Optimasi Parameter Plastic Injection Molding pada Mold ID Card Holder Landscape untuk Menurunkan Cacat Sink Mark
Bibliographic record
Abstract
Masifnya industri pengolahan plastik mendorong perguruan tinggi vokasi untuk memberikan kompetensi kepada lulusannya menjadi mold maker. Sebagai perwujudan kompetensi terebut, mahasiswa Program Studi Pembuatan Peralatan dan Perkakas Produksi di Politeknik Astra membuat project mold ID card holder dengan format landscape berbahan Polypropylene. Tujuan pembuatan mold ini adalah sebagai alat peraga praktikum dan adanya permintaan produk yang dapat dijadikan sebagai souvenir resmi Politeknik Astra. Seiring berjalannya waktu, ID card holder yang dihasilkan memiliki cacat sink mark, deformasi dan mengalami penyusutan material sehingga ID card sangat sulit untuk masuk dan secara visual tidak layak untuk dijadikan souvenir. Penelusuran yang dilakukan menghasilkan temuan adanya kesalahan prosedur berupa trial dan error dalam proses cetak dan tidak digunakannya CAE dalam proses pembuatannya. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan kembali kombinasi parameter optimal pada mold ID card holder landscape dengan menggunakan kombinasi Metode Taguchi dengan pendekatan GRA-PCA dan software Autodesk Moldflow Adviser Ultimate 2024 serta mendapatkan perbandingan biaya sebelum menggunakan CAE dan sesudahnya. Parameter mold temperature, melt temperature dan injection time menjadi variabel bebas dalam penelitian ini. Sedangkan sink mark estimate, volumetric shrinkage dan warpage menjadi variabel terikatnya. Kombinasi parameter mold temperature 30 °C, melt temperature 200 °C dan injection time 3,5 s memberikan respon optimal sehingga cacat sink mark maksimalnya 0,02 mm dan selisih biaya Rp8.250.000,00 lebih rendah dengan memanfaatkan CAE.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".