Volume XV No.2, Maret 2015, p.59-68

## PENERAPAN METODE TAGUCHI
PADA PROSES FERMENTASI PUPUK GUANO CAIR UNTUK MENGHASILKAN KANDUNGAN NPK YANG OPTIMAL DI UD PUPUK GUANOKU
Mirza Firdiansah Isnanta 1 , Deny Andesta 2 dan Said Salim Dahda 2
1 Mahasiswa Fakultas Teknik Prodi Teknik Industri-Universitas Muhammadiyah Gresik
2 Dosen Fakultas Teknik Prodi Teknik Industri-Universitas Muhammadiyah Gresik matrik.ie@umg.ac.id

## ABSTRAK
Untuk menghasilkan pupuk organik dengan karakter kualitas kandungan NPK organik yang tinggi ( Large The Better) , diperlukan banyak eksperimen dalam proses pembuatan pupuk organik. Salah satu metode eksperimen yang  memberikan  hasil  yang  luar  biasa  dalam  desain  eksperimen  dengan  jumlah  eksperimen  yang  efisien  adalah Metode Taguchi . Dari analisa awal metode taguchi, diketahui bahwa variabel bebas yang digunakan sebagai faktor adalah  kadar  air  kotoran  kelelawar  (A),  bioactiva  (B),  gula  merah  (C),  air  (D),  bekatul  (E)  dan  sekam  padi  (F). Variabel bebas yang digunakan memiliki tiga level faktor untuk setiap faktornya. Variabel tidak bebas yang dituju adalah Nitrogen,  Phospore  dan  Kalium .  Orthogonal  Array  yang  dipakai  adalah  L 27 (3 13 )  dengan  27  eksperimen untuk tiga kali replikasi. Setelah dilakukan eksperimen, pengumpulan dan pengolahan data dengan Metode Taguchi , didapati bahwa, faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap rasio kandungan Nitrogen yang optimal adalah  Faktor  A 1 ,  B 3 ,  A 1 xB 3 ,  C 3 ,  B 3 xC 3 ,  D 1 ,  E 3 ,  F 1 dengan  nilai  respon  optimal  28,59287  %  (29,12506  dB), kandungan Phospore yang  optimal  adalah  A 1 ,  B 3 ,  A 1 xB 3 ,  C 3 ,  B 3 xC 3 ,  D 1 ,  E 3 ,  F 1 dengan  nilai  respon  optimal 23,67469 % (27,48561 dB) dan kandungan Kalium yang optimal adalah A 3 , B 1 , A 3 xB 1 , C 2 , B 1 xC 2 , D 1 , E 2 , F 2 dengan nilai respon optimal 21,69575% (26,72738 dB).
Kata Kunci : Metode Taguchi, Proses Fermentasi Pupuk

## PENDAHULUAN
Pupuk anorganik adalah jenis pupuk yang dibuat pada  pabrik  dengan  meramu  berbagai  bahan kimia  sehingga  memiliki  prosentase  kandungan hara  yang  tinggi.  Contoh  pupuk  anorganik  atau buatan  adalah  jenis  pupuk  Urea,  TSP  dan  lain- lain.  Sedangkan  pupuk  organik  adalah  pupuk yang terbuat dari sisa-sisa makhluk  hidup yang diolah melalui proses pembusukan atau dekomposisi oleh bakteri pengurai seperti pupuk kompos,  pupuk kandang dan pupuk guano.
Kurangnya  ketersediaan  pupuk  kimia  NPK  di sektor  pertanian  dan  tingginya  kesadaran  petani akan dampak yang ditimbulkan pasca penggunaan  pupuk  kimia,  menuntut  adanya pupuk  alternatif  untuk  menggantikan  pupuk kimia yang memiliki kandungan hara menyerupai  pupuk  kimia  dan  tidak  merusak lingkungan.  Pupuk  Organik  merupakan  satu- satunya  pilihan  yang  tepat  untuk  menggantikan
pupuk  kimia  yang  selama  ini  mendominasi sektor pertanian.
Dalam  Permentan  No.  2  tahun  2006  tentang pupuk organik dan pembenahan tanah mendefinisikan bahwa pupuk organik merupakan pupuk yang sebagian atau seluruhnya berasal dari tanaman atau dari hewan yeng  telah  melalui  proses  rekayasa,  dapat berbentuk padat atau cair yang digunakan untuk mensuplai  bahan  organik  dalam  memperbaiki sifat  fisik,  kimia  dan  biologi  tanah.  Pupuk organik  memiliki  kandungan  unsur  mikro  yang lebih  lengkap  dibandingkan  pupuk  anorganik sehingga  pupuk  organik  memberikan  kehidupan bagi  mikroorganisme  tanah  yang  menjadi sahabat petani dengan lebih baik. Pupuk organik juga  mampu  berperan  menjembatani  unsur  hara yang  sudah  ada  ditanah  sehingga  mampu membentuk  partikel  ion  yang  mudah  diserap oleh  tanah,  pupuk  berperan  dalam    pelepasan
hara  tanah  secara  perlahan  dan  kontinyu sehingga  dapat  membantu  dan  mencegah terjadinya  ledakan  suplai  hara  yang  dapat membuat tanaman menjadi keracunan (Cuplikan Peraturan
Mentri
Pertanian, Nomer: 2/pert/HK060/2/2006).
Salah  satu  bahan  baku  yang  dapat  diolah menjadi pupuk organik adalah kotoran kelelawar.  Kotoran  kelelawar  atau  yang  sering disebut  dengan  istilah  Guano  merupakan  salah satu  bahan  baku  pupuk  organik  yang  memiliki kandungan  NPK (Nitrogen,  Phospore  dan Kalium) di antara bahan baku organik lain yang pernah  ada.  Berikut  ini  merupakan  tabel kandungan  hara  pada  setiap  jenis  bahan  baku pupuk organik:
Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  kotoran kelelawar  memiliki  kadar  hara  yang  paling tinggi, sehingga menjadi bahan baku yang paling optimal untuk  menghasilkan pupuk organik cair dengan  proses  fermentasi.  Proses  fermentasi bertujuan  untuk  melipat  gandakan  kandungan hara  (NPK)  pada  bahan  baku  utama  sehingga memiliki kandungan hara yang mendekati pupuk NPK  kimia  atau  anorganik  (N  15%,  P2O5  15% dan  K2O  15%)  guna  menjadi  pupuk  alternatif pengganti pupuk kimia yang merusak lingkungan.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  Kholifah selaku kepala Uji Laboratorium Kebun Percobaan PT. Petrokimia Gresik pada Desember  2014  menyatakan  bahwa,  untuk menghasilkan pupuk organik dengan kadar NPK yang medekati pupuk kimia dibutuhkan formula yang  tepat.  Pupuk  Guano  merupakan  salah  satu
pupuk  organik  yang  terbuat  dari  kotoran kelelawar yeng telah mengalami proses fermentasi  dengan  kombinasi  dari  berbagai macam  komposisi  organik  guna  meningkatkan kandungan  NPK.  Untuk  menghasilkan  Pupuk Guano  yang  memiliki  kandungan  NPK  yang tinggi,  didapati  faktor-faktor  yang  berpengaruh dalam  proses  fermentasi,  diantaranya  adalah kotoran kelelawar, gula merah, bioactiva dan air (Firdiansah  &  Abidin,  2015).  Faktor-faktor tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap  kualitas pupuk, sehingga perlu dilakukan suatu penelitian.  Karakteristik  pupuk  organik  yang tepat  untuk  menggambarkan  kualitas  pupuk organik  NPK  adalah  semakin  tinggi  semakin baik,  dimana  semakin  tinggi  kandungan  unsur hara  (NPK)  maka  semakin  baik  pula  kualitas pupuk  tersebut.  Untuk  menghasilkan  pupuk organik  dengan  kandungan  NPK  yang  tinggi diperlukan  kombinasi  antara  faktor-faktor  dan banyak  eksperimen  dalam  proses  pembuatan pupuk organik.
Salah satu metode eksperimen yang memberikan hasil  yang  luar  biasa  dalam  desain  eksperimen adalah    Metode Taguchi .  Pemilihan  Metode Taguchi bertujuan  untuk  merancang  produk pupuk  guano  menjadi  produk  yang  memiliki kualitas  yang  kokoh  terhadap  variasi  komponen serta  meminimalkan  variasi  sekitar  target. Dimana  Metode Taguchi memiliki  keunggulan diataranya adalah lebih efisien karena menggunakan  matrik  khusus  yang  disebut Matriks  Ortogonal sehingga  dapat  memberikan informasi sebanyak mungkin semua faktor yang mempengaruhi  parameter  yang  didapat  dari jumlah ekperimen yang ekonomis, memungkinkan  diperolehnya  suatu  proses  yang menghasilkan produk yang konsisten dan kokoh terhadap  faktor  yang  tidak  dapat  dikontrol  dan menghasilkan  kesimpulan  mengenai  respon faktor-faktor yang menghasilkan respon optimal. Sehingga  diharapkan  dengan  Metode Taguchi dapat  menghasilkan  kandungan  hara  melebihi penelitian  sebelumnya  yakni  sebesar Nitrogen (21%), Phospore (18%)  dan Kalium (17%) (Firdiansah & Abidin, 2015).

## METODE
Metode Taguchi merupakan  suatu  metodologi baru  dalam  bidang  teknik  yang  bertujuan  untuk memperbaiki kulitas produk dan proses pembuatan produk dalam waktu yang bersamaan
doi : 10.30587/matrik.v15i2.xxx
dengan  menekan  biaya  dan  sumber  daya seminimal  mungkin  (Soejanto,  2009).  Metode Taguchi berusaha  untuk    menjadikan  produk atau proses tidak sensitif terhadap faktor seperti material,  tenaga  manusia,  peralatan  manufaktur dan  kondisi  operasional  (Hartono,  2012). Metode Taguchi menjadikan produk atau proses bersifat  kokoh  terhadap  noise  sehingga  metode ini juga disebut sebagai metode robust design .
Filosofi Taguchi terdiri dari tiga konsep menurut Soejanto, diantaranya adalah mewajibkan kualitas harus didesain ke dalam sebuah produk dan  bukan  hanya  sekedar  memeriksanya, kualitas  terbaik  dicapai  dengan  meminimumkan deviasi  dari  target.  Produk  harus  didesain sehingga kokoh terhadap faktor lingkungan yang tidak  dapat  dikontrol,  kualitas  harus  diukur sebagai  fungsi  deviasi  dari  standart  tertentu  dan kerugian harus diukur pada seluruh sistem.
Metode Taguchi juga memperkenalkan pendekatan  dengan  menggunakan  pendekatan desain  eksperimen  yang  bertujuan  untuk merancang  suatu  produk/merancang  proses sehingga  kualitas  dapat  kokoh  terhadap  kondisi lingkungan,  merancang  dan  mengembangkan produk  yang  memiliki  kualitas  kokoh  terhadap variasi  komponen  serta  meminimalkan  variasi sekitar  target.  Menurut  Soejanto,  Metode Taguchi juga  memiliki  keunggulan  seperti desain Taguchi lebih efisien karena memungkinkan  untuk  melaksanakan  penelitian yang  melibatkan  banyak  faktor  dan  jumlah, memungkinkan  diperolehnya  suatu  proses  yang menghasilkan produk yang konsisten dan kokoh terhadap  faktor  yang  tidak  dapat  dikontrol (faktor ganggunan) dan menghasilkan kesimpulan  mengenai  respon  faktor-faktor  dan level dari faktor-faktor kontrol yang menghasilkan respon optimal.
Metode Taguchi menggunakan  matrik  khusus yang  disebut Matriks  Ortogonal sehingga  dapat memberikan informasi sebanyak mungkin semua faktor yang mempengaruhi prameter yang didapat  dari  jumlah  ekperimen  ekonomis. Bagian terpenting dari Tools Metode Taguchi ini adalah  terletak  pada  pemilihan  kombinasi  level variabel-variabel
input
masing-masing eksperimen.
Desain  eksperimen Taguchi pada  umumnya dibagi menjadi tiga tahap yang mencakup semua pendekatan  eksperimen.  Tiga  tahap  tersebut adalah (Soejanto, 2009):

## Tahap Perencanaan Eksperimen
Tahap  perencanaan  merupakan  tahap  yang penting  dimana  dalam  tahap  ini  meliputi pembentukan rumusan masalah, tujuan eksperimen,  penentuan  variable  tak  bebas, identifikasi faktor-faktor (variable bebas), pemisahan  faktor  kontrol  dan  faktor  gangguan, penentuan  jumlah  level,  letak  dari  kolom interaksi,  perhitungan  derajat  kebebasan,  dan pemilihan matriks  orthogonal .  Berikut  ini merupakan  uaraian  pengertaian  lebih  lanjut mengenai tahap perencanaan eksperimen:
1. Perumusan Masalah
2. Tujuan Eksperimen
3. Penentuan Variabel Tak
4. Identifikasi Faktor-Faktor
5. Pemisahan Faktor Kontrol
6. Penentuan Jumlah Level dan Nilai Level Faktor
7. Perhitungan derajat Kebebasan
8. Pemilihan Matrik Orthogonal
9. Penempatan Kolom untuk

## Tahap Pelaksanaan Eksperimen
Pada  pelaksanaan  eksperimen  diperlukan  dua kegiatan,  berikut  ini  merupakan  kegiatan  yang harus dilakukan dalam pelaksanaan eksperimen:
1. Jumlah Replikasi
2. Randomisasi

## Tahap Analisa
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  dan pengolahan  data  yang  meliputi  pengumpulan data,  pengaturan  data,  perhitungan  data  dan penyajian data dalam suatu layout tertentu yang sesuai  dengan  desain  yang  dipilih  pada eksperimen  yang  telah  dilakukan.  Berikut  ini merupakan perhitungan dan pengujian data yang terdapat pada tahap analisa data:
Analisa Varians Taguchi
Analisa  Varians  merupakan  teknik yang digunakan  untuk  menganalisa  data  yang  telah disusun  dalam  perencanaan  eksperimen  secara
statistika (sarwoko, 2014). Berikut ini merupakan  rumus  untuk  menghitung  varians dalam Taguchi (Belavendram, 1995):
Uji F
Untuk membuktikan adanya perbedaan perlakuan dan pengaruh faktor dalam percobaan diperlukan  uji  hipotesa  F  (Bhote,  2000).  Uji hipotesa dilakukan dengan cara membandingkan variansi  yang  disebabkan  masing-masing  faktor dan  variansi  error.  Variansi  error  merupakan variansi  setiap  individu  yang  terdapat  dalam pengamatan  yang  timbul  akibat  faktor-faktor yang  tidak  dapat  dikendalikan  (Hadiyat,  2012). Berikut ini merupakan rumus untuk Uji F:
Hasil perhitungan F sumber kemudian dibandingkan  dengan  nilai  F  pada  tabel  pada harga  α  tertentu  dengan  menggunakan  derajat kebebasan  ((k-1).(N-k)).  Dimana  k  merupakan jumlah  level  suatu  faktor  dan  N  merupakan jumlah  total  perlakuan.  Berikut  ini  merupakan hipotesa yang dipakai dalam suatu percobaan :
 H 0 :  tidak  ada  pengaruh  perlakuan,  sehingga μ 1 = μ 2  H 1 :  ada  pengaruh  perlakuan,  sehingga sedikitnya ada satu μ 1 yang tidak sama Jika  nilai  F  test  lebih  kecil  dari  nilai  F  tabel (F hitung <  F tabel ),  maka  hipotesa  (H 0 )  diterima,
berarti  tidak  ada  perbedaan.  Berbeda  apabila nilai F test lebih besar dari nilai nilai F tabel (F hitung >  F tabel ),  maka  hipotesa  (H 0 )  ditolak dan (H 1 ) diterima karena ada perbedaan. 1. Strategi Pooling Up
Untuk  mengestimasi  variansi  eror  pada analisis  varians  maka  diperlukan  strategi Pooling Up (Belavendram, 1995).
2. Rasio S/N
Untuk  memilih  faktor-faktor  yang  memiliki kontribusi  pada  pengurangan  variasi  suatu respon  diperlukan  rasio  S/N  ( Rasio  Signal- To-Noise ).
Semakin  besar,  semakin  baik  Karakteristik kualitas dengan rentang nilai tak terbatas dan no-negatif.  Nilai  semakin  besar  merupakan nilai yang diinginkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perancangan Eksperimen
Untuk  ketelitian  hasil  eksperimen  dan  biaya pelaksanaan  eksperimen,  maka  pada  tahap  ini diperlukan  pemilihan  jumlah  level  yang  tepat. Makin  banyak  jumlah  level  berbanding  lurus dengan  tingginya  ketelitian  data  eksperimen. Akan tetapi semakin tinggi level juga mengakibatkan semakin tingginya biaya eksperimen.  Dalam  penelitian  ini,  level  yang digunakan  adalah  3  level  dalam  setiap  faktor. Pemilihan  3  level  dipilih  karena  produk  Pupuk Guano  masih  tergolong  baru  untuk  diteliti  dan membutuhkan  pemilihan  jumlah  faktor  yang tepat  untuk  menghasilkan  informasi  guna mengetahui pengaruh dari masing-masing faktor pada  kandungan  NPK  (respon).  Alasan  lain pemilihan  3  level  untuk  setiap  faktor  adalah untuk  meredam  tingkat  ketidakpastian  tentang banyak level yang harus dipilih untuk mengetahui  pengaruh  dari  faktor  tertentu, sehingga 3 level dirasa cukup untuk memberikan informasi  yang  diinginkan    berupa  fungsi kuadratik  (Belavendram,  1995).  Berikut  ini merupakan  tabel  faktor  beserta  level  yang digunakan pada penelitian fermentasi guano:
doi : 10.30587/matrik.v15i2.xxx
Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  terdapat  3 level  untuk  setiap faktor. Dalam  setiap levelnya terdapat  berbagai  macam  range  nilai  level  yang berbeda-beda. Pemilihan nilai range pada setiap faktor  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan linier pengaruh nilai level terhadap karakteristik kualitas  (kandungan  NPK),  sehingga  diperlukan penentuan lebar range yang optimal berdasarkan penelitian  sebelumnya  yang  terdapat  pada laporan integrasi (Firdiansah, 2015).
Setelah  ddidapati  faktor,  maka  selanjutnya adalah  menghitung  jumlah  derajat  bebas  dan orthogonal array yang dipakai. Derajat kebebasan  (V ff )  merupakan  banyaknya  level dikurangi satu, sehingga dapat dituliskan sebagai berikut:
Berikut ini merupakan perhitungan derajat bebas dalam penelitian fermentasi Pupuk Guanoku:
Faktor (Efek Utama) = Banyaknya Level -1 Faktor A, 3 Level =  3  –  1  =  2  Derajat Kebebasan Faktor B, 3 Level =  3  –  1  =  2  Derajat Kebebasan Faktor C, 3 Level =  3  –  1  =  2  Derajat Kebebasan Faktor D, 3 Level =  3  –  1  =  2  Derajat Kebebasan Faktor E, 3 Level =  3  –  1  =  2  Derajat Kebebasan Faktor F, 3 Level =  3  –  1  =  2  Derajat Kebebasan Interaksi AxB, 3 Level= (3-1) x (3-1) = 4 Derajat Kebebasan Interaksi BxC, 3 Level= (3-1) x (3-1) = 4 Derajat Kebebasan___ + Total Derajat Bebas = 20 Derajat Bebas
Dari  perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwa eksperimen  minimum  yang  boleh  dilakukan adalah  sebanyak  20  buah  eksperimen  dengan Notasi  Matriks  L 20 (3 6 )  berdasarkan  kombinasi enam  faktor  dengan  tiga  level  pada  masing- masing faktor. Sehingga Orthogonal Array yang cukup  untuk  dapat  digunakan  dalam  penelitian sesuai dengan total derajat kebebasan adalah L 27 (3 13 )  dengan  26  Derajat  Kebebasan  dengan jumlah  replikasi  sebanyak  3  kali.  Kemudian dilakukan  pelaksanaan  eksperimen  dengan penempatan  kolom  faktor  dan  interaksi  sebagai berikut:

## Tabel 3.2 Rancangan Percobaan L 27 (3 13 )

## Pelaksanaan Eksperimen
Pada tahap ini dilakukan pelaksanaan eksperimen berdasarkan perancangan pada tahap sebelumnya,  sehingga  didapati  hasil  sebagai berikut  Tabel 3.3 Hasil Eksperimen
Dari  perhitungan  pengaruh  level  dari  faktor terhadap respon, maka dilakukan pemberian
rangking  yang  bertujuan  untuk  memberikan urutan  faktor  yang  memiliki  pengaruh  dari terbesar hingga terkecil. Pengaruh tersebut dapa dilihat pada tabel berikut: Eksperim en FAKTOR A B A x B (1) A  x B (2) C e e B x C (1) D E B x C (2) F e 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 27 3 3 2 1 3 2 1 2 1 3 1 3 2

## Tabel 3.3 Hasil Eksperimen
Gambar  3.3    Main  Effect  Plot  S/N  Untuk Respon Kali
Dari  perhitungan  pengaruh  interaksi  didapati interaksi  yang  paling  optimal  sebagai  ber
Gambar 3.1  Main Effect Plot S/N Untuk Respon Nitrogen
Gambar 3.2  Main Effect Plot S/N Untuk Respon Kalium
Gambar 3.4 Grafik Interkasi AxB Respon Nitrogen

## Gambar 3.5 Grafik Interkasi AxB Respon
Phospore
Gambar 3.6 Grafik Interkasi AxB Respon Kalium
Gambar 3.7 Grafik Interkasi BxC Respon
Nitrogen
Gambar 3.8 Grafik Interkasi BxC Respon Phospore

## Gambar 3.9 Grafik Interkasi BxC Respon
Kalium Setelah diketahui interaksi yang paling maksimum  dair  kombinasi  level  faktor,  maka selanjutnya  adalah  menghitung  analisis  varians dan  melakukan  pooling  faktor  guna  mengetahui persen  kontribusi  dari  berbagai  faktor.  Berikut ini merupakan  hasil pooling berdasarkan respon dari eksperimen:
Tabel 3.4 Persen Kontribusi Untuk Respon Nitrogen berdasarkan Pooling Faktor
Tabel 3.5 Persen Kontribusi Untuk Respon Phospore berdasarkan Pooling Faktor

## Tabel 3.6 Persen Kontribusi Untuk Respon
Kalium berdasarkan Pooling Faktor
Dari  tabel  disamping  diketahui  bahwa  faktor  D memiliki  kontribusi  yang  paling  besar  terhadap kandungan Nitrogen dibandingkan  dengan faktor lain, yakni sebesar 36,99542 % dan faktor D  juga  memiliki  kontribusi  yang  paling  besar terhadap  kandungan Phospore dibandingkan dengan  faktor  lain,  yakni  sebesar  25,50946  %. Akan  tetapi  berbeda  dengan  respon Kalium, dimana  faktor  A  memiliki  kontribusi  yang paling  besar  dibandingkan  dengan  faktor  lain, yakni sebesar 59,12258 %.
Setelah  dilakukan  Pooling  dan  perhitungan persen  kontribusi,  maka  tahap  selanjutnya adalah melakukan eksperimen konfirmasi berdasarkan  perhitungan  pengaruh  level  dan faktor  (gambar  3.1  s/d  3.3).  Dari  perhitungan tersebut didapati formula sebagai berikut:
Formula Nitrogen yang  optimal  adalah  Faktor A 1 , B 3 , A 1 xB 3 , C 3 , B 3 xC 3 , D 1 , E 3 , F 1 Formula Phospore yang  optimal  adalah  A 1 ,  B 3 , A 1 xB 3 , C 3 , B 3 xC 3 , D 1 , E 3 , F 1 Formula Kalium yang  optimal  adalah  A 3 ,  B 1 , A 3 xB 1 , C 2 , B 1 xC 2 , D 1 , E 2 , F 2
Setelah  diketahui  formula  yang  optimal,  maka selanjutnya adalah melakukan eksperimen konfirmasi dengan jumlah replikasi sebanyak 10 kali. Dan didapati hasil sebagai berikut:
Tabel 3.7 Hasil Eksperimen Konfirmasi
Setelah  didapati  hasil  eksperimen  konfirmasi, maka  selanjutnya  adalah  menghitung  interval kepercayaan  berdasarkan  90%  dan  dilakukan pembandingan antara eksperimen taguchi dengan eksperimen konfirmasi. Tujuan pembandingan  eksperimen  taguchi  dengan eksperimen konfirmasi adalah untuk mengetahui apakah  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  atau tidak. Berikut ini merupakan tabel perbandingan interval kepercayaan:
Tabel 3.8 Intepretasi Hasil Kandungan NPK
Dari  tabel  3.8  diketahui  bahwa  eksperimen konfirmasi  berada  pada  interval  kepercayaan eksperimen taguchi. Sehingga tidak ada perbedaan  yang  terlalu  jauh  antara  eksperimen taguchi  dan  eksperimen  konfirmasi.  dari  tabel 3.8  juga  diketahui  bahwa  dari  eksperimen
taguchi  ke  eksperimen  konfirmasi  mengalami peningkatan  pada  variabilitas  S/N.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi  optimal dari level pada faktor terbukti dapat meningkatkan  kandungan  NPK  pada  Pupuk Guanoku.

## KESIMPULAN
Setelah dilakukan eksperimen, pengumpulan dan pengolahan  data  dengan  Metode Taguchi , didapati  bahwa,  faktor-faktor  yang  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  rasio  kandungan Nitrogen yang  optimal  adalah  Faktor  A 1 ,  B 3 , A 1 xB 3 , C 3 , B 3 xC 3 , D 1 , E 3 , F 1 dengan nilai respon optimal  28,59287  %  (29,12506  dB),  kandungan Phospore yang  optimal  adalah  A 1 ,  B 3 ,  A 1 xB 3 , C 3 ,  B 3 xC 3 ,  D 1 ,  E 3 ,  F 1 dengan  nilai  respon optimal  23,67469  %  (27,48561  dB)  dan kandungan Kalium yang  optimal  adalah  A 3 ,  B 1 , A 3 xB 1 , C 2 , B 1 xC 2 , D 1 , E 2 , F 2 dengan nilai respon optimal 21,69575% (26,72738 dB).
Dari hasil perhitungan interval kepercayaan pada tingkat  kepercayaan  90%  untuk  kandungan NPK,  didapati  bahwa  ekspeimen  konfirmasi berada  pada  interval  kepercayaan  eksperimen Taguchi .  Sehingga  tidak  ada  perbedaan  yang terlalu  jauh  antara  eksperimen Taguchi dan eksperimen konfirmasi.
Diketahui  juga  bahwa  dari  eksperimen Taguchi ke eksperimen konfirmasi mengalami peningkatan  pada  variabilitas  S/N.  Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  kombinasi  optimal dari level pada faktor terbukti dapat meningkatkan  kandungan  NPK  pada  Pupuk Guanoku.

## DAFTAR PUSTAKA
Adelia,  Jimmy  Setiawan.,  2011,  Implementasi
Customer Relationship Management (CRM)  Pada  Sistem  Reservasi  Hotel Berbasis  Website  dan  Desktop, Jurnal Teknik Informasi , VI (2), 113-126.
Alamsyah,  Ichsan  Emrald.,  2014, Upayakan Swasembada  Pangan  Mentan  Gelar Rakernas . (http://www.republika.co.id,
diakses 1 Mei 2015)
Amdila, R., & Faula Arina, E. R., 2013, Usulan
Setting Building Machine  Terhadap Produk  V-Belt  Type  KZL  Menggunakan
Metode  Taguchi, Jurnal  Teknik  Industri , I (4), 289-294.
Amri.,  2008,  Analisis  Pengendalian  Kualitas Produk Dengan Metode Taguchi Pada CV Setia  Kawan. Jurnal  Teknik  Industri , 257-266.
Asghar,  A.,  &  Abdul  Aziz,  A.  R.,  2014,  A Comparison of Central Composite Design and  Taguchi  Method  for  Optimizing Fenton  Process, The  Scientific  World Journal , 1-14.
Belavendram,  N.,  1995, Quality  By  Design. Englewood: Prentice Hall International. Bhote, K. R., & Bhote, A. K., 2000, Word Class Quality. New York: AMACOM. Darsono., 2006, Aplikasi Metode Taguchi Untuk Meningkatkan  Kualitas  Produk  Krupuk Mie. Sripsi  Universitas  Muhammadiyah Gresik.
Dharayanti,  P.Y,  &  Md,  Sumantri,  I.W.
Widiana., 2012, Pengaruh Model Pembelajaran Learning Cycle 5E Berbasis Brainstorming Terhadap Kemampuan Berpikir  Divergen  Bahasa  Indonesia Siswa  SD. Jurnal  PGSD  Universitas Pendidikan Ganesha SIngaraja . Delik, Tri., 2010, Pupuk Guano, Pupuk Organik
Yang DIremehkan. (tri- sugiyarto.blogspot.in,  diakses  pada  2  Mei 2015) Fadillah, Syukron., 2015, Peran Babinsa Sampai Tercapainya Program Swasembada Pangan . (http://www.jitunews.com, diakses 1 April 2015) Firdiansah, M., & Abidin, S. T., 2015, Laporan Integrasi Pupuk Organik Guanoku Teknik Industri Universitas Muhammadiyah. Gresik: Superstar. Hadiyat, M., 2012, Penerapan Optimasi Multirespon Menggunakan Hybrid
Principal  Component  Analysis-Taguchi Pada  Proses  Turning  Material  Polyaceral.
SNTI III-2012 Universitas Trisakti , 1-5. Hartono, M., 2012, Meningkatkan Mutu Produk Plastik  Dengan  Metode  Taguchi. Jurnal Teknik Mesin , XIII (1), 93-100.
Hwang,  C.-F.,  &  Jen-Han,  J.  Y.-C.-K.-Y,  2012,
Optimization of Medium Composition for Improving Biomass Production of Lactobacilliuc  Plantarum  Pi06  Using  the Taguchi  Array  Design  and  the  Box- Behnken  Method. Journal  Biotechnology
and  Bioprocess  Engineering ,  XVII ,  827- 834.
Koh,  M.  K.,  &  Jingcan  Sun,  L.  S.-Q,  2013,
Optimization of L-methionine Biconversion  to  Aroma-active  Methionol by  Kluyveromyces  lacyic  Using  the
Taguchi  Method. Journal  og  Food Research , II (4), 90-100.
Luqman,  H.,  &  K.S.  KuZialiti,  Z.  M.,  2014,
Optimization  of  Coating  Uniformity Using  Modified  Bio-Polymer  in  a Tangerntial Fluidized Bed Coater. Journal of  Applied  Sciences ,  XIV (23),  3385- 3391.
Pramana,  G.  P.,  &  Ni  Wayan  Surya  Wardhani,
S. L., 2013, Metode Taguchi Multirespon Menggunakan  Prosedur  Topsis. Jurnal Matematika , 145-148. Qibtiyah, M., 2004, Penerapan Metode Taguchi Pada  Usaha  Peningkatan  Mutu  Produk Genteng, Skripsi Universitas Muhammadiyah Gresik.
Samadi,  B.,  2013, Untung  Berlipat  dari  Budi Daya  Buah  Naga  Secara  Organik  .
Yogyakarta: Lily Publisher.
Sarwoko, D. A., 2014, Aplikasi Metode Taguchi Untuk  Mengidentifikasi  Kekerasan  Hasil Pengelasan  Menggunakan  Mesin  Las Titik. Jurnal Teknik Mesin , XI , 25-33. Setiawan, B. S., 2011, Membuat Pupuk Kandang
Secara Cepat. Jakarta: Penebar Swadaya. Setyanto,  N.  W.,  &  Lely  Riawati,  L.  R.  2014.
Desain Eksperimen Taguchi Untuk
Meningkatkan  Kualitas  Pupuk  Organik Berbahan  Baku  Kotoran  Kelinci. Jurnal Teknik Industri , II (2), 32-36.
Siregar,  M.,  &  F.W.  Machmud,  M.  G.,  2011,
Pelapisan  Alloy  FeNiAl  Menggunakan Metode  Detonation  Gun  Taguchi. Jurnal Penelitian Fisika , I (1), 4-9. Soejanto,  I.,  2009, Desain  Eksperimen  Dengan
Metode Taguchi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Sugiyono.  2012. Statiskia  Untuk  Penelitian
(21nd ed.). Bandung: Alfabeta. Tanjong, Santoni Darmawan., 2013, Implementasi Pengendalian Kualitas Dengan  Metode  Statistik  Pada  Pabrik Spareparts CV Victory Metalurgy
Sidoarjo. Jurnal  Manajemen  Bisnis  ,  II
(1), 1-13. Triwindiyatno,  D.,  2006, Penerapan  Metode
Taguchi  Pada  Usaha  Peningkatan  Mutu
Produk  Roti  Bakery. Skripsi  Universitas Muhammadiya Gresik.
Utama,  D.  B.,  2014,  Desain  Eksperimen  Guna Mengurangi  Cacat  Produksi  Pada  Proses Embossing  Label  Kulit  Sapi  Di  Celana Jeans. Jurnal Teknik Industri , I (1), 7-12. Wahid, K. A., & Hari Adianto, R., 2013, Usulan Level  Faktor  Variasi  Bahan  Untuk Mencapai  Kuat  Tekan  Beton  50  Mpa Dengan Metode Perancangan Eksperimen. Jurnal Teknik Industri , I (2), 181-191.
Wahjudi,  D.,  &  Alimin,  R.,  2000,  Rekayasa Mutu  Besi  Beton  Dengan  Metode Taguchi. Jurnal  Teknik  Mesin ,  II (2),
102-108.
Wuryandari, T., & Tatik Widiharih, A. S., 2009,
Metode  Taguchi  Untuk  Optimalisasi Produk Pada Rancangan Faktorial. Jurnal Matematika dan IPA , II (2), 81-92.