RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)"

Transkripsi

1 RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Oleh: Ir. Sri Nurhatika M.P Jurusan Biologi Fakultas MAtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010

2 RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Penggunaan RAL ini akan tepat apabila bahan percobaan dan kondisi percobaan bersifat HOMOGEN. Juga apabila jumlah perlakuan terbatas. Kelebihan Penggunaan RAL adalah: 1. Denah perancangan percobaan lebih mudah 2. Analisis statistiknya sangat sederhana.

3 Pengacakan dan Tata Letak bagaimana cara melakukan pengacakan pada RAL ini? Untuk memudahkan memahami, misalkan suatu penelitian terdiri dari 3 perlakuan yaitu perlakuan A, B, dan C, yang diulang masing-masing 5 kali sehingga terdapat 15 satuan percobaan. Prosedur pengacakan dan tata letak adalah sebagai berikut :

4 LANGKAH PER LANGKAH Langkah pertama adalah : Menggunakan Tabel bilangan acak, maka tentukan terlebih dahulu nomor urut dari 1 hingga 15 pada satuan-satuan percobaan yang sesuai. Tabel bilangan acak ini mungkin berbeda-beda pada beberapa referensi buku. Tapi yang penting adalah menggunakan tabel bilangan acak yang jelas referensinya. Di sini menggunakan tabel bilangan acak dari buku Gomez & Gomez.

5 Langkah kedua adalah tempatkan ujung pensil secara sembarang. Misalnya dari penempatan ujung pensil anda tersebut tepat pada baris ke- 21 kolom ke-23. Langkah ketiga, pilih 15 angka dalam susunan 3 digit (mengapa 15 angka?,,,, karena jumlah satuan percobaan kita ada 15), baik secara vertikal (ke bawah atau ke atas) atau horizontal ke kiri atau ke kanan), misalnya anda tetapkan saja secara vertikal ke bawah.

6 perhatikan angka-angka yang diblok dengan kotak merah berjumlah 15 angka.

7 Perhatikan angka-angka yang saya blok dengan kotak merah berjumlah 15 angka. Tempatkan ke-15 bilangan acak tersebut pada pada tabel berikut :

8 Kemudian berikan peringkat sesuai dari angka bilangan acak yang terkecil hingga terbesar seperti pada tabel berikut :

9 Setelah itu, susun peringkatnya, maka tentukan satuansatuan percobaan dengan peringkat 7, 8, 10, 11, dan 6 ditempatkan sebagai perlakuan A, peringkat 15, 14, 5, 1, dan 4 ditempatkan sebagai perlakuan B, dan peringkat 2, 12, 13, 9, dan 3 ditempatkan sebagai perlakuan C, seperti terlihat pada tabel berikut :

10 LAY OUT PERCOBAAN Buatlah 15 kotak/petak dan beri nomor 1 hingga 15 seperti pada lay out berikut : Kemudian tempatkan perlakuan-perlakuan sesuai dengan pengacakan yang dilakukan tadi seprti pada lay out berikut : Sampai di sini, selesailah tugas Anda dalam melakukan pengacakan.

11 Model Linear Aditif pada RAL Hipotesis H0 : τ1 = τ2 =... = τt = 0 atau tidak ada pengaruh perlakuan terhadap respons yang diamati. H1 : minimal ada satu τi 0, untuk i = 1, 2,,t atau paling sedikit ada sepasang τi yang tidak sama.

12 Tabel Data Pengamatan RAL

13 Analisis Ragam dalam RAL: a) Menghitung Jumlah Kuadrat :

14 Analisis Ragam dalam RAL: b) Menghitung Kuadrat Tengah : derajad bebas (db) perlakuan didapatkan dengan rumus: db perlakuan = (t 1) derajad bebas (db) galat didapatkan dengan rumus: db galat = t(n-1) derajad bebas (db) total didapatkan dengan rumus: db total = (tn-1)

15 Statistik Uji tabel analisis ragam (Anova)

16 Kaidah Keputusan a. Apabila F Hitung F tabel 5%, Terima H0, berarti perlakuan tidak berpengaruh nyata, diberi tanda tn (tidak nyata) atau ns (non significant). b. Apabila F Hitung F Tabel 5% tapi F Tabel 1%, tolak H0 yang berarti perlakuan berpengaruh nyata (diberi tanda *) atau F Hitung F Tabel 1%, tolak H0 yang berarti perlakuan berpengaruh sangat nyata (diberi tanda **)

17 Pustaka 1. Gaspersz, Vincent. Metode Perancangan Percobaan untuk Ilmu-Ilmu Pertanian, Ilmu-Ilmu Teknik, Biologi. Bandung. CV. Armico Sastrosupadi, Adji. Rancangan Percobaan Praktis untuk Bidang Pertanian. Cetakan Pertama. Yogyakarta. Kanisius Gomez.K.A and Gomez. A.A. Statistical Procedures For Agricultural Research. John Wiley & Sons, Inc Hanafiah. K.A. Rancangan Percobaan: teori dan aplikasi. Cetakan ke-5. PT. Raja Grafindo Persada. Jakarta Utara Sastrosupadi, Adji. Rancangan Percobaan Praktis untuk Bidang Pertanian. Cetakan Pertama. Yogyakarta. Kanisius

18 TERIMA KASIH

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) Oleh: Ir. Sri Nurhatika M.P Jurusan Biologi Fakultas MAtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010 TUJUAN RAK DAN FAKTOR YANG PERLU

Lebih terperinci

PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc.

PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc. PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc. PENGUJIAN HIPOTESIS Langkah-langkah pengujian hipotesis: 1) Merumuskan hipotesis 2) Memilih taraf nyata α 3) Menentukan

Lebih terperinci

ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN BUJURSANGKAR YOUDEN DENGAN DATA HILANG

ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN BUJURSANGKAR YOUDEN DENGAN DATA HILANG Vol. 11, No. 2, 93-104, Januari 2015 ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN BUJURSANGKAR YOUDEN DENGAN DATA HILANG ENDY NUR CAHYANTO*, NASRAH SIRAJANG*, M. SALEH AF* dy Nur Cahyanto, ABSTRAK Penelitian ini

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAK-PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG

PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAK-PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAKPETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG Sri Wahyuningsih R 1, Anisa 2, Raupong ABSTRAK Analisis variansi

Lebih terperinci

Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc.

Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc. Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc. Rancangan Acak Lengkap (RAL) RAL merupakan rancangan paling sederhana di antara rancangan-rancangan percobaan baku.

Lebih terperinci

Materi Kuliah. PERANCANGAN PERCOBAAN (PENDAHULAN) Kuliah 1. Materi Kuliah. Materi Kuliah. Pertemuan ke 1 (Pendahuluan Perancangan Percobaan

Materi Kuliah. PERANCANGAN PERCOBAAN (PENDAHULAN) Kuliah 1. Materi Kuliah. Materi Kuliah. Pertemuan ke 1 (Pendahuluan Perancangan Percobaan PERANCANGAN PERCOBAAN (PENDAHULAN) Kuliah 1 Oleh: Dr. Ir. Dirvamena Boer, M.Sc.Agr. 1 Materi Kuliah Pertemuan ke 1 (Pendahuluan Perancangan Percobaan 1. Pengertian percobaan dan perancangan percobaan,

Lebih terperinci

Uji Beda Nyata Terkecil (BNT)

Uji Beda Nyata Terkecil (BNT) Uji Beda Nyata Terkecil (BNT) Oke, kali ini saya akan menjelaskan bagaimana cara menggunakan uji Beda Nyata Terkecil atau sering disebut uji BNT. Seperti pada uji BNJ, Uji BNT sebenarnya juga sangat simpel.

Lebih terperinci

BAHAN DAN METODE PENELITIAN. diperoleh dari sawah dengan spesies Pomacea canaliculata Lamarck. Keong mas

BAHAN DAN METODE PENELITIAN. diperoleh dari sawah dengan spesies Pomacea canaliculata Lamarck. Keong mas III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek dan Bahan Penelitian 3.1.1 Keong Mas Keong mas yang digunakan dalam penelitian adalah keong mas yang diperoleh dari sawah dengan spesies Pomacea canaliculata Lamarck.

Lebih terperinci

Kata Kunci: Rancangan Acak Kelompok Tidak Lengkap Seimbang, Uji Nonparametrik, uji Durbin-Skillings-Mack. 1. Pendahuluan

Kata Kunci: Rancangan Acak Kelompok Tidak Lengkap Seimbang, Uji Nonparametrik, uji Durbin-Skillings-Mack. 1. Pendahuluan PENGGUNAAN UJI DURBIN-SKILLINGS-MACK PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG Anastasia M. Pagiling 1, Raupong 2, Georgina M Tinungki 3 Program studi Statistika, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas

Lebih terperinci

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH PERANCANGAN PERCOBAAN (AGT6328) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GANJIL (SMT V)

SILABUS DAN SAP MATA KULIAH PERANCANGAN PERCOBAAN (AGT6328) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GANJIL (SMT V) 1 SILABUS DAN SAP MATA KULIAH PERANCANGAN PERCOBAAN (AGT6328) BOBOT: 3 (2/1) SKS SIFAT: WAJIB SEMESTER GANJIL (SMT V) PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HALU OLEO TAHUN AJARAN 2014/2015

Lebih terperinci

ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER

ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER Siswanto 1, Raupong 2, Annisa 3 ABSTRAK Dalam statistik, melakukan suatu percobaan adalah salah satu cara untuk mendapatkan

Lebih terperinci

ANALISIS POLINOMIAL ORTOGONAL BERDERAJAT TIGA PADA RANCANGAN ACAK LENGKAP

ANALISIS POLINOMIAL ORTOGONAL BERDERAJAT TIGA PADA RANCANGAN ACAK LENGKAP ANALISIS POLINOMIAL ORTOGONAL BERDERAJAT TIGA PADA RANCANGAN ACAK LENGKAP Muhammad Nursalam B 1, Anisa 2, Nasrah Sirajang 3 Program studi Statistika, Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Hasanuddin Muhammad.nursalam.b@gmail.com

Lebih terperinci

PERCOBAAN FAKTOR TUNGGAL RANCANGAN TERACAK LENGKAP

PERCOBAAN FAKTOR TUNGGAL RANCANGAN TERACAK LENGKAP MATERI III STK PERANCANGAN PERCOBAAN PERCOBAAN FAKTOR TUNGGAL RANCANGAN TERACAK LENGKAP Pendahuluan Karantina tumbuhan ingin mengetahui pengaruh Fumigan Methyl Bromide (CH 3 Br) terhadap daya tumbuh benih

Lebih terperinci

Acak Kelompok Lengkap (Randomized Block Design) Arum H. Primandari, M.Sc.

Acak Kelompok Lengkap (Randomized Block Design) Arum H. Primandari, M.Sc. Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Kelompok Lengkap (Randomized Block Design) Arum H. Primandari, M.Sc. Latar belakang Rancangan Acak kelompok adalah suatu rancangan acak yang dilakukan dengan mengelompokkan

Lebih terperinci

SAP DAN SILABI RANCANGAN PERCOBAAN PROGRAM STUDI TEKNOLOGI PANGAN UNIVERSITAS PASUNDAN

SAP DAN SILABI RANCANGAN PERCOBAAN PROGRAM STUDI TEKNOLOGI PANGAN UNIVERSITAS PASUNDAN SAP DAN SILABI RANCANGAN PERCOBAAN PROGRAM STUDI TEKNOLOGI PANGAN UNIVERSITAS PASUNDAN KATA PENGANTAR Satuan acara perkuliahan (SAP) atau garis besar program pembelajaran (GBPP)merupakan panduan bagi dosen

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Rancangan petak teralur (strip plot design) merupakan susunan petak-petak (plotplot)

TINJAUAN PUSTAKA. Rancangan petak teralur (strip plot design) merupakan susunan petak-petak (plotplot) II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Rancangan Petak Teralur Rancangan petak teralur (strip plot design) merupakan susunan petak-petak (plotplot) sebagai satuan percobaan yang terdiri dari plot baris untuk perlakuan

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Fakultas/Prodi Mata Kuliah/Kode : MIPA/Statistika Semester / SKS : Genap/ 3(2-2) Deskripsi Mata Kuliah Standar Kompetensi Mata Kuliah Prasyarat : Pe Percobaan/STK222 Pe Percobaan : Mata kuliah pe membahas

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN RANCANGAN CROSSOVER TIGA PERIODE DENGAN DUA PERLAKUAN DUA PERLAKUAN. Disusun Oleh: Diasnita Putri Larasati Ayunda

BAB I PENDAHULUAN RANCANGAN CROSSOVER TIGA PERIODE DENGAN DUA PERLAKUAN DUA PERLAKUAN. Disusun Oleh: Diasnita Putri Larasati Ayunda RANCANGAN CROSSOVER TIGA PERIODE DENGAN DUA PERLAKUAN SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan guna Memperoleh

Lebih terperinci

GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO

GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO 1 GARIS BESAR PROGRAM PEMBELAJARAN (GBPP) UNIVERSITAS DIPONEGORO SPMI- UNDIP GBPP 10.04.03 209 Revisi ke Tanggal Dikaji Ulang Oleh Dikendalikan Oleh Disetujui Oleh Ketua Jurusan Biologi GPM jurusan Biologi

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 7 ANOVA (1) Metode Pengumpulan Data Metode Percobaan Memiliki keleluasaan untuk melakukan pengawasaan terhadap sumber-sumber keragaman data Dapat menciptakan jenis

Lebih terperinci

Pembauran (Confounding) Pada Percobaan Faktorial Tiga Taraf

Pembauran (Confounding) Pada Percobaan Faktorial Tiga Taraf Jurnal Gradien Vol 8 No 1 Januari 2012: 763.-774 Pembauran (Confounding) Pada Percobaan Faktorial Tiga Taraf Nur Afandi, Sigit Nugroho dan Pepi Novianti Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN

MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN A. Pendahuluan Bahan Pembelajaran 1 berupa modul ini adalah suatu pengantar dalam perancangan percobaan yang akan dibahas hubungannya dengan sasaran, analisis

Lebih terperinci

Bab V. Rancangan Bujur Sangkar Latin

Bab V. Rancangan Bujur Sangkar Latin Bab V. Rancangan Bujur Sangkar Latin Rancangan yang mengelompokkan perlakuan perlakuannya dlm cara yaitu berdasarkan baris dan kolom. Jumlah ulangan harus sama dengan jumlah perlakuan Merupakan keterbatasan

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Perancangan Percobaan Ade Setiawan 009 Review RAL: Satuan percobaan homogen Keragaman Respons disebabkan pengaruh perlakuan RAK: Satuan percobaan heterogen Keragaman Respons disebabkan pengaruh Perlakuan

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Perancangan Percobaan Pengertian dasar Faktor Taraf Perlakuan (Treatment) Respons Layout Percobaan & Pengacakan Penyusunan Data Analisis Ragam Perbandingan Rataan Pengertian dasar 3 Faktor: Variabel Bebas

Lebih terperinci

Percobaan Rancangan Petak Terbagi dalam RAKL

Percobaan Rancangan Petak Terbagi dalam RAKL Percobaan Rancangan Petak Terbagi dalam RAKL Kuliah 12 Perancangan Percobaan (STK 222) rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Review Kapan rancangan split-plot digunakan? Apakah perbedaan split-plot dibandingkan dengan

Lebih terperinci

PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian

PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian 1 2 PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian MENGAPA PERLU DIRANCANG? Untuk mendapatkan penduga yang tidak berbias Untuk meningkatkan

Lebih terperinci

Transformasi Data & Anlisis Data Hilang

Transformasi Data & Anlisis Data Hilang Transformasi Data & Anlisis Data Hilang Rommy Andhika Laksono Perancangan Percobaan UNSUR DASAR PERCOBAAN : 1. Perlakuan (treatment) 2. Ulangan (replication) 3. Pengaturan atau pembatasan lokal (local

Lebih terperinci

Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design) Arum H. Primandari, M.Sc.

Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design) Arum H. Primandari, M.Sc. Percobaan Satu Faktor: Rancangan Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design) Arum H. Primandari, M.Sc. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL) Pada kondisi-kondisi tertentu, keheterogenan unit percobaan tidak

Lebih terperinci

KERAGAMAN DALAM BLOK PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG DENGAN INTERGRADIEN

KERAGAMAN DALAM BLOK PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG DENGAN INTERGRADIEN KERAGAMAN DALAM BLOK PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIDAK LENGKAP SEIMBANG DENGAN INTERGRADIEN NOVIANTI, V. 1, ANISA 2, DAN SIRAJANG, N. 3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Lebih terperinci

PERANCANGAN PERCOBAAN

PERANCANGAN PERCOBAAN PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 MATERI : 1. PENDAHULUAN 2. RANCANGAN ACAK LENGKAP ( RAL ) 3. RANCANGAN ACAK KELOMPOK ( RAK ) 4. RANCANGAN

Lebih terperinci

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran)

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran) Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 2 (2016), hal 113 118. OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran) Eka Dian Rahmawati,

Lebih terperinci

Pengacakan dan Tata Letak

Pengacakan dan Tata Letak Pengacakan dan Tata Letak 26 Pengacakan dan Tata Letak Pengacakan bisa dengan menggunakan Daftar Angka Acak, Undian, atau dengan perangkat komputer (bisa dilihat kembali pada pembahasan RAL/RAK/RBSL satu

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS ANALISIS PERAGAM UNTUK MENGENDALIKAN GALAT PERCOBAAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN MATERI PERCOBAAN TERNAK BABI

EFEKTIVITAS ANALISIS PERAGAM UNTUK MENGENDALIKAN GALAT PERCOBAAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN MATERI PERCOBAAN TERNAK BABI EFEKTIVITAS ANALISIS PERAGAM UNTUK MENGENDALIKAN GALAT PERCOBAAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN MATERI PERCOBAAN TERNAK BABI (Effectivity of Covariance Analysis to Controlled the Experimental Error

Lebih terperinci

STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN. Teknik Analisis Ragam

STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN. Teknik Analisis Ragam STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN Teknik Analisis Ragam oleh: Delvi Yanti, S.TP, MP PS TEP Fateta Unand 1 Pengolahan Data dengan Rumus 2 Rumus Anova Satu Arah 1. RAL untuk Banyak Ulangan Masing-masing Perlakuan

Lebih terperinci

MENENTUKAN PENGARUH INTERAKSI PERLAKUAN DENGAN METODE POLINOMIAL ORTOGONAL

MENENTUKAN PENGARUH INTERAKSI PERLAKUAN DENGAN METODE POLINOMIAL ORTOGONAL MENENTUKAN PENGARUH INTERAKSI PERLAKUAN DENGAN METODE POLINOMIAL ORTOGONAL E. JULIANTINI Balai Besar Penelitian dan Pengembangan Bioteknologi dan Sumberdaya Genetik Pertanian, Jl. Tentara Pelajar No.,

Lebih terperinci

PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Studi kasus: Cara Mengajar Dosen Jurusan Statistika UNDIP)

PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Studi kasus: Cara Mengajar Dosen Jurusan Statistika UNDIP) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014, Halaman 183-192 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Studi

Lebih terperinci

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137)

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) 10th Meeting Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) by Ledhyane I.H Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa akan dapat menggunakan rangkaian prosedur percobaan dengan menggunakan analisis

Lebih terperinci

Rancangan Blok Terpisah (Split Blok)

Rancangan Blok Terpisah (Split Blok) Rancangan Blok Terpisah (Split Blok) KULIAH 13 PERANCANGAN PERCOBAAN (STK 222) rahmaanisa@apps.ac.id Rancangan Split Blok Kedua faktor merupakan petak utama Pengaruh yang ditekankan adalah pengaruh interaksi

Lebih terperinci

RANCANGAN KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG (Incomplete Block Design)

RANCANGAN KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG (Incomplete Block Design) RANCANGAN KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG (Incomplete Block Design) Pendahuluan Rancangan percobaan seperti RBSL, RAKL, dan juga RAL sering mengalami kendala pada perlakuan dengan jumlah yang besar, karena

Lebih terperinci

PERANCANGAN PERCOBAAN

PERANCANGAN PERCOBAAN PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 PERCOBAAN SATU FAKTOR RANCANGAN ACAK LENGKAP ( R A L ) Percobaan Satu Faktor : Pengaruh Takaran Pupuk

Lebih terperinci

SIMULASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG DAN EFISIENSINYA

SIMULASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG DAN EFISIENSINYA Agusrawati //Paradigma, Vol. 16 No.1, April 2012, hlm. 31-38 SIMULASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG DAN EFISIENSINYA Agusrawati 1) 1) Jurusan Matematika FMIPA Unhalu, Kendari, Sulawesi Tenggara

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada April sampai dengan Juni 2012 di Perum Polda 2

III. METODE PENELITIAN. Penelitian dilaksanakan pada April sampai dengan Juni 2012 di Perum Polda 2 16 III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan pada April sampai dengan Juni 2012 di Perum Polda 2 Gang Mawar no 7 Kelurahan Pinang Jaya, Kecamatan Kemiling, Kota Bandar

Lebih terperinci

OLEH : WIJAYA. FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009

OLEH : WIJAYA.   FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 PERCOBAAN SATU FAKTOR RANCANGAN ACAK LENGKAP ( R A L ) Percobaan Satu

Lebih terperinci

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 14 April Pekan Ke-2, 2006 Nomor Soal:

Solusi Pengayaan Matematika Edisi 14 April Pekan Ke-2, 2006 Nomor Soal: Solusi Pengayaan Matematika Edisi 4 April Pekan Ke-, 006 Nomor Soal: 3-40 3. Manakah yang paling besar di antara bilangan-bilangan 0 9 b, 5 c, 0 d 5, dan 0 e 4 3? A. e B. d C. c D. b E. a Solusi: [E] 5

Lebih terperinci

PADA KERAGAMAN KELOMPOK FAKTORIAL RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP DENGAN ULANGAN

PADA KERAGAMAN KELOMPOK FAKTORIAL RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP DENGAN ULANGAN PERBANDINGAN ANALISIS INTERBLOK DAN INTERGRADIEN PADA KERAGAMAN KELOMPOK FAKTORIAL RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP DENGAN ULANGAN Fadhlul Mubarak Nasution, Anisa, Raupong Program Studi Statistika, FMIPA,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada Februari sampai dengan Mei 2012 di areal

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada Februari sampai dengan Mei 2012 di areal III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada Februari sampai dengan Mei 2012 di areal pembibitan PT. Anugerah Subur Sejahtera, Desa Ulak Bandung Kecamatan Muara Sahung Kabupaten

Lebih terperinci

MATERI II STK 222 PERANCANGAN PERCOBAAN PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN

MATERI II STK 222 PERANCANGAN PERCOBAAN PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN MATERI II STK 222 PERANCANGAN PERCOBAAN PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN Pendahuluan Percobaan? Suatu kegiatan yang dilakukan untuk membangkitkan data yang merupakan respons dari objek/individu/unit

Lebih terperinci

RANCANGAN ACAK LENGKAP DAN UJI PERBANDINGAN. Disusun Oleh : Retno Dwi Andayani SP.,MP

RANCANGAN ACAK LENGKAP DAN UJI PERBANDINGAN. Disusun Oleh : Retno Dwi Andayani SP.,MP RANCANGAN ACAK LENGKAP DAN UJI PERBANDINGAN Disusun Oleh : Retno Dwi Andayani SP.,MP Rancangan BAB 2 JENIS RANCANGAN DAN PENGGUNAANNYA Homogen Heterogen PERBEDAAN LINGKUNGAN HOMOGEN DAN HETEROGEN Homogen

Lebih terperinci

Perhitungan kebutuhan larutan 2,4-D dan GA3. Perlakuan 2,4-D Volume GA3 Volume

Perhitungan kebutuhan larutan 2,4-D dan GA3. Perlakuan 2,4-D Volume GA3 Volume 41 Lampiran 1. Perhitungan larutan Perhitungan kebutuhan larutan 2,4-D dan GA3 Perlakuan 2,4-D Volume GA3 Volume G1 5 ml x 9 bunga 45 5 ml x 9 bunga 45 G2 5 ml x 9 bunga 45 5 ml x 9 bunga 45 G3 5 ml x

Lebih terperinci

1. Kompetisi ISPO diselenggarakan rutin setiap tahun sejak Maka pada 2006, adalah penyelenggaraan yang ke- A) 15 B) 16 C) 17 D) 13

1. Kompetisi ISPO diselenggarakan rutin setiap tahun sejak Maka pada 2006, adalah penyelenggaraan yang ke- A) 15 B) 16 C) 17 D) 13 1. Kompetisi ISPO diselenggarakan rutin setiap tahun sejak 1991. Maka pada 2006, adalah penyelenggaraan yang ke- A) 15 B) 16 C) 17 D) 13 2. A) 0 B) 106 C) 114 D) 126 3. Titik O terletak di tengah bidang

Lebih terperinci

PENERAPAN METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI HASIL PRODUKSI ROTI DI USAHA ROTI MEYZA BAKERY, PADANG SUMATERA BARAT

PENERAPAN METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI HASIL PRODUKSI ROTI DI USAHA ROTI MEYZA BAKERY, PADANG SUMATERA BARAT Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 3 Hal. 122 130 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI HASIL PRODUKSI ROTI DI USAHA ROTI MEYZA BAKERY, PADANG SUMATERA

Lebih terperinci

Rancangan Kelompok Tak Lengkap Seimbang (RKTLS) atau Balanced Incompleted Block Design (BIBD) Arum H. Primandari

Rancangan Kelompok Tak Lengkap Seimbang (RKTLS) atau Balanced Incompleted Block Design (BIBD) Arum H. Primandari Rancangan Kelompok Tak Lengkap Seimbang (RKTLS) atau Balanced Incompleted Block Design (BIBD) Arum H. Primandari Pendahuluan Rancangan percobaan seperti RBSL, RAKL, dan juga RAL sering mengalami kendala

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. bahan tambahan. Bahan utama yaitu daging sapi bagian paha belakang (silverside)

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. bahan tambahan. Bahan utama yaitu daging sapi bagian paha belakang (silverside) III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Bahan dan Peralatan Penelitian 3.1.1 Bahan Penelitian Bahan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari bahan utama dan bahan tambahan. Bahan utama yaitu daging

Lebih terperinci

BAB III MATERI DAN METODE. Penelitian dilaksanakan bulan Desember 2016 Januari Lokasi

BAB III MATERI DAN METODE. Penelitian dilaksanakan bulan Desember 2016 Januari Lokasi 15 BAB III MATERI DAN METODE Penelitian dilaksanakan bulan Desember 2016 Januari 2017. Lokasi pemeliharaan ayam broiler di Peternakan milik Bapak Hadi Desa Sodong Kecamatan Mijen Kota Semarang. Analisis

Lebih terperinci

LAMPIRAN. Lampiran 1. Perhitungan Konsentrasi KMnO 4 a. Konsentrasi 0,1% diperoleh dari : 100 mg KMnO 4 pekat yang dilarutkan ke dalam 100 ml akuades

LAMPIRAN. Lampiran 1. Perhitungan Konsentrasi KMnO 4 a. Konsentrasi 0,1% diperoleh dari : 100 mg KMnO 4 pekat yang dilarutkan ke dalam 100 ml akuades 55 LAMPIRAN Lampiran 1. Perhitungan Konsentrasi KMnO 4 a. Konsentrasi 0,1% diperoleh dari : 100 mg KMnO 4 pekat yang dilarutkan ke dalam 100 ml akuades 100 mg/100 ml = 0,1 g/100 ml Jadi, 0,1 g/100 ml x

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. tambahan. Bahan utama berupa daging sapi bagian sampil (chuck) dari sapi

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. tambahan. Bahan utama berupa daging sapi bagian sampil (chuck) dari sapi III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Bahan dan Peralatan Penelitian 3.1.1 Bahan Penelitian Bahan yang digunakan dalam penelitian terdiri dari bahan utama dan bahan tambahan. Bahan utama berupa daging sapi

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Perancangan Percobaan Rancangan lingkungan: Rancangan Acak Lengkap (RAL), (RAK) dan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL), Lattice. Ade Setiawan 009 RAL Ade Setiawan 009 Latar Belakang RAK 3 Perlakuan Sama

Lebih terperinci

BAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR

BAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR BAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR Sebagaimana telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Metode Rancangan Acak Lengkap (RAL) umumnya dipakai pada kondisi lingkungan yang homogen diantaranya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Kerangka Teori.1.1 Konsep Dasar Rekayasa Piranti Lunak.1.1.1 Pengertian Rekayasa Piranti Lunak Pengertian rekayasa piranti lunak pertama kali diperkenalkan oleh Fritz Bauer pada suatu

Lebih terperinci

ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG

ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor, Tahun 206, Halaman 53-62 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG Nariswari

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA Tanggal Penyusunan 29/01/2016 Tanggal revisi - Kode dan Nama MK KA064326 Perancangan Percobaan SKS dan Semester SKS 3 Semester

Lebih terperinci

PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN KATA PENGANTAR

PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN KATA PENGANTAR PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN 2012-2013 1 KATA PENGANTAR Buku ini dibuat untuk membantu mahasiswa dalam mempelajari, melilih dan melakukan prosedur analisis data berdasarkan rancangan percobaan yang telah

Lebih terperinci

ANALISIS RAGAM SKOR KOMPONEN UTAMA PADA PERCOBAAN RESPONS-GANDA. Bahriddin Abapihi 1)

ANALISIS RAGAM SKOR KOMPONEN UTAMA PADA PERCOBAAN RESPONS-GANDA. Bahriddin Abapihi 1) Bahriddin Abapihi//Paradigma, Vol.15 No.1 Pebruari 2011 hlm.11 18 11 ANALISIS RAGAM SKOR KOMPONEN UTAMA PADA PERCOBAAN RESPONS-GANDA Bahriddin Abapihi 1) 1) Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Haluoleo,

Lebih terperinci

Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk:

Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk: PENDAHULUAN Program Percobaan Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk: Inferensia tentang parameter populasi Membuat keputusan tentang

Lebih terperinci

PENGGUNAAN POLINOMIAL UNTUK STREAM KEY GENERATOR PADA ALGORITMA STREAM CIPHERS BERBASIS FEEDBACK SHIFT REGISTER

PENGGUNAAN POLINOMIAL UNTUK STREAM KEY GENERATOR PADA ALGORITMA STREAM CIPHERS BERBASIS FEEDBACK SHIFT REGISTER PENGGUNAAN POLINOMIAL UNTUK STREAM KEY GENERATOR PADA ALGORITMA STREAM CIPHERS BERBASIS FEEDBACK SHIFT REGISTER Arga Dhahana Pramudianto 1, Rino 2 1,2 Sekolah Tinggi Sandi Negara arga.daywalker@gmail.com,

Lebih terperinci

Apa perancangan percobaan itu?

Apa perancangan percobaan itu? PRINSIP DASAR RANCANGAN PERCOBAAN Diyan Herdiyantoro, SP., MSi. Laboratorium Biologi Tanah Jurusan Ilmu Tanah Fakultas Pertanian Universitas Padjadjaran 2013 Apa perancangan percobaan itu? Percobaan pada

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 17 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di laboratorium Politeknik Kesehatan Palembang Jurusan Gizi, pada tanggal 25 Agustus sampai 3 September 2014. B. Jenis Penelitian

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Pendekatan regresi polinomial orthogonal dapat

Lebih terperinci

INVARIAN DAN MONOVARIAN

INVARIAN DAN MONOVARIAN 1 olimpiadematematika.wordpress.com INVARIAN DAN MONOVARIAN Invarian adalah sebuah prinsip yang sangat berguna dalam pemecahan berbagai masalah. Secara harafiah, arti dari invarian adalah tidak berubah

Lebih terperinci

1. Sebuah bangun pejal terbuat dari dua kubus bersisi 1 dan 3 meter. Berapa luas bangun tersebut dalam m 2? A) 56 B) 58 C) 59 D) 60

1. Sebuah bangun pejal terbuat dari dua kubus bersisi 1 dan 3 meter. Berapa luas bangun tersebut dalam m 2? A) 56 B) 58 C) 59 D) 60 1. Sebuah bangun pejal terbuat dari dua kubus bersisi 1 dan 3 meter. Berapa luas bangun tersebut dalam m 2? A) 56 B) 58 C) 59 D) 60 2. Sebuah botol dengan volume liter, diisi air hingga volumenya. Berapa

Lebih terperinci

Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari ranc

Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari ranc Kuswanto, 2012 Materi Persyaratan analisis regresi dari rancangan percobaan Penentuan model regresi dengan ortogonal polinomial Dari rancangan acak lengkap Dari rancangan acak kelompok Apabila ulangan/blok

Lebih terperinci

Kuswanto-2012 Macam Mating Design Mating Design I 2 faktor, nested (tersarang) Mating Design II 2 faktor, faktorial Mating Design III ull faktorial Mixed ull nested Dialel Mating !! " " #! Apakah nested

Lebih terperinci

ANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG

ANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG Vol. 14, No. 2, 114-120, Januari 2018 ANALISIS KOVARIANSI RANCANGAN PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) DENGAN DATA HILANG YULIANA.DEWI PURI 1,NASRAH,S 2 DAN,NURTITI,S 3 Abstrak Pada skripsi

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Perancangan Percobaan Ade Setiawan 009 Faktorial Faktor Pengertian dasar Faktor Taraf Perlakuan (Treatment) Respons Layout Percobaan & Pengacakan Penyusunan Data Analisis Ragam Perbandingan Rataan Ade

Lebih terperinci

SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2009 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2010

SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2009 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2010 Dapatkan soal-soal lainnya di http://forum.pelatihan-osn.com SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT PROVINSI 2009 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 2010 Waktu : 210 Menit DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT

Lebih terperinci

Sekayu. Prabumulih. Muarainim. Baturaja

Sekayu. Prabumulih. Muarainim. Baturaja 07 Tujuan Pembelajaran Setelah belajar bab ini, siswa dapat: Menggambar letak benda pada denah. Mengenal Koordinat posisi suatu benda. Menentukan posisi titik dalam sistem koordinat kartesius. Sumatera

Lebih terperinci

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PENCACAHAN

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PENCACAHAN SOAL-JAWAB MATEMATIKA PENCACAHAN Soal 1 Tersedia angka-angka 1, 2, 3, 7, 8, 9. a) Dari angka-angka tersebut disusun bilangan terdiri dari tiga angka berbeda. Berapa banyaknya bilangan yang dapat disusun?

Lebih terperinci

Penerapan Logika dan Peluang dalam Permainan Minesweeper

Penerapan Logika dan Peluang dalam Permainan Minesweeper Penerapan Logika dan Peluang dalam Permainan Minesweeper Kharis Isriyanto 13514064 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

MODUL MATA PELAJARAN MATEMATIKA

MODUL MATA PELAJARAN MATEMATIKA KERJASAMA DINAS PENDIDIKAN KOTA SURABAYA DENGAN FAKULTAS MIPA UNIVERSITAS NEGERI SURABAYA MODUL MATA PELAJARAN MATEMATIKA Bilangan dan Aljabar untuk kegiatan PELATIHAN PENINGKATAN MUTU GURU DINAS PENDIDIKAN

Lebih terperinci

MODEL SPASIAL BAYES DALAM PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PEUBAH RESPON BINER

MODEL SPASIAL BAYES DALAM PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PEUBAH RESPON BINER MODEL SPASIAL BAYES DALAM PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PEUBAH RESPON BINER Etis Sunandi 1), Khairil A Notodiputro 2), Anik Djuraidah 2) 1) Jurusan Matematika FMIPA Universitas Bengkulu 2) Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN : JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No., 19-150, Desember 001, ISSN : 1410-8518 ANALISIS RAGAM MULTIVARIAT UNTUK RANCANGAN ACAK LENGKAP DENGAN PENGAMATAN BERULANG Tatik Widiharih Jurusan Matematika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 33 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Tempat untuk proses penanaman, pengamatan dan pengolahan penelitian ini dilakukan di Laboratorium Biologi UIN Raden Fatah Palembang dan Waktunya

Lebih terperinci

KEMENTRIAN RISET, TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS HALUOLEO, KENDARI Kampus Baru Bumi Tridharma, Andounohu - Kendari

KEMENTRIAN RISET, TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS HALUOLEO, KENDARI Kampus Baru Bumi Tridharma, Andounohu - Kendari KEMENTRIAN RISET, TEKNOLOGI DAN PENDIDIKAN TINGGI FAKULTAS PERTANIAN, UNIVERSITAS HALUOLEO, KENDARI Kampus Baru Bumi Tridharma, Andounohu - Kendari UJIAN AKHIR SEMESTER Semester Ganil Tahun Akademik 2015/2016

Lebih terperinci

PEMERIKSAAN ASUMSI ANALISIS RAGAM DEWI NURHASANAH

PEMERIKSAAN ASUMSI ANALISIS RAGAM DEWI NURHASANAH PEMERIKSAAN ASUMSI ANALISIS RAGAM DEWI NURHASANAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 ABSTRAK DEWI NURHASANAH. Pemeriksaan asumsi analisis

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. 1. Litter Broiler sebanyak 35 kilogram, diperoleh dari CV. ISMAYA PS. Kecamatan Ibun Kabupaten Bandung.

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. 1. Litter Broiler sebanyak 35 kilogram, diperoleh dari CV. ISMAYA PS. Kecamatan Ibun Kabupaten Bandung. 17 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 3.1 Bahan dan Alat Penelitian 3.1.1 Bahan Penelitian 1. Litter Broiler sebanyak 35 kilogram, diperoleh dari CV. ISMAYA PS Kecamatan Ibun Kabupaten Bandung. 2. Jerami

Lebih terperinci

II. PERCOBAAN NON FAKTORIAL

II. PERCOBAAN NON FAKTORIAL II. PERCOBAAN NON FAKTORIAL A. Rancangan Acak Lengkap (RAL) 1. Rancangan Acak Lengkap (Completely Randomized Design) termasuk rancangan faktor tunggal (hanya terdiri dari satu faktor) merupakan rancangan

Lebih terperinci

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Pengantar Rancob Kode/sks : MAS 4122/3 Semester : III Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS 4221

Lebih terperinci

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN

KOMBINATORIKA. (Latihan Soal) Kus Prihantoso Krisnawan. August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN KOMBINATORIKA (Latihan Soal) Kus Prihantoso August 30, 2012 PEMBINAAN OLIMPIADE MATEMATIKA SMA 1 KALASAN Teori Faktorial Teori Faktorial n! = n (n 1) (n 2) (n 3) 2 1 0! = 1 Teori Faktorial n! = n (n 1)

Lebih terperinci

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. dari kawasan Universitas Padjadjaran sebanyak 100 kg bahan kering dan untuk

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. dari kawasan Universitas Padjadjaran sebanyak 100 kg bahan kering dan untuk 16 III BAHAN DAN METODE PENELITIAN 2.1 Bahan Penelitian 2.1.1 Rumput Brachiaria humidicola Rumput Brachiaria humidicola yang digunakan pada penelitian ini didapat dari kawasan Universitas Padjadjaran sebanyak

Lebih terperinci

Bab II. Rancangan Acak Lengkap (RAL) Completed randomized design (CRD)

Bab II. Rancangan Acak Lengkap (RAL) Completed randomized design (CRD) Bab II. Rancangan Acak Lengkap (RAL) Completed randomized design (CRD) Rancangan yang paling sederhana Paling murah Pelaksanaan percobaan paling mudah Keabsahan kesimpulan paling rendah Untuk bahan atau

Lebih terperinci

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai analisis statistika. Distribusi normal baku adalah distribusi

Lebih terperinci

PENGGUNAAN UJI MULTIVARIAT FRIEDMAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP

PENGGUNAAN UJI MULTIVARIAT FRIEDMAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP PENGGUNAAN UJI MULTIVARIAT FRIEDMAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP Ariyani 1, Raupong, Annisa 3 ABSTRAK Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) merupakan salah satu bentuk rancangan lingkungan dimana

Lebih terperinci

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA SILABUS STATISTIK

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA SILABUS STATISTIK No.: SIL/TBB/TKF203/53 Revisi : 00 Tgl. 1 April 2008 Hal 1 dari 6 MATAKULIAH KODE MATAKULIAH SEMESTER PROGRAM STUDI DOSEN PENGAMPU : STATISTIK : TKF 203 (2 SKS TEORI) : GASAL/GENAP : PENDIDIKAN TEKNIK

Lebih terperinci

ANALISIS KOVARIANS PADA RANCANGAN BUJURSANGKAR HYPER GRAECO LATIN

ANALISIS KOVARIANS PADA RANCANGAN BUJURSANGKAR HYPER GRAECO LATIN ANALISIS KOVARIANS PADA RANCANGAN BUJURSANGKAR HYPER GRAECO LATIN SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian persyaratan

Lebih terperinci

III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini berupa ovarium domba lokal umur <1 tahun 3 tahun

III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini berupa ovarium domba lokal umur <1 tahun 3 tahun 14 III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Bahan Penelitian 3.1.1 Objek Penelitian Objek penelitian ini berupa ovarium domba lokal umur

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. menyelesaikan permasalahan yang direpresntasikan oleh Payoff Matrix. II. LANDASAN TEORI

I. PENDAHULUAN. menyelesaikan permasalahan yang direpresntasikan oleh Payoff Matrix. II. LANDASAN TEORI Penerapan Payoff Matrix dalam Game Theory Luthfi Kurniawan 13514102 1 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

ANALISIS RAGAM MULTIVARIAT UNTUK RANCANGAN ACAK LENGKAP DENGAN PENGAMATAN BERULANG. Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP.

ANALISIS RAGAM MULTIVARIAT UNTUK RANCANGAN ACAK LENGKAP DENGAN PENGAMATAN BERULANG. Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP. ANALISIS RAGAM MULTIVARIAT UNTUK RANCANGAN ACAK LENGKAP DENGAN PENGAMATAN BERULANG Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Rancangan satu faktor dengan satuan percobaan yang dipergunakan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dengan upaya kontrol yang ketat terhadap faktor-faktor luar, serta melibatkan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. dengan upaya kontrol yang ketat terhadap faktor-faktor luar, serta melibatkan 31 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen, yaitu penelitian yang didalamnya melibatkan manipulasi terhadap kondisi subjek yang diteliti, disertai

Lebih terperinci