Pengujian asam lemak jenuh miristat, palmitat, linoleat, stearat, oleat biasanya dilakukan dengan menggunakan gas chromatography GC.
Lemak adalah campuran trigliserida. Trigliserida terdiri atas satu molekul gliserol yang berikatan dengan tiga molekul asam lemak.
Asam lemak jenuh yaitu apabila rantai hidrokarbon dijenuhi dengan hidrogen. Asam palmitat C
15
H
31
COOH, asam stearat C
17
H
35
Asam lemak tidak jenuh yaitu apabila rantai hidrokarbonnya tidak dijenuhi oleh hidrogen dan karena itu mempunyai satu ikatan rangkap atau lebih. Asam oleat
C COOH adalah termasuk asam
lemak jenuh.
17
H
33
COOH, asam linoleat C
17
H
29
COOH adalah termasuk asam lemak tak jenuh. Asam lemak tak jenuh mempunyai titik lebur lebih rendah daripada asam
lemak jenuh. Asam lemak tak jenuh apabila dibiarkan terlalu lama dalam udara akan menimbulkan rasa dan bau yang tidak enak tengik, kelembaban udara,
cahaya, suhu yang tinggi dan adanya bakteri perusak adalah faktor-faktor yang menyebabkan ketengikan minyak.
2.6 Metode Evaluasi Hasil Uji Profisiensi dan Kemungkinan Penyebab Kinerja Laboratorium Tidak Memuaskan
a. Peserta uji profisiensi
Penentuan peserta uji profisiensi ini adalah berdasarkan teknik purposive sampling. Thompson et al. 2006 tidak mempersyaratkan jumlah minimum
atau maksimum peserta uji profisiensi. Food and Consumer Safety Authority 1995 merekomendasikan jumlah minimum laboratorium adalah delapan.
Edegard et al.2000 merekomendasikan sedikitnya 8 – 15 laboratorium ikut serta dalam uji profisiensi. Edegard et al. 2000 juga mengindikasikan bahwa
jumlah laboratorium peserta tidak perlu sama untuk seluruh level konsentrasi. b. Uji Grubbs
Uji Grubbs adalah metode yang digunakan untuk menghilangkan data yang ekstrem. Pemilihan rumus didasarkan pada posisi data dalam kumpulan data
keseluruhan IUPAC, 2006; Trevor J.F., 2006.
Pedro R et al. 2007 menyatakan bahwa uji seleksi Grubbs digunakan untuk menentukan apakah observasi data terbesar dan terkecil pada kumpulan data
adalah termasuk outlier.
c. Pendekatan nilai ketetapan konsensus dari laboratorium penguji yang
mengikuti uji profisiensi Robust Z-score
Data duplo hasil analisis yang dikirimkan oleh setiap laboratorium dihitung secara statistika menggunakan metode perhitungan statistika Robust Z-score.
Parameter yang dihitung disini adalah Z between laboratories. Untuk menghitung Z, mula-mula dihitung Si dengan rumus berikut ini:
S
i
= A
i
+ B
i
A √2
i
dan B
i
Z adalah kedua data duplo hasil analisis.
= S
i
- median IQR
Si Si
IQR x 0,7413 adalah IQR ternormalisasi n IQR yang merupakan ukuran dari variabilitas data, yang mirip dengan simpangan baku.
x 0,7413
n IQR ≈ SD
IQR yang merupakan singkatan dari interquartile range adalah selisih antara quartile atas dan bawah. Quartile bawah Q
1
adalah suatu harga dibawah dimana seperempat dari seluruh hasil beradaterletak sedangkan quartile atas
Q
3
IQR = Q adalah suatu harga diatas mana seperempat dari seluruh hasil berada.
3
- Q n IQR = IQR x 0,7413
1
Dimana: Z
= Z score antar laboratorium
Ai =
hasil uji sampel pertama dari laboratorium i Bi
= hasil uji sampel kedua dari laboratorium i
Median = nilai tengah dari sekelompok data n hitung
0.7413 = standar distribusi normal
IQR =
interquartile range Nilai Z dapat dikelompokkan menjadi 3 kategori:
a Laboratorium yang termasuk dalam kategori “tidak memuaskan”
outlier, apabila laboratorium tersebut memperoleh nilai Z
-3 Z yang
bukan terletak diantara -3 dan +3.
Besaran Z 3 atau I ZI
≥3
b Laboratorium yang termasuk dalam kategori ”diperingatkan” questionable.
menggambarkan presisi antara laboratorium.
2 I Z I
c Laboratorium yang “memuaskan” kompeten.
3 : berarti hasil analisisnya belum termasuk tidak memuaskan, tetapi sudah dalam batas diperingatkan.
I Z I
d. Pendekatan nilai ketetapan dari pengukuran sebuah laboratorium acuan
