Optimasi Permesinan CNC Router untuk Proses Cutting Material Kayu Mahoni Menggunakan Mata Pahat End Mill 3mm Tungsten Carbide
Herwin Suprijono 1 , Dewa Kusuma Wijaya 2
1,2 Program Studi Teknik Industri Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I no. 5-11 Semarang
1 herwin.suprijono@dsn.dinus.ac.id
2* dewa.kuja@dsn.dinus.ac.id

## (Makalah: Diterima Oktober 2020, direvisi November 2020, dipublikasikan November 2020)
Intisari— Penelitian ini bertujuan untuk melakukan optimasi proses cutting dari mesin CNC Router tipe G-Weike WK1212. Optimasi yang dilakukan bertujuan untuk mencari nilai level setting optimal proses cutting material kayu mahoni menggunakan mata pahat end mill. Penelitian  ini  merupakan  lanjutan dari penelitian  yang telah dilakukan sebelumnya  menggunakan  mesin CNC serupa  dengan material kayu mahoni, namun pada penelitian ini penambahan beberapa parameter respon perlu dilakukan oleh karena pertimbangan masa pakai mata pahat end mill yang digunakan untuk proses cutting material kayu tersebut.  Mata pahat end mill yang digunakan pada penelitian ini memiliki karakteristik diameter pisau 3mm dengan 4 mata pisau spiral dan terbuat dari material tungsten carbide. Mata pahat tersebut memiliki harga yang relatif mahal di pasaran, sehingga parameter pengujian terkait mata pahat tersebut perlu dilakukan  untuk  meminimalisir  cracking  saat  proses  cutting.  Parameter  multi  respon  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi waktu proses aktual, dimensi panjang dan lebar hasil proses, kedalaman potong, temperatur dan tingkat cracking mata pahat end mill. Faktor yang digunakan pada penelitian ini adalah kecepatan spindel, kecepatan gerak pemakanan dan kedalaman potong per  layer. Metode optimasi pada penelitian ini berbasis Design of Experiment (DoE) menggunakan metode Full Factorial Design dan optimasi plot  multi  respon.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  nilai  level  setting  yang  optimal  untuk  kecepatan  spindel  adalah  7  step, kecepatan  gerak  pemakanan  adalah  6  step  dan  kedalaman  potong  per  layer  adalah  0,25mm.  Nilai  level  setting  optimal  tersebut menghasilkan waktu proses minimal sebesar 14,31 menit, kedalaman potong sebesar 21,91mm, panjang sebesar 19,89mm, lebar sebesar 19,86mm, temperature mata pahat sebesar 57,7 o C dan tingkat cracking sebesar 0. Kata kunci — Optimasi, Cutting, CNC Router, End Mill, Full Factorial Design.
Abstract— This  research  aims  to  optimize  cutting  process  of  the  G-Weike  WK1212  CNC  Router  machine.  The  objective  of  this optimization  is  to  find  the  optimal  setting  level  for  cutting  process  of  mahogany  wood  using  end  mill  router  bit.  This  research  is  a continuation of previously research that has been done using a similar CNC machine to process mahogany wood material, but in this research the addition of several response parameters needs to be done because of the life time consideration from end mill router bit that used for the wood material cutting process. The end mill router bit that used in this research has a characteristic which is blade diameter is 3mm with 4 spiral blades and is made from tungsten carbide. That end mill router blade has a relatively expensive price on the market, so that the test parameters related to the tool blade need to be done to minimize cracking during cutting process. The multi response parameters used in this reserach include actual processing time, length and width dimensions from the process, depth of cut, temperature and cracking rate of the end mill router bit. The factors used in this research were spindle speed, motion speed feeding and depth of cut per layer. Optimization method in this research is based on Design of Experiment (DoE) using Full Factorial Design method and multi response plot optimization. The results of this study indicate that the optimal setting level value for spindle speed is 7 steps, the motion speed feeding is 6 steps and the depth per layer cut is 0.25mm. The optimal setting level value produces a minimum processing time is 14.31 minutes, depth of cut is 21.91mm,  length is 19.89mm, width is 19.86mm, end mill router bit temperature is 57.7 o C and cracking rate is 0.
Keywords — Optimization, Cutting, CNC Router, End Mill, Full Factorial Design.

## I. P ENDAHULUAN
Penelitian ini dilakukan untuk mencari nilai level setting dari mesin  CNC Router G-Weike  tipe  WK1212  untuk  proses permesinan potong ( cutting ) terhadap material kayu. Penelitian ini  merupakan  penelitian  lanjutan  dari  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya menggunakan mesin CNC dan material
kayu yang serupa. Material kayu yang digunakan adalah kayu berjenis  mahoni, sedangkan  mata pahat  yang digunakan pada mesin  CNC  tersebut  untuk  proses cutting berjenis end  mill dengan  diameter  mata  pisau  beserta  pangkal  ( shank )  3mm, mata  pisau  ( flute )  berjumlah  4  dan  material  penyusun  mata pahat tersebut adalah logam tungsten carbide .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  nilai level  setting optimal  dari  mesin  CNC Router G-Weike  WK1212  untuk proses cutting menggunakan  mata  pahat end  mill di  atas terhadap  material  kayu  mahoni.  Pada  penelitian  sebelumnya optimasi  ditujukan  hanya  untuk  mencari  waktu  proses  paling minimal  dan  kesesuaian  dimensi  akhir  hasil  proses.  Namun, pada  penelitian  ini  pertimbangan  terkait  mata  pahat  perlu menjadi  prioritas  utama.  Hal  ini  dikarenakan  mata  pahat berjenis end  mill diameter  3mm tungsten  carbide dengan  4 mata  pisau  memiliki  harga  yang  cukup  mahal  di  pasaran, sehingga usia pakai ( life time ) dari mata pahat tersebut menjadi pertimbangan.
Penelitian  ini  diawali  dari  permasalahan  yang  ada sebelumnya  dari  mesin  CNC Router G-Weike  WK1212, dimana setting pada mesin tersebut dilakukan dengan sekedar asumsi  atau  perkiraan  dan  bahkan  sering  kali  operator melakukan  coba-coba  ( trial  error )  untuk  mencari setting -an yang  sesuai.  Tidak  adanya  tabulasi level  setting dari  mesin CNC tersebut membuat operator tidak memiliki acuan setting mesin  yang  sesuai  dalam  melakukan  operasi  proses cutting terhadap material tertentu. Hal ini tentu akan memberikan suatu permasalahan, diantaranya adalah ketidak efisiensi penggunaan daya  listrik  untuk  penggerak  mesin,  kualitas  hasil  proses material,  ketidak  sesuaian  dimensi  hasil  proses  material  dan bahkan  mata  pahat  yang  patah  ( cracking )  oleh  karena temperatur yang terlalu panas dari gesekan antara material kayu dengan  mata  pahatnya  serta  kecepatan  dan  kedalaman pemakanan yang tidak sesuai.

## Gambar 1. CNC Router G-Weike WK1212
Terkait  penelitian  optimasi,  beberapa  penelitian  serupa dengan objek dan metode yang berbeda telah dilakukan sebagai acuan  di  dalam  melakukan  penelitian  ini.  Penelitian  ini melanjutkan  pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya  pada tahun  2020  terkini  untuk  proses cutting CNC Router menggunakan metode optimasi Full Factorial Design, namun dengan  parameter  respon  yang  berbeda  [1].  Penelitian  terkait optimasi nilai level setting pernah juga dilakukan di tahun 2019
namun  ditujukan  untuk  proses engraving mesin  CNC laser cutting G-Weike  LC6090  terhadap  material  akrilik  dengan  3 faktor  dan  3  parameter  respon  menggunakan  metode simplex centroid design dan optimasi plot multi respon [2]. Pada tahun 2015  sebelumnya,  penelitian  terkait  optimasi  proses cutting CNC milling telah  terhadap  material  logam  komposit  Al- 4.5%Cu-TiC  menggunakan  metode Fuzzy  Logic dan Grey Relational  Analysis (GRA)  [3].  Pada  tahun  2017,  penelitian optimasi  mulai  dikembangkan  untuk  proses cutting CNC milling serupa namun menggunakan material logam P20 steel dengan  metode Response  Surface  Methodology (RSM) dan Taguchi  [4].  Pada  tahun  2018,  optimasi  proses cutting untuk mesin CNC milling dikembangkan kembali dengan menggunakan  metode Artificial  Neural  Network (ANN) terhadap material P20 steel yang sama [5].  Di tahun yang sama, penggunaan  metode  optimasi Response  Surface untuk  proses cutting CNC milling dilakukan kembali  namun  menggunakan jenis material logam Al/Al2O3 [6]. Pada proses serupa di tahun yang  sama,  penggunaan  metode  optimasi  Taguchi  diterapkan untuk  proses forming material  lembaran  plat  logam  AA5052 metal sheet [7]. Penelitian optimasi juga telah dilakukan untuk proses cutting CNC milling terhadap  material  logam  Al 7068 menggunakan metode Genetic Algorithm (GA) [8].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  solusi  dengan  cara melakukan optimasi pada level setting proses cutting dari mesin CNC Router G-Weike WK1212 terhadap material kayu mahoni menggunakan  mata  pahat  berjenis end  mill 3mm tungsten carbide dengan jumlah flute sebanyak 4, sehingga diharapkan diperoleh nilai level setting yang optimal sebagai acuan tabulasi. Adapun  parameter  multi  respon  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  kecepatan  aktual  waktu  proses cutting , kesesuaian  dimensi  hasil  proses  baik  kedalaman  hasil  potong ( depth of cut ) dan dimensi panjang ( length ) lebar ( width ), serta temperatur  dan  tingkat cracking dari  mata  pahat.  Sementara untuk  faktor  yang  digunakan  adalah level  setting mesin  CNC Router G-Weike WK1212 meliputi kecepatan spindel ( spindle speed ),  kecepatan  gerak  pemakanan  ( motion  speed ),  tingkat kedalaman pemakanan per layer ( depth per layer cut ). Metode optimasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  berbasis Design  of  Experiment (DoE)  menggunakan Full  Factorial Design dan optimasi plot multi respon.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Struktur Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  optimasi  berbasis Design  of Experiment dengan metode Full Factorial Design dan optimasi plot  multi  respon,  dimana  faktor, level dan  respon  akan ditentukan  terlebih  dahulu.  Faktor  merupakan  variabel keputusan yang kemudian akan mempengaruhi respon, adapun variabel  keputusan  dari  penelitian  ini  adalah spindle  speed , motion speed dan depth per layer cut . Sementara respon adalah hasil  dari  perlakukan  faktor  terhadap  komposisi level -nya, adapun  parameter  multi  respon  dari  penelitian  ini  meliputi waktu proses aktual, depth of cut , length , width , temperatur dan tingkat cracking mata pahat. Parameter respon ini selanjutnya
akan  menjadi  variabel  respon  penelitian.  Mata  pahat  yang digunakan  adalah end  mill diameter  pisau  dan shank 3mm, dengan jumlah flute 4 dan terbuat dari material logam tungsten carbide. Untuk metode Full Factorial Design sendiri memiliki formulasi model matematis sebagai berikut.
𝑌 =   𝛼 0 + 𝛼 1 𝑋
1 + 𝛼 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝛼 𝑝 𝑋 1 𝑋 2 … 𝑋 𝑘 (1) Dimana: Y = Respon α 0 = Koefisien intercept X 1 , X 2 ... X k = Faktor α 1, α 2 … α p = Koefisien faktor dan interaksi
Faktor dan parameter multi respon selanjutnya akan dirubah menjadi variabel keputusan (X) dengan sejumlah rentang nilai level yang  telah  ditetapkan,  beserta  variabel  respon  (Y) penelitian  berdasarkan  parameter  yang  telah  ditetapkan. Selanjutnya,  menentukan  komposisi  dan  kombinasi  jumlah sampel penelitian berdasarkan  jumlah  variabel keputusan  dan nilai level terhadap variabel respon yang telah ditentukan sesuai dengan  metode Full  Factorial  Design .  Jumlah  sampel  yang ditetapkan pada penelitian  ini  adalah sebanyak 98 sampel uji, dimana  setiap  sampel  uji  tersebut  berbentuk  profil  uji  kubus dengan  panjang  20mm,  lebar  20mm  dan  kedalaman  20mm. Setiap sampel uji tersebut akan diukur menggunakan instrumen alat  ukur  penelitian  berdasarkan  parameter  terkait,  sehingga akan diperoleh suatu model matematis untuk setiap parameter responnya dan selanjutnya dapat dilakukan optimasi plot multi respon untuk mengetahui  nilai level  setting yang  optimal dari hasil  pengujian  komposisi  dan  kombinasi  antar  variabel keputusan dan nilai level terhadap variabel responnya.
Gambar 2. Mata Pahat End Mill 3mm 4 Flute

## B. Instrument Penelitian
Penelitian ini menggunakan beberapa instrumen alat ukur, alat kerja dan material kerja, diantaranya dalah sebagai berikut.
1) Stopwatch , untuk mengukur waktu aktual hasil proses pada setiap sampel uji komposisi.
2) Vernier caliper merk Insize, untuk mengukur dimensi length dan width hasil proses  pada setiap sampel uji komposisi.
3) Depth  gauge merk  Insize,  untuk  mengukur depth  of cut hasil proses  pada setiap sampel uji komposisi.
4) Infrared thermometer merk Mastech, untuk mengukur temperatur mata pahat end mill pada setiap sampel uji komposisi.
5) CNC Router G-Weike WK1212, sebagai objek mesin CNC  pada  penelitian  ini  untuk  melakukan  operasi permesinan proses cutting .
6) DSP controller ,  sebagai  modul  operasi  mesin  CNC sekaligus media untuk input level setting .
7) Ucancam  10,  sebagai software CAM  bawaan  mesin CNC  untuk  merancang toolpath dan  men- generate gcode .
8) End  mill 3mm  4 flute ,  sebagai  mata  pahat  untuk operasi proses cutting mesin CNC.
9) Quick release F clamp 100cm , sebagai penjepit benda kerja terhadap meja kerja mesin CNC.
10) Spring  clamp  6mm ,  sebagai  penjepit  benda  kerja terhadap meja kerja mesin CNC.
Gambar 3. DSP Controller CNC Router

## C. Model Uji Komposisi
Penelitian  ini  menggunakan  3  jenis  faktor  yaitu spindle speed , motion  speed dan depth  per  layer  cut .  Setiap  factor tersebut  akan  dirubah  menjadi  variabel  keputusan  agar  dapat
dirubah  menjadi  model  matematis  metode Full  Factorial Design . Selanjutnya, nilai level dari setiap faktor tersebut perlu ditentukan  sesuai  dengan  rentang  ( range )  nilai  yang  terdapat pada DSP controller dari mesin CNC Router tersebut. Adapun variabel beserta nilai level dari penelitian ini ditunjukkan pada tabel I berikut.
TABEL I VARIABEL DAN LEVEL Faktor Variabel Level Depth per layer cut X 1 0,25 mm - 0,5 mm Spindle speed X 2 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 DSP Controller Step Motion speed X 3 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 DSP Controller Step
Nilai level pada  variabel  X 2 dan  X 3 pada  DSP controller mesin CNC Router ini sama-sama memiliki 8 step level setting . Namun, pada variabel X 2 nilai level setting dimulai dari 2 hal ini dikarenakan nilai 1 pada DSP controller kecepatan putaran spindel mesin adalah 0 RPM atau spindel mesin tidak berputar sama  sekali  sehingga  nilai level  setting tersebut  tidak  dapat digunakan.  Sementara,  pada  variabel  X 3 nilai level hanya sampai  di  7  step,  hal  ini  dikarenakan  nilai level 8  membuat kecepatan gerak pemakanan terlalu tinggi sehingga mata pahat diameter  3mm  pasti  akan  patah  sehingga  nilai level  setting tersebut tidak dapat digunakan.
Penelitian  ini  menggunakan  parameter  multi  respon, dimana  terdapat  6  jenis  parameter  respon.  Parameter tersebut diantaranya  adalah  aktual  waktu  proses, depth  of  cut, length, width ,  temperatur  dan cracking mata  pahat.  Parameter  multi respon  tersebut  selanjutnya  akan  dirubah  menjadi  variabel respon bersama dengan variabel keputusannya agar selanjutnya dapat dirubah menjadi model matematis metode Full Factorial Design . Adapun variabel respon dari penelitian ini ditunjukkan pada tabel II berikut.

## TABEL II VARIABEL MULTI RESPON
Respon Variabel Actual Processing Time Y 1 Depth of Cut Y 2 Length Y 3 Width Y 4 Router Bit Temperature Y 5
Cracking

## Y 6 III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil pengambilan data respon berdasarkan parameter waktu proses  aktual, depth  of  cut , length , width ,  temperatur  dan tingkat cracking mata  pahat  telah  diperoleh  sebanyak  98 pengujian  sampel  sesuai  dengan  kombinasi  antar  variabel spindle  speed , motion  speed dan depth  per  layer  cut dengan komposisi nilai level -nya. Adapun hasil pengujian dapat dilihat pada  tabel  hasil  uji  kombinasi  komposisi  di lampiran artikel penelitian ini.
Proses  pengambilan  data  setiap  sampel  uji  dilakukan  satu persatu kemudian untuk pengukuran respon dilakukan setelah
satu  proses  pengujian  sampel  dilakukan.  Khusus  untuk pengukuran  parameter  temperatur  mata  pahat,  dilakukan  saat proses cutting mesin untuk pengujian sampel dilakukan.
Gambar 4. Pengambilan Data Waktu Proses Aktual Proses Cutting
Gambar 5. Pengambilan Data Temperatur Mata Pahat End Mill
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  pengujian  terhadap  98 sampel  kombinasi  kombinasi  antar  variabel  dan  komposisi level selanjutnya  akan  dibuat  formulasi  model  matematis metode Full  Factorial  Design untuk  setiap  parameter  respon penelitian  ini  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  III.
Selanjutnya,  setelah  diketahui  model  matematis  maka  akan dicari  nilai level  setting optimal  dengan  terlebih  dahulu dilakukan  penyesuaian  terhadap  fungsi  objektifnya  seperti yang ditunjukkan pada tabel IV.

## TABEL III
FORMULASI MODEL MATEMATIS FULL FACTORIAL DESIGN
Response
Regression Equation Y 1 =
22,63 + 7,656 X1_0,25 - 7,656 X1_0,50 + 0,07020 X2_2 + 0,004490 X2_3 + 0,003776 X2_4 + 0,003776 X2_5 - 0,05551 X2_6 + 0,02806 X2_7 - 0,05480 X2_8 + 36,98 X3_1 + 7,657 X3_2 - 2,245 X3_3 - 7,014 X3_4 - 9,953 X3_5 - 12,01 X3_6 - 13,41 X3_7 + 0,05694 X1*X2_0,25 2 - 0,01163 X1*X2_0,25 3 - 0,009490 X1*X2_0,25 4 - 0,006633 X1*X2_0,25 5 - 0,06878 X1*X2_0,25 6 + 0,01480 X1*X2_0,25 7 + 0,02480 X1*X2_0,25 8 - 0,05694 X1*X2_0,50 2 + 0,01163 X1*X2_0,50 3 + 0,009490 X1*X2_0,50 4 + 0,006633 X1*X2_0,50 5 + 0,06878 X1*X2_0,50 6 - 0,01480 X1*X2_0,50 7 - 0,02480 X1*X2_0,50 8 + 12,46 X1*X3_0,25 1 + 2,476 X1*X3_0,25 2 - 0,6952 X1*X3_0,25 3 - 2,313 X1*X3_0,25 4 - 3,279 X1*X3_0,25 5 - 4,154 X1*X3_0,25 6 - 4,494 X1*X3_0,25 7 - 12,46 X1*X3_0,50 1 - 2,476 X1*X3_0,50 2 + 0,6952 X1*X3_0,50 3 + 2,313 X1*X3_0,50 4 + 3,279 X1*X3_0,50 5 + 4,154 X1*X3_0,50 6 + 4,494 X1*X3_0,50 7 + 0,1998 X2*X3_2 1 - 0,01592 X2*X3_2 2 - 0,02949 X2*X3_2 3 - 0,05020 X2*X3_2 4 - 0,07663 X2*X3_2 5 + 0,003367 X2*X3_2 6 - 0,03092 X2*X3_2 7 + 0,1505 X2*X3_3 1 - 0,05520 X2*X3_3 2 - 0,008776 X2*X3_3 3 - 0,1895 X2*X3_3 4 - 0,01092 X2*X3_3 5 + 0,06908 X2*X3_3 6 + 0,04480 X2*X3_3 7 - 0,07878 X2*X3_4 1 - 0,02449 X2*X3_4 2 - 0,008061 X2*X3_4 3 + 0,01622 X2*X3_4 4 - 0,02020 X2*X3_4 5 + 0,06980 X2*X3_4 6 + 0,04551 X2*X3_4 7 - 0,1138 X2*X3_5 1 - 0,009490 X2*X3_5 2 - 0,003061 X2*X3_5 3 + 0,01622 X2*X3_5 4 - 0,005204 X2*X3_5 5 + 0,06980 X2*X3_5 6 + 0,04551 X2*X3_5 7 - 0,01949 X2*X3_6 1 + 0,03980 X2*X3_6 2 + 0,04122 X2*X3_6 3 + 0,1005 X2*X3_6 4 + 0,07908 X2*X3_6 5 - 0,3459 X2*X3_6 6 + 0,1048 X2*X3_6 7 - 0,1081 X2*X3_7 1 + 0,02622 X2*X3_7 2 - 0,04235 X2*X3_7 3 + 0,02694 X2*X3_7 4 - 0,009490 X2*X3_7 5 + 0,06551 X2*X3_7 6 + 0,04122 X2*X3_7 7 - 0,03020 X2*X3_8 1 + 0,03908 X2*X3_8 2 + 0,05051 X2*X3_8 3 + 0,07980 X2*X3_8 4 + 0,04337 X2*X3_8 5 + 0,06837 X2*X3_8 6 - 0,2509 X2*X3_8 7 + 0,2073 X1*X2*X3_0,25 2 1 + 0,005918 X1*X2*X3_0,25 2 2 - 0,01765 X1*X2*X3_0,25 2 3 - 0,03980 X1*X2*X3_0,25 2 4 - 0,05908 X1*X2*X3_0,25 2 5 + 0,01663 X1*X2*X3_0,25 2 6 - 0,1134 X1*X2*X3_0,25 2 7 + 0,1509 X1*X2*X3_0,25 3 1 - 0,03051 X1*X2*X3_0,25 3 2 - 0,004082 X1*X2*X3_0,25 3 3 - 0,1762 X1*X2*X3_0,25 3 4 + 0,009490 X1*X2*X3_0,25 3 5 + 0,08520 X1*X2*X3_0,25 3 6 - 0,03480 X1*X2*X3_0,25 3 7 - 0,08122 X1*X2*X3_0,25 4 1 - 0,002653 X1*X2*X3_0,25 4 2 + 0,01378 X1*X2*X3_0,25 4 3 + 0,02663 X1*X2*X3_0,25 4 4 - 0,002653 X1*X2*X3_0,25 4 5 + 0,08306 X1*X2*X3_0,25 4 6 - 0,03694 X1*X2*X3_0,25 4 7 - 0,04908 X1*X2*X3_0,25 5 1 - 0,02051 X1*X2*X3_0,25 5 2 + 0,005918 X1*X2*X3_0,25 5 3 + 0,02378 X1*X2*X3_0,25 5 4 - 0,000510 X1*X2*X3_0,25 5 5 + 0,08020 X1*X2*X3_0,25 5 6 - 0,03980 X1*X2*X3_0,25 5 7 - 0,02194 X1*X2*X3_0,25 6 1 + 0,05163 X1*X2*X3_0,25 6 2 + 0,06306 X1*X2*X3_0,25 6 3 + 0,1309 X1*X2*X3_0,25 6 4 + 0,08663 X1*X2*X3_0,25 6 5 - 0,3327 X1*X2*X3_0,25 6 6 + 0,02235 X1*X2*X3_0,25 6 7 - 0,09051 X1*X2*X3_0,25 7 1 + 0,03806 X1*X2*X3_0,25 7 2 - 0,02051 X1*X2*X3_0,25 7 3 + 0,03735 X1*X2*X3_0,25 7 4 - 0,001939 X1*X2*X3_0,25 7 5 + 0,07878 X1*X2*X3_0,25 7 6 - 0,04122 X1*X2*X3_0,25 7 7 - 0,1155 X1*X2*X3_0,25 8 1 - 0,04194 X1*X2*X3_0,25 8 2 - 0,04051 X1*X2*X3_0,25 8 3 - 0,002653 X1*X2*X3_0,25 8 4 - 0,03194 X1*X2*X3_0,25 8 5 - 0,01122 X1*X2*X3_0,25 8 6 + 0,2438 X1*X2*X3_0,25 8 7 - 0,2073 X1*X2*X3_0,50 2 1 - 0,005918 X1*X2*X3_0,50 2 2 + 0,01765 X1*X2*X3_0,50 2 3 + 0,03980 X1*X2*X3_0,50 2 4 + 0,05908 X1*X2*X3_0,50 2 5 - 0,01663 X1*X2*X3_0,50 2 6 + 0,1134 X1*X2*X3_0,50 2 7 - 0,1509 X1*X2*X3_0,50 3 1 + 0,03051 X1*X2*X3_0,50 3 2 + 0,004082 X1*X2*X3_0,50 3 3 + 0,1762 X1*X2*X3_0,50 3 4 - 0,009490 X1*X2*X3_0,50 3 5 - 0,08520 X1*X2*X3_0,50 3 6 + 0,03480 X1*X2*X3_0,50 3 7 + 0,08122 X1*X2*X3_0,50 4 1 + 0,002653 X1*X2*X3_0,50 4 2 - 0,01378 X1*X2*X3_0,50 4 3 - 0,02663 X1*X2*X3_0,50 4 4 + 0,002653 X1*X2*X3_0,50 4 5 - 0,08306 X1*X2*X3_0,50 4 6 + 0,03694 X1*X2*X3_0,50 4 7 + 0,04908 X1*X2*X3_0,50 5 1 + 0,02051 X1*X2*X3_0,50 5 2 - 0,005918 X1*X2*X3_0,50 5 3 - 0,02378 X1*X2*X3_0,50 5 4 + 0,000510 X1*X2*X3_0,50 5 5 - 0,08020 X1*X2*X3_0,50 5 6 + 0,03980 X1*X2*X3_0,50 5 7 + 0,02194 X1*X2*X3_0,50 6 1 - 0,05163 X1*X2*X3_0,50 6 2 - 0,06306 X1*X2*X3_0,50 6 3 - 0,1309 X1*X2*X3_0,50 6 4 - 0,08663 X1*X2*X3_0,50 6 5 + 0,3327 X1*X2*X3_0,50 6 6 - 0,02235 X1*X2*X3_0,50 6 7 + 0,09051 X1*X2*X3_0,50 7 1 - 0,03806 X1*X2*X3_0,50 7 2 + 0,02051 X1*X2*X3_0,50 7 3 - 0,03735 X1*X2*X3_0,50 7 4 + 0,001939 X1*X2*X3_0,50 7 5 - 0,07878 X1*X2*X3_0,50 7 6 + 0,04122 X1*X2*X3_0,50 7 7 + 0,1155 X1*X2*X3_0,50 8 1 + 0,04194 X1*X2*X3_0,50 8 2 + 0,04051 X1*X2*X3_0,50 8 3 + 0,002653 X1*X2*X3_0,50 8 4 + 0,03194 X1*X2*X3_0,50 8 5 + 0,01122 X1*X2*X3_0,50 8 6 - 0,2438 X1*X2*X3_0,50 8 7
Response Regression Equation Y 2 =
21,95 - 0,03806 X1_0,25 + 0,03806 X1_0,50 + 0,03367 X2_2 - 0,02633 X2_3 - 0,002041 X2_4 + 0,05582 X2_5 - 0,05561 X2_6 - 0,002041 X2_7 - 0,003469 X2_8 - 0,1042 X3_1 - 0,06704 X3_2 + 0,03010 X3_3 + 0,08796 X3_4 + 0,03224 X3_5 + 0,03367 X3_6 - 0,01276 X3_7 + 0,2245 X1*X2_0,25 2 - 0,08551 X1*X2_0,25 3 - 0,1369 X1*X2_0,25 4 - 0,09337 X1*X2_0,25 5 - 0,01480 X1*X2_0,25 6 - 0,03122 X1*X2_0,25 7 + 0,1373 X1*X2_0,25 8 - 0,2245 X1*X2_0,50 2 + 0,08551 X1*X2_0,50 3 + 0,1369 X1*X2_0,50 4 + 0,09337 X1*X2_0,50 5 + 0,01480 X1*X2_0,50 6 + 0,03122 X1*X2_0,50 7 - 0,1373 X1*X2_0,50 8 - 0,02480 X1*X3_0,25 1 - 0,02051 X1*X3_0,25 2 + 0,03520 X1*X3_0,25 3 - 0,008367 X1*X3_0,25 4 - 0,01694 X1*X3_0,25 5 - 0,02980 X1*X3_0,25 6 + 0,06520 X1*X3_0,25 7 + 0,02480 X1*X3_0,50 1 + 0,02051 X1*X3_0,50 2 - 0,03520 X1*X3_0,50 3 + 0,008367 X1*X3_0,50 4 + 0,01694 X1*X3_0,50 5 + 0,02980 X1*X3_0,50 6 - 0,06520 X1*X3_0,50 7 + 0,1928 X2*X3_2 1 + 0,2556 X2*X3_2 2 + 0,3035 X2*X3_2 3 - 0,2594 X2*X3_2 4 - 0,3837 X2*X3_2 5 - 0,1351 X2*X3_2 6 + 0,02633 X2*X3_2 7 - 0,1622 X2*X3_3 1 - 0,1644 X2*X3_3 2 - 0,2965 X2*X3_3 3 + 0,06561 X2*X3_3 4 + 0,1713 X2*X3_3 5 + 0,1649 X2*X3_3 6 + 0,2213 X2*X3_3 7 - 0,1715 X2*X3_4 1 - 0,3137 X2*X3_4 2 - 0,2358 X2*X3_4 3 + 0,1063 X2*X3_4 4 + 0,1520 X2*X3_4 5 + 0,1806 X2*X3_4 6 + 0,2820 X2*X3_4 7 - 0,2094 X2*X3_5 1 - 0,006531 X2*X3_5 2 - 0,1587 X2*X3_5 3 + 0,1285 X2*X3_5 4 + 0,1692 X2*X3_5 5 - 0,07724 X2*X3_5 6 + 0,1542 X2*X3_5 7 + 0,02204 X2*X3_6 1 - 0,05010 X2*X3_6 2 - 0,1772 X2*X3_6 3 + 0,1549 X2*X3_6 4 - 0,009388 X2*X3_6 5 - 0,005816 X2*X3_6 6 + 0,06561 X2*X3_6 7 - 0,05153 X2*X3_7 1 + 0,01133 X2*X3_7 2 + 0,3092 X2*X3_7 3 - 0,08367 X2*X3_7 4 - 0,06296 X2*X3_7 5 - 0,07939 X2*X3_7 6 - 0,04296 X2*X3_7 7 + 0,3799 X2*X3_8 1 + 0,2678 X2*X3_8 2 + 0,2556 X2*X3_8 3 - 0,1122 X2*X3_8 4 - 0,03653 X2*X3_8 5 - 0,04796 X2*X3_8 6 - 0,7065 X2*X3_8 7 + 0,1434 X1*X2*X3_0,25 2 1 + 0,2291 X1*X2*X3_0,25 2 2 + 0,03837 X1*X2*X3_0,25 2 3 + 0,1269 X1*X2*X3_0,25 2 4 - 0,08449 X1*X2*X3_0,25 2 5 - 0,1216 X1*X2*X3_0,25 2 6 - 0,3316 X1*X2*X3_0,25 2 7 + 0,05837 X1*X2*X3_0,25 3 1 + 0,1691 X1*X2*X3_0,25 3 2 + 0,05837 X1*X2*X3_0,25 3 3 + 0,04194 X1*X2*X3_0,25 3 4 - 0,03949 X1*X2*X3_0,25 3 5 - 0,06163 X1*X2*X3_0,25 3 6 - 0,2266 X1*X2*X3_0,25 3 7 + 0,1148 X1*X2*X3_0,25 4 1 + 0,04551 X1*X2*X3_0,25 4 2 + 0,2248 X1*X2*X3_0,25 4 3 - 0,001633 X1*X2*X3_0,25 4 4 - 0,05306 X1*X2*X3_0,25 4 5 - 0,1402 X1*X2*X3_0,25 4 6 - 0,1902 X1*X2*X3_0,25 4 7 + 0,1112 X1*X2*X3_0,25 5 1 + 0,04694 X1*X2*X3_0,25 5 2 - 0,04378 X1*X2*X3_0,25 5 3 - 0,2152 X1*X2*X3_0,25 5 4 - 0,1116 X1*X2*X3_0,25 5 5 + 0,07622 X1*X2*X3_0,25 5 6 + 0,1362 X1*X2*X3_0,25 5 7 - 0,2373 X1*X2*X3_0,25 6 1 - 0,1266 X1*X2*X3_0,25 6 2 - 0,09235 X1*X2*X3_0,25 6 3 - 0,01878 X1*X2*X3_0,25 6 4 + 0,1998 X1*X2*X3_0,25 6 5 + 0,2077 X1*X2*X3_0,25 6 6 + 0,06765 X1*X2*X3_0,25 6 7 - 0,1609 X1*X2*X3_0,25 7 1 - 0,2252 X1*X2*X3_0,25 7 2 - 0,02592 X1*X2*X3_0,25 7 3 + 0,1027 X1*X2*X3_0,25 7 4 + 0,1462 X1*X2*X3_0,25 7 5 + 0,1041 X1*X2*X3_0,25 7 6 + 0,05908 X1*X2*X3_0,25 7 7 - 0,02949 X1*X2*X3_0,25 8 1 - 0,1388 X1*X2*X3_0,25 8 2 - 0,1595 X1*X2*X3_0,25 8 3 - 0,03592 X1*X2*X3_0,25 8 4 - 0,05735 X1*X2*X3_0,25 8 5 - 0,06449 X1*X2*X3_0,25 8 6 + 0,4855 X1*X2*X3_0,25 8 7 - 0,1434 X1*X2*X3_0,50 2 1 - 0,2291 X1*X2*X3_0,50 2 2 - 0,03837 X1*X2*X3_0,50 2 3 - 0,1269 X1*X2*X3_0,50 2 4 + 0,08449 X1*X2*X3_0,50 2 5 + 0,1216 X1*X2*X3_0,50 2 6 + 0,3316 X1*X2*X3_0,50 2 7 - 0,05837 X1*X2*X3_0,50 3 1 - 0,1691 X1*X2*X3_0,50 3 2 - 0,05837 X1*X2*X3_0,50 3 3 - 0,04194 X1*X2*X3_0,50 3 4 + 0,03949 X1*X2*X3_0,50 3 5 + 0,06163 X1*X2*X3_0,50 3 6 + 0,2266 X1*X2*X3_0,50 3 7 - 0,1148 X1*X2*X3_0,50 4 1 - 0,04551 X1*X2*X3_0,50 4 2 - 0,2248 X1*X2*X3_0,50 4 3 + 0,001633 X1*X2*X3_0,50 4 4 + 0,05306 X1*X2*X3_0,50 4 5 + 0,1402 X1*X2*X3_0,50 4 6 + 0,1902 X1*X2*X3_0,50 4 7 - 0,1112 X1*X2*X3_0,50 5 1 - 0,04694 X1*X2*X3_0,50 5 2 + 0,04378 X1*X2*X3_0,50 5 3 + 0,2152 X1*X2*X3_0,50 5 4 + 0,1116 X1*X2*X3_0,50 5 5 - 0,07622 X1*X2*X3_0,50 5 6 - 0,1362 X1*X2*X3_0,50 5 7 + 0,2373 X1*X2*X3_0,50 6 1 + 0,1266 X1*X2*X3_0,50 6 2 + 0,09235 X1*X2*X3_0,50 6 3 + 0,01878 X1*X2*X3_0,50 6 4 - 0,1998 X1*X2*X3_0,50 6 5 - 0,2077 X1*X2*X3_0,50 6 6 - 0,06765 X1*X2*X3_0,50 6 7 + 0,1609 X1*X2*X3_0,50 7 1 + 0,2252 X1*X2*X3_0,50 7 2 + 0,02592 X1*X2*X3_0,50 7 3 - 0,1027 X1*X2*X3_0,50 7 4 - 0,1462 X1*X2*X3_0,50 7 5 - 0,1041 X1*X2*X3_0,50 7 6 - 0,05908 X1*X2*X3_0,50 7 7 + 0,02949 X1*X2*X3_0,50 8 1 + 0,1388 X1*X2*X3_0,50 8 2 + 0,1595 X1*X2*X3_0,50 8 3 + 0,03592 X1*X2*X3_0,50 8 4 + 0,05735 X1*X2*X3_0,50 8 5 + 0,06449 X1*X2*X3_0,50 8 6 - 0,4855 X1*X2*X3_0,50 8 7
Response Regression Equation Y 3 =
19,49 + 0,03633 X1_0,25 - 0,03633 X1_0,50 + 0,03490 X2_2 - 0,01296 X2_3 + 0,001327 X2_4 - 0,03082 X2_5 + 0,01633 X2_6 + 0,02133 X2_7 - 0,03010 X2_8 - 0,02082 X3_1 - 0,05582 X3_2 - 0,03582 X3_3 + 0,03776 X3_4 + 0,03847 X3_5 + 0,02418 X3_6 + 0,01204 X3_7 + 0,04939 X1*X2_0,25 2 - 0,02276 X1*X2_0,25 3 - 0,01990 X1*X2_0,25 4 - 0,05490 X1*X2_0,25 5 + 0,006531 X1*X2_0,25 6 + 0,01296 X1*X2_0,25 7 + 0,02867 X1*X2_0,25 8 - 0,04939 X1*X2_0,50 2 + 0,02276 X1*X2_0,50 3 + 0,01990 X1*X2_0,50 4 + 0,05490 X1*X2_0,50 5 - 0,006531 X1*X2_0,50 6 - 0,01296 X1*X2_0,50 7 - 0,02867 X1*X2_0,50 8 - 0,02347 X1*X3_0,25 1 - 0,03847 X1*X3_0,25 2 - 0,02418 X1*X3_0,25 3 - 0,004898 X1*X3_0,25 4 + 0,04867 X1*X3_0,25 5 + 0,03582 X1*X3_0,25 6 + 0,006531 X1*X3_0,25 7 + 0,02347 X1*X3_0,50 1 + 0,03847 X1*X3_0,50 2 + 0,02418 X1*X3_0,50 3 + 0,004898 X1*X3_0,50 4 - 0,04867 X1*X3_0,50 5 - 0,03582 X1*X3_0,50 6 - 0,006531 X1*X3_0,50 7 + 0,04510 X2*X3_2 1 + 0,08010 X2*X3_2 2 + 0,1101 X2*X3_2 3 - 0,07847 X2*X3_2 4 - 0,04918 X2*X3_2 5 - 0,09990 X2*X3_2 6 - 0,007755 X2*X3_2 7 + 0,05296 X2*X3_3 1 + 0,007959 X2*X3_3 2 - 0,03204 X2*X3_3 3 + 0,01939 X2*X3_3 4 - 0,03633 X2*X3_3 5 - 0,03204 X2*X3_3 6 + 0,02010 X2*X3_3 7 - 0,001327 X2*X3_4 1 - 0,04633 X2*X3_4 2 - 0,02633 X2*X3_4 3 - 0,03490 X2*X3_4 4 + 0,08439 X2*X3_4 5 + 0,01867 X2*X3_4 6 + 0,005816 X2*X3_4 7 - 0,02418 X2*X3_5 1 - 0,09418 X2*X3_5 2 - 0,004184 X2*X3_5 3 + 0,06224 X2*X3_5 4 + 0,01153 X2*X3_5 5 + 0,04082 X2*X3_5 6 + 0,007959 X2*X3_5 7 - 0,1013 X2*X3_6 1 + 0,003673 X2*X3_6 2 - 0,006327 X2*X3_6 3 + 0,02510 X2*X3_6 4 + 0,04439 X2*X3_6 5 + 0,02867 X2*X3_6 6 + 0,005816 X2*X3_6 7 - 0,09633 X2*X3_7 1 - 0,04633 X2*X3_7 2 - 0,001327 X2*X3_7 3 + 0,03010 X2*X3_7 4 - 0,02561 X2*X3_7 5 + 0,1387 X2*X3_7 6 + 0,000816 X2*X3_7 7 + 0,1251 X2*X3_8 1 + 0,09510 X2*X3_8 2 - 0,03990 X2*X3_8 3 - 0,02347 X2*X3_8 4 - 0,02918 X2*X3_8 5 - 0,09490 X2*X3_8 6 - 0,03276 X2*X3_8 7 + 0,1478 X1*X2*X3_0,25 2 1 + 0,1328 X1*X2*X3_0,25 2 2 + 0,1285 X1*X2*X3_0,25 2 3 - 0,1358 X1*X2*X3_0,25 2 4 - 0,07939 X1*X2*X3_0,25 2 5 - 0,1315 X1*X2*X3_0,25 2 6 - 0,06224 X1*X2*X3_0,25 2 7 - 0,05010 X1*X2*X3_0,25 3 1 + 0,02490 X1*X2*X3_0,25 3 2 + 0,000612 X1*X2*X3_0,25 3 3 - 0,003673 X1*X2*X3_0,25 3 4 + 0,04776 X1*X2*X3_0,25 3 5 + 0,02061 X1*X2*X3_0,25 3 6 - 0,04010 X1*X2*X3_0,25 3 7 - 0,04296 X1*X2*X3_0,25 4 1 - 0,007959 X1*X2*X3_0,25 4 2 + 0,03776 X1*X2*X3_0,25 4 3 + 0,003469 X1*X2*X3_0,25 4 4 + 0,009898 X1*X2*X3_0,25 4 5 + 0,002755 X1*X2*X3_0,25 4 6 - 0,002959 X1*X2*X3_0,25 4 7 + 0,02704 X1*X2*X3_0,25 5 1 - 0,03296 X1*X2*X3_0,25 5 2 - 0,03724 X1*X2*X3_0,25 5 3 + 0,02347 X1*X2*X3_0,25 5 4 - 0,01010 X1*X2*X3_0,25 5 5 - 0,01224 X1*X2*X3_0,25 5 6 + 0,04204 X1*X2*X3_0,25 5 7 - 0,05439 X1*X2*X3_0,25 6 1 - 0,04939 X1*X2*X3_0,25 6 2 - 0,05367 X1*X2*X3_0,25 6 3 + 0,05204 X1*X2*X3_0,25 6 4 + 0,01847 X1*X2*X3_0,25 6 5 + 0,07133 X1*X2*X3_0,25 6 6 + 0,01561 X1*X2*X3_0,25 6 7 - 0,1108 X1*X2*X3_0,25 7 1 - 0,07082 X1*X2*X3_0,25 7 2 - 0,04010 X1*X2*X3_0,25 7 3 + 0,05561 X1*X2*X3_0,25 7 4 + 0,007041 X1*X2*X3_0,25 7 5 + 0,1299 X1*X2*X3_0,25 7 6 + 0,02918 X1*X2*X3_0,25 7 7 + 0,08347 X1*X2*X3_0,25 8 1 + 0,003469 X1*X2*X3_0,25 8 2 - 0,03582 X1*X2*X3_0,25 8 3 + 0,004898 X1*X2*X3_0,25 8 4 + 0,006327 X1*X2*X3_0,25 8 5 - 0,08082 X1*X2*X3_0,25 8 6 + 0,01847 X1*X2*X3_0,25 8 7 - 0,1478 X1*X2*X3_0,50 2 1 - 0,1328 X1*X2*X3_0,50 2 2 - 0,1285 X1*X2*X3_0,50 2 3 + 0,1358 X1*X2*X3_0,50 2 4 + 0,07939 X1*X2*X3_0,50 2 5 + 0,1315 X1*X2*X3_0,50 2 6 + 0,06224 X1*X2*X3_0,50 2 7 + 0,05010 X1*X2*X3_0,50 3 1 - 0,02490 X1*X2*X3_0,50 3 2 - 0,000612 X1*X2*X3_0,50 3 3 + 0,003673 X1*X2*X3_0,50 3 4 - 0,04776 X1*X2*X3_0,50 3 5 - 0,02061 X1*X2*X3_0,50 3 6 + 0,04010 X1*X2*X3_0,50 3 7 + 0,04296 X1*X2*X3_0,50 4 1 + 0,007959 X1*X2*X3_0,50 4 2 - 0,03776 X1*X2*X3_0,50 4 3 - 0,003469 X1*X2*X3_0,50 4 4 - 0,009898 X1*X2*X3_0,50 4 5 - 0,002755 X1*X2*X3_0,50 4 6 + 0,002959 X1*X2*X3_0,50 4 7 - 0,02704 X1*X2*X3_0,50 5 1 + 0,03296 X1*X2*X3_0,50 5 2 + 0,03724 X1*X2*X3_0,50 5 3 - 0,02347 X1*X2*X3_0,50 5 4 + 0,01010 X1*X2*X3_0,50 5 5 + 0,01224 X1*X2*X3_0,50 5 6 - 0,04204 X1*X2*X3_0,50 5 7 + 0,05439 X1*X2*X3_0,50 6 1 + 0,04939 X1*X2*X3_0,50 6 2 + 0,05367 X1*X2*X3_0,50 6 3 - 0,05204 X1*X2*X3_0,50 6 4 - 0,01847 X1*X2*X3_0,50 6 5 - 0,07133 X1*X2*X3_0,50 6 6 - 0,01561 X1*X2*X3_0,50 6 7 + 0,1108 X1*X2*X3_0,50 7 1 + 0,07082 X1*X2*X3_0,50 7 2 + 0,04010 X1*X2*X3_0,50 7 3 - 0,05561 X1*X2*X3_0,50 7 4 - 0,007041 X1*X2*X3_0,50 7 5 - 0,1299 X1*X2*X3_0,50 7 6 - 0,02918 X1*X2*X3_0,50 7 7 - 0,08347 X1*X2*X3_0,50 8 1 - 0,003469 X1*X2*X3_0,50 8 2 + 0,03582 X1*X2*X3_0,50 8 3 - 0,004898 X1*X2*X3_0,50 8 4 - 0,006327 X1*X2*X3_0,50 8 5 + 0,08082 X1*X2*X3_0,50 8 6 - 0,01847 X1*X2*X3_0,50 8 7
Response Regression Equation Y 4 =
19,65 + 0,03122 X1_0,25 - 0,03122 X1_0,50 + 0,05010 X2_2 - 0,01918 X2_3 - 0,04418 X2_4 - 0,05133 X2_5 + 0,03296 X2_6 + 0,03010 X2_7 + 0,001531 X2_8 - 0,05133 X3_1 - 0,05633 X3_2 - 0,03418 X3_3 + 0,03367 X3_4 + 0,02939 X3_5 + 0,04153 X3_6 + 0,03724 X3_7 + 0,02949 X1*X2_0,25 2 - 0,02551 X1*X2_0,25 3 - 0,006224 X1*X2_0,25 4 - 0,02480 X1*X2_0,25 5 - 0,004796 X1*X2_0,25 6 + 0,03092 X1*X2_0,25 7 + 0,000918 X1*X2_0,25 8 - 0,02949 X1*X2_0,50 2 + 0,02551 X1*X2_0,50 3 + 0,006224 X1*X2_0,50 4 + 0,02480 X1*X2_0,50 5 + 0,004796 X1*X2_0,50 6 - 0,03092 X1*X2_0,50 7 - 0,000918 X1*X2_0,50 8 - 0,01908 X1*X3_0,25 1 - 0,02980 X1*X3_0,25 2 - 0,001939 X1*X3_0,25 3 + 0,008776 X1*X3_0,25 4 + 0,01449 X1*X3_0,25 5 + 0,000918 X1*X3_0,25 6 + 0,02663 X1*X3_0,25 7 + 0,01908 X1*X3_0,50 1 + 0,02980 X1*X3_0,50 2 + 0,001939 X1*X3_0,50 3 - 0,008776 X1*X3_0,50 4 - 0,01449 X1*X3_0,50 5 - 0,000918 X1*X3_0,50 6 - 0,02663 X1*X3_0,50 7 + 0,07276 X2*X3_2 1 + 0,09776 X2*X3_2 2 + 0,09061 X2*X3_2 3 - 0,1022 X2*X3_2 4 - 0,03296 X2*X3_2 5 - 0,07510 X2*X3_2 6 - 0,05082 X2*X3_2 7 + 0,002041 X2*X3_3 1 - 0,04296 X2*X3_3 2 - 0,01010 X2*X3_3 3 + 0,01704 X2*X3_3 4 + 0,02133 X2*X3_3 5 - 0,02582 X2*X3_3 6 + 0,03847 X2*X3_3 7 - 0,01796 X2*X3_4 1 - 0,02296 X2*X3_4 2 - 0,07510 X2*X3_4 3 + 0,01204 X2*X3_4 4 + 0,01633 X2*X3_4 5 + 0,03418 X2*X3_4 6 + 0,05347 X2*X3_4 7 - 0,01582 X2*X3_5 1 - 0,02582 X2*X3_5 2 - 0,002959 X2*X3_5 3 + 0,05918 X2*X3_5 4 + 0,01347 X2*X3_5 5 + 0,04133 X2*X3_5 6 - 0,06939 X2*X3_5 7 - 0,05010 X2*X3_6 1 - 0,05010 X2*X3_6 2 - 0,03724 X2*X3_6 3 + 0,01990 X2*X3_6 4 + 0,02918 X2*X3_6 5 - 0,002959 X2*X3_6 6 + 0,09133 X2*X3_6 7 - 0,01224 X2*X3_7 1 - 0,04224 X2*X3_7 2 - 0,02939 X2*X3_7 3 + 0,04776 X2*X3_7 4 - 0,002959 X2*X3_7 5 + 0,04490 X2*X3_7 6 - 0,005816 X2*X3_7 7 + 0,02133 X2*X3_8 1 + 0,08633 X2*X3_8 2 + 0,06418 X2*X3_8 3 - 0,05367 X2*X3_8 4 - 0,04439 X2*X3_8 5 - 0,01653 X2*X3_8 6 - 0,05724 X2*X3_8 7 + 0,1134 X1*X2*X3_0,25 2 1 + 0,1041 X1*X2*X3_0,25 2 2 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 2 3 - 0,02449 X1*X2*X3_0,25 2 4 - 0,07520 X1*X2*X3_0,25 2 5 - 0,08163 X1*X2*X3_0,25 2 6 - 0,09735 X1*X2*X3_0,25 2 7 - 0,01163 X1*X2*X3_0,25 3 1 + 0,009082 X1*X2*X3_0,25 3 2 - 0,01378 X1*X2*X3_0,25 3 3 + 0,000510 X1*X2*X3_0,25 3 4 - 0,005204 X1*X2*X3_0,25 3 5 + 0,02337 X1*X2*X3_0,25 3 6 - 0,002347 X1*X2*X3_0,25 3 7 - 0,01592 X1*X2*X3_0,25 4 1 + 0,02480 X1*X2*X3_0,25 4 2 + 0,02694 X1*X2*X3_0,25 4 3 + 0,001224 X1*X2*X3_0,25 4 4 - 0,01449 X1*X2*X3_0,25 4 5 - 0,000918 X1*X2*X3_0,25 4 6 - 0,02163 X1*X2*X3_0,25 4 7 - 0,01235 X1*X2*X3_0,25 5 1 - 0,03663 X1*X2*X3_0,25 5 2 - 0,03949 X1*X2*X3_0,25 5 3 + 0,01980 X1*X2*X3_0,25 5 4 + 0,004082 X1*X2*X3_0,25 5 5 + 0,01765 X1*X2*X3_0,25 5 6 + 0,04694 X1*X2*X3_0,25 5 7 - 0,04235 X1*X2*X3_0,25 6 1 - 0,04663 X1*X2*X3_0,25 6 2 - 0,07949 X1*X2*X3_0,25 6 3 + 0,03480 X1*X2*X3_0,25 6 4 + 0,03408 X1*X2*X3_0,25 6 5 + 0,06765 X1*X2*X3_0,25 6 6 + 0,03194 X1*X2*X3_0,25 6 7 - 0,09306 X1*X2*X3_0,25 7 1 - 0,04735 X1*X2*X3_0,25 7 2 + 0,04980 X1*X2*X3_0,25 7 3 - 0,005918 X1*X2*X3_0,25 7 4 + 0,06337 X1*X2*X3_0,25 7 5 + 0,02694 X1*X2*X3_0,25 7 6 + 0,006224 X1*X2*X3_0,25 7 7 + 0,06194 X1*X2*X3_0,25 8 1 - 0,007347 X1*X2*X3_0,25 8 2 - 0,005204 X1*X2*X3_0,25 8 3 - 0,02592 X1*X2*X3_0,25 8 4 - 0,006633 X1*X2*X3_0,25 8 5 - 0,05306 X1*X2*X3_0,25 8 6 + 0,03622 X1*X2*X3_0,25 8 7 - 0,1134 X1*X2*X3_0,50 2 1 - 0,1041 X1*X2*X3_0,50 2 2 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 2 3 + 0,02449 X1*X2*X3_0,50 2 4 + 0,07520 X1*X2*X3_0,50 2 5 + 0,08163 X1*X2*X3_0,50 2 6 + 0,09735 X1*X2*X3_0,50 2 7 + 0,01163 X1*X2*X3_0,50 3 1 - 0,009082 X1*X2*X3_0,50 3 2 + 0,01378 X1*X2*X3_0,50 3 3 - 0,000510 X1*X2*X3_0,50 3 4 + 0,005204 X1*X2*X3_0,50 3 5 - 0,02337 X1*X2*X3_0,50 3 6 + 0,002347 X1*X2*X3_0,50 3 7 + 0,01592 X1*X2*X3_0,50 4 1 - 0,02480 X1*X2*X3_0,50 4 2 - 0,02694 X1*X2*X3_0,50 4 3 - 0,001224 X1*X2*X3_0,50 4 4 + 0,01449 X1*X2*X3_0,50 4 5 + 0,000918 X1*X2*X3_0,50 4 6 + 0,02163 X1*X2*X3_0,50 4 7 + 0,01235 X1*X2*X3_0,50 5 1 + 0,03663 X1*X2*X3_0,50 5 2 + 0,03949 X1*X2*X3_0,50 5 3 - 0,01980 X1*X2*X3_0,50 5 4 - 0,004082 X1*X2*X3_0,50 5 5 - 0,01765 X1*X2*X3_0,50 5 6 - 0,04694 X1*X2*X3_0,50 5 7 + 0,04235 X1*X2*X3_0,50 6 1 + 0,04663 X1*X2*X3_0,50 6 2 + 0,07949 X1*X2*X3_0,50 6 3 - 0,03480 X1*X2*X3_0,50 6 4 - 0,03408 X1*X2*X3_0,50 6 5 - 0,06765 X1*X2*X3_0,50 6 6 - 0,03194 X1*X2*X3_0,50 6 7 + 0,09306 X1*X2*X3_0,50 7 1 + 0,04735 X1*X2*X3_0,50 7 2 - 0,04980 X1*X2*X3_0,50 7 3 + 0,005918 X1*X2*X3_0,50 7 4 - 0,06337 X1*X2*X3_0,50 7 5 - 0,02694 X1*X2*X3_0,50 7 6 - 0,006224 X1*X2*X3_0,50 7 7 - 0,06194 X1*X2*X3_0,50 8 1 + 0,007347 X1*X2*X3_0,50 8 2 + 0,005204 X1*X2*X3_0,50 8 3 + 0,02592 X1*X2*X3_0,50 8 4 + 0,006633 X1*X2*X3_0,50 8 5 + 0,05306 X1*X2*X3_0,50 8 6 - 0,03622 X1*X2*X3_0,50 8 7
Response Regression Equation Y 5 =
61,74 - 3,035 X1_0,25 + 3,035 X1_0,50 + 22,15 X2_2 + 20,34 X2_3 + 3,695 X2_4 - 2,262 X2_5 - 9,505 X2_6 - 13,08 X2_7 - 21,34 X2_8 + 1,216 X3_1 - 3,748 X3_2 - 6,562 X3_3 - 2,798 X3_4 + 2,031 X3_5 + 4,481 X3_6 + 5,381 X3_7 - 4,858 X1*X2_0,25 2 + 1,656 X1*X2_0,25 3 + 5,142 X1*X2_0,25 4 - 0,4296 X1*X2_0,25 5 - 6,844 X1*X2_0,25 6 + 2,870 X1*X2_0,25 7 + 2,463 X1*X2_0,25 8 + 4,858 X1*X2_0,50 2 - 1,656 X1*X2_0,50 3 - 5,142 X1*X2_0,50 4 + 0,4296 X1*X2_0,50 5 + 6,844 X1*X2_0,50 6 - 2,870 X1*X2_0,50 7 - 2,463 X1*X2_0,50 8 - 0,3367 X1*X3_0,25 1 + 0,1276 X1*X3_0,25 2 + 2,785 X1*X3_0,25 3 - 0,1796 X1*X3_0,25 4 - 1,208 X1*X3_0,25 5 - 1,344 X1*X3_0,25 6 + 0,1561 X1*X3_0,25 7 + 0,3367 X1*X3_0,50 1 - 0,1276 X1*X3_0,50 2 - 2,785 X1*X3_0,50 3 + 0,1796 X1*X3_0,50 4 + 1,208 X1*X3_0,50 5 + 1,344 X1*X3_0,50 6 - 0,1561 X1*X3_0,50 7 - 0,5592 X2*X3_2 1 - 4,995 X2*X3_2 2 + 5,469 X2*X3_2 3 + 7,005 X2*X3_2 4 - 14,47 X2*X3_2 5 + 1,677 X2*X3_2 6 + 5,877 X2*X3_2 7 + 10,66 X2*X3_3 1 + 1,669 X2*X3_3 2 - 9,916 X2*X3_3 3 - 4,531 X2*X3_3 4 + 2,291 X2*X3_3 5 - 2,459 X2*X3_3 6 + 2,291 X2*X3_3 7 + 3,198 X2*X3_4 1 + 0,8122 X2*X3_4 2 - 5,473 X2*X3_4 3 - 7,038 X2*X3_4 4 + 0,7837 X2*X3_4 5 + 1,434 X2*X3_4 6 + 6,284 X2*X3_4 7 + 5,455 X2*X3_5 1 + 0,8694 X2*X3_5 2 + 1,784 X2*X3_5 3 - 1,431 X2*X3_5 4 + 5,091 X2*X3_5 5 - 10,51 X2*X3_5 6 - 1,259 X2*X3_5 7 - 4,202 X2*X3_6 1 + 7,762 X2*X3_6 2 + 0,5765 X2*X3_6 3 + 3,062 X2*X3_6 4 + 0,5337 X2*X3_6 5 + 5,234 X2*X3_6 6 - 12,97 X2*X3_6 7 - 5,581 X2*X3_7 1 - 5,766 X2*X3_7 2 + 3,098 X2*X3_7 3 + 6,484 X2*X3_7 4 + 2,755 X2*X3_7 5 + 1,955 X2*X3_7 6 - 2,945 X2*X3_7 7 - 8,966 X2*X3_8 1 - 0,3520 X2*X3_8 2 + 4,462 X2*X3_8 3 - 3,552 X2*X3_8 4 + 3,019 X2*X3_8 5 + 2,669 X2*X3_8 6 + 2,719 X2*X3_8 7 + 12,28 X1*X2*X3_0,25 2 1 + 14,42 X1*X2*X3_0,25 2 2 - 6,792 X1*X2*X3_0,25 2 3 - 3,928 X1*X2*X3_0,25 2 4 + 7,651 X1*X2*X3_0,25 2 5 - 10,21 X1*X2*X3_0,25 2 6 - 13,41 X1*X2*X3_0,25 2 7 - 9,335 X1*X2*X3_0,25 3 1 - 7,849 X1*X2*X3_0,25 3 2 + 5,794 X1*X2*X3_0,25 3 3 + 3,208 X1*X2*X3_0,25 3 4 - 0,5133 X1*X2*X3_0,25 3 5 + 3,022 X1*X2*X3_0,25 3 6 + 5,672 X1*X2*X3_0,25 3 7 + 2,280 X1*X2*X3_0,25 4 1 + 4,665 X1*X2*X3_0,25 4 2 - 0,4918 X1*X2*X3_0,25 4 3 + 1,172 X1*X2*X3_0,25 4 4 - 9,249 X1*X2*X3_0,25 4 5 + 4,287 X1*X2*X3_0,25 4 6 - 2,663 X1*X2*X3_0,25 4 7 - 7,349 X1*X2*X3_0,25 5 1 - 1,263 X1*X2*X3_0,25 5 2 - 2,920 X1*X2*X3_0,25 5 3 - 6,106 X1*X2*X3_0,25 5 4 + 3,972 X1*X2*X3_0,25 5 5 + 4,458 X1*X2*X3_0,25 5 6 + 9,208 X1*X2*X3_0,25 5 7 + 1,165 X1*X2*X3_0,25 6 1 - 4,599 X1*X2*X3_0,25 6 2 - 2,556 X1*X2*X3_0,25 6 3 - 2,742 X1*X2*X3_0,25 6 4 + 4,987 X1*X2*X3_0,25 6 5 + 3,372 X1*X2*X3_0,25 6 6 + 0,3724 X1*X2*X3_0,25 6 7 - 0,1990 X1*X2*X3_0,25 7 1 - 4,813 X1*X2*X3_0,25 7 2 + 3,780 X1*X2*X3_0,25 7 3 + 7,494 X1*X2*X3_0,25 7 4 - 9,678 X1*X2*X3_0,25 7 5 + 4,108 X1*X2*X3_0,25 7 6 - 0,6918 X1*X2*X3_0,25 7 7 + 1,158 X1*X2*X3_0,25 8 1 - 0,5561 X1*X2*X3_0,25 8 2 + 3,187 X1*X2*X3_0,25 8 3 + 0,9010 X1*X2*X3_0,25 8 4 + 2,830 X1*X2*X3_0,25 8 5 - 9,035 X1*X2*X3_0,25 8 6 + 1,515 X1*X2*X3_0,25 8 7 - 12,28 X1*X2*X3_0,50 2 1 - 14,42 X1*X2*X3_0,50 2 2 + 6,792 X1*X2*X3_0,50 2 3 + 3,928 X1*X2*X3_0,50 2 4 - 7,651 X1*X2*X3_0,50 2 5 + 10,21 X1*X2*X3_0,50 2 6 + 13,41 X1*X2*X3_0,50 2 7 + 9,335 X1*X2*X3_0,50 3 1 + 7,849 X1*X2*X3_0,50 3 2 - 5,794 X1*X2*X3_0,50 3 3 - 3,208 X1*X2*X3_0,50 3 4 + 0,5133 X1*X2*X3_0,50 3 5 - 3,022 X1*X2*X3_0,50 3 6 - 5,672 X1*X2*X3_0,50 3 7 - 2,280 X1*X2*X3_0,50 4 1 - 4,665 X1*X2*X3_0,50 4 2 + 0,4918 X1*X2*X3_0,50 4 3 - 1,172 X1*X2*X3_0,50 4 4 + 9,249 X1*X2*X3_0,50 4 5 - 4,287 X1*X2*X3_0,50 4 6 + 2,663 X1*X2*X3_0,50 4 7 + 7,349 X1*X2*X3_0,50 5 1 + 1,263 X1*X2*X3_0,50 5 2 + 2,920 X1*X2*X3_0,50 5 3 + 6,106 X1*X2*X3_0,50 5 4 - 3,972 X1*X2*X3_0,50 5 5 - 4,458 X1*X2*X3_0,50 5 6 - 9,208 X1*X2*X3_0,50 5 7 - 1,165 X1*X2*X3_0,50 6 1 + 4,599 X1*X2*X3_0,50 6 2 + 2,556 X1*X2*X3_0,50 6 3 + 2,742 X1*X2*X3_0,50 6 4 - 4,987 X1*X2*X3_0,50 6 5 - 3,372 X1*X2*X3_0,50 6 6 - 0,3724 X1*X2*X3_0,50 6 7 + 0,1990 X1*X2*X3_0,50 7 1 + 4,813 X1*X2*X3_0,50 7 2 - 3,780 X1*X2*X3_0,50 7 3 - 7,494 X1*X2*X3_0,50 7 4 + 9,678 X1*X2*X3_0,50 7 5 - 4,108 X1*X2*X3_0,50 7 6 + 0,6918 X1*X2*X3_0,50 7 7 - 1,158 X1*X2*X3_0,50 8 1 + 0,5561 X1*X2*X3_0,50 8 2 - 3,187 X1*X2*X3_0,50 8 3 - 0,9010 X1*X2*X3_0,50 8 4 - 2,830 X1*X2*X3_0,50 8 5 + 9,035 X1*X2*X3_0,50 8 6 - 1,515 X1*X2*X3_0,50 8 7
Response Regression Equation Y 6 =
0,01020 - 0,01020 X1_0,25 + 0,01020 X1_0,50 - 0,01020 X2_2 - 0,01020 X2_3 - 0,01020 X2_4 - 0,01020 X2_5 - 0,01020 X2_6 - 0,01020 X2_7 + 0,06122 X2_8 - 0,01020 X3_1 - 0,01020 X3_2 - 0,01020 X3_3 - 0,01020 X3_4 - 0,01020 X3_5 - 0,01020 X3_6 + 0,06122 X3_7 + 0,01020 X1*X2_0,25 2 + 0,01020 X1*X2_0,25 3 + 0,01020 X1*X2_0,25 4 + 0,01020 X1*X2_0,25 5 + 0,01020 X1*X2_0,25 6 + 0,01020 X1*X2_0,25 7 - 0,06122 X1*X2_0,25 8 - 0,01020 X1*X2_0,50 2 - 0,01020 X1*X2_0,50 3 - 0,01020 X1*X2_0,50 4 - 0,01020 X1*X2_0,50 5 - 0,01020 X1*X2_0,50 6 - 0,01020 X1*X2_0,50 7 + 0,06122 X1*X2_0,50 8 + 0,01020 X1*X3_0,25 1 + 0,01020 X1*X3_0,25 2 + 0,01020 X1*X3_0,25 3 + 0,01020 X1*X3_0,25 4 + 0,01020 X1*X3_0,25 5 + 0,01020 X1*X3_0,25 6 - 0,06122 X1*X3_0,25 7 - 0,01020 X1*X3_0,50 1 - 0,01020 X1*X3_0,50 2 - 0,01020 X1*X3_0,50 3 - 0,01020 X1*X3_0,50 4 - 0,01020 X1*X3_0,50 5 - 0,01020 X1*X3_0,50 6 + 0,06122 X1*X3_0,50 7 + 0,01020 X2*X3_2 1 + 0,01020 X2*X3_2 2 + 0,01020 X2*X3_2 3 + 0,01020 X2*X3_2 4 + 0,01020 X2*X3_2 5 + 0,01020 X2*X3_2 6 - 0,06122 X2*X3_2 7 + 0,01020 X2*X3_3 1 + 0,01020 X2*X3_3 2 + 0,01020 X2*X3_3 3 + 0,01020 X2*X3_3 4 + 0,01020 X2*X3_3 5 + 0,01020 X2*X3_3 6 - 0,06122 X2*X3_3 7 + 0,01020 X2*X3_4 1 + 0,01020 X2*X3_4 2 + 0,01020 X2*X3_4 3 + 0,01020 X2*X3_4 4 + 0,01020 X2*X3_4 5 + 0,01020 X2*X3_4 6 - 0,06122 X2*X3_4 7 + 0,01020 X2*X3_5 1 + 0,01020 X2*X3_5 2 + 0,01020 X2*X3_5 3 + 0,01020 X2*X3_5 4 + 0,01020 X2*X3_5 5 + 0,01020 X2*X3_5 6 - 0,06122 X2*X3_5 7 + 0,01020 X2*X3_6 1 + 0,01020 X2*X3_6 2 + 0,01020 X2*X3_6 3 + 0,01020 X2*X3_6 4 + 0,01020 X2*X3_6 5 + 0,01020 X2*X3_6 6 - 0,06122 X2*X3_6 7 + 0,01020 X2*X3_7 1 + 0,01020 X2*X3_7 2 + 0,01020 X2*X3_7 3 + 0,01020 X2*X3_7 4 + 0,01020 X2*X3_7 5 + 0,01020 X2*X3_7 6 - 0,06122 X2*X3_7 7 - 0,06122 X2*X3_8 1 - 0,06122 X2*X3_8 2 - 0,06122 X2*X3_8 3 - 0,06122 X2*X3_8 4 - 0,06122 X2*X3_8 5 - 0,06122 X2*X3_8 6 + 0,3673 X2*X3_8 7 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 2 1 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 2 2 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 2 3 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 2 4 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 2 5 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 2 6 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 2 7 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 3 1 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 3 2 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 3 3 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 3 4 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 3 5 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 3 6 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 3 7 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 4 1 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 4 2 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 4 3 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 4 4 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 4 5 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 4 6 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 4 7 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 5 1 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 5 2 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 5 3 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 5 4 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 5 5 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 5 6 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 5 7 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 6 1 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 6 2 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 6 3 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 6 4 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 6 5 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 6 6 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 6 7 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 7 1 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 7 2 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 7 3 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 7 4 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 7 5 - 0,01020 X1*X2*X3_0,25 7 6 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 7 7 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 8 1 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 8 2 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 8 3 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 8 4 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 8 5 + 0,06122 X1*X2*X3_0,25 8 6 - 0,3673 X1*X2*X3_0,25 8 7 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 2 1 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 2 2 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 2 3 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 2 4 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 2 5 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 2 6 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 2 7 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 3 1 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 3 2 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 3 3 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 3 4 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 3 5 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 3 6 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 3 7 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 4 1 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 4 2 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 4 3 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 4 4 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 4 5 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 4 6 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 4 7 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 5 1 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 5 2 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 5 3 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 5 4 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 5 5 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 5 6 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 5 7 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 6 1 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 6 2 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 6 3 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 6 4 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 6 5 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 6 6 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 6 7 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 7 1 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 7 2 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 7 3 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 7 4 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 7 5 + 0,01020 X1*X2*X3_0,50 7 6 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 7 7 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 8 1 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 8 2 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 8 3 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 8 4 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 8 5 - 0,06122 X1*X2*X3_0,50 8 6 + 0,3673 X1*X2*X3_0,50 8 7
TABEL IV

## FUNGSI TUJUAN OPTIMASI MULTI RESPON
Response Goal Lower Target Upper Y6 Minimum 0,00 1,00 Y5 Minimum 32,40 116,30 Y4 Maximum 19,45 19,90 Y3 Maximum 19,22 19,89 Y2 Minimum 20,58 22,58 Y1 Minimum
5,49 80,26
Gambar 6. Optimasi Plot Multi Respon
Menggunakan  bantuan software optimasi,  pada  tabel  IV ditunjukkan  fungsi  objektif  optimasi  multi  respon  untuk variabel respon Y 1 , Y 2 , Y 5 dan Y 6 adalah minimasi, sedangkan untuk variabel respon Y 3 dan Y 4 adalah maksimasi. Sementara, untuk  mencari  nilai  optimal  dari  kombinasi  komposisi level setting menggunakan  optimasi  plot  multi  respon  yang ditunjukkan  pada  gambar.6.  Hasil  optimasi  plot  multi  respon tersebut  kemudian  akan  menghasilkan  solusi  optimal  untuk nilai level setting beserta dengan output responnya, seperti yang ditunjukkan pada tabel V.
TABEL V

## SOLUSI OPTIMAL
X1 X2 X3 Y6 Fit Y5 Fit Y4 Fit Y3 Fit Y2 Fit Y1 Fit Composite Desirability 0,25 7 6 0,000 57,7 19,86 19,89 21,91 14,31 0,756902

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  nilai level setting optimal proses cutting CNC Router G-Weike WK1212 menggunakan mata pahat end mill 3mm tungsten carbide untuk kayo mahoni adalah 7 step spindle speed , 6 step motion speed dan depth  per  layer  cut 0,25mm.  Nilai  optimal level  setting tersebut menghasilkan waktu proses sebesar 14.31 menit, depth of cut sebesar 21.91mm, dimensi panjang hasil potong sebesar 19,89mm, dimensi lebar hasil potong sebesar 19.86mm, dengan temperatur mata pahat end mill yang digunakan sebesar 57.7 o C dan  tingkat cracking bernilai  0.  Total  nilai  prediksi desireability adalah 0,7569 artinya kombinasi komposisi level setting tersebut  adalah  paling  optimal,  dimana desireability semakin mendekati angka 1 maka solusi semakin optimal.
Penelitian  optimasi  lebih  lanjut  dapat  dikembangkan menggunakan material kayu jenis lain seperti jati, sonokeling, plyboard , MDF dan lain sebagainya, atau bahkan material non kayu.  Penelitian lebih lanjut juga  dapat  dilakukan menggunakan  diameter,  jumlah flute dan  jenis  material penyusun mata pahat end mill yang berbeda, bahkan jenis mata pahat yang lain seperti ball mill , conical dan lain sebagainya.

## R EFERENSI
[1] D.K.Wijaya,  H.Suprijono dan D.S.Nugroho, “Optimasi Proses Cutting Mesin  CNC  Router  G-Weike  WK1212  dengan  Metode  Full  Factorial Design dan Optimasi Plot Multi Respon“, PASTI , Vol.14, no.1, pp.1-14,
Mei. 2020.
[2] D.K.Wijaya dan D.N.Izzhati,  ”Optimasi Setup  Proses Engraving CNC Laser Cutting Material Akrilik Menggunakan Simplex Centroid Design dan Optimasi Respon” , DINAREK , vol.15, no.1, pp.1-9, Jan. 2019.
[3] Biswajit  Das,  S.  Roy,  R.N.  Rai,  dan  S.C.  Saha,  “Application  Of  Grey
Fuzzy Logic For The Optimization Of CNC Milling Parameters For Al– 4.5%Cu–Tic Mmcs With Multi-Performance Characteristics”,
Engineering Science and Technology an International Journal , vol.19, pp.857–865, 2015.
[4] M.Vishnu  Vardhan,  G.Sankaraiah,  M.Yohan,  dan  H.Jeevan  Rao, “Optimization  of  Parameters  in  CNC  milling  of  P20  steel  using Response Surface methodology and Taguchi Method” , Materials Today , vol.4, pp.9163–9169, 2017.
[5] M.Vishnu  Vardhan,  G.Sankaraiah,  dan  M.Yohan,  “ Optimization  of cutting Parameters and Prediction of Ra & MRR for machining of P20 Steel  on  CNC  milling  using  Artificial  Neural  Networks ”, Materials Today , vol.5, pp.27058–27064, 2018.
[6] M.Nataraj,  K.Balasubramanian,  dan  D.Palanisamy,  “Optimization  of Machining Parameters for CNC Turning of Al/Al2O3 MMC Using RSM Approach”, Materials Today , vol.5, pp.14265–14272, 2018.
[7] Pandivelan  C,  Jeevanantham  A  K,  dan  Sathiyanarayanan  C, “Optimization Study on Incremental Forming of Sheet Metal AA5052 for Variable Wall Angle using CNC Milling Machine ”, Materials Today , vol.5, pp.12832–12836, 2018.
[8] V.S.Kaushik,  M.  Subramanian,  dan  M.Sakthivel,  “Optimization  of Processes Parameters  on  Temperature Rise in CNC  End Milling of Al 7068 using Hybrid Techniques ”, Materials Today , vol.5, pp.7037–7046, 2018.