yang juga dapat digunakan untuk menguji kecukupan model. Bila digunakan sebuah hipotesis. Hipotesisnya adalah:
H
o
: Tidak ada lack of fit , jika P α
H
1
: Ada lack of fit, jika P α
Hipotesis awal yang mengatakan tidak ada lack of fit berarti model yang dibuat telah sesuai dengan data, sedangkan hipotesis alternatif berarti model yang telah dibuat belum
mewakili data. Hipotesis awal akan diterima jika nilai P α.
Dari hasil analisis statistik, diperoleh harga lack of fit bernilai P= 0,130. Apabila digunakan nilai
α sebesar 5, maka hal ini menunjukkan bahwa model yang dibuat sudah mewakili data karena P 0,05.
4.2.1.3 Uji verifikasi model
Uji verifikasi model dilakukan dengan memeriksa kesesuaian residual dengan asumsi yang disyaratkan. Asumsi yang biasa diambil dalam ANAVA adalah asumsi
normalitas, asumsi homoskedastisitas dan asumsi independensi.
a Asumsi normalitas
Asumsi normalitas dapat diketahui dengan berbagai cara, salah satu diantaranya adalah uji Kolmogorov-Smirnov. Interpretasi kenormalan menggunakan uji Kolmogorov
Smirnov KS dilakukan menggunakan nilai signifikansi α = 0,05. Berdasarkan data
statistik Kolmogorov Smirnov pada Lampiran 4 untuk α = 0,05 dan jumlah pengamatan
sebanyak 20 pengamatan diperoleh 0,294 uji dua arah.
Gambar 4.13 Grafik Probabilitas Normal Residual
RESI 1 P
e r
c e
n t
2 1
-1 -2
99 95
90 80
70 60
50 40
30 20
10 5
1 Mean
0.150 - 2.79221E- 15
StDev 0.8046
N 20
KS 0.092
P- Valu e
Nilai ini akan dijadikan pedoman dalam pengambilan kesimpulan berdasarkan uji kenormalan data penelitian. Nilai statistik Kolmogorov yang diperoleh dari
pengamatan pada Gambar 4.13 yaitu KS=0,092, kurang dari nilai statistik Kolmogorov dari Lampiran 4. Apabila KS KS
1- α
maka disimpulkan bahwa residual model regresi linier yang dibuat telah mengikuti distribusi normal.
Apabila diperhatikan dari plot kenormalan pada Gambar 4.13, terlihat bahwa sebaran data residualnya berada di persekitaran garis lurus. Sebaran cenderung
membentuk garis lurus, sehingga asumsi kenormalan dapat dikatakan tidak dilanggar. Keputusan bahwa suatu data telah mengikuti distribusi normal diperkuat oleh informasi
rata-rata residual mean sebesar -2,79221.10
-15
. Rata-rata residual sangat kecil karena mendekati 0. Oleh karena itu, kesimpulan hasil uji kenormalan residual adalah asumsi
kenormalan residual pada suatu model regresi telah dipenuhi oleh model regresi dan
model regresi yang dibuat telah sesuai dan dapat digunakan. b
Asumsi homoskedastisitas
Uji homoskedastisitas dimaksudkan untuk mengetahui kehomogenan variansi. Gambar 4.14 menunjukkan plot residual dengan fitted value taksiran model pada
sintesis lauroil-dietanolamida. Dari plot pada Gambar 4.14 terlihat bahwa sebaran data cenderung acak dan tidak membentuk pola tertentu sehingga dapat dikatakan bahwa
asumsi homogenitas variansi homoskedastisitas dipenuhi.
Gambar 4.14 Plot Residual dengan Fitted Vvalue pada Sintesis Lauroil-dietanolamida
Fit t ed Value R
e s
id u
a l
75 70
65 60
55 50
1.5 1.0
0.5 0.0
-0.5 -1.0
-1.5 -2.0
c Asumsi independensi
Asumsi independensi bertujuan untuk mengetahui apakah antara sesama variabel bebas saling berhubungan atau berkorelasi. Gambar 4.15 digunakan untuk memeriksa
residual dengan order model pada sintesis lauroil-dietanolamida.
Gambar 4.15 Plot Residual dengan Order Model pada Sintesis Lauroil-dietanolamida
Dari plot pada Gambar 4.15 terlihat bahwa sebaran data residual versus urutan order cenderung acak dan tidak berpola, sehingga dapat dikatakan bahwa asumsi
independensi dipenuhi.
4.2.1.4 Analisis pengaruh variabel a Pengaruh konsentrasi enzim dan rasio molar substrat
