## Penentuan Kondisi Lingkungan Kerja Fisik yang Optimal Menggunakan Metode Permukaan Respon
Arta Rusidarma Putra 1 dan, Anggar Guritno 2
Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi STIE Bina Bangsa, Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Islam Indonesia 2 artar.putra@gmail.com , anggar.guritno@yahoo.com
Abstrak --  Banyak  akibat  yang  dapat  ditimbulkan  oleh  kondisi  lingkungan  kerja  yang  kurang  baik. Hal  tersebut  bisa  diakibatkan  oleh  kondisi  kebisingan,  pencahayaan  maupun  temperatur.  Perlu ditentukan  nilai  optimal  dari  faktor  lingkungan  kerja  tersebut  guna  meningkatkan  kinerja  operator. Hubungan  antara  kinerja  operator  dengan  faktor  lingkungan  kerja  seperti  kebisingan,  pencahayaan dan  temperature  dapat  diketahui  dengan  mengembangkan  model  empirik  untuk  menggambarkan hubungan antara kinerja operator dengan faktor lingkungan kerja tersebut.  Model tersebut kemudian digunakan  untuk  mengoptimalkan  kinerja  operator.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  permukaan respon.  Rancangan  percobaan  menggunakan  rancangan  komposit  pusat.  Penelitian  dilakukan dengan  cara  eksperimen  di  Laboratorium  Analisis  Perancangan  Kerja  dan  Ergonomi  Universitas Islam Indonesia Yogyakarta. Variabel yang diambil adalah kebisingan, pencahayaan dan temperatur. Range  untuk  kebisingan  adalah  40  dB  sampai  75  dB,  pencahayaan  200  lux  sampai  700  lux,  dan temperatur antara 20ºC sampai 35ºC. Percobaan yang dilakukan adalah pencocokan warna resistor selama  5  menit  sesuai  dengan  kombinasi  variabel  penelitian  yang  telah  ditentukan  dalam  metode permukaan  respon.  Output  adalah  jumlah  kebenaran  yang  terjadi.  Dengan  menggunakan  model optimasi tersebut diperoleh kondisi lingkungan kerja yang optimal untuk kebisingan sebesar 60.5 dB, pencahayaan 354.5 lux dan temperatur sebesar 25.8º.
Kata kunci: Metode Permukaan Respon; Kebisingan; Pencahayaan; dan Temperatur
Abstract -- Many consequences  caused  by the condition  of the work  environment is  not  good. This can be caused by noise, lighting and temperature conditions. We need to determine the optimal value of these work environment factors in order to improve operator performance. The correlation between operator performance with work environment factor such as noise, lighting and temperature are found out  by  develope  empirical  model  to  describe  relation  between  operator  performance  with  work environment factor. The model is used to optimize operator performance. This research use surface response  method.  The  experimental  design  used  a  central  composite  design.  The  research  was conducted by experiments   in the Laboratory of Analysis of Work Design and Ergonomics of Islamic University  of  Indonesia  Yogyakarta.  Variables  taken  are  noise,  lighting  and  temperature.  Range  for noise  is  40  dB  to  75  dB,  lighting  200  lux  to  700  lux,  and  temperatures  between  20ºC  to  35ºC.  The experiment carried out was the resistor color matching for 5 minutes according to the combination of research variables that have been determined in the surface response method. Output is the number of truths that occur. Using this optimization model, optimal working environment conditions for noise of 60.5 dB, 354.5 lux illumination and temperature of 25.8º.
Keywords: Surface Response Method; Noise; Lighting; and Temperature

## PENDAHULUAN
Suksesnya  suatu  sistem  produksi  dalam industri  biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk besarnya produktivitas atau besarnya rasio output per  input  yang  dihasilkan.  Apa,  bagaimana,  dan dimana  pekerjaan  diselenggarakan  seharusnya merujuk pada konsep pemilihan alternatif metode kerja yang efektif-efisien dan pengaturan lingkungan fisik kerja yang layak.
Dalam  keadaan  sehat,  manusia  mampu beradaptasi dengan situasi dan kondisi
lingkungan  fisik  yang  bervariasi  dalam  hal temperatur,  kelembaban,  getaran,  kebisingan, dan  lainnya.  Akan  tetapi  lingkungan  fisik  yang tidak terkendali yang disebabkan kurang diperhatikannya  prinsip –  prinsip  ergonomi  akan menimbulkan stres kerja, jika tidak ditanggulangi, akan  terus  berakumulasi  dan  secara  tiba –tiba bisa menyebabkan hal yang fatal.
Menurut  Oesman  (2014)  kondisi  fisik lingkungan  kerja  dapat  menimbulkan  bahaya secara  langsung  maupun  tidak  langsung  bagi
kesehatan  dan  keselamatan  kerja.  Kualitas lingkungan  kerja  yang  rendah  secara  fisik  dan mental dapat menimbulkan tekanan non produktif pada  pekerja  sehingga  banyak  muncul  kejadian yang mengganggu aktivitas kerja.
Penelitian  sejenis  tentang  lingkungan kerja adalah  “Pengukuran  Lingkungan  Fisik  Kerja  dan Workstation  di  Kantor  Pos  Pusat  Samarinda ” (Cahyadi  &  Kurniawan,  2011).  Pada  penelitian tersebut dibahas tentang penentuan ruang tunggu dan administrasi pelayanan   yang sesuai dengan standar tingkat kenyamanan dan kesehatan serta memiliki  layout  ruangan  yang  sesuai  dengan kebutuhan kerja. Sedangkan penelitian sebelumnya dengan menggunakan metode Response  Surface adalah  ”  Optimaliasi  Faktor yang  Berpengaruh  pada  Kualitas  Lilin  di  UD  X dengan  Metode  Response  Surface ”  (Octaviani, Dewi,  &  Asrini,  2017).  Penelitian  tersebut dilakukan  pada  pembuatan  produk  lilin  untuk mendapatkan desain eksperimen dengan mengkombinasikan faktor dan level agar didapatkan kualitas lilin yang optimum.
Metode  Permukaan  Respon  ( response surface methodology ) adalah suatu kumpulan dari teknik-teknik  statistika  dan  matematika  yang berguna untuk menganalisis permasalahan dengan  respon  sebagai  pusat  perhatian  dengan dipengaruhi  beberapa  variabel  dan  bertujuan mengoptimumkan respon tersebut (Myers, Montgomery,  &  Anderson-Cook,  2016).  Menurut Bachtiyar  &  Amrillah  (2011)  metode  respon permukaan  solusi  optimum  dapat  digunakan untuk kondisi minimum, maksimum, kondisi  yang paling  diinginkan  dan  kondisi  sepanjang  batas bawah dan atas.
Kegunaan  Metodologi  Permukaan  Respon dalam suatu eksperimen adalah untuk mengoptimasi  respon  (variabel  output)  yang dipengaruhi  oleh  beberapa  variabel  terikat (variabel  input)  (Hadi  &  Wahyudi,  2014). Metodologi  Permukaan  Respon  dapat  digunakan untuk memprediksi respon yang akan datang dan menentukan  nilai  dari  variabel independen yang mampu mengoptimalkan respon yang di harapkan
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka akan  dibahas  berapa  kondisi  optimal  dari lingkungan  kerja  fisik  dengan  menerapkan metode response  surface sehingga  terjadi efisiensi  dan  efektifitas  kerja.  Dimana  kondisi optimal  tersebut  diperoleh  dari  pencarian  titik stasioner, yaitu titik yang mengoptimalkan respon. Dalam  penelitian  ini,  dimana  akan  dilakukan eksperimen  tentang  pencocokan  warna  resistor, respon  yang  dihasilkan  akan  dimaksimalkan sehingga  mendapatkan  jumlah  kebenaran  yang banyak.

## METODE PENELITIAN
Subjek penelitian adalah 10 orang mahasiswa  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Ada beberapa  alat  dan  fasilitas  yang  digunakan, seperti  ruang  iklim  sebagai  tempat  eksperimen yang didalamnya terdapat pencahayaan, kebisingan,  dan  temperatur  yang  bisa  diatur intensitasnya  sesuai  kebutuhan.  Alat  lain  yang digunakan  adalah  lux  meter  untuk  mengetahui berapa  intensitas  cahaya  yang  dipancarkan  oleh lampu,  desibel  meter  untuk  mengetahui  tingkat kebisingan,  termometer  untuk  mengetahui  suhu ruangan, jam henti ( stop watch ) untuk mengetahui  lamanya  pekerjaan,  resistor  dan PCB,  serta  alat  tulis.  Range  variabel  kebisingan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  40  dB sampai 75 dB, pencahayaan 200 lux sampai 700 lux,  dan  temperatur  antara  20 0 Csampai  35 0 C. Untuk pencahayaan, range tersebut diambil untuk kategori  kerja  yang  membutuhkan  ketelitian, sebagai  contoh  adalah  perakitan  sederhana, packing,  kerja  laboratorium.  Sedangkan  untuk temperatur, range tersebut  diambil  karena  pada 20 0 C  merupakan  temperatur  yang  nyaman  untuk bekerja dan 35 0 C merupakan batas toleransi dari temperatur yang tinggi. Untuk kebisingan, peneliti menggunakan  range  tersebut  karena  pada  level kebisingan  40  dB  merupakan  level  yang  sangat baik  untuk  konsentrasi  sedang  pada  75  dB percakapan menggunakan telepon sulit dilakukan,  dan  pada  percakapan  tatap  muka harus  menaikan  volume  suara.  Perancangan eksperimen  yang  dilakukan  adalah  operator melakukan  pencocokan  warna  resistor  selama  5 menit sesuai kombinasi variabel  yang ditetapkan, hasilnya berupa jumlah kebenaran yang dihasilkan.  Data  yang  telah  terkumpul  kemudian diolah  dengan  bantuan software dan  manual. Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  terbagi dalam  dua  tahap  perhitungan,  yaitu  perhitungan untuk  uji  model  regresi  dan  perhitungan  untuk memperoleh nilai maksimal dari variabel.
Analisis  hasil  perhitungan  dan  pengolahan data  yang  digunakan  dalam  studi  kasus  ini dilakukan  dengan  cara  melihat  nilai  simpangan dari model tersebut, apakah terdapat penyimpangan (lack  of  fit )  atau  tidak.  Bila  tidak terdapat  penyimpangan  (dalam  studi  kasus  ini digunakan  taraf α  =  5%),  maka  model  tersebut dapat  diandalkan  untuk  menerangkan  keadaan percobaan (hasil percobaan). Selanjutnya dilakukan  uji  overall.  Uji  ini  dilakukan  apakah semua  variabel independent bersama –sama dapat  berpengaruh  terhadap  variabel dependent , atau  sebaliknya. Selanjutnya  dilakukan  uji  parsial guna  menguji  masing-masing  koefisiean  regresi

## dalam model.

## PENGOLAHAN DATA DAN PEMBAHASAN
Data yang telah terkumpul kemudian diolah dengan bantuan software dan manual. Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  terbagi dalam  dua  tahap  perhitungan,  yaitu  perhitungan untuk  uji  model  regresi  yang  meliputi  penentuan koefisien  persamaan  ordo  kedua,  mencari  faktor koreksi,  jumlah  kuadrat  total,  jumlah  kuadrat regresi, jumlah kuadrat galat, jumlah kuadrat galat murni,  jumlah  kuadrat  simpangan  dari  model,
menghitung kuadrat total regresi, galat simpangan dari model, galat murni, menghitung F hitung  regresi  dan  simpangan  dari  model, mencari  R 2 serta  perhitungan  uji lack  of  fit ,  uji overall dan  uji  parsial.  Dan  juga  perhitungan untuk  memperoleh  nilai  maksimasi  dari  variabel yang meliputi pengkodean, penentuan titik tengah diantara kedua  taraf faktor,  penentuan  hubungan variabel  kode  dengan  variabel  asli,  penentukan taraf  faktor  yang  bersesuaian  dengan  nilai α , penentuan  titik  X 1 ,  X 2 ,  X 3 yang  mengoptimalkan fungsi respons.

## Tabel 1. Rerata Hasil Percobaan Tiga Faktor Bersifat Ketelitian Seragam (k=3)
Variabel Simbol Range  dan  level Asli Code –1 0 1 kebisingan 1 z 1 x 40 57.5 75 pencahayaan 2 z 2 x 200 450 700 temperatur 3 z
3 x
20 27.5 35 Variabel Kode Variabel Asli 
1  2  3  Kebisingan
(desibel) Pencahayaan (lux) Temperatur ( C  ) -1 -1 -1 40 200 20 10 -1 -1 1 40 200 35 11 -1 1 -1 40 700 20 11 -1 1 1 40 700 35 12 1 -1 -1 75 200 20 11 1 -1 1 75 200 35 11 1 1 -1 75 700 20 12 1 1 1 75 700 35 10 0 0 0 57.5 450 27.5 12 0 0 0 57.5 450 27.5 13 0 0 0 57.5 450 27.5 13 0 0 0 57.5 450 27.5 12 0 0 0 57.5 450 27.5 12 0 0 0 57.5 450 27.5 11 -1.682 0 0 28.065 450 27.5 12 1.682 0 0 86.935 450 27.5 14 0 -1.682 0 57.5 29.5 27.5 6 0 1.682 0 57.5 870.5 27.5 12 0 0 -1.682 57.5 450 14.885 12 0 0 1.682 57.5 450 40.115 11

## Perhitungan uji model regresi
Langkah – langkah perhitungan uji model regresi adalah sebagai berikut:
Penentuan koefisien persamaan ordo kedua
Catatan : 0  bernilai 1, merupakan variabel dummy untuk menduga parameter 0                                                                0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 829 . 2 829 . 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 829 . 2 829 . 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 829 . 2 829 . 2 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 682 . 1 682 . 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 682 . 1 682 . 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 682 . 1 682 . 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 '
Matriks   serta   dapat ditentukan sebagai berikut :
                                       2 4 2 06 . 153 99 . 138 55 . 161 68 . 1 09 . 12 36 . 3 228 ' Langkah selanjutnya yaitu menentukan ) ( ) ( ' 1 '         , dimana nilai 1 ' ) (    :                                           125 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 125 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 125 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0694 . 0 0069 . 0 0069 . 0 0 0 0 0568 . 0 0 0 0 0069 . 0 0694 . 0 0069 . 0 0 0 0 0568 . 0 0 0 0 0069 . 0 0069 . 0 0694 . 0 0 0 0 0568 . 0 0 0 0 0 0 0 0732 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0732 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0732 . 0 0 0 0 0 0568 . 0 0568 . 0 0568 . 0 0 0 0 1663 . 0 ) ( 1 '                                    8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0065 . 24 8 8 0 0 0 6580 . 13 0 0 0 8 0065 . 24 8 0 0 0 6580 . 13 0 0 0 8 8 0065 . 24 0 0 0 6580 . 13 0 0 0 0 0 0 6582 . 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6582 . 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6582 . 13 0 0 0 0 6580 . 13 6580 . 13 6580 . 13 0 0 0 20 '
Jadi ) ( ) ( ' 1 '         didapat sebesar :
                              

                
                                                  

                                        0.25 - 0.5 - 0.25 - 0.258 - 1.141 - 0.272 0.123 - 0.885 0.246 12.17 2 4 2 06 . 153 99 . 138 55 . 161 68 . 1 09 . 12 36 . 3 228 125 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 125 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 125 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0694 . 0 0069 . 0 0069 . 0 0 0 0 0568 . 0 0 0 0 0069 . 0 0694 . 0 0069 . 0 0 0 0 0568 . 0 0 0 0 0069 . 0 0069 . 0 0694 . 0 0 0 0 0568 . 0 0 0 0 0 0 0 0732 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0732 . 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0732 . 0 0 0 0 0 0568 . 0 0568 . 0 0568 . 0 0 0 0 1663 . 0 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 b b b b b b b b b b
Dengan demikian persamaan respons ordo kedua dapat diduga sebagai berikut :
  = 12.17 + 0.246 X 1 + 0.885 X 2 - 0.123 X 3 + 0.272 X 1 2 - 1.142 X 2 2 - 0.258 X 3 2 - 0.25 X 1 x 2 – 0.5X 1 X 3 - 0.25 X 2 X 3 ............................................................................................. persamaan 1
Penentuan faktor koreksi Faktor Koreksi (FK) =    
2 . 2599 20 228 2 2     n

## Penentuan Jumlah Kuadrat Total (JKT)
Jumlah Kuadrat Total (JKT) =
8 . 48 2 . 2599 2648 2       FK
dengan derajat bebas (db) total = n – 1 = 20 – 1 = 19 Penentuan Jumlah Kuadrat Regresi (JKR)
Jumlah Kuadrat Regresi (JKR)
  96 . 129 20 11 12 12 6 14 12 11 12 12 13 13 12 10 12 11 11 12 11 11 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 829 . 2 829 . 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 829 . 2 829 . 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 829 . 2 829 . 2 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 682 . 1 682 . 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 682 . 1 682 . 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 682 . 1 682 . 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.25 - 0.5 - 0.25 - 0.258 - 1.141 - 0.272 0.123 - 0.885 0.246 12.17                                


         
                                                  
                                               


             
                                       
                 Dengan demikian 2 . 36 ) 96 . 129 )( 20 ( 4 . 2635    JKR
dengan derajat bebas (db) regresi= k-1 = 10 - 1 = 9
Perhitungan Penentuan Jumlah Kuadrat Galat (JKG) Jumlah Kuadrat Galat (JKG) = 6 . 12 2 . 36 8 . 48     JKR JKT
dengan derajat bebas (db) galat = db total – db regresi = 19 - 9 = 10 Perhitungan Jumlah Kuadrat Galat Murni (JKGM)
Jumlah Kuadrat Galat Murni (JKGM) =
833 . 2 6 5329 891 ) ( 2 2                     n
dengan derajat bebas (db) galat murni = banyaknya ulangan pada
  0 , 0 , 0 , , 3 2 1    dikurangi 1 = 6 – 1 = 5
Penentuan Jumlah Kuadrat Simpangan dari Model (JKSDM) Jumlah Kuadrat Simpangan dari Model (JKSDM)   = JKG – JKGM = 12.6 – 2.833 = 9.767 derajat bebas (db) simpangan dari model = db galat – db galat murni = 10 – 5 = 5 Kuadrat Total (KT) Regresi = 02 . 4 9 2 . 36
Re   gresi db JKR
Kuadrat Total (KT) Galat = 26 . 1 10 6 . 12   dbGalat JKG
Kuadrat Total (KT) SDM = 953 . 1
5 767 . 9   dbSDM JKSDM Kuadrat Total (KT) GM = 567 . 0
5 833 . 2   dbGM JKGM F hitung regresi =
19 . 3
26 . 1 02 . 4   KTgalat KTregresi
F hitung SDM = 45 . 3
5667 . 0 9533 . 1   KTGM KTSDM
Perhitungan 348 . 1 2 . 36 8 . 48 2    JKR JKT R
Uji Lack Of Fit (penyimpangan dari model)
Hipotesis : Ho: Tidak ada Lack of Fit ; H 1 : Ada Lack of Fit
Tingkat signifikasi:  = 0.05
5 1  df 5 2  df tabel F = 5.05
Daerah kritis: Bila tabel hitung F F  maka Ho ditolak ; Bila
tabel hitung F F  maka Ho ditrima Statistik Uji : 45 . 3 5667 . 0 9533 . 1 F hitung  
Kesimpulan: Karena
tabel hitung F F  yaitu 05 . 5 45 . 3  maka Ho diterima yang berarti tidak ada lack of fit ( tidak ada penyimpangan dari model).
Uji Overall ( Uji Regresi ) Hipotesis : Ho: Semua variabel independent tidak mempengaruhi variabel dependent
H 1 : Minimal ada satu variabel independent yang mempengaruhi variabel
Tingkat signifikasi:  = 0.05
9 1  df 10 2  df tabel F = 3.02
Daerah  kritis: Bila
tabel hitung F F  maka  Ho  ditolak ; Bila tabel hitung F F  maka  Ho  diterima
Statistik Uji : 19 . 3 26 . 1 02 . 4 F hitung  
Kesimpulan:
Karena tabel hitung F F  yaitu 02 . 3 19 . 3  maka  Ho  ditolak  yang  berarti  minimal  ada  satu variabel independent yang mempengaruhi variabel

## Uji Parsial
1. Pengujian koefisien regresi prediktor kebisingan (b 1 ) Hipotesis : Ho: 0 b 1  ; H 1 : 0 b 1  Tingkat signifikasi:  = 0.05
18 2 20 2      n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila
2 /  t t hitung   atau 2 /  t t hitung 
maka Ho ditolak
Perhitungan : 808 . 0 3041 . 0 246 . 0 _ t hitung    koefisien SE koefisien Kesimpulan: Ho diterima
2. Pengujian koefisien regresi prediktor pencahayaan ( 2 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 2  ; H 1 : 0 b 2  Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila
2 /  t t hitung   atau
2 /  t t hitung  maka Ho ditolak
Statistik Uji :
911 . 2 3041 . 0 885 . 0 _ t hitung    koefisien SE koefisien
Kesimpulan: Ho ditolak
3. Pengujian koefisien regresi prediktor temperatur ( 3 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 3  ; H 1 : 0 b 3 
Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila
2 /  t t hitung   atau 2 /  t t hitung 
maka Ho ditolak
Statistik Uji : 405 . 0 3041 . 0 123 . 0 _ t hitung      koefisien SE koefisien Kesimpulan: Ho diterima
4. Pengujian koefisien regresi prediktor kebisingan*kebisingan ( 4 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 4  ; H 1 : 0 b 4 
Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila 2 /  t t hitung   atau
2 /  t t hitung  maka Ho ditolak
Statistik Uji : 920 . 0 2960 . 0 272 , 0 _ t hitung    koefisien SE koefisien

## Kesimpulan: Ho diterima
5. Pengujian koefisien regresi prediktor pencahayaan*pencahayaan ( 5 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 5  ; H 1 : 0 b 5  Tingkat signifikasi:  = 0.05
18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila
2 /  t t hitung   atau 2 /  t t hitung 
maka Ho ditolak
Statistik Uji : 858 . 3 2960 . 0 142 . 1 _ t hitung      koefisien SE koefisien
Kesimpulan: Ho ditolak
6. Pengujian koefisien regresi prediktor temperatur*temperatur ( 6 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 6  ; H 1 : 0 b 6  Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila
2 /  t t hitung   atau 2 /  t t hitung 
maka Ho ditolak
Statistik Uji : 872 . 0 2960 . 0 258 . 0 _ t hitung      koefisien SE koefisien
Kesimpulan: Ho diterima
7. Pengujian koefisien regresi prediktor kebisingan*pencahayaan ( 7 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 7  ; H 1 : 0 b 7  Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila
2 /  t t hitung   atau 2 /  t t hitung  maka Ho ditolak
Statistik Uji :
629 . 0 3973 . 0 250 . 0 _ t hitung      koefisien SE koefisien
Kesimpulan: Ho diterima
8. Pengujian koefisien regresi prediktor kebisingan*temperatur ( 8 b )
Hipotesis : Ho: 0 b 8  ; H 1 : 0 b 8  Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah kritis: Bila
2 / 2 /   t t t hitung    maka Ho diterima ; Bila 2 /  t t hitung   atau
2 /  t t hitung  maka Ho ditolak
Statistik Uji :
258 . 1 3973 . 0 500 . 0 _ t hitung      koefisien SE koefisien
Kesimpulan: Ho diterima
9. Pengujian koefisien regresi prediktor pencahayaan*temperatur ( 9 b )
Hipotesis : Ho:
0 b 9  ; H 1 : 0 b 8 
Tingkat signifikasi:  = 0.05 18 2    n df 101 . 2 t /2  
Daerah  kritis: Bila 2 / 2 /   t t t hitung    maka  Ho  diterima ; Bila 2 /  t t hitung   atau
2 /  t t hitung  maka Ho ditolak
Statistik Uji : 629 . 0 3973 . 0 250 . 0 _ t hitung      koefisien SE
koefisien
Kesimpulan: Ho diterima

## Perhitungan untuk memperoleh nilai maksimasi dari variabel
Penentuan taraf faktor (pemberian kode untuk masing-masing faktor ) Faktor kebisingan (K): 40 desibel (kode
1 1    ) dan 75 desibel (kode 1 1   )
Faktor pencahayaan (P) : 200 lux (kode 1 2    ) dan 700 lux (kode 1 2   )
Faktor temperatur (T) : 20 C  (kode 1 3    ) dan 35 C  (kode
1 3
  )
Penentuan taraf faktor yang bersesuaian dengan titik pusat
Faktor kebisingan (K) dengan titik pusat :
5 . 57
2 75 40   (kode 0 1   )
Faktor pencahayaan (P) dengan titik pusat :
450
2 700 200   (kode 0 2   )
Faktor temperatur (T) dengan titik pusat :
5 . 27
2 35 20   (kode 0 3   )
Penentuan hubungan antara variabel kode
3 2 1 , ,    dan variabel asli 5 . 57 5 . 17 Kebisingan 5 . 17 5 . 57 Kebisingan 1 1        ........................ persamaan 2 450 250 n Pencahayaa 250 450 n Pencahayaa 2 2        ................... persamaan 3 5 . 27 5 . 7 Temperatur 5 . 7 5 . 27 Temperatur 3 3        ...................... persamaan 4
Penentuan taraf faktor yang bersesuaian dengan nilai-nilai  Untuk 68 . 1 1    , maka 068 . 28 5 . 27 ) 68 . 1 ( 5 . 17     K Untuk 68 . 1 1   , maka 935 . 86 5 . 27 ) 68 . 1 ( 5 . 17    K Untuk 68 . 1 2    , maka 5 . 29 450 ) 68 . 1 ( 250     P Untuk 68 . 1 2   , maka 5 . 870 450 ) 68 . 1 ( 250    P Untuk 68 . 1 3    , maka 885 . 14 5 . 27 ) 68 . 1 ( 5 . 7     T Untuk 68 . 1 3   , maka 115 . 40 5 . 27 ) 68 . 1 ( 5 . 7    T
Penentuan titik 3 2 1 , ,    yang mengoptimalkan fungsi respons

## a. Syarat perlu
Dari  persamaan  4.1  apabila  didiferensiasikan  untuk  memenuhi  syarat  perlu,  maka  akan diperoleh hasil berupa sistem persamaan linear sebagai berikut :
1) 0.544 1  - 0.25 2  - 0.25 3  =  0.246 2) -0.25 1  - 2.282 2  - 0.25 3  = 0.885 3) -0.5 1  - 0.25 2  - 0.516 3  = -0.123
Perhitungan persamaan di atas :
1) 0.544 1  - 0.25 2  - 0.25 3  =  0.246
2) -0.25 1  - 2.282 2  - 0.25 3  = 0.885    -
0.794 1  + 2.032 2  =  -0.639  .................... persamaan a 1) 0.544 1  - 0.25 2  - 0.25 3  =  0.246 ) 516 . 0 ( 
3) -0.5 1  - 0.25 2  - 0.516 3  = -0.123 ) 25 . 0 (  0.281 1  - 0.129 2  -  0.129 3  = 0.127 -0.125 1  - 0.0625 2  - 0.129 3  = 0.03075 _ 0.406 1  - 0.0665 2  = 0.09625................... persamaan b
Dari  hasil  persamaan  regresi  dengan  mengeliminasikan  konstanta 3  kemudian  dilakukan proses eliminasi yang kedua, misalkan 1  di nol-kan :
persamaan a 0.794 1  + 2.032 2  =  -0.639 ) 406 . 0 (  persamaan b 0.406 1  - 0.0665 2  = 0.09625 ) 794 . 0 (  0.322 1  + 0.825 2  =  -0.259 0.322 1  - 0.0528 2  =  0.0764   _
0.8778 2  = -0.3354 2  = -0.382
Dari persamaan di atas diperoleh titik stasioner
1  = -0.382
2  = 0.172 3  = -0.2276

## b. Syarat cukup
Berikutnya perlu diperiksa apakah titik stasioner itu bersifat maksimum dengan jalan memeriksa syarat cukup. Dari persamaan regresi 1 juga dapat diturunkan matriks Hessian , H, sebagai berikut :
       

         
516 . 0 25 . 0 5 . 0 25 . 0 282 . 2 25 . 0 25 . 0 25 . 0 0.544
H
Dari matriks H dapat ditentukan nilai-nilai determinan minor utama yaitu :
544 . 0 D 1  3035 . 1 ) 25 . 0 )( 25 . 0 ( ) 282 . 2 )( 544 . 0 ( D 2        8883 . 0 H Det D 3  
Berdasarkan  persamaan  2,  3  dan  4,  maka  dapat  kita  tentukan  nilai-nilai  kebisingan, pencahayaan dan temperatur berdasarkan nilai-nilai titik stasioner yang diperoleh, dimana :
5 . 57 5 . 17 Kebisingan 1     17.5(-0.382) + 57.5 = 60.51
450 250 n
Pencahayaa 2     250(0.172) + 450 = 354.5 5 . 27 5 . 7 Temperatur 3     7.5(-0.2276) + 27.5 = 25.793
Jadi, dari perhitungan di atas dapat ditarik kesimpulan untuk pengolahan data ini seperti terlihat dalam tabel di bawah ini :
Tabel 2. Daftar Analisis Ragam Pengujian Ketepatan Model Ordo Kedua
Tabel 3 . Hasil Pengolahan Data
Titik Stasioner Persamaan Nilai Maksimal 1  = -0.382 Kebisingan 5 . 57 5 . 17 1   60.51 2  = 0.172 Pencahayaan
450 250 2   354.5 3  = -0.2276 Temperatur 5 . 27 5 . 7 3   25.793 KESIMPULAN Berdasarkan
hasil
analisis
dan pembahasan  yang  dilakukan,  maka  dalam penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  titik stasioner yang memaksimumkan respons (banyaknya kebenaran yang terjasi) yang didapat dari  hasil  pengolahan  data  adalah 1  =  -0.382,
2  =  0.172  dan 3  =  -0.2276,  titik  stasioner didapat  nilai  kebisingan  sebesar  60.51  dB, sedangkan  pencahayaan  sebesar  354.5  lux  dan temperatur  sebesar  25.793 C  dengan  respon maksimum yang diduga untuk hasil output adalah sebesar  12.  Pada  penelitian  ini  variabel  yang paling  berpengaruh  terhadap  kerja  operator adalah  pencahayaan  dengan  nilai  koefisien sebesar 0.885.

## DAFTAR PUSTAKA
Bachtiyar,  C.,  &  Amrillah,  R.  (2011).  Setting Parameter  Mesin  Press  Dengan  Metode Respon  Permukaan  pada  Pabrik  Kelapa
Sawit. Jurnal Riset Industri , V (2), 153 –160. Cahyadi, D., & Kurniawan, A. (2011). Pengukuran  Lingkungan  Fisik  Kerja  Dan Workstation Di Kantor Pos Pusat Samarinda. Jurnal Eksis , 7 (2), 1931 –1938. Hadi,  Y.,  &  Wahyudi,  S.  (2014).  Aplikasi  Metode Objective  Matrix  dan  Response  Surface Methodology. Jemis , 2 (1), 26 –33.
Myers,  R.  H.,  Montgomery,  D.  C.,  &  Anderson- Cook,  C.  M.  (2016). Response  Surface Methodology: Process and Product
Optimization  Using  Designed  Experiments . John Wiley & Sons . New Jersey.
Octaviani,  M.  A.,  Dewi,  D.  R.  S.,  &  Asrini,  L.  J.
(2017). Optimaliasi Faktor yang
Berpengaruh  pada  Kualitas  Lilin  di  UD  X dengan  Metode  Response  Surface. Jurnal Ilmiah Widya Teknik , 26 (1), 29 –38.
Oesman, T. I. (2014). Evaluasi Kondisi Lingkungan  Kerja  Pada  Bagian  Proses Pengecoran  Di  Industri  Kerajinan  Cor Alumunium  “  Ed  ”  Jogjakarta. INASEA 15 (1), 71 –78.
Sumber Keragaman DB JK KT F hitung F tabel (5%) Regresi 9 36.2 4.02 3.19 3.02 Galat 10 12.6 1.26 -    SDM 5 9.767 1.953 3.45 5.05 -    GM 5 2.833 0.567 Total 19 48.8