III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Waktu Penelitian
Penelitian dilakukan pada Oktober 2011 - Maret 2012.
3.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara:
1. Rekapitulasi hasil uji profisiensi dari laboratorium peserta di Indonesia.
2. Pengiriman sampel ke laboratorium acuan luar negeri (Jerman) untuk memperoleh nilai acuan.
3. Wawancara kepada stake holder terkait meliputi pakar uji profisiensi, pihak laboratorium penyiap sampel.
4. Observasi lapangan pelaksanaan pengujian parameter terkait.
3.3 Metodologi
Dalam penelitian ini digunakan pendekatan statistika untuk melakukan evaluasi terhadap hasil uji profisiensi.
1. Metode evaluasi hasil uji 1 : dilakukan seleksi Grubbs 1 kali saja, kemudian
terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-score.
2. Metode evaluasi hasil uji 2: dilakukan seleksi Grubbs berulang kali sampai
tidak ada lagi data yg keluar, kemudian terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-score.
3. Metode evaluasi hasil uji 3: dilakukan evaluasi langsung menggunakan cara
perhitungan Robust Z-score.
4. Metode evaluasi hasil uji 4: dilakukan evaluasi dengan menggunakan nilai
laboratorium acuan, dan sebagai nilai s pada penyebut digunakan SD-Horwitz. Untuk menghitung besarnya SD-Horwitz digunakan nilai laboratorium acuan. (ISO, 2005; IUPAC, 2006; Trevor J.F., 2006).
Sebelum dilakukan evaluasi hasil uji profisiensi, dilakukan beberapa tahapan atau kegiatan. Pertama-tama dilakukan pemilihan jenis sampel. Sampel dipersiapkan sedemikian rupa sampai dinyatakan homogen. Untuk mengecek
homogenitas sampel, maka dilakukan uji anova sesuai Lampiran 14 – Lampiran 22. Sampel dikirim ke beberapa laboratorium peserta uji profisiensi di Indonesia. Laboratorium peserta uji profisiensi tersebut melakukan pengujian terhadap sampel dengan metode rutin yang biasa digunakan di laboratorium tersebut. Data uji profisiensi untuk sampel terkait direkap. Sampel juga dikirim ke laboratorium acuan luar negeri (Jerman) dan hasil pengujiannya dianggap sebagai nilai acuan. Dilakukan beberapa teknik evaluasi data uji profisiensi serta dipilih metode evaluasi yang terbaik. Metode pengujian yang digunakan oleh peserta uji profisiensi (SNI dan metode pengujian lain) dianalis unjuk kerjanya serta dikaji kemungkinan penyebab kinerja laboratorium yang tidak baik. Diagram alir metodologi adalah sesuai Gambar 1.
Pemilihan jenis sampel uji
Pemilihan jenis produk/sampel uji didasarkan pada :
1. Ketentuan dari pemberi sponsor (Kementerian Riset dan Teknologi), yaitu untuk lingkup terkait pangan.
2. Jenis produk yang mendukung pelaksanaan Standar Nasional Indonesia (SNI) yang diwajibkan (kakao bubuk).
3. Jenis produk yang terkait isu hangat yang beredar di masyarakat terutama mengenai bahan tambahan makanan termasuk pengawet (saus cabe).
4. Jenis produk yang terkait dengan keikutsertaan beberapa laboratorium Indonesia dalam uji profisiensi Asia Pasifik dan dinyatakan outlier (minyak nabati).
5. Produk yang dapat diperoleh nilai acuannya.
Dalam penelitian kali ini akan dibatasi pada tiga produk agroindustri, yaitu: 1. Kakao bubuk/cocoa powder (kadmium, kadar air, lemak, kehalusan lolos
ayakan).
2. Saus cabe (pengawet : kalium sorbat, natrium benzoat; pemanis : sakarin; jumlah padatan terlarut).
A Pemilihan jenis sampel dan
konfirmasi
Hasil uji peserta jelas? Sampel homogen?
Analisis sampel oleh peserta dan pelaporan
Evaluasi hasil uji untuk menentukan unjuk kerja laboratorium (berdasarkan prinsip nilai median peserta):
1. Seleksi data Grubbs (1x); dilanjutkan dengan Robust Z-score.
2. Seleksi data Grubbs berkali-kali; dilanjutkan dengan Robust Z-score. 3. Langsung Robust Z-score
Konfirmasi Tidak Ya Tidak Ya Analisis sampel oleh laboratorium Ya
Evaluasi hasil uji untuk menentukan unjuk kerja laboratorium (berdasarkan nilai acuan):
1. Z-score dengan nilai acuan
Gambar 1 Diagram alir metodologi penelitian
A
Penentuan metode evaluasi hasil uji terbaik berdasarkan:
1. CV Robust terkecil (APLAC, 2004) CV Robust = norm IQR x 100 %
Median
2. Z-score yang dihasilkan, dapat membedakan unjuk kerja lab yang baik, dan tidak baik
- Laboratorium yang termasuk dalam kategori tidak memuaskan (outlier), -3 > Z > 3 atau (I Z I ≥3 )
- Laboratorium yang termasuk dalam kategori “diperingatkan” (questionable) 2 < I ZI < 3
- Laboratorium yang kompeten.
I ZI ≤ 2 : berarti hasil analisisnya memuaskan. (ISO, 2010)
Identifikasi unjuk kerja
metode pengujian (SNI dan metodelain)
Identifikasi kemungkinan penyebab hasil uji laboratorium tidak memuaskan dan kemungkinan penyebab secara umum laboratorium tidak memuaskan
berdasarkan titik kritis metode pengujian
Pembahasan (implikasi) untuk penelitian terkait dan rekomendasi
Mengidentifikasi metode evaluasi hasil uji
Tidak
Selesai Kinerja
Memuaskan dan diperingatkan
Penyiapan sampel uji
Sampel uji profisiensi yang homogen sangat diperlukan, agar keragaman hasil uji profisiensi dapat dipastikan karena keragaman kemampuan laboratorium peserta dan bukan dari keragaman sampelnya. Keragaman sampel ditekan sekecil mungkin.
Sampel disiapkan dalam jumlah yang cukup. Dihomogenkan. Kemudian dimasukkan ke dalam kemasan. Dilakukan pengecekan terhadap homogenitas, dengan mengambil 10 kemasan, dan masing-masing diuji duplo kemudian dihitung nilai variansi dari pengambilan contoh (sampling) dan variansi dari keberulangan analisis. Kedua nilai tersebut masing-masing diperoleh dari MSB (mean square between) dan MSW (mean square within). Sampel dinyatakan homogen apabila nilai F hitung lebih kecil dari F tabel.
(
)
[
]
2 ) ( ) 1 ( 2 − − + =∑
+ n X b a MSB i i ai bi(
)
[
]
2 ) ( 2n X b a MSW =∑
i − i − ai−bi Dimana: ai b= data pengujian pertama
i
n = jumlah data
= data pengujian kedua
X = rata-rata
Kriteria : Uji F = F = MSB/MSW
Sampel diyatakan homogen apabila F hitung <Ftabel (db1, db2,α) (IUPAC, 2006; ISO, 2005).
Kakao bubuk dilakukan uji homogenitas kadar air dan kadar lemak. Saus cabe dilakukan uji homogenitas kalium sorbat. Minyak nabati dilakukan uji homogenitas miristat 1, miristat 2, palmitat 1, palmitat 2, stearat 1, dan stearat 2.
Analisis sampel oleh peserta dan pelaporan
Sampel dikirimkan ke laboratorium peserta kemudian sampel diuji di laboratorium peserta sesuai dengan metode rutin yang digunakan laboratorium. Hasil uji dilaporkan secara tertulis. Dilakukan rekapitulasi hasil uji dari peserta.
Penentuan laboratorium peserta uji profisiensi ini adalah berdasarkan teknik purposive sampling. Purposive sampling merupakan teknik penentuan laboratorium dengan pertimbangan khusus sehingga laboratorium layak ikut serta dalam uji profisiensi ini. Laboratorium peserta yang diutamakan adalah laboratorium yang telah diakreditasi oleh Komite Akreditasi Nasional.
Thompson et al. (2006) tidak mempersyaratkan jumlah minimum atau maksimum peserta uji profisiensi. Food and Consumer Safety Authority (1995) merekomendasikan jumlah minimum laboratorium adalah delapan. Edegard et al.(2000) merekomendasikan sedikitnya 8 – 15 laboratorium ikut serta dalam uji profisiensi. Edegard et al. (2000) juga mengindikasikan bahwa jumlah laboratorium peserta tidak perlu sama untuk seluruh level konsentrasi.
Pengiriman sampel uji ke laboratorium acuan.
Sampel uji dikirim ke laboratorium acuan (Jerman), untuk mendapatkan nilai acuan. Nilai tersebut akan digunakan dalam perhitungan kinerja laboratorium berdasarkan nilai acuan.
Evaluasi hasil uji
Dilakukan evaluasi hasil uji:
1. Metode evaluasi hasil uji 1 : dilakukan seleksi Grubbs 1 kali saja, kemudian
terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-score.
2. Metode evaluasi hasil uji 2: dilakukan seleksi Grubbs berulang kali sampai
tidak ada lagi data yg keluar, kemudian terhadap data yang tersisa dilakukan perhitungan Robust Z-score.
3. Metode evaluasi hasil uji 3: dilakukan evaluasi langsung menggunakan cara
perhitungan Robust Z-score.
4. Metode evaluasi hasil uji 4: dilakukan evaluasi dengan menggunakan nilai
laboratorium acuan (menggunakan rumus dari ISO/IEC 17043 Annex A), dan sebagai nilai s pada penyebut digunakan SD-Horwitz. Untuk menghitung besarnya SD-Horwitz digunakan nilai laboratorium acuan (ISO, 2005; IUPAC 2006; Trevor J.F., 2006).
Uji Grubbs adalah metode yang digunakan untuk menghilangkan data yang ekstrem. Dalam uji Grubbs harus dilakukan langkah-langkah perhitungan berikut ini:
Uji Grubbs
- Data diurut dari mulai yang terkecil hingga yang terbesar (x1, x2, .... xn
- Nilai G hasil perhitungan dibandingkan terhadap nilai kritis Grubbs yang diberikan pada Tabel (G
).
tabel
- Apabila nilai G
).
hasil perhitungan lebih besar daripada G tabel
- Rumus untuk perhitungan Grubbs terdiri dari 3 : G
, maka data yang dicurigai dibuang (outlier).
1, G2, G3
- Rumus dipilih berdasarkan posisi data pada kumpulan data yang sedang diuji. Rumus Grubbs untuk G1, G2, dan G3 adalah sebagai berikut:
.
-
s2
n-2 = variansi dari semua data, tanpa mengikutsertakan
2 data terendah atau 2 data tertinggi
s = Standar Deviasi dari semua data X = Harga rata-rata
Xi= Data yang dicurigai outlier
Xn= Data tertinggi X1= Data terendah G1(terendaht/ tertinggi) = x - xi s G2= Xn– X1 s
G3 pasangan data terendah = 1 - [(n – 3) s2n-2 / (n-1) s2]
G3 pasangan data tertinggi= 1 - [(n – 3) s2
n-2 / (n-1) s2]
Data duplo hasil analisis yang dikirimkan oleh setiap laboratorium dihitung secara statistika menggunakan metode perhitungan statistika Robust Z-score. Parameter yang dihitung disini adalah Z between laboratories. Untuk menghitung Z, mula-mula dihitung Si dengan rumus berikut ini:
Pendekatan nilai ketetapan konsensus dari laboratorium penguji yang mengikuti uji profisiensi (Robust Z-score)
Si = (Ai + Bi
A
)/√2
i dan Bi
Z
adalah kedua data duplo hasil analisis.
= Si - median (Si)
IQR (Si)
IQR x 0,7413 adalah IQR ternormalisasi (n IQR) yang merupakan ukuran dari variabilitas data, yang mirip dengan simpangan baku.
x 0,7413
n IQR ≈ SD
IQR yang merupakan singkatan dari interquartile range adalah selisih antara quartile atas dan quartile bawah. Quartile bawah (Q1) adalah suatu harga
dibawah mana seperempat dari seluruh hasil berada/terletak sedangkan quartile atas (Q3
IQR = Q
) adalah suatu harga diatas mana seperempat dari seluruh hasil berada.Normalized interquartile range (IQR) adalah perbedaan antara kuartil rendah dan kuartil tinggi. Kuartil rendah (Q1) adalah nilai dibawah dimana seperempat hasil terletak. Kuartil tinggi (Q3) adalah nilai diatas dimana seperempat hasil terletak. Kuartil dihitung dengan IQR = Q3 – Q1. Normalized IQR adalah IQR dikalikan 0.7413. Qi Zhou et al (2011) menyatakan bahwa nilai 0.7413 berasal dari distribusi standar normal, dimana mempunyai nilai rata-rata 0 dan standar deviasi sama dengan satu. Lebar interquartile range pada distribusi adalah 1.34898 dan 1/1.34898 = 0.7413. Mengalikan IQR dengan faktor ini membuatnya setara dengan standar deviasi. Seperti diketahui penggunaan yang luas untuk mengukur variabilitas (atau penyebaran atau dispersi) dari data adalah standar deviasi.
3 - Q
n IQR = IQR x 0,7413
1
Dimana:
Z = Z score antar laboratorium
Ai = hasil uji sampel pertama dari laboratorium i Bi = hasil uji sampel kedua dari laboratorium i Median= nilai tengah dari sekelompok data n hitung 0.7413 = standar distribusi normal
IQR = interquartile range Nilai Z
a) Laboratorium yang termasuk dalam kategori tidak memuaskan (outlier), apabila laboratorium tersebut memperoleh nilai Z
dapat dikelompokkan menjadi 3 kategori:
yang bukan terletak diantara -3 dan +3. Besaran Z
3 > Z
menggambarkan presisi antara laboratorium > 3 atau (I ZI ≥3 )
b) Laboratorium yang termasuk dalam kategori ”diperingatkan” (questionable). 2 < I ZI
c) Laboratorium yang memuaskan (kompeten).
< 3 : berarti hasil analisisnya belum termasuk tidak memuaskan, tetapi sudah dalam batas diperingatkan.
I ZI ≤ 2 : berarti hasil analisisnya memuaskan (ISO, 2005). Nilai Z-score dihitung berdasarkan rumus:
Pendekatan nilai ketetapan dari pengukuran sebuah laboratorium acuan
Z-score = S
xi – X dimana:
xi = adalah nilai yang dilaporkan oleh laboratorium penguji yang mengikuti uji profisiensi
X = nilai acuan
S = simpangan baku t (ISO, 2005) Untuk simpangan baku digunakan SD Horwitz
CV Horwitz = SD Horwitz / nilai acuan SD Horwitz = CV Horwitz x nilai acuan
Penentuan metode evaluasi hasil uji terbaik
Penentuan metode evaluasi hasil uji terbaik, dalam hal ini adalah, metode yang dapat memberikan hasil yang menggambarkan kompetensi laboratorium. Metode evaluasi hasil uji terbaik dalam uji profisiensi adalah:
1. Berdasarkan Robust Coefficient of Variation (CV). Robust Coefficient of Variation yang terkecil merupakan metode yang terpilih (APLAC, 2004). Robust Coefficient of Variation adalah perbandingan antara simpangan standar dengan nilai rata-rata yang dinyatakan dengan persentase. Coefficient Variance berguna untuk melihat sebaran data dari rata-rata hitungnya
2. Metode yang dapat membedakan laboratorium yang memperoleh hasil baik,dan tidak baik (ISO, 2005).
Identifikasi unjuk kerja metode pengujian yang digunakan
Dari evaluasi hasil uji terpilih, dilakukan identifikasi metode pengujian baik menggunakan SNI maupun metode lain. Diidentifikasi bagaimana kinerja yang diperoleh, terutama untuk metode pengujian dengan menggunakan SNI.
Identifikasi kemungkinan penyebab kinerja tidak memuaskan
Setelah dilakukan evaluasi hasil uji, maka hasil evaluasi tersebut akan memberikan gambaran kinerja laboratorium mana saja yang dinyatakan memuaskan dan tidak memuaskan.
Bagi laboratorium yang dinyatakan tidak memuaskan akan dilakukan investigasi kemungkinan penyebabnya. Juga akan dilakukan investigasi kemungkinan penyebab (secara umum) berdasarkan titik kritis (critical point) untuk pengujian terkait.
Data pendukung kemungkinan penyebab hasil kinerja tidak memuaskan dan kemungkinan penyebab secara umum berdasarkan titik kritis diperoleh dari:
1. Identifikasi metode pengujian terkait.
2. Studi pustaka mengenai metode pengujian terkait.
3. Wawancara terhadap pakar uji profisiensi, dan pakar pengujian terkait. 4. Observasi lapangan pengujian terkait di laboratorium.
Kemungkinan penyebab kinerja tidak memuaskan secara umum berdasarkan titik kritis pengujian terkait, akan digambarkan dalam diagram tulang ikan (fishbone diagram) dan akan dilakukan pembahasan. Diagram tulang ikan digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara suatu masalah dengan kemungkinan penyebabnya.
