21 ij
i ij
Y
i = 1,2,3,....n ; n jumlah alternatif
j = 1,2,3,....n ; n jumlah kriteria
Adanya perlakuan merupakan kriteria yang perlu dipertimbangkan dalam pemilihan selai jambu biji lembaran terbaik. Pemilihan selai jambu biji lembaran
terbaik dengan uji indeks kinerja didasarkan pada total nilai yang paling tinggi dari setiap perlakuan. Parameter yang diberi bobot meliputi karakteristik sensori
tekstur, penampakan, aroma, warna, dan rasa. Nilaikepentinganmasing-masing parameter sensori yang digunakan terdiri dari 5 nilainumerik, dimana 1 mewakili
tidak penting, 2 mewakili kurang penting, 3 mewakili biasa, 4 mewakili penting dan 5 mewakili sangat penting. Nilai kepentingan bisa diperoleh dari hasil
kuisioner panelis atau dari ahli.Nilai numerik yang digunakan adalah 1 mewakili tidak penting, 2 biasa, 3 penting dan 4 sangat penting. Bobot dari masing-masing
parameter didapat dari hasil manipulasi matriks perbandingan nilai kepentingan antar parameter, kemudian matriks tersebut dikuadratkan. Hasil penjumlahan
setiap baris matriks dibagi dengan total penjumlahan baris matriks tersebut hingga diperoleh nilai eigen. Nilai eigen dari proses manipulasi matriks merupakan nilai
bobot dalam metode Bayes.
3.5.2 Rancangan Percobaan
Rancangan percobaan pada penelitian utama yang digunakan untuk mengetahui pengaruh perlakuan penambahan buah pedada terhadap parameter
subjektif dan objektif yaitu rancangan acak lengkap RAL faktor tunggal dengan dua kali ulangan. Konsentrasi buah pedada yang digunakan sebagai perlakuan
sebesar 0, 10, 20 dan 30 serta rengginang komersil sebagai pembanding. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Statistical
Package For Social Science SPSS pada komputer. Menurut Steel dan Torie 1993 model uji rancangan acak lengkap sebagai berikut:
Keterangan: Y
ij
= Hasil pengamatan pada perlakuan ke-i dan ulangan ke-j µ
= Nilai rata-rata τ
i
= Pengaruh perlakuan ke-i
22
ε
ij
= Galat percobaan perlakuan ke-i dan ulangan ke-j i
= Perlakuan ke-i j
= Ulangan ke-j Bentuk hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut:
H
o
= Penambahan buah pedada tidak berpengaruh nyata terhadap karakteristik hard candy
H
1
= Penambahan buah pedada berpengaruh nyata terhadap karakteristik hard candy
Analisis data dilakukan dengan menggunakan analisis ragam one way ANOVA. Apabila hasil analisis ragam memberikan pengaruh yang berbeda nyata
tolak H
o
, maka dilanjutkan dengan uji lanjut Duncan. Data hasil uji sensori dianalisis statistik dengan Kruskal-Wallis dengan menggunakan software SPSS
13.0. Apabila hasil analisis menunjukkan adanya pengaruh nyata, maka dilanjutkan dengan uji Multiple Comparison yang bertujuan untuk mengetahui
perlakuan mana saja yang memberikan pengaruh yang berbeda nyata terhadap parameter yang dianalisis. Langkah-langkah metode pengujian Kruskal-Wallis
adalah sebagai berikut: 1. Merumuskan H
o
dan H
1
2. Perangkingan 3. Membuat tabel rangking
4. Menghitung jumlah T t-1 t+1 5. Menghitung faktor koreksi atau pembagi
Pembagi = 6. Menghitung H
Menghitung H‟, dimana
7. Melihat X
2
tabel dengan α : 0,05 db v = k-1 Jika x
2
hitung tabel = tolak H
o
= uji lanjutmultiple comparison Jika x
2
hitung tabel = gagal tolak H
o
23
Keterangan: ni = Banyaknya pengamatan dalam perlakuan
n = Banyaknya data
Ri
2
= Jumlah rata-rata tiap perlakuan ke-i t
= Banyaknya pengamatan yang seri dalam ulangan H‟ = H terkoreksi
FK = Faktor koreksi Apabila hasil uji Kruskal Wallis menunjukan kesimpulan bahwa diantara
perlakuan tersebut memberikan pengaruh yang berbeda nyata, maka pengujian dilanjutkan dengan uji Multiple Comparison dengan rumus sebagai berikut:
Keterangan: Ri = Rata-rata nilai ranking perlakuan ke-i
Rj = Rata-rata nilai ranking perlakuan ke-j k
= Jumlah perlakuan n
= Jumlah data yang dibandingkan H‟ = H terkoreksi
α = 0,05
24
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penelitian Pendahuluan
