Selanjutnya, model persamaan yang dapat menunjukkan hubungan variabel reaksi dan interaksinya terhadap konversi dietanolamida dengan nilai toleransi
galat sebesar p | T | = 0,005 diperoleh sebagai berikut :
Y = 80,5666 + 1,1463X
1
+ 1,9040X
2
+ 0,6326X
3
– 1,0760X
1 2
– 1,4381X
2 2
–1,6358X
3 2
Pers. 4.1
Model orde dua yang diperoleh akan diplot sebagai respon permukaan dan kontur permukaan tiga dimensi untuk mengekspresikan respon konversi dari
percobaan.
4.2.2 Analisa Variansi ANAVA
Pengujian model persamaan regresi yang diperoleh dilakukan dengan menggunakan analisa variansi ANAVA. Akurasi sebuah model persamaan regresi
dapat dilihat dari nilai koefisien determinasi R
2
. Sebab nilai koefisien determinasi R
2
mencerminkan besarnya pengaruh yang diberikan oleh variabel penelitian Iriawan dkk, 2006. Semakin besar nilai R
2
suatu model, maka model semakin baik. Variabel bebas yang digunakan akan menunjukkan pengaruh dan interaksi yang akan
tercermin dari persamaan regresi. Berikut adalah hasil analisa ANAVA untuk analisa regresi data eksperimental.
Tabel 13. ANAVA Model Persamaan Regresi Pada Amidasi Asam Lemak Sawit Distilat Menjadi Dietanolamida Menggunakan Minitab 14
FAKTOR SS DK
MS F P
Regresi 158,401
9 17,6001
7,24 0,002
Linier 72,918 3
24,3060 9,99
0,002 Kuadratik 71,601
3 23,8668
9,81 0,003
Interaksi 13,883 3 4,6275 1,90 0,193
Residual Error 24,325 10
2,4325 - -
Lack Of Fit LOF
24,206 5 4,8413 204,73 0,000
Pure Error 0,118 5
0,0236 - - Total 182,726
19 -
- -
R
2
86,7 - - - -
R
2
Adj 74,7
- - - - S
1,560 - - - -
Keterangan : SS = Sum of Square; MS = Mean of Square; DK : Derajat Kebebasan
Hasil analisa pada Tabel 13 menunjukkan koefisien determinasi R
2
sebesar 86,7. Nilai R
2
Adj sebesar 74,7 dengan nilai S sebesar 1,560. Semakin besar nilai R
2
suatu model, maka model semakin baik, karena sebanyak 86,7 perolehan amida ditunjukkan oleh tiga variabel penelitian, yaitu konsentrasi Rhizomucor meihei,
rasio mol ALSDdietanolamina dan temperatur. Berdasarkan analisa variansi ANAVA model regresi yang tepat untuk amidasi asam lemak sawit distilat dengan
menggunakan 3 variabel bebas adalah regresi linier. Untuk regresi linier ditunjukkan dengan F sebesar 9,99 dengan nilai P = 0,002 faktor signifikansi Kolmogorov
Smirnov = 0,05, hal ini mencerminkan bahwa regresi linier merupakan model
persamaan yang signifikan. Untuk regresi kuadratik ditunjukkan dengan F sebesar 9,81 dengan nilai P = 0,003. Sedangkan untuk interaksi ditunjukkan dengan F sebesar
1,90 dan nilai P = 0,193. Untuk model regresi kuadratik dan interaksi menunjukkan model yang tidak signifikan, karena nilai P pengamatan telah melampaui faktor
signifikansi 5. Selain melalui analisa variansi, uji kenormalan model juga dapat dilihat
melalui lack of fit. Hasil analisis pada Tabel 13 menunjukkan hasil uji lack of fit LOF yang juga dapat digunakan untuk menguji kecukupan model. Bila digunakan
sebuah hipotesis Hipotesisnya adalah :
H : Tidak ada lack of fit
H
1
: Ada lack of fit Hipotesis awal yang mengatakan tidak ada lack of fit berarti model yang
dibuat telah sesuai dengan data, sedangkan hipotesis alternatif berarti model yang telah dibuat belum mewakili data.
Daerah Penolakan Hipotesis awal H
akan ditolak bila nilai p kurang dari nilai g, sebaliknya,
hipotesis awal akan gagal tolak apabila nilai p melebihi g. Dari hasil analisis
statistika, diperoleh harga lack of fit bernilai 0. Apabila digunakan nilai g sebesar 5,
maka hal ini menunjukkan bahwa model yang dibuat telah dapat mewakili data.
Fit t ed Value R
e s
id u
a l
80 78
76 74
72 70
2 1
-1 -2
-3
4.2.3 Uji Verifikasi Model Penelitian
