METODE PENELITIAN Pengumpulan Data

Mohammad Affan Fajar Falah, Muhammad Prasetya Kurniawan

Data empat parameter-parameter mutu, baik fisik (berat jenis) maupun kimia (lemak, solid non fat, dan protein) merupakan data lampau yang diambil dari tiga koperasi susu, selanjutnya disebut kelompok A, B, dan C, yang berlokasi di Kabupaten Boyolali pada periode 2016.

Pengolahan Data dan Pembuatan Peta Kendali

Keempat parameter, ditunjukkan pada Tabel 1, merupakan sebagian persyaratan pada SNI 3141.1.2011. Pembuatan peta kendali individu awal dilakukan untuk mendapatkan batas kendali atas dan bawah awal (initial control limits). Setelahnya, data yang berada di luar batas kendali (out of control) dikeluarkan. Batas kendali atas, batas kendali bawah, dan rerata data kemudian direvisi untuk mendapatkan batas kendali atas, batas kendali bawah, dan rerata hasil revisi (revised control limits dan mean value). Peta kendali individu kemudian dibuat menggunakan batas kendali dan nilai rerata hasil revisi dan ditampilkan pada bagian hasil dan pembahasan. Diagram pencar dari setiap kombinasi dua parameter mutu dan kombinasi dengan nilai Rsq>80,0% digunakan sebagai input dalam pembuatan peta kendali multivariat Hotelling-T². Pengolahan data dilakukan menggunakan Minitab Statistical Software versi 19.

Tabel 1.Persyaratan Mutu Fisik dan Kimia mengacu pada SNI 3141.1.2011

Parameter Unit Syarat

Berat jenis (pada suhu 27,5°C) minimum g/ml > 1,0270

Kadar lemak minimum % > 3,0

Kadar bahan kering tanpa lemak (solid non fat) minimum % > 7,8

Kadar protein minimum % > 2,8

HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil plotting keempat parameter mutu fisik dan kimia sampel susu segar pada Gambar 1 menunjukkan korelasi yang kuat pada tiga dari empat parameter mutu yang digunakan. Korelasi positif yang kuat ditemukan antara parameter berat jenis dan solid non-fat (Rsq=82,6%) dan antara parameter kadar solid non-fat dengan kadar protein (Rsq=97,3%). Berat jenis merupakan parameter mutu fisik penting sebagai indikasi apakah suatu sampel susu dicampur dengan air (Anindita & Soyi, 2017; Food and Agriculture (FAO), n.d.), biasanya memiliki nilai 1,0270 g/mL (BSN, 2011). Solid non-fat penyusun susu segar memiliki berat jenis 1,616 g/mL, lebih tinggi dari air dan lemak, masing-masing sebesar 1,000 dan 0,930 g/mL (Food and Agriculture (FAO), n.d.). Hal ini menjelaskan mengapa semakin tinggi kadar solid non-fat suatu sampel susu, semakin tinggi pula berat jenis sampel susu tersebut. Hal tersebut juga menjadi alasan terjadinya korelasi positif antara berat jenis dan kadar protein dalam sampel susu segar. Protein susu segar memiliki berat jenis sebesar 1,3460 g/mL (Department of Agricultural Processing and Food Engineering, n.d.), lebih besar dari air dan lemak. Selain itu, protein merupakan bagian dari solid non-fat, karenanya, semakin tinggi nilai protein, semakin tinggi pula nilai solid non-fat nya.

Sementara itu, korelasi negatif yang sangat lemah teramati antara parameter mutu kadar lemak dengan berat jenis (Rsq=5,0%). Berbeda dengan komponen protein dan solid non-fat yang memiliki berat jenis yang lebih tinggi, diantara komponen penyusun susu segar, lemak merupakan komponen dengan berat jenis yang paling rendah (Food and Agriculture (FAO), n.d.) lebih rendah dari air (Food and Agriculture (FAO), n.d.), menjadikan susu dengan komponen lemak yang tinggi cenderung untuk memiliki berat jenis yang lebih rendah daripada susu dengan komponen lemak yang rendah. Pada parameter-parameter mutu lain, yaitu antara lemak dan solid non-fat dan antara lemak dengan protein, tidak ditemukan korelasi (Rsq<2%).

Diagram pencar juga menunjukkan tidak terdapat pengelompokkan pada data parameter-parameter mutu berdasarkan lokasi pengujian datanya. Sampel dari ketiga kelompok tersebar secara acak dan tidak memiliki kecenderungan berkelompok.

Karenanya, tidak perlu dilakukan stratifikasi lebih lanjut pada data. Menggunakan hasil perhitungan nilai Rsqpada data yang diplotkan di diagram pencar (Gambar 1), pembuatan peta kendali multivariat Hotelling-T² hanya dilakukan pada parameter berat jenis, kadar solid non-fat, dan kadar protein secara simultan, sebagaimana disajikan pada Gambar 2E.

Peta kendali Hotelling-T² merupakan peta kendali multivariat yang dapat digunakan untuk memonitor data yang saling berkorelasi secara simultan (Vargas & Lagos, 2007) dan paling sering digunakan dibandingkan dengan peta kendali multivariat lainnya, yang pada awalnya tidak diketahui distribusi populasinya (Abdul Talib & Munisamy, 2009).

Gambar 1.Diagram Pencar Parameter Mutu Fisik dan Kimia pada Sampel Susu Sapi Segar

Menurut Djekic et al. (2015) and Omar (2014), dibandingkan dengan peta kendali univariat Shewart, peta kendali multivariat memiliki keunggulan karena dapat digunakan secara simultan pada data yang berkorelasi, sebagaimana dilakukan di industri saat ini.

Untuk melihat keunggulan peta kendali multivariat, peta kendali individu, yang merupakan peta kendali univariat juga dilakukan, seperti ditunjukkan pada Gambar 2A-D.

Sebagaimana dijelaskan pada bagian metode, peta kendali individu tersebut dibuat menggunakan nilai rerata dan batas-batas kendali hasil revisi, yang menunjukkan tidak adanya data sampel susu segar yang berada di luar batas kendali setiap parameter mutu.

Sementara pada peta kendali multivariat, terdeteksi empat sampel susu segar yang berada di luar batas kendali, yaitu sampel 46, 59, 133, dan 298.

Lebih lanjut, pada peta kendali individu, diketahui bahwa sebagian besar sampel memiliki nilai parameter mutu fisik dan kimia yang lebih rendah dari persyaratan Standar Nasional Indonesia SNI 3141.1.2011, ditunjukkan dengan nilai rerata yang berada di bawah Batas Spesifikasi Bawah (Lower Specification Limit/ LSL) ditunjukkan pada Gambar 2B-D, kecuali pada parameter kadar lemak, yang nilai reratanya di atas LSL (Gambar 2A).

(A) (B)

(E)

Gambar 2. (A-D) Peta Kendali Individu dan (E) Peta Kendali Multivariat Hotelling T² pada parameter Berat Jenis, Kadar Solid Non-Fat, dan Kadar Protein. Keterangan: Garis merah diikuti nilai pada peta kendali individu (A-D) merupakan batas spesifikasi bawah (Lower Specification Limit/ LSL), mengacu pada SNI 3141.1.2011.

Tabel 2.Hasil Pengujian T²pada Berat Jenis, Solid non-Fat, dan Protein

Sampel ke- Variabel p-value

46 Berat jenis 0,0099

Solid non-fat 0,0000

Protein 0,0000

59 Solid non-fat 0,0000

Protein 0,0004

133 Solid non-fat 0,0000

Protein 0,0000

298 Solid non-fat 0,0000

Protein 0,0000

Tabel 2 menunjukkan secara detil sampel susu segar yang berada di luar batas kendali (UCL=20,8) peta kendali Hotelling-T², variabel-variabelyang terlibat, dan nilai p-value nya. Melihat nilai p-value pada Tabel 2, dari total tiga parameter yang saling berkorelasi, dua parameter dengan nilai p-value paling rendah, yaitu kadar solid non-fat dan kadar protein, kemudian digunakan dalam pembuatan sebuah marginal plot (Gambar 3).

Gambar 3.Marginal Plot Parameter Kadar Protein dan Solid non-Fat Sampel

Marginal plot tersebut secara jelas menunjukkan empat sampel yang berada di luar batas kendali, yaitu sampel 46, 59, 133, dan 298, ditunjukkan dengan outline berwarna merah. Histogram yang menyertai pada marginal plot, menunjukkan distribusi data dari kedua parameter kimia sampel susu segar yang mengikuti distribusi normal dengan kecenderungan nilai kadar solid non-fat dan kadar protein yang rendah.

KESIMPULAN

Peta kendali Hotelling-T² yang merupakan peta kendali multivariat dapat digunakan untuk melakukan pengendalian mutu secara statistik secara simultan pada data tiga parameter mutu susu sapi segar yang saling berkorelasi, yaitu berat jenis, kadar solid non-fat, dan kadar protein. Melengkapi peta kendali multivariat tersebut, peta kendali univariat tetap diperlukan pada data parameter mutu lain yang tidak memiliki korelasi, yaitu kadar lemak.

UCAPAN TERIMA KASIH

Peneliti mengucapkan terima kasih kepada koperasi-koperasi susu yang telah bersedia memberikan data pengujian parameter mutu fisik dan kimia. Peneliti berterima kasih juga kepada Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Gadjah Mada atas dukungan finansial untuk diseminasi hasil penelitian ini.

DAFTAR PUSTAKA

Abdul Talib, M., & Munisamy, S. (2009). The Application of Hotelling’s T2 Control Chart In An Automotive Stamped Parts Manufacturing Plant. 1–26.

Anindita, N. S. dan, & Soyi, D. S. (2017). in Yogyakarta. Jurnal Peternakan Indonesia, 19(2), 96–105.

Bisri, H., & Singgih, M. L. (2018). Improvement of Shewhart Control Chart for Autocorrelated Data in Continuous Production Process. 2018 4th International

Conference on Science and Technology (ICST), 1–6.

https://doi.org/10.1109/ICSTC.2018.8528666

BSN. (2011). SNI 3141.1:2011 Susu segar-Bagian 1: Sapi. Standar Nasional Indonesia, Department of Agricultural Processing and Food Engineering, C. of A. E. and T. (n.d.).1–4.

Propertis of Milk. Retrieved from http://ouat.nic.in/sites/default/files/2-properties_of_milk_dairy_and_food_engineering.pdf

Djekic, I., Miocinovic, J., Pisinov, B., Ivanovic, S., Smigic, N., & Tomasevic, I. (2015).

Jedan pristup u primjeni multivarijantne statističke kontrole procesa u analizi

kvalitete sireva. Mljekarstvo, 65(2), 91–100.

https://doi.org/10.15567/mljekarstvo.2015.0203

Fikri, M., Amrulloh, R., Surjowardojo, P., & Setyowati, E. (2018). Produksi dan Kualitas Susu Peranakan Friesian Holstein pada Pemerahan Pagi dan Sore (Ditinjau dari Uji Berat Jenis, Kadar Lemak, dan Uji Reduktase). Maduranch, 3(2), 69–74.

Food and Agriculture (FAO). (n.d.). Small-Scale Dairy Farming Manual Volume 1 Technology Unit 1 Milk Composition - Part 1. Retrieved from http://www.fao.org/ag/againfo/resources/documents/Dairyman/Dairy/V1U1p1.htm#:

~:text=The specific gravity of milk,and water 1.0 kg%2Flitre.

Miskiyah. (2011). Kajian Standar Nasional Indonesia Susu Cair Di Indonesia. Jurnal Standardisasi, 13(1), 1–7.

Omar, M. (2014). A comparison of some robust bivariate control charts for individual observations. (June).

Vargas, J. A. N., & Lagos, J. C. (2007). Comparison of multivariate control charts for process dispersion. Quality Engineering, 19(3), 191–196.

https://doi.org/10.1080/08982110701477012

Analisis Rantai Pasok Bahan Baku Bagi Industri Pangan Lokal di SumateraB-11 Barat

Dalam dokumen diterbitkan oleh: LPPM Universitas Andalas Industri Pertanian sebagai Pendukung Teknologi Informasi Pembangunan Pertanian Padang, 10 November 2020 (Halaman 186-193)