DATA SENSORIS DAN ANALISANYA

BENTUK DATA SENSORIS Frekuensi Rangking/urutan Numerik kuantitatif  Tergantung skala pengukuran yang digunakan

SKALA PENGUKURAN Digunakan untuk mengkuantifikasikan informasi sensoris 4 macam skala pengukuran : - Skala nominal - Skala ordinal - Skala interval - Skala rasio ~ Pemilihan skala akan mempengaruhi tipe analisa statistik ~ memperhatikan tujuan

1. SKALA NOMINAL Paling sederhana Angka tak menunjukkan apapun kecuali label/nama atau katrgori ~ tak mempunyai nilai numerik nyata Contoh skala nominal untuk aroma khas saus tomat 1 = fruity 2 = manis 3 = spicy 4 = pungent (pedas/tajam) Bisa juga langsung menggunakan nama tanpa nomor

Data frekuensi munculnya setiap karakteristik pada setiap sampel ditabulasi Produk dibandingkan dengan memperhatikan frekuensi setiap aroma khas pada setiap sampel Kalisifikasinya bisa juga : - diterima – tak diterima Jumlah panelis yang memilih sampel diterima dibandingkan dengan yang tidak diterima

2. SKALA ORDINAL Data menunjukkan rangking atau urutan Sampel diurutkan berdasar besar atribut yang dinilai Rangking tak menunjukkan besarnya perbedaan antar sampel Mis : 4 sampel ~ nilai = 1,2,3 dan 4 1 lebih dulu drpd 2, 2 idem 3, 3 idem 4 Namum jarak 1-2, 2-3, 3-4 tidak harus sama

Angka pada skala ordinal memberi informasi lebih banyak drpd angka pd skala nominal Pengujian berorientasi produk  intensitas karakteristik produk diurutkan Pengujian berorientasi konsumen sampel diurutkan berdasar kesukaan / penerimaan

3. SKALA INTERVAL Angka menampilkan kuantitas nyata Sampel dinilai berdasarkan karakteristik tunggal produk atau berdasar kesukaan/penerimaan Tak hanya urutan nilai yang diketahui tapi juga seberapa besar berbeda Agar tingkat perbedaan antar sampel dapat diukur  panjang interval pada skala hrs sama

Mis : skala sampai 8  jarak 0 - 4 = 4 – 8 (intervalnya sama ) Tapi = Nilai 8 tidak harus kelipatan 4 Nilai 4 tidak harus kelipatan 2 Nilai 0 tidak harus benar-benar ada

Pada skala interval dikenal skala kategori dan skala garis. - Diberi nama dengan istilah deskriptif &/ angka - Semua kategori dpt diberi nama atau hanya pada tempat ttt (mis awal/akhir, tengah) - Total kategori bervariasi, yg biasa digunakan 5-9

Contoh : 5 titik skala kategori untuk intensitas karakteristik ttt Kode sampel ------ lemah (1) ------ sedikit intens (2) ------ cukup intens (3) ------ sangat intens (4) ------ ekstrim intens (5)

Skala garis - Dengan label pada ttk akhir/tengah - Digunakan untuk mengkuantifikasi karakteristik ttt - Panjang skala dpt bervariasi, yg biasa digunakan : 15 cm Contoh skala garis Lemah Kuat

4. SKALA RASIO Mirip dengan skala interval kecuali nilai 0 (nol) benar-benar ada S. interval  nilai 0 tak hrs menunjukkan ketiadaan nilai tsb S. rasio  niali 0 menunjukkan karakteristik benar-benar tidak ada Tak digunakan untuk pengujian berorientsi konsumen

Nilai benar-benar menunjukkan intensitas Mis : kemanisan nilai 8  intensitas manisnya hrs 2 x lipat dari kemanisan nilai 4

ANALISA DATA Data nominal & ordinal  analisa dengan uji statistik non-parametrik Data interval dan rasio  analisa dengan uji statistik parametrik Uji parametrik : - Memberi informasi lebih banyak drpd non parametrik - Angka/data memberi informasi lebih eksak

- Pembedan 2 seri data  pembedaan lebih baik - Korelasi  mendeteksi lebih baik Tapi harus memenuhi asumsi bahwa data terdistribusi secara normal

PENGUJIAN DATA Data nominal  - Uji bonimial - Chi- Square Data ordinal/rangking  Uji Friedman Data interval dan rasio (parametrik)  Uji Anava ~ Untuk melihat perbedaan antar sampel dilanjutkan dengan = Uji Duncan, Tukey, LSD/BNT

Uji korelasi  Uji Spearman, Pearson Statistik lebih lanjut, lihat O’Mahony (1986) Catatan : - Uji parametrik juga perlu interval/kategori yg sama antara phisiologi dan ukuran - Bila tidak kategori diperlakukan sebagai data nominal dan dianalisa dengan metode non-parametrik