model Lack Of Fit Tests dan ringkasan model secara statistik Model Summary Statistics. Model yang mungkin terpilih dari metoda permukaan respon adalah
linier, 2FI antara dua faktor, dan kuadratik.
1. Pemilihan model berdasarkan uraian jumlah kuadrat dari urutan model
Model terpilih berdasarkan uraian jumlah kuadrat adalah urutan polinominal dengan nilai tertinggi dimana syarat model yang diterima bernilai nyata p5,
hasilnya dapat dilihat pada Tabel 7. Berdasarkan Tabel 7 dapat diketahui bahwa model terpilih untuk dapat
menjelaskan respon aktivitas xilanase adalah model kuadratik vs interaksi dua faktor 2FI, karena mempunyai nilai P sebesar 0.0001 -5 yang
menunjukkan bahwa peluang kesalahan dari model kurang dari 5, dengan kata lain model tersebut berpengaruh nyata untuk dapat menjelaskan respon yang
dimaksud. Model kuadratik vs 2FI tersebut berstatus disarankan digaris bawahi oleh program yang digunakan.
Tabel 7. Pemilihan Model Berdasarkan Uraian Jumlah Kuadrat dari Urutan model
Sumber Jumlah
kuadrat DB
Mean kuadrat
F Hitung Nilai P
Prob F Mean vs Total
94.34 1
94.34
Block vs Mean 8.478E-003
2 4.239E-003
Linear vs Block 0.73
3 0.24
0.282 0.0770
2FI vs Linear 0.18
3 0.060
0.65 0.6012
Quadratic vs 2FI
0.80 3
0.27 9.75
0.0048
Cubic vs Quadratic 0.14
4 0.034
1.67 0.3160
Residual 0.082
4 0.020
Total 96.27
20 4.81
2. Pemilihan model berdasarkan pengujian ketidaktepatan model
Pada pemilihan model ini dianggap tepat apabila ketidaktepatan model berpengaruh tidak nyata dengan nilai P yang paling tinggi dan model tersebut
berstatus disarankan.
Hasil pemilihan
model berdasarkan
pengujian ketidaktepatan model dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Pemilihan model berdasarkan pengujian ketidaktepatan model
Sumber Jumlah
kuadrat DB
Mean kuadrat
F hitung Nilai P
Prob F Linear
1.18 11
0.11 21.48
0.0140 2FI
1.00 8
0.13 25.05
0.0114
Quadratic 0.20
5 0.041
8.13 0.0574
Cubic 0.067
1 0.067
13.36 0.0354
Pure Error 0.015
3 5.010E-003
Tabel 8 diatas menunjukkan bahwa model yang memiliki nilai P yang paling tinggi adalah model kuadratik yang berarti ketidaktepatan model tersebut
tidak berpengaruh nyata terhadap respon.
Disarankan
