## OPTIMASI FORMULASI NORI BROKOLI DENGAN MENGGUNAKAN PROGRAM DESIGN EXPERT METODA MIXTURE D-OPTIMAL
Thomas Ghozaly Nana Sutisna Achyadi Miftahul Awaluddin A
Program Studi Teknologi Pangan, Fakultas Teknik, Universitas Pasundan, Jl. Dr.Setiabudi No 93, Bandung, 40153, Indonesia
Email: thomasgozaly@unpas.ac.id

## Abstract
The purpose of this research was to obtain the optimal formulation of making nori broccoli with Design Expert program using  the  D-Optimal  method.  This  research  was  conducted  to  produce  characteristic  of  chemical,  physics,  and organoleptic in accordance with the desire so that generated the selected formulation. The response in this research was chemical analysis of  water content,  fiber content and  vitamin  C content, physics response is  tensile  strength  test, and organoleptic test with attributes of color, flavor,texture, and taste. The result of this research was obtain 11 formulation offered  for  produce  one  optimal  formulation  (selected)  based  on  desirability  value  0,825  was  broccoli  70%,  water 16,50%, carrageenan 3%, and other additional materials as fixed variable consist of sesame oil 2,9%, salt 1,4%, sugar 3,3%,  dried  ebi  2%,  and  glycerol  0,9%.  The  selected  sample  has  conducted  an  analysis  of  antioxidant  activity  and tensile strength test. The results of laboratory analysis against water content 12,63%; fiber content 11,44%; vitamin C content 5,38%; organoleptic test attribute of taste 3,60; texture 4,20; flavor 3,80; and color 4. The results of laboratory analysis approach of design expert program prediction method of d-optimal. For the result of antioxidant activity in raw material was 239,485 ppm and product was 8031,786 ppm and the average result of tensile strength test in the product was 129,68 kPa.
Keyword : Design Expert, Nori broccoli,  Formulation, Optima

## 1. Pendahuluan
Kurangnya masyarakat akan konsumsi makanan sehat  perlu  mendapatkan  perhatian  lebih  dari  semua pihak.  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  pola konsumsi  sehat  adalah  dengan  lebih  memperbanyak konsumsi  sayuran.  Didalam  sayuran  terdapat  banyak sekali  zat  gizi  terutama  vitamin  dan  mineral  yang sangat berguna untuk tubuh.
Dari  data  Kemtan,  tingkat  konsumsi  sayuran penduduk  Indonesia  tahun  2005  sebesar  35,30 kg/kapita/tahun,  kemudian  tahun  2006  sebesar  34,06 kg/kapita/tahun,  dan  tahun  2007  meningkat  sebesar 40,90kg/kapita/tahun.  Standar  konsumsi  sayur  yang direkomendasikan  FAO  sebesar  73kg/kapita/tahun, sedangkan  standar  kecukupan  untuk  sehat  sebesar 91,25  kg/kapita/tahun.  Dilihat  dari  data  tersebut Indonesia  jauh  tertinggal  dari  negara  lain  seperti Singapura
120
kg/kapita/tahun,
China
270/kapita/tahun,  Vietnam  85kg/kapita/tahun  dan Kamboja 109 kg/kapita/tahun. (ASEIBSSINDO, 2015).
Diversifikasi  pangan  adalah  salah  satu  cara untuk meningkatkan tingkat konsumsi sayuran. Dilihat dari  masyarakat  yang  sangat  gemar  mengkonsumsi snack atau makanan ringan dalam kesehariannya, maka dibuat snack dari sayuran.
Saat  ini  masyarakat  Indonesia  menunjukan ketertarikan  yang  luar  biasa  pada  nori.  Hal  ini  dapat dibuktikan  dengan  semakin  banyaknya  produk  nori dalam  kemasan  yang  di  jual  di  pasar-pasar  swalayan dan nori  yang dijadikan bungkusan  makanan-makanan yang  berasal  dari  korea  seperti  sushi,  origin,  dan sebagainya. Namun karena masih sedikitnya ketersediaan Poryphyra sebagai  bahan  baku  utama pembuatan  nori,  sebagian  besar  produk  nori  yang beredar  di  Indonesia  masih  merupakan  produk  impor yang  diproduksi  oleh  perusahaan  asing  sehingga berdampak pada mahalnya produk.
Akibat  mahalnya  harga  rumput  laut  sebagai bahan  baku  pembuatan Nori sehingga  perlu  di diversifikasikan  bahan  baku  pembuatan Nori yakni dengan    bahan  serupa  yang  dapat  membentuk  gel  dan dikeringkan  supaya  membentuk  lembaran.  Salah  satu alternatif yang dapat menyerupai rumput laut lembaran (nori) adalah dibuatnya Nori brokoli. Nori adalah nama dalam  bahasa  Jepang  untuk  bahan  makanan  berupa lembaran  rumput  laut  yang  dikeringkan.  Nori digunakan  sebagai  hiasan  dan  pembungkus  berbagai macam masakan Jepang, lauk sewaktu makan nasi, dan bahan camilan/snack.
Nori  merupakan  lembaran  rumput  laut  yang dikeringkan  atau  dipanggang  (Korringa,  1976), sedangkan  menurut  Giury  (2006),  nori  adalah  salah satu produk olahan rumput laut alami yang dikeringkan dan  merupakan  produk  olahan  dari  rumput  laut  merah (Rhodophyta). Nori adalah sediaan berupa rumput laut yang  dikeringkan  berbahan  baku  rumput  laut  merah jenis Poryphyra yang  dapat  ditambahkan  bumbu  di dalamnya  seperti  ajitsuke  nori.  Masyarakat  Jepang telah  mengkonsumsi  nori  sejak  abad  ke-8.  Konsumen nori tertinggi adalah negara Jepang yaitu sebesar 75 % dari total produksi rumput laut .
Tuntutan masyarakat kini tidak hanya membutuhkan  pangan  pokok  saja,  namun  juga  produk pangan alternatif yang mudah disajikan, bergizi, aman, memiliki karakteristik organoleptik yang menarik serta terjangkau.  Salah  satu  produk  pangan  tersebut  ialah snack product atau yang biasa disebut makanan ringan. Bahan  penstabil  adalah  bahan  yang  digunakan dalam  industri  makanan  untuk  mengikat  air  yang terdapat  dalam  adonan.  Tujuan  penambahan  bahan penstabil (stabilizer) pada  produk  nori  adalah meningkatkan  stabilitas  emulsi,  meningkatkan  daya ikat produk , meningkatkan flavor , mengurangi pengerutan selama pemasakan, meningkatkan karakteristik  produk,  dan  mengurangi  biaya  formulasi (Anjarsari, 2010).
Karagenan  dapat  diekstraksi  dari  protein  dan lignin rumput laut dan dapat digunakan dalam industri pangan  karena  karakteristiknya  yang  dapat  berbentuk gel, bersifat  mengentalkan, dan  menstabilkan  material. Polisakarida tersebut tidak dapat dimakan oleh manusia dan tidak memiliki nutrisi yang diperlukan oleh tubuh. Oleh  karena  itu,  karagenan  hanya  digunakan  dalam industri  pangan  karena  fungsi  karakteristiknya  yang dapat  digunakan  untuk  mengendalikan  kandungan  air dalam bahan  pangan  utamanya,  mengendalikan  tekstur,  dan menstabilkan makanan (Suherman, 2012).
Produk nori memiliki karakteristik yang hampir sama  dengan  produk edible  film dan fruit  leather atau vegetable leather . Oleh karena itu Nori dibuat dengan menggunakan  puree  brokoli  dengan  penambahan karagenan  sebagai  bahan  penstabil.  Beberapa  bahan penstabil dan pengental juga termasuk dalam kelompok bahan  pembentuk  gel.  Contoh-contoh  dari  bahan pembentuk gel antara lain asam alginat, sodium alginat, kalium alginat, kalsium alginat, agar, karagenan, locust bean  gum ,  pektin  dan  gelatin  (Raton  and  Smooley, 1993).
Karagenan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jenis kappa karagenan hasil ekstraksi dari rumput laut jenis Eucheuma Cottonii , karena dapat membentuk gel yang kuat dibandingkan jenis iota dan lambda.
Program  linier  salah  satu  teknik  optimasi  yang banyak  berkaitan  dengan  penggunaan  sumber  daya, mulai  dikembangkan  oleh  George  Dantzig  pada  tahun
1947  dengan  suatu  teknik  yang  disebut  Metode Simplex  (Prabawa,  2013).  Salah  satu software yang dapat  digunakan  dalam  penentuan  formulasi  secara optimal  adalah Design  Expert. Digunakan  untuk optimasi  proses  dalam  respon  utama  yang  diakibatkan oleh  beberapa  variabel  dan  tujuannya  adalah  optimasi respon  tersebut. Design  Expert menyediakan  beberapa pilihan  desain  dengan  fungsinya  masing-masing  salah satunya  adalah Mixture  Design yang  berfungsi  untuk menemukan formulasi optimal (Bas dan Boyaci, 2007).
Penelitian  ini  menggunakan  program Design Expert yang  mempunyai  kelebihan  di  bandingkan program  lainnya,  program  ini  akan  mengoptimasikan formulasi  dengan  beberapa  variabel  yang  dinyatakan dalam satuan respon, menu mixture yang dipakai yang dikhususkan  untuk  mengolah  formulasi dan  metoda d- optimal yang mempunyai sifat fleksibilitas yang tinggi dalam  meminimalisasikan  masalah  dan  kesesuaian dalam menentukan jumlah batasan bahan yang berubah lebih dari 2 respon (Nugraha, 2014).
Maksud  penelitian  ini  adalah  menentukan formulasi optimal dari nori brokoli dengan menggunakan program Design Expert Metode Mixture D-Optimal.
Tujuan    penelitian    ini      adalah    untuk menghasilkan    formulasi    yang      optimal  pada pembuatan nori brokoli dengan menggunakan program Design Expert Metode D-Optimal.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  dilakukan  terdiri  dari dua tahap,  yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama.
Tujuan dari penelitian pendahuluan ini adalah pertama  untuk  mengetahui  kandungan  kimia  (nutrisi) yang  ada  pada  bahan  baku  (brokoli)  diantaranya antioksidan,  kadar  vitamin  C,  kadar  serat,  dan  kadar air, agar pada saat pengujian sampel produk jadi dapat diketahui  berapa  penurunannya  selama  mengalami proses  pengolahan.  Serta  kedua  untuk  menentukan variabel  berubah  dan  respon  kimia  yang  akan dimasukan pada program design expert.
Pada  penelitian  utama  peneliti  memasukan data variable berubah yang kemudian akan diolah oleh program  design  expert  menghasilkan  11  formulasi  . Setelah itu membuat produk dari 11 formulasi tersebut dan  melakukan  analisis  terhadap  semua  produk. Kemudian  memasukan  data  hasil  analisis  kedalam program  design  expert  sehingga  nantinya  akan menghasilkan 1 formulasi terpilih yang optimal.
Respon kimia yang dilakukan terhadap produk selai buah murbei adalah : Ananlisis Vitamin C metode Iodometri,  Analisis  Kadar  Air  metode  Gravimetri, Analisis  Kadar  Serat  metode  Gravimetri  dan , Antioksidan  (bahan  baku  dan  produk  terpilih)  metode DPPH.
Respon  fisika  yang  dilakukan  adalah  menguji kuat tarik (tensile strenght)
Respon Organoleptik
dilakukan untuk mengetahui  tingkat  kesukaan  dari  panelis  terhadap produk.  Uji organoleptik  ini  dilakukan  dengan  metode penerimaan  yaitu  skala  mutu  hedonik,  dimana  kriteria penilaian  berdasarkan  tingkat  kesukaan  panelis terhadap karakteristik dari Nori Brokoli

## 3. Hasil Penelitian Hasil Penelitian Pendahuluan
Penelitian pendahuluan ini terdiri dari analisis bahan baku (brokoli segar) dan analisis sampel kontrol nori  merk  “Mamasuka”  dengan  parameter  respon antioksidan, kadar air, kadar serat dan kadar vitamin C serta  pembuatan Nori  Brokoli dengan  11  formulasi yang  diberikan  oleh  program design  expert metoda mixture d-optimal .
Tabel 1. Hasil Analisis Kadar Air, Kadar Serat, dan Kadar Vitamin C pada Brokoli Segar
Parameter Hasil Kadar air 85,20 % Kadar serat 6,72 % Kadar Vitamin C 82,77mg vit.C/100gram sampel Tabel  2.  Hasil  Analisis  Aktivitas  Antioksidan  pada Brokoli Segar Parameter Hasil Rata-rata Nilai IC 50 (ppm) Aktivitas antioksidan 239,485
Tabel 3. Hasil Analisis Kadar Air, Kadar Serat, dan Kadar Vitamin C pada Sampel Kontrol Nori Merk
“Mamasuka” Parameter Hasil Kadar air 5,84% Kadar serat 80,87 % Kadar vitamin C 2,05 mg/100gram sampel
Tabel 4. Hasil Analisis Kimia dan Uji Organoleptik Nori Brokoli
(Sumber : Program Design Expert Metoda D-Optimal )

## Hasil Penelitian Utama
Penelitian  utama  merupakan  penelitian  lanjutan dari  penelitian  pendahuluan  yang  diawali  dengan pembuatan Nori  Brokoli menggunakan  bahan      dan alat  yang  telah  dijelaskansebelumnya, analisis kimia, organoleptik Nori  Brokoli, optimasi Nori  Brokoli, pengolahan, dan analisis data.
Pembuatan Nori Brokoli berbahan baku brokoli, air, dan karagenan sebagai variabel berubah  dilakukan sesuai  formulasi  menggunakan design  expert yang merupakan perangkat lunak software ) yang menyediakan rancangan percobaan ( design of
experiment )  untuk  melakukan  optimasi  terhadap rancangan  produk,  pengolahan  dan  analisis  data (Suanda, 2011).
Program design  expert metoda d-optimal merupakan  salah  satu  teknik  analisis  kuantitatif optimasi proses yang menggunakan model matematika. Tujuan  dari  program design  expert metoda d-optimal ini  adalah  untuk  menentukan  formulasi  optimal  dalam pembuatan nori  brokoli dan  dihasilkan nori  brokoli yang  sesuai  dengan  standar  yang  ada  serta  dapat diterima oleh konsumen.
Analisis pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah mixture  design dengan rancangan
Formulasi Air (%) Serat (%) Vitamin C (%) Warna Rasa Tekstur Aroma 1 13.04 11.42 5.11 4.44 3.53 3.53 3.63 2 14.43 11.40 4.67 4.57 3.57 3.77 3.63 3 13.87 12.01 4.71 4.47 3.90 3.63 3.73 4 11.77 9.88 4.48 3.90 3.97 4.06 3.77 5 12.75 10.83 4.84 3.80 3.07 4.00 3.90 6 10.11 12.05 4.05 3.70 4.23 4.20 3.60 7 12.38 9.62 3.62 4.23 4.10 3.93 4.13 8 12.15 9.04 3.70 4.53 3.80 3.96 4.23 9 9.66 12.15 3.99 4.03 4.00 3.77 4.07 10 10.01 8.84 4.53 4.37 4.17 4.03 4.33 11 7.85 9.53 4.15 3.63 3.60 3.57 3.63
d-optimal. Produk nori  brokoli dihasilkan  selanjutnya diamati  secara  kimia  (kadar  air,  kadar  serat,  kadar vitamin  C,)  dan  uji  organoleptik  terhadap  tingkat kesukaan (warna, aroma, rasa, dan tekstur)

## Kadar Air
Berdasarkan  lampiran  Tabel  28  ANOVA metode Mixture D-Optimal kadar air Nori Brokoli,  A menyatakan  brokoli,  B  menyatakan  air,  dan  C menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf dinamakan  variabel  tunggal  menyatakan  efek  linear sedangkan term y ang  terdiri dari dua huruf dinamakan dua variabel yang menyatakan efek interaksi.
Hasil analisis sidik ragam atau uji anova dapat dilihat dilampiran pada Tabel 28 menunjukkan formula yang dibuat significant / berpengaruh nyata (probabilitas<0.05)  terhadap  kadar  air  yang  diuji dengan  selang  kepercayaan  95%.  Analisis  sidik  ragam yang  dilakukan  oleh  program Design  Expert metode Mixture  D-Optimal pada  nilai  respon  kimia  kadar  air
terhadap  formula  yang  dibuat,  menunjukkan  model yang  dibuat  adalah    signifikan  (probabilitas  <0.05), pada  selang  kepercayaan  95%  dengan  nilai  p=0,0002. Artinya  formula  yang  dibuat  berpengaruh  nyata terhadap  respon  uji  skor  kadar  air,  sehingga  nilai respon tersebut dapat digunakan untuk proses optimasi yaitu  untuk  mendapatkan  produk  dengan  karakteristik yang  optimum.  Kadar  air  yang  dihasilkan  dari  setiap formulasi memiliki rentang nilai yang lumayan berbeda dan bervariatif atau berbeda nyata sehingga nilai kadar protein  dapat  digunakan  untuk  proses  optimasi formulasi.  Grafik  di  atas  menunjukkan  formulasi optimal  berdasarkan  respon  kadar  air  yang  diprediksi oleh  grafik  ini  sebesar  13,48%  dimana  batas  bawah kadar  protein  dari  keseluruhan  formulasi  yaitu  7,85% dan  batas  atas  sebesar  14,43%.  Untuk  mencapai  nilai kadar  air  sesuai  dengan  yang  diprediksikan  oleh program  pada  pengaplikasian  produk  Nori  Brokoli dapat  dilihat  pada  Gambar  19  dengan  menggunakan brokoli 70%, air 16,5%, dan karagenan 3%
Grafik formulasi optimal berdasarkan respon kadar air dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan Respon Kadar Air

## Kadar Serat
Berdasarkan  lampiran  Tabel  35  ANOVA metode Mixture D-Optimal kadar serat Nori Brokoli, A menyatakan brokoli, B menyatakan air, dan menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf dinamakan  variabel  tunggal  menyatakan  efek  linear sedangkan term y ang  terdiri dari dua huruf dinamakan dua  variabel  yang  menyatakan  efek  interaksi.  Hasil analisis  sidik  ragam  atau  uji  anova  dapat  dilihat dilampiran  pada  Tabel  35  menunjukkan  formula  yang dibuat significant / berpengaruh nyata (probabilitas<0.05)  terhadap  kadar  serat  yang  diuji dengan  selang  kepercayaan  95%.  Analisis  sidik  ragam yang  dilakukan  oleh  program Design  Expert metode
Mixture D-optimal pada nilai respon kimia kadar serat terhadap  formula  yang  dibuat,  menunjukkan  model yang dibuat adalah signifikan (probabilitas<0.05), pada selang  kepercayaan  95%  dengan  nilai  p=0,0256. Artinya  formula  yang  dibuat  berpengaruh  nyata terhadap  respon  kadar  serat,  sehingga  nilai  respon tersebut  dapat  digunakan  untuk  proses  optimasi  yaitu untuk  mendapatkan  produk  dengan  karakteristik  yang optimum.  Kadar  serat  yang  dihasilkan  dari  setiap formulasi  memiliki  rentang  nilai  yang  jauh  berbeda atau  berbeda  nyata  sehingga  nilai  kadar  serat  dapat digunakan untuk proses optimasi formula.
Gambar 4. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan Respon Kadar Serat
Grafik di atas menunjukkan formulasi optimal berdasarkan  respon  kadar  serat  yang  diprediksi  oleh grafik  ini  sebesar  11,94%  dimana  batas  bawah  kadar serat dari keseluruhan formulasi yaitu 8,84% dan batas atas sebesar 12,19%. Untuk mencapai nilai kadar serat sesuai  dengan  yang  diprediksikan  oleh  program  pada pengaplikasian produk Nori Brokoli dapat dilihat pada Gambar  19  dengan  menggunakan  brokoli  70%,  air 16,5%, dan karagenan 3%.

## Kadar Vitamin C
Berdasarkan  lampiran  Tabel  38  ANOVA metode Mixture Design kadar Vitamin C Nori Brokoli, A  menyatakan  brokoli,  B  menyatakan  air,  dan  C menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf dinamakan  variabel  tunggal  menyatakan  efek  linear
sedangkan term y ang  terdiri dari dua huruf dinamakan dua variabel yang menyatakan efek interaksi.
Hasil  analisis  sidik  ragam  atau  uji  anova  dapat dilihat dilampiran pada Tabel 35 menunjukkan formula yang dibuat significant / berpengaruh nyata (probabilitas<0.05)  terhadap  kadar  vitamin  C  yang diuji  dengan  selang  kepercayaan  95%.  Analisis  sidik ragam  yang  dilakukan  oleh  program Design  Expert metode Mixture  design  d-optimal pada  nilai  respon kimia  kadar  Vitamin  C  terhadap  formula  yang  dibuat, menunjukkan  model  yang  dibuat  adalah  signifikan (probabilitas<0.05),  pada  selang  kepercayaan  95% dengan  nilai  p=0,0363.  Artinya  formula  yang  dibuat berpengaruh  nyata  terhadap  respon  uji  skor  kadar Vitamin  C,  sehingga  nilai  respon  tersebut  dapat digunakan  untuk  proses  optimasi  yaitu  untuk
mendapatkan  produk  dengan  karakteristik  yang optimum. Kadar Vitamin C yang dihasilkan dari setiap formulasi memiliki rentang nilai yang cukup berjauhan
atau  berbeda  nyata  sehingga  nilai  kadar  Vitamin  C dapat digunakan untuk proses optimasi formulasi.
Grafik formulasi optimal berdasarkan respon kadar Vitamin C dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan Respon Kadar Vitamin C
Grafik  di  atas  menunjukkan  formulasi  optimal berdasarkan  respon  kadar  Vitamin  C  yang  diprediksi oleh  grafik  ini  sebesar  4,62  mg/100g  sampel  dimana batas  bawah  kadar  Vitamin  C  dari  keseluruhan
formulasi  yaitu  3,62  mg/100g  sampel  dan  batas  atas sebesar  5,11  mg/100g  sampel.  Untuk  mencapai  nilai kadar vitamin C sesuai dengan yang diprediksikan oleh program pada pengaplikasian   produk   Nori    Brokoli
dapat  dilihat  pada  Gambar  19  dengan  menggunakan brokoli 70%, air 16,50%, dan karagenan 3%.
Hasil Uji Organoleptik

## Atribut Rasa
Berdasarkan  lampiran  Tabel  41  ANOVA metode Mixture  D-Optimal organoleptik  atribut  rasa produk  Nori  Brokoli,  A  menyatakan  brokoli,  B menyatakan  air,  dan  C  menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf  dinamakan  variabel  tunggal menyatakan  efek  linear  sedangkan term  y ang  terdiri dari  dua  huruf  dinamakan  dua  variabel  yang menyatakan efek interaksi.
Hasil analisis sidik ragam atau uji anova dapat dilihat dilampiran pada Tabel 41 menunjukkan formula yang dibuat significan t /  berpengaruh  nyata (probabilitas<0.05) terhadap respon organoleptic atribut   rasa    yang   diuji
dengan  selang  kepercayaan  95%.  Analisis  sidik  ragam yang  dilakukan  oleh  program Design  Expert metode Mixture design d-optimal pada nilai respon organoleptik atribut rasa terhadap formula yang dibuat, menunjukkan  model  yang  dibuat  adalah  signifikan (probabilitas<0.05),  pada  selang  kepercayaan  95% dengan  nilai  p=0,0171.  Artinya  formula  yang  dibuat berpengaruh  nyata  terhadap  respon  uji  hedonik  respon rasa,  sehingga  nilai  respon  tersebut  dapat  digunakan untuk proses optimasi yaitu untuk mendapatkan produk dengan  karakteristik  yang  optimum.  Nilai  respon organoleptik rasa yang dihasilkan dari setiap formulasi memiliki  rentang  nilai  yang  berbeda  nyata  sehingga nilai  respon  organoleptik  rasa    dapat  digunakan  untuk proses optimasi formulasi.
Grafik formulasi optimal berdasarkan atribut rasa dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan  Atribut Rasa
Grafik  di  atas  menunjukkan  formulasi  optimal berdasarkan  respon  organoleptik  atribut  rasa  yang diprediksi  oleh  grafik  ini  sebesar  4,10  dimana  batas bawah respon organoleptik atribut rasa dari keseluruhan formulasi yaitu 3,07 dan batas atas sebesar 4.23. Untuk mencapai nilai respon organoleptik atribut rasa  sesuai  dengan  yang  diprediksikan  oleh  program pada pengaplikasian produk Nori Brokoli dapat dilihat pada  Gambar  19  dengan  menggunakan  brokoli  70%, air 16,5%, dan karagenan 3%.

## Atribut Tekstur
Berdasarkan  lampiran  Tabel  44  ANOVA metode Mixture Design tekstur produk Nori Brokoli, A menyatakan  brokoli,  B  menyatakan  air,  dan  C menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf dinamakan  variabel  tunggal  menyatakan  efek  linear
sedangkan term y ang  terdiri dari dua huruf dinamakan dua variabel yang menyatakan efek interaksi.
Hasil  analisis  sidik  ragam  atau  uji  anova  dapat dilihat  dilampiran    pada  Tabel  44  menunjukkan formula yang dibuat not significant / tidak berpengaruh nyata (probabilitas>0.05) terhadap respon tekstur  yang diuji  dengan  selang  kepercayaan  95%.  Analisis  sidik ragam  yang  dilakukan  oleh  program Design  Expert metode Mixture  Design  D-Optimal pada  nilai  respon organoleptik  atribut  tekstur  terhadap  formula  yang dibuat,  menunjukkan  model  yang  dibuat  adalah  tidak signifikan (probabilitas>0.05), pada selang kepercayaan  95%  dengan  nilai  p=0,4248.  Artinya formula  yang  dibuat  tidak  berpengaruh  nyata  terhadap respon  uji  hedonik  tekstur,  sehingga  nilai  respon tersebut  tidak  dapat  digunakan  untuk  proses  optimasi yaitu  untuk  mendapatkan  produk  dengan  karakteristik yang optimum. Nilai tekstur yang dihasilkan dari setiap
formulasi  memiliki  rentang  nilai  yang  tidak  jauh berbeda atau tidak berbeda nyata sehingga nilai tekstur tidak dapat digunakan untuk proses optimasi formulasi.
Grafik formulasi optimal berdasarkan atribut tekstur dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan  Atribut Rasa
Grafik di atas menunjukkan formulasi optimal berdasarkan respon organoleptik tekstur yang diprediksi  oleh  grafik  ini  sebesar  3,56  dimana  batas bawah  respon  organoleptik  tekstur  dari  keseluruhan formulasi yaitu 3,27 dan batas atas sebesar 4,03. Untuk mencapai  nilai  respon  organoleptik  tekstur    sesuai dengan  yang  diprediksikan  oleh  program  pada pengaplikasian produk Nori Brokoli dapat dilihat pada Gambar  19  dengan  menggunakan  brokoli  70%,  air 16,5%, dan karagenan 3%.

## Atribut Aroma
Berdasarkan  lampiran  Tabel  47  ANOVA metode Mixture  Design respon  organoleptik  atribut aroma  Nori  Brokoli,  A  menyatakan  brokoli,  B menyatakan  air,  dan  C  menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf  dinamakan  variabel  tunggal menyatakan  efek  linear  sedangkan term  y ang  terdiri dari  dua  huruf  dinamakan  dua  variabel  yang menyatakan efek interaksi.
Hasil analisis sidik ragam atau uji anova dapat dilihat dilampiran pada Tabel 47 menunjukkan formula
yang  dibuat not  significant /  tidak  berpengaruh  nyata (probabilitas<0.05) terhadap respon organoleptik atribut  aroma  yang  diuji  dengan  selang  kepercayaan 95%.  Analisis  sidik  ragam  yang  dilakukan  oleh program Design  Expert metode Mixture  design  d- optimal pada  nilai  respon  organoleptik  atribut    aroma terhadap  formula  yang  dibuat,  menunjukkan  model yang dibuat adalah tidak signifikan (probabilitas<0.05), pada  selang  kepercayaan  95%  dengan  nilai  p=0,3968. Artinya  formula  yang  dibuat  tidak  berpengaruh  nyata terhadap  uji  hedonik  respon  aroma  sehingga  nilai respon  tersebut  tidak  dapat  digunakan  untuk  proses optimasi  yaitu  untuk  mendapatkan  produk  dengan karakteristik  yang  optimum.  Nilai  repon  organoleptik aroma  yang  dihasilkan  dari  setiap  formulasi  memiliki rentang  nilai  yang  tidak  jauh  berbeda  atau  tidak berbeda  nyata  sehingga  nilai  respon  organoleptik aroma  tidak  dapat  digunakan  untuk  proses  optimasi formulasi.
Grafik formulasi optimal berdasarkan atribut aroma dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan  Atribut Aroma
Grafik  di  atas  menunjukkan  formulasi  optimal berdasarkan organoleptik atribut aroma yang diprediksi oleh grafik ini sebesar 3,82 dimana batas bawah respon organoleptik atribut aroma keseluruhan formulasi yaitu 3,6  dan  batas  atas  sebesar  4,33.  Untuk  mencapai  nilai respon  organoleptik  atribut  aroma  sesuai  dengan  yang diprediksikan  oleh  program  pada  pengaplikasian produk  Nori  Brokoli  dapat  dilihat  pada  Gambar  19 dengan  menggunakan  brokoli  70%,  air  16,50%,  dan karagenan 3%.

## Atribut Warna
Berdasarkan  lampiran  Tabel  50  ANOVA metode Mixture  Design respon  organoleptik  atribut warna  Nori  Brokoli,  A  menyatakan  brokoli,  B menyatakan  air,  dan  C  menyatakan  karagenan. Term yang  terdiri  satu  huruf  dinamakan  variabel  tunggal menyatakan  efek  linear  sedangkan term  y ang  terdiri dari  dua  huruf  dinamakan  dua  variabel  yang menyatakan efek interaksi.
Hasil analisis sidik ragam atau uji anova dapat dilihat dilampiran pada Tabel 50 menunjukkan formula
yang  dibuat not  significant /  tidak  berpengaruh  nyata (probabilitas<0.05) terhadap respon organoleptik atribut warna  yang  diuji  dengan  selang  kepercayaan 95%.  Analisis  sidik  ragam  yang  dilakukan  oleh program Design  Expert metode Mixture  design  d- optimal pada  nilai  respon  organoleptik  atribut  warna terhadap  formula  yang  dibuat,  menunjukkan  model yang dibuat adalah tidak signifikan (probabilitas<0.05), pada  selang  kepercayaan  95%  dengan  nilai  p=0,2174. Artinya  formula  yang  dibuat  tidak  berpengaruh  nyata terhadap  respon  uji  hedonik  respon  warna,  sehingga nilai  respon  tersebut  tidak    dapat  digunakan  untuk proses  optimasi  yaitu  untuk  mendapatkan  produk dengan  karakteristik  yang  optimum.  Nilai  respon organoleptik  warna  yang  dihasilkan  dari  setiap formulasi  memiliki  rentang  nilai  yang  berdekatan  dan tidak berbeda nyata sehingga nilai respon organoleptik warna  tidak dapat  digunakan  untuk  proses  optimasi formulasi.
Grafik formulasi optimal berdasarkan atribut aroma dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Grafik Formulasi Optimal Berdasarkan Atribut Warna
Grafik di atas menunjukkan formulasi optimal berdasarkan  respon  organoleptik  atribut  warna  yang diprediksi  oleh  grafik  ini  sebesar  3.27  dimana  batas bawah  respon  organoleptik  atribut  warna  dari keseluruhan formulasi yaitu 3,63 dan batas atas sebesar 4.57. Untuk mencapai nilai respon organoleptik atribut warna sesuai dengan  yang diprediksikan oleh program pada pengaplikasian produk Nori Brokoli dapat dilihat pada  Gambar  19  dengan  menggunakan  brokoli  70%, air 16,50%, dan karagenan 3%.

## Formulasi Optimal Terpilih
Formulasi  terpilih  merupakan  solusi  atau formulasi  optimal  yang  diprediksikan  oleh design expert metoda mixture d-optimal berdasarkan  hasil analisis  terhadap  respon  kimia  (kadar  air,  kadar  serat dan kadar Vitamin C) dan respon organoleptik (warna, rasa, aroma, dan tekstur).
Tabel 5. Formulasi Optimal Nori Brokoli Menurut Program Design Expert
Gambar 10. Nilai Desaribility Formulasi Nori Brokoli
Ketepatan  formulasi  dan  nilai  masing-masing respon  tersebut  dapat  dilihat  pada desirability . Desirability adalah  derajat  ketepatan  hasil  solusi  atau formulasi optimal. Semakin mendekati nilai satu maka semakin  tinggi  ketepatan  formulasi.  Pada  penelitian nori  brokoli  ini  dihasilkan  sebesar  0,825  sehingga dapat  disimpulkan  berdasarkan  nilai desirability tersebut    maka  formulasi  yang  dihasilkan    memiliki nilai ketepatan yang cukup tinggi.
Berdasarkan desirability diatas  formulasi optimal  Nori Brokoli  diperoleh  1  formulasi  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  19  dengan  rincian  brokoli  70%,  air  16,50%, dan  karagenan  3%  dan  formula  tersebut  diprediksikan oleh  program  akan  menghasilkan  produk  dengan  nilai kadar air 10,37%, kadar serat 12,16%, kadar vitamin C 3,82 mg/100g, rasa 4,10, tekstur 4,05, Aroma 3,78, dan warna 3,80.
Tabel 1. Perbandingan Hasil Analisis Design Expert Metode Mixture Design D-Optimal dengan Hasil Analisis Respon Kimia dan Respon Organoleptik Dilaboratorium Terhadap Nori Brokoli Terpilih
Respon Program Laboratorium Kadar air 10,37% 12,63 % Kadar serat 12,16% 11,44 % Kadar vitamin C 3,82mg/100g 5,38 mg/100g Rasa 4,10 3,58 Tekstur 4,05 4,18 Aroma 3,78 3,77 Warna 3,80 4
Perbandingan  hasil  program  dan  analisis laboratorium  ini  bermaksud  untuk  mengukur  derajat ketepatan  program  selain  daripada  keterangan  yang diberikan  dalam  bentuk  desirability  berjumlah  0,85 yang  artinya  baik.  Berdasarkan  data  yang  dihasilkan bahwa  selisih  dari  kedua  hasil  ini  tidak  terlalu  jauh sehingga  dapat  dikatakan  program  memiliki  ketepatan yang  baik  dalam  menetukan  formulasi  produk  yang dapat  dilihat  dari  perbandingan  hasil  analisis  yang masih berdekatan dengan hasil data program
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Brokoli,  air,  dan  karagenan menurut  program Design  Expert metode mixture  d-optimal dapat mengoptimumkan formula Nori Brokoli . 2. Program Design Expert metode Mixture D-Optimal memberikan  11  formulasi  awal  untuk  analisis  data produk  Nori  brokoli dengan  variabel  berubah  yaitu brokoli,  air  dan  karagenan,  kemudian  dihasilkan  1 formulasi terpilih yang optimal.
3.  Berdasarkan      hasil      penelitian      yang  dilakukan terhadap 11 formulasi yang memberikan    pengaruh signifikan    yaitu    respon  kadar  air    ,  kadar    serat, kadar       Vitamin   C,    dan       rasa,  sedangkan yang        memberikan pengaruh    tidak    signifikan yaitu   respon  tekstur,  warna,  dan    aroma.
4.  Formulasi  optimal  berdasarkan  data  dari  ke-11 formulasi  diatas  untuk  produk  Nori  brokoli diperoleh  1  formulasi  terpilih  yang  ditawarkan dimana  memiliki  jumlah  presentase  tersebut  yaitu brokoli  70%,  air  16,50%,  dan  karagenan  3%.,  dan bahan  lainnya  yang  merupakan  variabel  tetap adalah garam 1,4%, gula 3,3%, minyak wijen 2,9%, gliserol 0,9%, dan udang kering 2%
5.  Hasil  analisis  dari  formulasi  optimal  yang diprediksi  oleh  program Design  Expert metode Mixture  D-Optimal terhadap  respon  yaitu  memiliki kadar  air  10,37%,  kadar  serat  12,16%,  kadar vitamin  C  3,82mg,  rasa  4,12,  tekstur  4,05  aroma 3,78, dan warna 3,80.
6.  Hasil  analisis  di  laboratorium  mendekati  prediksi program Design Expert metode Mixture D-Optimal, dimana  hasil  analisis  laboratorium  formulasi optimal  terhadap  kadar  air  12,63%,  kadar  serat 11,48%,  kadar  vitamin  C  5,38mg/100,  rasa  3,60, tekstur 4,20, aroma 3,80, dan warna 4.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Andayani,  R.,  L.  Yovita,  &  Maimunah.  2008. Penentuan  aktivitas  antioksidan,  kadar  fenolat total  dan  likopen  pada  buah  Tomat  (Solanum lycopersicum l). J. Sains dan Teknologi Farmasi,13(1): 31-37.
2. Anita,  Z.,  F.  Akbar.,  dan  H.  Hamidah.  2013. Pengaruh  Penambahan  Gliserol  terhadap  Sifat Mekanik  Film  Plastik  Bioderadasi  dari  Pati  Kulit Singkong . Jurnal Teknik Kimia USU, Vol 2, N0.2.
3. Anjarsari,  B.  2010. Pangan  Hewani  Fisiologi Pasca  Mortem  dan  Teknologi. Penerbit  :  Graha Ilmu, Yogyakarta.
4. Apriyance, P. 2014. Laporan Praktikum Teknologi Pengolahan  Pangan  Teknologi  Pengolahan  Buah dan  Sayur  Vegetable  Leather  (Daucus  carota). Laporan praktikum. Universitas Pasundan. Bandung.
5. Ariyani,  N.  2010. Formulasi  Tepung    Campuran Siap  Pakai  Berbahan  Dasar  Tapioka-Mocal dengan Penambahan Maltodekstrin Serta Aplikasinya  Sebagai  Tepung  Pelapis  Keripik Bayam. Skripsi  .  Fakultas  Pertanian.  Universitas Jenderal soedriman. Purwokerto.
6. ASEIBSSINDO, 2015. Data Perdagangan Sayuran Indonesia.
Https://www.aseibssindo.co.id/doc/195723938/dat a-perdaganan-sayuran-indonesia.  Diakses  :  10 Oktober 2016.
7. AOAC.  1995. Official  Methods  of  Analysis  of  the Association  of  Official  Analytical  Chemist. 18 th edition. Washington DC.
8. Belitz and Grosh. 1999. Food Chemistry. Springer Veralag Berlin heldenberg, New York.
9. Buckle,  K.A.  2009. Ilmu  Pangan .  Penerbit Univeristas Indonesia. Jakarta.
10. Budiman,  R.  P.,  2014. Laporan  Praktikum Teknologi Pengolahan Pangan Teknologi
Pengolahan  Buah  dan  Sayur  Vegetable  Leather.
Laporan Praktikum. Universitas Pasundan. Bandung.
11. Dawezynski C, Rainer S, Gerhard J. 2007.  Amino Acids,Fatty  Acids  and  Dietary  Fibre  in  Edible Seaweed Product. J.Food Chem . 103:891-899.
12. Fardiaz,  D.  1989. Hidrokoloid. Laboratorium Kimia  dan  Biokimia  pangan.  Pusat  Antar Universitas  Pangan  dan  Gizi.  Institut  Pertanian Bogor. Bogor.
13. Handayani, L. 2014. Indeks  Glikemik dan Beban Glikemik  Vegetable  Leather  Brokoli  (Brassica oleracea  var.  Italica)  dengan  Substitusi  Inulin. Artikel  Penelitian.  Program  Studi  Ilmu  Gizi, Fakultas  Kedokteran  Universitas  Dipenogoro. Semarang.
14. Herudiyanto,.  2008. Pengaruh  Imbangan  Mangga Kweni  (Mangifera  odorata  Griff.)  dengan  Wortel (Daucus  carota  L.)  Serta  Penambahan  Gliserol Terhadap  Beberapa  Karakteristik  Fruit  Leather.
Jurnal
Teknorat. jurnal.unpad.ac.id/teknotan/article/view/4868. Diakses : 13 Mei 2016.
15. Kartika,  B.,  Hastuti,  dan  W.  Supartono.  1998. Pedoman  Uji  Indrawi  Bahan Pangan .  Universitas Gajah Mada. Yogyakarta
16. Korringa P. 1976. Farming Marine organism Low In  The  Food  Chain. Amsterdam,  Oxford,  New York: Elsevier Scientific Publishing Company.
17. Koswara  S;  Purwiyatno,  H;  dan  Eko,  H.P.  2002. Edible  film. J  Tekno  Pangan  dan  Agroindustri. Volume 1 (12): 183-196
18. Kuda  T,  Makiko  T,  Hishi  T,  Araki  Y.  2004.
Antioxidant  properties  of  dried  “kayamo-nori”  a
brown alga Scytosiphon
lomentaria (Scytosiphonales,  Vinogradova. J.  Food  Chem. 89:617-622.
19. Kuda  T,  Hishi  T,  Maekawa  S.  2005. Antioxidant properties  of  dried  product  of  “haba-nori”  an edible  brown  alga,  Petalonioa  binghamiae  (J.
Agardh) Vinogradova. J. Food Chem. 98:545-550. 20. Kuntari,  A.  N.  2015. Kombinasi  Tepung  Tapioka dan  karagenan  (Eucheuma  cottonii  Doty)  Pada Proses  Pembuatan  Bakso  Nabati  dari  Jamur Tiram  Putih  (Pleurotus  ostreatus). Skripsi. Fakultas  Teknobiologi.  Universitas  Atma  Jaya
Yogyakarta, Yogyakarta.
21. Krochta,  J.  m.  and  C.  D.  Mulder  Johnson.  1997. Edible  and  Biodegradable  Polymer  Films : Challenges  and  opportunities,  food  technologi.  51 (2) : 62-74. 22. Maulidiah,  Nurul  Laili.  2009. Sifat  Organoleptik
Minyak
Wijen yang Diekstrak dengan
Menggunakan  Pelarut  Minyak  yang  Berbeda . Tugas  Akhir,  Program  Studi  Tata  Boga,  Jurusan Teknologi  Industri,  Fakultas  Teknik,  Universitas Negeri Malang. Malang.
23. Mujiarto, I. 2005. Sifat dan Karakteristik Material Plastik dan Bahan Aditif. Jurnal Traksi, 3 (2).
24. Permadi,  V.  2014. Pengaruh  Jenis  Daun  Cincau dan  konsentrasi  Bahan  Penstabil  Terhadap Karakteristik Artifisial Nori Bayam
(Amaranthaceae  Hybridus). Skripsi.  Fakultas Teknik. Universitas Pasundan. Bandung.
25. Puspitasari.  S.  A.P.  2012. Minyak  Wijen .  Fakultas Kedokteran. Universitas Dipenogoro. Semarang.
26. Ramadhan,  K.  2016. Pengaruh  Penambahan Gliserol  Terhadap  Mutu  Fruit  Leather  kulit  Buah Naga  Daging  Super  Merah  Selama  Proses Penyimpanan. Sinopsis Penelitian Tesis.
27. Rachmawaty,  H.  2014. Senyawa-Senyawa  dalam sayuran brokoli. Skripsi. Fakultas Petanian Unpad, Bandung
28. Rukmana,  R.  1996. Manfaat-Manfaat  Sayuran Brokoli  Bagi  Tubuh .  Artikel  Kimia  Pangan. Yogyakarta. Kanisius
29. Samsuar.  2007. Karakteristik  Karagenan  Rumput Laut  Eucheuma  cottonii  Pada  Berbagai  Umur Panen,  Konsentrasi  KOH  dan  Lama  Ekstraksi. Skripsi.  Jurusan  Teknologi  Pertanian.  Institut Pertanian Bogor. Bogor.
30. Sidi,  N.  C.,  E.  Widowati.,  A.  Nursiwi.  2014. Pengaruh Penambahan Karagenan pada Karakteristik  Fisikokimia  dan  Sensoris  Fruit Leather  nanas  (Ananas  comosus  L.Merr.)  dan Wortel  (  Daucus  carota). Jurnal  Aplikasi Teknologi Pangan 3 (4) 2014.
31. Soekarto,  T.  dan  Soewarno,  S.  1985. Penilaian Organoleptik  Untuk  Industri  Pangan  dan  Hasil Pertanian. Penerbit  :  Bharata  Karya  Aksara, Jakarta.
32. Suherman,  A.  2012. Penggunaan  Karagenan Sebagai
penstabil.
Https://adesuherman.wordpress.com/.  Diakses  :  4 April 2016.
33. Suwarto,A.  2010. 9  Buah  dan  Sayur  Sakti. Yogyakarta : Penerbit Liberplus.