IV. HASIL D DAN PEM MBAHASA AN A. Reflektan R N Near Infrareed Modified Cassava Flo our (MOCA AF) Peranngkat NIRF Flex Fiber Optic Solid ds N-500 yang digunakkan dalam p penelitian in ni, akan mennghasilkan daata pengukurran berupa ddata pantulann (reflektan ( (R)) radiasi NIR dengan n panjang geelombang 10 000 – 2500 nm n atau 40000 – 10000 ccm-1 dengann interval 4 (empat) cm-1. Data reflekktan atau panntulan sampeel modified c cassava flou ur (MOCAF F) dengan haasil pengukuuran NIR padda panjang gelombang g 1000 – 25000 nm mem miliki tingkatt pantulan yang y berbedda-beda, hall ini dapat d ditunjukkan pada Gambar 10.
N pada 700 sampel MO OCAF. Gambar 11 Kurva spektrum reeflektan (R) NIR Menuurut Ruiz (2001) dallam Andriaanyta (20066) menyatakkan setiap s substansi baahan atau material m bioologi memiliiki spektrum m NIR yang spesifik. komposisi kimia dan A Apabila diuuji 2 (dua) sampel bahhan yang mempunyai m k komposisi fi berbedaa, maka akann terlihat perrbedaan spekktrum NIR yang fisik y dapat d dilihat pada perbedaan puncak-punc p cak gelomban ng pada spekktrum reflek ktan. 41
Dari kurva diatas (Gambar 11), hampir seluruh sampel MOCAF menunjukkan bentuk spektrum yang sama, tetapi dengan tingkat reflektan yang berbeda-beda. Hal ini menunjukkan bahwa setiap MOCAF memiliki komposisi kimia, seperti kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa yang berbeda-beda. Pada kurva spektrum reflektan NIR MOCAF diatas terlihat banyak guncangan (noise) serta kurang bagusnya bentuk dan model persamaan regresi kalibrasi yang dibangun, karena itu kurva tersebut diberikan proses urutan perlakuan data (data treatment) pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan komposisi kimia MOCAF. Perlakuan data yang sesuai pada persamaan regresi kalibrasi, tergantung pada nilai koefisien determinasi (R2) yang tertinggi dan standar error serta koefisien keragaman yang terendah dari data lain yang telah diberikan perlakuan sebelumnya atau tidak diberikan perlakuan sama sekali. Perlakuan data pada kurva spektrum reflektan NIR dengan kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik diberikan pada pendugaan kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa MOCAF dengan metode PCR serta pendugaan kadar abu, pH, dan kadar amilosa MOCAF dengan metode PLS. Kurva spektrum reflektan NIR MOCAF dengan kombinasi perlakuan data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 12
Kurva spektrum reflektan NIR MOCAF dengan kombinasi perlakuan data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik.
42
Kemudian pada kurva spektrum reflektan NIR pendugaan kadar air MOCAF dengan menggunakan metode PLS diberikan perlakuan data yaitu penghalusan rataan setiap 3 titik. Pada Gambar 12 menunjukkan kurva spektrum reflektan NIR MOCAF dengan perlakuan data yaitu penghalusan rataan setiap 3 titik.
Gambar 13
Kurva spektrum reflektan NIR MOCAF dengan perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik.
Penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points) pada kurva reflektan NIR digunakan untuk menghaluskan kurva spektrum reflektan NIR pada panjang gelombang 1000 – 2500 nm, yang mengalami guncangan (noise) pada data saat pengukuran NIR dan memperkecil galat (kekeliruan) yang terjadi selama proses pengukuran NIR dan analisis kimiawi laboratorium, tanpa menghilangkan informasi spektrum yang ada (Tiaprasit dan Sangpithukwong, 2010). Banyaknya guncangan-guncangan (Gambar 11) disebabkan intensitas pantulan NIR dari MOCAF yang mencapai sensor pada peralatan NIRFlex Fiber Optic Solids N-500 cukup lemah akibat penyerapan oleh kadar pati yang mencakup ± 73.0% dari komposisi bahan kimia dalam MOCAF. Derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik (second derivative SavitzkyGolay 9 points) digunakan untuk untuk mereduksi efek basis dari adanya pertambahan dari proses absorban (shoulder effect) serta menghilangkan masalah basis kemiringan persamaan regresi (Tiaprasit dan Sangpithukwong, 2010). Sedangkan kombinasi perlakuan data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan
43
derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik akan memperoleh bentuk dan model persamaan regresi kalibrasi yang optimum (Blanco dan Villarroya, 2002 dalam Yogaswara, 2005). Menurut Mohsenin (1984), sinar yang dipancarkan dari sumber ke bahan organik, sekitar 4% akan dipantulkan kembali oleh permukaan luar (regular refraction) dan sisanya sekitar 96% akan masuk kedalam produk tersebut yang selanjutnya mengalami penyerapan (absorption), pemantulan (body reflection), penyebaran (scattering), dan penerusan cahaya (transmitten). Bahan pertanian pada umumnya tidak tembus cahaya, oleh karena itu analisis NIR cenderung menggunakan reflektan dan absorban daripada transmitan. Metode NIR mengukur besarnya parameter optik (reflektan, transmitan, atau absorban) akibat interaksi antara gelombang cahaya (photon) dengan molekul-molekul materi. Pada saat radiasi infrared mengenai sampel padat, beberapa dipantulkan (specular reflectance) dari permukaan sampel. Proporsi radiasi lainnya masuk ke sampel dan diserap (absorption) sekitar 2 mm. Radiasi yang tidak diserap diteruskan melalui sampel atau dipantulkan dari dalam sampel (diffuse reflectance) (Dryden, 2003). B. Absorban Near Infrared Modified Cassava Flour (MOCAF) Data reflektan tersebut secara tidak langsung digunakan untuk mengukur jumlah komposisi kimia yang diabsorbansi oleh sampel. Data absorban (penyerapan) didapatkan dengan menggunakan transformasi log (1/R) data reflektan. Transformasi ini dilakukan karena komposisi kimia suatu bahan mempunyai hubungan linier dengan data absorban NIR (Mohsenin, 1984). Komposisi kimia bahan tertentu akan mengalami penyerapan cahaya, hal ini dapat ditunjukkan dengan adanya puncak-puncak gelombang pada kurva spektrum absorban NIR. Puncak gelombang absorban inframerah dekat MOCAF terjadi pada panjang gelombang 1200 nm, 1460 nm, 1700 – 1780 nm, 1940 nm, 2100 nm, 2280 nm, 2310 nm, 2360 nm, dan 2460 nm. Penyerapan panjang gelombang tertentu oleh kandungan komposisi kimia tertentu ditunjukkan oleh terjadinya puncak-puncak gelombang pada kurva absorban NIR, semakin besar komposisi kimia suatu bahan, maka penyerapan
44
a akan semakiin besar dann juga puncaak gelomban ng semakin ttinggi. Kurvaa spektrum a absorban (lo og (1/R)) NIR R pada 70 saampel MOCAF dapat dillihat pada Gambar G 13.
G Gambar 144
Kurva sepektrum absorban a (log (1/R)) N NIR pada 70 7 sampel F. MOCAF
Padaa radiasi NIR R yang dipaancarkan oleeh sumber raadiasi berko orespodensi d dengan frek kuensi vibrassi dari moleekul-moleku ul yang ada di dalam bahan b akan t terjadi penyerapan cahaaya (photon) yang besar oleh molekkul-molekul C-H, O-H, C C-N, dan N--H. Radiiasi NIR yaang dipantuulkan dari MOCAF M daapat digunaakan untuk m menduga ko omposisi kim mia seperti kadar air, abu, a amilosaa, dan pH. Data yang d diperoleh diimasukkan dalam d perhittungan kalibbrasi. Jumlahh dari radiassi pantulan s sampel dijad dikan sebagaai data reflekktan (R) darri MOCAF. N Nilainya dieekspresikan s sebagai log (1/R), ( yang memberi m nillai tinggi pad da level tinggi absorban.. Punccak gelombaang spektrum m absorbann inframerahh dekat MO OCAF pada G Gambar 144, menyatakkan bahwa puncak gelombang g terjadi padda panjang g gelombang 2280 2 - 2320 nm (Hong eet al., 1995). Hal ini meenunjukkan penyerapan p
45
cahaya yang tinggi oleh kadar amilosa. Pendugaan kadar amilosa sebagai komponen kedua sampel MOCAF didukung dengan data hasil uji kimiawi bahwa kadar amilosa pada MOCAF yang dipakai pada penelitian ini berkisar 27 – 32%. Pendugaan kadar amilosa MOCAF didukung oleh informasi yang ada, bahwa komposisi kimia tersebut berada pada urutan kedua setelah kadar pati (Rahman, 2007 dan Panikulata, 2008). Gambar 14 terlihat puncak gelombang penyerapan juga terjadi pada panjang gelombang 1940 nm dan 1200 nm. Puncak gelombang ini berhubungan erat dengan penyerapan cahaya oleh kadar air, dimana kadar air merupakan komposisi keempat MOCAF. Penentuan kadar air MOCAF berdasarkan hasil analisis proksimat menunjukkan bahwa kadar air merupakan komponen keempat sampel MOCAF dengan nilai berkisar 10 – 13%. Hal ini juga didukung oleh informasi yang ada, bahwa kadar air merupakan komposisi kimia keempat setelah kadar pati, amilosa, dan amilopektin (Rahman, 2007 dan Panikulata, 2008). Pada puncak gelombang 1940 nm adalah penyerapan air yang cukup tinggi dan telah digunakan untuk menentukan kadar air bahan oleh Osborne et al. (1993). Hal ini sesuai juga dengan penelitian Williams dan Norris (1990) yang menyatakan bahwa kadar air menyerap NIR pada panjang gelombang antara 1910 – 1950 nm dan 1030 – 1330 nm. Gambar 14 terlihat puncak gelombang absorban juga terjadi pada panjang gelombang 1440 sampai 1590 nm. Puncak gelombang ini berhubungan erat dengan penyerapan cahaya oleh pH, dimana pH merupakan salah satu sifat kimia MOCAF. Penentuan pH MOCAF berdasarkan hasil pengukuran pH-meter menunjukkan bahwa pH merupakan komponen derajat keasaman MOCAF dengan nilai cenderung rendah berkisar 4.60 – 5.00. Hal ini juga didukung oleh informasi yang ada, bahwa pH merupakan komposisi kimia yang memperlihatkan derajat keasaman dari bahan MOCAF (Rahman, 2007 dan Panikulata, 2008). Kemudian pada gambar tersebut terlihat bahwa puncak gelombang penyerapan lainnya terjadi pada kisaran panjang gelombang 1000 nm dan 1180 nm. Absorban pada kisaran panjang gelombang ini, mengindikasikan adanya kadar abu MOCAF. Pendugaan kadar abu sebagai komponen kedelapan sampel MOCAF didukung pula dengan data hasil analisis proksimat ada sebesar 0.6 –
46
1.0% dan juga didukung oleh informasi yang ada menurut Rahman (2007) dan Panikulata (2008). Pada kurva spektrum absorban NIR MOCAF diatas terlihat banyak guncangan (noise) serta kurang bagusnya bentuk dan model persamaan regresi kalibrasi yang dibangun, karena itu kurva tersebut diberikan proses perlakuan data pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan komposisi kimia MOCAF. Pemberian perlakuan data tersebut harus sesuai dengan persamaan regresi kalibrasi yang dibangun sehingga nilai koefisien determinasi (R2) yang tertinggi dan standar error (SE) serta koefisien keragaman (CV) yang terendah dari data analisis lain yang telah diberikan perlakuan sebelumnya atau tidak diberikan perlakuan sama sekali. Perlakuan data pada kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik, diberikan pada pendugaan kadar air dan kadar abu MOCAF dengan metode PCR. Pada Gambar 15 menunjukkan kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan perlakuan data derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik.
Gambar 15
Kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan perlakuan data derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik
Perlakuan data pada kurva spektrum absorban NIR dengan penghalusan rataan setiap 3 titik, diberikan pada pendugaan kadar amilosa MOCAF dengan metode PCR. Kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan perlakuan data penghalusan rataan setiap 3 titik dapat dilihat pada Gambar 16.
47
Gambar 16 Kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan perlakuan data yaitu penghalusan rataan setiap 3 titik. Pada kurva spektrum absorban NIR pendugaan kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa MOCAF dengan metode PLS serta pendugaan pH MOCAF dengan metode PCR diberikan perlakuan data dengan kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada Gambar 17 dapat terlihat kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan kombinasi perlakuan data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik.
Gambar 17 Kurva spektrum absorban NIR MOCAF dengan perlakuan data yaitu kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik.
48
Pada kurva spektrum absorban NIR MOCAF terlihat banyak guncanganguncangan (Gambar 14), hal ini disebabkan intensitas pantulan NIR dari MOCAF yang mencapai sensor pada peralatan NIRFlex Fiber Optic Solids N-500 cukup lemah akibat penyerapan oleh kadar pati yang mencakup ± 73.0% dari komposisi bahan kimia dalam MOCAF. Untuk mengatasi hal tersebut maka kurva spektrum absorban perlu diberikan perlakuan data yang telah diterangkan tersebut. Setiap perlakuan data yang diberikan pada kurva spektrum absorban NIR mempunyai fungsi yang berbeda-beda. Penghalusan rataan setiap 3 titik (smooth average 3 points) pada kurva spektrum absorban NIR digunakan untuk menghaluskan kurva spektrum reflektan NIR pada panjang gelombang 1000 – 2500 nm, yang mengalami guncangan (noise) pada data saat pengukuran NIR dan memperkecil galat yang terjadi selama proses pengukuran NIR dan analisis kimiawi laboratorium, tanpa menghilangkan informasi spektrum yang ada (Tiaprasit dan Sangpithukwong, 2010). Derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik digunakan untuk untuk mereduksi efek basis dari adanya pertambahan dari proses absorban (shoulder effect) serta menghilangkan masalah basis kemiringan persamaan regresi (Tiaprasit dan Sangpithukwong, 2010). Sedangkan kombinasi perlakuan data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik, akan memperoleh bentuk dan model persamaan regresi kalibrasi yang optimum serta galat yang diperoleh pada saat pengukuran NIR dan analisis kimiawi laboratorium semakin kecil (Blanco dan Villarroya, 2002 dalam Yogaswara, 2005). C. Analisis Data Kimiawi Laboratorium dengan Metode Konvensional pada Komposisi Kimia Modified Cassava Flour (MOCAF) Data analisis kimiawi laboratorium dari 70 sampel modified cassava flour (MOCAF) dapat dilihat pada Lampiran 1 – 5. Lampiran 6 dan 7 menunjukkan data statistik komposisi kimia MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium dengan metode konvensional pada tahap kalibrasi dan validasi untuk masukan data reflektan dan absorban NIR menggunakan metode PCR dan PLS.
49
Dari Tabel 6 terlihat bahwa nilai rata-rata komposisi kimia MOCAF yang di analisis kimiawi laboratorium. Kadar air MOCAF memegang peranan penting dalam daya tahan bahan terhadap serangan mikroba dan serangga serta memperpanjang umur simpan bahan (Winarno, 2002). Kadar air MOCAF sebesar 11.73%, telah memenuhi SNI 01-2997-1992 tentang Syarat Mutu Tepung Singkong dan CODEX STAN 176-1989 (Rev. 1-1995) tentang Syarat Mutu Edible Cassava Flour. Hal ini ditunjukkan dari nilai kadar air berada dibawah standar maksimum persyaratan mutu yang telah ditetapkan. Kadar abu adalah zat anorganik atau unsur mineral dimana dalam proses pembakaran, bahan-bahan organik terbakar kecuali zat anorganik yang tersisa sebagai kadar abu (Winarno, 2002). Sedangkan menurut Soebito (1988) dalam Febriyanti (1990), kadar abu merupakan komponen yang tidak menguap, tetap tinggal dalam pembakaran dan pemijaran senyawa organik, kadar abu disebut juga sebagai mineral. Kadar abu MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium sebesar 0.79%. Kadar abu MOCAF telah memenuhi SNI 01-2997-1992 tentang Syarat Mutu Tepung Singkong, dengan kadar abu maksimal 1.5% serta CODEX STAN 176-1989 (Rev. 1-1995) tentang Syarat Mutu Edible Cassava Flour, dengan kadar abu maksimal 3%. Nilai pH MOCAF cenderung rendah dibandingkan dengan tepung tapioka dan terigu yaitu 4.80 (Rahman, 2007 dan Panikulata, 2008). Hal ini dapat dipahami bahwa pada proses pembuatan MOCAF proses fermentasi memang sengaja dilakukan. Subagio et al. (2008) melaporkan bahwa mikroba yang tumbuh pada singkong selama proses fermentasi akan menghasilkan enzim pektinolitik dan selulolitik yang dapat menghancurkan dinding sel singkong sehingga terjadi pembebasan granula pati yang selanjutnya akan terhidrolisis dan menghasilkan monosakarida yang akan digunakan oleh mikroba untuk membentuk asam-asam organik. Nilai pH MOCAF tidak dipersyaratkan dalam SNI mengenai Syarat Mutu Tepung Singkong maupun CODEX STAN 176-1989 (Rev. 1-1995) mengenai Syarat Mutu Edible Cassava Flour. Amilosa merupakan rantai lurus yang terdiri dari molekul-molekul glukosa yang berikatan D-glukosa dengan ikatan α-(1,4) glikosidik (Moorthy, 2004 dalam Rahman, 2007). Kadar amilosa MOCAF menunjukan nilai sebesar 28.98%. Nilai
50
kadar amilosa MOCAF tidak dipersyaratkan dalam SNI 01-2997-1992 tentang Syarat Mutu Tepung Singkong maupun CODEX STAN 176-1989 (Rev. 1-1995) mengenai Syarat Mutu Edible Cassava Flour. Urutan jumlah komposisi kimia MOCAF yang dianalisis kimiawi laboratorium yaitu kadar amilosa (komponen kedua), kadar air (komponen keempat), dan kadar abu (komponen kedelapan), sedangkan pH merupakan pendeteksi tingkat keasaman dari MOCAF tersebut sehingga satuan yang digunakan bukan persen (%). Urutan komposisi kimia yang dianalisis tersebut, telah sesuai dengan informasi yang sudah ada berdasarkan hasil penelitian Rahman (2007) dan Panikulata (2008). Standar deviasi atau variasi (SD) cukup dapat menyatakan banyaknya keragaman satu kumpulan data yang dianalisis. Variasi data komposisi kimia MOCAF yang cukup besar terdapat pada kadar amilosa yaitu 0.93%, kadar air memiliki variasi data proksimat sebesar 0.73%, kadar abu memiliki variasi data proksimat sebesar 0.07%, sedangkan variasi data komposisi kimia yang rendah dari komposisi kimia yang di analisis secara metode konvensional adalah pH dengan hasil 0.05. Pada nilai maksimum dan minimum keempat komposisi kimia MOCAF yang dianalisis kimiawi laboratorium memiliki range yang cukup tinggi. Tabel yang disajikan dibawah ini merupakan rangkuman dari hasil analisis kimiawi laboratorium MOCAF secara statistik. Tabel 6 Data statistik 70 sampel MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium Komposisi Kadar Air (%) Kadar Abu (%) pH Kadar Amilosa (%)
Rataan 11.73 0.79 4.80 28.98
StDev 0.73 0.07 0.05 0.93
Maksimum Minimum 12.81 10.34 0.95 0.61 4.92 4.64 31.55 27.05
Sumber: Data pengukuran komposisi kimia mocaf dengan metode konvensional (Lampiran 1 – 5)
D. Analisis Data Near Infrared Modified Cassava Flour (MOCAF) Analisis data terhadap komposisi kimia MOCAF, seperti: kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa dilakukan dengan data reflektan (R) maupun pada
51
data absorban (log (1/R)) NIR menggunakan metode kalibrasi multivariatif yaitu principal component regression (PCR) dan partial least squares (PLS). 1. Metode Principal Component Regression (PCR) Pada analisis data dengan menggunakan metode PCR ini, data yang digunakan adalah refelktan dan absorban MOCAF. Principal component analysis (PCA) adalah metode statistik multivariatif untuk mereduksi data dengan cara menghitung skor atau komponen dari keseluruhan variabel dimana beberapa komponen utama pertama sudah mewakili total variasi data. Dalam menggunakan metode PCR, jika seluruh komponen utama dimasukkan dalam persamaan regresi, maka akan dihasilkan model yang setara dengan diperoleh melalui metode kuadrat terkecil (Jollife, 1986 dalam Rumahorbo, 2004). Tujuan dari metode PCR adalah untuk menyederhanakan variabel yang diamati dengan cara menyusutkan (mengekstrak) dimensinya ke dalam beberapa komponen utama, namun tidak membuang informasi yang berguna. Peubah asal ditransformasi menjadi peubah baru yang disebut komponen utama, yang berciri: (1) merupakan kombinasi linier peubah-peubah asal, (2) jumlah kuadrat koefesien dalam kombinasi linier tersebut bernilai satu, (3) tidak berkorelasi, dan (4) mempunyai ragam berurut dari yang terbesar ke yang terkecil. Menghilangkan korelasi diantara variabel bebas melalui transformasi variabel bebas asal ke variabel baru yang tidak berkorelasi sama sekali (principal component). a. Data reflektan MOCAF Data reflektan adalah data yang diperoleh dari proses pemantulan sampel MOCAF. Data reflektan dibangun dengan membuat hubungan komposisi kimia MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium (data referensi) terhadap nilai reflektan NIR dengan menggunakan proses regresi komponen utama (PCR). Sebanyak 2/3 dari keseluruhan jumlah sampel (70 sampel) digunakan untuk proses kalibrasi sedangkan 1/3 dari keseluruhan jumlah sampel (70 sampel) yang diteliti digunakan untuk tahap validasi.
52
1.
Pendugaan Kadar Air Pada tahap kalibrasi pendugaan kadar air ini digunakan data reflektan dari 40 sampel MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm (4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1). Persamaan regresi kalibrasi tersebut diberikan proses komponen utama pertama sebesar 15 dan komponen utama kedua sebesar 4. Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar air data reflektan dengan metode regresi komponen utama diberikan berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik adalah kombinasi perlakuan data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua SavitzkyGolay setiap 9 titik. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode regresi komponen utama (PCR) dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 40 30 40 30 40 30 93.02 93.30 93.87 86.52 87.04 88.12 12.21 12.34 12.10 12.08 12.04 12.01 11.65 11.70 11.43 11.42 11.59 11.63 11.91 11.93 11.85 11.86 11.80 11.80 0.73 0.57 0.70 0.46 0.70 0.65 1.10 1.11 1.04 1.01 1.03 0.98 8.8 8.3 9.0 9.0 8.9 8.7 0.14 0.07 0.03 0.20 0.09 0.05 Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar air bahan
tersebut adalah sebesar 0.9387. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.8812, nilai tersebut hampir mendekati 1 (satu). Hal ini menunjukkan nilai pendugaan NIR hampir mendekati nilai analisis proksimat laboratorium. Grafik perbandingan kadar air dugaan data reflektan NIR dengan kadar air referensi analisis proksimat pada tahap
53
kalibrasi dengan metode PCR dan kombinasi dari kedua perlakuan data dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18 Grafik perbandingan kadar air dugaan data reflektan NIR dengan kadar air referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 40 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari kedua perlakuan data .
Pada tahap kalibrasi, menghasilkan nilai standar error (SEC) dan
koefisien keragaman (CV) cukup tinggi berturut-turut sebesar 1.03% dan 8.8%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibangun kurang baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Tahap validasi pendugaan kadar air MOCAF, digunakan sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 30 sampel dari data reflektan NIR dan data hasil analisis proksimat. Pada metode NIR untuk grafik tahap validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan bentuk dan model kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman. Berdasarkan hasil tahap validasi yang diperoleh, dapat dilihat bahwa standar error bernilai tinggi yaitu 0.98% dan nilai koefesien keragamannya besar yaitu 8.3%. Dilihat dari nilai standar error yang mendekati 1 (satu) dan koefisien keragaman (CV) yang lebih tinggi dari
54
5.0% pada tahap kalibrasi dan validasi, sehingga hasil ini membuktikan model persamaan regresi kalibrasi yang diperoleh dari 40 sampel melalui metode regresi komponen utama kurang baik dan tidak dapat digunakan. Data perbandingan kadar air MOCAF hasil dugaan data reflektan NIR terhadap hasil analisis proksimat laboratorium pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode regresi komponen utama (PCR) dapat dilihat pada Lampiran 8. 2. Pendugaan Kadar Abu Pada tahap kalibrasi kadar abu digunakan data reflektan dari 45 sampel MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm (4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1). Persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar abu tersebut diberikan proses komponen utama pertama (PC primary) sebesar 15 dan komponen utama kedua (PC secondary) sebesar 4. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 8 Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 45 25 45 25 45 25 89.07 85.47 97.93 79.34 73.05 95.90 0.850 0.840 0.910 0.900 0.850 0.840 0.710 0.720 0.670 0.670 0.730 0.740 0.780 0.770 0.830 0.820 0.790 0.780 0.05 0.05 0.07 0.06 0.04 0.04 0.06 0.06 0.086 0.09 0.05 0.04 7.0 6.3 6.9 6.8 7.2 7.2 0.01 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar abu data
reflektan dengan metode regresi komponen utama diberikan juga berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik adalah kombinasi perlakuan 55
data antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua SavitzkyGolay setiap 9 titik. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar abu bahan tersebut adalah sebesar 0.9793. Nilai koefesien determinasinya (R2) yang mendekati satu yaitu 0.9590. Hal ini menunjukkan nilai pendugaan NIR hampir mendekati nilai analisis proksimat laboratorium serta variasi nilai kadar abu MOCAF dapat dijelaskan dengan baik sebesar 95.90% oleh panjang gelombang sekitar 1000 – 2500 nm. Pada tahap kalibrasi, diperoleh nilai standar error (SEC) sebesar 0.05% dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 7.0%. Dilihat dari nilai koefisien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat cukup baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Pada Gambar 19 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar abu hasil analisis proksimat laboratorium terhadap nilai kadar abu hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan.
Gambar 19 Grafik perbandingan kadar abu dugaan data reflektan NIR dengan kadar abu referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 45 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari kedua perlakuan data. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data reflektan NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium dengan jumlah sampel sebanyak
56
25 sampel. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu disajikan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Berdasarkan tabel diatas, pada tahap validasi diperoleh nilai standar error sebesar 0.04% sedangkan koefesien keragamannya sebesar 6.3%. Evaluasi koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang lebih tinggi dari batas ideal diijinkan yaitu 5.0%. Dilihat dari evaluasi standar error tahap kalibrasi menunjukkan nilai yang baik karena dihasilkan nilai yang rendah dan mendekati nol, sedangkan standar error validasi memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan standar error kalibrasi. Hal ini menunjukkan bahwa model persamaan regresi kalibrasi untuk menduga kadar abu dengan metode regresi komponen utama yang diperoleh dari 45 sampel dapat dikatakan cukup baik. Data perbandingan hasil kadar abu MOCAF dugaan data reflektan NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode principal component regression (PCR) dapat dilihat pada Lampiran 9. 3. Pendugaan pH Pada pendugaan pH digunakan data reflektan dari 40 sampel MOCAF, pada kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Persamaan regresi kalibrasi tersebut diberikan proses komponen utama (PC) pertama sebesar 15 dan komponen utama (PC) kedua sebesar 4. Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan pH MOCAF data reflektan dengan metode PCR diberikan berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga pH tersebut adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada Tabel 9 menunjukkan hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR).
57
Tabel 9 Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks Min Mean SD SE CV (%) Bias
Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 40 30 40 30 40 30 91.85 80.46 90.49 84.36 64.74 81.89 4.880 4.870 4.910 4.910 4.840 4.830 4.700 4.700 4.720 4.730 4.760 4.770 4.840 4.830 4.850 4.850 4.800 4.800 0.04 0.03 0.06 0.05 0.04 0.03 0.07 0.07 0.09 0.09 0.05 0.04 0.9 0.9 1.2 1.0 0.9 0.8 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 Pada Gambar 20 dapat terlihat grafik perbandingan pH dugaan data
reflektan NIR dengan pH referensi hasil pengukuran pH-meter dengan metode regresi komponen utama dan kombinasi dari kedua perlakuan data. Tahap kalibrasi ini menghasilkan nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0.9049 serta koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.8189. Hal ini berarti bahwa variasi nilai pH MOCAF dapat dijelaskan dengan cukup baik dan tepat sebesar 81.89% oleh kisaran panjang gelombang tersebut.
Gambar 20
Grafik perbandingan pH dugaan data reflektan NIR dengan pH referensi hasil pengukuran pH-meter pada tahap kalibrasi 40 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari kedua perlakuan data. 58
Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.05 dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.9%. Dilihat dari nilai standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sudah cukup baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi.
Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan.
Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error dan koefisien keragaman yang diperoleh. Pada tahap validasi, nilai standar error sebesar 0.04 dan nilai koefisien keragaman sebesar 0.8%. Tabel 9 memperlihatkan bahwa nilai standar error pada tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang rendah, bahkan pada tahap validasi mendekati nol. Sedangkan nilai koefisien keragaman pada tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang rendah dibawah dari 5.0%. Hal ini berarti persamaan regresi kalibrasi yang diperoleh dengan metode PCR memberikan hasil pendugaan yang cukup memuaskan. Hasil pH dugaan data reflektan NIR dan hasil pengukuran pHmeter pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode principal component regression dapat dilihat pada Lampiran 10. 4. Pendugaan Kadar Amilosa Pada tahap kalibrasi kadar amilosa ini digunakan data reflektan dari 2/3 dari jumlah sampel MOCAF pada kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Persamaan regresi tersebut diberikan juga proses PC pertama sebesar 15 dan PC kedua sebesar 4. Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar amilosa data reflektan dengan metode PCR dilakukan juga berbagai perlakuan data. Perlakuan data terbaik yang diperoleh untuk menduga kadar amilosa MOCAF adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Hasil analisis data pendugaan kadar amilosa berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode PCR dapat dilihat pada Tabel 10.
59
Tabel 10
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar amilosa berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 44 26 44 26 44 26 92.33 94.86 93.27 85.25 89.99 86.99 29.45 29.46 29.51 29.49 29.20 29.18 28.79 28.79 28.40 28.42 28.81 28.84 28.80 28.80 29.05 29.02 28.99 28.99 0.94 0.84 0.99 0.78 0.83 0.73 0.88 0.89 0.91 0.91 0.88 0.89 3.3 3.3 3.1 3.1 3.0 3.1 0.51 0.28 0.09 0.16 0.20 -0.26 Pada Gambar 21 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar
amilosa hasil uji kimiawi laboratorium terhadap nilai kadar amilosa hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar amilosa bahan tersebut adalah sebesar 0.9327. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.8699. Hal ini berarti bahwa variasi nilai kadar amilosa MOCAF dapat dijelaskan dengan baik sebesar 86.99% pada kisaran panjang gelombang tersebut.
Gambar 21
Grafik perbandingan kadar amilosa dugaan data reflektan NIR dengan kadar amilosa referensi hasil analisis kimiawi pada tahap kalibrasi 44 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari kedua perlakuan data. 60
Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.88% sedangkan koefisien keragamannya(CV) sebesar 3.0%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat kurang baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data reflektan NIR dan hasil analisis kimiawi laboratorium dengan jumlah sampel sebanyak 26 sampel. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman. Nilai standar error dan koefisien keragaman tahap validasi berturutturut sebesar 0.89% dan 3.1%. Evaluasi standar error kalibrasi (SEC) menunjukkan nilai yang kurang baik karena dihasilkan nilai yang mendekati satu, sedangkan evaluasi standar error validasi (SEP) memberikan nilai yang lebih besar dari standar error kalibrasi serta nilai koefisien keragaman (CV) pada tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang hampir mendekati 5.0%. Hasil ini menunjukkan bahwa model persamaan regresi kalibrasi yang diperoleh dari 44 sampel melalui metode PCR tidak dapat digunakan. Hasil kadar amilosa MOCAF dugaan data reflektan NIR dan hasil pengukuran analisis kimiawi pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode principal component regression dapat dilihat pada Lampiran 11. b. Data absorban MOCAF Selain dengan data reflektan (R), komposisi kimia MOCAF (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) dapat juga diduga dengan data absorban yang telah ditranformasikan (log (1/R)). Sebanyak 70 sampel MOCAF digunakan untuk menduga komposisi kimia dengan metode NIR, dimana 2/3 dari jumlah sampel digunakan untuk proses kalibrasi dan sisa sampelnya digunakan untuk proses validasi. Proses kalibrasi dan validasi dengan menggunakan data absorban tidak jauh berbeda dari proses kalibrasi reflektan. 61
Persamaan regresi tahap kalibrasi untuk menduga komposisi kimia MOCAF berdasarkan data absorban dibangun dengan membuat hubungan komposisi kimia MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium (data referensi) terhadap nilai absorban near infrared dengan menggunakan persamaan regresi komponen utama (PCR). 1.
Pendugaan Kadar Air Pada tahap kalibrasi ini, digunakan data absorban NIR sebanyak 45 sampel MOCAF, untuk menduga kadar air MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Persamaan regresi kalibrasi yang telah dibentuk tersebut diberikan proses komponen utama pertama (PC primary) sebesar 15 dan komponen utama kedua (PC secondary) sebesar 4. Pada Tabel 11 menunjukkan hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR)
Tabel 11
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 45 25 45 25 45 25 93.07 96.64 96.08 86.63 93.39 92.32 12.17 12.15 12.17 12.08 12.29 12.25 11.52 11.51 11.58 11.60 11.54 11.51 11.81 11.81 11.85 11.79 11.80 11.81 0.55 0.53 0.66 0.66 0.66 0.58 0.67 0.61 0.68 0.68 0.74 0.75 6.5 6.6 5.7 5.2 5.9 5.7 -0.06 -0.07 -0.06 -0.07 -0.05 -0.15 Persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar air MOCAF data
absorban NIR dengan metode PCR diberikan berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga komposisi kimia tersebut adalah derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. 62
Pada tahap kalibrasi ini, nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar air MOCAF adalah 0.9664. Sedangkan nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9339. Hal ini berarti bahwa variasi nilai kadar air MOCAF dapat dijelaskan dengan baik sebesar 93.39% pada kisaran panjang gelombang sekitar 1000 – 2500 nm. Grafik perbandingan nilai kadar air hasil analisis proksimat laboratorium terhadap nilai kadar air hasil pendugaan data absorban NIR yang dihitung berdasarkan persamaan yang ada dapat dilihat pada Gambar 22.
Gambar 22 Grafik perbandingan kadar air dugaan data absorban NIR dengan kadar air referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 45 sampel dengan metode PCR dan perlakuan data berupa derivatif kedua Savitzky-Golay. Pada tahap kalibrasi, nilai standar error (SEC) sebesar 0.67% dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 5.7%. Dari nilai koefisien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman pada tahap kalibrasi bahwa persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat cukup baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Tahap validasi pendugaan kadar air bahan, digunakan sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 25 sampel MOCAF. Data yang digunakan untuk tahap validasi adalah data absorban NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan.
63
Tingkat
keberhasilan
atau
ketepatan
pada
tahap
validasi
berdasarkan persamaan regresi kalibrasi yang dibangun sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Nilai standar error dan koefisien keragaman tahap validasi ini cukup tinggi, berturutturut bernilai 0.61% dan 5.2%. Evaluasi standar error pada tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang cukup tinggi, bahkan kedua standar error tersebut hampir mendekati nilai 1 (satu). Kemudian untuk evaluasi koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang lebih tinggi dari selang ideal yang diijinkan yaitu 5.0%. Hal ini menunjukkan model persamaan regeresi kalibrasi untuk menduga kadar air MOCAF dengan metode regresi komponen utama pada 45 sampel tersebut kurang memuaskan. Hasil kadar air dugaan data absorban NIR dan hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode regresi komponen utama (PCR) dapat dilihat pada Lampiran 8. 2. Pendugaan Kadar Abu Sama halnya dengan tahap kalibrasi pada kadar air diatas, pada tahap kalibrasi kadar abu ini digunakan data absorban dari 44 sampel MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Persamaan regresi kalibrasi yang telah dibentuk diberikan juga proses komponen utama (PC) pertama sebesar 15 dan komponen utama (PC) kedua sebesar 4. Selain pemberian PC pertama dan PC kedua, persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar abu MOCAF data absorban dengan metode PCR diberikan juga perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar abu adalah derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode regresi komponen utama dapat dilihat pada Tabel 12.
64
Tabel 12 Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 44 26 44 26 44 26 94.08 94.85 68.33 88.50 89.97 46.69 0.840 0.830 0.840 0.830 0.810 0.810 0.750 0.750 0.750 0.740 0.760 0.740 0.790 0.800 0.790 0.790 0.810 0.800 0.05 0.07 0.05 0.04 0.04 0.03 0.07 0.07 0.06 0.05 0.09 0.10 8.3 7.9 8.1 7.8 10.2 10.0 0.01 0.01 0.01 0.01 0.04 0.05 Pada Gambar 23 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar abu
hasil uji proksimat laboratorium terhadap nilai kadar abu hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan. Pada tahap kalibrasi, nilai koefisien korelasi (R) yang diperoleh sebesar 0.9485. Nilai pendugaan NIR cukup mendekati nilai kadar abu hasil analisis proksimat dimana nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.8997.
Gambar 23 Grafik perbandingan kadar abu dugaan data absorban NIR dengan kadar abu referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 44 sampel dengan metoda PCR dan perlakuan data berupa derivatif kedua Savitzky-Golay.
65
Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.06% dan koefisien keragaman (CV) sebesar 8.1%. Dilihat dari koefesien determinasi dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat kurang baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Tahap validasi pendugaan kadar abu bahan, digunakan sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 26 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data absorban NIR dan hasil analisis proksimat. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Pada tahap validasi, nilai standar error sebesar 0.05% dan koefisien keragaman
sebesar
7.8%.
Evaluasi
standar
error
saat
kalibrasi
menunjukkan nilai yang baik karena dihasilkan nilai yang kecil dan mendekati nol, sedangkan evaluasi standar error validasi memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan standar error kalibrasi. Tetapi dilihat dari nilai koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi yang tinggi dan melebihi dari batas maksimum sebesar 5.0%, sehingga hal ini menunjukkan persamaan regresi kalibrasi dengan metode PCR yang kurang memuaskan. Data perbandingan hasil kadar abu dugaan data absorban NIR dan hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode PCR dapat dilihat pada Lampiran 9. 3. Pendugaan pH Pada tahap kalibrasi pH ini digunakan data absorban dari 44 sampel MOCAF (2/3 dari jumlah sampel MOCAF) pada kisaran panjang gelombang 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode regresi komponen utama (PCR) dapat dilihat pada Tabel 13.
66
Tabel 13
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks Min Mean SD SE CV (%) Bias
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 44 26 44 26 44 26 93.57 90.16 95.88 87.55 81.28 91.93 4.850 4.840 4.820 4.800 4.860 4.810 4.790 4.790 4.780 4.780 4.790 4.790 4.790 4.800 4.790 4.790 4.800 4.800 0.04 0.05 0.04 0.04 0.04 0.04 0.07 0.07 0.10 0.09 0.05 0.04 1.1 1.0 1.2 1.1 1.0 0.9 0.01 0.02 0.01 0.01 0.01 -0.01 Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan pH MOCAF data
absorban dengan metode PCR dilakukan perlakuan data. Dari tabel 13 menunjukkan perlakuan data yang terbaik adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Selain itu, persamaan regresi kalibrasi yang telah dibentuk tersebut diberikan proses komponen utama pertama sebesar 15 dan komponen utama kedua sebesar 4. Pada tahap kalibrasi, menghasilkan nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai pH bahan tersebut sebesar 0.9588. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9193. Grafik perbandingan nilai pH hasil pengukuran pH-meter terhadap nilai pH hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan dapat dilihat pada Gambar 24. Pada tahap kalibrasi, nilai standar error (SEC) sebesar 0.05 dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 1.0%. Dilihat dari nilai koefisien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sudah cukup baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi.
67
Gambar 24
Grafik perbandingan pH dugaan data absorban NIR dengan pH referensi hasil pengukuran pH-meter pada tahap kalibrasi 44 sampel dengan metode PCR dan kombinasi dari kedua perlakuan data.
Tahap validasi pendugaan pH MOCAF, digunakan sampel yang berbeda dari tahap kalibrasi dengan jumlah sebanyak 26 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data absorban NIR dan hasil pengukuran pH-meter. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Tabel 13 memperlihatkan bahwa standar error tahap kalibrasi dan validasi nilainya rendah, bahkan pada tahap validasi hampir mendekati nol yaitu 0.04, sedangkan nilai koefisien keragaman berada dibawah batas ideal yang diijinkan yaitu 0.9%. Hasil ini membuktikan bahwa model kalibrasi yang diperoleh dari 44 sampel melalui data absorban metode principal component regression dapat digunakan. Data perbandingan hasil pH dugaan data absorban NIR dan hasil pengukuran pH-meter pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode PCR dapat dilihat pada Lampiran 10.
68
4. Pendugaan Kadar Amilosa Pada tahap kalibrasi kadar amilosa ini digunakan data absorban dari 45 sampel MOCAF pada kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar amilosa berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) dapat dilihat pada Tabel 14. Tabel 14
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar amilosa berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode principal component regression (PCR) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 45 25 45 25 45 25 92.86 88.75 89.48 86.22 78.77 80.06 29.51 29.19 29.65 29.52 29.61 29.21 28.54 28.68 28.49 28.64 28.53 28.55 28.99 28.99 28.73 28.72 28.98 28.87 0.65 0.49 0.91 0.65 0.77 0.93 0.87 0.84 0.99 0.98 0.90 0.89 3.0 2.9 3.5 3.5 3.1 3.0 -0.20 0.01 0.08 0.08 0.06 -0.01 Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan pH MOCAF data
absorban dengan metode PCR diberikan berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar amilosa tersebut (Tabel 14) adalah penghalusan rataan setiap 3 titik. Persamaan regresi kalibrasi yang telah dibentuk tersebut diberikan juga proses PC pertama sebesar 15 dan PC kedua sebesar 4. Pada Gambar 25 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar amilosa hasil uji kimiawi laboratorium terhadap nilai kadar amilosa hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai pH bahan tersebut adalah sebesar 0.9286. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.8622. Hal ini berarti
69
bahwa variasi nilai kadar amilosa bahan dapat dijelaskan dengan cukup baik dan tepat sebesar 86.22% oleh kisaran panjang gelombang tersebut.
Gambar 25 Grafik perbandingan kadar amilosa dugaan data absorban NIR dengan kadar amilosa referensi hasil analisis kimiawi pada tahap kalibrasi 45 sampel dengan metode PCR dan perlakuan data berupa penghalusan rataan setiap 3 titik. Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.87% dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 3.0%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi dan standar error yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat kurang baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Tahap validasi pendugaan kadar amilosa MOCAF, digunakan sampel yang berbeda dari tahap kalibrasi dengan jumlah sebanyak 25 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data absorban NIR dan hasil analisis kimiawi laboratorium, kadar amilosa didapat dengan memasukkan nilai absorban tersebut kedalam persamaan regresi kalibrasi yang telah diperoleh. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan
70
Berdasarkan hasil tahap validasi yang diperoleh dapat dilihat bahwa nilai standar error dan koefisien keragaman berdasarkan data absorban metode PCR validasi berturut-turut sebesar 0.84% dan 2.9%. Nilai standar error tahap kalibrasi dan validasi memperlihatkan hasil yang tinggi, bahkan hampir mendekati satu. Sedangkan nilai koefisien keragaman menghasilkan nilai yang hampir mendekati batas ideal yang diijinkan yaitu 5.0%. Hal ini membuktikan bahwa model kalibrasi yang diperoleh dari 45 sampel melalui metode PCR dapat dikatakan kurang baik. Hasil kadar amilosa dugaan data absorban NIR dan hasil analisis uji kimiawi pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode principal component regression (PCR) dapat dilihat pada Lampiran 11. 2. Metode partial least squares (PLS) Menurut Herve (2003) dalam Saragih (2007) kuadrat terkecil parsial digunakan untuk memperkirakan serangkaian variabel tidak bebas dari variabel bebas yang jumlahnya sangat banyak, memiliki struktur sistematik linier atau nonlinier, dengan atau tanpa data yang hilang dan memiliki kolinearitas yang tinggi. Kuadrat terkecil parsial atau sering disebut partial least square (PLS) pertama kali dikembangkan oleh Herman Wold (1982). Metode PLS ini hampir sama dengan metode PCR. Pada metode PCR, komponen utama dihitung masing-masing pada peubah-peubah X dan peubahpeubah Y secara terpisah, sedangkan pada PLS komponen utama disusun berdasarkan konsep NIPALS (Non Linear Iteratif Partial Least Squares) dengan cara dekomposisi nilai tunggal (single value decomposition). Pada setiap iterasi dalam PLS keragaman peubah-peubah X dan keragaman peubah-peubah Y saling mempengaruhi, dimana struktur
ragam
kelompok peubah Y mempengaruhi kombinasi linier kelompok peubah X dan sebaliknya, struktur ragam kelompok peubah X mempengaruhi kombinasi linier kelompok peubah Y (Young, 1994 dalam Wulandari, 2000). Metode PLS diperoleh secara iteratif dan tidak memiliki formula tertutup untuk mencari ragam koefisien regresi.
71
a. Data reflektan MOCAF Data reflektan adalah data yang diperoleh dari proses pemantulan sampel MOCAF. Data reflektan dibangun dengan membuat hubungan komposisi kimia MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium (data referensi) terhadap nilai reflektan NIR dengan menggunakan metode kuadrat terkecil parsial (PLS). Jumlah sampel MOCAF yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 70 sampel. Tahap kalibrasi memerlukan 2/3 dari keseluruhan jumlah sampel (± 45 sampel). Sedangkan 1/3 dari keseluruhan jumlah sampel (± 25 sampel) yang diteliti digunakan untuk tahap validasi. 1.
Pendugaan Kadar Air Sama halnya dengan tahap kalibrasi pada komposisi kimia MOCAF metode PCR, pada tahap kalibrasi kadar air ini digunakan data reflektan sebanyak 2/3 jumlah sampel MOCAF (43 sampel) dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm (4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1). Pada Tabel 15 menunjukkan hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) tersebut.
Tabel 15
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 43 27 43 27 43 27 98.92 93.57 97.63 97.85 87.55 95.32 12.53 13.50 12.53 13.46 12.50 13.40 10.77 10.24 10.77 10.34 10.77 10.72 11.78 11.78 11.72 11.76 11.78 11.79 0.38 0.39 0.43 0.50 0.45 0.34 0.53 0.49 0.65 0.65 0.58 0.58 4.5 4.2 5.8 5.3 4.9 4.6 -0.01 -0.07 0.01 -0.02 -0.02 0.08
72
Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar air MOCAF data reflektan dengan metode PLS dilakukan berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar air tersebut adalah penghalusan rataan setiap 3 titik. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar air bahan tersebut adalah sebesar 0.9892. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9785. Hal ini berarti bahwa variasi nilai kadar air MOCAF dapat dijelaskan dengan baik dan tepat sebesar 97.85% oleh kisaran panjang gelombang tersebut. Grafik perbandingan nilai kadar air hasil analisis proksimat laboratorium terhadap hasil pendugaan data reflektan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26 Grafik perbandingan kadar air dugaan data reflektan NIR dengan kadar air referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 43 sampel dengan metode PLS dan perlakuan data berupa penghalusan rataan setiap 3 titik. Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.53% dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 4.5%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sudah cukup baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Tahap validasi pendugaan kadar air MOCAF, digunakan sampel yang berbeda dari tahap kalibrasi dengan jumlah sebanyak 27 sampel.
73
Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data reflektan NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium, kadar air didapat dengan memasukkan nilai reflektan tersebut kedalam persamaan regresi kalibrasi yang telah dibangun. Tingkat
keberhasilan
atau
ketepatan
pada
tahap
validasi
berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error dan koefisien keragaman. Nilai standar error tahap validasi (SEP) sebesar 0.49% dan koefisien keragamannya sebesar 4.2%. Evaluasi standar error saat kalibrasi menunjukkan nilai yang baik karena dihasilkan nilai yang rendah dan mendekati nol, sedangkan evaluasi standar error validasi memberikan nilai yang lebih rendah dibandingkan standar error kalibrasi. Tetapi nilai koefisien keragaman tidak melebihi batas ideal yang diijinkan (hampir mendekati 5.0%). Hal ini menunjukkan persamaan regresi kalibrasi dengan metode PLS dapat dikatakan sudah cukup memuaskan dan layak digunakan. Hasil kadar air MOCAF dugaan data reflektan NIR dan hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode partial least squares (PLS) dapat dilihat pada Lampiran 8. 2. Pendugaan Kadar Abu Sama halnya dengan tahap kalibrasi pendugaan kadar amilosa dengan data reflektan, metode PCR serta pendugaan kadar abu dan pH dengan data absorban, metode PCR, tahap kalibrasi pendugaan kadar abu dengan data reflektan, metode PLS ini menggunakan 44 sampel MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar abu MOCAF data reflektan dengan metode PLS dilakukan perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar abu tersebut adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada Tabel 16 menunjukkan Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode kuadrat terkecil parsial (PLS).
74
Tabel 16 Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 44 26 44 26 44 26 96.07 99.38 99.48 92.30 98.77 98.96 0.870 0.860 0.890 0.880 0.900 0.880 0.650 0.660 0.640 0.630 0.630 0.630 0.800 0.790 0.790 0.790 0.780 0.780 0.04 0.04 0.02 0.02 0.02 0.02 0.08 0.08 0.05 0.05 0.03 0.03 5.0 5.0 4.8 4.7 4.7 4.6 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 Pada tahap kalibrasi, nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan
nilai kadar abu bahan MOCAF sebesar 0.9948. Nilai koefesien determinasinya (R2) mendekati 1 (satu) yaitu sebesar 0.9896. Pada Gambar 27 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar abu hasil analisis proksimat laboratorium dengan metode konvensional terhadap nilai kadar abu hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan.
Gambar 27 Grafik perbandingan kadar abu dugaan data reflektan NIR dengan kadar abu referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 44 sampel dengan metode PLSR dan kombinasi dari kedua perlakuan data.
75
Pada tahap kalibrasi, nilai standar error (SEC) sebesar 0.03% dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 4.7%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat baik dan layak. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Pada tahap validasi ini, digunakan sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah 26 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data reflektan dengan NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu disajikan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi yang dibangun, sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman. Pada tahap validasi, diperoleh nilai standar error sebesar 0.03% dan koefisien keragamannya sebesar 4.6%. Evaluasi standar error saat tahap kalibrasi menunjukkan nilai yang baik karena dihasilkan nilai yang rendah dan mendekati nol, sedangkan evaluasi standar error validasi memberikan nilai yang sama dengan standar error kalibrasi. Tetapi dilihat dari nilai koefisien keragaman yang yang lebih tinggi dan mendekati mendekati 5.0%, maka hal ini menunjukkan bahwa model persamaan regresi kalibrasi melalui metode PLS sudah cukup memuaskan. Lampiran 9 menunjukkan data perbandingan kadar abu hasil analisis proksimat laboratorium terhadap hasil dugaan NIR pada tahap kalibrasi dan validasi dengan menggunakan data reflektan dan absorban metode partial least squares (PLS). 3. Pendugaan pH Pada tahap kalibrasi pH ini digunakan data reflektan dari 43 sampel MOCAF, pada kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH dengan berbagai perlakuan data pada metode kuadrat terkecil parsial dapat dilihat pada Tabel 17.
76
Tabel 17
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks Min Mean SD SE CV (%) Bias
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 43 27 43 27 43 27 97.65 97.55 99.32 95.35 95.16 98.64 4.870 5.100 4.84 5.140 4.880 5.100 4.700 4.680 4.720 4.660 4.700 4.640 4.820 4.810 4.840 4.840 4.810 4.820 0.03 0.03 0.03 0.02 0.01 0.02 0.06 0.06 0.08 0.08 0.03 0.03 0.9 0.8 1.0 1.0 0.7 0.6 0.01 0.01 0.01 -0.01 0.01 0.01 Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan pH MOCAF data
reflektan dengan metode regresi kuadrat terkecil (PLS) diberikan berbagai perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik dilihat dari Tabel 17 adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada tahap kalibrasi, nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai pH MOCAF tersebut adalah sebesar 0.9932. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9864. Hal ini berarti bahwa variasi nilai pH bahan dapat dijelaskan dengan cukup tepat sebesar 98.64% oleh kisaran panjang gelombang tersebut. Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.03 dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.7%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi diatas, dapat diduga bahwa persamaan regresi kalibrasi yang telah dibangun sudah baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi pada 27 sampel MOCAF yang berbeda. Grafik perbandingan nilai pH hasil pengukuran pH-meter
77
terhadap nilai pH hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan dapat dilihat pada Gambar 28.
Gambar 28 Grafik perbandingan pH dugaan data reflektan NIR dengan pH referensi hasil pengukuran pH-meter pada tahap kalibrasi 43 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari kedua perlakuan data. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data reflektan dengan NIR dan hasil pengukuran pH-meter laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman. Pada tahap validasi, nilai standar error yang diperoleh sebesar 0.03 dan nilai koefisien keragaman sebesar 0.6%. Tabel 17 memperlihatkan bahwa standar error baik pada tahap kalibrasi dan validasi nilainya rendah, bahkan pada tahap validasi hampir mendekati nol dan memberikan nilai lebih kecil dengan standar error kalibrasi. Sedangkan nilai koefisien keragaman tidak melebihi batas maksimum yang diijinkan (lebih rendah dari 5.0%). Hasil tersebut menunjukkan model persamaan regresi kalibrasi dengan metode PLS dapat memberikan hasil pendugaan pH yang memuaskan. Data perbandingan hasil pH MOCAF dugaan data reflektan NIR dan hasil pengukuran pH-meter pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dapat dilihat pada Lampiran 10.
78
4. Pendugaan Kadar Amilosa Pada tahap kalibrasi kadar amilosa ini digunakan data reflektan sebanyak 2/3 dari jumlah sampel MOCAF. Pada kisaran panjang gelombang 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Hasil analisis data dugaan kadar amilosa MOCAF berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada tahap kalibrasi dan validasi metode kuadrat terkecil parsial dapat dilihat pada Tabel 18. Tabel 18
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar amilosa berdasarkan reflektan dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 45 25 45 25 45 25 98.08 98.29 98.62 96.20 96.61 97.25 31.15 30.50 31.18 30.50 31.19 30.57 26.94 27.20 26.96 27.21 26.94 27.03 28.99 28.99 28.96 30.03 28.95 28.93 0.59 0.44 0.40 0.42 0.36 0.39 0.62 0.62 0.61 0.60 0.56 0.55 2.0 1.9 2.1 2.0 1.9 1.8 0.09 0.07 0.10 0.18 0.10 0.13 Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar amilosa
MOCAF data reflektan dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dilakukan perlakuan data. Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar amilosa pada Tabel 18 kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada Gambar 29 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar amilosa hasil uji kimiawi laboratorium terhadap nilai kadar amilosa hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan. Pada tahap kalibrasi, nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar amilosa bahan tersebut adalah sebesar 0.9862. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9725. Dilihat dari nilai koefisien determinasi tersebut maka nilai prediksi NIR mendekati nilai analisis kimiawi laboratorium.
79
Gambar 29 Grafik perbandingan kadar amilosa dugaan data reflektan NIR dengan kadar amilosa referensi hasil analisis kimiawi pada tahap kalibrasi 45 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari kedua perlakuan data. Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.56% dengan koefisien keragaman sebesar 1.9%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sudah baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Pada tahap validasi ini, digunakan sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah 25 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data reflektan dengan NIR dan hasil analisis kimiawi laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik tahap validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan pada tahap validasi berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman. Pada tahap validasi, nilai standar error dan koefisien keragaman berturut-turut sebesar 0.55% dan 1.8%. Tabel 18 memperlihatkan bahwa nilai standar error pada tahap kalibrasi maupun validasi menghasilkan nilai error yang cukup tinggi. Tetapi dilihat dari nilai koefisien keragaman yang diperoleh pada tahap kalibrasi dan validasi bernilai lebih rendah dari 5.0%, maka hal ini
80
menunjukkan model persamaan regresi kalibrasi yang diperoleh dengan metode PLS memberikan hasil pendugaan yang cukup memuaskan. Hasil kadar amilosa MOCAF dugaan data reflektan NIR dan hasil analisis kimiawi pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode PLS dapat dilihat pada Lampiran 11. 2. Data absorban MOCAF Selain dengan data reflektan, komposisi kimia MOCAF (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) dapat juga diduga dengan data absorban (log (1/R)). Data absorban adalah data yang diperoleh dari proses penyerapan sampel MOCAF. Sebanyak 70 sampel MOCAF digunakan untuk menduga komposisi kimia dengan metode NIR, dimana 2/3 dari jumlah sampel digunakan untuk proses kalibrasi dan sisa sampelnya digunakan untuk proses validasi. Proses kalibrasi dan validasi dengan menggunakan data absorban tidak jauh berbeda dari proses kalibrasi reflektan NIR. Persamaan regresi kalibrasi untuk menduga komposisi kimia MOCAF berdasarkan data absorban dibangun dengan membuat hubungan komposisi kimia hasil analisis kimiawi laboratorium terhadap nilai absorban NIR dengan menggunakan metode kuadrat terkecil parsial (PLS). 1.
Pendugaan Kadar Air Pada tahap kalibrasi kadar air ini digunakan data absorban NIR dari 43 sampel MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Pada persamaan regresi kalibrasi ini diberikan berbagai perlakuan data (data treatment). Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar air tersebut adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada Tabel 19 menunjukkan hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS).
81
Tabel 19 Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar air berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 43 27 43 27 43 27 97.47 95.68 98.20 95.00 91.54 96.42 12.49 12.48 12.51 12.48 12.49 12.38 11.22 11.23 11.25 11.38 11.22 11.38 11.82 11.79 11.82 11.82 11.80 11.79 0.59 0.54 0.62 0.59 0.69 0.68 0.57 0.57 0.86 0.82 0.55 0.50 4.9 4.6 5.0 5.0 4.7 4.2 0.13 0.28 -0.08 -0.17 -0.01 0.05 Pada Gambar 30 menunjukkan grafik perbandingan kadar air hasil
analisis proksimat terhadap kadar air hasil pendugaan data absorban NIR yang dihitung berdasarkan persamaan yang dibangun. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar air bahan tersebut adalah sebesar 0.9820. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9642. Hal ini menunjukkan nilai pendugaan data absorban NIR mendekati hasil analisis proksimat dimana nilai koefesien determinasi sebesar 96.42%.
Gambar 30 Grafik perbandingan kadar air dugaan data absorban NIR dengan kadar air referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 43 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari kedua perlakuan data. 82
Nilai standar error kalibrasi (SEC) sebesar 0.55% dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 4.7%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sudah cukup baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Pada tahap validasi pendugaan kadar air bahan, digunakan sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 27 sampel MOCAF. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data absorban NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik tahap validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat
keberhasilan
atau
ketepatan
pada
tahap
validasi
berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error dan koefisien keragaman. Pada tahap validasi, nilai standar error dan koefisien keragaman berturut-turut sebesar 0.50% dan 4.2%. Tabel 19 memperlihatkan bahwa nilai standar error pada tahap kalibrasi maupun validasi menghasilkan nilai error yang cukup tinggi. Tetapi dilihat dari nilai koefisien keragaman yang diperoleh pada tahap kalibrasi dan validasi bernilai lebih rendah dari 5.0%, maka hal ini menunjukkan model kalibrasi yang diperoleh dengan metode PLS memberikan hasil pendugaan yang cukup memuaskan. Data perbandingan hasil kadar air MOCAF dugaan data absorban NIR dan hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode PLS dapat dilihat pada Lampiran 8. 2. Pendugaan Kadar Abu Pada tahap kalibrasi kadar abu ini digunakan data absorban dari 44 sampel MOCAF dengan kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar air data absorban dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dilakukan perlakuan data (data treatment). Perlakuan data yang terbaik untuk menduga kadar abu tersebut adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif
83
kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Hasil analisis data pendugaan kadar abu berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode PLSR dapat dilihat pada Tabel 20. Tabel 20
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar abu berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 44 26 44 26 44 26 98.41 99.58 99.47 96.84 99.17 98.95 0.940 0. 940 0.990 0.960 0.980 0.89 0.650 0.660 0.620 0.650 0.620 0.69 0.820 0.810 0.800 0.800 0.790 0.79 0.05 0.04 0.02 0.03 0.02 0.02 0.04 0.04 0.03 0.03 0.03 0.02 3.3 2.8 3.5 3.5 3.3 3.0 0.02 0.02 0.01 0.02 0.01 -0.01 Pada Gambar 31 dapat terlihat grafik perbandingan nilai kadar abu
hasil uji proksimat laboratorium terhadap nilai kadar abu hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai kadar abu bahan tersebut adalah sebesar 0.9947. Nilai koefesien determinasinya (R2) mendekati 1 (satu) yaitu sebesar 0.9895. Hal ini berarti bahwa variasi nilai kadar abu bahan dapat dijelaskan dengan baik dan tepat sebesar 98.95% oleh kisaran panjang gelombang tersebut. Pada tahap kalibrasi, diperoleh nilai standar error (SEC) sebesar 0.03% dan koefisien keragaman (CV) sebesar 3.3%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman yang diperoleh pada tahap kalibrasi tersebut, maka dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sudah baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi.
84
Gambar 31 Grafik perbandingan kadar abu dugaan data absorban NIR dengan kadar abu referensi hasil analisis proksimat pada tahap kalibrasi 44 sampel dengan metoda PLS dan kombinasi dari kedua perlakuan data. Tahap validasi pendugaan kadar abu bahan MOCAF, digunakan sampel-sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 26 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data absorban NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik validasi tidak perlu disajikan. Tingkat
keberhasilan
atau
ketepatan
pada
tahap
validasi
berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Pada tahap validasi, nilai standar error sebesar 0.02% dan koefisien keragaman sebesar 2.8%. Evaluasi standar error tahap kalibrasi menunjukkan nilai yang baik karena dihasilkan nilai yang rendah dan mendekati nol, sedangkan evaluasi standar error tahap validasi ini memberikan nilai yang lebih kecil dibandingkan standar error tahap kalibrasi. Kemudian dilihat dari nilai koefisien keragaman pada tahap kalibrasi dan validasi menghasilkan nilai yang lebih rendah dari batas ideal yang diijinkan (dibawah dari 5.0%). Sedangkan evaluasi koefisien keragaman tahap validasi ini memberikan nilai yang lebih kecil daripada koefisien keragaman tahap kalibrasi. Hal ini menunjukkan model
85
persamaan regresi kalibrasi dengan metode PLS dapat dikatakan memuaskan dan layak digunakan. Data perbandingan kadar abu MOCAF hasil dugaan data absorban NIR dan hasil analisis proksimat laboratorium pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dapat dilihat pada Lampiran 9. 3. Pendugaan pH Pada tahap kalibrasi pH ini digunakan data absorban dari 44 sampel MOCAF (sekitar 2/3 dari jumlah sampel MOCAF) pada kisaran panjang gelombang antara 1000 – 2500 nm (4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1). Pada persamaan regresi kalibrasi pendugaan pH data absorban dengan metode PLS dilakukan berbagai perlakuan data yang sesuai. Perlakuan data yang terbaik dan sesuai untuk menduga pH MOCAF (Tabel 21) adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dapat dilihat pada Tabel 21. Tabel 21
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks Min Mean SD SE CV (%) Bias
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan pH berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 44 26 44 26 44 26 90.99 93.41 98.06 82.79 87.25 96.16 4.880 4.880 4.900 4.890 4.920 4.890 4.670 4.660 4.650 4.650 4.620 4.660 4.820 4.840 4.810 4.810 4.800 4.810 0.04 0.04 0.04 0.05 0.03 0.04 0.05 0.04 0.02 0.02 0.03 0.02 0.5 0.4 0.6 0.5 0.5 0.4 0.01 -0.01 0.09 0.30 0.01 -0.01
86
Pada Gambar 32 dapat terlihat grafik perbandingan nilai pH hasil pengukuran pH-meter terhadap nilai pH hasil pendugaan NIR yang dihitung berdasarkan persamaan. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai pH bahan tersebut adalah sebesar 0.9806. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9616. Hal ini menunjukkan nilai pendugaan data absorban NIR mendekati hasil pengukuran pH-meter dimana nilai koefesien determinasi sebesar 96.16%.
Gambar 32 Grafik perbandingan pH dugaan data absorban NIR dengan pH referensi hasil pengukuran pH-meter pada tahap kalibrasi 44 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari kedua perlakuan data. Pada tahap kalibrasi, nilai standar error (SEC) sebesar 0.03 dengan koefisien keragaman (CV) sebesar 0.5%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error, dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat sangat baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi. Tahap validasi pendugaan pH MOCAF, digunakan sampel-sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 26 sampel. Data yang digunakan pada tahap validasi adalah data absorban dugaan NIR dan hasil pengukuran pH-meter. Pada metode NIR untuk grafik tahap validasi tidak perlu ditampilkan.
87
Tingkat
keberhasilan
atau
ketepatan
pada
tahap
validasi
berdasarkan persamaan regresi kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error (SEP) dan koefisien keragaman (CV). Pada tahap validasi, nilai standar error sebesar 0.02, sedangkan nilai koefisien keragaman sebesar 0.4%. Tabel 21 memperlihatkan bahwa nilai standar error pada tahap kalibrasi maupun validasi menghasilkan nilai error yang lebih rendah dan mendekati nol daripada data lain yang dianalisis. Evaluasi nilai standar error tahap validasi lebih rendah daripada standar error tahap kalibrasi. Kemudian nilai koefisien keragaman yang diperoleh pada tahap kalibrasi dan validasi bernilai lebih rendah dari batas ideal yang diijinkan (dibawah dari 5.0%). Evaluasi nilai koefisien keragaman tahap validasi lebih rendah daripada koefisien keragaman tahap kalibrasi. Hasil ini menunjukkan model persamaan regresi kalibrasi yang diperoleh dengan metode kuadrat terkecil parsial memberikan hasil pendugaan yang memuaskan dan layak digunakan. Data perbandingan pH MOCAF hasil dugaan data absorban NIR terhadap hasil pengukuran pH-meter laboratorium pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dapat dilihat pada Lampiran 10. 4. Pendugaan Kadar Amilosa Pada tahap kalibrasi kadar amilosa ini digunakan data absorban dari 47 sampel MOCAF (sekitar 2/3 dari jumlah sampel MOCAF) pada kisaran panjang gelombang 1000 – 2500 nm atau 4000 – 10000 cm-1 dengan interval 4 cm-1. Persamaan regresi kalibrasi pendugaan kadar amilosa MOCAF data absorban dengan metode PLS diberikan berbagai perlakuan data. Perlakuan data untuk menduga kadar amilosa MOCAF adalah kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada Tabel 22 menunjukkan hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar amilosa berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode PLS.
88
Tabel 22
Diskripsi statistik n (buah) R (%) R2 (%) Maks (%) Min (%) Mean (%) SD (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Hasil analisis data tahap kalibrasi dan validasi pendugaan kadar amilosa berdasarkan absorban dengan berbagai perlakuan data pada metode partial least squares (PLS) Data perlakuan (treatment data) penelitian Penghalusan Derivatif kedua Kombinasi rataan setiap Savitzky-Golay perlakuan 3 titik setiap 9 titik data Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi Kalibrasi Validasi 47 23 47 23 47 23 92.66 97.85 99.44 85.86 95.23 98.89 30.36 31.36 30.42 31.39 30.49 31.23 27.10 27.17 26.95 27.82 26.90 27.82 29.08 29.17 29.14 29.05 28.99 29.05 0.08 0.05 0.08 0.06 0.04 0.04 0.40 0.40 0.41 0.41 0.40 0.39 1.5 1.4 1.4 1.4 1.4 1.3 0.01 0.03 0.01 -0.01 0.08 0.11 Pada Gambar 33 dapat terlihat Grafik perbandingan kadar amilosa
dugaan data absorban NIR dengan kadar amilosa referensi hasil analisis kimiawi pada tahap kalibrasi 47 sampel dengan metode regresi kuadrat terkecil parsial. Nilai koefisien korelasi (R) untuk pendugaan nilai pH bahan tersebut adalah sebesar 0.9944. Nilai koefesien determinasinya (R2) sebesar 0.9889, nilai tersebut mendekati 1 (satu).
Gambar 33
Grafik perbandingan kadar amilosa dugaan data absorban NIR dengan kadar amilosa referensi hasil analisis kimiawi pada tahap kalibrasi 47 sampel dengan metode PLS dan kombinasi dari kedua perlakuan data.
89
Pada tahap kalibrasi, nilai standar error (SEC) sebesar 0.40% dan
koefisien keragaman sebesar 1.4%. Dilihat dari nilai koefesien determinasi, standar error dan koefisien keragaman yang ada pada tahap kalibrasi, dapat diduga persamaan regresi kalibrasi yang telah dibuat baik. Untuk menguji ketepatan dari persamaan regresi kalibrasi tersebut maka sangat perlu dilakukan tahap validasi.
Tahap validasi pendugaan kadar amilosa MOCAF, digunakan
sampel yang berbeda dari kalibrasi dengan jumlah sebanyak 23 sampel. Data yang digunakan untuk tahap validasi adalah data yang berbeda dari tahap kalibrasi yaitu data absorban NIR metode PLS dan hasil analisis kimiawi laboratorium. Pada metode NIR untuk grafik tahap validasi tidak perlu ditampilkan. Tingkat keberhasilan atau ketepatan pada tahap validasi berdasarkan persamaan kalibrasi sangat ditentukan oleh nilai standar error dan koefisien keragaman. Pada tahap validasi, menghasilkan nilai standar error dan koefisien keragaman berturut-turut adalah 0.39% dan 1.3%. Tabel 22 memperlihatkan bahwa nilai standar error pada tahap kalibrasi maupun validasi menghasilkan nilai error yang cukup rendah. Kemudian nilai koefisien keragaman yang diperoleh pada tahap kalibrasi dan validasi bernilai lebih rendah dari 5.0%. Evaluasi nilai standar error dan koefisien keragaman pada tahap validasi lebih rendah daripada nilai standar error dan koefisien keragaman tahap kalibrasi. Hasil ini menunjukkan model persamaan regresi kalibrasi yang diperoleh dengan data absorban NIR metode PLS memberikan hasil pendugaan yang memuaskan. Data perbandingan kadar amilosa MOCAF hasil analisis kimiawi laboratorium terhadap hasil data absorban dugaan NIR pada tahap kalibrasi dan validasi dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) dapat dilihat pada Lampiran 11. Salah satu tahap analisis spektrum yang sangat penting adalah membentuk model kalibrasi melalui metode pengenalan pola untuk mengidentifikasi kemiripan dan pola utama data. Metode ini menghitung persamaan regresi berdasarkan spektrofotometri dan informasi nilai aktual
90
yang diketahui, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi konsentrasi sampel yang tidak diketahui. Hasil residu antara konsentrasi yang dibuat dan konsentrasi dugaan dari model dipakai sebagai parameter-parameter kebaikan model (Stchur et al., 2002 dalam Saragih, 2007). Pada proses analisis NIR tahap kalibrasi memberikan tiga hal utama analisis kimia yaitu: (1) pemisahan, (2) identifikasi, dan (3) perhitungan. Sehingga penurunan persamaan regresi kalibrasi dalam sebuah analisis NIR merupakan tahapan yang sangat penting dalam menentukan tingkat ketepatan hasil analisis. Penurunan persamaan regresi kalibrasi dalam sebuah analisis NIR merupakan tahapan yang sangat penting dalam menentukan tingkat ketepatan hasil analisis. Metode kalibrasi multivariatif pada penelitian ini adalah metode principal component regression (PCR) dan partial least square (PLS), digunakan untuk mengekstrak informasi kimia dari data yang dihasilkan dari pengukuran NIR dan memperkirakan serangkaian variabel tidak bebas dari variabel bebas yang jumlahnya sangat banyak, namun tidak membuang dan mengurangi data informasi yang berukuran besar dan berguna yang diperoleh dari instrumen pada suatu percobaan kimia. Data dari hasil analisis kimiawi laboratorium (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) MOCAF dengan data reflektan dan absorban yang merupakan hasil pengukuran spektrum NIR MOCAF, dimasukkan kedalam kedua metode kalibrasi multivariatif tersebut sehingga akan menghasilkan bentuk dan model persamaan regresi kalibrasi. Tahap kalibrasi dinyatakan baik jika sebuah persamaan regresi kalibrasi yang dibangun memberikan hasil dugaan yang terbaik. Hasil kalibrasi yang baik tersebut dapat dilihat dari nilai koefesien determinasi (R2) yang tinggi serta standard error dan koefisien keragaman tahap validasi yang rendah. Sebuah analisis bahan pangan dinyatakan berhasil jika memberikan nilai R2 lebih besar sama dengan 95%. Apabila R2 lebih besar sama dengan 80 - 95% maka analisis dapat dinyatakan baik sedangkan R2 pada selang 70 – 80% maka analisis dapat dinyatakan cukup baik.
91
Persyaratan lain yang juga merupakan acuan hasil kalibrasi NIR adalah standard error (SE), dan coefficient of variability (CV). Standar error didefinisikan sebagai selisih atau beda antara hasil perhitungan atau pengukuran terhadap hasil sebenarnya. Analisis dengan metode NIR membutuhkan standar error yang lebih rendah dari standard deviasi (SD) data referensi. Standar error (SE) yang diharapkan adalah mendekati nol, tetapi karena metode near infrared (NIR) lebih cepat dan bersifat non destruktif dalam analisis, error sebesar 0.1 dalam analisis NIR dapat diterima. Jika standar error diperoleh mendekati 1 (satu) maka hasil pendugaan dinyatakan kurang baik. Besar standar error diharapkan sebanding dengan standar error pada analisis kimiawi laboratorium (data referensi). Selain itu standar error tergantung juga pada pendugaan komposisi kimia sampel yang digunakan. Misalkan untuk pendugaan komposisi kimia MOCAF seperti kadar abu yang nilainya diantara 0.61 – 0.95 maka standard error yang diperoleh berkisar antara 0.061 – 0.095. Coefficient of variability (CV) menunjukkan nilai keragaman yang merupakan hasil pembagian antara standard error terhadap nilai rata-rata data referensi (analisis kimiawi laboratorium). Koesfisien keragaman (CV) dirumuskan dengan pembagian standar error (SE) terhadap rataan sampel pada masing-masing tahap kalibrasi dan validasi, kemudian hasil pembagian tersebut dikali 100%. Nilai koefisien keragaman (CV) yang ideal dan dapat dikatakan memuaskan adalah berkisar antara 1.0 - 1.5%. Sedangkan apabila nilai koefisien keragaman berkisar antara 1.5 – 5.0% maka dapat dikatakan cukup baik. Nilai koefisien keragaman diatas dari 5.0% maka dapat dikatakan kurang baik Perbandingan antara analisis metode regresi komponen utama dan metode regresi kuadrat terkecil parsial pada pendugaan komposisi kimia (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) MOCAF dengan data reflektan dan absorban NIR dapat dilihat pada tabel-tabel dibawah ini.
92
Tabel 23
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE (%) CV (%) Bias (%) Tabel 24
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE (%) CV (%) Bias (%) Tabel 25
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE (%) CV (%) Bias (%) Tabel 26
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar air dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 88.12 93.87 1.03 0.98 8.8 8.3 0.09 0.05
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 93.39 96.64 0.67 0.61 5.7 5.2 -0.07 -0.07
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar air dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PLS Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 97.85 98.92 0.53 0.49 4.5 4.2 -0.01 -0.08
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 96.42 98.20 0.55 0.50 4.7 4.2 -0.01 0.05
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar abu dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 95.90 97.93 0.05 0.04 6.8 6.3 0.02 0.03
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 89.97 94.85 0.06 0.05 8.0 7.8 0.01 0.01
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar abu dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PLS Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 98.96 99.48 0.03 0.03 4.7 4.6 0.01 0.01
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 98.95 99.47 0.03 0.02 3.3 2.8 0.01 -0.01
93
Tabel 27 Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi pH dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE CV (%) Bias Tabel 28
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE CV (%) Bias Tabel 29
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE (%) CV (%) Bias (%) Tabel 30
Deskripsi Statistik R2 (%) R (%) SE (%) CV (%) Bias (%)
Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 81.89 90.49 0.04 0.04 0.9 0.8 0.01 0.01
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 91.93 95.88 0.05 0.04 1.0 0.9 0.01 -0.01
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi pH dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PLS Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 98.64 99.32 0.03 0.03 0.7 0.6 0.01 0.01
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 96.16 98.06 0.03 0.02 0.5 0.4 0.01 -0.01
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar amilosa dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PCR Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 86.99 93.27 0.88 0.89 3.0 3.1 0.20 -0.26
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 86.22 92.86 0.87 0.84 3.0 2.9 -0.20 0.01
Perbandingan hasil kalibrasi dan validasi kadar amilosa dengan perlakuan data terbaik pada data reflektan dan absorban menggunakan metode PLS Data Reflektan (R) Kalibrasi Validasi 97.25 98.62 0.56 0.55 1.9 1.8 0.10 0.13
Data Absorban (Log 1/R) Kalibrasi Validasi 98.89 99.44 0.40 0.39 1.4 1.3 0.08 0.11
94
Penelitian ini (Tabel 23 – 30) menghasilkan 16 persamaan regresi kalibrasi yang baik dan layak. Persamaan ini dibentuk berdasarkan data reflektan dan data absorban spektrum NIR dengan perlakuan data (treatment data) yang terbaik pada masing-masing metode kalibrasi multivariatif untuk pendugaan komposisi kimia modified cassava flour (MOCAF) yaitu kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa. Persamaan regresi kalibrasi yang baik ditunjukkan dengan nilai koefisien determinasi (R2) yang tinggi, standard error of calibration (SEC) yang rendah, standard error or prediction (SEP) dan koefisien keragaman (CV) yang rendah daripada tahap kalibrasi serta bias yang rendah pula (Williams, 1987). Berdasarkan nilai koefesien determinasi (R2) penggunaan data reflektan dan absorban NIR dengan metode partial least square (PLS) dan perlakuan data yang terbaik pada analisis pendugaan komposisi kimia (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) MOCAF tergolong bagus. Hal ini disebabkan karena nilai koefisien determinasi pada komposisi kimia tersebut masih berada dalam selang ideal untuk analisis komposisi kimia yaitu 95.0 – 100%. Pada penggunaan data near infrared dengan metode principal component regression (PCR) dan perlakuan data yang terbaik. Analisis dapat digolongkan cukup bagus pada pendugaan kadar air, pH dan kadar amilosa MOCAF dengan data reflektan NIR dan juga pada pendugaan kadar air, kadar abu, pH, serta kadar amilosa MOCAF dengan data absorban NIR, dengan nilai R2 pada komposisi kimia tersebut masih berada dalam selang analisis antara 80.0 – 95.0%. Kemudian untuk data reflektan NIR metode PCR, analisis dapat digolongkan bagus pada pendugaan kadar abu MOCAF dengan nilai koefisien determinasi diatas 95.0%. Koefisien determinasi pada metode PLS lebih baik daripada metode PCR, baik pada pendugaan kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa MOCAF. Rata-rata perlakuan data dengan kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif
95
kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik akan menghasilkan persamaan regresi kalibrasi terbaik. Metode PLS dengan data reflektan NIR dan perlakuan data yaitu penghalusan rataan setiap 3 titik adalah metode kalibrasi dan perlakuan data yang terbaik untuk pendugaan kadar air MOCAF. Pada tahap kalibrasi, menghasilkan nilai koefesien determinasi yang diperoleh sebesar 95.32%. Standar error tahap kalibrasi dan validasi yang dihasilkan cukup rendah, nilainya berturut-turut sebesar 0.53% dan 0.49%. Evaluasi standar error kadar air MOCAF dengan metode dan data tersebut, menunjukkan standar error validasi lebih rendah daripada standar error kalibrasi. Sedangkan nilai koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi pada pendugaan tersebut berturut-turut sebesar 4.5% dan 4.2%. Dilihat dari nilai koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi menghasilkan nilai yang berada dibawah dari selang ideal yang diijinkan (lebih rendah dari 5.0%). Untuk pendugaan kadar abu MOCAF, metode kalibrasi dan perlakuan data yang paling baik adalah metode PLS dengan data absorban NIR dan perlakuan data yaitu kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Pada tahap kalibrasi, menghasilkan nilai koefesien determinasi yang diperoleh sebesar 98.95%. Nilai standar error kalibrasi dan koefisien keragaman berturut-turut sebesar 0.03% dan 3.3%. Pada tahap validasi, diperoleh nilai standar error sebesar 0.02% dan koefisien keragaman sebesar 2.8%. Evaluasi standar error validasi lebih rendah dibandingkan standar error kalibrasi, dan juga kedua nilai standar error tersebut mendekati nol. Sedangkan koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi menunjukkan nilai yang berada dibawah dari selang ideal yang diijinkan (lebih rendah dari 5.0%). Metode PLS dengan data absorban NIR dan perlakuan data yaitu kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik adalah metode kalibrasi dan perlakuan data
96
yang terbaik untuk pendugaan pH MOCAF. Nilai koefesien determinasi sebesar 96.16%. Standar error tahap kalibrasi dan validasi, nilainya berturut-turut sebesar 0.03 dan 0.02. Evaluasi standar error validasi lebih rendah dibandingkan standar error kalibrasi, dan juga kedua nilai standar error tersebut mendekati nol. Koefisien keragaman tahap kalibrasi dan validasi masih berada dibawah dari selang ideal yang diijinkan (lebih rendah dari 5.0%), nilainya berturut-turut sebesar 0.5% dan 0.4%. Kadar amilosa MOCAF dapat diduga dengan baik menggunakan metode PLS dan data absorban NIR serta perlakuan data yaitu kombinasi antara penghalusan rataan setiap 3 titik dan derivatif kedua Savitzky-Golay setiap 9 titik. Nilai koefisien determinasi yang diperoleh sebesar 98.89%, nilainya mendekati 1 (satu). Standar error tahap kalibrasi dan validasi, nilainya berturut-turut sebesar 0.40% dan 0.39%. Evaluasi standar error validasi lebih rendah dibandingkan standar error kalibrasi, dan juga kedua nilai standar error tersebut hampir mendekati nol. Koefesien keragaman tahap kalibrasi dan validasi yang dihasilkan berturut-turut sebesar 1.4% dan 1.3% masih berada dibawah selang ideal yang diijinkan (lebih rendah dari 5.0%). Secara keseluruhan hasil penelitian pendugaan komposisi kimia (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) MOCAF dengan near infrared (NIR), menyatakan bahwa persamaan regresi kalibrasi yang telah dibangun dengan metode kuadrat terkecil parsial (PLS) merupakan metode kalibrasi yang terbaik daripada metode regresi regresi komponen utama (PCR). Hal ini dilihat dari nilai koefisien determinasi (R2), standar error validasi (SEP), dan koefisien keragaman (CV) yang sesuai dengan selang ideal yang diijinkan. Hal ini sesuai dengan penilitian Schmilovitch et al. (2000) dalam Andrianyta (2006) yang membandingkan tiga metode kaibrasi (PCA, PLS, dan SMLR) dan menyimpulkan untuk periode penyimpanan, kekerasan, kandungan gula dan keasaman metode PLS terlihat menghasilkan persamaan kalibrasi yang terbaik dan layak.
97
Perbedaan hasil pendugaan komposisi kimia MOCAF dengan analisis metode PCR dan PLS disebabkan metode PCR menurut penelitian Miller & Miller (2000), prinsip kerja model ini adalah mengekstrak semua data ke dalam komponen utama (PC) dan menetapkan pembentukan model pendugaan variabel bebas yang digunakan dan terdapat hubungan yang erat antar variabel bebasnya. Variabel bebas yang dikomponenkan pada metode PCR ini adalah data spektrum reflektan atau absorban NIR. Sedangkan metode PLS adalah sebuah metode permodelan bilinier yang banyak digunakan secara luas untuk menghubungkan sifat fisik dan kandungan kimia suatu bahan terhadap data spektrumnya. Metode ini menetapkan
pembentukan
model
pendugaan
dari
memperkirakan
serangkaian variabel tidak bebas (respons) dan variabel bebas (prediktor), sehingga membentuk struktur sistematik linier atau non-linier dengan atau tanpa data yang hilang serta dapat menyisihkan masalah multi-kolinieritas di dalam spektrum data reflektan dan absorban (Lindblom, 2004 dalam Saragih, 2007). Variabel bebas yang dikuadrat-terkecilkan adalah data spektrum reflektan atau absorban NIR dan variabel tidak bebasnya adalah hasil analisis kimiawi laboratorium (data referensi). Sehingga dari teori tersebut dapat dikatakan bahwa metode PLS adalah metode kalibrasi yang terbaik dibandingkan dengan metode PCR. Salah satu faktor yang potensial mengakibatkan kurang tepatnya persamaan regresi tahap kalibrasi menduga komposisi kimia pada sampel MOCAF adalah pada saat penembakan (pengukuran) MOCAF yang menggunakan NIRFlex Fiber Optic Solids N-500, tepung tersebut dimasukkan dalam plastik transparan yang tipis dan dilakukan proses penemabakan dari 3 (tiga) titik yang berbeda. Hal ini menyebabkan adanya guncangan (noise) dalam data spektra yang dihasilkan karena standar putih yang berubah warnanya saat pengambilan data dan juga karena menggunakan NIRFlex Fiber Optic Solids N-500. Hal ini dikarenakan sentuhan ujung NIRFlex Fiber Optic Solids N-500 tidak tepat atau terdapat celah-celah antar sampel dan tempat
98
sampel yang mengakibatkan sebagian cahaya (faktor eksternal) yang datang akan tersebar melalui celah. Seharusnya untuk bahan tepung seperti MOCAF, menggunakan NIRFlex Solid N-500 dengan cawan petri, karena dapat mengurangi potensi guncangan (noise) dan penyebaran cahaya atau masuknya cahaya luar melalui celah yang ada, sehingga diperoleh pendugaan komposisi kimia MOCAF yang baik. Keunggulan dari NIRFlex Fiber Optic Solids N-500 hanya pada lama waktu pengukuran atau penembakan komposisi kimia bahan saja, tetapi untuk tingkat keakuratan tetap lebih baik menggunakan NIRFlex Solid N-500 dengan cawan petri, walaupun pengukuran komposisi kimianya cukup memakan waktu yang lama. Faktor lain yang biasanya mengakibatkan pendugaan komposisi kimia (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) MOCAF dengan near infrared (NIR) tidak akurat adalah data hasil analisis kimiawi laboratorium dengan metode konvensional yang digunakan sebagai data referensi kurang memuaskan. Perbandingan data referensi dan pendugaan NIR dapat dilihat pada Lampiran 8 – 11. Waktu yang dibutuhkan dalam pengukuran pendugaan komposisi kimia MOCAF dengan menggunakan NIRFlex Fiber Optic Solids N-500, hanya membutuhkan waktu 8 detik per sampel. Jika dibandingkan dengan pendugaan komposisi kimia menggunakan metode konvensional pada analisis kimiawi laboratorium yang menghabiskan waktu yang lama setiap sampelnya. Hal ini berarti pendugaan komposisi kimia dengan metode NIR memakai waktu lebih cepat daripada metode konvensional tersebut. Pendugaan komposisi kimia (kadar air, kadar abu, pH, dan kadar amilosa) MOCAF dengan metode NIR juga dikatakan stimultan karena dengan menggunakan satu set data reflektan atau absorban pada panjang gelombang tertentu dapat digunakan untuk menganalisis semua kandungan atau komposisi kimia suatu bahan dalam satu kali pengukuran. Pendugaan komposisi kimia dengan NIR yang lebih dapat dipercaya dan akurat sangat diperlukan terutama untuk kepentingan
99
komersial. Penelitian NIR potensial digunakan dalam pengukuran komposisi kimia suatu bahan secara cepat, akurat, dan tidak merusak (nondestruktif). Data referensi yang tepat dan akurat untuk tiap sampel juga sangat berpengaruh bagi keberhasilan penelitian NIR. Manfaat dari penelitian ini diharapkan untuk membantu industri modified cassava flour (MOCAF) dalam pengendalian kualitas produk. Kisaran panjang gelombang (wavelengths) untuk suatu komposisi kimia tertentu harus diketahui. Hal itu dapat mengoptimalkan data yang dimasukkan untuk kalibrasi, sehingga persamaan kalibrasi yang lebih cepat dan tepat. Metode NIR bukan merupakan analisis yang dapat berdiri sendiri, kemampuannya dalam menganalisis secara
cepat sangat
dipengaruhi oleh persiapan awal tahap kalibrasi, seperti keadaan bahan.
100
