UJI SKORING

Oleh :Nama: Pika ApriyanceNRP: 113020094No Meja: 4 (Empat)Kelompok: ETanggal Praktikum: 16 April 2014Asisten: Nur Laila Shaumi

LABORATORIUM UJI IDERAWIJURUSAN TEKNOLOGI PANGANFAKULTAS TEKNIKUNIVERSITAS PASUNDANBANDUNG2014I PENDAHULUANBab ini membahas mengenai : (1) Latar Belakang, (2) Tujuan Percobaan, (3) Prinsip Percobaan, dan (4) Aplikasi dalam Bidang Pangan.1.1. Latar BelakangPengujian organoleptik mempunyai berbagai macam cara. Cara-cara pengujian itu dikelompokkan dalam beberapa kelompok. Salah satunya adalah pengujian skalar. Pada pengujian skalar, panelis diminta menyatakan besaran kesan yang diperolehnya. Besaran ini dapat dinyatakan dalam bentuk besaran skalar atau dalam bentuk skala numerik (Soekarto, 1985). Uji skor disebut juga pemberian skor atau scoring. Pemberian skor ialah memberikan angka nilai atau menepatkan nilai mutu sensorik terhadap bahan yang diuji pada jenjang mutu atau tingkat skala hedonik. Uji scoring dapat dilakukan pada penilaian sifat sensorik yang sangat spesifik, seperti tekstur, warna, rasa, dan aroma. Seperti halnya pada skala mutu, pemberian skor dapat juga dikaitkan dengan skala hedonik. Banyaknya skala hedonik tergantung dari tingkat perbedaan yang ada dan juga tingkat kelas yang dikehendaki. Dalam pemberian skor besarnya skor tegantung pada kepraktisan dan kemudahan pengolahan atau interpretasi data. Banyaknya skala hedonik biasanya dibuat dalam jumlah tidak terlalu besar, demikian pula skor biasanya antara 110. Untuk skor hedonik biasanya dipilih jumlah ganjil. Pemberian skor terkadang menggunakan nilai positif dan negatif. Nilai positif dapat diberikan untuk skala diatas titik balik atau titik netral, nilai negatif untuk dibawah netral. Hal ini menghasilkan skor yang disebut skor simetrik (Soekarto, 1985).Besaran skalar digambarkan dalam bentuk garis lurus berarah dengan pembagian skala dengan jarak yang sama atau dalam bentuk pita skalar dengan degradasi yang mengarah. Yang terakhir ini dapat digambarkan pada contoh degradasi warna dari sangat putih sampai hitam atau degradasi warna dari hijau sampai kuning (Soekarto, 1985).Tipe pengujian ini 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 penentuan presisi pengukuran obyektif .Penilaian dengan indra juga disebut penilaian organoleptik atau penilaian sensorik merupakan suatu cara penilaian yang paling primitif. Penilaian dengan indra menjadi bidang ilmu setelah prosedur penilaian dibakukan dan dirasionalkan dengan penilaian secara obyektif, analisa data mejadi lebih sistematis, demikian pula metoda statistik digunakan dalam analisa serta pengambilan keputusan (Susiwi, 2009).Penilaian organoleptik sangat banyak digunakan untuk menilai mutu dalam industri pangan dan industri hasil pertanian lainnya. Penilaian ini dapat memberi hasil penilaian yang sangat teliti. Dalam beberapa hal penilaian dengan indera bahkan melebihi ketelitian alat yang paling sensitif (Susiwi, 2009).1.2. Tujuan PercobaanTujuan dari percobaan uji scoring adalah untuk memberi nilai atau skor pada sifat atau karakteristik mutu tertentu dari contoh.

1.3. Prinsip PercobaanPrinsip dari percobaan uji scoring adalah berdasarkan perbedaan nilai atau skor tertinggi terhadap mutu produk yang baik.1.4. Aplikasi dalam Bidang PanganUji scoring dalam bidang pangan dapat dipergunakan untuk mengetahui nilai mutu suatu produk pangan secara spesifik, dan juga sifat-sifat sensorik kolektif seperti pada pengawasan mutu komoditi agar dapat bersaing dengan perusahaan lainnya dan untuk reformulasi produk.

II BAHAN, ALAT, DAN METODA PERCOBAANBab ini membahas mengenai : (1) Bahan-Bahan yang Digunakan, (2) Alat-Alat yang Digunakan, dan (3) Metode Percobaan.2.1. Bahan-Bahan yang Digunakan Bahan-bahan yang digunakan dalam percobaan uji scoring adalah sampel coklat kode 186 (silverqueen), 650 (windmolen), 734 (vanhauten), 213 (delfi).2.2. Alat-Alat yang DigunakanAlat-alat yang digunakan dalam percobaan uji scoring adalah, sendok, pisin, baki, tissue, dan gelas minum.2.3. Metoda Percobaan2.3.1. Deskripsi PercobaanMetode Percobaan dari uji scoring disajikan empat sampel coklat yang berbeda merk, kemudian diberikan nilai atau skor terhadap setiap sampel yang disajikan berdasarkan kesan yang didapat. Atribut mutu yang dinilai adalah warna coklat, rasa coklat, aroma coklat, dan aftertst. Nilai (1) Sangat tidak baik, (2) Tidak baik, (3) Agak tidak baik, (4) Biasa, (5) Agak baik, (6) Baik, dan (7) Sangat baik. 2.3.2. Analisis PerhitunganData AsliUji KenormalanTidak NomalNomalANAVATansformasi

Rumus-rumus yang digunakan dalam percobaan uji hedonik adalah sebagai berikut :1.

2.

3.

4.

5.

6.

Contoh Tabel AnavaSumber VariasidBJKRJKF HitungF Tabel

5 %1 %

SampelS 1 JKSJKS/ dBSRJKS/ RJKG

PanelisP 1 JKPJKP/ dBPRJKP/ RJKGTabel Distibusi F

GalatdBT dBS dBP JKGJKG/ dBG

Total(P x S) 1 JKT

Ketentuan tabel Anava :a. Jika F Hitung > F Tabel pada taraf 5% dan 1%, maka diberi tanda ** (sangat berbeda nyata).b. Jika F Hitung > F Tabel pada taraf 5%, tetapi F Hitung < F Tabel pada taraf 1%, maka diberi tanda * (berbeda nyata).c. Jika F Hitung < F Tabel pada taraf 5% dan 1%, maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata)

Contoh Tabel Uji Lanjut DuncansSSR 5 %LSR 5 %Nilai Rata-rataPerlakuanTaraf Nyata5%

SampelRata-rata1234

---

#-

##-

###-

a. Nilai rata-rata diurutkan dari yang terkecil ke terbesarb. Tentukan standar galat, S = c. Tentukan SSR 5 %, pada tabel 8 (Buku Vincent)d. Tentukan LSR 5 %, LSR = S x SSR 5%e. Bandingkan perlakuan dengan LSR 5 %f. Beri tanda * jika perlakuan > LSR 5 %g. Beri tanda tn, jika perlakuan < LSR 5 %h. # merupakan selisih nilai rata-rata.

III HASIL PENGAMATAN DAN PEMBAHASANBab ini membahas mengenai : Hasil Pengamatan dan Pembahasan.3.1. Hasil Pengamatan dan Pembahasan Uji ScoringTabel 1. Hasil Pengamatan Uji Scoring Warna CoklatSampelRata-Rata Data AsliTaraf Nyata

MerkKode

Silverqueen1865,12-

Windmolen6505,12-

Vanhouten7345-

Delfi2134,5-

(Sumber : Kelompok E, 2014)

Gambar 1. Grafik Uji Scoring Warna CoklatBerdasarkan tabel anava dapat diketahui F hitung < F tabel 5% dan 1% maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata) sehingga dapat disimpulkan keempat sampel tidak berbeda nyata dalam hal warna coklat maka tidak dilakukan uji lanjut Duncan.

Tabel 2. Hasil Pengamatan Uji Scoring Rasa CoklatSampelRata-Rata Data AsliTaraf Nyata

MerkKode

Silverqueen1865,13-

Windmolen6504,38-

Vanhouten7344,63-

Delfi2133,88-

(Sumber : Kelompok E, 2014)

Gambar 2. Grafik Uji Scoring Rasa CoklatBerdasarkan tabel anava dapat diketahui F hitung < F tabel 5% dan 1% maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata) sehingga dapat disimpulkan keempat sampel tidak berbeda nyata dalam hal rasa coklat maka tidak dilakukan uji lanjut Duncan.Tabel 3. Hasil Pengamatan Uji Scoring AftertasteSampelRata-Rata Data AsliTaraf Nyata

MerkKode

Silverqueen1864,13a

Windmolen6504,75ab

Vanhouten7344,25ab

Delfi2133,87b

(Sumber : Kelompok E, 2014)

Gambar 3. Grafik Uji Scoring Aftertaste CoklatBerdasarkan hasil pengamatan uji skoring terhadap nilai atribut Aftertaste coklat pada tabel anava dapat disimpulkan bahwa F hitung > F tabel pada taraf 5%, dan 1%, maka diberi tanda **. sehingga dapat disimpulkan bahwa coklat dengan kode 186 (silverqueen), 650 (windmolen), 734 (vanhauten), 213 (delfi) berbeda nya nyata sehingga perlu dilanjutkan uji lanjut Duncan.Tabel 4. Hasil Pengamatan Uji Scoring AromaSampelRata-Rata Data AsliTaraf Nyata

MerkKode

Silverqueen1864,25-

Windmolen6504,37-

Vanhouten7344-

Delfi2134,25-

(Sumber : Kelompok E, 2014)

Gambar 4. Grafik Uji Scoring Aroma CoklatBerdasarkan tabel anava dapat diketahui F hitung < F tabel 5% dan 1% maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata) sehingga dapat disimpulkan keempat sampel tidak berbeda nyata dalam hal rasa coklat maka tidak dilakukan uji lanjut Duncan.3.2 PembahasanPerbedaan uji scoring dengan uji ranking adalah dalam uji scoring panelis diminta memberikan angka nilai atau menetapkan nilai mutu sensorik terhadap bahan yang diuji pada jenjang mutu atau tingkat skala hedonik. Penilaian skor dapat diulang atau dalam satu atribut dapat menilai dua sampel dengan nilai yang sama, sedangkan uji ranking uji dimana panelis diminta mengurutkan contoh menurut tingkat mutu sensorik. Pemberian nilai tidak boleh mempunyai nilai yang sama dalam satu atribut mutu (Soekarto, 1985).Uji scoring panelis yang digunakan adalah panelis terlatih dan terpilih karena panelis harus faham benar akan sifat yang dinilai dal uji scoring tersebut sebab penilaian pengujian scoring berdasarkan intensitas atribuat atau sifat bahan yang dinilai.Uji scoring dalam bidang pangan dapat dipergunakan untuk mengetahui nilai mutu suatu produk pangan secara spesifik, dan juga sifat-sifat sensorik kolektif seperti pada pengawasan mutu komoditi agar dapat bersaing dengan perusahaan lainnya. Manfaat yang dapat diambil dari mempelajari uji skoring ini adalah dapat melatih mahasiswa calon ahli teknologi pangan dalam memberikan penilaian pada suatu produk atau bahan pangan (Kartika, 1987).Perbedaan uji hedonik dan uji skoring dapat dilihat dari panelis yang digunakan pada uji hedonik panelis yang digunakan adalah panelis agak terlatih karena pengujian ini didasarkan atas kesukaan dari panelis dengan secara sponta dan penilaiannya secara subjektif sedangkan dalam uji scoring panelis yang digunakan adalah panelis terlatih dan panelis terpilih karena panelis diminta menilai penampilan sampel berdasarkan intensitas atribut atau sifat yang dinilai sehingga panelis harus benar-benar faham sifat yang akan dinilai.Pengujian scoring dilakukan perhitungan data asli yang harus ditransformasikan. Transormasi data adalah pengubahan data dari suatu skala yang lain. Tujuan transformasi data adalah untuk mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif yang berskala ulang. Walaupun skor aktual yang diamati berupa kategori diskret, transformasi yang dipilih terhadap transformasi data berskala ordinal adalah transformasi yang tidak mengubah skala, yaitu transformaasi yang monoton (monotonic transformation) (Anonim, 2009).Uji rangking dan skoring merupakan uji skalar, karena hasil pengujian oleh panelis telah dinyatakan dalam besaran kesan dengan jarak (interval) tertentu (Supriyatna, dkk, 2007).Macam-macam transformasi data adalah, transformasi akar digunakan apabila data tidak memenuhi asumsi kehomogenen ragam. Dengan kata lain transformasi akar berfungsi untuk membuat ragam menjadi homogen. Apabila data asli menunjukkan sebaran nilai antara 010, maka anda gunakan transfromasi akar X + 0,5, dan apabila nilai ragam data lebih kecil gunakan transformasi akar X + 1. Transformasi Logaritma digunakan apabila data tidak memenuhi asumsi pengaruh aditif. Kalau X adalah data asli, maka X (X aksen) adalah data hasil transformasi anda dimana X = Log X. Jadi X = X. Transformasi Arcsin digunakan apabila data dinyatakan dalam bentuk persentase atau proporsi. Umumnya data yang demikian mempunyai sebaran binomial. Pengujian hedonik menggunakan transformasi akar.Tabel anava merupakan tabel analisis ragam. Kaidah keputusan apabila F Hitung F tabel 5% dan 1 %, berarti perlakuan tidak berpengaruh nyata, diberi tanda tn (tidak nyata) atau ns (non significant). Apabila F Hitung F Tabel 5% tapi F Tabel 1%, tolak H0 yang berarti perlakuan berpengaruh nyata (diberi tanda *) atau F Hitung F Tabel 1% dan 5 %, tolak H0 yang berarti perlakuan berpengaruh sangat nyata (diberi tanda **). Tabel anava dapat memudahkan untuk menarik kesimpulan dari suatu pengujian apakah ada atau tidaknya dalam suatu perlakuan pengujian, untuk selakjutnya dilakukan pengujian lagi apabila ada pengaruh nyata atau sangat berpengaruh nyata (Gasperz, 1995).Tabel anava atau analisis variansi, terdapat db (derajat bebas), pada perhitungannya dilakukan bahwa db-1. Dilakukan pengurangan dengan satu karena untuk meminimalisir kesalahan dalam perhitungan, biasanya dikenal dengan istilah presisi.Uji Duncan dapat digunakan untuk menguji perbedaan di antara semua pasangan perlakuan yng mungkin tanpa memperhatikan jumlah perlakuan yang ada dari percobaan tersebut serta masih dapat mempertahankan tingkat nyata yang ditetapkan. Uji Duncan didasarkan pada sekumpulan nilai beda nyata yang ukurannya semakin besar tergantung pada jarak di antara pangkat-pangkat dari dua nilai tengah yang dibandingkan (Gaspersz, 1995).Uji Duncan didasarkan pada sekumpulan nilai beda nyata yang ukurannya semakin besar, tergantung pada jarak di antara pangkat-pangkat dari dua nilai tengah yang dibandingkan. Uji Duncan dapat digunakan untuk menguji perbedaan diantara semua pasangan perlakuan yang mungkin tanpa memperhatikan jumlah perlakuan (Anonim, 2009).Panel konsumen tidak bisa digunakan untuk uji skoring karena pada uji skoring panelis harus paham benar akan sifat yang diuji. Oleh karena itu dalam pengujian ini digunakan panelis terpilih dan terlatih.Panelis yang digunakan dalam uji rangking adalah panelis terlatih (untuk uji rangking perbedaan) dan panelis tidak terlatih (untuk uji rangking kesukaan) sedangkan panelis yang digunakan untuk uji skoring adalah panelis yang terpilih dan terlatih (Kartika,B.,dkk.,1988).IV KESIMPULAN DAN SARANBab ini membahas mengenai : (1) Kesimpulan dan (2) Saran.4.1 KesimpulanBerdasarkan tabel anava dapat diketahui F hitung < F tabel 5% dan 1% maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata) sehingga dapat disimpulkan keempat sampel tidak berbeda nyata dalam hal warna coklat maka tidak dilakukan uji lanjut Duncan.Berdasarkan tabel anava dapat diketahui F hitung < F tabel 5% dan 1% maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata) sehingga dapat disimpulkan keempat sampel tidak berbeda nyata dalam hal rasa coklat maka tidak dilakukan uji lanjut Duncan.Berdasarkan hasil pengamatan uji skoring terhadap nilai atribut Aftertaste coklat pada tabel anava dapat disimpulkan bahwa F hitung > F tabel pada taraf 5%, dan 1%, maka diberi tanda **. sehingga dapat disimpulkan bahwa coklat dengan kode 186 (silverqueen), 650 (windmolen), 734 (vanhauten), 213 (delfi) berbeda nya nyata sehingga perlu dilanjutkan uji lanjut Duncan.Berdasarkan tabel anava dapat diketahui F hitung < F tabel 5% dan 1% maka diberi tanda tn (tidak berbeda nyata) sehingga dapat disimpulkan keempat sampel tidak berbeda nyata dalam hal rasa coklat maka tidak dilakukan uji lanjut Duncan.4.2 SaranSaran dalam melakukan percobaan uji scoring harus dilakukan dengan sungguh-sungguh dan berkonsentrasi, agar didapat hasil percobaan yang akurat dan maksimal. Perhitungan harus dilakukan dengan teliti supaya kesalahan dapat diminimalisir.DAFTAR PUSTAKAAnonim, (2014), Transformasi Data Organoleptik, http://repository.ipb.ac.id, Diakses 23 April 2014.Anonim, (2014), Uji Duncan, http://smartstat.wordpress.com/2009/10/29/uji-wilayah-berganda-duncan/, Diakses 23 April 2014.Gaspersz, (1995), Teknik Analisis Dalam Penelitian Percobaan, Bandung : TarsitoKartika, dkk, (1987), Pedoman Uji Inderawi Bahan Pangan, Yogyakarta : Universitas Gadjah Mada.Soekarto, Soewarno, (1985), Penilaian Organoleptik, Jakarta : Bhatara Karya Aksara.

LAMPIRAN

LAMPIRAN KUIS1. Sebutkan kegunaan Uji Ranking pada industri pangan!Jawab : Untuk memilih produk terbaik dan menghilangkan produk terburuk Untuk reformulasi produk Untuk mengetahui proses pengolahan yang paling efektif2. Jelaskan perbedaan Uji Skoring dengan Uji Ranking!Jawab : Uji Ranking dimana semakin tinggi nilai maka mutu semakin jelek dan nilai tidak dapat diulang sehingga satu nilai untuk satu sampelUji Skoring dimana semakin tinggi nilai maka mutu semakin baik ddan nilai yang diberikan boleh sama. 3. Sebutkan kekurangan dari Uji Ranking!Jawab : Mengabaikan jumlah atau tingkat perbedaan diantara contoh Bila perbedaan kecil, peniai merasa mereka harus membedakan contoh-contoh yang dianggap identic Nilai rangking relative atau nilai dari data tidak dapat dibandingkan dengan nilai yang sama dari data lain. 4. Sebutkan aplikasi Uji Skoring pada bidang pangan!Jawab : Menilai mutu bahan dan intensitas sifat tertentu Mencari korelasi pengukuran suubjektif dan objektif dalam rangka penentuan presisi pengukuran objektif (presisi alat)5. Diketahui SSR 5% 3,01; 3,16; 3,25. Nilai rata-rata A 0,67; B 0; C 0,24; dan D -0,91. Sy sebesar 0,25. Tentukan taraf nyata dan kesimpulannya!Jawab :

SSR 5%LSR 5%Nilai Rata-rataPerlakuanTaraf Nyata 5%

1234

--- 0.91 (D)-a

3.010.7530 (B)0.91*-b

3.160.7900.24 (C)1.15*0.24tn-b

3.250.8130.667 (A)1.58*0.67tn0.43tn-b

Kesimpulan : Berdasarkan tabel uji Duncan dapat diketahui bahwa sampel D berbeda nyata dengan B, C, dan A serta sampel A, B, dan C tidak berbeda nyata.