## Analisa Penurunan Produksi Lempung Terhadap Pengaruh Curah Hujan Dengan Metode Regresi Linier
( Weather Effect Analysis on Clay Production Decrease Using Linier Regresion Methode )
Lakon Utamakno 1 , Agus Budianto 1 , Enggar Priambodo 1
1 Jurusan Teknik Pertambangan, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

## Abstract
The mining industry in Indonesia plays an important role as the source of state income and the part of industrial  progress  of  a  nation. The majority  of mining industry  in  Indonesia  is  an  open  pit.,  including clay mine that mined by United Tractors Semen Gresik Ltd in Temandang Village, Tuban. An open pit is  a  mining  method  that  is  directly  exposed  to  the  free  air  because  it  is  above  the  earth’s  surface. Therefore, weather factor greatly affects the productivity of the open pit apart from the factors of work effectiveness and material hardness. The result of the study showed that Temandang area has rainfall 135  mm/month.  The  average  of the  small  production was  76.000  tons  per month,  so  it  becomes  the researcher’s attention to analyze how great the rainfall influenced the production decrease. To achieve the  production  capacity  target,  an  analysis  by  using  linear  regression  equation,  in  which  equation formula of the best statistical test result is as follow : Log P = 0,5025 x [ log {(Pr x JK) 1,99 x (CH) -0,001 }] + 0,0013.  The  calculation  result  by  the  mathematical  model  equation  above  showed  that  the  effect  of rainfall  on  production  decrease  was  very  small.  Thus,  the  working  hour  and  productivity  greatly affected  the  production.  So,  if  the  production  needs  to  be  increased,  then  the working  hour  must  be increased.
Keywords: clay, linear regression, production, rainfall, statistic

## 1. Pendahuluan
Industri pertambangan di Indonesia memegang  peranan  penting  sebagai  sumber pendapatan  negara  dan  bagian  dari  kemajuan industri suatu bangsa. Mayoritas industri pertambangan  di  Indonesia  adalah  tambang terbuka.  Yaitu  metode  penambangan  yang langsung  terekspos  dengan  udara  bebas  karena berada  diatas  permukaan  bumi.  Oleh karena  itu, faktor  cuaca  sangat mempengaruhi  produktivitas dari  tambang  terbuka  selain  dari  efektifitas  kerja dan kekerasan material. Lokasi penelitian berada di Kuari Lempung salah satu perusuhaan  semen yang  berada  di    Kabupaten  Tuban,  Jawa  Timur. Area  Kuari  termasuk  daerah  beriklim  tropis  dan terdiri  dari  dua  musim  yaitu  musim  penghujan dan kemarau.
Penelitian  ini  berfokus  pada  pencarian hubungan dari faktor cuaca, dalam hal ini adalah curah  hujan  dan  faktor  produksi.  Sehingga  akan didapatkan  bagaimana  pengaruh  dari  curah hujan terhadap penurunan nilai produksi.
Pengaruh tersebut   akan  dianalisa    dengan
*  Korespodensi  Penulis:  ( Yazid  Fanani)  Jurusan Teknik  Pertambangan,  Institut  Teknologi  Adhi  Tama Suarabaya, Jalan Arief Rachman Hakim 100 Surabaya 60117, Jawa Timur E-mail: yazid.tambang@itats.ac.id HP : 081368491059
menggunakan  metode  statistik  regresi  linier. Metoda  regresi  linier  adalah  suatu  cara  untuk menentukan  hubungan  antara  variabel  terikat (tidak  bebas)  terhadap  variabel  bebas.  Kedua variabel  ini  apabila  dinyatakan  dalam  bentuk kurva akan berupa garis lurus.  Metode ini dibuat dengan  cara  uji  coba  ( trial  and  error ),  dimana bentuk  persamaan  yang  didapatkan  harus dilakukan  uji  statistik  yang  meliputi  koefisien korelasi  (R),  koefisien  determinasi  (R 2 ),  faktor penyimpangan  ( standard  deviation ),  dan  tingkat konvergensi (C).
Hasil  dari  metode  statistik  regresi  linier  ini akan  dapat  diterapkan,  apabila  hasil  uji  statistik yang  dilakukan  memenuhi  persyaratan  dan dinyatakan  dalam  bentuk  kurva,  maka  titik-titik plot  variabel  terikat  dengan  variabel  bebas  akan terhimpun  dan  membentuk  garis  lurus.  Hal  ini dinyatakan  dari  nilai-nilai  koefisien  korelasi, koefisien  determinasi,  dan  tingkat  konvergensi yang  tinggi  serta  faktor  penyimpangan  ( standard deviation ) yang kecil.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini didasarkan  pada  metode  regresi  linier  yang digunakan  untuk  membentuk  model  hubungan antara  variabel  terikat  (dependen;  respon;  Y) dengan satu atau lebih variabel bebas (independen,  prediktor,  X).  Secara  sederhana,
tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Produksi  (P)  dinyatakan  sebagai  variabel terikat (Y). Jam kerja (JK), produktivitas (Pr), dan curah  hujan  (CH)  dinyatakan  sebagai  variabel bebas  (X).  Pengujian  dilakukan  secara  trial  and error  atau  coba-coba.  Bentuk  umum  Persamaan tersebut  dinyatakan  dalam  bentuk  persamaan linier  Murray  R.  Spiegel  &  Larry  J.Stephens, yaitu :
Dimana : Y   = Variabel Terikat   = Produksi X   = Variabel Bebas   =  Jam  kerja, Produktivitas, Curah Hujan a  = Konstanta Regresi b  = Konstanta Regresi konstanta  a  dan  b  dihitung  berdasarkan persamaan :   
          2 2 X n X XY n X Y a
                  2 2 2 X X n X XY X Y b (3)
Untuk  mengetahui  tingkat  validitas  dari hubungan  variabel  terikat  (Y)  dengan  variabel bebasnya  (X), maka  dibutuhkan  uji  statistik  yang meliputi    koefisien  korelasi  (R),  koefisien determinasi (F), standar deviasi (SD) dan tingkat konvergensi (C). Adapun bentuk-bentuk persamaan untuk menentukan ke-empat variabel ini adalah sebagai berikut :
             2 2 2 2 Y) ( Y n X) ( X n Y) X)( ( - XY n R F = R 2 % 100 Y Yreg - Y x SD 

## C = 100 – SD

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  penelitian    melalui  proses regresi  linier,  didapatkan  bentuk-bentuk  model regresi  pengaruh  dari  produktivitas  (Pr),  jam  kerja (JK)  dan curah hujan (CH) terhadap  nilai produksi (P), yaitu : Persamaan ke – 1 : Log P = 0,7142 x [log {(Pr x JK) 1,4 x (CH) -0,001 }] + 0,0017
Persamaan ke – 2 : Log P = 0,5025 x [ log {(Pr x JK) 1,99 x (CH) -0,001 }] + 0,0013 Persamaan ke – 3 :
Log P = 0,4001 x [ log {(Pr x JK) 2,5 x (CH) -0,01 }] + 0,0073 dimana : P = produksi, ton Pr = produktivitas, ton/jam
JK = jam kerja, jam
CH = curah hujan, mm
Gambar 2. Kurva Linier Persamaan ke – 1 Gambar 3. Kurva Linier Persamaan ke – 2
Jam Kerja
Produksi Curah Hujan Data Input Pembuatan Model Analisa Regresi Linier Uji Statistik Selesai
R 2 ≥ 0,85 R ≥ 0,90
SD ≤ 0,005 Ya Tidak b aX Y  
Ke-tiga Persamaan
diatas memenuhi persyaratan  dari  hasil  uji  statistik  yang  meliputi koefisien  korelasi  (R),  konstanta  determinasi  (R), standar deviasi (SD), dan tingkat konvergensi (C).
Tabel 1. Hasil Uji Statisti k
1.  Persamaan ke-1, ke-2, dan ke 3 menunjukkan bahwa produksi (P) mempunyai variabel terikat berkorelasi positif dengan variabel bebas, tetapi juga  dipengaruhi  oleh  faktor  yang  lainnya terhadap jam kerja (JK), produktivitas (Pr), dan curah hujan (CH). Hal ini ditunjukkan oleh nilai R diantara 0 sampai 1,00 dan positif.
2.  Persamaan  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  mempunyai nilai  koefisien  determinasi  (F)  rata-rata  0,99 yang  berarti  bahwa  99%  produksi  (P) dipengaruhi  langsung  oleh  jam  kerja  (JK), produktivitas (Pr), dan curah hujan (CH).
3.  Persamaan  ke-1,  ke-2,  dan  ke-3  semuanya dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  untuk perencanaan target produksi. Hal ini dikarenakan ketiga Persamaan tersebut mempunyai tingkat konvergensi (C) yang tinggi, yakni mencapai 99 %.
Berdasarkan hasil analisa uji statistik tentang hubungan variabel bebas, yaitu curah hujan (CH), jam kerja (JK), produktivitas (Pr), dengan variabel terikat yaitu produksi (P), maka bentuk Persamaan  yang  sesuai  untuk  diterapkan  dalam perencanaan  target  produksi  adalah  persamaan ke-2, yaitu :
Log P = 0,5025 x [ log {(Pr x JK) 1,99 x (CH) -0,001 }] + 0,0013
Hal  ini  dikarenakan  Persamaan  ke  -  2 mempunyai  nilai standar deviasi yang  paling kecil, yaitu  sebesar  0,0020  %.  Artinya  mempunyai validitas  yang  paling  tinggi  dibandingkan  dari Persamaan lainnya. Hal ini  juga didukung dengan tingkat  konvergensi  (C)  sebesar  99,9980%,  lebih besar dari Persamaan ke-1 dan ke-3.
Pengaruh curah hujan (CH) terhadap penurunan  produksi  (P)  dapat  diketahui  dengan cara perhitungan  menggunakan  Persamaan yang datanya  berdasarkan  data  lapangan.  Dimana  nilai jam  kerja  (JK)  adalah  80  jam  per  bulan.  Nilai  ini didapat dari data rata – rata jam kerja pada tahun 2013  –  2015.  Kemudian  data  produktivitas  (Pr) adalah 961 ton/bln. Angka ini didapat dari rata-rata produktivitas pada tahun 2013 – 2015. Data curah hujan (CH) menggunakan  data  perhitungan curah hujan  rencana.  Dengan  menerapkan  Persamaan ke-2, maka pengaruh  curah hujan (CH) terhadap penurunan  produksi  (P)  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 2. Analisa Persamaan Regresi
Bulan Jam Kerja (JK) Produktivitas (Pr) Curah Hujan (CH) Produksi (ton) X 80 961 0 76.797 1 80 961 360 76.481 2 80 961 201 76.504 3 80 961 580 76.463 4 80 961 246 76.496 5 80 961 192 76.505 6 80 961 204 76.503 7 80 961 178 76.508 8 80 961 81 76.539 9 80 961 196 76.505 10 80 961 279 76.491 11 80 961 238 76.497 12 80 961 313 76.487
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  kehilangan produksi yang diakibatkan oleh curah hujan adalah 282,022  ton/tahun  atau  sama  dengan  23,5 ton/bulan.  Apabila curah  hujan  = 0 mm  atau tidak hujan, maka menurut perhitungan Persamaan, bisa menghasilkan produksi sebesar 76.797 ton.
Berdasarkan uji statistik dan analisa Persamaan regresi  dapat  diketahui  bahwa  produksi  (P) dipengaruhi oleh faktor jam kerja (JK), produktivitas (Pr), dan curah  hujan  (CH).  Hanya saja  pengaruh curah  hujan  kecil  sekali  terhadap  penurunan produksi. Jam kerja dan produktivitas yang sangat mempengaruhi produksi.

## 4. Kesimpulan
1.  Persamaan  yang  terbaik  untuk  diterapkan dalam  perencanaan  target  produksi  adalah bentuk  persamaan  ke  –  2  dengan  nilai standar  deviasi  sebesar  0,0020%.  Nilai standar  deviasi  paling  kecil  dibandingkan dengan  model  matematika  ke  –  1  yang memiliki  nilai  standar  deviasi  sebesar 0,0025%  dan  model  matematika  ke  –  3 memiliki  nilai  standar  deviasi    terbesar  yaitu 0,0112%.  Artinya  mempunyai  validitas  yang paling  tinggi  dibandingkan  dari  Persamaan lainnya.
2.  Produksi  (P)  dipengaruhi  oleh  faktor  jam kerja (JK), produktivitas (Pr), dan curah hujan (CH). Hanya saja pengaruh curah hujan kecil sekali  terhadap  penurunan  produksi.  Jam kerja dan produktivitas yang sangat mempengaruhi produksi .

## Daftar Pustaka
Fanani,  Yazid  (2009)  : Studi  Model  Matematika Untuk  Optimasi  Produksi  Bucket  Wheel Excavator  Di  Tambang  Air  Laya  PT.  Bukit Asam  (Persero)  Tbk .  Skripsi.  Jurusan  Teknik
Pertambangan,  Fakultas  Teknik,  Universitas Sriwijaya.
Masbait,  Alwi  (2017)  : Rancangan  Teknis Penambangan  Batubara  Di  PT.  Surya  Sakti Dharma  Kencana  Blok  S  Kecamatan  Kintap Kabupaten  Tanah  Laut  Kalimantan  Selatan .
Skripsi. Jurusan Teknik Pertambngan Fakultas
Teknologi  Mineral  dan  Kelautan  Institut Teknologi Adhi tama Surabaya.
Sudjana (1989) : Metoda Statistika Edisi Ke-lima . Bandung. Tarsito.
Spiegel,  Murray.  R.  dan  Stephens,  Larry.J.
(2007)  : Schaum’s  Outlines  :  Teori  dan  Soal- Soal Statistik Edisi Ketiga . Jakarta. Erlangga