39 respon aktual dengan yang diprediksikan untuk setiap point mengikuti garis kenormalan garis lurus.
Semakin mendekati suatu titik-titik data dengan garis kenormalan, maka akan semakin baik, karena titik-titik data tersebut menyebar normal, yang berarti hasil aktual akan mendekati hasil yang
diprediksikan oleh program design expert version 8. Pada plot kenormalan residual terdapat nilai Internally studentized residual pada sumbu x, yaitu besarnya standar deviasi yang memisahkan nilai
respon aktual dengan yang diprediksikan dan nilai normal probability, yaitu presentase kemungkinan data hasil respon menyebar normal Cornell 1999. Berikut ini merupakan hasil analisis
setiap respon yang dilakukan dengan program design expert version 8.
4.5.1 Analisis Respon Biaya Rp 100ml Soy Yogurt
Respon biaya yang dihitung adalah biaya bahan baku. Biaya ini merupakan biaya variabel yang akan berubah-ubah akibat perbedaan penggunaan jumlah sari kedelai dan susu segar. Tabel 10
menunjukkan harga bahan baku dari produk soy yogurt.
Tabel 10. Harga bahan baku produk soy yogurt
No. Bahan
Harga Satuan
Harga g 1
Sari kedelai 12900
7500 ml 1.72
2 Susu segar
5000 1000 ml
5 3
Susu skim 53500
600 gr 89.167
4 Kultur starter
51800 1000 ml
51.8 5
Gula pasir 13000
1000 gr 13
6 Karaginan
42750 1000 gr
42.75
Berdasar Tabel 10 terlihat bahwa biaya bahan baku yang paling tinggi adalah susu skim, diikuti oleh kultur starter, karaginan, gula pasir, susu segar, dan sari kedelai. Biaya bahan baku pada
pembuatan produk soy yogurt berkisar antara Rp 924.239 hingga Rp 1063.31. Gambar 12 merupakan grafik yang menunjukkan hubungan antara kombinasi penggunaan sari kedelai dan susu segar dengan
respon biaya bahan baku yang dihasilkan. Berdasarkan Gambar 12 dapat dilihat produk soy yogurt dengan biaya bahan baku terendah
yaitu Rp 924.239 berasal dari formula yang menggunakan sari kedelai secara maksimum di dalam produk yaitu 84.8 dan susu segar 0, sedangkan formula yang menggunakan 42.4 sari kedelai
dan 42.4 susu segar memiliki biaya bahan baku tertinggi. Nilai rata-rata mean dari uji respon biaya bahan baku adalah 993.78 dengan standar deviasi 0.00.
Model polinomial yang direkomendasikan oleh program design expert untuk respon biaya bahan baku adalah linear. Hasil analisis ANOVA pada taraf signifikansi 5 menunjukkan bahwa
model yang direkomendasikan, yaitu linear adalah signifikan, dengan nilai p “probF” lebih kecil dari 0.0500 0.0001. Nilai Linear Mixture komponen A sari kedelai dan komponen B susu segar
memberikan pengaruh yang nyata terhadap respon biaya 0.0001. Nilai lack of fits untuk respon biaya bahan baku sangat kecil bahkan dapat diabaikan, yang berarti data biaya bahan baku sangat
sesuai dengan model. Data hasil ANOVA dan persamaan polinomial respon biaya dapat dilihat secara
lengkap pada Lampiran 5.
40
Gambar 12
. Grafik hubungan antara respon biaya bahan baku dengan komponen sari kedelai
dan susu segar two component mix
Besarnya nilai Pred R-squared dan Adj R-squared berturut-turut untuk respon biaya adalah 1, yang menunjukkan bahwa data-data yang diprediksikan dan data-data aktual untuk respon biaya bahan
baku yang tercakup ke dalam model sebesar 100. Persamaan polinomial untuk respon biaya bahan baku adalah sebagai berikut:
Biaya Rp. = 10.89905 x sari kedelai + 14.17904 x susu segar Berdasarkan persamaan di atas terlihat bahwa biaya bahan baku meningkat seiring dengan
peningkatan jumlah sari kedelai dan susu segar, yang ditandai dengan konstanta bernilai positif. Besarnya biaya lebih ditentukan oleh penambahan susu segar, hal ini dikarenakan nilai konstanta dari
susu segar yang lebih besar dibandingkan dengan nilai konstanta sari kedelai. Hal ini menunjukkan semakin besar jumlah susu segar yang digunakan di dalam pembuatan soy yogurt maka biaya bahan
baku akan semakin besar pula. Grafik normal plot residual untuk respon biaya bahan baku dapat dilihat pada Gambar 13 dan
ditunjukkan terdapat nilai internally studentized residual pada sumbu x dan normal probability pada sumbu y. Internally studentized residual menunjukkan besarnya standar deviasi yang
memisahkan nilai respon aktual dengan yang diprediksikan dan normal probability menunjukkan persentase kemungkinan data hasil respon menyebar normal. Kombinasi antara nilai Internally
studentized residual pada sumbu x dan normal probability pada sumbu y merupakan nilai normal plot residual.
Pada grafik normal plot residual terlihat bahwa data hasil respon biaya bahan baku menyebar normal. Hal ini ditunjukkan dengan jarak antara titik terjauh di atas dan di bawah garis lurus kurang
lebih sama, dan beberapa titik lainnya berada di sepanjang garis normal. Menurut Wulandhari 2007, data-data respon biaya bahan baku yang menyebar normal menunjukkan adanya pemenuhan model
terhadap asumsi dari ANOVA pada respon biaya bahan baku.
Actual sari kedelai Actual susu segar
41 Warna-warna yang berbeda pada Gambar 13 menunjukkan besarnya biaya bahan baku.
Warna biru menunjukkan biaya terendah, yaitu Rp 924.239 hingga warna merah yang menunjukkan biaya tertinggi Rp 1063.31. Besarnya biaya tersebut dipengaruhi oleh perbandingan jumlah
komponen variabel tidak tetap penyusun produk soy yogurt yang digunakan. Pada penelitian ini, formula yang diperoleh merupakan formula yang memenuhi biaya bahan baku paling minimum.
Gambar 13. Grafik normal plot residual dari respon biaya bahan baku
4.5.2 Analisis Respon pH
