13
asam lemak, gliserol, steroid, aldehid, dan keton. Kandungan dan sifat fisikokimia lemak berbeda-beda bergantung pada sumbernya Fennema 1985. Analisis lemak dapat berupa
analisis kadar lemak, analisis sifat fisikokimia lemak, dan analisis komposisi asam lemak yang terkandung dalam contoh.
Metode ekstraksi Soxhlet merupakan metode analisis kadar lemak secara langsung dengan cara mengekstrak lemak dari bahan dengan pelarut organik nonpolar. Ekstraksi
dilakukan dengan cara refluks pada suhu yang sesuai dengan titik didih pelarut yang digunakan. Selama proses refluks, pelarut secara berkala akan meredam contoh dan mengekstrak lemak
yang ada pada contoh. Refluks dihentikan sampai pelarut yang merendam contoh sudah berwarna jernih yang berarti bahwa sudah tidak ada lagi lemak yang terlarut. Jumlah lemak pada
contoh diketahui dengan menimbang lemak setelah pelarut diuapkan. Jumlah lemak per berat bahan yang diperoleh menunjukkan kadar lemak kasar curd fat, artinya komponen yang
terekstrak oleh pelarut organik bukan hanya lemak tetapi komponen lain yang terlarut dalam pelarut organik Belitz dan Grosch 1999.
Ada beberapa faktor yang mempengaruhi ketelitian analisis metode ini, di antaranya: - Ukuran partikel contoh
Semakin kecil ukuran contoh maka kontak antara permukaan bahan dengan pelarut akan semakin luas sehingga proses ekstraksi lebih efisien.
- Jenis pelarut Setiap pelarut organik memiliki tingkat polaritas yang berbeda-beda. Pelarut yang memiliki
polaritas yang sesuai dengan polaritas lemak akan memberikan hasil ekstraksi yang lebih baik.
- Waktu ekstraksi Semakin lama waktu ekstraksi maka jumlah lemak yang terekstrak oleh pelarut akan semakin
banyak hingga lemak pada contoh habis. - Suhu ekstraksi
Semakin tinggi suhu maka proses ekstraksi akan berlangsung semakin cepat. Suhu yang digunakan harus disesuaikan dengan titik didih pelarut yang digunakan. Penggunaan suhu
yang lebih rendah dari titik didih pelarut akan menyebabkan proses ekstraksi berjalan dengan lambat dan kurang efisien, sedangkan penggunaan suhu yang lebih tinggi dari titik didih
pelarut akan menyebabkan ekstraksi tidak terkendali dan dapat menimbulkan resiko terjadinya ledakan atau kebakaran.
Metode Soxhlet dapat diaplikasikan untuk hampir semua bahan pangan. Untuk bahan pangan yang tidak mengandung air seperti tepung atau produk kering lain, bahan dapat langsung
dianalisis. Sedangkan untuk bahan pangan berbentuk utuh dan banyak mengandung air seperti daging atau ikan, harus dihidrolisis dengan asam terlebih dahulu kemudian dikeringkan untuk
memudahkan lemak keluar dari jaringan Faridah et al. 2010.
3.6 RESPONSE SURFACE METHODOLOGY
Optimasi merupakan serangkaian proses untuk mendapatkan gugus kondisi yang diperlukan untuk mendapatkan hasil terbaik dalam situasi tertentu. Berdasarkan pendekatan
normatif, dapat diketahui bahwa optimasi mengindikasi penyelesaian terbaik dari suatu masalah yang diarahkan pada tujuan maksimisasi atau minimisasi melalui fungsi tujuan Nasendi dan
Anwar 1985. Response Surface Methodology RSM merupakan sekumpulan teknik matematika dan statistika yang berguna untuk menganalisis permasalahan dimana beberapa
14
variabel independen mempengaruhi variabel respon dan tujuan akhirnya adalah untuk mengoptimalkan respon Nuryanti dan Salimy 2008. RSM terdiri dari suatu grup teknik
statistik untuk membangun model empiris melalui dan mengeksploitasi model. Melalui rancangan penelitian, metodologi ini dapat mencari suatu reaksi yang berhubungan dengan
variable output sebagai respon dan variable input sebagai prediktor Box dan Draper 1987. Sebagian besar permasalahan RSM adalah bentuk dari hubungan antara respon dan
variabel bebas independent variables yang tidak diketahui Montgomery 2001. Hal ini menjadi langkah awal dalam RSM untuk menemukan suatu perkiraan yang sesuai untuk fungsi
hubungan yang benar antara y dan suatu set variabel bebas. Jika respon dimodelkan dengan baik oleh fungsi linear dari variabel bebas, maka fungsi perkiraannya adalah model orde pertama
first-order model terlihat pada persamaan 3.1. =
� + � +
� +
⋯ + � +
∈ 3.1 Jika terdapat lengkungan dalam sistem, maka polinomial dengan derajat yang lebih tinggi yang
akan digunakan, seperti pada model orde kedua second-order model seperti pada persamaan 3.2.
= � + ∑
�
=
+ ∑
�
=
+ ∑ ∑ �
+ ∈ 3.2
Hampir semua permasalahan RSM menggunakan satu atau kedua model tersebut. Hal ini tentu tidak seperti model polinomial yang akan menjadi perkiraan yang masuk akal dari fungsi
hubungan yang benar pada seluruh bagian dari variabel bebas, tetapi untuk wilayah yang lebih kecil biasanya ini bekerja dengan cukup baik Montgomery 2001.
Hubungan dua faktor, x
1
dan x
2
, dapat membentuk beberapa tipe umum permukaan grafik, seperti bukit hill, cekungan basin, ridge, dan pelana saddle Peng 1967.
Terbentuknya sistem ridge sering disebabkan karena adanya ketergantungan diantara faktor. Variabel “alami”, seperti suhu, tekanan, dan sebagainya, sering dianggap sebagai faktor karena
kemudahan dalam pengukuran. Namun, kombinasi dari beberapa faktor tersebut dapat membentuk variabel dasar yang menggambarkan respon permukaan yang lebih efisien.
Sejumlah kondisi yang berbeda dari variabel alami dapat menjadi semua kesetaraan kondisi optimum dari suatu variabel dasar Peng 1967.
Tahap perencanaan merupakan langkah awal dalam menggunakan RSM. Dalam tahap perencanaan, definisi perencanaan adalah proses, cara, atau kegiatan merencanakan, menyusun,
dan menguraikan langkah-langkah pelaksanaan suatu kegiatan. Tahap perencanaan terdiri dari: - Menentukan model persamaan orde pertama, dimana suatu rancangan penelitian dilakukan
untuk pengumpulan data dan arah penelitian selanjutnya ditentukan dengan metode steepest ascent.
- Setelah arah penelitian telah diperoleh, kemudian ditentukan level faktor untuk pengumpulan data selanjutnya.
- Menentukan model persamaan orde kedua, dengan melakukan rancangan penelitian dengan level yang telah ditetapkan setelah metode steepest ascent diterapkan.
- Menentukan titik-titik optimum dari faktor-faktor yang diamati Cochran dan Cox 1962. Salah satu pertimbangan penting dalam RSM adalah bagaimana menentukan faktor dan
level yang dapat cocok dengan model yang akan dikembangkan. Jika faktor atau level yang dipilih dalam suatu penelitian tidak tepat, maka kemungkinan terjadinya ketidakcocokan model
akan sangat besar dan akan bersifat bias.
15
IV. METODOLOGI PENELITIAN
4.1 Bahan dan Alat
