ArticlePDF Available

STUDI ANALISIS KETIDAKPASTIAN HASIL KALIBRASI TIMBANGAN DAN MISTAR TERHADAP KEBERTERIMAAN PENGUJIAN GRAMATUR KERTAS (STUDY ON ANALYSIS OF UNCERTAINTY OF CALIBRATED VALUE FOR BALANCE AND RULER FOR THE ACCEPTANCE OF PAPER GRAMMAGE TESTING)

Authors:

Abstract

Study on analysis of uncertainty of calibrated value for balance and steel ruler for the acceptance of paper grammage testing that refers to SNI ISO 536 : 2010 (grammage testing method) and SNI 14-0440-2006 (paper and carton grammage) has been done. Testing instrument must be calibrated to ensure the testing value/measurement appropriate with expected specification refers to ISO 17025 : 2008. From calibration value gained conventional truth value and uncertainty of testing instrument. Uncertainty calculation refers to “Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”- ISO GUM, is a reference and measurement uncertainty evaluation method that have been received internationally. This reference is also one of reference documents in ISO 17025 : 2008 (competence requirements of examination and calibration laboratory). The evaluation test showed that the deviation value is less than 4%, so that it complies with the allowed tolerance which is also 4%. The result of testing evaluation and calibration showed that balance and ruler were used in Paper Testing Laboratory of Center for Pulp and Paper was appropriate with grammage testing prerequirement. ABSTRAKStudi analisis ketidakpastian hasil kalibrasi timbangan dan mistar baja terhadap keberterimaan uji gramatur kertas yang mengacu pada SNI ISO 536 Cara uji gramatur dan SNI 14-0440-2006 Gramatur kertas dan karton telah dilakukan. Untuk menjamin hasil uji/ pengukuran sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan menurut ISO 17025 Syarat-syarat kompetensi Laboratorium Pengujian dan Laboratorium Kalibrasi maka alat uji/ukur harus dikalibrasi. Dari hasil kalibrasi diperoleh nilai kebenaran konvensional alat ukur beserta ketidakpastiannya. Perhitungan ketidakpastian mengacu pada ISO GUM “Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”, yang merupakan panduan dan metode evaluasi ketidakpastian pengukuran yang diterima secara internasional. Acuan ini juga sebagai salah satu dokumen acuan dalam ISO 17025 . Dari hasil evaluasi hasil uji diperoleh penyimpangan kurang dari 4%, sehingga memenuhi toleransi yang diizinkan yaitu 4 %. Kesimpulan dari studi ini menjelaskan bahwa timbangan dan mistar baja yang digunakan oleh Laboratorium Uji Kertas Balai Besar Pulp dan Kertas memenuhi syarat uji gramatur. Kata kunci: kalibrasi, ketidakpastian, gramatur, akurasi, toleransiKata kunci: kalibrasi, ketidakpastian, gramatur, akurasi, toleransi
Studi Analisis Ketidakpastian Hasil Kalibrasi
Timbangan dan Mistar terhadap... : Darmawan, dkk.
95
STUDI ANALISIS KETIDAKPASTIAN HASIL KALIBRASI
TIMBANGAN DAN MISTAR TERHADAP KEBERTERIMAAN
PENGUJIAN GRAMATUR KERTAS
Darmawana* , Titik Istirohahb
aBalai Besar Pulp dan Kertas, Jalan Raya Dayeuh Kolot No 132 Bandung
bUniversitas Negeri Malang, Jl. Semarang No.5 Malang
Diterima : 11 Agustus 2016, Revisi akhir : 23 Desember 2016, Disetujui terbit : 30 Desember 2016
STUDY ON ANALYSIS OF UNCERTAINTY OF CALIBRATED VALUE FOR BALANCE AND
RULER FOR THE ACCEPTANCE OF PAPER GRAMMAGE TESTING
ABSTRACT
Study on analysis of uncertainty of calibrated value for balance and steel ruler for the acceptance
of paper grammage testing that refers to SNI ISO 536 : 2010 (grammage testing method) and SNI
14-0440-2006 (paper and carton grammage) has been done. Testing instrument must be calibrated
to ensure the testing value/measurement appropriate with expected specication refers to ISO 17025
: 2008. From calibration value gained conventional truth value and uncertainty of testing instrument.
Uncertainty calculation refers to “Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”- ISO GUM,
is a reference and measurement uncertainty evaluation method that have been received internationally.
This reference is also one of reference documents in ISO 17025 : 2008 (competence requirements of
examination and calibration laboratory). The evaluation test showed that the deviation value is less
than 4%, so that it complies with the allowed tolerance which is also 4%. The result of testing evaluation
and calibration showed that balance and ruler were used in Paper Testing Laboratory of Center for
Pulp and Paper was appropriate with grammage testing prerequirement.
Keywords: calibration, uncertainty, grammage, accuracy, tolerance
ABSTRAK
Studi analisis ketidakpastian hasil kalibrasi timbangan dan mistar baja terhadap keberterimaan
uji gramatur kertas yang mengacu pada SNI ISO 536 Cara uji gramatur dan SNI 14-0440-2006
Gramatur kertas dan karton telah dilakukan. Untuk menjamin hasil uji/ pengukuran sesuai dengan
spesikasi yang diinginkan menurut ISO 17025 Syarat-syarat kompetensi Laboratorium Pengujian
dan Laboratorium Kalibrasi maka alat uji/ukur harus dikalibrasi. Dari hasil kalibrasi diperoleh nilai
kebenaran konvensional alat ukur beserta ketidakpastiannya. Perhitungan ketidakpastian mengacu pada
ISO GUM “Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”, yang merupakan panduan dan
metode evaluasi ketidakpastian pengukuran yang diterima secara internasional. Acuan ini juga sebagai
salah satu dokumen acuan dalam ISO 17025 . Dari hasil evaluasi hasil uji diperoleh penyimpangan
kurang dari 4%, sehingga memenuhi toleransi yang diizinkan yaitu 4 %. Kesimpulan dari studi ini
menjelaskan bahwa timbangan dan mistar baja yang digunakan oleh Laboratorium Uji Kertas Balai
Besar Pulp dan Kertas memenuhi syarat uji gramatur.
Kata kunci: kalibrasi, ketidakpastian, gramatur, akurasi, toleransi
Jurnal Selulosa Vol. 6 No. 2 Desember 2016 Hal. 95 - 104
JURNAL SELULOSA
e-ISSN: 2527 - 6662
p-ISSN: 2088 - 7000
* Alamat korespondensi :
E-mail: malikdarmawan@gmail.com
© 2016 - CPP All rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license.
Jurnal Selulosa, Vol. 6, No. 2, Desember 2016 : 95 - 104
96
PENDAHULUAN
Kalibrasi adalah serangkaian kegiatan yang
membentuk hubungan antara nilai yang ditunjukkan
oleh instrumen pengukur atau sistem pengukuran
atau nilai yang diwakili oleh bahan ukur dengan
nilai-nilai yang sudah diketahui yang berkaitan
dari besaran yang diukur dalam kondisi tertentu
(Caciotta, 2008). Dari hasil kalibrasi diperoleh nilai
kebenaran konvensional dari suatu alat ukur dan
ketidakpastiannya. Ketidakpastian adalah suatu
rentang yang didalamnya terdapat nilai-nilai yang
mungkin merupakan nilai besaran ukur yang dicari.
Suatu pengukuran tidak dapat menentukan nilai
dengan tepat, yang dapat dilakukan hanya membuat
perkiraan (Cox and Harris, 2006). Ketidakpastian
pengukuran adalah hal yang terpenting dalam
hasil pengukuran. Toleransi adalah besarnya
kesalahan atau penyimpangan yang diizinkan
dalam produk atau hasil kerja yang ditetapkan
dalam desain, peraturan, standar dan lain lain
sehingga ketidakpastian pengukuran digunakan
untuk mengetahui apakah suatu produk memenuhi
toleransi yang telah ditetapkan. Sumber-sumber
ketidakpastian dari suatu pengukuran (pengujian/
kalibrasi) diantaranya adalah standar/ alat ukur,
benda ukur, peralatan, metode pengukuran,
lingkungan, personel, dan sumber sumber lain
(Meyer, 2007). Sumber-sumber ketidakpastian
komponennya kemungkinan mempunyai satuan
yang berbeda dengan satuan besaran ukur. Koefesien
sensitivitas (c) mengkonversikan semua komponen
ketidakpastian kedalam satuan yang sama dengan
satuan besaran ukur, dan harus dipenuhi untuk
menggabung ketidakpastian baku yang mempunyai
satuan yang berbeda. Koefesien sensitivitas dapat
dinyatakan dengan nilai 1 jika di dalam pengukuran
besaran yang diperoleh mempunyai satuan yang
sama dengan satuan besaran ukur. Koefesien
sensititas dapat dijelaskan sebagai nilai koefesien
yang menunjukkan kepekaan suatu variabel yang
diperoleh dengan perhitungan diferensial dari suatu
model matematis (JCGM 100, 2008; Mishra, 2009;
Benke, Lowell and Hamilton, 2008). Uji gramatur
kertas mengacu pada SNI ISO 536 : 2010 (cara uji
gramatur) dan SNI 14-0440-2006 (gramatur kertas
dan karton), yang didenisikan sebagai massa dari
suatu satuan luas tertentu dari kertas atau karton
yang ditetapkan melalui cara uji yang spesik.
Perhitungan gramatur dapat dirumuskan dengan
Persamaan (1).
.................................................. (1)
Keterangan :
m : massa uji, dinyatakan dalam gram (g)
A : luas contoh uji, dinyatakan dalam
sentimeter persegi (cm2)
g : nilai gramatur, dinyatakan dalam gram
per meter persegi ( g/m2)
Dalam uji gramatur tersebut diperlukan 2
(dua) buah alat ukur utama yaitu timbangan
dan mistar baja. Timbangan digunakan untuk
pengukuran massa dalam gram (g), dan mistar
untuk pengukuran panjang pada penentuan
luas sampel. Dalam uji gramatur, sumber
ketidakpastian diperoleh dari : ketidakpastian
alat uji/ukur, ketidakpastian pengulangan, dan
ketidakpastian daya baca. Sumber ketidakpastian
alat uji / ukur adalah ketidakpastian timbangan
dan ketidakpastian mistar baja. Evaluasi
ketidakpastian dihitung untuk mengetahui
pemenuhan terhadap toleransi hasil uji gramatur
sesuai SNI ISO 536 : 2010 dan SNI 14-0440-2006.
Persyaratan ketelitian timbangan adalah 0,5%
dan resolusi 0,2 % dari massa yang ditimbang.
Mistar yang digunakan harus dapat memenuhi
syarat bahwa toleransi luas yang di peroleh dari
hasil pengukuran panjang oleh mistar sebesar 1%.
Toleransi gramatur beberapa jenis kertas yang
diizinkan dapat dlihat pada Tabel 1, sedangkan
untuk pemenuhan terhadap toleransi pada Tabel
2 perlu dilakukan studi analisis ketidakpastian
timbangan dan mistar terhadap keberterimaan uji
gramatur kertas.
Tabel 1. Data toleransi gramatur
Gramatur, g/m2Toleransi, %
di bawah 28 ± 7
35 ± 6
45 – 55 ± 5
di atas 60 ± 4
Sumber : SNI 14-0440-2006
Tabel 2. Toleransi gramatur kertas
Jenis Kertas Lainer Medium Cetak Tanpa
Salut
125 112 50
150 125 -
Gramatur 200 150 -
275 160 -
300 175 120
Toleransi ± 4 %
Sumber : SNI 0095:2012; SNI 14-0094-2006; SNI 8126:2014
Studi Analisis Ketidakpastian Hasil Kalibrasi
Timbangan dan Mistar terhadap... : Darmawan, dkk.
97
BAHAN DAN METODE
Bahan
Bahan yang digunakan untuk studi ini adalah
3 jenis kertas yaitu kertas cetak tanpa salut, kertas
medium dan kertas lainer yang masing-masing
diperoleh dari industri kertas di daerah Jawa Barat.
Peralatan
Pada studi ini digunakan timbangan elektronik
merk / tipe Sartorius / TE 214S, kapasitas 210g,
resolusi 0,0001 g. Mistar yang digunakan adalah
Mistar baja, Merk / Tipe : Krisbow / KW011-
651, Kapasitas : 0 – 300 mm, Resolusi : 1 mm.
Peralatan lain yang digunakan adalah massa
standar terkalibrasi, tissue, pinset, sarung tangan,
kalkulator, tas penyimpanan standar, Digimatic
Scale terkalibrasi, Kaca Pembesar (LUP),
Thermohygrometer, Wash Bensin. (Caciotta, 2008)
Metode
a. Metode Kalibrasi Alat Timbang
Metode kalibrasi alat timbangan mengacu pada
Prowse, 2007; ISO/IEC GUIDE 98-3:2008. Angka
ketidakpastian kalibrasi timbangan dapat dilihat
pada Tabel 3, yang perhitungannya menggunakan
persamaan (2) s/d persamaan (9). Perhitungan
nilai ketidakpastian pada pengukuran kalibrasi alat
timbangan dilakukan menggunakan persamaan (2)
sampai dengan persamaan (9) berikut:
1. Persamaan perhitungan nilai koreksi
Ki = MSi – (
( )
ii
M0
) …........................ (2)
Keterangan :
Ki : nilai koreksi untuk titik pengukuran
ke-i
MSi : nilai konvensional standar massa
untuk titik pengukuran ke-i
i
M
: nilai rata-rata pembacaan berulang
dengan beban untuk titik pengukuran
ke-i
i
0
: nilai rata-rata pembacaan tanpa
beban untuk titik pengukuran ke-i.
2. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
Pengulangan Pembacaan (u1)
u1 =
n
max
σ
................................................ (3)
Keterangan :
max
σ
: standar deviasi maksimum
n : banyaknya pengambilan data
3. Persamaan perhitungan ketidakpastian
Massa Standar (u2)
u2 = Usmax
2................................................. (4)
Keterangan :
Usmax : ketidakpastian terbesar dari masa
standar yang digunakan
4. Persamaan untuk perhitungan nilai
ketidakpastian pembacaan skala timbangan
(u3)
u3 =
3
5,0 R
.............................. (5)
Keterangan :
R : resolusi (skala baca terkecil)
timbangan.
Tabel 3. Ketidakpastian kalibrasi timbangan
Komponen Simbol Satuan Distribusi Pembagi Koefesien
Sensitivitas
Repeatability u1mg t-student 2^0.5 1
Alat Std u2mg Normal 2 1
Resolusi u3mg Rectangular 3^0.5 1
Buoyancy u4mg Rectangular 3^0.5 1
Drift Std u5mg Rectangular 1 1
Jurnal Selulosa, Vol. 6, No. 2, Desember 2016 : 95 - 104
98
5. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
dari pengaruh buoyancy udara (Malengo,
2014) (u4).
Pengaruh buoyancy udara terhadap
pembacaan timbangan diasumsikan
mempunyai semi-range 1 ppm, dengan
distribusi rectangular.
u4 =
10-6 x massa no min al
√3 ..................... (6)
6. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
drift massa standar (Mayr et al., 2013) (u5)
u5 =
........................................ (7)
Keterangan :
MPE : nilai maksimum kesalahan yang
masih diperbolehkan.
7. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
kombinasi (ISO, 2008 ; Kammeyer and
Rueger, 2008) (uc)
2
5
2
5
2
44
2
3
2
3
2
2
2
2
2
1
2
1
ucucucucucu
c
++++=
................................................................. (8)
8. Persamaan perhitungan ketidakpastian
diperluas (U95).
Ketidakpastian yang dilaporkan adalah
ketidakpastian bentangan dengan tingkat
kepercayaan 95%, dengan faktor cakupan k=2.
U95 = k.uc.................................................. (9)
b. Metode Kalibrasi Alat Mistar Baja
Kalibrasi alat mistar baja dilakukan dengan
mengacu pada : JIS 7516-2005 dan JGCM ,2008.
Angka ketidakpastian kalibrasi mistar baja
dapat dilihat pada tabel 4, yang perhitungannya
menggunakan persamaan 10 s/d persamaan 21.
Perhitungan nilai ketidakpastian pada pengukuran
kalibrasi alat mistar baja dilakukan menggunakan
persamaan (10) sampai dengan persamaan (18)
berikut (Les Kirkup, 2006; JCGM 100, 2008)
9. Persamaan perhitungan nilai koreksi
Ci = LS (1+αsΔt)– L.............................. (10)
Keterangan :
Ci : koreksi yang dihitung untuk titik
pengukuran ke-i
LS : penunjukkan alat standar untuk
titik pengukuran ke-i
L : penunjukkan mistar baja yang
dikalibrasi untuk titik pengukuran
ke-i
Δt : perbedaan suhu dengan suhu
padasertikat kalibrasi alat standar.
αs : koefesien muai alat standar
10. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
Pengulangan Pembacaan (u1)
Ketidakpastian pengulangan pembacaan
diambil dari satu titik pengukuran yang
menghasilkan perbedaan data terbesar.
u1 =
3
MINMAX
XX
.............................. (11)
Tabel 4. Sumber ketidakpastian kalibrasi mistar baja
Komponen Simbol Satuan Distribusi Pembagi Koefesien Sensitivitas
Repeatability u1 µm Rectangular 3^0.5 1
Alat Std u2 µm Normal 2 1
Daya baca u3 µm Rectangular 3^0.5 1
Drift Std u4 µm Rectangular 3^0.5 1
Suhu u5 oCRectangular 3^0.5 Lsαs
Geometris u6 µm Rectangular 3^0.5 1
Beda Koefesien Muai u7 µm Rectangular 3^0.5 Ls Δt
Mekanik u8 µm Rectangular 3^0.5 1
Studi Analisis Ketidakpastian Hasil Kalibrasi
Timbangan dan Mistar terhadap... : Darmawan, dkk.
99
koefesien sensitivitas (c1) bernilai 1
Keterangan :
XMAX : penunjukkan nilai maksimum
XMIN : penunjukkan nilai minimum
11. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
Alat Standar (u2)
u2=
k
U
S
.............................. (12)
koefesien sensitivitas (c2) bernilai 1
Keterangan :
Us : ketidakpastian alat standar
yang tercantum dalam sertikat
kalibrasi
12. Persamaan perhitungan ketidakpastian
pembacaan skala alat ukur (u3).
a. untuk skala baca digital : u3 =
3
5,0 R
.......................................................... (13)
b. untuk skala baca analog : u3=0,5x Daya
Baca..................................................(14)
Keterangan :
R : skala baca terkecil (resolusi)
Daya baca = (1/2)xR ; (1/5)xR ; (1/10)xR
koefesien sensitivitas (c3) bernilai 1
13. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
pengaruh suhu (u4)
3
4
t
u
=
............................................... (15)
koefesien sensitivitas (c4) diperoleh dari
diferensiasi model matematis sebesar Lsαs,
Keterangan :
∆t : variasi suhu yang terjadi selama
pengukuran.
Ls : nilai nominal terbesar dari alat
standar yang digunakan dalam
pengukuran
αs : koefesien muai alat standar.
14. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
dari Geometris (Meyer, 2007) ( u5 )
Ketidakpastian dari bentuk geometris
akibat pemasangan mistar standar pada
mistar yang akan dikalibrasi, diestimasikan
sebesar ± 0,5 μm, dengan asumsi distribusi
segi empat, maka ketidakpastiannya adalah:
3
5,0
5=u
............................................... (16)
koefesien sensitivitas (c5 ) bernilai 1
15. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
drift alat standar (u6)
u6 =
3
d
................................................ (17)
koefesien sensitivitas (c6) bernilai 1
Keterangan :
d : perubahan linear dari nilai
konvensional mistar standar
terhadap data sertikat kalibrasi
sebelumnya .
16. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
baku perbedaan koesien muai (u7)
Alat standar dan alat yang dikalibrasi
diasumsikan terbuat dari stainless steel,
rentang batas koesien muainya adalah
± 10-6oC-1. Sehingga rentang batas karena
perbedaan muai adalah ± 2.10-6oC-1. Dengan
asumsi mempunyai distribusi rectangular.
Dengan koesien sensitivitas (c7) adalah Ls
Δt, dimana Ls adalah tebal standar terbesar
yang digunakan dalam pengukuran dalam
satuan μm, dan Δt adalah perbedaan suhu
dengan suhu disertikat kalibrasi alat standar
dalam satuan oC.
u7 =
2.10-6
√3 (oC-1)................................... (18)
17. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
pengaruh mekanik (u8)
3
8
resolusi
u=
....................................... (19)
koefesien sensitivitas (c8) bernilai 1
Jurnal Selulosa, Vol. 6, No. 2, Desember 2016 : 95 - 104
100
18. Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian
kombinasi (uc)
19. Model matenatis untuk perhitungan
ketidakpastian diperluas (U95) :
U = k.uc.................................................. (21)
Ketidakpastian yang dilaporkan adalah
ketidakpastian diperluas dengan tingkat
kepercayaan 95% faktor cakupan,k=2.
c. Metoda Uji Kertas dengan Timbangan &
Mistar Baja
Pengujian kertas dilakukan pada 3 jenis
kertas, yaitu kertas cetak tanpa salut, kertas
medium dan kertas lainer. Terhadap ketiga kertas
tersebut dilakukan uji gramatur sesuai SNI ISO
536 : 2010. Sebelum proses pengujian gramatur,
dilakukan pengkondisian terhadap sampel kertas
dalam ruangan uji selama 24 jam dan selanjutnya
dapat dilakukan preparasi sampel. Tiap sampel
kertas dipotong sebanyak 20 lembar dengan
ukuran 10 x 10 cm, dan masing-masing potongan
diukur luasnya dengan mistar yang telah
terkalibrasi. Kemudian sampel diberi penamaan
sebagai berikut:
Kertas cetak tanpa salut : A1, A2, . . . , A20
Kertas Medium : B1, B2, . . . , B20
Kertas Lainer : C1, C2, . . . , C20
Pengujian gramatur dilakukan dua tahap,
tahap yang pertama yaitu dengan menimbang
masing-masing sampel satu kali untuk
mengetahui gramatur sampel, dan tahap yang
kedua yaitu dengan menimbang salah satu
bahan uji dari masing-sampel sebanyak 20 kali
pengulangan (sampel A1, B1 dan C1) untuk
mengetahui kinerja pengulangan alat. Data
yang diperoleh dari uji gramatur dianalisis
penyimpangannya dengan menghitung seluruh
kontribusi ketidakpastian, yaitu ketidakpastian
Timbangan (u1); ketidakpastian Mistar (u2);
ketidakpastian pengulangan (u3). Dengan
ketidakpastian kombinasinya adalah sebagai
berikut :
2
3
2
3
2
2
2
2
2
1
2
1
ucucucu
c
++=
................. (22)
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Kalibrasi Timbangan dan Mistar
Hasil analisis kalibrasi timbangan
ditampilkan dalam kurva persamaan garis lurus
antara nilai nominal dan konvensional dari massa
standar (Gambar 1). Nilai pembacaan nominal
awal alat timbang yang diperoleh adalah dalam
bentuk desimal yang kemudian dikonversikan
dalam bilangan bulat agar mudah digunakan
oleh pengguna. Hasil analisis kalibrasi mistar
ditampilkan dalam grak pada Gambar 2. Hasil
analisis kalibrasi timbangan dan mistar pada
Gambar 1 dan Gambar 2, digunakan pada
analisis hasil uji kertas.Ketidakpastian yang
diperoleh untuk kalibrasi timbangan adalah ±
0,1 mg dan ketidakpastian kalibrasi mistar baja
adalah ± 1 mm.
Hasil Uji Gramatur Kertas
Pengujian dilakukan dalam dua tahap yang
bertujuan mengetahui nilai gramatur sampel
kertas dan kinerja keberulangan alat yang telah
dikalibrasi. Gramatur dari masing-masing
sampel kertas didapatkan dengan menghitung
massa yang diperoleh dari penimbangan yang
dikonversikan dalam nilai massa sebenarnya
menggunakan persamaan yang telah diperoleh
pada hasil kalibrasi (Gambar 1). Massa dari
setiap bahan uji memiliki nilai yang bervariasi
dikarenakan tingkat kehomogenan kertas rendah.
Dalam perhitungan gramatur sampel, selain
dilakukan pengkonversian massa dilakukan juga
konversi luas dengan mengkonversi nilai panjang
dan lebar sesuai dengan hasil kalibrasi mistar
(Gambar 2).
Persamaan perhitungan nilai ketidakpastian kombinasi (uc)
uc=
2
8
2
8
2
7
2
7
2
6
2
6
2
5
2
5
2
44
2
3
2
3
2
2
2
2
2
1
2
1
ucucucucucucucuc +++++++
............................... (20)
Studi Analisis Ketidakpastian Hasil Kalibrasi
Timbangan dan Mistar terhadap... : Darmawan, dkk.
101
Pada pengujian gramatur tahap kedua yaitu
dengan melakukan penimbangan sampel A1,
B1 dan C1 sebanyak 20 kali pengulangan. Dari
nilai massa setiap sampel kemudian ditentukan
standar deviasinya. Massa rata-rata dari masing-
masing sampel dikonversikan sesuai persamaan
hasil kalibrasi timbangan, dan luas yang telah
dikonversi juga. Hasil massa dan luas yang telah
dikonversi kemudian dapat digunakan untuk
mengetahui nilai gramatur sampel (g/m2).
Ketidakpastian dari hasil pengukuran gramatur
terkontribusi oleh 3 sumber ketidakpastian, yaitu
U1, U2 dan U3 yang didapatkan dari persamaan
berikut (United Kingdom Accreditation Service,
2007; Meyer, 2007):
1. Ketidakpastian Timbangan (U1)
u1 = ketidakpastian kalibrasi (g)
22
..
.
==== lmlm
lp
m
A
m
g
Dengan koesien sensitivitas:
Am
g
c1
1=
=
k
U
u
1
1
=
............................................... (23)
Keterangan :
g : gramatur (g/m2)
m : massa (gram)
A : luas sampel (m2)
p : panjang (m)
l : lebar (m)
k : faktor cakupan (bernilai 2)
Gambar 1. Grak hasil kalibrasi timbangan
Gambar 2. Grak hasil kalibrasi mistar baja
Jurnal Selulosa, Vol. 6, No. 2, Desember 2016 : 95 - 104
102
2. Ketidakpastian Mistar (U2)
U2 = Ketidakpastian kalibrasi Mistar
Dengan koesien sensitivitas :
3
2
2
l
m
l
g
c
=
=
k
U
u
2
2
=
.............................................. (24)
3. Ketidakpastian Pengulangan (U3)
u3 =SD
√n ............................................ (25)
Ketidakpastian kombinasinya yaitu:
2
3
2
3
2
2
2
2
2
1
2
1
ucucucu
c
++=
.......... (26)
Ketidakpastian diperluas:
U95 = k.uc................................................ (27)
Ketidakpastian yang diperluas atau
ketidakpastian bentangan yang dilaporkan
adalah dengan tingkat kepercayaan 95% dan
faktor cakupan k=2. Data yang telah diperoleh
kemudian diolah dengan persamaan gramatur
sesuai SNI ISO 536 : 2010 (Persamaan 1), dan
nilai ketidakpastian ditentukan dengan persamaan
(23) sampai dengan persamaan (27). Hasil uji
yang diperoleh ditampilkan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Gramatur Kertas
Jenis Kertas Cetak
Tanpa Salut Medium Lainer
Gramatur, (g/m2)81,984 127,033 202,339
SD 0,041 0,070 0,114
u10,002 0,002 0,002
u2-0,164 -0,254 -0,405
u30,009 0,016 0,025
uc0,083 0,128 0,204
U95 0,33 0,51 0,81
Hasil pengukuran gramatur kertas cetak
tanpa salut adalah (81.984 ± 0.33) g/m2 dengan
penyimpangan maksimum adalah (1.984+ 0.33)
= 2.314 g/m2 atau 2.9% dari gramatur 80 g/m2.
Hasil pengukuran gramatur kertas medium adalah
(127.033 ± 0.51) g/m2 dengan penyimpangan
maksimum adalah (2.033 + 0.51) = 2.543 g/
m2 atau 2.04% dari gramatur 125 g/m2, dan
hasil pengukuran gramatur kertas lainer adalah
(202.339 ± 0.81) g/m2 dengan penyimpangan
maksimum adalah (2.339 + 0.81) = 3.149 g/m2
atau 1.57% dari gramatur 200 g/m2
KESIMPULAN
Hasil uji gramatur dari tiga contoh kertas yang
terdiri dari kertas cetak tanpa salut, kertas medium
dan kertas lainer masing-masing menunjukkan
adanya penyimpangan yang rendah kurang dari
4%, yang artinya masuk dalam kriteria memenuhi
toleransi yang diizinkan sesuai SNI ISO 536 :
2010. Hal tersebut menjelaskan bahwa peralatan
timbangan dan mistar baja yang digunakan oleh
Laboratorium Uji kertas Balai Besar Pulp dan
Kertas memenuhi persyaratan untuk digunakan
sebagai alat uji gramatur.
UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih disampaikan kepada
Kepala Bidang Pengujian, Sertikasi dan
Kalibrasi, Kepala Seksi Kalibrasi, Kepala Seksi
Pengujian serta personel Laboratorium Kalibrasi
dan Laboratorium Uji Kertas BBPK, atas
dukungan dan kerjasamanya.
DAFTAR PUSTAKA
Benke, K. K., Lowell, K. E. and Hamilton, A. J. (2008)
‘Parameter uncertainty, sensitivity analysis and
prediction error in a water-balance hydrological
model’, Mathematical and Computer Modelling,
47(11–12), pp. 1134–1149.
Caciotta, M. (2008) ‘Informative calibration
of the instrumentation’, Measurement:
Journal of the International Measurement
Confederation, 41(2), pp. 211–218.
Cox, M. G. and Harris, P. M. (2006) ‘Measurement
uncertainty and traceability’, Measurement
Science and Technology, 17(3), pp. 533–540.
ISO (2008) ‘Guide 98-3. Uncertainty of
measurement - Part 3: Guide to the
expression of uncertainty in measurement
(GUM:1995)’, Guide 98-3, p. 130.
JCGM 100 (2008) ‘JCGM 100:2008 - Evaluation
of measurement data - Guide to the expression
of uncertainty in measurement’, International
Organization for Standardization Geneva
ISBN, 50(September), p. 134.
Studi Analisis Ketidakpastian Hasil Kalibrasi
Timbangan dan Mistar terhadap... : Darmawan, dkk.
103
Kammeyer, M. E. and Rueger, M. L. (2008)
‘Estimation of the Uncertainty in Internal
Balance Calibration Through Comprehensive
Error Propagation’, 26th AIAA Aerodynamic
Measurement Technology and Ground
Testing Conference, (June), pp. 1–16.
Les Kirkup, B. F. (2006) ‘An Introduction to
uncertainty in measurement using the GUM
(Guide to the expression of uncertainty in
measurement)’, Accreditation and Quality
Assurance, 12(1), p. 249.
Malengo, A. (2014) ‘Buoyancy effects and
correlations in calibration and use of
electronic balances’, Metrologia, 51(5).
Mayr, E., Hagg, W., Mayer, C. and Braun, L. (2013)
‘Calibrating a spatially distributed conceptual
hydrological model using runoff, Annual mass
balance and winter mass balance’, Journal of
Hydrology, 478, pp. 40–49.
Meyer, V. R. (2007) ‘Measurement uncertainty’,
Journal of Chromatography A, pp. 15–24.
Mishra, S. (2009) ‘Uncertainty and sensitivity
analysis techniques for hydrologic
modeling’, Journal of Hydroinformatics, 11,
p. 282.
United Kingdom Accreditation Service (2007)
‘The Expression of Uncertainty and
Condence in Measurement’, Measurement,
44(January), p. 28. Available at: http://www.
ukas.com/library/Technical-Information/
Pubs-Technical-Articles/Pubs-List/M3003.
pdf.
Jurnal Selulosa, Vol. 6, No. 2, Desember 2016 : 95 - 104
104
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
A regular assessment is fundamental to ensure that a balance provides reliable and accurate weighing results. Calibration is the main means to establish the relation between the balance indications and the reference standards, which will be applied in the use of the balance in order to obtain a traceable result. The main problem in the calibration of high-resolution balances is related to the corrections of the buoyancy effects. In addition, electronic balances can be compensated, for their drift due to changes in temperature, air density and other influence factors, by the adjustment function. This paper analyses in detail the influence of these effects on the weighing and proposes an original model to be used in the calibration and in the subsequent use of the balance. The uncertainty evaluation has been studied with the aim to separate the uncertainty due to the calibration process from that of the balance in use, taking also into account the correlations between the input estimates. This analysis has revealed important aspects on the uncertainty of the weighing result to be considered in high-resolution balances.
Article
Measurement shapes scientific theories, characterises improvements in manufacturing processes and promotes efficient commerce. In concert with measurement is uncertainty, and students in science and engineering need to identify and quantify uncertainties in the measurements they make. This book introduces measurement and uncertainty to second and third year students of science and engineering. Its approach relies on the internationally recognised and recommended guidelines for calculating and expressing uncertainty (known by the acronym GUM). The statistics underpinning the methods are considered and worked examples and exercises are spread throughout the text. Detailed case studies based on typical undergraduate experiments are included to reinforce the principles described in the book. This guide is also useful to professionals in industry who are expected to know the contemporary methods in this increasingly important area. Additional online resources are available to support the book at www.cambridge.org/9780521605793.
Article
We modified the well-known HBV-ETH model to develop a partially distributed hydrological model that was able to simulate runoff in a highly glacierised basin. By introducing additional calibration criteria (annual and winter glacier mass balance) we reduced the goodness-of-fit for runoff, but improved the description of the accumulation and ablation processes involved. Final adjustment of the model parameters, after choosing the best out of 10,000 random parameter sets, allowed us to find a parameter calibration with acceptable errors for all criteria, which was then confirmed by good model performance during the validation period. The glacier-wide winter mass balance and the annual mass balance in the ablation area were simulated well, while the annual mass balance in the accumulation area showed inaccuracies. Good simulation of the processes during the 2003 heat wave in Europe proved that the model also delivers reliable results for meteorological conditions different from those used during calibration.
Article
Formal uncertainty and sensitivity analysis techniques enable hydrologic modelers to quantify the range of likely outcomes, likelihood of each outcome and an assessment of key contributors to output uncertainty. Such information is an improvement over standard deterministic point estimates for making engineering decisions under uncertainty. This paper provides an overview of various uncertainty analysis techniques that permit mapping model input uncertainty into uncertainty in model predictions. These include Monte Carlo simulation, first-order second-moment analysis, point estimate method, logic tree analysis and first-order reliability method. Also presented is an overview of sensitivity analysis techniques that permit identification of those parameters that control the uncertainty in model predictions. These include stepwise regression, mutual information (entropy) analysis and classification tree analysis. Two case studies are presented to demonstrate the practical applicability of these techniques. The paper also discusses a systematic framework for carrying out uncertainty and sensitivity analyses.
Article
The calibration cost of an instrument is so expensive that is necessary, to reduce the number of calibrated points, in the scale. There is the necessity to exploit as well as possible the metrological valence of few calibrated points to extend all over the instrumental range. The choice of the number and the position of such few points is the problem faced in the work. Utilizing the Shannon sampling procedure in the transposed domain of the input entities of the instrument, with respect to the time, the truncation error of the cardinal series has faced utilizing the Helms and Thomas upper bound evaluation. To enhance the efficiency of the procedure, has been utilized the minimax procedure searching the optimal indication on better determination. In every case the efficiency of the procedure is lower on the edge of the instrumental scale. To upgrade the edge calibration, making as even as possible the calibration, upon the scale, one has been utilized the generalized sampling theorem by Papoulis that allows to chose the calibration points more frequent at the edge, with respect of the central part of the scale. An algorithm to guide the calibration procedure is tempted.
Article
Obtaining confidence in a measured value requires a quantitative statement of its quality, which in turn necessitates the evaluation of the uncertainty associated with the value. The basis for the value and the associated uncertainty is traceability of measurement, involving the relationship of relevant quantities to national or international standards through an unbroken chain of measurement comparisons. Each comparison involves calibration of a standard at one level in the chain using a standard at a higher level. Global economy considerations mean that this basis also requires the national measurement institutes to carry out comparative assessment of the degree of equivalence of national standards through their participation in key comparisons. The evaluation of uncertainty of measurement is founded on the use of models of measurement for each stage of the chain and at the highest level to interrelate national standards. Basic aspects of uncertainty evaluation are covered in this paper, and forms for the above types of model considered, with attention given to least squares as a basis for calibration curves (and certain other types of calibration) and also for key comparison data evaluation.
Article
Analysis of uncertainty is often neglected in the evaluation of complex systems models, such as computational models used in hydrology or ecology. Prediction uncertainty arises from a variety of sources, such as input error, calibration accuracy, parameter sensitivity and parameter uncertainty. In this study, various computational approaches were investigated for analysing the impact of parameter uncertainty on predictions of streamflow for a water-balance hydrological model used in eastern Australia. The parameters and associated equations which had greatest impact on model output were determined by combining differential error analysis and Monte Carlo simulation with stochastic and deterministic sensitivity analysis. This integrated approach aids in the identification of insignificant or redundant parameters and provides support for further simplifications in the mathematical structure underlying the model. Parameter uncertainty was represented by a probability distribution and simulation experiments revealed that the shape (skewness) of the distribution had a significant effect on model output uncertainty. More specifically, increasing negative skewness of the parameter distribution correlated with decreasing width of the model output confidence interval (i.e. resulting in less uncertainty). For skewed distributions, characterisation of uncertainty is more accurate using the confidence interval from the cumulative distribution rather than using variance. The analytic approach also identified the key parameters and the non-linear flux equation most influential in affecting model output uncertainty.
Article
Measurement uncertainty is a statistical parameter which describes the possible fluctuations of the result of a measurement. It is not a mere repeatability but it is at least as high as the intra-laboratory reproducibility. If it is an attribute of a general analytical test procedure it is at least as high as the inter-laboratory reproducibility. Measurement uncertainty can be determined by the addition of the variances of the individual steps of the test procedure or by an approach which starts with one of the above-mentioned reproducibilities. Any measurement uncertainty should be kept low but it is objectionable to state too low a value, e.g. by falsely reporting mere repeatability data instead of properly determined uncertainty data. Some good working principles can help to obtain low measurement uncertainties.