BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu
3. Pengolahan Data
Gambar 8. Refraktometer model N-1 Atago
3. Pengolahan Data
Data diolah dengan menggunakan software SAS untuk orde pertama dan menggunakan software Minitab untuk orde kedua. Hasil yang diperoleh diterjemahkan kedalam model persamaan fungsi respon terhadap variable bebas. Data yang digunakan untuk menghasilkan fungsi respon adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari percobaan pada penelitian ini. Data sekunder diperoleh dari hasil percobaan yang dilakukan oleh Yennita Sihombing dengan judul Kajian Pengaruh Konsentrasi Pelilinan dan Suhu Penyimpaman terhadap Mutu Buah Manggis (2009) untuk suhu 8oC, 18oC dan konsentrasi lilin 5%, 10%.
Model persamaan pada orde pertama setiap respon yang dihasilkan adalah: Y = 0+ 1X1+ 2X2+
Keterangan:
Y : Nilai respon setiap parameter yang diamati
β0: intercep
β1, β2: koefisien regresi variabel X1, X2
ε : nilai galat
Model regresi yang dihasilkan pada orde dianalisa dengan nilai R2 dan lack of fit. Model yang nilai lack of fit –nya kurang dari nilai α yang ditetapkan (0.05)
menunjukkan bahwa ada model orde lebih tinggi (orde kedua) yang diduga lebih tepat merepresentasikan data yang ada, sehingga dilanjutkan dengan pengolahan orde kedua. Model regresi orde kedua dengan faktorial 22adalah:
31
Y = 0+ 1X1+ 2X2 + 11X12+ 22X22+ + 12X1X2+ ε
Pengujian Model
Model yang dihasilkan dari pengolahan data menggunakan software SAS dan MINITAB, diuji dengan nilai parameter yang dihasilkan oleh program yaitu uji Lack of Fit, nilai p (p-value) dan koefisien determinan.
Lack of Fit
Lack of fitartinya penyimpangan atau ketidak tepatan. Pengujian lack of fit artinya pengujian untuk mendeteksi apakah model linier order pertama sudah tepat. Bila lack of fit tidak ada maka model linier order pertama dapat dinyatakan tepat, sedangkan bila lack of fit ada menunjukkan bahwa model yang lebih tinggi (model orde kedua) perlu dianalisa untuk menghasilkan yang lebih sesuai dengan data yang ada. Pengujian lack of fit ini diperlukan bila terdapat pengamatan berulang, yaitu satu nilai prediktor atau satu kombinasi nilai prediktor (bila digunakan beberapa prediktor) yang berpasangan dengan beberapa nilai respon.
Pengujian lack of fit dilakukan dengan cara membagi Jumlah Kuadrat Error menjadi dua, yaitu Jumlah Kuadrat Error Murni dan Jumlah Kuadrat Lack of Fit. Perhitungan jumlah kuadrat Lack of Fit merupakan selisih antara Jumlah Kuadrat Error dengan Jumlah Kuadrat Error Murni. Cara cepat menyimpulkan hasil pengujian, yaitu dengan memanfaatkan hasil MINITAB dapat dilakukan dengan melihat nilai pdari lack of fit. Misalkan nilai puntuk lack of fit sebesar 0,018, yang kurang dari 0,05 menunjukkan bahwa perlu dilakukan analisa model orde kedua, karena model orde pertama yang dihasilkan kurang mewakili data respon yang ada. Jika nilai p lebih dari 0,05 maka model orde pertama yang dihasilkan dapat dinyatakan tepat sehingga tidak perlu melakukan analisa model orde kedua. Cara lain mendeteksi lack of fit dengan menggunakan statistik uji F = (MS Lack of Fit)/(MS Pure Error). Bila F < 1, maka lack of fittidak ada, sementara jika F>1 nilai lack of fitada.
32
Nilai p (p-value)
Keputusan apakah menerima atau menolak H0 dalam konsep statistika, kadang mengalami suatu kesalahan dalam menyimpulkan suatu kasus yang diamati. Hal ini disebabkan karena dalam statistika selalu berhadapan dengan sampel. Statistika menggunakan informasi dari sampel untuk menyimpulkan kondisi populasi keseluruhan. Oleh karena itu, mungkin sekali terjadi kesalahan dalam membuat suatu kesimpulan bagi populasi tersebut. Namun demikian, konsep statistika berupaya agar kesalahan yang terjadi adalah yang terkecil. Untuk memutuskan apakah H0 ditolak atau diterima, kita membutuhkan suatu kriteria uji. Kriteria uji yang paling sering digunakan adalah p-value, oleh karena p-value memberikan 2 informasi sekaligus, yaitu disamping petunjuk apakah H0 pantas ditolak, p-value juga memberikan informasi mengenai peluang terjadinya kejadian yang disebutkan di dalam H0 (dengan asumsi H0dianggap benar).
Definisi p-value adalah tingkat keberartian terkecil sehingga nilai suatu uji statistik yang sedang diamati masih berarti. Misal, jika p-value sebesar 0,021, hal ini berarti bahwa jika H0 dianggap benar, maka kejadian yang disebutkan di dalam H0 hanya akan terjadi sebanyak 21 kali dari 1000 kali percobaan yang sama. Oleh karena sedemikian kecilnya peluang terjadinya kejadian yang disebutkan didalam H0 tersebut, maka dapat menolak statement (pernyataan) yang ada di dalam H0. Sebagai gantinya, kita menerima statement yang ada di H1.
P-value dapat pula diartikan sebagai besarnya peluang melakukan kesalahan apabila memutuskan untuk menolak H0. Pada umumnya, p-value dibandingkan dengan suatu taraf nyata α tertentu, biasanya 0,05 atau 5%. Taraf nyata α diartikan sebagai peluang melakukan kesalahan untuk menyimpulkan bahwa H0salah, padahal sebenarnya statement H0 yang benar. Misal α yang digunakan adalah 0,05, jika p-value sebesar 0,021 (< 0.05), maka diputuskan menolak H0. Hal ini disebabkan karena jika memutuskan menolak H0 (menganggap statement H0 salah), kemungkinan melakukan kesalahan masih lebih kecil dari α = 0,05; dimana 0,05
33
merupakan ambang batas maksimal dimungkinkannya salah dalam membuat keputusan.
Pada penelitian ini, Ho dapat berisi pernyataan tidak adalack of fit, variabel prediktor (suhu dan konsentrasi lilin) berpengaruh terhadap respon, ada hubungan antar variabel prediktor.
Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi dinyatakan sebagai nilai R2 adalah besarnya keragaman (informasi) di dalam variabel Y yang dapat diberikan oleh model regresi yang didapatkan. Nilai R2berkisar antara 0 s.d. 1. Apabila nilai R2 dikalikan 100%, maka hal ini menunjukkan persentase keragaman (informasi) di dalam variabel Y yang dapat diberikan oleh model regresi yang didapatkan. Semakin besar nilai R2, semakin baik model regresi yang diperoleh.
Rumus Koefisien Determinasi adalah sebagai berikut :
Total Kuadrat Jumlah gresi Kuadrat Jumlah R2 Re
Adapun langkah-langkah analisa pengolahan data dengan RSM dapat dilihat pada Gambar 9.
34
Gambar 9. Diagram Alir Analisis Pengolahan Data dengan RSM.
Menentukan Variabel Bebas, Range dari Variabel dan Respon
Ya
Model orde kedua
Ada Lack of Fit
Transformasi dari Variabel dan atau Respon
Ya
Tentukan Titik Stationer
Analisis Permukaan Respon
Stop Tidak
Tidak
Rancangan Percobaan Orde Pertama
Model Orde Pertama
Uji Regresi Uji Lack of Fit
Rancangan Percobaan Orde Kedua Ada Lack of Fit
Uji Regresi Uji Lack of Fit
Lampiran 1. Laju Produksi CO2(ml/kg/jam)
Perlakuan Jam Pengamatan
3 6 9 12 15 18 21 24 30 36 42 48
A3B1 (Suhu 13, Lilin 7.5%) 24.59 17.51 13.00 10.53 11.75 11.35 9.57 9.45 8.71 8.27 7.38 8.05 A3B2 (Suhu 6, Lilin 7.5%) 22.09 10.53 9.85 5.62 14.62 6.99 5.63 13.38 4.98 4.85 4.17 4.54 A3B3 (Suhu 20, Lilin 7.5%) 37.53 29.01 22.36 17.41 21.21 18.34 16.86 5.00 14.30 14.85 14.90 17.78 A1B1 (Suhu 13, Lilin 4%) 27.96 16.52 12.71 9.80 15.74 9.00 8.91 15.59 8.83 5.94 8.85 8.57 A2B1 (Suhu 13, Lilin 11%) 22.29 15.94 13.14 14.22 12.05 8.74 8.97 7.13 7.50 7.44 8.13 7.93 A4B4 (Suhu 8, Lilin 5%) 10.36 4.90 5.09 6.79 7.75 5.31 4.79 6.34 2.95 1.95 1.47 1.91 A4B5 (Suhu 18, Lilin 5%) 10.56 17.67 16.49 18.92 20.27 19.92 17.85 19.20 4.47 1.33 4.20 6.67 A5B4 (Suhu 8, Lilin 10%) 6.07 14.70 7.42 7.96 10.92 7.15 6.34 5.35 3.88 2.32 3.49 1.86 A5B5 (Suhu 18, Lilin 10%) 4.88 10.33 3.47 8.24 11.08 10.40 9.06 8.99 3.56 4.20 1.10 5.24
Jam Pengamatan 57 66 75 87 99 111 135 159 183 207 231 255 7.93 9.19 9.07 7.54 7.83 9.55 7.20 7.42 6.22 6.59 6.21 6.74 4.03 4.20 4.95 3.89 5.67 3.41 3.86 3.91 3.62 3.30 3.68 4.28 15.05 15.81 14.24 13.50 15.13 12.18 12.37 10.78 9.39 9.63 9.52 9.29 7.03 7.20 8.45 6.14 8.41 8.23 6.74 6.69 6.50 7.42 6.83 6.60 8.52 8.69 8.40 6.73 9.42 6.73 7.20 7.66 6.60 6.52 6.07 6.70 2.98 3.01 0.81 3.35 2.58 1.81 1.29 1.32 0.82 1.44 1.50 1.33 7.32 5.08 2.71 4.53 4.98 7.70 3.14 4.13 3.79 3.69 3.97 5.01 2.50 2.95 0.91 2.17 1.97 3.49 1.66 1.33 1.34 1.54 1.22 1.49 5.88 3.32 2.23 3.72 3.78 5.68 3.44 3.49 3.01 4.01 4.23 3.93
Jam Pengamatan 279 303 327 351 375 399 423 447 471 495 519 543 7.47 8.14 7.71 8.27 8.64 9.01 9.87 9.02 9.65 9.68 10.96 10.66 4.47 4.32 4.27 4.38 4.66 5.18 5.00 3.85 4.92 4.34 5.24 5.34 11.24 11.57 11.20 12.62 14.82 11.92 15.69 15.35 16.29 17.01 15.61 15.88 8.13 7.99 7.65 7.77 9.14 9.96 10.03 9.58 9.07 9.42 10.78 9.85 7.38 7.61 7.16 7.51 8.74 9.80 10.84 10.13 10.89 10.45 11.25 10.61 1.50 1.26 1.41 1.38 0.93 1.14 1.52 1.98 1.90 2.40 1.88 3.01 5.08 3.31 3.70 3.98 3.05 3.44 3.67 1.79 1.20 4.14 4.45 4.14 1.82 1.36 1.60 1.55 1.32 1.72 1.45 1.66 1.71 2.30 1.95 3.00 4.58 2.55 3.99 2.80 3.51 3.76 3.38 2.52 3.23 4.45 4.54 4.57 Jam Pengamatan 567 591 615 639 663 10.67 12.45 15.21 15.59 15.05 5.95 5.98 6.38 7.56 7.31 15.59 16.88 17.57 19.70 19.48 11.17 12.19 13.19 13.93 13.77 10.75 10.60 12.03 11.62 13.95 1.91 1.87 2.14 1.95 2.00 3.77 4.47 3.80 5.84 9.03 2.98 3.03 3.37 3.07 2.87 3.47 3.42 4.52 3.86 5.00
Lampiran 2. Laju O2(ml/kg jam)
Perlakuan Jam Pengamatan
3 6 9 12 15 18 21 24 30 36 42
A3B1 (Suhu 13, Lilin 7.5%) 436.51 450.52 451.47 452.28 454.49 452.76 453.59 453.59 221.94 221.96 222.82 A3B2 (Suhu 6, Lilin 7.5%) 403.43 413.72 408.30 416.86 412.86 416.86 416.86 418.00 204.86 206.29 205.29 A3B3 (Suhu 20, Lilin 7.5%) 532.34 545.37 548.39 550.01 556.81 550.01 553.55 553.55 267.94 239.01 267.94 A1B1 (Suhu 13, Lilin 4%) 489.33 504.17 508.19 505.79 507.42 504.95 505.73 505.73 248.42 249.62 247.58 A2B1 (Suhu 13, Lilin 11%) 393.54 404.88 404.88 406.90 408.89 407.58 406.90 406.90 195.59 201.05 197.28 A4B4 (Suhu 8, Lilin 5%) 219.17 225.66 222.72 225.18 216.29 225.18 227.41 222.96 109.61 105.83 109.51 A4B5 (Suhu 18, Lilin 5%) 218.61 246.56 261.14 260.71 263.87 255.80 246.36 251.73 133.88 127.19 125.95 A5B4 (Suhu 8, Lilin 10%) 275.64 269.80 272.94 270.25 275.66 270.25 275.20 271.59 133.90 133.88 134.73 A5B5 (Suhu 18, Lilin 10%) 228.99 214.45 215.94 209.61 214.45 215.94 212.59 204.76 111.96 106.53 106.50
Jam Pengamatan 48 57 66 75 87 99 111 135 159 183 207 222.60 145.47 144.89 145.62 109.93 107.54 102.81 50.25 50.25 50.79 51.51 205.86 134.67 136.00 136.28 102.21 101.71 105.77 64.83 64.18 64.83 63.53 267.12 174.09 174.36 176.91 131.04 128.39 130.91 69.23 70.49 71.21 70.80 249.26 163.69 165.05 164.23 122.56 120.92 121.31 57.49 57.47 57.40 56.89 199.17 132.77 130.26 130.80 96.08 95.62 96.08 44.24 44.67 44.75 32.08 112.37 72.39 72.96 75.06 53.27 57.23 56.55 27.68 27.78 27.59 28.52 130.46 81.70 85.40 88.40 63.47 65.26 62.31 31.29 31.41 30.00 30.56 136.71 89.19 89.71 90.99 66.92 67.90 67.43 34.35 33.56 33.84 34.01 109.31 67.75 70.25 73.58 52.76 57.78 51.18 26.85 24.76 24.52 25.59
Jam Pengamatan 231 255 279 303 327 351 375 399 423 447 471 50.73 50.97 50.70 49.07 48.92 48.47 48.87 48.71 48.40 48.62 46.41 63.53 63.53 64.51 62.88 62.88 61.91 63.21 63.21 63.21 64.83 61.59 70.42 71.00 72.88 69.17 68.48 66.62 61.55 65.03 65.60 64.89 63.39 57.00 57.32 56.89 56.31 55.96 59.03 54.94 54.81 54.37 57.90 53.04 44.94 45.04 44.83 43.48 43.94 42.49 42.48 42.31 41.82 43.01 40.96 27.59 27.45 27.78 27.27 27.82 27.64 27.64 28.29 28.01 28.01 27.27 30.67 30.29 29.55 29.33 31.86 31.07 30.90 32.25 31.01 33.83 32.70 33.62 33.95 33.67 33.11 33.95 33.45 32.94 34.01 34.13 33.90 33.90 24.47 24.38 24.62 24.01 26.25 24.98 25.92 25.36 25.36 25.50 25.60 Jam Pengamatan 495 519 543 567 591 615 639 663 687 48.06 46.71 46.41 47.99 45.17 41.52 43.71 47.98 47.98 66.06 65.47 65.18 63.93 63.75 63.34 61.70 61.30 61.30 70.26 68.65 66.21 64.04 63.19 71.00 70.47 69.39 69.39 55.19 53.92 53.52 51.05 50.28 48.55 47.66 46.49 46.49 42.25 42.72 41.97 42.40 42.41 42.45 40.89 37.55 37.55 27.27 26.71 27.29 25.60 27.36 27.08 27.13 27.41 26.85 34.12 30.34 29.72 31.02 31.19 29.72 29.84 29.22 27.42 34.35 33.33 33.39 32.55 33.39 34.40 33.22 33.50 33.72 29.14 24.71 24.57 24.75 25.64 25.78 24.66 25.22 24.71
Lampiran 3. Susut Bobot (%)
Perlakuan Hari Pengamatan
3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39
A3B1 (Suhu 13, Lilin 7.5%) 0.21 0.36 0.52 0.66 0.83 0.95 1.10 1.23 1.36 1.57 1.81 2.03 2.25
A3B2 (Suhu 6, Lilin 7.5%) 0.07 0.10 0.33 0.51 0.55 0.57 0.70 0.74 0.82 0.95 1.07 1.18 1.31
A3B3 (Suhu 20, Lilin 7.5%) 0.40 0.60 0.84 0.98 1.17 1.59 2.05 2.29 2.49 2.91 3.39 3.81 4.25
A1B1 (Suhu 13, Lilin 4%) 0.17 0.27 0.41 0.47 0.58 0.65 1.86 1.96 2.05 2.19 2.31 2.51 2.70
A2B1 (Suhu 13, Lilin 11%) 0.20 0.27 0.43 0.48 0.60 0.64 0.83 0.93 1.05 1.26 1.46 1.67 1.88
A4B4 (Suhu 8, Lilin 5%) 0.007 0.015 0.024 0.033 0.039 0.045 0.051 0.058 0.065 0.072 0.083 0.091 0.110
A4B5 (Suhu 18, Lilin 5%) 0.009 0.019 0.026 0.034 0.045 0.051 0.063 0.072 0.083
A5B4 (Suhu 8, Lilin 10%) 0.06 0.07 0.08 0.10 0.10 0.11 0.12 0.13 0.14 0.15
Lampiran 4. Kekerasan Kulit (kgf)
Perlakuan
Hari pengamatan
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36
A3B1 (Suhu 13, Lilin 7.5%) 1.06 1.05 1.45 1.19 1.46 1.55 1.33 2.39 1.30 2.48 1.78 1.26 2.35 A3B2 (Suhu 6, Lilin 7.5%) 0.98 0.97 1.38 1.22 1.19 1.49 2.84 2.88 2.27 2.32 1.36 1.28
A3B3 (Suhu 20, Lilin 7.5%) 1.16 1.86 1.31 1.41 2.04 2.58 2.45 1.88 2.17 3.70 3.43
A1B1 (Suhu 13, Lilin 4%) 0.94 1.19 1.09 0.79 0.92 2.45 2.61 1.52 3.21 3.48 2.27 2.37
A2B1 (Suhu 13, Lilin 11%) 1.02 1.04 1.07 0.87 0.82 0.94 2.23 2.09 1.88 2.22 3.02 2.73 3.94 A4B4 (Suhu 8, Lilin 5%) 1.08 0.92 1.19 1.11 1.05 1.19 1.35 1.32 1.44 1.54 1.63 1.78 1.90 A4B5 (Suhu 18, Lilin 5%) 1.40 1.30 1.30 1.35 1.41 1.31 1.44 1.60 1.60 1.71
A5B4 (Suhu 8, Lilin 10%) 1.18 1.13 1.09 1.35 1.27 1.22 1.48 1.66 1.72 1.74 1.85 A5B5 (Suhu 18, Lilin 10%) 1.12 0.90 1.20 1.30 1.33 1.21 1.10 1.60 1.80 2.01
Lampiran 5. Total Padatan Terlarut (0Brix)
Perlakuan Hari Pengamatan
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33
A3B1 (Suhu 13, Lilin 7.5%) 18.14 17.38 16.68 17.30 15.72 15.34 15.56 16.52 16.60 15.60 16.18
A3B2 (Suhu 6, Lilin 7.5%) 16.83 17.43 16.20 13.13 15.17 14.97 16.80 19.00 17.33 18.60 17.10 19.17
A3B3 (Suhu 20, Lilin 7.5%) 17.17 13.83 17.60 17.83 17.43 16.03 15.27 15.67 17.00 13.47 14.80
A1B1 (Suhu 13, Lilin 4%) 18.07 18.67 17.60 17.47 18.10 15.87 16.17 19.33 18.00 16.10 15.63
A2B1 (Suhu 13, Lilin 11%) 14.17 17.83 18.50 15.37 17.03 17.30 16.97 17.00 16.67 16.33
A4B4 (Suhu 8, Lilin 5%) 17.00 18.43 18.20 18.70 18.37 17.97 17.47 18.07 18.50 18.20 17.80 17.47
A4B5 (Suhu 18, Lilin 5%) 16.47 17.33 17.90 18.43 18.90 19.33 19.23 18.60 18.03 17.23
A5B4 (Suhu 8, Lilin 10%) 15.50 15.63 15.23 12.67 14.27 13.67 16.00 15.87 13.93 13.07 12.33
77
Lampiran 6. Delta Laju Produksi CO2
Central Composite Design
Factors: 2 Replicates: 1 Base runs: 13 Total runs: 13 Base blocks: 1 Total blocks: 1
Two-level factorial: Full factorial
Cube points: 4 Center points in cube: 5 Axial points: 4 Center points in axial: 0
Alpha: 1.41421
Response Surface Regression: CO2 versus Suhu, Pelilinan
The analysis was done using coded units.
Estimated Regression Coefficients for CO2
Term Coef SE Coef T P Constant 1.38000 0.11876 11.620 0.000 Suhu 0.31911 0.09389 3.399 0.011 Pelilinan -0.01789 0.09389 -0.191 0.854 Suhu*Suhu -0.14250 0.10069 -1.415 0.200 Pelilinan*Pelilinan -0.36000 0.10069 -3.575 0.009 Suhu*Pelilinan -0.02750 0.13278 -0.207 0.842 S = 0.2656 R-Sq = 78.3% R-Sq(adj) = 62.9%
Analysis of Variance for CO2
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 5 1.78642 1.786425 0.357285 5.07 0.028 Linear 2 0.81723 0.817232 0.408616 5.79 0.033 Square 2 0.96617 0.966167 0.483084 6.85 0.022 Interaction 1 0.00303 0.003025 0.003025 0.04 0.842 Residual Error 7 0.49367 0.493668 0.070524 Lack-of-Fit 3 0.28827 0.288268 0.096089 1.87 0.275 Pure Error 4 0.20540 0.205400 0.051350 Total 12 2.28009
Estimated Regression Coefficients for CO2 using data in uncoded units
Term Coef Constant -3.81382 Suhu 0.228523 Pelilinan 0.885443 Suhu*Suhu -0.00570000 Pelilinan*Pelilinan -0.0576000 Suhu*Pelilinan -0.00220000
78
Lampiran 8 . Delta Laju Konsumsi O2
Central Composite Design
Factors: 2 Replicates: 1 Base runs: 13 Total runs: 13 Base blocks: 1 Total blocks: 1
Two-level factorial: Full factorial
Cube points: 4 Center points in cube: 5 Axial points: 4 Center points in axial: 0
Alpha: 1.41421
Response Surface Regression: O2 versus Suhu, Pelilinan
The analysis was done using coded units.
Estimated Regression Coefficients for O2
Term Coef SE Coef T P Constant 15.5620 1.988 7.827 0.000 Suhu 0.7376 1.572 0.469 0.653 Pelilinan -0.3997 1.572 -0.254 0.807 Suhu*Suhu -1.0410 1.686 -0.618 0.556 Pelilinan*Pelilinan -2.4385 1.686 -1.447 0.191 Suhu*Pelilinan -0.6975 2.223 -0.314 0.763 S = 4.446 R-Sq = 27.6% R-Sq(adj) = 0.0%
Analysis of Variance for O2
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 5 52.640 52.640 10.528 0.53 0.747 Linear 2 5.630 5.630 2.815 0.14 0.870 Square 2 45.064 45.064 22.532 1.14 0.373 Interaction 1 1.946 1.946 1.946 0.10 0.763 Residual Error 7 138.369 138.369 19.767 Lack-of-Fit 3 131.640 131.640 43.880 26.09 0.004 Pure Error 4 6.729 6.729 1.682 Total 12 191.008
Estimated Regression Coefficients for O2 using data in uncoded units
Term Coef Constant -19.5808 Suhu 1.64865 Pelilinan 6.41794 Suhu*Suhu -0.0416400 Pelilinan*Pelilinan -0.390160 Suhu*Pelilinan -0.0558000
79
Lampiran 9. Delta Susut Bobot
Central Composite Design
Factors: 2 Replicates: 1 Base runs: 13 Total runs: 13 Base blocks: 1 Total blocks: 1
Two-level factorial: Full factorial
Cube points: 4 Center points in cube: 5 Axial points: 4 Center points in axial: 0
Alpha: 1.41421
Response Surface Regression: Sutbot versus Suhu, Pelilinan
The analysis was done using coded units.
Estimated Regression Coefficients for Sutbot
Term Coef SE Coef T P Constant 0.67000 0.1514 4.424 0.003 Suhu 0.09617 0.1197 0.803 0.448 Pelilinan 0.14777 0.1197 1.234 0.257 Suhu*Suhu -0.06844 0.1284 -0.533 0.610 Pelilinan*Pelilinan -0.06269 0.1284 -0.488 0.640 Suhu*Pelilinan -0.02900 0.1693 -0.171 0.869 S = 0.3386 R-Sq = 27.5% R-Sq(adj) = 0.0%
Analysis of Variance for Sutbot
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 5 0.30506 0.305059 0.061012 0.53 0.747 Linear 2 0.24866 0.248659 0.124330 1.08 0.389 Square 2 0.05304 0.053036 0.026518 0.23 0.799 Interaction 1 0.00336 0.003364 0.003364 0.03 0.869 Residual Error 7 0.80262 0.802621 0.114660 Lack-of-Fit 3 0.74462 0.744621 0.248207 17.12 0.010 Pure Error 4 0.05800 0.058000 0.014500 Total 12 1.10768
Unusual Observations for Sutbot
Obs StdOrder Sutbot Fit SE Fit Residual St Resid 3 3 0.100 0.619 0.268 -0.519 -2.51 R 5 5 0.817 0.397 0.268 0.420 2.02 R 8 8 1.196 0.754 0.268 0.442 2.13 R
R denotes an observation with a large standardized residual.
Estimated Regression Coefficients for Sutbot using data in uncoded units
Term Coef Constant -1.27635 Suhu 0.107808 Pelilinan 0.239716 Suhu*Suhu -0.00273750 Pelilinan*Pelilinan -0.0100300 Suhu*Pelilinan -0.00232000
80
Lampiran 10. Delta Kekerasan
Central Composite Design
Factors: 2 Replicates: 1 Base runs: 13 Total runs: 13 Base blocks: 1 Total blocks: 1
Two-level factorial: Full factorial
Cube points: 4 Center points in cube: 5 Axial points: 4 Center points in axial: 0
Alpha: 1.41421
Response Surface Regression: Kekerasan versus Suhu, pelilinan
The analysis was done using coded units.
Estimated Regression Coefficients for Kekerasan
Term Coef SE Coef T P Constant 0.370000 0.1307 2.830 0.025 Suhu 0.075407 0.1034 0.730 0.489 pelilinan -0.009017 0.1034 -0.087 0.933 Suhu*Suhu -0.028750 0.1108 -0.259 0.803 pelilinan*pelilinan 0.016250 0.1108 0.147 0.888 Suhu*pelilinan 0.030000 0.1462 0.205 0.843 S = 0.2924 R-Sq = 8.9% R-Sq(adj) = 0.0%
Analysis of Variance for Kekerasan
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 5 0.058321 0.058321 0.011664 0.14 0.978 Linear 2 0.046141 0.046141 0.023070 0.27 0.771 Square 2 0.008581 0.008581 0.004290 0.05 0.951 Interaction 1 0.003600 0.003600 0.003600 0.04 0.843 Residual Error 7 0.598309 0.598309 0.085473 Lack-of-Fit 3 0.472509 0.472509 0.157503 5.01 0.077 Pure Error 4 0.125800 0.125800 0.031450 Total 12 0.656631
Estimated Regression Coefficients for Kekerasan using data in uncoded units
Term Coef Constant 0.386890 Suhu 0.0269815 pelilinan -0.0738066 Suhu*Suhu -0.00115000 pelilinan*pelilinan 0.00260000 Suhu*pelilinan 0.00240000
81
Lampiran 11. Delta TPT
Central Composite Design
Factors: 2 Replicates: 1 Base runs: 13 Total runs: 13 Base blocks: 1 Total blocks: 1
Two-level factorial: Full factorial
Cube points: 4 Center points in cube: 5 Axial points: 4 Center points in axial: 0
Alpha: 1.41421
Response Surface Regression: TPT versus suhu, pelilinan
The analysis was done using coded units.
Estimated Regression Coefficients for TPT
Term Coef SE Coef T P Constant 2.10800 0.1639 12.860 0.000 suhu -0.01195 0.1296 -0.092 0.929 pelilinan 0.14896 0.1296 1.150 0.288 suhu*suhu -0.40962 0.1390 -2.948 0.021 pelilinan*pelilinan -0.60213 0.1390 -4.333 0.003 suhu*pelilinan -0.01000 0.1833 -0.055 0.958 S = 0.3665 R-Sq = 78.7% R-Sq(adj) = 63.5%
Analysis of Variance for TPT
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression 5 3.47695 3.47695 0.69539 5.18 0.026 Linear 2 0.17866 0.17866 0.08933 0.66 0.544 Square 2 3.29788 3.29788 1.64894 12.27 0.005 Interaction 1 0.00040 0.00040 0.00040 0.00 0.958 Residual Error 7 0.94038 0.94038 0.13434 Lack-of-Fit 3 0.76770 0.76770 0.25590 5.93 0.059 Pure Error 4 0.17268 0.17268 0.04317 Total 12 4.41732
Unusual Observations for TPT
Obs StdOrder TPT Fit SE Fit Residual St Resid 1 1 0.500 0.949 0.290 -0.449 -2.00 R 7 7 1.180 0.693 0.290 0.487 2.17 R
R denotes an observation with a large standardized residual.
Estimated Regression Coefficients for TPT using data in uncoded units
Term Coef Constant -6.57403 suhu 0.429621 pelilinan 1.51509 suhu*suhu -0.0163850 pelilinan*pelilinan -0.0963400 suhu*pelilinan -8.00000E-04