Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023, Januari 2023, Halaman 101-114 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/

## Identifikasi dan Pengaruh Peubah Penekan dalam Peningkatan Performa Mesin Mobil

## Identification and Effect of Suppressor Variable in Car Engine Performance Improvement
Fauzhia Rahmasari  , Fogot Endro Wibowo, Nur Witdi Yanto dan Mareta Eko Pujiyanto Faculty of Industrial Technology, Jayabaya University, Jl. Raya Bogor Km. 28,8 Cimanggis, Jakarta 13210, Indonesia

## Informasi artikel:
Diterima: 10/10/2022 Direvisi: 26/11/2022 Disetujui: 04/12/2022

## Abstract
One of the manufacturing companies in the automotive industry produces motor vehicle components, including engines. Compared to other spare parts, the engine plays a crucial role in vehicle operation. The primary purpose of the engine is to generate rotary power through  the  combustion  of  the  air  and  fuel  mixture  contained  within  it.  Therefore, optimal engine performance must be considered for the perfection of motorized vehicles, and external supporting factors that contribute to optimal engine performance must be identified. If this external supporting factor correlates with the used variables, it can be identified  as  a  suppressor  variable.  A  suppressor  variable  can  improve  engine performance by increasing the value of the coefficient of determination. The objectives of this study are to determine the type of suppressor variable and whether the suppressor variable can affect the performance of a car  engine. According to the findings of this study,  tire  size  (positive  net  suppression)  and  digital  tuning  (negative  classical suppression) are suppressor variables that can influence the enhancement of automobile engine performance.
Keywords: engine, car engine performance, suppressor variable.

## SDGs : Abstrak
Salah  satu  perusahaan  manufaktur  bergerak  di  bidang  otomotif,  dimana  memproduksi komponen-komponen  kendaraan  bermotor  diantaranya  memproduksi  mesin.  Mesin mempunyai  peranan  yang sangat  penting  dalam  berkendara,  jika  dibandingkan  dengan suku cadang yang lain. Fungsi utama mesin adalah untuk menghasilkan tenaga putar dari proses pembakaran campuran udara dan bahan bakar didalamnya. Oleh karena itu, kinerja mesin secara optimal menjadi hal yang perlu diperhatikan demi kesempurnaan kendaraan bermotor sehingga faktor-faktor pendukung eksternal yang dapat membuat kinerja mesin menjadi optimal perlu diidentifikasi. Faktor pendukung eksternal ini dapat diidentifikasi sebagai peubah penekan jika memiliki korelasi terhadap peubah-peubah yang digunakan. Peubah  penekan  dapat  meningkatkan  nilai  koefisien  determinasi,  dalam  hal  ini meningkatkan performa mesin. Tujuan dalam penelitian ini yaitu melakukan identifikasi jenis  peubah  penekan  dan  apakah  peubah  penekan  dapat  mempengaruhi  peningkatan performa  mesin  mobil.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ukuran  ban  merupakan peubah  penekan  klasik  dan  digital  tuning  merupakan  peubah  penekan  net  yang  dapat mempengaruhi penigkatan performa mesin mobil.
Kata Kunci: mesin, performa mesin mobil, peubah penekan.
 Penulis Korespondensi. Tel: -; Handphone: - email : fauzhiarahmasari@ftijayabaya.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  manufaktur  di  seluruh  dunia dipengaruhi  oleh  globalisasi  dan  dipaksa  untuk menjadi  lebih  kompetitif  setiap  harinya  untuk mempertahankan profitabilitas mereka.
Implementasi  kualitas  secara  total  merupakan prinsip  yang  diterapkan  sebagai  salah  satu indikator  terkuat  dari  daya  saing  perusahaan. Kualitas atau mutu adalah tingkat baik buruknya atau taraf atau derajat sesuatu. Istilah ini banyak digunakan  dalam  kaitannya  dengan  teknik  dan konsep  untuk  memperbaiki  kualitas  produk  atau jasa. Sangatlah mustahil menghasilkan produk dan jasa yang berkualitas tanpa melalui manusia dan produk  yang  berkualitas.  Kualitas  yang  bagus adalah  saat  produk  atau  jasa  yang  dihasilkan dapat bekerja secara optimal (Assauri, 1987) . Salah  satu  perusahaan  manufaktur  bergerak dibidang otomotif, dimana memproduksi
komponen-komponen kendaraan
bermotor diantaranya memproduksi mesin. Mesin mempunyai  peranan  yang  sangat  penting  dalam berkendara,  jika  dibandingkan  dengan  suku cadang  ( spare  part )  yang  lain (Almanaf,  2015) . Fungsi  utama  mesin  adalah  untuk  menghasilkan tenaga  putar  dari  proses  pembakaran  campuran udara dan bahan bakar di dalamnya. Oleh karena itu,  kinerja  mesin  secara  optimal  menjadi  hal yang  perlu  diperhatikan  demi  kesempurnaan kendaraan  bermotor  sehingga  faktor-faktor pendukung eksternal yang dapat membuat kinerja mesin  menjadi  optimal  perlu  diidentifikasi (Ratmani, 2011) . Faktor pendukung eksternal ini dapat  diidentifikasi  sebagai  peubah  penekan ( suppressor  variable )  jika  memiliki  korelasi terhadap peubah-peubah yang digunakan. Peubah penekan dapat  meningkatkan  nilai  koefisien determinasi dalam hal ini meningkatkan performa mesin (Mohanty, 2014) . Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi terhadap jenis-jenis peubah penekan dan apakah peubah penekan dapat mempengaruhi dalam peningkatan performa mesin mobil.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Variabel Penelitian
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  hasil penelitian.
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini    yaitu  variabel  respon  (variabel terikat/tidak bebas) yaitu:
( 𝑌 ): Engine performance (performa mesin)
Sedangkan  variabel  bebas  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
( 𝑋 1 ): Fuel (bahan bakar)
( 𝑋 2 ): Ukuran ban
( 𝑋 3 ): Digital tuning

## 2.2. Metode Penelitian
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  melakukan  peninjauan internal  pada  bagian  produksi  mesin  mobil perusahaan tersebut. Setelah dilakukan peninjauan internal secara keseluruhan, dilakukan  identifikasi  adanya  peubah  penekan serta diklasifikasikan dalam kategori jenis peubah penekan  kemudian  dianalisis  untuk  melihat pengaruh nya dalam peningkatan performa mesin mobil.  Untuk  mencapai  tujuan  penelitian,  maka dilakukan prosedur penelitian sebagai berikut:
1). menentukan permasalahan;
2). mengumpulkan data;
3). mengidentifikasi adanya peubah penekan;
4). mengidentifikasi jenis peubah penekan ;
5). mengidentifikasi pengaruh peubah penekan;
Analisis  data  dilakukan  secara  manual  dan dengan bantuan software R.
2.1.1. Korelasi Sederhana Koefisien korelasi antara peubah 𝑌 dengan 𝑋 adalah (Ludlow dan Klein, 2014) :
𝑟 𝑋.𝑌 = ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑋̅)(𝑌 𝑖 − 𝑌̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑋̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑌̅) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
𝑟 𝑋.𝑌 menyatakan  seberapa  kuat  hubungan linier antara 𝑌 dengan 𝑋 .
2.1.2. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) merupakan suatu koefisien  yang  mengukur  proporsi  keragaman 𝑌 yang  dijelaskan  oleh  seluruh  peubah 𝑋 dalam model. Untuk persamaan regresi dengan 𝑘 peubah bebas (𝑋 1 , … , 𝑋 𝑘 ) ,  koefisien  determinasi  dapat diperoleh sebagai berikut (Watson dkk . , 2013) :
𝑅 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 …𝑋 𝑘 2 = 𝐽𝐾𝑅 𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝐽𝐾𝑇 𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅 2 = ∑ (𝑌 𝑖 ̂ − 𝑌̅) 2 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑌 𝑖 − 𝑌̅) 2 𝑛 𝑖=1 = ∑ 𝑏 𝑖 𝑟 𝑌.𝑋 𝑖 𝑘 𝑖=1 (2)
2.1.3. Korelasi Semiparsial Kuadrat  dari  korelasi  semiparsial  adalah besarnya perubahan nilai 𝑅 2 setelah suatu peubah 𝑋 dimasukkan (Watson dkk . , 2013) .
𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ,…,𝑋 𝑛 ) 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 2 …𝑋 𝑛 2 − 𝑅 𝑌.𝑋 2 …𝑋 𝑛 2 (3)
Artinya,  apabila  peubah 𝑋 1 ditambahkan  ke dalam  model  dengan  peubah  sebelumnya 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑛 ,  maka  nilai 𝑅 2 berubah  sebesar 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ,…,𝑋 𝑛 ) 2 . Akar dari 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ,…,𝑋 𝑛 ) 2 adalah koefisien korelasi semiparsial, menyatakan porsi dari total keragaman peubah 𝑌 dengan satu peubah 𝑋 yang ditambahkan ke dalam persamaan regresi.
Koefisien  korelasi  semiparsial  antara 𝑌 dengan 𝑋 1 ketika 𝑋 2 sudah  ada  di  dalam  model adalah (Watson dkk . , 2013) :
𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ) = 𝑟 𝑌1 − 𝑟 12 𝑟 𝑌2 √(1 − 𝑟 12 2 ) = √𝑅 2 − 𝑟 𝑌2 2 (4)
Koefisien  korelasi  semiparsial  antara 𝑌 dengan 𝑋 2 ketika 𝑋 1 sudah  ada  di  dalam  model adalah (Watson dkk . , 2013) :
𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) = 𝑟 𝑌2 − 𝑟 12 𝑟 𝑌1 √(1 − 𝑟 12 2 ) = √𝑅 2 − 𝑟 𝑌1 2 (5)
dimana
𝑅 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 2 2 = 𝑟 𝑌1 2 + 𝑟 𝑌2 2 − 2𝑟 12 𝑟 𝑌1 𝑟 𝑌2 (1 − 𝑟 12 2 )
𝑅 2 = 𝛽̂ 1 ∙ 𝑟 𝑌1 + 𝛽̂ 2 ∙ 𝑟 𝑌2 (6)
2.1.4. Peubah Penekan Sebagian besar peneliti menentukan peubah penjelas  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam  model regresi  dengan  melihat  korelasi  antara  peubah penjelas tersebut dengan peubah respon. Namun terkadang,  ada  suatu  peubah  yang  dapat meningkatkan nilai koefisien determinasi meskipun  peubah  tersebut  tidak  berkorelasi dengan  peubah  respon  dan  malah  berkorelasi dengan  peubah  bebas  lainnya  dalam  model. Peubah  tersebut  adalah  peubah  penekan ( suppresssor ).
Horst (Horst  dkk . ,  1941) yang  pertama  kali mengkaji tentang peubah penekan ini mendefinisikan  bahwa  peubah  penekan  adalah peubah bebas yang:
1). Tidak  memiiki  korelasi  dengan  peubah respon, tetapi
2). Memiliki  korelasi  dengan  peubah  bebas lainnya, dan
3). Meningkatkan prediksi yang dijelaskan, 𝑅 2 Peubah penekan sebagai peubah yang secara substansi  meningkatkan  prediksi  respon  melalui penambahan  peubah  tersebut,  yang  tidak berkorelasi  atau  berkorelasi  relatif  kecil  dengan peubah respon tetapi berhubungan dengan salah satu  atau  sekumpulan  peubah  penjelas  lain (Mohanty, 2014) .
Definisi  lain  dari  peubah  penekan  sebagai peubah yang meningkatkan validitas prediksi dari peubah  penjelas  lain  (atau  sekumpulan  peubah penjelas)  dengan  memasukkannya  ke  dalam persamaan regresi (Watson dkk . , 2013) .
Peubah  penekan  sangat  menguntungkan apabila  dimasukkan  dalam  persamaan  regresi, karena dapat meningkatkan prediksi dari peubah respon.  Secara  tidak  langsung,  peubah  ini menekan  keragaman  yang  tidak  relevan  dari peubah  penjelas  lainnya  dalam  memprediksi respon  sehingga  akan  meningkatkan  hubungan antara  penjelas  dan  respon,  meskipun  secara langsung  peubah  penekan  tidak/hampir  tidak dapat memprediksi peubah respon.
Adanya peubah penekan ditandai dengan dua hal, yaitu (Goldberg, 2013) : 1). |𝛽̂ 1 | > |𝑟 𝑌1 | dan |𝛽̂ 2 | > |𝑟 𝑌2 | , 𝛽̂ 1 , 𝛽̂ 2 =  koefisien regresi terbakukan
2). 𝑅 2 > 𝑟 𝑌1 2 + 𝑟 𝑌2 2
Istilah  “ enhancement ”  digunakan  untuk menggambarkan  situasi  tersebut (Friedman  dan Wall, 2005) .
2.1.5. Jenis-Jenis Peubah Penekan
1). Peubah Penekan Klasik
Definisi  peubah  penekan  klasik/tradisional sebagai peubah dengan koefisien korelasi bernilai 0 (tidak berkorelasi) dengan peubah respon tetapi karena  peubah  tersebut  berkorelasi  dengan peubah penjelas lainnya, maka dapat meningkatkan  efek  dari  peubah  penjelas  secara keseluruhan terhadap peubah respon seperti yang ditampilkan pada Gambar 1 (Watson dkk., 2013) . Pada kenyataannya, hampir tidak pernah ditemui peubah  dengan  koefisien  korelasi  tepat  bernilai nol  terhadap  peubah  respon,  sehingga  peubah penjelas  dengan  koefisien  korelasi  sangat  kecil (mendekati  nol)  dapat  dikategorikan  sebagai peubah penekan (Cohen dkk . , 2013) .
Dengan  demikian,  ada  tiga  ciri  dari  peubah penekan klasik, yaitu:
(1) 𝑟 𝑌1 ≠ 0
(2) 𝑟 𝑌2 = 0
(3) 𝑟 12 ≠ 0
(4) Menyebabkan  nilai 𝑅 2 bertambah  ketika 𝑋 2 dimasukkan ke dalam model.
Nilai 𝑅 2 yang  awalnya  sama  dengan 𝑟 𝑌1 2 menjadi 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 2 2 = 𝑟 𝑌1 2 +𝑟 𝑌2 2 −2𝑟 12 𝑟 𝑌1 𝑟 𝑌2 (1−𝑟 12 2 ) = 𝑟 𝑌1 2 (1−𝑟 12 2 ) .
Karena 𝑟 12 2 > 0 ,  maka  nilai  penyebut  kurang  dari 1,  sehingga 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 2 2 lebih  besar  dari 𝑟 𝑌1 2 .  Jadi meskipun 𝑋 2 tidak  memiliki  korelasi  langsung dengan 𝑌 ,  menambahkan 𝑋 2 ke  dalam  model dapat meningkatkan nilai 𝑅 2 . Idenya adalah, ada sebagian  keragaman  ( error )  dari 𝑋 1 yang  tidak berkorelasi  dengan 𝑌 ,  tetapi  berkorelasi  dengan 𝑋 2 .  Dengan  menambahkan 𝑋 2 ,  keragaman tersebut  ditekan  sehingga 𝑋 1 menjadi  penjelas yang lebih baik untuk 𝑌 .
Nilai  koefisien  terbakukan  untuk  persamaan regresi tersebut adalah:
𝛽̂ 1 = 𝛽̂ 𝑌1.2 = 𝑟 𝑌1 − 𝑟 𝑌2 𝑟 12 1 − 𝑟 12 2 = 𝑟 𝑌1 1 − 𝑟 12 2 (7)
𝛽̂ 2 = 𝛽̂ 𝑌2.1 = 𝑟 𝑌2 − 𝑟 𝑌1 𝑟 12 1 − 𝑟 12 2 = −𝑟 𝑌1 𝑟 12 1 − 𝑟 12 2 (8)
Tanda dari 𝛽̂ 2 bergantung pada tanda dari 𝑟 12 . Jika 𝑟 12 < 0 ,  maka  tanda 𝛽̂ 2 sama  dengan  tanda 𝛽̂ 1 , sedangkan apabila 𝑟 12 > 0 , maka tanda 𝛽̂ 2 akan berlawanan  dengan  tanda 𝛽̂ 1 .  Penekan  klasik positif  ( positive  classical  suppression )  jika 𝛽̂ 2 bernilai  positif  dan  penekan  klasik  negatif ( negative  classical  suppression )  jika 𝛽̂ 2 bernilai negatif.
Gambar 1. Diagram contoh peubah penekan klasik
2). Peubah Penekan Net/Negatif
Tipe  ini  terjadi  jika  peubah  bebas  memiliki tanda koefisien regresi tanda berlawanan dengan korelasi  ( zero-order )  dengan  peubah  respon. Peubah  yang  seperti  demikian  disebut  peubah penekan  negatif (Elsharif,  2019) atau  peubah penekan  net (Cohen  dkk . ,  2013) .  Hal  ini  terjadi apabila  korelasi  antar  peubah  penjelas  cukup tinggi. Ciri-ciri peubah penekan net adalah:
(1) 𝑟 𝑌1 ≠ 0
(2) 𝑟 𝑌2 ≠ 0 (3) 𝑟 12 ≠ 0
(4) Namun 𝛽̂ 2 berlawanan tanda dengan 𝑟 𝑌2 Fungsi 𝑋 2 dalam  persamaan  regresi  lebih untuk menekan keragaman error dari 𝑋 1 , daripada memprediksi 𝑌 . Pada Gambar 2 , 𝑋 2 lebih banyak beririsan  dengan  bagian error dari 𝑋 1 daripada dengan 𝑌 . Kejadian seperti ini terjadi apabila 𝑋 2 berkorelasi  tinggi  dengan 𝑋 1 namun  berkorelasi lemah dengan 𝑌 .
Penekan net positif ( positive net suppression ) jika 𝑋 2 berkorelasi negatif dengan 𝑌 tetapi 𝛽̂ 2 bernilai positif dan penekan net negatif ( negative  net  suppression )  jika 𝑋 2 berkorelasi positif  dengan 𝑌 tetapi 𝛽̂ 2 bernilai  negatif (Baguley, 2018) .
Gambar 2. Diagram contoh peubah penekan net/negatif
3). Peubah Penekan Kooperatif/Resiprokal
Apabila  kedua  peubah  penjelas  saling menekan  keragaman  yang  tidak  relevan  dalam memprediksi  peubah  respon,  maka  disebut peubah  penekan  kooperatif (Ludlow  dan  Klein, 2014) atau peubah penekan resiprokal (Liu, Yuan dan Wen, 2022) . Dalam konteks ini, kedua peubah tersebut  berperan  sebagai  peubah  penjelas  dan peubah  penekan.  Kejadian  seperti  ini  terjadi apabila  antar  kedua  peubah  bebas  berkorelasi negatif,  tetapi  keduanya  sama-sama  berkorelasi negatif  atau  positif  terhadap 𝑌 .  Hal  ini menyebabkan  setiap  peubah  bebas  lebih menjelaskan  keragaman  dari 𝑌 ketika  bersama- sama  di  dalam  persamaan  regresi  daripada apabila  peubah  bebas  tersebut  memprediksi secara  sendiri-sendiri.  Ciri-ciri  peubah  penekan net adalah:
(1) 𝑟 𝑌1 ≠ 0 (2) 𝑟 𝑌2 ≠ 0
(3) 𝑟 12 < 0
(4) 𝑟 𝑌1 memiliki tanda yang sama dengan 𝑟 𝑌2
Penekan kooperatif positif ( positive cooperative suppression ) jika 𝑋 1 dan 𝑋 2 keduanya berkorelasi  positif  dengan 𝑌 dan  penekan kooperatif negatif ( negative cooperative suppression ) jika 𝑋 1 dan 𝑋 2 keduanya berkorelasi negatif dengan 𝑌 seperti pada (Baguley, 2018) .
Gambar 3. Diagram contoh peubah penekan kooperatif/resiprokal
2.1.6. Indikator Peubah Penekan Pada suatu persamaan regresi, apabila suatu peubah  penjelas  secara  teori  sebenarnya  tidak masuk  akal  untuk  menjelaskan  peubah  respon secara  langsung,  maka  kemungkinan  peubah tersebut  adalah  peubah  penekan.  Secara sederhana peubah penekan dapat terlihat apabila korelasi  ( zero-order )  suatu  peubah  bebas  sangat rendah  dengan  peubah respon (Goldberg,  2013) . Indikasi  dari  adanya  peubah  penekan  adalah koefisien regresi terstandarisasi ( 𝛽̂ 𝑖 ) yang nilainya berada di luar interval 0 < 𝛽̂ 𝑖 < 𝑟 𝑌𝑖 (Cohen et al. , 2013) .
• Apabila 𝑋 𝑖 memiliki  korelasi  (hampir)  nol dengan 𝑌 , maka kemungkinan peubah tersebut adalah peubah penekan klasik.
• Apabila 𝑋 𝑖 memiliki  korelasi  (hampir)  nol dengan 𝑌 dan  koefisien  regresi (𝛽̂ 𝑖 ) dari 𝑋 𝑖 berlawanan tanda dengan 𝑟 𝑌𝑖 , maka kemungkinan  peubah  tersebut  adalah  peubah penekan net.
• Apabila nilai koefisien regresi (𝛽̂ 𝑖 ) dari peubah 𝑋 𝑖 tersebut  lebih  besar  dari 𝑟 𝑌𝑖 dan  memiliki tanda  yang  sama,  maka  kemungkinan  peubah tersebut adalah peubah penekan kooperatif.
Selain  itu,  perlu  diingat  bahwa  peubah penekan  akan  meningkatkan  nilai 𝑅 2 apabila dimasukkan  ke  dalam  persamaan  regresi. Penekanan terjadi apabila “ usefulness ” (kuadrat dari korelasi semiparsial) dari suatu peubah bebas lebih  besar  daripada  kuadrat  korelasi  sederhana ( zero-order )  peubah  tersebut  dengan  respon (Goldberg, 2013) .
2.1.7. Peubah Penekan dan Multikolinearitas Istilah multikolinearitas yang berarti adanya hubungan  linear  yang  sempurna  atau  pasti diantara  beberapa  atau  semua  peubah  penjelas dari  model  regresi  linier  berganda.  Adanya multikolinearitas  harus  diwaspadai  karena memberikan  beberapa  dampak  negatif  pada model regresi (Hendry dan Morgan, 1997) :
1). Pada  multikolinieritas  yang  sempurna, pendugaan  koefisien  regresi  tidak  dapat ditentukan dan ragam serta standar errornya tidak terhingga.
2). Pada multikolinearitas yang kurang sempurna, masih mungkin untuk menghitung pendugaan koefisien regresi,   tetapi   ragam
dan  standar error nya  besar,  menyebabkan ketidakstabilan  pada  dugaan  koefisien  yang dihasilkan.
Keberadaan  peubah  penekan  dalam  model adalah baik, karena dapat meningkatkan kekuatan prediksi terhadap peubah respon. Namun apabila terjadi  multikolinearitas,  maka  dugaan  koefisien regresi  menjadi  tidak  stabil.  Oleh  karena  itu, dalam memilih peubah penekan perlu diperhatikan apakah penambahan peubah penekan  tersebut  ke  dalam  model  menimbulkan masalah multikolinearitas atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Eksplorasi Data
Dalam  mengidentifikasi  pengaruh  peubah penekan terhadap variabel respon yaitu performa mesin ( 𝑌 ), dilakukan ekplorasi data dari beberapa faktor yang dapat mempengaruhi variabel respon tersebut yaitu bahan bakar ( 𝑋 1 ), ukuran ban ( 𝑋 2 ) dan d igital tuning ( 𝑋 3 ) yang juga disebut sebagai variabel-variabel  bebas.  Variabel-variabel  bebas tersebut  yang  kemudian  akan  disebut  sebagai peubah  penekan  apabila  mempengaruhi  variabel respon.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berdasarkan  merupakan  data  yang  telah  diolah dan dieksplorasi sehingga didapatkan hasil seperti pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data hasil pengamatan No. 𝒀 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 1. -1,50 -0,30 0,90 0,20 2. -1,00 -0,80 -0,60 -0,30 3. -0,50 -0,90 -1,40 -0,60 4. 0,00 -0,30 -0,60 -0,20 5. 0,00 0,30 0,60 0,20 6. 0,50 0,90 1,40 0,60 7. 1,00 0,80 0,60 0,30 8. 1,50 0,30 -0,90 -0,20
3.2. Model Regresi serta Uji Asumsi 𝒀 dengan 𝑿 𝟏 3.2.1. Model Regresi 𝑌 pada 𝑋 1 Hasil  model  regresi 𝑌 pada 𝑋 1 dapat  dilihat pada Gambar  4 .  Dari  hasil  pada Gambar  4 , persamaan regresi linier yang didapat yaitu:
𝑌 = 6.556𝑒 −17 + 1.043𝑋 1
Gambar 4. Hasil model regresi 𝑌 dengan 𝑋 1
Dari  nilai  statistik 𝑡 dan  nilai Pr (> |𝑡|) dari koefisien  regresi 𝑋 1 adalah 0.0477 < 0.05 ,  yang berarti  koefisien  regresi 𝑋 1 bersifat  nyata  dan berpengaruh terhadap keragaman nilai 𝑌 . Bagian terakhir hasil ini menunjukkan nilai standard error residu dari model adalah 0.7587 , nilai 𝑅 2 adalah 0.5066 yang  artinya  50.66%  keragaman  nilai 𝑌 ditentukan  oleh  besarnya  nilai 𝑋 1 .  Statistik 𝐹 = 6.16 > 𝐹 0.05(1,7) = 5.59 dengan  peluang  ( 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 0.04768 < 0.05 ).
3.2.2. Uji Asumsi 𝑌 pada 𝑋 1
1). Uji Normalitas Secara  visual  dapat  terlihat  bahwa  sebaran sisaan  berada  pada  persekitaran  garis regresi.  Hal  ini  dapat  menjadi  indikator bahwa asumsi kenormalan sisaan terpenuhi. Namun,  untuk  memperkuat  asumsi  dapat melakukan  uji  kenormalan  sisaan  dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov.
Gambar 5. Hasil normalitas data 𝑌 pada 𝑋 1
2). Uji Kolmogorov-Smirnov
Dari  hasil  uji  Kolmogorov-Smirnov  pada Gambar  6 ,  dikarenakan  nilai 𝑝 = 0.9639 dengan  taraf  nyata  5%,  maka  sisaan menyebar normal.
Gambar 6. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov 𝑌 pada 𝑋 1
3). Uji  Homokesdastisitas  Menggunakan  Uji
Breusch Pagan Dari hasil uji Breuch Pagan pada Gambar 7 , dikarenakan  nilai 𝑝 = 1 dengan  taraf  nyata
5%, maka ragam sisaan bersifat homogen.
Gambar 7. Hasil uji homokesdastisitas menggunakan uji Breuch Pagan 𝑌 pada 𝑋 1 4). Uji  Autokorelasi  Menggunakan  Uji  Durbin Watson Dari hasil uji Durbin Watson pada Gambar 8 , diperoleh hasil yaitu sisaan saling bebas jika 𝑑 𝑢 < 𝑑 𝑤 < 4 − 𝑑 𝑢 dan  sisaan  tidak  saling bebas jika 𝑑 𝑤 < 𝑑 𝑙 atau 𝑑 𝑤 > 4 − 𝑑 𝑙 . Uji tidak dapat  memberikan  kesimpulan  jika 𝑑 𝑙 < 𝑑 𝑤 < 𝑑 𝑢 atau 4 − 𝑑 𝑢 < 𝑑 𝑤 < 4 − 𝑑 𝑙 .
Gambar 8. Hasil uji Autokorelasi menggunakan uji Durbin Watson 𝑌 pada 𝑋 1
Data  menggunakan 𝛼 = 0.05, 𝑘 = 1, 𝑛 = 8 , 𝑑 𝐿 = 0.7629, 𝑑 𝑈 = 1.3324, 4 − 𝑑 𝑈 = 2.6676,
4 − 𝑑 𝐿 = 3.2371 .  Karena  nilai  statistik  uji 𝑑 𝑙 < 𝑑 𝑤 = 0.9382 < 𝑑 𝑢 maka  uji  tidak  dapat memberikan kesimpulan.
3.3. Model  Regresi  serta  Uji  Asumsi  Y  pada 𝑿 𝟏 dan 𝑿 𝟐 3.3.1. Model Regresi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2 Hasil model regresi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2 dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9. Hasil model regresi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2
Dari hasil pada Gambar 9 , persamaan regresi linier yang didapat yaitu:
𝑌 = 5.286𝑒 −17 + 2.028𝑒 00 𝑋 1 − 9.731𝑒 −01 𝑋 2 Dari  nilai  statistik 𝑡 dan  nilai Pr (> |𝑡|) dari koefisien regresi 𝑋 1 adalah 1.25𝑒 −08 < 0.05 , yang berarti  koefisien  regresi 𝑋 1 bersifat  nyata  dan berpengaruh  terhadap  keragaman  nilai 𝑌 sedangkan  koefisien  regresi 𝑋 2 mempunyai Pr(> |𝑡|) = 7.30𝑒 −08 < 0.05 ,  yang  berarti  koefisien regresi 𝑋 2 bersifat  nyata  dan  juga  berpengaruh terhadap keragaman nilai 𝑌 . Bagian terakhir hasil ini  menunjukkan  nilai  standard  error  residu  dari model adalah 0.03856 , nilai 𝑅 2 adalah 0.9989 yang artinya 99.89% keragaman nilai 𝑌 ditentukan oleh besarnya  nilai 𝑋 1 dan 𝑋 2 .  Statistik 𝐹 = 2352 > 𝐹 0.05(2,6) = 3.46 dengan  peluang  ( 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 3.675𝑒 −08 < 0.05 ).
3.3.2. Uji Asumsi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2 1). Uji Normalitas Secara visual pada Gambar 10 dapat terlihat bahwa sebaran sisaan berada pada persekitaran  garis  regresi.  Hal  ini  dapat menjadi indicator, bahwa asumsi kenormalan sisaan terpenuhi. Namun, untuk memperkuat asumsi dapat   melakukan   uji    kenormalan
sisaan dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov.
Gambar 10. Hasil normalitas data 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2
2). Uji Kolmogorov-Smirnov Dari  hasil  uji  Kolmogorov-Smirnov  pada Gambar  11 ,  dikarenakan  nilai 𝑝 = 0.9639 dengan taraf nyata 5%, maka sisaan menyebar normal.
Gambar 11. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2 3). Uji  Homokesdastisitas  Menggunakan  Uji Breusch Pagan Dari hasil uji Breuch Pagan pada Gambar 12 di atas,  dikarenakan  nilai 𝑝 = 1 dengan  taraf nyata  5%,  maka  ragam  sisaan  bersifat homogen.
Gambar 12. Hasil Uji Homokesdastisitas menggunakan Uji Breuch Pagan 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2
4). Uji  Autokorelasi  Menggunakan  Uji  Durbin
Watson Dari hasil uji Durbin Watson pada Gambar 13 , diperoleh  hasil  yaitu  sisaan  saling  bebas  jika 𝑑 𝑢 < 𝑑 𝑤 < 4 − 𝑑 𝑢 dan sisaan tidak saling bebas jika 𝑑 𝑤 < 𝑑 𝑙 atau 𝑑 𝑤 > 4 − 𝑑 𝑙 . Uji tidak dapat
memberikan  kesimpulan  jika 𝑑 𝑙 < 𝑑 𝑤 < 𝑑 𝑢 atau 4 − 𝑑 𝑢 < 𝑑 𝑤 < 4 − 𝑑 𝑙 . Data menggunakan 𝛼 = 0.05, 𝑘 = 2, 𝑛 = 8 , 𝑑 𝐿 = 0.5591, 𝑑 𝑈 =
1.7771, 4 − 𝑑 𝑈 = 2.2229, 4 − 𝑑 𝐿 = 3.4409 .
Karena nilai statistik uji 𝑑 𝑤 = 3.6832 > 4 − 𝑑 𝑙 maka sisaan tidak saling bebas.
Gambar 13. Hasil uji Autokorelasi menggunakan uji Durbin Watson 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2 5). Uji Multikolinearitas Berdasarkan  hasil  pada Gambar  14 ,  dapat dilihat  bahwa  nilai 𝑉𝐼𝐹 untuk  semua  peubah penjelas  lebih  kecil  dari 10 sehingga  tidak terjadi multikolinearitas antarvariabel bebas.
Gambar 14. Hasil uji Multikolinearitas 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 2
3.4. Model  Regresi  serta  Uji  Asumsi  Y  pada 𝑿 𝟏 dan 𝑿 𝟑 3.4.1. Model Regresi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3 Hasil model regresi 𝑌 dengan 𝑋 1 dan 𝑋 3 dapat dilihat pada Gambar 15 sebagai berikut.
Gambar 15. Hasil model regresi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3
Dari  hasil  pada Gambar  15 ,  persamaan regresi linier yang didapat yaitu:
𝑌 = 4.410𝑒 −17 + 2.611𝑒 00 𝑋 1 − 3.276𝑒 00 𝑋 3
Dari  nilai  statistik 𝑡 dan  nilai Pr (> |𝑡|) dari koefisien regresi 𝑋 1 adalah 7.17𝑒 −06 < 0.05 , yang berarti  koefisien  regresi 𝑋 1 bersifat  nyata  dan berpengaruh  terhadap  keragaman  nilai 𝑌 sedangkan  koefisien  regresi 𝑋 3 mempunyai Pr(> |𝑡|) = 3.72𝑒 −05 < 0.05 ,  yang  berarti  koefisien regresi 𝑋 3 bersifat  nyata  dan  juga  berpengaruh terhadap keragaman nilai 𝑌 . Bagian terakhir hasil ini  menunjukkan  nilai  standard  error  residu  dari model adalah 0.1339 , nilai 𝑅 2 adalah 0.9872 yang artinya 98.72% keragaman nilai 𝑌 ditentukan oleh besarnya  nilai 𝑋 1 dan 𝑋 3 .  Statistik 𝐹 = 192.8 > 𝐹 0.05(2,6) = 3.46 dengan  peluang  ( 𝑝 − 𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 1.855𝑒 −05 < 0.05 ).
3.4.2. Uji Asumsi 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3
1). Uji normalitas
Secara visual pada Gambar 16 dapat terlihat bahwa sebaran sisaan berada pada persekitaran  garis  regresi.  Hal  ini  dapat menjadi indikator bahwa asumsi kenormalan sisaan terpenuhi. Namun, untuk memperkuat asumsi  dapat  melakukan  uji  kenormalan sisaan dengan menggunakan uji Kolmogorov- Smirnov.
Gambar 16. Hasil normalitas data 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3 2). Uji Kolmogorov-Smirnov Dari  hasil  uji  Kolmogorov-Smirnov  pada Gambar  17 ,  dikarenakan  nilai 𝑝 = 1 dengan taraf  nyata  5%,  maka  sisaan  menyebar normal.
Gambar 17. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3 3). Uji  Homokesdastisitas  Menggunakan  Uji Breusch Pagan Dari hasil uji Breuch Pagan pada Gambar 18 , dikarenakan  nilai 𝑝 = 1 dengan  taraf  nyata 5%, maka ragam sisaan bersifat homogen.
Gambar 18. Hasil uji Homokesdastisitas menggunakan uji Breuch Pagan 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3
4). Uji  Autokorelasi  Menggunakan  Uji  Durbin Watson Dari hasil uji Durbin Watson pada Gambar 19 , diperoleh hasil yaitu sisaan saling bebas jika 𝑑 𝑢 < 𝑑 𝑤 < 4 − 𝑑 𝑢 dan  sisaan  tidak  saling bebas jika 𝑑 𝑤 < 𝑑 𝑙 atau 𝑑 𝑤 > 4 − 𝑑 𝑙 . Uji tidak dapat memberikan kesimpulan jika 𝑑 𝑙 < 𝑑 𝑤 < 𝑑 𝑢 atau 4 − 𝑑 𝑢 < 𝑑 𝑤 < 4 − 𝑑 𝑙 .
Gambar 19. Hasil uji Autokorelasi menggunakan uji Durbin Watson 𝑌 pada 𝑋 1 dan 𝑋 3
Data  menggunakan 𝛼 = 0.05, 𝑘 = 2, 𝑛 = 8 , 𝑑 𝐿 = 0.5591, 𝑑 𝑈 = 1.7771, 4 − 𝑑 𝑈 = 2.2229, 4 − 𝑑 𝐿 = 3.4409 .  Karena  nilai  statistik  uji 𝑑 𝑤 = 3.7816 > 4 − 𝑑 𝑙 maka  sisaan  tidak saling bebas.
5). Uji Multikolinearitas Berdasarkan  hasil  pada Gambar  20 ,  dapat dilihat bahwa nilai 𝑉𝐼𝐹 untuk semua peubah penjelas lebih kecil dari 10 sehingga   tidak
terjadi multikolinearitas antarvariabel bebas.
Gambar 20. Hasil uji Multikolinearitas 𝑌 pada
𝑋 1 dan 𝑋 3

## 3.5. Korelasi Sederhana
Hasil  perhitungan  korelasi  antar  variabel menggunakan korelasi Pearson dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil Perhitungan Korelasi Antar Variabel menggunakan Korelasi Pearson
𝒀 𝑿 𝟏 𝑿 𝟐 𝑿 𝟑 𝒀 1.0000 0.7117 -0.0143  0.2203 𝑿 𝟏 0.7117 1.0000 0.6918 0.8392 𝑿 𝟐 -0.0143  0.6918 1.0000 0.9706 𝑿 𝟑 0.2203 0.8392 0.9706 1.0000
Berdasarkan  perhitungan  korelasi  antar variabel menggunakan korelasi Pearson diperoleh hasil yaitu:
1). 𝑋 1 mempunyai  korelasi  yang  cukup  kuat dengan 𝑌 . 2). 𝑋 2 tidak berkorelasi secara signifikan dengan
𝑌 . 3). 𝑋 1 mempunyai  korelasi  yang  cukup  kuat dengan 𝑋 2 . 4). 𝑋 3 mempunyai korelasi yang lemah 𝑌 . 5). 𝑋 1 mempunyai korelasi yang kuat dengan 𝑋 3 .

## 3.6. Korelasi Semiparsial
Y dengan 𝑋 1 dan 𝑋 2 • 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ) 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 2 2 − 𝑅 𝑌.𝑋 2 2 = 0.9989 − (−0.0143) 2 = 0.9987
𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ) = 0.9993 ≈  0.999
• 𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 2 2 − 𝑅 𝑌.𝑋 1 2
= 0.9989 − 0.5066 = 0.4923
𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) = − 0.7016 ≈ −0.7016
𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ) adalah korelasi semiparsial antara 𝑌 dengan 𝑋 1 , ketika 𝑋 2 sudah ada di dalam model. 𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) adalah  korelasi  semiparsial  antara 𝑌
dengan 𝑋 2 , ketika 𝑋 1 sudah ada di dalam model. Untuk  mendapatkan  korelasi  semiparsial  juga dapat menggunakan cara sebagai berikut:
• 𝑟 𝑌( 𝑋 1| 𝑋 2) = 𝑟 𝑌1 −𝑟 12 𝑟 𝑌2 √(1−𝑟 12 2 ) = 0.7216 0.7221 = 0.9993 ≈ 0.999
• 𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) = 𝑟 𝑌2 −𝑟 12 𝑟 𝑌1 √(1−𝑟 12 2 ) = −0.5067
0.7221 = −0.7017 ≈ −0.7017
Karena 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 2 ) > 𝑟 𝑌1 dan 𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) > 𝑟 𝑌2 maka baik 𝑋 1 maupun 𝑋 2 lebih  berguna  pada  model regresi  linier  berganda  daripada  sendiri-sendiri memprediksi 𝑌 (regresi linier sederhana).
Y dengan 𝑋 1 dan 𝑋 3 • 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 3 ) 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 3 2 − 𝑅 𝑌.𝑋 3 2
= 0.9872 − (0.2203) 2 = 0.9387 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 3 ) =  0.9689 ≈  0.969 • 𝑟 𝑌(𝑋 3 |𝑋 1 ) 2 = 𝑅 𝑌.𝑋 1 𝑋 3 2 − 𝑅 𝑌.𝑋 1 2 = 0.9872 − 0.5066 = 0.4806
𝑟 𝑌(𝑋 3 |𝑋 1 ) = ± 0.6932 ≈ ± 0.6932
𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 3 ) adalah korelasi semiparsial antara 𝑌 dengan 𝑋 1 , ketika 𝑋 3 sudah ada di dalam model.
𝑟 𝑌(𝑋 3 |𝑋 1 ) adalah  korelasi  semiparsial  antara 𝑌 dengan 𝑋 3 , ketika 𝑋 1 sudah ada di dalam model. Untuk  mendapatkan  korelasi  semiparsial  juga dapat menggunakan cara sebagai berikut:
• 𝑟 𝑌( 𝑋 1| 𝑋 3) = 𝑟 𝑌1 −𝑟 13 𝑟 𝑌3 √(1−𝑟 13 2 ) = 0.5269 0.5438 = 0.9688 ≈ 0.969
• 𝑟 𝑌(𝑋 3 |𝑋 1 ) = 𝑟 𝑌3 −𝑟 13 𝑟 𝑌1 √(1−𝑟 13 2 ) = −0.3770 0.54388 = −0.6933 ≈ −0.6933
Karena 𝑟 𝑌(𝑋 1 |𝑋 3 ) > 𝑟 𝑌1 dan 𝑟 𝑌(𝑋 2 |𝑋 1 ) > 𝑟 𝑌3 maka baik 𝑋 1 maupun 𝑋 3 lebih  berguna  pada  model regresi  linier  berganda  daripada  sendiri-sendiri memprediksi 𝑌 (regresi linier sederhana).

## 3.7. Peubah Penekan
3.7.1. Peubah Penekan Klasik
Dalam  kasus  ini,  variabel 𝑋 2 diduga  sebagai peubah  penekan  klasik.  Adapun  ciri-ciri  peubah penekan klasik sebagai berikut:
1). 𝑟 𝑌1 ≠ 0
Berdasarkan  korelasi  sederhana  yang  sudah didapatkan, korelasi antara peubah 𝑌 dengan peubah 𝑋 1 sebesar 0.7117 (memenuhi).
2). 𝑟 𝑌2 = 0
Berdasarkan  korelasi  sederhana  yang  sudah didapatkan, korelasi antara peubah 𝑌 dengan peubah 𝑋 2 sebesar −0.0143 (memenuhi).
3). 𝑟 12 ≠ 0
Berdasarkan  korelasi  sederhana  yang  sudah didapatkan,  korelasi  antara  peubah 𝑋 1 dengan peubah 𝑋 2 sebesar 0.6918
(memenuhi).
Jadi, variabel 𝑋 2 memenuhi ciri-ciri sebagai peubah  penekan  klasik.  Selanjutnya,  akan ditentukan apakah peubah 𝑋 2 merupakan peubah penekan  klasik  positif  atau  negatif  serta  akan dibuktikan  secara  manual  dengan  menambahkan variabel 𝑋 2 ke  dalam  model  akan  menambahkan nilai 𝑅 2 .
𝑟 𝑌1 = 0.7117
𝑟 𝑌2 = −0.0143
𝑟 12 = 0.6918
Berdasarkan analisis regresi antara peubah 𝑌 dengan peubah bebas hanya 𝑋 1 , didapatkan nilai koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 )  sebesar 0.5066 atau dapat menggunakan 𝑅 2 = 𝑟 𝑌1 2 = 0.7117² = 0.5066 . Sedangkan  apabila 𝑋 2 dimasukkan  dalam persaman maka
𝛽̂ 1 = 𝑟 𝑌1 − 𝑟 𝑌2 𝑟 12 1 − 𝑟 12 2 = 0.7117 − (−0.0143 × 0.6918) 1 − 0.6918 2 = 0.7216 0.5214 = 1.3840
𝛽̂ 2 = 𝑟 𝑌2 − 𝑟 𝑌1 𝑟 12 1 − 𝑟 12 2 = −0.0143 − (0.7117 × 0.6918) 1 − 0.6918 2 = −0.5067 0.5214 = −0.9717
Dari perhitungan tersebut, dapat ditentukan bahwa  peubah 𝑋 2 merupakan  peubah  penekan klasik  negatif  ( negative  classical  suppression ) karena 𝛽̂ 2 bernilai  negatif  serta  diperoleh koefisien  regresi  terbakukan  untuk 𝑋 1 = 𝛽̂ 1 > 𝑟 𝑌1 dan koefisien regresi terbakukan untuk 𝑋 2 = 𝛽̂ 2 < 0 = 𝑟 𝑌2 .  Sedangkan  nilai  mutlak  dari  koefisien regresi untuk peubah penjelas yang bersangkutan selalu lebih besar dari korelasi sederhana peubah penjelas  tersebut  dengan  peubah  respon. Sedangkan  nilai  koefisien  determinasi  dari persamaan regresi:
𝑅 2 = 𝛽̂ 1 ∙ 𝑟 𝑌1 + 𝛽̂ 2 ∙ 𝑟 𝑌2
= (1.3840 × 0.7117) + (−0.9717 × −0.0143) = 0.9850 + 0.0139 = 0.9989 ≈ 0.9989
𝑅 2 = 0.9989 > 𝑟 𝑌1 2 + 𝑟 𝑌2 2 = 0.5068
Oleh  karena  itu,  menambahkan 𝑋 2 sebagai peubah  penjelas  meningkatkan 𝑅 2 sebesar
0.9989 − 0.5066 = 0.4924 .
3.7.1. Peubah Penekan Net/Negatif
Dalam  kasus  ini,  variabel 𝑋 3 diduga  sebagai peubah  penekan  net.  Adapun  ciri-ciri  peubah penekan net sebagai berikut:
1. 𝑟 𝑌1 ≠ 0
Berdasarkan  korelasi  sederhana  yang  sudah didapatkan,  korelasi  antara  peubah 𝑌 dengan peubah 𝑋 1 sebesar 0.7117 (memenuhi).
2. 𝑟 𝑌3 = 0
Berdasarkan  korelasi  sederhana  yang  sudah didapatkan,  korelasi  antara  peubah 𝑌 dengan peubah 𝑋 3 sebesar 0.2203 (memenuhi  karena korelasinya lemah dan hamper mendekati 0 ).
3. 𝑟 13 ≠ 0
Berdasarkan  korelasi  sederhana  yang  sudah didapatkan,  korelasi  antara  peubah 𝑋 1 dengan peubah 𝑋 3 sebesar 0.8392 (memenuhi).
4. Namun, 𝛽̂ 3 berlawanan tanda dengan 𝑟 𝑌3 Jadi, variabel 𝑋 3 memenuhi tiga dari empat ciri-ciri sebagai peubah penekan net.
Selanjutnya, akan ditentukan apakah peubah 𝑋 3 merupakan peubah penekan net positif atau
negatif  serta  akan  dibuktikan  secara  manual dengan menambahkan variabel 𝑋 3 ke dalam model akan menambahkan nilai 𝑅 2 .
𝑟 𝑌1 = 0.7117
𝑟 𝑌3 = 0.2203 𝑟 13 = 0.8392
Berdasarkan analisis regresi antara peubah 𝑌 dengan peubah bebas hanya 𝑋 1 , didapatkan nilai koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 )  sebesar 0.5066 atau dapat menggunakan 𝑅 2 = 𝑟 𝑌1 2 = 0.7117² = 0.5066 . Sedangkan  apabila 𝑋 3 dimasukkan  dalam persaman maka
𝛽̂ 1 = 𝑟 𝑌1 − 𝑟 𝑌3 𝑟 13 1 − 𝑟 13 2 = 0.7117 − (0.2203 × 0.8392) 1 − 0.8392 2 = 1.7815
𝛽̂ 3 = 𝑟 𝑌3 − 𝑟 𝑌1 𝑟 13 1 − 𝑟 13 2
= 0.2203 − (0.7117 × 0.8392) 1 − 0.8392 2 = −1.2748
Dari perhitungan tersebut, dapat ditentukan bahwa peubah 𝑋 3 merupakan peubah penekan net negatif  ( negative  net  suppression )  karena 𝛽̂ 3 bernilai  negative  dan 𝑋 3 berkorelasi  positif dengan 𝑌 serta  diperoleh  koefisien  regresi terbakukan  untuk 𝑋 1 = 𝛽̂ 1 > 𝑟 𝑌1 dan  koefisien regresi terbakukan untuk 𝑋 3 = 𝛽̂ 3 memiliki tanda yang  berlawanan  dengan 𝑟 𝑌3 (ciri  keempat terpenuhi).  Pada  setiap  kasus,  selalu  peubah penjelas dengan koefisien korelasi yang lebih kecil terhadap 𝑌 yang  memiliki  tanda  koefisien berlawanan  dengan  korelasinya.  Sedangkan  nilai koefisien  determinasi  dari  persamaan  regresi tersebut:
𝑅 2 = 𝛽̂ 1 ∙ 𝑟 𝑌1 + 𝛽̂ 2 ∙ 𝑟 𝑌3 = (1.7815 × 0.7117) + (−1.2748 × 0.2203) = 1.2680 − 0.2808 = 0.9872
𝑅 2 = 0.9872 > 𝑟 𝑌1 2 + 𝑟 𝑌3 2 = 0.5551
Oleh  karena  itu,  menambahkan 𝑋 3 sebagai peubah  penjelas  meningkatkan 𝑅 2 sebesar 0.9872 − 0.5066 = 0.4806 .

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap  kedua peubah,  yaitu 𝑋 2 dan 𝑋 3 ,  terbukti  bahwa  kedua peubah  tersebut  merupakan  peubah  penekan ( suppressor  variable ).  Dimana 𝑋 2 merupakan peubah penekan klasik dan 𝑋 3 merupakan peubah penekan net. Kedua peubah dapat diikutsertakan ke  dalam  model  untuk  dianalisis  regresi bersamaan  dengan  peubah  lain  karena  dapat meningkatkan koefisien determinasi ( 𝑅 2 ) yaitu 𝑋 2 sebagai peubah penjelas meningkatkan 𝑅 2 sebesar 0.4924 dan  menambahkan 𝑋 3 sebagai  peubah penjelas  meningkatkan 𝑅 2 sebesar 0.4806 . Sehingga dapat disimpulkan ukuran ban (𝑋 2 ) dan digital  tuning (𝑋 3 ) mempengaruhi  peningkatan performa pada mesin (𝑌) .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Fakultas Teknologi Industri, Universitas  Jayabaya  yang  telah  memberikan pendanaan  untuk  penelitian  ini  dengan  nomor kontrak: 71.008/KONTRAK PENELITIAN/FTI- UJ/XII/2021.

## DAFTAR PUSTAKA
Almanaf  (2015) Analisa  Kegagalan  Produk Vulkanisir Ban . Skripsi. Program Studi Teknik Mesin S1, Fakultas Teknik, Universitas Riau. Assauri, S. (1987) Manajemen Pemasaran : Dasar, Konsep, dan Strategi . 1st edn. Jakarta: Raja Grafindo Persada [Cetak].
Baguley,  T.  (2018) Serious  Stat:  A  guide  to advanced  statistics  for  the  behavioral sciences .  1st  edn.  London:  Bloomsbury Publishing [Cetak].
Cohen,  J.  dkk . (2013) Applied  Multiple Regression/Correlation  Analysis  for  the Behavioral  Sciences .  3rd  edn.  New  York: Routledge [Cetak].
Elsharif, T.A. (2019) ‘The Elements of Accounting Information Systems and the Impact of Their Use  on  the  Relevance  of  Financial Information in Wahda Bank’, Open Journal of Business  and  Management ,  7(3),  hal.  1429 – 1450.
Friedman, L. dan Wall, M. (2005) ‘Graphical views of  suppression  and  multicollinearity  in multiple  linear  regression’, The  American Statistician , 59(2), hal. 127 – 136. Goldberg, L.R. (2013) Personality Topics in Honor of  Jerry  S.  Wiggins:  A  Special  Issue  of Multivariate  Behavioral  Research .  1st  edn. London: Psychology Press [Cetak]. Hendry,  D.F.  dan  Morgan,  M.S.  (1997) The foundations  of  econometric  analysis .  1st edn.  Australia:  Cambridge  University  Press [Cetak].
Horst, P. dkk . (1941) ‘ The prediction of personal adjustment: A survey of logical problems and research  techniques,  with  illustrative application  to  problems  of  vocational selection,  school  success,  marriage,  and crime ’, Social Science Research Council , hal. 1 – 20. Liu, H., Yuan, K.-H. dan Wen, Z. (2022) ‘Two -level moderated  mediation  models  with  single- level data and new measures of effect sizes’, Behavior Research Methods , 54(2), hal. 574 – 596. Ludlow,  L.  dan Klein,  K.  (2014)  ‘Suppressor variables:  The  difference  between  “is” versus  “acting  as”’, Journal  of  Statistics Education , 22(2), hal. 1 – 28.
Mohanty,  S.S.  (2014)  ‘Suppressor  Variable  in Determining  Targeted  Catch  of  Exportable Marine  Species in  India’, Asian  Journal  of Research  in  Business  Economics  and Management , 4(4), hal. 77 – 88. Ratmani,  M.  (2011) Buku  Pengetahuan  Ban Penumpang . 1st edn. Bekasi: PT. Multistrada Arah Sarana, Tbk. [Cetak].
Watson, D. dkk . (2013) ‘The Value of Suppressor Effects  in  Explicating  the  Construct Validity of Symptom Measures’, Psychological
assessment , 25(3), hal. 929 – 941.