestisida  pada  jus  jeruk.  Ding,  dkk. (2017)  menggunakan  teknik Box-Behnken  Design untuk  melakukan  optimisasi  pada  aktivitas pembentukan  pati  berskala  nano.  Kalam,  dkk.  (2016)  menggunakan  teknik Response  Surface Methodology (RSM)  dan Box – Behnken  Design untuk  melakukan  optimisasi  ukuran  partikel indometasin.  Das,  dkk.  (2016)  menggunakn  teknik  L25  Taguchi Orthogonal  Array  Design untuk melakukan  optimisasi  produksi  bioetanol.    Tang,  dkk.  (2016)  menggunakan  teknik Orthogonal Experiment Design untuk menguji performansi teknologi frost prevention pada sumber pompa panas. Moçoteguy,  dkk.  (2016)  menggunakan  teknik  25-1  Fractional  Factorial  Design  untuk  mendeteksi kesalahan pengelolaan air dalam membran pertukaran proton pada sel bahan bakar. Pontes, dkk. (2016) menggunakan teknik Full Factorials dan Evolutionary Operations (EVOP) untuk melakukan optimisasi terhadap  parameter  jaringan  sistem  saraf.  Reis,  dkk.  (2016)  menggunakan  teknik  23 Full  Factorial Design untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  material  karbon  melalui  aktivitas  pirolisis  konvensional. Lemonakis, dkk. (2016) menggunakan teknik Factorial Design , Response Surface Model , dan Plackett – Burman untuk melakukan optimisasi parameter-parameter yang mempengaruhi intensitas sinyal pada sebuah LTQ-Orbitrap dalam mode ion negatif. Ringkasan perkembangan penggunaan DoE selama tiga tahun terakhir tersebut dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Perkembangan Penggunaan Teknik-teknik DoE selama Tiga Tahun Terakhir
No Author(s) Tahun Judul Teknik DOE 1 Javad Zolgharnein, Neda Asanjarani, Tahere Shariatmanesh 2013 Taguchi L16 orthogonal array optimization for Cd (II) removal using Carpinus betulus tree leaves: Adsorption characterization L16 Taguchi Orthogonal Array Design 2 A.P. Friesen, R.L. Conner, D.E. Robinson, W.R. Barton, C.L. Gillar 2014 Effect of microwave radiation on dry bean seed infected with Xanthomonas axonopodis pv. phaseoli with and without the use of chemical seed treatment Randomized Complete Block Design (RCBD) 3 Yi Herng Chan, Khanh Vi Dang, Suzana Yusup, Mook Tzeng Lim, Asna Mohd Zain, Yoshimitsu Uemura 2014 Studies on catalytic pyrolysis of empty fruit bunch (EFB) using Taguchi's L9 Orthogonal Arra L9 Taguchi Orthogonal Array Design 4 Utkan Özdemir, Bilge Özbay, İsmail Özbay, Sevil Veli 2014 Application of Taguchi L32 orthogonal array design to optimize copper biosorption by using Spaghnum moss L32 Taguchi Orthogonal Array Design 5 W.A. Moore, W.J. Sexten 2015 Effect of bale feeder and forage on hay waste, disappearance, and sorting 3x2 Latin Square Design 6 Monia Montorsi, Consuelo Mugoni, Alessio Passalacqua, Andrea Annovi, Fabrizio Marani, Ludovica Fossa, Raffaele Capitani, Tiziano Manfredini 2016 Improvement of color quality and reduction of defects in the ink jet-printing technology for ceramic tiles production: A Design of Experiments study Fractional Design (Resolution V) 7 Chan Sol Park, Inkyung Park, Beob Gyun Kim 2016 Effects of an enzyme cocktail on digestible and metabolizable energy concentrations in barley, corn, and wheat fed to growing pigs 6x6 Latin Square Design
Tabel 1. Perkembangan Penggunaan Teknik-teknik DoE selama Tiga Tahun Terakhir (lanjutan)
No Author(s) Tahun Judul Teknik DOE 8 Mojtaba Khania, Ali Bahramib, Mohammad D. Ghafari 2016 Optimization of operating parameters for anti-corrosive biopolymer production by Chryseobacterium Indologenes MUT.2 using central composite design methodology Response Surface Methodology (RSM), Central Composite Design 9 Tiele M. Rizzetti, Magali Kemmerich, Manoel L. Martins, Osmar D. Prestes, Martha B. Adaime, Renato Zanella 2016 Optimization of a QuEChERS based method by means of central composite design for pesticide multiresidue determination in orange juice by UHPLC – MS/MS Central Composite Design 10 Yongbo Ding, Jiong Zheng, Xuejuan Xia, Tingyuan Ren, Jianquan Kan 2016 Box – Behnken design for the optimization of nanoscale retrograded starch formation by high-power ultrasonication Box – Behnken Design 11 Mohd Abul Kalam, Abdul Arif Khan, Shahanavaj Khan, Abdulaziz Almalik, Aws Alshamsan 2016 Optimizing indomethacin-loaded chitosan nanoparticle size, encapsulation, and release using Box – Behnken experimental design Response Surface Methodology (RSM), Box – Behnken Design 12 Saprativ P. Das, Ashutosh Gupta, Debasish Das, Arun Goyal 2016 Enhanced bioethanol production from water hyacinth (Eichhornia crassipes) by statistical optimization of fermentation process parameters using Taguchi orthogonal array design L25 Taguchi Orthogonal Array Design 13 Jinchen Tang, Guangcai Gong, Huan Su, Fanhao Wu, Cila Herman 2016 Performance evaluation of a novel method of frost prevention and retardation for air source heat pumps using the orthogonal experiment design method Orthogonal Experiment Design 14 Philippe Moçoteguy, Bastian Ludwig, Nadia Yousﬁ Steiner 2016 Application of current steps and design of experiments methodology to the detection of water management faults in a proton exchange membrane fuel cell stack 2 5-1 Fractional Factorial Design 15 F.J. Pontes, G.F. Amorim, P.P. Balestrassi,A.P.Paiva, J.R. Ferreira 2016 Design of experiments and focused grid search for neural network parameter optimization Full Factorials dan Evolutionary Operations (EVOP) 16 Glaydson Simões dos Reis, Michaela Wilhelm, Thamires Canuto de Almeida Silva, Kurosch Rezwan, Carlos Hoffmann Sampaio, Eder Claudio Lima, Selene M.A. Guelli Ulson de Souza 2016 The use of design of experiments for the evaluation of the production of surface rich activated carbon from sewage sludge via microwave and conventional pyrolysis
2 3 Full Factorial Design 17 Nikolaos Lemonakis, Alexios- Leandros Skaltsounis, Anthony Tsarbopoulos, Evagelos Gikas 2016 Optimization of parameters affecting signal intensity in an LTQ-orbitrap in negative ion mode: A design of experiments approach Factorial Design, Response Surface Model, dan Plackett – Burman

## 5. Isu- isu Terkini di dalam “Design of Experiment (DoE)”
Walaupun DoE sering digunakan oleh banyak peneliti sebagai alat/metode untuk meningkatkan kualitas  proses/produk,  namun  pengaplikasiannya  di  lapangan  ( real  world )  masih  menunjukkan beberapa  keterbatasan.  Firka  (2011)  menjelaskan  isu-isu  terkini  terkait  penggunaan  DoE  dalam  tiga dimensi, yaitu dimensi statistik ( statistical ), dimensi teknis dan metodologi ( technical/methodological ), dan dimensi sosiologis dan manajerial ( sociological and managerical ).
Dilihat  dari  dimensi  statistik,  terdapat  beberapa  isu-isu  terkait.  Pertama,  DoE  tidak mengakomodir/memperhatikan  resiko  α  (produsen)  dan  β  (konsumen)  dalam  menentukan  berapa banyak replikasi yang dibutuhkan. Kedua, di dalam pe nggunaan DoE terdapat sindrom “semakin banyak data  yang  dihasilkan,  maka  hasilnya  juga  akan  semakin  baik”.  Ketiga,  seringkali  peneliti memperlakukan data yang berdistribusi bionomial dan Poisson sebagai variabel numerikal yang kontinu tanpa  pengecekan  asumsi-asumsi  terlebih  dahulu.  Keempat,  seringkali  hasil  eksperimen dianalisis/dibaca  sebagai  data  yang  “ full  factorial ”,  walaupun  satu  atau  lebih  faktor  tidak  dilakukan pengacakan karena sejumlah keterbatasan. Kelima, seringkali ketika peneliti menguji lebih  dari satu hipotesis  secara  simultan,  tingkat  signifikansi  yang  digunakan  pada  masing-masing  hipotesis  adalah sama. Padahal, perbandingan ganda/banyak ( multiple comparasion ) mempengaruhi tingkat signifikansi. Keenam, kurangnya metode analisis residual yang tepat. Ketujuh, peneliti seringkali lupa melakukan pengecekan  terhadap  data  yang  keluar  batas  ( outlier ).  Kedelapan,  jika  tidak  berhati-hati, mentransformasi  data  bisa  mengakibatkan  pengambilan  keputusan  yang  salah.  Kesembilan,  desain eksperimen  dengan  resolusi  yang  rendah  bisa  membingungkan  analis  dalam  menentukan  apakah signifikansi ditimbulkan oleh faktor utama atau interaksi antar faktor. Kesepuluh, peneliti/analis sering memperhitungkan/memprediksi nilai-nilai yang berada di luar lingkup penelitian/eksperimen.
Dilihat  dari  dimensi  teknis/metodologi,  terdapat  beberapa  isu-isu  terkait.  Pertama,  seringkali peneliti  menggunakan  data  historis  sebagai  data  utama  eksperimen.  Kedua,  peneliti  sering  tidak mengecek kestabilan proses terlebih dahulu sebelum melakukan eksperimen. Ketiga, peneliti seringkali langsung  melakukan  tahap  pengambilan  data  tanpa  didahului  sejumlah  tahapan  perencanaan  dan perancangan desain eksperimen yang tepat. Keempat, selama tahap penentuan faktor seringkali peneliti tidak melibatkan pihak-pihak lain yang terlibat. Kelima, peneliti seringkali melupakan blocking apabila kondisi pengambilan data kurang dimungkinkan. Keenam, tidak melakukan kontrol terhadap variabel- variabel  lain  di  luar  faktor  utama  di  dalam  eksperimen.  Ketujuh,  menggunakan  kondisi  atau  media eksperimen yang tidak sesuai/mempresentasikan permasalahan utama yang ada di lapangan. Kedelapan, tidak melakukan validasi instrumen yang digunakan untuk mengambil data. Kesembilan, tidak cermat dalam  menentukan  faktor-faktor  dan  level.  Kesepuluh,  melakukan  satu  kali  prosedur  DoE  untuk mengatasi permasalahan dengan spektrum yang luas dan kompleks. Kesebelas, menjaga nilai level dari suatu faktor tetap konstan saat melakukan replikasi. Keduabelas, tidak melakukan eksperimen awal ( test run )  untuk  mendapatkan  pemahaman  operator  dan  analis  yang  lebih  baik.  Keempatbelas, ketidakakuratan dalam memasukkan data hasil eksperimen.
Dilihat dari dimensi sosiologis dan manajerial, terdapat beberapa isu-isu terkait. Pertama, seringkali pihak  manajerial  menghabiskan  sebagian  besar  dana  untuk  eksperimen  tahap  awal.  Kedua, mengaplikasikan DoE hanya sebagai bentuk usaha peningkatan kualitas produk/proses. Ketiga, tidak adanya  komunikasi  antara  pihak  manajerial  terhadap  manfaat  dan  kegunaan  DoE.  Keempat,  tidak adanya  komunikasi  antara  operator  dan  pihak-pihak  atau  pemangku  kepentingan  lain  yang  terlibat ( stakeholder )  selama  penggunaan  DoE.  Kelima,  menggunakan  kegagalan  pada  percobaan  pertama sebagai  alasan  untuk  menghentikan  prosedur  DoE.  Keenam,  komunikasi  yang  buruk  dan membingungkan antara para pemangku kepentingan ( stakeholder ) dalam menyikapi hasil eksperimen.

## 6. Kesimpulan (Conclusion)
Design of Experiments (DoE) merupakan salah satu teknik dalam perencanaan dan perancangan eksperimen yang digunakan untuk meningkatkan kualitas sistem, proses, atau produk. DoE lahir karena manusia membutuhkan suatu prosedur eksperimen yang valid, dapat meminumkan bias, secara statistik dapat dipertanggungjawabkan, serta efisien dari segi penggunaan sumber daya. Perkembangan kajian dan teknik-teknik DoE sampai saat ini telah banyak berkembang sejak Fisher mempeloporinya pada tahun  1920an.  Walaupun  demikian,  namun  sampai  saat  ini  ternyata  masih  banyak  isu-isu  atau permasalahan yang berkembang terkait aplikasi/penggunaan DoE.

## Daftar Pustaka
Antony, J., Chou, T., dan Ghosh, S. (2003). ‘Training for Design of Experiments’, Work Study, Vol. 52
Iss 7 pp. 341 - 346.
Atkinson, A. C. (1982). ‘Developments in the Design of Experiments’, International Statistical Review,
50 (1982), pp. 161-177.
Chan, Y. H., Dang, K. V., Yusup, S., Lim, M. T., Zain, A. M., dan Uemura, Y. (2014). ‘Studies on Catalytic Pyrolysis of Empty Fruit Bunch (EFB) Using Taguchi's L9 Orthogonal Array’, Journal of the Energy Institute, Vol. 87, pp. 227-234.
Costa, N. R. P., Pires, A. R., dan Riberiro, C. O. (2006). ‘Guidelines to Help Practitioners of Design of Experiments’, The TQM Magazine, Vol. 18 Iss 4 pp. 386 - 399.
Das, S. P., Gupta, A., Das, D., dan Goyal, A. (2016). ‘Enhanced Bioethanol Production fro m Water Hyacinth (Eichhornia Crassipes) by Statistical Optimization of Fermentation Process Parameters using Taguchi Orthogonal Array Design’, International Biodeterioration & Biodegradation, Vol. 109, pp. 174-184.
Ding, Y., Zheng, J., Xia, X., Ren, T., da n Kan, J. (2016). ‘Box– Behnken Design for the Optimization of Nanoscale Retrograded Starch Formation by High- Power Ultrasonication’, LWT - Food Science and Technology, Vol. 67, pp. 206-213.
Firka, D. (2011). ‘Statistical, Technical and Sociological Dimensions of Design of Experiments’, The TQM Journal, Vol. 23 No. 4, 2011, pp. 435-445.
Friesena, A. P., Conner, R. L., Robinson, D. E., Bartonc, W. R., dan Gillard, C. L.  (2014). ‘Effect of Microwave Radiation on Dry Bean Seed Infected with Xanthomonas Axonopodis Pv. Phaseoli with and without The Use of Chemical Seed Treatment’, Crop Protection, Vol. 65, pp. 77 -85. Kalam,  M.  A.,  Khan,  A.  A.,  Khan,  S.,  Almalik,  A.,  dan  Alshamsan,  A.  (2016).  ‘Optimizing Indomethacin-loaded Chitosan Nanoparticle Size, Encapsulation, and Release Using Box – Behnken Experimental Design’, International Journal of Biological Macromolecules, Vol. 87, pp. 329 -340. Khani M., Bahrami, A., dan Ghafari, M. D. (2016). ‘Optimization of Operating Parameters for Anti - Corrosive  Biopolymer  Production  by  Chryseobacterium  Indologenes  MUT.2  using  Central Composite Design Methodology’, Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers, Vol. 59, pp. 165-172.
Lemonakis, N., Skaltsounis, A. L., Tsarbopoulos, A., dan Gikas, E. (2016). ‘Optimization of Pa rameters Affecting Signal Intensity in An LTQ-Orbitrap in Negative Ion Mode: A Design Of Experiments Approach’, Talanta, Vol. 147, pp. 402 -409.
Moçoteguy, P., Ludwig, B., dan Steiner, N. Y. (2016). ‘Application of Current Steps and Design of Experiments Methodology to The Detection of Water Management Faults in A Proton Exchange Membrane Fuel Cell Stack’, Journal of Power Sources, Vol. 303, pp. 126 -136. Montgomery, D. C. dan Woodall, W. H. (2008). ‘An Overview of Six Sigma’, International Statistical Review / Revue Internationale de Statistique, Vol. 76, No. 3 December 2008), pp. 329-346.
Montorsi,  M.,  Mugoni,  C.,  Passalacqua,  A.,  Annovi,  A.,  Marani,  F.,  Fossa,  L.,  Capitani,  R.,  dan Manfredini, T. (2016). ‘Improvement of Color Quality and Reduction of Defect s in The Ink Jet-
Printing  Technology  for  Ceramic  Tiles  Production:  A  Design  of  Experiments  Study’,  Ceramic International, Vol. 42, pp. 1459-1469.
Moore,  W.  A.  dan  Sexten,  W.  J.  (2015).  ‘Effect  of  Bale  Feeder  and  Forage  on  Hay  Waste, Disappearance, and Sort ing’, The Professional Animal Scientist, Vol. 31, pp. 248 -254.
Özdemir, U., Özbay, B., Özbay, İ., dan Veli, S. (2014). ‘Application of Taguchi L32 Orthogonal Array Design  to  Optimize  Copper  Biosorption  by  Using  Spaghnum  Moss’,  Ecotoxicology  and Environmental Safety, Vol. 107, pp. 229-235.
Park,  C.  S.,  Park,  I.,  dan  Kim,  B.  G.  (2016).  ‘Effects  of  an  Enzyme  Cocktail  on  Digestible  and Metabolizable Energy Concentrations in Barley, Corn, and Wheat Fed to Growing Pigs’, Livestock Science, Vol. 187, pp. 1-5.
Pont es,  F.  J.,  Amorim,  G. F.,  Balestrassi,  P.  P.,  Paiva,  A.  P.,  dan  Ferreira,  J.  R.  (2016).  ‘Design of Experiments  and  Focused  Grid  Search  for  Neural  Network  Parameter  Optimization’, Neurocomputing, Vol. 186, pp. 22-34.
Ranga, A., Jaimini, M., Sharma, S. K., C hauhan, B. S., dan Kumar, A. (2014). ‘A Review on Design OF Experiments (DOE)’, International Journal of Pharmaceutical and Chemical Sciences, Vol. 3 (1) Jan-Mar 2014.
Reis, G. S., Wilhelm, M., Silva, T. C. A., Rezwan, K., Sampaio, H., Lima, E. C., Selene, M. A., dan Souza, G. U. (2016). ‘The Use of Design of Experiments for The Evaluation of The Production of Surface Rich Activated Carbon From Sewage Sludge via Microwave and Conventional Pyrolysis’, Applied Thermal Engineering, Vol. 93, pp. 590-597.
Rizzetti, T. M., Kemmerich, M., Martins, M. L., Prestes, O. D., Adaime, M. B., dan Zanella, R. (2016).
‘Optimization of a QuEChERS Based Method by Means of Central Composite Design for Pesticide Multiresidue Determination in Orange Juice By UHPLC –MS/MS’, Food Ch emistry, Vol. 196, pp. 25-33.
Tang, J., Gong, H. S., Wu, F., dan Herman C. (2016). ‘Performance Evaluation of A Novel Method of Frost Prevention and Retardation for Air Source Heat Pumps using The Orthogonal Experiment Design Method’, Applied Energy, Vol. 169, pp. 696-708.
Telford, J. K. (2007). ‘A Brief Introduction to Design of Experiments’, Johns Hopkins APL Technical Digest, 232 Volume 27, Number 3.
Zolgharnein,  J.,  Asanjarani,  N.,  dan  Shariatmanesh,  T.  (2013).  ‘Taguchi  L16  Orthogonal  Array Optimization  for  Cd  (II)  Removal  using  Carpinus  Betulus  Tree  Leaves:  Adsorption Characterization’, International Biodeterioration & Biodegradation, Vol. 85, pp. 66 -67.