Fajarina Budiantari1), Yandra Arkeman2), Julia Kantasubrata3)
1) Staf pada Pusat Akreditasi Laboratorium dan Lembaga Inspeksi, BSN 2) Staf pengajar Fakultas Teknologi Pertanian, IPB 3) Peneliti pada Pusat Kimia LIPI, Bandung
Abstrak
Uji profisiensi adalah uji banding antar laboratorium. Sampel yang sama dapat mempunyai data hasil analisis yang berbeda apabila dianalisis pada beberapa laboratorium yang berbeda. Perbedaan hasil pengujian yang cukup besar dapat menimbulkan keraguan dalam mengambil suatu keputusan atau kesimpulan. Untuk mengetahui unjuk kerja laboratorium dan meningkatkan kinerja laboratorium dapat dilakukan uji profisiensi. Evaluasi hasil uji profisiensi yang berbeda dapat menyebabkan interpretasi hasil uji profisiensi yang berbeda pula. Hal ini berarti berpengaruh pula bagi penilaian kinerja laboratorium peserta. Penelitian ini bertujuan menganalisis beberapa metode evaluasi hasil uji banding (Metode 1: seleksi data Grubbs 1 kali kemudian terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-Score; Metode 2: seleksi data Grubbs berulang kali sampai tidak ada lagi data yg keluar, kemudian terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-Score; Metode 3: langsung Robust Z-Score). Selain itu dalam makalah ini akan dinalisis juga jenis metode pen gujian yang digunakan oleh peserta uji profisiensi. Data yang digunakan adalah data hasil uji banding yang dikoordinasikan oleh Komite Akreditasi Nasional (KAN) tahun 2011 untuk komoditi kakao bubuk dan saus cabe. Hasil penelitian menunjukkan perbedaaan ketiga metode evaluasi hasil uji tersebut. Hasil kinerja laboratorium peserta yang menggunakan metode pengujian Standar Nasional Indonesia (SNI) cukup memuaskan.
Kata kunci: uji profisiensi, Z-score, SNI
Abstract
Proficiency testing was inter laboratory comparisons. The same sample could have different test results when tested in some different laboratories. To find out and improve the performance of laboratories, proficiency testing can be done. Different evaluation of test results from participant laboratories could make different interpretations of the proficiency testing, which means it can also affect the assessment of the participant laboratories. The aims of this research are 1) to analyze some evaluation methods of test results (Method 1: one round data selection by Grubbs and the rest of the data is calculated by Robust Z-Score; Method 2: data selection by Grubbs several times until no more data can be excluded and the rest data is calculated by Robust Z-score; Method 3: direct calculation by Robust Z-Score; Method 4: calculation by reference value) 2) to identify the testing methods used by the participant laboratories. The data used are the results of proficiency testing which were coordinated by the National Accreditation Committee (KAN) in 2011 for the commodities of cocoa powder and chili sauce. The results show differences in the three methods of evaluation the
test results. The assessment of participant laboratories using National Standard of Indonesia (
1. PENDAHULUAN
SNI) are quite satisfactory.
Keywords: proficiency testing, Z-score, SNI
1.1 Latar Belakang
Faktor yang memegang peranan penting dalam agroindustri adalah mutu produk. SaSallaahh ssaattuu ccaarraa uunnttuukk mmeennggeettaahhuuii mmuuttuu pprroodduukk aaggrrooiinndduussttrrii aaddaallaahh ddeennggaann m meenngguujjii prproodduukk tteerrsseebbuutt.. KeKeaabbssaahhaann hahassiill ujujii lalabboorraattoorriiuumm uunnttuukk memennggeettaahhuuii zazatt-- z zaatt yyaanngg adadaa ddii dadallaamm pprroodduukk agagrrooiinndduussttrrii ssaannggaatt pepennttiinngg kakarreennaa mmeellaalluuii ddaattaa y yaanngg hhaannddaall,, mmuuttuu ssuuaattuu pprroodduukk ddaappaatt ddiikkeettaahhuuii..
Permasalahan yang sering terjadi adalah ketika dilakukan pengujian produk agroindustri di Indonesia, suatu analit berupa kontaminan tidak terdeteksi keberadaannya, atau kalaupun dapat terdeteksi dengan kuantitas yang sangat kecil. Namun demikian ketika tiba di negara pengimpor dan kemudian dilakukan pengujian ulang, ternyata keberadaan analit tersebut dapat terdeteksi, kadangkala dengan jumlah yang cukup besar.
Produk agroindustri untuk konsumsi manusia dikategorikan sebagai produk kompleks. Data dari produk inilah yang seringkali menimbulkan masalah dalam perdagangan ekspor-impor karena adanya perbedaan data antara hasil pengujian laboratorium di negara pengekspor dan negara pengimpor. Inilah yang disebut sebagai hambatan teknis perdagangan atau technical barrier to trade (TBT). Untuk mengatasi hal ini dan juga untuk menghindari dilakukannya duplikasi pengujian laboratorium diperlukan adanya saling pengakuan akan hasil pengujian laboratorium baik dari pihak pengekspor maupun dari pihak pengimpor. Saling pengakuan akan hasil pengujian ini merupakan faktor penting untuk memfasilitasi perdagangan internasional, khususnya untuk produk makanan. Saling pengakuan ini hanya bisa didapatkan bila hasil pengujian dari laboratorium yang terbukti kompeten dapat memenuhi kriteria yang berlaku secara internasional.
S Seellaammaa ininii ssaallaahh sasattuu jjaammiinnaann mumuttuu hahassiill ppeenngguujjiiaann yyaanngg ddiillaakkuukkaann ololeehh l laabboorraattoorriiuumm yayanngg didiaakkrreeddiittaassii oolleehh KoKommiittee AkAkrreeddiittaassii NNaassiioonnaall (K(KAANN)) aaddaallaahh d deennggaann memellaakkssaannaakkaann uujjii babannddiinngg ananttaarr lalabboorraattoorriiuumm ((uujjii prprooffiissiieennssii)).. Pendekatan yang sering digunakan sampai saat ini dalam menganalisis hasil uji profisiensi melalui nilai konsensus hasil uji dari laboratorim penguji yang mengikuti uji profisiensi. Pendekatan ini memiliki beberapa kelemahan, antara lain apabila hasil uji terlalu beragam ataupun pada pengujian terjadi kesalahan jamak, maka kesimpulan dengan pendekatan ini menjadi sangat bias, dan kadangkala mengarah pada kesalahan.
Evaluasi hasil uji yang berbeda dapat menyebabkan interpretasi hasil uji profisiensi yang berbeda pula. Perbedaan pelaksanaan teknik evaluasi yang digunakan dapat mempengaruhi hasil, yang berarti berpengaruh pula terhadap penilaian terhadap laboratorium peserta.
1.2. Perumusan Masalah
Menelaah beberapa metode evaluasi hasil uji yang digunakan dalam uji profisiensi antar laboratorium dan menganalisis unjuk kerja metode pengujian peserta.
1.3. Tujuan Penelitian
2. Menganalisis metode pengujian peserta.
2. METODOLOGI
Data yang digunakan adalah hasil uji profisiensi yang dikoordinasikan oleh Komite Akreditasi Nasional (KAN) selama tahun 2011. Dilakukan beberapa metode evaluasi hasil uji :
a. Metode evaluasi hasil uji 1 : dilakukan seleksi Grubbs 1 kali saja, kemudian
terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-Score.
b. Metode evaluasi hasil uji 2: dilakukan seleksi Grubbs berulang kali, sampai
tidak ada lagi data yg keluar, kemudian terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-Score.
c. Metode evaluasi hasil uji 3: dilakukan evaluasi langsung menggunakan cara
perhitungan Robust Z-Score (ISO, 2005; ISO, 2010; IUPAC, 2006).
Hasil dari evaluasi tersebut dianalisis. Kemudian dilakukan analisis pula terhadap laboratorium yang menggunakan metode pengujian SNI.
Dalam penelitian kali ini akan dibatasi pada tiga produk agroindustri, yaitu: 1. Kakao bubuk/cocoa powder (parameter : kadmium, kadar air, lemak,
kehalusan mesh).
2. Saus cabe (parameter: pengawet : kalium sorbat, natrium benzoat; pemanis: sakarin; jumlah padatan terlarut)
2.1 Uji Seleksi Data Grubbs
IUPAC (2006) dan Pedro R et al. (2007) menyatakan bahwa uji seleksi Grubbs digunakan untuk menentukan apakah observasi data terbesar dan terkecil pada kumpulan data adalah termasuk outlier.
Dalam uji Grubbs harus dilakukan langkah-langkah perhitungan berikut ini: - Data diurut dari mulai yang terkecil hingga yang terbesar (x1, x2, .... xn
- Nilai G hasil perhitungan dibandingkan terhadap nilai kritis Grubbs yang diberikan pada Tabel Grubbs (G
). tabel
- Apabila nilai G
).
hasil perhitungan lebih besar daripada G tabel - Rumus untuk perhitungan Grubbs terdiri dari 3 : G
, maka data yang dicurigai dibuang (outlier).
1, G2, G3
- Rumus dipilih berdasarkan posisi data pada kumpulan data yang sedang diuji. .
Rumus Grubbs untuk G1, G2 dan G3
s2
n- 2 = variansi dari sem ua dat a, t anpa mengikut sert akan
2 dat a t erendah at au 2 dat a t ert inggi
s = St andar Deviasi dari sem ua dat a X = Har ga r at a-r at a
Xi= Dat a yang dicurigai out lier
Xn= Dat a t ert inggi
X1= Dat a t er endah
G1( t er end ah t / t er t ing gi) =
x - xi
s
G2=
Xn– X1
s
G3 p asang an dat a t er en dah = 1 - [( n – 3) s2n- 2 / ( n- 1) s2]
G3 p asang an dat a t er t in ggi= 1 - [( n – 3) s2n- 2 / ( n- 1) s2]
:
Digunakan rumus G1 adalah apabila diduga satu data terkecil atau satu data terbesar outlier. Digunakan rumus G2 adalah apabila diduga satu data terkecil dan
satu data terbesar outlier. Digunakan rumus G3 adalah apabila diduga dua data terkecil atau dua data terbesar outlier.
2.2 Pendekatan nilai ketetapan konsensus dari laboratorium penguji yang mengikuti uji profisiensi (Robust Z-Score)
ISO (2005) dan Edelgard et al (2000) menyatakan bahwa Z-score adalah perbandingan antara estimasi bias dan nilai target standar deviasi. Terdapat beberapa estimasi yang dapat digunakan untuk nilai target tersebut. ISO (2010) dan Pedro R et al (2007) menyatakan bahwa Z-score adalah sebuah indikator kinerja dari setiap peserta uji profisiensi, tergantung pada interpretasinya, ditunjukkan sebagai memuaskan (satisfactory), diperingatkan (questionable) atau tidak memuaskan (outlier).
Data duplo hasil analisis yang dikirimkan oleh setiap laboratorium dihitung secara statistika menggunakan metode perhitungan statistika Robust Z-Score. Parameter yang dihitung disini adalah ZBi, between laboratories Z-score.
Untuk menghitung ZBi , mula-mula dihitung Si dengan rumus berikut ini: Si = (Ai + Bi)/√2
Ai dan Bi adalah kedua data duplo hasil analisis. ZBi
S adalah:
i - median (Si) IQR (Si)
IQR x 0,7413 adalah IQR ternormalisasi (n IQR) yang merupakan ukuran dari variabilitas data, yang mirip dengan simpangan baku.
n IQR ≈ SD
IQR yang merupakan singkatan dari interquartile range adalah selisih antara quartile atas dan bawah. Quartile bawah (Q
x 0,7413
1) adalah suatu harga dibawah mana seperempat dari seluruh hasil berada/terletak sedangkan quartile atas (Q3) adalah suatu harga diatas mana seperempat dari seluruh hasil berada.
IQR = Q3 - Q1 n IQR = IQR x 0,7413 Nilai ZBi dapat dikelompokkan kedalam 3 kategori:
a) Laboratorium yang termasuk dalam kategori outlier (tidak memuaskan), apabila laboratorium tersebut memperoleh nilai ZBi yang bukan terletak diantara -3 dan +3.
--3 > ZBi > 3 atau (I ZBi I ≥3 ) Besaran ZBi menggambarkan presisi antara laboratorium.
b) Laboratorium yang termasuk dalam kategori “diperingatkan” (questionable). 2 < I Z I
c) Laboratorium yang kompeten.
< 3 : berarti hasil analisisnya belum termasuk outlier, tetapi sudah dalam batas “diperingatkan” ($).
I Z I
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
≤ 2 : berarti hasil analisisnya memuaskan (ISO, 2010).
3.1 Perbandingan Ketiga Metode Evaluasi Hasil Uji dan Unjuk Kerja
Setelah dilakukan evaluasi hasil uji dengan tiga metode evaluasi hasil uji, dapat direkapitulasi metode evaluasi hasil uji terpilih untuk masing-masing parameter sesuai Tabel 1.
Metode evaluasi hasil uji 1 dan 2 pada parameter pengujian kadar air, kadar lemak, lolos ayakan dari kakao bubuk, dan jumlah padatan terlarut saus cabe menunjukkan hasil yang sama. Hal ini karena dari kumpulan data tersebut hanya dapat dilakukan seleksi data Grubbs satu kali dan pada seleksi Grubbs berikutnya, tidak ada lagi data yang keluar. Metode evaluasi hasil uji 2 relatif memberikan nilai CV Robust yang terkecil dibandingkan metode 1 dan 3.
Tabel 1 Rekapitulasi Statistika Tiga Metode Evaluasi Hasil Uji N
(jumlah data)
Metoda Evaluasi Hasil Uji
Median CV Robust CV Horwitz
Sampel 1 Sampel 2 Sampel 1 Sampel 2 Sampel 1 Sampel 2
