## Optimasi Proses Ekstrusi Texturized Vegetable Protein di PT XYZ

## Extrusion Process Optimization of Texturized Vegetable Protein at PT XYZ
Dede Yoga Ahmadi 1) *, Budi Nutama 2) , dan Tjahja Muhandri 2)
1) Program Studi Teknologi Pangan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Bogor
2) Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan, Fakultas Teknologi Pertanian, IPB University, Bogor
Abstract. Texturized vegetable protein (TVP) is one of the meat analogue products made by modifying the structure  of  vegetable  protein  come  to  be  meat-like  texture.  Several  advantages  could  be  obtained  by consuming  meat  analogue.  It  could  reduce  the  risk  of  disease  and  could  be  consumed  by  someone  who could  not  consume  meat,  either  because  of  health  problems  or  beliefs  meat  consumption  will  increase continually inline with increasing population, economic level, and public awareness to nutrition. The TVP using was increased as a protein source alternative. The TVP demand of PT. XYZ increase continued to, but  the  number  of  production  machines  was  limited.  The  companies  need  to  optimize  their  available machines to meet their demand. This research aimed to optimize the production capacity of TVP. Defatted soy  flour  was  used  as  the  source  of  protein.  Several  parameter  used  in  this  research  were  flour  flow capacity, water flow capacity, screw rotation speed, and extruder temperature. The response parameters used were water absorption, water content, color, bulk density, and grain shape. The data was collected by  21  runs  that  is  repeated  twice  for  each  run.  The  optimization  process  was  carried  out  using  Design Expert  10  (DX-10)  through  Response  Surface  Method  (RSM).  The  optimum  of  process  conditions combination  of  the  TVP  extrusion  were:  flour  flow  capacity  225kg/hour;  water  flow  capacity  35.54  Hz; extruder temperature 130.70 ° C; and the screw rotation speed 375.18 rpm. The verification result showed that the value of each response was within the Confident Interval (CI) range.
Keywords: extruder, optimization, RSM, TVP
Abstrak 1 . Texturized  vegetable  protein (TVP)  merupakan  daging  tiruan  yang  struktur  protein  nabatinya sudah  termodifikasi  sehingga  memiliki  tekstur  seperti  daging.  Beberapa  keuntungan  dapat  diperoleh dengan mengonsumsi daging tiruan, diantaranya dapat mengurangi risiko penyakit dan dapat dikonsumsi oleh seseorang yang tidak dapat mengonsumsi daging, baik karena alasan kesehatan ataupun kepercayaan. Kebutuhan  masyarakat  akan  protein  akan  meningkat  seiring  dengan  peningkatan  jumlah  penduduk,  taraf ekonomi, dan  kesadaran  gizi  masyarakat. Penggunaan TVP  meningkat  sebagai alternatif  sumber protein. Volume permintaan TVP PT. XYZ terus  meningkat,  namun jumlah  mesin produksi terbatas. Perusahaan perlu  mengoptimalkan  mesin  yang ada agar permintaan TVP dapat terpenuhi. Penelitian  memiliki tujuan untuk  mengoptimalkan  kapasitas  produksi  TVP.  Faktor  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah kapasitas aliran tepung, kapasitas aliran air, kecepatan putaran ulir, dan suhu ekstruder. Parameter respon yang  digunakan  adalah  daya  serap  air,  kadar  air,  warna ,  bulk  density ,  dan  bentuk  butiran.  Percobaan dilakukan  sebanyak  21 run dan  diulang  dua  kali  di  setiap run .  Proses  optimasi  dilakukan  menggunakan metode  respon  permukaan/response  surface  method (RSM)  pada  program Design  Expert -10  (DX-10). Kombinasi kondisi optimum yang diperoleh adalah kapasitas aliran tepung sebesar 225 kg/jam; kapasitas aliran air 35.54 Hz; suhu ekstruder 130.70 ° C; dan kecepatan putaran ulir sebesar 375.18 rpm. Pemodelan quadratic menggunakan program DX-10 dapat diaplikasikan di dalam  menentukan proses produksi TVP yang optimum PT XYZ sehingga  menghasilkan produk TVP dengan  kualitas dan parameter  yang paling optimum.
Kata kunci: ekstruder, optimasi, RSM, TVP
Aplikasi Praktis. Optimasi  dengan  metode  RSM  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  digunakan pada  industri  sejenis  maupun  industri  lainnya.  Variabel  proses  dan  respon  yang  digunakan  dalam  pene- litian ini perlu disesuaikan dengan keadaan di dalam industri yang akan menggunakan metode yang sama. Apabila mesin yang digunakan menggunakan mesin yang lebih besar atau lebih kecil, maka kemungkinan besar perlu adanya penyesuaian pada variabel kapasitas aliran tepung dan kapasitas aliran air. Respon yang digunakan juga perlu menyesuaikan dengan standar mutu yang ditetapkan oleh industri tersebut.

## PENDAHULUAN
Texturized  vegetable  protein (TVP)  merupakan salah  satu  produk  daging  tiruan  yang  dibuat  dengan memodifikasi stuktur protein nabati sehingga teksturnya menyerupai daging. Kelebihan yang dapat diperoleh dari daging  tiruan  adalah  dapat  dikonsumsi  oleh  seseorang yang  tidak  dapat  mengonsumsi  daging,  baik  karena masalah  kesehatan  atau  kepercayaan  (Samard et  al. 2019). Tubuh membutuhkan nutrisi salah satunya adalah protein.  Kebutuhan  masyarakat  dalam  negeri  terhadap daging akan terus meningkat seiring dengan peningkatan jumlah penduduk, taraf ekonomi, dan kesadaran masya- rakat  akan  gizi  (Priyanto et  al. 2015). Texturized  vege- table protein telah mengalami peningkatan dalam peng- gunaanya sebagai  pengganti  sumber  protein  (Hidayat et al. 2018).  Pembuatan  TVP  dengan  proses  pemasakan ekstrusi  telah  digunakan  sejak  tahun  1960an  (Osen 2017)  dan  menggunakan  tepung  gandum  sebagai  bahan bakunya.
Proses  pemasakan  ekstrusi  merupakan  salah  satu proses high temperature short time (HTST) (González et al. 2013).  Proses  ekstrusi  adalah  proses  yang  sangat fleksibel,  sehingga  dapat  digunakan  pada  berbagai macam  produk  pangan  (Day  dan  Swanson  2013).  Eks- truder telah digunakan luas di dunia untuk memproduksi makanan  ringan,  sereal,  makanan  bayi,  dan  pasta (Sobowale et  al. 2016).  Ekstruder  dibedakan  menjadi dua  tipe  yang  berbeda  yaitu  ekstruder  ulir  tunggal  dan ekstruder ulir ganda (Sibarani et al. 2018). Samard et al . (2019)  melakukan  penelitian  pada  TVP  menggunakan ekstruder  ulir  ganda  dengan  menambahkan  gluten  pada formulanya.  Penelitian  optimasi  ini  menggunakan  eks- truder  ulir  ganda  yang  memiliki  rasio  panjang  terhadap diameter  sebesar  24.  Diameter  ulir  yang  digunakan adalah  65mm.  Sumber  protein  yang  digunakan  untuk menghasilkan  TVP  pada  penelitian  ini  adalah defatted soy  flour . Defatted  soy  flour merupakan  bahan  baku utama  yang  digunakan  oleh  PT  XYZ.  Proses  ekstrusi yang  optimum  pada  produk  mi  sorgum  menggunakan suhu ekstruder sebesar 85°C dan kecepatan ulir sebesar 20  Hz  (Muhandri et  al. 2013).  Kondisi  optimum  yang diperoleh  pada  penelitian  Chakraborty et  al. (2014) adalah perbandingan tepung dan air sebesar 21.3%, suhu ekstruder  sebesar  115°C,  dan  kecepatan  putaran  ulir sebesar 137 rpm.
Metode  respon  permukaan  adalah  metode  yang dapat  digunakan  untuk  menentuan  nilai  optimum  suatu formula  (Kusuma et  al. 2019).  Keunggulan  dari response surface method (RSM) adalah percobaan dapat dilakukan  dengan  jumlah  yang  sedikit  dan  dapat menghemat  waktu  penelitian  (Kusumaningrum et  al. 2019). Ruang lingkup dan batasan  kondisi untuk model yang dihasilkan akan tetap berlaku meskipun RSM telah banyak  digunakan  secara  luas  (Cheng  dan  Hansen 2015).  Penggunaan  RSM  pada  penelitian  telah  banyak dilaporkan.  RSM digunakan pada  optimasi kondisi pro- ses  pengolahan alkali  treated  cottonii (ATC)  (Nurmiah et al. 2013), optimasi pada proses penggorengan tumpi–
tumpi  dari  ikan  bandeng  (Syahrul et  al. 2017),  dan optimasi  proses  pengolahan  bawang  merah  iris  pada larutan garam (Ratnaningsih et al. 2018).
PT.  XYZ  adalah  salah  satu  perusahaan  yang  mem- produksi TVP. Pemintaan produk TVP yang meningkat, mendorong  PT.  XYZ  untuk  meningkatkan  performa produksi. PT. XYZ harus mengoptimalkan line produksi yang  tersedia  agar  dapat  memenuhi  permintaan  pelang- gan.  Beberapa line produksi  belum  dilakukan  proses optimasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan formula dan proses yang optimum,  yang mampu  meng- hasilkan produk sesuai dengan target perusahaan.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  TVP  yang diproduksi  langsung  oleh  PT.  XYZ.  Bahan  baku  TVP menggunakan untoasted  defatted  soy  flour milik  PT XYZ.  Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  ekstruder  ulir  ganda  dengan  L/D  24,  oven (Mammert,  Jerman), Stainless  Steel  Mug 500  mL, Spektrofotometer  warna  (Gretagmacbeth  Color  I5, Amerika  Serikat)  dan  Timbangan  analitik  3  kg  (AND GF400, Jepang).

## Penentuan variabel proses
Penelitian dimulai dengan menentukan faktor proses yang dapat memengaruhi  mutu TVP dan respon produk untuk menentukan mutu TVP yang dihasilkan. Variabel yang  digunakan  dalam  penelitain  ini  adalah  kapasitas aliran  tepung,  kapasitas  aliran  air,  suhu  ekstruder  dan kecepatan putaran ulir. Variabel proses ini dipilih karena variabel tersebut merupakan setting parameter yang ter- pasang  di  mesin  ekstruder  PT.  XYZ  dan  digunakan untuk menjalankan mesin saat produksi sedang berlang- sung.  Masing-masing  faktor  memiliki  rentang  nilai seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel yang digunakan untuk proses optimasi
Faktor Nilai Maksimum Nilai Minimum Satuan Kapasitas aliran tepung 210 170 kg/jam Kapasitas aliran air 30 20 Hz Suhu ekstruder 160 140 °C Kecepatan putaran ulir 410 370 rpm
Analisis bulk density (Isik 2007) Respon bulk  density diukur  dengan  cara  memban- dingkan bobot TVP yang dapat memenuhi wadah stain- less  steel mug  500  mL  terhadap  volume  wadah  yang digunakan.

## Analisis kadar air (Nugroho dan Murtini 2017)
Kadar air pelet diukur dengan menggunakan metode oven  105°C  selama  6  jam  untuk  mengetahui  kadar  air bahan.  Kadar  air  dihitung  dengan  menghitung  selisih berat  pellet  basah  dan  kering  yang  dibagi  dengan  berat pellet basah dikalikan 100%.

## Analisis warna (Singh dan Muthukumarappan 2014)
Warna pellet diukur menggunakan spektrofotometer warna  yang  menghasilkan  tiga  notasi  warna  yaitu  L,  a, dan  b.  Hasil  dari  pengukuran  dapat  terlihat  langsung pada  monitor  mesin.  Nilai  ΔE  dihitung  dengan  persa- maan. Warna standar diperoleh dari standar produk yang digunakan oleh inspektor QC PT. XYZ.
√( ) ( ) ( )
dimana, ΔE= perbedaan warna total; L, a, b= komponen warna  sampel;  L * ,  a * ,  b * =  komponen  warna  sampel acuan/standar.
Analisis daya serap air (Wang et al. 2017)
Daya serap air diukur dengan cara membandingkan berat  TVP  basah  dengan  berat  kering  TVP  sebelum perendaman.
Analisis bentuk standar (Ulfa et al . 2014)
Respon bentuk diperoleh dengan cara membanding- kan  secara  visual  dengan  standar  pelet  yang  digunakan inspektor QC PT.XYZ. Persentase bentuk dapat dihitung dengan  membandingkan  jumlah  pelet  yang  sesuai  stan- dar dengan jumlah sampel total dikalikan 100%.
Penentuan  kondisi  optimum  dan  verifikasi  (Prabudi et al. 2018)
Data  diambil  dengan  cara  dua  kali  pengulangan ( duplo ).  Optimasi  menggunakan  bantuan  aplikasi Design Expert -10 (DX-10). Metode optimasi mengguna- kan  metode Central Composite  Design (CCD).  Kondisi proses  dan  respon  untuk  menetapkan  kondisi  optimum disajikan  pada  Tabel  2.  Kondisi  optimum  terpilih  dite- rapkan di perusahaan untuk mendapatkan data verifikasi. Kombinasi  optimum  yang  memiliki  nilai desirability tertinggi  diterapkan  pada  mesin  ekstruder.  Data  yang diperoleh  diverifikasi  untuk  dimasukkan  dalam  interval 95% CI low dan 95% CI high dari program DX-10.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik produk
Produk  TVP  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini berbentuk  butiran  pipih  dengan  ukuran  6-10  mm.  Pro- duk  TVP  berwarna  cokelat  dengan  aroma  khas  kacang kedelai.  Sampel  produk TVP  tersebut  diambil  langsung saat  proses  produksi  sedang  berlangsung.  Produk  terse- but  digunakan  sebagai  sampel  untuk  memperoleh  data penelitian (Tabel 3).
Tabel 3. Hasil analisis produk TVP
Parameter Satuan Nilai Bulk density g/mL 0.281 Kadar air % 0.226 W rn   Δ 1.827 Daya serap air g/g 3.152 Bentuk standar % 81.60
Jumlah  percobaan  yang  dilakukan  dapat  diperoleh setelah data variabel dimasukkan ke dalam program DX- 10.  Hasil  simulasi  program  menghasilkan desain perco- baan  sebanyak  21 run .  Pengambilan  sampel  dilakukan pada  setiap run dengan  cara duplo .  Titik  tengah  dari cube rancangan mendapat pengulangan sebanyak 4 kali. Masing-masing nilai variabel titik tengah tersebut adalah kapasitas  aliran  tepung  sebesar  190  kg/jam,  kapasitas aliran  air  sebesar  25  Hz,  suhu  ekstruder  sebesar  150 ° C dan kecepatan putaran ulir sebesar 390 rpm. Titik tengah tersebut  berada  pada run ke-3,  8,  18  dan  19.  Titik  eks- trem  di  luar cube dilakukan  sebanyak  8  kali  yaitu  pada run ke 6, 7, 10, 12, 14, 15, 16 dan 17. Hasil rancangan penelitian dan data percobaan dapat dilihat pada Tabel 4.
Respon bulk density Hasil analisis respon bulk density dapat dilihat pada Gambar  1.  Model  yang  digunakan  untuk  memprediksi respon bulk density TVP adalah model quadratic . Hasil model  matematik  dari  proses  simulasi  respon bulk density adalah sebagai berikut:
Bulk density = 0.190 – 0.024A + 0.038B – 4.454 × 10 -3 C – 6.810  ×  10 -3 D –  0.014AB  +  0.011AC  –  6.416  ×  10 -3 AD – 5.745 × 10 -3 BC – 2.799 × 10 -3 BD + 2.670 × 10 -3 CD + 5.931 ×  10 -3 A 2 +  0.013B 2 –  1.000  ×  10 -3 C 2 +  9.980  ×  10 - 4 D 2 .................................................................................... (2)
dimana, A = kapasitas aliran tepung (kg/jam); B = kapa- sitas aliran air (Hz); C = suhu ekstruder ( ° C); D = kece- patan putaran ulir (rpm).
Pada  model bulk  density terlihat  bahwa  variabel kapasitas aliran tepung, kecepatan putaran ulir dan suhu ekstruder  berpengaruh  negatif  terhadap  bulk  density, sedangkan  variabel  kapasitas  aliran  air  berpengaruh positif.  Model  respon bulk  density tersebut  menghasil- kan  nilai p sebesar  <0.0001  pada  hasil  ANOVA, sehingga model matematik tersebut berpengaruh signifi- kan.  Nilai Lack  of  fit  p-value yang  dihasilkan  sebesar 0.1368.    Nilai  tersebut  lebih  besar  0.05  sehingga  tidak berpengaruh  signifikan.  Nilai R-squared dari  model matematis  ini  adalah  sebesar  0.9952  sehingga  menun- jukkan hasil yang acceptable (Hair et al . 2014).

## Tabel 2. Kondisi optimum proses ekstrusi TVP
Faktor/Respon Satuan Goal Batas Bawah Batas Atas Kepentingan Bulk density g/mL In range 0.27 0.32 3 Kadar air % In range 0.17 0.25 3 Warna* In range 0.00 2.00 3 Daya serap air g/g In range 3.00 3.40 3 Bentuk standar % Maximize 80.00 90.00 5
Keterangan: *Nilai yang tercantum tersebut adalah nilai per ed  n w rn  tot l  Δ   d ri h sil perhitung n
Tabel 4. Rancangan dan hasil pengambilan data penelitian
Std Run F1 F2 F3 F4 Bulk Density (g/mL) Kadar Air (%) Del E Daya Serap Air (g/g) Bentuk Standar (%) 8 1 170 20 140 370
0.198 0.162 5.051 3.722 85.003 1 2 210 30 160 370 0.224
0.174 1.809 3.355 86.808 17 3 190 25 150 390 0.199
0.169 2.293 3.664 80.653 15 4 190 25 150 350 0.213
0.168 2.277 3.453 85.395 4 5 170 30 140 410 0.306
0.230 2.195 2.541 84.971 9 6 150 25 150 390 0.267
0.223 2.588 2.987 83.764 13 7 190 25 130 390
0.195 0.164 1.683 3.905 80.872 19 8 190 25 150 390
0.198 0.173 3.064 3.937 84.252 2 9 210 30 140 370 0.233
0.190 0.949 3.224 90.058 10 10 230 25 150 390 0.172
0.149 1.826 4.057 64.269 5 11 210 20 140 410 0.143
0.120 3.638 4.435 67.872 16 12 190 25 150 430 0.186
0.172 3.056 3.938 74.309 7 13 170 30 160 410 0.264
0.238 1.641 2.836 87.787 12 14 190 35 150 390 0.323
0.257 2.339 2.227 88.394 6 15 170 20 160 370 0.168
0.149 3.300 4.238 79.820 11 16 190 15 150 390
0.173 0.143 3.305 4.137 82.673 14 17 190 25 170 390
0.188 0.163 0.553 3.742 73.977 21 18 190 25 150 390
0.196 0.172 1.951 3.833 86.459 20 19 190 25 150 390
0.191 0.176 1.155 3.825 84.005 3 20 210 20 160 410 0.168 0.134 2.768 3.999 72.030 18 21 190 25 150 390 0.189 0.161 2.042 3.711 83.214
Keterangan:  F1=  Kapasitas  aliran  tepung  (kg/jam);  F2=  Kapasitas  aliran  air  (Hz);  F3=  Suhu  ekstruder  ( o C);  F4=  Kecepatan  putaran  ulir
(rpm)
Gambar 1. Grafik permukaan respon bulk density

## Respon kadar air
Hasil  analisis  respon  kadar  air  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Model  yang  digunakan  untuk  memprediksi respon  kadar  air  TVP  adalah  model quadratic .  Model matematik  yang  menggambarkan  respon  kadar  air  ada- lah sebagai berikut:
Kadar  air  =  0.170 –  0.019A  +  0.029B  –  6.696  ×  10 -4 C  + 1.182 × 10 -3 D – 4.711 × 10 -3 AB + 4.211 × 10 -4 AC – 4.665 × 10 -3 AD –  1.253  ×  10 -3 BC  +  1.509  ×  10 -3 BD  +  6.389  ×  10 -
3 CD  +  3.331  ×  10 -3 A 2 +  6.760  ×  10 -3 B 2 – 2.353 × 10 -3 C 2 – 7.390 × 10 -3 D 2 .................................................................. (3)
dimana, A = kapasitas aliran tepung (kg/jam); B = kapa- sitas aliran air (Hz); C = suhu ekstruder ( ° C); D = kece- patan putaran ulir (rpm).
Pada  model  kadar  air  terlihat  bahwa  variabel  kapa- sitas aliran tepung dan suhu ekstruder berpengaruh nega-
tif  terhadap  kadar  air  TVP,  sedangkan  kapasitas  aliran air dan kecepatan putaran ulir berpengaruh positif terha- dap  kadar  air  TVP.  Model  respon  kadar  air  menghasil- kan  nilai p sebesar  <0.0001  pada  hasil  ANOVA, sehingga model matematik tersebut berpengaruh signifi- kan.  Model  respon  kadar  air  menghasilkan  nilai lack  of fit p-value sebesar 0.2909. Nilai tersebut lebih besar 0.05 sehingga  tidak  berpengaruh  signifikan.  Nilai R-squared dari  model  matematis  ini  adalah  sebesar  0.9899 sehingga menunjukkan hasil yang acceptable (Hair et al . 2014).
Gambar 2. Grafik permukaan respon kadar air

## Respon warna (ΔE)
Hasil  analisis  respon  warna  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Model  yang  digunakan  untuk  memprediksi respon  warna  (ΔE)  TVP  adalah  model linear .  Model matematik  yang  menggambarkan  respon  warna  adalah sebagai berikut:
Warna=
2.360 – 0.280A - 0.630B – 0.290C + 0.043D ................... (4)
dimana, A= kapasitas aliran tepung (kg/jam); B= kapasi- tas  aliran  air  (Hz);  C=  suhu  ekstruder  ( ° C);  D=  kece- patan putaran ulir (rpm).

## Gambar 3 . Grafik permukaan respon w rn   Δ
Pada model warna terlihat bahwa variabel kapasitas aliran  air,  kapasitas  aliran  tepung,  dan  suhu  ekstruder berpengaruh  negatif  terhadap  warna,  sedangkan  kece- patan  putaran  ulir  berpengaruh  positif  terhadap  warna. Model  respon  warna  menghasilkan  nilai p sebesar 0.0434  pada  hasil  ANOVA,  sehingga  model  matematik tersebut  berpengaruh  signifikan.  Model  respon  warna menghasilkan  nilai lack  of  fit  p-value sebesar  0.3254. Nilai  tersebut  lebih  besar  0.05  sehingga  tidak  berpe- ngaruh  signifikan.  Nilai R-squared dari  model  mate- matis  ini  adalah  sebesar  0.4406  sehingga  menunjukkan hasil dalam level moderate (Hair et al . 2014).

## Respon daya serap air
Hasil  analisis  respon  daya  serap  air  dapat  dilihat pada Gambar 4. Model yang digunakan untuk mempre- diksi respon daya serap air TVP adalah model quadratic . Model matematik dari proses simulasi respon daya serap air adalah sebagai berikut:
Daya  Serap  Air  =  0.379  +  0.270A –  0.480B  +  0.011C  + 0.120D  +  0.210AB –  0.140AC  +  0.077AD  +  0.043BC  + 0.058BD – 0.099CD – 0.069A 2 – 0.150B 2 + 5.942 × 10 -3 C 2 – 0.026D 2 .......................................................................... (5)
dimana,  A=  kapasitas  aliran  tepung  (kg/jam);  B=  kapa- sitas aliran air (Hz); C= suhu ekstruder ( ° C); D = kece- patan putaran ulir (rpm).
Pada  model  daya  serap  air  terlihat  bahwa  variabel kapasitas  aliran  tepung,  suhu  ekstruder,  dan  kecepatan ulir berpengaruh positif terhadap daya serap air, sedang-
kan  kapasitas  aliran  air  berpengaruh  negatif  terhadap daya  serap  air.  Hasil  ANOVA  menunjukkan  nilai p sebesar  0.0002  sehingga  model  matematik  tersebut berpengaruh  signifikan. Lack  of  fit  p-value yang dihasilkan dari model matematis tersebut adalah sebesar 0.2644.  Nilai  tersebut  lebih  besar  0.05  sehingga  tidak berpengaruh  signifikan.  Nilai R-squared dari  model matematis  ini  adalah  sebesar  0.9859  sehingga  menun- jukkan hasil yang acceptable (Hair et al . 2014).
Gambar 4. Grafik permukaan respon daya serap air

## Respon bentuk standar
Hasil  analisis  respon  bentuk  standar  dapat  dilihat pada Gambar 5. Model yang digunakan untuk mempre- diksi respon bentuk standar TVP  adalah model quadra- tic . Model matematik yang menggambarkan respon ben- tuk standar adalah sebagai berikut:
Bentuk standar = 83.72 – 4.87A + 1.43B – 0.95C – 2.77D + 0.86AB + 0.41AC – 4.18AD + 0.074BC – 2.27BD + 1.93CD – 2.10A 2 + 0.78B 2 – 1.25C 2 – 0.64D 2 ............................... (6)
dimana,  A=  kapasitas  aliran  tepung  (kg/jam);  B= kapasitas  aliran  air  (Hz);  C=  suhu  ekstruder  ( ° C);  D= kecepatan putaran ulir (rpm).
Pada  model  bentuk  standar  terlihat  bahwa  variabel kapasitas  aliran  tepung,  suhu  ekstruder,  dan  kecepatan putaran ulir berpengaruh negatif terhadap bentuk standar TVP, sedangkan kecepatan aliran air berpengaruh positif terhadap  bentuk  standar  TVP.  Model  respon  bentuk standar  menghasilkan  nilai p sebesar  0.0115  pada  hasil ANOVA, sehingga model matematik tersebut berpenga- ruh signifikan. Model respon bentuk standar menghasil- kan  nilai lack  of  fit  p-value sebesar  0.1061. Nilai  terse- but  lebih  besar  0.05  sehingga  tidak  berpengaruh  signi- fikan.  Nilai R-squared dari  model  matematis  ini  adalah sebesar 0.9439 sehingga menunjukkan hasil dalam level acceptable (Hair et al . 2014).
Gambar 5. Grafik permukaan respon bentuk standar

## Proses ekstrusi optimum
Proses  optimasi  dapat  dilakukan  apabila  model matematik  dari  masing-masing  respon  telah  diperoleh. Optimasi  dilakukan  agar  perusahaan  mendapatkan  hasil yang  paling  sesuai  dengan  mutu  yang  ditetapkan  (Pra- budi et  al. 2018).  Hasil  simulasi  proses  optimasi  prog- ram DX-10 ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 .  Data  hasil  simulasi  proses  optimasi  program  DX-
10 Kombinasi 1* 2 3 4 Faktor Kapasitas aliran tepung 225.00 225.00 221.90 225.00 Kapasitas aliran air 35.54 35.55 35.26 35.63 Suhu ekstruder 130.70 128.91 133.90 127.62 Kecepatan putaran ulir 375.18 374.69 378.04 374.80 Respon Bulk density 0.27 0.27 0.27 0.27 Kadar air 0.23 0.23 0.23 0.23 W rn   δe 1.05 1.10 1.04 1.12 Daya serap air 3.00 3.00 3.00 3.00 Bentuk standar 87.40 87.29 87.03 86.79 Desirability 0.73 0.71 0.67 0.67 Keterangan: *terpilih

## Hasil verifikasi kombinasi optimum terpilih
Verifikasi dilakukan sebanyak 2 kali ulangan secara duplo sesuai  dengan  hasil  simulasi  program  DX-10. Nilai verifikasi pada setiap faktor berada di dalam inter- val  95%CI low dan  95%CI High .  Hal  tersebut  menjadi dapat  bukti  bahwa  kombinasi  yang  diprediksi  oleh model  matematik  sesuai  dengan  kondisi  aktual  di lapangan.  Hasil  verifikasi  kombinasi  optimum  terpilih dapat  dilihat  pada  Tabel  6.  Program  DX-10  melakukan perhitungan untuk memprediksi nilai batas atas (95%CI High )  dan  batas  bawah  (95%CI Low )  yang  digunakan sebagai  acuan  untuk  menentukan  hasil  verifikasi  terse- but valid. Apabila nilai verifikasi berada di antara batas atas dan bawah, maka kombinasi variabel optimum yang digunakan adalah valid. Namun jika nilai verifikasi ber- ada  di  luar  dari  batas  atas  dan  bawah,  maka  kombinasi variabel optimum yang digunakan tidak valid.

## Pembahasan umum
Proses ekstrusi sangat dipengaruhi oleh energi yang dihasilkan  oleh  gesekan  antara  bahan  baku  dengan  ulir yang berputar dengan cepat. Gesekan tersebut mengaki- batkan  denaturasi  struktur  protein  di  dalam  tepung kedelai  tanpa  lemak.  Denaturasi  struktur  protein  meng- akibatkan  viskositas  bahan  baku  di  dalam  ekstruder berubah  dan  membentuk  struktur  yang  baru.  Air  yang ada di dalam bahan baku akan menjadi uap dan mende- sak keluar dari dalam struktur baru sehingga membentuk rongga-rongga kosong (Ye et al. 2017).
Tabel 6. Hasil verifikasi kombinasi optimum terpilih Respon Prediksi Verifikasi 95%CI low 95%CI high Bulk density 0.270 0.265 0.231 0.309 Kadar air 0.228 0.225 0.185 0.271 W rn   Δ 1.049 1.904 0.000 2.500 Daya serap air 3.000 2.852 2.169 3.831 Bentuk standar 87.40 84.62 65.19 100.00
Kapasitas  aliran  tepung  yang  semakin  besar  akan meningkatkan  gesekan  yang  terjadi  di  dalam  ekstruder. Struktur  baru  yang  terbentuk  akan  semakin  banyak  dan menyebabkan uap air yang terjebak semakin sulit untuk keluar.  Gelembung  yang  terbentuk  akan  semakin  besar sehingga bulk  density TVP  akan  semakin  berkurang. Kadar  air  dalam  TVP  akan  semakin  berkurang  karena jumlah  tepung  yang  semakin  banyak.  Daya  serap  air akan semakin bertambah karena jumlah gelembung yang semakin banyak. Namun bentuk standar semakin berku- rang  karena  ukuran  TVP  yang  cenderung  lebih  besar ukurannya dari standarnya.
Air  berfungsi  sebagai  pengikat  antara  molekul  pro- tein saat proses pembentukan struktur terjadi. Namun air juga  dapat  mengurangi  gesekan  yang  terjadi  di  dalam ekstruder.  Kapasitas  aliran  air  yang  semakin  banyak akan  menghambat  terjadinya  denaturasi  akibat  gaya gesek yang berkurang (Ye et al. 2017). Kapasitas aliran tepung  dan  kapasitas  aliran  air  memiliki  efek  yang saling  berlawanan.  Hal  tersebut  terlihat  pada  model respon bulk density , kadar air, daya serap air dan bentuk standar.  Nilai  koefisien  variabel  kapasitas  aliran  tepung dan kapasitas aliran air pada model bernilai berlawanan (positif  dan  negatif).  Hal  tersebut  sesuai  dengan penelitian yang dilakukan oleh Ye et al. (2017).
Suhu  ekstruder  dibutuhkan  untuk  proses  denaturasi agar molekul protein dapat terpecah dengan cepat. Suhu ekstruder akan meningkatkan kecepatan reaksi yang ter- jadi  di  dalam  ekstruder.  Suhu  ekstruder  meningkatkan daya serap air TVP karena uap air dan gelembung akan semakin cepat terbentuk  (TVP semakin banyak rongga- rongga kosong di dalamnya). Namun hal tersebut dapat menurunkan respon bentuk standar.
Kecepatan ulir berpengaruh langsung terhadap jum- lah  gesekan  yang  terjadi  antara  bahan  baku  dan  ulir (Sarawong et  al. 2014).  Energi  yang  berasal  dari  torsi terkonversi  menjadi  gaya  gesek  di  dalam  ekstruder. Kecepatan ulir dapat  meningkatkan daya serap air TVP namun  juga  dapat  menurunkan  respon  bentuk  standar

## DOI: 10.29244/jmpi.2021.8.2.113
karena ukuran TVP yang semakinbesar akibat rongga di dalam TVP yang semakin besar (Sarawong et al. 2014). Respon  warna  TVP  memiliki  nilai R-squared pada level moderate .  Hal  tersebut  kemungkinan  besar  ber- kaitan erat  dengan  metode  proses ekstrusi  yang  diguna- kan.  Mesin  produksi  TVP  tidak  menggunakan  mesin pencampur  ( mixer )  untuk  mencampur  air  dan  tepung kedelai tanpa lemak. Air dan tepung kedelai tanpa lemak diproses  langsung  ke  dalam  mesin  ekstruder.  Air  tidak memiliki  waktu  yang  cukup  untuk  meresap  ke  dalam granula tepung. Bagian granula yang mengandung lebih banyak  molekul  air  akan  menghasilakan  lebih  banyak asam  amino  (hasil  denaturasi  akibat  suhu  dan  friksi) dibandingkan  bagian yang lebih  sedikit  molekul  airnya. Hal  tersebut  berakibat  pada  reaksi  maillard  yang  tidak merata  di  setiap  bagian  granula  tepung  (Chakraborty et al. 2014).

## KESIMPULAN
Optimasi  dapat  dilakukan  pada  proses  ekstrusi  PT XYZ dengan metode RSM. Data kombinasi faktor yang paling  optimum  adalah  kapasitas  aliran  tepung  sebesar 225  kg/jam;  kapasitas  aliran  air  35.54  Hz;  suhu  eks- truder 130.70; dan kecepatan putaran ulir sebesar 375.18 rpm.  Pemodelan quadratic menggunakan  program  DX- 10  dapat  diaplikasikan  di  dalam  menentukan  proses produksi  TVP  yang  optimum  PT  XYZ  sehingga  meng- hasilkan  produk  TVP  dengan  kualitas  dan  parameter yang paling optimum.

## DAFTAR PUSTAKA
Chakraborty  SK,  Singh  DS,  Kumbhar  BK.  2014.  Influ- ence of extrusion conditions on the colour of millet- legume  extrudates  using  digital  imagery.  Irish  J Agriculture Food Res 53(1): 65-74.
Cheng H, Hansen JH. 2015. Extrudate expansion model in  a  twin-screw  extrusion  cooking  process  con- sidering melt rheological property. Food Bioprocess Technol  9:  604-611.  DOI:  10.1007/s11947-015- 1655-0.
Day  L,  Swanson  BG.  2013.  Functionality  of  protein- fortified extrudates. Compr Rev Food Sci F 12: 546- 564. DOI: 10.1111/1541-4337.12023.
González  RJ,  Cavada  EP,  Pena  JV,  Torres  RL,  Greef DMD,  Drago  SR.  2013.  Extrusion  conditions  and amylose  content  affect  physicochemical  properties of extrudates obtained from brown rice grains. Int J Food Sci 2013: 1-8. DOI: 10.1155/2013/584148.
Hair J,  Kuppelwieser  V, Sarstedt  M.  2014. Partial  least squares  structural  equation  modeling  (PLS-SEM): An  emerging  tool  for  business  research.  Eur  Bus Rev  26(2):  106-121.  DOI:  10.1108/EBR-10-2013- 0128.
Hidayat BT, Wea A, Andriati N. 2018. Physicochemical, sensory attributes and protein profile by SDS-PAGE of beef sausage substituted with texturized vegetable protein.  Food  Res  2(1):  20-31.  DOI:  10.26656/fr. 2017.2(1).106.
Isik  E.  2007.  Some  engineering  properties  of  soybean grains.  Am  J  Food  Technol  2(3):  115-125.  DOI: 10.3923/ajft.2007.115.125.
Kusuma  HAW,  Kumalaningsih  S,  Pranowo  D.  2019.
Optimasi  suhu  dan  konsentrasi  maltodekstrin  pada proses  pembuatan  serbuk  lobak  dengan  metode foam mat drying. J Teknol Manajemen Agroind 8(3): 171-182.  DOI:  10.21776/ub.industria.2019.008.03.2.
Kusumaningrum  A,  Gunam  IBW,  Wijaya  IMM.  2019.
Optimasi  suhu  dan  pH  terhadap  aktivitas  enzim endoglukanase  menggunakan  response  surface  me- thodology  (RSM). J Rekayasa  Manajemen Agroind 7(2):  243-253.  DOI:  10.24843/JRMA.2019.v07.i02. p08.
Muhandri  T,  Subarna,  Mustakim  I.  2013.  Optimasi proses pembuatan mi sorgum dengan menggunakan ekstruder ulir ganda. J Sains Terapan 3(1): 1-7. DOI: 10.29244/jstsv.3.1.1-7.
Nugroho  MF,  Murtini  ES.  2017.  Inovasi  peningkatan kandungan  gizi  jajanan  tradisional  klepon  dengan modifikasi bahan dan warna. J Pangan Agroind 5(1): 92-103.
Nurmiah  S,  Syarief  R,  Peranginangin  R,  Nurtama  B. 2013.  Aplikasi  response  surface  methodology  pada optimalisasi  kondisi  proses  pengolahan alkali treated  cottonii (ATC).  J  Pascapanen  Bioteknol Kelautan  Perikanan  8(1):  9-22.  DOI:  10.15578/ jpbkp.v8i1.49
Osen  RJ.  2017.  Texturization  of  Pea  Protein  Isolates Using High Moisture Extrusion Cooking [Disertasi]. München (DE): Technischen Universität München.
Prabudi  M,  Nurtama  B,  Purnomo  EH.  2018.  Aplikasi response surface methodology (rsm) dengan histori- cal  data  pada  optimasi  proses  produksi  burger.  J Mutu Pangan 5(2): 109-115.
Priyanto R, Fuah AM, Aditia EL, Baihaqi M, Ismail M. 2015. Peningkatan produksi dan kualitas daging sapi lokal  melalui  penggemukan  berbasis  serealia  pada taraf  energi  yang  berbeda.  J  Ilmu  Pertanian  Indo- nesia 20(2): 108-114. DOI: 10.18343/jipi.20.2.108.
Ratnaningsih, Vidiantika D, Sukasih E, Setyadjit. 2018.
Penggunaan  response  surface  methodology  pada optimasi  proses  pengolahan  bawang  merah  iris  in brine.  J  Penelitian  Pascapanen  Pertanian  15(1):  12- 24. DOI: 10.21082/jpasca.v15n1.2018.12-24.
Samard S,  Gu BY, Ryu GH. 2019. Effects of extrusion types, screw speed and addition of wheat gluten on physicochemical characteristics and cooking stabili- ty of meat analogues. J Sci Food Agri 99(11): 4922- 2931. DOI: 10.1002/jsfa.9722.
Sarawong C,  Schoenlechner  R,  Sekiguchi  K,  Berghofer E, Perry  KW. 2014.  Effect of  extrusion cooking  on Physicochemical  properties,  resistant  starch,  phe- nolic  content  and  antioxidant  capacities  of  green banana  flour.  Food  Chem  143(2014):  33-39.  DOI: 10.1016/j.foodchem.2013.07.081.
Sibarani  M,  Allan MP,  Santika PM.  2018. Perancangan unit  extruder  pada  mesin  extrusion  lamination flexible packaging. J Teknik Mesin-ITI 2(2): 42-45. DOI: 10.31543/jtm.v2i2.155.
Singh  SK,  Muthukumarappan  K.  2014.  Single  screw extrusion processing of soy white flakes based catla feed. J Food Res 4(1): 1-9. DOI: 10.5539/jfr.v4n1p1.
Sobowale  SS,  Bamgbose  S,  Adeboye  AS.  2016.  Effect of extrusion variables on the extrudate properties of wheat plantain noodle. J Food Process Technol 7(2): 547. DOI: 10.4172/2157-7110.1000547.
Syahrul,  Syarif  R,  Hermanianto  J,  Nurtama  B.  2017. Optimasi  proses  penggorengan  tumpi-tumpi  dari ikan  bandeng  menggunakan response  surface
methodology . J Pengolahan Hasil Perikanan Indone- sia  20(3):  432-445.  DOI:  10.17844/jphpi.v20i3. 19762.
Ulfa R, Hariyadi P, Muhandri T. 2014. Rendemen giling dan  mutu  beras  pada beberapa  unit  penggiling  padi kecil  keliling  di  Kabupaten  Banyuwangi.  J  Mutu Pangan 1(1): 26-32.
Wang S, Kowalski RJ, Kang Y, Kiszonas AM, Zhu MJ. 2017.  Impacts  of  the  particle  sizes  and  levels  of inclusions  of  cherry  pomace  on  the  physical  and structural properties of direct expanded corn starch. Food  Bioprocess  Technol  10:  394-406.  DOI: 10.1007/s11947-016-1824-9.
Ye  J,  Hu  X,  Luo  S,  Liu  W,  Chen  J,  Zheng  Z,  Liu  C.
2017. Properties of starch after extrusion: A Review. Starch 70(11-12): 1700110. DOI: 10.1002/star.2017 00110.
JMP-09-21-13-Naskah diterima untuk ditelaah pada 10 Agustus 2021. Revisi makalah  disetujui  untuk  dipublikasi  pada  4  Oktober  2021.  Versi  Online: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jmpi