2. PENENTUAN NILAI ACUAN<\/strong><\/h5>\n2.1 Berdasarkan Dari Lab Referensi \nPenentuan nilai acuan berdasarkan lab referensi adalah yang paling sederhana, yaitu dengan merujuk kepada hasil kalibrasi dari artefak yang dilakukan oleh lab referensi. \nDimana nilai acuan diambil dari error dari setiap set poin uji, sedangkan nilai ketidakpastian berdasarkan nilai ketidakpastian pada laporan kalibrasi.<\/p>\n
2.2 Berdasarkan Konsensus \nPenetuan nilai acuan berdasarkan konsensus cenderung lebih rumit dan jarang diterapkan. Pada penetuan nilai acuan berdasarkan konsensus perlu menggunakan pendekatan statistik yang berhati-hati termasuk bagaimana menentukan nilai outlier.<\/p>\n
DiA-PT menggunakan robust method Q\/Hampel untuk mendapatkan nilai acuan dan standar deviasi acuan. Robust method dipilih karena dapat mentoleransi nilai oulier yang baik tanpa perlu melakukan analisa outlier terpisah (misal dengan metode grub atau Cochran c).<\/p>\n
<\/p>\nCuplikan deskripsi q\/hampel dari ISO 13528<\/figcaption><\/figure>\nNamun menggunakan Q\/Hampel hanya menghasilkan nilai acuan dan standar deviasi acuan. Dimana ini cukup untuk menghitung z score (tidak memerlukan ketidakpastian), sedangkan untuk menghitung en score diperlukan nilai acuan ketidakpastian yang diperluas. \nUntuk mendapatkan nilai ketidakpastian, DiA-PT menggunakan rumus (6) per iso 13528.<\/p>\n
<\/p>\nCuplikan rumus (6) dari ISO 13528<\/figcaption><\/figure>\nDari rumus (6) kami dapat menghitung ketidakpastian menggunakan informasi standar deviasi acuan (s*) yang didapat dari metode Q\/Hampel dan jumlah peserta (p). \nKetidakpastian (u kecil) tidak cukup untuk menghitung en score, karena en score memerlukan informasi ketidakpastian yang diperluas (U besar). Oleh karena itu untuk mendapatkan U maka maka u perlu dikalikan dengan K, dimana K telah ditetapkan bernilai 2 dari awal perecanaan uji profisiensi (oleh karena itu peserta wajib melaporkan ketidakpastia dengan K=2).<\/p>\n
Dengan begini variabel nilai acuan dan nilai acuan ketidakpastian yang diperluas sudah didapat dan dapat lanjut ke perhitungan performa menggunakan en score.<\/p>\n
<\/p>\n
3. CROSSCEK PADA LAPORAN SUMMARY<\/strong><\/h5>\nPada laporan summary kami sudah menyertakan keterangan rumus yang kami gunakan terkecuali cara perhitunagn Q\/Hampel karena cukup rumit dan perlu dibantu software. \nBerikut cara crosscek perhitungan uji profisiensi anda:<\/p>\n
3.1 Berdasarkan Referensi<\/p>\n
<\/p>\n<\/figure>\nContoh pada setpoint uji 20 mm<\/p>\n
En= (-0.00190-0.00000)\/\u221a(\u30160.01800\u3017^2+ \u30160.01400\u3017^2 ) \nEn= (-0.00190)\/\u221a(0.000324+ 0.000196) \nEn= (-0.00190)\/\u221a0.000520 \nEn= (-0.00190)\/0.02280 \nEn= -0.08<\/p>\n
Penilaian performa menggunakan en score dianggap memuaskan jika -1,0 < En < 1,0 oleh karena itu DiA-PT menampilkan nilai en score dalam nilai absolut menjadi 0.08 dengan kriteria |En| < 1.<\/p>\n
3.2 Berdasarkan Konsensus<\/p>\n
<\/p>\n<\/figure>\nContoh pada setpoint 100 mm<\/p>\n
Menggunakan Q\/Hampel didapat Nilai Acuan (xpt) dan Std Dev Acuan (spt). Masih diperlukan variabel ketidakpastian acuan yang diperluas untuk dapat menghitung en score. \nMenghitung ketidakpastian acuan : \nu(xpt )=1.25 \u00d7 0.00659\/\u221a5 \nu(xpt )=1.25 \u00d7 0.00659\/2.23606 \nu(xpt )=1.25 \u00d7 0.00295 \nu(xpt )=0.00368<\/p>\n
Hitung ketidakpastian acuan yang diperluas dengan mengalikan ketidakpastian acuan dengan K \nU(xpt )=0.00368 \u00d72 \nU(xpt )=0.00737<\/p>\n
Semua variable sudah didapatkan, en score dapat dihitung. \nEn= (-0.00310-(-0.00429))\/\u221a(\u30160.01800\u3017^2+ \u30160.00737\u3017^2 ) \nEn= 0.00119\/\u221a(0.000324+ 0.000054) \nEn= 0.00119\/\u221a0.000378 \nEn= 0.00119\/0.01944 \nEn= 0.06<\/p>\n
Penilaian performa menggunakan en score dianggap memuaskan jika -1,0 < En < 1,0 oleh karena itu DiA-PT menampilkan nilai en score dalam nilai absolut menjadi 0.06 dengan kriteria |En| < 1.<\/p>\n
DiA-PT satu satu nya penyelenggara uji profisiensi yang berbasis online dan menerapkan 2 jenis perhitungan nilai acuan untuk menetukan performa peserta. Dengan menyertakan metode konsensus peserta dapat terhindar dari kesalahan yang mungkin dilakukan lab referensi. Dari perhitungan konsensus peserta dapat melihat kemampuan peserta relatif terhadap lab lain.<\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
1. PENILAIAN PERFORMA Berdasarkan ISO 13528 untuk menghitung performa hasil uji profisiensi dapat digunakan beberapa metode, namun terdapat 2 yang paling umum yaitu : Z-Score, umum digunakan pada uji profisiensi pengujian Cuplikan rumus Z score dari ISO 13528 En-Score, umum digunakan pada uji profisiensi kalibrasi ataupun uji profisiensi lain yang melibatkan nilai ketidakpastian yang diperluas…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":856,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kad_post_transparent":"default","_kad_post_title":"default","_kad_post_layout":"default","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"default","_kad_post_vertical_padding":"default","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false},"categories":[8],"tags":[],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/842"}],"collection":[{"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=842"}],"version-history":[{"count":4,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/842\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":855,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/842\/revisions\/855"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/media\/856"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=842"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=842"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/localhost\/diaptweb\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=842"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}