## Pemodelan  Faktor  Penentu  Produksi  Kilang  Pengolahan
Crude Oil Menggunakan Miltiple Linear Regression
Irvan Miftahul Khair 1 , Yelita Anggiane Iskandar 1*
1 Program Studi Teknik Logistik, Universitas Pertamina, Indonesia

## ABSTRAK
PT Kilang Pertamina Internasional, Refinery Unit (RU) VI Balongan merupakan salah satu kilang pengolahan crude oil menjadi produk-produk BBM, non BBM, dan produk lainnya yang dikelola PT Pertamina. Refinery Planning and Optimization (RPO) merupakan salah satu divisi di RU VI Ba-longan yang mengelola, mengatur, dan mengendalikan perencanaan dan operasional rantai pa-sok  kilang  secara  efektif  dan  efisien.  Di  RU  VI  Balongan,  terdapat  kilang Residue  Catalytic Cracking (RCC) yang diketahui memiliki perbedaan aktual yield dengan model matematis perhi- tungannya  sehingga  berpengaruh  terhadap  proses  produksi.  Mempertimbangkan  kondisi  ini, perlu dila-kukan perbaikan model existing menggunakan data terbaru untuk meminimasi devi- asi antara yield perhitungan dan aktual sehingga batasan operasional RCC yang digunakan se- bagai boundary value tidak dilanggar. Penelitian ini mencakup analisis faktor pengaruh data fisik kilang seperti suhu, kapasitas, dan lain lain terhadap hasil produksi di kilang RCC menggunakan multiple  linear  regression .  Dengan  nilai error model  matematis  dibandingkan  kondisi  aktual, yang  diketahui  sa-ngat  kecil  maka  model  matematis  ini  dapat  diterapkan  pada  produksi  RCC periode berikutnya.
Kata Kunci : Analisis Faktor, Model Matematis, Multiple Linear Regression , Crude Oil , dan Residue Catalytic Cracking
yelita.ai@universitaspertamina.ac.id

## 1. Pendahuluan
PT  Kilang  Pertamina  Internasional, Refinery Unit (RU) VI Balongan merupakan unit kilang yang  digunakan  untuk  memproses crude  oil menjadi  BBM,  bahan  bakar  khusus  (BBK), dan  non  BBM  (NBBM)  yaitu Crude  Distilla- tion  Unit (CDU), Residue  Catalytic  Cracking (RCC), Hydrotrating  Unit (HTU), Naphtha Processing  Unit (NPU),  dan  lain-lain.  Premi- um,  Pertalite,  Pertamax,  Pertamax  Turbo, Solar, Avtur, Liquefied Petroleum Gas (LPG), dan  Propylene  a-dalah  beberapa  produk hasil produksi unggulannya [1].
RU  VI  Balongan  memiliki  divisi  yang  bertu- gas mengendalikan aliran minyak saat pros- es  produksi  yaitu Refinery  Planning  and  Op- timization (RPO). Kegiatan fungsi RPO adalah me-ngelola,  mengatur,  dan  mengendalikan kegi-atan perencanaan  dan  rantai  pasok  ba- han  baku  serta  produk  Kilang  RU  VI  Balon- gan secara efektif dan efisien sehingga kilang dapat  beroperasi  untuk  menghasilkan  pro- duk  BBM,  BBK,  dan  NBBM  sesuai  rencana, de-ngan  tetap  menjaga  kuantitas  dan  kuali- tas  demi  mencapai gross  margin yang maksimal.
Satu  diantara  kilang  yang  berpengaruh  san- gat  besar  pada  produksi  BBM,  BBK,  dan NBBM  adalah Residue  Catalytic  Cracke .  RCC ini mengubah residu (sekitar 62% dari total feed ) menjadi minyak ringan yang lebih ber- nilai  sehingga  perlu  direncanakan  dengan cermat.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  model matematis  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk mengkalkulasi  kebutuhan  produksi  kilang RCC demi  me-ningkatkan dan  mengoptimal- kan proses pro-duksi.
Selain itu, untuk menunjang pengelolaan ke- giatan rantai pasok dibutuhkan juga aktivitas peramalan  permintaan  hasil  produksi  yaitu jenis pengambilan keputusan yang digunakan  sebagai  dasar  untuk  memetakan detail  ren-cana  produksi.  Peramalan  per- mintaan  digu-nakan  untuk  memperkirakan permintaan  untuk  barang-barang  bebas  ( in- dependent ) seperti perkiraan jumlah produk yang  dihasilkan  atau  diselesaikan  [2],  tidak terkecuali  produk  hasil  pengilangan  minyak mentah.
Gambar  1 mengilustrasikan  penjelasan  ket- erkaitan  masalah  pada  penelitian  ini  hingga
pada keputusan dibutuhkan pembuatan mo- del analisis faktor untuk menentukan jumlah produksi kilang minyak RCC di RU VI Balon- gan. Regresi linier berganda adalah salah sa- tu  teknik  statistik  yang  paling  umum digunakan.  Regresi  linier  berganda  dapat dipandang sebagai perpanjangan dari regresi linier  dasar dimana terdapat  beberapa  vari- abel penjelas. Istilah linier digunakan karena dianggap  bah-wa  Y  terhubung  langsung kepada  kombinasi  linier  dari  variabel  pen- jelas dalam regresi li-nier berganda [3]. Ana- lisis regresi berganda juga sangat efektif da- lam  situasi  eksperimen-tal  dimana  peneliti dapat mengontrol variabel independen. Var- iabel independen tunggal dalam model tidak cukup  karena  beberapa  fak-tor  penting mempengaruhi  variabel  terikat  dengan  san- gat  berbeda.  Dengan  menyesuai-kan  persa- maan  linier  dengan  data  yang  diamati,  re- gresi  linier  berganda  mencoba  menggam- barkan hubungan antara dua atau lebih vari- abel  bebas  dengan  variabel  terikat.  Setiap nilai  variabel  bebas  X  sesuai  dengan  nilai variabel terikat Y [4].
Gambar 1. Diagram Keterkaitan Masalah
Kemudian pada  Tabel  1  dapat  dilihat aktual yield produk kilang RCC pada bulan Agustus 2022 sedangkan perbedaan antara hasil per- hitungan yield periode  sebelumnya  dengan kondisi  aktual  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Pada tabel tampak ada kebutuhan pembaru- an  model  sebelumnya  agar  proses  produksi selanjutnya  dapat  direncanakan  dengan lebih  baik  yaitu  yang  mampu  meminimasi
deviasi antara yield perhitungan dan aktual- nya  sehingga  batasan  operasional  RCC  yang diguna-kan  sebagai boundary  value tidak dilanggar dengan ketentuan sbb:
1. Yield Coke  hasil running model  dijaga pada nilai minimal 35.5 tph (Total Petro- leum Hydrocarbon) maksimal 45 tph un- tuk  mempertahankan  kinerja regenera- tor .  Dalam  kondisi  dimana  didapatkan
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2022) Vol. 2 No. 2 https://doi.org/10.56026/IJoEM/2022/2.2/2014
yield Coke  yang  rendah  maka  dapat  dil- akukan penyesuaian recycle DCO.
2. Yield Propylene  dan  LPG  hasil running
maksimum 91 tph karena batasan kapa- sitas pompa mixed LPG.
3. Yield RCC  Naphtha  hasil running maksi- mum 240 tph terkait batasan operasional light end system yang tertangkap saat ca- pacity test operasional RCC.
Tabel 1. Aktual Yield Kilang RCC
Aktual Yield (%) Tanggal LCO Naphtha LPG Off Gas Propylene Coke 01-Aug 7.32 51.40 11.80 4.80 5.48 9.73 02-Aug 7.70 50.96 11.64 4.79 5.46 9.71 03-Aug 7.65 49.67 11.70 4.75 5.27 9.73 04-Aug 7.81 48.29 11.81 4.56 5.16 9.73 05-Aug 8.13 49.59 11.43 4.56 5.45 9.74 06-Aug 8.33 50.12 11.34 4.82 5.20 9.70 07-Aug 8.11 49.75 11.81 4.87 5.24 9.76 08-Aug 8.15 49.63 12.02 4.86 5.21 9.75 09-Aug 8.01 49.54 11.86 4.76 5.38 9.70 10-Aug 7.66 52.38 12.64 4.34 5.44 9.52 Tabel 2. Perbedaan Perhitungan % Yield Produk RCC vs Kondisi Aktual Perbedaan Yield Produk RCC Tanggal DCO LCO Naphtha LPG Off Gas Propylene Coke 01-Aug 4.54% 15.01% 13.85% 8.16% 9.15% 12.35% 6.08% 02-Aug 5.71% 7.55% 12.66% 6.28% 8.45% 12.15% 6.83% 03-Aug 7.12% 5.69% 9.48% 6.07% 9.74% 7.99% 6.34% 04-Aug 14.41% 20.06% 14.43% 11.70% 14.14% 15.34% 7.31% 05-Aug 11.83% 12.93% 15.63% 8.05% 14.41% 18.58% 7.04% 06-Aug 2.84% 6.67% 13.16% 5.02% 3.59% 10.31% 9.18% 07-Aug 0.66% 7.56% 11.70% 8.84% 5.41% 8.88% 6.82% 08-Aug 21.97% 26.91% 22.36% 17.26% 10.05% 21.99% 6.31% 09-Aug 6.67% 6.41% 12.36% 9.96% 14.31% 12.22% 4.61% 10-Aug 19.87% 9.99% 17.86% 15.89% 28.57% 14.51% 5.39% Pada  persamaan multiple  linear  regression untuk  bulan  Juni  2022,  yang  dipertim- bangkan  terbatas  pada  faktor recycle DCO, temperatur reaktor, dan MCRT feed sehingga perlu ditam-bahkan beberapa faktor lain un- tuk  meminimasi  deviasi  tersebut  dan  mem- buat persama-an baru yang memiliki deviasi yang lebih kecil dibandingkan kondisi aktual. Maka  pada  pe-nelitian  ini  ingin  diketahui bagaimana  pe-ngaruh  MCRT feed ,  API,  tem- peratur  reaktor,  DCO inject ,  kapasitas  RCC, MCRT  AR,  DMAR  Ratio  (%),  dan  ON  RCC Naphta terhadap pro-duksi DCO, LCO, Naph- tha,  LPG,  Off  Gas,  Propylene,  dan  Coke.  Lalu ingin  dicari  tahu  juga  berapa  besar  persen
error yield RCC  yang  diperoleh  dari  perhi- tungan dengan model multiple linear regres- sion dibandingkan dengan kondisi aktualnya.

## 2. Metode
Berikut  adalah  metodologi  penelitian  yang di-gunakan pada penelitian ini, dapat dilihat pa-da  Gambar  2  dengan  tahapan  sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah
Melakukan  penentuan  identifikasi  masalah- masalah yang terjadi di PT Kilang Pertamina Internasional,  RU  VI  Balongan  khususnya  di
divisi  RPO  yang  menjadi  latar  belakang  dan fokus penelitian.
Gambar 2. Metodologi Penelitian b. Penentuan Tujuan Penelitian Setelah mengidentifikasi dan merumuskan  masalah  kemudian  tujuan pada  penelitian  ini  ditentukan  untuk menyelesaikan masa-lah yaitu menganalisis pengaruh faktor-faktor yang mempengaruhi Yield unit  RCC  di  RU  VI Balongan dan menentukan model matematis  yang  tepat  untuk  mengopti- mal-kan produksi di unit RCC.
c. Studi Literatur
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan li- teratur penelitian pendahulu untuk meng- analisis  metode  terbaik  untuk  me- nyelesai-kan masalah penelitian ini. d. Pengumpulan Data Ditahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data dengan  melakukan  pengamatan  langsung dan wawancara dengan pihak perusahaan.  Data-data  terkait  yang diperlukan dian-taranya  adalah  data  per- sentase Yield RCC feed , faktor-faktor yang mempengaruhi  produksi  RCC,  dan  lain- lain  pada  tanggal  1  hingga  30  Agustus 2022.
e. Input Data Pada  tahap  ini,  dilakukan  penyaringan dan  pemilihan  data  yang  selanjutnya diguna-kan  pada  model multiple  linear regression yaitu  MCRT,  API,  DCO inject ,
dan  persen-tase Yield produk  yang dihasilkan di unit RCC. f. Normalisasi Data Sebelum melakukan analisis regresi linier berganda,  beberapa  pengujian  seperti nor-malitas, multikolinearitas, dan heteroske-dastisitas  harus  dilakukan untuk  mengu-rangi  risiko  menciptakan ketidakpastian  persamaan  regresi  yang disusun  [5]  maka  pada  tahapan  ini dilakukan  normalisasi  data  dengan  taha- pan menghilangkan re-dundansi (pengulangan)  data,  menstanda-risasi data  untuk  mendapatkan  hasil  per- hitungan yang lebih baik yakni dengan ca- ra  seperti  menghilangkan  data outlier , menghapus data yang tidak lengkap, dll.
g. Menentukan Variabel X dan Y Model Variabel  Y  merupakan  variabel  terikat  di sini  merupakan  produk  hasil  produksi oleh  unit  RCC  yang  akan  dicari  model matematisnya  untuk  selanjutnya  diman- faatkan  pada  peramalan  produksi.  Varia- bel  X  yaitu  merupakan  variabel  bebas yang  akan  mempengaruhi  produksi  RCC seperti MCRT, API, DCO inject , dsb.
h. Uji  Asumsi  Klasik Multiple  Linear  Re- gression Dilakukan  pengujian  seperti  normalitas, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas untuk  mengurangi  ketidakpastian  dan memastikan  persamaan  regresi  yang  di-
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2022) Vol. 2 No. 2 https://doi.org/10.56026/IJoEM/2022/2.2/2014
gunakan  memiliki  akurasi  estimasi  yang baik, tidak bias, dan konsisten.
i. Membuat Model Multiple Linear Regression Pembuatan  model  dilakukan  mengguna- kan software SPSS untuk membuat model multiple  linear  regression  pada  setiap produk hasil dari unit RCC.
j. Uji Nilai Error Setelah model ditentukan, perlu dilakukan uji error dengan membandingkan hasil perhitungan model multiple linear re-gression dengan kondisi aktual  dan  apabila  nilai error kecil  maka dapat dilanjutkan proses selanjutnya.
k. Analisis Hasil
Setelah  mendapatkan  model  matematis pada  setiap  produk  maka  akan  dianalisis error untuk  membandingkan  kondisi  ak- tual  dengan  perhitungan  menggunakan MAPE  dan  MSE  untuk  mengevaluasi model  dari multiple  linear  regression . Mean  Ab-solute  Percentage  Error (MAPE) adalah perbedaan absolut rata-rata antara nilai  yang  diharapkan  dan  nilai  aktual, yang di-nyatakan sebagai persentase hasil reali-sasi.  MAPE  dapat  digunakan  untuk menilai hasil ramalan untuk menunjukkan tingkat akurasi dan tingkat realisasi angka rama-lan  [6]  dengan  nilai  kriteria  MAPE menu-rut  [7]  harus  kurang  dari  10% untuk  bisa  menyimpulkan  bahwa  model yang dihasil-kan sudah sangat baik.
Mean Square Error (MSE) juga digunakan karena  keandalannya  memberikan  risiko yang  tidak  terlalu  besar  sebagai  pem- banding hasil sehingga tepat untuk proses forecasting [8].
l. Kesimpulan
Pada  tahap  ini  dilakukan  penarikan  kes- im-pulan yang didasarkan pada hasil yang di-peroleh  pada  tahapan  pengolahan  dan a-nalisis  data  dan  diajukan  rekomendasi un-tuk  perencanaan  produksi  pada  masa mendatang.

## 3. Pembahasan
Data  operasional  yang  digunakan  adalah data  operasional  unit  RCC  pada  bulan Agustus  2022.  Data  operasional  yang digunakan  seba-gai  variabel  bebas  pada
model multiple linear regression operasional RCC adalah sebagai berikut:
a. MCRT
Micro Carbon Residue Test yaitu nilai per- sentase  karbon  dalam  minyak  mentah. Ob-servasi pengaruh MCRT RCC dilakukan  un-tuk  melihat  pergerakan Yield produk RCC.
b. DCO Inject dan Temperatur Reaktor DCO inject adalah  produk  DCO  yang  di- recycle ke  reaktor.  Observasi  pengaruh DCO inject dan  temperatur  reaktor  ter- hadap  pergerakan Yield produk  RCC  ber- kaitan  dengan  parameter  yang  dapat  di- atur untuk menyesuaikan kebutuhan ope- rasional  dan  pencapaian  target Yield RCC yang diharapkan.
c. API API adalah indeks kerapatan minyak men- tah atau produk olahan yang umum digu- nakan.  API  adalah  singkatan  dari American  Petroleum  Institute yang merupakan  orga-nisasi  industri  yang menciptakan ukuran ini.
d. Kapasitas RCC Kapasitas  RCC  adalah  jumlah  minyak men-tah  yang  masuk  ke  reaktor  sesuai volume yang telah diukur.

## e. DMAR Ratio
Rasio ini merupakan perbandingan Deme- talized  Armospheric  Residue (DMAR)  dari produk unit ARHDM dan Atmospheric Re- sidue dari bottom  product  unit CDU  yang masuk  ke  dalam  unit  RCC  dimana  RCC feed adalah jumlah AR dan DMAR.
f. ON RCC Naphta Yaitu jumlah Naphtha yang terdapat di da- lam unit RCC.
Data  operasional  yang  digunakan  untuk menjadi variabel terikat ( dependent ) men- cakup  DCO  ( Decant  Oil ),  LCO ( Light  Cycle Oil ),  Naphtha,  LPG  (Liquefied  Petroleum Gas), Off Gas, Propylene, dan Coke.
A. Uji  Asumsi  Klasik Multiple  Linear  Re- gression
Pertama dilakukan uji normalitas melalui P- P  Plot  Normal.  Standarisasi  regresi
digunakan  untuk  menentukan  apakah  data terdistribusi normal atau tidak. Jika penyeb- aran  titik-titik  menyebar  pada  garis  lurus (diagonal)  dan  menjauh  dari  garis  lurus (sedikit menjauh) maka data tidak terdistri- busi  normal.  Uji  normalisasi  dilakukan  pada
semua  variabel  terikat.  Dari  hasil  uji diketahui  bahwa  data  terdistribusi  normal karena  titik-titik  dalam  data  mengikuti  pola garis  lurus,  contohnya  pada  variabel  Coke pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Normal P-P Plot Regression Standardized Residual Coke
Selanjutnya  dilakukan  uji  multikolinearitas dengan  memeriksa nilai  VIF  ( Variance  Infla- tion Factor ). Jika nilai VIF kurang dari 10,00 maka data dianggap tidak memiliki multiko- linearitas.  Jika  angka  VIF  sama  dengan  atau lebih  dari 10,00  maka data  menunjukkan a- danya  multikolinearitas.  Salah  satu  hasil  uji ini  seperti  pada  Tabel  3.  Dikarenakan  nilai VIF  pada  setiap  variabel  bebas  lebih  kecil dari  10,00  dan  lebih  besar  dari  1,00  maka dapat disimpulkan bahwa setiap variabel ini tidak mengalami multikolinearitas.
Uji  selanjutnya  adalah  uji  heteroskedastis- itas. Terdapat 2 kondisi pada uji ini yaitu:
1.  H 0 : Tidak ada gejala heteroskedastisitas apabila  tidak  ada  pola  yang  jelas,  seperti  ti- tik-titik menyebar di atas dan di bawah ang- ka 0 pada sumbu Y.
2.  H a :  Ada  gejala  heteroskedastisitas  apa- bila ada pola tertentu yang jelas, seperti titik- titik  membentuk  pola  tertentu  yang  teratur (bergelombang,  melebar  kemudian  me- nyempit).
Salah satu hasil uji ini seperti pada Gambar 4. Dikarenakan  pada  pengolahan  data,  tidak ter-lihat  pola  yang  jelas,  dan  titik-titik  me- nyebar  di  atas  dan  di  bawah  angka  0  pada sumbu Y maka dikatakan tidak terdapat het- eroskedastisitas pada data.
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas DCO
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) -411.813 142.036 -2.899 .007
Temp_Reactor .803 .270 .490 2.971 .006 1.000 1.000 a. Dependent Variable: DCO

## Gambar 4. Uji Heteroskedastisitas DCO
B. Hasil  Pengolahan  Data  dan  Penyusu- nan Model Multiple Linear Regression
Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan software SPSS dengan metode stepwise yaitu memasukkan  variabel  bebas  yang  mempu- nyai  nilai  signifikan  atau  yang  berpengaruh terbesar  terhadap  variabel  terikat.  Hal  ini dilakukan  secara  terus-menerus  sampai semua variabel bebas mempunyai kontribusi signifikan.  Uji  F  dalam  model  regresi  dit- erapkan  untuk  mengetahui  apakah  semua
variabel  be-bas  (secara  simultan/bersama- sama)  mem-pengaruhi  variabel  terikat. Dapat dilihat dari nilai signifikan yaitu 0.006 yaitu lebih kecil dari 0.05 maka secara simul- tan  temperatur  reaktor  berpengaruh  signif- ikan terhadap pro-duksi DCO (Tabel 4).
Setelah  pengolahan  data  selesai,  kemudian di-lakukan  rekapitulasi  untuk  mempermu- dah  mengetahui  model multiple  linear  re- gression lengkap, seperti pada Tabel 5.
Tabel 4. Uji F Variabel DCO
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 4.053 1 4.053 8.829 .006 b Residual 12.854 28 .459 Total 16.907 29 a. Dependent Variable: DCO b. Predictors: (Constant), Temp_Reactor Tabel 5. Rekapitulasi Persamaan Multiple Linear Regression
Rumus Regresi Varibel Terikat Koefisien MCRT Feed API Temp Reaktor DCO Inject Cap RCC MCRT AR DMAR Ratio Naphta Off gas -88.153 0.193 0.025 -0.101 DCO -411.813 0.803 LCO -38.947 0.831 -0.24 0.618
Rumus Regresi Varibel Terikat Koefisien MCRT Feed API Temp Reaktor DCO Inject Cap RCC MCRT AR DMAR Ratio Naphta Napta 46.549 -0.197 -0.777 0.182 LPG 15.928 -0.098 -0.345 Propylene 1.78 0.069 0.03 Coke 46.858 0.084 -0.059 0.015 -0.145 0.108 0.019 0.036
C. Penentuan Nilai Error
Penentuan nilai error perlu dilakukan untuk memastikan bahwa model multiple linear re- gression telah  mencerminkan  kondisi  aktual dan menjadi evaluasi model terhadap kondi- si  aktual.  Dua  jenis error yang  digunakan adalah Mean  Absolute  Percentage  Error
(MAPE)  dan Mean  Squared  Error (MSE), dengan hasil seperti pada Tabel 6.
Terlihat  bahwa  nilai  MAPE  dari  model  ku- rang dari 10% maka model dikatakan sangat baik  untuk  menggambarkan  kondisi  aktual. Lalu  tampak  pula  bahwa  nilai  MSE  model sangat kecil maka model disimpulkan sangat baik untuk menggambarkan kondisi aktual.
Tabel 6. Nilai Error Error DCO LCO Naphtha LPG Off Gas Propylene Coke MAPE 5.793 4.290 3.233 2.109 4.400 3.581 1.319 MSE 0.496 0.191 3.951 0.114 0.056 0.059 0.0183 4. Kesimpulan
Pada penelitian ini, dilakukan analisis terkait variabel-variabel  yang  mempengaruhi  pro- duksi kilang RCC terhadap produk RCC yang diproduksi  oleh  PT  Kilang  Pertamina  Inter- na-sional,  Refinery  Unit  VI  Balongan  ber- dasarkan pengolahan data dan analisis hasil ekspe-rimen,  diketahui  bahwa  produk  DCO dipe-ngaruhi oleh temperatur reaktor secara positif,  produk  LCO  dipengaruhi  oleh  MCRT AR se-cara positif, DMAR Ratio berpengaruh nega-tif,  dan  On  RCC  Naptha  berpengaruh positif. Produk Naptha dipengaruhi oleh DCO inject secara negatif, MCRT AR berpengaruh negatif, dan DMAR Ratio berpengaruh positif. Produk  LPG  dipengaruhi  oleh  DCO  inject secara  nega-tif,  dan  MCRT  AR  berpengaruh negatif.  Kemu-dian  produk  Propylene  di- pengaruhi oleh API secara positif dan DMAR Ratio  secara  positif.  Produk  Coke  di- pengaruhi  oleh  MCRT  Feed  se-cara  positif, Temperatur  Reaktor  berpenga-ruh  negatif, DCO  inject  berpengaruh  positif,  Kapasitas RCC  berpengaruh  negatif,  MCRT  AR  ber- pengaruh  positif,  DMAR  Ratio  berpenga-ruh positif, dan On RCC Naptha berpengaruh pos- itif terhadap Yield.
Persamaan multiple linear regression penca- paian  Yield  Produk  RCC  direkomendasikan untuk digunakan sebagai parameter pemba- ruan model Linear Programming yang sudah ada  sehingga  pencapaian  target  Yield  dapat sesuai dengan kondisi operasi RCC dan kuali- tas Charge Feed yang tersedia. Untuk menja- ga  deviasi  antara  nilai  perhitungan  dengan aktu-al  seminimal  mungkin  maka  perlu  dil- akukan pembaruan  rutin dalam  per  periode terutama  apabila  terjadi  perubahan  yang signifikan pada operasional RCC.

## Daftar Pustaka
[1] H.  E.  Nur’ain  and  N.  Hidayati,  "laporan magang PT Pertamina (persero) Refinery Unit VI Balongan-Indramayu Jawa Barat," Universitas Internasional Semen Indone- sia, Gresik, 2021.
[2]  Sulistyono and W. Sulistiyowati, Perama- lan  Produksi  dengan  Metode  Regresi  Li- nier Berganda, Sidoarjo, 2017.
[3]  M. Tranmer and M. Elliot, "Multiple Line- ar  Regression," Cathie  Marsh  Centre  For Census and Survey Research”.
[4]  A. S. Jeeva and W. W. Guo, "Supply Chain Flexibility  Assessment  by  Multivariate," 2010.
Indonesian Journal of Energy and Mineral (2022) Vol. 2 No. 2 https://doi.org/10.56026/IJoEM/2022/2.2/2014
[5]  G.  Mardiatmoko,  "Pentingnya  uji  asumsi klasik  pada  analisis  regresi  linear  ber- ganda  (Studi  Kasus  penyusunan  persa- maan allometrik kenari muda [Canarium Indicum  L.])," Jurnal  Ilmu  Matematika dan Terapan, 2020.
[6]  B.  Putro,  M.  T.  Furqon  and  S.  H.  Wijoyo, "Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian Air  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing (Studi Kasus : PDAM Kota Ma-
lang)," J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, 2018.
[7]  Setiyoutami, "Prediksi Kunjungan Pasien Poli Bedah di Rumah Sakit," Tugas Akhir Jurusan Sistem Informasi FTIf ITS, 2012.
[8]  M.  A.  Maricar,  "Analisa  Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Expo- nential Smoothing untuk Sistem Perama- lan  Pendapatan  pada  Perusahaan  XYZ,"
Jurnal Sistem dan Informatika, 2019.