ACARA IV UJI PERBANDINGAN JAMAK (MULTIPLE COMPARISON TEST)
A. Tujuan Tujuan praktikum Uji Inderawi acara IV adalah mahasiswa mampu melakukan uji pembedaan, khususnya uji perbandingan jamak (multiple comparison test). B. Tinjauan Pustaka Sampel adalah sebagian dari populasi. Artinya tidak akan ada sampel jika tidak ada populasi. Populasi adalah keseluruhan elemen atau unsur yang akan kita teliti. Sampel ditentukan oleh peneliti berdasarkan pertimbangan masalah, tujuan, hipotesis, metode dan instrument penelitian, disamping pertimbangan waktu, tenaga, dan pembiayaan. Secara umum sampel yang baik adalah yang dapat mewakili sebanyak mungkin karakteristik populasi. Ukuran sampel atau jumlah sampel yang diambil menjadi persoalan yang penting manakala jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian yang menggunakan analisis kuantitatif. Bagi data kuantitatif tentu saja teknik pengolahan datanya menggunakan statistik. Apabila analisis yang digunakan statistik, hendaknya disebutkan metode dan jenis statistiknya, misalnya deskriptif atau inferensial, sedangkan berbicara tentang jenis statistiknya, misalnya persen, rata-rata, korelasi, analisis varians atau yang lainnya (Darmawan, 2013). Alat pengumpulan data (angket) berfungsi mewakili peneliti untuk menanyakan dan merekam jawaban responden, sehubungan dengan informasi atau keterangan yang hendak dikumpulkannya. Dalam hubungan ini, responden berfungsi sebagai pemberi keterangan tentang yang ditanyakan oleh peneliti melalui angket yang disusun dan disebarkannya. Item pertanyaan merupakan bagian angket yang meminta pengisian atau jawaban dari responden. Isian jawaban responden itulah yang hendak dikumpulkan oleh peneliti. Petunjuk pengisian merupakan bagian angket yang berfungsi menjelaskan kepada responden tentang cara pengisian jawaban pada item pertanyaan (Faisal, 1981).
Pengujian organoleptik menggunakan metode free choice proffiling. Metode ini biasanya digunakan untuk produk yang belum ada kriteria sensorinya, sehingga tujuannya mengumpulkan data dari deskripsi panelis terlatih. Pemilihan metode ini meliputi analisis penampakan, warna, sensori aroma dan rasa. Hal ini dilakukan untuk memperoleh deskripsi dari panelis terhadap kesan penampakan, warna, aroma dan rasa. Untuk mengurangi kebiasan hasil uji organoleptik maka panelis diminta beristirahat sebentar diantara pencicipan menghilangkan
sampel
kesan
rasa
dengan
minum
yang
masih
air
putih
melekat
untuk dimulut
(Koesoemawardani, 2007). Atribut sensori adalah karakteristik mutu suatu produk yang akan diuji, misalnya aroma, flavor, rasa, warna, kerenyahan, dll. Sebelum memulai analisis sensori perlu ditentukan dahulu atribut-atribut apa saja yang menggambarkan mutu produk yang diharapkan. Cara pengujian sensori adalah dengan menggunakan indra manusia, bisa dengan dilihat untuk atribut warna, dengan dibaui untuk atribut aroma, dicicipi untuk atribut rasa, dan diraba untuk atribut tekstur (Setyaningsih, 2010). Tekstur adalah properti sensorik dan, dengan demikian, hanya manusia (atau binatang dalam hal makanan hewan) dapat memahami dan menjelaskan. Tekstur hanya dapat mendeteksi dan mengukur parameter fisik tertentu yang kemudian harus ditafsirkan dalam hal persepsi sensorik. Beberapa contoh parameter sensorik kekerasan, ketegasan, kelembutan berada pada skala resistansi makanan untuk kekuatan tekan yang diterapkan. Namun,
masih belum diketahui secara pasti apakah manusia bereaksi
terhadap stres fisik atau ketegangan, dan bagaimana mensimulasikan dengan instrumen tingkat regangan tinggi berpengalaman dalam mulut, pertimbangan yang sangat penting dengan bahan viskoelastik (yakni sebagian besar produk makanan). Sulit untuk dibedakan skala yang batas-batas adalah antara keras dan tegas, dan lembut. Beberapa sensorik parameter lainnya, misalnya creaminess dan juiciness, mungkin tidak mudah untuk dibedakan. Beberapa peneliti mendefinisikan creaminess terkait dengan ketebalan (yang tergantung
pada fisik viskositas) dan juiciness (yang tergantung pada kekuatan fisik gesekan) (Szczesniak, 2002). Pada uji perbandingan jamak atau majemuk, contoh yang akan diperbandingkan lebih dari satu macam. Dua atau lebih contoh disajikan secara bersamaan untuk kemudian diperbandingkan dengan contoh baku. Pada uji perbandingan jamak jumlah panelis yang dipergunakan 5–15 orang panelis terlatih dan 15–20 orang untuk panelis agak terlatih. Hasil penilaian dari panelis terhadap produk dikonversikan dalam bentuk skor. Selanjutnya data dari setiap parameter tersebut diuji dengan menggunakan sidik ragam atau analisis sebaran (Budijanto, 2010). Uji perbandingan jamak dimaksudkan untuk mengetahui bagaimana atribut
mutu
(rasa,
warna,
penampakan,
aroma,
kekenyalan
dan
ekstensibilitas) dari sampel jika dibandingkan dengan kontrol. Sedangkan uji hedonik dilakukan
untuk mengetahui tingkat kesukaan panelis terhadap
semua atribut mutu untuk masing-masing formula. Selain kedua uji tersebut dilakukan pengujian oleh panelis untuk menilai urutan atribut mutu terhadap sampel mulai dari yang paling penting hingga kurang penting. Uji ini ditujukan untuk melihat bagaimana penerimaan panelis terhadap atribut mutu apa yang menurut mereka paling penting dari sampel yang diujikan (Mariyani, 2008). Ada dua pendekatan untuk mengembangkan produk makanan: pendekatan berorientasi proses dan pendekatan berorientasi konsumen. Pendekatan berorientasi proses awalnya mengacu pada proses di mana berbagai bahan yang sistematis bervariasi untuk membuat sejumlah produk yang berbeda. Produk produk ini kemudian dinilai oleh panelis dari semua kategori konsumen. Yang dinilai adalah keinginan konsumen serta berbagai atribut produk. Data yang dihasilkan kemudian dianalisis dengan analisis varians (ANOVA), regresi dan/atau analisis permukaan respon untuk mendapatkan produk yang optimal dengan pengoptimalan formulasi. Keuntungan dari pendekatan berorientasi proses adalah untuk mengontrol parameter teknis dan dapat mengatur sebuah formulasi yang optimal (Le, 2012).
Evaluasi sensori dilakukan dengan sampel tertentu sebagai kontrol dan beberapa sampel lain sebagai contoh untuk diuji dengan metode uji perbandingan jamak menggunakan beberapa panelis. Perbedaan signifikan diantara keseluruhan kontrol dan sampel control dievaluasi dengan multiples comparison tables. Parameter yang biasa diuji adalah dari segi rasa, aroma, warna, tekstur, tergantung dari kebutuhan dan tujuan penguji melakukan analisa sensori tersebut (Salehifar, 2007). Metode inferensi beberapa statistik dipisahkan menjadi dua jenis utama, multiple confidence, interval metode dan metode uji multiple. Untuk prosedur pengujian multiple telah disarankan beberapa jenis properti, tes dianjurkan harus mempunyai beberapa tipe dalam rangka untuk memberikan perlindungan yang memuaskan terhadap keputusan yang salah. Beberapa dari mereka didasarkan pada keputusan teoritis konsepsi, sementara yang lain didasarkan pada probabilitas membuat keputusan yang salah. Kita mempelajari prosedur multiple test dan kita menggunakan jenis yang paling umum terhadap kesalahan jenis pertama dengan meminta tes untuk melihat kemungkinan kecil untuk menolak setiap hipotesis yang benar (Holm, 1979). C. Metodologi 1. Alat a. Sloki b. Nampan c. Cawan kecil d. Borang 2. Bahan a. Bolu Pandan 1. Kode 128 : 10 butir telur 2. Kode 212 : 6 butir telur 3. Kode 861 : 8 butir telur 4. Kode R : 12 butir telur b. Air mineral 3. Cara Kerja a. Penyaji Disiapkan 4 sampel uji dan 1 sampel baku dengan perlakuan berbeda. Kode 128 bolu pandan dengan 10 telur, kode 212 dengan 6 telur, kode 816 dengan 8 telur, dan sampel baku (R) dengan 12 telur
Masing-masing sampel bolu pandan dipotong dengan ukuran Panelis diberi intruksi untuk mengisi borang uji yang sama dan disajikan di atas piring kecil. Setiap piring diberi Diatur Kode-kode letak piring sampel yang dituliskan berisi sampel pada label bolu yang pandan ditempel dan sloki diatas yang Disajikan Disiapkan sloki yang pula berisi borang air penelitian mineral sebagai untuk panelis penetral perbandingan jamak 4piring sampel bolu dengan kode yang berbeda. berisi kecil, air mineral sesuaidiatas letak sampel meja pengujian ujinya.
b. Panelis
Ditulis nama, tanggal pengujian dan produk yang diuji pada kolom borang yang telah disediaka
m borang penilaian dengan teliti kemudian periksa kelengkapan sampel yang ada di hadapan. Jika belum len
mpel mulai diuji sesuai instruksi yang ada dalam borang penilaian. Hasil penilaian dituliskan pada borang yan
eriksa kembali apakah hasil pengujian sudah ditulis seluruhnya. Bila sudah lengkap, borang penilaian yang su
D. Hasil dan Pembahasan 1. Pengujian Paramater Warna Tabel 4.1.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Warna Respon Sampel Panelis Total 128 212 861 1 5 6 4 15 2 4 7 6 17 3 2 8 3 13 4 6 8 7 21 5 3 8 7 18 6 5 8 6 19 7 6 8 6 20 8 2 5 2 9 9 6 8 7 21 10 6 9 7 22 11 5 9 6 20 12 4 7 6 17 13 3 8 6 17 14 2 8 6 16 15 4 7 5 16 16 5 7 6 18 17 3 7 6 16 18 6 9 6 21 19 2 8 6 16 20 4 9 6 19 21 5 7 6 18 22 6 9 7 22 23 4 6 3 13 24 2 6 4 12 25 3 8 6 17 26 6 8 4 18 27 4 8 3 15 Total 113 206 147 466 7,63 Rata-rata 4,185 0 5,444 5,753 Sumber: Laporan Sementara
Menurut Mariyani (2008) uji perbandingan jamak merupakan uji yang dilakukan dengan maksud untuk mengetahui bagaimana atribut mutu (rasa, warna, penampakan, aroma, kekenyalan dan ekstensibilitas) dari sampel yang diuji jika dibandingkan dengan sampel kontrol. Menurut
Setyoningsih (2010) Uji (perbandingan jamak ini) digunakan untuk mengetahui apakah ada perbedaan di antara satu atau lebih sampel uji dengan sampel baku (kontrol) dan untuk memperkirakan besarnya perbedaan yang ada. Mekanisme uji perbandingan jamak ini yaitu, satu contoh dijadikan sebagai kontrol atau baku dan contoh yang lain dievakuasi seberapa berbeda masing–masing contoh kontrol. Pada uji ini, pada panelis disajikan satu buah contoh baku sebagai kontrol. Setelah itu, contoh dinilai dengan menggunakan skala yang menunjukkan tingkat perbedaan dengan contoh baku. Skala yang diterapkan mulai dari “tidak ada perbedaan” sampai “amat sangat berbeda”. Panelis juga dapat diminta untuk memberikan alasan mengapa mereka menganggap contoh ini berbeda dari kontrol. Data yang diperoleh kemudian dapat dianalisis dengan menggunakan ANOVA (Analysis of Variance). Dalam melakukan penilaian dalam uji perbandingan jamak ini panelis tidak diperkenankan membandingkan sampel antar uji. Panelis diminta menilai sampel uji menggunakan skala 1-9. Nilai/skor tersebut yaitu 1 untuk amat sangat lebih baik dari sampel baku, 2 untuk sangat lebih baik dari sempel baku, 3 untuk lebih baik dari sampel baku, 4 untuk intensitas agak lebih baik dari sampel baku, 5 untuk intensitas sama dengan sampel baku, 6 untuk intensitas agak lebih buruk dari sampel baku, 7 untuk intensitas lebih buruk dari sampel baku, 8 untuk intensitas sangat lebih buruk dari sampel baku, dan 9 untuk intensitas amat sangat lebih buruk dari sampel baku. Sampel yang digunakan pada uji perbandingan jamak (Multiple Comparison Test) ini adalah bolu pandan, satu sampel baku dan tiga sampel uji dengan kode sekaligus perlakuan yang berbeda-beda pula. Disini ada tiga sampel yang digunakan, yaitu kode 128 merupakan bolu pandan dengan 10 butir telur, kode 212 dengan 6 butir telur dan untuk kode 861 menggunakan 8 butir telur. Sedangkan sampel baku (sampel R) menggunakan 12 butir pada proses pembuatannya. Pengkodean sampel ini bertujuan untuk mengurangi bias panelis dalam melakukan pengujian. Pada uji perbandingan jamak ini menggunakan 30 panelis namun ada 3
panelis yang harus dieliminasi karena data hasil pengujian yang diberikan dalam borang tidak sesuai dengan intruksi yang diberikan, sehingga data yang dapat diolah hanya dari 27 panelis saja. Pada tabel 4.1.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Warna, menunjukkan jumlah dan rata-rata tiap kode sampel. Pada sampel kode 128 didapat total nilai keseluruhan 113 dengan rata-rata nilai 4,185. Untuk sampel kode 212 total nilai keseluruhannya adalah 206 dengan rata-rata nilai 7,630. Sampel terakhir dengan kode 861 total nilai keseluruhannya 147 dengan rata-rata nilai 5,444. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Pada uji ini nilai rata-rata yang tinggi menjelaskan bahwa memiliki intensitas tingkat warna yang buruk, hal ini tergantung pada pemberian skala numerik yang ada dalam penilaian. Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa pada segi warna untuk kode 128 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R) dan kode 861 sama dari sampel baku (R) dan untuk kode 212 dianggap lebih buruk dari sampel baku (R). Sehingga diurutkan sampel dengan penilaian warna terbaik hingga terburuk adalah sampel 128, sampel 861 dan yang terakhir sampel 212. Tabel 4.1.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan Sumbe df JK JKR F hitung F tabel 5% r Varian Sampel 2 164,025 82,012 84,212 3,18 Panelis 26 86,395 3,323 3,412 1,71 Error 52 50,642 0,974 Total 80 301,062 86,309 Menurut Sugiyono (2009), hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan masalah penelitian, di mana rumusan masalah penelitian telah dinyatakan dalam bentuk pertanyaan. Dikatakan sementara karena jawaban yang diberikan baru didasarkan pada teori. Hipotesis dirumuskan atas dasar kerangka pikir yang merupakan jawaban sementara atas masalah yang dirumuskan. Hipotesis untuk uji ini adalah: H0= tidak ada perbedaan antara sampel uji dengan sampel baku; dan H1= ada perbedaan antara sampel uji dengan sampel baku.
Mekanisme pengambilan keputusan dapat digambarkan sebagai berikut: Fhitung < Ftabel terima H0 Fhitung > Ftabel tolak H0 Untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang nyata pada sample, nilai Fhitung diuji dengan Ftabel 5%. Pada tabel 4.1.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Cake Bolu Pandan dapat diketahui bahwa Fhitung untuk sampel lebih besar dari Ftabel (Fhitung>Ftabel) yaitu 84,212>3,18. Dari segi panelis besar Fhitung lebih besar dari Ftabel (Fhitung>Ftabel) yaitu 3,412>1,71. Hal tersebut menunjukkan bahwa dari segi sampel dan panelis H 0 ditolak, sehingga pada uji ini untuk parameter warna ada perbedaan nyata antara sampel dengan sampel baku. Oleh karena itu, pengujian tersebut harus dilanjutkan dengan Uji Duncan atau Duncan’s Multiple Range Test pada ragam sampel untuk mengetahui sampel mana yang menghasilkan perbedaan yang nyata diantara sampel-sampel yang lain. Tabel 4.1.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya A B C Jumlah Butir Telur 10 butir 6 butir 8 butir Skor Contoh 113 206 147 Rata-rata Contoh 4,185 7,630 5,444 Urutan Skor 1 3 2 Pada tabel 4.1.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya menunjukkan nilai dengan penambahan telur yang berbeda pada setiap sampel. Pada sampel A bolu pandan yang menggunakan 10 butir telur memiliki skor penilaian 113 dengan rata-rata 4,185. Untuk sampel B bolu pandan dengan 6 butir telur mendapat skor penilaian 206 dengan rata-rata 7,630. Sedangkan untuk sampel C bolu pandan yang menggunakan 8 butir telur mendapat skor 147 dengan ratarata 5,444. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Semakin besar nilai skor maka intensitasnya semakin lebih buruk dari sampel baku. Dari data tersebut menunjukkan bahwa pada segi warna untuk sampel A dengan kode 128 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sampel C dengan kode 861 samadari sampel baku (R) dan sampel B dengan kode 212 dianggap lebih buruk dari
sampel baku (R). Urutan penilaian terbaik hingga terburuk untuk parameter warna pada ketiga sampel adalah kode sampel A, sampel C dan sampel B. Hal ini berarti dapat diketahui bahwa penggunaan telur 10 butir menghasilkan warna agak lebih baik dari sampel baku. Penggunaan telur 8 butir menghasilkan warna sama dari sampel baku, sedangkan penggunaan 6 butir menghasilkan warna agak lebih buruk dari sampel baku yang menggunakan 12 butir telur. Tabel 4.1.4 Nilai Rentangan Nyata Terdekat (Rp) P 2 3 Ranges (5%) 2.83 2.98 LSR 0,537 0,566 Untuk memperoleh rentangan nyata terdekat (Least Significant Ranges) dapat dicari dengan menggunakan tabel Duncan’s Multiple Range Test dengan nilai range untuk nilai tengah 2 dan 3 pada tingkat probabilitas 5%. Nilai tengah 2 diperoleh ranges pada taraf 5% adalah 2,83; sedangkan untuk nilai tengah 3 diperoleh ranges pada taraf 5% adalah 2,98. Setelah itu kita dapat mencari nilai rentang nyata (LSR) dengan mengalikan nilai tadi dengan standar error (SE). Standar error didapat dengan membagi nilai jumlah kuadrat error dengan jumlah respon untuk tiap sampel kemudian dikuadratkan. Sehingga Least Significant Ranges (LSR) berturut-turut sebesar 0,537 dan 0,566. Selisih antara nilai rata-rata contoh kemudian dibandingkan dengan Least Significant Ranges (LSR), rata-rata contoh pada segi warna tersebut dinotasikan dalam persamaan: A−C=4,185−5,444=−1,259<0,566 ( tidak berbeda nyata ) A−B=4,185−7,630=−3,445<0,537 ( tidak berbeda nyata ) B−C=7,630−5,444=2,186 >0,537(berbeda nyata) Dari data diatas dapat diketahui bahwa sampel A tidak berbeda nyata dengan sampel C, menunjukkan bahwa bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir tidak menghasilkan perbedaan warna yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 8 butir. Begitu pula sampel A dengan sampel B. Sampel A tidak berbeda nyata dengan sampel B, yang
artinya bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir tidak menghasilkan perbedaan warna yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 6 butir. Berbeda dengan hasil perbandingan sampel B dengan sampel C. Sampel B berbeda nyata dengan sampel C, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 6 butir menghasilkan perbedaan warna yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 8 butir.
2. Pengujian Parameter Rasa Tabel 4.2.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Rasa Respon Sampel Panelis Total 128 212 861 1 6 3 5 14 2 6 3 2 11 3 3 8 3 14 4 4 5 5 14 5 4 7 6 17 6 6 3 4 13 7 7 4 6 17 8 3 3 2 8 9 4 2 7 13 10 5 7 4 16 11 6 4 3 13 12 5 7 6 18 13 6 6 3 15 14 7 3 6 16 15 4 6 5 15 16 6 7 7 20 17 2 4 1 7 18 6 9 7 22 19 3 2 2 7 20 4 6 4 14 21 5 3 6 14 22 7 6 4 17 23 7 3 5 15 24 7 3 5 15 25 6 8 7 21 26 6 8 4 18 27 1 4 2 7 Total 136 134 121 391 4,48 Rata-rata 5,037 4,963 1 4,827 Sumber: Laporan Sementara
Penilaian kedua merupakan penilaian dari segi rasa bolu pandan. Pada tabel 4.2.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Rasa, menunjukkan jumlah dan rata-rata tiap kode sampel. Dari hasil penilaian 27 panelis diperoleh total nilai untuk sampel kode 128 total
nilainya sebesar 136 dengan rata-rata 5,037. Untuk sampel kode 212 total nilai keseluruhannya adalah 134 dengan rata-rata nilai 4,963. Sampel terakhir dengan kode 861 total nilai keseluruhannya yaitu 121 dengan rata-rata nilai 4,481. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Pada uji ini nilai rata-rata yang tinggi menjelaskan bahwa memiliki intensitas rasa yang buruk, hal ini tergantung pada pemberian skala numerik yang ada dalam penilaian. Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa pada segi rasa untuk kode 861 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sampel kode 212 sama dari sampel baku (R) dan untuk sampel kode 128 dianggap lebih buruk dari sampel baku (R). Sehingga dapat diurutkan sampel dengan penilaian rasa dari yang paling baik adalah sampel 861, sampel 212 dan yang terakhir sampel 128. Tabel 4.2.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan Sumbe df JK JKR F hitung r Varian Sampel 2 4,914 2,457 0,950 Panelis 26 136,247 5,240 2,028 Error 52 134,420 2,585 Total 80 257,581 10,282 Hipotesis untuk uji ini adalah:
F tabel 5% 3,18 1,71
H0= tidak ada perbedaan antara sampel uji dengan sampel baku; dan H1= ada perbedaan antara sampel uji dengan sampel baku. Mekanisme pengambilan keputusan dapat digambarkan sebagai berikut: Fhitung < Ftabel terima H0 Fhitung > Ftabel tolak H0 Untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang nyata pada sample, nilai Fhitung diuji dengan Ftabel 5%. Pada tabel 4.1.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan dapat diketahui bahwa Fhitung untuk sampel lebih kecil dari Ftabel (FhitungFtabel) yaitu 2,028>1,71. Hal tersebut menunjukkan bahwa dari segi
panelis H0 ditolak, sehingga untuk parameter rasa ada perbedaan nyata pada panelis. Oleh karena itu, pengujian tersebut harus dilanjutkan dengan Uji Duncan atau Duncan’s Multiple Range Test pada ragam sampel untuk mengetahui sampel mana yang menghasilkan perbedaan yang nyata diantara sampel-sampel yang lain. Tabel 4.2.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya A B C Jumlah Butir Telur 10 butir 6 butir 8 butir Skor Contoh 136 134 121 Rata-rata Contoh 5,037 4,963 4,481 Urutan Skor 3 2 1 Pada tabel 4.2.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya menunjukkan nilai dengan penambahan telur yang berbeda pada setiap sampel. Pada sampel A bolu pandan yang menggunakan 10 butir telur memiliki skor penilaian 136 dengan rata-rata 5,037. Untuk sampel B bolu pandan dengan 6 butir telur mendapat skor penilaian 134 dengan rata-rata 4,963. Sedangkan untuk sampel C bolu pandan yang menggunakan 8 butir telur mendapat skor 121 dengan ratarata 4,481. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Semakin besar nilai skor maka intensitas rasanya semakin lebih buruk dari sampel baku. Dari data tersebut menunjukkan bahwa pada segi rasa untuk sampel C dengan kode 861 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sampel B dengan kode 212 sama dari sampel baku (R) dan sampel A dengan kode 128 dianggap lebih buruk dari sampel baku (R). Urutan penilaian terbaik hingga terburuk untuk parameter rasa pada ketiga sampel adalah kode sampel C, sampel B dan sampel A. Hal ini berarti diketahui bahwa penggunaan telur 8 butir menghasilkan rasa agak lebih baik dari sampel baku. Penggunaan telur 6 butir menghasilkan rasa yang sama dari sampel baku, sedangkan penggunaan 10 butir menghasilkan rasa agak lebih buruk dari sampel baku yang menggunakan 12 butir telur.
Tabel 4.2.4 Nilai Rentangan Nyata Terdekat (Rp) P 2 3 Ranges (5%) 2.83 2.98 LSR 0,876 0,922 Untuk memperoleh rentangan nyata terdekat (Least Significant Ranges) dapat dicari dengan menggunakan tabel Duncan’s Multiple Range Test dengan nilai range untuk nilai tengah 2 dan 3 pada tingkat probabilitas 5%, selanjutnya dikalikan dengan standar error rata-rata contoh (SE). Dari perhitungan diperoleh SE rata-rata adalah sebesar 0,309. Untuk taraf 5% nilai tengah 2 diperoleh ranges sebesar 2,83 dan nilai tengah 3 adalah 2,98. Dari data tersebut diperoleh Least Significant Ranges (LSR) berturut-turut sebesar 0,876 dan 0,922. Selisih antara nilai rata-rata contoh kemudian dibandingkan dengan Least Significant Ranges (LSR), rata-rata sampel pada segi rasa tersebut dinotasikan dalam persamaan: A−C=5,037−4,481=0,556<0,922 ( tidak berbeda nyata ) A−B=5,037−4,963=0,074<0,876( tidak berbed a nyata) B−C=4,963−4,481=0,482<0,876(tidak berbeda nyata) Dari data diatas dapat diketahui bahwa sampel A tidak berbeda nyata dengan sampel C, menunjukkan bahwa bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir tidak menghasilkan perbedaan rasa yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan dengan jumlah telur 8 butir. Selisih sampel A dan B juga tidak berbeda nyata, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir tidak menghasilkan perbedaan rasa yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 6 butir. Begitu juga selisih yang terakhir untuk sampel B dan C. Sampel B dan C tidak berbeda nyata, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 6 butir tidak menghasilkan perbedaan rasa yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 8 butir.
3. Pengujian Parameter Aroma Tabel 4.3.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Aroma Respon Sampel Panelis Total 128 212 861 1 4 2 4 10 2 5 6 6 17 3 8 7 5 20 4 5 5 5 15 5 5 5 4 14 6 4 6 5 15 7 7 6 2 15 8 3 2 3 8 9 4 5 4 13 10 3 7 6 16 11 3 4 2 9 12 5 6 5 16 13 7 6 7 20 14 2 1 3 6 15 4 6 5 15 16 7 4 3 14 17 4 3 2 9 18 6 4 4 14 19 3 3 1 7 20 5 6 6 17 21 5 2 4 11 22 6 4 5 15 23 6 3 5 14 24 2 2 6 10 25 5 7 6 18 26 6 4 3 13 27 1 1 6 8 Total 125 117 117 359 4,33 Rata-rata 4,630 4,333 3 4,320 Sumber : Laporan Sementara
Penilaian ketiga merupakan penilaian dari segi aroma bolu pandan. Pada tabel 4.3.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Aroma, menunjukkan jumlah dan rata-rata tiap kode sampel. Dari hasil penilaian 27 panelis diperoleh total nilai untuk sampel kode
128 total nilainya sebesar 125 dengan rata-rata 4,630. Untuk sampel kode 212 dan kode 861 memiliki total nilai keseluruhan yang sama yaitu 117 dengan rata-rata nilai 4,333. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Pada uji ini nilai rata-rata yang tinggi menjelaskan bahwa memiliki intensitas aroma yang buruk, hal ini tergantung pada pemberian skala numerik yang ada dalam penilaian. Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa untuk parameter aroma, sampel kode 212 dan 861 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sedangkan untuk sampel kode 128 dianggap sama dengan sampel baku (R). Sehingga dapat diurutkan sampel dengan penilaian aroma dari yang paling baik adalah sampel 212, sampel 861 dan yang terakhir sampel 128. Tabel 4.3.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan Sumbe df JK JKR F hitung F tabel 5% r Varian Sampel 2 1,581 0,791 0,402 3,18 Panelis 26 127,877 4,918 2,496 1,71 Error 52 102,419 1,970 Total 80 231,877 7,679 Untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang nyata pada sample, nilai Fhitung diuji dengan Ftabel 5%. Pada tabel 4.3.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan dapat diketahui bahwa Fhitung untuk sampel lebih kecil dari Ftabel (FhitungFtabel) yaitu 2,496>1,71. Hal tersebut menunjukkan bahwa dari segi panelis H0 ditolak, sehingga untuk parameter aroma ada perbedaan nyata pada panelis. Oleh karena itu, pengujian tersebut harus dilanjutkan dengan Uji Duncan atau Duncan’s Multiple Range Test pada ragam sampel untuk mengetahui sampel mana yang menghasilkan perbedaan yang nyata diantara sampel-sampel yang lain.
Tabel 4.3.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya A B C Jumlah Butir Telur 10 butir 6 butir 8 butir Skor Contoh 125 117 117 Rata-rata Contoh 4,630 4,333 4,333 Urutan Skor 3 1 2 Pada tabel 4.3.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya menunjukkan nilai dengan penambahan telur yang berbeda pada setiap sampel. Pada sampel A bolu pandan yang menggunakan 10 butir telur memiliki skor penilaian 125 dengan rata-rata 4,630. Untuk sampel B bolu pandan dengan 6 butir telur mendapat skor penilaian 117 dengan rata-rata 4,333. Untuk sampel C bolu pandan yang menggunakan 8 butir telur mendapat skor yang sama dengan sampel B yaitu 117 dengan rata-rata 4,333. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Semakin besar nilai skor maka intensitas aromanya semakin lebih buruk dari sampel baku. Dari data tersebut menunjukkan bahwa pada segi aroma untuk sampel B dengan kode 212 dan sampel C dengan kode 861 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sedangkan sampel A dengan kode 128 dianggap sama dengan sampel baku (R). Urutan penilaian terbaik hingga terburuk untuk parameter aroma pada ketiga sampel adalah sampel B, sampel C dan sampel A. Hal ini berarti dapat diketahui bahwa penggunaan 6 dan 8 butir telur menghasilkan aroma yang agak lebih baik dari sampel baku. Sedangkan untuk penggunaan telur 10 butir menghasilkan aroma yang sama dari sampel baku yang menggunakan 12 butir telur. Tabel 4.3.4 Nilai Rentangan Nyata Terdekat (Rp) P 2 3 Ranges (5%) 2.83 2.98 LSR 0,764 0,805 Untuk memperoleh rentangan nyata terdekat (Least Significant Ranges) dapat dicari dengan menggunakan tabel Duncan’s Multiple Range Test dengan nilai range untuk nilai tengah 2 dan 3 pada tingkat
probabilitas 5%, selanjutnya dikalikan dengan standar error rata-rata contoh (SE). Dari perhitungan diperoleh SE rata-rata adalah sebesar 0,270. Berdasarkan tabel tabel 4.3.4 Nilai Rentangan Nyata Terdekat (Rp) dapat diketahui untuk taraf 5% nilai tengah 2 diperoleh ranges sebesar 2,83 dan nilai tengah 3 adalah 2,98. Dari data tersebut diperoleh Least Significant Ranges (LSR) berturut-turut sebesar 0,764 dan 0,805. Selisih antara nilai rata-rata contoh kemudian dibandingkan dengan Least Significant Ranges (LSR), rata-rata sampel pada segi rasa tersebut dinotasikan dalam persamaan: A−C=4,630−4,333=0,297<0,805 ( tidak berbeda nyata ) A−B=4,630−4,333=0,297<0,764 (tidak berbeda nyata ) B−C=4,333−4,333=0< 0,764 ( tidak berbeda nyata ) Dari data diatas dapat diketahui bahwa sampel A tidak berbeda nyata dengan sampel C, menunjukkan bahwa bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir tidak menghasilkan perbedaan aroma yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan dengan jumlah telur 8 butir. Selisih pada sampel A dan B juga tidak berbeda nyata, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir tidak menghasilkan perbedaan aroma yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 6 butir. Begitu juga selisih pada B dan C tidak berbeda nyata, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 6 butir tidak menghasilkan perbedaan aroma yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 8 butir. Selanjutnya ditinjau juga untuk parameter tekstur. Tekstur dalam sebuah kue sangat tergantung dengan banyaknya jumlah telur yang digunakan dalam proses pembuatannya. Telur merupakan bahan terpenting yang paling berkontribusi terhadap kemampuan adonan dalam mengikat atau menangkap udara dan mengemulsikan bahan lain (terigu, gula, lemak, dan udara) ke dalam cairan yang terdapat di dalam telur. Kestabilan emulsi ini bergantung pada keseimbangan komposisi bahan pembuat bolu pandan terhadap telur. Tepung terigu dan telur (putih telur)
bertindak sebagai pembangun rangka pada bolu pandan dan memberi sifat keras (toughness) sedangkan lemak dan gula memberikan sifat lembut (tenderness) pada bolu pandan. Karena disini yang kita bandingkan hanya jumlah butir telur yang digunakan pada bahan pembuat bolu pandan, maka dapat disimpulkan bahwa semakin banyak jumlah telur yang digunakan maka akan semakin padat rongga antar bolu pandan dan tekstur bolu pandan semakin lembut. Sampel 128 yaitu bolu pandan dengan 10 butir telur memiliki rongga yang padat dan tekstur yang paling lembut, kemudian sampel 816 yaitu bolu pandan dengan 8 butir telur memiliki tekstur lembut dibawah sampel 128, dan yang terakhir sampel kode 212 yaitu bolu pandan dengan 6 butir telur memiliki tekstur sedang (tidak begitu lembut) dan berongga sedang. Sehingga dapat disimpulkan untuk parameter tekstur sampel yang memiliki penilaian terbaik hingga terburuk berturut-turut adalah sampel 128, sampel 816, dan sampel 212.
4. Pengujian Parameter Overall Tabel 4.4.1 Hasil Pengujian Uji Perbandingan Jamak Parameter Overall Respon Sampel Panelis Total 128 212 861 1 4 2 3 9 2 6 7 6 19 3 4 8 3 15 4 5 6 5 16 5 5 7 6 18 6 4 5 5 14 7 6 4 3 13 8 3 3 2 8 9 4 3 4 11 10 4 7 6 17 11 3 2 3 8 12 4 6 5 15 13 6 6 4 16 14 3 7 4 14 15 4 6 5 15 16 6 4 4 14 17 5 4 3 12 18 6 7 6 19 19 3 3 3 9 20 3 8 6 17 21 5 2 3 10 22 3 8 7 18 23 6 4 3 13 24 6 3 5 14 25 5 7 6 18 26 6 7 4 17 27 1 2 3 6 Total 120 138 117 375 4,33 Rata-rata 4,444 5,111 3 4,630 Sumber: Laporan Sementara
Selain warna, rasa, aroma dan tekstur parameter terakhir yang juga harus diberikan oleh panelis yaitu penilaian overall. Pada tabel 4.4.1 Hasil
Pengujian
Uji
Perbandingan
Jamak
Parameter
Overall,
menunjukkan jumlah dan rata-rata tiap kode sampel. Dari hasil penilaian 27 panelis diperoleh total nilai untuk sampel kode 128 total nilainya
sebesar 120 dengan rata-rata 4,444. Untuk sampel kode 212 memiliki total nilai 138 dengan rata-rata 5,111. Sementara sampel kode 861 memiliki total nilai keseluruhan yang lebih rendah dari sampel sebelumnya yaitu 117 dengan rata-rata nilai 4,333. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Pada uji ini nilai rata-rata yang tinggi menjelaskan bahwa memiliki intensitas atribut overall yang buruk, hal ini tergantung pada pemberian skala numerik yang ada dalam penilaian. Dari data diatas dapat disimpulkan bahwa untuk parameter overall, sampel kode 861 dan 128 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sedangkan untuk sampel kode 212 dianggap sama dari sampel baku (R). Sehingga dapat diurutkan sampel untuk penilaian overall dari yang paling baik adalah sampel kode 861, sampel kode 128 dan yang terakhir sampel kode 212. Tabel 4.4.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan Sumbe df JK JKR F hitung F tabel 5% r Varian Sampel 2 9,556 4,778 2,707 3,18 Panelis 26 117,556 4,521 2,561 1,71 Error 52 91,777 1,765 Total 80 218,889 11,064 Untuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang nyata pada sample, nilai Fhitung diuji dengan Ftabel 5%. Pada tabel 4.4.2 Daftar Sidik Ragam Sampel Bolu Pandan dapat diketahui bahwa Fhitung untuk sampel lebih kecil dari Ftabel (FhitungFtabel) yaitu 2,561>1,71. Hal tersebut menunjukkan bahwa dari segi panelis H0 ditolak, sehingga untuk parameter overall ada perbedaan nyata pada panelis. Oleh karena itu, pengujian tersebut harus dilanjutkan dengan Uji Duncan atau Duncan’s Multiple Range Test pada ragam
sampel untuk mengetahui sampel mana yang menghasilkan perbedaan yang nyata diantara sampel-sampel yang lain. Tabel 4.4.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya A B C Jumlah Butir Telur 10 butir 6 butir 8 butir Skor Contoh 120 138 117 Rata-rata Contoh 4,444 5,111 4,333 Urutan Skor 2 3 1 Pada tabel 4.4.3 Nilai Rata-rata dari Contoh Nilai Jumlah Telur Menurut Besarnya menunjukkan nilai dengan penambahan telur yang berbeda pada setiap sampel. Pada sampel A bolu pandan yang menggunakan 10 butir telur memiliki skor penilaian 120 dengan rata-rata 4,44. Untuk sampel B bolu pandan dengan 6 butir telur mendapat skor penilaian 138 dengan rata-rata 5,111. Sedangkan untuk sampel C bolu pandan yang menggunakan 8 butir telur mendapat skor yang lebih rendah dari sampel A dan B yaitu 117 dengan rata-rata 4,333. Nilai rata-rata dari semua sampel menunjukkan intensitas yang ditunjukkan oleh panelis. Semakin besar nilai skor maka intensitas secara keseluruhan (overall) semakin lebih buruk dari sampel baku. Dari data tersebut menunjukkan bahwa secara keseluruhan (overall), sampel C dengan kode 861 dan sampel A dengan kode 128 dianggap agak lebih baik dari sampel baku (R), sedangkan sampel B dengan kode 212 dianggap sama dengan sampel baku (R). Urutan penilaian terbaik hingga terburuk secara keseluruhan (overall) pada ketiga sampel adalah sampel C, sampel A dan sampel B. Hal ini berarti dapat diketahui bahwa penggunaan 8 dan 10 butir telur secara keseluruhan (overall) menghasilkan penilaian yang agak lebih baik dari sampel baku. Sedangkan untuk penggunaan 6 butir telur secara keseluruhan (overall) menghasilkan penilaian yang agak lebih baik dari sampel baku yang menggunakan 12 butir telur.
Tabel 4.4.4 Nilai Rentangan Nyata Terdekat (Rp) P 2 3 Ranges (5%) 2,83 2,98 LSR 0,724 0,763 Untuk memperoleh rentangan nyata terdekat (Least Significant Ranges) dapat dicari dengan menggunakan tabel Duncan’s Multiple Range Test dengan nilai range untuk nilai tengah 2 dan 3 pada tingkat probabilitas 5%. Nilai tengah 2 memiliki nilai 2,83 dan nilai tengah 3 memiliki nilai 2,98. Setelah itu kita dapat mencari nilai rentang nyata (LSR) dengan mengalikan nilai tadi dengan standar error (SE). Standar error didapat dengan membagi nilai jumlah kuadrat error dengan jumlah respon untuk tiap sampel kemudian dikuadratkan. Dari perhitungan diperoleh SE rata-rata adalah sebesar 0,256. Setelah itu barulah dapat dihitung nilai Least Significant Ranges (LSR) berturut-turut sebesar 0,724 dan 0,763. Selisih antara nilai rata-rata contoh kemudian dibandingkan dengan Least Significant Ranges (LSR), rata-rata sampel pada segi rasa tersebut dinotasikan dalam persamaan: A−C=4,444−4,333=0,111< 0,763 ( tidak berbeda nyata ) A−B=4,444−5,111=−0,667<0,724 ( tidak berbeda nyata ) B−C=5,111−4,333=0,778> 0,724 ( berbeda nyata ) Dari data diatas dapat diketahui bahwa sampel A tidak berbeda nyata dengan sampel C, menunjukkan bahwa bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir secara overall tidak menghasilkan perbedaan yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan dengan jumlah telur 8 butir. Begitu pula sampel A dengan sampel B. Sampel A tidak berbeda nyata dengan sampel B, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 10 butir secara
overall
tidak
menghasilkan
perbedaan
yang
nyata
jika
dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 6 butir. Berbeda dengan selisih B dan C yang menghasilkan perbedaan yang nyata, yang artinya bolu pandan dengan jumlah telur 6 butir secara overall menghasilkan
perbedaan yang nyata jika dibandingkan dengan bolu pandan jumlah telur 8 butir. E. Kesimpulan Kesimpulan yang didapat dari praktikum acara IV Uji Perbandingan Jamak (Multiple Comparison Test) ini antara lain: 1. Uji perbandingan jamak adalah uji dengan menggunakan satu sampel baku sebagai pembanding dan dua atau lebih sampel uji untuk dievaluasi seberapa berbeda dengan sampel baku. 2. Sampel yang digunakan pada uji perbandingan jamak adalah bolu pandan dengan perbedaan pada pemberian jumlah telur kedalamnya. Sampel pertama dengan kode 128 berisi 10 butir telur, pada sampel kedua dengan kode 212 berisi 6 butir telur, sampel ketiga dengan kode 861 berisi 8 butir telur dan sampel sebagai sampel baku (R) berisi 12 butir telur. 3. Pada parameter warna, urutan sampel dengan penilaian terbaik hingga terburuk adalah sampel 128, sampel 861 dan sampel 212. 4. Pada parameter rasa, urutan sampel dengan penilaian terbaik hingga terburuk adalah sampel 861, sampel 212 dan sampel 128. 5. Pada parameter rasa, urutan sampel dengan penilaian terbaik hingga terburuk adalah sampel 212, sampel 861 dan yang terakhir sampel 128. 6. Pada parameter tekstur, urutan sampel dengan penilaian terbaik hingga terburuk adalah sampel 128, sampel 861 dan sampel 212. 7. Pada parameter overall, urutan sampel dengan penilaian terbaik hingga terburuk adalah sampel 861, sampel 128 dan sampel 212. 8. Untuk semua parameter (warna, rasa, aroma, dan overall) tidak terdapat perbedaan yang nyata antarsampel bolu pandan, karena selisih antara nilai rata-rata contoh yang didapat lebih kecil dari nilai Least Significant Ranges (LSR).
DAFTAR PUSTAKA Budijanto, Slamet. dkk. 2010. Penentuan Umur Simpan Seasoning menggunakan Metode Accelerated Shelf-Life Testing (A SLT) dengan Pendekatan Kadar Air Kritis. Jurnal Teknologi Pertanian, Vol.11 (2): 71 – 77. Darmawan, Deni. 2013. Metode Penelitian Kuantitatif. Bandung. PT Remaja Rosdakarya. Faisal, Sanapiah. 1981. Dasar dan Teknik Menyusun Angket. Surabaya. Usaha Nasional. Holm, Sture. 1979. A Simple Sequentially Rejective Multiple Test Procedure. Jurnal Scand J Statist 6: 65-70, 1979. Chalmers University of Technology, Goteborg. Kosoemawardani, Dyah. 2007. Analisis Sensori Rusip dari Sungai Liat – Bangka. Jurnal Teknologi dan Industri Hasil Pertanian, Vol.12 (2): 36-44. Le, M.T., et al. 2012. Question on IPM: A Case Study on Lemon Juice. Journal of Integrating on Sensory Evalusation, Vol.1 (1): 29-37. Mariyani, Neny. 2008. Studi Pembuatan Mie Kering Berbahan Baku Tepung Singkong dan Mocal (Modified Cassava Flour). Jurnal Sains Terapan, Vol.1 (3): 1-8. Salehifar, M. Shahedi, M. 2007. Effects of Oat Flour on Dough Rheology, Texture and Organoleptic Properties of Taftoon Breads. Jurnal Agric. Sci. Technol. (2007) Vol. 9: 227-234. Islamic Republic of Iran. Setyaningsih, Dwi., Anton Apriyantono dan Maya Puspita Sari. 2010. Analisa Sensori untuk Industri Pangan dan Agro. Bogor. IPB Press. Szczesniak, Alina Surmacka. 2002. Texture is a Sensory Property. Food Quality and Preference, Vol.13 (1): 215–225.
LAMPIRAN 1. Perhitungan Tabulasi Data Penilaian Warna 4662 217156 Faktor Koreksi(FK )= = =2680,938 ( 27 ) (3) 81 2
2
2
113 + 206 +147 JK Sampel= −2680,938=164,025 27
JK Panelis=
JK Total=( 5 2+ 4 2+ …+4 2+ 32 )−2689,938=301,062
JKE=301,062−164,025−86,395=50,642
df sampel=3−1=2
df panelis=27−1=26
df error=2 x 26=52
df total=2+26+52=80
JKR Sampel=
164,025 =82,012 2
JKR Panelis=
86,395 =3,323 26
JKR Error=
Fhitung Sampel=
2
2
2
2
15 +17 + … …+18 +15 −2680,938=86,395 3
50,642 =0,974 52 82,012 =84,21160742 0,974
3,322887 =3,412 0,974
Fhitung Panelis=
Standar Error (SE)=
Nilai LSR ( p=2 )=2,83 x 0,189=0,537
Nilai LSR ( p=3 )=2,98 x 0,189=0,566
A−C=4,185−5,444=−1,259<0,566 ( tidak berbeda nyata )
A−B=4,185−7,630=−3,445<0,537 ( tidak berbeda nyata )
B−C=7,630−5,444=2,186 >0,537(berbeda nyata)
√
0,974 27
= 0,189
2. Perhitungan Tabulasi Data Penilaian Rasa 3912 152881 Faktor Koreksi(FK )= = =1887,420 ( 27 )( 3 ) 81
JK Sampel=
136 2+134 2+ 1212 −1887,420=4,914 27
JK Panelis=
14 2+ 112 +… …+182 +72 −1887,420=136,247 3
JK Total=( 62+ 62 +…+ 42 +22 ) −1887,420=275,580
JKE=275,580−4,914−136,247=134,420
df sampel=3−1=2
df panelis=27−1=26
df error=2 x 26=52
df total=2+26+52=80
JKR Sampel=
4,914 =2,457 2
JKR Panelis=
136,247 =5,240 26
JKR Error=
Fhitung Sampel=
2,457 =0,950 2,585
Fhitung Panelis=
5,240 =2,028 2,585
Standar Error ( SE)=
Nilai LSR ( p=2 )=2,83 x 0,309=0,876
Nilai LSR ( p=3 )=2,98 x 0,309=0,922
A−C=5,037−4,481=0,556<0,922 ( tidak berbeda nyata )
A−B=5,037−4,963=0,074<0,876( tidak berbeda nyata)
B−C=4,963−4,481=0,482<0,876(tidak berbeda nyata)
134,420 =2,585 52
√
2,585 27
= 0,309
3. Perhitungan Tabulasi Data Penilaian Aroma 3592 128881 Faktor Koreksi(FK )= = =1591,123 ( 27 )( 3 ) 81
JK Sampel=
1252 +117 2+ 1172 −1591,123=1,581 27
JK Panelis=
102 +17 2+ … …+132 +82 −1591,123=127,877 3
JK Total=( 4 2+5 2+ …+32 +62 ) −1591,123=231,877
JKE=231,877−1,581−127,877=102,419
df sampel=3−1=2
df panelis=27−1=26
df error=2 x 26=52
df total=2+26+52=80
JKR Sampel=
1,581 =0,791 2
JKR Panelis=
127,877 =4,918 26
JKR Error=
Fhitung Sampel=
0,791 =0,402 1,970
Fhitung Panelis=
4,918 =2,496 1,970
Standar Error (SE)=
102,419 =1,970 52
√
1,970 27
= 0,270
Nilai LSR ( p=2 )=2,83 x 0,270=0,764
Nilai LSR ( p=3 )=2,98 x 0,270=0,805
A−C=4,630−4,333=0,297<0,805 ( tidak berbeda nyata )
A−B=4,630−4,333=0,297<0,764 (tidak berbeda nyata )
B−C=4,333−4,333=0< 0,764 ( tidak berbeda nyata )
4. Perhitungan Tabulasi Data Penilaian Overall 2 375 140625 Faktor Koreksi(FK )= ( 27 )( 3 ) = 81 =1736,111
JK Sampel=
1202 +1382 +117 2 −1736,111=9,556 27
JK Panelis=
9 2+19 2+ … …+172 +62 −1736,111=117,556 3
JK Total=( 4 2+5 2+ …+32 +62 ) −1736,111=218,889
JKE=218,889−9,556−117,556=91,777
df sampel=3−1=2
df panelis=27−1=26
df error=2 x 26=52
df total=2+26+52=80
JKR Sampel=
9,556 =4,778 2
117,556 =4,521 26
JKR Panelis=
JKR Error=
Fhitung Sampel=
4,778 =2,707 1,765
Fhitung Panelis=
4,521 =2,561 1,765
Standar Error (SE)=
Nilai LSR ( p=2 )=2,83 x 0,256=0,724
Nilai LSR ( p=3 )=2,98 x 0,256=0,763
A−C=4,444−4,333=0,111< 0,763 ( tidak berbeda nyata )
A−B=4,444−5,111=−0,667<0,724 ( tidak berbeda nyata )
91,777 =1,765 52
√
1,765 27
= 0,256
B−C=5,111−4,333=0,778> 0,724 ( berbeda nyata )
