PENENTUAN TITIK OPTIMAL FAKTOR

28 Grafik plot residual ditampilkan pada Lampiran 5 yang menunjukkan sebaran data yang diolah menggunakan software olah data, dimana terlihat sebaran data yang masih mendekati garis normal. Meski ada beberapa data yang cukup jauh dari garis normal dibandingkan data lainnya, namun data tersebut masih dianggap menyebar normal dan dapat memenuhi model yang didapatkan dari perhitungan ANOVA. Semakin titik-titik tersebut mendekati garis normal maka hasil aktual akan mendekati hasil yang telah diprediksikan. Guna mengetahui titik-titik optimal tiap faktor, dilakukan perhitungan ANOVA menggunakan software Design Expert 7.0.0 seperti yang disajikan pada Lampiran 3. Pada perhitungan tersebut akan diketahui kesesuaian model dengan menggunakan uji Lack of Fit. Hipotesis yang digunakan dalam uji ini ialah: H : Tidak terdapat Lack of Fit dalam model H 1 : Terdapat Lack of Fit dalam model Salah satu fasilitas yang ada pada software pengolah data Design Expert ialah pilihan bagaimana proses perhitungan akan ditampilkan. Pada software tersebut juga ditampilkan perkiraan hasil perhitungan jika menggunakan pilihan-pilihan yang ada, sehingga pengguna dapat menentukan proses perhitungan sesuai dengan hasil Lack of Fit yang diharapkan. Menggunakan data penelitian ini, disarankan untuk memilih tampilan model secara kuadratik seperti yang ditampilkan pada Lampiran 5. Hal ini terkait dengan usaha untuk menjadikan Lack of fit yang tidak signifikan guna mendapatkan model yang sesuai. Pemilihan hipotesis yang diterima dapat dilihat pada perhitungan Lack of Fit dalam ANOVA. Pada software Design Expert digunakan tingkat signifikan sebesar 5 0,05, dimana H diterima jika nilai p-value F lebih besar dari ketentuan tersebut. Diketahui dari perhitungan bahwa p-value F Lack of Fit pada penelitian ini bernilai 0,0632 yang lebih besar dari tingkat signifikan 0,05 yang telah ditentukan, sehingga H diterima. Jika H diterima, maka dapat dinyatakan tidak terdapat ketidaksesuaian dalam model, hal ini menunjukkan model telah sesuai untuk respon penelitian ini. Pada pengolahan data ini juga diberikan informasi tambahan oleh Design Expert, salah satunya ialah koefisien korelasi atau yang dikenal juga sebagai R-square R 2 . R-square menunjukkan presentase seberapa besar pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Hasil perhitungan data diperoleh R-square sebesar 0,9645 yang memiliki arti bahwa pengaruh variabel bebas A, B, C, dan D terhadap perubahan variabel terikat berupa respon Y ialah sebesar 96,45. Sedangkan sisanya sebesar 3,55 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil ini dirasa baik karena semua faktor yang diamati memiliki pengaruh nyata pada respon. Nilai R-square dirasa semakin baik apabila memiliki nilai mendekati 1. Nilai adjusted R-square pada dasarnya merupakan nilai R-square yang telah disesuaikan dengan banyaknya variabel yang diamati untuk memenuhi model yang baik. Nilai adjusted R- square akan menurun seiring meningkatnya jumlah variabel dalam memenuhi model apabila penambahan variabel tersebut tidak berpengaruh baik pada model. Sedangkan predicted R- square akan menurun apabila terlalu banyak variabel yang tidak signifikan. Idealnya, selisih adjusted dan predicted R-square tidak lebih dari 0,2. Akan lebih baik apabila keduanya bernilai lebih dari 0,70. Diketahui bahwa nilai adjusted R-square pada penelitian ini ialah sebesar 0,9313, sedangkan predicted R-Square sebesar 0,8117. Selisih kedua nilai tersebut 0,1196 dan selisih tersebut kurang dari 0,2. Kedua nilai tersebut juga telah melebihi batas minimal yang menunjukkan bahwa model hasil penelitian ini baik. 29 Selain itu, dari pengolahan oleh Design Expert dapat diketahui pula nilai koefisien variasi Coefficient of Variance CV. CV merupakan suatu ukuran variasi yang dapat digunakan untuk menunjukkan suatu sebaran data yang memiliki satuan yang berbeda. Nilai CV dapat dihitung apabila rata-rata hitung dan simpangan bakunya telah diketahui. Pada penelitian ini diketahui memiliki CV sebesar 24,54. Nilai CV ini dinyatakan dalam persen dan akan semakin baik apabila nilainya kurang dari 25. Model yang dihasilkan dari pengolahan data penelitian ini dapat disajikan dalam dua bentuk, yaitu nilai berupa kode level dan nilai aktual. Berikut ini merupakan model yang disajikan dalam bentuk kode level: Y = 51,28 – 1,30A + 0,40B + 0,67C + 3,85D + 0,81AB – 1,00AC + 1,01AD – 0,84BC – 0,58BD + 0,38CD – 8,70A 2 – 12,12B 2 – 10,76C 2 – 9,06D 2 Sedangkan model yang ditampilkan dalam bentuk nilai aktual dapat dilihat pada persamaan berikut: Y = –1376,71769 +30,45245A +120.79601B +119,90475C +1,36521D +0,16220AB –0,20019AC +4,02938E-003AD –0,83563BC –0,011583BD +7,55638E-003CD –0,34809A 2 –12,11987B 2 –10,75547C 2 –3,62368E-003D 2 Berdasarkan persamaan model tersebut, diketahui bahwa respon tingkat hidrolisis dipengaruhi oleh semua faktor yang diamati. Setiap faktor mempengaruhi respon sesuai dengan nilai konstanta yang ada, dimana konstanta positif memberi nilai setara dengan respon, sedangkan konstanta negatif memberi pengaruh berkebalikan dengan respon. Pada persamaan model yang disajikan dalam kode level, faktor yang memiliki konstanta positif ialah pH, penambahan air, dan kecepatan pengadukan. Peningkatan nilai faktor-faktor tersebut akan meningkatkan pula nilai tingkat hidrolisis. Berkebalikan dengan faktor suhu dengan konstanta negatif yang akan menurunkan tingkat hidrolisis seiring meningkatnya nilai suhu yang digunakan. Pada persamaan model yang ditampilkan dalam nilai aktual semua faktor memberi respon yang setara dengan respon, dimana keempat faktor yang diamati memiliki konstanta positif. Hal ini menunjukkan bahwa seiring meningkatnya kondisi pada faktor suhu, pH, penambahan air, dan kecepatan pengadukan maka akan meningkat pula nilai respon. Persamaan model di atas memberi solusi titik-titik optimal bagi setiap faktor yang disarankan oleh software Design Expert 7.0.0. Solusi yang diberikan menunjang usaha peneliti dalam memaksimalkan respon berupa tingkat hidrolisis sehingga dipilih maximize sebagai pilihan kriteria perhitungan, sedangkan kriteria untuk setiap faktor dipilih in range yakni menggunakan rentang terendah maupun tertinggi yang telah ditetapkan pada matriks desain percobaan awal. Kriteria pengolahan untuk mendapatkan solusi secara lebih jelas dapat dilihat pada Tabel 9. 30 Tabel 8. Kriteria pengolahan data untuk optimasi respon Kriteria Goal Batas Nilai Importance Bawah Atas Suhu In range 40 50 + + + pH In range 4 6 + + + Penambahan Air In range 4 6 + + + Kecepatan Pengadukan In range 150 250 + + + Tingkat Hidrolisis Maximize 1,82 54.64 + + + Terlihat dari Tabel bahwa semua kriteria yang diamati memiliki bobot kepentingan yang sama, yaitu 3 +++. Nilai-nilai optimasi hasil pengolahan akan ditunjukkan dengan adanya nilai desirability, dimana jika terdapat beberapa solusi yang ditawarkan maka solusi dengan nilai desirability yang paling mendekati 1 diharapkan menjadi solusi terbaik. Sedangkan pada penelitian kali ini, Design Expert 7.0.0 hanya memberikan satu solusi yang dianggap terbaik seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 13. Gambar 10. Solusi titik optimal yang disarankan Design Expert 7.0.0 Titik-titik optimal terbaik yang diberikan memiliki nilai desirability sebesar 0,945, nilai ini dianggap cukup baik karena mendekati 1. Pada solusi ini titik 44,68 o C merupakan suhu yang digunakan, sedangkan faktor pH sebesar 5,01. Faktor penambahan air diterapkan sebanyak 5,04 ⁄ dan kecepatan pengadukan pada 210,48 rpm. Pada perlakuan di titik-titik optimal tersebut, diprediksikan nilai respon tingkat hidrolisis sebesar 51,74. Nilai optimasi ini perlu dilakukan verifikasi untuk melihat apakah pada penerapannya akan mendapatkan hasil yang sama dengan perhitungan menggunakan software.

4.5. KANDUNGAN ASAM LEMAK OMEGA-3 PADA KONDISI OPTIMUM

Verifikasi perlu dilakukan dengan tujuan untuk menegaskan kondisi optimum aktual dalam hidrolisis minyak ikan lemuru dengan nilai optimum yang diprediksi menggunakan model RSM. Model tersebut dinilai baik dan memadai apabila nilai prediksi respon yang optimum mendekati nilai verifikasi dalam kondisi aktual Madamba, 2005. Verifikasi ini dilakukan sesuai dengan kondisi solusi yang diberikan oleh Design Expert. Hasil verifikasi pada kondisi optimum faktor suhu, pH, penambahan air, dan kecepatan pengadukan menunjukkan hasil respon tingkat hidrolisis sebesar 50,93. Nilai ini mendekati 31 nilai prediksi yang diberikan, yaitu 51,74. Ketika dibandingkan, nilai hasil verifikasi menunjukkan ketepatan pada respon yang diuji sebesar 98,43 dengan selisih nilai keduanya sebesar 0,57. Perbedaan nilai yang tidak mencapai 5 mengindikasikan bahwa model tersebut cukup baik dan layak dalam memprediksi tingkat hidrolisis minyak ikan lemuru. Minyak ikan lemuru mengandung berbagai macam asam lemak, baik asam lemak jenuh maupun asam lemak tidak jenuh. Namun, kandungan asam lemak tidak jenuh didalamnya yang lebih besar menjadi potensi yang baik karena manfaatnya yang baik dalam bidang kesehatan. Kandungan utama yang disoroti dalam minyak ikan lemuru ini ialah asam lemak omega-3. Asam lemak omega-3 merupakan asam lemak tidak jenuh berantai panjang dengan ikatan rangkap jamak atau yang juga dikenal sebagai polyunsaturated fatty acid PUFA. Usaha memperkaya kandungan asam lemak omega-3 dapat dilakukan dengan hidrolisis enzimatik. Penggunaan enzim lipase dari kapang Aspergillus niger pada proses hidrolisis ini mengandalkan selektifitas enzim dalam memotong ikatan pada posisi tertentu, dimana diketahui enzim ini memotong ikatan ester triasilgliserol pada posisi sn-1 atau sn-3. Pemotongan pada posisi tersebut akan menjaga produk omega-3 yang berada pada sn-2 gliserol. Enzim lipase akan memotong ikatan ester triasilgliserol secara parsial menjadi monoasilgliserol, diasilgliserol, dan asam lemak. Kemampuan tersebut dinyatakan dalam suatu ukuran berupa tingkat hidrolisis. Tingkat hidrolisis dapat dihitung apabila tersedia informasi bilangan asam awal sebelum hidrolisis, bilangan asam setelah hidrolisis, dan bilangan penyabunan. Data-data tersebut kemudian dapat menentukan tingkat hidrolisis minyak ikan lemuru oleh Amano Lipase A dari Aspergillus niger menggunakan rumus seperti yang ada pada Lampiran 3. Tingkat hidrolisis minyak yang tinggi akan menyebabkan tingginya kadar asam lemak bebas minyak. Tingginya tingkat hidrolisis minyak tersebut disebabkan oleh besarnya jumlah konstituen yang mampu menghidrolisis minyak, yaitu jumlah air yang cukup tinggi atau tingginya aktivitas enzim lipase dalam minyak tersebut. Usaha pengkayaan asam lemak tidak jenuh dengan ikatan rangkat jamak PUFA omega-3 dapat dilakukan melalui reduksi asam lemak jenuh dan asam lemak tidak jenuh tunggal MUFA Carvalho et al., 2009. Pada kondisi optimum, tingkat hidrolisis yang terukur lebih tinggi dibandingkan pada kondisi di luar optimum. Penelitian yang dilakukan oleh Raharja et al. 2010 memperlihatkan adanya hubungan antara tingkat hidrolisis dengan kandungan total omega-3. Guna mengetahui kandungan omega-3 di dalamnya, dilakukan uji menggunakan GC-MS. Pada hasil diuji tersebut terlihat bahwa kandungan omega-3 dalam sampel meningkat seiring dengan meningkatnya tingkat hidrolisis yang diperoleh. Hasil pada kondisi optimum dalam penelitian ini diuji menggunakan GC-MS untuk melihat kandungan omega-3 di dalamnya. GC-MS merupakan gabungan antara kromatofrasi gas dengan spektrometer massa. Pada umumnya sistem pemisahan pada GC berdasarkan pada perbedaan tekanan uap dari setiap komponan yang akan dipisahkan. Terdapat dua fase pada GC, yaitu fase diam dan fase gerak. Fase diam berupa padatan atau cairan, sedangkan fase gerak berupa gas pembawa yang bersifat inert seperti He, N 2 , dan H 2 . Spektrometer massa MS digunakan pada GC sebagai detektor untuk memisahkan masing-masing komponen dalam suatu sampel sekaligus mengidentifikasi komponen tersebut. MS akan mengidentifikasi komponen setelah terpisah pada analisis GC dan keliar dari kolom mengalir ke dalam MS, identifikasi tersebut didasarkan pada bobot molekul senyawanya Skoog et al., 2004. Analisa komposisi asam lemak omega-3 menggunakan GC-MS dapat dilakukan secara kualitatif maupun kuantitatif. Identifikasi komponen-komponen asam lemak tersebut dilakukan