1.1. Menentukan Persamaan Garis Regresi Kurva Kalibrasi
Setelah diperoleh hasil pengukuran absorbansi dari larutan standar fosfat maka absorbansi dialurkan terhadap konsentrasi larutan standar untuk mendapatkan kurva
kalibrasi berupa garis linier. Selanjutnya persamaan garis regresi kurva kalibrasi dihitung menggunakan metode Least square sebagai berikut :
No X
i
Y
i
X
i
– X Y
i
– Y X
i
– X
2
Y
i
– Y
2
X
i
–X Y
i
– Y
1 0,4
0.118 -1
-0,2548 1
0,0649 0,2548
2 0,8
0.228 -0,6
-0,1448 0,36
0,0209 0,0868
3 1,2
0.327 -0,2
-0,0458 0,04
0,0021 0,0091
4 1,6
0.441 0,2
0,0682 0,04
0,0046 0,0136
5 2,0
0.512 0,6
0,1392 0,36
0,0193 0,0835
6 2,4
0,611 1
0,2382 1
0,0567 0,2382
∑ 8,4 2,237 0 0,002
2,8 0,1685 0,686
Dimana X rata – rata :
= =
Χ ∑
= Χ
6 4
, 8
n
1,4
Dimana Y rata – rata :
Y = 6
237 ,
2 =
Υ ∑
n = 0,3728
Persamaan garis regresi untuk kurva kalibrasi dapat ditentukan dari persamaan : Y = aX + b
Dimana : a = slope b = intersep
Nilai a dapat ditentukan dengan :
2
X X
Y Y
X X
a
i i
i
− ∑
− −
∑ =
Sehingga diperoleh nilai a :
Universitas Sumatera Utara
a = 8
, 2
686 ,
= 0,2450 Nilai b diperoleh melalui substitusi nilai a ke dalam persamaan berikut :
: Y = aX + b b = Y - aX
= 0,3728 – 0,2450 1,4 = 0,3728 – 0,343
= 0,0298 Maka persamaan gari regresi yang diperoleh adalah :
Y = 0,2450X + 0,0298
1.2. Perhitungan Koefisien Kolerasi
Kofisien kolerasi r dari persamaan kurva kalibrasi dapat ditunjukkan sebagai berikut :
∑ ∑
∑
− −
− −
=
2 2
Y Y
X X
Y Y
X X
r
i i
i i
r =
1685 ,
8 ,
2 686
, =
0,998
1.3. Perhitungan Standar Deviasi
Dengan mensubstitusikan nilai konsentrasi larutan standar X
i
ke persamaan garis regresi maka diperoleh nilai Y yang baru
Ŷ, seperti yang tercantum pada tabel :
No X
i
Y
i
Ŷ X
i 2
|Y
i
– Ŷ|
Y
i
– Ŷ
2
1 0,4
0.118 0,1278
0,16 0,0098
0,0000 2
0,8 0.228
0,2258 0,64
0,0022 0,0000
3 1,2
0.327 0,3238
1,44 0,0032
0,0000 4
1,6 0.441
0,4218 2,56
0,0192 0,0003
5 2,0
0.512 0,5198
4,00 0,0078
0,0000 6
2,4 0,611
0,6178 5,76
0,0068 0,0000
∑ 8,4
2,237 2,237
14,56 0,049
0,0003 Dari tabel di atas maka dapat ditentukan standar deviasi untuk intersep Sb yaitu :
Universitas Sumatera Utara
[ ]
2 1
2
∑
− =
i
X X
x Sy
Sb
Dimana,
2 1
2
2
−
− =
∑
n Y
Y x
Sy
i
− =
2 6
0003 ,
x Sy
2 1
= 0,0086 Sehingga diperoleh :
Sb = 8
, 2
0086 ,
= 0,0051
1.4. Penentuan Batas Deteksi