LAPORAN PRAKTIKUMPENILAIAN SENSORI PANGANUji SkoringDiajukan
untuk memenuhi salah satu tugas mata kuliah Penilaian Sensori
Pangan dengan dosen pengampu Dewi Cakrawati, S.TP., M.Si
Oleh :Juliana M Nur (1306948)
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNOLOGI AGROINDUSTRIFAKULTAS
PENDIDIKAN DAN TEKNOLOGI KEJURUANUNIVERSITAS PENDIDIKAN
INDONESIA2014
I. TEORIA. TINJAUAN BAHANWafer adalah makanan cemilan/snack yang
biasa dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia. Wafer mengandung energi
sebesar 53 kilokalori, protein 2,7 gram, karbohidrat 66,7 gram,
lemak 28,7 gram, kalsium 182 miligram, fosfor 0 miligram, dan zat
besi 2,8 miligram. Selain itu di dalam Wafer juga terkandung
vitamin A sebanyak 0 IU, vitamin B1 0 miligram dan vitamin C 0
miligram. Hasil tersebut didapat dari melakukan penelitian terhadap
100 gram Wafer, dengan jumlah yang dapat dimakan sebanyak 100
%.
B. TINJAUAN TEORIUji skoring merupakan uji yang menggunakan
panelis terlatih dan benar-benar tahu mengenai atribut yang
dinilai. Tipe pengujian skoring sering digunakan untuk menilai mutu
bahan dan intensitas sifat tertentu misalnya kemanisan, kekerasan,
dan warna. Selain itu, digunakan untuk mencari korelasi pengukuran
subyektif dengan obyektif dalam rangka pengukuran obyektif (presisi
alat). (Kartika dkk., 1988). Menurut Anonim (2006), uji skoring
dilakukan dengan menggunakan pendekatan skala atau skor yang
dihubungkan dengan deskripsi tertentu dari atribut mutu produk.
Pada sistem skoring, angka digunakan untuk menilai intensitas
produk dengan susunan meningkat atau menurun.Secara garis besar,
pekerjaan analisis data meliputi tiga langkah yaitu persiapan,
tabulasi, dan penerapan data sesuai dengan pendekatan penelitian.
Kegiatan dalam langkah-langkah persiapan antara lain, mengecek nama
dan kelengkapan identitas pengisi, mengecek kelengkapan data,
artinya memeriksa isi instrumen pengumpulan data (termasuk pula
kelengkapan lembaran instrumen barangkali ada yang terlepas atau
sobek), mengecek macam isian data. (Arikunto,1993)Proses
perhitungan frekuensi yang terbilang di dalam masing-masing
kategori disebut tabulasi. Oleh karena itu hasil perhitungan
demikian hampir selalu disajikan dalam bentuk tabel, maka istilah
tabulasi sering diartikan sebagai proses penyusunan data ke dalam
bentuk tabel. Tabulasi (dalam arti menyusun data ke dalam bentuk
tabel) merupakan tahap lanjutan dalam rangkaian proses analisa
data. Dengan tabulasi data lapangan akan segera tampak ringkas dan
tersusun ke dalam suatu tabel yang baik, data dapat dibaca degan
mudah dan maknanya akan mudah dipahami. (Sumarsono, 2004)Evaluasi
sensori merupakan analisis yang menggunakan manusia sebagai
instrument. Salah satu uji sensori yang digunakan meluas adalah uji
afektif secara kuantitatif. Uji afektif bertujuan untuk menilai
respon pribadi (kesukaan atau penerimaan) dari produk tertentu,
atau karakteristik produk spesifik tertentu. Uji afektif
kuantitatif dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu uji
pemilihan/preferensi (preference) dan uji penerimaan (acceptance)
berarti mengukur tingkat kesukaan terhadap suatu produk semetara
uji preferensi menunjukan ekspresi dipilihnya satu produk yang
menonjol dibandingkna dengan produk lain. (Silvana, 2010)Uji duncan
atau juga dikenal sengan istilah Duncan Multipel Range Test (DMRT)
memiliki nilai kritis yang tidak tunggal tetapi mengikutri urutan
rata-rata yang dibandingkan. Nilai kritis uji duncan dinyatakan
dalam nilai least significant range. Uji duncan digunakan untuk
menguji perbedaan di antara semua pasangan perlakuan yang ada dari
percobaan tersebut, serta masih dapat mempertahankan tingkat
signifikasi yang ditetapkan. (Santoso, 2005)
II. TUJUAN PRAKTIKUMMampu memberikan nilai/skor terhadap setiap
contoh berdasarkan kesan yang didapat.
III. ALAT DAN BAHANAlat yang digunakan:1. Nampan atau wadah2.
Borang3. Alat tulis 4. Tissue
Bahan yang digunakan:1. Wafer dengan kode 4712. Wafer dengan
kode 5863. Wafer dengan kode 3364. Wafer dengan kode 2475. Air
mineral
IV. PROSEDUR KERJAPanelis diberikan 4 sampel wafer dengan kode
yang berbeda, yang disajikan seperti dibawah ini:
471247336586
Kemudian panelis diharuskan memberi skor pada setiap kode sampel
berdasarkan kesan yang didapat pada setiap atribut dengan skala
1-4, semakin tinggi skor maka semakin baik mutunya.Atribut yang
ditentukan adalah sebagai berikut:1. Warna2. Rasa3. Keseragaman
pori4. Kerenyahan
V. HASIL PENGAMATAN1. Atribut WarnaPan471586336247
13142
22411
31322
42143
52433
63421
72343
83333
93422
103244
24292924
2,42,92,92,4
Data yang akan diuji harus ditransformasikan terlebih dahulu.
Dengan rumus:
Data transformasiPan471586336247X(X)2(X2)
11,8708291,2247452,121321,5811396,79803346,21324912
21,5811392,121321,2247451,2247456,15194937,84647510
31,2247451,8708291,5811391,5811396,25785139,16070210
41,5811391,2247452,121321,8708296,79803346,21324912
51,5811392,121321,8708291,8708297,44411755,41487114
61,8708292,121321,5811391,2247456,79803346,21324912
71,5811391,8708292,121321,8708297,44411755,41487114
81,8708291,8708291,8708291,8708297,4833155614
91,8708292,121321,5811391,5811397,15442751,18582113
101,8708291,5811392,121322,121327,69460859,20699615
Y16,9034418,128418,195116,7975470,02448492,86948126
1,6903441,812841,819511,679754
Y2285,7264328,6387331,0617282,15741227,584
Jumlah (X)70,02448
Jumlah ((X)2)492,86948
Jumlah ((X2))126
Jumlah (Y2)1227,584
Setelah diketahui data transformasi, dilakukan uji sidik ragam
(Anova)= = 122,5857
JK Panelis = = 122,5857= 0,631672
JK Sampel = = 122,5857= 0,172722
JK Total = Jumlah ((X2)) FK=126 122,5857= 3,414301
JK Galat = JK Total (JK Panelis + JK Sampel)= 3,414301 (0,631672
+ 0,172722)= 2,609907
JK Panelis0,631672
Jk Sampel0,172722
JK Total3,414301
JK Galat2,609907
db sampel= sampel 1= 4 1= 3db panelis = panelis 1= 10 1= 9
db galat = db total (db panelis + db sampel)= 39 (9 + 3)= 27db
total = (panelis x sampel) 1= (10 x 4) 1= 39
db panelis9
db sampel3
db total39
db galat27
KT panelis = = = 0,070186
KT sampel = = = 0,057574
KT total = = = 0,087546
KT galat = = = 0,096663
KT panelis0,070186
KT sampel0,057574
KT total0,087546
KT galat0,096663
F hitung = = = 0,595616
Setelah itu didapat tabel sidik ragam (Anova)dbJKKTF hitungF
tabel taraf 5%
Panelis90,6316720,070186
Sampel30,1727220,0575740,5956162,96
Total393,4143010,087546
Galat272,6099070,096663
Bandingkan F hitung dengan F tabel taraf 5% = 2,96. Jika F
hitung > F tabel maka dilanjutkan dengan uji lanjutan yaitu Uji
Duncan. Jika F hitung < F tabel artinya data tidak signifikan
sehingga tidak perlu dilanjutkan ke uji lanjutan (Uji Duncan).
2. Atribut RasaPan471586336247
14123
22423
31223
44123
52423
62431
72344
83344
92443
102243
24282930
2,42,82,93
Data yang akan diuji harus ditransformasikan terlebih dahulu.
Dengan rumus:
Data transformasiPan471586336247X(X)2(X2)
12,121321,2247451,5811391,8708296,79803346,21324912
21,5811392,121321,5811391,8708297,15442751,18582113
31,2247451,5811391,5811391,8708296,25785139,16070210
42,121321,2247451,5811391,8708296,79803346,21324912
51,5811392,121321,5811391,8708297,15442751,18582113
61,5811392,121321,8708291,2247456,79803346,21324912
71,5811391,8708292,121322,121327,69460859,20699615
81,8708291,8708292,121322,121327,98429863,74901616
91,5811392,121322,121321,8708297,69460859,20699615
101,5811391,5811392,121321,8708297,15442751,18582113
Y16,8250517,8387118,261818,5631971,48874513,52092131
1,6825051,7838711,826181,856319
Y2283,0822318,2194333,4935344,59191279,387
Jumlah (X)71,48874
Jumlah ((X)2)513,52092
Jumlah ((X2))131
Jumlah (Y2)1279,387
3. Atribut Keseragaman PoriPan471586336247
13142
22411
32312
43142
52434
63421
73433
83423
93412
103333
27322423
2,73,22,42,3
Data yang akan diuji harus ditransformasikan terlebih dahulu.
Dengan rumus:
Data transformasiPan471586336247X(X)2(X2)
11,8708291,2247452,121321,5811396,79803346,2132512
21,5811392,121321,2247451,2247456,15194937,8464810
31,5811391,8708291,2247451,5811396,25785139,160710
41,8708291,2247452,121321,5811396,79803346,2132512
51,5811392,121321,8708292,121327,69460859,20715
61,8708292,121321,5811391,2247456,79803346,2132512
71,8708292,121321,8708291,8708297,73380659,8117615
81,8708292,121321,5811391,8708297,44411755,4148714
91,8708292,121321,2247451,5811396,79803346,2132512
101,8708291,8708291,8708291,8708297,4833155614
Y17,8392218,9190716,6916416,5078569,95778492,2938126
1,7839221,8919071,6691641,650785
Y2318,2377357,9312278,6108272,50921227,289
Jumlah (X)69,95778
Jumlah ((X)2)492,2938
Jumlah ((X2))126
Jumlah (Y2)1227,289
4. Atribut KerenyahanPan471586336247
11243
23334
31233
41432
52443
61432
72334
83334
93412
103344
20323131
23,23,13,1
Data yang akan diuji harus ditransformasikan terlebih dahulu.
Dengan rumus:
Data transformasiPan471586336247X(X)2(X2)
11,2247451,5811392,121321,8708296,79803346,2132512
21,8708291,8708291,8708292,121327,73380659,8117615
31,2247451,5811391,8708291,8708296,54754142,8702911
41,2247452,121321,8708291,5811396,79803346,2132512
51,5811392,121322,121321,8708297,69460859,20715
61,2247452,121321,8708291,5811396,79803346,2132512
71,5811391,8708291,8708292,121327,44411755,4148714
81,8708291,8708291,8708292,121327,73380659,8117615
91,8708292,121321,2247451,5811396,79803346,2132512
101,8708291,8708292,121322,121327,98429863,7490216
Y15,5445719,1308718,8136818,8411872,33031525,7177134
1,5544571,9130871,8813681,884118
Y2241,6337365,9903353,9545354,99021316,569
Jumlah (X)72,33031
Jumlah ((X)2)525,7177
Jumlah ((X2))134
Jumlah (Y2)1316,569
VI. PEMBAHASANUji skoring merupakan uji yang menggunakan panelis
terlatih dan benar-benar tahu mengenai atribut yang dinilai. Tipe
pengujian skoring sering digunakan untuk menilai mutu bahan dan
intensitas sifat tertentu misalnya kemanisan, kekerasan, dan warna.
Selain itu,digunakan untuk mencari korelasi pengukuran subyektif
dengan obyektif dalam rangka pengukuran obyektif (presisi alat).
(Kartika dkk., 1988).Menurut Anonim (2006), Uji skoring dilakukan
dengan menggunakan pendekatan skala atau skor yang dihubungkan
dengandeskripsi tertentu dari atribut mutu produk. Pada sistem
skoring, angka digunakan untuk menilai intensitas produk dengan
susunan meningkat atau menurun.1. Atribut WarnaData
transformasiPanelis3362474715862
12,121321,5811392,121321,8708297,69460859,207
22,121321,2247451,8708291,8708297,08772350,23581
32,121322,121322,121322,121328,48528172
42,121321,8708291,8708291,8708297,73380659,81176
52,121321,5811391,8708291,8708297,44411755,41487
62,121321,2247451,8708291,5811396,79803346,21325
72,121321,5811391,8708291,8708297,44411755,41487
82,121321,8708292,121321,8708297,98429863,74902
16,9705613,0558815,718114,9274360,67198462,0466
2,121321,6319851,9647631,865929
2288170,4561247,0588222,8282928,3431
Setelah diketahui transformasi data, dilakukan analisi sidik
ragam (Anova)
FK = FK = 115,034
JK Panelis0,477598
Jk Sampel1,008844
JK Total1,965954
JK Galat0,479512
Tabel sidik ragam (Anova)dbJKKTF hitungF tabel taraf 5%
Panelis70,4775980,0682282,9880312,495
Sampel31,0088440,33628114,72733,07
Total311,9659540,063418
Galat210,4795120,022834
Nilai F hitung yang didapat dari analisis sidik ragam (anova)
dibandingkan dengan nilai F yang terdapat di Tabel menunjukan nilai
yang lebih besar sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat
perbedaan nyata antar perlakuan. Dengan kata lain panelis tidak
mampu membedakan warna pada sampel yang diujikan. Oleh karena itu
dilakukan analisis lebih lanjut untuk dengan menggunakan uji
Duncan.a. Uji Duncan SampelPerhitungan pertama dalam uji Duncan
yaitu menghitung sebuah parameter standar eror rata-rata yaitu :SX=
= = 0,087243
Jumlah GalatJumlah sampel
234
SSR202,953,13,18
212,943,093,175
222,933,083,17
LSR0,2564940,269580,276996
Nilai rata-rata dari setiap kode roti diurutkan dari yang
terkecil ke yang terbesar, namun rata-rata sampel yang digunakan
bukan menggunakan data dari transformasi namun dari data yang asli.
Kemudian nilai rata-rata yang paling besar dikurangi oleh nilai LSR
yang paling tinggi juga.Nilai rata-rata yang telah
diurutkan:Kode247586471336
Rata-rata2,2533,3754
Nilai rata-rata yang paling besar dikurangi dengan nilai LSR
yang paling besar juga yaitu 4-0,276996= 3,723004Dari nilai
rata-rata yang terlah diurutkan maka ditarik garis dari yang lebih
besar dari nilai rata-rata yang telah dikurangi oleh nilai LSR
yaitu 3,723004 dan didapat hasil sebagai berikut :247586471336
2,2533,3754
Dari penarikan garis dapat disimpulkan bahwa berdasarkan uji
duncan dari ketiga sampel yaitu sampel dengan kode 336 terdapat
beda nyata dari keseragaman pada sampel yang diujikan. Perbandingan
antara sampel 247 dengan sampel berkode 586 yaitu berselisih 0,75
yang jika dibandingkan dengan rata-rata LSR yang kedua yaitu
0,256494 maka selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada
rata-rata LSR. Dengan begitu sampel dengan kode 247 dan sampel
dengan kode 586 berbeda nyata dari segi warna. Perbandingan antara
sampel 247 dengan sampel berkode 471 yaitu berselisih 1,125 yang
jika dibandingkan dengan rata-rata LSR yang ketiga yaitu 0,26958
maka selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada rata-rata
LSR. Dengan begitu sampel dengan kode 247 dan sampel dengan kode
471 berbeda nyata dari segi warna. Perbandingan antara sampel 586
dengan sampel berkode 471 yaitu berselisih 0,375 yang jika
dibandingkan dengan rata-rata LSR yang keempat yaitu 0,276996 maka
selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada rata-rata LSR.
Dengan begitu sampel dengan kode 586 dan sampel dengan kode 471
berbeda nyata dari segi warna. Sehingga dapat disimpulkan semua
sampel atribut warna keempat sampel memiliki mutu warna yang
berbeda-beda.
b. Uji Duncan PanelisPerhitungan pertama dalam uji Duncan yaitu
menghitung sebuah parameter standar eror rata-rata yaitu :SX= = =
0,057114
Jumlah GalatJumlah sampel
234
SSR202,953,13,18
212,943,093,175
222,933,083,17
LSR0,1679140,1764820,181336
Nilai rata-rata dari setiap kode roti diurutkan dari yang
terkecil ke yang terbesar, namun rata-rata sampel yang digunakan
bukan menggunakan data dari transformasi namun dari data yang asli.
Kemudian nilai rata-rata yang paling besar dikurangi oleh nilai LSR
yang paling tinggi juga.Nilai rata-rata yang telah
diurutkan:Kode247586471336
Rata-rata2,2533,3754
Nilai rata-rata yang paling besar dikurangi dengan nilai LSR
yang paling besar juga yaitu 4-0,181336 = 3,818664Dari nilai
rata-rata yang terlah diurutkan maka ditarik garis dari yang lebih
besar dari nilai rata-rata yang telah dikurangi oleh nilai LSR
yaitu 3,818664 dan didapat hasil sebagai berikut :247586471336
2,2533,3754
Dari penarikan garis dapat disimpulkan bahwa berdasarkan uji
duncan dari ketiga sampel yaitu sampel dengan kode 336 terdapat
beda nyata dari keseragaman pada sampel yang diujikan. Perbandingan
antara sampel 247 dengan sampel berkode 586 yaitu berselisih 0,75
yang jika dibandingkan dengan rata-rata LSR yang kedua yaitu
0,167914 maka selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada
rata-rata LSR. Dengan begitu penilaian panelis terhadap mutu sampel
dengan kode 247 dan sampel dengan kode 586 berbeda nyata dari segi
warna. Perbandingan antara sampel 247 dengan sampel berkode 471
yaitu berselisih 1,125 yang jika dibandingkan dengan rata-rata LSR
yang ketiga yaitu 0,176482 maka selisih antara kedua sampel lebih
besar dari pada rata-rata LSR. Dengan begitu penilaian panelis
terhadap mutu sampel dengan kode 247 dan sampel dengan kode 471
berbeda nyata dari segi warna.Perbandingan antara sampel 586 dengan
sampel berkode 471 yaitu berselisih 0,375 yang jika dibandingkan
dengan rata-rata LSR yang keempat yaitu 0,181336 maka selisih
antara kedua sampel lebih besar dari pada rata-rata LSR. Dengan
begitu penilaian panelis terhadap mutu sampel dengan kode 586 dan
sampel dengan kode 471 berbeda nyata dari segi warna.Sehingga dapat
disimpulkan penilaian panelis terhadap atribut warna keempat sampel
memiliki mutu warna yang berbeda-beda.
2. Atribut RasaData TransformasiPanelis3362474715862
12,121321,2247452,121321,5811397,04852449,6817
22,121321,2247451,8708291,8708297,08772350,23581
31,2247451,5811391,8708291,8708296,54754142,87029
42,121321,2247451,8708291,5811396,79803346,21325
51,8708291,5811391,8708291,5811396,90393547,66432
61,5811391,2247452,121321,8708296,79803346,21325
71,8708291,2247452,121321,8708297,08772350,23581
81,8708291,2247452,121321,5811396,79803346,21325
14,7823310,5107515,968613,8078755,06954379,3277
1,8477911,3138431,9960751,725984
2218,5173110,4758254,9961190,6573774,6464
Setelah diketahui data transformasi, dilakukan uji sidik ragam
(Anova)
FK = FK = 94,77046
Jk Panelis0,061462
Jk Sampel2,060347
Jk Total3,229542
Jk Galat1,107733
Tabel sidik ragam (Anova)dbJKKTF hitungF tabel taraf 5%
Panelis70,0614620,008780,1664522,495
Sampel32,0603470,68678213,019773,07
Total313,2295420,104179
Galat211,1077330,052749
Nilai F hitung panelis yang didapat dari analisis sidik ragam
(anova) dibandingkan dengan nilai F yang terdapat di Tabel
menunjukan nilai yang lebih kecil sehingga dapat disimpulkan tidak
terdapat perbedaan nyata antar perlakuan. Dengan kata lain panelis
tidak mampu membedakan rasa pada sampel yang diujikan. Oleh karena
itu tidak perlu dilakukan analisis lebih lanjut uji
Duncan.Sedangkan pada f hitung sampel f dari tabel sidik ragam
(Anova) menunjukan bahwa dari tabel sidik ragam (anova) F hitung
lebih besar daripada f tabel, sehingga dapat disimpulkan terdapat
perbedaan nyata antar perlakuan. Namun panelis tidak mampu
membedakan rasa pada sampel yang diujikan. Oleh karena itu perlu
dilakukan analisis lebih lanjut uji Duncan.Perhitungan pertama
dalam uji Duncan yaitu menghitung sebuah parameter standar eror
rata-rata yaitu :SX= = = 0,132601
Jumlah GalatJumlah sampel
234
SSR202,953,13,18
212,943,093,175
222,933,083,17
LSR0,3898470,4097380,421009
Nilai rata-rata dari setiap kode roti diurutkan dari yang
terkecil ke yang terbesar, namun rata-rata sampel yang digunakan
bukan menggunakan data dari transformasi namun dari data yang asli.
Kemudian nilai rata-rata yang paling besar dikurangi oleh nilai LSR
yang paling tinggi juga.Nilai rata-rata yang telah
diurutkan:Kode247586471336
Rata-rata2,2533,3754
Nilai rata-rata yang paling besar dikurangi dengan nilai LSR
yang paling besar juga yaitu 4-0,421009 = 3,578991Dari nilai
rata-rata yang terlah diurutkan maka ditarik garis dari yang lebih
besar dari nilai rata-rata yang telah dikurangi oleh nilai LSR
yaitu 3,578991 dan didapat hasil sebagai berikut :247586471336
2,2533,3754
Dari penarikan garis dapat disimpulkan bahwa berdasarkan uji
duncan dari ketiga sampel yaitu sampel dengan kode 336 terdapat
beda nyata dari keseragaman pada sampel yang diujikan. Perbandingan
antara sampel 247 dengan sampel berkode 586 yaitu berselisih 0,75
yang jika dibandingkan dengan rata-rata LSR yang kedua yaitu
0,389847 maka selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada
rata-rata LSR. Dengan begitu penilaian panelis terhadap mutu sampel
dengan kode 247 dan sampel dengan kode 586 berbeda nyata dari segi
rasa. Perbandingan antara sampel 247 dengan sampel berkode 471
yaitu berselisih 1,125 yang jika dibandingkan dengan rata-rata LSR
yang ketiga yaitu 0,409738 maka selisih antara kedua sampel lebih
besar dari pada rata-rata LSR. Dengan begitu penilaian panelis
terhadap mutu sampel dengan kode 247 dan sampel dengan kode 471
berbeda nyata dari segi rasa.Perbandingan antara sampel 586 dengan
sampel berkode 471 yaitu berselisih 0,375 yang jika dibandingkan
dengan rata-rata LSR yang keempat yaitu 0,421009 maka selisih
antara kedua sampel lebih kecil dari pada rata-rata LSR. Dengan
begitu penilaian panelis terhadap mutu sampel dengan kode 586 dan
sampel dengan kode 471 tidak berbeda nyata dari segi
rasa.247586471336
2,2533,3754
Sehingga dapat disimpulkan penilaian panelis menyatakan bahwa
sampel dengan kode 586 dengan 471 tidak memiliki perbedaan mutu
yang signifikan, dan keduanya berbeda nyata mutunya dengan sampel
dengan kode 247 juga berbeda nyata dengan sampel berkode 336 dari
segi rasa.
3. Atribut Keseragaman Pori
Data TransformasiPanelis3362474715862
12,121321,5811392,121321,8708297,69460859,207
22,121321,2247452,121321,8708297,33821453,84939
31,2247451,5811392,121321,8708296,79803346,21325
42,121321,2247451,8708291,8708297,08772350,23581
52,121321,2247452,121321,5811397,04852449,6817
62,121321,2247451,8708291,5811396,79803346,21325
71,8708291,5811392,121321,8708297,44411755,41487
82,121321,2247451,8708291,5811396,79803346,21325
15,823510,8671416,2190914,0975657,00728407,0285
1,9779371,3583932,0273861,762195
2250,383118,0948263,0588198,7412830,2778
Setelah diketahui data transformasi, dilakukan uji sidik ragam
(Anova)
FK = FK = 101,5572
Jk Panelis0,199926
Jk Sampel2,227519
Jk Total3,442798
Jk Galat1,015353
Tabel sidik ragam (Anova)dbJKKTF hitungF tabel taraf 5%
Panelis70,1999260,0285610,5907092,495
Sampel32,2275190,74250615,356863,07
Galat211,0153530,04835
Total313,4427980,111058
Nilai F hitung panelis yang didapat dari analisis sidik ragam
(anova) dibandingkan dengan nilai F yang terdapat di Tabel
menunjukan nilai yang lebih kecil sehingga dapat disimpulkan tidak
terdapat perbedaan nyata antar perlakuan. Dengan kata lain panelis
tidak mampu membedakan mutu keseragaman pori pada sampel yang
diujikan. Oleh karena itu tidak perlu dilakukan analisis lebih
lanjut uji Duncan.Sedangkan pada f hitung sampel f dari tabel sidik
ragam (Anova) menunjukan bahwa dari tabel sidik ragam (anova) F
hitung lebih besar daripada f tabel, sehingga dapat disimpulkan
terdapat perbedaan nyata antar perlakuan. Namun panelis tidak mampu
membedakan mutu keseragaman pori pada sampel yang diujikan. Oleh
karena itu perlu dilakukan analisis lebih lanjut uji
Duncan.Perhitungan pertama dalam uji Duncan yaitu menghitung sebuah
parameter standar eror rata-rata yaitu :SX= = = 0,126952
Jumlah GalatJumlah sampel
234
SSR202,953,13,18
212,943,093,175
222,933,083,17
LSR0,3732380,392280,403071
Nilai rata-rata dari setiap kode roti diurutkan dari yang
terkecil ke yang terbesar, namun rata-rata sampel yang digunakan
bukan menggunakan data dari transformasi namun dari data yang asli.
Kemudian nilai rata-rata yang paling besar dikurangi oleh nilai LSR
yang paling tinggi juga.Nilai rata-rata yang telah
diurutkan:Kode247586471336
Rata-rata2,2533,3754
Nilai rata-rata yang paling besar dikurangi dengan nilai LSR
yang paling besar juga yaitu 4-0,403071 = 3,596929Dari nilai
rata-rata yang terlah diurutkan maka ditarik garis dari yang lebih
besar dari nilai rata-rata yang telah dikurangi oleh nilai LSR
yaitu 3,596929 dan didapat hasil sebagai berikut :247586471336
2,2533,3754
Dari penarikan garis dapat disimpulkan bahwa berdasarkan uji
duncan dari ketiga sampel yaitu sampel dengan kode 336 terdapat
beda nyata dari keseragaman pada sampel yang diujikan. Perbandingan
antara sampel 247 dengan sampel berkode 586 yaitu berselisih 0,75
yang jika dibandingkan dengan rata-rata LSR yang kedua yaitu
0,373238 maka selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada
rata-rata LSR. Dengan begitu penilaian panelis terhadap mutu sampel
dengan kode 247 dan sampel dengan kode 586 berbeda nyata dari segi
keseragaman pori. Perbandingan antara sampel 247 dengan sampel
berkode 471 yaitu berselisih 1,125 yang jika dibandingkan dengan
rata-rata LSR yang ketiga yaitu 0,39228 maka selisih antara kedua
sampel lebih besar dari pada rata-rata LSR. Dengan begitu penilaian
panelis terhadap mutu sampel dengan kode 247 dan sampel dengan kode
471 berbeda nyata dari segi keseragaman pori.Perbandingan antara
sampel 586 dengan sampel berkode 471 yaitu berselisih 0,375 yang
jika dibandingkan dengan rata-rata LSR yang keempat yaitu 0,403071
maka selisih antara kedua sampel lebih besar dari pada rata-rata
LSR. Dengan begitu penilaian panelis terhadap mutu sampel dengan
kode 586 dan sampel dengan kode 471 tidak berbeda nyata dari segi
keseragaman pori.
247586471336
2,2533,3754
Sehingga dapat disimpulkan penilaian panelis menyatakan bahwa
sampel dengan kode 586 dengan 471 tidak memiliki perbedaan mutu
yang signifikan, dan keduanya berbeda nyata mutunya dengan sampel
dengan kode 247 juga berbeda nyata dengan sampel berkode 336 dari
segi keseragaman pori.
VII. KESIMPULAN1. Uji skoring dilakukan dengan menggunakan
pendekatan skala atau skor yang dihubungkan dengandeskripsi
tertentu dari atribut mutu produk. Pada sistem skoring, angka
digunakan untuk menilai intensitas produk dengan susunan meningkat
atau menurun. 2. Pada pengujian atribut warna panelis tdak dapat
membedakan mutu dari sampel terhadap atribut warna secra signifikan
sehingga harus dilakuka Uji dauncen, dan dari hasil perhitungan
yang didapat dapat disimpulkan penilaian panelis terhadap atribut
warna keempat sampel memiliki mutu warna yang berbeda-beda pada
semua kode.3. Pada pengujian atribut rasa panelis dapat membedakan
mutu dari rasa secara signifikan sehingga tidak perlu dilakukan uji
duncen. Namun sampel roti sendiri belum dapat dibedakan mutunya
karena ada mutu roti yang panelis bisa nilai tidak berbeda nyata.
Dan hasil yang didapatkan penilaian panelis menyatakan bahwa sampel
dengan kode 586 dengan 471 tidak memiliki perbedaan mutu yang
signifikan, dan keduanya berbeda nyata mutunya dengan sampel dengan
kode 247 juga berbeda nyata dengan sampel berkode 336.4. Pada
pengujian atribut keseragaman pori juga panelis dapat membedakan
mutu dari rasa secara signifikan sehingga tidak perlu dilakukan uji
duncen. Namun sampel roti sendiri belum dapat dibedakan mutunya
karena ada mutu roti yang panelis bisa nilai tidak berbeda nyata.
Dan hasil yang didapatkan penilaian panelis menyatakan bahwa sampel
dengan kode 586 dengan 471 tidak memiliki perbedaan mutu yang
signifikan, dan keduanya berbeda nyata mutunya dengan sampel dengan
kode 247 juga berbeda nyata dengan sampel berkode 336.
DAFTAR PUSTAKAAnonim. (2006). Pengujian Organoleptik (evaluasi
Sensori) dalam industry Pangan. EbookPangan.Alfia, Hanifah. (2013).
Acara V Uji kesukaan-Rangking (analisis Sensori). [online].
Tersedia:
http://hanifahalfiah.blogspot.com/2013/10/acara-v-uji-kesukaan-ranking-analisis.html
yang direkam pada 25 Oktober 2013 21:17. [17 November 2014]Digo.
(2012). Laporan orkep uji skor. [online]. Tersedia:
http://black-boulevard.blogspot.com/2012/05/laporan-orlep
ujiskor.htmlhttp://blackboulevard.blogspot.com/2012/05/laporan-orlep-uji-skor.html
[17 November 2014]Kartika, B., B. Hastuti., W. Supartono. 1988.
Pedoman Uji Inderawi Bahan Pangan. PAUPangan dan Gizi
UGM.Yogyakarta.S Susiwi. (2009). Penilaian Organoleptik. Handout
Jurusan Pendidikan Kimia Fakultas Pendidikan Ilmu Pengetahuan Alam.
[pdf]Setyaningsih, dkk. (2010). Analisis Sensori untuk Industri
Pangan dan Agro. Bogor : IPB PressZetiara, Alzara. (2012). Uji
Skoring Pengawasan Mutu. [online]. Tersedia:
http://zaratiara.blogspot.com/2012/11/uji-skoring-pengawasan-mutu.html
yang direkam pada 4 November 2012 17:46. [17 November 2014]
LAMPIRAN