signifikansi yang jauh melebihi α 5 Tabel 8. Maka MOEd tidak dapat
menduga nilai sifat MOR basah dan ┴ serat.
12. Hubungan Antara Modulus Elastisitas Statis MOEs dengan
Modulus Patah MOR
Hasil analisis regresi sederhana pada hubungan antara MOEs dan MOR kering sejajar serat diperoleh nilai R
2
= 0,553 atau 55,3 artinya model yang digunakan hanya mampu menjelaskan sebesar 55,3 data. Nilai ini lebih besar
dari hubungan sifat sebelumnya dan layak dikatakan mampu menduga MOR. Hasil uji t diperoleh tingkat signifikansi yang jauh lebih kecil dari
α 0,05 0,00 artinya koefisien regresi signifikan. Artinya MOEs berpengaruh memprediksi sifat
MOR untuk kondisi kering serat. Untuk yang tegak lurus serat, diperoleh nilai R
2
= 0,693 69,3. Hasil ini pun bisa dikatakan memiliki hubungan yang erat dan mampu menduga MOR. Dengan nilai signifikansi yang berkorelasi yaitu
lebih kecil dari 5 Tabel 8. Pada kondisi basah, hubungan antara MOEs dan MOR dan
┴ serat sangat rendah terlihat dari nilai R
2
masing – masing 0,194 19,4, 0,211 21. Artinya model yang digunakan hanya mampu menjelaskan sebesar 19,4 dan
21 data. Berarti MOEs kurang baik untuk menduga nilai MOR dan ┴ serat.
Hasil uji t diperoleh nilai signifikansi yang lebih kecil dari 5 namun nilai ini belum dapat dikatakan bahwa MOR dapat diprediksi dari MOEs oleh karena
koefisien determinasi yang rendah. Halabe 1995 dalam Karlinasari 2005 menyatakan bahwa nilai r
2
yang rendah juga berkaitan dengan fakta bahwa tegangan yang dimasukkan dalam kayu sangat sedikit, yaitu untuk pengukuran
dinamis yang berdasarkan pada sifat mekanis hanya pada batas elastik. MOR terjadi dengan tegang yang lebih tinggi dan setelah batas elastik menghasilkan
korelasi yang rendah dengan parameter uji non destruktif.
Tabel 9 Rangkuman Hubungan Modulus Elastisitas Dinamis MOEd dengan Modulus Elastisitas Statis MOEs dan Modulus Patah MOR
Kondisi Contoh Uji Hubungan x dan y
Model Regresi r
R
2
Signifikansi Kering
1. MOEd dan MOEs Serat
2. MOEd dan MOEs ┴Serat
3. MOEd dan MOR Serat
4. MOEd dan MOR ┴ Serat
5. MOEs dan MOR Serat
6. MOEs dan MOR ┴ Serat
MOEs = 45247,443 + 0,332MOEd MOEs = 39551,249 + 0,001MOEd
MOR = 61732,926 + 17,498MOEd MOR = 29670,755 + 36,346MOEd
MOR = 33664,713 + 85,750MOEs MOR = 2460,013 + 71, 594MOEs
0,347 0,026
0,159 0,399
0,744 0,835
0,121 0,001
0,025 0,159
0,553 0,693
0,001 0,818 tn
0,157 tn 0,000
0,000 0,000
Basah 1.
MOEd dan MOEs Serat 2.
MOEd dan MOEs ┴Serat 3.
MOEd dan MOR Serat 4.
MOEd dan MOR ┴ Serat 5.
MOEs dan MOR Serat 6.
MOEs dan MOR ┴ Serat MOEs = 71311,717 - 0,110MOEd
MOEs = 68746,393 - 0,279MOEd MOR = 62104,079 + 4,520MOEd
MOR = 62795,547 + 1,014MOEd MOR = 44660,801 + 53,643MOEs
MOR = 8622,915 + 46,650MOEs 0,087
0,123 0,043
0,004 0,440
0,459 0,08
0,015 0,002
0,000 0,194
0,211 0,437 tn
0,275 tn 0,703 tn
0,969 tn 0,000
0,000
57
KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Kategori