4. HASIL DAN PEMBAHASAAN
4.2. Pembahasan
Hasil rancang bangun instrumen pendeteksi kadar air rumput laut berbasis mikrokontroler memiliki kelebihan dan kekurangan bila dilihat dari segi desain instrumen. Dimana kelebihan instrumen terlihat pada ukuran yang sederhana dan mudah penggunaannya, efisien dari segi biaya dan instrumen mempergunakan sensor berbasis semikonduktor dengan keakuratan cukup baik. Instrumen ini di desain dengan ukuran kecil sehingga mudah dibawa, dengan tujuan agar para petani rumput laut berada di lapang bisa mengetahui secara langsung akan nilai kadar air rumput laut kering. Bila membahas dari segi kekurangan instrumen banyak hal yang perlu ditambahkan, diantaranya bahan dasar casing instrumen masih bisa terpengaruh faktor luar, kesulitan akan alat pembanding, dan perlu untuk pengkalibrasian ulang pada sensor RH.
Penggunaan dari sensor RH kapasitif ini sensor memiliki keunggulan dalam pengukuran dengan nilai rentang dari 0% hingga 100%, bila perubahan konstanta di elektrik hampir proposional terhadap RH pada lingkungan. Sensor bisa terjadi suatu perubahan kapasitansi 0,2 hingga 0,5 pF untuk setiap perubahan 1% RH.
Pencarian korelasi antara kadar air bahan terhadap kelembaban relatif (RH), perlu diperhatikan akan pengaruh sifat-sifat fisik (misalnya pengeringan), dan faktor lingkungan luar yang mempengaruhi kedua parameter dalam pengukuran.
4.2.1. Model pendugaan korelasi kadar air dan kelembaban relatif
Perolehan data hasil pengukuran baik dari skala laboratorium maupun dari skala lapang, diolah dengan perumusan dasar statistik untuk melihat kedekatan antara kedua parameter. Tujuan utama untuk pencarian model pendugaan korelasi adalah agar bisa pengkalibrasian ulang pada sensor RH instrumen. Pada grafik di bawah Gambar 31, merupakan hasil pencarian model-model pendugaan korelasi antara kadar air (%) sebenarnya terhadap nilai RH di instrumen, dimana dengan pendekatan secara linear, eksponensial, dan logaritmik.
Hasil pengukuran untuk ketiga perlakuan akan di korelasikan terhadap hasil kadar air (%) sebenarnya. Berikut ini pencarian model pendugaan korelasi pada perlakuan pengeringan terbuka, dengan pendekatan secara linear, logaritmik dan pendekatan secara logaritmik.
Gambar 31. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan linear pada klasifikasi perlakuan terbuka.
Gambar 32. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan eksponensial pada klasifikasi perlakuan terbuka.
Gambar 33. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan logaritmik pada klasifikasi perlakuan terbuka.
Grafik di atas merupakan hasil perbandingan antara kadar air (%) rumput laut sebenarnya dengan nilai RH instrumen. Dilihat dari kedekatan secara linear pada Gambar 31, diperoleh parsamaan Y= 0,482x+22,79 dengan nilai koefisien determinasi 0,008. Artinya kedekatan secara linear merupakan hasil yang terbaik selama pengukuran dan ada kemungkinan untuk membuktikan adanya korelasi antara kadar air dan kelembaban relatif (RH).
Bila pendekatan secara eksponensial pada Gambar 32, diperoleh suatu persamaan Y= 34,44e0,004x dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,001. Hal ini dapat diduga bahwa nilai determinasi secara eksponensial belum mewakili dari korelasi kedua parameter. Sedangkan pendekatan logaritmik pada Gambar 33, didapatkan persamaan Y=25,15ln(x)-50,78 dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,005 sama halnya dengan pendekatan eksponensial masih belum cukup untuk pencarian model pendugaan korelasi dari kedua parameter.
Hasil dari ketiga model pendekatan diatas, dilihat dari perbedaan koefisien determinasi, ternyata hubungan antara kadar air dan RH menggunakan pendekatan secara linear lebih mewakili, terlihat bahwa koefisien determinasi cukup lebih tinggi dibanding lainnya yaitu sebesar 0,008. Hal ini dapat menjelaskan bahwa hubungan antara nilai parameter kadar air dengan parameter kelembaban relatif (RH) dapat dikatakan bersifat linear.
Berikut ini pada Gambar 34, 35, dan 36, merupakan grafik hasil pencarian model pendugaan korelasi dari perlakuan pengeringan semi vakum, baik dengan pendekatan secara linear, eksponensial dan logaritmik.
Gambar 34. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan linear pada klasifikasi perlakuan semi vakum.
Gambar 35. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan eksponensial pada klasifikasi perlakuan semi vakum.
Gambar 36. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan logaritmik pada klasifikasi perlakuan semi vakum.
Pada Gambar 34, merupakan grafik hasil pendekatan secara linear dimana diperoleh suatu persamaan Y=2,325x-84,17, dengan nilai koefisien determinasi 0,176, sedangakan untuk pendekatan ekponensial Gambar 35, diperoleh suatu persamaan Y=6,168e0,036xdan nilai koefisien determinasi yaitu 0,165. Pada Gambar 36, dengan pendekatan logaritmik didapatkan persamaan Y= 150,1ln(x )-559,6 dan nilai koefisien determinasinya yaitu 0,171.
Hasil dari ketiga model pendekatan diatas, dapat dilihat perbedaan nilai koefisien determinasi. Ternyata hubungan antara kadar air dan kelembaban relatif (RH) instrumen dengan pendekatan secara linear lebih bisa mewakili, terlihat dari nilai koefisien determinasi lebih tinggi yaitu sebesar 0,176. Hal ini dapat diduga bahwa sedikit kemungkinan faktor lingkungan luar mempengaruhi dari perlakuan pengeringan semi vakum seperti halnya angin, cuaca, maupun dengan adanya mikroorganisme yang menempel pada rumput laut kering asin. Sehingga tidak memicu akan kinerja sensor RH instrumen selama pengukuran.
Berikut ini pada Gambar 37, 38, dan 39, merupakan grafik hasil pencarian model-model pendugaan korelasi dari perlakuan pengeringan vakum, dimana dengan pendekatan secara linear, eksponensial dan logaritmik.
Gambar 37. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan linear pada klasifikasi perlakuan vakum.
Gambar 38. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan eksponensial pada klasifikasi perlakuan vakum.
Gambar 39. Grafik korelasi kadar air dan RH alat dengan pendekatan logaritmik pada klasifikasi perlakuan vakum.
Pada Gambar 37, merupakan perlakuan pengeringan secara vakum dengan mempergunakan pendekatan secara linear diperoleh persamaan Y=0,321x+41,24 dengan koefisien determinasi yaitu 0,004. Pada Gambar 38, dengan pendekatan secara eksponensial didapatkan persamaan Y=49,10e 0,002x dengan nilai koefisien determinasi sebesar 0,000. Hasil pendekatan secara logaritmik pada Gambar 39, diperoleh suatu persamaan Y=15,78ln(x)-3,792 dengan koefisien determinasi sebesar 0,002.
Hasil pencarian model pendugaan korelasi dari perlakuan pengeringan secara vakum, yang lebih mewakili kedekatan hubungan antara kedua parameter adalah pendekatan secara linear, terlihat dari nilai koefisien determinasi lebih tinggi sebesar 0,004. Adanya kemungkinan yang terlihat menjelaskan bahwa dari perlakuan secara vakum sedikit akan pengaruh faktor lingkungan luar dan memicu untuk meningkatkan keakuratan pendeteksian oleh sensor RH.
Pada referensi penelitian ini menurut Brooker et al. (1981) dan Winarno (1997), menyatakan bahwa bentuk proses sorpsi isotermis dari bidang pertanian untuk varietas biji-bijian pada umumnya berbentuk grafik sigmoid (berbentuk S). Setelah hasil pencarian model-model pendugaan korelasi dari ketiga perlakuan pengeringan rumput laut pada kenyataannya hasil tidak sesuai dengan harapan, karena sesungguhnya data hasil penelitian ini telah menggambarkan dari petunjuk buku panduan ilmiah yang sudah teruji hasilnya.