Studi Perbandingan Kandungan Besi Pada Beberapa Spesies Bayam Secara Spektrofotometri Serapan atom

  Lampiran 1. Hasil Identifikasi Tumbuhan

  Lampiran 2. Sampel yang digunakan Gambar 2. Bayam ( Amaranthus hybridus L.)

  Gambar 3. Bayam merah ( Amaranthus tricolor L.)

  Gambar 4. Bayam duri ( Amaranthus spinosus L.)

  Lampiran 3. Gambar alat-alat yang digunakan Gambar 5. Spektrofotometer Serapan Atom Hitachi Z-2000

   Gambar 6. Neraca Analitik

  Gambar 7. Tanur Stuart

  Lampiran 4. Bagan Alir Proses Destruksi Kering

  Bayam Diambil daunnya

  Dicuci bersih Dikeringkan dengan dianginkan Dirajang

  Sampel yang telah dirajang Ditimbang 100 gram

  Dikeringkan selama 2 hari Dimasukkan ke dalam cawan porselen

  3 Ditambah 10 ml HNO pekat

  Diarangkan di atas hot plate Dipindahkan ke dalam kurs porselen Diabukan dalam tanur dengan temperatur awal

  o

  100 C dan perlahan temperatur

• –lahan

  o

  dinaikkan hingga suhu 500 C dengan interval

  o

  25 C setiap 5 menit Dilakukan selama 36 jam dan dibiarkan hingga dingin pada desikator

  Abu

  3 Ditambahkan 10 ml HNO (1:1)

  Diuapkan pada hot plate sampai kering dengan Dimasukkan kembali dalam tanur

  o

  temperatur awal 100 C dan perlahan

• – lahan

  o

  temperatur dinaikkan hingga suhu 500 C

  o

  dengan interval 25 C setiap 5 menit Dilakukan selama 1 jam dan di biarkan hingga dingin pada desikator

  Hasil

  Lampiran 5. Bagan Alir Pembuatan Larutan Sampel

  Sampel yang telah didestruksi Dilarutkan dalam 10 ml HNO

  3 (1:1)

  Dipindahkan ke dalam labu tentukur 100 ml Dibilas krus porselen sebanyak tiga kali dengan Dipindahkan ke dalam labu tentukur 50 ml, aquabides. Dicukupkan dengan aquabides dibiladibila hingga garis tanda Disaring dengan kertas saring Whatman No.42 Dibuang 5 ml larutan pertama untuk menjenuhkan kertas saring

  Filtrat Dimasukkan ke dalam botol

  Larutan sampel Dilakukan analisis kualitatif Dilakukan analisis kuantitatif dengan

Spektrofotometer Ser apan atom pada λ

  248,3 nm Hasil

  Lampiran 6. Hasil Analisis Kualitatif Besi

Gambar 8. Hasil analisis kualitatif dengan Larutan pereaksi Kalium

  heksasianoferat (II) 8%

  Gambar 9. Hasil analisis kualitatif dengan larutan pereaksi Amonium tiosianat

  10%

  Lampiran 7. Data Hasil Pengukuran Absorbansi Larutan Standar Besi 1.

Data Hasil Pengukuran Larutan Standar Besi

  No Konsentrasi (µg/ml) absorbansi 1 0,0000 0,0000 2 2,0000 0,0506 3 4,0000 0,0993 4 6,0000 0,1415 5 8,0000 0,1859 6 10,0000 0,2385

Perhitungan Persamaan Garis Regresi

  −( )

  = 0,1193- (0,0234)(5) = 0,0023

  70 a = 0,0234 b = y

  = 1,6406

  = 5,2196−3,579 220−150

  2 /6

  (0,7158)/6 220−(30)

  )

  30

  (

  = 5,2196−

  /n

  2

  2

  Lampiran 8. Perhitungan Persamaan Garis Regresi 1.

  x

  

  )/

  

  )(

  

  −(

  

  a =

  X = 5 Y = 0,1193

  X ² Y ² XY 1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 2 2,0000 0,0506 4,0000 0,00256036 0,1012 3 4,0000 0,0993 16,0000 0,00986049 0,3972 4 6,0000 0,1415 36,0000 0,02002225 0,8490 5 8,0000 0,1859 64,0000 0,03455881 1,4872 6 10,0000 0,2385 100,0000 0,05688225 2,3850 X= 30 y = 0,7158 x ² = 220 y ² = 0,12388416 xy = 5,2196

  No Konsentrasi (X) Absorbansi (Y)

• – a x

Maka persamaan garis regresi nya adalah Y= 0,0234x + 0,0023 Maka koefisien korelasi (r)

   −( )( )/

  r =

  2

  2

  2

  2 √[( )−( ) / )][( )−( ) )/n 5,2196−(30)(0,7158)/6

  =

  2

  2 √[(220)−(30) / )][(0,12388416)−(0,7158) )/6 1,6406

  = 1,6414

  = 0,9995

  Lampiran 9. Hasil Analisis Kadar Besi dalam Sampel

  No Sampel Berat sampel (g) Absorbansi

  (A) Konsentrasi (µg/ml)

  Kadar (mg/100g)

  1 B1 100,035 0,0637 2,6239 13,1153 B2 100,038 0,0674 2,7820 13,9047 B3 100,036 0,0668 2,7564 13,7770 B4 100,037 0,0654 2,6965 13,4775 B5 100,032 0,0633 2,6068 13,0298 B6 100,031 0,0632 2,6025 13,0084

  2

  3 BM1 100,040 0,1030 4,3034 10,7541 BM2 100,054 0,1064 4,4487 11,1157 BM3 100,061 0,1101 4,6068 11,5099 BM4 100,028 0,1028 4,2948 10,7339 BM5 100,014 0,1006 4,2008 10,5005 BM6 100,075 0,1179 4,9401 12,3409

  BD1 100,037 0,0612 2,5170 25,1606 BD2 100,025 0,0608 2,5000 24,9937 BD3 100,067 0,0631 2,5982 25,9646 BD4 100,010 0,0574 2,3547 23,5446 BD5 100,032 0,0610 2,5085 25,0769 BD6 100,040 0,0620 2,5512 25,5025

  Keterangan : B = Bayam BM = Bayam merah BD = Bayam duri

  Lampiran 10. Contoh Perhitungan Kadar Besi dalam Sampel 1.

  Contoh Perhitungan Kadar Besi dalam Bayam (Amaranthus hybridus L.) Berat sampel yang ditimbang = 100,035 gram Absorbansi (Y) = 0,0637 Persamaan Regresi:Y = 0,0234X + 0,0023

  0,0637−0,0023

  X = = 2,6239

  0,0234

  Konsentrasi besi = 2,6239 µg/ml Konsentras i (µ g/ml) x Volume (ml) x Faktor pengencera n

  Kadar Besi (µ g/g)  Berat Sampel (g)

  2,6239 µ g/ml x 100 mlx ( 25 / , 5 )

  =

  100,035

g

  µg/g = 131,153 = 13,1153 mg/100 g 2.

  Contoh Perhitungan Kadar Besi dalam Bayam merah (Amaranthus tricolor L.)

  Berat sampel yang ditimbang = 100,040 gram Absorbansi (Y) = 0,1030 Persamaan Regresi:Y = 0,0234X + 0,0023

  0,1030−0,0023

  X = = 4,3034

  0,0234

  Konsentrasi besi = 4,3034 µg/ml Konsentras i (µ g/ml) x Volume (ml) x Faktor pengencera n

  Kadar Besi (µ g/g)  Berat Sampel (g)

  4,3034 µ g/ml x 100 mlx ( 25 / 1 )

  =

  100,040

g

  = 107,5419 µg/g = 10,7541 mg/100 g

  Berat sampel yang ditimbang = 100,037 gram Absorbansi (Y) = 0,0612 Persamaan Regresi:Y = 0,0234X + 0,0023

  0,0612−0,0023

  X = = 2,5170

  0,0234

  Konsentrasi besi = 2,5170 µg/ml Konsentras i (µ g/ml) x Volume (ml) x Faktor pengencera n

  Kadar Besi (µ g/g)  Berat Sampel (g)

  2,5170 µ g/ml x 100 mlx ( 25 / , 25 )

  =

  100,037 g

  = 251,6069 µg/g = 25,1606 mg/100 g Selanjutnya dilakukan perhitungan kadar besi yang sama terhadap semua sampel

  Lampiran 11. Perhitungan Statistik Kadar Besi dalam Sampel

  Kadar

  2 No (mg/100g)

  − ̅) ( ( − ̅) 1 13,1153 -0,2701 0,07295401

  2 13,9047 0,5193 0,26967249 3 13,7770 0,3916 0,15335056 4 13,4775 0,0921 0,00848241 5 13,0298 -0,3556 0,12645136 6 13,0084 -0,3770 0,142129

  80,3127 0,77303983 Σ

  13,3854 ̅

  Dari data yang diperoleh, data ke 2 adalah data yang paling menyimpang sehingga diuji dengan uji Q

  Nilai yang dicurigai  Nilai yang terdekat

  Q =

  Nilai tertinggi  Nilai terendah

  13,9047

• – 13,7770 Q = = 0,1424

  13,9047

• – 13,0084

  0,95

  Nilai Q yang diperoleh tidak melebihi nilai Q yaitu 0,6210 sehingga semua data diterima, ₂ Xi

• SD =

  X  

  

  n -

  1 0,77303983

  =

  √ 6−1

  = 0,3932 Pada interval kepercayaan 95% dengan nilai

  α = 0,05, n = 6, dk = 5 dari tabel distribusi t diperoleh nilat t tabel = 2,5706, Kadar Besi dalam bayam , µ =

  X

  ± (t (α/2, dk) x SD / √n ) = 13,3854 ± (2,5706 x 0,3932 / )

  √6 = 13,3854 ± 0,4126 Kadar Besi dalam bayam (13,3854 ± 0,4126) mg/100 g 2.

  Perhitungan Statistik Kadar Besi dalam Bayam merah

  Kadar

  2 No (mg/100g)

  ( − ̅) ( − ̅) 1 10,7541 -0,4051 0,16410601 2 11,1157 -0,0435 0,00189225 3 11,5099 0,3507 0,12299049 4 10,7339 -0,4253 0,18088009 5 10,5005 -0,6587 0,43388569 6 12,3409 1,1817 1,39641489

  66,955 2,30016942 Σ

  11,1592 ̅

  Dari data yang diperoleh, data ke 6 adalah data yang paling menyimpang sehingga diuji dengan uji Q

  Nilai yang dicurigai  Nilai yang terdekat

  Q =

  Nilai tertinggi  Nilai terendah

  12,3409

• – 11,5099 Q = = 0,4515

  12,3409

• – 10,5005

  0,95

  Nilai Q yang diperoleh tidak melebihi nilai Q yaitu 0,6210 sehingga semua data diterima, ₂

• Xi

  X  

  

  SD =

• n

  1 2,30016942

  =

  √ 6−1

  = 0,6782 Pada interval kepercayaan 95% dengan nilai

  α = 0,05, n = 6, dk = 5 dari tabel distribusi t diperoleh nilat t tabel = 2,5706 Kadar Besi dalam Bayam merah , µ =

  X

  ± (t (α/2, dk) x SD / √n ) = 11,1592 ± (2,5706 x 0,6782 / )

  √6 = 11,1592 ± 0,7117 Kadar Besi dalam Bayam merah (11,1592 ± 0,7117) mg/100 g 3.

  Perhitungan Kadar Besi dalam Bayam duri

  Kadar

  2 No (mg/100g)

  ( − ̅) ( − ̅) 25,1606 1 0,1201 0,01442401 24,9937 2 -0,0468 0,00219024 25,9646 3 0,9241 0,85396081 23,5446 4 -1,4959 2,23771681 25,0769 5 0,0364 0,00132496 25,5025 6 0,4620 0,213444

  150,2429 3,32306083 Σ

  25,0405 ̅

  Dari data yang diperoleh, data ke 4 adalah data yang paling menyimpang sehingga diuji dengan uji Q

  Nilai yang dicurigai  Nilai yang terdekat

  Q =

  Nilai tertinggi  Nilai terendah

  23,5446

• – 24,9937 Q = = 0,5988

  25,9646 – 23,5446 Nilai Q yang diperoleh tidak melebihi nilai Q 0,95 yaitu 0,6210 sehingga semua data diterima, ₂

• Xi

  X  

  

  SD =

• n

  1 3,32306083

  =

  √ 6−1

  = 0,8152 Pada interval kepercayaan 95% dengan nilai

  α = 0,05, n = 6, dk = 5 dari tabel distribusi t diperoleh nilat t tabel = 2,5706

  ,

  Kadar Besi dalam Bayam duri µ =

  X

  ± (t (α/2, dk) x SD / √n )

  )

  = 25,0405 ± (2,5706 x 0,8152 / √6 = 25,0405 ± 0,8555 Kadar Besi dalam Bayam duri (25,0405 ± 0,8555) mg/100 g

  Lampiran 12. Perhitungan Batas Deteksi dan Batas Kuantitasi besi

  Perhitungan batas deteksi dan batas kuantitasi besi Y = 0,0234X + 0,0023 Slope = 0,0234

  √

  =

  = 3 0,004378355 0,0234

  3

  0,004378355 Batas Deteksi (LOD) =

  =

  0,00003834 6−2

  −2 =

  No Konsentrasi (µg/ml) (X) Absorbansi (Y)

  2

  ( − )

  √ 

  Simpangan baku =

  0,00003834

  Yi Y-Yi (Y-Yi) ² 1 0,0000 0,0000 0,0023 -0,0023 0,00000529 2 2,0000 0,0506 0,0491 0,0015 0,00000225 3 4,0000 0,0993 0,0959 0,0034 0,00001156 4 6,0000 0,1415 0,1427 -0,0012 0,00000144 5 8,0000 0,1859 0,1895 -0,0036 0,00001296 6 10,0000 0,2385 0,2363 0,0022 0,00000484 

  0,5613

  10 Batas Kuantitasi (LOQ) = 10 0,004378355 =

  0,0234 = 1,8710

  

Lampiran 13. Hasil Uji Perolehan Kembali Besi setelah Penambahan Larutan

  Baku Hasil Analisis Besi Setelah ditambahkan Larutan Baku sebanyak 10 ml (Konsentrasi 1000 µg/ml )

  No Sampel Berat sampel (g)

  Absorbansi Konsentrasi (µg/ml)

  Kadar (mg/100g)

  1 B1 100,036 0,0849 352,8629 35,2862

  2 B2 100,040 0,0802 332,7668 33,2766

  3 B3 100,050 0,0854 354,9425 35,4942

  4 B4 100,026 0,0818 339,7016 33,9701

  5 B5 100,035 0,0852 354,1495 35,4194

  6 B6 100,034 0,0869 361,4071 36,1407  = 600,221 X = 100,036

  Kadar rata-rata = 34,9312

  Lampiran 14. Perhitungan Uji Perolehan Kembali Besi dalam Sampel

  Persamaan regresi : Y = 0,0234X + 0,0023

  A

  Kadar rata-rata sampel sebelum ditambah larutan baku (C ) = 25,0405 mg/100g Kadar rata-rata sampel setelah ditambah larutan baku (C F ) = 34,9312 mg/100g Berat sampel rata-rata uji recovery = 100,036 g

• Kadar larutan standar yang ditambahkan (C A )

  ℎ

• A

  C = x ml yang di tambahkan

  − 1000 µ /

  = x 10 ml

  100,036

  = 99,9640 µg/g = 9,9964 mg/100g

  −

  Maka % Perolehan Kembali Besi = X 100 %

  ∗

  ( 34,9312  25 , 0405 ) mg / 100 g

  = x 100%

  9 , 9964 mg / 100 g

  =

  98,94 %

  Lampiran 15. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) Besi dalam Sampel

  No Kadar persen perolehan kembali (Xi)

  (Xi-X) (Xi-X)

  2

  1 35,2862 0,355 0,126025 2 33,2766 -1,6546 2,737701166 3 35,4942 0,563 0,316969 4 33,9701 -0,9611 0,92371321 5 35,4194 0,4882 0,23833924 6 36,1407 1,2095 1,46289025

  X= 209,5872 X = 34,9312

   = 5,805637866 SD =

    1 - n X - Xi ²

  

  =

  √

  5,805637866 6−1

  = 1,0771 RSD = % 100 

  X SD

  = 1,0771

  34,9312 x 100 % = 3,08 %

  Lampiran 16. Pengujjian Beda Nilai Rata-rata Kadar Besi Antara Bayam dan

  Bayam merah No Kadar Besi pada Bayam Kadar besi pada Bayam

  (mg/100 g) merah (mg/100g)

  1 2 =

  1 X = 13,3854 X 11,1592

  2 S

  1 = 0,3932 S 2 = 0,6782

  Dilakukan uji F dengan taraf kepercayaan 95 % untuk mengetahui apakah variasi

  1

  2

  1

  2

  kedua populasi sama (  =  ) atau berbeda (    )

  1

  2

  1. =  ) Ho : (

  1

  1

  dk data 1 = 5 dan dk data 2 = 5

  kritis tabel (0,05/2)

  Nilai F yang di peroleh dari F (F (5,5) adalah 7,15

  o

  Daerah kritis penolakan : jika F ≥ 7,15

  2

  2

  0,3932

  1 3. o = 0,3361

  F =

  =

  2

  2

  0,6782

  2 4. o diterima dan H

  1 ditolak sehingga

  Dari hasil ini menunjukkan bahwa H

  1

  2

  disimpulkan bahwa (  =  ) kemudian dilanjutkan dengan uji beda rata- rata menggunakan distribusi t

  1

  2 Karena ragam populasi sama (  =  ), maka simpangan bakunya adalah

  :

  

2

  2

  1) 1) ( (

  

1− 1−

1 +

  2 Sp = √

• −2

  1

  2

• 2

  2

  < -2,2281 dan t

  o

  >2,2281 4. Pengujian statistik

  t _o =

  (

  1−

  ) √1/

  ≥ 2,2281 Daerah kritis penolakan : t

  1

  2 =

  (13,3854− 11,1592) 0,5543 √1/6+ 1/6

  =

  6,9563 5. Karena t

  o

  6,9563 > 2,2281 maka hipotesis ditolak. Berarti terdapat perbedaan signifikan rata-rata kadar besi antara Bayam (Amaranthus

  o

  o

  hybridus L. ) dan Bayam merah (Amaranthus tricolor L.).

  H

  =

  √ (6

  − 1)0,3932

  (6−1)0,6782

  2 6+ 6−2

  = 0,5543 1. Ho : (µ

  1 = µ 2 )

  1

  = ± 2,2281 Untuk df = 6 + 6 - 2 = 10 3. Daerah kritis penerimaan : -2,2281 ≤ t

  : (µ

  1

   µ

  2

  ) 2. Dengan menggunakan taraf kepercayaan  = 5 %

  T

  0,05/2

• 1/

  Lampiran 17 Pengujjian Beda Nilai Rata-rata Kadar Besi Antara Bayam dan

  Bayam duri No Kadar Besi pada Bayam Kadar besi pada Bayam

  (mg/100 g) duri (mg/100g)

  1 X

  1 = 13,3854

  X 2 = 25,0405

  1

  2

  2 S = 0,3932 S = 0,7324 Dilakukan uji F dengan taraf kepercayaan 95% untuk mengetahui apakah variasi kedua populasi sama ( 

  1 =  2 ) atau berbeda (  1   2 )

  1

  2

  1.  =  ) Ho : (

  H

  1 : (  1   2 ) 2.

  dk data 1 = 5 dan dk data 2 = 5

  kritis tabel (0,05/2)

  Nilai F yang diperoleh dari F (F (5,5) adalah 7,15

  o

  Daerah kritis penolakan : jika F ≥ 7,15

  2

  2

  0,3932

  1

  o

  3. = 0,2882

  =

  F

  =

  2

  2

  0,7324

  2

  o

  1

  4. diterima dan H ditolak sehingga Dari hasil ini menunjukkan bahwa H disimpulkan bahwa ( 

  1 =  2 ) kemudian dilanjutkan dengan uji beda rata-

  rata menggunakan distribusi t Karena ragam populasi sama ( 

  

1 = 

2 ), maka simpangan bakunya adalah

  :

  

2

  2

  ( 1) ( 1)

  

1− 1−

1 +

  2 Sp = √

• −2

  1

  2

• 2

  1−

  o

  < -2,2281 dan t

  o

  >2,2281 4. Pengujian statistik

  t _o =

  (

  2

  o

  ) √1/

  1

  2 =

  (13,3854− 25,0405) 0,5878 √1/6+ 1/6

  =

  Karena t

  o

  ≥ 2,2281 Daerah kritis penolakan : t

  = ± 2,2281 Untuk df = 6 + 6 - 2 = 10 3. Daerah kritis penerimaan : -2,2281 ≤ t

  hybridus L. ) dan Bayam duri (Amaranthus spinosus L.)

  1 = µ 2 )

  =

  √ (6

  − 1)0,3932

  (6−1)0,7324

  2 6+ 6−2

  = 0,5878 1. Ho : (µ

  H

  0,05/2

  1

  : (µ

  1

   µ

  2

  ) 2. Dengan menggunakan taraf kepercayaan  = 5 %

  T

• 1/
• 59,4852 5.
• 59,4852 < -2,2281 maka hipotesis ditolak. Berarti terdapat perbedaan signifikan rata-rata kadar besi antara Bayam (Amaranthus

  1 = 0,6782 S 2 = 0,7324

  1

  1)

  1−

  (

  Sp = √

  ), maka simpangan bakunya adalah:

  2

  = 

  rata menggunakan distribusi t Karena ragam populasi sama ( 

  

2

  2 ) kemudian dilanjutkan dengan uji beda rata-

  

  1 =

  ditolak sehingga disimpulkan bahwa ( 

  1

  diterima dan H

  o

  

1 +

  (

  =

  No Kadar besi pada Bayam merah (mg/100g) Kadar besi pada Bayam duri (mg/100 g)

  2 S

  = 25,0405

  2

  X

  11,1592

  1 =

  1 X

  2 6+ 6−2

  1−

  (6−1)0,7324

  √ (6−1)0,6782

  −2 =

  1

  2

  2

  1)

  0,8574 4. Dari hasil ini menunjukkan bahwa H

  2

  Lampiran 18. Pengujjian Beda Nilai Rata-rata Kadar Besi Antara Bayam duri

  ) 1. Ho : (

  : ( 

  1

  ) H

  2

  = 

  1

  

  2

   

   

  1

  ) atau berbeda ( 

  2

  = 

  1

  dan Bayam merah Dilakukan uji F dengan taraf kepercayaan 95% untuk mengetahui apakah variasi kedua populasi sama ( 

  1

  2

  0,7324

  o

  2

  = 0,6782

  2

  2

  2

  1

  =

  ≥ 7,15 3. F

  ) 2. dk data 1 = 5 dan dk data 2 = 5

  o

  (5,5) adalah 7,15 Daerah kritis penolakan : jika F

  (0,05/2)

  (F

  

tabel

  yang diperoleh dari F

  kritis

  Nilai F

• 2
• 2

  Lampiran 19. Tabel Distribusi t

  o

  o

  Karena t

  =

  (11,1592− 25,0405) 0,7058 √1/6+ 1/6

  2 =

  1

  ) √1/

  2

  1−

  (

  t _o =

  >2,2281 4. Pengujian statistik

  o

  < -2,2281 dan t

  ≥ 2,2281 Daerah kritis penolakan : t

  = 0,7058 1. Ho : (µ

  o

  = ± 2,2281 Untuk df = 6 + 6 - 2 = 10 3. Daerah kritis penerimaan : -2,2281 ≤ t

  0,05/2

  T

   = 5%

  Dengan menggunakan taraf kepercayaan

  2 ) 2.

   µ

  1

  1 : (µ

  ) H

  2

  = µ

  1

• 1/
• 34,0651 5.
• 34,0651 < -2,2281 maka hipotesis ditolak. Berarti terdapat perbedaan signifikan rata-rata kadar besi antara Bayam merah (Amaranthus tricolor L.) dan Bayam duri (Amaranthus spinosus L.)

  Lampiran 20. Tabel Distribusi F