3. Ketelitian precision
Pesisi atau keseksamaan asalah ukuran yang menunjukkan derajat kesesuaian antara hasil uji individual, diukur melalui penyebaran hasil
individual dari rata-rata jika prosedur ditetapkan secara berulang pada sampel- sampel yang diambil dari campuran yang homogen Harmita, 2004.
Presisi biasanya dinyatakan dalam coefficient of variation CV. Suatu metode dapat dinyatakan memiliki presisi yang baik apabila memiliki
CV 2 tetapi kriteria ini fleksibel tergantung dari kondisi analit yang diperiksa, jumlah sampel dan kondisi laboratorium Harmita, 2004.
Ketelitian adalah derajat kesesuaian antara hasil uji individual yang diperoleh dari pengambilan sampel yang berulang suatu sampel yang
homogen dengan menggunakan suatu metode analisis. Presisi umumnya dinyatakan dengan coefficient of variation CV atau standar deviasi relatif
RSD, seperti yang tertera pada tabel V United States Pharmacopeial Convention, 2005:
Tabel V. Kriteria Penerimaan Presisi pada Konsentrasi Analit yang Berbeda
Kadar Analit Analyte Ratio
Unit CV
100 1
100 1,3
10 10
1
10 1,8
1
10
2
1 2,7
0,1 10
3
0,1 3,7
0,01
10
4
100 ppm 5,3
0,001 10
5
10 ppm 7,3
0,0001
10
6
1 ppm 11
0,00001 10
7
100 ppb 15
0,000001
10
8
10 ppb 21
0,0000001 10
9
1 ppb 30
4. Linearitas linearity
Linearitas merupakan kemampuan metode untuk memberikan respon yang proporsional terhadap konsentrasi analit di dalam sampel Snyder et al.,
1997. Penggambaran linearitas secara visual biasanya dilakukan dengan
memplotkan signal yang muncul sebagai fungsi dari konsentrasi analit. Apabila terdapat hubungan yang linier, hasil uji harus dievaluasi dengan bantuan
metode statistik, misalnya dengan perhitungan garis regresi The British Pharmacopoeia Commission, 2011.
Regresi liner merupakan suatu metode statistik untuk mengevaluasi bagaimana pengaruh satu atau lebih variabel bebas predictor pada satu
continuous dependent variable respon melalui suatu hubungan linear. Regresi linier melibatkan suatu garis lurus atau fungsi linier. Garis ini merupakan
estimasi dari data sampel. Analisis dengan regresi linier dilakukan dengan menggambarkan garis yang tepat diantara titik-titik data. Dari sini kemudian
akan diketahui kemiringan garis dan nilai dari y-interceptnya yang kemudian dapat digunakan untuk perhitungan, dirumuskan dengan y=Bx+A. Dimana y
adalah variabel tergantung, B adalah nilai slope kemiringan garis, x adalah variabel bebas dan A adalah y-intercept De Muth, 1999. Hubungan antara
garis linear dengan regresi linear disebut sebagai koefisien determinasi r
2
. Koefisien determinasi menggambarkan kedekatan titik dengan garis linear,
semakin dekat titik dengan garis berarti semakin dekat hubungan korelasinya. Nilai r
2
yang medekati satu maka data-data tersebut akan semakin linear De
Muth, 1999. Suatu metode memiliki linearitas yang baik jika nilai koefisien determinasi r
2
≥ 0,997 Chan, 2004. Menurut De Muth 1999 linearitas ditunjukkan dengan nilai
koefisien determinasi r
2
dan koefisien korelasi r yang didapat dari perhitungan regresi linear. Dimana koefisien determinasi r
2
menunjukkan hubungan antara garis linear dengan respon dan koefisien korelasi r
menunjukkan hubungan antara konsentrasi dan respon pengukuran. Semakin dekat nilai respon dengan garis linear, semakin linear data tersebut dan
semakin kuat hubungan korelasinya. Suatu metode dikatakan memiliki linearitas yang baik apabila memiliki nilai r
2
≥ 0,997 Chan, 2004.
5. Rentang range
Kategori