## PENENTUAN POLA KELELAHAN FISIK PADA PEROKOK AKTIF DENGAN MENGGUNAKAN METODE RESPONSE SURFACE METHODOLOGY
(Studi Kasus: Mahasiswa PS. Teknik Industri UIN Sunan Kalijaga)
Tutik Farihah *)
Prodi Teknik Industri, UIN Sunan Kalijaga Jl. Marsda Adisucipto Yogyakarta
(Received: September 30, 2015 /  Accepted: May 25, 2016)

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kelelahan fisik pada perokok aktif baik di beban kerja ringan,  menengah  dan  beban  kerja  yang  berat  dengan  faktor  suhu  dan  cahaya.  Response  Permukaan Metodologi  (  RSM  )  adalah  kumpulan  teknik  statistik  dan  matematika  yang  berguna  untuk  evaluasi hubungan  yang  ada  pada  beberapa  faktor  kuantitatif  terhadap  variabel  respon.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  pada  beban  kerja  ringan  dan  beban  kerja  menengah  memiliki  fungsi  pola  pelana. Sedangkan pada beban kerja berat memiliki fungsi respon permukaan minimum.
Kata Kunci: RSM; beban kerja

## Abstract
This study aims to identify workload pattern in active smokers both in  light workload, medium and heavy workload  with  controlled  faktor  are  temperature  and  light.Response  Surface  Metodology  (RSM)  is  a collection of statistical and mathematical techniques useful for evaluation of relationship existing between some controlled experiment  faktors and measured responses according to one or more selected criteria. Based on the results on light workload optimization functions  have saddle pattern functions so it is with medium workload. While the heavy workload optimization functions are obtained based on the minimum surface.
Keyword: RSM; workload

## Pendahuluan
Hampir  1  juta  milyar  khususnya  laki-laki merokok  dengan  prosentase  35%  berada  di  negara maju, 50% tinggal di negara berkembang dan sisanya berada  di  negara  miskin.  Sedangkan  perempuan memiliki  angka  yang  tidak  jauh  berbeda  yakni  250 juta  dengan  22%  berada  di  negara  maju,  9%  negara berkembang.  Rendahnya  tingkat  konsumsi  tembakau pada perempuan tidak mencerminkan kesadaran akan kesehatan,  namun  lebih  kepada  tradisi  sosial  dan rendahnya  pendapatan  ekonomi  pada  perempuan. Jumlah  ini  akan  terus  bertambah  karena  pengaruh pertambahan jumlah populasi. Pada tahun 2030 akan ada sekitar 2 milyar orang di dunia. Meskipun angka prevalensi  ini  salah,  jumlah  perokok  akan  tetap
meningkat.  Konsumsi  tembakau  telah  mencapai proporsi epidemik global (Mackay & Eriksen, 2002). Indonesia  adalah  salah  satu  negara  konsumen tembakau  terbesar  dunia  dimana  konsumsi  rokok secara  nasional  mencapai  182  milyar  batang  pada tahun  2002  dan  menduduki  peringkat  ke  5  negara dengan  konsumsi  tembakau  pada  tahun  2004  telah bergeser menjadi ke-3 pada tahun 2008 (WHO dalam Prabandari dkk, 2009).
Poerwadarminta (1995) mendefinisikan merokok  sebagai  menghisap  rokok  sedangkan  rokok sendiri adalah gulungan tembakau yang berbalut daun nipah  atau  kertas.  Merokok  adalah  menghisap  asap tembakau  yang  dibakar  ke  dalam  tubuh  dan menghembuskannya  kembali  keluar  (Armstrong, 1990).  Sedangkan  berdasarkan  jumlah  rokok  yang dikonsumsi  per  hari  dapat  diklasifikasikan  sebagai perokok  ringan  (1-  4  batang),  sedang  (5-14  batang), perokok  berat  (lebih  dari  15  batang)  (Smet,  1994).
-------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. email: tutik_farihah@yahoo.com
Dalam  satu  batang  rokok  mengandung  sekitar  3.000 macam zat kimia, 3 diantaranya: nikotin, karbonmonoksida  dan  tar.  Nikotin  merangsang pelepasan  adrenalin,  meningkatkan  frekuensi  denyut jantung,  tekanan  darah,  kebutuhan  oksigen  jantung, serta menyebabkan gangguan irama jantung. Kabonmonoksida dapat menikat Haemoglobin sehingga  oksigen  tidak  dapat  di  edarkan  ke  seluruh tubuh  dan  organ  tubuh  tidak  dapat  berfungsi.  Tar sebagai  zat  terakhir  merupakan  zat  yang  bersifat karsinogenik  (memicu  kanker)(Mandagi,  1996). Kondisi  kesehatan  akibat  merokok  berpengaruh terhadap produktifitas seseorang. Dengan menggunakan ukuran kesehatan objektif yang berupa kapasitas  paru-paru  individu,  ditunjukkan  bahwa kapasitas paru-paru berpengaruh positif terhadap jam kerja  individu  per  minggu.  Semakin  besar  kapasitas paru-paru,  semakin  lama  jam  kerja  individu,  dan semakin  kecil  kapasitas  paru-paru  akibat  merokok maka  akan  semakin  cepat  seseorang  mengalami kelelahan.
Selain  faktor  internal,  kondisi  lingkungan  kerja juga  sangat  berpengaruh  terhadap  kinerja  seseorang baik secara langsung maupun tidak langsung  Kondisi mikroklimat,  kebisingan,  getaran,  penerangan  dan kualitas udara yang melebihi nilai ambang batas atau standar yang telah direkomendasikan, dapat memperlemah fungsi tubuh, menurunkan kinerja dan pada  akhirnya  menurunkan  produktivitas  kerja. (Manuaba, 2000; Astrand & Rodahl, 1997).
Menurut  Oesman  (2010)  kerja  manual  dan berulang-ulang  pada  kondisi  lingkungan  yang  panas merupakan  salah  satu  faktor  yang  berpotensi meningkatkan  beban  kerja  fisik  dan  terjadinya kecelakaan  kerja  sehingga  dapat  menimbulkan penyakit  akibat  kerja  (keluhan  muskuloskeletal  dan kelelahan). Untuk mengetahui tingkat kelelahan kerja akibat  aktivitas  fisiologis  selama  bekerja  dapat dilakukan  dengan  melakukan  pengukuran  denyut jantung(Christensen, 1991), konsumsi oksigen (Molen  et  al.,  2007)  dan  tekanan  darah  (Hsu  et  al., 2008; Abdelhamid & Everett, 2002).
Response  Surface  Methodology (RSM)  adalah sekumpulan metode-metode matematika dan statistika  yang  digunakan  dalam  permodelan  dan analisis  dan  bertujuan  untuk  melihat  pengaruh beberapa variabel kuantitatif terhadap variabel respon dan  untuk  mengoptimalkan  variabel  respon  tersebut (Montgomery, 2001). Metode ini dikembangkan oleh Box  dan  Wilson  tahun  1951  dan  telah  digunakan secara luas dalam manufaktur diantaranya: penentuan parameter desain(Khuri,2010), multibody system (Etman, 1997), optimisasi pembentukan sheetmetal (Jansson, 2005), optimisasi
crashworthiness (Redhe,  2004),  optimisasi  sudut pengecoran(Gustafsson, 2008).

## Metode
Rancangan percobaan penentuan tingkatan suhu dan  pencahayaan  dilakukan  dengan  menggunakan metode Response Surface Methodology . Dalam RSM terdapat  enam  tahapan  yakni:  pemilihan  variabel independent  dan  variabel  respon,  pemilihan  desain eksperimen  yang  digunakan,  pengambilan  data, permodelan  hasil  eksperimen,  identifikasi,  bentuk respon  dan  verifikasi  model(ANOVA),  penentuan kondisi optimum.
Pada  tahapan  pemilihan  variabel  independent, variabel  suhu  (X 1 ),  cahaya  (X 2 )  di  nyatakan  sebagai variabel independent. Pada suhu berada pada  kisaran 14 C hingga 35 C, sedangkan untuk cahaya dilakukan penelitian dengan kisaran 150 Lux – 995 Lux.
Pada  tahap  penentuan  desain  eksperimen, rancangan  untuk  model  orde  pertama  menggunakan orthogonal  first  order  (desain  faktorial  dua  level dengan  empat  center  point).      Pendekatan  first  order model ditunjukkan dengan persamaan berikut:
Sedangkan  untuk  rancangan  untuk  model  orde kedua  menggunakan  metode Central  Composite Design (CCD) atau Box Behken design dengan 4 n f , 4 aksial dan centre point dengan persamaan :
Tahapan  selanjutnya  adalah  pengambilan  data. Kriteria  inkulasi  responden  adalah  responden merupakan  perokok  aktif,  mahasiswa  teknik  industri UIN  Sunan  Kalijaga,  berumur  18  –  30  tahun (semester  4  keatas)  dan  tidak  memiliki  riwayat  sakit jantung.  Tiap  responden  akan  berlari  di  treadmill selama  4  menit  dan  diukur  denyut  nadi  pada  akhir menit ke-empat untuk  menentukan denyut nadi  kerja kemudian istirahat 1  menit  untuk diukur denyut nadi istirahat responden. Denyut nadi kerja dan istirahat di ukur  dengan  menggunakan  sensor  pada  treadmill. Pengambilan  data  di  lakukan  di  Laboratorium Ergonomi dan analisis perancangan kerja UIN Sunan Kalijaga.
Tahap  permodelan  hasil  eksperimen  dan identifikasi bentuk respon pada RSM terdiri atas dua tahap  yakni:  pemberian  kode  data  hasil  eksperimen dan  permodelan  dengan  regresi  linear.    RSM menggunakan  kode  -1,  0  dan  +1  bukan  dengan  nilai asli  faktor  (Daneshi  et  al,  2010).  Penentuan  kode menggunakan persamaan sebagai berikut:
Tahap  verifikasi  model  menggunakan  ANOVA untuk  menyimpulkan  apakah  model  yang    terbentuk akurat dan tingkat signifikansi tiap faktor independent  terhadap  variabel  respon.    Pengolahan data  dilakukan  dengan  menggunakan software Minitab  v.17.0 .  pada  Oder  I,  signifikansi  faktor  dan model regresi linear dilihat berdasarkan nilai p-value dan R 2 .
Sedangkan  pada  Orde  II,  signifikansi  model dilihat  berdasarkan  uji  kesesuaian  model  regresi ( Lack  of  Fit )  dan  uji  para  meter  regresi  secara serentak. Dalam  uji regresi akan dilihat nilai p-value pada  individu  faktor  untuk  melihat  pengaruhnya terhadap  variabel  respon.  Hipotesis  uji  keseuaian model regersi:
H 0 : Model regresi cocok (tidak ada lack of fit ) H 1 : Model regresi tidak cocok (ada l ack of fit ) dengan dasar pengambilan keputusan, apabila nilai p- value lebih  dari  α  maka  Ho  diterima  dan  dinyatakan bahwa model regresi cocok.
Sedangkan  hipotesis  yang  digunakan  dalam  uji parameter regresi secara serentak adalah:
H 0 :β i = 0, I = 1,2,3,..k
H1: Paling tidak ada satu βj yang tidak sama dengan nol  dengan  dasar  pengambilan  keputusan,  apabila nilai F hitung lebih dari F tabel maka Ho ditolak dan dinyatakan  bahwa  variabel-variabel  independen memberikan sumbangan bagi terbentuknya model. Tahap  penentuan  pola/kondisi  optimim  dilakukan dengan melihat grafik respons yang telah terbentuk.

## Hasil Dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  responden  yang  terlibat sejumlah 26 orang dan merupakan mahasiswa teknik industri.  Keseluruhan  responden  berjenis  kelamin laki-laki  dan  merupakan  perokok  aktif  kategori ringan  dengan  kurang  dari  10  batang  rokok  yang  di hisap tiap hari. RSM digunakan untuk menggambarkn  pola  non  linear  antara  faktor terkontrol  dengan  variabel  respon.  Apabila  model kelelahan  fisik  telah  dapat  digambarkan  dengan bentuk  model  regresi  linear(nilai  p-value  persamaan <α  dan  nilai  R 2 )  maka  pengolahan  tidak  dilanjutkan pada orde II.
Pada  penentuan  model  orde  satu  digunakan metode  regresi  linear  dengan  pendekatan least square . Nilai α = 0.05(5%) dengan nilai F tabel:3.42. Untuk  beban  kerja  ringan  responden  berjalan  selama 4  menit  dengan  kecepatan  3,2  km/jam.    Selanjutnya responden akan dicatat denyut nadi pada akhir menit keempat.  Hasil    pencatatan    denyut  nadi  diolah dengan  menggunakan software  Minitab  v.17.0. Permodelan  hasil  denyut  nadi  pada  beban  kerja ringan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. ANOVA dan Persamaan  model orde satu
Beban Kerja P value F value R 2 Persamaan Ringan 0.986 0.01 0.46 107.44-0.25X 1 -1.25 X 2 Sedang 0.979 0.02 0.70 142.22-0.75X 1 +0.25X 2 Berat 0.147 2.69 47.27 169.22+7.5X 1 +6.5X 2
Berdasarkan  Tabel  1  untuk  beban  kerja  ringan dapat  diketahui  nilai  p  value(0.986)>(α=5%)  yang artinya semua  faktor tidak  signifikan  secara  statistik.
Model  tidak  signifkan  juga  dapat  dilihat  dari rendahnya nilai R square dan rendahnya nilai F value persamaan  pada  analisis  ANOVA.    Sehingga  model persamaan orde satu: y = 107.44 - 0.25 suhu - 1.25 cahaya dapat  dinyatakan  tidak  sesuai/  tidak  signifikan  untuk menggambarkan kelelahan  fisik perokok ringan pada beban  kerja  ringan  atau  hubungan  antara  faktor terkontrol  suhu  dan  cahaya  terhadap  keleahan  fisik responden  tidak  berbentuk  linear.  Oleh  karena  itu pembentukan model dilanjutkan pada model orde II. Pada  beban  kerja  sedang    responden(perokok  aktif kategori  ringan)  berlari  selama  4  menit  dengan kecepatan  6,4  km/jam  .  Berdasarkan  Tabel  1  dapat diketahui  nilai  p  value(0.979)  >  5%  yang  artinya semua  faktor tidak signifikan secara statistik.  Model tidak  signifikan  juga  dapat  dilihat  dari  rendahnya nilai  R  square(0,70%)  dan  rendahnya  nilai  F  value persamaan  pada  analisis  ANOVA(0,02).    Sehingga model persamaan orde satu:
y  =  142.22  - 0.75 suhu  + 0.25 cahaya  dapat dinyatakan  tidak  sesuai/  tidak  signifikan  untuk menggambarkan  kelelahan fisik perokok ringan aktif pada  beban  kerja  menengah  atau  hubungan  antara faktor terkontrol suhu dan cahaya terhadap kelelahan fisik  responden  tidak  berbentuk  linear.  Oleh  karena itu permodelan data dilanjutkan pada model orde II
Pada beban kerja berat responden berlari selama 4  menit  dengan  kecepatan  9.6  km/jam  .  Berdasarkan Tabel  1  dapat  diketahui  nilai  p  value(0.147)  >5% yang  artinya  semua    faktor  tidak  signifikan  secara statistik.  Model  tidak  signifikan  juga  dapat  dilihat dari  rendahnya  nilai R  square (47,27%)  dan rendahnya  nilai  F  value  persamaan  pada  analisis ANOVA(2.69).  Sehingga model persamaan orde I: (y  =  169.22  + 7.50 cahaya  + 6.50 suhu)  dapat dinyatakan  tidak  sesuai/  tidak  signifikan  untuk menggambarkan kelelahan fisik perokok ringan pada beban  kerja  berat    atau  hubungan  antara  faktor terkontrol  suhu  dan  cahaya  terhadap  keleahan  fisik responden  tidak  berbentuk  linear  dan  dapat dilanjutkan pada model orde II.
Desain CCD pada model orde dua menggunakan dua variabel independen sehingga nilai rotatabilitasnya  =  1,41421.  Dengan  menggunakan persamaan  (2)  maka  dapat  diperoleh  kode  dan  level tiap variabel pada Tabel 2.
Tabel 2. Kode level vs Nilai level Kode Level - 1,41421 -1 0 1 1,41421 X 1 10,274` 14 23 32 35,726 X 2 5,1 150 500 850 994,9
Prosedur  pengujian  dengan  menggunakan    uji kesesuaian  model  regresi  ( lack  of  Fit )  dan  uji parameter regresi secara serentak.  Uji Koefisien/
determinasi  ganda  digunakan  untuk  mengetahui keterwakilan data dalam model(Sugiyono, 2007) 1. Beban  Kerja Ringan
Tabel  3. Estimasi Koefisien persamaan model beban kerja ringan
Analysis of Variance
Source                       DF   Adj SS  Adj MS  F-Value  P-Value Model                            5  1296.13    259.23      7.24       0.011
Linear                          2    512.99    256.49       7.16      0.020 suhu                           1    403.27    403.27      11.26     0.012 cahaya                       1     109.72    109.72       3.06      0.123
Square                         2     752.89    376.45     10.51      0.008 suhu*suhu                1      603.29    603.29      16.85     0.005 cahaya*cahaya         1      235.03    235.03         6.56    0.037 2-Way Interaction      1       30.25       30.25         0.84    0.389 suhu*cahaya             1    30.25       30.25          0.84      0.389 Error                             7    250.64      35.81 Lack-of-Fit                 3      82.64      27.55          0.66     0.620 Pure Error                   4    168.00     42.00 Total                             12  1546.77 S         R-sq          R-sq(adj)   R-sq(pred) 5.98374  83.80%     72.22%       45.04%
Pada  Tabel  3.  dapat  diketahui  nilai  p-value  uji lack of fit terhadap model adalah 0,620 atau lebih besar daripada derajat signifikansi (0,05) sehingga H o dapat  diterima  atau  model  regresi  yang terbentuk cocokj. Sedangkan untuk nilai F hitung pada  uji  parameter  regresi  secara  serentak  di peroleh  7,24  atau  lebih  besar  dari  nilai  F  Tabel sehingga  dapat  disimpulkan  variabel-variabel independen  memberikan  sumbangan  yang  berarti pada  model.  Ketepatan  model  juga  di  tunjukkan dengan  tingginya  nilai R-square model  yakni 83,80%  yang  berarti  bahwa  model  signifikan/ berkorelasi kuat dalam mewakili data. Sedangkan variabel  yang  signifikan  mempengaruhi  hasil adalah  x 1 ,  x 1 2 dan  x 2 2 dan  variabel  yang  tidak signifikan adalah x 2 ,x 1 x 2. Sehingga dapat dinyatakan  pada  beban  kerja  ringan,  model kelelahan  dengan  variabel  independen  suhu  dan cahaya adalah sebagai berikut:
DNK  =  102.00  + 7.10 suhu  + 3.70 cahaya + 9.31 suhu*suhu + 5.81 cahaya*cahaya
- 2.75 suhu*cahaya. Penentuan  nilai  respon  optimum  dilakukan dengan  melihat  bentuk  respon  yang  ada.  Bentuk respon permukaan dapat dilihat pada Gambar 1. Berdasarkan Gambar 1. bentuk permukaan respon kelelahan  perokok  dengan  beban  kerja  ringan minimum  dengan  kecenderungan    berbentuk pelana karena tidak membentuk parabola sempurna.  Denyut  nadi  berada  pada  range  120 hingga  125  pada  saat  suhu  tinggi.  Sehingga denyut  nadi  akan  meninggi  saat  suhu  mengalami kenaikan    Titik stationer model  orde  dua  yang disusun  berdasarkan  model  regresi  orde  kedua
berada  pada  nilai  denyut  nadi  sebesar  99,659 berada  pada  suhu  19,09 o Celcius  dan  cahaya 351,873 Lux
2. Beban Kerja Sedang/Menengah
Contour plot beban kerja ringan B A 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 > – – – – – – <   95 95 100 100 105 105 110 110 115 115 120 120 125 125 DNK Contour Plot of DNK vs A, B Surface plot beban kerja ringan -1 0 0 0 1 0 1 1 0 2 1 -1 1 1 0 1 0 2 1 130 K N D u h u s a y a h a c urface Plot of DNK vs suhu, c S haya a
Gambar 1. Surface Plot dan Contour Plot Beban Kerja Ringan
Tabel  4 . Estimasi Koefisien persamaan model beban kerja Sedang/ Menengah
Analysis of Variance Source                   DF  Adj SS  Adj MS    F-Value    P-Value Model                    5     603.16   120.63          6.03          0.018 Linear                  2      459.50   229.75       11.49          0.006 Suhu                  1      225.31   225.31       11.27          0.012 Cahaya              1     234.19    234.19       11.72          0.011 Square                 2     113.40      56.70         2.84          0.125 Suhu*Suhu       1      93.31        93.31          4.67         0.068 Cahaya*Cahaya 1    32.53       32.53          1.63          0.243 2-Way Interaction 1   30.25        30.25          1.51         0.258 Suhu*Cahaya      1    30.25       30.25          1.51         0.258 Error                       7     139.92       19.99 Lack-of-Fit           3       37.12       12.37         0.48       0.713 Pure Error             4    102.80         25.70
Total                      12    743.08
S           R-sq         R-sq(adj)      R-sq(pred) 4.47088   81.17%     67.72%          42.86%
Pada  Tabel  4.  dapat  diketahui  nilai  p-value  uji lack of fit terhadap model adalah 0,713 atau lebih besar daripada derajat signifikansi sehingga dapat dinyatakan  Ho  diterima  atau  model  regresi cocok(tidak ada lack of fit) Sedangkan untuk nilai F  hitung  pada  uji  parameter  regresi  secara
serentak di peroleh 6.03 atau lebih besar dari nilai F  Tabel  sehingga  dapat  disimpulkan  variabel- variabel  independen  memberikan  sumbangan yang  berarti  pada  model.  Variabel  independen yang  signifikan  mempengaruhi  hasil  adalah  x 1 dan  x 2 dengan  variabel  yang  tidak  signifikan adalah  x 1 2 x 2 2 dan  x 1 x 2. Ketepatan  model  juga  di tunjukkan dengan tingginya nilai R-square model yakni  81.17%  sehingga  dapat  dinyatakan  pada beban  kerja  ringan,  model  kelelahan  dengan variabel  independen  suhu  dan  cahaya  adalah sebagai berikut:
DNK  =  138.80  + 5.31 suhu  + 5.41 cahaya + 3.66 suhu*suhu + 2.16 cahaya*cahaya - 2.75 suhu*cahaya
Penggambaran bentuk permukaan respon perokok dengan  beban  kerja  sedang/menengah  dapat  di lihat pada Gambar 2.
cahaya su h u 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 > – – – – <  135 135 140 140 145 145 150 150 155 155 DNK Contour Plot of DNK vs suhu, cahaya 1 - 0 130 140 1 - 1 1 0 1 0 5 1 K N D u h u s a y a h a c urface Plot S of DNK vs suhu, cahaya
Gambar 2. Control Plot dan Surface plot beban kerja Menengah
Gambar  2  bentuk  permukaan  respon  kelelahan perokok  dengan  beban  kerja  sedang/menengah minimum  dengan  kecenderungan  berbentuk pelana karena tidak membentuk parabola sempurna.  Denyut  nadi  berada  pada  range  150 hingga  155  pada  saat  suhu  tinggi  atau  cahaya tinggi,  karena  interaksi  faktor  memang  tidak berpengaruh  terhadap  hasil..  Sehingga  denyut nadi  akan  meninggi  ketika  salah  satu  baik  suhu atau  cahaya  mengalami  kenaikan.  Titik  stationer model  orde  dua  yang  disusun  berdasarkan  model regresi  orde  kedua  berada  pada  nilai  denyut  nadi sebesar  128.533  dan  berada  pada  suhu  18.854 o Celcius dan cahaya 288.904 Lux

## 3. Beban Kerja Berat
Tabel 5. Estimasi Koefisien Persamaan Model beban kerja berat
Analysis Of Variance Source                   DF   Adj SS   Adj MS    F-Value     P-Value Model                     5      1943.28   388.657       8.01         0.008
Linear                   2       1249.78   624.892    12.88         0.005 suhu                    1        313.02    313.021      6.45         0.039 cahaya                1         936.76    936.764    19.31         0.003 Square                  2         593.50    296.749      6.12         0.029 suhu*suhu          1            3.53        3.532       0.07         0.795 cahaya*cahaya     1    568.18    568.184     11.71          0.011 2-Way Interaction   1    100.00    100.000       2.06          0.194 suhu*cahaya         1    100.00    100.000        2.06          0.194
Error                     7         339.64      48.520
Lack-of-Fit         3         166.84      55.613       1.29         0.393 Pure Error          4          172.80      43.200 Total                  12         2282.92 S            R-sq      R-sq(adj)     R-sq(pred) 6.96563      85.12%     74.50%      36.20%
Pada  Tabel  5.  dapat  diketahui    nilai  p-value  uji lack of fit terhadap model adalah 0,393 atau lebih besar daripada derajat signifikansi sehingga dapat dinyatakan  Ho  diterima  atau  model  regresi cocok(tidak ada lack of fit) . Sedangkan untuk nilai F  hitung  pada  uji  parameter  regresi  secara serentak di peroleh 8.01 atau lebih besar dari nilai F  Tabel  sehingga  dapat  disimpulkan  variabel- variabel  independen  memberikan  sumbangan yang  berarti  pada  model.  Variabel  independen yang signifikan mempengaruhi hasil adalah x 1 , x 2 dan  x 2 2 dengan  variabel  yang  tidak  signifikan adalah  x 1 2 dan  x 1 x 2. Ketepatan  model  juga  di tunjukkan dengan tingginya nilai R-square model yakni  85.12%  mengindikasikan  bahwa  model memiliki  signifikansi  tinggi.  Sehingga  dapat dinyatakan  pada  beban  kerja  berat,  model kelelahan  dengan  variabel  independen  suhu  dan cahaya adalah sebagai berikut:
DNK  =  173.20  + 6.26 suhu  + 10.82 cahaya + 0.71 suhu*suhu - 9.04 cahaya*cahaya + 5.00 suhu*cahaya
Ilustrasi  permukaan  respon  untuk  beban  kerja berat dapat dilihat pada Gambar 3 Berdasarkan Gambar 3 bentuk permukaan respon kelelahan  perokok  dengan  beban  kerja  berat cenderung  berbentuk  minimum.  Range  denyut nadi  lebih  dari  170  berada  di  range  suhu  tinggi dan  cahaya  tinggi.  Sedangkan  denyut  nadi  <  140 berada    pada  suhu  normal  dan  cahaya  rendah. Semakin  jauh  suhu  dari  suhu  normal  maka  akan semakin tinggi denyut  nad/tingkat kelelahan  fisik responden, sedangkan pada cahaya semakin tinggi vahaya  maka  akan  semakin  tinggi  denyut  nadi responden.
Cahaya S u h u 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 > – – – – <  140 140 150 150 160 160 170 170 180 180 DNK Contour Plot of DNK vs Suhu, Cahaya -1 0 140 0 6 1 1 0 -1 1 0 8 1 K N D u h u S a y a h a C urface Plot of DNK vs Suhu, S ahaya C
Gambar  3. Contour  plot dan Surface  Plot Perokok Beban Kerja Berat

## Kesimpulan
Berdasarkan uji ANOVA pada persamaan linear (persamaan  orde  I)    baik    beban  kerja  ringan,  beban kerja  menengah  maupun  beban  kerja  berat  pada perokok  aktif  kategori  ringan  tidak  berbentuk  linear. Hal ini dibutikan dengan besarnya nilai p-value pada semua  kategori  beban  kerja  melebihi  nilai  α  Pada pengolahan data Orde II pada perokok aktif  kategori ringan  pada  beban  kerja  ringan  dan  sedang  memiliki pola  respon  kelelahan  fisik  berbentuk  pelana sehingga  sangat  sulit  untuk  menentukan  titik optimum denyut nadi. . Beban kerja ringan  memiliki respon  optimum(denyut  nadi  optimum)  sebesar 99,659    berada  pada  suhu  19,09 o Celcius  dan  cahaya 351,873  Lux.  Sedangkan  pada  beban  kerja  sedang titik  optimum  denyut  nadi  sebesar  128.533  akan tercapai  pada  suhu  18.854 o Celcius  dan  cahaya 288.904  Lux.  Sedangkan  pada  beban  kerja  berat permukaan  respon  cenderung  berbentuk  minimum, semakin  jauh  suhu  dari  suhu  normal  maka  akan semakin  tinggi  denyut  nadi//tingkat  kelelahan  fisik responden

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Khas Khasol  (mahasiswa  Teknik  Industri  UIN  Sunan Kalijaga)  yang  telah  membantu  dalam  pengambilan data.

## Daftar Pustaka
Armstrong,  M.,  1990,  Manajemen  Sumber  Daya
Manusia, Jakarta, PT. Gramedia
Astrand,  P  and  K.  Rodahl,  1971.  Textbook  of  Work Physiology, Hill Book Company, USA.
Christensen,  E.H,  1991.  Physiology  of  work.
Encyclopedia  of  Occupational  Helath  and Safety, Third (revised) ed. ILO, Geneva. Daneshi,A.,  Younesi,  H.,  Ghasempouri,  S.M., Sharifzadeh., M., 2010, Production of poly  -3 hydroxybutirate  by  cupriavidus  necaton  from corp syrup: statistical modeling and optimization  of  biomass  yield  and  volumetric productivity,  J.  chem.,  Technol,  Biotechnol, 85, 1528- 1539.
Gustafsson,  Erik.,  Stromberg,  Niclas,  2008.  Shape Optimization  of  casting  by  using  Succesive Response  Surface  Methodology,  Structure Multidiscipline Optimization, Springer-Verlag
Heo,  Sun  Kyung,  Lee,  Hee  Seok,  Ha,  Sang  Do.,
2009,  A  Predictive  Model  For  The  Growth
Rate  of  bacillus  cereus  in  Borth  by  Response Surface Methodology, Journal of Biotechnology  and  Bioprocess  Engineering, pg. 202 – 206.
Khuri,  A.  I.,  Mukhopadhyay,  Siuli,  2010,  Response Surface  Methodology,  WIREs  Computational Statistics, John Wiley & Sons, Inc.
MacKay  J,  Eriksen  M,  &  Shafey  O.  The  Tobacco Atlas,  Second  Edition.  The  American  Cancer Society, Atlanta, USA, 2006.
Mandagi,  Jeanne,  1996.  Masalah  Narkotika  dan  Zat Adiktif  Lainnya  serta  Penanggulangannya. Jakarta : Bina Darma Pemuda Printing.
Manuaba, A., 2000. Penerapan Ergonomi meningkatakan  Produktivitas,  Bagian  Faal Fakultas Kedokteran Universitas Udayana.
Montgomery,  2001.  Design  and  Analysis  of Experiment, John Wiley and Sons Inc.
Oesman,  T.  2010.  Intervensi  Ergonomi  pada  proses
Stamping part Body Component
meningkatkan  Kualitas  dan  Kepuasan  Kerja serta Efisiensi Waktu di Divisi Stamping Plant PT. ADM Jakarta.
Poerwadarminta, W.J.S, 1995, Kamus Umum Bahasa Indonesia, Jakarta, Balai Pustaka
Prabandari, Yayi Suryo., Ng Nawi, Padmawati, Retna Siwi,  2009,  Kawasan  Tanpa  Rokok  Sebagai Alternatif  Pengendalian  Tembakau  Studi Efektivitas  penerapan  Kebijakan  Kampus Bebas  Rokok  terhadap  Perilaku  dan  Status Meroko  Mahasiswa  Di  Fakultas  kedokteran UGM  Yogyakarta,    Jurnal  Manajemen Pelayanan  Kesehatan,  tersedia  online  di  : http://journal.ugm.ac.id/index.php/jmpk/article /viewFile/2541/2275 . Smet,  B.,  1994.,  PsikologiKesehatan,  Pt.  Gramedia, Semarang Sugiyono, 2007, Statistika untuk Penelitian, Alfabeta.