Pengaruh Variabel Percobaan Pada Ekstraksi Minyak Dari Biji

27

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Pengaruh Variabel Percobaan Pada Ekstraksi Minyak Dari Biji

Alpukat Dengan Pelarut N-heptana Untuk mengekstrak minyak dari biji alpukat digunakan metode sokhletasi dengan pelarut n-heptana. Umumnya selama ini pelarut yang sering digunakan untuk mengekstrak minyak dari biji-bijian yaitu heksana [2], tetapi penggunaan heksana mulai dibatasi karena isu lingkungan dan kesehatan. Menurut Conkerton [7], heptana sifatnya sama dengan heksana namun penggunaannya tidak menimbulkan masalah lingkungan dan kesehatan. Hal inilah yang melatar belakangi penggunaan pelarut n-heptana pada penelitian ini. Ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi proses ekstraksi yaitu suhu, waktu, ukuran partikel, massa sampel dan jumlah pelarut. Dari faktor-faktor tersebut maka pada penelitian ini dipilih 3 variabel bebas yaitu suhu ekstraksi T, massa biji alpukat W, dan volume pelarut n-heptana V. Yield minyak biji alpukat yang dihasilkan dari proses ekstraksi dengan beberapa perlakuan tersesbut dapat dilihat pada tabel 4.1 berikut. 28 Tabel 4.1 Yield Minyak Biji Alpukat Hasil Ekstraksi t = 180 menit Run T o C W gram V ml Y 1 90 30 300 18,00 2 98,409 30 300 19,33 3 90 30 300 18,00 4 90 30 300 18,00 5 85 40 250 8,50 6 81,6 30 300 12,33 7 90 30 300 18,00 8 95 20 350 18,45 9 85 20 250 7,00 10 85 20 350 14,05 11 90 46,8 300 8,76 12 90 30 215,9 17,33 13 90 13,2 300 15,17 14 95 40 250 13,78 15 85 40 350 8,00 16 90 30 384,09 15,00 17 90 30 300 18,00 18 95 20 250 24,00 19 90 30 300 18,00 20 95 40 350 7,25 Data penelitian yang diperoleh dari 20 perlakuan tersebut kemudian diolah dengan statistik, untuk memperlihatkan pengaruh variabel bebas T, W dan V terhadap variabel terikat yaitu yield minyak biji alpukat Y yang ditampilkan dalam bentuk persamaan regresi kuadratik. Bentuk hubungan antara variabel- variabel tersebut dapat ditentukan dengan analisis regresi regression analysis [45]. Persamaan yang diperoleh kemudian di uji dengan ANOVA analisis varians. ANOVA menguji penerimaan acceptability model regresi dari perspektif statistik dalam bentuk analisis keragaman [46]. Adapun analisis regresi dari variabel percobaan disajikan pada tabel 4.2 berikut. 29 Tabel 4.2 Estimasi Koefisien Regresi untuk Yield Term Coef SE Coef T P Constant 18,0559 0,6610 27,321 0,000 T 2,7622 0,4388 6,295 0,000 W -2,6925 0, 4388 -6,136 0,000 V -0,6918 0, 4386 -1,577 0,146 TT -1,1534 0,4277 -2,697 0,022 WW -2,5228 0, 4277 -5,899 0,000 VV -1,0314 0,4268 -2,416 0,036 TW -2,1087 0,5731 -3,680 0,004 TV -2,3287 0, 5731 -4,064 0,002 WV -1,0662 0, 5731 -1,861 0,092 S = 1,62085 R-Sq = 93,95 R-Sq adj = 88,51 Berdasarkan hasil analisis regresi diatas, diperoleh hubungan yield dengan ketiga variabel yaitu sebagai berikut : Yield = 18,0599 + 2,7622T – 2,6925W – 0,6918V – 1,1534T 2 – 2,5228W 2 – 1,0314V 2 – 2,1087TW – 2,3287TV – 1,0662WV 4.1 dimana T, W, dan V merupakan suhu ekstraksi, massa biji alpukat, dan volume pelarut. Tanda negatif pada persamaan menunjukkan hubungan yang berbanding terbalik dengan variabel dependen yield. Suhu ekstraksi memberikan pengaruh terbesar yaitu 2,7622 kali terhadap yield minyak biji alpukat yang dihasilkan. Nilai koefisien suhu ekstraksi yang menunjukkan nilai positif akan memberikan pengaruh yang signifikan terhadap yield minyak biji alpukat dibandingkan dengan massa biji alpukat pada volume pelarut n-heptana dengan koefisien bernilai negatif. Berdasarkan hasil penelitian Handajani [47] mengenai pengaruh suhu pada ekstraksi minyak wijen, rendemen minyak yang dihasilkan meningkat seiring dengan meningkatnya suhu. Suhu yang lebih tinggi dengan viskositas pelarut lebih rendah dan kelarutan solute yang lebih besar, pada umumnya menguntungkan untuk proses ekstraksi [28]. Kelarutan bahan yang diekstraksi dan difusitas biasanya akan meningkat dengan meningkatnya suhu, sehingga diperoleh laju ekstraksi yang tinggi [27], dan juga pada suhu yang lebih tinggi membran sel lebih mudah pecah dan mengeluarkan minyak [29]. Namun batas atas suhu perlu 30 diperhatikan untuk menghindari munculnya reaksi samping yang tidak diinginkan [24]. Nilai koefisien determinasi R 2 dari hasil analisis sebesar 93,95 menunjukkan bahwa variabel bebas pada percobaan berpengaruh pada variabel terikat yield sebesar 93,95 dan 6,05 diwakili oleh variabel lain diluar percobaan. Dari hasil analisis juga diperoleh nilai P yang digunakan untuk menguji variabel percobaan. J ika nilai P lebih kecil dari nilai α taraf nyata maka faktor dikatakan signifikan atau dapat dikatakan hipotesis nol Ho ditolak. Hipotesis nol merupakan asumsi dimana variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat [48]. Sehingga interaksi antara suhu dan massa serta suhu dan volume dikatakan signifikan yang artinya interaksi kedua variabel tersebut sangat berpengaruh pada ekstraksi minyak biji alpukat. Prasetyowati [2] menyatakan bahwa semakin banyak massa biji yang digunakan maka yield yang dihasilkan akan semakin besar dan sebaliknya. Begitu juga dengan volume pelarut, semakin banyak volume pelarut maka yield yang dihasilkan semakin besar pula. Perbandingan massa sampel dengan volume pelarut yang semakin besar akan menghasilkan yield yang besar. Hal ini disebabkan semakin banyak jumlah pelarut yang digunakan, kesempatan berkontak antara sampel dengan pelarut semakin besar sehingga semakin banyak solute yang akan terekstrak [49]. Analisis varians ANOVA ditunjukkan pada tabel 4.3 di bawah ini. Tabel 4.3 Analysis of Variance ANOVA Sumber Variasi df Degrees of Freedom SS Sum of Squares MS Mean Square F hitung F tabel Regresi 9 408,142 45,349 17,26 3,02 Residual Error 10 26,272 2,627 Total 19 434,414 Dari tabel ANOVA di atas diperoleh nilai F. Nilai F hitung didapat dari perbandingan MS mean square regresi dengan MS residual. Uji F dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel. Jika F hitung lebih besar dari F tabel F hitung F tabel , maka terdapat hubungan signifikan [46]. Nilai F 31 hitung regresi lebih besar dari F tabelnya sehingga regresi dapat dinyatakan signifikan model regresi diterima. SS jumlah kuadrat total diperoleh sebesar 434,414 yang artinya variasi dari yield yang dikuadratkan adalah sebesar nilai tersebut. Penyebab variasi dari yield yaitu sebagian berasal dari variabel bebas T, W, V sebesar 408,142 regresi dan sisanya sebesar 26,272 berasal dari variabel lain yang juga mempengaruhi yield, tetapi tidak dimasukkan dalam model residual. Jika dibandingkan antara SS regresi dengan SS total, maka akan didapatkan proporsi dari total variasi yield yang disebabkan oleh variasi dari variabel bebas T, W, V. Nilai perbandingan inilah yang disebut dengan koefisien determinasi R 2 .

4.2 Analisis Minyak Biji Alpukat