ScholarGate
Asisten
Process / pipelineEngineering methods

Desain Eksperimen — DOE

Desain Eksperimen (DOE) adalah kerangka kerja sistematis untuk merencanakan, melakukan, dan menganalisis eksperimen terkontrol untuk menentukan bagaimana beberapa faktor masukan secara bersamaan memengaruhi satu atau lebih respons. Diperkenalkan oleh Ronald A. Fisher pada tahun 1935, DOE memungkinkan peneliti dan insinyur untuk mengidentifikasi hubungan sebab-akibat, mengukur efek faktor, dan menemukan pengaturan optimal secara efisien — menggunakan lebih sedikit percobaan dibandingkan pendekatan satu-faktor-pada-satu-waktu. Ini adalah dasar dalam teknik, manufaktur, pertanian, dan ilmu terapan.

Temukan Topik dengan PaperMindSegeraApply, compare, get guidance
Tools & resources
Unduh salindia
Learn & explore
VideoSegera

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

+48 lainnya

Sumber

  1. Fisher, R. A. (1935). The Design of Experiments. Oliver and Boyd. link
  2. Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119492443

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Design of Experiments. ScholarGate. https://scholargate.app/id/experimental-design/design-of-experiments

Metode yang mana?

Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.

Bandingkan berdampingan

Dirujuk oleh

Desain Eksperimen BayesianPenerapan Fungsi Kualitas BayesianMetode Taguchi BayesianDesain Box-BehnkenDesain Komposit PusatBagan KendaliAnalisis Sensitivitas GlobalBagan Kendali HibridaDesain Eksperimen HibridaPenerapan Fungsi Kualitas HibridaMetodologi Permukaan Respons HibridaSix Sigma DMAIC HibridaMetode Taguchi HibridaAplikasi Industri Metodologi Permukaan ResponsDesain Simulasi BerlapisDesain Eksperimen Multi-responsDesain Faktorial Pecahan Multi-ResponsDesain Faktorial Penuh Multi-ResponsAnalisis Kapabilitas Proses Multi-ResponsMetodologi Permukaan Respons Multi-responsDMAIC Enam Sigma Multi-ResponsMetode Taguchi Multi-ResponsDesain Eksperimen Berbantuan OptimasiAnalisis Mode Kegagalan dan Efek Berbantuan OptimasiDesain Faktorial Fraksional Berbantuan OptimasiDesain Faktorial Lengkap Berbantuan OptimasiAnalisis Kapabilitas Proses Berbantuan OptimasiPenerapan Bantuan Optimasi pada Quality Function DeploymentAnalisis Keandalan Berbantuan OptimasiMetodologi Permukaan Respons yang Dibantu OptimasiDMAIC Berbantuan OptimasiMetode Taguchi Berbantuan OptimasiQuality Function DeploymentDesain Box-Behnken Berbasis RisikoDesain Eksperimen Berbasis RisikoDesain Faktorial Penuh Berbasis RisikoMetode Taguchi Berbasis RisikoRobust Six Sigma DMAICAnalisis Sensitivitas dengan Bagan KendaliAnalisis Sensitivitas dengan Analisis Kapabilitas ProsesAnalisis Sensitivitas dengan Analisis Akar PenyebabAnalisis Sensitivitas dengan Six Sigma DMAICAnalisis Sensitivitas-Desain Faktorial Lengkap TerintegrasiAnalisis Sensitivitas-Metodologi Permukaan Respons TerpaduAnalisis Sensitivitas-terintegrasi Metode TaguchiDesain Eksperimen Berbantuan SimulasiDesain Faktorial Fraksional Berbantuan SimulasiDesain Faktorial Penuh Berbantuan SimulasiAnalisis Kapabilitas Proses Berbantuan SimulasiQuality Function Deployment Berbantuan SimulasiMetodologi Permukaan Respons Berbantuan SimulasiDMAIC Berbantuan Simulasi Six SigmaPengendalian Proses Statistik Berbantuan SimulasiMetode Taguchi Berbantuan SimulasiPengendalian Proses StatistikOptimasi Berbasis Pengganti
ScholarGateDesign of experiments (Design of Experiments). Diakses 2026-06-17 dari https://scholargate.app/id/experimental-design/design-of-experiments · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026