10
Dari gambar 13 dapat dikatakan bahwa kedalaman pemakanan a
mempunyai pengaruh positif terhadap keausan
pahat. Artinya
bahwa semakin besar kedalaman pemakanan
a, maka semakin besar pula nilai keausan pahat yang terjadi.
Dari gambar 14 dapat dikatakan
bahwa putaran mesin n mempunyai pengaruh positif terhadap keausan
pahat. Artinya bahwa semakin besar putaran mesin n, maka semakin
besar pula nilai keausan pahat yang terjadi.
2. Analisa Regresi a. Analisa keausan pahat atas pada
cairan pendingin udara
Analisa regresi yang dilakukan
adalah analisa regresi linear, sehingga didapatkan perumusan :
Log VB
1
= - 4,97 + 1,47 Log n + 1,65 Log a
Sehingga perumusan hubungan keausan
pahat dan
variabel pemotongan yaitu :
VB
1
=0,0000107n
1,47
a
1,65
b. Analisa keausan pahat atas pada cairan pendingin natural
oil
Analisa regresi yang dilakukan adalah analisa regresi linear, sehingga
didapatkan perumusan : Log VB
1
= - 4,02 + 0,777 Log n + 0,337 Log a
Sehingga perumusan
hubungan keausan
pahat dan
variabel pemotongan yaitu :
VB
1
= 0,0000954n
0,777
a
0,0337
c. Analisa keausan pahat samping pada cairan pendingin udara
Analisa regresi yang dilakukan adalah analisa regresi linear, sehingga
didapatkan perumusan : Log VB
2
= - 1,45 + 0,567 Log n + 2,92 Log a
Sehingga perumusan
hubungan keausan
pahat dan
variabel pemotongan yaitu :
VB
2
= 0,035n
0,567
a
2,92
Regression Analysis: Log VB
1
versus Log n; Log a
The regression equation is Log VB
1
= - 4,97 + 1,47 Log n + 1,65 Log a Predictor Coef SE Coef T P
Constant -4,9743 0,6897 -7,21 0,000 Log n 1,4692 0,2243 6,55 0,000
Log a 1,6533 0,2465 6,71 0,000 S = 0,0753042 R-Sq = 85,4 R-Sqadj = 83,5
Analysis of Variance Source DF SS MS F P
Regression 2 0,49839 0,24919 43,94 0,000 Residual Error 15 0,08506 0,00567
Total 17 0,58345 Source DF Seq SS
Log n 1 0,24325 Log a 1 0,25514
Regression Analysis: Log VB
1
versus Log n; Log a
The regression equation is Log VB
1
= - 4,02 + 0,777 Log n + 0,337 Log a Predictor Coef SE Coef T P
Constant -4,0184 0,6220 -6,46 0,000 Log n 0,7766 0,2071 3,75 0,002
Log a 0,33748 0,08320 4,06 0,001 S = 0,0695383 R-Sq = 67,0 R-Sqadj = 62,6
Analysis of Variance Source DF SS MS F P
Regression 2 0,147523 0,073762 15,25 0,000 Residual Error 15 0,072534 0,004836
Total 17 0,220057 Source DF Seq SS
Log n 1 0,067964 Log a 1 0,079559
Regression Analysis: Log VB
2
versus Log n; Log a
The regression equation is Log VB
2
= - 1,45 + 0,567 Log n + 2,92 Log a Predictor Coef SE Coef T P
Constant -1,449 1,033 -1,40 0,181 Log n 0,5668 0,3361 1,69 0,112
Log a 2,9216 0,3694 7,91 0,000 S = 0,112847 R-Sq = 81,3 R-Sqadj = 78,9
Analysis of Variance Source DF SS MS F P
Regression 2 0,83294 0,41647 32,70 0,000 Residual Error 15 0,19102 0,01273
Total 17 1,02396 Source DF Seq SS
Log n 1 0,03620 Log a 1 0,79674
Gambar 14. Grafik pengaruh putaran terhadap keausan pahat samping VB2
11
d. Analisa keausan pahat samping pada cairan pendingin natural
