45
2. Analisis Respon
Program Design Expert version 7 akan merekomendasikan satu model dari 5 model polinomial yang digunakan untuk setiap respon. Diantara
kelima model yang tersedia dalam program Design Expert version 7 antara lain mean, linear, quadratic, special cubic dan cubic.
a. Analisis Respon Weight Loss WT loss Nilai weight loss menunjukkan persen kehilangan bobot biskuit
yang diperoleh dari pengurangan bobot sebelum pemanggangan dengan bobot setelah pemanggangan dibagi dengan bobot sebelum pemanggangan dikalikan
100. Bobot biskuit yang ditimbang merupakan rata-rata dari beberapa sampel. Semakin besar nilai WT loss maka bobot akhir produk semakin
kecil ringan. Hasil analisis uji respon WT loss dapat dilihat pada Tabel 10. Hasil uji dari respon WT loss pada produk dengan nilai WT loss
berkisar antara 14.43 sampai 19.67 dapat dilihat pada Tabel 10. Nilai rata- rata mean dari hasil uji respon WT loss adalah 17.0075. Nilai WT
loss yang paling tinggi adalah 19.67 yang terdapat pada formula 3 yaitu menggunakan soft flour sebesar 40, pati modifikasi A 4.25, pati
modifikasi B 4.25 dan bahan pengembang 3.5. Tabel 10. Hasil analisis WT loss
Formula SF Pati
modifikasi A Pati
modifikasi B LA
WT Loss
F1 39.75 4.50 4.50 3.25 17.56 F2 40.00 4.50 4.00 3.50 17.54
F3 40.00 4.25 4.25 3.50 19.67 F4 40.00 4.00 4.50 3.50 16.12
F5 40.00 4.50 4.50 3.00 14.43 F6 39.75 4.25 4.50 3.50 17.67
F7 39.75 4.50 4.25 3.50 15.46 F8 40.00 4.25 4.50 3.25 16.34
F9 40.00 4.50 4.25 3.25 16.09
F10 39.50 4.50 4.50 3.50 17.77 F11 39.75 4.25 4.50 3.50 17.67
F12 39.50 4.50 4.50 3.50 17.77
46 Berdasarkan analisis pada program Design Expert version 7 model
polinomial dari WT loss adalah linear. Hasil uji sidik ragam ANOVA menunjukkan bahwa interaksi antara komponen A soft flour dan B pati
modifikasi A berpengaruh nyata terhadap respon WT loss, begitu juga komponen A soft flour dan komponen C pati modifikasi B, interaksi
komponen A soft flour dan D bahan pengembang, interaksi komponen B pati modifikasi A dan C pati modifikasi B, interaksi komponen B pati
modifikasi A dan komponen D bahan pengembang, serta interaksi komponen C pati modifikasi B dan komponen D bahan pengembang
berpengaruh nyata. Hal ini ditunjukkan dengan analisis sidik ragam yang dilakukan oleh program Design Expert version 7 dengan nilai p ”probF”
lebih kecil dari 0,05 yaitu sebesar 0.0001. Hal ini juga menunjukkan bahwa model yang direkomendasikan yaitu linear adalah signifikan. Hasil analisis
ANOVA dapat dilihat secara lengkap pada Lampiran 2. Persamaan polinomial untuk respon skor WT loss adalah sebagai
berikut : WT loss = 1481.43 A + -37461.4 B + 62364.07 C + -52392.6 D+
31366.4 AB + -94964.5 AC + 63165.44 AD + 122869.8 BC + 46076.16 BD + 4542.72 CD
Ket : A = soft flour B = pati modifikasi A
C = pati modifikasi B D = bahan pengembang
Persamaan polinomial selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 3. Gambar 3. menunjukkan hasil nilai WT loss terhadap komponen bahan
baku yang mempengaruhinya yaitu soft flour, pati modifikasi A, pati modifikasi B dengan bahan pengembang sebesar 3.375.
47 Gambar 3. Grafik contour plot hasil uji WT loss
Pada Gambar 3 dapat dilihat bahwa terdapat beberapa garis yang menunjukkan nilai respon WT loss dalam beberapa kombinasi bahan baku
berdasarkan persamaan polinomial yang diperoleh. Di samping itu juga dapat dilihat grafik tiga dimensi dari hasil respon WT loss seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik tiga dimensi hasil respon WT loss
Design-Expert® Software WT loss
19.67 14.43
X1 = A: SF X2 = B: Pati modifikasi A
X3 = C: Pati modifikasi B Actual Component
D: LA = 3.375
A: SF 39.625
B: Pati modifikasi A 4.125
C: Pati modifikasi B 4.125
4.500 4.500
40.000
WT loss
16.488 16.8446
17.2012 17.2012
17.5577 17.5577
17.9143 17.9143
48 b. Analisis Respon L increase
Nilai L increase menunjukkan daya pengembangan spread biskuit. Nilai ini diperoleh dari pengurangan luas biskuit setelah pemanggangan
dengan sebelum pemanggangan dibagi dengan luas biskuit sebelum pemanggangan dikalikan dengan 100. Biskuit diukur panjang dan lebarnya
menggunakan alat pengukur sigmat. Nilai luas biskuit diperoleh dari pengambilan beberapa sampel biskuit kemudian dirata-ratakan. Parameter
yang diinginkan untuk membuat lighter biscuit adalah nilai L increase yang besar yang menunjukkan volume biskuit yang besar pula.
Hasil nilai dari respon L increase pada produk dengan nilai L increase berkisar antara 2.69 sampai 7.45 dapat dilihat pada Tabel 11.
Nilai L increase paling tinggi yaitu 7.45 terdapat pada formula 7 yang menggunakan soft flour sebesar 39.75, pati modifikasi A 4.5, pati
modifikasi B 4.25 dan bahan pengembang 3.5. Tabel 11. Hasil analisis L increase
Formula SF Pati
modifikasi A Pati
modifikasi B LA L
increase
F1 39.75 4.50 4.50 3.25 2.69 F2 40.00 4.50 4.00 3.50 4.98
F3 40.00 4.25 4.25 3.50 3.76 F4 40.00 4.00 4.50 3.50 5.66
F5 40.00 4.50 4.50 3.00 6.81 F6 39.75 4.25 4.50 3.50 5.73
F7 39.75 4.50 4.25 3.50 7.45 F8 40.00 4.25 4.50 3.25 5.33
F9 40.00 4.50 4.25 3.25 4.48
F10 39.50 4.50 4.50 3.50 5.22 F11 39.75 4.25 4.50 3.50 5.73
F12 39.50 4.50 4.50 3.50 5.22
Berdasarkan analisis pada program Design Expert version 7 model polinomial dari L increase adalah linear. Hal ini ditunjukan dengan analisis
sidik ragam yang dilakukan oleh program Design Expert version 7 dengan nilai ”probF” lebih kecil dari 0,05. Berdasarkan hasil uji sidik ragam
ANOVA juga menunjukkan bahwa interaksi antara komponen A soft flour
49 dan B pati modifikasi A, interaksi komponen A soft flour dan komponen C
pati modifikasi B, interaksi komponen A soft four dan D bahan pengembang, interaksi komponen B pati modifikasi A dan C pati
modifikasi B, interaksi komponen B pati modifikasi A dan komponen D bahan pengembang, serta interaksi komponen C pati modifikasi B dan
komponen D bahan pengembang berpengaruh nyata terhadap respon L increase. Hasil respon ini dapat dilihat secara lengkap pada Lampiran 4.
Persamaan polinomial untuk respon skor L increase adalah sebagai berikut :
L increase = -1118.49 A + -2137.69 B + -69138.6 C + 118260 D + 12546.56 AB + 101670.4 AC + -143853 AD + -
67491.8 BC + -39153.9 BD + -61218.6 CD Ket : A = soft flour
B = pati modifikasi A C = pati modifikasi B
D = bahan pengembang
Persamaan polinomialnya dapat dilihat di Lampiran 5.
Gambar 5. Contour Plot Hasil Uji Skor L increase
Design-Expert® Software L increase
7.45 2.69
X1 = A: SF X2 = B: Pati modifikasi A
X3 = C: Patii modifikasi B Actual Component
D: LA = 3.375 A: SF
39.625
B: Pati modifikasi A 4.125
C: Pati modifikasi B 4.125
4.5 4.5
40
L increase
3.48125 3.83875
4.19625 4.19625
4.55375 4.55375
4.91125 4.91125
50 Gambar 6. Grafik tiga dimensi hasil respon L increase
Pada Gambar 5 dapat dilihat bahwa terdapat beberapa garis yang menunjukkan nilai respon L increase dalam beberapa kombinasi bahan
baku berdasarkan persamaan polinomial yang diperoleh dengan bahan pengembang sebesar 3.375. Di samping itu juga dapat dilihat grafik tiga
dimensi dari hasil respon WT loss seperti pada Gambar 6. c. Analisis Respon tebal
Hasil uji dari respon tebal cm pada produk dengan nilai tebal berkisar antara 0.712 cm sampai 0.828 cm menggunakan alat ukur sigmat dapat dilihat
pada Tabel 12. Nilai tebal yang paling tinggi adalah 0.828 cm terdapat pada formula 6 dan 10. Formula 6 menggunakan soft flour sebesar 39.75, pati
modifikasi A 4.25, pati modifikasi B 4.5 dan bahan pengembang 3.5. Sedangkan pada formula 10 digunakan soft flour sebesar 39.5, pati
modifikasi A 4.5, pati modifikasi B 4.5 dan bahan pengembang 3.
51 Tabel 12. Hasil analisis respon tebal cm
Formula SF Pati
modifikasi A Pati
modifikasi B LA
tebalcm
F1 39.75 4.50 4.50 3.25 0.8020
F2 40.00 4.50 4.00 3.50 0.7470
F3 40.00 4.25 4.25 3.50 0.7195
F4 40.00 4.00 4.50 3.50 0.7935
F5 40.00 4.50 4.50 3.00 0.7120
F6 39.75 4.25 4.50 3.50 0.8280
F7 39.75 4.50 4.25 3.50 0.7250
F8 40.00 4.25 4.50 3.25 0.7375
F9 40.00 4.50 4.25 3.25 0.7758
F10 39.50 4.50 4.50 3.50 0.8280 F11 39.75 4.25 4.50 3.50 0.8170
F12 39.50 4.50 4.50 3.50 0.8000
Analisis sidik ragam yang dilakukan oleh program Design Expert version 7 pada respon tebal terhadap formula yang dibuat, menunjukkan
bahwa persamaan linear formula yang dibuat tidak signifikan tidak berpengaruh nyata terhadap respon tebal dimana nilai “Prob F” lebih besar
dari 0.05 pada selang kepercayaan 95. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 6.
Berdasarkan hasil uji ANOVA pada skor tebal menunjukkan bahwa interaksi antara komponen A soft flour dan B pati modifikasi A, interaksi
komponen A soft flour dan komponen C pati modifikasi B, interaksi komponen A soft four dan D bahan pengembang, interaksi komponen B
pati modifikasi A dan C pati modifikasi B, interaksi komponen B pati modifikasi A dan komponen D bahan pengembang, serta interaksi
komponen C pati modifikasi B dan komponen D bahan pengembang tidak berpengaruh nyata terhadap respon skor tebal. Hal ini ditunjukkan dengan.
nilai ”probF” lebih besar dari 0,05 untuk masing-masing interaksi. Persamaan polinomial untuk optimasi produk pada respon tebal adalah
sebagai berikut. Tebal = -3.7619 A + -415.238 B + 1881.404 C + -1431.35 D + 811.2
AB + -2401.15 AC + 1687.296 AD + -2195.65 BC + -659.776 BD + 2003.123 CD
52 Ket : A = soft flour
B = pati modifikasi A C = pati modifikasi B
D = bahan pengembang Persamaan polinomial selengkapnya nya dapat dilihat pada Lampiran 7.
Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa terdapat beberapa garis yang menunjukkan nilai respon tebal dalam beberapa kombinasi bahan baku
berdasarkan persamaan polinomial yang diperoleh. Di samping itu juga dapat dilihat grafik tiga dimensi dari hasil respon tebal seperti pada Gambar 8.
Gambar 7. Contour plot Hasil Respon Tebal
Design-Expert® Software tebal
0.828 0.712
X1 = A: SF X2 = B: Pati modifikasi A
X3 = C: Pati modifikasi B Actual Component
D: LA = 3.375
A: SF 39.625
B: Pati modifikasi A 4.125
C: Pati modifikasi B 4.125
4.5 4.5
40
tebal
0.751713 0.76492
0.76492 0.778128
0.791335 0.804543
53 Gambar 8. Grafik tiga dimensi hasil respon tebal
3. Optimasi Formula