## FORMULASI DAN ANALISIS DESAIN EKSPERIMEN SEBAGAI STUDI PENDAHULUAN DALAM OPTIMISASI PRODUKSI BIOETANOL DARI BIJI DURIAN
FORMULATION AND ANALYSIS OF DESIGN OF EXPERIMENT AS PREMILINARY STUDY IN OPTIMIZATION OF BIOETHANOL PRODUCTION FROM DURIAN SEED
H.B. Aditiya*, H.C. Theofany
*Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik dan Teknologi, Universitas Sampoerna
Jl. Raya Pasar Minggu, Kav.16, Jakarta 12780. Indonesia
Email korespondensi: aditiya.harjon@sampoernaunviersity.ac.id

## Abstrak
Sebagai  salah  satu  bahan  bakar  terbarukan,  bioetanol  merupakan  bahan  bakar  alternatif  yang dapat menekan efek buruk dari dampak polusi di lingkungan dan ketergantungan atas bahan bakar fosil. Studi ini merupakan studi pendahuluan dalam upaya optimisasi produksi bioetanol generasi kedua  dari  biji  durian,  dimana  formulasi  desain  eksperimen  akan  difokuskan.  Empat  variabel berikut dengan rentang nilainya ditetapkan pada studi pendahuluan ini, yaitu berat massa substrat, konsentrasi  NaOH,  waktu  hidrolisa  dan  suhu  hidrolisa.  Dengan  menggunakan  metode  RSM berbasis Box-Behnken, 29 titik pengujian tercipta. Model prediksi kuadratik juga dianalisis lebih lanjut. Desain eksperimen yang dihasilkan dari studi ini menunjukan reliabilitas yang memuaskan dari nilai lack of fit , VIF dan eror standar desain yang memuaskan.
Kata kunci: bioetanol, generasi kedua, desain eksperimen, optimisasi

## Abstract
As  one  of  renewable  fuels,  bioethanol  is  an  alternative  fuel  that  is  able  to  dampen  the negative  effects  of  the  worsening  environmental  issues  due  to  the  pollution  and  the  heavy- reliance  on  fossil  fuel.  This  study  is  a  preliminary  study  in  the  effort  of  optimizing  second generation bioethanol production from durian seed as the feedstock, in which the formulation of  design  of  experiment  will  be  focused here.  Four  variables  incduing  the  value  ranges  are set,  which  are  substrate  loading,  NaOH  concentration,  hydrolysis  time  and  hydrolysis temperature. By  appluing  RSM  with  Box-Behnken  design,  29  data  points  are  produced.  The selected quadratic prediction model is also further analyzed for its suitability with the current study.  The  formulated  design  of  experiment  from  this  study  shows  a  reliability  according  to the satisfactory resulted values of lack of fit, VIF and standard error design.
Keywords: bioethanol, second generation, design of experiment, optimization.

## PENDAHULUAN
Perjalanan dalam pencarian energi  alternative yang mendukung keberlangsungan lingkungan masih  dalam  progres  yang  nyata  dan  banyak  para  periset  dan  peneliti  yang  masih  berusaha mendalami hal ini. Dewasa ini, untuk memproduksi energi kebanyakan bersumber dari bahan
bakar  fosil  dan  turunannya  yang  tidak  bisa  diperbarukan.  Hal  ini  sudah  menjadi  fakta  yang populer  bahwa  bahan  bakar  fosil  sudah  lama  memberikan  dampak-dampak  buruk  kepada lingkungan.  Gas  rumah  kaca  (GRK),  sebagai  contohnya,  telah  mempengaruhi  lingkungan secara  global,  dimana  ini  diakibatkan  oleh  gas  buang  berbasis  karbon  (CO  dan  CO 2 )  yang dihasilkan  dari  pembakaran  bahan  bakar  fosil  tersebut.  Dalam  skala  yang  besar,  gas-gas buang  tersebut  akan  memenuhi  atmosfer  dan  menghalangi  suhu  bumi.  Kejadian  ini mengarahkan  kepada  pemanasan  global,  dan  ini  akan  mengacaukan  keseimbangan  alami ekosistem  di  dunia.  Dalam  perspektif  kebutuhan  energi,  peningkatan  kebutuhan energi  yang makin tajam diakibatkan oleh perkembangan dari sektor industri dan perkembangan teknologi yang pesat, sehingga kebutuhan keseharian sosial semakin energi intensif (Aditiya dkk., 2019; Ninawe dkk., 2018; Salameh, 2014; A. H. Sebayang dkk., 2016). Biofuel , atau bahan bakar hayati, dewasa ini, sering dianggap sebagai salah satu solusi alternatif  yang  menjanjikan.  Bahan  bakar  ini  berasal  dari  sumber-sumber  yang  terbarukan, contohnya  hasil  pertanian,  perkebunan  dan  berbagai  jenis  minyak  yang  bersifat  nabati. Bioetanol merupakan suatu bahan bakar substitusi untuk jenis mesin pembakaran dalam yang menggunakan bunga api yang dipicu oleh busi. Pada saat ini, kebanyakan dari bioetanol yang diproduksi secara komersial bersumber dari fermentasi gula yang berasal dari jagung dan tebu (A.  H.  Sebayang dkk., 2016).  Jalur  produksi  yang  ini  memang  sudah  dilakukan  dalam  skala yang besar, tetapi jika terus dilakukan dengan memanfaatkan bahan baku dari jenis yang bisa dimakan, akan timbul kekhawatiran atas munculnya ketidakseimbangan memproduksi bahan baku untuk makanan dan untuk bahan bakar. Jika efek ini muncul secara besar-besaran, maka negara-negara dengan indeks kelaparan global ( Global Hunger Index , GHI)  yang  kecil akan terkena dampaknya terlebih dahulu dan sangat keras. Saat ini, sudah ada sejumlah 43 negara di dunia dari total 117 negara yang dilaporkan memiliki level GHI  yang sangat serius (level 5),  atau  sekitar  36%  dari  jumlah  negara  di  dunia  akan  dilanda  oleh  kelaparan  (Worldwide, 2019).  Untuk  memitigasi  dampak  negatif  yang  lebih  jauh  lagi,  produksi  bioetanol  bisa dilakukan dengan cara generasi kedua, yaitu dengan memanfaatkan bahan baku yang bersifat bukan  makanan.  Jenis  produksi  bioetanol  yang  ini  akan  memberikan  hasil  positif  terhadap kesuksesan  dalam  mengurangi  ketergantungan  kepada  bahan  bakar  fosil  dan  mengurangi emisi GRK di atmosfer (Aditiya dkk., 2016). Di Indonesia sendiri, sebagai negara tropis yang kaya akan keanekaragaman hayati, produksi bioetanol secara generasi kedua ini akan sangat menguntungkan (Putrasari dkk., 2016).
Sebagai salah satu satu limbah hayati (biomassa), biji durian merupakan limbah hayati berpotensi  tinggi  di  Indonesia  dalam  produksi  bioetanol.  Durian  merupakan  buah  yang popular  dan  umum  ditemukan  di  seluruh  Indonesia,  dan  rata-rata  masyarakat  Indonesia mengonsumsi  durian  sebanyak  1,18  kg/tahun.  Produksi  durian  di  Indonesia  juga  terbilang besar, dimana sekitar 750.000 ton durian diproduksi di tahun 2014 (Indonesia-Investements, 2016). Produksi durian di Indonesia juga diperkirakan akan semakin meningkat pertahunnya, dengan rata-rata sekita 3,7% dan didampingi dengan peningkatan produktivitas setinggi 4,8%. Di setiap kilogram dari buah durian, sekitar 20-25% dari berat keseluruhan buah merupakan berat  dari  biji  durian  (Kumoro dkk., 2020).  Kemampuan  biji  durian  sebagai  potensi  bahan baku  dari  produksi  bioetanol  generasi  kedua  berasal  dari  kandungan  karbohidrat  yang dimilikinya.  Karbohidrat  merupakan  gugusan  gula  yang  paling  kompleks  yang  biasa ditemukan  pada  bahan  makanan  dan  tumbuh-tumbuhan.  Pada  biji  durian,  kandungan karbohidrat yang dimiliki bisa setinggi 76,8% dari berat total biji durian tersebut  (Mat Amin &  Arshad,  2009).  Pada  umumnya,  biji  durian  tidak  ikut  dikonsumsi  bersamaan  dengan buahnya,  dan  langsung  dibuang.  Oleh  karena  itu,  dengan  besarnya  jumlah  biomassa  dan kandungan  karbohidrat  dari  biji  durian  ini,  biji  durian  memiliki  potensi  yang  tinggi  sebagai bahan baku pembuatan bioetanol di Indonesia.
Dalam  perencanaan  pembuatan  bioetanol  generasi  kedua  ini,  optimisasi  adalah  suatu
metode studi untuk menghasilkan hasil produksi yang paling optimum. Melalui studi optimisasi, berbagai  macam  variabel  yang  ditetapkan  akan  dianalisis  pada  seluruh  fase-fase  produksi,  dan hasil  dari  studi  ini  adalah  kondisi  yang  menguntungkan.  Kemudian,  hasil  optimisasi  juga  bisa diolah  lebih  lanjut  dan  digunakan  sebagai  bahan  prediksi  dengan  mencari  korelasi  hubungan antara variabel satu dengan variabel yang lainnya. Metode permukaan respon ( Response Surface Methodology , RSM) merupakan metode yang paling popular digunakan dalam studi optimisasi. Hal ini disebabkan oleh kemampuan RSM dalam menjelaskan interaksi antara faktor-faktor yang ditetapkan dengan responnya atau hasil yang diprediksi. Desain Box-Behken di RSM membantu formulasi  matriks  eksperimen  ( Design  of  Experiment ,  DoE)  menjadi  lebih  ringan  dengan berlandaskan  desain  faktorial  tiga  tingkat  (Ferreira dkk., 2007).  Penggunaan  RSM  dibarengi dengan  desain  Box-Behnken  juga  merupakan  metode  yang  umum  dilakukan  dalam  studi optimisasi bioetanol (Manmai dkk., 2020; Nurfahmi dkk., 2019; Abdi H. Sebayang dkk., 2017). Berdasarkan  hasil  tinjauan  di  atas,  studi  ini  berujuan  untuk  melaporkan  fase pendahuluan  dalam  studi  optimisasi  pada  produksi  bioetanol  dari  biji  durian.  Studi  ini menunjukan  metode  menformulasikan  DoE  yang  sesuai  dengan  menggunakan  RSM berdesain Box-Behnken . Ada empat faktor yang diikutsertakan pada perancangan DoE di studi ini. Hasil dari studi di fase pendahuluan ini akan sangat bermanfaat untuk dikembangkan ke tahap produksi bioetanol langsung dari biji durian.

## METODE PENELITIAN
Dikarenakan  studi  ini  berada  pada  fase  pendahuluan,  perancangan  dalam  pembuatan  desain eksperimen  (DoE)  dengan  menggunakan  metode  RSM  berbasis  Box-Behken  menjadi  topik utama  di  bagian  metode  penelitian.  Namun,  beberapa  tahap  yang  mendukung  persiapan pembuatan bioetanol juga dibahas supaya dapat memberikan kejelasan yang lebih menyeluruh pada pembuatan bioetanol generasi kedua ini.

## 1. Pengumpulan bahan biomassa biji durian dan persiapan pra-perlakuan
Biomassa  biji  durian  didapatkan  secara  domestik  dari  penjual  buah  durian  di  kota  Lumajang, Jawa  Timur.  Biji  durian  juga  didapatkan  melalui  penjual  daring.  Biji  durian  yang  sudah dikumpulkan  kemudian  dibersihkan  dengan  pencucian  dengan  air.  Setelah  pengeringan,  biji durian tersebut dikupas kulitnya secara manual menggunakan pisau. Langkah ini berguna untuk memisahkan kandungan lignoselulosa yang terdapat pada kulit biji durian. Biji durian kemudian dikeringkan  dengan furnace selama  delapan  jam  pada  120 o C  untuk  menghilangkan  kandungan airnya.  Biji durian  yang kering kemudian di hancurkan sampai berbentuk bubuk berukuran 850 µm. Berat massa biji durian ini akan menjadi salah satu faktor yang dimasukan dalam DoE.
Pada  studi  ini,  biji  durian  akan  dilebur  dalam  proses  hidrolisa  dengan  menggunakan natrium  hidroksida  (NaOH)  sebagai  metode  hidrolisa  basa.  Biji  durian  akan  dihidrolisa dengan menggunakan konsentrasi NaOH yang bervariasi, yang kemudian akan diatur dengan DoE yang diformulasikan.

## 2. Rancangan formulasi DoE dengan RSM berbasis Box-Behnken
Dalam rancangan formulasi DoE pada studi ini, piranti lunak Stat-Ease Design Expert digunakan sebagai  alat  pembantu.  Tujuan  hasil  dari  pembuatan  DoE  disini  adalah  supaya  menghasilkan jumlah  gula  pereduksi  yang  optimal,  dimana  jenis  gula  ini  akan  dimanfaatkan  pada  proses fermentasi  untuk  menghasilkan  etanol.  Pada  alat  ini,  opsi  optimisasi  melalui  RSM  dipilih,  dan desain Box-Behnken juga  dipilih  selanjutnya.  Pada  rancangan  ini,  empat  faktor  atau  variabel dimasukan berikut dengan rentang nilainya. Empat faktor tersebut adalah berat massa biji durian (gram),  konsentrasi  NaOH  (mol),  waktu  proses  hidrolisa,  dan  suhu  proses  hidrolisa.  Secara berutan,  faktor-faktor  tersebut  diberikan  kode  A,  B, C,  dan  D.  Kode  nilai  -1,000  diberikan  pada nilai  batas bawah  dari  rentang  nilai  yang  ditetapkan, sedangkan  kode  nilai  1,000 diberikan  pada nilai batas atas dari rentang nilai. Uraian faktor dan informasi lainnya yang dimasukan pada Stat Ease terdapat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Uraian faktor yang pada persiapan DoE di studi ini
Variabel Satuan unit Rentang nilai Rata-rata Kode nilai Standar deviasi Kode faktor Batas bawah  Batas atas Berat massa substrat biji durian Gram per 100 mL larutan 1 5 3 -1,000 = 1; 1,000 = 5 1,309 A Konsentrasi NaOH Mol 0.5 1.5 1 -1,000 = 0.5; 1,000 = 1.5 0,327 B Waktu proses hidrolisa Menit 30 90 60 -1,000 = 30; 1,000 = 90 19,636 C Suhu proses hidrolisa o C 30 90 60 -1,000 = 30; 1,000 = 90 19,636 D
Dari  penetapan  nilai-nilai  faktor  di  atas,  desain  eksperimen  akan  diciptakan  oleh  StatEase, dimana  akan  dihasilkan  DoE  yang  bisa  digunakan  dalam  upaya  pembuatan  bioetanol  yang optimum, yang berasal dari hasil gula pereduksi yang optimum diproduksi dari proses hidrolisa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Hasil desain eksperimen
Dengan  menggunakan  StatEase  dan  berdasarkan  data  dari  Tabel  1  yang  diolah,  eksperimen desain  tercipta  dengan  matriks  yang  berisi  29  titik  percobaan.  Disetiap  titik  percobaan  ini merupakan kombinasi dari keempat faktor yang sudah ditetapkan sebelum DoE ini dihasilkan. Rangkuman dari desain ekperimen ini terlihat di Tabel 2 di bawah.
Tabel 2. Desain eksperimen berbasis RSM dan Box-Behnken
No Faktor A: Berat massa (gram) Faktor B: Konsentrasi NaOH (mol) Faktor C: Waktu proses hidrolisa (menit) Faktor D: Suhu proses hidrolisa ( o C) 1 1 1 60 30 2 1 1 60 90 3 1 0.5 60 60 4 1 1 30 60 5 1 1.5 60 60 6 1 1 90 60 7 3 1.5 60 90 8 3 1 30 90 9 3 1 60 60 10 3 1 60 60 11 3 1 60 60 12 3 1 60 60 13 3 1 90 30 14 3 1 60 60 15 3 1.5 30 60 16 3 0.5 60 30 17 3 0.5 30 60 18 3 1 90 90 19 3 1.5 60 30 20 3 1.5 90 60 21 3 1 30 30 22 3 0.5 90 60 23 3 0.5 60 90 24 5 0.5 60 60 25 5 1.5 60 60 26 5 1 60 90 27 5 1 30 60 28 5 1 90 60 29 5 1 60 30
b. Evaluasi dan analisis desain eksperimen
Dari Tabel 2 di atas, jumlah titik percobaan yang dihasilkan dari RMS berbasis Box-Behnken ini  dapat  dibandingkan  dengan  formulasi  matriks  titik  percobaan  jika  di  lakukan  secara tradisional. Dengan total empat faktor yang dijadian variabel di studi eksperimen ini, secara tradisional  perancangan  DoE  dengan  optimisasi  tiga  tingkat  akan  menghasilkan  matriks dengan ukuran 12 x 12, dimana akan menghasilkan titik percobaan sebanyak 144  titik. DoE yang  dihasilkan  oleh  Box-Behken  sudah  mengikutsertakan  unsur  dari  tiga  tingkat  desain optimisasi,  dimana  dilakukan  dengan  pengodean  -1,  0  dan  1.  Dari  perbandingan  yang  jelas tersebut,  perancangan  desain  eksperimen  dengan  menggunakan  RSM  berbasis  Box-Behken akan  menghemat  banyak  komponen.  Dalam  skala  laboratorium,  ini  termasuk  penghematan dalam biaya eksperimen, waktu optimisasi dan total biaya energi yang dikeluarkan dari alat- alat yang digunakan selama eksperimen. Dalam skala komersial, metode ini akan menghemat biaya penelitian dan pengembangan, mempercepat fase optimisasi sehingga bisa menciptakan produksi bioetanol berskala komersial yang efektif dan efisien.

## c. Evaluasi model prediksi
Desain  eksperimen  yang  dihasilkan  (Tabel  2)  dianalisis  lebih  lanjut  dan  digunakan  untuk menciptakan  model  matematika  yang  bisa  memprediksi  respon,  dimana  di  studi  ini  respon yang  ditetapkan  adalah  konsentrasi  gula  pereduksi  dalam  satuan  gram/ml.  Pada  studi  ini, model  prediksi  yang  dipilih  adalah  jenis  polinomial  kuadratik.  Secara  umum,  model polinomial kuadratik memiliki rumus sebagai berikut:
∑ ∑ ∑ (1)
Penjelasan  uraian  dari  Persamaan  (1)  adalah: merupakan  nilai  intersep  dan adalah variabel  linier  yang  mewakili  tiap-tiap  variabel  pada  studi.  Kemudian, adalah  koefisien untuk  bagian  kuadratik,  dimana  bagian  kuadratiknya  ditetapkan  oleh . merupakan koefisien  untuk  bagian  interaktif  antara  dua  faktor,  dimana  bagian  interaksinya  ditetapkan oleh . Terakhir, adalah bagian yang menyatakan sisa eror.
Pada studi ini, keempat faktor yang ditetapkan dipasangkan dengan kode faktor A, B, C, D.  Setelah  keempat  faktor  tersebut  dimasukan  kedalam  model  polinomial  kuadratik  diatas, tercipta  14  kombinasi  yang  dihasilkan  dari  bagian  linier,  kuadratik  dan  interaksi  dari polinomial kuadratik tersebut. Secara acak, mereka adalah:  A,  A 2 ,  AB,  AC,  AD,  B,  B 2 ,  BC, BD,  C,  C 2 ,  CD,  D,  D 2 .  Kombinasi  ini  menunjukan  faktor  yang  diikutsertakan  pada  model prediksi.  Pada  fase  ini,  model  prediksi  ini  belum  bisa  digunakan  untuk  memprediksi  hasil respon,  karena  titik  uji  yang  disajikan  oleh  desain  eksperimen  harus  dilakukan  diuji  terlebih dahulu  dan  dimasukan  nilai  hasil  pengujiannya  kedalam  matriks  tersebut.  Model  prediksi jenis  kuadratik  di  studi  ini  dianalisis  lebih  lanjut  untuk  tingkat  validasinya.  Dari  analisis derajat kebebasan ( Degrees of Freedom ), model ini memiliki komponen lack of fit 10 dan eror murni  4.  Nilai lack  of  fit diatas  3  menunjukkan  validnya  pengujian lack  of  fit ,  dan direkomendasikan  supaya  memiliki  komponen  eror  murni  minimum  4.  Selanjutnya,  variasi faktor  inflasi  ( variance  of  inflation  factor ,  VIF)  juga  diamati  pada  setiap  faktor  yang ditetapkan  di  prediksi  model  berbasis  kuadratik.  Pada  tiap  faktor,  nilai  VIF  menunjukan  1, kecuali pada faktor kuadratik (A 2 , B 2 , C 2 , D 2 ) dimana memiliki nilai VIF 1,08. Nilai VIF yang mendekati  1,0  adalah  yang  paling  disarankan,  karena  nilai  VIF  yang  besar  (mendekati  100) berindikasi  bahwa  koefisien  yang  terdapat  pada  model  tersebut  memiliki  sifat  multikolinier yang lemah, dimana sifat ini sangat tidak diinginkan pada model prediksi kuadratik.
Desain eksperimen yang dihasilkan pada studi ini kemudian dibawa lebih lanjut untuk dianalisis eror standar dari desainnya. Analisis ini bertujuan untuk melihat hubungan dari keempat faktor atau  variabel  eksperimen  yang  telah  ditetapkan  sehingga  bisa  terlihat  area  yang  memiliki potensi  penghasil  eror  yang  paling  kecil  dan  yang  paling  besar.  Gambar  2  di  bawah menunjukkan  area  eror  standar  desain  yang  diplot  atas  faktor  A  dan  B,  yaitu  berat  massa substrat dan konsentrasi NaOH, secara berurutan. Gambar tersebut juga dihasilkan pada kondisi faktor C dan D, yaitu waktu hidrolisa dan suhu hidrolisa, secara berurutan, yang berada di posisi rata-rata,  yaitu  60  menit  dan  60 o C  secara  berurutan.  Pada  area  yang  tidak  berbayang  (warna putih) menunjukan rendahnya eror standar pada desain yang dibatasi oleh rentang nilai faktor- faktor  yang  ditentukan.  Ketika  mendekati  sudut-sudut,  barulah  eror  standar  nya  mulai
meningkat.
Gambar 1. Area yang menunjukan eror standar desain pada kondisi faktor C dan D diposisi rata-rata: 60 menit waktu hidrolisa dan 60 o C suhu hidrolisa.
Pada  pengamatan  selanjutnya,  Gambar  3  menunjukan eror  standar  desain  yang  sama,  hanya saja salah satu faktornya, yaitu waktu hidrolisa, dipindahkan kebatas paling atas dari rentang nilai, yaitu 90 menit. Ketika nilai salah satu faktornya dipindahkan kearah batas atas, standar eror  desain  akan  lebih  terlihat  jelas  dan menyeluruh.  Observasi  yang  sama  juga  terlihat  jika nilai salah satu faktor dipindahkan ke posisi di batas bawah dari rentang nilai yang ditetapkan. Area  eror  standar  desain  yang  lebih  tinggi  akan  dihasilkan  ketika  kedua  faktor  terakhir dipindahkan  pada  masing-masing  batas  nilai  di  rentang  nilai  yang  ditetapkan.  Hal  ini  dapat dilihat  pada  Gambar  4  dibawah,  dimana  area  bayangan  semakin  gelap  di  hamper  seluruh bagian. Penampakan yang sama juga akan terlihat jika kedua faktor tersebut berada pada batas atas, pada batas bawah, atau kombinasi atas keduanya.  Hal ini merupakan penjelasan secara visual  atas  karakter  dari  DoE  dengan  RSM  berbasis  Box-Behnken,  dimana  pada metode  ini titik-titik  uji  yang  berada  diposisi  ujung  rentang  pada  tiap  faktor  tidak  diikutsertakan.  Perlu juga diperhatikan bahwa pengamatan ini merupakan analisis atas model prediksi secara teori, dimana hanya bergantung dari jumlah variabel, rentang nilai dan jenis model yang ditetapkan. Untuk  menganalisis  secara  empiris,  semua  titik  pengujian  yang  dihasilkan  (Tabel  2)  harus dilakukan  dan  nilai  hasil  eksperimen  harus  diolah  lebih  lanjut  supaya  model  prediksi  diatas
Design-Expert® Software Factor Coding: Actual Std Error of Design Std Error Shading
1.500 0.500
X1 = A: Substrate
X2 = B: NaOH Actual Factors C: Time = 60 D: Temperature = 60 1 2 3 4 5 0.5 0.75 1 1.25 1.5 Std Error of Design A: Substrate (Gram) B : N a O H ( M o la r) 0.5 0.5 0.5 0.5 0.6 0.6 0.6 0.6 0.7 0.7
sesuai  untuk  data  empiris.  Setelah  itu,  studi  optimisasi  bisa  dilakukan  lebih  lanjut  untuk menentukan  kondisi  yang  paling  optimum  dalam  menghasilkan  jumlah  konsentrat  gula pereduksi.  Gambar  3.  Area  yang  menunjukan  eror  standar  desain  pada  kondisi  faktor  C  90 menit waktu hidrolisa dan faktor D 60 o C suhu hidrolisa. Titik-titik yang terlihat terfokus pada
tengah  rentang  sehingga  tidak  ikut  mencantumkan  titik-titik  pada  sudut-sudut  matriks (Ferreira dkk. , 2007).
Gambar 2. Area yang menunjukan eror standar
Gambar 3. Area yang menunjukan eror standar desain pada kondisi faktor C 90 menit waktu hidrolisa dan faktor D 90 o C suhu hidrolisa

## KESIMPULAN
Dari  studi  pendahuluan ini,  desain  eksperimen  (DoE) telah  berhasil  diformulasikan  sebagai alat  bantu  untuk  mengoptimisasi  pembuatan  bioetanol  generasi  kedua  dari  biji  durian.  DoE yang  diciptakan  dihasilkan  melalui  metode  RSM  berbasis  Box-Behnken.  Metode  ini  hanya menghasilkan  total  titik  pengujian  sebanyak  29  titik.  Jumlah titik  pengujian  ini  jauh  sangat lebih  sedikit  dibandingkan  jika  pengujiannya  dilakukan  secara  tradisional,  dimana  12  x  12 matriks pengujian akan tercipta dan juga bearti sebanyak 144 titik harus diuji secara empiris. Dan  jumlah  pembacaan  datanya  akan  lebih  banyak  lagi  ketika  tiap  titik  harus  dilakukan pengujian  sebanyak  tiga  kali  ( triplicate )  untuk  meminimalisir  eror  empiris.  Desain eksperimen  yang  dihasilkan  juga  dianalisis  lebih  lanjut  untuk  keabsahannya,  dan  model prediksi kuadratik juga diamati. Dari hasil pengamatan dan analisis, desain eksperimen yang
Design-Expert® Software Factor Coding: Actual Std Error of Design Std Error Shading 1.500 0.500 X1 = A: Substrate X2 = B: NaOH Actual Factors C: Time = 90 D: Temperature = 60 1 2 3 4 5 0.5 0.75 1 1.25 1.5 Std Error of Design A: Substrate (Gram) B : N aO H ( M ol ar ) 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8 1 1 1 1 Design-Expert® Software Factor Coding: Actual Std Error of Design Std Error Shading 1.500 0.500 X1 = A: Substrate X2 = B: NaOH Actual Factors C: Time = 90 D: Temperature = 90 1 2 3 4 5 0.5 0.75 1 1.25 1.5 Std Error of Design A: Substrate (Gram) B : N aO H ( M ol ar ) 0.8 1 1.2 1.2 1.2 1.2 1.4 1.4
dihasilkan  pada  studi  ini  sudah  menunjukan  kesesuaiannya.  Desain  ini  disarankan  untuk digunakan  lebih  lanjut  untuk  dilakukan  pengujian  secara  empiris  dalam  studi  optimisasi sepenuhnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  atas  dukungan  dari  Centre  of  Research  and Community  Service,  Sampoerna  University,  dibawah  Internal  Research  Grant  Scheme bernomor  022/IRG/SU/AY.2019-2020.  Penulis  mengucapkan  terima  kasih  atas  dukungan yang diberikan oleh Politeknik Negeri Medan (POLMED). Penulis juga mengucapkan terima kasih  pada  Dr.  Arridina  Susan  Silitonga,  S.T.,  M.Eng  yang  telah  banyak  memberikan pelatihan dan bimbingan tentang penulisan jurnal ini.

## REFERENSI
Aditiya,  H.  B., Chong, W. T., Mahlia, T. M. I., Sebayang,  A.  H.,  Berawi, M. A.,  & Nur, H.
(2016). Second generation bioethanol potential from selected Malaysia’s biodiversity biomasses:  A  review. Waste  Management,  47 ,  46-61.  Retrieved  from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956053X15300489. doi:https://doi.org/10.1016/j.wasman.2015.07.031
Aditiya, H. B., Theofany, H. C., & Yheni, M. (2019). High-pressurizing green algae in third generation  bioethanol  production. Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1402 , 044045. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1402/4/044045. doi:10.1088/1742-6596/1402/4/044045
Ferreira, S. L. C., Bruns, R. E., Ferreira, H. S., Matos, G. D., David, J. M., Brandão, G. C., . . .  dos  Santos,  W.  N.  L.  (2007).  Box-Behnken  design:  An  alternative  for  the optimization  of  analytical  methods. Analytica  Chimica  Acta,  597 (2),  179-186. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003267007011671. doi:https://doi.org/10.1016/j.aca.2007.07.011
Indonesia-Investements.  (2016).  Tropical  Fruits  of  Indonesia:  Durian,  the  "King  of  Fruits".
Retrieved from https://www.indonesia-investments.com/id/business/business- columns/tropical-fruits-of-indonesia-durian-the-king-of-fruits/item7045
Kumoro, A. C., Alhanif, M., & Wardhani, D. H. (2020). A Critical Review on Tropical Fruits Seeds as Prospective Sources of Nutritional and Bioactive Compounds for Functional Foods  Development:  A  Case  of  Indonesian  Exotic  Fruits. International  Journal  of Food  Science,  2020 ,  4051475.  Retrieved  from  https://doi.org/10.1155/2020/4051475. doi:10.1155/2020/4051475
Manmai,  N.,  Unpaprom,  Y.,  &  Ramaraj,  R.  (2020).  Bioethanol  production  from  sunflower stalk:  application  of  chemical  and  biological  pretreatments  by  response  surface methodology  (RSM). Biomass  Conversion  and  Biorefinery .  Retrieved  from https://doi.org/10.1007/s13399-020-00602-7. doi:10.1007/s13399-020-00602-7
Mat Amin, A., & Arshad, R. (2009). Proximate composition and pasting properties of durian (Durio  zibethinus)  seed  flour. International  Journal  of  Postharvest  Technology  and Innovation, 1 . doi:10.1504/IJPTI.2009.030685
Ninawe, A. S., Indulkar, S. T., & Amin, A. (2018). Chapter 9 - Impact of Climate Change on Fisheries.  In  R.  L.  Singh  &  S.  Mondal  (Eds.), Biotechnology  for  Sustainable Agriculture (pp. 257-280): Woodhead Publishing.
Nurfahmi, Mofijur, M., Ong, H. C., Jan, B. M., Kusumo, F., Sebayang, A. H., . . . Rahman, S. M.  A. (2019). Production Process and Optimization of Solid Bioethanol from Empty Fruit  Bunches  of  Palm  Oil  Using  Response  Surface  Methodology. Processes,  7 (10). doi:10.3390/pr7100715
Putrasari,  Y.,  Praptijanto,  A.,  Santoso,  W.  B.,  &  Lim,  O.  (2016).  Resources,  policy,  and research  activities  of  biofuel  in  Indonesia:  A  review. Energy  Reports,  2 ,  237-245. Retrieved from http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352484716300300. doi:https://doi.org/10.1016/j.egyr.2016.08.005
Salameh,  Z.  (2014).  Chapter  1  -  Factors  Promoting  Renewable  Energy  Applications.  In  Z. Salameh (Ed.), Renewable Energy System Design (pp. 1-32). Boston: Academic Press. Sebayang,  A.  H.,  Hassan, M.  H., Ong,  H. C., Dharma, S., Silitonga, A. S.,  Kusumo,  F., . .  . Bahar,  A.  H.  (2017).  Optimization  of  Reducing  Sugar  Production  from  Manihot glaziovii  Starch  Using  Response  Surface  Methodology. Energies,  10 (1). doi:10.3390/en10010035
Sebayang, A. H., Masjuki, H. H., Ong, H. C., Dharma, S., Silitonga, A. S., Mahlia, T. M. I., & Aditiya,  H.  B.  (2016).  A  perspective  on  bioethanol  production  from  biomass  as alternative  fuel  for  spark  ignition  engine. RSC  Advances,  6 (18),  14964-14992. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1039/C5RA24983J. doi:10.1039/C5RA24983J
Worldwide, C. (2019). Global Hunger Index 2019. Retrieved from
https://www.concern.net/insights/global-hunger-index-2019