Saran

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.2 Saran

Disarankan kepada peneliti selanjutnya untuk melakukan analisis kandungan mineral lainnya serta diinformasikan kepada masyarakat bahwa okra hijau maupun okra merah dapat menjadi sumber mineral.

DAFTAR PUSTAKA

Agoes, A. S. (2018). Analisis Kadar Kalsium, Besi, Kalium dan Magnesium pada Kolang-Kaling (Arenga Pinnata Merr) Segar, Direbus dan Setelah Diproses Menjadi Manisan Secara Spektrofotometri Serapan Atom.

Medan: Fakultas Farmasi Universitas Sumatera Utara. Halaman 19-20.

Almatsier, S. (2009). Prinsip Dasar Ilmu Gizi. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama. Halaman 228-229, 233-237, 246-247.

Baliwati, Y. F., Khomsan, A dan Dwiriani, C. M. (2010). Pengantar Pangan dan Gizi. Cetakan III. Jakarta: Penebar Swadaya. Halaman 56.

Costillo, I. J. B., Angelia, M. R. N., Torio, M. A. O. dan Belina-Aldemita, M. D.

(2017). Antihypertensive Property of The Peptic and Chymotryptic Hydrolysates Derived From The Crude Protein Extract of Okra [Abelmoschus esculentus(L.) Moench] Seeds. International Food Research Journal, 24(6): 2586-2592.

Ditjen POM Depkes RI. (1979). Farmakope Indonesia. Cetakan I. Edisi Ketiga.

Jakarta: Departemen Kesehatan RI. Halaman 692.

Ermer, J., dan McB. Miller, J. H. (2005). Method Validation in Pharmaceutical Analysis.A Guide to Best Pratice. Weinheim: Wiley-VCH. Halaman 171.

Etikan, I., Musa, S. A., Alkassim, R. S. (2016). Comparison of Convenience Sampling and Purposive Sampling. American Journal of Theoretical and Applied Statistics. 2016: 5 (1): 1-4.

Gandjar, I. G., dan Rohman, A. (2017). Kimia Farmasi Analisis. Cetakan XVI.

Yogyakarta: Pustaka Pelajar. Halaman 18, 22-23, 298-322.

Gemede, H. F., Ratta, N., Haki, G. D., Woldegiorgis, A. Z., dan Beyene, F.

(2015). Nutritional Quality and Health Benefit of Okra (Abelmoschus esculentus): A Review. Journal Food Processing and Technology: 6: 6.

Harmita. (2004). Petunjuk Pelaksanaan Validasi Metode dan Cara Perhitungannya. Review Artikel Majalah Ilmu Kefarmasian. 1(3): 117-135.

Ikrarwati dan Rokhmah, N. A. (2016). Budidaya Okra dan Kelor dalam Pot.

Jakarta: Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jakarta. Halaman 2-4.

Kumar, D. S., Tony, D. E., Kumar, A. P., Kumar, K. A., Srinivasa Rao, D. B. dan Nadendla, R. (2013). A Review on Abelmoschus esculentus (Okra).

International Research Journal of Pharmaceutical and Applied Sciences (IRJPAS). 3 (4) : 129-132.

Manan, M. H. A. (2009). Membuat Reagan Kimia di Laboratorium. Cetakan III.

Jakarta: Bumi Aksara. Halaman 55.

Roy, A., Shrivastava, S. L., dan Mandal, S. M. (2014). Function Properties of Okra Abelmoschus esculentus L. (Moench): traditional claims and scientific evidences. Mini review : Plant Science Today. 1 (3) : 121-130.

Sudjana. (2002). Metode Statistika. Edisi Keenam. Bandung: Tarsito. Halaman 93, 168.

Vogel, A. I. (1954). Macro and Semimicro Qualitative Inorganic Analysis. Fourth Edition. New York: Longman Group Limited. Halaman 303, 307, 310.

Watson, David G. (2010). Pharmaceutical Analysis: A Textbook for Pharmacy Students and Pharmaceutical Chemists. (2005). Analisis Farmasi: Buku Ajar untuk Mahasiswa Farmasi dan Praktisi Kimia Farmasi. Cetakan 2010. Diterjemahkan oleh: Syarief, W. R. (2007). Jakarta: EGC. Halaman 169-170.

Lampiran 1. Hasil Identifikasi Sampel

Lampiran 2. Gambar Alat

Gambar 1. Spektrofotometer Serapan AtomHitachi Z-2000

Gambar 2. Tanur (Stuart)

Lampiran 3. Bagan Alir Penyiapan Sampel dan Dekstruksi Kering (Okra Hijau) Okra Hijau

Dimasukkan kedalam kurs porselen Diarangkan di atas hot plate

Diabukan dalam tanur dengan temperatur awal 100^◦C dan perlahan – lahan temperatur dinaikkan hingga suhu 500^◦C dengan interval 25^◦C setiap 5 menit

Dilakukan selama 72 jam dan dibiarkan hingga dingin pada desikator

Abu

Dibersihkan dari pengotornya, dicuci bersih lalu dibilas dengan akua demineralisata

Dikeringkan di udara terbuka Dihaluskan dengan blender

Ditimbang teliti 25 g Sampel yang telah halus

Lampiran 4. Bagan Alir Penyiapan Sampel dan Dekstruksi Kering (Okra Merah) Okra Merah

Dimasukkan kedalam kurs porselen Diarangkan di atas hot plate

Diabukan dalam tanur dengan temperatur awal 100^◦C dan perlahan – lahan temperatur dinaikkan hingga suhu 500^◦C dengan interval 25^◦C setiap 5 menit

Dilakukan selama 72 jam dan dibiarkan hingga dingin pada desikator

Abu

Dibersihkan dari pengotornya, dicuci bersih lalu dibilas dengan akua demineralisata

Dikeringkan di udara terbuka Dihaluskan dengan blender

Ditimbang teliti 25 g Sampel yang telah halus

Lampiran 5. Bagan Alir Pembuatan Larutan Sampel, Analisa Kualitatif dan Kuantitatif

Sampel yang telah didestruksi

Dilarutkan dalam 5 ml HNO₃ (1:1)

Dipindahkan ke dalam labu tentukur 100 ml Dipindahkan ke dalam labu tentukur 50 ml, dibiladibila

Dibilas krus porselen sebanyak tiga kali dengan 10 ml akua demineralisata.

Dicukupkan dengan akua demineralisata

Dimasukkan ke dalam botol Larutan sampel

Disaring dengan kertas saring Whatman No.42

Filtrat

Lampiran 5. (Lanjutan)

Lampiran 6. Gambar Okra Hijau, Okra Merah, dan Growth Centre

Gambar 3. Okra Hijau

Gambar 4. Okra Merah

Gambar 5. Tanaman okra hijau

Gambar 6. Tanaman okra merah

Gambar 7. Growth Centre

Lampiran 7. Uji Kualitatif Kalsium, Kalium dan Magnesium

Uji Kualitatif Kalsium Uji Kualitatif Kalium

Gambar 8. Gambar 9.

Uji Kualitatif Magnesium

Gambar 10.

Keterangan :

Gambar 8. Uji kualitatif kalsium dengan pereaksi asam sulfat 1N Gambar 9. Uji kualitatif kalium dengan pereaksi asam pikrat 1%

Sampel Pereaksi Sampel+

Pereaksi

Lampiran 8. Data Kalibrasi Kalsium dengan Spektrofotometer Serapan Atom,

Lampiran 8. (Lanjutan)

r =

∑𝑋𝑌−(∑𝑋)(∑𝑌)/𝑛

[√∑X²− (∑X)²/n] [∑Y²−( ∑Y)²/ n

= 2,9695−(15)(0,8148)/6

√[55−(15)²/6] [0,16037−( 0,8148)^2/ 6

= 0,99968 = 0,9997

Maka persamaan garis regresinya adalah : Y = 0,0532X + 0,0025

Lampiran 9. Data Kalibrasi Kalium dengan Spektrofotometer Serapan Atom,

Lampiran 9. (Lanjutan)

r =

∑𝑋𝑌−(∑𝑋)(∑𝑌)/𝑛

[√∑X²− (∑X)²/n] [∑Y²−( ∑Y)²/ n

= 20,4862−(30)()/6

√220− (30)²/6] [1,9088−( 2,8262)^2/ 6

= 0,9994

Maka persamaan garis regresinya adalah : Y = 0,0907X + 0,0170

Lampiran 10. Data Kalibrasi Magnesium dengan Spektrofotometer Serapan

Lampiran 10. (Lanjutan)

r =

∑𝑋𝑌−(∑𝑋)(∑𝑌)/𝑛

[√∑X²− (∑X)²/n] [∑Y²−( ∑Y)²/ n

= 1,57162−(3,0)(2,1659)/6

√2,2− (3)²/6] [1,12334−( 2,1659)²

= 0,99948 = 0,9995

Maka persamaan garis regresinya adalah : Y = 0,6981X + 0,0119

Lampiran 11. Contoh Perhitungan Kadar Kalsium, Kalium, dan Magnesium Dalam Okra Hijau dan Okra Merah

1. Contoh Perhitungan Kadar Kalsium Okra Hijau Berat sampel segar yang ditimbang = 25,0047 g Absorbansi = 0,1243

Persamaan regresi : Y = 0,0532X + 0,0025

X = 0,1243−0,00258 0,053285

= 2,2841 µg/ml

Kadar Logam (µg/g) = Konsentrasi (µg/ml) x Volume (ml)x Faktor pengenceran Berat Sampel (g)

= 2,28418 µg/ml x 100ml x 50 25,0047 g

= 456,7505 µg/g

= 45,67505 mg/100g

2. Contoh Perhitungan Kadar Kalsium Okra Merah Berat sampel segar yang ditimbang = 25,0019 g Absorbansi = 0,1261

Persamaan regresi : Y = 0,053285X + 0,00258

X = 0,1261−0,00258 0,053285

= 2,3179 µg/ml

Kadar Logam (µg/g) = Konsentrasi (µg/ml) x Volume (ml)x Faktor pengenceran Berat Sampel (g)

= 2,3179 µg/ml x 100ml x 50 25,0019 g

= 463,5572 µg/g

= 46,3557 mg/100g

Lampiran 11. (Lanjutan)

3. Contoh Perhitungan Kadar Kalium Okra Hijau Berat sampel segar yang ditimbang = 25,0047 g Absorbansi = 0,5743

Persamaan regresi : Y = 0,0907X + 0,0170

X = 0,5743−0,0170 0,0907

= 6,1374 µg/ml

Kadar Logam (µg/g) = Konsentrasi (µg/ml) x Volume (ml)x Faktor pengenceran Berat Sampel (g)

= 6,1374 µg/ml x 100ml x 100 25,0047 g

= 2454,5150 µg/g

= 245,4515 mg/100g

4. Contoh Perhitungan Kadar Kalium Okra Merah

Berat sampel segar yang ditimbang = 25,0019 g Absorbansi = 0,5351

Persamaan regresi : Y = 0,0907X + 0,0170

X = 0,5351−0,0170 0,0907

= 5,7056 µg/ml

Kadar Logam (µg/g) = Konsentrasi (µg/ml) x Volume (ml)x Faktor pengenceran Berat Sampel (g)

= 5,7056 µg/ml x 100ml x 100 25,0019 g

= 2282,0941 µg/g

Lampiran 11. (Lanjutan)

5. Contoh Perhitungan Kadar Magnesium dalam Okra Hijau

Berat sampel segar yang ditimbang = 25,0047 g Absorbansi = 0,6259

Persamaan regresi : Y = 0,6981X + 0,0119 X =

0,6259−0,0119

0,6981

= 0,8794 µg/ml

Kadar Logam (µg/g) = Konsentrasi (µg/ml) x Volume (ml)x Faktor pengenceran Berat Sampel (g)

= 0,8794 µg/ml x 100ml x 250 25,0047 g

= 879.3170 µg/g

= 87,9317 mg/100g

6. Contoh Perhitungan Kadar Magnesium Okra Merah

Berat sampel segar yang ditimbang = 25,0019 g Absorbansi = 0,1261

Persamaan regresi : Y = 0,6981X + 0,0119

X = 0,1261−0,0119 0,6981

= 0,7221 µg/ml

Kadar Logam (µg/g) = Konsentrasi (µg/ml) x Volume (ml)x Faktor pengenceran Berat Sampel (g)

= 0,72219 µg/ml x 100ml x 250 25,0019 g

= 722,1434 µg/g

= 72,2143 mg/100g

Lampiran 12. Hasil Analisis Kadar Kalsium, Kalium, dan Magnesium pada

2. Hasil Kadar Kalium pada Okra Hijau Sampel K

Rata-rata 25,0027 229,7836

3. Hasil Kadar Magnesium Okra Hijau Sampel

Rata-rata 25,0027 88,8648

*OH = Okra Hijau

Lampiran 12. (Lanjutan)

1. Hasil Kadar Kalsium pada Okra Merah 25,0031 Sampel

Rata-rata 25,0031 46,5409

2. Hasil Kadar Kalium pada Okra Merah Sampel

Rata-rata 25,0031 229,7836

3. Hasil Kadar Magnesium pada Okra Merah Sampel

Rata-rata 25,0031 71,9074

*OM = Okra Merah

Lampiran 13. Perhitungan Batas Deteksi dan Batas Kuantitasi Kalsium, Kalium, dan Magnesium

1. Perhitungan Batas Deteksi dan Batas Kuantitasi Kalsium Y = 0,0532X + 0,0025

Lampiran 13. (Lanjutan)

2. Perhitungan Batas Deteksi dan Batas Kuantitasi Kalium Y = 0,0907 X + 0,0170

Lampiran 13. (Lanjutan)

3. Perhitungan Batas Deteksi dan Batas Kuantitasi Magnesium Y = 0,6981X + 0,0119

Lampiran 14. Perhitungan Statistik Kadar Kalsium pada Okra Hijau dan Okra Merah

1, Perhitungan statistik kadar kalsium pada Okra Hijau No. Kadar (mg/100g)

(Xi) (Xi – X) (Xi – X)²

1 45,6750 0,2403 0,05774409

2 45,5668 0,1321 0,01745041

3 45,3054 -0,1293 0,01671849

4 45,2660 -0,1687 0,02845969

5 45,6428 0,2081 0,04330561

6 45,1522 -0,2825 0,07980625

∑ 272,6082 0,24348454

X= 45,4347

SD =

√

^{∑(Xi – X)2}_𝑛−1

⁼

√

^0,24348454₅

= 0,2206 mg/100g

Pada interval kepercayaan 99% dengan nilai α = 0,01 dk=5 diperoleh nilai t tabel

= α/ 2, dk = 4,0321.

Data diterima jika thitung ≤ ttabel

t

_hitung =

|

^{𝑋−𝑋̅}

𝑆𝐷/√𝑛

|

t

_hitung1 =

|

^0,2403

0,2206/√6

|

= 2,6700

t

hitung2 =

|

^0,1321

0,2206/√6

|

= 1,4677

Lampiran 14. (Lanjutan)

t

_hitung3 =

|

^-0,1293

0,2206/√6

|

= 1,4366

t

_hitung4 =

|

^−0,1687

0,2206/√6

|

= 1,8744

t

_hitung5 =

|

^0,2081

0,2206/√6

|

^{= 2,3122}

t

_{hitung 6} =

|

^−0,2825

0,2206/√6

|

^{= 3,1388}

Dari hasil perhitungan diatas, didapat semua t hitung < t tabel, maka semua data diterima.

Kadar kalsium pada okra hijau:

µ = X ± (t (α / 2, dk) x SD / √𝑛)

= 45,4347 mg/100g ± (4,0321 x 0,2206 mg/100g / √6 ) = (45,4347 ± 0,3631) mg/100g

Kadar kalsium dalam okra hijau sebenarnya terletak antara:

(45,4347 ± 0,3631) mg/100g

Lampiran 14. (lanjutan)

2. Perhitungan statistik kadar kalsium pada Okra Merah No. Kadar (mg/100g)

(Xi) (Xi – X) (Xi – X)²

1 46,3557 -0,1852 0,03429904

2 46,8432 0,3023 0,09138529

3 46,5797 0,0388 0,00150544

4 46,4614 -0,0795 0,00632025

5 46,3146 -0,2263 0,05121169

6 46,6912 0,1503 0,02259009

∑ 279,2458 0,2073118

X= 46,5409

SD =

√

^{∑(Xi – X)2}_𝑛−1

⁼

√

^0,2073118₅

^{= 0,2036 mg/100g}

Pada interval kepercayaan 99% dengan nilai α = 0,01 dk=5 diperoleh nilai t tabel

= α/ 2, dk = 4,0321.

Data diterima jika

t

hitung

≤ t

_tabel

t

_hitung =

|

^{𝑋−𝑋̅}

𝑆𝐷/√𝑛

|

t

_hitung 1 =

|

^−0,1852

0,2036/√6

|

^{= 2,2286}

t

_hitung 2 =

|

^0,3023

0,2036/√6

|

^{= 3,6377}

Lampiran 14. (Lanjutan)

Lampiran 14. (Lanjutan)

t

_hitung 3 =

|

^0,0388

0,2036/√6

|

^{= 0,4669}

t

_hitung 4 =

|

^−0,0795

0,2036/√6

|

^{= 0,9566}

t

_hitung 5 =

|

^0,2263

0,2036/√6

|

^{= 2,7232}

t

_hitung 6 =

|

^0,1503

0,2036/√6

|

= 1,8086

Dari hasil perhitungan diatas, didapat semua t hitung < t tabel, maka semua data diterima.

Kadar kalsium pada okra merah:

µ = X ± (t (α / 2, dk) x SD / √𝑛)

= 46,5409 mg/100g ± (4,0321 x 0,2036 mg/100g / √6 ) = (46,5409 ± 0,3351) mg/100g

Kadar kalsium dalam okra merah sebenarnya terletak antara:

(46,5409 ± 0,3351) mg/100g

Lampiran 15. Perhitungan Statistik Kadar Kalium pada Okra Hijau dan Okra Merah

1. Perhitungan statistik kadar kalium pada Okra Hijau No. Kadar (mg/100g)

(Xi) (Xi – X) (Xi – X)²

1 245,4515 1,7135 2,93608225

2 244,2855 0,5475 0,29975625

3 242,3099 -1,4281 2,03946961

4 242,7848 -0,9532 0,90859024

5 244,0261 0,2881 0,08300161

6 243.5709 -0,1671 0,02792241

∑ 1462,4284 6,29482237

X= 243,7380

SD =

√

^{∑(Xi – X)2}_𝑛−1

=

√

^6,29482237₅

= 1,1220 mg/100g

Pada interval kepercayaan 99% dengan nilai α = 0,01 dk=5 diperoleh nilai t tabel

= α/ 2, dk = 4,0321.

Data diterima jika

t

_hitung

≤ t

_tabel

t

_hitung =

|

^{𝑋−𝑋̅}

𝑆𝐷/√𝑛

|

t

_hitung 1 =

|

^1,7135

1,1220/√6

|

= 3,7412

t

_hitung 2 =

|

^0,5475

1,1220/√6

|

= 1,1954

Lampiran 15. (Lanjutan)

t

_hitung 3 =

|

^-1,4281

1,1220/√6

|

^{= 3,1181}

t

_hitung 4 =

|

^−0,9532

1,1220 √6

|

^{= 2,0812}

t

_hitung 5 =

|

^0,2881

1,1220/√6

|

^{= 0,6290}

t

_hitung 6 =

|

^−0,1671

1,1220/√6

|

= 0,3648

Dari hasil perhitungan diatas, didapat semua t hitung < t tabel, maka semua data diterima.

Kadar kalium pada okra hijau:

µ = X ± (t (α / 2, dk) x SD / √𝑛)

= 243,7380 mg/100g ± (4,0321 x 1,1220 mg/100g / √6 ) = (243,7380 ± 1,8469) mg/100g

Kadar kalium dalam okra hijau sebenarnya terletak antara:

(243,7380 ± 1,8469) mg/100g

Lampiran 15. (lanjutan)

2. Perhitungan statistik kadar kalium pada Okra Merah No. Kadar (mg/100g)

(Xi) (Xi – X) (Xi – X)²

1 228,2094 -1,5742 2,47810564

2 229.2208 -0,5628 0,31674384

3 230.9352 1,1516 1,32618256

4 230,6423 0,8587 0,73736569

5 229,6457 -0,1379 0,01901641

6 230,0486 0,265 0,070225

∑ 1378,702 4,94763914

X= 229,7836

SD =

√

^{∑(Xi – X)2}_𝑛−1

=

√

^4,94763914₅

= 0,9947 mg/100g

Pada interval kepercayaan 99% dengan nilai α = 0,01 dk=5 diperoleh nilai t tabel

= α/ 2, dk = 4,0321.

Data diterima jika

t

hitung

≤ t

_tabel

t

_hitung =

|

^{𝑋−𝑋̅}

𝑆𝐷/√𝑛

|

t

_hitung 1 =

|

^−1,5742

0,9947/√6

|

^{= 3,8773}

t

_hitung 2 =

|

^−0,5628

0,9947/√6

|

^{= 1,3862}

Lampiran 15. (Lanjutan)

t

_hitung 3 =

|

^1,1516

0,9947/√6

|

= 2,8364

t

_hitung 4 =

|

^0,8587

0,9947/√6

|

= 2,1150

t

_hitung 5 =

|

^−0,1379

0,9947/√6

|

= 0,3396

t

_hitung 6 =

|

^0,265

0,9947/√6

|

= 0,6527

Dari hasil perhitungan diatas, didapat semua t hitung < t tabel, maka semua data diterima.

Kadar kalium pada okra merah:

µ = X ± (t (α / 2, dk) x SD / √𝑛)

= 229,7836 mg/100g ± (4,0321 x 0,9947 mg/100g / √6 ) = (229,7836 ± 1,6373) mg/100g

Kadar kalium dalam okra merah sebenarnya terletak antara:

(229,7836 ± 1,6373) mg/100g

Lampiran 16. Perhitungan Statistik Kadar Magnesium pada Okra Hijau dan Okra Merah

1. Perhitungan statistik kadar magnesium pada Okra Hijau No. Kadar (mg/100g)

(X_i) (X_i – X) (X_i – X)²

1 87,9317 -0,9331 0,87067561

2 89,8451 0,9803 0,96098809

3 87,9999 -0,8649 0,74805201

4 89,3857 0,5209 0,27133681

5 89,0304 0,1656 0,02742336

6 88,9965 0,1317 0,01734489

∑ 2,89582077

X= 243,7380

SD =

√

^{∑(Xi – X)2}_𝑛−1

=

√

^2,89582077₅

= 0,6016 mg/100g

Pada interval kepercayaan 99% dengan nilai α = 0,01 dk=5 diperoleh nilai t tabel

= α/ 2, dk = 4,0321.

Data diterima jika

t

hitung

≤ t

_tabel

t

_hitung =

|

^{𝑋−𝑋̅}

𝑆𝐷/√𝑛

|

t

_hitung 1 =

|

^−0,9331

0,6016/√6

|

= 3,7992

t

_hitung 2 =

|

^0,9803

0,6016/√6

|

^{= 3,9914}

Lampiran 16. (Lanjutan)

t

_hitung 3 =

|

^-0,8649

0,6016/√6

|

= 3,5215

t

_hitung 4 =

|

^0,5209

0,6016/√6

|

= 2,1209

t

_hitung 5 =

|

^0,1656

0,6016/√6

|

^{= 0,6742}

t

_hitung 6 =

|

^0,1317

0,6016/√6

|

^{= 0,5362}

Dari hasil perhitungan diatas, didapat semua t hitung < t tabel, maka semua data diterima.

Kadar magnesium pada okra hijau:

µ = X ± (t (α / 2, dk) x SD / √𝑛)

= 88,8648 mg/100g ± (4,0321 x 0,6016 mg/100g / √6 ) = (88,8648 ± 0,9902) mg/100g

Kadar magnesium dalam okra hijau sebenarnya terletak antara:

(88,8648 ± 0,9902) mg/100g

Lampiran 16. (Lanjutan)

2. Perhitungan statistik kadar magnesium pada Okra Merah No. Kadar (mg/100g)

(Xi) (Xi – X) (Xi – X)²

1 72,2143 0,3069 0,09418761

2 72,0132 0,1058 0,01119364

3 71,8688 -0,0386 0,00148996

4 71,7453 -0,1621 0,02627641

5 71,9653 0,0579 0,00335241

6 71,6379 -0,2695 0,07263025

∑ 0,20913028

X= 243,7380

SD =

√

^{∑(Xi – X)2}_𝑛−1

=

√

^0,20913028₅

= 0,2045 mg/100g

Pada interval kepercayaan 99% dengan nilai α = 0,01 dk=5 diperoleh nilai t tabel

= α/ 2, dk = 4,0321.

Data diterima jika

t

_hitung

≤ t

_tabel

t

_hitung =

|

^{𝑋−𝑋̅}

𝑆𝐷/√𝑛

| 0,0834867755

t

_hitung 1 =

|

^0,3069

0,2045/√6

|

= 3,6798

t

_hitung 2 =

|

^0,1058

0,2045/√6

|

= 1,2685

Lampiran 16. (Lanjutan)

t

_hitung 3 =

|

^-0,0386

0,2045/√6

|

= 0,4628

t

_hitung 4 =

|

^−0,1621

0,2045/√6

|

= 1,9436

t

_hitung 5 =

|

^0,0579

0,2045/√6

|

^{= 0,6942}

t

_hitung 6 =

|

^−0,2695

0,2045/√6

|

^{= 3,2314}

Dari hasil perhitungan diatas, didapat semua t hitung < t tabel, maka semua data diterima.

Kadar magnesium pada okra merah:

µ = X ± (t (α / 2, dk) x SD / √𝑛)

= 71,9074 mg/100g ± (4,0321 x 0,2045 mg/100g / √6 ) = (71,9074 ± 0,3366) mg/100g

Kadar magnesium dalam okra merah sebenarnya terletak antara:

(71,9074 ± 0,3366) mg/100g

Lampiran 17. Recovery Kalsium, Kalium dan Magnesium pada Okra Hijau

1. Hasil uji recovery kalsium setelah ditambahkan larutan baku kalsium

Sampel

Kadar analit sesudah ditambahkan baku

2. Hasil uji recovery kalium setelah ditambahkan larutan baku kalium

Sampel

Kadar analit sesudah ditambahkan baku

Lampiran 17. (Lanjutan)

3. Hasil uji recovery magnesium setelah ditambahkan larutan baku magnesium

Sampel

Kadar Mg dalam sampel (CA)

Kadar bahan baku

(C*A)

Kadar analit sesudah ditambahkan baku (CF)

Persen Recovery

1 88,8648 7,9991 96,6185 96,9321

2 88,8648 7,9991 96,8476 99,7962

3 88,8648 7,9991 96,7044 98,0060

4 88,8648 7,9991 97,0768 102,6615

5 88,8648 7,9991 96,5468 96,0358

6 88,8648 7,9991 96,5755 96,3945

∑ 589,8263

X 98,3043

Lampiran 18. Recovery Kalsium, Kalium dan Magnesium pada Okra Merah

1. Hasil uji recovery kalsium setelah ditambahkan larutan baku kalsium

Sampel

Kadar analit sesudah ditambahkan baku

2. Hasil uji recovery kalium setelah ditambahkan larutan baku kalium

Sampel

Kadar analit sesudah ditambahkan baku

Lampiran 18. (Lanjutan)

3. Hasil uji recovery magnesium setelah ditambahkan larutan baku magnesium

Sampel

Kadar Mg dalam sampel (CA)

Kadar bahan baku

(C*A)

Kadar analit sesudah ditambahkan baku (CF)

Persen Recovery

1 72,9074 5,9992 78,9998 101,5535

2 72,9074 5,9992 78,4699 92,7206

3 72,9074 5,9992 78,8709 99,4049

4 72,9074 5,9992 78,5558 94,1525

5 72,9074 5,9992 79,0571 102,5086

6 72,9074 5,9992 78,9855 101,3151

∑ 591,6552

X 98,6092

Lampiran 19. Contoh Perhitungan Recovery Kalsium, Kalium dan Magnesium pada okra hijau

1. Contoh perhitungan recovery Kalsium

Kadar kalsium dalam sampel sebelum ditambah larutan baku (CA) = 45,4347 mg/100g

Berat sampel rata –rata uji recovery = 25,0027 g Volume yang ditambahkan

=

50 µg/g x 25,0027g

1000 µg/ml

=

^{1,5 ml}

C^*_A

=

Konsentrasi logam yang ditambahkan x Volume yang ditambahkan Berat Sampel

= ^{1000 µg/ml} x 1,5 ml

25,0027 𝑔 = 5,9993 mg/100g Persamaan regresi: Y = 0,0532X+0,0025

Absorbansi (Y) = 0,1398 X = 0,1398−0,0049857

0,05712286

= 2,5750

µ

g/mL

Konsentrasi kalsium setelah ditambah larutan baku = 2,5750 µg/mL Kadar kalsium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (CF) C_F = Konsentrasi x Volume x Faktor Pengenceran

Berat Sampel

= 2,5750µg/mL x 100 mL x 50 25,0027 𝑔

= 51,4916 mg/100g

Lampiran 19. (Lanjutan)

% Perolehan Kembali Kalsium =

A

2. Contoh perhitungan recovery Kalium

Kadar kalium dalam sampel sebelum ditambah larutan baku (CA) = 243,7380 mg/100g

Berat sampel rata –rata uji recovery = 25,0027 g Volume yang ditambahkan

=

230 µg/g x 25,0027g

1000 µg/ml

=

^{5,6 ml}

Kadar bahan baku yang ditambahkan (C^*A)

C^*A = Konsentrasi logam yang ditambahkan x Volume yang ditambahkan Berat Sampel

= ^{1000 µg/ml} x 5,6 ml 25,0027 𝑔

= 22,3975 mg/100g

Persamaan regresi: Y = 0,0907X+0,0170 Absorbansi (Y) = 0,6255

X = 0,6255−0,0170 0,0907

= 6,7013

µ

g/mL

Konsentrasi kalium setelah ditambah larutan baku = 6,7013 µg/mL Kadar kalium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (C_F)

Konsentrasi x Volume x Faktor Pengenceran

Lampiran 19. (Lanjutan)

3. Contoh perhitungan recovery Magnesium

Kadar magnesium dalam sampel sebelum ditambah larutan baku (C_A) = 88,8648 mg/100g

Berat sampel rata –rata uji recovery = 25,0027 g Volume yang ditambahkan

=

88 µg/g x 25,0027g

1000 µg/ml

=

2 ml Kadar bahan baku yang ditambahkan (C^*A)

C^*A = Konsentrasi logam yang ditambahkan x Volume yang ditambahkan Berat Sampel

= ^{1000 µg/ml x 2 ml} 25,0027 𝑔

= 7,9991 mg/100g

Persamaan regresi: Y = 0,6981X+ 0,0119 Absorbansi (Y) = 0,6981

0,6981− 0,0119

Lampiran 19. (Lanjutan)

= 0,9662

µ

g/mL

Konsentrasi magnesium setelah ditambah larutan baku = 0,9662 µg/mL Kadar magnesium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (CF) C_F = Konsentrasi x Volume x Faktor Pengenceran

Berat Sampel

= 0,9662 µg/mL x 100 mL x 250 25,0027 𝑔

= 96,6185 mg/100g

Kadar magnesium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (C_F) = 96,6185 mg/100g

% Perolehan Kembali Magnesium =

A A F

* C

C

-C x 100%

= (96,6185 − 88,8648 )mg/100 g

7,9991 𝑚𝑔/100𝑔 ^X100%

= 96,9321%

Lampiran 20. Contoh Perhitungan Recovery Kalsium, Kalium dan Magnesium pada Okra Merah

1. Contoh perhitungan recovery Kalsium

Kadar kalsium dalam sampel sebelum ditambah larutan baku (CA) = 46,5409 mg/100g

Berat sampel rata –rata uji recovery = 25,0031 g Volume yang ditambahkan

=

47 µg/g x 25,0031g

1000 µg/ml

=

^{1,3 ml}

Kadar bahan baku yang ditambahkan (C^*A)

C^*A = Konsentrasi logam yang ditambahkan x Volume yang ditambahkan Berat Sampel

= ^{1000 µg/ml} x 1,3 ml 25,0031 𝑔

= 5,1993 mg/100g

Persamaan regresi: Y = 0,0532X+ 0,0025 Absorbansi (Y) = 0,1395

X = 0,1395−0,0049857 0,0571

= 2,5694

µ

g/mL

Konsentrasi kalsium setelah ditambah larutan baku = 2,5694 µg/mL Kadar kalsium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (C_F) CF = Konsentrasi x Volume x Faktor Pengenceran

Berat Sampel

= 2,5694µg/mL x 100 mL x 50 25,0027 𝑔

Lampiran 20. (Lanjutan)

= 51,3823 mg/100g

Kadar kalsium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (C_F) = 51,3823 mg/100g

% Perolehan Kembali Kalsium =

A

2. Contoh perhitungan recovery Kalium

Kadar kalium dalam sampel sebelum ditambah larutan baku (CA) = 229,7836 mg/100g

Berat sampel rata –rata uji recovery = 25,0031 g Volume yang ditambahkan

=

215 µg/g x 25,0031g

1000 µg/ml

=

^{5,4 ml}

Kadar bahan baku yang ditambahkan (C^*_A)

C^*_A = Konsentrasi logam yang ditambahkan x Volume yang ditambahkan Berat Sampel

= ^{1000 µg/ml} x 5,4 ml 25,0031 𝑔

= 21,5973 mg/100g

Persamaan regresi: Y = 0,0907X+ 0,0170 Absorbansi (Y) = 0,5944

X = 0,5944−0,0170 0,0907

= 6,3588

µ

g/mL

Lampiran 20. (Lanjutan)

Konsentrasi kalium setelah ditambah larutan baku = 6,3588 µg/mL Kadar kalium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (C_F) CF = Konsentrasi x Volume x Faktor Pengenceran

3. Contoh perhitungan recovery Magnesium

Kadar magnesium dalam sampel sebelum ditambah larutan baku (C_A) = 72,9074 mg/100g

Berat sampel rata –rata uji recovery = 25,0031 g Volume yang ditambahkan

=

71 µg/g x 25,0031g

1000 µg/ml

=

1,5 ml Kadar bahan baku yang ditambahkan (C^*A)

C^*A = Konsentrasi logam yang ditambahkan x Volume yang ditambahkan Berat Sampel

= ^{1000 µg/ml} x 1,5 ml 25,0031 𝑔

Lampiran 20. (Lanjutan)

Persamaan regresi: Y = 0,6981X+ 0,0119 Absorbansi (Y) = 0,5635

X = 0,5635− 0,0119 0,6981

= 0,79009

µ

g/mL

Konsentrasi magnesium setelah ditambah larutan baku = 0,7900 µg/mL Kadar magnesium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (CF) C_F = Konsentrasi x Volume x Faktor Pengenceran

Berat Sampel

= 0,7900 µg/mL x 100 mL x 250 25,0031 𝑔

= 78,9998 mg/100g

Kadar magnesium dalam sampel setelah ditambah larutan baku (CF) = 78,9998 mg/100g

Lampiran 21. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) Kalsium, Kalium dan Magnesium pada Okra Hijau dan Okra Merah

1. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) kadar kalsium Okra Hijau No. % Perolehan Kembali (Xi) (Xi-^X ) (Xi-^X )2

Lampiran 21. (Lanjutan)

2. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) kadar kalium Okra Hijau No. % Perolehan Kembali (Xi) (Xi-^X ) (Xi-^X )2

Lampiran 21. (Lanjutan)

3. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) kadar magnesium Okra Hijau No. % Perolehan Kembali (Xi) (Xi-^X ) (Xi-^X )2

Lampiran 21. (Lanjutan)

4. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) kadar kalsium Okra Merah No. % Perolehan Kembali (Xi) (Xi-^X ) (Xi-^X )2

Lampiran 21. (Lanjutan)

5. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) kadar kalium Okra Merah No. % Perolehan Kembali (Xi) (Xi-^X ) (Xi-^X )2

Lampiran 21. (Lanjutan)

6. Perhitungan Simpangan Baku Relatif (RSD) kadar magnesium Okra Merah No. % Perolehan Kembali (Xi) (Xi-^X ) (Xi-^X )2

Lampiran 22. Persentase Perbedaan Kadar Kalsium pada Okra Hijau (OH) dan Okra Merah (OM)

1. Kalsium

Kadar kalsium pada okra hijau adalah 45,4347 mg/100 g Kadar kalsium pada okra merah adalah 46,5409 mg/100 g

Persentase selisih kadar kalsium pada okra merah dan okra hijau adalah :

𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑠𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝑀−𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑠𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝐻

𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑠𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝑀 x 100%

(46,5409 − 45,4347)mg/100g

46,5409 mg/100g x 100% = 2,3768 % 2. Kalium

Kadar kalium pada okra hijau adalah 243,7380 mg/100 g Kadar kalium pada okra merah adalah 229,7836 mg/100 g

Persentase selisih kadar kalium pada okra hijau dan okra merah adalah :

𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝐻−𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝑀

𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑎𝑙𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝐻 x 100%

(243,7380−229,7836)mg/100g

243,7380 mg/100g x 100 % = 5,7251%

3. Magnesium

Kadar magnesium pada okra hijau adalah 88,8648 mg/100 g Kadar magnesium pada okra merah adalah 71,9074 mg/100 g

Persentase selisih kadar kalium pada okra hijau dan okra adalah merah adalah

𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑀𝑎𝑔𝑛𝑒𝑠𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝐻−𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑀𝑎𝑔𝑛𝑒𝑠𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝑀

𝐾𝑎𝑑𝑎𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑀𝑎𝑔𝑛𝑒𝑠𝑖𝑢𝑚𝑖𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑂𝐻 x 100%

(88,8648−71,9074)mg/100g

88,8648 mg/100g x 100 % = 19,0822%

Lampiran 23. Hasil Pengujian Beda Nilai Rata-Rata Kadar Kalsium antara Okra Hijau dan Okra Merah

No. Okra Hijau Okra Merah

1. X₁ = 45,4347 X₂ = 46,5409

2. S1 = 0,2206 S2 = 0,2036

Dilakukan uji F dengan taraf kepercayaan 99% untuk mengetahui apakah variasi kedua populasi sama (σ_{1 =} σ₂ ) atau bebeda (σ₁ ≠ σ₂ ).

 Ho : σ₁ = σ₂ H₁ : σ₁ ≠ σ₂

 Nilai kritis F yang diperoleh dari tabel (F_0,01/2 (5,5))adalah = 14,94 Daerah kritis penerimaan : hanya jika F_o ≤ 14,94

 Dari hasil ini menunjukkan bahwa Ho diterima dan H₁ ditolak sehingga disimpulkan bahwa σ1 = σ2 .simpangan bakunya adalah :

Lampiran 23. (lanjutan)

 Ho : µ1 = µ₂ H_{1 :} µ₁ ≠ µ₂

 Dengan menggunakan taraf kepercayaan 99% dengan nilai α = 1% → t_0,01/2 = 3,1693 untuk df = 6+6-2 = 10

 Daerah kritis penerimaan : -3,1693 ≤ t_o ≤ 3,1693 Daerah kritis penolakan : to< -3,1693 dan to> 3,1693

t0 =

 

1 2 2 1

/ 1 / 1

x -x

n n

s 

= 45,4347−46,5409 0,2121√¹₆+¹₆

= -9,0334

Karena to = -9,0334 < -3,1693 maka hipotesis ditolak. Berarti terdapat perbedaan yang signifikan rata-rata kadar kalsium dalam okra hijau dan okra merah.

Lampiran 24. Hasil Pengujian Beda Nilai Rata-Rata Kadar Kalium antara Okra Hijau dan Okra Merah

No. Okra Hijau Okra Merah

1. X₁ = 243,7380 X₂ = 229,7836

2. S1 = 1,1220 S2 = 0,9947

Dilakukan uji F dengan taraf kepercayaan 99% untuk mengetahui apakah variasi kedua populasi sama (σ_{1 =} σ₂ ) atau bebeda (σ₁ ≠ σ₂ ).

 Ho : σ₁ = σ₂ H₁ : σ₁ ≠ σ₂

 Nilai kritis F yang diperoleh dari tabel (F_0,01/2 (5,5))adalah = 14,94 Daerah kritis penerimaan : hanya jika F_o ≤ 14,94

 Dari hasil ini menunjukkan bahwa Ho diterima dan H₁ ditolak sehingga disimpulkan bahwa σ1 = σ2 .simpangan bakunya adalah :

Lampiran 24. (lanjutan)

 Ho : µ1 = µ₂ H_{1 :} µ₁ ≠ µ₂

 Dengan menggunakan taraf kepercayaan 99% dengan nilai α = 1% → t_0,01/2 = 3,1693 untuk df = 6+6-2 = 10

 Daerah kritis penerimaan : -3,1693 ≤ t_o ≤ 3,1693 Daerah kritis penolakan : to< -3,1693 dan to> 3,1693

t0 =

 

1 2 2 1

/ 1 / 1

x -x

n n

s 

= 243,7380−229,7836 1,060√¹₆+¹₆

= 22,8016

Karena t_o = 22,8016 > 3,1693 maka hipotesis ditolak. Berarti terdapat perbedaan yang signifikan rata-rata kadar kalium dalam okra hijau dan okra merah.

Lampiran 25. Hasil Pengujian Beda Nilai Rata-Rata Kadar Magnesium antara Okra Hijau dan Okra Merah

No. Okra Hijau Okra Merah

1. X₁ = 88,8648 X₂ = 71,9074

2. S1 = 0,6016 S2 = 0,2045

Dilakukan uji F dengan taraf kepercayaan 99% untuk mengetahui apakah variasi kedua populasi sama (σ_{1 =} σ₂ ) atau bebeda (σ₁ ≠ σ₂ ).

 Ho : σ₁ = σ₂ H₁ : σ₁ ≠ σ₂

 Nilai kritis F yang diperoleh dari tabel (F_0,01/2 (5,5))adalah = 14,94 Daerah kritis penerimaan : hanya jika F_o ≤ 14,94

 Dari hasil ini menunjukkan bahwa Ho diterima dan H₁ ditolak sehingga disimpulkan bahwa σ1 = σ2 .simpangan bakunya adalah :

Lampiran 25. (lanjutan)

 Ho : µ1 = µ₂ H_{1 :} µ₁ ≠ µ₂

 Dengan menggunakan taraf kepercayaan 99% dengan nilai α = 1% → t_0,01/2 = 3,1693 untuk df = 6+6-2 = 10

 Daerah kritis penerimaan : -3,1693 ≤ t_o ≤ 3,1693 Daerah kritis penolakan : to< -3,1693 dan to> 3,1693

t0 =

 

1 2 2 1

/ 1 / 1

x -x

n n

s 

= 88,8648−71,9074 0,4492√¹₆+¹₆

= 65,3853

Karena t_o = 65,3853 > 3,1693 maka hipotesis ditolak. Berarti terdapat perbedaan yang signifikan rata-rata kadar magnesium dalam okra hijau dan okra merah.

Lampiran 26. Tabel Distribusi t

Lampiran 27. Tabel Distribusi F