## FORMULASI FOOD BAR GRITS KACANG KOMAK DAN KACANG KEDELAI HITAM MENGGUNAKAN METODE LINEAR PROGRAMMING

## FORMULATION OF LABLAB BEAN AND BLACK SOYBEAN FOOD BAR GRITS USING LINEAR PROGRAMMING METHOD
Hosnariyah Khair Fath, Ishmah Hanifah, Widya Dwi Rukmi Putri Jurusan Teknologi Hasil Pertanian, FTP Universitas Brawijaya
Jl. Veteran, Malang 65145 email: ishmahhanifah8@gmail.com
Diserahkan [16 Mei 2020]; Diterima [13 Juli 2020]; Dipublikasi [22 Juli 2020]

## ABSTRACT
Lablab bean and black soybean have high productivity and nutritional content. Both of these commodities have  not  been  optimized  as  a  food  diversification  yet,  therefore  their  commodity  value  is  considerably  low. Commodity value can be improved by processing the commodity into food product such as food bar. Food bar is a ready to eat snack and contain high calorie and nutrition. The purpose of this research is to figured out the food  bar  formula  that  expected  to  give  an  effect  of  satiation,  measurin g  the  consumer’s  acceptance  and determining the physicochemical and organoleptic aspect of food bar. The formulation was conducted by linear programming.  All  food  bars  were  analyzed  chemically,  organoleptically  and  level  of  satiation.  The  result  is analyzed by Friedman Test, then. The best treatment was determined by effectivity index and multiple attribute method.  The  best  treatment  of  food  bar  was  analyzed  physically  and  compared  to  a  commercial  product  with three replication. The result was analyzed by General Linear Model and Fisher Test on Minitab 17. Food bar which  has  the  highest  protein  is  the  best  formula.  Its  chemical  characteristics  contain  7.18%  moisture,  2.67% ash,  13.07%  protein,  19.00%  fat,  58.08%  carbohydrate,  3.14%  crude  fiber,  and  227.80  kcal/50  g  calorie. Organoleptic values are 3.575 for color (like), 3.750 for aroma (like), 3.700 for flavour (like), 3.425 for texture (neutral); 6.65 for satiation, 7.29 for hunger, 5.18 for desires to eat, 6.87 for  satisfaction, and 3.95 for satiation index.  Physical  characteristics  have  the  level  of  brightness  44.3;  degree  of  redness  4.3;  degree  of  yellowness 12.3; and texture -32.6 N/m 2 .
Keywords : black soybean, food bar, lablab bean, linear programming

## ABSTRAK
Kacang  komak  dan  kacang  kedelai  hitam  memiliki  produktivitas  dan  kandungan gizi  yang  tinggi.  Kedua komoditas  tersebut  belum  banyak  dimanfaatkan  sebagai  diversifikasi  produk  pangan,  sehingga  membuat  nilai tambah  komoditas  menjadi  rendah.  Nilai  tambah  komoditas  dapat  ditingkatkan  dengan  cara  diolah  menjadi produk pangan seperti food bar . Food bar merupakan makanan siap santap, praktis, memiliki kalori dan nutrisi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui formula food bar yang diharapkan mampu memberikan efek  kenyang,  mengetahui  tingkat  penerimaan  konsumen,  sifat  fisikokimia,  dan  organoleptik food  bar yang dihasilkan. Formulasi food bar dilakukan menggunakan metode linear programming . Food bar hasil formulasi dilakukan  uji  kimia,  uji  organoleptik  dan  tingkat  kenyang.  Data  yang  diperoleh  dianalisa  menggunakan Friedman Test . Perlakuan terbaik ditentukan berdasarkan metode indeks efektivitas dan multiple attribute . Food bar perlakuan  terbaik  selanjutnya  dilakukan  uji  fisik  dan  dibandingkan  dengan  produk  komersial  dengan  3 ulangan. Hasil penelitian dianalisa menggunakan General Linear Model dengan uji lanjut menggunakan Fisher Test pada  Minitab  17.  Formula Food  bar dengan  kandungan  protein  yang  paling  tinggi  merupakan  formula terbaik dengan karakteristik kimia yang didapatkan, yaitu 7.18% air, 2.67% abu, 13.07% protein, 19.00% lemak, 58.08% karbohidrat, 3.14% serat kasar, dan 227.80 kkal/50 g total kalori. Karakteristik organoleptik dengan rata- rata warna 3.575 (suka); aroma 3.750 (suka); rasa 3.700 (suka); tekstur 3.425 (biasa) dan tingkat kenyang seperti 6.65  kenyang,  7.29  lapar,  5.18  keinginan  makan,  6.87  kepuasan,  dan  3.95  indeks  kenyang.  Karakteristik  fisik seperti tingkat kecerahan 44.3; tingkat kemerahan 4.3; tingkat kekuningan 12.3; dan daya patah -32.6 N/m 2 .
Kata kunci : food bar ; kacang kedelai; kacang komak; linear programming

## PENDAHULUAN
Kacang komak merupakan jenis kacang- kacangan  asli  Indonesia  yang  banyak ditanam  di  daerah  Jawa  Timur  dan  Nusa Tenggara Barat. Produktivitas kacang komak
tergolong  tinggi  yaitu  mencapai  1.0-1.2 ton/ha  (Sudjarwo et  al .,  2014).  Kandungan serat  pangan  pada  kacang  komak  mampu membantu mengontrol kadar lemak penyebab  hiperkolesterolemia  dan  penyakit- penyakit  kardiovaskular  (Febrial,  2009).
Berdasarkan analisa Mosisa dan Tura (2017), kandungan  gizi  pada  kacang  komak  mentah cukup  tinggi  yaitu  24.63%  protein,  0.90% lemak, 65.85% karbohidrat, dan 4.63% serat.
Komoditas  yang  juga  dinilai  penting untuk  dimanfaatkan  adalah  kacang  kedelai hitam,  terutama  jika  dibandingkan  dengan kacang  kedelai  kuning  (Fetriyuna,  2015). Kandungan serat dalam kacang kedelai hitam bermanfaat untuk membantu sistem pencernaan,  menurunkan  tingkat  kolesterol jahat  dalam  darah,  dan  menjaga  tekanan darah stabil (Balitbangtan, 2008). Pada tahun 2008,  Badan  Litbang  Pertanian  melepas varietas  kacang  kedelai  hitam  baru  yaitu Detam  1  dan  Detam  2.  Detam  1  memiliki potensi  hasil  hingga  3.45  ton/ha  (Badan
Litbang Pertanian, 2012). Berdasarkan analisis Putri et al . (2016), Detam 1 memiliki kandungan  gizi  sebesar  36.50%  protein, 14.59%  lemak,  dan  43.11%  karbohidrat sedangkan  serat  sebesar  7.51%  (Patel  dan Pandya,  2014).  Kedua  komoditas  kacang- kacangan  tersebut  dinilai  penting  sebagai sumber protein nabati. Namun, belum banyak dimanfaatkan  sebagai  diversifikasi  produk pangan.
Pangan darurat ( Emergency Food
Product )  adalah  pangan  yang  diproduksi untuk  kondisi  darurat  yang  harus  dapat dikonsumsi  secara  langsung  ( ready  to  eat ) untuk  memenuhi  kebutuhan  nutrisi  harian (Syamsir  dan  Sitanggang,  2011).  Beberapa contoh  kondisi  darurat  adalah  saat  waktu makan yang tersedia sedikit bagi orang-orang sibuk,  saat  tidak  tersedianya  makanan  berat sehingga dibutuhkan makanan penunda lapar, saat  bencana,  serta  saat  perang  terjadi (Rahman et  al .,  2011). Emergency  Food Product didesain  dapat  memiliki  kandungan energi  yang  sesuai  dengan  rekomendasi Zoumas et  al .  (2002)  yaitu  memiliki kandungan  lemak  sebesar  19-24  g/100  g, protein  12-18  g/100  g,  dan  karbohidrat  48- 60/100  g.  Adapun  persentase  kalori  pada setiap  zat  gizi  yaitu  35-45  %  untuk  lemak, 10-15  %  untuk  protein  dan  40-50  %  untuk karbohidrat.
Salah  satu  contoh  produk  pangan darurat  adalah food  bar . Food  bar adalah produk  pangan  padat ready  to  eat yang berbentuk  batang  dan  merupakan  campuran
dari  berbagai  bahan  kering  seperti  sereal, kacang-kacangan,  buah-buahan  kering  yang digabungkan  menjadi  satu  dengan  bantuan binder (Rahman et  al .,  2011). Binder dapat berperan  dalam  memperbaiki  sifat  fisik makanan  padat  yang  agar  lebih  kompak  dan tidak  mudah  hancur  saat  pendistribusian (Ladamay  dan  Yuwono,  2014 ) .  Binder merupakan gabungan dari bahan pemanis dan berlemak yang digunakan untuk menyatukan bahan-bahan  kering  menjadi  bentuk  batang ( bar ) (Ying et al ., 2018). Food bar umumnya mengandung  gula  yang  dapat  berperan sebagai binder atau  pemberi  rasa  manis (Pallavi et  al. ,  2013). Binder dalam foodbar dapat  berupa  sirup  dan  karamel  (Aminah et al ., 2019).
Penyusunan  formula food  bar pada penelitian  ini  menggunakan  metode linear programming . Linear programming
merupakan  bagian  dari  riset  operasional, yaitu proses pencarian cara untuk menentukan  tindakan  yang  terbaik  atau optimal  dari  suatu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  sumber-sumber  daya  yang terbatas  (Ibnas,  2014).  Konsumsi  produk bertujuan  untuk  mendapatkan  rasa  kenyang tertentu.  Rasa  kenyang  ( satiation )  mengarah pada  proses  yang  terjadi  selama  makan berlangsung  dan  saat  akan  berhenti  makan (Karalus,  2011).  Daya  kenyang  makanan bergantung pada jumlah protein, karbohidrat, lemak dan serat yang dikandungnya (Chambers et  al .,  2015).  Serat  makanan  dan protein dinilai mampu mewakili dua makronutrien paling ampuh untuk mendorong  respon  kenyang  (Jakobsen, 2015).
Berdasarkan  uraian  tersebut,  kacang- kacangan  seperti  kacang  komak  dan  kacang kedelai  hitam  juga  memiliki  potensi  untuk dimanfaatkan  sebagai  bahan  baku  formulasi food  bar siap  santap.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh formulasi food  bar berbasis  kacang  komak dan  kacang  kedelai  hitam  sebagai  alternatif makanan siap santap bernutrisi yang diharapkan mampu memberikan efek kenyang dan menunda lapar serta mengetahui penerimaan konsumen, karakteristik
organoleptik  dan  fisikokimia food  bar yang dihasilkan.

## METODE PENELITIAN

## Bahan
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  kacang  kedelai  hitam  varietas Detam 1 yang diperoleh dari Balai Penelitian Tanaman Aneka Kacang dan Umbi (Balitkabi)  Kota  Malang,  kacang  komak hijau  segar  yang  diperoleh  dari  pasar tradisional  Probolinggo,  natrium  bikarbonat (Pudak  Scientifik,  Indonesia)  yang  diperoleh dari  CV.  Makmur  Sejati,  margarin  (Simas Palmia,  Salim  Ivomas  Pratama,  Indonesia), madu  (Tresno  Joyo,  Ultra  Sakti,  Indonesia), pasta  vanili  ( Red  Bell , Verra  Cosmetics , Indonesia),  cokelat  susu  blok  (Colatta, Gandum  Mas  Kencana,  Indonesia)  gula merah  curah,  kertas  kue,  dan  sarung  tangan plastik  yang diperoleh dari Toko Bahan Kue Prima.
Bahan  yang  digunakan  untuk  analisis antara  lain  tablet Kjeldahl ( Kjeltabs CX, Thompson  and  Chapper ,  Inggris),  larutan NaOH  30%  ( Merck  Chemical  and  Life Sciences , Jerman), larutan HCl 0.1 N ( Merck Chemical and Life Sciences , Jerman), larutan indikator pp ( Smart-Lab
Indonesia, Indonesia),  larutan  indikator  MM  (Nirwana Abadi,  Indonesia),  aquades,  Petroleum  Eter ( Full Time , Murni
Dharma Karya, Indonesia),  larutan  H 2 SO 4 0.225  N  ( Merck Chemical  and  Life  Sciences ,  Jerman),  kertas lakmus merah dan biru, larutan NaOH 0.313 N  ( Merck  Chemical  and  Life  Sciences , Jerman), larutan K 2 SO 4 10% (Pudak Scientifik,  Indonesia),  dan  etanol  96% ( Merck Chemical and Life Sciences , Jerman) yang  diperoleh  ecer  dari  Toko  Kimia  Krida Tama. Larutan H 2 SO 4 pekat ( Merck Chemical  and  Life  Sciences ,  Jerman)  dan larutan  H 3 BO 3 3%  ( Smart-Lab Indonesia, Indonesia) yang diperoleh dari Laboratorium Kimia  dan  Biokimia  Pangan  Universitas Brawijaya.

## Alat
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  alat  pengolahan food  bar yang terdiri  dari  timbangan  digital  (W7SD-CL5S Digiscala Clarita, Weston, Tiongkok), kompor  gas  (Rinnai  RI-522E,  Jepang), termometer, cabinet  dryer , disc  mill ,  ayakan
10  mesh,  wajan,  loyang,  oven  listrik  (CO-
9919R  Cosmos,  Indonesia), refrigerator (GN-B572LCL LG, Korea Selatan), sedangkan  alat  analisis food  bar diantaranya alat  gelas,  oven  udara  (UM  500  Memmert, India),  cawan  alumunium,  cawan  porselen, desikator,  timbangan  analitik  (TP-1502 Denver  Instrument ,  AS),  tanur  pengabuan ( Benchtop 1100 C Muffle Furnace
Thermolyne , Amerika), pemanas, alat soxhlet lengkap  dengan  kondensor  ( Classic  Soxhlet Apparatus  Gerhardt ,  Jerman),  kertas  saring kasar, digester Kjeldahl yang  dihubungkan dengan  pengisap  uap  melalui  aspirator  (K- 436  Buchi,  Swiss),  labu Kjeldahl ,  alat distilasi  lengkap  (K-350  Buchi,  Swiss), corong buchner dan  pompa  vakum, color reader (CR-10 Konica Minolta, Jepang), dan Texture Analyzer (TA.XT Plus, Inggris).

## Penelitian pendahuluan
Penelitian pendahuluan dilakukan untuk menentukan  perlakuan  awal  pada  kacang komak  dan  kacang  kedelai  hitam  sebelum dibuat grits .  Perlakuan  awal  yang  dilakukan yaitu pencucian, perendaman dengan natrium bikarbonat, pemblansiran, pegeringan, penggilingan  dan  pengayakan.  Kacang  yang telah  diberi  perlakuan  awal  selanjutnya ditentukan  metode  pembuatan grits .  Selain itu, menentukan bahan dan prosedur pembuatan food  bar serta  menentukan  batas jumlah  bahan  yang  digunakan  (minimal  dan maksimal).  Basis  formula food  bar yang digunakan terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1 Basis formula food bar Bahan Jumlah (g) Persentase (%) grits Detam 1 25 20 grits kacang komak 25 20 margarin 14 11 madu 14 11 gula merah 14 11 cokelat susu 31 25 vanili 2.5 2 jumlah 125.5 100
Tahapan Penelitian
1. Pembuatan Grits Kacang Kedelai Hitam
Prinsip  pembuatan grits pada  kacang kedelai  hitam  dan  kacang  komak  adalah sama.  Pembuatan grits diawali  dengan penyortiran  dan  pencucian  kacang  untuk menghilangkan kotoran yang menempel pada permukaan. Selanjutnya, perendaman dilakukan selama 3 jam utnuk kacang kedelai hitam dan 6 jam untuk kacang komak dengan perbandingan kacang dan air adalah 1 : 5 w/v serta  diberikan  natrium  bikarbonat  sebanyak 0.5%  dari  berat  total.  Setelah  itu,  dilakukan pemblansiran  selama  15  menit  pada  suhu  75 °C untuk kacang kedelai hitam dan 20 menit pada  suhu  70  °C  untuk  kacang  komak. Kacang tersebut kemudian ditiriskan. Perlakuan  untuk  kacang  komak  dilakukan pengupasan  kulit.  Pengeringan  dilakukan menggunakan cabinet  dryer dengan  suhu  60 °C selama 6 jam untuk kacang kedelai hitam dan  5  jam  untuk  kacang  komak.  Kemudian kacang yang telah kering digiling menggunakan disc mill dan diayak menggunakan ayakan 10 mesh.

## 2. Pembuatan Produk Food Bar
Seluruh  bahan  disiapkan  dan  ditimbang terlebih  dahulu  sesuai  dengan  formula  yang telah didapatkan. Grits kacang kedelai hitam dan grits kacang  komak  dicampur  kemudian dilakukan penyangraian pada wajan selama 7 menit  pada  suhu  180°C.  Selama  proses penyangraian  berlangsung  bahan  margarin, madu,  gula  merah,  dan  pasta  vanili dimasukkan secara berurutan ke dalam panci, lalu  dipanaskan  hingga  mengental. Grits yang  telah  disangrai  kemudian  dicampur dengan binder (campurran madu, gula merah dan  margarin)  menggunakan  spatula  untuk selanjutnya  dicetak  11  x  4,4  x  1  cm  dalam loyang yang telah diolesi margarin. Kemudian pengovenan dilakukan menggunakan  oven  listrik  selama  10  menit dengan suhu 120°C. Selanjutnya cokelat susu blok dilelehkan dan dioleskan pada salah satu sisi secara merata serta didinginkan di dalam refrigerator (suhu 4 °C) selama 10-15 menit.

## Rancangan Percobaan Formulasi Linear Programming
1. Variabel keputusan
Terdiri  dari  6  variabel  yang  dibutuhkan untuk membuat formula food bar , yaitu:
X 1 = grits kacang  kedelai  hitam  (kh);  X 2 = grits kacang komak (k); X 3 = margarin (mg); X 4 = madu (md); X 5 = gula merah (gm); X 6 = cokelat susu batang (c)
2. Fungsi tujuan
Fungsi tujuan  bersifat  maksimal  yaitu memaksimalkan  kandungan  kalori  bahan baku  sesuai  dengan  standar  pemenuhan kalori food  bar .  Notasi  K  menunjukkan kandungan kalori pada setiap bahan.
Z maks =  K kh X 1 +  K k X 2 +  K mg X 3 +  K md X 4 + K gm X 5 + K c X 6 Keterangan  :  K kh =  kalori  kacang  kedelai hitam;  K k =  kalori  kacang  komak;  K mg = kalori  margarin  ;  K md =  kalori  madu;  K gm = kalori gula merah; K c = kalori cokelat
3. Fungsi batasan Kadar karbohidrat K kh X 1 + K k X 2 + K md X 4 + K gm X 5 + K cm X 6 ≥
0.48 K kh X 1 + K k X 2 + K md X 4 + K gm X 5 + K cm X 6 ≤ 0.60
Kadar protein K kh X 1 + K k X 2 + K gm X 5 + K cm X 6 ≥ 0.12 K kh X 1 + K k X 2 + K gm X 5 + K cm X 6 ≤ 0.18
Kadar lemak
K kh X 1 + K k X 2 + K mg X 3 + K gm X 5 + K cm X 6 ≥ 0.19 K kh X 1 + K k X 2 + K mg X 3 + K gm X 5 + K cm X 6 ≤ 0.24
Batasan bahan pengikat X 3 + X 4 + X 5 = 0.33
Penambahan yang terlalu sedikit menyebabkan  pengikat  tidak  bisa  mengikat grits ,  sehingga  didapatkan food  bar yang tidak kompak. Tabel 2 menunjukkan batasan bahan  pengikat  yang  diharapkan  mampu menghasilkan  3  formula  dengan  dominasi grits kacang  komak,  dominasi grits kacang kedelai hitam, dan seimbang.
Tabel 2 Variasi batasan binder food bar Bahan pengikat Formula 1 (w/w %) Formula 2 (w/w %) Formula 3 (w/w%) Madu 11.0 13.0 11.8 Gula merah 11.0 12.0 11.8 Margarin 11.0 8.0 9.4 Batasan cokelat susu batang X 6 = 0.25
Jika penambahan kurang dari 25% maka tidak  dapat  mengokohkan  bentuk food  bar . Jika  penambahan  lebih  dari  25%  maka  akan dihasilkan  rasa  yang  terlalu  manis  dan cokelat susu  batang akan lebih mendominasi rasa food bar .
Batasan bahan baku X 1 + X 2 = 0.42 Berdasarkan basis formula, total proporsi bahan baku sebesar 40%. Penambahan 2% merupakan alokasi proporsi vanili  yang  tidak  menghasilkan  kalori, dimana  dalam  jumlah  tersebut  bahan  baku dapat  terikat  dengan  baik.  Perbandingan bahan baku untuk setiap formula dipecahkan oleh aplikasi POM-QM versi 3.0.
Jumlah total campuran sebesar 100 % X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 = 1
Pengujian  Tingkat  Kenyang  dan  Uji Organoleptik
Uji  tingkat  kenyang  menggunakan pengukuran  VAS  ( Visual  Analogue  Scale ) unipolar  tidak  terstruktur.  Panelis  yang berpartisipasi  pada  uji  ini  berjumlah  31 orang.  Panelis  yang  mengikuti  uji  termasuk ke  dalam  panelis  tidak  terlatih  yang  berasal dari  lingkungan  Universitas  Brawijaya, Malang. Uji organoleptik dilakukan menggunakan Hedonic Scale Scoring. Metode  uji  organoleptik  yang  dilakukan adalah  uji  kesukaan  untuk  parameter  warna, rasa,  aroma,  dan  tekstur.  Uji  organoleptik dilakukan  pada  40  orang  yang  termasuk kedalam panel konsumen di lingkungan FTP Universitas Brawijaya.
Blundell et  al .  (2010),  memaparkan beberapa skala yang umum digunakan dalam pengujian  kenyang  adalah  lapar  ( hunger ), keinginan  makan  ( desire  to  eat ),  penuh ( fullness ),  dan  kenyang  ( satiety ).  Pada penelitian  Karalus  (2011),  sensasi  kenyang ( satiation ) akan menghasilkan respon
kepuasan  ( satisfaction ),  sedangkan  sensasi lapar  ( hunger )  akan  menghasilkan  respon keinginan  makan  ( desire  to  eat ).  Adapun kriteria  panelis  yang  dibutuhkan  dalam penelitian ini:
1. Bersedia  untuk  mengikuti  rangkaian  uji sensoris;
2. Panelis  tidak  dalam  paksaan  untuk mengkonsumsi jenis sampel yang digunakan;
3. Panelis  tidak  memiliki  alergi  atau intoleransi terhadap sampel;
4. Panelis  tidak  sedang  minum  obat  yang dapat menyebabkan reaksi merugikan;
5. Panelis  tergolong  dalam  Indeks  Massa Tubuh (IMT) normal.
Perekrutan  panelis  uji  dilakukan  dalam beberapa  tahap.  Berikut  adalah  tahapan penyeleksian panelis:
1. Pengisian  kuisioner.  Tahap  pengisian kuisioner merupakan tahap awal sebelum  pengujian  utama.  Pertanyaan yang diajukan berupa pertanyaan umum seperti  nama,  jenis  kelamin,  pekerjaan, umur,  tinggi  badan,  berat  badan, pertanyaan  seputar food  bar ,  dan kesediaan  melakukan  pengujian.  Berat badan dan tinggi badan digunakan untuk menentukan IMT (Indeks Massa Tubuh) panelis.
2. Pengenalan produk. Tahap kedua merupakan  tahap  persiapan  sebelum pengujian.  Pada  tahap  ini  dilakukan pencicipan food bar grits kacang komak dan  kacang  kedelai  hitam.  Pengenalan deskripsi  sensasi  kenyang  dan  lapar secara  umum  juga  dilakukan.  Penyajian food bar untuk pencicipan tidak disediakan  dengan  porsi  penuh.  Panelis diharapkan  sudah  mengenal  sensasi kenyang  dan  lapar  sebelum  mengikuti pengujian.
3. Pengujian. Pada tahap pengujian tingkat kenyang,  produk food  bar disajikan sebanyak 1 porsi (50 gram) per formula.
Terdapat  3  formula  food  bar  yang diujikan  pada  hari  yang  berbeda.
Variabel  respon  yang  digunakan  pada pengujian adalah lapar ( hunger ), keinginan  makan  ( desire  to  eat ), kenyang  ( satiation ), dan  kepuasan ( satisfaction ).

## Prosedur Analisis
Analisa  yang  dilakukan  pada grits kacang  kedelai  hitam, grits kacang  komak, dan food  bar meliputi:  Kadar  air  metode oven  kering  (AOAC,  2005),  kadar  abu (AOAC,  2005),  kadar  lemak  dengan Soxhlet (AOAC,  2005),  kadar  protein  metode Kjedahl (AOAC,  2005),  kadar  karbohidrat ( By  Different )  (AOAC,  1995),  total  kalori (Kusumastuty et al ., 2015), kadar serat kasar (AOAC,  2005),  warna  dengan color  reader (Yuwono  dan  Susanto,  1998),  dan  analisa daya patah dengan Texture Analyzer (Yuwono dan Susanto, 1998).
Analisis data Formulasi food  bar metode linear programming menggunakan  aplikasi  POM- QM  versi  3.0.  Pada  uji  tingkat  kenyang, aplikasi  analisa  data  yang  digunakan  adalah Statistical  Software  Minitab 17.  Pengujian yang  dipilih  adalah Friedman  test yang
bertujuan  untuk  mengetahui  respon  tingkat kenyang  dan  tingkat  kesukaan food  bar .  Uji beda  pada  tingkat  kenyang  yang  digunakan adalah Wilcoxon signed rank test . Hubungan antar  variabel  respon  kenyang  menggunakan regresi non  linear dan spearman  rho .
Pemilihan formulasi terbaik pada
karakteristik  kimia  dan  tingkat  kenyang menggunakan  Ms.  Excel  2010  metode multiple  attribute .  Penentuan  formulasi terbaik  pada  tingkat  kesukaan  menggunakan metode  Indeks  Efektivitas  (De  Garmo et  al ., 1984).  Data  fisikokimia  yang  diperoleh dianalisa menggunakan ANOVA (Analysis of Variance) dilanjutkan  dengan Fisher  Test pada program Minitab 17.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kandungan Nutrisi Bahan Baku
Bahan-bahan  yang  digunakan  dalam pembuatan food  bar antara  lain grits kacang kedelai hitam, grits kacang komak, margarin, madu,  gula  merah,  cokelat  susu  blok,  dan pasta  vanili.  Kandungan  nutrisi  tiap  bahan baku  penting  diketahui  untuk  menentukan formulasi food  bar sehingga  didapatkan produk yang sesuai dengan standar Emergency Food Product .
Tabel 3 Hasil analisis kimia grits kacang komak Komponen Grits Kacang Komak Biji kacang komak* Kadar air (%) 11.77 ± 0.09 8.47 ± 0.52 Kadar abu (%) 3.63 ± 0.07 3.50 ± 0.07 Kadar protein (%) 32.38 ± 0.94 23.95 ± 0.15 Kadar lemak (%) 1.72 ± 0.07 1.02 ± 0.06 Kadar karbohidrat by different (%) 50.58 ± 1.01 61.86 ± 0.70 Total kalori (kkal/100 g) 367.16 352.40 Keterangan: *)Sumber pustaka kacang komak: Hossein et al ., (2016)
Tabel 4 Hasil analisis kimia grits kacang kedelai hitam Komponen Grits Kedelai Hitam Biji kedelai hitam* Kadar air (%) 8.85 ± 0.06 10.84 Kadar abu (%) 5.15 ± 0.23 5.81 Kadar protein (%) 39.94 ± 0.42 36.50 Kadar lemak (%) 16.38 ± 0.17 14.59 Kadar karbohidrat by different (%) 29.69 ± 0.38 43.11 Total kalori (kkal/100 g) 425.94 449.75
Keterangan: *) Sumber pustaka kacang kedelai hitam: Putri dkk., (2016)
Tabel 5 Hasil Perhitungan Kalori Bahan Baku Bahan Baku Protein (%) Lemak (%) Karbohidrat (%) Kalori (kkal) Grits kacang kedelai hitam * 39.94 16.38 29.69 425.94 Grits kacang komak * 32.38 1.72 50.58 347.32 Margarin ** - 77.78 - 700 Madu ** - - 77.60 310.4 Cokelat susu blok ** 4 44 52 620 Gula merah *** 3 10 76 406 Keterangan : *) Hasil Analisa **) Terdapat dalam label kemasan masing-masing bahan
***) Heryani (2016)

## Penyelesaian Model Matematis
Model  matematis  dalam  penelitian  ini diselesaikan  menggunakan  metode linear programming dengan  bantuan  perangkat lunak  POM-QM  untuk  windows  versi  3.0. Formula food  bar tersusun  dari  enam  bahan baku,  yaitu grits kacang  kedelai  hitam  (X 1 ), grits kacang  komak  (X 2 ),  margarin  (X 3 ), madu (X 4 ), gula merah (X 5 ), dan cokelat susu blok  (X 6 ).  Model  matematis  formulasi food bar sebagai berikut :

## 1. Fungsi Tujuan:
Maksimasi: Zmaks = 425.94X 1 + 34732X 2 + 700X 3 + 310.4X 4 + 406X 5 + 620X 6

## 2. Fungsi Batasan:
Kadar karbohidrat 0.2969X 1 +  0.5058X 2 +  0.776X 4 +  0.76X 5 + 0.52X 6 ≥ 0 .48
0.2969X 1 + 0.5058X 2 + 0.776X 4 + 0.76X 5 + 0.52X 6 ≤ 0.60
Kadar protein 0.3994X 1 +  0.3238X 2 +  0.03X 5 +  0.04X 6 ≥ 0.12 0.3994X 1 +  0.3238X 2 +  0.03X 5 +  0.04X 6 ≤ 0.18
Kadar lemak 0.1638X 1 +  0.0172X 2 +  0.7778X 3 +  0.1X 5 + 0.44X 6 ≥ 0.19 0.1638X 1 + 0.0172X 2 + 0.7778X 3 + 0.1X 5 + 0.44X 6 ≤ 0.24
Batasan pengikat X 3 + X 4 + X 5 = 0.33
X 3 (F1) = 0.11; (F2) = 0.08; (F3) = 0.094 X 4 (F1) = 0.11; (F2) = 0.13; (F3) = 0.118 X 5 (F1) = 0.11; (F2) = 0.12;(F3) = 0.118
Bahan  pengikat  merupakan  titik  kritis pada  pembuatan food  bar .  Jika  jumlahnya kurang  atau  lebih  dari  0.33  maka  akan  sulit mengikat grits kacang. Formula 1 merupakan jumlah  dasar  pada  penelitian  pendahuluan. Pada  formula  2  dan  3,  batasan  bahan pengikat  yang  digunakan  telah  divariasikan. Hasil  variasi  tersebut  mempertimbangkan kedekatan  jumah  kalori  setiap  formula  serta kenampakan  fisik  dan  sensoris  ketika menjadi produk.
Batasan cokelat susu batang X 6 = 0.25 Batasan bahan baku X 1 + X 2 = 0.42
Jumlah total campuran sebesar 100 %
X 1 + X 2 + X 3 + X 4 + X 5 + X 6 = 1
Jumlah  kalori  tiap  bahan  dan  model matematis  yang  telah  diperoleh  kemudian dimasukkan datanya ke dalam aplikasi POM- QM versi 3.0. Tabel  6 menunjukkan jumlah bahan yang harus ditambahkan disertai kalori yang  akan  dihasilkan  untuk  ketiga  formula. Jumlah  bahan  baku  yang  ditambahkan  telah sesuai dengan hasil formula yang diharapkan yaitu pada formula 1 didominasi grits kacang komak,  formula  2  didominasi grits kacang kedelai  hitam,  dan  formula  3  memiliki perbandingan grits kacang seimbang.
Tabel 6 Formulasi food bar hasil perhitungan linear programming Bahan baku Jumlah (%) Formula 1 Formula 2 Formula 3 Grits kacang komak 26.97 15.90 20.91 Grits kedelai hitam 15.03 26.10 21.09 Madu 11.00 13.00 11.80 Gula merah 11.00 12.00 11.80 Margarin 11.00 8.00 9.40 Cokelat susu batang 25.00 25.00 25.00 Kalori (kkal/100 g) 468.49 466.46 467.65 Kalori (kkal/50 g) 234.25 233.23 233.85

## Karakteristik Kimia Food bar
Berdasarkan Tabel  7 ,  kadar  air  ketiga formula  tidak  berbeda  nyata  karena  p- value >0.05  (p- value =0.964)  dan  telah  memenuhi standar  persyaratan food  bar yaitu  kurang dari  9.5%.  Kadar  abu  pada Tabel  7 . menunjukkan hasil yang tidak berbeda nyata karena  p- value >0.05  (p- value =0.513). Kadar  abu  secara  kasar  menggambarkan kandungan  mineral  yang  terdapat  dalam suatu bahan pangan (Mayasari, 2010).
Kadar  protein  yang  dihasilkan  ketiga formula food  bar berbeda  nyata  karena  p- value <0,05 (p- value =0,000). Hasil uji lanjut fisher menunjukkan  bahwa  formula  1 berbeda dengan formula 2 dan kedua formula tersebut  berbeda  dengan  formula  3.  Formula 2  memiliki  rerata  tertinggi  kadar  protein sebesar  13.07%.  Proporsi  kacang  pada formula  2  memiliki  persentase  grits  kacang kedelai  hitam  yang  lebih  tinggi  dimana kandungan  proteinnya  mencapai  39.94%, sedangkan  kacang  komak  hanya  32.38%.
Kadar  lemak  ketiga  formula food  bar tidak berbeda  nyata  karena  p- value >0.05  (p- value =0,564).  Ketiga  formula  telah  memenuhi rekomendasi  standar  persyaratan food  bar yaitu berada pada rentang 19-24%.
Kadar  karbohidrat food  bar yang dihasilkan  berdasarkan Tabel  7 ,  berbeda nyata  untuk  ketiga  formula  karena  p- value <0.05  (p- value =0.024).  Formula  1 memiliki  kadar  karbohidrat  tertinggi  yaitu 63.01%.  Pada  formula  1,  persentase  grits kacang  komak  lebih  besar  daripada  grits kacang  kedelai  hitam.  Grits  kacang  komak mengandung 50.58
% karbohidrat. Sumbangsih  karbohidrat  juga  berasal  dari binder yang  terdiri  dari  madu  dan  gula merah.  Uji  lanjut fisher menunjukkan formula  1  dan  3  tidak  berbeda,  namun keduanya  berbeda  dengan  formula  2. Formula  1  memenuhi  rekomendasi  standar persyaratan food bar yaitu berkisar antara 48- 60%.
Tabel 7 Data rerata hasil analisis kimia food bar
Komponen Formula Standar (%) Formula 1 Formula 2 Formula 3 Kadar Air (%) 7.29 ± 0.23 a 7.18 ± 0.51 a 7.35 ± 0.28 a < 9.5 Kadar Abu (%) 2.46 ± 0.15 a 2.67 ± 0.14 a 2.46 ± 0.24 a - Kadar Protein (%) 7.84 ± 0.49 c 13.07 ± 0.36 a 8.74 ± 0.48 b 12-18 Kadar Lemak (%) 19.40 ± 0.34 a 19.00 ± 0.04 a 19.11 ± 0.39 a 19-24 Kadar Karbohidrat by different (%) 63.01 ± 1.06 a 58.08 ± 0.33 b 62.34 ± 1.25 a 48-60 Kadar Serat kasar 5.09 ± 0.30 a 3.14 ± 0.11b 3.55 ± 0.14 b - Kalori (kkal/100 g) 457.97 ± 1.08 a 455.60 ± 2.21a 456,33 ± 0,44 a - Kalori (kkal/50 g) 228.98 ± 0.54 a 227.80 ± 1.11a 228,16 ± 0,22 a 233-250 Keterangan: a) Data disajikan sebagai rerata ± SE b) Nilai yang diikuti huruf beda menunjukkan beda nyata (P>0,05) c) Standar berdasarkan Zoumas et al ., (2002)
Kadar  serat  kasar  berbeda  nyata  untuk ketiga  formula  karena  p- value <0.05  (p- value =0.006).  Uji  lanjut fisher menunjukkan formula  1  berbeda  dengan  formula  2  dan formula  3.  Formula  1  memiliki  rerata  kadar serat kasar tertinggi sebesar 5.089%. Berdasarkan  persentase  bahan  baku,  formula 1 memiliki jumlah kacang komak yang lebih tinggi.  Kandungan  serat  kasar  pada  kacang komak  dapat  mencapai  10.20  %  (Ragab et al., 2015),  sedangkan  kacang  kedelai  hitam sebesar  5.57  %  (Pertiwi et  al., 2014).  Kalori yang dihasilkan oleh ketiga formula food bar pada Tabel  7 tidak  berbeda  nyata  karena  p- value >0.05  (p- value =0.593).  Rerata  kalori food  bar menunjukkan  jumlah  kalori  berada pada  kisaran  angka  227.80 – 228.98  kkal. Kalori  hasil  perhitungan  aplikasi linear programming yaitu 234.81-236.92 kkal/50 g, nilai tersebut mengacu pada standar food bar sebagai pangan darurat yaitu sebesar 233-250 kkal/50 g.
Berdasarkan Tabel  7 didapatkan  hasil pengujian  kimia  yang  paling  memenuhi rekomendasi  standar  persyaratan food  bar adalah formula 2, dengan persentase didominasi  oleh grits kacang  kedelai  hitam. Hasil  yang  didapatkan  yaitu  7.18%  air, 13.07%  protein,  19.00%  lemak,  dan  58.08% karbohidrat.  Namun  formula  2  memiliki kalori  yang  paling  rendah  diantara  kedua formula lainnya, yaitu sebesar 227.80 kkal/50 g.

## Hasil Uji Organoleptik Food Bar
Uji  organoleptik  dilakukan  dengan menggunakan Hedonic Scale Scoring terhadap  parameter  warna,  aroma,  rasa,  dan tekstur  dari  produk food  bar .  Panelis  pada penelitian  ini  adalah  40  mahasiswa  FTP Universitas  Brawijaya  dengan  rentang  usia 16-31 tahun. Hasil penilaian panelis terhadap food bar diilustrasikan pada Gambar 1 .
0 1 2 3 4 5 Warna R e rata Ti n gkat K e su kaan Parameter Food Bar Formula 1 Food Bar Formula 2 Food Bar Formula 3
Food Bar Merek Corny Big 0 1 2 3 4 5 Aroma R e rata Ti n gkat K e su kaan Parameter Food Bar Formula 1 Food Bar Formula 2 Food Bar Formula 3 Food Bar Merek Corny Big 0 1 2 3 4 5 Rasa R e rata Ti n gkat K e su kaan Parameter Food Bar Formula 1 Food Bar Formula 2
Food Bar Formula 3
Food Bar Merek Corny Big 0 1 2 3 4 5 Tekstur R e rata Ti n gkat K e su kaan Parameter Food Bar Formula 1 Food Bar Formula 2 Food Bar Formula 3
Food Bar Merek Corny Big
Hasil  uji  hedonik  food bar formula  1 meliputi  warna  suka  (3.60),  aroma  suka (3.78),  rasa  suka  (3.65),  dan  tekstur  biasa (3.05).  Formula  2  meliputi  warna  suka (3.58),  aroma  suka  (3.75),  rasa  suka  (3.70), dan  tekstur  biasa  (3.43).  Formula  3  meliputi warna  suka  (3.53),  aroma  suka  (3.65),  rasa biasa  (3.48),  dan  tekstur  biasa  (3.33). Corny Big meliputi  warna  suka  (3.63),  aroma  biasa (3.48),  rasa  suka  (3.65),  dan  tekstur  suka (3.93). Fitbar meliputi  warna  suka  (3.53), aroma  biasa  (3.25),  rasa  biasa  (3.45),  dan tekstur  suka  (3.88).  Hasil Friedman  Test menunjukkan  tidak  ada  perbedaan  antara food  bar formulasi  dengan  komersial  pada parameter warna, aroma, dan rasa, sedangkan parameter  tekstur  terdapat  perbedaan. Food bar dengan  bahan  baku  tepung  cenderung tidak  memberikan  perbedaaan  seperti  pada penelitian food  bar tepung  kacang  kedelai dan kacang hijau (Fajri et al., 2013) dan food bar dari  tepung  millet  putih  dan  kacang merah  (Anandito et  al., 2016),  diduga perbedaan  tersebut  muncul  karena  bentuk bahan baku yang tidak seragam yaitu berupa gilingan  kacang  dengan  ukuran ≤ 10  mesh.
Menurut  Kusumastuty et  al .  (2015),  tekstur food  bar dipengaruhi  oleh  bahan  dasar, ketebalan cetakan dan suhu oven yang terlalu tinggi.
Penambahan madu dapat menghasilakn  tekstur food  bar yang  mudah digigit.

## Hasil Uji Tingkat Kenyang
Pengujian  tingkat  kenyang  pada  tiga formula food  bar menghasilkan  empat variabel  respon  yaitu  kenyang  akhir,  lapar, keinginan makan, dan kepuasaan, sedangkan penambahan kenyang merupakan selisih dari kenyang akhir dan status lapar.
Pengujian dilakukan menggunakan VAS ( Visual  Analogue  Scale )  tidak  terstruktur sepanjang  10  cm.  Menurut  Blundell et  al . (2010),  desain  skala  dasar  yang  digunakan untuk  melaporkan  perasaan  terkait  nafsu makan  mencakup  garis  terstruktur  dan  tidak terstruktur  uni  dan  bipolar,  kategori  verbal, dan  penilaian  numerik.  Metode  yang  paling umum digunakan adalah garis tidak terstruktur  unipolar. Tabel  8 menunjukkan variabel  respon  dari  pengujian  tingkat kenyang
Tabel 8 Variabel respon tingkat kenyang food bar Variabel Formula Rata-rata p- value Keterangan Kenyang akhir 1 6.40 ± 0.28 0.798 Tidak beda nyata 2 6.65 ± 0.25 3 6.85 ± 0.27 Lapar 1 6.31 ± 0.32 0.108 Tidak beda nyata 2 7.29 ± 0.28 3 6.93 ± 0.29 Keinginan makan 1 6.64 ± 0.35 0.002 Beda nyata 2 5.18 ± 0.33 3 6.11 ± 0.40 Kepuasan 1 6.32 ± 0.34 0.050 Tidak Beda nyata 2 6.87 ± 0.23 3 6.94 ± 0.28 Keterangan: a) Data disajikan sebagai rerata ± SE b) Beda nyata jika p- value < 0,05
c) Rata-rata mendekati 10 menunjukkan respon semakin besar
Berdasarkan Tabel  8 ,  semakin  besar skala  rata-rata  (mendekati  skala  10)  pada variabel  respon  maka  semakin  besar  pula respon  kenyang  akhir,  lapar,  keinginan makan  dan  kepuasan  yang  diberikan.  Jika semakin  kecil  skala  (menjauhi  skala  10), maka  respon  yang  diberikan  pun  semakin kecil. Pada variabel kenyang akhir, formula 3
memberikan  rasa  kenyang  yang  paling  besar (6.85)  namun  jika  dibandingkan  dengan ketiga  formula,  hasilnya  tidak  berbeda  nyata karena p- value >0.05 (p- value =0.798). Perbedaan  respon  kenyang  pada  ketiga formula food  bar sangat  kecil  sehingga dihasilkan  nilai  skala  yang  tidak  beda  nyata. Pada variabel kepuasan berdasarkan Tabel 8 ,
formula yang 3 juga menghasilkan nilai yang paling  besar  (6.94)  namun  ketiga  formula food  bar menunjukkan  hasil  yang  tidak berbeda nyata karena p- value =0.050. Perbedaan  kepuasan  cukup  tipis  diantara ketiga  formula  karena  memang  memiliki komposisi dan rasa yang tidak jauh berbeda.
Keadaan  lapar  dari  panelis  paling  besar pada  saat  pengujian  di  formula  2  yaitu  7.29, namun dari ketiga formula dihasilkan p- value yang  tidak  berbeda  nyata  karena  p- value >0.05  (p- value =0.108).  Pada  tingkat keinginan makan panelis paling besar terlihat pada  formula  1  yaitu  sebesar  6.64.  Ketiga formula  tersebut  dinyatakan  berbeda  nyata karena p- value <0.05 (p- value =0.002) sehingga perlu dilakukan uji beda menggunakan Wilcoxon sign ranked.
Berdasarkan Tabel  9 ,  perbedaan  antar formula dilihat dari nilai sig., jika kurang dari 0.05  maka  dinyatakan  berbeda,  namun  jika lebih besar dari 0.05 dinyatakan sama. Notasi yang  akan  dimunculkan  pada  formula  1  dan formula 3 akan sama namun berbeda dengan formula 2.
Gambar 2 Hubungan antara kenyang dengan kepuasan
Gambar 2 menunjukkan bahwa sensasi  kenyang  memberikan  pengaruh terhadap kepuasan panelis. Hal tersebut dapat dilihat  pada  koefisien  determinasi  yang bernilai  1.  Nilai  koefisien  determinasi menunjukkan tingkat signifikansi atau kesesuaian  hubungan  antara  variabel  X  dan
variabel  Y  (Sinambela et  al .,  2016).  Selain itu,  garis  lengkung  dan  persamaan  yang dihasilkan  menunjukkan  hubungan  tidak linear model kuadratik. Hubungan antara dua peubah  yang  terdiri  dari  variabel  dependen (Y)  dan  variabel  independen  (X)  akan memperoleh  suatu  kurva  yang  membentuk garis  lengkung  menaik  atau  menurun (Yusnandar,  2004).  Perubahan  pada  respon kepuasan  diikuti  dengan  perubahan  yang tidak tetap pada respon kenyang.
Gambar 3 Hubungan antara keinginan makan dengan lapar
Pada Gambar  3 ,  dapat  diketahui bahwa  lapar  memberikan  pengaruh  terhadap keinginan makan panelis. Hal tersebut dilihat dari  koefisien  determinasi  yang  bernilai  1. Garis  melengkung  dan  persamaan  yang dihasilkan  menunjukkan  hubungan  yang tidak linear model kuadratik. Perubahan pada respon  keinginan  makan  diikuti  dengan perubahan  yang  tidak  tetap  pada  respon lapar.
Selain  keempat  variabel,  terdapat  pula variabel  yang  berasal  dari  selisih  antara kenyang  akhir  dan  lapar  yaitu  adalah penambahan  (indeks)  kenyang.  Variabel  ini bertujuan untuk memperjelas tingkat kenyang yang dihasilkan oleh ketiga formula food  bar.  Selain  itu,  kondisi  lapar  yang dirasakan  oleh  tiap  individu  berbeda  beda walaupun  pada  akhirnya  dapat  memberikan efek kenyang yang hampir sama.
Tabel 9 Hasil uji Wilcoxcon signed ranks keinginan makan Variabel Formula Sig. Ket. Keinginan untuk makan F1 : F2 0.000 Berbeda F1 : F3 0.474 Sama F2 : F3 0.034 Berbeda Keterangan: Beda nyata jika p- value <0.05
y = -4.1111x 2 + 55.85x - 182.73 R² = 1 6.20 6.40 6.60 6.80 7.00 6.2 6.4 6.6 6.8 7 ke pu asa n kenyang y = -1.7638x 2 + 22.497x - 65.093 R² = 1 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 6.00 6.50 7.00 7.50 k ei n gin an ma k an lapar
Tabel 10 Variabel respon penambahan kenyang Variabel Formula Rerata p- value Keterangan Penambahan kenyang 1 2.71 ± 0.36 0.003 Beda nyata 2 3.95 ± 0.35 3 3.77 ± 0.33 Keterangan: a) Data disajikan sebagai rerata ± SE b) Beda nyata jika p- value <0.05
c) Rata-rata semakin besar, penambahan kenyang semakin besar
Tabel 11 Hasil uji Wilcoxon Signed Ranks Indeks Kenyang Variabel Formula Sig. Ket. Penambahan kenyang F1 : F2 0.008 Berbeda F1 : F3 0.013 Berbeda F2 : F3 0.729 Sama Keterangan: Beda nyata jika p- value < 0.05
Berdasarkan Tabel  10 ,  penambahan kenyang food  bar yang  dihasilkan  berbeda nyata karena p- value <0.005 (p- value =0.003). Formula  2  memiliki  rerata  penambahan kenyang  tertinggi.  Penambahan  kenyang dilakukan  uji  beda  menggunakan Wilcoxon Signed Ranks.
Pada Tabel  11 ,  perbedaan  formula dilihat  dari  nilai  sig.,  jika  kurang  dari  0.05 maka  dinyatakan  berbeda,  namun  jika  lebih besar  dari  0.05  dinyatakan  sama.  Pada formula  2  dibandingkan  dengan  formula  3 didapatkan  nilai  sig.  lebih  besar  dari  0.05. Maka  notasi  yang  akan  dimunculkan  pada formula  2  dan  formula  3  akan  sama  namun keduanya  berbeda  dengan  formula  1. Formula  1  memiliki  kandungan grits kacang komak  lebih  banyak  dan  kadar  protein  yang lebih kecil diantara ketiga formula.
Penambahan  kenyang  yang  merupakan selisih  respon  kenyang  dengan  respon  lapar dihubungkan dengan respon keinginan makan  dan  kepuasan.  Hubungan  diantaranya ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5 .
Gambar 5 Hubungan antara penambahan kenyang dan kepuasan
Pada Gambar  4 dan Gambar  5 dapat diketahui  bahwa  keinginan  makan  dan kepuasan panelis dipengaruhi oleh penambahan  kenyang.  Hubungan  tersebut dapat dilihat pada koefisien determinasi yang bernilai  1.  Garis  lengkung  dan  persamaan pada  gambar  menunjukkan  hubungan  yang tidak linear model kuadratik.
y = -3.7634x 2 + 23.887x - 30.455
R² = 1
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 0.00 2.00 4.00 6.00 k ei n gin an m ak an penambahan kenyang y = -0.7853x 2 + 5.6738x - 3.2885 R² = 1 6.20 6.40 6.60 6.80 7.00 0.00 2.00 4.00 6.00 k ep u asa n penambahan kenyang
Korelasi Variabel Respon Kenyang dengan Makronutrien

## Tabel 12
Hubungan makronutrien dan respon kenyang Makro nutrien Spearman rho Sig. Nilai kritis Ʃ panelis Protein 0.254 0.018 0.356 31 orang Lemak -0.245 0.018 Karbohidrat -0.245 0.018 Kalori -0.245 0.018 Serat -0.245 0.018 Keterangan: a) nilai sig.<0.05 menunjukkan terdapat hubungan b) tanda negatif menunjukkan hubungan yang negatif Berdasarkan Tabel 12 , terdapat hubungan  yang  positif  antara  penambahan kenyang  dengan  protein  karena  sig.<0.05 (sig.=0.018).  Namun  hasil  koefisien  korelasi (r=0.254) lebih kecil daripada r tabel (0.356) (Zar, 1972) sehingga korelasi tidak signifikan.  Namun,  jika  ditinjau  dari  hirarki makronutrien  yang  menimbulkan  kenyang, secara  berurutan  yang  paling  meningkatkan kenyang  adalah  protein,  karbohidrat  dan lemak  (Gerstein,  2004).  Kadar  karbohidrat, lemak,  serat,  dan  kalori  yang  dihubungkan dengan penambahan kenyang pada Tabel  12 dinyatakan berkorelasi negatif karena sig.<0.05 (sig.=0.018). Nilai koefisien korelasi yang didapatkan adalah -0.245. Nilai tersebut  lebih kecil dari nilai  kritis, sehingga hubungan diantaranya tidak signifikan.

## Penentuan Formula Terbaik
Berdasarkan Parameter Kimia dan Tingkat Kenyang Metode yang
digunakan dalam pemilihan  formula  terbaik  adalah  multiple attribute (Zeleny,  1982).  Penentuan  formula dipilih  berdasarkan  standar  persyaratan rekomendasi food  bar dan  variabel  respon kenyang  yang  berpengaruh  terhadap  tingkat kekenyangan food  bar .  Parameter  yang berperan  dalam  penentuan  formula  terbaik adalah  respon  kenyang,  respon  lapar,  respon keinginan  makan,  respon  kepuasan,  dan respon  indeks  (penambahan)  kenyang,  kadar
protein,  kadar  karbohidrat,  kadar  lemak, kadar serat, dan kalori.
Formulasi terbaik didapatkan oleh formula  2,  selanjutnya  formula  3  dan  yang terakhir  adalah  formula  1.  Pada  formula  2, persentase kacang kedelai lebih mendominasi daripada  persentase  kacang  komak  yaitu masing-masing 26.1% dan 15.9%. Selain itu, kandungan  bahan  lain  yaitu  8%  margarin, 13% madu, dan 12% gula merah.  Formula 1 didominasi  kacang  komak  dan  formula  3 memiliki  persentase  yang  seimbang  diantara keduanya.

## Berdasarkan Tingkat Kesukaan Food Bar
Penentuan  perlakuan  terbaik food  bar menggunakan  metode  indeks  efektifitas. Penentuan perlakuan terbaik dihitung berdasarkan  hasil  uji  organoleptik  (uji kesukaan)  dan  pemberian  bobot  nilai  pada atribut/parameter  produk.  Atribut  produk yang  dianalisis  dalam  penentuan  perlakuan terbaik food bar meliputi warna, aroma, rasa, dan tekstur.
Food bar formula 2 merupakan food bar dengan  formula/perlakuan  terbaik  dengan proporsi  bahan  baku grits kacang  kedelai hitam  26.10%; grits kacang  komak  15.90%; margarin  8%;  madu  13%;  gula  merah  12%; dan  cokelat  susu  blok  25%. Tabel  13 menunjukkan  karakteristik  kimia,  tingkat kenyang  dan  tingkat  kesukaan  formula terbaik.
Tabel 13 Karakteristik kimia, tingkat kenyang dan tingkat kesukaan food bar formula terbaik Karakteristik kimia Jumlah Kadar air (%) 7.18±0.51 Kadar abu (%) 2.67 ±0.14 Kadar protein (%) 13.07±0.36 Kadar lemak (%) 19.00 ±0.04 Kadar karbohidrat (%) 58.080±0.33 Kadar serat (%) 3.14 ±0.11 Kalori (kkal/50 g) 227.80 ± 1.11 Karakteristik tingkat kenyang Jumlah Rasa kenyang panelis 6.65 ± 0.25 Rasa lapar panelis 7.29 ± 0.28 Keinginan untuk makan 5.18 ± 0.33 Kepuasan 6.87 ± 0.23 Indeks (penambahan) kenyang 3.95 ± 0.35 Karakteristik tingkat kesukaan Jumlah Warna 3.575 Aroma 3.750 Rasa 3.700 Tektur 3.425
Karakteristik  Fisik  Food  Bar  Formulasi terbaik Warna
Warna  produk food  bar formula  2  dan food  bar komersial  diukur  menggunakan color  reader dengan  parameter  yang  dibaca adalah  (L*)  menyatakan  tingkat  kecerahan atau  gelap  terang  produk  yang  diukur,  (a*) menyatakan  nilai  kemerahan,  dan  (b*) menyatakan nilai kekuningan. Hasil pengamatan  warna food  bar disajikan  pada Tabel 14 .
Berdasarkan Tabel  14 diketahui  tingkat kecerahan  (L*)  dan  tingkat  kekuningan  (b+) ketiga food  bar berbeda  sangat  nyata  pada tingkat kepercayaan 99%. Sedangkan tingkat kemerahan  (a+)  tidak  terdapat  perbedaan.
Adanya  perbedaan  pada  tingkat  kecerahan dan  tingkat  kekuningan  dapat  disebabkan oleh  penggunaan  bahan  baku  dari  masing- masing food bar .
Food bar formula 2 menggunakan grits kacang  kedelai  hitam  beserta  kulit  dalam jumlah  yang  banyak  dan  bercampur  dengan warna  karamel  hasil  pemasakan binder sehingga  membuat  produk  menjadi  lebih gelap.  Sedangkan food  bar F  menggunakan rice crispy dan oat yang memiliki karakteristik  warna  lebih  cerah,  selain  itu tidak  ada  penambahan  kulit  kacang,  serta proporsi binder yang  digunakan  juga  lebih sedikit  sehingga  membuat  produk  menjadi lebih cerah.
Tabel 14 Hasil Analisis Warna Food Bar Food Bar Rerata Parameter (L)* (a+)* (b+)* Food Bar (F2) 44.3 c 4.3 a 12.3 c Food Bar CB 51.9 b 4.5 a 15.8 b Food Bar F 64.5 a 4.9 a 23.6 a
Keterangan : (*) Rerata yang didampingi dengan notasi huruf yang berbeda menunjukkan perbedaan yang sangat nyata (α = 0,01)

## Daya Patah
Nilai daya patah (N/m 2 ) ketiga food bar tidak berbeda nyata pada tingkat kepercayaan 99  %.  Ketiga food  bar memiliki  nilai  daya patah  negatif,  hal  ini  disebabkan  oleh  alat
pengukur  tekstur  yang  langsung  menyentuh dasar  produk  dan  terpental  kembali  karena produk  sangat  rapuh.  Semakin  rendah  nilai N/m 2 maka  semakin  kecil  gaya  yang diberikan.  Daya  patah  diasumsikan  sebagai
besar gaya yang dikeluarkan saat mengunyah.  Daya  patah  produk  bergantung pada  karakteristik  tekstur  produk. Food  bar yang bertekstur lebih lembut akan menghasilkan titik puncak yang lebih rendah dibandingkan  yang  bertekstur  keras.  Selain itu,  daya  patah  juga  dipengaruhi  oleh persentase  kadar  air  dan binder yang
digunakan (Jauhariyah dan Ayustaningwarno, 2013). Pada ketiga formula food  bar ,  proporsi binder yang digunakan  tidak  jauh  berbeda.  Hasil  analisis daya  patah food  bar dengan  bahan  baku tepung,  seperti  pada  tepung  komposit (pedada,  talas  dan  kedelai)  juga  tidak memberikan  perbedaan  yang  nyata  (Jariyah et al., 2017).
Tabel 15 Hasil Analisis Daya Patah Food Bar Food Bar Rerata Daya Patah (N/m 2 ) Food Bar (F2) -32.6 Food Bar CB -37.4 Food Bar F -31.2
Keterangan : Nilai (-) menunjukkan tekstur produk sangat rapuh sehingga mudah patah

## KESIMPULAN
Formulasi food  bar grits  kacang  komak dan  kacang  kedelai  hitam  menggunakan linear programming  menghasilkan 3 formula yang  memiliki  karakteristik  kimia  yang berbeda.  Ketiga  food  bar  dapat  diterima dengan  baik  oleh  kosumen  berdasarkan tingkat  kesukaan.  Respon  kenyang  dan kepuasaan  yang  dihasilkan  juga  tidak berbeda nyata, namun jika dilihat berdasarkan keinginan makan dan penambahan  kenyang  hasilnya  berbeda nyata.
Pemilihan  formula  terbaik  berdasarkan parameter kimia, tingkat kenyang dan tingkat kesukaan  dengan  metode multiple  attribute dan indeks efektivitas mengahasilkan formula  2.  Formula  2  memiliki  karakteristik kimia  yaitu  kadar  lemak  sebesar  19.00  %; kadar  protein  sebesar  13.07  %;  kadar karbohidrat by  different sebesar  58.08  %; kadar  air  sebesar  7.18  %;  kadar  abu  sebesar 2.67  %;  kadar  serat  kasar  sebesar  3.14  %; dan  total  energi  sebesar  455.6  kkal/100  g. Karakteristik  fisik  untuk  tingkat  kecerahan (L)  sebesar  44.3;  tingkat  kemerahan  (a+) sebesar  4.3;  tingkat  kekuningan  (b+)  sebesar 12.3;  dan  untuk  nilai  daya  patah  sebesar  - 32.6  N/m2. Food  bar formula  2  dapat memenuhi  kebutuhan  energi  manusia  per hari, yaitu 2150 kkal dengan mengonsumsi 9- 10  kemasan  yang  tiap  barnya  mengandung 228 kkal/50 g.  Karakteristik tingkat kenyang formula  2  memiliki  kenyang  akhir  6.65, tingkat  lapar  panelis  7.29,  keinginan  makan panelis 5.18, kepuasan 6.87, indeks
(penambahan)  kenyang  3.95.  Karakteristik organoleptik  pada  formula  2  seperti  nilai rata-rata  3.575  (suka)  untuk  warna;  3.750 (suka) untuk aroma; 3.700 (suka) untuk rasa; dan 3.425 (biasa/netral) untuk tekstur.
Saran dari penelitian ini yaitu hasil dari efek  kenyang  food  bar  dalam  satu  waktu ( satiation )  dapat  diperkuat  dengan  efek kenyang berbanding waktu ( satiety ). Pembuktian  akan  efek  kenyang  juga  dapat dibuktikan  secara  klinis  dengan  pengujian hormon  kenyang  dalam  tubuh  seperti  PYY, GLP-1,  dan  ghrelin.  Selain  itu  pengujian mengenai umur simpan produk fan pengujian senyawa  anti-gizi,  mengingat  bahwa  bahan baku produk adalah kacang-kacangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aminah,  S.,  Amalia,  L.,  dan  Hardianti,  S. (2019). Karakteristik Kimia dan
Organoleptik  Snack  Bar  Biji  Hanjeli (Coix  lacryma  jobi-L)  dan  Kacang Bogor (Vigna subterranea (L.)
Verdcourt). Jurnal Agroindustri Halal 5: 212-219
Anindito,  RBK.,  Siswanti,  Nurhartadi,  E., dan  Hapsari,  R.  (2016).  Formulasi Pangan  Darurat  Berbentuk  Food  Bars Berbasis  Tepung  Millet  Putih  ( Panicum milliaceum L.)  dan  Tepung  Kacang Merah ( Phaseolus vulgaris L.). Agritech 36: 23-29
Association  of  Official  Analytical  Chemist. (1995). Official Methods ofAnalysis. 16 th
Edition. Association of Official
Analytical Chemist Inc. Mayland, USA.
Association  of  Official  Analytical  Chemist. (2005). Official Methods ofAnalysis. 18 th
Edition. Association of Official
Analytical Chemist Inc. Mayland, USA.
Badan  Litbang  Pertanian.  (2012). Kedelai Hitam:  Potensi  Bahan  Baku  Industri. http://www.litbang.pertanian.go.id/berita
/one/1175/ . [4 Januari 2018] Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian.  (2008). Potensi  Bahan  Baku Industri. . http://www.litbang.pertanian.go.id/berita /one/1175/. [12 Agustus 2017]
Blundell,  J., Graaf, C. D., Hulshof, T., Jebb, S., Livingstone, B., Lluch, A., Mela., D., dan  Salah,  S.  (2010).  Appetite  Control: Methodological Aspects of The Evaluation  of  Foods. Journal  of  Europe PMC  Funders  Group  Volume  11:  251-
270.
Chambers, L., McCrickerd, K. dan Yeomans M.R.  (2015).  Optimising  Food  for Satiety. Trends  in  Food  Science  and Technology Volume 41: 149-160.
De  Garmo,  E.  P.,  Sullivan,  W.  G.,  dan Canada,  J.  R.  (1984). Engineering Economy. MacMillan Publishing Company. New York.
Fajri,  R.,  Basito,  dan  Muhammad,  DRA.
(2013).  Karakteristik  Fisikokimia  dan Organoleptik Food  Bars Labu  Kuning
( Cucurbita maxima ) dengan Penambahan Tepung Kedelai dan Tepung Kacang Hijau sebagai Alternatif Produk Pangan Darurat. Jurnal Teknologi Hasil Pertanian VI: 103-110 Febrial,  E.  (2009).  Pengembangan  Produk Pangan  Fungsional  Brownies  Kukus Dari  Tepung  Kecambah  dan  Tepung Tempe Kacang Komak (Lablab purpureus  ( L. )  sweet). Skripsi.  Institut Pertanian Bogor. Bogor.
Fetriyuna.  (2015).  The  Potential  of  Darmo Black Soybean Varieties as an Alternative  of  A  Promising  Food  For Future. International Journal in
Advanced Science Engineering Information Technology 5: 44-46.
Gerstein, D. E., Lopez, G. W., Evans, A. E.,
Kelskey,  K.,  dan  Fewnowski,  A.  D.
(2004).  Clarifying Concepts about
Macronutrients  Effect  on  Satiation  and Satiety. Journal  of  The  American Dietetic Association. Volume 104: 1151- 1153.
Heryani,  H.  (2016). Keutamaan  Gula  Aren dan  Strategi  Pengembangan  Produk.
Lambung  Mangkurat  University  Press. Banjarmasin.
Hossein,  S.  Ahmed,  R.,  Bhowmick,  S., Almamun,  A.,  dan  Hashimoto,  M. (2016).  Proximate  Composition  and
Fatty Acid Analysis of Lablab purpureus (L.) Legume Seed: Implicates to Both Protein and Essential Fatty Acid Supplementation. US  National  Library of Medicine Volume 5: 1899-1905.
Ibnas, R. (2014). Optimalisali Kasus Pemrograman  Linear  Dengan  Metode Grafik  dan  Simpleks. Jurnal  MSA  2:  1-
8.
Jakobsen, L. M. A. (2015). Relation Between Food  Structure  and  Induced  Satiety, Macronutrient  Uptake  and  Health. Denmark Department of Food Science.
Jariyah,  B.S  Karti,  E.,  dan  Pertiwi,  YA.
(2017). Evaluasi Sifat Fisikokimia Food bar dari  Tepung  Komposit  (Pedada,
Talas,  dan  Kedelai)  Sebagai  Alternatif Pangan  Darurat. J.  Rekapangan 11:  70- 75
Jauhariyah,  D.,  dan  Ayustaningwarno,  F.
(2013). Snack  Bar Rendah  Fosfor  dan Protein  Berbasis  Produk  Olahan  Beras.
Journal of Nutrition College 2: 250-261
Karalus,  M.  B.  (2011). The  Creation  and Testing  of  a  Scale  to  Measure  the Subjective  Experiences  of  Hunger  and Satiety. Dissertation.  University  of Minnesota. United State of America.
Kusumastuty, I., Ningsih, L. F., dan Julia, A.
R.  (2015).  Formulasi Food  Bar Tepung Bekatul  dan  Tepung  Jagung  sebagai
Pangan  Darurat. Indonesian  Journal  of Human Nutrition 2: 68-75.
Ladamay,  NA.,  dan  Yuwono,  SS.  (2014).
Pemanfaatan Bahan Lokal dalam Pembuatan Foodbars (Kajian  Rasio Tapioka  :  Tepung  Kacang  Hijau  dan Proporsi  CMC). Jurnal  Pangan  dan Agroindustri 2: 67-78
Mayasari,  S.  (2010).  Kajian  Karakteristik Kimia  dan  Sensoris  Sosis  Tempe Kedelai  Hitam  ( Glycine  soja )  dan Kacang  ( Phaseolus  vulgaris )  dengan Bahan  Biji  Berkulit  dan  Tanpa  Kulit. Skripsi.  Universitas  Sebelas  Maret. Surakarta
Mosisa,  M.T.  dan  Tura,  D.C.  (2017).  Effect of Processing on Proximate and Mineral Composition of Hepho, a Black Climbing  Bean (Lablab  purpureus  L.) Flour. Journal  of  Food  and  Nutrition Sciences Volume 5: 16-22.
Pallavi  BV.,  Chetana,  R.,  Ravi,  R.,  dan Reddy,  SY.  (2015).  Moisture  Sorption Curves  of  Fruit  and  Nut  Cereal  Bar Prepared with Sugar and Sugar
Substitutes. Journal Food Science
Technology 52: 1663-1669
Patel,  K.D.  dan  Pandya,  A.V.  (2014). Assesment  And  Biochemical  Analysis Of  Black  Soybean  (With  And  Without
Seed Coat). World Journal of Pharmaceutical  Research  Volume  3: 4272-4278.
Putri, N. E., Zakaria, F. R., Prangdimurti, dan E.,  Triandita,  N.  (2016).  Pengaruh Intervensi  Tahu  Kedelai  Hitam  Kaya Serat  Terhadap  Glukosa  Darah  dan Inflamasi  Responden  Diabetes  Tipe  2. Jurnal  Teknologi  dan  Industri  Pangan Volume 27: 131-139.
Rahman,  T.,  Luthfiyanti,  R.  dan  Ekafitri,  R. (2011). Optimasi proses pembuatan food bar berbasis  pisang. Prosiding  SNaPP Sains, Teknologi, dan Kesehatan , Universitas  Islam  Bandung,  Bandung, hal. 295-302.
Sinambela,  S.  D.,  Ariswoyo,  S.,  dan  Sitepu, H.  R.  (2014).  Menentukan  Koefisien
Determinasi  Antara  Estimasi  M  dengan
Type  Welsch  dengan  Least  Trimmed Square  dalam  Data  yang  Mempunyai Pencilan. Saintia  Mamtematika  Volume 2 (3): 225-235.
Sudjarwo,  E.,  Imam,  M.F.,  dan  Sjofjan,  O.
(2014). Efek Penggunaan Tepung Kacang Komak Mentah Sebagai Pengganti Bungkil Kedelai dalam Pakan Terhadap Kualitas Karkas Ayam
Pedaging. Jurnal  Fakultas  Peternakan Universitas Brawijaya.
Syamsir,  E.  dan  Sitanggang,  PDL.  (2011).
Pengembangan  Dodol  sebagai  Produk Pangan  Darurat .  Jurnal  Ilmu  dan Teknologi Pangan 9: 65-76
Ying,  WS.,  Dian,  NLHM.,  Wasoh,  H.,  dan
Ming,  LO.  (2018).  Formulation  of  A Low  Glycemic  Binder  Fortified  with Palm Vitamin E (tocotrienol-rich fraction)  for  Functional  Granola  Bars. Journal  of  Oil  Palm  Research 30:  591- 601
Yusnandar,  M.  E.  (2004).  Aplikasi  Analisis Regresi  Non  Linear  Model  Kuadratik Terhadap  Produksi  Susu  Kambing Peranakan  Etawah  (Pe)  Selama  90  Hari Pertama  Laktasi. Informatika  Pertanian Volume 13: 735-743.
Yuwono,  S.  S.  dan  Susanto,  T.  (1998).
Pengujian Fisik Pangan. Fakultas Teknologi Pertaninan. Jurusan
Teknologi  Hasil  Pertanian.  Universitas Brawijaya. Malang.
Zar, J. H. (1972). Significance Testing of the Spearman  rank  correlation. Journal  of the  American  Statistical  Association. Volume 67: 578 – 580.
Zeleny,  M.  1982. Multiple  Criteria  Decision Making. Mc Graw Hill. New York
Zoumas, B. L., Armstrong, L. E., Backstrand,
J.R.,  Chenoweth,  W.  L.,  Chinachoti,  P., Klein, B. P., Lane, H. W., Marsh, K. S., Tolvanen, M. 2002. High-Energy, Nutrient-Dense  Emergency  Relief  Food Product. National  Academy  Press. Washington DC.