Analisa varian ini digunakan untuk membandingkan Kekasaran Permukaan akibat
adanya variasi kecepatan potong, feeding, dan back rake angle. Untuk memperoleh output berupa tingkat signifikansi dan kebenaran dari penelitian yang
diperoleh maka digunakan program SPSS. Metode yang digunakan adalah Regression Linear dimana adanya hubungan yang linear antara variabel
independen dan variabel dependen yang digunakan untuk meramalkan suatu nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen. Analisis regresi dibedakan
menjadi dua, yaitu analisis regresi linear sederhana dan analisis regresi linear berganda. Regresi linear sederhana dipakai untuk menganalisis hubungan linear
antara satu variabel independen dan satu variabel dependen. Sedangkan regresi linear berganda digunakan apabila adanya hubungan linear antara dua atau lebih
variabel independen dengan satu variabel dependen.
Data angka Kekasaran Permukaan, kecepatan potong pahat, feeding, dan back rake angle merupakan tipe data rasio scale. Disini kita akan melakukan analisis
regresi linear berganda untuk mengetahui hubungan variabel X
1
, X
2
, X
3
terhadap Y, dan memprediksikan nilai Y’ variabel dependen yang diprediksi. Pengujian
signifikansi data uji F dan uji t pada tingkat signifikansi 0,05 yang artinya keakuratan hasil prediksi sebesar 95 untuk mengetahui apakah terdapat
pengaruh yang signifikan atau tidak antara variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial atau bersama-sama.
1. Output Test Of Normality Kekasaran Permukaan
Tabel 38. Test of Normality kecepatan potong
Tests of Normality
Kecepat an
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic df
Sig. kekasaran
permukaan 11.800
.420 4
.200 .
.681 4
.007 19.200
.194 4
.200 .
.974 4
.868 25.100
.233 4
.200 .
.910 4
.481 a. Lilliefors Significance Correction
Tabel 39. Test of Normality Gerak makan Feeding
Tests of Normality
feed Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk Statistic
df Sig.
Statistic df
Sig. kekasaran
permukaan .115
.233 6
.200 .937
6 .638
.245 .292
6 .121
.848 6
.152 a. Lilliefors Significance Correction
. This is a lower bound of the true significance.
Tabel 40. Test of Normality Sudut geram pahat rake angle
Tests of Normality
rake angle
sudut pahat
Kolmogorov-Smirnov
a
Shapiro-Wilk
Statistic df
Sig. Statistic
df Sig.
kekasaran permukaan
.280 6
.156 .878
6 .261
6 .210
6 .200
.950 6
.741 a. Lilliefors Significance Correction
. This is a lower bound of the true significance.
Uji Normalitas Kekasaran Permukaan
Syarat untuk melakukan analisis parametrik seperti independen sample t, korelasi bivariate, dan regresi yaitu data harus terdistribusi secara normal. Keluaran pada
gambar di atas menunjukkan uji normalitas data y Kekasaran permukaan yang sudah diuji sebelumnya secara manual dengan uji Kolmogorov-Smirnov.
Pengujian dengan SPSS berdasarkan kriteria pengujian pada uji Kolmogorov –
Smirnov dan Shapiro-Wilk sebagai berikut. Signifikansi 0.05, maka data berdistribusi normal.
Signifikansi 0.05, maka data tidak berdistribusi normal. Karena hasil analisis data kecepatan potong, feeding, dan rake angle tabel 38, 39,
dan 40 memiliki signifikansi lebih dari 0,05 yaitu 0.200 0.05, maka data kecepatan potong, feeding, dan rake angle berdistribusi normal. Suatu model
dikatakan berdistribusi normal jika model tersebut menghasilkan grafik data yang menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.
Gambar 73. Grafik Normality Plot Kekasaran Permukaan
Output Regression Kekasaran Permukaan
Tabel 41. Variabels EnteredRemoved
Variabels EnteredRemoved
Model Variabels
Entered Variabels
Removed Method
1 rake angle, feed,
Kecepatan
a
. Enter a. All requested variabels entered.
1. Output Variabel Entered Removed
