## PENGARUH HEAD DAN LUAS UNDERFLOW TERHADAP EFISIENSI PEMISAHAN SEDIMEN HYDROCYCLONE
Debby Rahmawati 1
Budi Santosa 2
1,2 Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Univerersitas Gunadarma
1,2 Jalan Akses Kelapa Dua Kampus G Universitas Gunadarma Jakarta
1 debbyrahmawati04@gmail.com , 2 bsantosa@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Hydrocyclone adalah suatu alat yang digunakan untuk pemisahan material padat yang ada dalam  medium  pembawa  dengan  memanfaatkan  efek  vortex  yang  ditimbulkan  dari  gaya sentrifugal.  Hydrocyclone  terdiri  dari  bagian  silinder  vertikal  dengan  bagian  bawah berbentuk  corong,  pintu  inlet  pada  sisi  atas,  pintu  underflow  di  bagian  bawah,  dan  pintu overflow  di  bagian  puncak.  Pada  penelitian  ini  akan  diketahui  bagaimana  pengaruh  head dan  luas  underflow  terhadap  efisiensi  pemisahan  sedimen  air  pada  alat  hydrocyclone. Variasi pada efisiensi hydrocyclone sebesar 94.1% disebabkan oleh head dan luas underflow dan  sisanya  sebesar  5.9%  dipengaruhi  oleh  hal  lain  yang  belum  dapat  dijelaskan  oleh variabel  yang  ada.  Antara  head  dan  efisiensi  pemisahan  sedimen  hydrocyclone  terdapat hubungan  yang  searah  namun  lemah.  Luas  underflow  dengan  efisiensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone  terjadi  korelasi  negatif  dan  memiliki  keeratan  sangat  kuat,  sedangkan  antara head  dan  luas  underflow  tidak  terdapat  hubungan.  Model  analisis  yang  paling  baik  dalam memprediksi variabel dependen (efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone) dengan adanya pengaruh  variabel  independen  (head  dan  luas  underflow)  adalah  model  regresi  linier berganda  dengan  persamaan  prediksi  Y=0.612  +  0.915  head  –  0.646  luas  underflow. Prediksi  efisiensi  pemisahan  sedimen  hydrocyclone  paling  tinggi  yang  terjadi  sebesar 98.746%  dengan  hasil  penelitian  laboratorium  sebesar  99.781%  yang  berada  pada  head 50% dan luas underflow 13% dari pintu inlet.
Kata Kunci: hydrocyclone, head, luas underflow, efisiensi pemisahan sedimen, dan air.

## HEAD AND UNDERFLOW EFFECTS OF THE WATER IN THE SEDIMENT SEPARATION EFFICIENCY HYDROCYCLONE

## Abstract
Hydrocyclone  is  a  tool  used  for  the  separation  of  solid  materials  in  the  carrier  medium  by utilizing the generated vortex effect of centrifugal force. Hydrocyclone consists of a vertical cylindrical portion with a funnel-shaped bottom part, inlet doors on the upper side, the door at the bottom of the underflow and overflow at the top of the door. In this study will be known how  widespread  the  effect  of  head  and  underflow  of  the  water  in  the  sediment  separation efficiency hydrocyclone apparatus. Variations on hydrocyclone efficiency of 94.1% due to the broad head and underflow and the remaining 5.9% is influenced by other things that can not be explained by existing variables. Between the head and sediment hydrocyclone separation
efficiency  are  unidirectional  relationship  but  weak.  Wide  underflow  with  sediment hydrocyclone  separation  efficiency  occurs  negative  correlation  is  very  strong  and  has  a closeness,  while  the  head  and  broad  underflow  there  is  no  relationship.  The  best  analysis model  in  predicting  the  dependent  variable  (sediment  hydrocyclone  separation  efficiency) with  the  influence  of  the  independent  variables  (head  and  broad  underflow)  is  a  multiple linear regression  model  with a predictive  equation Y = 0612 + 0915 head  - spacious 0646 underflow. Prediction efficiency hydrocyclone separation highest sediment that occurs at 98 746% with the results of laboratory studies of 99 781%, which is at the head of 50% and 13% of the underflow broad inlet door.
Key words: hydrocyclone, head, broad underflow, the separation efficiency of the sediment, and water

## PENDAHULUAN
Karakteristik hujan  yang tidak menentu disertai  dengan  perubahan  lingkungan  yang banyak terjadi seperti halnya perubahan tata guna  lahan  di  daerah  hulu  dapat  memicu erosi  dan  peningkatan  jumlah  sedimen dalam  jumlah  besar  dan  berdampak  pada berkurangnya  volume  efektif  saluran  dalam menam-pung  aliran  air  salah  satunya  pada lahan tadah hujan. Pada saluran tadah hujan, konsentrasi sedimen antara musim hujan dan kemarau  memiliki  perbedaan  yang  ekstrim, tingginya  konsentrasi  sedimen  disertai  hete- rogenitas  sedimen  baik  berupa  sedimen dasar  ( bed  loads )  dan  sedimen  suspensi ( suspension loads ) yang terdiri dari partikel- partikel lanau ( silt ) dan lempung ( clay ) pada suatu  ikatan  suspensi  dalam  periode  yang cukup lama di  musim  hujan dapat  membuat saluran  atau  sungai-sungai  sering  terlihat keruh, menurunkan kualitas air dan berdampak negatif pada pemakaian air untuk kebutuhan irigasi, perikanan, penyediaan air bersih  dan  lainnya  (Yusuf,  1999 ) sehingga upaya pemisahan antara air dengan sedimen terkandungnya  menjadi  hal  yang  harus diselesaikan.
Mengingat potensi lahan tadah hujan di Indonesia  cukup  besar,  tentu  permasalahan sedimentasi  harus  dengan  segera  diselesai- kan  agar  tidak  menghambat  potensi  yang ada.  Berdasarkan  karakteristik  sedimen  di sungai  dan  derajat  pemisahan  yang  diingin- kan,  sedimen  di  bangunan  air  umumnya
dikontrol  dengan  terowongan  penyaring sedimen  ( excluder  tunnel ),  kantong  lumpur ( settling  basin ),  maupun vortex  chamber type  extractor .  Namun  diantara  semuanya, kantong  lumpur  merupakan  yang  paling umum digunakan (Raju, 1999).
Di Indonesia, salah satu bentuk penanga-nan  sedimen  yang  telah  dilakukan oleh  Dinas  Pekerjaan  Umum  yaitu  melalui alat  tabung  pemusar  ( vortex  tube )  sebagai alat  perangkap  sedimen.  Selain vortex  tube , penanganan  sedimentasi  yang  terjadi  ini dapat  diupayakan  dengan  pendekatan  lain yaitu hydrocyclone . Alat ini sebagai pemisah sedimen  yang  menggunakan  metode  siklun yaitu  menerapkan  prinsip  gaya  sentrifugal dan  menimbulkan  adanya  perputaran  untuk memisahkan  materi  berdasarkan  perbedaan massa  jenis  dan  ukuran. Hydrocyclone sebelumnya telah umum diaplikasikan untuk memisahkan  partikel  di  berbagai  bidang ilmu seperti perkebunan (untuk memisahkan kelapa  sawit  dengan  pengotornya),  tambang ( mineral processing ),  kimia  ( chemical engineering ), dan pemurnian batu bara ( coal refineries ).  Walaupun  alat  yang  digunakan di  berbagai  bidang  tersebut  berbeda  satu sama  lain  namun  menerapkan  prinsip  yang sama,  dan  efisiensi  pemisahal  partikel dengan hydrocyclone ditemukan  memiliki efisiensi yang tinggi (Pandit, 2007).
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan range efisiensi  pemisahan sedimen hydrocyclone dengan  kombinasi head dan luas underflow, mengetahui model
analisis yang dapat mewakili pola hubungan head dan  luas underflow terhadap  efisensi pemisahan  sedimen hydrocyclone ,  menda- patkan  persamaan  untuk  prediksi  efisiensi pemisahan  sedimen hydrocyclone dengan kombinasi head dan  luas underflow ,  men- dapatkan  korelasi  model  regresi  antara variabel  independen  ( head dan  luas under- flow )  terhadap  variabel  dependen  (efisiensi pemisahan  sedimen hydrocyclone ),  menge- tahui  besar  dan  arah  korelasi  yang  terjadi antara  variabel head ,  luas underflow ,  dan efisiensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone , serta mendapatkan kombinasi head dan luas underflow yang  dapat  memberikan  efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone terbaik.

## Erosi dan Sedimentasi
Proses-proses  hidrologis,  secara  lang- sung atau tidak langsung, mempunyai kaitan dengan  terjadinya  erosi,  transpor  sedimen, dan  deposisi  sedimen  di  daerah  hilir.  Peru- bahan  tata  guna  lahan  juga  mempengaruhi terjadinya  erosi,  sedimentasi,  dan  selanjut- nya akan mempengaruhi kualitas air (Asdak, 1995).  Terjadinya  erosi  dan  sedimentasi dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor (Sucipto,  2008)  yaitu  erosivitas  hujan, erodibilitas  tanah,  kemiringan  dan  panjang lereng, pengelolaan tanaman, dan konservasi tanah.  Pengaruh  faktor  tersebut  yang menentukan besarnya partikel-partikel tanah dapat  terkelupas  dan  terangkut  ke  tempat
yang lebih rendah untuk kemudian masuk ke dalam sungai dan dikenal sebagai sedimen.

## Alat Pemisah Sedimen Hydrocyclone
Pengendalian sedimen yang umum  digunakan  di  saluran  atau sungai  terdiri  dari excluder  tunnel ,
kantong  lumpur  ( settling  basin ),
maupun  tabung  pemusar  atau vortex chamber  type  extractor (Pandit,
2007).  Selain  itu  terdapat  suatu  alat yang  digunakan  untuk  pemisahan material  padat  yang  ada  dalam medium  pembawa  dengan  meman- faatkan efek vortex yang ditimbulkan dari gaya sentrifugal (Widjaja, 2012) atau  yang  disebut hydrocyclone .
Hydro-cyclone atau centrifugal separator yang  dapat  dilihat  pada
Gambar 1 terdiri dari:
1. Silinder  vertikal  dengan  bagian  bawah berbentuk corong ( conical )
2. Pipa  outlet  pada  bagian  bawah  untuk mengeluarkan partikulat ( underflow )
3. Pipa  outlet  atas  untuk  mengeluarkan aliran air bersih ( overflow )
Gambar 1. Penampang Alat Hydrocyclone
Alat hydrocyclone ini  masih  dapat digunakan secara luas dikarenakan beberapa kelebihannya (Leeuwner, 2008) yaitu desain dan  cara  pengoperasiannya  yang  sederhana, struktur  alat  yang  kokoh,  kapasitas  yang besar, biaya pengoperasian yang rendah, dan fleksibilitas serta mudah dipindahkan.

## Prinsip Kerja Hydrocyclone
Dasar  operasional  dari hydrocylone yaitu memanfaatkan efek dari gaya
centrifugal dan density fluida.  Tiap  partikel sedimen  di  dalam  air,  sebagai  media  yang bergerak  mengikuti  arus  pusaran  di  dalam hydrocyclone , dipengaruhi oleh 2 gaya yang berlawanan (Athar, 2003) , yaitu:
1. Gaya  sentrifugal,  yaitu  gaya  yang mendorong  partikel-partikel  sedimen  ke dinding cone hydrocyclone .
2. Gaya yang berlawanan arah dengan gaya centrifugal yaitu  gaya  yang  mendorong menuju ke lubang dari vortex .
Gambar 2. Prinsip Kerja Hydrocyclone

## Efisiensi Hydrocyclone
Hydrocyclone umum  digunakan  untuk memisahkan  partikel  berdiameter  sekitar  10
μm  atau  lebih.  Sebagai  tinjauan  awal  untuk melihat  efisiensi  penggunaan hydrocyclone digambarkan pada Gambar 3 . berikut.
Gambar 3. Efisiensi Tipe Cyclone dan Ukuran Partikel Sumber: Widjaja, 2006.
Efisiensi  dari hydrocyclone tergantung pada:
1. Ukuran partikel
Semakin  besar  ukuran  partikel,  maka efisiensi cyclone akan  semakin  mening- kat  karena  pada  penggunaan hydro- cyclone diameter  partikel  berbanding lurus dengan terminal settling velocity .
2. Diamater dari cyclone Berdasarkan  gaya  sentrifugal,  diameter cyclone berbanding  terbalik  dengan  ga- yanya,  sehingga  semakin  kecil  diameter cyclone maka  semakin  besar  efisiensi-
nya.
3. Viskositas medium Berdasarkan  Hukum  Stokes,  semakin besar  viskositas  maka  efisiensi cyclone semakin kecil.
4. Densitas partikel Semakin  besar  densitas  partikel  maka akan semakin besar efisiensi cyclone .
5. Dust loading Semakin banyak dust loading maka akan semakin  baik  efisiensi  karena  memung- kinkan  terjadinya  tumbukan  antar  parti- kel semakin besar.
6. Inlet velocity Semakin  besar inlet  velocity maka  akan semakin besar efisiensi cyclone .

## Analisis Statistik
Statistika  dalam  penelitian  digunakan untuk  mengumpulkan,  menganalisis,  meng- interpretasi, dan mempresentasikan data agar dapat  dengan  mudah  dipahami  dan  ber- manfaat  menjawab  masalah  yang  berkaitan dengan  penelitian.  Pengujian  data  yang  la- zim  dilakukan  sebelum  penggunaan  model statistik  adalah  uji  normalitas  data,  uji  data outlier, dan uji linieritas data.

## Regresi
Analisis  data  dilakukan  dengan  meng- ukur  tingkat  regresi  antara  variabel  inde- penden  dan  dependen.  Melalui  persamaan regresi  dapat  dibuat  peramalan  apa  yang akan  terjadi  dengan  variabel  dependen  (Y) apabila  terjadi  perubahan  pada  variabel independen  (X).  Model  regresi yang mencakup  lebih  dari  satu  variabel  inde- penden  dapat  menggunakan  analisis  regresi linier  berganda  untuk  mengukur  pengaruh antara  lebih  dari  satu  variabel  prediktor (variabel  bebas)  terhadap  variabel  terikat yang memenuhi rumusan:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b n X n + e (1)
Dimana: Y =  Variabel dependen (bergantung) a =  Koefisien/konstanta regresi
b 1 , 2,…,n =  Koefisien untuk variabel X 1 ,X 2 , dan seterusnya X 1,2,…,n =  Variabel bebas ( independent/ predictor variabel ) pertama, kedua, dan seterusnya e = Error

## Korelasi
Analisis korelasi mempelajari hubungan atau asosiasi  (searah dan tidak timbal balik) antara dua variabel atau lebih. Terdapat tiga arah  korelasi  yang  menunjukkan  pola  ge- rakan  variabel  Y  terhadap  X,  yaitu  korelasi positif (searah), korelasi  negatif  (berkebali-
kan), dan korelasi nihil (tidak ada hubungan). Selain  arah  korelasi,  perlu  juga  diketahui seberapa  besar  tingkat  keeratan  hubungan antara  dua  variabel  secara  kuan-titatif  yang dinyatakan  dalan  koefisien  korelasi  yang berkisar  antara  -1  hingga  1  yang  dapat diinterpretasikan seperti tabel berikut. Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi r Interpretasi 0  – 0.50 Korelasi lemah 0.50 – 0.70 Korelasi kuat 0.70 –   1 Korelasi sangat kuat Sumber: Singgih Santoso (2012)

## METODE PENELITIAN
Rancangan  metode  penelitian  yang  di- gunakan untuk  melaksanakan rencana  pene- litian  di  laboratorium  dan  mencapai  tujuan
yang diharapkan terdiri dari beberapa tahap, yaitu  studi  literatur,  persiapan  penelitian, pelaksanaan  penelitian  laboratorium,  pe- ngumpulan  data  primer,  pengolahan  dan analisis data, dan kesimpulan.

## Rancangan Penelitian
Pada  alat  uji hydrocyclone di  labo- ratorium  seperti Gambar  4 ,  saluran  air dirancang sehingga dapat mengalirkan aliran dengan  debit  yang  bisa  diatur  melalui  pintu air sebagai pengendali debit. Dalam rancangan  ini  pintu  air  inlet  dibuat  dengan pintu  geser  horizontal  dan  pintu underflow dirancang  dengan  pintu  putar.  Tabung pemisah  sedimen  dengan  metode  siklun yang  digunakan  ( hydrocyclone )  terbuat  dari bahan  besi  dengan  bagian  yang  terdiri  dari bagian  silinder  tabung  yang  terhubung
dengan  bagian  bawah  berupa  kerucut.  Pintu outlet hydrocyclone terbagi  menjadi  2  yaitu outlet  bawah  ( underflow )  tempat  keluarnya sedimen dan juga outlet atas ( overflow ) pada bagian  puncak  alat hydrocyclone sebagai tempat  keluarnya  air  dengan  konsentrasi sedimen yang lebih sedikit. Sedangkan pintu inlet  terletak  di  bagian  sisi  atas  dari hydrocyclone .  Setting  keseluruhan  peralatan dalam pengujian laboratorium hiydrocyclone dapat dilihat pada
Gambar 5.
Gambar 5. Set Up Alat Hydrocyclone

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan dapat dilihat pada
Gambar 6,  dimana  dilakukan  peng- aturan variabel  tetap slope sebesar 36% dan bukaan  inlet  20  cm 2 .    Kemudian  variabel
bebas akan diatur mulai dari head = 100 cm hingga  140  cm  dan  bukaan underflow =  5º hingga  30º.  Pada  setiap  percobaan,  secara bersamaan  dilaku-kan  pengambilan  data konsentrasi  sedimen  dari  outlet  bawah ( underflow )  dan  outlet  atas  ( overflow ),  serta pengambilan data debit atas dan debit bawah.
Mulai I n = 30° Selesai Tidak Jn = 140 cm Ya Ya Ambil data Csd oa , Csd ob , q oa dan q ob Kemiringan, S =20 ° Head , H n J 1 =100cm → Luas Underflow , Ob n I 1 =5° → Tidak Pintu Inlet, P in = 20 cm 2 J n+1 =J n +10cm I n+1 = I n +5 ° A 2 2 45.58 100% 90 20 n n o I cm Ob x x cm  70 100% n n n J cm H x J  
Gambar 6. Diagram Alir Pengujian Laboratorium

## HASIL DAN DISKUSI

## Data Hasil Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  berupa eksperimen  alat  uji  pemisah  sedimen hydrocyclone di  laboratorium  dengan  kom- binasi head dan  luas underflow .  Nilai variabel  kontrol  alat hydrocyclone dalam penelitian  ini  ditentukan  berdasarkan  uji coba  terlebih  dahulu  dan  beberapa  per- timbangan  sehingga  ditentukan  bahwa luasnya  bukaan  pintu  inlet  sebesar  20  cm 2 dengan kemiringan saluran 20° atau sebesar 36%  (perbandingan  antara  tinggi  dengan
panjang  saluran).  Nilai  variabel  bebas (prediktor)  berupa  luas underflow yang menggunakan  pintu  putar  diatur  bervariasi sebesar  5°  s/d  30°  atau  bila  dinyatakan sebagai perbandingan luas underflow dengan luas  inlet  sebesar  12.661%  s/d  75.968%. Mengacu salah satu penelitian yang dilakukan  H.P  Pandit  (2007),  dinyatakan bahwa efisiensi maksimum umumnya berada  pada  perbandingan  luas underflow dengan  luas  inlet  sebesar  1.12%-25.5%. Rangkuman  jangkauan  data  yang  di- dapatkan  dari  penelitian  dapat  dilihat  pada Tabel 2 . sebagai berikut.
Tabel 2. Jangkauan Pengumpulan Data Penelitian
No. Parameter Simbol Satuan Nilai 1 Diameter hydrocyclone D h mm 500 2 Tinggi bagian silinder H s mm 940 3 Tinggi bagian kerucut h c mm 380 4 Beda elevasi outflow reservoir dan inlet Δh mm 700 5 Debit inlet Q in L/dtk 3.129-4.868 6 Debit underflow Q ob L/dtk 0.100-3.950 7 Debit overflow Q oa L/dtk 0.343-4.286 8 Head H % 30-50 9 Konsentrasi inlet Csd in g/L 0.146-7.902 10 Konsentrasi underflow Csd ob g/L 0.113-5.021 11 Konsentrasi overflow Csd oa g/L 0.005-4.171 12 Efisiensi E f % 42.605-99.781
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  tersebut,  didapatkan  pan- dangan mengenai hubungan kombinasi head dan  luas underflow terhadap  efisiensi  pemi-
sahan sedimen hydrocyclone yang   digam- barkan    seperti  grafik  pada Gambar  7 dibawah
Gambar 7. Hasil Penelitian Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone
Terlihat  pada Gambar  7 .  bahwa dengan  adanya  kombinasi head dan  luas underflow menyebabkan  tingkat  efisiensi hydrocyclone yang terjadi secara keseluru- han  menuju  ke  arah  kanan  atas.  Oleh karena itu, diperkirakan bahwa
peningkatan  efisi-ensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone sebanding dengan
peningkatan head namun  berbanding terbalik dengan peningkatan luas underflow .
Pengujian Data
Pengolahan data dilakukan mengguna-kan bantuan program Predictive  Analytics  SoftWare (PASW) atau Statistical  Package  for  the  Social Sciences (SPSS) melalui pengujian outlier , uji normalitas, dan uji linieritas.

## Uji Data Outlier
Deteksi data outlier dilakukan dengan menggunakan  metode  standardisasi,  yaitu meng-ubah  nilai  data  semula  menjadi dalam  bentuk  z,  kemudian  menganalisis nilai  z  tersebut.  Statistik  deskriptif  dari data yang diuji terlihat pada
Tabel 3 .
Tabel 3. Statistik Deskriptif Uji Outlier N Minimu m Maximu m Mean ( x ) Std. Deviation (σ) Efisiensi 30 0.426 0.998 0.6991 0.161373 Valid N (listwise) 30 Berdasarkan data yang ada selanjutnya dapat  dihitung  standardisasi  data  dengan nilai z melalui perhitungan seperti berikut:
1
99.781 69.919 1.851
16.137 x x z      
80.8%
87.3% 91.8% 95.6% 99.8% 71% 73% 87% 83% 90%
57% 72% 77%
77% 84%
54%
68% 76% 69%
79%
44% 54% 61% 54%
60% 43% 47% 54% 52% 56% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 5 10 15 20 25 30 E fisi en si Hydroc yc lon e Percobaan Pengaruh Head dan Luas Underflow terhadap Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone
13% 25% 38%
51%
63% 76%
Dan  hasil  secara  lengkap  dapat
dilihat
pada Tabel 4 . berikut.
Tabel 4. Standardisasi Data
No. Efisiensi (%) Z efisiensi No. Efisiensi (%) Z efisiensi No. Efisiensi (%) Z efisiensi 1 80.782 0.673 11 54.460 -0.958 21 76.889 0.432 2 71.057 0.071 12 47.210 -1.407 22 68.849 -0.066 3 57.066 -0.796 13 91.766 1.354 23 54.362 -0.964 4 54.006 -0.986 14 86.963 1.056 24 51.917 -1.115 5 44.031 -1.604 15 77.246 0.454 25 99.781 1.851 6 42.605 -1.693 16 75.758 0.362 26 90.039 1.247 7 87.263 1.075 17 60.777 -0.567 27 84.066 0.876 8 73.142 0.200 18 53.878 -0.994 28 79.352 0.585 9 71.500 0.098 19 95.640 1.594 29 60.222 -0.601 10 68.222 -0.105 20 83.002 0.811 30 55.706 -0.881
Hasil  dari  standardisasi  data  menun- jukkan  bahwa  dari  data  penelitian  yang didapatkan  tidak  menunjukkan  adanya  nilai yang  lebih  besar  dari  +2,5  atau  lebih  kecil
dari -2,5 sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada data outlier pada hasil penelitian.

## Uji Normalitas Data
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  meng- uji  apakah  dalam  model  regresi,  variabel
penggangu  atau  residual  memiliki  distribusi normal.  Suatu  data  dapat  dikatakan  baik apabila  data  yang  digunakan  dalam  pene- litian  mempunyai  atau  mendekati  pola distribusi  yang  normal  yaitu  distribusi  data dengan bentuk lonceng ( bell shaped ).
Gambar 8. Histogram Uji Asumsi Regresi (Normalitas)
Uji normalitas juga dapat dilakukan me- lalui perhitungan Kolmogorov-Smirnov
seperti
Tabel 5 berikut.
Regression Standardized Residual 3 2 1 0 -1 -2 -3 Frequency 10 8 6 4 2 0 Histogram Dependent Variable: Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone Mean =1.14E-16 Std. Dev. =0.965 N =30
Tabel 5. Hasil Uji Normalitas
Kolmogorov-Smirnov (a) Statistic df Sig. Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone .120 30 .200*
* This is a lower bound of the true significance. a  Lilliefors Significance Correction

## Berdasarkan
Tabel  5 ,  dapat  diketahui  bahwa  nilai signifikansi untuk variabel efisiensi memiliki nilai 0.200 atau berada jauh diatas 0.05 (Sig> 0.05) yang artinya data penelitian efisiensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone yang didapatkan berdistribusi normal.
Gambar 9. Plot Normal Sebaran Data
Berdasarkan Gambar  9 , terlihat bahwa sebaran  data  dari  efisiensi  pemisahan sedimen hydrocyclone berada di sekitar garis uji  yang  mengarah  ke  kanan  atas.  sehingga dengan  demikian  data  penelitian  yang  di- hasilkan  dapat  dikatakan  berdistribusi  nor- mal.

## Uji Linieritas Data
Uji  linieritas  dilakukan  untuk  menge- tahui  apakah  hubungan  antara  variabel dependen  dengan  variabel  independen  ber- sifat  linier    (lurus)    dalam    range    variabel independen tertentu.
Gambar 10. Uji Linieritas Variabel Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone dan Variabel Head
Observed Value 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 Ex pecte d N orma l 2 1 0 -1 -2 Normal Q-Q Plot of Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone Head 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 Ef is ie nsi P em is ahan Se dim en Hydroc ycl one 1.000 0.900 0.800 0.700 0.600 0.500 0.400 Fit line for Total .76 .63 .51 .38 .25 .13 Luas Underflow R Sq Linear = 0.166
Pada  pengujian  linieritas  antara  varia- bel efisiensi dan variabel head diatas terlihat bahwa garis regresi pada grafik mengarah ke arah  kanan  atas.  Hal  ini  membuktikan adanya  linieritas  searah  pada  hubungan  dua
variabel tersebut yang bisa di-artikan bahwa semakin  tinggi head maka  efisiensi  pemi- sahan  sedimen hydrocyclone akan semakin meningkat.
Gambar 11. Uji Linieritas Variabel Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone
dan Variabel Luas Underflow (Kanan)
Sedangkan sebaran dot dan garis regresi pada  grafik  uji  linieritas  variabel  efisiensi pemisahan  sedimen hydrocyclone dan  luas underflow mengarah  turun  ke  kanan  bawah. Hal  ini  mengindikasikan  adanya  hubungan yang  bersifat  linier  terbalik  diantara  kedua variabel  yang  bisa  diartikan  bahwa  semakin besar  luas underflow maka  semakin  me- nurun efisiensi pemisahan sedimen pada alat hydrocyclone . Regresi
Penelitian  yang  dilakukan  meliputi  dua variabel  independen  ( head dan  luas un- derflow )  dan  satu  variabel  dependen  (efi- siensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone ) sehingga  analisis  regresi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berupa  analisis  regresi linier berganda. Hubungan tersebut diwujud- kan dalam bentuk matematis yang dihasilkan seperti Gambar 12 berikut:
.
Gambar 12. Hasil Regresi Linier Berganda
Melihat koefisien (B) pada Gambar 12 . diatas  dapat  diketahui  persamaan  untuk model  regresi  linier  berganda  yang  dapat
digunakan  dalam  prediksi  efisiensi  pemisa- han sedimen hydrocyclone yaitu:
Luas Underflow 0.80 0.60 0.40 0.20 Ef is ie nsi P em is ahan Se dim en Hydroc ycl one 1.000 0.900 0.800 0.700 0.600 0.500 0.400 Fit line for Total .50 .46 .42 .36 .30 Head R Sq Linear = 0.775 Coefficients a .612 .046 13.339 .000
.915 .104 .408 8.755 .000 -.646 .034 -.880 -18.892 .000 (Constant) Head Luas Underflow Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone a.
Y = 0.612 + 0.915 X 1 – 0.646 X 2 (2) Dimana: Y =  Efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone X 1 = Head X 2 =  Luas Underflow
Berdasarkan  persamaan  2  tersebut, terdapat  beberapa  yang  dapat  disimpulkan yaitu:
1. Konstanta  sebesar  0.612  menyatakan bahwa  jika  tidak  ada head ataupun  luas underflow saat  dilakukan  percobaan maka  nilai  efisiensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone sebesar  0.612  atau  61.2%. Hal  ini  tentu  tidak  mungkin  terjadi karena  apabila  luas underflow bernilai  0
(pintu  outlet  tertutup)  maka  tidak  akan dapat dilakukan pemisahan sedimen dari medium  pembawanya.  Oleh  karena  itu persamaan  ini  dapat  digunakan  apabila kedua  variabel  tersebut  tidak  ada  yang bernilai nol.
2. Koefisien  regresi  0.915  menyatakan bahwa  setiap  peningkatan  (karena  koe- fisien  bertanda  +)  10% head maka  akan meningkatkan  efisiensi  pemisahan  sedi- men hydrocyclone sebesar 0.0915.
3. Koefisien  regresi  0.646  menyatakan bahwa  setiap  pengurangan  (karena koefisien bertanda -) 10% luas underflow maka akan meningkatkan efisiensi pemi- sahan  sedimen hydrocyclone sebesar 0.0646.

## Model Summary Regresi Linier Berganda
Gambar 13. Model Summary Regresi Linier Berganda
Hasil model  summary pada output regresi  linier  berganda  dapat  dilihat  pada Gambar  13 .  yang  menunjukkan  beberapa hal:
1. Koefisien korelasi (R)
Nilai  koefisien  korelasi  model
sebesar 0.970 yang menunjukkan bahwa  korelasi  atau  tingkat  keeratan hubungan  antara  variabel  independen ( head dan  luas underflow )  dengan variabel  dependen  (efisiensi  pemisahan sedimen hydrocyclone )  sebesar  97.0% yang berarti sangat kuat.
2. Koefisien determinasi ( R square ) Nilai  R square atau  koefisien  deter- minasi  menyatakan  seberapa  variasi  Y akibat  adanya  X.  Menurut  gambar  4.8,
dapat dilihat nilai R square (R 2 ) sebesar 0.941,  artinya  bahwa  variasi  yang terjadi  terhadap  efisiensi hydrocyclone sebesar  94.1%  disebabkan  oleh  variasi
head dan  luas underflow dan  sisanya sebesar  5.9%  dipengaruhi  oleh  hal  lain yang  belum  dapat  dijelaskan  oleh variabel yang ada.
3. Adjusted R square Nilai adjusted R square merupakan nilai R 2 yang  disesuaikan  sehingga  gam- barannya lebih mendekati mutu penjaja- kan  model.  Untuk  jumlah  variabel independen  yang  lebih  dari  dua,  maka akan  lebih  baik  bila  menggunakan  nilai adjusted R 2 yang  selalu  bernilai  lebih kecil dari R 2 . Berdasarkan Gambar 13 , diketahui  nilai adjusted  R  square sebesar  0.937  atau  dapat  dihitung dengan cara:
Model Summary .970 a .941 .937
.040494 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Predictors: (Constant), Luas Underflow, Head a.
    2 2 1 1 1 30 1 1 1 0.941 30 3 0.937 n
Adjusted R R n k                                   
4. Standar Error of Estimate (SEE) Kesalahan  ( error )  dari  penaksiran  mo- del diperkirakan sebesar 0.040494. Nilai SEE  tersebut  cukup  kecil  yang  berarti model  regresi  cukup  tepat  dalam
memprediksi  variabel  dependen  karena kesalahan model semakin kecil.

## Analisis Varians (ANOVA)
Analisis varians dilakukan untuk mengetahui  seberapa  besar  variabel  inde- penden  mampu  menjelaskan  variasi  pada variable tergantung
Gambar 14. ANOVA
Berdasarkan Gambar 14 , untuk validasi  model  juga  dapat  dilihat  dari  nilai probabilitas (Sig) yang memiliki nilai < 0.05 yang artinya model dapat diterima. Ukuran Keandalan Model Keeratan  hubungan  antara  hasil  model regresi  dan  penelitian  dapat  dilihat  pada Gambar 15 berikut. ANOVA b
.711 2
.355 216.778 .000 a .044 27 .002
.755 29 Regression Residual Total Model
1
Sum of Squares
df Mean Square F Sig.
Predictors: (Constant), Luas Underflow, Head a.
Dependent Variable: Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone b. y = 0.9414x + 4.099 R² = 0.9414 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 Efisien si M o d el Re g re si
Hasil Penelitian vs Model Regresi
Gambar 15. Hubungan Hasil Penelitian dan Model Regresi
Berdasarkan Gambar 15 dapat
diketahui  nilai  persamaan  linieritas  antara model  penelitian  dan  model  regresi  yang dinyatakan dalam persamaan y=mx+c dimana  dalam  penelitian  ini  didapatkan persamaan y=0.941x+0.041. Nilai m sebesar 0.941  yang  mendekati  1  berarti  bahwa persamaan  yang  di-dapatkan  telah  cukup
baik  dan  layak  digunakan  untuk  prediksi efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone .

## Korelasi
Analisis  korelasi  dilakukan  untuk menguji apakah antara dua variabel terdapat hubungan  yang  signifikan  dan  bagaimana arah  hubungan  serta  besar  atau  kekuatan hubungan tersebut.
Gambar 16. Korelasi Pearson
Korelasi  antara  variabel  efisiensi pemisahan  sedimen hydrocyclone dengan variabel head diketahui  sebesar  0.408  yang berarti:
1. Arah  korelasi  positif,  yang  berarti semakin  besar  nilai head maka  efisiensi pemisahan  sedimen hydrocyclone akan semakin besar pula dan sebaliknya.
2. Besar  korelasi  0.408  atau  berada dibawah  0.5.  Angka  korelasi  yang berada  dibawah  0.5  dianggap  sebagai korelasi  yang  lemah  (Santoso,  2012).
Sehingga  dapat  diartikan  bahwa head berkorelasi  lemah  terhadap  efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone .
Sedangkan  korelasi  antara  variable efisuensi  pemisahan  sedimen  hydrocyclone dengan  variable  luas  underflow  diketahui sebesar -0.880 yang berarti:
1. Arah  korelasi  negatif,  sehingga  semakin kecil  nilai  luas underflow maka  efisiensi pemisahan  sedimen hydrocyclone akan semakin besar, dan sebaliknya.
2. Besar  korelasi  0.880  atau  berada  diatas 0.7  (mendekati  1).  Angka  korelasi  yang berada  diatas  0.7  dianggap  sebagai korelasi  sangat  kuat  (Santoso,  2012). Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  luas underflow berkorelasi  sangat  kuat  terha- dap  efisiensi  pemisahan  sedimen hydro- cyclone .
Untuk korelasi antara variabel head dan luas underflow memiliki nilai 0 yang berarti bahwa antara variabel head tidak berkorelasi atau  memiliki  hubungan  dengan  variabel luas underflow.

## SIMPULAN
Correlations 1 .408* -.880** .025 .000
30 30 30 .408* 1 .000 .025 1.000 30 30 30 -.880** .000 1 .000 1.000 30 30 30 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone Head Luas Underflow Efisiensi Pemisahan Sedimen Hydrocyclone Head Luas Underflow Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah dilakukan dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Range  efisiensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone yang  didapatkan  dari pengaruh head dan luas underflow sebe- sar  42.605%  (pada  kondisi head 30% dan luas underflow 76%) sampai dengan 99.781%  (pada  kondisi head 50%  dan luas underflow 13%).
2. Model  analisis  yang  dapat  digunakan dengan  baik  dalam  menggambarkan pola hubungan head dan luas underflow terhadap  efisiensi  pemisahan  sedimen hydrocyclone yaitu  model  regresi  linier berganda.
3. Persamaan model regresi linier
berganda  untuk  memprediksi  efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone dengan pengaruh head dan luas underflow yaitu Y = 0.612 + 0.915 head – 0.646 luas underflow .
4. Nilai  R 2 pada  korelasi  model  variabel independen  ( head dan  luas underflow ) terhadap  variabel  dependen  (efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone ) sebesar  0.941  artinya  variasi  yang terjadi  terhadap  efisiensi  pemisahan sedimen hydrocyclone sebesar  94.1% disebabkan  oleh  variasi head dan  luas underflow dan  sisanya  sebesar  5.9% dipengaruhi  oleh  hal  lain  yang  belum dapat dijelaskan oleh variabel yang ada.
5. Korelasi  pada head dengan  efisiensi pemisahan sedimen hydrocyclone sebesar  0.408  yang  berarti  terdapat hubungan  yang  searah  namun  lemah. Pada  hubungan  luas underflow dengan efisiensi  pemisahan  sedimen hydro- cyclone terjadi  korelasi  negatif  dan memiliki  keeratan  sangat  kuat  (-0.880). Sedangkan  antara head dan  luas underflow tidak ada korelasi (nol).
6. Kombinasi  variable  independen  yang diprediksi  dapat  digunakan  untuk  men- dapatkan  efisiensi  pemisahan  sedimen paling  tinggi  yaitu  pada  head  50%  dan luas  underflow  13%  dengan  diprediksi
efisien  hydrocyclone  sebesar  98.746% dan hasil penelitian sebesar 99.781%.

## DAFTAR PUSTAKA
Asdak, C. 1995. Hidrologi dan Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai .  Yogyakarta:
Gadjah Mada University Press.
Athar, M., U.C. Kothyari, R.J. Garde. 2003.
Distribution  of  Sediment  Concentration In The Vortex Chamber Type Sediment Extractor. Jurnal of Hydraulic Research Vol. 41 No.4, pp. 427-438.
Leeuwner,  M.J.  dan  J.J  Eksteen.  2008.
Computational  Fluid  Dynamic  Model- ing  of  Two  Phase  Flow  in  a  Hydro- cyclone. The  Journal  of  Southern African Institute of Mining and
Metallurgy Vol. 108 , pp. 231-236. Pandit, H.P., 2007. Hydrocyclone: Alternative Device for Sediment Handling  in  ROR  Projects. Nepal: Department  of  Civil Engineering, Institute  of  Engineering,  Tribhuvan University
Raju,  Rangga  K.G.,  U.C.  Kothyari,  Somya Srivastav, Manish Saxena. 1999.
Sediment Removal Efficiency of Settling  Basins. Journal  of  Irrigation and Drainage Engineering , pp. 308-314. Santoso, Singgih. 2012. Aplikasi SPSS pada Statistik  Non  Parametrik .  Jakarta:  PT. Elex Media Komputindo.
Sucipto. 2008. Kajian Sedimentasi di Sungai Kaligarang  dalam  Upaya  Pengelolaan Daerah  Aliran  Sungai  Kaligarang- Semarang . Semarang: Program Pascasarjana  Universitas  Diponogoro. Thesis
Widjaja,  Tri.  2006. Pengendalian  Pen- cemaran Udara Cyclone . Teknik Kimia ITS
Yusuf,  Rakhmat  dan  Bambang  Agus Kironoto.1999.  Pengukuran  dan  Pre- diksi Distribusi Sedimen Suspensi pada Saluran  Terbuka.  Semarang: Jurnal Teknik Sipil Unika Soegijapranata
.