Untuk lack of fit: H
= Model yang dibuat tidak memiliki ketidak sesuaian terhadap nilai variabel respon yang diperoleh.
H
1
= Model yang dibuat memiliki ketidak sesuaian terhadap nilai variabel respon yang diperoleh.
F
hitung
F
tabel 0,05; 5; 2
2,476 19,29, maka H diterima. Ini menunjukkan bahwa
model dapat memberikan estimasi hasil sesuai dengan hasil kadar air yang diperoleh dari percobaan.
Hasil perhitungan untuk uji lack of fit dapat dilihat pada Tabel 5.8.
Tabel 5.8. Perhitungan Uji Ketidak Sesuaian untuk Model Orde Kedua Sumber Variasi
df SS
MS F
hitung
F
tabel
= 0,05
Orde pertama 3
4,797 1,599
1,038 4,35
Orde kedua 6
10,449 1,742
1,130 3,87
Error 7
10,784 1,541
Lack of fit 5
9,284 1,857
2,476 19,29
Error 2
1,5 0,75
Total 16
26,03
Persamaan orde kedua yang diperoleh telah diuji kesesuaiannya dengan percobaan yang dilakukan. Selanjutnya model orde kedua tersebut akan
digunakan untuk mencari titik optimum dari masing-masing faktor.
5.2.6. Penentuan Titik Optimum Faktor
Titik optimum untuk masing-masing faktor dapat ditentukan dengan cara mencari diferensial dari persamaan orde kedua terhadap setiap variabel faktor.
Kemudian dari persamaan-persamaan diferensial tersebut akan dicari titik optimum dengan menggunakan pendekatan matriks.
Persamaan orde kedua yang diperoleh sebelumnya yaitu: y = 12,235 + 0,38 x
1
+ 0,113 x
2
0,441 x
3
0,657 x
1 2
0,304 x
2 2
0,569 x
3 2
0,063 x
1
x
2
+ 0,688 x
1
x
3
+ 0,063 x
2
x
3
Dari persamaan tersebut akan dicari persamaan diferensialnya terhadap setiap variabel faktor. Hasil perhitungannya yaitu:
1
x
y
0,38 20,657 x
1
0,063 x
2
+ 0,688 x
3
= 0 -1,314 x
1
0,063 x
2
+ 0,688 x
3
= -0,38 ............................................................ 1
2
x
y
0,113 20,304 x
2
0,063 x
1
+ 0,063 x
3
= 0 -0,063 x
1
0,608 x
2
+ 0,063 x
3
= -0,113........................................................... 2
3
x
y
-0,441 20,569 x
3
+ 0,688 x
1
+ 0,063 x
2
= 0 0,688 x
1
+ 0,063 x
2
1,138 x
3
= 0,441.............................................................. 3
Persamaan 1, 2, dan 3 dapat diselesaikan dengan pendekatan matriks untuk memperoleh nilai x
1
, x
2
, dan x
3
yang optimal. Operasi invers menggunakan fungsi MINVERSE dari Microsoft Excel. Perhitungannya yaitu:
-1,314 x
1
0,063 x
2
+ 0,688 x
3
= -0,38 -0,063 x
1
0,608 x
2
+ 0,063 x
3
= -0,113 0,688 x
1
+ 0,063 x
2
1,138 x
3
= 0,441
-1,314 -0,063 0,688
x
1
-0,38 -0,063 -0,608
0,063 x x
2
= -0,113 0,688
0,063 -1,138
x
3
0,441
x
1
-1,314 -0,063 0,688
-1
-0,38 x
2
= -0,063 -0,608 0,063
x -0,113
x
3
0,688 0,063
-1,138 0,441
x
1
-1,115 0,046
-0,671 -0,38
x
2
= 0,046
-1,656 -0,064 x
-0,113 x
3
-0,671 -0,064 -1,288 0,441
x
1
0,122 x
2
= 0,142
x
3
-0,306
Titik optimum yang diperoleh untuk faktor x
1
= 0,122, faktor x
2
= 0,142, dan faktor x
3
= -0,306. Setelah titik optimum untuk setiap faktor diketahui, selanjutnya titik-titik tersebut akan diterjemahkan menjadi nilai setting dengan
menggunakan cara interpolasi. Rumus interpolasi yang akan digunakan yaitu:
origin i
x x
x i
2
1 ,1
dengan i = nilai setting faktor i
Perhitungan nilai setting dengan menggunakan cara interpolasi yaitu: 1. Nilai setting untuk faktor lama pengeringan x
1 1
= 0,1222,77 1,77 2 + 2,27 = 2,331 2,3 jam 2. Nilai setting untuk faktor tinggi tumpukan x
2 2
= 0,1425 4 2 + 4,5 = 4,571 4,6 cm 3. Nilai setting untuk faktor frekuensi pengadukan x
3 3
= -0,3068,8 6,8 2 + 7,8 = 7,494 7,5 kalijam Dari perhitungan di atas, didapatkan nilai setting yang optimal untuk setiap
faktor. Untuk memperoleh hasil pengeringan yang optimal, biji kopi dikeringkan sekitar 2,3 jam atau 2 jam 18 menit dengan tumpukan setinggi 4,6 cm dan diaduk
dengan frekuensi 7,5 kalijam atau setiap 8 menit sekali. Nilai x
1
, x
2
, dan x
3
tersebut akan digunakan pada persamaan orde kedua untuk menghitung perkiraan besarnya kadar air optimal yang dapat diperoleh.
Perhitungannya yaitu: y = 12,235 + 0,380,122 + 0,1130,142 0,441-0,306 0,657 0,122
2
0,304 0,142
2
0,569-0,306
2
0,0630,1220,142 + 0,6880,122-0,306 + 0,0630,142-0,306
y = 12,3
5.2.7. Pengolahan Data dengan Menggunakan Minitab 16
