29
formula untuk model points, lima rancangan formula untuk mengestimasi lack of fit , serta lima formula untuk pengulangan sehingga total formula yang dihasilkan adalah 20 formula. Pemilihan
empat jenis bahan pengisi tersebut didasarkan pada ketersediaan dan kemudahan akses antara perusahaan dan suplier.
Tabel 3 . Rancangan formula dari program Design Expert 7.0
®
Formula Bobot gram
Seasoning tanpa
Bahan Pengisi
Dekstrosa Maltodekstrin
Dekstrin Corn Starch
1 6.5538
0.1981 0.1981
2 6.5538
0.3962 3
6.5538 0.3962
4 6.5538
0.3962 5
6.5538 0.0473
0.2493 0.0501
0.0495 6
6.5538 0.1004
0.0976 0.0997
0.0985 7
6.5538 0.1981
0.1981 8
6.5538 0.3962
9 6.5538
0.3962 10
6.5538 0.1981
0.1981 11
6.5538 0.1981
0.1981 12
6.5538 0.2492
0.0470 0.0498
0.0502 13
6.5538 0.3962
14 6.5538
0.0493 0.0492
0.0507 0.2470
15 6.5538
0.1981 0.1981
16 6.5538
0.0507 0.0496
0.2487 0.0472
17 6.5538
0.1981 0.1981
18 6.5538
0.1981 0.1981
19 6.5538
0.3962 20
6.5538 0.3962
C. HASIL PENGUKURAN RESPON FORMULA BAHAN PENGISI
1. Kelekatan
Formula 1 hingga formula 20 diukur kelekatannya masing-masing dari hasil tiga kali ulangan. Dari hasil rata-rata data kelekatan tersebut diperoleh hasil seperti yang tampak
pada grafik dalam Gambar 10. Selain pengukuran kelekatan terhadap 20 formula juga dilakukan pengukuran kelekatan seasoning exist yaitu formula 21 yang berupa diagram
batang berwarna hitam. Kelekatan seasoning exist ini hanya digunakan sebagai pembanding secara umum.
Kelekatan seasoning exist memiliki nilai yang tidak terlalu tinggi hanya 92.94. Dari 20 formula yang ada rata-rata memiliki kelekatan di atas kelekatan seasoning exist.
Hanya formula 8 dan 9 yang memiliki kelekatan di bawah seasoning exist. Dari seluruh
30
formula yang ada ternyata yang memiliki hasil kelekatan tertinggi adalah formula 4 96.97 dan formula yang memiliki kelekatan terendah adalah formula 9 91.84
dengan rata-rata kelekatan 95.14 dan standar deviasi 1.31. Formula 4 adalah formula yang menggunakan maltodekstrin sebagai bahan pengisi tunggal. Menurut Kramer 2009
penambahan maltodekstrin pada seasoning dapat meningkatkan kelekatan secara nyata. Pengamatan yang terhadap formula bahan pengisi yang digunakan secara tunggal
pada Gambar 10 menunjukkan bahwa bahan pengisi dektrosa formula 2 dan 20 memiliki nilai kelekatan yang lebih konsisten dibanding maltodekstrin formula 4 dan 13,
dekstrin formula 9 dan 19 dan corn starch formula 3 dan 8. Terdapat beberapa formula dengan nilai kelekatan yang mencolok karena nilainya yang sangat tinggi atau sangat
rendah. Penilaian secara langsung terhadap formula secara individu tidak dapat dijadikan acuan untuk mengamati hubungan kelekatan dengan bahan pengisi yangdigunakan
sebab hasil respon dari desain ini harus dianalisis secara keseluruhan.
Gambar 10. Grafik kelekatan aplikasi 20 formula dan formula exist
Gambaran umum grafik kelekatan pada Gambar 10 berfungsi untuk memudahkan melihat nilai kelekatan bahan pengisi. Tetapi untuk analisis keseluruhan
digunakan program Design Expert 7.0
®
. Dari hasil analisis Design Expert 7.0
®
, model polinomial dari respon kelekatan adalah linear, namun model ini memiliki nilai
predicted R-squared yang negatif sehingga dilakukan reduksi model. Berbagai reduksi model telah dilakukan namun predicted R-squared tetap memberikan nilai yang negatif
dan pada ANOVA tampak bahwa model tidak signifikan karena nilai p “probF” adalah
0.2580 . Model yang tidak signifikan adalah model dengan nilai p “probF” lebih besar dari
0.05 0.0001. Model dengan nilai p “probF” lebih kecil dari 0.05 0.0001 adalah
model yang diinginkan atau signifikan. Dengan demikian dipilih model yang lebih sederhana yaitu mean.
Pada model mean, hasil uji ANOVA menunjukkan bahwa pada taraf signifikansi 5 lack of fit dari model yang dihasilkan tidak signifikan karena lebih besar dari 0.05
0.0001 dan F-value sebesar 0.56. Nilai dari lack of fit yang dihasilkan model adalah 0.8193 Lampiran 2. Nilai lack of fit yang tidak signifikan berarti adanya kesesuaian antara
data respon kelekatan dengan model. Artinya, lack of fit tidak signifikan merepresentasikan model yang baik bagi respon.
90 91
92 93
94 95
96 97
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
95,86 95,41
95,87 96,97
93,49 94,34
94,57 92,70
91,84 94,61
95,30 96,92
94,82 96,24
95,65 95,58
96,00 95,92
94,72 95,95
92,94
Ke lek
a ta
n
Formula
31
Nilai predicted R-squared yang dihasilkan bernilai negatif, yaitu -0.1080. Nilai predicted R-squared yang negatif menunjukkan bahwa overall mean memberikan prediksi
lebih baik bagi respon kelekatan . Model mean pada respon menyebabkan kelekatan hanya berupa nilai yaitu 95.14. Pada Gambar 11 terdapat grafik kenormalan
internally studentized residuals respon kelekatan . Pada gambar tersebut tampak bahwa titik-titik yang tersebar dekat dengan garis. Sebaran titik-titik tersebut menggambarkan
bahwa adanya pemenuhan model terhadap asumsi ANOVA pada respon kelekatan .
Gambar 11 . Grafik kenormalan internally studentized residuals respon kelekatan
Gambar 12 merupakan grafik contour plot hasil uji respon kelekatan . Berdasarkan hasil input dari respon kelekatan dihasilkan model polinomial berupa
mean sehingga seluruh area grafik contour plot memiliki warna yang sama dimana nilai respon dianggap sama pada setiap kombinasi. Hal ini berarti ketiga komponen yaitu
dekstrosa, dekstrin dan maltodekstrin tidak memiliki pengaruh yang nyata terhadap respon kelekatan . Grafik contour plot memiliki bentuk segitiga sehingga ketiga komponen
yang dijadikan komponen utama yang berpengaruh adalah dekstrosa, maltodekstrin dan dekstrin. Bukan berarti corn starch tidak dilibatkan melainkan corn starch dibuat menjadi
komponen yang tidak berubah agar interaksi ketiga komponen yang lain menjadi lebih jelas.
Gambar 12 . Grafik contour plot hasil uji respon kelekatan
32
Gambar 13 adalah grafik tiga dimensi hasil uji respon kelekatan . Adanya bentuk tiga dimensi dari grafik membantu untuk mengamati interaksi antara ketiga
komponen terhadap respon. Pada grafik contour plot hasil uji respon kelekatan memiliki warna yang sama maka sehingga menghasilkan grafik tiga dimensi yang datar.
Bentuk grafik tiga dimensi yang datar disebakan karena model polinomial mean sehingga kombinasi dari ketiga komponen corn starch yang ditetapkan pada nilai 0.0990 gram
dalam formula dan tidak berbeda nyata dalam mempengaruhi respon kelekatan .
Gambar 13 . Grafik tiga dimensi hasil uji respon kelekatan
Hasil rekapitulasi respon kelekatan menunjukkan bahwa tidak ada korelasi yang signifikan antara bahan pengisi dan kelekatan sehingga perlu diamati faktor lainnya seperti
minyak sayur yang digunakan sebagai perekat. Penggunaan minyak sayur yang tepat dapat meningkatkan performa kelekatan. Minyak sayur yang digunakan dalam proporsi yang
berlebihan dapat menyebabkan kacang oven menjadi cepat tengik dan tidak nyaman dikonsumsi. Kriteria minyak yang digunakan tentunya harus yang berbentuk cair di suhu
ruang agar minyak mudah menyerap ke dalam kacang. Faktor lainnya seperti ukuran partikel bahan pengisi tentunya akan mempengaruhi kelekatan seasoning karena
semakin kecil ukuran partikel maka seasoning akan lebih mudah melekat. Pada penelitian ini, parameter ukuran partikel tidak dimasukkan karena pada prakteknya di industri setiap
seasoning yang akan diaplikasikan pasti melalui pengecilan ukuran sehingga ukuran partikel tidak akan menjadi masalah.
Berdasarkan hasil kelekatan yang diperoleh, tampak bahwa berbagai formula bahan pengisi memiliki batas kelekatan maksimal karena bila seluruh pemukaan
kacang yang dilapisi minyak telah tertutup dengan seasoning maka seasoning lainnya akan sulit menempel. Oleh karena itu, pengurangan dosis seasoning yang digunakan dapat
dilakukan untuk meminimalisir adanya seasoning yang tidak dapat melekat. Adanya seasoning yang tidak melekat dalam alat aplikasi dapat mengganggu kinerja produksi
karena alat harus sering dibersihkan. Bila hal tersebut tidak dilakukan dapat menyebabkan penumpukan seasoning sehingga pada batch berikutnya kelekatan menjadi tidak optimal.
Adanya seasoning yang tidak menempel walaupun nilainya sangat kecil namun bila terjadi pada skala pabrik maka kerugian yang terjadi tidak sedikit nilainya. Pembuatan
record data kelekatan selama proses produksi dapat dilakukan untuk mengontrol hal
33
tersebut. Hasil record data dapat digunakan sebagai benchmark agar penggunaan seasoning kelak dapat lebih efisien dan optimal.
2. Penampakan
