PENERAPAN ALGORITMA FAST-MCD (MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT) DALAM MEMBENTUK BAGAN KENDALI T^2 HOTELLING PADA DATA SEMEN JENIS PPC

Bunga, Afra (2021) PENERAPAN ALGORITMA FAST-MCD (MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT) DALAM MEMBENTUK BAGAN KENDALI T^2 HOTELLING PADA DATA SEMEN JENIS PPC. Diploma thesis, Universitas Andalas.

Preview	Text (Cover dan Abstrak) COVER dan ABSTRAK.pdf - Published Version Download (435kB) | Preview
Preview	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB 1 PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (199kB) | Preview
Preview	Text (BAB V PENUTUP) BAB V PENUTUP.pdf - Published Version Download (211kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (193kB) | Preview
	Text (Skripsi Full Text) FULL SKRIPSI.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (25MB)

Abstract

Pengendalian kualitas merupakan hal penting guna mempertahankan kualitas di pasaran bagi sebuah perusahaan produksi. Untuk bisa mempertahankan dan mengontrol kualitas digunakan sebuah alat yaitu bagan kendali. Bagan kendali memperlihatkan apakah sebuah proses produksi terkendali atau tidak. Dalam kehidupan real variabel yang dikontrol dalam sebuah produksi biasanya lebih dari satu variabel, sehingga digunakan bagan kendali multivariat dimana salah satunya bagan kendali T^2 Hotelling. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk bagan kendali T^2 Hotelling dengan metode klasik dan dengan menerapkan algoritma fast-MCD (Minimum Covariance Determinant). Data yang digunakan adalah data kualitas semen tipe PPC dengan variabel yang diukur adalah bagian tak larut, SO3, hilang pijar, Sieve on 45µ, dan kehalusan. Bagan kendali ini digunakan untuk memonitor vektor rata-rata dan matriks varian kovarian sampel, namun dua hal ini sangat sensitif terhadap outliers. Oleh karena itu dibutuhkan estimator vektor rata-rata dan matriks varian kovarian yang robust (kekar) terhadap outliers. Salah satu metode robust yang dapat digunakan adalah MCD (Minimum Covariance Determinant). Dari hasil yang diperoleh bagan kendali T^2 Hotelling dengan menerapkan algoritma fast-MCD lebih sensitif mendeteksi data outliers daripada T^2 Hotelling klasik.

Actions (login required)

View Item