PAPER STATISTIKA DASAR

ANALISIS PENGARUH VOLUME DAN LUAS PERMUKAAN TERHADAP BESARNYA ENERGI HIDRASI SENYAWA TURUNAN MEPERIDIN

Disusun untuk Memenuhi Tugas Statistika Dasar

Oleh :1. Fajar SanubariK33100342. Istiqomah AddiinK33100443. Nurzella Dwi I.K3310063

FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKANUNIVERSITAS SEBELAS MARETSURAKARTA2013

A. Latar BelakangSuatu senyawa dikatakan terhidrasi di dalam pelarut air jika ion-ionnyadikelilingi oleh molekul air akibat antaraksidipol antara ion-ion garamdan molekul air. Antaraksi ion-ion garam dan molekul air membentuk kesetimbangan dan tidak memengaruhi pH larutan. Energi hidrasi merupakan besarnya energi yang diperlukan untuk mengikat satu molekul air dalam suatu senyawa.

Gambar.1. Proses hidrasi pada garam NaClBesarnya energi hidrasi dipengaruhi oleh sifat-sifat suatu senyawa, baik sifat fisik maupun sifat kimia. Sifat fisik, merupakan sifat yang berhubungan dengan kenampakan fisik suatu senyawa. Contoh sifat fisik adalah massa senyawa, volume senyawa, luas permukaan senyawa, dan lain sebagainya. Sedangkan sifat kimia merupakan sifat-sifat yang berkaitan dengan bagaimana suatu senyawa itu berinteraksi secara kimia dengan zat lain. Contoh sifat kimia misalnya polaritas, energi ionisasi, elektronegatifitas, dan lain sebagainya.Pada paper ini, akan dilakukan analisis mengenai hubungan sifat fisik, yaitu luas permukaan dan volume senyawa terhadap besarnya energi hidrasi. Senyawa yang dijadikan sampel adalah senyawa turunan meperidin yang berjumlah 16 senyawa.B. Metode Pengambilan DataData yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer, yaitu data yang di ambil langsung dari lapangan. Pengambilan data dilakukan dengan software Hyperchem 8.0. Senyawa-senyawa turunan meperidin diperoleh dari literatur, namun besarnya variabel yang akan dianalisis di ambil langsung oleh peneliti dari software hyperchem.Langkah pengambilan datanya mula-mula dilakukan pemodelan molekul senyawa yang akan di analisis, yaitu turunan meperidin. Selanjutnya melalui software Hyperchem dapat dicari besarnya sifat-sifat fisik dan sifat kimia yang di inginkan. Berikut adalah senyawa-swnyawa turunan meperidin yang dijadikan sebagai sampel.

(R5 = H kecuali A-8, yaitu CH3)Gambar Struktur induk meperidinSenyawaStruktur

R1R2R3R4

A-1-C6H5-COOC2H5-CH2CH2--CH3

A-2

-COOC2H5-CH2CH2--CH3

A-3-C6H5-COOCH(CH3)2-CH2CH2--CH3

A-4-C6H5- C - C2H5 O-CH2CH2--CH3

A-5

- C - C2H5 O-CH2CH2--CH3

A-6-C6H5- O - C - C2H5 O-CH2CH2--CH3

A-7-C6H5- O - C - C2H5 O-CH2CH2(CH3) --CH3

A-8-C6H5- O - C - C2H5 O-CH2CH2(CH3) --CH3(R5=CH3)

A-9-C6H5-COOC2H5-CH2CH2--CH2CH2C6H5

A-10-C6H5-COOC2H5-CH2CH2-

A-11-C6H5-COOC2H5-CH2CH2--(CH3)3-NH-C6H5

A-12-C6H5- O - C - C2H5 O-CH2CH2--CH2CH2CHC6H5 O-C- C2H5 O

A-13-C6H5-COOC2H5-CH2CH2CH2--CH3

A-14-C6H5- O - C - C2H5 O-CH- CH3 -CH3

A-15-H O -N-CC2C2H5 C6H5-CH2CH2--CH2CH2C6H5

A-16-COOCH3 O -N-CC2C2H5 C6H5-CH2CH- CH3 -CH2CH2C6H5

Tabel .1. Senyawa Turunan Meperidin Besarnya variabel yang akan diteliti,yaitu energi hidrasi, volume, dan luas permukaan bisa dilihat sebagai berikut :No.Nama SenyawaSurface AreaVolumeEnergi Hidrasi

1.A-1473,770793,390-0,760

2.A-2484,810813,990-6,660

3.A-3484,370828,630-0,390

4.A-4444,630752,530-0,080

5.A-5458,320774,340-6,640

6.A-6465,260781,570-0,930

7.A-7491,810828,3400,310

8.A-8504,170861,8600,300

9.A-9626,2801061,940-2,390

10.A-10647,2401098,330-6,490

11.A-11680,3201156,090-4,850

12.A-12647,0401278,910-3,150

13.A-13667,593827,190-0,210

14.A-14688,145776,520-0,670

15.A-15708,6981050,880-1,530

16.A-16729,2501194,200-2,160

C. Analisis Data dan PembahasanUji Pendahuluan1. Uji Normalitas Dengan Metode LillieforsUji lilliefors digunakan bila ukuran sampel (n) lebih kecil dari 30.Misalkan sampel acak dengan hasil pengamatan : x1 ,x2 , ,xn .Akan diuji apakah sampel tersebut berasal dari populasi berdistribusi normal atau tidak.Langkah-langkah pengujian:-Rumuskan Hipotesis: Ho : sampel berasal dari populasi berdistribusi normal H1 : sampel tidak berasal dari populasi berdistribusi normal : taraf nyata-Data diurutkan dari terkecil ke terbesar-Cari rata-rata, simpangan baku sampel -Tentukan angka baku

-Hitung peluang F(zi ) = P(zi). Dengan melihat pada tabel F.-Hitung proporsi S( zi)yang lebih kecil atau sama dengan zi -Hitung | F(zi) S(zi) |-Statistik Uji : Nilai terbesar dari | F(zi) -S(zi) |-Dengan tertentu tentukan titik kritis L-Kriteria uji : Ho ditolak jika Lo L tabel.a.Uji Normalitas data Surface areaMelalui komputasi melalui Microsoft Excel 2007, diperoleh hasil sebagai berikut.No.SenyawaXiZiF(Zi)S(Zi)F(Zi)-S(Zi)

1.A-4444,630-1,2315693460,1090549990,06250,046554999

2.A-5458,320-1,1023493510,1351549110,1250,010154911

3.A-6465,260-1,0368426490,1499045980,18750,037595402

4.A-1473,770-0,9565167060,1694056240,250,080594376

5.A-3484,370-0,8564632410,1958707990,31250,116629201

6.A-2484,810-0,8523100780,1970210070,3750,177978993

7.A-7491,810-0,7862370350,2158643160,43750,221635684

8.A-8504,170-0,6695709190,2515656790,50,248434321

9.A-9626,2800,4830261240,6854614060,56250,122961406

10.A-12647,0400,6789816080,7514252420,6250,126425242

11.A-10647,2400,6808676930,7520223940,68750,064522394

12.A-13667,5930,8729763530,8086620170,750,058662017

13.A-11680,3200,9931100170,8396718280,81250,027171828

14.A-14688,1451,0669710980,8570075560,8750,017992444

15.A-15708,6981,2609658430,8963394230,93750,041160577

16.A-16729,2501,4549605880,92715991410,072840086

Lobs = 0,24834321L0,01;16 = 0,250Daerah Kritis = {L | L > 0,250 }Karena L Daerah Kritis, maka H0 di terimaKesimpulan : data surface Area berdistribusi Normal

b.Uji Normalitas data VolumeMelalui komputasi melalui Microsoft Excel 2007, diperoleh hasil sebagai berikut.

No.SenyawaXiZiF(Zi)S(Zi)F(Zi)-S(Zi)

1.A-4752,530-0,9997203580,1587229290,06250,096222929

2.A-5774,340-0,8768048730,1902963160,1250,065296316

3.A-14776,520-0,8645189610,1936514350,18750,006151435

4.A-6781,570-0,8360584750,2015610040,250,048438996

5.A-1793,390-0,769444030,2208148790,31250,091685121

6.A-2813,990-0,6533477910,2567660440,3750,118233956

7.A-13827,190-0,5789560260,2813094230,43750,156190577

8.A-7828,340-0,5724749250,2835001340,50,216499866

9.A-3828,630-0,570840560,2840538630,56250,278446137

10.A-8861,860-0,3835649270,350650470,6250,27434953

11.A-151050,8800,6817026070,7522864910,68750,064786491

12.A-91061,9400,7440338890,7715720130,750,021572013

13.A-101098,3300,9491184590,8287198170,81250,016219817

14.A-111156,0901,2746387890,8987814390,8750,023781439

15.A-161194,2001,4894168330,9318111810,93750,005688819

16.A-121278,9101,966820350,97539803710,024601963

Lobs = 0,278446137L0,01;16 = 0,250Daerah Kritis = {L | L > 0,250 }Karena L Daerah Kritis, maka H0 di tolakKesimpulan : data pada volume tidak berdistribusi Normal

c. Uji Normalitas data Energi HidrasiMelalui komputasi melalui Microsoft Excel 2007, diperoleh hasil sebagai berikut.No.SenyawaXiZiF(Zi)S(Zi)F(Zi)-S(Zi)

1.A-2-6,660-1,7299168320,0418225680,06250,020677432

2.A-5-6,640-1,7220379050,0425313260,1250,082468674

3.A-10-6,490-1,6629459560,0481616270,18750,139338373

4.A-11-4,850-1,016873970,1546066940,250,095393306

5.A-12-3,150-0,3471652050,3642336050,31250,051733605

6.A-9-2,390-0,0477659930,480951370,3750,10595137

7.A-16-2,1600,0428416640,5170861240,43750,079586124

8.A-15-1,5300,2910278530,6144849910,50,114484991

9.A-6-0,9300,5273956520,7010405690,56250,138540569

10.A-1-0,7600,5943665290,7238665050,6250,098866505

11.A-14-0,6700,6298216990,7355943760,68750,048094376

12.A-3-0,3900,7401266720,7703884320,750,020388432

13.A-13-0,2100,8110370120,7913277920,81250,021172208

14.A-4-0,0800,8622500350,8057250290,8750,069274971

15.A-80,3001,0119496410,8442189340,93750,093281066

16.A-70,3101,0158891050,84515890110,154841099

Lobs = 0.154841099L0,01;16 = 0,250Daerah Kritis = {L | L > 0,250 }Karena L Daerah Kritis, maka H0 di terimaKesimpulan : data pada energi hidrasi berdistribusi Normal

Karena pada uji normalitas terdapat data yang menunjukkan tidak berdistribusi normal, maka pada data tersebut tidak bisa dilakukan analisis variansi. Jadi pada analisis ini variabel volume tidak bisa dimasukkan dalam analisis variansi.

2. Uji HomogenitasDari uji normalitas, data volume tidak memiliki distribusi normal. Jadi uji homogenitas dilakukan hanya pada dua variabel yaitu energi hidrasi dan surface area.Misalnya 1 adalah deviasi baku data surface area, dan 2 adalah deviasi baku data energi hidrasi. H0 : 1 =2H1: 1 2 = 0,01 Statistik uji = 3,52

Dari perhitungan diperoleh harga s1 = 2,538416829 dan harga s2 = 105,9417Maka,

= 0,000574088

Daerah Kritis { F 0,005; 15; 15 -3,52 atau F 0,005; 15; 15 3,52 }F obs 3,52 = 0,000574088Karena F Daerah Kritis, maka H0 di terimaKesimpulan : Variansi data Surface Area dan Energi Hidrasi sama (homogen)

3. Uji IndependensiPersyaratan ini mengatakan bahwa nilai nilai Y amatan pada X tertentu harus saling independen. Misalnya untuk X = X1, maka akan terdapat beberapa Y (pada populasi) yang berkaitan dengan X1. Nilai nilai Y tersebut harus independen antara yang satu dengan yyang lain. Demikian juga, untuk X = X2 pasti juga terdapat beberapa Y ( pada populasi) yang berkaitan dengan X2. Nilai nilai Y tersebut harus independen antara yang satu dengan yang lainnya. Demikian dan seterusnya.Untuk melakukan pemeriksaan apakah independensi terjadi atau tidak, kita dapat melihatnya dengan menggambarkan residu residu dengan urutan berdasarkan urutan nilai X. Jika terdapat suatu pola pada plot residu residu tersebut, maka itu menandakan bahwa independensi tidak dipenuhi. Perhatikan bahwa jika ada pola tertentu, maka antara kelompok residu yang satu dengan kelompok residu yang lain ada korelasi. Oleh karena itu, syarat indepensi sering disebut syarat tidak adanya otokorelasi dalam residu. Salah satu tes formal (yang tidak dibicarakan di sini ) untuk menguji otokorelasi ini ialah tes durbin Watson (Draper dan Smith, 1982 : 157). Paket paket statistik tertentu menyediakan prosedur untuk melihat otokorelasi. Residu diperoleh dari perhitungan berikutResidu=Y - Sehingga, diperoleh data sebagai berikut melalui perhitungan Microsoft Excel 2007No. X1X2YResidu

1.473,770793,390-0,760-1,9161,156

2.484,810813,990-6,660-1,997-4,663

3.484,370828,630-0,390-2,1091,719

4.444,630752,530-0,080-1,8031,723

5.458,320774,340-6,640-1,876-4,764

6.465,260781,570-0,930-1,8840,954

7.491,810828,3400,310-2,0582,368

8.504,170861,8600,300-2,2262,526

9.626,280106,194-2,3904,171-6,561

10.647,2401098,330-6,490-3,049-3,441

11.680,3201156,090-4,850-3,262-1,588

12.647,0401278,910-3,150-4,3891,239

13.667,593827,190-0,210-0,9060,696

14.688,145776,520-0,670-0,397-0,273

15.708,6981050,880-1,530-2,2970,767

16.729,2501194,200-2,160-3,2271,067

Setelah diperoleh data residu tersebut, kita dapat menggambarkan residu residu dengan urutan berdasarkan urutan nilai X sehingga diperoleh gambar plot residu berikut.

Dari gambar di atas diketahui tidak terdapat suatu pola pada plot residu residu tersebut, maka hal tersebut menandakan bahwa independensi terpenuhi.

4. Uji Regresi GandaSyarat untuk melakukan uji regresi adalah data harus berdistribusi normal, variabel saling independen, data harus homogen, dan hubungan antara X dengan Y. Namun, data yang diperoleh ternyata tidak demikian. Misalnya data di anggap telah memenuhi persyaratan, maka dari permasalahan, dapat dikelompokkan data sebagai berikut :a. Variabel Surface Area (X1)b. Variabel Volume (X2)c. Variabel Energi Hidrasi (Y)d. Sampel sebanyak 16 e. Tingkat signifikansi = 0,01

No.X1X2YX12X22

1.473,770793,390-0,760224458,0129629467,6921

2.484,810813,990-6,660235040,7361662579,7201

3.484,370828,630-0,390234614,2969686627,6769

4.444,630752,530-0,080197695,8369566301,4009

5.458,320774,340-6,640210057,2224599602,4356

6.465,260781,570-0,930216466,8676610851,6649

7.491,810828,3400,310241877,0761686147,1556

8.504,170861,8600,300254187,3889742802,6596

9.626,2801061,940-2,390392226,63841127716,5636

10.647,2401098,330-6,490418919,61761206328,7889

11.680,3201156,090-4,850462835,30241336544,0881

12.647,0401278,910-3,150418660,99691635610,7881

13.667,593827,190-0,210445679,9281684243,2961

14.688,145776,520-0,670473543,6661602983,3104

15.708,6981050,880-1,530502252,21091104348,7744

16.729,2501194,200-2,160531805,56251426113,6400

9201,70514878,710-36,3005460321,36114308269,655

Y2X1X2X1YX2Y

0,5776375884,3803-360,0652-602,9764

44,3556394630,4919-3228,835-5421,1734

0,1521401363,5131-188,9043-323,1657

0,0064334597,4139-35,5704-60,2024

44,0896354895,5088-3043,245-5141,6176

0,8649363633,2582-432,6918-726,8601

0,0961407385,8954152,4611256,7854

0,09434523,9562151,251258,558

5,7121665071,7832-1496,809-2538,0366

42,1201710883,1092-4200,588-7128,1617

23,5225786511,1488-3299,552-5607,0365

9,9225827506,1589-2038,177-4028,5665

0,0441552225,9529-140,1945-173,7099

0,4489534358,426-461,0572-520,2684

2,3409744756,0766-1084,307-1607,8464

4,6656870870,35-1575,18-2579,472

179,0098759097,423-21281,463-35943,750

Persamaan regresinya

Pengaruh volume dan luas permukaan terhadap energi hidrasi sangat kecil, jika dilihat dari koefisien pada X1 dan X2.