## OPTIMASI PROSES DAN FORMULA PADA KARAKTERISTIK KELENGKETAN
MI SAGU
(Process and Formula Optimization on Stickiness Characterization of Sago Noodle)

## Adnan Engelen
Staf Pengajar Program Studi Teknologi Hasil Pertanian Politeknik Gorontalo Email : adnanengelen@yahoo.co.id

## Abstrak
Untuk  menghasilkan  mi  sagu  dengan  karakteristik  kelengketan  yang  mempunyai  nilai  minimum.  Mi sagu  dihasilkan  melalui  optimasi  proses  menggunakan twin  screw  extruder dan  penambahan glycerol monostearate (GMS)  serta isolated  soybean  protein (ISP).  Optimasi  proses  dilakukan  menggunakan response surface methodology (RSM) dengan tiga  variabel proses  yaitu suhu ekstruder (65-80 o C), konsentrasi GMS (0- 5%),  dan  ISP  (0-10%).  Penelitian  ini  terdiri  atas  tiga  tahapan  yaitu  1)  penetapan  kisaran  variabel  proses  dan formula,  2)  optimasi  proses  dan  formula,  3)  verifikasi  hasil  optimasi,  Kondisi  proses  optimum  diperoleh  pada suhu  80 o C,  GMS  (4.5%),  dan  ISP  (3,7%).  Kondisi  optimum  menghasilkan  mi  yang  memiliki  kelengketan 235.10 gf.
Kata kunci: Mi, sagu, pati,

## Abstract
The aim of this research was to optimize the processing of dried sago noodle to get the minimum value from  stickiness  of  sago  noodle.  Sago  noodle  was  made  through  a  process  using  twin  screw  extruder  with  the addition  of  GMS  (Glycerol  Monostearate)  and  ISP  (Isolated  Soybean  Protein).  Process  optimation  was performed  with  RSM  (response  surface  methodology)  using  three  process  variables,  i.e.  extruder  temperature (65-80 o C), GMS concentration (0-5%), and ISP concentration (0-10%). This study consisted of three stages: 1) determination  of  the  range  of  process  variable  and  formula,  2)  optimization  of  process  and  formula,  3) verification of the optimization result, the optimum process condition was temperature of 80 o C, GMS of 4.5%, and  ISP  of  3.7%.  The  optimum  condition  produced  dried  noodle  having  a  stickiness  of  235.10  gf.

## Keyword : noodle, Sago, Starch

## 1. PENDAHULUAN
Ditjenbun  Kementan  (2013)  menyatakan  bahwa lahan  sagu  dunia  seluas  2.5  juta  ha,  sekitar  50% terdapat  di  Indonesia  (1.25  juta  ha).  Dari  luas tersebut  1.2  juta  ha  terdapat  di  Papua  dan  Papua Barat.  Produk  hasil  olahan  sagu  adalah  pati  sagu (Adawiyah et  al. 2013;  Budijanto  dan  Yulianti 2012;  Mohamed et  al. 2008).  Syakir  dan Karmawati  (2013)  melaporkan  bahwa  potensi produktivitas sagu seluruh Indonesia dapat mencapai  6.84  juta  ton/tahun.  Produksi  pati  sagu dapat  mencapai  25  ton  pati  kering/ha/tahun (Sumaryono  2007).  BPTP  (2009)  melaporkan bahwa  pati  sagu  telah  dimanfaatkan  sebagai  bahan makanan  di  beberapa  daerah  Indonesia,  seperti pengolahan  sagu  dalam  bentuk  papeda  (Papua), sinonggi (Sulawesi Tenggara), dan kapurung
(Sulawesi  Selatan).  Disamping  itu,  pemanfaatan pati sagu yang lain adalah untuk produksi mi pati (Singhal et al. 2008; Sugiyono et al . 2009; Purwani et al . 2006). Menurut  Tan et  al .  (2009),  karakteristik mi  pati  berbeda  dengan  mi  berbahan  gandum karena  mi  pati  mengalami  satu  atau  dua  perlakuan panas  selama  proses.  Perlakuan  panas  dapat dilakukan melalui proses perebusan atau pengukusan  yang  menggelatinisasi  pati  dan selanjutnya mengalami retrogradasi sehingga terbentuk  mi  pati.  Tan et  al .  (2009)  membagi teknologi  pengolahan  mi  pati  menjadi  tiga  metode yaitu dropping,  cutting, dan ekstrusi.  Metode dropping dan cutting merupakan  teknologi  proses pembuatan  mi  pati  yang  tradisional,  sedangkan metode ekstrusi adalah teknologi proses pembuatan mi  pati  yang  modern.  Metode  ekstrusi  dapat menghasilkan  mi  pati  yang  efisien  dan  prosedur yang  lebih  sederhana  tanpa  mempersiapkan  pasta pati  secara  terpisah.  Mi  pati  yang  diperoleh  dari metode ini tidak mudah rusak akibat pemasakan.
Mi  yang  diproses  dengan  menggunakan ekstruder  memiliki  kelemahan  dari  aspek  proses
(suhu) dan formula terhadap karakteristik mutu mi. Kelemahan-kelemahan  mi  pati  sagu  yang  diproses dengan  ekstruder  antara  lain  kelengketan  yang tinggi  dan  mudah  putus  dengan  perlakuan  panas (Haryanto et  al. 2011),  dan  memiliki  kekerasan tinggi  dengan  perlakuan heat moisture treatment (HMT)  (Purwani et  al. 2006).  Hormdok et  al.
(2007)  melaporkan  mi  berbahan  pati  dengan perlakuan  panas  memiliki  kekerasan  yang  tinggi. Kelemahan-kelemahan tersebut dapat diatasi dengan  menambahkan isolated  soybean  protein (ISP) dan glyserol monostearate (GMS).
Berdasarkan  penelitian  Takahashi et  al .  (1986) penambahan  ISP  sebanyak  5%  pada  mi  berbahan dasar  pati  kentang  dan  pati  kacang  hijau  diketahui dapat meningkatkan elongasi, menurunkan kelengketan, dan kelarutan. Berdasarkan penelitian Kaur et  al .  (2005)  bahwa  penambahan  GMS sebanyak  1%  pada  mi  pati  jagung  dan  mi  pati kentang  dapat menurunkan cooking loss .

## II.          METODE PENELITIAN II.1.       Tempat dan Waktu
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan Januari  2014  hingga  Oktober  2014  di  Technopark Fakultas  Teknologi  Pertanian  IPB,  Laboratorium Biokimia Pangan dan Pengolahan Pangan Departemen  Ilmu  dan  Teknologi  Pangan,  Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor.

## II.2.       Bahan dan Alat
Bahan  utama  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah glycerol monostearate (GMS) diperoleh  dari  PT  Lautan  Luas,  Jakarta, isolated soybean protein (ISP) dan pati sagu hasil ekstraksi batang  tanaman  sagu  ( Metroxylon sagu )  diperoleh dari  PT.Bina  Sago  Lestari,  Jakarta.  Alat-alat  yang digunakan dalam penelitian ini adalah dough mixer, timbangan, twin  screw  extruder (Berto  BEX-DS- 2256),  pengering  rak  ( tray  drier) ,  desikator  berisi bahan pengering, oven , texture analyzer (TA-XT2), penangas, chromameter (CR  300  Minolta,  USA) dan alat-alat pendukung lainnya.

## II.3.       Metode Penelitian
Penelitian ini terdiri atas tiga tahapan yaitu 1)  penetapan  kisaran  variabel  proses  dan  formula, 2)  optimasi  proses  dan  formula,  3)  verifikasi  hasil optimasi.

## II.4.       Penetapan Kisaran Variabel Proses dan Formula
Penetapan  kisaran  variabel  proses  dan formula  dilakukan  dengan trial and  error yang terdiri dari tiga tahapan, yaitu 1) pemilihan kisaran suhu  proses  ekstruder dan  kadar  air  adonan,  2) pemilihan  suhu  dan  waktu  pengeringan  pada  alat
pengering  rak  ( tray  drier ),  dan  3)  pemilihan konsentrasi  ISP  dan  GMS.  Pada  tahap  pertama, kisaran suhu proses ekstruder adalah 60, 65, 80 dan 85 o C,  sedangkan  kadar  air  yang  digunakan  adalah 40,  50,  60  dan  70%  dari  berat  pati  sagu  (2  kg). Tahap  penetapan  batas  maksimum  dan  minimum suhu  proses  ekstruder  dan  kadar  air  dilakukan untuk  memperoleh  nilai  kisaran  maksimum  dan minimum penggunaan suhu ekstruder dan kadar air sehingga dapat menghasilkan mi dengan karakteristik  fisik  yang  baik.  Pemilihan  kisaran suhu  proses  ekstruder  dan  kadar  air  adonan didasarkan  pada  karakteristik  fisik  mi  pati  sagu yang  dihasilkan  dari  ekstruder.  Proses  pembuatan mi  pada  tahap  ini  adalah  pati  sagu  sebanyak  2  kg kemudian ditambahkan dengan air sesuai perlakuan (40-70%), setelah itu diaduk dengan menggunakan dough mixer selama ±20 menit, adonan dimasukkan  ke  dalam  ekstruder  dan  diproses dengan  suhu  sesuai  perlakuan  (60-85 o C)  untuk menghasilkan  mi  pati  sagu.  Proses  pembuatan  mi sagu kering dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1  Proses pembuatan mi sagu kering
Tahap kedua bertujuan untuk mendapatkan  kisaran  suhu  pengeringan  mi  pati sagu  yang  dihasilkan  pada  tahap  pertama.  Suhu pengeringan  yang  digunakan  adalah  40,  50  dan 60 o C.  Suhu  pengeringan  terpilih  merupakan  suhu pengeringan  dengan  waktu  pengeringan  terkecil yang  menghasilkan  karakteristik  fisik  mi  sagu kering  yang  baik.  Proses  pengeringan  dilakukan menggunakan alat pengering rak.
Tahap  ketiga  adalah  penentuan  kisaran konsentrasi  GMS  dan  ISP.  Penentuan  kisaran dilakukan  berdasarkan  penelitian  Takahashi et  al .
(1986) yang menambahkan ISP sebanyak 5% pada mi  berbahan  dasar  pati  kentang  dan  pati  kacang hijau  dan  penelitian  Kaur et  al .  (2005)  yang menambahkan  GMS  sebanyak  1%  pada  mi  pati jagung dan mi pati kentang. Berdasarkan penelitian tersebut  maka  kisaran  konsentrasi  yang  digunakan adalah GMS (0-5%) dan ISP (0-10%).

## II.5. Optimasi Proses dan Formula dengan
D esign Expert 7.0 Tahap  optimasi  proses  dan  formula dilakukan  setelah  rancangan  percobaan  proses  dan formula. Pada tahap ini dicari proses dan formulasi dari  komponen-komponen  yang  dicampurkan sehingga  dihasilkan  respon  yang  optimal.  Hal penting  yang  harus  diperhatikan  pada  tahap formulasi  adalah  menentukan  variabel  dan  rentang nilainya.  Variabel  formula  adalah  komponen  dari formula  yang  mempengaruhi  respon  yang  akan diukur  dan  dioptimasi.  Variabel  formula  yang digunakan  adalah  konsentrasi  GMS  dan  ISP. Jumlah  dari  kedua  komponen  ini  sebesar  0-5% (GMS)  dan  0-10%  (ISP).  Variabel  proses  yang digunakan  adalah  suhu  pada  kisaran  65-80 o C. Formula  yang  disarankan  oleh  program Design Expert 7.0  ada  20  seperti  terlihat  pada  Tabel  4. Tahap  selanjutnya  adalah  analisis  respon  yang meliputi  penentuan  model  respon  yang  tepat terhadap  parameter  mutu,  kemudian  ditentukan proses  dan  formula  yang  optimal.  Respon  yang akan  ditentukan  berdasarkan  karakteristik  mutu yang  akan  berubah  akibat  perubahan  proporsi  dari komponen-komponennya.  Respon  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  respon  kekerasan, kelengketan,  elongasi  dan cooking  loss .  Respon- respon  yang  dipilih  menggambarkan  mutu  produk yang dihasilkan.
Model  dari  masing-masing  respon  yang diperoleh  kemudian  dioptimasi.  Proses  optimasi dipilih dengan nilai desirability tertinggi berdasarkan penetapan target dan tingkat kepentingan  yang  diharapkan.  Tujuan  optimasi bukan  untuk  mencari  nilai desirability 1.0  tapi untuk mencari kondisi terbaik yang mempertemukan  semua  fungsi  tujuan.  Komponen- komponen  yang  dioptimasi  diberikan  pembobotan kepentingan untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Pembobotan kepentingan ini dinamakan  kepentingan  ( importance )  yang  dapat dipilih  mulai  dari  1  (+)  hingga  5  (+++++)  sesuai kepentingan  variabel  respon.  Semakin  banyak tanda  positif  yang  diberikan  menunjukkan  tingkat kepentingan  variabel  respon  yang  semakin  tinggi. Rancangan  percobaan  yang  digunakan  adalah rancangan D-Optimal  Design model  kuadratik dengan teknik RSM ( response surface
methodology ) menggunakan program Design Expert 7.0.  rancangan  percobaan response  surface methodology digunakan  untuk  menentukan  proses yang  paling  optimal  sehingga  diperoleh  hasil  yang paling  optimum.  Parameter  mutu  mi  sagu  kering yang dianalisis adalah profil tekstur (kekerasan dan kelengketan), elongasi dan cooking loss .

## II.6. Verifikasi Hasil Optimasi
Setelah  program Design Expert 7.0 memberikan  solusi  proses  dan  formula  optimum, selanjutnya  dilakukan  pembuatan  formula  yang direkomendasikan tersebut. Hal ini dilakukan untuk memperoleh  nilai  aktual  setiap  respon  dari  proses dan  formula  yang  direkomendasikan.  Tahap verifikasi  dilakukan  setelah  tahap  optimasi  proses dan formula dengan menggunakan program Design Expert 7.0.  Tahap  verifikasi  bertujuan  untuk melakukan pembuktian terhadap prediksi dari nilai respon  proses  hasil  optimasi  yang  diberikan  oleh program Design  Expert 7.0.  Nilai  respon  aktual yang didapatkan dari tahapan verifikasi dibandingkan dengan prediksi respon yang dihasilkan oleh program Design Expert 7.0.

## II.7. Pengeringan dengan Pengering Rak
( Tray Drier )
Faktor  penting  yang  harus  diperhatikan dalam  pembuatan  mi  sagu  kering  adalah  suhu  dan waktu  pengeringan.  Suhu  pengeringan  yang digunakan untuk mengeringkan mi sagu adalah 50, 60,  dan  70 o C.  Pengeringan  dilakukan  dengan variasi  waktu  yaitu  15,  30,  60,  90,  120  dan  180 menit.  Setelah  dikeringkan,  mi  sagu  kering  diukur kadar airnya.
II.8. Prosedur Analisis
II.8.1. Analisis Fisik Profil Tekstur (Kekerasan dan Kelengketan) Menggunakan TA-XT2i
Probe yang  digunakan  berbentuk  silinder dengan diameter 35 mm. Pengaturan TAXT-2 yang digunakan  adalah  sebagai  berikut  : pre  test  speed 2,0  mm/s, test  speed 0,1  mm/s, rupture  test distance 50%,  mode  TPA  ( Texture  Profile Analysis ). Seuntai sampel mi dengan panjang yang melebihi  diameter probe diletakkan  di  atas landasan  lalu  ditekan  oleh probe. Sampel  ditekan oleh  probe  sejauh  50%  dari  ukuran  asal  dengan kecepatan  0.1  mm/s,  kemudian  berhenti  dengan jeda waktu 5 s, probe melakukan penekanan kedua sejauh  50%  ukuran  asal  dengan  kecepatan  0.1 mm/s.  Gaya  yang  dibutuhkan  untuk  kompresi diukur.  Berdasarkan  kurva  didapatkan  nilai  yang
berupa kekerasan dan kelengketan. Nilai kekerasan ditunjukkan  dengan absolute (+) peak yaitu  gaya maksimal,  dan  nilai  kelengketan  ditunjukkan dengan absolute (-) peak. Satuan  kedua  parameter ini adalah gram force (gf).

## III.    HASIL DAN PEMBAHASAN III.1. Kisaran Variabel Proses dan Formula
Pengaruh  suhu  ekstruder  dan  kadar  air adonan  terhadap  sifat  fisik  mi  pati  sagu  sebelum dikeringkan (setelah keluar dari ekstruder) disajikan  pada  Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel  2, perlakuan  suhu  ekstruder  dan  kadar  air  adonan mempengaruhi  karakteristik  mi.  Kisaran  suhu ekstruder untuk proses optimasi yang dipilih adalah 65-80 o C  dan  kadar  air  adonan  60%  karena menghasilkan  sifat  fisik  mi  pati  sagu  yang  tidak mudah putus dan tidak lengket.
Suhu ( o C) Kadar air (%) Sifat fisik mi pati sagu 60 40 Lunak, mudah putus 50 Lunak, mudah putus 60 Lunak, mudah putus 70 Tidak diproses ekstrusi karena adonan cair 65 40 Lunak, mudah putus 50 Lunak, mudah putus 60 Agak lunak, tidak mudah putus 70 Tidak diproses ekstrusi karena adonan cair 80 40 Keras, lengket 50 Agak keras, tidak lengket 60 Agak keras, tidak lengket 70 Tidak diproses ekstrusi karena adonan cair 85 40 Sangat keras, lengket 50 Keras, lengket 60 Keras, lengket 70 Tidak diproses ekstrusi karena adonan cair
Tabel 1  Sifat fisik mi pati sagu akibat suhu ekstruder dan kadar air adonan
Pengaruh  suhu  dan  lama  pengeringan terhadap  sifat  fisik  mi  sagu  kering  disajikan  pada Tabel 3.  Berdasarkan  Tabel  3,  perlakuan  suhu  dan lama  pengeringan  pada  alat  pengering  rak  ( tray drier ) mempengaruhi karakteristik mi. Penggunaan suhu  50 o C  selama  3  jam  dapat  menghasilkan  sifat fisik  mi  yang  tidak  mudah  patah  dibandingkan penggunaan  suhu  40 o C  dan  60 o C.  Oleh  karena  itu, suhu  50 o C    dipilih  untuk  tahapan  proses  optimasi pembuatan mi sagu kering.
Suhu ( o C) Lama pengeringan Sifat fisik mi sagu kering
(Jam) 40 3.50 Agak keras, mudah patah 50 3.00 Agak keras, tidak mudah patah 60 2.75 Keras, mudah patah Tabel 2  Sifat fisik mi sagu kering akibat suhu dan lama pengeringan
Penentuan  kisaran  konsentrasi  GMS  dan ISP  dilakukan  berdasarkan  penelitian  Takahashi et al .  (1986)  yang  menambahkan  ISP  sebanyak  5% pada  mi  berbahan  dasar  pati  kentang  dan  pati kacang  hijau.  Hasil  penelitian  Takahashi et  al .
(1986)  menunjukkan  penambahan  ISP  sebanyak 5%  dapat  meningkatkan  elongasi,  menurunkan kelengketan, dan kelarutan. Berdasarkan penelitian Kaur et  al .  (2005)  bahwa  penambahan  GMS sebanyak  1%  pada  mi  pati  jagung  dan  mi  pati kentang dapat menurunkan cooking loss .
Berdasarkan  penelitian  tersebut  maka  kisaran konsentrasi yang digunakan adalah GMS 0-5% dan ISP 0-10%.

## III.2. Optimasi Proses dan Formula dengan
Design Expert 7.0
Berdasarkan teknik
RSM dengan rancangan D-Optimal Design model kuadratik, dari tiga  variabel  (Suhu,  GMS  dan  ISP)  diperoleh  20 satuan  percobaan.  Tabel  4  menunjukkan  total percobaan  dan  hasil  pengukuran  optimasi  proses pembuatan  mi  sagu  kering  menggunakan  RSM. Pengaruh range suhu  (65-80 o C)  dan  penambahan konsentrasi  GMS  (0-5%)  serta  ISP  (0-10%) menghasilkan  nilai  kekerasan (1153.6-19365.2 gf), kelengketan  (27.53-425.33  gf),  elongasi  (2.893- 284.853 %), dan cooking loss (4.84-30.45%).
No Suhu Ekstruder ( o C) GMS (%) ISP (%) Kelengketan (gf) 1 65 0.0 10.0 268.63 2 71 2.0 0.0 275.83 3 80 5.0 0.0 289.03 4 75 0.0 3.8 27.53 5 75 0.0 10.0 221.63 6 80 0.0 0.0 146.63 7 80 0.0 0.0 157.93 8 65 0.0 3.5 295.33 9 65 3.2 10.0 254.13 10 71 5.0 6.0 272.63
11 71 1.9 6.1 202.93 12 74 3.1 10.0 425.33 13 80 5.0 10.0 230.93 14 80 2.0 6.0 51.43 15 80 2.0 6.0 81.93 16 80 5.0 10.0 284.43 17 80 5.0 0.0 290.23 18 65 5.0 0.0 294.53 19 78 4.5 5.0 286.23 20 65 5.0 0.0 291.13 Tabel 3 Hasil pengukuran kelengketan mi sagu kering pada proses optimasi menggunakan RSM
Rekapitulasi  hasil  analisis  untuk  semua respon terukur disajikan pada Tabel 5. Berdasarkan Tabel 5, model prediksi dari berbagai respon untuk mi  sagu  kering  adalah  interaksi  2  faktor (kekerasan),  linier  (kelengketan),  linier  (elongasi) dan  kuadratik  ( cooking  loss ).  Analisis  ANOVA menunjukkan nilai R 2 = 0.7766 untuk kekerasan, R 2 =  0.4029  untuk  kelengketan,  R 2 =  0.5140  untuk elongasi,  dan  R 2 =  0.8012  untuk  respon cooking loss .  Nilai  hasil  R 2 dengan  masing-masing  model menunjukkan variabel
yang
digunakan menjelaskan respon terukur.
Parameter Kelengketan Prediksi Model Linear Signifikansi Model 0.0369* A-Suhu 0.0605 B-GMS 0.0160* C-ISP 0.6171 AB AC BC R 2 0.4029
Keterangan: *berbeda nyata pada taraf  0.05
Tabel 4 Rekapitulasi hasil analisis regresi untuk respon terukur pada optimasi pembuatan mi sagu kering

## III.3.     Analisis Respon

## III.3.1.  Kelengketan
Kelengketan  merupakan  daya  lengket yang  ditunjukkan  dengan  besarnya  gaya  yang dibutuhkan  untuk  menarik  bagian  pangan  dan memisahkannya  dari  lempeng  kompresi.  Nilai kelengketan  yang  rendah  diharapkan  dalam pembuatan  mi.  Model  prediksi  untuk  kelengketan mi  sagu  kering  adalah  model  linier.  Analisis ANOVA  pada  Tabel  5  menunjukkan  nilai  R 2 = 0.4029 untuk model ini. Variabel linier A (0.0605) dan  C  (0.6171)  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap respon  kelengketan  mi  sagu  kering  (p>5%). Sedangkan  variabel  linier  B  (0.0160)  berpengaruh nyata  terhadap  respon  kelengketan  (p<5%).
Persamaan model matematik untuk respon kelengketan mi sagu kering adalah:
Kelengketan (gf) = 605.56104 - 6.05153A + 23.64548B + 2.27880C
Keterangan : A = Suhu; B = GMS; C = ISP
Berdasarkan  persamaan  tersebut  terlihat bahwa  kelengketan  dipengaruhi  oleh  GMS. Semakin  tinggi  konsentrasi  GMS  maka  nilai kelengketan semakin meningkat. Hal ini ditunjukkan dengan konstanta yang bernilai positif. Pengaruh  suhu  ekstruder  dan  penambahan  GMS dan  ISP  terhadap  kelengketan  mi  disajikan  pada Gambar 3.

## Gambar 2  Grafik RSM pada respon kelengketan mi sagu kering
Berdasarkan  hasil  analisis  ANOVA, pengaruh  suhu  (Gambar  3a)  tidak  berbeda  nyata terhadap respon kelengketan sedangkan penambahan  GMS    berpengaruh  nyata  terhadap respon kelengketan (p<5%). Gambar 3b menunjukkan  bahwa  penambahaan  GMS  dapat meningkatkan  kelengketan.  Menurut  Abdorreza et al .  (2012),  setiap  100  gr  pati  sagu  alami mengandung  30  gr  amilosa.  Hal  ini  berarti kandungan  amilosa  adalah  30%,  sedangkan amilopektin  adalah  70%.  Sesuai  dengan  yang dilaporkan  Mohamed et  al. (2008);  Ahmad et  al.
(1999) bahwa range kandungan  amilosa  pada  pati sagu  adalah  24-31%.  Semakin  besar  kandungan amilopektin  diduga  pati  lebih  basah,  dan  lengket. Sebaliknya  jika  kandungan  amilosa  tinggi,  pati bersifat  kering,  dan  kurang  lengket.  Gambar  3c menunjukkan  bahwa  penambahan  ISP  tidak berbeda nyata pada respon kelengketan.

## III.3.2.   Proses dan Formula Optimum
Proses optimasi dilakukan untuk mendapatkan  suatu  formula  dengan  respon-respon yang  optimal.  Nilai desirability yang  diperoleh mendekati satu adalah respon yang paling optimal. Komponen-komponen  yang  dioptimasi  diberikan pembobotan  kepentingan  untuk  mencapai  tujuan yang  diinginkan.  Pembobotan  kepentingan  ini dinamakan importance yang  dapat  dipilih  mulai dari  1  (+)  hingga  5  (+++++)  tergantung kepentingan  variabel  respon  yang  diinginkan. Semakin  banyak  tanda  positif  yang  diberikan
menunjukkan  tingkat  kepentingan  variabel  respon yang  semakin  tinggi. Berikut  ini  komponen  yang dioptimasi,  nilai  target,  batas,  dan  kepentingan ( importance )  pada  tahapan  optimasi  proses  dan formula  dengan  menggunakan  program Design Expert 7.0 yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5.  Pembatas ( constraint ) pada penetapan proses optimum dengan RSM
Tujuan penetapan dari faktor suhu adalah in range atau  solusi  yang  diharapkan  memiliki  suhu  yang berada  pada  kisaran  65-80 o C  seperti  dalam rancangan  percobaan.  Kelengketan  ditetapkan minimum  dengan  tingkat  kepentingan  3,  karena diinginkan  produk  mi  yang  tidak  lengket  saat dimasak.  Hal  ini  didasarkan  pada  keinginan  untuk mendapatkan  produk  mi  dengan  nilai  kelengketan yang  paling  rendah  karena  menunjukkan  mi tersebut  memiliki  tekstur  yang  baik  dan  homogen. Manthey dan Twombley (2006) menyatakan bahwa produk  pasta  seharusnya  tidak  lengket  saat dimasak,  memiliki  tekstur  padat  dan  nilai cooking loss lebih kecil.
Berdasarkan tahap optimasi yang dilakukan, program Design Expert 7.0 memberikan nilai desirability (tingkat keinginan) untuk berbagai kondisi  proses.  Nilai desirability untuk  berbagai kondisi proses dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 5  Nilai desirability untuk berbagai kondisi proses
Nilai desirability ini  didapatkan  dari program Design  Expert 7.0  terhadap  20  proses perlakuan yang memberikan hasil optimum. Dari 5 kondisi proses, dipilih perlakuan yang memberikan nilai desirability mendekati  1  yang  kemudian direkomendasikan oleh program Design Expert 7.0 sebagai  proses  hasil  optimasi.  Nilai desirability yang  paling  mendekati  nilai  1  menunjukkan semakin tingginya kesesuaian proses optimasi yang optimal  dengan  variabel  respon  yang  dikehendaki. Berdasarkan Tabel 7, titik optimum diperoleh pada perlakuan  perlakuan  suhu  80 o C,  konsentrasi  GMS 4.5%  dan  konsentrasi  ISP  3.7%  yang  memberikan nilai  desirability  sebesar  0.643,  yang  artinya formula  tersebut  akan  menghasilkan  produk  yang memiliki  karakteristik  yang  paling  optimal  dan sesuai dengan keinginan sebesar 64.3%.
Nilai desirability yang  dihasilkan  sangat dipengaruhi  oleh  kompleksitas  komponen,  kisaran
yang digunakan dalam komponen, jumlah komponen,  respon  dan  target  yang  ingin  dicapai dalam memperoleh formula optimum.
Kompleksitas jumlah  komponen dapat dilihat pada persyaratan  jumlah  bahan  baku  yang  dianggap penting  dan  berpengaruh  terhadap  produk  untuk menentukan  formulasi.  Jumlah  masing-masing bahan baku ditentukan dalam selang yang berbeda- beda  yang  berpengaruh  terhadap  nilai desirability. Semakin  lebar  selang  maka  penentuan  formula optimum  dengan desirability yang  tinggi  akan semakin  sulit.  Jumlah  komponen  dan  respon  juga mempengaruhi  nilai desirability .  Semakin  banyak jumlah  komponen  dan  respon,  semakin  sulit  untuk mencapai  keadaan  optimum  sehingga desirability yang  dihasilkan  kemungkinan  rendah.  Nilai masing-masing  respon  memiliki  target  yang berbeda  sesuai  dengan  keinginan.  Semakin  besar tingkat  kepentingan  ( importance )  maka  semakin sulit  memperoleh  formula  optimum  dengan desirability yang tinggi.
Berdasarkan  grafik  tiga  dimensi  pada Gambar  6,  area  yang  rendah  menunjukkan  nilai desirability yang  rendah,  sedangkan  area  yang tinggi  menunjukkan  nilai desirability yang  tinggi. Kondisi  proses  ini  memiliki  tingkat desirability paling tinggi  yaitu 0.643. Berdasarkan hasil proses optimasi yang diperoleh dari nilai desirability yang terpilih  ( selected ),  mi  sagu  kering  memiliki karakteristik kelengketan 235.10 gf.

## Gambar 3  Grafik optimasi proses berdasarkan nilai desirability

## Verifikasi Hasil Optimasi
Poin  prediksi  dari  RSM  menampilkan nilai  prediksi  terhadap  nilai  respon  yang  diberikan pada  proses  terpilih.  Nilai  tersebut  diverifikasi untuk mengetahui apakah model dapat memprediksi nilai respon dengan baik. Nilai respon aktual  didapatkan  dari  tahapan  verifikasi  yang kemudian  dibandingkan  dengan  prediksi  respon yang  dihasilkan  oleh  program Design  Expert 7.0. Program  ini  juga  memberikan confident  interval dan prediction  interval untuk  setiap  nilai  prediksi respon  pada  taraf  signifikansi  5%. Confident interval adalah rentang yang menunjukkan ekspektasi  rata-rata  hasil  pengukuran  berikutnya.
Parameter Tujuan Batas Bawah Batas Atas Kepentingan Kelengketan Minimum  27.53 gf 425.33 gf 3
No Suhu GMS ISP Kelengketan Desirability 1 80 4.5 3.7 235.10 0.643 2 80 4.3 1.9 228.13 0.640 3 80 5.0 4.8 250.55 0.633 4 77 4.8 1.3 257.16 0.580 5 66 2.2 7.0 272.85 0.454
Prediction interval adalah rentang yang menunjukkan  ekspektasi  hasil  pengukuran  respon berikutnya dengan kondisi sama.
Hasil  verifikasi  yang  dilakukan  serta prediksi dari setiap respon dapat dilihat pada Tabel 8.  Hasil  prediksi  nilai  respon  aktual  memiliki karakteristik  kelengketan  277.83  gf.  Berdasarkan hasil  perbandingan  data  hasil  verifikasi  dengan prediksi  yang  dibuat  oleh  program Design  Expert 7.0,  nilai  yang  diperoleh  dari  keempat  uji  respon proses  optimasi  mi  sagu  kering  hasil  verifikasi yang  didapatkan  masih  memenuhi  95% confident interval dan  95% prediction  interval yang  telah diprediksikan.  Oleh  karena  itu,  persamaan  yang didapatkan dianggap cukup baik untuk menentukan proses optimum dan respon yang didapatkan.
Tabel 6 Prediksi dan hasil verifikasi nilai respon proses hasil optimasi dengan program Design Expert 7.0

## 4. KESIMPULAN
Produk  yang  optimum  menggunakan RSM  diperoleh  pada  kondisi  proses  suhu  80 o C, penambahan  GMS  4.5%,  dan  ISP  3.7%.  Mi  sagu kering  pada  kondisi  ini  memiliki  kelengketan 235.10 gf.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdorreza  MN,  Robal  M,  Cheng  LH,  Tajul  AY,
Karim AA. 2012. Physicochemical, thermal, and rheological properties of acid- hydrolyzed  sago  ( Metroxylon  sagu )  starch. Food Sci Technol 46:135-141.
Adawiyah  DR,  Sasaki  T,  Kohyama  K.  2013. Characterization of arenga starch in comparison  with  sago  starch. Carbpol 92:2306– 2313.
Ahmad FB, Williams PA, Doublierb JL, Durand S, Buleon A. 1999. Physico-chemical characterisation  of  sago  starch. Carbohyd Polym 38:361–370.
[BPTP]  Balai  Pengkajian  Teknologi  Pertanian. 2009.  Meningkatkan  minat  masyarakat
mengolah  sagu  untuk  berbagai  produk olahan. Sulawesi Tenggara.
Budijanto  S,  Yuliyanti.  2012.  Studi  persiapan tepung  sorgum ( Sorghum  bicolor  L. Moench )  dan  aplikasinya  pada  pembuatan beras analog. J Teknol Pertanian 13(3):177- 186.
[DITJENBUN  KEMENTAN]  Direktorat  Jenderal Perkebunan  Kementerian  Pertanian.  2013. Peningkatan  produksi,  produktivitas  dan mutu  tanaman  tahunan  tentang  pedoman teknis pengembangan tanaman sagu.
Jakarta.
Haryanto  B,  Anggraeni  D,  Cahyana  PT.  2011.
Kajian  pengembangan  mie  sagu  dengan metode  ekstruder.  Di  dalam:  Montolalu  RI, Andarwulan  N,  Tooy  D,  Djarkasi  GSS, Mentang  F,  Makapedua  DM,  editor. Peran Teknologi  dalam  Pengembangan  Pangan yang  Aman,  Bermutu  dan  Terjangkau  bagi Masyarakat.
Seminar Nasional
Perhimpunan  Teknologi  Pangan  Indonesia; 2011  Sept  15-17;  Manado,  Indonesia. Manado (ID): Patpi, hlm 34-37.
Herawati  D.  2009.  Modifikasi  pati  sagu  dengan teknik  heat  moisture  treatment  (HMT)  dan aplikasinya  dalam  memperbaiki  kualitas bihun  [tesis].  Bogor  (ID):  Institut  Pertanian Bogor.
Hormdok  R,  Noomhorn  A.  2007.  Hydrotermal treatments of rice starch for improvement of rice  noodle  quality. LWT-Food  Sci  and Technol 40:1723-1731.
Kaur L, Singh J, Singh N. 2005. Effect of glycerol monostearate  on  the  physicochemical, thermal,  rheological  and  noodle  making properties of corn and potato starches. Food Hydrocoll 19:839-849.
Manthey  FA,  Twombly  W.2006.  Extruding  and drying  of  pasta.  Dalam:  Hui  YH  (ed). Handbook  of  Food  Science,  Technology, and Engineering, Vol 4. Boca Raton: Taylor and  Francis  Group,  CRC  Press  pp:  158.1- 158.13.
Mohamed  A,  Jamilah  B,  Abbas  KA,  Abdul Rahman  R,  Roselina  K.  2008.  A  review  on physicochemical and thermorheological properties  of  sago  starch. Am.  J.  Agri.  & Biol. Sci 3(4): 639-646 .
Purwani  EY,  Widaningrum,  Thahir  R,  Muslich. 2006.  Effect  of  heat  moisture  treatment  of sago  starch  on  its  noodle  quality. Indones  J Agric Sci 7(1):8-14.
Singhal  RS,  Kennedy  JF,  Gopalakrishnan  SM,
Kaczmarek  A,  Knill  CJ,  Akmar  PF.  2008. Industrial production, processing, and utilization  of  sago  palm-derived  products. Carbpol 72:1-20.
Respo n Predi ction 95 % CI low 95 % CI hig h 95 % PI lo w 95 % PI hig h Verifi cation result Keleng ketan 235.0 9 172 .88 297 .31 51. 82 418 .37 277.83
Sugiyono,  Thahir  R,  Kusnandar  F,  Purwani  EY,
Herawati  D.  2009.  Peningkatan  kualitas  mi instan sagu melalui modifikasi heat moisture  treatment . Prosiding  Seminar Hasil – Hasil Penelitian IPB. Sumaryono.  2007.  Tanaman  sagu  sebagai  sumber energi  alternatif. Warta  Penelitian  dan Pengembangan Pertanian 29:4. Syakir  M,  Karmawati  E.  2013.  Potensi  tanaman sagu  ( metroxylon  spp )  sebagai  bahan  baku bioenergi. Perspektif 12(2):57-64. Takahashi S, Hirao K, Watanabe T. 1986. Effect of added  soybean  protein  on  physico-chemical properties  of  starch  noodles  (harusame). J Japan  Soc  Starch  Sci (Depun  Kagaku) 33(1):15-24. Tan  HZ,  Li  ZG,  Tan  B.  2009.  Starch  noodles: History, classification, materials, processing,  structure,  nutrition,  quality evaluating  and  improving. J  Food  Res  Int 42:551-576.