Analisis Respon PENELITIAN UTAMA 1. Rancangan Percobaan

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