Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki

## OPTIMALISASI PENGGUNAAN COAGULANT DAN FLOCCULANT PADA PROSES PENGOLAHAN LIMBAH CAIR LABORATORIUM
Andi Riyanto 1) , Hari Purnomo 2) , Ali Parkhan 3) , Hartomo 4) , Rizki Prakasa Hasibuan 5)
1,2,3,4) Prodi Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
5) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Ibnu Sina Email : 17916202@alumni.uii.ac.id
Abstrak, Indikator  umum  pencemaran  limbah  cair  laboratorium  dalam  suatu  badan  air  atau  drainase  buangan limbah adalah Chemical Oxygen Demand (COD) dan Total Suspend Solid (TSS). Semakin tinggi limbah tersebut maka air buangan semakin tercemar secara organik maupun anorganik. Secara fisik pencemaran tersebut dapat diketahui dari banyaknya endapan berbentuk koloid (keruh) dan bau yang tidak sedap.  Hasil pengamatan limbah laboratorium di suatu IPAL (Instalasi Pengelolaan Air Limbah) diperoleh bahwa rata-rata kadar COD 232,5 ppm dan  TSS 577,25 ppm jauh di atas standar baku mutu lingkungan yaitu kadar COD maksimal 100 mg/L dan kadar TSS maksimal 200 mg/L. Dalam upaya mengurangi tingkat pencemaran air, dapat diidentifikasikan bahwa ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi kadar COD dan TSS limbah laboratorium, yaitu pH lingkungan (A), volume coagulant (B), konsentrasi cationic flocculant (C), konsentasi anionic flocculant (D), waktu alir coagulant (E), waktu alir flocculant (F) dan kecepatan mixing (G). Berdasarkan penelitian menggunakan metode Taguchi diperoleh bahwa kondisi optimal mampu menurunkan kadar COD dan TSS masing-masing menjadi  39,7875 ppm dan  12 ppm.  Kondisi optimal ini diperoleh pada kombinasi level faktor A2 B1 C2 D3 E1 F3 G3, yaitu sistem  bekerja  pada  kondisi    pH  7,  volume  coagulant  15  ml,  konsentrasi  cationic  flocculant  2  ml,  konsentasi anionic flocculant 4 ml, waktu alir coagulant 2 ml/ mnt, waktu alir flocculant 5 ml/mnt dan kecepatam mixing 100 rpm.
Kata Kunci : COD, TSS, Taguchi, Kombinasi Level Faktor

## PENDAHULUAN
Laboratorium pengujian merupakan sarana  untuk  melakukan  eksperimen,  tempat terjadinya  proses  pencampuran  bahan  kimia yang  cukup  kompleks  untuk  menghasilkan parameter  ukur  yang  dikehendaki,  baik  jenis maupun  komposisinya.  (Joni,  et  al.,  2014). Kegiatan  pengujian  di  laboratorium  yang menghasilkan  limbah  yaitu  sisa  pencucian peralatan  laboratorium  yang  masuk  ke  dalam Instalasi  Pengelolaan  Air  Limbah  (IPAL) melalui saluran pembuangan wastafel . Limbah laboratorium  secara  umum  masuk  dalam limbah berbahaya dan beracun, meliputi bahan kimia  dan  kontaminasi  berupa  sisa  kegiatan laboratorium. Permasalahan yang terjadi dalam pengelolaan air limbah  di laboratorium  adalah kekeruhan pada air buangan yang menyebabkan  tingginya  parameter  fisika (Harwiyanti,  2015).  Hal  ini  berdampak  pada kelestarian lingkungan sekitar yang dimanfaatkan oleh penduduk sebagai air cucian dan  air  bersih  (Choi,  et  al.,  2018)  serta kehidupan  makhluk  hidup  di  sekitar  lokasi kegiatan (Kudłak, et al., 2016).
Air  buangan  setelah  proses  IPAL  bila masuk ke dalam sungai atau badan air terbuka harus memenuhi baku mutu lingkungan. Hal ini sesuai dengan regulasi dan dapat dimanfaatkan kembali sebagai air baku yang terbagi menjadi 4  golongan  yaitu  air  minum,  air  bersih, pertanian  dan    peternakan  (Liu,  et  al.  2013). Indikator  awal  pencemaran  dapat  dihitung berdasarkan  konsentrasi Chemicals  Oxygen Demand (COD)  dan Total  Suspended  Solid (TSS). (Audiana, et al., 2014). Semakin tinggi konsentrasi tersebut maka air semakin tercemar. Hasil pengamatan limbah laboratorium  di  suatu  IPAL  diperoleh  bahwa rata-rata  kadar  COD  232,5  ppm  dan  TSS 577,25  ppm  jauh  di  atas  standar  baku  mutu lingkungan  yaitu  kadar  COD  maksimal  100 mg/L dan kadar TSS maksimal 200 mg/L.
Proses penjernihan air untuk menurunkan  kadar  COD  dan  TSS  dapat dilakukan dengan pengendapan (coagulant dan flocculant).  PAC  (Poly  Aluminium  Clorida) merupakan garam polimer yang dapat berfungsi sebagai  coagulant  dan  flocculant  yang  cukup efektif  untuk  menurunkan  endapan  dalam proses  penjernihan  air.  Ada  beberapa  faktor
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki
yang  umumnya  akan  dapat  mempengaruhi kadar COD dan TSS limbah laboratorium, yaitu pH lingkungan, volume coagulant, konsentrasi cationic fluccolant, konsentrasi anionic fluccolant,  waktu  alir  coagulant,  waktu  alir flocculant dan kecepatan mixing.
Menurut  Belavendram  (1995)  dalam Rizky
(2018) Eksperimen
dilakukan menggunakan  metode  Taguchi.  Pemilihan metode  ini  dikarenakan  metode  Taguchi memiliki kemampuan dan penghematan jumlah eksperimen.  Disamping  itu  metode  Taguchi merupakan metode pengendalian kualitas yang telah  banyak  diaplikasikan  di  industri  baik dalam  bidang  machining  (Kumar  &  Kulkarni, 2017;  Gaikwad  &  Jatti,  2018),  bidang  kimia dan serat karbon (Nia, et al., 2019; Purnomo, et al.,  2018;  Morali,  et  al.,  2018;  Zolgharnein  & Rastgordani, 2018), bidang tekstil (Purnomo, et al.,  2018),  bidang  konstruksi  dan  welding (Teimortashlu, et al., 2018; Naik, et al., 2018), dan  bidang  electrical  (Gohil  and  Puri,  2018; Ugrasen, et al., 2018).

## METODE Objek Penelitian
Penelitian dilakukan pada suatu laboratorium  yang  menghasilkan  limbah  yaitu sisa  pencucian  peralatan  laboratorium  yang masuk  ke  dalam  IPAL  melalui  saluran pembuangan wastafel .  Penelitian ini  ditujukan untuk  mengetahui  faktor – faktor
yang  secara  signifikan  berpengaruh  terhadap tingkat  pencemaran  limbah  yang  diukur berdasarkan  kadar  COD  dan  kadar  TSS  serta menentukan  kombinasi level faktor  yang  akan menghasilkan  limbah  dengan  kadar  COD  dan TSS  yang  kecil  dan  memenuhi  standar  baku mutu lingkungan.

## Disain Eksperimen
Menurut Sudjana (1991) dalam Ladou et al  (2015)  disain  eksperimen  adalah  suatu rancangan  percobaan  sedemikian  sehingga informasi  yang  berhubungan  dengan  atau diperlukan untuk persoalan yang sedang diteliti dapat dikumpulkan. Disain eksperimen ditujukan untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak-banyaknya yang diperlukan dan berguna dalam melakukan penelitian persoalan yang akan dibahas dengan biaya  yang  minimum.  Terdapat  dua  macam disain  eksperimen  yaitu  disain  eksperimen konvensional  dan  disain  eksperimen  Taguchi. Disain  eksperimen  Taguchi  bertujuan  untuk mendapatkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap  respon  dan  interaksinya  dengan jumlah eksperimen yang minimal dan memilih level  faktor  yang  terbaik  dengan  kriteria tertentu  sebagai  parameter  yang  optimal. Strategi  Taguchi  untuk  minimasi  jumlah eksperimen ditunjukkan oleh contoh eksperimen  dengan  7  faktor,  2  level  berikut (Ross, 1988).
Tabel 1. Full-Factorial Experiment A1 A2 B1 B2 B1 B2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2
E1 F1 G1 G2 F2 G1 G2 E2 F1 G1 G2 F2 G1 G2
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki
Tabel 2. 1 / 16 FFE (Fractional-Factorial Experiment) A1 A2 B1 B2 B1 B2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 C1 C2 D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2  D1  D2
E1 F1 G1 G2 F2 G1 G2 E2 F1 G1 G2 F2 G1
G2
Berdasarkan Tabel 1, pada full-factorial experiment diperlukan 2 7 = 128 kombinasi level faktor  (warna  gelap),  proses  minimasi  jumlah eksperimen  ditunjukkan  oleh  tabel  2  yang hanya  memerlukan  8  kombinasi  level  faktor (warna  gelap).  Berdasarkan  tabel  2,  dapat disusun  Matrik Orthogonal  Array L 8 (2 7 ) Standar berikut: Tabel 3. Matriks Orthogonal Array L8(2 7) Trial Colum Number 1 2 3 4 5 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 2 2 2 3 1 2 2 1 1 2 2 4 1 2 2 2 2 1 1
5 2
1 2 1 2 1 2 6 2
1 2 2 1 2 1 7 2
2 1 1 2 2 1 8 2
2 1 2 1 1 2 Sumber: Belavendram,  (1995).,  Rizky (2018) Tabel 4. Standard Orthogonal Array 2 Level 1 3 Level 1 4 Level 1 5 Level 1 Level of Combination L4(2 3) L9(3 4) L16(4 5) L25(5 6) L18(2 1X37) L8(2 7) L27(3 13)  L64(421) L32(2 1X49)
L12(2 11)  L81(240) L36(2 11X312)
L16(2 15) L36(2 3X313)
L32(2 31) L64(2 1X325)

## Rasio Signal Terhadap Noise (S/N Rasio)
S/N  ratio  adalah  logaritma  dari  suatu fungsi kerugian kuadratik dan digunakan untuk mengevaluasi  kualitas  suatu  produk.  Ada beberapa jenis S/N rasio, yaitu
Smaller– the–Better
(STB)
: 𝑆 𝑁  𝑆𝑇𝐵 = −10𝐿𝑜𝑔 [1 𝑛 ⁄ ∑ 𝑦𝑖 2 𝑛
𝑖=𝑛 ] ⁄
Larger– the–Better (LBT) : 𝑆 𝑁  𝐿𝑇𝐵 = −𝐿𝑜𝑔 [1 𝑛 ⁄ ∑ 1 𝑦𝑖 2 ⁄ 𝑛 𝑖=𝑛 ] ⁄
Nominal– the–Better (NTB) : 𝑆 𝑁  𝑁𝑇𝐵 = 10𝐿𝑜𝑔 [ 𝜇 2 𝜎 2 ] ⁄ 𝜎 2 = ∑(𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 − 1
dengan:
n =  jumlah  tes  didalam  percobaan
(trial)
y i =  nilai respon dari cuplikan ke – i untuk jenis eksperimen tertentu
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki

## Efek Tiap Faktor
Efek  tiap  faktor  terhadap  nilai  SNR., ditentukan dengan menggunakan rumus :
Efek faktor terdapat nilai SNR =    0 1 
a o =  Nomor eksperimen yang mempunyai level sama a =  Jumlah  munculnya  tiap  level faktor dalam suatu kolom
orthogonal array
 =  Nilai SNR yang digunakan
Jika nilai optimal masing-masing variabel respon diperoleh dari kombinasi level faktor yang berbeda, maka diperlukan langkah untuk mengoptimalkan seluruh variabel respon secara simultan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perencanaan Eksperimen
Berkaitan dengan kebutuhan informasi yang akan digunakan dalam pelaksanaan eksperimen,  pada  penelitian  ini  dilakukan langkah-langkah perencanaan eksperimen berikut:
a. Pemilihan  karakteristik  kualitas  produk  yang diteliti. Penelitian ini didesain untuk memperbaiki kualitas limbah cair laboratorium. Variabel respon yang digunakan adalah kadar COD dan TSS dengan satuan ppm dan fungsi obyektif STB ( smaller the better ).
b. Identifikasi dan pemilihan faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas produk. Faktor-faktor yang  diduga  mempengaruhi  kualitas  limbah cair  laboratorium  adalah  pH  lingkungan  (A), volume  coagulant  (B),  konsentrasi  cationic flocculant (C), konsentrasi anionic flocculant anionik (D),  waktu  alir  coagulant (E),  waktu alir flocculant (F) dan kecepatan mixing (G). Faktor-faktor  kendali  beserta  level  yang diduga  mempengaruhi  kualitas  limbah  cair tersebut ditabulasikan sebagai berikut:

## Tabel 5. Faktor Kendali
No  Faktor Kendali  Code Level 1 2 3 1  PH Lingkungan A
6 7 8 2 Vol Koagulan (ml) B 5 10  15 3 Konsentrasi Flokulan Kationik (ml) C 1 2 3
No  Faktor Kendali  Code Level 1 2 3 4 Konsentrasi Flokulan Anionik (ml) D 2 3 4 5 Waktu Alir Koagulan (ml/mnt) E 2 3 5
6 Waktu Alir Flokulan (ml/mnt) F 1 2 5 7 Kec Mixing (rpm) G 50   100  200 c. Bahan dan Alat Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian meliputi : (1) pH Meter untuk mengatur pH air;  (2) TSS  Meter digunakan  untuk mengukur endapan yang mengendap dalam air;  (3) Erlenmeyer,  burette,  beaker  gelas, pipette yang digunakan untuk uji COD; (4) Magnetic Stirrer digunakan sebagai pengaduk; (5) Stopwatch ; (6) Neraca/timbangan untuk menimbang bahan sesuai kebutuhan/konsentrasi
yang diinginkan;  (7)  Kertas  pH  sebagai  kertas penunjuk nilai pH terhadap air yang diukur (sebagai pendekatan awal).
Bahan  yang digunakan dalam penelitian meliputi: (1) FAS, H 2 SO 4 , K 2 Cr 2 O 7 , AgSO 4 , Hg 2 SO 4 , bahan kimia yang digunakan untuk uji  COD;  (2) Poly  Aluminiun  Chlorida (PAC) , sebagai coagulant; (3 ) Polyethylene- Imine ,  sebagai  cationic  flocculant;  (4) Polyacrylic Acid , sebagai anionic flocculant; (5) NaOH 0.5 N sebagai penentu pH basa; (6) HCL 0.5 N sebagai penentu pH asam.

## Pelaksanaan Eksperimen
Untuk  mengidentifikasi kadar COD dan kadar TSS dilakukan eksperimen menggunakan inner array L8, dengan volume masing-masing sampel  500  ml  menggunakan  Beaker  Glass yang  sudah  diberi  kode  (tanda)  agar  tidak terjadi  kesalahan  penentuan  hasil  akhir ekperimen.

## Pengolahan Data
Berdasarkan  data  hasil  eksperimen, untuk menentukan kombinasi level faktor yang menghasilkan kualitas limbah cair laboratorium yang  optimal  (berdasarkan  kadar  COD  dan TSS) dilakukan langkah-langkah berikut:
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki

## Uji Statistik
a. Berdasarkan  jumlah  data  eksperimen  yang besar  n  =  108  >  n  =  30,  maka  dapat diasumsikan data kadar COD dan kadar TSS berdistribusi normal.
b. Berdasarkan  Uji  homogenitas  dengan tingkat  kepercayaan  95%,  data  kedua variabel respon dapat disimpulkan:
1. Kadar COD  memiliki  2 hitung = 0,003 <  2 tabel =  7,815  maka  H 0 diterima  artinya data  hasil  eksperimen  kadar  COD homogen  atau  asumsi  kesamaan  ragam terpenuhi.
2. Kadar  TSS  memiliki  2 hitung =  0,029  <  2 tabel =  7,815  maka  H 0 diterima  artinya data  hasil  eksperimen  kadar  TSS homogen  atau  asumsi  kesamaan  ragam terpenuhi.
c. Berdasarkan  uji  ANOVA  data  kedua variabel respon dapat disimpulkan:
1. Kadar  COD,  berdasarkan  tujuh  faktor kendali di atas,  yaitu faktor A, B, C, D, E,  F  dan  G  mempunyai  F hitung masing- masing  104,48;  19,00;  37,25;  46,26; 3,79;      6,71    dan    44,61  >  F tabel =  3,09 maka  H 0 untuk  semua  faktor  ditolak, berarti ada perbedaan pengaruh rata-rata semua  faktor  pada  level  yang  berbeda secara signifikan terhadap kadar COD.
2. Kadar TSS, berdasarkan tujuh kendali di atas,  enam  faktor  diantaranya  yaitu faktor  A,  C,  D,  E,  F  dan  G  mempunyai F hitung masing-masing  178,37;  16,36;
12,44;  8,32;  11,48;  dan  37,07  >  F tabel = 4,013 maka H 0 untuk faktor A, C, D, E, F  dan  G  ditolak,  berarti  ada  perbedaan pengaruh  rata-rata  faktor  A,  C,  D,  E,  F dan  G  pada  level  yang  berbeda  secara signifikan  terhadap  kadar  TSS.  Faktor yaitu B mempunyai F hitung < F tabel , berarti tidak  ada  perbedaan  pengaruh  rata-rata faktor B, pada level yang berbeda secara signifikan terhadap kadar TSS.

## S/N Ratio
Penentuan  S/N  Ratio  untuk  variabel respon  kadar  COD dan  kadar  TSS didasarkan pada  fungsi  obyektif  STB.  Nilai  SNR ditunjukkan pada tabel berikut :

## Tabel 6. Nilai SNR
Trial SNR Trial SNR Kadar COD Kadar TSS Kadar COD Kadar TSS 1 -45,71  -36,16 15 -40,90 -28,63 2 -41,50  -37,73 16 -40,51 -30,25 3 -43,22  -31,32 17 -42,41 -32,05 4 -42,80  -34,41 18 -41,83 -33,07 5 -43,86  -34,69 19 -41,78 -36,75 6 -42,76  -33,26 20 -42,07 -34,73 7 -43,21  -37,24 21 -44,05 -38,87 8 -42,78  -32,05 22 -42,12 -33,58 9 -39,64  -33,21 23 -41,96 -36,49 10 -32,00  -21,60 24 -44,45 -39,01 11 -33,44  -28,16 25 -41,52 -34,70 12 -38,41  -23,33 26 -41,99 -34,85 13 -40,47  -25,11 27 -43,45 -38,07 14 -43,08  -31,89

## Efek Tiap Faktor
Efek  tiap  faktor  ditujukan  untuk mengetahui formulasi yang akan menghasilkan kombinasi    level    faktor terbaik bagi masing- masing variabel respon.
a. Kadar COD Tabel 7.  Efek Tiap Faktor Kadar COD
Faktor Kendali A B C D E F G 1  -42,83  -40,24  -42,63 -42,43 -41,12 -42,10 -42,51 2  -39,23  -42,49  -40,03 -42,45 -41,46 -41,45 -41,63 3  -42,60  -41,93  -42,00 -39,78 -42,08 -41,11 -40,52 R 3,60 2,25 2,60  2,67  0,96  0,99  1,99 Ket: 1,2,3  : Level R : Range
Berdasarkan  uji  ANOVA  diketahui bahwa  semua  faktor  kendali  berpengaruh terhadap  kadar  COD  dan  TSS.  Tabel  7 menunjukkan  bahwa  kombinasi  level  faktor terbaik  variabel respon kadar COD adalah: A2 B1 C2 D3 E1 F3 G3.

## b. Kadar TSS
Tabel 8.  Efek Tiap Faktor Kadar TSS Faktor Kendali
A B C D E F G 1  -34,45 -32,07 -34,41 -33,16 -32,20 -33,21 -35,09 2  -28,23 -33,01 -31,45 -34,23 -33,63 -33,04 -32,73 3  -36,34 -33,94 -33,16 -31,63 -33,19 -32,77 -31,20 R 8,11  1,87  2,96  2,60  1,43  0,44  3,89 Ket: 1,2,3 :  Level R :  Range
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki
Tabel 8 menunjukkan bahwa kombinasi level faktor terbaik variabel respon kadar TSS adalah:  A2  B1  C2  D3  E1  F3  G3.  Karena kombinasi  level  faktor  terbaik  pada  masing- masing variabel respon sama, maka  kombinasi level  faktor  optimal  kedua  variabel  respon tersebut adalah  A2 B1 C2 D3 E1 F3 G3  yaitu sistem  bekerja  pada  kondisi    pH  7,  volume coagulant 15 ml, konsentrasi cationic flocculant 2 ml, konsentrasi anionic flocculant 4 ml, waktu alir coagulant 2 ml/ mnt, waktu alir flocculant 5 ml/menit dan kecepatan mixing 100 rpm.

## Eksperimen Konfirmasi
Kombinasi  level  faktor  optimal  kedua variabel  respon  tersebut  adalah  A2  B1  C2  D3 E1  F3  G3.  Kombinasi  level  faktor  optimal  ini belum  pernah  dieksperimenkan,  untuk  itu eksperimen  konfirmasi.  Berdasarkan  hasil eksperimen konfirmasi dengan 4 kali pengulangan  diperoleh  rata-rata  kadar  COD dan kadar TSS masing-masing  39,7875 ppm dan  12 ppm.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  di  atas, kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah:
1. Kombinasi level faktor optimal kadar COD dan kadar TSS adalah A2 B1 C2 D3 E1 F3 G3 yaitu sistem bekerja pada kondisi pH 7, volume  coagulant  15  ml,  konsentrasi cationic flocculant 2 ml, konsentrasi anionic flocculant  4  ml,  waktu  alir  coagulant  2 ml/menit,  waktu  alir  flocculant  5  ml/menit dan kecepatan mixing 100 rpm.
2. Kombinasi level faktor optimal  ini mampu menurunkan  kadar  COD  dan  TSS  yang semula rata-rata 232,5 ppm dan  577,25 ppm menjadi  39,7875 ppm dan  12 ppm.

## DAFTAR PUSTAKA
Audiana, Mia, Isna, Apriani, and Ulli, Kadaria.
(2014). Pengolahan Limbah Cair Laboratorium Teknik Lingkungan, Limbah . 1–10.
Belavendram,  N.  (1995). Quality  By  Design  : Taguchi  Techniques  for  Industrial
Experimention . Prentice Hall International, New Jersey. Choi,  Jong  Won,  et  al.  (2018).  Estimating Environmental Fate of Tricyclic Antidepressants in Wastewater Treatment  Plant. Science  of  the  Total
Environment , 634 , 52–58.
https://doi,org/10,1016/j,scitotenv,2018, 03,278.
Gaikwad, V., Jatti, V. S. (2018). Optimization of  Material  Removal  Rate  During Electrical Discharge Machining of Cryo- Treated  Niti  Alloys  using  Taguchi’s Method. Journal of King Saud University – Engineering Sciences, 30, 266-272. Gohil, V., Puri, Y, M. (2018). Optimization of
Electrical  Discharge  Turning  Process using Taguchi-Grey Relational Approach. Procedia CIRP , 68 , 70-75.
Kudłak,  Blazej,  et  al.  (2016).  Environmental Risk  Assessment  of  Polish  Wastewater Treatment Plant Activity. Chemosphere, 160 , 181–188.
Kumar,  S.  M.  R.,  Kulkarni,  S.  M.  (2017). Analysis of Hard Machining of Titanium Alloy by Taguchi Method. Materialstoday : Proceedings , 4 ,  10729- 10738.
Liu, Y. Y., et al. (2013). Advanced Treatment ff Effluent From Municipal WWTP With Different Metal Salt Koagulans: Contaminants  Treatability  and  Floc
Properties. Separation  and  Purification Technology , Elsevier  B.,  V., 120 ,  123– 128. doi: 10,1016/j,seppur,2013,09,046. Ladou,  J.  S.,  Adianto,  H.,  Susanty,  S.  (2015). Usulan  Kombinasi  Terbaik  Faktor  yang Berpengaruh  Terhadap  Cacat  Produk Botol  Plastik  600ml  Menggunakan Metode Full Factorial 2k Di PT. X. Reka Integra , 3, 317-326.
Morali,  U.,  Demiral,  H.,  Sensoz,  S.  (2018). Optimization  of  Activated  Carbon Production From Sunflower Seed Extracted  Meal:  Taguchi  Design  of Experiment  Approach  and  Analysis  of Variance. Journal of Cleaner
Production , 189 , 602-611.
Naik, A. B., Reddy, A. C. (2018). Optimization of  Tensile  Strength  in  TIG  Welding Using The Taguchi Method and Analysis of Variance (ANOVA). Thermal Science and Engineering Progress , 8 , 327-339. Nia, P. M., Jenatabadi, H. S., Woi, P. M., Lotf, E. A., Alias, Y. (2019). The Optimization of Effective
Parameters for Electrodeposition  of  Reduced  Graphene Oxide  Through  Taguchi  Method  to Evaluate the Charge Transfer.
Measurement , 137 , 683-690.
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2023 Optimalisasi Penggunaan Coagulant | Andi | Hari | Ali | Hartomo | Rizki
Purnomo,  H.,  Lutfianto,  S.,  Apsari,  A.  E.
(2018).  Quality  Design  of  Batik  Tulis using the Taguchi Method. Internasional Journal of Research  Science and Management, 5 , 1-7.
Purnomo,  H.,  Widananto,  H.,  Sulistio,  J. (2018).  The  Optimization  of  Soft  Body
Armor  Materials  Made  from  Carbon- Aramid Fiber using the Taguchi Method. AIP Conference Proceedings , 1997 .
Ross,  J.  P.  (1988). Taguchi  Technique  For Quality  Engineering .  Mc.  Graw-Hill, Inc, New York.
Rizky,  D.  A.  2018.  Analisis  Perbaikan Kualitas  Pada  Batik  Tulis  Malang
Dengan Menggunakan Metode Taguchi. Sarjana Thesis. Universitas Brawijaya. Sudjana (1991). Desain dan Analisis
Eksperimen . Tarsito, Bandung.
Teimortashlu,  E.,  Dehestani,  M.,  Jalal,  M. (2018).  Application  of  Taguchi  Method for  Compressive  Strength  Optimization of  Tertiary  Blended  Self-Compacting Mortar. Construction  and  Building Materials, 190 , 1182-1191.
Ugrasen, G., Singh, M. R. B., Ravindra, H. V.
(2018). Optimization of Process Parameters for SS304 in Wire Electrical Discharge  Machining  using  Taguchi’s Technique. Materialstoday: Proceedings , 5 , 2877-2883.
Zolgharnein,  J.,  Rastgordani,  M.  (2019).
Optimization  of  Simultaneous  Removal of Binary Mixture of Indigo Carmine and Methyl Orange Dyes by Cobalt.