Jurnal ASIIMETRIK : Jurnal Ilmiah Rekayasa & Inovasi Volume 2.1, JANUARI 2020 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/ Email    : asiimetrik@univpancasila.ac.id

## PENGARUH LANGKAH PEMBUATAN TERHADAP OPTIMASI KETEBALAN KERTAS MENGGUNAKAN MESIN DAUR ULANG
The Effect of Manufacturing Steps on Paper Thickness Optimization Using Recycling Machine
Fauzhia Rahmasari 1 * 1 Fakultas Teknologi Industri Universitas Jayabaya, Jl. Raya Bogor Km. 28,8 Cimanggis, Jakarta Timur, Indonesia

## Informasi artikel
Diterima: 12/12/2019 Direvisi  : 28/12/2019 Disetujui: 05/01/2020

## Abstrak
Upaya  pengelolaan  daur  ulang  sampah  kertas  menjadi  kertas  baru  telah banyak  dilakukan  pada  jaman  sekarang.  Dibutuhkan  suatu  alat  atau  mesin yang  mampu  secara  efektif  dan  efisien  dalam  mendaur  ulang  kertas  bekas menjadi kertas baru. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat efektifitas  mesin  daur  ulang  kertas  diantaranya  adalah  ketebalan  kertas. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  ketebalan  kertas  pada  proses  produksi  kertas menggunakan mesin daur ulang kertas adalah analisis regresi. Analisis regresi merupakan  teknik  analisis  data  dalam  statistika  yang  digunakan  untuk mengkaji  hubungan  antara  beberapa  variabel  bebas  dengan  variabel  tidak bebas. Namun, jika ingin mengkaji hubungan atau pengaruh dua atau lebih variabel bebas terhadap satu variabel tidak bebas, maka model regresi yang digunakan adalah model regresi linier berganda. Tujuan dalam penelitian ini yaitu menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketebalan kertas pada mesin  daur  ulang  kertas  menggunakan  regresi  linier  berganda  serta memberikan  informasi  pemodelan  mengenai  hal  tersebut.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  keoptimalan  ketebalan kertas adalah penghancuran dan pemadatan kertas.
Kata  Kunci: analisis  regresi  linier  berganda,  langkah  pembuatan  kertas,  ketebalan kertas, mesin daur ulang kertas.

## Abstract
Efforts to recycle paper waste into new paper have been carried out in recent times. It takes capable apparatus or machine to effectively and efficiently in recycling used paper into new paper. There are several factors that affect the effectiveness level of paper recycling machines, one of which is paper thickness. One method that can be used to analyze factors that affect the paper  thickness  in  the  paper  production  process  using  paper  recycling machine is regression analysis. Regression analysis is data analysis techniques in  statistics  that  used  to  examine  the  relationship  between  several independent  variables  and  dependent  variables.  However,  if  we  want  to examine relationship or effect of two or more independent variables on a dependent variable, regression model that used is multiple linear regression. This study purposes are to analyze factors that affecting paper thickness on paper  recycling  machine  using  multiple  linear  regression  and  to  provide information the modeling on this issue. The results showed the factors that affect paper thickness optimization are destruction and press.
Keywords: multiple  linear  regression  analysis,  paper  making  steps,  paper  recycling machine, paper thickness
*Penulis Korespondensi. Handphone: - email : fauzhiarahmasari@ftijayabaya.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan  manufaktur  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang pengolahan bahan baku dengan mengeluarkan biaya lain menjadi barang jadi yang  siap  untuk  dijual.  Perusahaan manufaktur di seluruh dunia dipengaruhi oleh globalisasi  dan  dipaksa  untuk menjadi  lebih kompetitif setiap harinya untuk mempertahankan profitabilitas mereka
(Rahmasari  2017).  Beberapa  perusahaan manufaktur  bergerak  dibidang  pengolahan sampah  atau  limbah  yang  sudah  tidak memiliki manfaat menjadi produk daur ulang sehingga  dapat  digunakan  kembali  dan bermanfaat bagi kehidupan sehari-hari.
Kurangnya  kesadaran  dari  manusia mengakibatkan banyak sampah yang dibuang sembarangan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan polusi. Namun, semua dapat teratasi jika kita kreatif  dalam  memanfaatkan  sampah tersebut.  Selain  dapat  menjaga  kelestarian lingkungan, juga dapat menambah penghasilan. Salah satu teknik pemanfaatan sampah adalah daur ulang dengan menjadikan  berbagai  macam  kerajinan  dan produk baru (Kementrian Keuangan Republik Indonesia 2019).
Jenis  sampah  yang  banyak  ditemukan adalah  sampah  kertas.  Sampah  kertas sebagai barang terbuang dapat dimanfaatkan dengan  cara  didaur  ulang  menjadi  kertas yang  unik  dan  bernilai  seni  atau  bahkan menjadi  kertas  yang  baru  untuk  digunakan kembali.  Melalui  daur  ulang  kertas,  selain menangani  masalah  lingkungan,  dapat  juga dijadikan sebagai alternatif dalam menciptakan  lapangan  kerja  baru  (Yafie  et al.  2018).  Upaya  pengelolaan  daur  ulang sampah  kertas  menjadi  kertas-kertas  baru telah banyak dilakukan pada jaman sekarang. Dibutuhkan  suatu  alat  atau  mesin  yang mampu  secara  efektif  dan  efisien  dalam mendaur ulang  kertas  bekas menjadi  kertas yang  baru.  Terdapat  beberapa  faktor  yang mempengaruhi tingkat efektifitas mesin daur ulang  kertas  diantaranya  adalah  ketebalan kertas. Oleh karena itu, dilakukan penelitian mengenai  faktor-faktor  apa  saja  yang mempengaruhi tingkat ketebalan kertas agar tercipta  hasil  yang  optimal  dalam  produksi kertas pada mesin daur ulang kertas (Faraz et al.  2009).  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang  mempengaruhi  ketebalan  kertas  pada proses  produksi  kertas  menggunakan  mesin daur ulang kertas adalah analisis regresi.
Analisis  regresi  merupakan  teknik analisis data dalam statistika yang sering kali digunakan  untuk  mengkaji  hubungan  antara beberapa  variabel  bebas  dengan  variabel tidak  bebas  (Widyawati  &  Setiawan  2015). Jika ingin mengkaji hubungan atau pengaruh satu  variabel  bebas  terhadap  satu  variabel tidak  bebas,  maka  model  regresi  yang digunakan  adalah  model  regresi  linier sederhana.  Namun,  jika  ingin  mengkaji hubungan  atau  pengaruh  dua  atau  lebih variabel  bebas  terhadap  variabel  tidak bebas,  maka  model  regresi  yang  digunakan adalah  model  regresi  linier  berganda ( multiple linear regression model ).
Kemudian untuk mendapatkan model regresi linier sederhana maupun model regresi linier berganda dapat diperoleh dengan melakukan estimasi  terhadap  parameter-parameternya menggunakan  metode  tertentu.  Adapun metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengestimasi parameter model regresi linier sederhana  maupun  model  regresi  linier berganda  adalah  dengan  metode  kuadrat terkecil  ( ordinary  least  square /OLS)  dan metode  kemungkinan  maksimum  ( maximum likelihood  estimation /MLE)  (Kutner  et  al. 2004). Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu menggunakan analisis regresi linier berganda dalam  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  ketebalan  kertas  pada produksi kertas daur ulang serta memodelkannya agar memperoleh ketebalan kertas yang optimal.

## 2. METODOLOGI

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Dalam  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  hasil  penelitian,  yang pengamatannya  dilakukan  di  pabrik  kertas daur ulang.
Variabel  penelitian  yang  dipakai  dalam proses  pembuatan  kertas  adalah  sebagai berikut:
Variabel  tidak  bebas  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah:
Y : Thickness /ketebalan ( " m)
Variabel  bebas  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan  faktor  kendali, yaitu (Djami 2014):
# $ : langkah 1, penghancuran kertas / destruction
# % : langkah 2, pembentukan kertas/ wire # & : langkah 3, pemadatan kertas/ press
# ' : langkah 4, pengeringan kertas/ drying # ( : langkah 5, penghalusan kertas/ callender
Tabel 1 Data hasil pengamatan No ) # $ # % # & # ' # ( # *
1 43  51 30 39 61 92 45 2 63  64 51 54 63 73 47 3 71  70 68 69 76 86 48 4 61  63 45 47 54 84 35 5 81  78 56 66 71 83 47 6 43  55 49 44 54 49 34 7 58  67 42 56 66 68 35 8 71  75 50 55 70 66 41 9 72  82 72 67 71 83 31 10 67  61 45 47 62 80 41
11 64  53 53 58 58 67 34 12 67  60 47 39 59 74 41 13 69  62 57 42 55 63 25 14 68  83 83 45 59 77 35 15 77  77 54 72 79 77 46 16 81  90 50 72 60 54 36 17 74  85 64 69 79 79 63 18 65  60 65 75 55 80 60 19 65  70 46 57 75 85 46 20 50  58 68 54 64 78 52 21 50  40 33 34 43 64 33 22 64  61 52 62 66 80 41 23 53  66 52 50 63 80 37 24 40  37 42 58 50 57 49 25 63  54 42 48 66 75 33 26 66  77 66 63 88 76 72 27 78  75 58 74 80 78 49 28 48  57 44 45 51 83 38 29 85  85 71 71 77 74 55 30 82  82 39 59 64 78 39

## Metode Penelitian
1. Regresi Linier Berganda Bentuk  umum  model  regresi  linier berganda  dengan + variabel  bebas  adalah seperti  pada  persamaan  berikut  (Johnson  & Bhattacharyya 2010).
) , = . / + . $ 1 ,$ + . % 1 ,% + ⋯ + . 34$ 1 ,34$ + 5 , (1)
dengan: ) , adalah  variabel  tak  bebas  untuk pengamatan ke- 6 , untuk 6 = 1,2, … , ; .
. / , . $ , . % , … , . 34$ adalah parameter.
1 ,$ , 1 ,% , … , 1 ,34$ adalah variabel bebas.
5 , adalah sisa (galat) untuk pengamatan ke- 6 yang  diasumsikan  distribusi  normal  yang saling  bebas  dan  identik  dengan  rata-rata  0 (nol) dan variansi < % .
Tabel 2 Analysis of Variance (ANOVA) (Irianto 2009) Sumber  Derajat Bebas Sum Square Mean Square = >,?@AB Regresi + SSR CCD E FCD FCG Residual Galat ; − + − 1 SSE CCG (; − E − 1) Total ; − 1 SST 2. Pengujian Parameter Model
a. Pengujian Serentak Pengujian  serentak  dilakukan  untuk mengetahui  signifikansi  koefisien  model (Kusuma & Puspita 2016).
• Hipotesis: K / : . $ = . % = ⋯ = . 34$ = 0 K $ : tidak semua . O = 0, E = 1,2, … , + − 1 • Statistik Uji:
= >,?@AB = FCD FCG (2)
dengan: FCD adalah rata-rata kuadrat regresi. FCG adalah rata-rata kuadrat galat.
• Kriteria penolakan:
Tolak K / jika = >,?@AB > = ?QRST ; = ?QRST = = ($4U;34$,A43)
b. Pengujian Parsial Pengujian parsial atau individu digunakan  untuk  melihat  pengaruh  masing- masing variabel prediktor (Kusuma & Puspita 2016).
• Hipotesis:
K / : . O = 0 K $ :. O ≠ 0, E = 1,2, … , + − 1
• Statistik Uji:
X >,?@AB = . O Y(. O ) (3)
dengan:
. O adalah nilai taksiran parameter.
Y(. O ) standar  deviasi  nilai  taksiran parameter . O .
• Kriteria penolakan: Tolak K / jika X >,?@AB > X ?QRST atau X >,?@AB < −X ?QRST ; X ?QRST = X ( [ \;A43)
c. Koefisien determinasi ( D % )
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk mengukur  kebaikan  model.  Dikatakan semakin  baik  apabila  nilai D % mendekati  1 (Soejanto  2009).  Rumus  yang  digunakan adalah
D % = CCD CC] × 100% (4)
3. Pengujian Asumsi Galat
a. Uji kenormalan galat Pengujian  terhadap  asumsi  kenormalan dilakukan  menggunakan  uji Kolmogorov
Smirnov (Sathees & Dhas 2013).
• Hipotesis:
K / : galat menyebar normal.
K $ : galat tidak menyebar normal.
• Kriteria penolakan: Tolak K / jika nilai-P > 0,05 pada taraf nyata 5%.
b. Uji homogenitas Uji  yang  digunakan  adalah  uji  Glejser
(Setiawan & Kusrini 2010).
• Hipotesis:
K / : ragam galat homogen.
K $ : ragam galat tidak homogen.
• Kriteria penolakan:
Tolak K / jika nilai-P > 0,05 pada taraf nyata 5%.
c. Mendeteksi kebebasan galat Uji yang digunakan adalah uji Runs Test
(Montgomery et al. 2012).
• Hipotesis:
K / : galat saling bebas.
K $ : galat tidak saling bebas.
• Kriteria penolakan: Tolak K / jika  nilai-P > 0,05 pada  taraf nyata 5%.
d. Mendeteksi multikolinieritas Deteksi  multikolinearitas  untuk  peubah
penjelas  ke- 6 dapat  menggunakan ab= (Montgomery et al. 2012). Adapun rumusnya adalah
ab= = 1 1 − D , % (5)
• Hipotesis: K / :  tidak terjadi multikolinieritas antar variabel bebas ( ab= < 10) .
K $ :  terjadi multikolinieritas antar
variabel bebas (ab= > 10) .
• Kriteria penolakan: Tolak K / jika ab= > 10 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  data  diperoleh,  diperlukan eksplorasi data sebelum melakukan pengolahan  data.  Hal  ini  bertujuan  untuk melihat  apakah  data  yang  diperoleh  sesuai dengan kebutuhan penelitian.
Gambar 1 Hasil eksplorasi data
Gambar 1 Hasil eksplorasi data (lanjutan)
Berdasarkan scatter plot antara variabel ) dengan variabel # $ sampai dengan # * dapat disimpulkan  bahwa  adanya  hubungan  linier yang  berarti  data  yang  diperoleh  sesuai dengan  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  karena  metode  dapat digunakan  jika  antara  variabel ) (variabel tidak  bebas)  dengan # (variabel  bebas) cenderung memiliki hubungan linier. Berdasarkan residual  plot terhadap variabel ) dapat disimpulkan bahwa plot QQ normal  menunjukkan  galat  menyebar normal,  hal  ini  terlihat  dari  titik-titik  yang berada  disekitar  garis.  Plot  galat  vs fitted value menunjukkan  ragam  galat  homogen, terlihat  dari  tidak  adanya  pola  yang terbentuk dan lebar pita yang sama besar.
Plot  galat  vs  order  memperlihatkan  tidak adanya  pola,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa galat saling bebas.

## Hasil Analisis Regresi Berganda
Interpretasi berdasarkan gambar 2: Hasil  analisis  regresi  dari ) dengan # $ sampai  dengan # * menghasilkan  uji  F  yang signifikan  (nilai-P  <  0.05),  sehingga  cukup bukti  untuk  menyatakan  terdapat  minimal satu peubah penjelas yang mempengaruhi ) .
Uji  t  pada  masing-masing  peubah  penjelas menyimpulkan  bahwa  peubah # $ dan # & memiliki  nilai-P  <  0.05  yang  artinya  cukup bukti  untuk  menyatakan  jika  kedua  peubah tersebut  mempengaruhi ) pada  taraf  nyata 5%, sedangkan peubah penjelas lainnya tidak memberikan  pengaruh  terhadap ) .  Nilai D % yang  dihasilkan  sebesar  73,3%  mengartikan bahwa  keragaman ) yang  dapat  dijelaskan oleh # $ sampai  dengan # * yaitu  sebesar 73,3%,  sedangkan  sisanya  26.7%  dijelaskan oleh  peubah  diluar  model.  Nilai D % ini terhitung  kecil,  sehingga  dapat  ditarik kesimpulan jika model yang terbentuk belum cukup baik, hal ini didukung pula dengan nilai D % 3cSd sebesar 54.7% yang tergolong rendah.
Dari  analisis  regresi  ini,  tidak  ditemukan adanya pencilan maupun amatan berpengaruh.

## Hasil Uji Asumsi Galat
1. Hasil Uji Kenormalan Galat Interpretasi berdasarkan gambar 3: Hipotesis:
K / : galat menyebar normal K $ : galat tidak menyebar normal Kesimpulan: Uji  kenormalan  dengan  Kolmogorov- Smirnov  menghasilkan  nilai-P  >  0.150, sehingga cukup cukup bukti untuk menyatakan  bahwa K / tidak  ditolak  pada taraf  nyata  5%  yang  artinya  tidak  terdapat pelanggaran asumsi kenormalan galat.
Gambar 3 Hasil Uji Kenormalan Galat menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov
2. Hasil Uji Homogenitas Interpretasi berdasarkan gambar 4:
Hipotesis:
K / : Ragam galat homogen K $ : Ragam galat heterogen Kesimpulan:
Uji Glejser menghasilkan nilai-P sebesar 0.193,  sehingga  belum  cukup  bukti  untuk menyatakan  bahwa  ragam  sisaan  heterogen pada taraf nyata 5%, dengan kata lain asumsi kehomogenan ragam galat terpenuhi.
Gambar 4 Hasil Uji Homogenitas menggunakan Uji Glejser
3. Hasil Deteksi Kebebasan Galat Interpretasi berdasarkan gambar 5:
Hipotesis:
K / : galat saling bebas K $ : galat tidak saling bebas Kesimpulan:
Runs  Test  menghasilkan  nilai-P  0.129  yang memberikan  arti  belum  cukup  bukti  untuk menyatakan  bahwa  galat  tidak  saling  bebas
pada  taraf  nyata  5%,  sehingga  asumsi kebebasan galat terpenuhi.
Gambar 5 Hasil Deteksi Kebebasan Galat menggunakan Uji Runs Test
4. Hasil Deteksi Multikolinieritas Interpretasi berdasarkan gambar 6:
Asumsi  multikonearitas  dapat  dilihat
melalui nilai ab= pada masing-masing peubah bebas.  Terlihat  bahwa  nilai ab= tidak  ada yang  lebih  besar  dari 9 ,  sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas. Jadi asumsi ini terpenuhi.
Gambar 6 Hasil deteksi Multikolinieritas Analisis  regresi ) dengan # $ sampai dengan # * menghasilkan D % sebesar 73,3% dan  tidak  terjadi  pelanggaran  asumsi. Walaupun model yang terbentuk sudah cukup baik, namun tidak semua peubah signifikan, sehingga  perlu  membuat  model  baru  yang dapat  menjelaskan ) dengan  lebih  baik. Beberapa caranya ialah dengan menggunakan best  subset dan stepwise  regression . Best subset dan stepwise  regression yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Gambar 7 Hasil Best Subset Interpretasi: Hasil best  subset menyimpulkan  bahwa sebaiknya  peubah # $ dan # & dimasukkan kedalam  model.  Ketika  kedua  peubah tersebut dimasukkan kedalam, model nilai D % yang dihasilkan   cukup   besar  dibandingkan
dengan  model  yang  lainnya,  yaitu 70.8% . Nilai  Cp  Mallow  sebesar 1.1 juga  dapat dikatakan baik karena mendekati banyaknya peubah  penjelas  yang  dimasukkan  kedalam model  yaitu 2 .  Nilai C sebesar 6.8268 tergolong  rendah  jika  dibandingkan  pada model lainnya.
Gambar 8 Hasil Stepwise Regression
Intepretasi:
Stepwise regression menyarankan peubah # $ dan # & dimasukkan  kedalam model. Dari  hasil best  subset dan stepwise regression , maka diputuskan untuk menggunakan peubah # $ dan # & pada model. Hasil  analisis  regresi ) dengan # $ dan # & adalah sebagai berikut:
Gambar 9 Hasil eksplorasi data setelah Best Subset dan Stepwise Regression
Interpretasi: Berdasarkan residual  plot terhadap variabel ) dapat disimpulkan bahwa plot QQ normal  menunjukkan  galat  menyebar normal.  Plot  galat  vs fitted  value menunjukkan ragam galat homogen, terlihat dari  tidak  adanya  pola  yang  terbentuk  dan lebar pita yang  sama   besar. Plot   galat   vs
order  memperlihatkan  tidak  adanya  pola, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  galat saling bebas.
Gambar 10 Hasil analisis Regresi setelah Best Subset dan Stepwise Regression Interpretasi:
Hasil  analisis  regresi  menghasilkan persamaan:
) = 9.87 + 0.644# $ + 0.211# % (6) Uji F menghasilkan statistik uji sebesar
32.74 dan  nilai-P  0.000,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  cukup  bukti  untuk menyatakan  bahwa  minimal  terdapat  satu peubah penjelas yang mempengaruhi ) pada taraf  nyata 5% .  Menindaklanjuti  uji  F,  uji pada masing-masing peubah penjelas dengan uji  t  menghasilkan  nilai-P 0.000 dan 0.128 pada  peubah # $ dan # & ,  sehingga  dapat ditarik  kesimpulan  cukup  bukti  untuk menyatakan bahwa peubah # $ mempengaruhi ) sedangkan # & tidak mempengaruhi ) pada taraf  nyata 5% .  Nilai D % sebesar 70,8% mengartikan  keragaman ) yang  dapat dijelaskan oleh model adalah sebesar 70.8% sedangkan  sisanya 29.2% dijelaskan  oleh faktor lain diluar model. Nilai D % dan D % 3cSd pada  model  ini  lebih  besar  dibandingkan dengan model sebelumnya, dengan kata lain model  ini  lebih  baik.  Analisis  regresi  juga menampilkan  adanya  amatan  berpengaruh pada  data,  yaitu  observasi  ke-24.  Karena merupakan  amatan  berpengaruh,  observasi ini tidak dibuang dari data. Walaupun peubah
# & tidak signifikan, namun   model  ini   lebih
baik jika dibandingkan ketika ) diregresikan dengan # $ saja (terlihat dari best subset ).
Gambar 11 Hasil Uji Kenormalan Galat menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov setelah Best Subset dan Stepwise Regression Interpretasi berdasarkan gambar 11: Hipotesis:
K / : galat menyebar normal K $ : galat tidak menyebar normal Kesimpulan: Nilai-P  > 0.150 pada  uji  Kolmogorov- Smirnov menyimpulkan bahwa galat menyebar  normal  pada  taraf  nyata 5%, sehingga asumsi ini terpenuhi.
Gambar 12 Hasil Uji Homogenitas menggunakan Uji Glejser setelah Best Subset dan Stepwise Regression Interpretasi: Hipotesis:
K / : ragam galat homogen K $ : ragam galat heterogen Kesimpulan: Nilai-P  sebesar 0.062 pada  uji  Glejser menyimpulkan  bahwa  ragam  galat  homogen pada taraf nyata 5% .
Gambar 13 Hasil Deteksi Kebebasan Galat menggunakan Uji Runs Test setelah Best Subset dan Stepwise Regression Interpretasi: Hipotesis: K / : galat saling bebas K $ : galat tidak saling bebas
Kesimpulan: Nilai-P  sebesar 0.391 pada  Runs  Test menyimpulkan  bahwa  antar  galat  tidak berkorelasi pada taraf nyata 5% .
Gambar 14 Hasil Deteksi Multikolinieritas Setelah Best Subset dan Stepwise Regression Interpretasi: Nilai ab= pada peubah # $ dan # & sebesar 1.553 dan 1.553 menandakan  bahwa  tidak ada korelasi antar peubah penjelas, sehingga asumsi  tidak  adanya  multikolinearitas terpenuhi.

## Hasil Analisis
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  linier berganda dan setelah dibuktikan dengan uji asumsi  galat,  diperoleh  model  yang  paling optimal  dalam  menghasilkan  ketebalan kertas pada proses daur ulang menggunakan mesin daur ulang kertas adalah:
) = 9.87 + 0.644# $ + 0. 211# & (7)
Dari model di atas, dapat dilihat bahwa fase  yang  paling  mempengaruhi  ketebalan kertas  adalah  langkah  pertama  ( # $ )  yaitu penghancuran kertas dan langkah ketiga ( # & ) yaitu pemadatan kertas.

## 4. SIMPULAN
Langkah  pembuatan  kertas  daur  ulang yang mempengaruhi ketebalan kertas adalah langkah  pertama  ( # $ )  yaitu  penghancuran kertas ( destruction ) dan ( # & ) yaitu pemadatan  kertas  ( press ). Hal  ini  diperkuat dengan data yang diperoleh telah memenuhi pengujian  asumsi  galat.  Sehingga  dalam menghasilkan  ketebalan  kertas  daur  ulang yang optimal, langkah yang perlu diperhatikan  adalah  penghancuran  kertas ( destruction ) dan pemadatan kertas ( press ). Adapun  model  yang  paling  optimal  dalam menghasilkan  ketebalan  kertas  pada  proses daur  ulang  menggunakan  mesin  daur  ulang kertas adalah seperti persamaan 7.

## DAFTAR PUSTAKA
Djami, R.J., 2014. Metode PCR-TOPSIS untuk Optimasi  Taguchi  Multirespon. Tesis.
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan  Alam  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Faraz,  A.  et.  al.,  2009.  Cutting  Edge Rounding:  An  Innovative  Tool  Wear Criterion  in  drilling  CFRP  Composite laminates. International  Journal  of Machine  Tools  &  Manufacture ,  49, pp.1185-1196. Irianto, A., 2016. Statistik: Konsep Dasar dan
Aplikasinya ., Jakarta: Penerbit
Kencana. Johnson, R.A. & Bhattacharyya, G.K., 2010.
Statistics, Principles and Methods, 6 th edition., New York: John Wiley & Sons,
Inc. Kementrian  Keuangan  Republik  Indonesia, 2019. Media  Keuangan:  Transparansi Informasi Kebijakan Fiskal . vol. 14, no. 144.,  Jakarta:  Kementrian  Keuangan Republik Indonesia. Kutner,  M.H.  et  al.,  2004. Applied  Linear Regression  Models .  4 th edition.,  New York: McGraw-Hill Companies, Inc. Kusuma,  L.T.W.N.  &  Puspita,  D.,  2016. Aplikasi  Komputer  dan  Pengolahan Data:  Pengantar  Statistik  Industri ., Malang: UB Press. Montgomery, D.C. et al., 2012. Introduction to  Linear  Regression  Analysis, 5 th edition., New York: John Wiley & Sons. Rahmasari,  F.,  2017. Optimasi  Multirespon Metode  Taguchi  Menggunakan  PCA-
TOPSIS  dan  Metode  Vikor. Tesis. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan  Alam  Institut  Pertanian Bogor, Bogor. Sathees,  M.  &  Dhas,  J.E.R.,  2013.  Multi Ojective  Optimization  of  Flux  Cored Arc  Weld  Parameters  Using  Fuzzy Based Desirability Function. Mechanical Engineering Shiraz University , 37(M2), pp.175-187. Setiawan & Kusrini, D.E., 2010.
Ekonometrika ., Jogyakarta: Andi.
Soejanto,  I.,  2009. Desain  Eksperimen dengan Metode Taguchi ., Yogyakarta: Graha Ilmu. Widyawati & Setiawan, 2015. Analisis Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat Produksi Padi dan Jagung di Kabupaten Lamongan. Jurnal  Sains  dan  Seni  ITS , 1(4), pp.2337-3520. Yafie, E. et. al., 2018. Pelatihan Pembuatan
Benda Cinderamata dari Bahan Kertas Daur Ulang untuk Kegiatan Kewirausahaan  Mahasiswa  dan  Guru Alumni. ABDIMAS  PEDAGOGI:  Jurnal Ilmiah Pengabdian Kepada Masyarakat , 1(2), pp.122-127.