55
HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Hasil Penelitian
Hasil penelitian akan membahas secara lebih lengkap mengenai penyajian data penelitian dan analisis data.
5.1.1 Penyajian Data Penelitian
Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengujian pada berbagai proses air minum yang telah diukur kandungan zat-zat kimia anorganiknya di laboratorium setiap dua minggu sekali. Penulis menggunakan data untuk melakukan analisis dari bulan Oktober 2006 sampai dengan Maret 2007. Hasil pengumpulan data zat-zat kimia anorganik pada tiap proses filterisasi dapat dilihat pada Lampiran. Tabel 5.1 adalah tabel contoh hasil pengumpulan data zat-zat kimia anorganik dari proses filter hollow fiber.
Tabel 5.1 Contoh hasil pengumpulan data proses filter hollow fiber Proses filter hollow fiber
Sianida Timbal Mangan Kromium Kadmium
0.0012 0.0010 0.0024 0.0015 0.0011 0.0021 0.0017 0.0016 0.0023 0.0024 0.0400 0.0300 0.0500 0.0400 0.0300 0.0600 0.0500 0.0400 0.0300 0.0400 0.002 0.004 0.005 0.002 0.005 0.003 0.004 0.003 0.005 0.004 0.0400 0.0300 0.0400 0.0500 0.0600 0.0300 0.0400 0.0500 0.0300 0.0400 0.0020 0.0010 0.0014 0.0050 0.0010 0.0011 0.0070 0.0060 0.0013 0.0014
Sumber : PT. Buana Tirta Abadi.
Tiap data diatas menjelaskan seberapa besar kandungan zat kimia anorganik dalam satuan milligram per liter (mg/l).
5.1.2 Pengujian Kesamaan Varian-Kovarian (Homogeneity of Covariance Test) Pengujian kesamaan varian-kovarian pada variabel tak bebas atau respon secara bersama-sama untuk memenuhi asumsi dalam melakukan analisis data menggunakan analisis ragam multivariat satu arah (ONE-WAY MANOVA). Variabel tak bebas atau respon yang diuji adalah kandungan zat-zat kimia anorganik (sianida, timbal, mangan, kromium, dan kadmium) didasarkan pada beberapa perlakuan yaitu kontrol, proses filter hollow fiber, proses filter Reserve Osmosis, dan proses filter Granular Activated Charcoal. Hasil pengujian varian-kovarian menggunakan Box’s M test berbantukan software SPSS versi 14 dapat dilihat pada Gambar 5.1.
Hipotesis yang diuji adalah :
0 H :
∑
∑
∑
∑ ∑
− − − − − = = = = 2 3 4 5 1 1H : Paling sedikit ada satu variabel tak bebas mempunyai matriks varian-kovarian yang
berbeda.
Box's Test of Equality of Covariance Matrices(a)
Box's M 81.427
F 1.337
df1 45
df2 3207.979
Sig. .066
Gambar 5.1 Hasil pengujian varian-kovarian (Box’M test) menggunakan SPSS
Kesimpulan dari Gambar 5.1 adalah nilai signifikan (sig) bernilai 0.066 dengan alpha sama dengan 0.01. Karena 0.066>0.01 maka varian-kovarian pada variabel tak bebas adalah sama pada semua perlakuan.
5.1.3 Analisis Data menggunakan Analisis Ragam Multivariat Satu Arah (ONE-WAY MANOVA)
Analisis ragam multivariat satu arah digunakan untuk membandingkan rata-rata perlakuan. Analisis ragam ini dapat lebih mudah dihitung dengan menggunakan bantuan software SPSS versi 14. Perlakuan yang dimaksud adalah satu kontrol dan tiga proses pada air minum (proses filter hollow fiber, proses filter Reserve Osmosis, dan proses filter Granular Activated Charcoal).
Hipotesis yang diuji adalah :
0
H : Tidak ada perbedaan antar rata-rata proses
1
H : Paling sedikit ada satu nilai rata-rata proses yang berbeda dengan nilai rata-rata
proses lainnya
Hasil analisis ragam multivariat satu arah menggunakan software SPSS dapat dilihat pada Gambar 5.2.
Multivariate Tests(c)
Effect Value F Hypothesis df Error df Sig. Pillai's Trace 1.706 8.969 15.000 102.000 .000 Wilks' Lambda .014 22.145 15.000 88.739 .000 Hotelling's Trace 23.727 48.509 15.000 92.000 .000 perlakuan
Roy's Largest Root 21.676 147.399(b) 5.000 34.000 .000
Gambar 5.2 Hasil Perhitungan ONE-WAY MANOVA menggunakan MINITAB
Pada Gambar 5.2, Angka signifikan hasil pengujian pada keempat test (Pillai’s Trace, Wilk’s Lambda, Hotelling’s Trace, dan Roy’s Largest Root) yaitu 0.000, dengan nilai alpha sama dengan 0.01. Karena semua angka signifikan kurang dari nilai alpha
(0.000 < 0.01) maka kesimpulannya H ditolak dan berarti ada perbedaan rata-rata pada 0 keempat perlakuan.
Karena dari hasil analisis ragam ternyata menyimpulkan adanya perbedaan rata-rata tiap perlakuan, maka untuk tahap selanjutnya dilakukan uji lanjut untuk mencari perlakuan atau proses mana yang berbeda.
5.1.3 Analisis Data menggunakan Uji Beda Rata-rata antar Perlakuan (Kontras Ortogonal)
Hal yang perlu dilakukan pertama kali sebelum melakukan uji kontras ortogonal adalah membentuk pembanding kontras ortogonal. Pembanding yang dapat dibentuk sebanyak t (perlakuan) dikurang satu, yang berarti ada tiga pembanding yang terbentuk, yaitu :
1
H = proses kontrol vs (proses filter GAC + proses filter RO + proses filter hollow
fiber).
2
H = proses filter RO vs (proses filter hollow fiber). 3
H = proses filter RO vs (proses filter GAC).
Setelah membentuk pembanding kontras ortogonal maka dapat dibuat pengujian hipotesis pada H1, H2, H . 3
Uji hipotesis pada H1 :
=
0
H rata-rata proses kontrol sama dengan rata-rata proses filter GAC, proses filter RO, proses filter hollow fiber.
=
1
H rata-rata proses kontrol tidak sama dengan rata-rata proses filter GAC, proses filter
RO, proses filter hollow fiber.
Uji hipotesis pada H2 :
=
0
H rata-rata proses filter RO sama dengan rata-rata proses filter hollow fiber. =
1
H rata-rata proses filter RO tidak sama dengan rata-rata proses filter hollow fiber.
Uji hipotesis pada H : 3 =
0
H rata-rata proses filter RO sama dengan rata-rata proses filter GAC. =
1
H rata-rata proses filter RO tidak sama dengan rata-rata proses filter GAC.
Untuk mempermudah dalam penulisan nama proses pada Tabel 5.2, maka kontrol disebut P1, proses filter RO disebut P2, proses filter GAC disebut P3 dan proses filter hollow fiber disebut P4.
Tabel 5.2 Nilai Total Perlakuan, Ukuran Contoh, dan Nilai-nilai Pembanding Kontras Ortogonal untuk Pengujian H1, H2, dan H (Data dapat dilihat pada Lampiran) 3
Perlakuan (proses) P1 P2 P3 P4 Total : 1 . i y 2 . i y 3 . i y 4 . i y 5 . i y Ukuran Contoh i n Kontras (c ) i 1 H 2 H 3 H 0.0431 0.5700 0.1230 0.5700 0.0332 10 +3 0 0 0.0171 0.3100 0.0240 0.1500 0.0250 10 -1 1 2 0.0350 0.4800 0.1220 0.3200 0.0260 10 -1 0 -2 0.0173 0.4100 0.0370 0.4100 0.0272 10 -1 -1 0 1 H : =
∑
= 4 1 1 . i i i y c (3)(0.0431)+(-1)(0.0171)+(-1)(0.0350)+(-1)(0.0173) = 0.059900 =∑
= 4 1 2 . i i i y c (3)(0.5700)+(-1)(0.3100)+(-1)(0.4800)+(-1)(0.4100) = 0.510000 =∑
= 4 1 3 . i i i y c (3)(0.1230)+(-1)(0.0240)+(-1)(0.1220)+(-1)(0.0370) = 0.186000 =∑
= 4 1 4 . i i i y c (3)(0.5700)+(-1)(0.1500)+(-1)(0.3200)+(-1)(0.4100) = 0.830000 =∑
= 4 1 .5 i i i y c (3)(0.0332)+(-1)(0.0250)+(-1)(0.0260)+(-1)(0.0272) = 0.021400=
∑
= 4 1 2 i i i c n 10(3 )+10(2 − )+10(12 − )+10(12 − ) = 120 12 2 H : =∑
= 4 1 1 . i i i y c (0)(0.0431)+(1)(0.0171)+(0)(0.0350)+(-1)(0.0173) = -0.000200 =∑
= 4 1 2 . i i i y c (0)(0.5700)+(1)(0.3100)+(0)(0.4800)+(-1)(0.4100) = -0.100000 =∑
= 4 1 3 . i i i y c (0)(0.1230)+(1)(0.0240)+(0)(0.1220)+(-1)(0.0370) = -0.013000 =∑
= 4 1 4 . i i i y c (0)(0.5700)+(1)(0.1500)+(0)(0.3200)+(-1)(0.4100) = -0.260000 =∑
= 4 1 5 . i i i y c (0)(0.0332)+(1)(0.0250)+(0)(0.0260)+(-1)(0.0272) = -0.002200 =∑
= 4 1 2 i i i c n 10(0)+10(1)+10(0)+10(− ) = 20 12 3 H : =∑
= 4 1 1 . i i i y c (0)(0.0431)+(2)(0.0171)+(-2)(0.0350)+(0)(0.0173) = -0.035800 =∑
= 4 1 .2 i i i y c (0)(0.5700)+(2)(0.3100)+(-2)(0.4800)+(0)(0.4100) = -0.340000 =∑
= 4 1 3 . i i i y c (0)(0.1230)+(2)(0.0240)+(-2)(0.1220)+(0)(0.0370) = -0.196000 =∑
= 4 1 4 . i i i y c (0)(0.5700)+(2)(0.1500)+(-2)(0.3200)+(0)(0.4100) = -0.340000=
∑
= 4 1 5 . i i i y c (0)(0.0332)+(2)(0.0250)+(-2)(0.0260)+(0)(0.0272) = -0.002000 =∑
= 4 1 2 i i i c n 10(0)+10(2)+10(-2)+10(0) = 80Perhitungan Jumlah Kuadrat (JK) dan Jumlah Hasil Kali (JHK) untuk H1, H2, dan H 3 adalah sebagai berikut :
Perhitungan JK dan JHK untuk H1:
= ) ( 1 1 Y H JK 120 (0.059900)2 = 0.000029 = ) ( 2 1 Y H JK 120 (0.510000)2 = 0.002168 = ) ( 3 1 Y H JK 120 (0.186000)2 = 0.000288 = ) ( 4 1 Y H JK 120 (0.830000)2 = 0.005740 = ) ( 5 1 Y H JK 120 (0.021400)2 = 0.000003 = ) , ( 1 2 1 Y Y H JHK JHK H1(Y2,Y1)= = 120 ) 510000 . 0 )( 059900 . 0 ( 0.000255 = ) , ( 1 3 1 Y Y H JHK JHK H1(Y3,Y1)= = 120 ) 186000 . 0 )( 059900 . 0 ( 0.000092 = ) , ( 1 4 1 Y Y H JHK JHK H1(Y4,Y1)= = 120 ) 830000 . 0 )( 059900 . 0 ( 0.000414 = ) , ( 1 5 1 Y Y H JHK JHK H1(Y5,Y1)= = 120 ) 021400 . 0 )( 059900 . 0 ( 0.000010 = ) , ( 2 3 1 Y Y H JHK JHK H1(Y3,Y2)= = 120 ) 186000 . 0 )( 510000 . 0 ( 0.000790
= ) , ( 2 4 1 Y Y H JHK JHK H1(Y4,Y2)= = 120 ) 186000 . 0 )( 510000 . 0 ( 0.003528 = ) , ( 2 5 1 Y Y H JHK JHK H1(Y5,Y2)= = 120 ) 021400 . 0 )( 510000 . 0 ( 0.000090 = ) , ( 3 4 1 Y Y H JHK JHK H1(Y4,Y3)= = 120 ) 830000 . 0 )( 186000 . 0 ( 0.001286 = ) , ( 3 5 1 Y Y H JHK JHK H1(Y5,Y3)= = 120 ) 021400 . 0 )( 186000 . 0 ( 0.000033 = ) , ( 4 5 1 Y Y H JHK JHK H1(Y5,Y4)= = 120 ) 021400 . 0 )( 830000 . 0 ( 0.000148 Perhitungan JK dan JHK untuk H2:
= ) ( 1 2 Y H JK 20 ) (-0.000200 2 = 0.000000 = ) ( 2 2 Y H JK 20 ) (-0.100000 2 = 0.000500 = ) ( 3 2 Y H JK 20 ) (-0.013000 2 = 0.000008 = ) ( 4 2 Y H JK 20 ) (-0.260000 2 = 0.003380 = ) ( 5 2 Y H JK 20 ) (-0.002200 2 = 0.000000 = ) , ( 1 2 2 Y Y H JHK JHK H2(Y2,Y1)= − = 20 ) 100000 . 0 ( ) (-0.000200 0.000001 = ) , ( 1 3 2 Y Y H JHK JHK H2(Y3,Y1)= − = 20 ) 013000 . 0 ( ) (-0.000200 0.000001 = ) , ( 1 4 2 Y Y H JHK JHK H2(Y4,Y1)= − = 20 ) 260000 . 0 ( ) (-0.000200 0.000002
= ) , ( 1 5 2 Y Y H JHK JHK H2(Y5,Y1)= = 20 0) )(-0.00220 (-0.000200 0.000000 = ) , ( 2 3 2 Y Y H JHK JHK H2(Y3,Y2)= − − = 20 ) 013000 . 0 )( 100000 . 0 ( 0.000065 = ) , ( 2 4 2 Y Y H JHK JHK H2(Y4,Y2)= − − = 20 ) 260000 . 0 )( 100000 . 0 ( 0.001300 = ) , ( 2 5 2 Y Y H JHK JHK H2(Y5,Y2)= − = 20 ) (-0.002200 ) 100000 . 0 ( 0.000011 = ) , ( 3 4 2 Y Y H JHK JHK H2(Y4,Y3)= − − = 20 ) 260000 . 0 )( 013000 . 0 ( 0.000169 = ) , ( 3 5 2 Y Y H JHK JHK H2(Y5,Y3)= − = 20 ) (-0.002200 ) 013000 . 0 ( 0.000001 = ) , ( 4 5 2 Y Y H JHK JHK H2(Y5,Y4)= − = 20 ) 260000 . 0 ( ) (-0.002200 0.000028
Perhitungan JK dan JHK untuk H : 3
= ) ( 1 3 Y H JK 80 ) (-0.035800 2 = 0.000016 = ) ( 2 3 Y H JK 80 ) (-0.340000 2 = 0.001445 = ) ( 3 3 Y H JK 80 ) (-0.196000 2 = 0.000480 = ) ( 4 3 Y H JK 80 ) (-0.340000 2 = 0.001445 = ) ( 5 3 Y H JK 80 ) (-0.002000 2 = 0.000000 = ) , ( 1 2 3 Y Y H JHK JHK H3(Y2,Y1)= − = 80 ) 340000 . 0 ( ) (-0.035800 0.000152
= ) , ( 1 3 3 Y Y H JHK JHK H3(Y3,Y1)= − = 80 ) 196000 . 0 ( ) (-0.035800 0.000087 = ) , ( 1 4 3 Y Y H JHK JHK H3(Y4,Y1)= − = 80 ) 340000 . 0 ( ) (-0.035800 0.000015 = ) , ( 1 5 3 Y Y H JHK JHK H3(Y5,Y1)= = 80 0) )(-0.00200 (-0.035800 0.000000 = ) , ( 2 3 3 Y Y H JHK JHK H3(Y3,Y2)= − − = 80 ) 196000 . 0 )( 340000 . 0 ( 0.000833 = ) , ( 2 4 3 Y Y H JHK JHK H3(Y4,Y2)= − − = 80 ) 340000 . 0 )( 340000 . 0 ( 0.001445 = ) , ( 2 5 3 Y Y H JHK JHK H3(Y5,Y2)= − = 80 ) (-0.002000 ) 340000 . 0 ( 0.000008 = ) , ( 3 4 3 Y Y H JHK JHK H3(Y4,Y3)= − − = 80 ) 340000 . 0 )( 196000 . 0 ( 0.000833 = ) , ( 3 5 3 Y Y H JHK JHK H3(Y5,Y3)= − = 80 ) (-0.002000 ) 196000 . 0 ( 0.000004 = ) , ( 4 5 3 Y Y H JHK JHK H3(Y5,Y4)= − = 80 ) 340000 . 0 ( ) (-0.002200 0.000008
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat dibuat analisis ragam untuk uji Kontras Ortogonal seperti pada Tabel 5.6.
Tabel 5.3 Analisis Ragam untuk Uji Kontras Ortogonal
Sumber Keragaman Matriks JK dan
JHKH Derajat bebas Perlakuan (H) Kontras Ortogonal 1 H 2 H 3 H Galat (E) Perlakuan JK 1 H JK 2 H JK 3 H JK Galat JK 3 1 1 1 36 Total Total JK 39 Perlakuan JK = ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 000010 . 0 000432 . 0 000180 . 0 000408 . 0 000046 . 0 000110 . 0 006273 . 0 001688 . 0 004113 . 0 000408 . 0 000039 . 0 002288 . 0 000776 . 0 001688 . 0 000180 . 0 010565 . 0 009228 . 0 002288 . 0 006273 . 0 000432 . 0 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ 000004 . 0 010565 . 0 000039 . 0 000110 . 0 000010 . 0 1 H JK = ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 000010 . 0 000414 . 0 000092 . 0 000255 . 0 000029 . 0 000090 . 0 003528 . 0 000790 . 0 002168 . 0 000255 . 0 000033 . 0 001286 . 0 000288 . 0 000790 . 0 000092 . 0 000148 . 0 005740 . 0 001286 . 0 003528 . 0 000414 . 0 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ 000003 . 0 000148 . 0 000033 . 0 000090 . 0 000010 . 0
2 H JK = ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 000000 . 0 000002 . 0 000001 . 0 000001 . 0 000000 . 0 000011 . 0 001300 . 0 000065 . 0 000500 . 0 000001 . 0 000001 . 0 000169 . 0 000008 . 0 000065 . 0 000001 . 0 000028 . 0 003380 . 0 000169 . 0 001300 . 0 000002 . 0 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ 000000 . 0 000028 . 0 000001 . 0 000011 . 0 000000 . 0 3 H JK = ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 000000 . 0 000015 . 0 000087 . 0 000152 . 0 000016 . 0 000008 . 0 001445 . 0 000833 . 0 001445 . 0 000152 . 0 000004 . 0 000833 . 0 000480 . 0 000833 . 0 000087 . 0 000008 . 0 001445 . 0 000833 . 0 001445 . 0 000015 . 0 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ 000000 . 0 000008 . 0 000004 . 0 000008 . 0 000000 . 0 Galat JK = ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ − 000010 . 0 000006 . 0 000001 . 0 000041 . 0 000027 . 0 000164 . 0 000690 . 0 000048 . 0 003550 . 0 000041 . 0 − 000008 . 0 000032 . 0 000052 . 0 000048 . 0 000001 . 0 − − − − 000198 . 0 002910 . 0 000032 . 0 000690 . 0 000006 . 0 − ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ − 000101 . 0 000198 . 0 000008 . 0 000164 . 0 000010 . 0 Total
JK = JKPerlakuan + JKGalat = (JKH1 + JKH2 + JKH3 + JKGalat)
Total JK = ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ 000020 . 0 000438 . 0 000179 . 0 000044 . 0 000075 . 0 000274 . 0 006963 . 0 001640 . 0 007663 . 0 000044 . 0 000031 . 0 002256 . 0 000828 . 0 001640 . 0 000179 . 0 010763 . 0 012138 . 0 002256 . 0 006963 . 0 000438 . 0 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ 000105 . 0 010763 . 0 000031 . 0 000274 . 0 000020 . 0
Pengujian hipotesis untuk H1, H2, dan H , yaitu 3 Uji hipotesis pada H1 adalah :
=
0
H rata-rata proses kontrol sama dengan rata-rata proses filter GAC, proses filter RO, proses filter hollow fiber.
=
1
H rata-rata proses kontrol tidak sama dengan rata-rata proses filter GAC, proses filter
RO, proses filter hollow fiber. Λ = | | | | 1 H E E + = 1.17131E-17 18 -1.07744E = 0.091985
Dari hasil Λ = 0.091985 dibandingkan dengan tabel distribusi U pada taraf nyata α = 0.01, dengan p = 5, vH1 = 1, vE = 36, maka
U
=01 . 0 36 ; 1 ; 5 0.744010. Karena Λ =
0.091985 lebih kecil dari
U
05.;011;36= 0.744010, maka keputusannya adalah tolak H . 0Uji hipotesis pada H2 adalah :
=
0
H rata-rata proses filter RO sama dengan rata-rata proses filter hollow fiber. =
1
H rata-rata proses filter RO tidak sama dengan rata-rata proses filter hollow fiber.
Λ = | | | | 2 H E E + = 2.78808E-18 18 -1.07744E = 0.386444
Dari hasil Λ = 0.386444 dibandingkan dengan tabel distribusi U pada taraf nyata α = 0.01, dengan p = 5, vH2 = 1, vE = 36, maka
U
50.;011;36= 0.744010. Karena Λ =
Uji hipotesis pada H adalah : 3 =
0
H rata-rata proses filter RO sama dengan rata-rata proses filter GAC. =
1
H rata-rata proses filter RO tidak sama dengan rata-rata proses filter GAC.
Λ = | | | | 3 H E E + = 9.62844E-18 18 -1.07744E = 0.111901
Dari hasil Λ = 0.111901 dibandingkan dengan tabel distribusi U pada taraf nyata α = 0.01, dengan p = 5, vH2 = 1, vE = 36, maka
U
50.;011;36= 0.744010. Karena Λ =0.111901 lebih kecil dari
U
05.;011;36= 0.744010, maka keputusannya adalah tolak H . 05.2 Pembahasan Hasil Analisis
Dari hasil uji hipotesis yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa antara air minum sebelum diproses dengan air minum yang telah mengalami pemrosesan memiliki perbedaan nyata dari segi kandungan lima zat kimia anorganiknya. Air minum yang telah mengalami proses filterisasi lebih baik dari pada air minum yang tidak melalui proses sama sekali.
Untuk air minum yang diproses menggunakan filter RO memiliki perbedaan nyata terhadap air minum yang diproses menggunakan filter hollow fiber dari segi kandungan lima zat kimia anorganiknya. Air minum yang diproses menggunakan filter RO lebih baik dari pada air minum yang diproses menggunakan filter hollow fiber. Antara air minum yang diproses menggunakan filter RO memiliki perbedaan nyata terhadap air minum yang diproses menggunakan filter GAC dari segi kandungan
lima zat kimia anorganiknya. Air minum yang diproses menggunakan filter RO lebih baik dari pada air minum yang diproses menggunakan filter GAC.
Tabel 5.4 Rata-Rata Kandungan Zat Kimia Anorganik Pada Tiga Proses Filterisasi
Zat Kimia Anorganik Filter RO Filter GAC Filter hollow fiber
Sianida 0.0017 0.0035 0.0017
Timbal 0.0310 0.0480 0.0410
Mangan 0.0024 0.0122 0.0037
Kromium 0.0150 0.0320 0.0410 Kadmium 0.0025 0.0026 0.0027
Pada Gambar 5.1 dapat dilihat bahwa air minum yang diproses dengan menggunakan proses filter Reserve Osmosis (RO) menghasilkan air minum dengan kandungan ke lima zat kimia anorganik yang lebih sedikit dari pada proses filterisasi yang lain.
5.3 Usulan
Dari hasil penelitian yang telah diperoleh, maka diusulkan kepada masyarakat untuk memproses terlebih dahulu air yang akan diminum meskipun air sudah terlihat jernih dan tidak berbau. Air minum yang diproses dengan menggunakan filter Reserve Osmosis (RO) dapat menyaring zat kimia anorganik seperti sianida, timbal, mangan, kromium, kadmium semaksimal mungkin walaupun tidak tersaring seratus persen, sehingga menghasilkan air minum dengan kandungan ke lima zat kimia anorganik yang
rendah. Air minum yang diproses dengan menggunakan proses filter Reserve Osmosis (RO) biasanya digunakan dalam pemrosesan Air Minum Dalam Kemasan (AMDK). Untuk air minum yang diproses dengan menggunakan filter Granular Activated Charcoal (GAC) mengandung tiga zat kimia anorganik yaitu sianida, timbal dan mangan yang lebih tinggi dari kedua proses yang lain. Untuk air yang biasanya diproses dengan menggunakan filter hollow fiber mengandung dua zat kimia anorganik yaitu kromium dan kadmium yang lebih tinggi dari kedua proses filterisasi yang lain.
