• Tidak ada hasil yang ditemukan

Lampiran 1. Bagan Penetapan Kadar Protein Jangkrik dengan Metode Kjeldhal. Dititrasi dengan larutan NaOH 0,02 N Dilakukan titrasi blanko Hasil

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "Lampiran 1. Bagan Penetapan Kadar Protein Jangkrik dengan Metode Kjeldhal. Dititrasi dengan larutan NaOH 0,02 N Dilakukan titrasi blanko Hasil"

Copied!
23
0
0

Teks penuh

(1)

40

Lampiran 1. Bagan Penetapan Kadar Protein Jangkrik dengan Metode Kjeldhal

Dimasukan ke dalam labu Kjedahl

Ditambahkan 3 ml H2SO4 pekat dan 2 gram sampuran selen Digojog sampai rata dan dipanaskan dalam lemari asam sampai warna jernih (hijau jernih)

setelah dingin ditambahkan 10 ml akuades, pindahkan ke alat penyuling

Ditambahkan 30 ml NaOH 40%

Sebagai penampung digunakan 25 ml larutan H2SO4 0,02 N yang telah dicampur indikator mengsel

Didestilasi sampai diperoleh 125 ml destilat

Dititrasi dengan larutan NaOH 0,02 N Dilakukan titrasi blanko

0,250 gram l

Destilat

Hasil

(2)

41

Lampiran 2. Perhitungan Pembakuan Natrium Hidroksida 0,02 N

Tabel. Data Pembakuan Natrium Hidroksida 0,02 N dengan Standar Primer Kalium Biftalat

No. Berat K-Bifthalat (mg) Volume NaOH (ml) 1. 100 19,55 2. 100 19,0 3. 100 19,55 Normalitas NaOH = bifthalat K BE x (ml) Vol.NaOH mg) Bifthalat( K Berat − − BE K-Bifthalat = 204,2 N1 = 0,025 N N2 = 0,026 N N3 = 0,025 N

Normalitas rata-rata (Nr) dan persen deviasi (% d)

Nr = 0,0255 2 026 , 0 025 , 0 2 2 1+N = + = N N % d1 = 100% 1,96 % 0255 , 0 0255 , 0 025 , 0 % 100 ( 1 ) 1 1 − == x x Nr Nr N Nr2 = 0,025 2 025 , 0 025 , 0 2 3 1+N = + = N N % d2= 100% 0% 025 , 0 025 , 0 025 , 0 % 100 ) ( 2 2 1− = − = x x Nr Nr N Nr3 = 0,0255 2 025 , 0 026 , 0 2 3 2 +N = + = N N % d3 = 100% 1,96% 0255 , 0 0255 , 0 026 , 0 % 100 ) ( 2 3 2 − = − = x x Nr Nr N

Normalitas NaOH adalah Normalitas rata-rata dengan persen deviasi terkecil, yaitu % d1= 0 % dengan Normalitas 0,025 N

(3)

42

Lampiran 3. Perhitungan Pembakuan Natrium Hidroksida 0,02 N

Tabel. Data Pembakuan Natrium Hidroksida 0,02 N dengan Standar Primer Kalium Biftalat

No. Berat K-Bifthalat (mg) Volume NaOH (ml) 1. 100 16,35 2. 100 16,30 3. 100 16,30 Normalitas NaOH = bifthalat K BE x (ml) Vol.NaOH mg) Bifthalat( K Berat − − BE K-Bifthalat = 204,2 N1 = 0,0299 N N2 = 0,0300 N N3 = 0,0300 N

Normalitas rata-rata (Nr) dan persen deviasi (% d)

Nr = 0,02995 2 0300 , 0 0299 , 0 2 2 1 +N = + = N N % d1 = 100% 0,16% 02995 , 0 02995 , 0 0299 , 0 % 100 ( 1 ) 1 1 − == x x Nr Nr N Nr2 = 0,02995 2 03 , 0 0299 , 0 2 3 1+N = + oo = N N % d2= 100% 0,16% 02995 , 0 02995 , 0 0299 , 0 % 100 ) ( 2 2 1− = − = x x Nr Nr N Nr3 = 0,03 2 03 , 0 03 , 0 2 3 2 +N = + = N N % d3 = 100% 0% 03 , 0 03 , 0 03 , 0 % 100 ) ( 2 3 2 − = − = x x Nr Nr N

Normalitas NaOH adalah Normalitas rata-rata dengan persen deviasi terkecil, yaitu % d1= 0 % dengan Normalitas 0,03 N.

(4)

43

Lampiran 4. Tabel Hasil Data Mentah Hasil Kadar Protein dan NPN 1. Jangkrik segar

Data Protein Kasar (Normalitas NaOH 0,025 N; vol.blanko 24,30 ml) B. Sampel Vol Titrasi % N % Protein

0,2500 0,2500 0,2501 0,2501 0,2501 0,2501 39,9 40,0 40,1 39,9 40,0 40,0 2,1850 2,1990 2,2131 2,1850 2,1990 2,1990 13,6562 13,7437 13,8318 13,6562 13,7437 13,7437 Data Protein Murni (N=0,025 N; vol.blanko 24,3 ml) B. Sampel Vol Titrasi % N %

Protein % NPN (% P. Kasar - % P. Murni) 0,2501 0,2501 0,2500 0,2501 0,2500 0,2500 15,2 15,0 15,0 15,2 14,9 14,9 1,2746 1,3021 1,3026 1,2741 1,3166 1,3166 7,9662 8,1381 8,1412 7,9631 8,2280 8,2280 % P. Kasar = 6 3753 , 82 = 13,7292 % P. Murni = 6 6646 , 48 = 8,1107 % NPN = 40,92 % Kadar air = (B. Sampel = 5 gr; B. Cawan = 3,4 gr)

[pengeringan sampai berat konstan] [suhu = ± 55°C] ⇒ 100% 6,0% 5 1 , 8 4 , 8 = × − Contoh perhitungan data nomor 1

Kadar protein = 6,25 100% 0250 , 0 007 , 14 025 , 0 ) 9 , 39 30 , 24 ( x x × × − = 13,6562 % Protein Kasar

(b.cawan + b.sampel) – b.hasil pngeringan x 100% Berat sampel

(5)

44

Dengan cara yang sama diperoleh kadar protein untuk sampel nomor 2 sampai nomor 6 dan perhitungan yang sama untuk penetapan kadar protein murni juga untuk perhitungan hasil olahan (jangkrik goreng dan rebus).

2. Jangkrik Goreng

Data Protein Kasar (Normalitas NaOH= 0,03 N; vol.blanko 16,2 ml) B. Sampel Vol Titrasi % N % Protein

0,2500 0,2502 0,2500 0,2501 0,2501 0,2500 6,10 6,50 6,20 6,20 6,30 6,10 1,6976 1,6291 1,6808 1,6801 1,6633 1,6976 10,61 10,18 10,50 10,50 10,39 10,61 Data Protein Murni (Normalitas NaOH 0,025 N; vol.blanko 24,30 ml)

B. Sampel Vol Titrasi % N % Protein % NPN (% P. Kasar - % P. Murni) 0,2500 0,2501 0,2501 0,2500 0,2502 0,2500 17,4 18,0 17,9 17,7 18,2 17,3 0,9664 0,8820 0,8960 0,9244 0,8537 0,9804 6,0400 5,5125 5,6000 5,7775 5,3356 6,1275 % P. Kasar = 6 79 , 62 = 10,465 % P.Murni = 6 3931 , 34 = 5,7321 % NPN = 45,22 % Kadar Air ⇒ 100% 4,0% 5 8 , 7 0 , 8 − × = 2. Jangkrik Rebus

Data Protein Kasar (Normalitas NaOH 0,025 N; vol.blanko 24,30 ml) B. Sampel Vol Titrasi % N % Protein

0,2500 0,2501 17,2 17,4 0,9944 0,9660 6,2150 6,0375 (b.cawan + b.sampel) – b.hasil pngeringan x 100%

(6)

45 0,2501 0,2501 0,2500 0,2500 17,3 17,4 17,2 17,3 0,9800 0,9660 0,9944 0,9804 6,1250 6,0375 6,215 6,1275

Data Protein Murni (Normalitas NaOH 0,03 N; vol.blanko 16,2 ml)

B. Sampel Vol Titrasi % N % Protein % NPN

(% P. Kasar - % P. Murni) 0,2500 0,2500 0,2501 0,2501 0,2501 0,2500 13,8 13,4 13,8 13,1 13,5 13,5 0,4034 0,4706 0,4034 0,5210 0,4538 0,4538 2,52 2,94 2,52 3,25 2,83 2,83 % P. Kasar = 6 7575 , 36 = 6,1262 % P. Murni = 6 89 , 16 = 2,815 % NPN = 54,04 % Kadar air ⇒ 100% 4,0% 5 8 , 7 0 , 8 − × =

(b.cawan + b.sampel) – b.hasil pngeringan x 100% Berat sampel

(7)

46

Lampiran 5. Perhitungan kadar protein kasar jangkrik segar sebenarnya.

No. Kadar Protein

(%) Xi -X (XiX ) 2 1. 13,6562 0,073 0,005329 2. 13,7437 -0,0145 0,00021025 3. 13,8318 -0,1026 0,01052676 4. 13,6562 0,073 0,05329 5. 13,7437 -0,0145 0,00021025 6. 13,7437 -0,0145 0,00021025 X= 13,7292 Σ = 0,06977651 SD =

(

)

1 2 − −

n x xi = 1 6 0,06977651 − = 0,1181

Pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai α = 0,05, dk 6-1 diperoleh t-tabel = 2,57

Data diterima jika t-hitung < t-tabel

t-hitung = n sd x xi− t-hitung data 1 = 6 1181 , 0 7292 , 13 6562 , 13 − = 1,5142 t-hitung data 2 = 6 1181 , 0 7292 , 13 7437 , 13 − = -0,3007 t-hitung data 3 = 6 1181 , 0 7292 , 13 8318 , 13 − = -2,1281 t-hitung data 4 = 6 1181 , 0 7292 , 13 6562 , 13 − = 1,5142 t-hitung data 5 = 6 1181 , 0 7292 , 13 7437 , 13 − = -0,3007

(8)

47 t-hitung data 6 = 6 1181 , 0 7292 , 13 7437 , 13 − = -0,3007

Karena nilai t-hitung < t-tabel, maka data yang dipakai adalah keseluruhan data 1,2,3,4,5 dan 6.

(9)

48 No. Kadar Protein

(%) Xi -X (XiX ) 2 1. 10,61 -0,145 0,021025 2. 10,18 0,285 0,081225 3. 10,50 -0,035 0,001225 4. 10,50 -0,035 0,001225 5. 10,39 0,075 0,005625 6. 10,61 -0,145 0,021025 X= 10,465 Σ = 0,13135 SD =

(

)

1 2 − −

n x xi = 1 6 0,13135 − = 0,1620

Pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai α = 0,05, dk 6-1 diperoleh t-tabel = 2,57

Data diterima jika t-hitung < t-tabel

t-hitung = n sd x xi− t-hitung data 1 = 6 1620 , 0 465 , 10 61 , 10 − = 2,1936 t-hitung data 2 = 6 1620 , 0 465 , 10 18 , 10 − = -4,3116 t-hitung data 3 = 6 1620 , 0 465 , 10 50 , 10 − = 0,5295 t-hitung data 4 = 6 1620 , 0 465 , 10 50 , 10 − = 0,5295 t-hitung data 5 = 6 1620 , 0 465 , 10 39 , 10 − = -1,1346

(10)

49 t-hitung data 6 = 6 1620 , 0 465 , 10 61 , 10 − = 2,1936

Karena nilai t-hitung < t-tabel, maka data yang dipakai adalah keseluruhan data 1,2,3,4,5 dan 6.

(11)

50 No. Kadar Protein

(%) Xi -X (XiX ) 2 1. 6,2150 0,0888 0,00011544 2. 6,0375 -0,0887 0,00786769 3. 6,1250 -0,0012 0,00000144 4. 6,0375 -0,0887 0,00786769 5. 6,2150 0,0888 0,00011544 6. 6,1275 0,0013 0,00000169 X= 6,1262 Σ = 0,01596939 SD =

(

)

1 2 − −

n x xi = 1 6 0,01596939 − = 0,05651

Pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai α = 0,05, dk 6-1 diperoleh t-tabel = 2,57

Data diterima jika t-hitung < t-tabel

t-hitung = n sd x xi− t-hitung data 1 = 6 05651 , 0 1262 , 6 2150 , 6 − = 3,8608...(ditolak) t-hitung data 2 = 6 05651 , 0 1262 , 6 0375 , 6 − = -3,8565 t-hitung data 3 = 6 05651 , 0 1262 , 6 1250 , 6 − = -0,05217 t-hitung data 4 = 6 05651 , 0 1262 , 6 0375 , 6 − = -3,8565 t-hitung data 5 = 6 05651 , 0 1262 , 6 2150 , 6 − = 3,8608

(12)

51 t-hitung data 6 = 6 05651 , 0 1262 , 6 1275 , 6 − = -0,05652

Karena nilai t-hitung < t-tabel, maka data yang dipakai adalah keseluruhan data 2,3,4, dan 6; sebab data 1 dan data 5, t-hitung > t-tabel sehingga data tersebut ditolak.

(13)

52 No. Kadar Protein

(%) Xi -X (XiX ) 2 1. 7,9662 -0,1445 0,02088025 2. 8,1381 0,0274 0,00075076 3. 8,1412 0,0305 0,00093025 4. 7,9631 -0,1476 0,02178576 5. 8,2280 0,1173 0,01375929 6. 8,2280 0,1173 0,01375929 X= 8,1107 Σ = 0,0718656 SD =

(

)

1 2 − −

n x xi = 1 6 0,0718656 − = 0,1198

Pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai α = 0,05, dk 6-1 diperoleh t-tabel = 2,57

Data diterima jika t-hitung < t-tabel

t-hitung = n sd x xi− t-hitung data 1 = 6 1198 , 0 1107 , 8 9662 , 7 − = -2,9550 t-hitung data 2 = 6 1198 , 0 1107 , 8 1381 , 8 − = 0,56032 t-hitung data 3 = 6 1198 , 0 1107 , 8 1412 , 8 − = 0,6237 t-hitung data 4 = 6 1198 , 0 1107 , 8 ` 9631 , 7 − = -3,01840 t-hitung data 5 = 6 1198 , 0 1107 , 8 2280 , 8 − = -0,3007 t-hitung data 6 = 6 1181 , 0 7292 , 13 7437 , 13 − = 2,3987

(14)

53

Karena nilai t-hitung < t-tabel, maka data yang dipakai adalah keseluruhan data 1,2,3,4,5 dan 6.

(15)

54 No. Kadar Protein

(%) Xi -X (XiX ) 2 1. 6,0400 0,3079 0,09480241 2. 5,5125 -0,2196 0,04822416 3. 5,6000 -0,1321 0,01745041 4. 5,7775 0,0454 0,00206116 5. 5,3356 -0,3965 0,15721225 6. 6,1275 0,3954 0,15634116 X= 5,7321 Σ = 0,47609155 SD =

(

)

1 2 − −

n x xi = 1 6 0,47609155 − = 0,3085

Pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai α = 0,05, dk 6-1 diperoleh t-tabel = 2,57

Data diterima jika t-hitung < t-tabel

t-hitung = n sd x xi− t-hitung data 1 = 6 3085 , 0 7321 , 5 0400 , 6 − = 2,4455 t-hitung data 2 = 6 3085 , 0 7321 , 5 5125 , 5 − = -1,7442 t-hitung data 3 = 6 3085 , 0 7321 , 5 6000 , 5 − = -1,0492 t-hitung data 4 = 6 3085 , 0 7321 , 5 7775 , 5 − = 0,36060 t-hitung data 5 = 6 3085 , 0 7321 , 5 3356 , 5 − = -3,1493

(16)

55 t-hitung data 6 = 6 3085 , 0 7321 , 5 1275 , 6 − = 3,14058...(ditolak)

Karena nilai t-hitung < t-tabel, maka data yang dipakai adalah keseluruhan data 1,2,3,4, dan 5. Data 6, t-hitung > t-tabel, maka data ini ditolak.

(17)

56 No. Kadar Protein

(%) Xi -X (XiX ) 2 1. 2,52 -0,295 0,087025 2. 2,94 0,125 0,015625 3. 2,52 -0,295 0,087025 4. 3,25 0,435 0,189225 5. 2,83 0,015 0,000225 6. 2,83 0,015 0,000225 X= 2,815 Σ = 0,37935 SD =

(

)

1 2 − −

n x xi = 1 6 0,37935 − = 0,2754

Pada tingkat kepercayaan 95% dengan nilai α = 0,05, dk 6-1 diperoleh t-tabel = 2,57

Data diterima jika t-hitung < t-tabel

t-hitung = n sd x xi− t-hitung data 1 = 6 2754 , 0 815 , 2 52 , 2 − = -2,6245 t-hitung data 2 = 6 2754 , 0 815 , 2 94 , 2 − = 1,1120 t-hitung data 3 = 6 2754 , 0 815 , 2 52 , 2 − = -2,6245 t-hitung data 4 = 6 2754 , 0 815 , 2 25 , 3 − = 3,8701...(ditolak) t-hitung data 5 = 6 2754 , 0 815 , 2 83 , 2 − = 0,1334

(18)

57 t-hitung data 6 = 6 2754 , 0 815 , 2 83 , 2 − = 0,1334

Karena nilai t-hitung < t-tabel, maka data yang dipakai adalah keseluruhan data 1,2,3,5 dan 6. Data 4 ditolak karena t-hitung > t-tabel.

(19)

58

GAMBAR 1. JANGKRIK TAIWAN

(20)

59

(21)

60

(22)

61

Sebelum didestilasi (sampel dan penampung)

(23)

62

Dari biru ke biru hijau

Gambar

GAMBAR 1. JANGKRIK TAIWAN
GAMBAR 3. PROSES DESTRUKSI
GAMBAR 4. PROSES DESTILASI

Referensi

Dokumen terkait

 Melakukan penjumlahan dua bilangan bulat sesuai dengan prosedur dengan memperhatikan nilai tempat ribuan, ratusan, puluhan dan satuan.  Melakukan pengurangan dua bilangan

[r]

Distribusi frekuensi jenis kelamin responden di Kelurahan Tanjung Mulia Hilir Lingkungan 22 Kota Medan Oktober

Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh latihan half squat jump terhadap peningkatan daya ledak otot yang diukur dengan vertical jump, jauh

Dengan begitu, boleh disimpulkan, bahwa identitas itu dinamis, bergerak karena merupakan persentuhan kelompok dengan lingkungannya. Identitas bukanlah sesuatu yang mati dan

BEKATUL DAN JERAMI DARI TANAMAN PADI YANG DISEMPROT.

bentuk-bentuk ujaran kebencian, ciri-ciri berita hoax dan dampak negatifnya sebelum timbulnya tindak pidana sebagai akibat dari ujaran kebencian dan berita hoax

Proposition 3 shows that the optimal aim portfolio is an exponential average of current and future (expected) Markowitz portfolios, where the weight on the current (and