Abstrak— Kebutuhan  energi  nasional  hingga  tahun  2050 diprediksikan  akan  terus  meningkat  akibat  kebutuhan  energi pada  sektor  transportasi  dan  industri  yang  tinggi.  Sumber energi  yang  digunakan  saat  ini  mayoritas  berasal  dari  energi fosil.  Energi  fosil  merupakan  sumber  energi  tak  terbarukan sehingga lambat laun akan habis. Penurunan cadangan energi fosil  tersebut  menjadi  salah  satu  faktor  untuk  mulai menggunakan  Energi  Baru  dan  Terbarukan  (EBT).  Inovasi yang  diberikan  adalah  penggunaan  bahan  bakar  nabati (biofuel). Selain  penggunaan biofuel, pengembangan teknologi pada  bidang  otomotif  dirasa  perlu  untuk  mengatasi permasalahan tersebut. Penerapan tekonologi otomotif berbasis sumber  energi  listrik  perlu  ditingkatkan  untuk  menggantikan peran kendaraan konvensional. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  untuk  menentukan  performa  kendaraan  terbaik dengan  kombinasi bahan bakar nabati dan pembebanan pada tiga jenis kendaraan yaitu Internal Combustion Engine, Hybrid Electric  Vehicle dan Plug-In  Hybrid  Electric  Vehicle menggunakan  metode  Taguchi  dengan  pendekatan  PCR- TOPSIS.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  hasil  uji performansi faktor pembebanan memiliki kontribusi yang lebih besar dibandingkan dengan bahan bakar campuran. Kemudian pada  kondisi  optimum  didapatkan  kombinasi  beban  8A  dan bahan bakar campuran E15 pada kendaraan jenis ICE, beban 7A dan bahan bakar campuran E20 pada kendaraan jenis HEV serta  beban  8A  dan  bahan  bakar  campuran  E10  pada kendaraan jenis PHEV.
Kata Kunci — PCR-TOPSIS, Performa Kendaraan, Taguchi.

## I. PENDAHULUAN
NDONESIA  merupakan  negara  dengan  konsumsi  energi terbesar di kawasan Asia Tenggara. Energi yang digunakan didominasi  oleh  energi  fosil.  Dapat  diketahui  bahwa  energi fosil merupakan energi tak terbarukan sehingga lambat laun akan  habis.  Guna  menjaga  keseimbangan  pasokan  energi dalam  negeri,  salah  satu  cara  yang  bisa  dilakukan  adalah mengembangkan  peran  energi  baru  dan  terbarukan  (EBT). Salah  satu  dari  EBT  adalah  bioethanol.  Bioethanol  adalah bahan  bakar  nabati  yang  dapat  mensubtitusi  bahan  bakar minyak  dari  energi  fosil.  Saat  ini,  penggunaan  bioethanol masih  sebatas  dalam  fungsi  riset  dan  pengembangan. Penelitian  mengenai  bioethanol  sebagai  bahan  bakar campuran  untuk  kendaan  telah  dilakukan  oleh  Winarno  [1] yang  menguji  pengaruh  peambahan  bioethanol  pada  bahan bakar  pertamax  untuk  unjuk  kerja  motor  bensin.  Selain  itu juga  dilakukan  penelitian  serupa  oleh  Winanda  dan
Sudarmanta  [2]  pada  kendaraan  Toyota  Vios  dengan mencampurkan  premium  dengan  bioethanol.  Kedua  hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan adanya penambahan bioethanol  dapat  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik daripada  hanya  menggunakan  bahan  bakar  minyak  masing- masing kendaraan uji. Pemanfaatan teknologi terbarukan dan peningkatan  penggunaan  energi  yang  efisien  merupakan solusi  untuk  mengurangi  ketergantunga  penggunaan  energi fosil.  Selain  dari  pengembangan  bioethanol,  transportasi berkelanjutan juga bisa digunkanan sebagai alternatif pilihan. Kendaraan  dengan  basis  teknologi  listrik  /  hybrid direncanakan  akan  dipasarkan  hingga  mencapai  2200  unit kendaraan roda 4 dan 2,1 juta unit roda 2 pada tahun 2025 [3]. Namun  karena  kurangnya  infrastruktur  yang  mendukung maka lebih tepat digunakan di Indonesia sementara ini adalah kendaraan  dengan  jenis Hybrid  Electric Vehicle (HEV) dan Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV).
Selain dari segi  bahan  bakar, pemerintah Indonesia  juga tengah menyiapkan program kendaraan rendah emisi karbon atau  biasa  disebut Low  Carbon  Emission  Vehicle (LCEV). Mobil  LCEV  bukan  hanya  mobil  mobil  listrik  saja,  namun juga diantaranya terdapat mobil hybrid, plug-in  hybrid, dan hydrogen .  Namun  karena  kurangnya  infrastruktur  yang mendukung  maka  lebih  tepat  digunakan  di  Indonesia sementara  ini  adalah  mobil  dengan  tipe Hybrid  Electric Vehicle (HEV) dan Plug-in Hybrid Electric Vehicle (PHEV). Bahan  bakar  nabati  dan  kendaraan  berbasis  listrik/hybrid merupakan  paduan  inovasi  yang  dapat  membantu  dalam mengurangi  penggunaan  BBM  dan  juga  mobil  ramah lingkungan.  Sehingga  apabila  keduanya  dipadukan  maka akan  menjadi  salah  satu  solusi  untuk  melakukan  perubahan pola konsumsi energi.
Dalam  bidang  industri,  statistika  digunakan  dalam  hal pengambilan keputusan dalam suatu masalah,  salah satunya dalam bidang optimasi untuk memilih hasil yang paling baik. Salah satu metode statistika yang diterapkan dalam optimasi adalah  Taguchi  [4].  Taguchi  menggunakan  perancangan eksperimen sebagai alat untuk membuat produk lebih robust , yakni  produk  menjadi  tidak  terpengaruh  oleh  faktor noise . Sehingga  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  optimasi  pada performa  mobil  masing-masing  jenis  mobil  dengan kombinasi  bahan  bakar  campuran  dan  pembebanan menggunakan PCR-TOPSIS.

## Optimasi Performa Kendaraan Jenis
Internal Combustion Engine , Hybrid Electric Vehicle dan Plug-In Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode Taguchi dengan Pendekatan PCR-TOPSIS
Rossy Budhi Pratiwi dan Agus Suharsono Departemen Statistika, Fakultas Komputasi Matematika dan Sain Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : agus_s@statistika.its.ac.id
I

## II. DASAR TEORI

## A. Metode Taguchi
Metode  Taguchi  merupakan  suatu  metodologi  baru  di bidang  teknik  yang  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas produk dan proses sekaligus menekan biaya dan sumber daya [5].  Metode  Taguchi  berupaya  mencapai  sasaran  tersebut dengan  menjadikan produk dan proses tidak sensitif terhadap faktor  gangguan  ( noise ),  seperti:  material,  perlengkapan manufaktur,  tenaga  kerja  manusia,  dan  kondisi-kondisi operasional. Metode Taguchi menjadikan produk dan proses memiliki  sifat  kokoh  ( robust )  terhadap  faktor-faktor gangguan  tersebut.  Oleh  karena  itu  metode  Taguchi  juga disebut perancangan kokoh ( robust design ). Filosofi Taguchi terdiri dari tiga konsep utama, yaitu :
1. Kualitas  harus  didesign  ke  dalam  produk,  sehingga tidak hanya cukup dengan memeriksanya.
2. Kualitas  terbaik  dicapai  dengan  meminimumkan deviasi dari target. Produk harus didesain sedemikian rupa hingga robust terhadap faktor lingkungan.
3. Kualitas  harus  diukur  sebagai  fungsi  dari  deviasi standar  tertentu  dan  kerugian  harus  diukur  pada seluruh sistem.
Metode Taguchi memperkenalkan pendekatan desain eksperimen  yang dapat merancang suatu produk dan proses yang  kokoh  tehadap  kondisi  lingkungan,  mengembangkan kualitas produk yang kokoh terhadap variasi komponen, dan meminimalkan  variasi  di  sekitar  target.  Metode  Taguchi memiliki  beberapa  kelebihan  dibandingkan  dengan  metode desain eksperimen lainnya diantaranya :
1. Metode  Taguchi lebih efisien karena dapat melaksanakan  penelitian  yang  melibatkan  banyak faktor dan level faktor.
2. Metode  Taguchi  dapat  memperoleh  proses  yang menghasilkan  produk  secara  konsisten  dan  kokoh terhadap faktor yang tidak dapat dikontrol.
3. Metode  Taguchi  dapat  menghasilkan  kesimpulan mengenai  respon  faktor-faktor  dan  level  dari  faktor kontrol yang menghasilkan respon optimum.

## B. Orthogonal Array
Orthogonal  Array digunakan  untuk  menganalisis  data eksperimen  dan  merancang  eksperimen  yang  efisien. Sehingga dapat ditentukan jumlah eksperimen minimal yang dapat  memberi  informasi  sebanyak  mungkin  dari  semua faktor yang berpengaruh. Bagian terpenting dari orthogonal array terletak pada pemilihan kombinasi taraf atau level dari variabel-variabel  input  untuk  masing-masing  eksperimen. Pemilihan  jenis orthogonal  array yang  digunakan  pada eksperimen  tergantung  pada  derajat  bebas  total.  Penentuan derajat  bebas  total  berdasar  atas  3  hal  yaitu  banyaknya variabel  proses,  faktor  interaksi  dan  jumlah  taraf  atau  level yang  diamati  [6].  Notasi  untuk orthogonal  array sebagai berikut.
  f n L l

## C. Signal to Noise Ratio
Signal  to  Noise  Ratio atau  biasa  disebut S/N  Ratio merupakan  komponen  penting  dari  desain  parameter. Noise (gangguan)  dapat  menunjukkan  kondisi  lingkungan  ( outer noise ), kerusakan internal ( inner noise ), atau variasi dari dari unit  ke  unit  ( between  product  noise ).  Relevansi  persamaan S/N Ratio terkait dengan menafsirkan sinyal dari pembilang rasio  sebagai  kemampuan  proses  untuk  membentuk  produk
yang baik. Dengan menerapkan konsep eksperimen ini, maka dapat  ditentukan  pengaturan  faktor  kontrol  yang  dapat menghasilkan peforma terbaik dalam proses atau produk dan meminimalisir pengaruh faktor yang tidak dapat dikendalikan.
1. Karakteristik respon smaller-the-better
  2 10 1 1 10log l i i j jk k y l            2. Karakteristik respon larger-the-better
  10 2 1 1 1 10 log , 0 l i i j jk i k jk y l y                 3. Karakteristik respon nominal-is-the-best
    2 10 2 10 log , 0 i j i i j jk i j y y S              

## D. PCR
Sebelum  dilakukan  tahap  klasifikasi  data  terlebih  Pada pendekatan  PCR-TOPSIS  nilai  S/N  Ratio  dari  respon  ke-j pada percobaan ke-i dapat dimisalkan i j C (PCR-SNR dalam respon ke- j untuk percobaan ke- i ) dengan perhitungan seperti pada Persamaan (6) [7].
3 j i j j i j x C s     
1 1 j m i j i x m         2 1 1 j j m i j i x s m        

## E. TOPSIS
Pengambilan keputusan dari suatu masalah untuk proses multikriteria disebut juga MADM. Guna mengatasi masalah MADM Yoon dan Hwang mengembangkan metode TOPSIS. Dengan  TOPSIS,  alternative  yang  terpilih  memiliki  jarak terdekat  dengan  solusi  ideal  positif  dan  terjauh  dari  solusi ideal negatif. TOPSIS dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut [7].
i i i i d s d d        2 1 n i i j j j d C C
        2 1 n i i j j j d C C
     

## F. ANOVA
Analysis of variance ( ANOVA ) adalah teknik perhitungan yang  memungkinkan  secara  kuantitatif  mengestimasi kontribusi  setiap  faktor  pada  semua  pengukuran  respon. Tujuan dari ANOVA adalah untuk mengetahui hasil seberapa besar  variasi  dari  setiap  faktor  atau  interaksi  yang memepengaruhi  variasi  total  dari  hasil  yang  diamati.  Tabel ANOVA dapat disusun seperti pada Tabel 1.
(1)
(2)
(3)
(4) (6)
(7) (8) (9) (10) (11)
Tabel 1. ANOVA Source of Variance Sum of Square Degrees of freedom Mean Square F-Hitung A SS A df A MS A F-A hitung B SS B df B MS B F-B hitung Error SS e df e MS e Total SS T df T dengan, 2 2 1 2 2 1 2 2 1 A l B l k l A l A k l B l B N T j j e T A B A T SS n N B T SS n N T SS y N SS SS SS SS        
                 
           
               hitung A F A e MS MS  hitung B F B e MS MS 
Hasil estimasi pada kondisi optimum dapat diperkirakan dari faktor-faktor yang signifikan. Estimasi hasil pada kondisi optimum  dengan  faktor  A  dan  B  yang  signifikan  dapat dihitung menggunakan persamaan (19).     opt b opt optimum a Y Y A Y B Y     
Komponen-komponen  yang  dihitung  dalam  persentase kontribusi  adalah  faktor,  dan error. Persentase  kontribusi suatu  faktor  A   A  dihitung  dengan  menggunakan Persamaan (20) [6].
100% A A T SS SS     . A A A E SS SS df MS   

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Data
Sumber data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari penelitian oleh mahasiswa Departmen Teknik Mesin ITS di Laboratorium Pembakaran Sistem Energi. Data diuji  tanpa  adanya  pengulangan  karena  mempertimbangkan waktu  dan  biaya  penelitian.  Terdapat  3  respon  yang digunakan  yaitu  torsi,  daya  dan  SFC.  Sedangkan  faktor kontrol  yang  digunakan  ada  2,  diantaranya  bahan  bakar campuran pertamax turbo dengan bioethanol dan pembebanan  semua  kombinasi  diujikan  pada  3  jenis kendaraan diantaranya ICE, HEV dan PHEV.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dibagi menjadi 2, yaitu variabel respon dan variabel kontrol. Tabel  2  menunjukkan  variabel  yang  digunakan  dalam penelitian.
Tabel 2. Variabel Penelitian Variabel Nama Variabel Satuan Y 1 Torsi Nm Y 2 Daya kW Y 3 Specific Fuel Consumtion (kg/Kwh) X 1 Bahan Bakar Campuran liter X 2
Pembebanan Ampere

## C. Rancangan Percobaan
Rancangan  percobaan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  terdapat  2  faktor  dengan  masing-masing  memiliki  level yang berbeda. Pada faktor bahan bakar campuran terdapat 5 level  dan  faktor  pembebanan  terdapat  5  level.  Tabel  3 merupakan penjabaran dari variabel kontrol.
Tabel. 3. Level Faktor Jenis Kendaraan
Faktor Kontrol
Level Internal Combustion Engine (ICE)
Pembebanan (A) A 1 : 2A A 2 : 4A A 3 : 6A A 4 : 8A A 5 : 10A
Bahan Bakar Campuran (B) B 1 : 100% Pertamax Turbo
(E0)
B 2 : 95% Pertamax Turbo dengan 5% bioethanol (E5) B 3 : 90% Pertamax Turbo dengan 10% bioethanol (E10) B 4 : 85% Pertamax Turbo dengan 15% bioethanol (E15)
B 5 : 80% Pertamax Turbo dengan 20% bioethanol (E20) Hybrid Engine Vehicle
(HEV) Pembebanan (A) A 1 : 4A A 2 : 5A A 3 : 6A A 4 : 7A A 5 : 8A Bahan Bakar Campuran (B) B 1 : 100% Pertamax Turbo
(E0)
B 2 : 95% Pertamax Turbo dengan 5% bioethanol (E5) B 3 : 90% Pertamax Turbo dengan 10% bioethanol (E10) B 4 : 85% Pertamax Turbo dengan 15% bioethanol (E15) B 5 : 80% Pertamax Turbo dengan 20% bioethanol (E20) Plug-In Hybrid Engine Vehicle
(PHEV)
Pembebanan (A)
A 1 : 4A A 2 : 5A
A 3 : 6A A 4 : 7A A 5 : 8A
Bahan Bakar Campuran (B) B 1 : 100% Pertamax Turbo (E0) B 2 : 95% Pertamax Turbo dengan 5% bioethanol (E5) B 3 : 90% Pertamax Turbo dengan 10% bioethanol (E10) B 4 : 85% Pertamax Turbo dengan 15% bioethanol (E15) B 5 : 80% Pertamax Turbo dengan 20% bioethanol (E20)
Faktor  konstan  adalah  faktor  yang  tidak  diteliti  dalam penelitian.  Nilai  konstan  dijaga  agar  tidak  berubah  selama percobaan,  sehingga  tidak  mempengaruhi  hasil  penelitian secara signifikan. Sehingga rancangan orthogonal array yang dipilih  dengan  jumlah  percobaan  sebanyak  25  percobaan dengan  jumlah  faktor yang digunakan adalah 2. Orthogonal array pada percobaan ini adalah L 25 (5 2 ).

## D. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini pada  penelitian  ini  ada  beberapa  langkah  analisis  sebagai berikut.
1. Menentukan Orthogonal  Array dan  rancangan percobaan
2. Melakukan  transformasi  masing-masing  respon  ke dalam Signal  to  Noise  Ratio (SNR)  yang  sesuai
(13) (12)
(14) (15) (17) (18) (19) (2.20) (2.21)
karakteristik  data  yang  digunakan  sesuai  dengan persamaan (2) dan (3).
3. Menghitung  PCR  berdasarkan  SNR  dari  setiap variabel  respon.  Dengan  menghitung  rata-rata sampel  dan  variasi  masing-masing  respon  terlebih dahulu lalu menggunakan Persamaan (6) maka akan didapatkan nilai PCR-SNR masing-masing respon.
4. Mendapatkan  nilai  TOPSIS  dari  hasil  PCR-SNR. Sehingga  diperoleh  alternatif  yang  memiliki  jarak terdekat dengan  solusi  ideal positif (di+) dan  jarak terjauh dari solusi  ideal  negatif (di-) sesuai dengan Persamaan (10) dan (11).
5. Menghitung PCR-TOPSIS menggunakan Persamaan (9).
6. Membuat  ANOVA  hasil  PCR-TOPSIS  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  respon  secara  serentak  serta menghitung  persentase  kontribusi  masing-masing faktor dan persentase kontribusi error.
7. Membuat main  effect  plot dari  hasil  PCR-TOPSIS untuk  mengetahui  level  faktor  yang  dapat mengoptimumkan  respon  secara  serentak  serta menghitung nilai mean setiap level. Sehingga pada langkah ini dapat diketahui level faktor yang dapat mengoptimumkan  respon  pada  masing-masing variabel kontrol.
8. Menghitung  nilai  taksiran  pada  kondisi  optimum setiap  dengan  menggunakan  rancangan  level optimum  yang  telah  diperoleh  pada  langkah sebelumnya.
9. Membuat kesimpulan dan saran.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Taguchi-PCR TOPSIS
Variabel  respon  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diantaranya  adalah  torsi,  daya  dan  SFC.  Ketiga  variabel tersebut  dipilih  sebagai  variabel  indikator  dari  performa kendaraan  jenis  ICE,  HEV  dan  PHEV.  Langkah  pertama adalah  mentransformasikan  nilai  masing-masing  variabel respon  ke  S/N  ratio.  Dengan  menggunakan  Persamaan  (3) dan  (4),  berikut  adalah  hasil  perhitungan  S/N  Ratio  pada masing-masing variabel respon.
 S/N  Ratio  pada  variabel  torsi  percobaan  nomor  1 kendaran jenis ICE.
11 10 2 1 10 2 1 1 10 log 1 10 log 29, 55 29, 411 n i i n y    
                 S/N  Ratio  pada  variabel  daya  percobaan  nomor  1 kendaran jenis ICE.
12 10 2 1 10 2 1 1 10log 1 10log
26,395
20,88 n i i n y                    
 S/N  Ratio  pada  variabel  SFC  percobaan  nomor  1 kendaran jenis ICE.
  2 13 10 1 2 10 1 10log 10log 0,806 1,876 n i i y n              
Selanjutnya  untuk  percobaan  ke  2  hingga  ke  25  pada masing-masing variabel respon dilakukan dengan cara yang sama untuk mendapatkan nilai transformasi S/N Ratio. Hasil perhitungan S/N Ratio secara keseluruhan dapat dilihat pada Lampiran 1.
Berdasarkan  indeks  kemampuan  proses,  nilai  PCR-S/N Ratio  dapat  dihitung  dengan  mentransformasikan  nilai  S/N Ratio  dari  tiap  variabel  respon  yang  digunakan  ke  dalam persamaan  indeks  kemampuan  proses.  Hasil  transformasi nilai  S/N  Ratio  respon  menjadi  PCR-  S/N  Ratio  dapat dihitung menggunakan Persamaan (6).
1 1 29, 411 41, 014 0, 612 3 3 6,315 j j ij x C s          
Perhitungan  nilai  transformasi  PCR-S/N  Ratio  untuk percobaan  ke  2  hingga  ke  25  dilakukan  dengan  cara  yang sama  untuk  seluruh  jenis  kendaraan.  Hasil  PCR-S/N  Ratio secara keseluruhan dapat dilihat pada Lampiran 2.
Setelah  mendapatkan  nilai  PCR-S/N  Ratio  maka  tahap langkah  terakhir  yaitu  menghitung  nilai  PCR-TOPSIS. Dengan  menggunakan  Persamaan  (10)  dan  (11)  didapatkan hasil jarak solusi ideal positif dan negatif sebagai berikut.
Tabel 4. Jarak solusi ideal ICE HEV PHEV d+ d- d+ d- d+ d- 1.805 0.446 2.282 0.000 2.422 0.121 1.787 0.591 1.265 1.278 1.548 1.395 1.941 0.384 1.276 1.142 1.558 1.264 1.474 0.804 1.610 0.899 1.692 1.241 1.718 0.576 1.488 1.164 1.651 1.284 1.086 1.118 1.146 1.163 1.603 0.899 1.051 1.177 0.841 1.474 1.130 1.820 1.130 1.100 0.697 1.629 1.210 1.419 0.908 1.293 1.165 1.245 1.362 1.667 0.873 1.341 0.940 1.686 1.438 1.435 0.863 1.338 0.896 1.436 1.256 1.272 0.682 1.508 0.499 1.831 0.863 1.825 0.841 1.453 0.422 1.879 0.785 1.781 0.558 1.633 1.008 1.274 0.971 1.714 0.485 1.702 0.541 1.822 1.121 1.437 0.432 1.782 0.732 1.595 0.979 1.567 0.235 2.028 0.286 2.007 0.764 1.731 0.639 1.688 0.397 1.937 0.527 2.072 0.450 1.812 0.875 1.468 0.800 1.799 0.450 1.792 0.365 2.049 0.936 1.598 0.713 1.611 0.766 1.610 0.758 1.922 0.554 1.721 0.345 2.002 0.796 1.781 0.386 1.916 0.534 1.933 0.415 2.194 0.485 1.833 0.852 1.609 0.754 1.766 0.361 1.928 0.167 2.139 0.857 1.677
Berdasarkan pehitungan jarak solusi ideal positif maupun negative  tersebut,  maka  dapat  diperoleh  nilai  PCR-TOPSIS dengan menggunakan Persamaan (9).
0, 446 0,198 1,805 0, 446
i i i i d S d d    
   
Perhitungan PCR-TOPSIS tersebut dilakukan pada ketiga jenis kendaraan uji, yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. PCR-TOPSIS Percobaan no. PCR-TOPSIS ICE PCR-TOPSIS HEV PCR-TOPSIS PHEV 1 0.198 0.000 0.047 2 0.249 0.503 0.474 3 0.165 0.472 0.448 4 0.353 0.358 0.423 5 0.251 0.439 0.437 6 0.507 0.504 0.359 7 0.528 0.637 0.617 8 0.493 0.700 0.540 9 0.587 0.517 0.550 10 0.606 0.642 0.500 11 0.608 0.616 0.503 12 0.689 0.786 0.679 13 0.634 0.817 0.694 14 0.745 0.558 0.638 15 0.778 0.771 0.562 16 0.805 0.686 0.615 17 0.896 0.875 0.694 18 0.726 0.830 0.797 19 0.801 0.626 0.692 20 0.799 0.849 0.631 21 0.693 0.678 0.717 22 0.756 0.853 0.691 23 0.832 0.784 0.841 24 0.791 0.654 0.701 25 0.842 0.927 0.662
Hasil  perhitungan  PCR-TOPSIS  yang  terangkum  dalam Tabel  4.1  merupakan  variabel  baru  yang  terbentuk  untuk merepresentasikan  ketiga  variabel  respon  pada  masing- masing jenis kendaraan. Sebagai contoh performa kendaraan jenis  ICE  pada  percobaan  pertama  direpresentasikan  oleh nilai  sebesar  0,198.  Nilai  tersebut  mewakili  dari  ketiga variabel respon torsi, daya dan SFC.

## B. Analysis of Variance
ANOVA digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel kontrol  terhadap  variabel  serentak  yang  direpresentasikan oleh hasil PCR-TOPSIS.
Tabel 6.

## ANOVA pada Kendaraan Jenis ICE
Source DF SS MS F Pembebanan 4 1,06730 0,266826 107,60 Bahan Bakar 4 0,04070 0,010175 4,10 Residual Error 16 0,03968 0,002480 Total 24 1,14768
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  pembebanan  dan  bahan bakar  campuran  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  performa  kendaraan  ICE.  Kesimpulan  tersebut berdasarkan  nilai  F hitung pada  variabel  respon  yang  secara berturut-turut sebesar 107,6 dan 4,10 lebih besar dari F 0,05(4,16) (3,006).
Setelah  melakukan  uji  signifikansi  parameter  pada kendaraan jenis ICE maka dilanjutkan menguji hal yang sama pada kendaraan jenis HEV. Tabel 7 adalah hasil uji ANOVA pada kendaraan jenis HEV.
Tabel 7.

## ANOVA pada Kendaraan Jenis HEV
Source DF SS MS F Pembebanan 4 0,62519 0,156299 27,02 Bahan Bakar 4 0,26019 0,065048 11,24 Residual Error 16 0,09256 0,005785 Total 24 0,97795
Berdasarkan  hasil  uji  ANOVA  didapatkan  hasil  bahwa nilai F hitung pada kedua variabel kontrol yaitu pembebanan dan
bahan  bakar  campuran  menunjukkan  nilai  F hitung lebih  dari F 0,05(4,16) sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  pada kendaraan  jenis  HEV,  kedua  faktor  kontrol  mempengaruhi secara signifikan performa dari kendaraan tersebut.
Kemudian  dilanjutkan  pada  kendaraan  uji  ketiga  yaitu jeni Plug-In  Hybrid  Electric  Vehicle (PHEV)  dengan  hasil ANOVA yang ditertera pada Tabel 8.
Tabel 8. ANOVA pada Kendaraan Jenis HEV Source DF SS MS F Pembebanan 4 0,41484 0,103710 18,12 Bahan Bakar 4 0,13931 0,034828 6,08 Residual Error 16 0,09160 0,005725 Total 24 0,64575
Pada taraf signifikan 5% maka dapat  diambil kesimpulan berdasarkan Tabel 4.1 bahwa pembebanan dan variasi bahan bakar  campuran  memberikan  pengaruh  yang  signifikan terhadap  performa  kendaraan  PHEV.  Kesimpulan  tersebut berdasarkan  nilai  F hitung pada  variabel  pembebanan  sebesar 18,12  dan  F hitung variabel bahan  bakar  campuran dibandingkan  dengan  F 0,05(4,16) adalah  3,006  sehingga  dapat diambil keputusan bahwa tolak H 0 .

## C. Penentuan Kombinasi Level Faktor Optimum dan Besar Kontribusi Faktor
Kondisi  optimum  yang  didasarkan  pada  nilai  PCR- TOPSIS menunjukkan bahwa nilai tertinggi yang tertera pada Tabel  4.1  adalah  sebesar  0,896  yaitu  percobaan  ke  17  pada kendaraan  jenis  ICE,  0,872  yaitu  percobaan  ke  17  pada kendaraan jenis HEV dan  0,901 yaitu percobaan ke 21 pada kendaraan  jenis  PHEV.  Sehingga  kondisi  optimum  dapat dicapai dengan kombinasi sebagai berikut.
 Kendaraan  jenis  ICE  yaitu  beban  8A  dan  bahan  bakar pertamax turbo 95% bioethanol 5%.
 Kendaraan  jenis  HEV  yaitu  beban  8A  dan  bahan  bakar pertamax turbo 80% bioethanol 20%.
 Kendaraan jenis PHEV yaitu beban 8A dan bahan bakar pertamax turbo 90% bioethanol 10%.
Selain  itu  juga,  penentuan  kombinasi  optimum  dapat didekati  dengan  cara  menghitung  rata-rata  PCR-TOPSIS pada  masing-masing  level  faktor  yang  diteliti  sehingga kombinasi  level  faktor  optimum  yang  dapat  terpilih.  Level yang dipilih untuk menentukan kondisi optimum adalah level yang memberikan nilai rata-rata PCR-TOPSIS yang terbesar pada  masing-masing  respon.  Nilai  PCR-TOPSIS  pada kendaraan  jenis  ICE  dari  masing-masing  level  faktor  dapat dilihat pada Gambar 1.
Berdasarkan pada Gambar 1 menunjukkan bahwa kondisi optimum yang dapat dicapai kendaraan jenis ICE adalah pada kombinasi  A 4 dan  B 4 .  A 4 adalah  faktor  pembebanan  pada level 8A sedangkan B 4 adalah faktor bahan bakar campuran pada  level  pertamax  turbo  85%  dan  bioethanol  15%.  Hal tersebut menunjukkan perbedaan hasil dengan menggunakan pendekatan  nilai  PCR-TOPSIS.  Selanjutnya  nilai  rata-rata PCR-TOPSIS setiap level faktor pada Gambar 1 tertera pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Rata-rata Setiap Level Faktor Kendaraan ICE Level Pembebanan (A) Bahan Bakar Campuran (B) 1 0,2432 0,5623 2 0,5444 0,6236 3 0,6907 0,5700 4 0,8054 0,6555 5 0,7831 0,6554 Delta 0,5622 0,0933 Rank 1 2
Berdasarkan  pengujian  signifikansi  parameter  diketahui bahwa  kedua  faktor  kontrol  yang  digunakan  yaitu pembebanan dan bahan bakar campuran merupakan variabel yang signifikan, dimana pembebanan merupakan faktor yang paling  berpengaruh  terhadap  ketiga  respon.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  peringkat  pada  masing-masing  faktor  yang menunjukkan  faktor  pembebanan  peringkat  1  dan  bahan bakar  campuran  peringkat  2.  faktor  terhadap  ketiga  respon dapat  menunjukkan  bahwa  pembebanan  adalah  faktor  yang memang  memberikan  pengaruh  yang  paling  besar  terhadap ketiga  respon  dengan  kontribusi  sebesar  92%  sedangkan faktor  variasi  bahan  bakar  campuran  hanya  berkontribusi sebesar 2,68%.
Kemudian  penentuan  kombinasi  level  faktor  yang optimum pada kendaraan  jenis HEV berdasarkan  nilai rata- rata PCR-TOPSIS.
Tabel 10. Nilai Rata-rata Setiap Level Faktor Kendaraan HEV
Level Pembebanan (A) Bahan Bakar Campuran (B) 1 0,3544 0,4965 2 0,5998 0,7306 3 0,7095 0,7206 4 0,7732 0,5427 5 0,7791 0,7256 Delta 0,4247 0,2341 Rank 1 2
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  ranking  dari besar  pengaruh  setiap  faktor  terhadap  respon  yang  diteliti. Hal  ini  dapat  dilihat  dari  peringkat  pada  masing-masing faktor yang menunjukkan faktor pembebanan peringkat 1 dan bahan bakar campuran peringkat 2.
Gambar 2. Plot Pengaruh Faktor Utama pada Kendaraan HEV.
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  kondisi  optimum  yang dapat dicapai kendaraan jenis HEV adalah pada kombinasi A 5 dan  B 2 .  A 5 adalah  faktor  pembebanan  pada  level  8A sedangkan B 2 adalah faktor bahan bakar campuran pada level pertamax turbo 95% dan bioethanol 5%.
Berdasarkan  perhitungan  persentase  kontribusi  masing- masing  faktor  terhadap  ketiga  respon  dapat  menunjukkan bahwa pembebanan adalah faktor yang memang memberikan pengaruh  yang  paling  besar  terhadap  ketiga  respon  dengan kontribusi  sebesar  61,56%  sedangkan  faktor  variasi  bahan bakar campuran hanya berkontribusi sebesar 24,54%.
Selanjutnya yaitu penentuan kombinasi level faktor yang optimum pada kendaraan jenis PHEV berdasarkan nilai rata- rata PCR-TOPSIS tertera pada Gambar 3. Berdasarkan pada Gambar 3 menunjukkan bahwa kondisi optimum yang dapat dicapai kendaraan jenis PHEV adalah pada kombinasi A 5 dan B 3 . A 5 adalah faktor pembebanan pada level 8A sedangkan B 3 adalah  faktor  bahan  bakar  campuran  pada  level  pertamax turbo 90% dan bioethanol 10%.

## Gambar 3. Plot Pengaruh Faktor Utama pada Kendaraan PHEV.
Nilai  tertinggi  tersebut  menunjukkan  bahwa  performa terbaik  dapat  dicapai  pada  level  tersebut  berdasarkan  nilai rata-ratanya.  Seperti  halnya  kendaraan  jenis  ICE  dan  HEV, pembebanan  yang optimum  berada pada 8A sedangkan  jika melebihi itu mengakibatkan penurunan performa dan muncul indikasi  yang  menyebabkan kerusakan pada kendaraan. Hal tersebut diakibatkan adanya pengaruh kelebihan pembebanan sehingga  terjadi loses. Dalam  pengujian  ini  pembebanan didapat dari kerja loadcell yang menyalurkan beban ke roller dynamometer  yang  bergesekan  langsung  dengan  roda kendaraan. Beban yang diterima roller akan menghambat laju putaran  roda  kendaraan.  Oleh  karenanya  kelebihan pembebanan  dapat  mengakibatkan  slip  pada  roda  dan  juga overheating  yang  terjadi  pada  mesin. Kemudian  komposisi dari  pertamax  turbo  dan  bioethanol  berpengaruh  besar terhadap  reaksi  dari  campuran  bahan  bakar  tersebut. Penambahan bioethanol menaikkan besar air-fuel ratio pada kendaraan sehingga terjadi peningkatan tekanan pembakaran yang ada di ruang bakar. Pada kendaraan PHEV ditunjukkan bahwa  setelah  mencapai  level  terbaik  pada  E5  terjadi penurunan  rata-rata  performa  kendaraan  hal  tersebut diakibatkan  pencampuran  kedua  bahan  bakar  yg  tidak mendekati homogen.
Berdasarkan  pengujian  signifikansi  parameter  diketahui bahwa  kedua  faktor  kontrol  yang  digunakan  yaitu pembebanan dan bahan bakar campuran merupakan variabel yang berpengaruh signifikan, dimana pembebanan merupakan  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  ketiga respon.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  peringkat  pada  masing-
masing  faktor  yang  menunjukkan  faktor  pembebanan peringkat  pertama  dengan  persentase  kontribusi  sebesar 61,14%  dan  bahan  bakar  campuran  peringkat  2  dengan persentase kontribusi sebesar 18,02%.
Tabel 11. Nilai Rata-rata Setiap Level Faktor Kendaraan PHEV
Level Pembebanan (A) Bahan Bakar Campuran (B) 1 0,3660 0,4485 2 0,5132 0,6309 3 0,6152 0,6640 4 0,6859 0,6010 5 0,7224 0,5582 Delta 0,3563 0,2155 Rank 1 2

## D. Estimasi Hasil pada Kondisi Optimum
Pendekatan  PCR-TOPSIS  dilakukan  dengan  tujuan  agar mendapatkan kondisi optimum  yang dapat mengoptimalkan ketiga  respon  yang  diteliti.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan estimasi  untuk  melihat  apakah  kondisi  optimum  optimum yang telah diperoleh tersebut dapat menghasilkan nilai yang optimum untuk respon.
Tabel 12. Estimasi Hasil Kondisi Optimum TORSI DAYA SFC ICE 295,213 71,496 0,252 HEV 143,356 70,066 0,221 PHEV 173,312 71,567 0,206

## Lampiran. S/N Ratio
Percobaan no. ICE HEV
PHEV Torsi   1 i  Daya   2 i  SFC   3 i  Torsi   1 i  Daya   2 i  SFC   3 i  Torsi   1 i  Daya   2 i  SFC   3 i  1
32.055 23.846 1.876 34.353 29.726 3.833 34.578 32.060 6.319 2 29.757 23.680 3.631 36.609 31.545 12.280 36.663 32.208 13.888 3 35.937 26.423 -2.740 36.872 31.918 11.106 37.077 32.098 13.100 4 38.778 24.092 4.220 35.189 30.567 9.969 35.785 31.924 13.134 5 33.077 23.321 3.178 35.436 30.512 11.817 36.776 31.394 13.292 6 39.151 29.728 7.082 37.948 33.152 10.363 37.840 33.330 10.380 7 38.155 30.488 7.882 38.967 34.508 11.809 39.027 33.695 15.700 8 42.213 32.846 4.008 39.514 34.834 12.745 39.173 33.589 13.247 9 44.535 30.548 7.151 37.127 32.569 11.585 37.321 33.096 15.224 10 40.878 31.259 8.995 37.385 33.407 14.559 37.037 32.936 13.957 11 41.195 33.934 7.743 39.122 35.497 10.577 39.044 34.598 11.871 12 43.681 34.499 9.076 40.424 36.114 13.271 40.740 34.819 14.933 13 46.744 35.942 5.816 41.655 36.340 12.924 41.472 35.293 14.179 14 47.125 34.846 9.373 39.645 33.779 10.131 39.851 34.818 14.478 15 46.235 35.739 10.396 40.827 34.449 14.070 39.624 34.449 12.889 16 45.154 35.524 12.042 40.612 35.928 10.989 40.582 36.075 12.478 17 47.847 36.116 14.326 42.253 36.521 13.702 42.242 35.852 13.164 18 49.481 37.479 7.554 42.776 36.571 12.621 42.840 36.910 14.803 19 49.613 37.629 9.611 40.971 35.402 9.848 40.976 36.120 14.028 20 48.151 37.848 9.875 41.822 35.058 15.248 40.698 35.550 13.024 21 48.734 37.028 6.848 40.925 36.361 10.487 40.966 36.872 14.430 22 49.348 37.031 8.529 43.182 36.722 12.894 43.133 37.066 12.120 23 51.522 38.013 10.166 43.608 36.975 11.545 47.069 36.910 13.404 24 50.828 37.965 9.114 42.734 35.843 9.508 42.660 36.537 12.731 25 51.260 38.139 10.440 43.195 36.038 14.765 42.331 36.536 12.143

## Lampiran. PCR-S/N Ratio
Percobaan no. ICE HEV PHEV Torsi Daya SFC Torsi Daya SFC Torsi Daya SFC 1 -0.612 -0.595 -0.517 -0.655 -0.717 -1.134 -0.620 -0.458 -1.233 2 -0.734 -0.606 -0.354 -0.380 -0.439 0.083 -0.374 -0.431 0.132 3 -0.408 -0.427 -0.945 -0.348 -0.382 -0.086 -0.325 -0.451 -0.010 4 -0.258 -0.579 -0.299 -0.553 -0.588 -0.250 -0.477 -0.483 -0.004 5 -0.558 -0.629 -0.396 -0.523 -0.597 0.016 -0.360 -0.579 0.024 6 -0.238 -0.211 -0.034 -0.217 -0.193 -0.193 -0.234 -0.228 -0.501 7 -0.290 -0.161 0.040 -0.093 0.014 0.015 -0.094 -0.162 0.459 8 -0.076 -0.007 -0.319 -0.026 0.064 0.150 -0.077 -0.181 0.016 9 0.046 -0.157 -0.028 -0.317 -0.282 -0.017 -0.296 -0.270 0.373 10 -0.147 -0.111 0.143 -0.285 -0.154 0.411 -0.329 -0.299 0.144 11 -0.130 0.064 0.027 -0.074 0.166 -0.163 -0.092 0.002 -0.232 12 0.001 0.101 0.151 0.085 0.260 0.225 0.109 0.042 0.320 13 0.163 0.195 -0.151 0.235 0.295 0.176 0.195 0.127 0.184 14 0.183 0.123 0.179 -0.010 -0.097 -0.227 0.004 0.041 0.238 15 0.136 0.182 0.273 0.134 0.005 0.341 -0.023 -0.025 -0.048 16 0.079 0.168 0.426 0.108 0.232 -0.103 0.090 0.269 -0.122 17 0.221 0.206 0.638 0.308 0.322 0.288 0.287 0.229 0.001 18 0.307 0.295 0.010 0.372 0.330 0.132 0.357 0.420 0.297 19 0.314 0.305 0.201 0.152 0.151 -0.268 0.137 0.277 0.157 20 0.237 0.319 0.225 0.255 0.099 0.510 0.104 0.174 -0.024 21 0.268 0.266 -0.056 0.146 0.298 -0.176 0.135 0.413 0.230 22 0.300 0.266 0.100 0.421 0.353 0.171 0.392 0.449 -0.187 23 0.415 0.330 0.252 0.473 0.392 -0.023 0.857 0.420 0.045 24 0.378 0.327 0.154 0.367 0.219 -0.317 0.336 0.353 -0.077 25 0.401 0.338 0.278 0.423 0.248 0.441 0.297 0.353 -0.183
Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  apabila  menggunakan kombinasi  level  A 4 dan  B 4 ,  maka  akan  diperoleh  hasil estimasi nilai torsi pada kendaraan jenis ICE adalah sebesar 295,213  Nm,  kendaraan  jenis  HEV  adalah  sebesar  143,356 Nm,  kendaraan  jenis  PHEV  adalah  sebesar  175,312  Nm. Apabila menggunakan kombinasi level A 4 dan B 4 , maka akan diperoleh hasil estimasi nilai daya pada kendaraan jenis ICE adalah  sebesar  71,496  kW,  kendaraan  jenis  HEV  adalah sebesar  70,066  kW,  kendaraan  jenis  PHEV  adalah  sebesar 71,567  kW.  Apabila  menggunakan  kombinasi  level  A 4 dan B 4 ,  maka  akan  diperoleh  hasil  estimasi  nilai  SFC  pada kendaraan  jenis  ICE  adalah  sebesar  0,2520,20  kg/kWh, kendaraan  jenis  HEV  adalah  sebesar  0,221  kg/kWh, kendaraan jenis PHEV adalah sebesar 0,206 kg/kWh.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  tentang optimasi kendaraan jenis ICE, HEV dan PHEV menggunakan metode  taguchi  dengan  pendekatan  PCR-TOPSIS  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. Kedua  faktor  kontrol  yang  digunakan  yaitu pembebanan  dan  bahan  bakar  campuran  pertamax turbo  dengan  bioethanol  berpengaruh  signifikan terhadap performa kendaraan.
2. Persentase  kontribusi  dari  ketiga  jenis  kendaraan menunjukkan bahwa pembebanan memiliki kontribusi lebih  besar  dibandingkan  dengan  bahan  bakar campuran.
3. Kondisi  optimum  yang  dicapai  adalah  kombinasi pembebanan 8A dan bahan bakar campuran pertamax turbo  85%  dengan  bioethanol  15%  untuk  kendaraan
jenis  ICE.  Kemudian  pada  kendaraan  jenis  HEV kombinasi  optimumnya  adalah  8A  dengan  bahan bakar campuran pertamax turbo 95% dan bioethanol 5%.  Lalu  pada  kendaraan  jenis  PHEV  menunjukkan untuk  mendapatkan  kondisi  yang  optimum  maka kombinasi terbaiknya adalah pembebanan 8A dengan bahan  bakar  campuran  pertamax  turbo  90%  dan bioethanol 10%.

## B. Saran
Dengan  berpengaruh  signifikannya  hasil  uji  bahan  bakar campuran,  maka  bahan  bakar  campuran  bioethanol  dapat dijadikan  sebagai  solusi  untuk  mengatasi  permintaan  bahan bakar  yang  terus  meningkat.  Selain  itu  dapat  dijadikan referensi  untuk  pengembangan  bahan  bakar  nabati  agar menjadi  masukan  untuk  mengembangkan bioenergy lebih gencar sehingga dapat dijual secara komersil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Winarno,  J.,  2011.  Studi  Eksperimental  Pengaruh  Penambahan Bioethano  pada  Bahan  Bakar  Pertamax  terhadap  Unjuk  Kerja  Motor Bensin. Jurnal Teknik, 1(1), pp. 33-39 [2] Winanda,  P.  H.  &  Sudarmanta,  B.,  2016.  Uji  Unjuk  Kerja  dan Durability  5000  KM  Mobil  Bensin  1497  CC  Berbahan  Bakar Campuran Bensin-Bioethanol. Jurnal Teknik ITS, 4(1), pp. 1-6.
[3] Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), 2018. Indoneisa Outlook Energi 2018. [Online]
Available at: www.bppt.go.id
[4] Balavendram, N., 1995. Quality by Design. Great Britain: Prentice Hall International
[5] Soejanto,  I.,  2009. Design  Experimen  dengan  Metode  Taguchi. Yogyakarta: Graha Ilmu
[6] Ross, P. J., 1996. Taguchi Techniques For Quality Engineering. 2 ed. New York: Mc.Graw-Hill International.
Djami,  R.  J.  &  Sunaryo,  S.,  2014.  Metode  PCR-TOPSIS  untuk  Optimasi Taguchi Multirespon. Statistika, Volume 2, pp. 46-55.