Dimana = Xi = Konsentrasi Yi = Absorbansi
Dimana X rata – rata =
6 ,
5 3,00 =
= Χ
∑ =
Χ n
Harga Y rata – rata =
0354 ,
5 1770
, =
= Υ
∑ =
n Y
Persamaan garis regresi untuk kurva kalibrasi dapat diturunkan dari persamaan garis : Y = aX + b
Dengan a = slope b = intersep
Selanjutnya harga slope dapat ditentukan dengan menggunakan metode Least Square sebagai berikut :
Sehingga diperoleh harga slope a = 0,039 Harga intersep b diperoleh melalui substitusi harga a ke persamaan berikut :
Sehingga diperoleh harga intersep b = 0,012 Maka persamaan garis regresi yang diperoleh adalah :
Y = 0,039 X + 0,012
b. Perhitungan Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi r dapat ditentukan sebagai berikut :
{ }
0,039 0,40
0,0156
2
= =
− −
− =
∑ ∑
X Xi
Y Yi
X Xi
a
0,012 0,0234
- 0354
, 0,600
x 0,039
0,0354 =
= −
= −
= +
= aX
Y b
b aX
Y
{ }
{ }{
}
0,9978 015363
, 0,015600
0,0002444 0,015600
0611 0,400,00
0,015600
2 2
= =
= =
− −
− −
=
∑ ∑
∑
Y Yi
X Xi
Y Yi
X Xi
r
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Sehingga diperoleh harga koefisien korelasi r : 0,9978
Setelah diperoleh persamaan garis regresi dan koefisien korelasi r pada pengukuran larutan standar maka absorbansi dari larutan standar diplotkan terhadap konsentrasi
larutan standar sehingga diperoleh grafik seperti yang terlampir pada lampiran.
c. Penentuan P -Total pada Sampel
Kadar posfor P dapat ditentukan dalam sampel dengan menggunakan metode kurva kalibrasi dengan mensubstitusi nilai Y absorbansi yang diperoleh dari pengukuran
terhadap persamaan garis regresi.
Untuk sampel kiambang tanpa pengomposan yang didapat dengan mengukur nilai absorbansi akan diperoleh data sebagai berikut :
Y
1
= 0,055 Y
2
= 0,06 Y
3
= 0,058 ∑Y = 0,057
Dengan mensubsitusikan Y terhadap persamaan garis regresi dari Y = 0,039 X + 0,012, maka diperoleh :
Sehingga P Kiambang dapat ditentukan dengan cara mensubsitusikan nilai X pada persamaan berikut:
P
1,1709mgL 0,039
012 ,
057 ,
= −
= X
X
0,167 mg
400 100
25 ,
2903 ,
2 1,1709
mg 1000
x 0,4
100 1
25 ,
31 2
142 mg
1000 x
g contoh
berat 100
1 2
5 2
= =
= =
Lx x
Lx mg
x L
L x
mol g
mol g
Xx x
L Lekstrak
x ArP
O MrP
Xx
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Tabel 4.7 Data Pengukuran Posfor dari Kompos dengan Metode Spektrofotometer UV - Visible
No Sampel
P 1
Tanpa pengomposan 0,16
2 Pengomposan 3 hari
0,31 3
Pengomposan 6 hari 0,33
4 Pengomposan 9 hari
0,35
4.5 Pengolahan data untuk kadar Kalium kompos Kiambang
a. Penurunan Persamaan Garis Regresi
Setelah diperoleh hasil pengukuran absorbansi dari larutan standar Kalium maka absorbansi dialurkan terhadap konsentrasi larutan standar sehingga
diperoleh suatu kurva kalibrasi berupa garis linier . Persamaan garis regresi untuk kurva kalibrasi diturunkan dengan menggunakan metode Least square
sebagai berikut :
Tabel 4.8 Penurunan Persamaan Garis Regresi dengan Metode Least Square No
X
i
Y
i
X
i
– X
Y
i
– Y
X
i
– X
2
Y
i
– Y
2
X
i
– XY
i
– Y
1 0,0
0,0042 -1,0
-0,0857 1,00
0,0073 0,0857
2 0,5
0,0514 -0,5
-0,0385 0,25
0,0015 0,0192
3 1,0
0,0872 0,0
-0,0027 0,00
0,0000 0,0000
4 1,5
0,1316 0,5
0,0417 0,25
0,0017 0,0209
5 2,0
0,1750 1,0
0,0851 1,00
0,0072 0,0851
∑ 5,0 0,4494 0,0000 0,0000 2,50
0,0178 0,2109
Dimana = X
i
= Konsentrasi Y
i
= Absorbansi
Dimana X rata – rata :
, 1
5 5,0 =
= Χ
∑ =
Χ n
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Harga Y rata – rata :
0,08988 5
4494 ,
= =
Υ ∑
= n
Y
Persamaan garis regresi untuk kurva kalibrasi dapat diturunkan dari persamaan garis : Y = aX + b
Dengan a = slope b = intersep
Selanjutnya harga slope dapat ditentukan dengan menggunakan metode Least Square sebagai berikut :
Sehingga diperoleh harga slope a = 0,08436 Harga intersep b diperoleh melalui substitusi harga a ke persamaan berikut :
Sehingga diperoleh harga intersep b = 0,0009 Maka persamaan garis regresi yang diperoleh adalah:
Y = 0,08436 X + 0,00552
b. Perhitungan Koefisien Korelasi
