Desain Tersarang dan Split Plot
|
|
- Widyawati Cahyadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Desain Tersarang dan Split Plot A. Desain Tersarang Dua Tahap Di dalam suatu eksperimen multifaktor, taraf-taraf suatu faktor (misal faktor B) bersifat sebangun tapi tidak serupa untuk taraf yang berbeda dari faktor yang lainnya (misalnya faktor A). Susunan seperti itu disebut dengan desain tersarang atau berhierarki, dengan taraf faktor B bersarang dibawah faktor A. Sebagai contoh, pertimbangkan bahwa suatu perusahaan membeli bahan bakunya dari tiga pemasok yang berbeda. Perusahaan berkeinginan untuk menentukan jika kemurnian bahan baku dari masing-masing penyalur adalah sama. Ada empat batch dari bahan baku yang tersedia dari masing-masing penyalur, dan tiga penentuan kemurnian diambil dari masing-masing batch. Situasi seperti ini dilukiskan si dalam gambar berikut. Pemasok Batch 4 4 { { Pemasok Batch 4 Pengamatan { Desain ini merupakan desain tersarang dua tahap, dengan batch-batch bersarang pada para penyalur. Tentu saja akan muncul pertanyaan mengapa desain ini bukan suatu eksperimen percobaan faktorial. Jika desain ini dipandang sebaia desain, haruslah batch akan selalu mengacu pada batch yang sama, batch akan selalu mengacu pada batch yang sama, dan seterusnya. Hal ini dijelaskan bukan kasus yang
2 demikian karena batch-batch dari masing-masing penyalur bersifat unik untuk penyalur tertentu. Yaitu batch dari penyalur tidak memiliki koneksi dengan batch dar penyalur lainnya, batch dari penyalur tidak memiliki koneksi dengan batch dari penyalur lainnya, dan sebagainnya. Untuk menekankan bahwa batch-batch dari masing-masing penyalur bersifat batch-batch berbeda, kita boleh memberi nomor batch seperti,,, dan 4 dari penyalur ; 5, 6, 7, dan 8 dari penyalur ; dan 9, 0,, dan dari penyalur, seperti yang ditunjuk di dalam gambar berikut, Supplier Batch Analisis Variansi Model statistik untuk desain tersarang dua tahap adalah : { Dalam hal ini terdapat a taraf faktor A, b taraf faktor B yang tersarang pada masing-masing taraf A, dan n ulangan. Indeks menunjukkan bahwa taraf ke-j dari faktor B tersarang pada taraf ke-i faktor A. Tentu saja ulangan tersarang pada kombinasi faktor A dan B; diberi indeks. Desain ini dissebut desain tersarang seimbang, karena terdapat banyaknnya taraf yang sama dari B dalam masing-masing taraf A dan banyaknya ulangan juga sama. Tampak bahwa tidak terdapat interaksi antara A dan B. Untuk keperluan analisis variansi seperti biasa dilakukan dengan mempartisi jumlah kuadrat total terkoreksi. Jumlah kuadrat total adalah ( ) [ ( ) ( )] Jika bagian kanan diselesaikan akan menghasilkan : ( ) ( ) ( )
3 dengan aturan derajat kebebasan jumlah kuadrat akan diperoleh : [ ] Hasil perhitungan jumlah kuadrat diringkas ke dalam tabel analisis variansi berikut : Tabel Anava untuk Desain Tersarang Dua Tahap Sumber Variansi JK Db KT A JKA a- KTA=JKA/dbA B dalam A JKB(A) (b-) KTB(A)/dbB(A) Kekeliruan JKE ab(n-) KTE/dbE Total JKT abn- Untuk menentukan statistik uji dapat berpedoman pada E(KT) yang terdapat pada Tabel berikut : Tabel E(KT) Desain Tersarang untuk Model Tetap, Acak, dan campuran E(KT) A Tetap, B Tetap A Tetap, B Acak A Acak, B Acak E(KTA) E(KTB(A)) E(KTE)
4 Oleh karena itu, pada model tetap hipotesis diuji oleh. diuji oleh Untuk model A tetap, B acak diuji oleh. diuji oleh statistik, dan model acak diuji oleh, dan diuji oleh statistik. Contoh : Pertimbangkan bahwa sebuah perusahaan membeli bahan baku di dalam batch-batch dari tiga penyalur yang berbeda. Kemurnian dari bahan baku ini sangan bervariasi, yang menyebabkan permasalahan di dalam memprodeksi prodek. Kita ingin menentukan jika variabilitas di dalam kemurnian adalah bisa dihubungkan dengan perbedaan-perbedaan antara para penyalur/ pemasok. Empat batch dari bahan baku terpilih secara acak masing-masing penyalur, dan tiga kemurnian diukur di masingmasing kelompok. Ini merupakan suatu rancangan tersarang dua tahap. Jumlah kuadrat dihitung sebagai berikut : [ ] Tabel Data Kemurnian yang Dikode untuk contoh di atas adalah ( Pemasok Pemasok Pemasok Batch
5 Total Batch Total Pemasok Dalam hal ini pemasok bersifat tetap dan batch-batch bersifat acak, sehingga ekspektasi kuadrat tengah diperoleh dari kolom bagian tengah Tabel Anava untuk desain tersarang dua tahap, disajikan kembali di Tabel analisis variansi untuk contoh. Dari pengujian berdasarkan nilai-nilai P, kita akan menyimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang penting pada kemurnian karena para pemasok, tetapi kemurnian batchbatch dari bahan baku dari penyalur yang sama berbeda secara nyata. Tabel Analisis Variansi untuk Contoh Sumber Variansi JK dh KT EKT Pemasok Batch dalam Pemasok Kekeliruan Total Analsis Sisaan Analisis sisaan dibangun dalam rangka memeriksa keberlakuan ansumsi. Untuk desain tersarang dua tahap, kekeliruan adalah : 5
6 B. Desain Terserang Tiga Tahap Dalam hal ini terdapat tiga buah factor A, B, dan C dimana B terserang di dalam A dan C terserang di dalam B, digambarkan dalam skema pengamatan berikut. A B C { } { } Model untuk desain terserang tiga tahap adalah: { } Sumber Variasi JK Db KT A ( ) A (dalam A) C (dalam B) Kekeliruan ( ( ) ) 6
7 Total ( ) Statistik pengujian sangat bergantung pada jenis efeknya, EKT untuk A tetap, B tetap dan C acak adalah : Tabel Ekspektasi Kuadrat Tengah Untuk Desain Tersarang Tiga Tahap dengan A Tetap, B Tetap, dan C Acak F F R R Faktor a b c l EKT i j k n 0 b c n 0 c n n C. Desain Terserang Faktorial Dalam hal ini desain faktorial dan terserang terjadi secara bersamaan, misalkan terdapat tiga buah faktor A, B, dan C. Faktor A dan B membentuk suatu desain faktorial,kemudian faktor C terserang di dalam sel A dan B. Untuk lebih jelasnya lihat contoh berikut: Contoh : Seorang insinyur sedang mempelajari penyisipan komponen komponen elektronik di papan sirkuit untuk memperbaiki kecepatan dari operasi perakitan. Ia sudah merancang tiga peralatan perakitan dan dua tata letak tempat kerja. Operator diwajibkan untuk melaksanakan perakitan, dan diputuskan untuk secara acak memilih empat operator untuk masing masing kombinasi tata letak dan peralatan. Hal ini 7
8 dilakukan, karena tempat kerja berada di lokasi yang berbeda, sehingga sulit untuk menggunakan empat operator yang sama pada masing masing tata letak. Oleh karena itu, empat operator yang dipilih untuk tata letak satu bersifat individu yang berbeda dari empat oprator yang dipilih untuk tata letak. Karena hanya ada tiga peralatan dan dua tata letak, dan operator dipilih secara acak, maka akan terbentuk suatu model campuran. Waktu perakitan diukur dalam hitungan detik. Di dalam eksperimen ini, operator erserang di dalam tingkat tata letak, sedangkan peralatan dan tata letak diatur di suatu yang faktorial. Jadi; dengan demikian desain ini menggabungkan faktorial dan yang terserang dengan model statistik. { } Tabel Data Hasil Eksperimen untuk Desain Faktorial Tersarang Tata Letak Tata Letak Operator 4 4 Peralatan Peralatan Peralatan Total operator Total Tt, tk, 69 6 Sedangkan EKT nya dapat diperoleh sebagai berikut : 8
9 Tabel EKT untuk contoh F F R R Faktor 4 EKT i j k l Tampak bahwa peralatan perakitan bersifat penting dan operator di dalam tata letak juga berbeda secara nyata. Selanjutnya terdapat suatu interaksi antara perlatan dan operator di dalam tata letak, menunjukkan bahwa dari peralatan yang berbeda tidaklah sama untuk semua operator. Tata letak tempat kerja kelihatannya memiliki pengaruh yang kecil pada perakitan waktu. Oleh karena itu, untuk memperkecil waktu perakitan, kita perlu berkonsentrasi pada peralatan jenis dan. Tabel Anova untuk Contoh Sumber Variansi JK db KT Peralatan (A) Tata Letak (B) Operator (dalam Tata Letak), C(B) 7.9` <0.0 9
10 AB AC(B) Kekeliruan Total D. Desain Split Plot Dalam beberapa eksperimen factorial multifactor dimungkinkan kita bisa tidak mampu mengacak secara lengkap dari urutan pengerjaan. Hal ini menghasilkan suatu desain faktorial umum yang disebut split-plot (petak terbagi). Sebagai suatu contoh, perhatikan pada suatu pabrik pembuat kertas yang tertarik akan tiga metode pembuatan bubur kayu yang berbada dan empat temperature pemasukan yang berbeda untuk bubur kayu dan diinginkan untuk mempelajari pengaruh dan factor ini terhadap kekuatan tarik kertas. Masing-masing ulangan dari suatu percobaan factorial memerlukan pengamatan, dan peneliti memutuskan untuk menjalankan tiga ulangan. Di dalam pelaksanaan eksperimen, peneliti hanya mampu membuat pengerjaan per hari, sehingga peneliti memutuskan untuk menjalankan ssatu ulangan pada satu hari, sehingga diperlukan waktu tiga hari dan mempertimbangkan hari atau ulangan sebagai blok-blok. Dalam satu hari peneliti melakukan eksperimen sebagai berikut. Suatu batch dari bubur kayu dihasilkaqn oleh salah satu dari tiga metode yang ditelaah. Lalu batch ini dibagi menjadi empat sampel, dan masing-masing contoh dimasukkan dalam satu dari empat temperature yang dipilih. Lalu suatu batch yang kedua dari bubur kayu dibuat dengan metode yang lain dari ketiga metode yang ada. Batch kedua ini dibagi juga menjadi empat sampel yang diuji di empat temperature. Proses itu kemudian diulangi menggunakan suatu batch dari bubur kayu yang dihasilkan oleh metode yang ketiga. Data itu ditunjukkan di Tabel data eksperimen tersarang factorial. Pada awalnya, memungkinkan kita untuk mengganggap hal ini sebagai percobaan factorial dengan tiga taraf metode persiapan (factor A) dan empat tingkat temperature (per B) dalam suatu blok acak. Jika kasus diterapkan, percobaan di dalam 0
11 masing-masing ulangan atau blok harus diacak dengan lengkap. Yaitu, di dalam suatu blok, kita perlu secara acak memilih suatu kombinasi perlakuan (suatu metode persiapan dan suatu temperature) dan memperoleh suatu pengamatan, lalu kita perlu secara acak memilih kombinasiperawatan lain dan memperoleh suatu pengamatan yang kedua, dan seterusnya, sampai pengamatan di dalam blok yang telah diambil. Namun demikian, peneliti tidak mengumpulkan data tidak dengan cara seperti ini. Ia menyusun suatu batch dari bubur kayu dan pengamatan diperoleh untuk semua empat temperature. Oleh karena alas an ekonomi tentang penyiapan batch-batch dan ukuran dari batch-batch, cara ini adalah satu-satunya cara yang mungkin untuk dijalankan dalam eksperimen ini. Suatu percobaan faktorian dengan pengacakan lengkap akan memerlukan 6 batch dari bubur kayu, adalah hal yang tak realistis. Desain split-plot hanya memerlukan tiga batch dari bubur kayu per blok (ulangan), jadi semuanya ada 9 batch (tiga metode dalam tiga blok). Jelas bahwa desain split-plot menimbulkan eksperimen yang bersifet efisiensi. Desain yang digunakan di dalam contoh ini adalah desain split-plot. Masingmasing ulangan atau blok dalam desain split-plot dibagi ke dalam tiga bagian yang disebut whole plots, dan metode persiapan disebut whole plot atau perlakuan utama. Masing-masing whole-plot dibagi ke dalam empat bagian yang disebut subplots (atau split-plots) dan satu temperature dikenakan kepada masing-masing. Tempperatur disebut perlakuan subplot perawatan petak kecil. Tabel Data Eksperimen Tersarang Faktorial Metode Pembuatan Bubur Replikasi (Blok) Replikasi (Blok) Replikasi (Blok) Suhu (*F) Model statistic untuk desain splot-plot adalah :
12 i,,..., r ijk i j ( ) ij ( ) jk ijk j,,..., a k,,..., b Dimana τ i, β j, dan (τβ) ij menjelaskan whole plot dan masing-masing berkaitan dengan blok (ulangan), perlakuan utama (Faktor A) dan kekeliruan whole plot (ulangan x A); dan γ k, (τγ) ik, (βγ) jk, dan (τβγ) ijk menjelaskan subplot (Faktor B), anteraksi ulangan (Blok) x B dan AB, dan kekeliruan subplot (Blok x AB). EKT untuk dengan ulangan atau blok acak, perlakuan utama dan perlakuan subplot tetap adalah Tabel EKT untuk Desain Split-Plot r a b R F F R EKT Factor i j k h Whole Plot τ i a b σ + abσ τ β j r 0 b σ + abσ τβ + (τβ) ij 0 b σ + abσ τβ rb a j r γ k r a 0 σ + aσ j τγ ( a)( b) k Subplot (τγ) ik a 0 σ + aσ τγ (βγ) jk r 0 0 σ + aσ τβγ (τβγ) ijk 0 0 σ + aσ τβγ ijk σ (not estimable) Sedangkan analisis variansinya adalah :
13 Tabel Analisis Variansi untuk Desain Split-Plot Source of Variation Sum of squares degrees of freedom Mean square F 0 Value Replicates (or bloks) Preparation method (A) Whole plot error replicates (or bloks) x A Temperature (B) <0.0 Replicates (or blok) x B AB Subplot error (replicates (or blocks) x AB Total Pada Analisis Variansi untuk Desain Split-Plot tampak bahwa kekeliruan subplot (4.4) lebih kecil daripada whole plot (9.07). ini merupakan kasus biasa dalam desain split-plot karena secara umum subplots homogeny daripada whole plots. Hal ini mengakibatkan dua struktur-struktur kekeliruan yang berbeda untuk eksperimen. Karena perlakuan-perlakuan subplots dibandingkan dengan ketepatan yang lebih besar, akibatnya perlakuan yang menjadi pusat perhatian jika memungkinkan dimasukkan ke dalam subplot-subplot. Beberapa penulis mengususlkan suatu model statistic yang sedikit berbeda degan desain splot-plot yaitu : i,,..., r ijk i j ( ) ij ( ) jk ijk j,,..., a k,,..., b dengan ekspektasi kuadrat tengah :
14 Tabel EKT untuk Desain Split-Plot Model Factor τ i (Ulangan atau Blok) β j (A) EKT ab rb j ab a ab (kekeliruan whole plot) (τβ) ij γ k (B) (βγ) jk (AB) ra ab j r ( ) ( a)( b) jk (kekeliruan subplot) ijk Berdasarkan pada model statistic dan EKT, analisis variansi untuk model ini dapat dibangun. 4
Rancangan Faktorial Factorial Design. By : Ika Damayanti, SSi, MSi
Rancangan Faktorial Factorial Design : Ika Damaanti, i, i Rancangan Faktorial Rancangan faktorial digunakan untuk menelidiki secara bersamaan efek beberapa faktor berlainan. Terdapat efek kombinasi dari
Lebih terperinciTIN309 - Desain Eksperimen Materi #10 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN
Materi #10 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Pendahuluan 2 Disain 2 Faktorial dan 3 Faktorial yang telah dipelajari sebelumnya adalah random desain. Apabila terdapat nuisance factors yaitu suatu faktor yang memberikan
Lebih terperinciSPLIT PLOT DESIGN: DESAIN EKSPERIMEN UNTUK MENGATASI KETERBATASAN RANDOMISASI (STUDI KASUS DI SEBUAH PERUSAHAAN LOGAM) Debora Anne Yang Aysia Program
SPLIT PLOT DESIGN: DESAIN EKSPERIMEN UNTUK MENGATASI KETERBATASAN RANDOMISASI (STUDI KASUS DI SEBUAH PERUSAHAAN LOGAM) Debora Anne Yang Aysia Program Studi Teknik Industri, Universitas Kristen Petra Siwalankerto
Lebih terperinciDESAIN EKSPERIMEN TERSARANG
DESAIN EKSPERIMEN TERSARANG PENDAHULUAN 1-1. Latar Belakang Bab ini memperkenalkan desain eksperimental yaitu desain yang bersarang. Desain ini cukup luas aplikasinya dalam penggunaan industri. Desain
Lebih terperinciPercobaan 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 terperinciTIN309 - Desain Eksperimen Materi #6 Genap 2015/2016 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN
Materi #6 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Desain Latin Squares 2 Digunakan untuk mengontrol atau mengeliminasi dua jenis faktor nuisance. Dibuat jika terdapat 3 faktor, yaitu: 1 faktor percobaan, dan 2 faktor
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 9 ANOVA (3)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 9 ANOVA (3) 9. ANOVA (3) Diagnosis Asumsi dalam Uji Hipotesis 1. bersifat bebas terhadap sesamanya. Nilai harapan dari nol, E 0 3. Ragam homogen, Var 4. Pola sebaran
Lebih terperinciANALISIS PERANCANGAN PERCOBAAN 2 MATERI 3: KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH
ANALISIS PERANCANGAN PERCOBAAN MATERI 3: KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH Pengantar Salah satu komponen penting dalam perancangan percobaan adalah analisis ragam (anova) Komponen utama dalam menyusun
Lebih terperinciPERCOBAAN MENGGUNAKAN SPLIT PLOT DENGAN RANCANGAN DASAR RAK RANCANGAN PERCOBAAN
PERCOBAAN MENGGUNAKAN SPLIT PLOT DENGAN RANCANGAN DASAR RAK RANCANGAN PERCOBAAN Kelompok 11 : Devita Arum S. 12110101015 Saiful Fadillah 12110101027 Wafiyatul Khusna 12110101047 Firstyan Puguh N.C. 12110101051
Lebih terperinciKONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH
ROZA AZIZAH PRIMATIKA, M.Si KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH Pengantar Salah satu komponen penting dalam perancangan percobaan adalah analisis ragam (anova) Komponen utama dalam menyusun analisis ragam
Lebih terperinciRancangan 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 terperinciTWO-STAGE NESTED DESIGN. Dimas Yuwono Wicaksono, ST., MT.
TWO-STAGE NESTED DESIGN Dimas Yuwono Wicaksono, ST., MT. TWO-STAGE NESTED DESIGN Nested design adalah salah satu kasus dari desain multi faktor dimana level dari salah satu faktor (misal : faktor B) serupa
Lebih terperinciStatus Daerah SMA 5, 4, 4, 2, 3 2, 2, 3, 2, 1 PT 4, 3, 3, 2, 2 2, 1, 2, 0, 1
UGAS MODEL LINEAR Dosen: Dr. Purhadi, M.Sc Kasus: Menurut hasil penelitian, terdapat perbedaan ukuran (size) rumah tangga antara pedesaan dan perkotaan. Selain itu, pendidikan ibu turut andil dalam menentukan
Lebih terperinciPercobaan Dua Faktor: Percobaan Faktorial. Arum Handini Primandari, M.Sc.
Percobaan Dua Faktor: Percobaan Faktorial Arum Handini Primandari, M.Sc. Pendahuluan Dalam berbagai bidang penerapan perancangan percobaan diketahui bahwa respon dari individu merupakan akibat dari berbagai
Lebih terperinciBasic Design of Experiment. Dimas Yuwono W., ST., MT.
Basic Design of Experiment Dimas Yuwono W., ST., MT. RANCANGAN PERCOBAAN Desain eksperimen (rancangan percobaan) bertujuan untuk menentukan rencana pelaksanaan eksperimen yang tepat agar dapat memperoleh
Lebih terperinciTwo-Factors Factorial Design
Two-Factors Factorial Design Materi Kuliah Ke-5 & 6 DESAIN EKSPERIMEN Dimas Yuwono Wicaksono, ST., MT. dimas_w@ahoo.com 1 Two-Factors Factorial Design Disain faktorial faktor adalah untuk melihat pengaruh
Lebih terperinciRancangan Petak Terpisah dalam RAL
Rancangan Petak Terpisah dalam RAL KULIAH 11 PERANCANGAN PERCOBAAN (STK222) rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Latar Belakang Sejarah : Rancangan ini awalnya berkembang pada bidang pertanian (Montgomery, 1997;
Lebih terperinciANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (015), hal 379 386. ANALISIS VARIANS TIGA FAKTOR PADA RANCANGAN SPLIT-SPLIT PLOT Silvia Widayanti, Muhlasah Novitasari Mara, Neva Satyahadewi
Lebih terperinciRancangan Petak-petak Terbagi (RPPT)
Rancangan Petak-petak Terbagi (RPPT) Ade Setiawan 009 Rancangan Petak-Petak Terbagi (RPPT/Split-split Plot) merupakan perluasan dari Rancangan Petak Terbagi (RPT). Pada RPT kita hanya melakukan percobaan
Lebih terperinciPengacakan 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 terperinciRancangan Petak Berjalur
Rancangan Petak Berjalur Ade Setiawan 009 Nama lain untuk Rancangan Split-Blok adalah Strip-Plot atau Rancangan Petak-Berjalur (RPB. Rancangan ini sesuai untuk percobaan dua faktor dimana ketepatan pengaruh
Lebih terperinciUtriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 29 November 2012
ANALISIS VARIANSI DWIFAKTOR Utriweni Mukhaiyar BI5106 Analisis Biostatistik 29 November 2012 ANOVA one-way vs two-way 2 Dalam ANOVA one-way ( satu faktor), diperhatikan hanya satu faktor saja yang berpengaruh
Lebih terperinciRancangan Faktorial. Bab Acak Lengkap
Bab 4 Rancangan Faktorial 4.1 Acak Lengkap Pada bab sebelumnya dibahas percobaan dua faktor tanpa ada interaksi (rancangan acak kelompok) dan percobaan dua atau tiga faktor dengan interaksi dimana tiap
Lebih terperinciANALISIS VARIANSI DUA JALAN
ANALISIS VARIANSI DUA JALAN Untuk menguji signifikansi efek DUA variabel bebas terhadap SATU variabel terikat, dan untuk menguji signifikansi INTERAKSI kedua variabel bebas terhadap variabel terikat. Kedua
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH TERAPI GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK FREKUENSI RENDAH TERHADAP KADAR GULA DARAH PADA TIKUS PUTIH (Rattus norvegicus)
TUGAS AKHIR - SS 090302 ANALISIS PENGARUH TERAPI GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK FREKUENSI RENDAH TERHADAP KADAR GULA DARAH PADA TIKUS PUTIH (Rattus norvegicus) Yopie Irawan NRP 1306 030 036 Dosen Pembimbing
Lebih terperinciAnalysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /
Analysis of Variance (ANOVA) 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Kegunaan ANOVA 3 Kontrol investigator 1 atau lebih variabel independen Disebut dgn faktor
Lebih terperinciPERENCANAAN (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 terperinciBab 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 terperinciDESAIN BUJURSANGKAR 6
6 DESAIN BUJURSANGKAR Outline 2 D e s a i n Bujursangkar Desain Bujursangkar Harga JK DBSL Desain Bujursangkar Latin dan variasinya ANAVA DBSL m x m Desain Bujursangkar Graeco-Latin Desain Bujursangkar
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya
PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya Pengujian Hipotesis 3 rata-rata atau lebih Dengan teknik ANOVA (Analisis Varians) Pengujian
Lebih terperinciSTK511 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 terperinciAnalysis of Variance. Bab Percobaan Faktor Tunggal
Bab 3 Analysis of Variance 3.1 Percobaan Faktor Tunggal Misalnya terdapat suatu percobaan untuk menguji kecepatan proses empat jenis komputer yang masing-masing memiliki spesifikasi yang sama, kecuali
Lebih terperinciTIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN
Materi #5 TIN3 DESAIN EKSPERIMEN ANOVA ANOVA pada dasarnya merupakan suatu metode yang menguraikan sumber keragaman (varian) dari suatu perbedaan rata-rata lebih dari dua populasi. Dengan mempergunakan
Lebih terperinciPertemuan Ke-12. Analysis of Varians (anova)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemuan Ke-1 1 Pendahuluan Statistik parametrik yang digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata adalah Uji-t, dan analysis of varians (anova/ anova) digunakan untuk mencari perbedaan
Lebih terperinciPRAKTIKUM 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 terperinciDidonwload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Pada bab sebelumnya telah dibahas rancangan faktorial secara umum, seringkali peneliti berhadapan pada rancangan yang melibatkan sejumlah faktor yang masing-masing faktor hanya terdiri
Lebih terperinciRANCANGAN PERCOBAAN TIGA FAKTOR DENGAN PENGUKURAN BERULANG (THREE FACTOR EXPERIMENTS WITH REPEATED MEASUREMENT) SKRIPSI
RANCANGAN PERCOBAAN TIGA FAKTOR DENGAN PENGUKURAN BERULANG (THREE FACTOR EXPERIMENTS WITH REPEATED MEASUREMENT) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciUJI ANOVA. Imam Gunawan DISTRIBUSI F
UJI ANOVA Imam Gunawan DISTRIBUSI F Ditribusi F memiliki ciri-ciri, yaitu: 1. Nilai F adalah nonnegatif.. Distribusi F merupakan distribusi kontinu. Nilainya mulai dari 0 dan tidak memiliki batas atas.
Lebih terperinciPerancangan 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 terperinciANALISIS DATA TERHADAP MUTU KIMIA ph KEFIR SUSU KACANG TANAH
74 LAMPIRAN 1 ANALISIS DATA TERHADAP MUTU KIMIA ph KEFIR SUSU KACANG TANAH Variasi Bahan Inokulum Ulangan Jumlah Rataan Baku (G) (F) 1 Perlakuan Perlakuan F1 4,4 4,5 8,900 4,450 G1 F 4,5 4,5 9,000 4,500
Lebih terperinciKEMENTRIAN 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 terperinciD E S A I N FA K TO R I A L 2 k A R U M H A N D I N I P R I M A N D A R I
D E S A I N FA K TO R I A L 2 k A R U M H A N D I N I P R I M A N D A R I PENDAHULUAN Desain faktorial digunakan secara luas dalam percobaan yang melibatkan beberapa faktor dimana di dalamnya penting dikaji
Lebih terperinciANALISIS VARIAN -YQ-
ANALISIS VARIAN -YQ- ANALISIS VARIANSI (ANAVA) Menguji kesamaan beberapa (lebih dari dua) rata-rata populasi sekaligus. suatu percobaan/penelitian yang dirancang dengan hanya melibatkan satu faktor dengan
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar, definisi-definisi serta teorema
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar, definisi-definisi serta teorema yang berkaitan dalam hal pendugaan parameter pada model linier campuran ini, yaitu sebagai berikut
Lebih terperinciAnalisis Varian. Statistika Ekonomi. Ir Tito Adi Dewanto
Analisis Varian Statistika Ekonomi Ir Tito Adi Dewanto 1 Uji Anova Anova : menguji rata-rata satu kelompok / lebih melalui satu variabel dependen / lebih berbeda secara signifikan atau tidak. ONE WAY ANOVA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB LANDASAN TEORI.1 Kerangka Teori Statistika.1.1 Perancangan Percobaan Percobaan merupakan suatu bentuk penelitian dimana ingin diketahui respon suatu objek sebagai akibat dari berbagai keadaan yang
Lebih terperinciContoh RAK Faktorial
68 (1) Olah Tanah Pupuk Kelompok (K) Grand Total (A) Organik (B) 1 2 3 AB 1 0 154 151 165 470 10 166 166 160 492 20 177 178 176 531 30 193 189 200 582 2 0 143 147 139 429 10 149 156 171 476 20 160 164
Lebih terperinciLampiran 1. Peta lokasi penelitian
Lampiran 1. Peta lokasi penelitian Lampiran. Alat yang digunakan dalam penelitian Termometer ph meter Hand Refractometer DO meter Timbangan Penggaris DR/890 Colorimeter Botol sampel Lampiran. Rancangan
Lebih terperinciBab 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 terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Pelaksanaan Eksperimen Pelaksanaan eksperimen adalah proses pembuatan paving block yang dilakukan langsung di CV. Riau Jaya Paving. Paving
Lebih terperinciTo test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent
TWO-WAY ANOVA To test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent variables to the dependent variable.
Lebih terperinciPERCOBAAN FAKTORIAL: RANCANGAN ACAK LENGKAP. Arum Handini Primandari
PERCOBAAN FAKTORIAL: RANCANGAN ACAK LENGKAP Arum Handini Primandari PENDAHULUAN Dalam berbagai bidang penerapan perancangan percobaan diketahui bahwa respon dari individu merupakan akibat dari berbagai
Lebih terperinciPENENTUAN KOMBINASI KOMPOSISI PAVING DENGAN MENGGUNAKAN METODE FULL FAKTORIAL DESIGN
82 Dewi : PENENTUAN KOMBINASI KOMPOSISI PAVING DENGAN MENGGUNAKAN. PENENTUAN KOMBINASI KOMPOSISI PAVING DENGAN MENGGUNAKAN METODE FULL FAKTORIAL DESIGN Lydea Trinovinty Dewi 1), Ig. Joko Mulyono 2), Anastasia
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. variabel, yaitu variabel bebas atau variabel pengaruh (independent variable) dan
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Deskripsi Hasil Penelitian Pengujian ini dimaksudkan untuk mengukur hubungan fungsional antara variabel-variabel dalam penelitian. Analisis ini akan membedakan dua
Lebih terperinciRANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN DAN RANCANGAN BUJUR SANGKAR GRAECO - LATIN
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN DAN RANCANGAN BUJUR SANGKAR GRAECO - LATIN JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 007 1. PENDAHULUAN 1 Pada suatu
Lebih terperinciPerancangan 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 terperinciUji Homogenitas Rata-Rata Kasus Anova Dua Arah dengan Metode Cochran Cochran Test for Homogeneity Means in Two Ways ANOVA
Prosiding Statistika ISSN: 6-66 Uji Homogenitas Rata-Rata Kasus Anova Dua Arah dengan Metode Cochran Cochran Test for Homogeneity Means in Two Ways ANOVA Susan Susanti, Siti Sunendiari, Abdul Kudus,, Prodi
Lebih terperinciOutline. Uji rata-rata sesudah ANAVA Kontras Ortogonal Pengujian Rata-rata Sesudah Eksperimen Uji Rentang Newman-Keuls Uji Scheffé
3 AFTER ANAVA Outline A f t e r A N A V A Uji rata-rata sesudah ANAVA Kontras Ortogonal Pengujian Rata-rata Sesudah Eksperimen Uji Rentang Newman-Keuls Uji Scheffé Uji Rata-rata Sesudah Anava 3 Jika pengujian
Lebih terperinciRancangan Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design) Week 5. By : Ika Damayanti, S. Si, M. Si
Rancangan Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design) Week 5 By : Ika Damayanti, S. Si, M. Si Rancangan Bujur Sangkar Latin Dinamakan bujur sangkar latin karena desainnya berbentuk bujur sangkar dan perlakuannya
Lebih terperinciPERCOBAAN 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 terperinciRANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p (Aplikasi dengan Program SPSS)
RANCANGAN FAKTORIAL FRAKSIONAL 2 k-p (Aplikasi dengan Program SPSS) skripsi disajikan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sain Matematika oleh Endah Prasetia Nengrum 4150406539 JURUSAN
Lebih terperinciPERCOBAAN RAK FAKTORIAL DENGAN MENGGUNAKAN R-STUDIO
PERCOBAAN RAK FAKTORIAL DENGAN MENGGUNAKAN R-STUDIO RANCANGAN PERCOBAAN Anggota Kelompok : Wahyu Nikmatus Sholihah 121810101010 Vivie Aisyafi Fatimah 121810101050 Reyka Bella Desvandai 121810101080 Ratna
Lebih terperinciBujur 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 terperinciPERANCANGAN PERCOBAAN
PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 SPLIT PLOT Tepat digunakan pada percobaan faktorial jika pengaruh salah satu faktor sudah bisa diprediksi
Lebih terperinciPERANCANGAN PERCOBAAN
PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 SPLIT PLOT Tepat digunakan pada percobaan faktorial jika pengaruh salah satu faktor sudah bisa diprediksi
Lebih terperinciIII. MATERI DAN METODE
III MATERI DAN METODE 31 Tempat dan Waktu Penelitian ini telah dilaksanakan di Lahan Pertanian Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl HR Subrantas KM15 Panam,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian Agar penelitian yang dilakukan lebih terarah dan sistematis, maka perlu dibuat tahapan-tahapan dari penelitian itu sendiri. Adapun tahapan dalam penelitian
Lebih terperinciTINJAUAN 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 terperinciReka Integra ISSN 2338 : 5081 Jurusan Teknik Industri Itenas l No.02 l Vol. 02 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Oktober 2014
Reka Integra ISSN 2338 : 508 Jurusan Teknik Industri Itenas l No.02 l Vol. 02 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Oktober 204 Penentuan Faktor yang Berpengaruh Secara Signifikan Terhadap Variabel
Lebih terperinciIII. MATERI DAN METODE. Penelitian ini dilaksanakan dilahan percobaan Fakultas Pertanian dan
III. MATERI DAN METODE 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan dilahan percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau selama 4 bulan di mulai dari
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 5: Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Tabel One-Way Analysis of Variance atau dikenal dengan nama, merupakan suatu metode analisis data dari suatu rancangan percobaan, di mana tujuannya adalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Rancangan Percobaan Percobaan didefinisikan sebagai suatu uji coba (trial) atau pengamatan khusus yang dibuat untuk menegaskan atau membuktikan keadaan dari sesuatu yang meragukan,
Lebih terperinciIII BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Penelitian, (3) Prosedur Penelitian, dan (4) Jadwal Penelitian
III BAHAN DAN METODE PENELITIAN Bab ini menguraikan mengenai : (1) Bahan dan Alat Percobaan, (2) Metode Penelitian, (3) Prosedur Penelitian, dan (4) Jadwal Penelitian 3.1 Bahan dan Alat 3.1.1 Bahan - Bahan
Lebih terperinciDESAIN ACAK SEMPURNA 2
2 DESAIN ACAK SEMPURNA Outline 2 D e s a i n A c a k Sempurna Pengertian Desain Acak Sempurna Analisis Varians untuk DAS Daftar ANAVA Model Linier Model dalam DAS Studi Kasus Desain Acak Sempurna (1) 3
Lebih terperinciAnalisis Pengaruh Kebisisngan, Temperatur dan Pencahayaan Terhadap Produktivitas Kerja Pengeleman Amplop Secara Manual
Performa (2005) Vol. 4, No.2: 117-126 Analisis Pengaruh Kebisisngan, Temperatur dan Pencahayaan Terhadap Produktivitas Kerja Pengeleman Amplop Secara Manual Brury Jatmiko, Bambang Suhardi, Rahmaniyah Dwi
Lebih terperinciBAB III METODE PERMUKAAN RESPON. Pengkajian pada suatu proses atau sistem sering kali terfokus pada
BAB III METODE PERMUKAAN RESPON 3.1 Pendahuluan Pengkajian pada suatu proses atau sistem sering kali terfokus pada hubungan antara respon dan variabel masukannya (input). Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan
Lebih terperinciANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)
ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA) Pendahuluan ANOVA Uji dengan ANOVA Post hoc procedure Materi Kuliah PENDAHULUAN Jika uji t digunakan untuk membandingkan ratarata/parameter sampel ANOVA digunakan untuk membandingkan
Lebih terperinciS T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA
S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 009 V. PENGUJIAN HIPOTESIS Hhipotesis adalah jawaban sementara terhadap suatu
Lebih terperinciANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES )
ANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES ) SKRIPSI Disusun Oleh: ALIF HARTATI J2E009036 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinci(D.3) DESAIN RESOLASI V DENGAN REPLIKASI FRAKSIONAL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA WET SPOT PADA PRODUK KARET MENTAH
(D.3) DESAIN RESOLASI V DENGAN REPLIKASI FRAKSIONAL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR PENYEBAB TERJADINYA WET SPOT PADA PRODUK KARET MENTAH Oleh : Enny Supartini Dra. MS. e-mail : arthinii@yahoo.com ABSTRAK Untuk
Lebih terperinciPercobaan 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 terperinciBAB 7 APLIKASI RANCANGAN PETAK TERPISAH
BAB 7 APLIKASI RANCANGAN PETAK TERPISAH Rancangan split plot design atau dalam bahasa Indonesia disebut Rancangan Petak Terpisah atau Rancangan Petak Terbagi (RPT) merupakan jenis percobaan faktorial (lebih
Lebih terperinciPerancangan 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 terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan
80 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi dan Analisis Data Penelitian yang telah penulis lakukan di SMPN 1 Batang Anai terdiri dari tiga kelas sampel, yaitu dua kelas sebagai kelas eksperimen dan satu
Lebih terperinciBahan Kuliah Statistik 2 ANALISIS VARIANS. Toto Sugiharto
Bahan Kuliah Statistik ANALISIS VARIANS Toto Sugiharto Fakultas Ekonomi 009 Analisis Varians (Analysis of Variance) Analisis Varians Satu-Arah (One-Way Analysis of Variance ANOVA) Prosedur analisis varians
Lebih terperinciDesain Acak Sempurna Dosen pertemuan 1 s/d 8 : Lely Riawati, ST., MT
Desain Acak Sempurna Dosen pertemuan 1 s/d 8 : Lely Riawati, ST., MT RANCANGAN PERCOBAAN (Experimental Design) Salah satu alat bantu ilmiah (statistik) yang berguna untuk menjawab dugaan-dugaan, pertanyaan-pertanyaan
Lebih terperinciLampiran 1. Prosedur Kerja Mesin AAS
49 Lampiran 1. Prosedur Kerja Mesin AAS Prinsip Kerja berdasarkan penguapan larutan sampel. kemudian logam berat yang terkandung di dalamnya diubah menjadi atom bebas. Atom tersebut mengabsorbsi radiasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Rancangan Percobaan Rancangan percobaan merupakan suatu uji dalam atau deretan uji baik menggunakan statistika deskripsi maupun statistika inferensia, yang bertujuan untuk mengubah
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013, Halaman 279-288 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES
Lebih terperinciKERAGAMAN 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 terperinciIII. BAHAN DAN METODE
III. BAHAN DAN METODE 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini telah dilakukan di Lahan Percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Penelitian ini dilaksanakan
Lebih terperinciOleh: Lulut Sunarya ( ) Ghufran Rahmat Putra ( ) Debbiela Fajrina Septierly ( ) Miranti Nurbayani ( )
LAPORAN Analisis Perbedaan Rata-Rata Menggunakan Uji Scheffe Laporan ini diajukan untuk memenuhi tugas mata kuliah Desain Eksperimen I Dosen : Yeny Krista Franty, S.Si., M.Si. Oleh: Lulut Sunarya (140610009007)
Lebih terperinciANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova)
PERTEMUAN KE-11 Ringkasan Materi: ANALISIS DATA KOMPARATIF (ANOVA) ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova) Jika uji kesamaan dua rata-rata atau uji-t digunakan untuk mencari perbedaan atau persamaan dua rata-rata,
Lebih terperinciIII. MATERI DAN METODE. Hortikultura yang beralamat di Jl. Kaharudin Nasution KM 10, Padang Marpoyan
III. MATERI DAN METODE 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Dinas Tanaman Pangan, Balai Benih Induk Hortikultura yang beralamat di Jl. Kaharudin Nasution KM 10, Padang Marpoyan Pekanbaru,
Lebih terperinciPerbandingan Proses Pembelajaran di FTI dan FMIPA ITS
Perbandingan Proses Pembelajaran di FTI dan FMIPA ITS Oleh Nama : Eva Wahyu Hariyati NRP : 1308 030 003 Dosen Pembimbing : Dra. Lucia Aridinanti, MT Karakter FTI dan FMIPA yang berbeda Orientasi tiap jurusan
Lebih terperinciLampiran 1: Data Mentah Pengamatan Sebelum Dianalisis. Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan, diperoleh data sebagai berikut:
Lampiran-lampiran Lampiran 1: Data Mentah Pengamatan Sebelum Dianalisis 1) Tinggi Tanaman Berdasarkan hasil pengamatan yang dilakukan, diperoleh data sebagai berikut: Tabel 4: Rata-rata tinggi tanaman
Lebih terperinciIII. BAHAN DAN METODE. Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru, pada
III. BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan tempat penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan di lahan percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru,
Lebih terperinciPenelitian ini telah dilakukan selama 2 bulan pada bulan Februari-Maret di Laboratorium Patologi, Entomologi dan Mikrobiologi, dan Laboratorium
III. MATERI DAN METODE PENELITIAN 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini telah dilakukan selama 2 bulan pada bulan Februari-Maret 2014 di Laboratorium Patologi, Entomologi dan Mikrobiologi, dan
Lebih terperinciUSULAN KOMBINASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH SECARA SIGNIFIKAN TERHADAP KUAT TEKAN BATA EKSPOSE DENGAN METODE PERANCANGAN EKSPERIMEN *
Reka Integra ISSN: 2338-5081 Jurusan Teknik Industri Itenas No.03 Vol.02 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Juli 2014 USULAN KOMBINASI FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH SECARA SIGNIFIKAN TERHADAP KUAT
Lebih terperinciPendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random
RANCANGAN RANDOM LENGKAP Pendahuluan RRL RRL atau Rancangan Random Lengkap merupakan rancangan di mana unit eksperimen yang dikenai perlakuan secara random dan menyeluruh lengkap untuk setiap perlakuan.
Lebih terperinci