## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.1, No.1, Desember 2017 e-ISSN: 2548-6861

## Prediksi Kelayakan Operasional Mesin Rivet Menggunakan Regresi Linear Berganda
Yeni Rokhayati 1 *, Nur Setyo Utomo 2 **, Sartikha 3 ** * Teknik Multimedia dan Jaringan, Politeknik Negeri Batam ** Teknik Informatika, Politeknik Negeri Batam yeni@polibatam.ac.id 1 , sartikha@polibatam.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 12-08-2017 Revised  20-09-2017 Accepted 26-10-2017
Mesin  rivet  merupakan  suatu  mesin  yang  digunakan  dalam  penyambungan  plat  berbahan aluminium. Upaya untuk mengetahui kelayakan mesin rivet di PT. XYZ selama ini dilakukan dengan  melihat  hasil  yang  dikeluarkan  oleh  mesin  tersebut.  Seringkali  terjadi  ketika  mesin sudah menghasilkan banyak barang, namun hasilnya tidak  memenuhi standar kualitas yang baik. Ini disebabkan oleh tidak diketahuinya kelayakan kondisi pengoperasian mesin rivetnya. Salah satu cara untuk mengetahui kelayakan operasi mesin rivet tanpa harus menunggu hasil penyambungan  adalah  dengan  memprediksinya  dari  faktor-faktor  yang  berpengaruh  besar, yaitu  kesesuaian  tekanan  hidrolik,  waktu  penyambungan,  dan  diameter  punch  dari  mesin rivetnya. Oleh karena melibatkan variabel lebih dari satu, maka metode regresi linier berganda digunakan  dalam  membuat  model  prediksi  kelayakan  mesin  rivet  ini.  Pengujian  hipotesis, penghitungan koefisien determinasi dan korelasi dilakukan untuk menguji kelayakan model prediksinya. Selain itu, guna mempermudah dalam mengetahui hasil prediksi kelayakan mesin rivetnya,  sebuah  aplikasi  berbasis  desktop  dirancang  menggunakan  pemodelan  Unified Modelling Languag (UML) dan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Java.
Keyword:

## Aplikasi Prediksi
Mesin Rivet Prediksi Kelayakan Regresi Linier Berganda
Copyright © 2017 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
PT XYZ merupakan sebuah perusahaan manufaktur yang beralamat  di  Batam  Center,  propinsi  Kepulauan  Riau, Indonesia.  Perusahaan  ini  merakit  komponen  sepeda  balap dan  sepeda  gunung.  Produk  yang  dirakit  antara  lain Front Derailleur (Perpindahan  Gigi  Depan)  dan Shifting  Lever (Penggerakan  Pemindah  Gigi  Depan  dan  Belakang).  Proses perakitan produk tersebut menggunakan tenaga manusia dan tenaga mesin, utamanya adalah mesin rivet.
Upaya mengetahui kondisi kelayakan mesin rivet selama ini  dilakukan  dengan  melihat  hasil  yang  dikeluarkan  oleh mesin  tersebut.  Hal  tidak  baik  yang  sering  terjadi  adalah ketika  mesin  sudah  menghasilkan  banyak  barang,  namun hasilnya  tidak  memenuhi  standar  kualitas  yang  baik.  Ini disebabkan  oleh  tidak  diketahuinya  kelayakan  kondisi pengoperasian mesin rivetnya. Hal yang bisa dilakukan untuk mengetahui  kelayakan  operasi  mesin  rivet  tanpa  harus menunggu hasil penyambungan adalah dengan memprediksinya  dari  faktor-faktor  yang  berpengaruh  besar, yaitu kesesuaian tekanan hidrolik, waktu penyambungan, dan diameter punch dari mesin rivetnya.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  suatu  variabel  berdasarkan  satu  atau  lebih variabel  numerik  yang  mempengaruhinya  adalah  metode regresi.  Regresi  memiliki  aneka  ragam  jenis  disesuaikan dengan  perkiraan  model  data  yang  terbentuk  dan  jumlah variabel yang mempengaruhinya. Pada penelitian ini, regresi linier  berganda  digunakan  karena  jumlah  variabel  yang mempengaruhi  kondisi  kelayakan  mesin  rivetnya  ada  tiga (kesesuaian  tekanan  hidrolik,  waktu  penyambungan,  dan diameter  punch),  serta  perkiraan  model  yang  terbentuk  dari penggambaran datanya berbentuk linier.
Model  prediksi  yang  terbentuk  nantinya  adalah  sebuah fungsi y =  a  +  b 1 x 1 +  b 2 x 2 +  b 3 x 3 ,  dimana  variabel  y  adalah diameter  hasil  rivet,  yang  mana  mesin  rivet  akan dikategorikan dalam kondisi layak jika berdiameter 4.8 – 5.2. Sedangkan  variabel x 1 , x 2 ,  dan x 3 adalah  variabel  yang mempengaruhi kondisi kelayakan mesin rivet, berturut-turut yaitu  tekanan  hidrolik,  lama  proses  penyambungan,  dan diameter punch  mesin rivet.  Sebelum  model  yang terbentuk digunakan untuk memprediksi data baru, dua jenis pengujian model dilakukan, yaitu pengujian hipotesis dan penghitungan koefisien determinasi serta korelasi.
30
Agar  setiap  kali  melakukan  proses  prediksi  kondisi kelayakan  mesin  rivet  tidak  dilakukan  dengan  perhitungan manual, maka sebuah aplikasi berbasis desktop untuk prediksi kelayakan kondisi mesin rivet dirancang dan dikembangkan. Perancangan  aplikasi  ini  dilakukan  dengan  pemodelan Unified Modelling Language (UML), kemudian dibangun dan dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman  Java.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Gambaran  metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 di bawah ini.
Secara  garis  besar,  penelitian  ini  dimulai  dengan pengamatan  studi  kasus  yang  juga  disertai  dengan pengumpulan  data  di  lokasi  studi  kasus,  yaitu  di  PT.  XYZ. Data  yang  dikumpulkan  meliputi  tekanan  hidrolik,  lama proses, diameter punch mesin rivet, serta diameter hasil rivet. Kemudian,  setelah  data  terkumpul,  langkah  selanjutnya adalah melakukan pengujian linearitas data. Uji linearitas data ini  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui  apakah  hubungan variabel  linear  atau  tidak.  Oleh  karena  model  yang  akan digunakan  adalah  regresi  linier,  maka  kelinearan  data  ini menjadi syarat pentingnya.
Setelah diketahui kelinearan datanya, selanjutnya melakukan  pembentukan  model  prediksi  menggunakan regresi linier berganda. Kemudian, setelah terbentuk,  model dievaluasi  terlebih  dahulu.  Evaluasi  model  prediksi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  pengujian menggunakan  mean  absolute  error  dan  pengujia  hipotesis. Setelah  hasil  pengujian  model  dilakukan,  kemudian  model diimplementasikan  dalam  aplikasi  prediksinya,  sehingga
tahapan selanjutnya adalah perancangan, pengembangan, dan pengujian aplikasi hingga selesai.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penulisan  bagian  hasil  dan  pembahasan  ini  dibagi  lagi menjadi  beberapa  sub  bagian,  sesuai  alur  proses  pengerjaan penelitian  ini,  yaitu  uji  linearitas  data,  pembentukan  model prediksi,  pengujian  model  prediksi,  dan  perancangan  serta implementasi aplikasi.

## A. Uji Linearitas Data
Uji  linearitas  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  suatu variabel  memiliki  hubungan  yang  linear  atau  tidak  secara signifikan. Uji linearitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan software SPSS, dimana yang dihasilkan adalah nilai F dari setiap pasangan variabel.
Melalui  pengujian  ini,  ditinjau  dari  tidak  signifikansinya deviasi  linearitasnya  yaitu  >0.05,  didapatkan  hasil  bahwa pasangan  variabel tekanan  hidrolik dan diameter  hasil rivet, lama proses dan diameter hasil rivet, serta diameter punch dan diameter hasil rivet menunjukkan hubungan yang linier.

## B. Pembentukan Model Prediksi
Data  yang  akan  digunakan  sebanyak  30  seperti  terlihat pada  Tabel  1,  dimana  data  ini  diperoleh  dengan mengumpulkan pengukuran diameter hasil rivet berdasarkan tekanan hidrolik, lama proses, dan diameter punch sebanyak 30 kali.
Gambar 1. Bagan alur penelitian
JAIC
TABEL I
D ATA P ENGUKURAN D IAMATER H ASIL R IVET BERDASARKAN T EKANAN H IDROLIK , L AMA P ROSES , DAN D IAMATER P UNCH
Tekanan Hidrolik Lama Proses Diameter Punch Diameter Hasil Rivet Spec: 4.8 ~ 5.2 70 1.0 9.00 5.31 20 0.5 9.05 4.44 50 0.5 9.05 4.70 40 2.0 9.05 5.22 50 1.0 9.10 5.04 30 2.0 9.10 4.73 40 0.5 9.20 4.64 40 1.5 9.00 4.94 40 1.5 7.00 4.85 60 2.0 7.20 4.85 50 0.5 9.20 4.70 40 1.5 9.00 5.01 70 2.0 7.50 5.34 60 2.0 7.70 5.26 40 1.5 8.00 4.81 10 2.0 9.00 4.55 50 1.0 9.00 4.85 30 2.0 9.00 4.70 80 0.5 9.10 5.36 60 2.0 9.00 5.38 40 2.0 8.00 5.10 20 0.5 7.50 4.30 80 2.0 9.00 5.53 70 2.0 9.00 5.46 40 1.0 8.00 4.84 50 1.5 8.00 4.96 40 1.5 9.00 4.93 60 1.0 9.00 4.83 50 1.5 9.00 4.99 30 2.0 9.00 4.70
Model  prediksi  yang  akan  terbentuk  menggunakan  regresi linier berganda dengan 3 variabel bebas adalah: y = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 (1)
dimana:
y : prediksi diameter hasil rivet; x 1
: tekanan hidrolik;
x 2 : lama proses; x 3 : diameter punch.
Menggunakan fungsi linest di Excel, yaitu: =LINEST(known_y's, [known_x's], [const], [stats])  (2)
dimana: known_y’s  : himpunan nilai y ; knows_x’s  : himpunan nilai x ;
const
:  nilai  boolean  (true/false)  yang  menentukan konstanta a=0 atau tidak; stats
: nilai boolean (true/false) yang menentukan pengembalian nilai statistik regresi tambahan atau tidak;
diperoleh persamaan regresi linier bergandanya adalah:
y = 3.433678976 + 0.014408336 x 1 + 0.214774412 x 2 + 0.061317734 x 3 (3)
dimana: y : prediksi diameter hasil rivet; x 1 : tekanan hidrolik;
x 2 : lama proses;
x 3 : diameter punch.

## C. Pengujian Model Prediksi
1) Pengujian Model Menggunakan Mean Absolute Error
Menggunakan  pengujian  mean  absolute  error,  diperoleh
Mean Absolute
Error nya adalah 2.861995643/30=
0.095399855 yang berarti rata-rata penyimpangan data hasil diameter rivet.
Mean Absolute Error d y y d i i i     1 ' (4)
Sedangkan Mean  Absolute  Percentage  Error nya  adalah 0.095399855/4.944=  1.9296%  yang  merupakan  persentase rata-rata penyimpangan data hasil diameter rivet.
2) Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel  bebas  (tekanan  hidrolik,  lama  proses,  dan  diameter punch) terhadap variabel tak bebas diameter rivet. Sehingga dirumusakan hipotesis pengujian model regresi ini adalah:
Ho  :  Tidak  ada  pengaruh  secara  signifikan  antara  tekanan hidrolik,  lama  proses,  dan  diameter  punch  secara bersama-sama terhadap diameter rivet;
Ha  :  Ada  pengaruh  secara  signifikan  antara  tekanan hidrolik,  lama  proses,  dan  diameter  punch  secara bersama-sama terhadap diameter rivet.
Menggunakan Ms. Excel dengan tingkat signifikansi 5%, diperoleh tabel ANOVA pada table berikut.
TABEL III ANOVA P ENGUJIAN M ODEL R EGRESI
df SS MS F Significance F Regression 3 2.1896 0.7299 43.3825 4.66061E-10 Residual 25 0.4206 0.0168 Total 28 2.6101
Dengan tingkat siginifikansi 5%, dan derajat kebebasan 3 dan  5,  nilai  F-Tabelnya  adalah  2.99.  Jika  dibandingkan dengan F-Hitung dari Tabel 2, yaitu sebesar 43.38253 maka F-Hitung  lebih  besar  dari  F-Tabel,  sehingga  hipotesis  Ho ditolak  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  yang signifikan antara tekanan hidrolik, lama proses, dan diameter punch secara bersama-sama terhadap diameter rivet.
32
Guna  mempermudah  dalam  mengetahui  hasil  prediksi kelayakan  mesin  rivet  dengan  cepat  menggunakan  model prediksi  yang  telah  terbentuk,  sebuah  aplikasi  berbasis desktop  dirancang  menggunakan  pemodelan Unified
Modelling
Language (UML) dan dikembangkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Java.  Aplikasi  ini digunakan  oleh  Teknisi  mesin  rivet,  dimana  hanya  dengan memasukkan  nilai  variabel  tekanan  hidrolik,  lama  proses penyambungan,  dan  diameter  punch,  maka  aplikasi  akan memberikan  hasil  prediksi  diameter  mesin  rivet  beserta kelayakan  operasinya.  Adapun  gambaran  umumnya  dapat dilihat di deskripsi umum aplikasi pada Gambar 1 berikut.
Gambar 2. Deskripsi umum aplikasi
Sedangkan  interaksi  aplikasi  dengan  pengguna  (teknisi) tersebut  dapat  dimodelkan  dengan  diagram  use  case  pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 3. Diagram use case
Aplikasi ini dirancang dan dibangun secara sederhana guna mempercepat  proses  perhitungan  prediksi  diameter  mesin rivet  ketika  proses  produksi,  sehingga  antarmukanya  hanya terdiri dari 1 halaman saja, seperti terlihat pada Gambar 3 ini.
Gambar 4. Implementasi antarmuka
Antarmuka pada Gambar 3 menjelaskan secara sederhana bahwa  pengguna  hanya  memasukkan  data  tekanan  hidrolik, lama  proses  penyambungan,  dan  diameter  punch  dari  suatu produk,  maka  akan  dapat  diprediksi  diameter  dari  mesin rivetnya serta kelayakan operasional dari mesin tersebut.

## V. K ESIMPULAN
Sebuah model prediksi kelayakan operasional mesin rivet telah  berhasil  dibentuk  menggunakan  pemodelan  regresi linier  berganda,  dimana  dalam  pemodelan  ini  melibatkan  3 variabel  bebas,  yaitu:  tekanan  hidrolik,  lama  proses,  dan diameter punch. Model prediksi kelayakan ini adalah y  =  3.433678976  +  0.014408336x1  +  0.214774412x2  + 0.061317734x3  dimana  model  ini  juga  telah  dievaluasi menggunakan  mean  absolute  error  dan  pengujian  hipotesis. Pengujian  model  menggunakan  mean  absolute  error memberikan  hasil  bahwa  model  layak  untuk  digunakan, karena memiliki penyimpangan errror yang sangat kecil, yaitu 1.9296%.  Sedangkan  pengujian  model  menggunakan pengujian  hipotesis  menyatakan  bahwa  tekanan  hidrolik, lama  proses,  dan  diameter  punch  secara  signifikan berpengaruh terhadap diameter rivet.
Model  prediksi  yang  telah  dibentuk  dan  dievaluasi  juga telah  diimplementasikan  dalam  sebuah  aplikasi  prediksi, dimana  aplikasi  ini  dapat  memprediksi  nilai  diameter  rivet dan  juga  status  kelayakan  operasionalnya  berdasarkan  nilai tekanan hidrolik, lama proses, dan diameter punch.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Y.E.  Agung.  Belajar  dan  Analisis  Tuntas  Statistika  Berbasis Komputer. Mitra Wacana Media, Jakarta (2013)
[2] Kadir. (2004). Dasar Pemrograman Java 2. Andi, Yogyakarta (2004)
[3] K. Wahana. Buku Latihan Membuat Aplikasi Profesional dengan Java
+ CD. PT Elex Media Komputindo, Jakarta (2005)
[4] Kusrini. Algoritma Data Mining.: Andi Offset, Yogyakarta (2009)
[5] Y.  Wibisono.  Metode  Statistik.  Gadjah  Mada  University  Press, Yogyakarta (2009)
tekanan hidrolik ( x 1 ), lama proses penyambungan ( x 2 ), diameter punch ( x 3 )
Pengguna (Teknisi ) Aplikasi Prediksi diameter rivet (y), kelayakan operasional mesin rivet (boolean)