MODEL ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (AMMI) PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K NIKEN DYAH SEPTIASTUTI
|
|
- Dewi Susanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODEL ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (AMMI) PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K NIKEN DYAH SEPTIASTUTI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 8
2 ABSTRAK NIKEN DYAH SEPTIASTUTI. Model Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) Percobaan Lokasi Ganda Pemupukan N, P, K. Dibimbing oleh MOHAMMAD MASJKUR dan WIWIK HARTATIK. Kebutuhan terhadap ketersediaan pangan dalam jumlah yang cukup terus meningkat, sehingga perlu diupayakan peningkatan produktivitas padi yang merupakan bahan makanan pokok sebagian besar masyarakat. Upaya untuk memacu produktivitas padi salah satunya dengan cara pemupukan. Untuk mendapatkan pengaruh pupuk yang berinteraksi positif dengan lokasi tertentu dilakukan uji lokasi ganda. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis interaksi pemupukan lokasi ganda adalah analisis AMMI. Analisis AMMI tersebut bertujuan untuk menentukan interaksi pemupukan N, P, K dan lokasi. Pada status hara K tanah rendah, pupuk N berinteraksi positif pada Benda-tangerang (LR1), pupuk NP berinteraksi positif pada Ngrampal-Sragen (LR3) dan Parungkuda-Sukabumi (LR), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Delanggu-Klaten (LR4). Pada status hara K tanah sedang, pupuk N berinteraksi positif pada Rawamerta-Karawang (LS1), pupuk NP berinteraksi positif pada Tambakdahan-Subang (LS), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Kedungwuni-Pekalongan (LS3) dan Mardiasri-Ngawi (LS4). Pada status hara K tanah tinggi, pupuk N berinteraksi positif pada Cilamaya-Karawang (LT1) dan Bumiayu-Brebes (LT3), pupuk NP berinteraksi positif pada Sungapan-Pemalang (LT4), Perak-Jombang (LT8), dan Mayang- Jember (LT9), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Rengasdengklok-Karawang (LT), Dempet-Demak (LT5), Balen-Bojonegoro (LT6), Pungging-Mojokerto (LT7), dan Tanggul- Jember (LT). Selain itu, meskipun respon berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK, namun tidak semua lokasi membutuhkan pupuk lengkap NPK.
3 MODEL ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (AMMI) PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K Oleh: NIKEN DYAH SEPIASTUTI G1414 Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 8
4 Judul : MODEL ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (AMMI) PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K Nama : Niken Dyah Septiastuti NRP : G1414 Menyetujui : Pembimbing I, Pembimbing II, Ir. Mohammad Masjkur, MS NIP Dr. Ir. Wiwik Hartatik, M.Si NIP Mengetahui : Dekan Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Pertanian Bogor Dr. Drh. Hasim, DEA NIP Tanggal Lulus :
5 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Situbondo pada tanggal 7 September 1984 dari pasangan Bapak Drs.Suharno dan Ibu Suparmi. Penulis merupakan putri kedua dari tiga bersaudara. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SD Negeri II Kotakan, Situbondo tahun 1996, kemudian menyelesaikan pendidikan menengahnya di SLTP Negeri 1 Situbondo dan SMU Negeri 1 Situbondo masing-masing pada tahun 1999 dan. Dan pada tahun yang sama penulis diterima sebagai mahasiswa di Departemen Statistika Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Penulis pernah aktif menjadi panitia di beberapa kegiatan yang diselenggarakan oleh Himpunan Profesi Mahasiswa Gamma Sigma Beta. Pada bulan Februari-April 6 penulis mengikuti kegiatan Praktik Lapang di Balai Penelitian Kacang-kacangan dan Umbi-umbian (BALITKABI), Malang.
6 KATA PENGANTAR Alhamdulillahirabbil alamin. Segala puji dan rasa syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala karunia-nya, Shalawat serta salam semoga senantiasa tercurahkan kepada Rasulullah SAW. Dengan rahmat Allah SWT penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul Model Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) Percobaan Lokasi Ganda Pemupukan N, P, K sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains (S.Si) pada program Studi Statistika, Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Terima kasih, kepada semua pihak yang telah berperan serta dalam penyusunan karya ilmiah ini yaitu kepada : 1. Bapak Ir. Mohammad Masjkur, MS dan Ibu Dr. Ir. Wiwik Hartatik, M.Si atas bimbingan dan saran-sarannya selama menyelesaikan tugas akhir ini.. Bapak, Ibu, kakak, dan adik tercinta atas do a, cinta, kasih sayang, motivasi, kesabaran dan segala dukungan lainnya yang diberikan sehingga mendorong penulis untuk memberikan yang terbaik. 3. Masku, Eko Susilo Hadi atas do a, cinta, kasih sayang, motivasi, semangat, dan inspirasinya. 4. Keluarga besarku di Situbondo, Magetan, dan Klaten. 5. Puput, Eka, Jack, Ree, Ibenk, Agung, Anggi, Heri atas persahabatan, semua dukungan, dan semangatnya. 6. Teman-temanku di Statistika 39 atas kebersamaan, masa-masa kuliah, dan kenangan yang menyenangkan. 7. Teman-temanku di Stk 38, Stk 4, dan Stk 41 atas saran dan pinjaman bukunya. 8. Bapak Supriyanto, Ibu Yani dan keluarga besar Ginastri atas semangat dan dukungannya. 9. Semua pihak yang tidak mungkin disebutkan satu-persatu yang telah membantu dan mendukung penulis hingga selesainya tugas akhir ini. Semoga semua amal baik dan bantuan yang telah diberikan kepada penulis mendapat balasan dari Allah SWT, dan semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan. Bogor, Januari 8 Niken Dyah Septiastuti
7 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... iv DAFTAR GAMBAR... v DAFTAR LAMPIRAN... vi PENDAHULUAN Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA Statistika Deskriptif... 1 Percobaan Lokasi Ganda... 1 Interaksi Perlakuan dengan Lokasi... Analisis AMMI... Pemodelan AMMI... Perhitungan Jumlah Kuadrat... Penentuan Banyaknya Komponen AMMI... Interpretasi Model AMMI... 3 BAHAN DAN METODE Bahan... 3 Metode... 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Status Hara K Tanah Rendah Deskripsi Data... 4 Pengujian Asumsi dan Analisis Ragam... 5 Analisis AMMI... 5 Interpretasi AMMI... 6 Status Hara K Tanah Sedang Deskripsi Data... 7 Pengujian Asumsi dan Analisis Ragam... 7 Analisis AMMI... 8 Interpretasi AMMI... 8 Status Hara K Tanah Tinggi Deskripsi Data... 9 Pengujian Asumsi dan Analisis Ragam... Analisis AMMI... Interpretasi AMMI...11 KESIMPULAN...1 DAFTAR PUSTAKA...1
8 DAFTAR TABEL Halaman 1 Lokasi dengan status hara K tanah rendah...3 Lokasi dengan status hara K tanah sedang Lokasi dengan status hara K tanah tinggi Hasil analisis ragam pada status hara K tanah rendah Hasil analisis ragam AMMI pada status hara K tanah rendah Kontribusi keragaman KUI pada status hara K tanah rendah Hasil analisis ragam pada status hara K tanah sedang Hasil analisis ragam AMMI pada status hara K tanah sedang Kontribusi keragaman KUI pada status hara K tanah sedang...8 Hasil analisis ragam pada status hara K tanah tinggi Hasil analisis ragam AMMI pada status hara K tanah tinggi Kontribusi keragaman KUI pada status hara K tanah tinggi...11
9 DAFTAR GAMBAR Halaman 1 Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah rendah...4 Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah rendah Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah rendah Biplot AMMI1 pada status hara K tanah rendah Biplot AMMI pada status hara K tanah rendah Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah sedang Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah sedang Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah sedang Biplot AMMI1 pada status hara K tanah sedang...8 Biplot AMMI pada status hara K tanah sedang Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah tinggi Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah tinggi Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah tinggi Biplot AMMI1 pada status hara K tanah tinggi Biplot AMMI pada status hara K tanah tinggi...1
10 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Tabel rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan jenis pupuk pada status hara K tanah rendah...15 Pemeriksaan kenormalan galat pada status hara K tanah rendah Pemeriksaan kebebasan galat pada status hara K tanah rendah Pemeriksaan kehomogenan ragam galat pada status hara K tanah rendah Skor KUI pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah rendah Tabel rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan jenis pupuk pada status hara K tanah sedang Pemeriksaan kenormalan galat pada status hara K tanah sedang Pemeriksaan kebebasan galat pada status hara K tanah sedang Pemeriksaan kehomogenan ragam galat pada status hara K tanah sedang...17 Skor KUI pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah sedang Tabel rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan jenis pupuk pada status hara K tanah tinggi Pemeriksaan kenormalan galat pada status hara K tanah tinggi Pemeriksaan kebebasan galat pada status hara K tanah tinggi Pemeriksaan kehomogenan ragam galat pada status hara K tanah tinggi Skor KUI pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah tinggi...19
11 1 PENDAHULUAN Latar belakang Kebutuhan terhadap ketersediaan pangan dalam jumlah yang cukup terus meningkat. Oleh karena itu perlu diupayakan peningkatan produktivitas padi yang merupakan bahan makanan pokok sebagian besar masyarakat. Peningkatan produksi pangan erat kaitannya dengan penggunaan pupuk yang semakin meningkat baik jumlah maupun jenisnya. Anjuran pemupukan yang berlaku pada masa lalu belum memperhatikan kemampuan tanah untuk menyediakan unsur-unsur hara tersebut. Pemupukan N, P, K yang terusmenerus menggunakan dosis tinggi pada lokasi tertentu serta cara penggunaan pupuk yang kurang tepat menyebabkan hara dari pupuk tersebut banyak yang hilang sehingga merupakan pemborosan dan menimbulkan polusi. Dari penelitian menunjukkan pada umumnya hasil padi memberikan respon terhadap pupuk K hanya terjadi pada lahan sawah berstatus K rendah, sedangkan lahan sawah yang berstatus K sedang dan tinggi, hasil padi tidak memberikan respon terhadap pemupukan K (Hartatik et al. 1995). Keanekaragaman status hara lokasi pengujian dapat menimbulkan interaksi antara pemupukan dengan lokasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis interaksi pemupukan dengan lokasi adalah analisis AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction). Analisis AMMI merupakan gabungan analisis ragam bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama bagi pengaruh interaksi (Vargas et al. 1; Mattjik dan Sumertajaya ). Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan menentukan interaksi pemupukan N, P, K dan lokasi menggunakan analisis AMMI. TINJAUAN PUSTAKA Statistika Deskriptif Statistika deskriptif adalah bidang statistika yang membicarakan cara atau metode bagaimana mengumpulkan dan menyajikan data sehingga bisa memberikan informasi yang dapat diterangkan dengan singkat dan jelas (Mattjik dan Sumertajaya ). Pada dasarnya statistika deskriptif merupakan upaya penelusuran dan pengungkapan informasi yang relevan yang terkandung dalam data dan penyajian hasilnya dalam bentuk yang lebih ringkas dan sederhana yang pada akhirnya mengarah pada perlunya penjelasan dan penafsiran (Aunuddin 5). Percobaan Lokasi Ganda Percobaan lokasi ganda adalah percobaan yang dilakukan di beberapa lokasi yang berbeda, tetapi menggunakan rancangan dan perlakuan yang sama. Faktor-faktor yang digunakan yaitu perlakuan dan lokasi. Faktor lokasi mencakup tempat, tahun, perlakuan agronomi atau kombinasinya (Mattjik dan Sumertajaya ). Secara garis besar, keragaman total dari respon dibagi menjadi tiga sumber keragaman, yaitu pengaruh utama perlakuan, pengaruh utama lokasi, dan pengaruh interaksi perlakuan dengan lokasi. Sebagai contoh, percobaan lokasi ganda dengan rancangan faktorial acak lengkap dengan dua faktor. Secara umum, model linier rancangan faktorial acak lengkap lokasi ganda adalah : Y ijk = μ + α i + β j + ( γ ) ij + ε ijk i = 1,,..., p j = 1,,..., q k = 1,,..., r dimana: Y ijk : Nilai pengamatan perlakuan pupuk ke-i, lokasi ke-j, dan ulangan ke-k μ : Rataan umum α i : Pengaruh perlakuan pupuk ke-i : Pengaruh lokasi ke-j β j (γ ) ij : Pengaruh interaksi perlakuan pupuk ke-i dan lokasi ke-j ε : Galat acak perlakuan pupuk ke-i, ijk lokasi ke-j, pada ulangan ke-k Adapun asumsi-asumsi yang harus dipenuhi untuk melakukan analisis ragam adalah sebagai berikut (Steel dan Torrie 1991): 1. Galat percobaan menyebar normal.. Galat percobaan saling bebas. 3. Galat percobaan memiliki ragam yang homogen.
12 Interaksi Perlakuan dengan Lokasi Interaksi perlakuan dengan lokasi didefinisikan sebagai keragaman yang disebabkan oleh efek gabungan dari perlakuan dan lokasi. Interaksi antara perlakuan dan lokasi dibedakan menjadi dua, yaitu crossover dan non-crossover. Interaksi crossover terjadi jika terdapat perubahan peringkat perlakuan dari satu lokasi ke lokasi yang lain atau dengan kata lain kurva respon antar perlakuan saling berpotongan, sedangkan interaksi noncrossover terjadi jika peringkat dari perlakuan tidak berubah dari satu lokasi ke lokasi yang lain. Analisis AMMI Analisis AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) merupakan gabungan analisis ragam bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama bagi pengaruh interaksi (Mattjik dan Sumertajaya ). Ada tiga manfaat utama penggunaan analisis AMMI, yaitu : 1. Sebagai analisis pendahuluan untuk mencari model yang lebih tepat.. Untuk menjelaskan interaksi perlakuan dan lokasi dengan biplot AMMI. 3. Untuk meningkatkan keakuratan dugaan respon interaksi perlakuan dan lokasi. Pemodelan AMMI Langkah awal untuk melakukan analisis AMMI adalah melihat pengaruh aditif perlakuan dan lokasi menggunakan analisis ragam dan kemudian dibuat bentuk multiplikatif interaksi perlakuan dan lokasi menggunakan analisis komponen utama. Bentuk multiplikatif diperoleh dari penguraian interaksi perlakuan dan lokasi menjadi komponen utama interaksi (KUI). Penguraian pengaruh interaksi perlakuan dan lokasi mengikuti persamaan berikut ini : dengan : m m γ ij = λnϕ in ρ jn + δ ij n=1 : banyaknya KUI yang nyata pada taraf 5% sehingga model AMMI secara lengkap dapat dituliskan sebagai berikut : m Yijk = μ + α i + β j + λn ϕ in ρ jn + δ ij + ε n=1 dimana : λ : nilai singular ke-n λ λ... λ n 1 m ijk ϕ : pengaruh ganda perlakuan ke-i in melalui komponen ke-n ρ : pengaruh ganda lokasi ke-j melalui δ ij jn komponen ke-n : sisaan Perhitungan Jumlah Kuadrat Pada pemodelan AMMI, pengaruh aditif perlakuan dan lokasi serta jumlah kuadrat dan kuadrat tengahnya dihitung sebagaimana umumnya pada analisis ragam, tetapi berdasarkan rataan tiap perlakuan x lokasi. Pengaruh ganda perlakuan dan lokasi pada interaksi diduga dengan : z pe = y pe. y p.. y. e. + y... sehingga jumlah kuadrat interaksi dapat dturunkan sebagai berikut : JK( PE) = r z pe = r ( y pe. y p.. y. e. + y... ) p, e ' = r teras ( zz ) Jika analisis ragam dilakukan terhadap data rataan tiap perlakuan x lokasi, maka jumlah kuadrat untuk pengaruh interaksi komponen ke-n adalah akar ciri ke-n pada pemodelan bilinier. Tetapi, jika analisis ragam dilakukan terhadap data sebenarnya, maka jumlah kuadratnya adalah banyak ulangan dikalikan akar ciri ke-n ( rλ n ). Pengujian masing-masing komponen dilakukan dengan membandingkannya terhadap kuadrat tengah galat gabungan. Penentuan Banyaknya Komponen AMMI Menurut Gauch (1988) dan Crossa (199) dalam Mattjik dan Sumertajaya (), ada dua metode yang digunakan untuk menentukan banyaknya komponen utama interaksi (KUI) yang dipilih, yaitu : 1. Metode Keberhasilan Ramalan (Predictive Success) Metode ini memperhatikan kesesuaian model yang dibangun dari sebagian data dan divalidasi dengan data lain yang tidak diikutsertakan dalam model. Banyaknya komponen utama terbaik adalah jika rataan akar kuadrat tengah sisaan (RMSPD = Root Mean Square Predictive Different) dari data validasi paling kecil.. Metode Keberhasilan Total (Postdictive Success) Metode ini memperhatikan kesesuaian model yang dibangun dengan keseluruhan data. Cara menentukan banyaknya komponen berdasarkan Postdictive success adalah berdasarkan banyaknya sumbu KUI yang nyata pada uji F.
13 3 Interpretasi Model AMMI Alat yang digunakan untuk menginterpretasikan hasil dari metode AMMI adalah biplot. Biplot pada analisis AMMI biasanya berupa biplot antara nilai komponen utama pertama dengan rataan respon (biplot AMMI1) dan biplot antara nilai komponen utama kedua dengan nilai komponen utama pertama (biplot AMMI). Perbedaan dari pengaruh utama dapat dilihat dari jarak antar titik amatan pada sumbu mendatar pada biplot AMMI1, sedangkan jarak antar titik amatan pada sumbu tegak menggambarkan adanya perbedaan pengaruh interaksi (Mattjik dan Sumertajaya ). Pada Biplot AMMI1 menggambarkan respon perlakuan terhadap lokasi tertentu. Perlakuan dan lokasi yang memiliki tanda KUI1 yang sama berarti berinteraksi positif, dan sebaliknya jika tandanya berbeda maka berinteraksi negatif. Klasifikasi interaksi perlakuan x lokasi didasarkan pada biplot AMMI. Pada biplot AMMI menggambarkan pengaruh interaksi positif antara perlakuan dan lokasi. BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan dalam penelitian adalah data sekunder hasil penelitian tanaman padi yang dilakukan oleh Balai Penelitian Tanah Bogor. Percobaan dilakukan di rumah kaca dengan menggunakan pot-pot percobaan yang dibagi dalam 3 status hara K tanah : status hara K tanah rendah, sedang, dan tinggi. Status hara K tanah dikatakan rendah jika bernilai < mg K O/g, dikatakan sedang jika berada dalam selang - mg K O/g, dan dikatakan tinggi jika bernilai > mg K O/g. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan faktorial acak lengkap dengan faktor dan 3 ulangan. Faktor pertama adalah lokasi, faktor kedua adalah pemupukan dengan tiga perlakuan N, NP, dan NPK dengan dosis berturut-turut 135 kg N/ha, kg P/ha, dan 6 kg K/ha yang ketiganya diberikan dalam bentuk Urea, TSP, dan KCl (Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat 199a, 199b). Penelitian tersebut sengaja membedakan kriteria K dalam 3 status hara K tanah yang bertujuan untuk melihat keragaman respon berat kering padi pada berbagai status hara K tanah yang berbeda. Banyaknya lokasi yang digunakan dalam penelitian pada masingmasing status hara K tanah berdasarkan data status hara lokasi yang didapatkan pada sentra produksi padi, dimana lokasi dengan status hara K tanah rendah dan sedang sebanyak empat lokasi, sedangkan lokasi dengan status hara K tanah tinggi sebanyak sepuluh lokasi. 1. Status hara K tanah rendah Faktor pertama adalah 4 contoh tanah dari 4 lokasi (Tabel 1), faktor kedua adalah pemupukan N, NP, dan NPK. Tabel 1 Lokasi dengan status hara K tanah rendah No Lokasi 1 Benda-Tangerang (LR1) Parungkuda-Sukabumi (LR) 3 Ngrampal-Sragen (LR3) 4 Delanggu-Klaten (LR4). Status hara K tanah sedang Faktor pertama adalah 4 contoh tanah dari 4 lokasi (Tabel ), faktor kedua adalah pemupukan N, NP, dan NPK. Tabel Lokasi dengan status hara K tanah sedang No Lokasi 1 Rawamerta-Karawang (LS1) Tambakdahan-Subang (LS) 3 Kedungwuni-Pekalongan (LS3) 4 Mardiasri-Ngawi (LS4) 3. Status hara K tanah tinggi Faktor pertama adalah contoh tanah dari lokasi (Tabel 3), faktor kedua adalah pemupukan N, NP, dan NPK. Tabel 3 Lokasi dengan status hara K tanah tinggi No Lokasi 1 Cilamaya- Karawang (LT1) Rengasdengklok-Karawang (LT) 3 Bumiayu-Brebes (LT3) 4 Sungapan-Pemalang (LT4) 5 Dempet-Demak (LT5) 6 Balen-Bojonegoro (LT6) 7 Pungging-Mojokerto (LT7) 8 Perak-Jombang (LT8) 9 Mayang-Jember (LT9) Tanggul-Jember (LT)
14 4 Metode Tahapan dalam penelitian ini adalah : 1. Analisis statistika deskriptif menggunakan diagram batang untuk respon berat kering padi.. Pemeriksaan asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam. 3. Analisis ragam terhadap respon berat kering padi. 4. Analisis AMMI terhadap respon berat kering padi. 5. Interpretasi biplot AMMI serta melihat pupuk yang berinteraksi positif dengan lokasi. Perangkat lunak yang digunakan adalah Minitab 14, SAS 9.1, dan Microsoft Excel. HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Rata-rata berat kering padi (g/pot) Gambar 1 Status hara K tanah rendah 8,8 8, N NP NPK Pemupukan Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah rendah Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah rendah dapat dilihat pada Gambar 1. Dari Gambar 1 tersebut tampak rata-rata berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK yaitu g/pot, sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada pemupukan N yaitu 8.8 g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) Gambar LR1 LR LR3 LR4 Lokasi Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah rendah Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah rendah dapat dilihat pada Gambar. Dari gambar tersebut tampak rata-rata berat kering padi tertinggi jika ditanam pada Ngrampal- Sragen (LR3) yaitu 15.9 g/pot. Sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah jika ditanam pada Delanggu-Klaten (LR4) yaitu 9.35 g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan pemupukan pada status hara K tanah rendah dapat dilihat pada Lampiran 1. Lampiran 1 tersebut menunjukkan bahwa ratarata berat kering padi tertinggi terdapat pada Ngrampal-Sragen (LR3) dengan pemupukan NPK yaitu. g/pot. Sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada Delanggu-Klaten (LR4) dengan pemupukan NP yaitu 4.4 g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) LR1 LR LR3 LR4 N NP NPK Pemupukan Gambar 3 Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah rendah
15 5 Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah rendah dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar tersebut menunjukkan nampaknya ada interaksi antara faktor pupuk dan faktor lokasi. Hal ini ditunjukkan dengan adanya perbedaan rata-rata berat kering padi pada masing-masing pemupukan untuk tiap lokasi, karena itu perlu dilakukan penelusuran terhadap sifat interaksi antara kedua faktor tersebut. Pengujian Asumsi dan Analisis Ragam Sebelum dilakukan analisis ragam, terlebih dahulu dilakukan pemeriksaan asumsi-asumsi yang mendasari analisis tersebut. Lampiran, 3, dan Lampiran 4 menunjukkan pemeriksaan asumsi kenormalan galat, kebebasan galat, dan kehomogenan ragam galat. Dari pengujian kenormalan galat pada Lampiran, peluang nyata (p) lebih besar dari nilai taraf nyata (α=5%) yaitu nilai-p >.15, yang menunjukkan asumsi kenormalan galat terpenuhi. Sedangkan untuk asumsi kebebasan dan kehomogenan ragam galat (Lampiran 3 dan Lampiran 4), plot antara galat terhadap rataan perlakuan tidak membentuk pola tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa asumsi kebebasan dan kehomogenan ragam galat terpenuhi. Tabel 4 Hasil analisis ragam pada status hara K tanah rendah SK db JK KT F-hit Nilai- p L * P * L*P * Galat Total * nyata pada taraf nyata 5% Analisis ragam pengaruh pupuk dan lokasi pada status hara K tanah rendah dapat dilihat pada Tabel 4. Hasil analisis ragam diatas menunjukkan nilai-p untuk faktor lokasi, pemupukan, serta interaksi lokasi dan pemupukan adalah.. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor lokasi, pemupukan, dan interaksi keduanya memberikan pengaruh nyata terhadap respon berat kering padi. Analisis AMMI Analisis ragam AMMI pada status hara K tanah rendah dapat dilihat pada Tabel 5. Berdasarkan hasil analisis ragam pada Tabel 5, terlihat bahwa semua pengaruh utama (lokasi dan pupuk) dan pengaruh interaksi berpengaruh nyata pada taraf nyata 5%. Hal ini menunjukkan bahwa berat kering padi dipengaruhi oleh faktor pupuk dan lokasi. Selain itu, pemberian pupuk tertentu akan memberikan respon yang positif pada lokasi tertentu, tetapi tidak demikian halnya jika digunakan pada lokasi yang lain. Karena itulah, perlu dilakukan analisis AMMI untuk mengidentifikasi pupuk yang berinteraksi positif pada lokasi tertentu. Tabel 5 Hasil analisis ragam AMMI pada status hara K tanah rendah SK db JK KT F-hit Nilai- p L * P * L*P * KUI * KUI * Galat Total * nyata pada taraf nyata 5% Penguraian nilai singular terhadap matriks dugaan pengaruh interaksi menghasilkan tiga nilai singular tidak nol yaitu 3.93,.88, dan 3.55E-15. Hasil Skor KUI (komponen utama interaksi) pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah rendah secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 5. Tabel 6 Kontribusi keragaman KUI pada status hara K tanah rendah KUI ke- Nilai Singular Akar Ciri Proporsi (%) Kumulatif (%) E E-9 -. Dari tiga nilai singular tersebut maka jumlah komponen utama interaksi yang perlu dipertimbangkan untuk membangun model AMMI adalah tiga komponen yaitu KUI1, KUI, dan KUI3. Kontribusi keragaman pengaruh interaksi yang dapat diterangkan oleh KUI1 dan KUI adalah 65.8% dan 34.9% (Tabel 6). Kontribusi kedua KUI tersebut pada taraf nyata 5% terhadap JK interaksi adalah %. Dengan metode keberhasilan total (postdictive success), diperoleh dua komponen utama interaksi yang nyata pada taraf nyata 5%, yaitu nilai-p untuk masing-masing KUI adalah.. Hasil analisis ragam AMMI tersebut secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 5.
16 6 Model AMMI yang terbentuk untuk respon berat kering padi pada status hara K tanah rendah adalah model AMMI. Hal ini karena terdapat dua KUI yang nyata. Model AMMI dituliskan sebagai berikut : Yijk = + α i + β j + n= 1 μ λ ϕ ρ + δ + ε Interpretasi AMMI n in jn ij ijk Gambar 5 Biplot AMMI pada status hara K tanah rendah Gambar 4 Biplot AMMI1 pada status hara K tanah rendah Hasil plot antara skor KUI1 dengan ratarata berat kering padi dapat dilihat dari biplot AMMI1 (Gambar 4). Gambar 4 diatas menunjukkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada pemupukan N, sedangkan pada pemupukan NPK mempunyai rata-rata berat kering padi tertinggi. Sumbu horizontal menjelaskan pengaruh utama (rataan), sedangkan sumbu vertikal menjelaskan pengaruh interaksi. Pupuk N dan NP memiliki rataan yang relatif sama. Pupuk dan lokasi yang memiliki tanda KUI yang sama (positif/negatif) berarti berinteraksi positif, sedangkan jika tandanya berbeda maka berinteraksi negatif. Dari gambar diatas, pupuk NPK berinteraksi positif dengan Benda (LR1) dan Delanggu (LR4), serta berinteraksi negatif dengan Parungkuda (LR) dan Ngrampal (LR3). Pupuk N dan NP berinteraksi positif dengan Parungkuda (LR) dan Ngrampal (LR3), serta berinteraksi negatif dengan Benda (LR1) dan Delanggu (LR4). Struktur interaksi antara pupuk dan lokasi dengan respon berat kering padi dapat dilihat dari biplot AMMI, yaitu plot antara skor KUI1 dengan skor KUI (Gambar 5). Pupuk dikatakan berinteraksi positif pada lokasi tertentu (spesifik lokasi) jika menghasilkan respon maksimal pada lokasi tersebut. Dari Gambar 5, berdasarkan arah vektor dan letaknya, tampak pupuk N berinteraksi positif pada Benda-tangerang (LR1), pupuk NP berinteraksi positif pada Ngrampal-Sragen (LR3) dan Parungkuda- Sukabumi (LR), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Delanggu-Klaten (LR4). Berdasarkan biplot AMMI, pada lokasi Benda (LR1) pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan N, pada lokasi Parungkuda (LR) dan Ngrampal (LR3) pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan NP untuk menghasilkan berat kering padi sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan untuk lokasi Delanggu (LR4), selain unsur N dan P dibutuhkan juga unsur K, sehingga pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan NPK. Selain itu, berdasarkan biplot AMMI dapat disimpulkan meskipun respon berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK, namun tidak semua lokasi membutuhkan pupuk lengkap NPK.
17 7 Status hara K tanah sedang Deskripsi Data Rata-rata berat kering padi (g/pot) rata-rata berat kering padi paling rendah pada Rawamerta-Karawang (LS1) yaitu 11.9 g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan pemupukan pada status hara K tanah sedang dapat dilihat pada Lampiran 6. Lampiran 6 tersebut menunjukkan bahwa ratarata berat kering padi tertinggi terdapat pada Kedungwuni-Pekalongan (LS3) dengan pemupukan NPK yaitu 31.7 g/pot. Sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada Mardiasri-Ngawi (LS4) dengan pemupukan NP yaitu 6.53 g/pot. Gambar 6 N NP NPK Pemupukan Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah sedang Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah sedang dapat dilihat pada Gambar 6. Dari Gambar 6 tersebut tampak rata-rata berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK yaitu 5.99 g/pot, sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada pemupukan N yaitu g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) Gambar 8 N NP NPK Pemupukan LS1 LS LS3 LS4 Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah sedang Rata-rata berat kering padi (g/pot) , Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah sedang dapat dilihat pada Gambar 8. Gambar tersebut menunjukkan nampaknya ada interaksi antara faktor pupuk dan faktor lokasi. Hal ini ditunjukkan dengan adanya perbedaan rata-rata berat kering padi pada masing-masing pemupukan untuk tiap lokasi, karena itu perlu dilakukan penelusuran terhadap sifat interaksi antara kedua faktor tersebut. Gambar 7 LS1 LS LS3 LS4 Lokasi Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah sedang Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah sedang dapat dilihat pada Gambar 7. Dari gambar tersebut tampak pada Tambakdahan- Subang (LS) memiliki rata-rata berat kering padi tertinggi yaitu 1.4 g/pot. Sedangkan Pengujian Asumsi dan Analisis Ragam Sebelum dilakukan analisis ragam, terlebih dahulu dilakukan pemeriksaan asumsi-asumsi yang mendasari analisis tersebut. Lampiran 7, 8, dan Lampiran 9 menunjukkan pemeriksaan asumsi kenormalan galat, kebebasan galat, dan kehomogenan ragam galat. Dari pengujian kenormalan galat pada Lampiran 7, peluang nyata (p) lebih besar dari nilai taraf nyata (α=5%) yaitu nilai-p >.15, yang menunjukkan asumsi kenormalan galat terpenuhi. Sedangkan untuk asumsi kebebasan dan kehomogenan ragam galat (Lampiran 8 dan Lampiran 9), plot antara galat terhadap
18 8 rataan perlakuan tidak membentuk pola tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa asumsi kebebasan dan kehomogenan ragam galat terpenuhi. Tabel 7 Hasil analisis ragam pada status hara K tanah sedang SK db JK KT F-hit Nilai- p L * P * L*P * Galat Total * nyata pada taraf nyata 5% Analisis ragam pengaruh pupuk dan lokasi pada status hara K tanah sedang dapat dilihat pada Tabel 7. Hasil analisis ragam diatas menunjukkan nilai-p untuk faktor lokasi, pemupukan, serta interaksi lokasi dan pemupukan adalah.. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor lokasi, pemupukan, dan interaksi keduanya memberikan pengaruh nyata terhadap respon berat kering padi. Analisis AMMI Analisis ragam AMMI pada status hara K tanah sedang dapat dilihat pada Tabel 8. Berdasarkan hasil analisis ragam pada Tabel 8, terlihat bahwa semua pengaruh utama (lokasi dan pupuk) dan pengaruh interaksi berpengaruh nyata pada taraf nyata 5%. Hal ini menunjukkan bahwa berat kering padi dipengaruhi oleh faktor pupuk dan lokasi. Selain itu, pemberian pupuk tertentu akan memberikan respon yang positif pada lokasi tertentu, tetapi tidak demikian halnya jika digunakan pada lokasi yang lain. Karena itulah, perlu dilakukan analisis AMMI untuk mengidentifikasi pupuk yang berinteraksi positif pada lokasi tertentu. Tabel 8 Hasil analisis ragam AMMI pada status hara K tanah sedang SK db JK KT F-hit Nilai- p L * P * L*P * KUI * KUI >.5 Galat Total * nyata pada taraf nyata 5% Penguraian nilai singular terhadap matriks dugaan pengaruh interaksi menghasilkan tiga nilai singular tidak nol yaitu 11.65,.41, dan.41e-15. Hasil Skor KUI (komponen utama interaksi) pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah sedang secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran. Tabel 9 Kontribusi keragaman KUI pada status hara K tanah sedang KUI ke- Nilai Singular Akar Ciri Proporsi (%) Kumulatif (%) E E-3 -. Dari tiga nilai singular tersebut maka jumlah komponen utama interaksi yang perlu dipertimbangkan untuk membangun model AMMI adalah tiga komponen yaitu KUI1, KUI, dan KUI3. Kontribusi keragaman pengaruh interaksi yang dapat diterangkan oleh KUI1 dan KUI adalah 95.91% dan 4.9% (Tabel 9). Kontribusi kedua KUI tersebut pada taraf nyata 5% terhadap JK interaksi adalah %. Dengan metode keberhasilan total (postdictive success), diperoleh satu komponen utama interaksi yang nyata pada taraf nyata 5%, yaitu KUI1 dengan F-hitung dan nilai-p masing-masing dan.. Hasil analisis ragam AMMI tersebut secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 8. Model AMMI yang terbentuk untuk respon berat kering padi pada status hara K tanah sedang adalah model AMMI1. Hal ini karena terdapat satu KUI yang nyata. Model AMMI1 dituliskan sebagai berikut : Y μ + α + β + λ ϕ ρ + δ + ε ijk = i j 1 i1 j1 Interpretasi AMMI Gambar 9 Biplot AMMI1 pada status hara K tanah sedang ij ijk
19 9 Hasil plot antara skor KUI1 dengan ratarata berat kering padi dapat dilihat dari biplot AMMI1 (Gambar 9). Sumbu horizontal menjelaskan pengaruh utama (rataan), sedangkan sumbu vertikal menjelaskan pengaruh interaksi. Gambar 9 diatas menunjukkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada pemupukan N, sedangkan pada pemupukan NPK mempunyai rata-rata berat kering padi tertinggi. Pupuk dan lokasi yang memiliki tanda KUI yang sama (positif/negatif) berarti berinteraksi positif, sedangkan jika tandanya berbeda maka berinteraksi negatif. Dari gambar diatas, pupuk NPK berinteraksi positif dengan Kedungwuni (LS3) dan Mardiasri (LS4), serta berinteraksi negatif dengan Rawamerta (LS1) dan Tambakdahan (LS). Pupuk N dan NP berinteraksi positif dengan Rawamerta (LS1) dan Tambakdahan (LS), serta berinteraksi negatif dengan Kedungwuni (LS3) dan Mardiasri (LS4). Struktur interaksi antara pupuk dan lokasi dengan respon berat kering padi dapat dilihat dari biplot AMMI, yaitu plot antara skor KUI1 dengan skor KUI (Gambar ). Tambakdahan (LS), pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan NP untuk menghasilkan berat kering padi sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan untuk lokasi Kedungwuni (LS3) dan Mardiasri (LS4), selain unsur N dan P dibutuhkan juga unsur K, sehingga pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan NPK. Selain itu, berdasarkan biplot AMMI dapat disimpulkan meskipun respon berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK, namun tidak semua lokasi membutuhkan pupuk lengkap NPK. Deskripsi Data Rata-rata berat kering padi (g/pot) Status hara K tanah tinggi N NP NPK Pemupukan Gambar 11 Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah tinggi Gambar Biplot AMMI pada status hara K tanah sedang Pupuk dikatakan berinteraksi positif pada lokasi tertentu (spesifik lokasi) jika menghasilkan respon maksimal pada lokasi tersebut. Dari Gambar diatas, berdasarkan arah vektor dan letaknya, tampak pupuk N berinteraksi positif pada Rawamerta- Karawang (LS1), pupuk NP berinteraksi positif pada Tambakdahan-Subang (LS), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Kedungwuni-Pekalongan (LS3) dan Mardiasri-Ngawi (LS4). Berdasarkan biplot AMMI, pada lokasi Rawamerta (LS1) pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan N, pada lokasi Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut pupuk pada status hara K tanah tinggi dapat dilihat pada Gambar 11. Dari Gambar 11 tersebut tampak rata-rata berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK yaitu 3.48 g/pot, sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada pemupukan NP yaitu 9.4 g/pot.
20 Rata-rata berat kering padi (g/pot) LT1 LT LT3 LT4 LT5 LT6 LT7 LT8 LT9 LT Lokasi.14 Gambar 1 Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah tinggi Diagram batang rata-rata berat kering padi menurut lokasi pada status hara K tanah tinggi dapat dilihat pada Gambar 1. Dari gambar tersebut tampak pada Perak-Jombang (LT8) memiliki rata-rata berat kering padi tertinggi yaitu g/pot. Sedangkan ratarata berat kering padi paling rendah pada Bumiayu-Brebes (LT3) yaitu. g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan pemupukan pada status hara K tanah tinggi dapat dilihat pada Lampiran 11. Lampiran 11 tersebut menunjukkan bahwa rata-rata berat kering padi tertinggi terdapat pada Balen-Bojonegoro (LT6) dengan pemupukan NPK yaitu 9. g/pot. Sedangkan rata-rata berat kering padi paling rendah pada Tanggul-Jember (LT) dengan pemupukan N yaitu 3. g/pot. Rata-rata berat kering padi (g/pot) N NP NPK Pemupukan LT1 LT LT3 LT4 LT5 LT6 LT7 LT8 LT9 LT Gambar 13 Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah tinggi Plot interaksi pupuk dan lokasi pada status hara K tanah tinggi dapat dilihat pada Gambar 13. Gambar tersebut menunjukkan nampaknya ada interaksi antara faktor pupuk dan faktor lokasi. Hal ini ditunjukkan dengan adanya perbedaan rata-rata berat kering padi pada masing-masing pemupukan untuk tiap lokasi, karena itu perlu dilakukan penelusuran terhadap sifat interaksi antara kedua faktor tersebut. Pengujian Asumsi dan Analisis Ragam Sebelum dilakukan analisis ragam, terlebih dahulu dilakukan pemeriksaan asumsi-asumsi yang mendasari analisis tersebut. Lampiran 1, 13, dan Lampiran 14 menunjukkan pemeriksaan asumsi kenormalan galat, kebebasan galat, dan kehomogenan ragam galat. Dari pengujian kenormalan galat pada Lampiran 1, peluang nyata (p) lebih besar dari nilai taraf nyata (α=5%) yaitu nilai-p >.15, yang menunjukkan asumsi kenormalan galat terpenuhi. Sedangkan untuk asumsi kebebasan dan kehomogenan ragam galat (Lampiran 13 dan Lampiran 14), plot antara galat terhadap rataan perlakuan tidak membentuk pola tertentu. Hal ini menunjukkan bahwa asumsi kebebasan dan kehomogenan ragam galat terpenuhi. Tabel Hasil analisis ragam pada status hara K tanah tinggi SK db JK KT F-hit Nilai- p L * P * L*P * Galat Total *nyata pada taraf nyata 5% Analisis ragam pengaruh pupuk dan lokasi pada status hara K tanah tinggi dapat dilihat pada Tabel. Hasil analisis ragam diatas menunjukkan nilai-p untuk faktor lokasi, pemupukan, serta interaksi lokasi dan pemupukan adalah.. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor lokasi, pemupukan, dan interaksi keduanya memberikan pengaruh nyata terhadap respon berat kering padi. Analisis AMMI Analisis ragam AMMI pada status hara K tanah tinggi dapat dilihat pada Tabel 11. Berdasarkan hasil analisis ragam pada Tabel 11, terlihat bahwa semua pengaruh utama
21 11 (lokasi dan pupuk) dan pengaruh interaksi berpengaruh nyata pada taraf nyata 5%. Hal ini menunjukkan bahwa berat kering padi dipengaruhi oleh faktor pupuk dan lokasi. Selain itu, pemberian pupuk tertentu akan memberikan respon yang positif pada lokasi tertentu, tetapi tidak demikian halnya jika digunakan pada lokasi yang lain. Karena itulah, perlu dilakukan analisis AMMI untuk mengidentifikasi pupuk yang berinteraksi positif pada lokasi tertentu. Tabel 11 Hasil analisis ragam AMMI pada status hara K tanah tinggi SK db JK KT F-hit Nilai- p L * P * L*P * KUI * KUI >.5 Galat Total * nyata pada taraf nyata 5% Penguraian nilai singular terhadap matriks dugaan pengaruh interaksi menghasilkan tiga nilai singular tidak nol yaitu 16., 4.57, dan 5.9E-15. Hasil Skor KUI (komponen utama interaksi) pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah tinggi secara lengkap dapat dilihat pada Lampiran 15. Tabel 1 Kontribusi keragaman KUI pada status hara K tanah tinggi KUI ke- Nilai Singular Akar Ciri Proporsi (%) Kumulatif (%) E-15.8E-9 -. Dari tiga nilai singular tersebut maka jumlah komponen utama interaksi yang perlu dipertimbangkan untuk membangun model AMMI adalah tiga komponen yaitu KUI1, KUI, dan KUI3. Kontribusi keragaman pengaruh interaksi yang dapat diterangkan oleh KUI1 dan KUI adalah 9.46% dan 7.54% (Tabel 1). Kontribusi kedua KUI tersebut pada taraf nyata 5% terhadap JK interaksi adalah %. Dengan metode keberhasilan total (postdictive success), diperoleh satu komponen utama interaksi yang nyata pada taraf nyata 5%, yaitu KUI1 dengan F-hitung dan nilai-p masing-masing.51 dan.. Hasil analisis ragam AMMI tersebut secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 11. Model AMMI yang terbentuk untuk respon berat kering padi pada status hara K tanah tinggi adalah model AMMI1. Hal ini karena terdapat satu KUI yang nyata. Model AMMI1 dituliskan sebagai berikut : Y μ + α + β + λ ϕ ρ + δ + ε ijk = i j 1 i1 j1 Interpretasi AMMI Gambar 14 Biplot AMMI1 pada status hara K tanah tinggi Hasil plot antara skor KUI1 dengan ratarata berat kering padi dapat dilihat dari biplot AMMI1 (Gambar 14). Sumbu horizontal menjelaskan pengaruh utama (rataan), sedangkan sumbu vertikal menjelaskan pengaruh interaksi. Gambar 14 diatas menunjukkan rata-rata berat kering padi paling rendah adalah pada pemupukan NP, sedangkan pada pemupukan NPK mempunyai rata-rata berat kering padi tertinggi. Pupuk dan lokasi yang memiliki tanda KUI yang sama (positif/negatif) berarti berinteraksi positif, sedangkan jika tandanya berbeda maka berinteraksi negatif. Dari gambar diatas, pupuk NPK berinteraksi positif dengan Rengasdengklok (LT), Dempet (LT5), Balen (LT6), Pungging (LT7), dan Tanggul (LT), serta berinteraksi negatif dengan Cilamaya (LT1), Bumiayu (LT3), Sungapan (LT4), Perak (LT8), dan Mayang (LT9). Pupuk N dan NP berinteraksi positif dengan Cilamaya (LT1), Bumiayu (LT3), Sungapan (LT4), Perak (LT8), dan Mayang (LT9), serta berinteraksi negatif dengan Rengasdengklok (LT), Dempet (LT5), Balen (LT6), Pungging (LT7), dan Tanggul (LT). Struktur interaksi antara pupuk dan lokasi dengan respon berat kering padi dapat dilihat dari biplot AMMI, yaitu plot antara skor KUI1 dengan skor KUI (Gambar 15). ij ijk
22 1 KESIMPULAN Gambar 15 Biplot AMMI pada status hara K tanah tinggi Pupuk dikatakan berinteraksi positif pada lokasi tertentu (spesifik lokasi) jika menghasilkan respon maksimal pada lokasi tersebut. Dari Gambar 15, berdasarkan arah vektor dan letaknya, tampak pupuk N berinteraksi positif pada Cilamaya-Karawang (LT1) dan Bumiayu-Brebes (LT3), pupuk NP berinteraksi positif pada Sungapan-Pemalang (LT4), Perak-Jombang (LT8), dan Mayang- Jember (LT9), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Rengasdengklok- Karawang (LT), Dempet-Demak (LT5), Balen-Bojonegoro (LT6), Pungging- Mojokerto (LT7), dan Tanggul-Jember (LT). Berdasarkan biplot AMMI, pada lokasi Cilamaya (LT1) dan Bumiayu (LT3) pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan N, pada lokasi Sungapan (LT4), Perak (LT8), dan Mayang (LT9), pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan NP untuk menghasilkan berat kering padi sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan untuk lokasi Rengasdengklok (LT), Dempet (LT5), Balen (LT6), Pungging (LT7), dan Tanggul (LT), selain unsur N dan P dibutuhkan juga unsur K, sehingga pemupukan yang diperlukan adalah pemupukan NPK. Selain itu, berdasarkan biplot AMMI dapat disimpulkan meskipun respon berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK, namun tidak semua lokasi membutuhkan pupuk lengkap NPK. Pada status hara K tanah rendah, pupuk N berinteraksi positif pada Benda-tangerang (LR1), pupuk NP berinteraksi positif pada Ngrampal-Sragen (LR3) dan Parungkuda- Sukabumi (LR), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Delanggu-Klaten (LR4). Pada status hara K tanah sedang, pupuk N berinteraksi positif pada Rawamerta- Karawang (LS1), pupuk NP berinteraksi positif pada Tambakdahan-Subang (LS), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Kedungwuni-Pekalongan (LS3) dan Mardiasri-Ngawi (LS4). Pada status hara K tanah tinggi, pupuk N berinteraksi positif pada Cilamaya-Karawang (LT1) dan Bumiayu-Brebes (LT3), pupuk NP berinteraksi positif pada Sungapan-Pemalang (LT4), Perak-Jombang (LT8), dan Mayang- Jember (LT9), sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Rengasdengklok- Karawang (LT), Dempet-Demak (LT5), Balen-Bojonegoro (LT6), Pungging- Mojokerto (LT7), dan Tanggul-Jember (LT). DAFTAR PUSTAKA Aunuddin. 5. Statistika : Rancangan dan Analisis. Bogor : IPB Press. Crossa J Statistical Analysis of Multilocation Trials. Advances In Agronomy 44 : Gauch Jr HG Model Selection and Validation for Yield Trials with Interaction. Biometrics 44 : Hartatik W, Widowati LR, Soepartini M Pengaruh Takaran Pupuk N dan Pencampuran Bahan Organik Terhadap Tanaman Padi Sawah. Laporan Penelitian : Penelitian Status dan Pengelolaan Hara Terpadu Pada Lahan Sawah untuk Meningkatkan Produktivitas Tanah yang Berkelanjutan. Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat, Bogor. Mattjik AA, Sumertajaya IM.. Perancangan Percobaan dengan Aplikasi SAS dan Minitab. Bogor : Institut Pertanian Bogor.
23 Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat Status Kalium dan Peningkatan Efisiensi Pada Tanah Sawah di Jawa Barat dan Jawa Tengah. Laporan Hasil Penelitian Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat, Bogor. Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat Status Kalium dan Peningkatan Efisiensi Pada Tanah Sawah di Jawa Timur. Laporan Hasil Penelitian Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat, Bogor. Steel RGD, Torrie JH Prinsip dan Prosedur Statistika : Suatu Pendekatan Biometrik. Sumantri B ; penerjemah. Jakarta : PT.Gramedia Pustaka Utama. Terjemahan dari : Principle and Procedures of Statistics. A Biometrical Approach. Vargas M, Crossa J, Eeuwijk FV, Sayre KD, Reynolds MP. 1. Interpreting Treatment x Environment Interaction in Agronomy Trials. Agronomy Journal 93 :
24 LAMPIRAN
25 15 Lampiran 1 Tabel rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan jenis pupuk pada status hara K tanah rendah N NP NPK Rataan Lokasi LR LR LR LR Rataan Pupuk Lampiran Pemeriksaan kenormalan galat pada status hara K tanah rendah Probability Plot of RESI1 Normal Percent Mean -.45E-16 StDev N 36 KS.85 P-Value > RESI1 1 3 Lampiran 3 Pemeriksaan kebebasan galat pada status hara K tanah rendah 3 Residuals Versus the Order of the Data (response is Berat Kering) Residual Observation Order
26 16 Lampiran 4 Pemeriksaan kehomogenan ragam galat pada status hara K tanah rendah 3 Residuals Versus the Fitted Values (response is Berat Kering) Residual Fitted Value Lampiran 5 Skor KUI pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah rendah Rataan KUI1 KUI KUI3 N E-8 NP E-8 NPK E-8 LR E-8 LR E-8 LR E-8 LR E-8 Lampiran 6 Tabel rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan jenis pupuk pada status hara K tanah sedang N NP NPK Rataan Lokasi LS LS LS LS Rataan Pupuk
27 17 Lampiran 7 Pemeriksaan kenormalan galat pada status hara K tanah sedang Probability Plot of RESI1 Normal Percent Mean E-15 StDev.55 N 36 KS.8 P-Value > RESI Lampiran 8 Pemeriksaan kebebasan galat pada status hara K tanah sedang Residuals Versus the Order of the Data (response is Berat Kering) 4 3 Residual Observation Order Lampiran 9 Pemeriksaan kehomogenan ragam galat pada status hara K tanah sedang Residuals Versus the Fitted Values (response is Berat Kering) 4 3 Residual Fitted Value
28 18 Lampiran Skor KUI pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah sedang Rataan KUI1 KUI KUI3 N E-8 NP E-8 NPK E-8 LS E-8 LS E-8 LS E-8 LS E-8 Lampiran 11 Tabel rata-rata berat kering padi (g/pot) untuk tiap lokasi dan jenis pupuk pada status hara K tanah tinggi N NP NPK Rataan Lokasi LT LT LT LT LT LT LT LT LT LT Rataan Pupuk Lampiran 1 Pemeriksaan kenormalan galat pada status hara K tanah tinggi Probability Plot of RESI1 Normal Percent Mean 1.511E-15 StDev.19 N 9 KS.65 P-Value > RESI
29 19 Lampiran 13 Pemeriksaan kebebasan galat pada status hara K tanah tinggi Residuals Versus the Order of the Data (response is Berat Kering) 5..5 Residual Observation Order Lampiran 14 Pemeriksaan kehomogenan ragam galat pada status hara K tanah tinggi Residuals Versus the Fitted Values (response is Berat Kering) 5..5 Residual Fitted Value 5 3 Lampiran 15 Skor KUI pemupukan dan lokasi pada status hara K tanah tinggi Rataan KUI1 KUI KUI3 N E-8 NP E-8 NPK E-8 LT E-8 LT E-9 LT E-9 LT E-8 LT E-9 LT E-8 LT E-8 LT E-8 LT E-9 LT E-8
MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K
, April 2009 p : 11-15 ISSN : 0853-8115 Vol 14 No.1 MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K Mohammad Masjkur 1 dan Niken Dyah Septiastuti Departemen Statistika FMIPA-IPB E-mail : 1 masjkur@gmail.com
Lebih terperinciPENERAPAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA UNTUK PEREDUKSIAN PEUBAH PADA ADDITIVE MAIN EFFECT AND MULTIPLICATIVE INTERACTION GERI ZANUAR FADLI
PENERAPAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA UNTUK PEREDUKSIAN PEUBAH PADA ADDITIVE MAIN EFFECT AND MULTIPLICATIVE INTERACTION GERI ZANUAR FADLI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI
ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008 RINGKASAN
Lebih terperinciForum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics. journal.ipb.ac.id/index.php/statistika
PENERAPAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA UNTUK PEREDUKSIAN PEUBAH PADA ADDITIVE MAIN EFFECT AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (Application of Weighted Principal Component for Variable Reduction in Additive Main
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. digunakan sebagai rujukan ada dua penelitian. Rujukan penelitian pertama yaitu penelitian Lavoranti et al.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Penelitian Terdahulu Sebagai bahan pertimbangan dalam penelitian ini dicantumkan mengenai penelitian terdahulu yang digunakan sebagai rujukan. Penelitian terdahulu yang digunakan
Lebih terperinciAnalisis Stabilitas Hasil Tujuh Populasi Jagung Manis Menggunakan Metode Additive Main Effect Multiplicative Interaction (AMMI)
Analisis Stabilitas Hasil Tujuh Populasi Jagung Manis Menggunakan Metode Additive Main Effect Multiplicative Interaction (AMMI) The Analysis of Stability of Seven Sweet Corn Populations Using Additive
Lebih terperinciKeywords: Factorial Experiment, CRBD, AMMI, Analysis of Variance, PCA, Biplot
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 529-536 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS VARIAN PERCOBAAN FAKTORIAL DUA FAKTOR RAKL DENGAN METODE
Lebih terperinciPENERAPAN AMMI RESPON GANDA DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA PADA UJI STABILITAS TANAMAN KUMIS KUCING ANNISA
PENERAPAN AMMI RESPON GANDA DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA PADA UJI STABILITAS TANAMAN KUMIS KUCING ANNISA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciIDENTIFIKASI INTERAKSI GENOTIPE X LINGKUNGAN PADA PADI HIBRIDA BERDASARKAN RESPON GABUNGAN SUCI TIARA
IDENTIFIKASI INTERAKSI GENOTIPE X LINGKUNGAN PADA PADI HIBRIDA BERDASARKAN RESPON GABUNGAN SUCI TIARA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciANALISIS VARIAN PERCOBAAN FAKTORIAL DUA FAKTOR RAKL DENGAN METODE FIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION SKRIPSI
ANALISIS VARIAN PERCOBAAN FAKTORIAL DUA FAKTOR RAKL DENGAN METODE FIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION SKRIPSI Oleh: AKHMAD ZAKI NIM. 24010210120049 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS
Lebih terperinciBAHAN DAN METODE. Waktu dan Tempat. Bahan dan Alat. Rancangan Penelitian
BAHAN DAN METODE Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November 010 Maret 011, kecuali lokasi Sukabumi pada bulan Maret Juni 011. Tempat Penelitian dilaksanakan di 7 lokasi yaitu Bogor,
Lebih terperinciKAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G
KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G14102022 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRAK SITI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dapat digunakan untuk inferensi statistika. Metode bootstrap mengesampingkan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Metode bootstrap merupakan metode simulasi berbasiskan data yang dapat digunakan untuk inferensi statistika. Metode bootstrap mengesampingkan distribusi sampling dari
Lebih terperinciMENENTUKAN 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 terperinciII. MODEL AMMI PADA DATA BERDISTRIBUSI BUKAN NORMAL: TRANSFORMASI KENORMALAN
II. MODEL AMMI PADA DATA BERDISTRIBUSI BUKAN NORMAL: TRANSFORMASI KENORMALAN.1 Pendahuluan Analisis AMMI adalah suatu teknik analisis data percobaan dua faktor perlakuan dengan pengaruh utama perlakuan
Lebih terperinciPENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN
PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN (Studi Kasus: Preferensi Mahasiswa Statistika IPB Angkatan 44, 45, dan 46 terhadap Minat Bidang Kerja) DONNY ARIEF SETIAWAN SITEPU
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin berkembangnya peradaban manusia maka perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi berbanding lurus. Pada dasarnya ini merupakan usaha manusia untuk melangsungkan
Lebih terperinciANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU. Oleh : Heru Novriyadi G
ANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU Oleh : Heru Novriyadi G4004 PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
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 terperinciMETODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE
METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
Lebih terperinciE-Jurnal Matematika Vol. 4 (3), Agustus 2015, pp ISSN:
IMPLEMENTASI METODE BOOTSTRAP DALAM INFERENSI TITIK- TITIK BIPLOT AMMI MODEL AMMI CAMPURAN (MIXED AMMI) (Studi Kasus: Menduga Stabilitas Genotipe Padi) Ni Putu Ayu Dinita Trisnayanti 1, I Komang Gde Sukarsa
Lebih terperinciPENANGANAN KETIDAKHOMOGENAN RAGAM AKIBAT KEBERADAAN DATA EKSTRIM MELALUI PENDEKATAN EM-AMMI NADA TSURAYYA
PENANGANAN KETIDAKHOMOGENAN RAGAM AKIBAT KEBERADAAN DATA EKSTRIM MELALUI PENDEKATAN EM-AMMI NADA TSURAYYA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciPEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA
PEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 RINGKASAN TENDI
Lebih terperinciEVALUASI PELAKSANAAN KURIKULUM SISTEM MAYOR-MINOR PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA (S1) INSTITUT PERTANIAN BOGOR DICKY PRATAMA YENDRA
EVALUASI PELAKSANAAN KURIKULUM SISTEM MAYOR-MINOR PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA (S1) INSTITUT PERTANIAN BOGOR DICKY PRATAMA YENDRA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciIDENTIFIKASI STABILITAS DAN ADAPTABILITAS GENOTIPE PADA PERCOBAAN MULTILOKASI PADI SAWAH DENGAN METODE AMMI. Oleh: Miftachul Hudasiwi G
IDENTIFIKASI STABILITAS DAN ADAPTABILITAS GENOTIPE PADA PERCOBAAN MULTILOKASI PADI SAWAH DENGAN METODE AMMI Oleh: Miftachul Hudasiwi G40004 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciOleh : Dewi Mutia Handayani A
ANALISIS PROFITABILITAS DAN PENDAPATAN USAHATANI PADI SAWAH MENURUT LUAS DAN STATUS KEPEMILIKAN LAHAN (Studi Kasus Desa Karacak, Kecamatan Leuwiliang, Kabupaten Bogor, Jawa Barat) Oleh : Dewi Mutia Handayani
Lebih terperinciDATA DAN METODE. Data
DATA DAN METODE Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder hasil percobaan padi varietas IR 64 yang dilaksanakan tahun 2002 pada dua musim (kemarau dan hujan). Lokasi penelitian
Lebih terperinciKOREKSI METODE CONNECTED AMMI DALAM PENDUGAAN DATA TIDAK LENGKAP ABSTRAK
KOREKSI METODE CONNECTED AMMI DALAM PENDUGAAN DATA TIDAK LENGKAP I Made Sumertajaya 2 Ahmad Ansori Mattjik 3 I Gede Nyoman Mindra Jaya,2 Dosen Departemen Statistika Institut Pertanian Bogor,3 Mahasiswa
Lebih terperinciOPTIMASI 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 terperinciBAHAN DAN METODE. Tempat dan Waktu
7 BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Penanaman di lapangan dilaksanakan di Kebun Percobaan IPB Cikabayan Darmaga Bogor. Kebun percobaan memiliki topografi datar dengan curah hujan rata-rata sama dengan
Lebih terperinciANALISIS KINERJA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BERDASARKAN SURVEI KEPUASAN MAHASISWA DAN EPBM AHMAD CHAERUS SUHADA
ANALISIS KINERJA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BERDASARKAN SURVEI KEPUASAN MAHASISWA DAN EPBM AHMAD CHAERUS SUHADA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperincipendekatan dalam penelitian ini dinilai cukup beralasan.
Tabel Hasil pendugaan model pengaruh tetap dengan Y sebagai peubah respon dan X, X dan X sebagai C -. 00 X -5 0.50 X.05 00 X 00 R 0.6 Adjusted R 0.6 Hasil pendugaan model data panel dengan Y sebagai peubah
Lebih terperinciANALISIS KEUNGGULAN DAN STABILITAS GALUR MUTAN KACANG TANAH DENGAN METODE TAI DAN AMMI MOHAMAD DJ. PAKAYA
ANALISIS KEUNGGULAN DAN STABILITAS GALUR MUTAN KACANG TANAH DENGAN METODE TAI DAN AMMI MOHAMAD DJ. PAKAYA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011
Lebih terperinciPENGARUH PUPUK NITROGEN DAN FOSFOR TERHADAP PERTUMBUHAN DAN PRODUKSI TEBU (Saccharum officinarum L.) RIFKA ERNAWAN IKHTIYANTO A
PENGARUH PUPUK NITROGEN DAN FOSFOR TERHADAP PERTUMBUHAN DAN PRODUKSI TEBU (Saccharum officinarum L.) RIFKA ERNAWAN IKHTIYANTO A24051868 DEPARTEMEN AGRONOMI DAN HORTIKULTURA FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciDAMPAK FRAGMENTASI LAHAN TERHADAP BIAYA PRODUKSI DAN BIAYA TRANSAKSI PETANI PEMILIK
DAMPAK FRAGMENTASI LAHAN TERHADAP BIAYA PRODUKSI DAN BIAYA TRANSAKSI PETANI PEMILIK (Kasus: Desa Ciaruteun Udik, Kecamatan Cibungbulang, Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat) OLEH: CORRY WASTU LINGGA PUTRA
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 terperinciPEMODELAN STOK GABAH/BERAS DI KABUPATEN SUBANG MOHAMAD CHAFID
PEMODELAN STOK GABAH/BERAS DI KABUPATEN SUBANG MOHAMAD CHAFID SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang berjudul : PEMODELAN STOK GABAH/BERAS
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI
PENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 RINGKASAN ALIFTA DIAH AYU RETNANI.
Lebih terperinciPERANCANGAN 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 terperinciPENENTUAN DOSIS PEMUPUKAN KOMPOS BLOTONG PADA TEBU LAHAN KERING (Saccharum officinarum L.) VARIETAS PS 862 dan PS 864
PENENTUAN DOSIS PEMUPUKAN KOMPOS BLOTONG PADA TEBU LAHAN KERING (Saccharum officinarum L.) VARIETAS PS 862 dan PS 864 Oleh: KARTIKA KIRANA SM A34103020 PROGRAM STUDI AGRONOMI FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciPENGARUH PEMUPUKAN TERHADAP PRODUKSI DAUN MURBEI (Kanva-2) DAN KUALITAS KOKON ULAT SUTERA (Bombyx mori L.) HENDRA EKO SUTEJA
PENGARUH PEMUPUKAN TERHADAP PRODUKSI DAUN MURBEI (Kanva-2) DAN KUALITAS KOKON ULAT SUTERA (Bombyx mori L.) HENDRA EKO SUTEJA DEPARTEMEN SILVIKULTUR FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008 PENGARUH
Lebih terperinciMIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (M-AMMI) DAN APLIKASINYA SKRIPSI
MIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (M-AMMI) DAN APLIKASINYA SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta untuk memenuhi sebagian
Lebih terperinciIII. BAHAN DAN METODE. Penelitian ini dilakukan dari bulan Januari sampai Mei. Baru Panam, Kecamatan Tampan, Kotamadya Pekanbaru.
III. BAHAN DAN METODE 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian ini dilakukan dari bulan Januari sampai Mei 2013 di Lahan Percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim
Lebih terperinciI. BAHAN DAN METODE. dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru,
I. BAHAN DAN METODE 1.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini telah dilaksanakan di lahan percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru, pada bulan
Lebih terperinciIII. MATERI DAN METODE
III. MATERI DAN METODE 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Lahan percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Jl. HR. Soebrantas KM 15
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 terperinciEFEK PEMOTONGAN DAN PEMUPUKAN TERHADAP PRODUKSI DAN KUALITAS Borreria alata (Aubl.) SEBAGAI HIJAUAN MAKANAN TERNAK KUALITAS TINGGI
EFEK PEMOTONGAN DAN PEMUPUKAN TERHADAP PRODUKSI DAN KUALITAS Borreria alata (Aubl.) SEBAGAI HIJAUAN MAKANAN TERNAK KUALITAS TINGGI SKRIPSI Ajeng Widayanti PROGRAM STUDI ILMU NUTRISI DAN MAKANAN TERNAK
Lebih terperinciPENGARUH PEMBERIAN AMELIORAN TANAH TERHADAP SIFAT KIMIA TANAH DAN PERTUMBUHAN DUA VARIETAS TEBU (Saccharum officinarum L.)
PENGARUH PEMBERIAN AMELIORAN TANAH TERHADAP SIFAT KIMIA TANAH DAN PERTUMBUHAN DUA VARIETAS TEBU (Saccharum officinarum L.) Oleh: Mardhyillah Shofy A34103042 PROGRAM STUDI AGRONOMI FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciMetode Procrustes Dalam untuk Pendugaan Heritabilitas dari Karakter Agronomik Beberapa Galur Kacang Hijau
Vol. 8, No.1, 2-38, Juli 2011 Metode Procrustes Dalam untuk Pendugaan Heritabilitas dari Karakter Agronomik Beberapa Galur Kacang Hijau Raupong Abstrak Analisis model Additive Main Effects and Multiplicative
Lebih terperinciPENGUJIAN KERAGAAN KARAKTER AGRONOMI GALUR-GALUR HARAPAN PADI SAWAH TIPE BARU (Oryza sativa L) Oleh Akhmad Yudi Wibowo A
PENGUJIAN KERAGAAN KARAKTER AGRONOMI GALUR-GALUR HARAPAN PADI SAWAH TIPE BARU (Oryza sativa L) Oleh Akhmad Yudi Wibowo A34403066 PROGRAM STUDI PEMULIAAN TANAMAN DAN TEKNOLOGI BENIH FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL FINITE LENGTH LINE SOURCE UNTUK MENDUGA KONSENTRASI POLUTAN DARI SUMBER GARIS (STUDI KASUS: JL. M.H. THAMRIN, DKI JAKARTA)
PENERAPAN MODEL FINITE LENGTH LINE SOURCE UNTUK MENDUGA KONSENTRASI POLUTAN DARI SUMBER GARIS (STUDI KASUS: JL. M.H. THAMRIN, DKI JAKARTA) EKO SUPRIYADI DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciANALISIS PENDAPATAN DAN MARGIN PEMASARAN PADI RAMAH LINGKUNGAN METODE SRI
ANALISIS PENDAPATAN DAN MARGIN PEMASARAN PADI RAMAH LINGKUNGAN METODE SRI (System of Rice Intensification) (Kasus: Desa Ponggang Kecamatan Sagalaherang Kabupaten Subang, Jawa-Barat) Oleh : MUHAMMAD UBAYDILLAH
Lebih terperinciPENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL
PENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL Prasetyo Universitas Negeri Malang E-mail : pras_kazekage@yahoo.com Pembimbing: (I) Ir. Hendro
Lebih terperinciPENGARUH MEDIA TANAM DAN PUPUK N TERHADAP PERTUMBUHAN BIBIT JATI BELANDA (Guazuma ulmifolia Lamk.) Oleh Jippi Andalusia A
PENGARUH MEDIA TANAM DAN PUPUK N TERHADAP PERTUMBUHAN BIBIT JATI BELANDA (Guazuma ulmifolia Lamk.) Oleh Jippi Andalusia A34101039 PROGRAM STUDI AGRONOMI FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005
Lebih terperinciMETODOLOGI HASIL DAN PEMBAHASAN
3 berada pada jarak sejauh tiga atau empat kali simpangan baku dari nilai tengahnya (Aunuddin 1989). Pendekatan pencilan dapat dilakukan dengan melihat plot peluang normal. Apabila terdapat loncatan vertikal
Lebih terperinciANALISIS DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H
ANALISIS DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H14102054 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT
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 terperinciMATERI 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 terperinciPERAMALAN PRODUKSI DAN KONSUMSI UBI JALAR NASIONAL DALAM RANGKA RENCANA PROGRAM DIVERSIFIKASI PANGAN POKOK. Oleh: NOVIE KRISHNA AJI A
PERAMALAN PRODUKSI DAN KONSUMSI UBI JALAR NASIONAL DALAM RANGKA RENCANA PROGRAM DIVERSIFIKASI PANGAN POKOK Oleh: NOVIE KRISHNA AJI A14104024 PROGRAM STUDI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciANALISIS PENGELUARAN ENERGI PEKERJA PENYADAPAN KOPAL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT KABUPATEN SUKABUMI JAWA BARAT AVIANTO SUDIARTO
ANALISIS PENGELUARAN ENERGI PEKERJA PENYADAPAN KOPAL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT KABUPATEN SUKABUMI JAWA BARAT AVIANTO SUDIARTO DEPARTEMEN HASIL HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007
Lebih terperinciPENGARUH PEMUASAAN TERHADAP KONSUMSI, BOBOT TUBUH, DAN LAMA HIDUP TIKUS RUMAH (Rattus rattus diardii L.) DAN TIKUS POHON (Rattus tiomanicus Miller)
PENGARUH PEMUASAAN TERHADAP KONSUMSI, BOBOT TUBUH, DAN LAMA HIDUP TIKUS RUMAH (Rattus rattus diardii L.) DAN TIKUS POHON (Rattus tiomanicus Miller) NUR RACHMAN A44104056 PROGRAM STUDI HAMA DAN PENYAKIT
Lebih terperinciINFERENSI TITIK-TITIK PADA BIPLOT AMMI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP SKRIPSI
INFERENSI TITIK-TITIK PADA BIPLOT AMMI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP SKRIPSI Oleh Permata Atsna ul Laili NIM 081810101054 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciANALISIS EFISIENSI PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI UBI KAYU (Studi Kasus Desa Pasirlaja, Kecamatan Sukaraja, Kabupaten Bogor) ALFIAN NUR AMRI
ANALISIS EFISIENSI PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI UBI KAYU (Studi Kasus Desa Pasirlaja, Kecamatan Sukaraja, Kabupaten Bogor) ALFIAN NUR AMRI DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN FAKULTAS EKONOMI
Lebih terperinciForum Statistika dan Komputasi, April 2010 p : ISSN :
, April 2010 p : 28-35 ISSN : 0853-8115 Vol 15 No.1 PENDUGAAN KESTABILAN GENOTIPE PADA MODEL AMMI MENGGUNAKAN METODE RESAMPLING BOOTSTRAP (Genotype Stability Estimation of AMMI Model by Bootstrap Resampling)
Lebih terperinciPRODUKSI TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.) TM-9 PADA BERBAGAI KONSENTRASI PUPUK INJEKSI BATANG (I)
PRODUKSI TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.) TM-9 PADA BERBAGAI KONSENTRASI PUPUK INJEKSI BATANG (I) Oleh M. TAUFIQUR RAHMAN A01400022 PROGRAM STUDI AGRONOMI FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. peningkatan luas pertanaman dan hasil biji kedelai. Salah satu faktor pembatas bagi
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang Pengembangan kultivar kedelai (Glycine max (L.) Merrill) berdaya hasil tinggi pada cakupan lingkungan yang luas merupakan faktor kunci dalam usaha peningkatan luas pertanaman
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENAKAR HUJAN DI BERBAGAI KETINGGIAN POSISI PEMASANGAN DAN UKURAN DIAMETER MULUT PENAMPANG FITRI YASMIN
PERBANDINGAN PENAKAR HUJAN DI BERBAGAI KETINGGIAN POSISI PEMASANGAN DAN UKURAN DIAMETER MULUT PENAMPANG FITRI YASMIN DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciOLEH : 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 terperinciMANFAAT KEMITRAAN AGRIBISNIS BAGI PETANI MITRA
MANFAAT KEMITRAAN AGRIBISNIS BAGI PETANI MITRA (Kasus: Kemitraan PT Pupuk Kujang dengan Kelompok Tani Sri Mandiri Desa Majalaya Kecamatan Majalaya Kabupaten Karawang, Provinsi Jawa Barat) Oleh : ACHMAD
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 terperinciDAMPAK PROGRAM PENINGKATAN PRODUKSI BERAS NASIONAL (P2BN) TERHADAP PENDAPATAN PETANI. Oleh : ROHELA A
DAMPAK PROGRAM PENINGKATAN PRODUKSI BERAS NASIONAL (P2BN) TERHADAP PENDAPATAN PETANI Oleh : ROHELA A14105699 PROGRAM SARJANA EKSTENSI MANAJEMEN AGRIBISNIS DEPARTEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperincihomogen jika titik-titik tersebar secara merata atau seimbang baik di atas maupun dibawah garis, dengan maksimum ragam yang kecil.
8 koefisien regresi berganda dari variabel tak bebas Y terhadap variabel bebas Xi. Pada kasus ini, persamaan mengandung arti sebagai berikut, seperti yang telah dimodelkan Merdun (23) di Sungai Saluda,
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 terperinciANALISIS PENGELUARAN ENERGI PEKERJA PENYADAPAN KOPAL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT KABUPATEN SUKABUMI JAWA BARAT AVIANTO SUDIARTO
ANALISIS PENGELUARAN ENERGI PEKERJA PENYADAPAN KOPAL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT KABUPATEN SUKABUMI JAWA BARAT AVIANTO SUDIARTO DEPARTEMEN HASIL HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN EKSPOR BATUBARA INDONESIA DI PASAR JEPANG OLEH ROCHMA SUCIATI H
i ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN EKSPOR BATUBARA INDONESIA DI PASAR JEPANG OLEH ROCHMA SUCIATI H14053157 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
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 terperinciANALISIS KONSUMSI RUMAHTANGGA PETANI WORTEL DI DESA SUKATANI KECAMATAN PACET KABUPATEN CIANJUR PROPINSI JAWA BARAT. Oleh: KRUSTIN HALYANI A
ANALISIS KONSUMSI RUMAHTANGGA PETANI WORTEL DI DESA SUKATANI KECAMATAN PACET KABUPATEN CIANJUR PROPINSI JAWA BARAT Oleh: KRUSTIN HALYANI A14301085 PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN DAN SUMBERDAYA FAKULTAS
Lebih terperinciPENGARUH LOGAM BERAT ALUMUNIUM (Al) TERHADAP KANDUNGAN ASAM ORGANIK JARINGAN AKAR DAN PARAMETER PERTUMBUHAN BEBERAPA VARIETAS PADI (Oryza sativa L.
PENGARUH LOGAM BERAT ALUMUNIUM (Al) TERHADAP KANDUNGAN ASAM ORGANIK JARINGAN AKAR DAN PARAMETER PERTUMBUHAN BEBERAPA VARIETAS PADI (Oryza sativa L.) SKRIPSI Oleh : RUSTANTO ARDINOTO NIM. 011510101005 JURUSAN
Lebih terperinciBAHAN DAN METODE. Y ijk = μ + U i + V j + ε ij + D k + (VD) jk + ε ijk
12 BAHAN DAN METODE Waktu dan Tempat Penelitian dilaksanakan mulai Februari-Agustus 2009 dilaksanakan di Kebun Percobaan Cikabayan, Dramaga, Bogor. Areal penelitian bertopografi datar dengan jenis tanah
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian 3.2 Alat dan Bahan 3.3 Prosedur Penelitian Persiapan
BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2011 sampai Januari 2012. Lokasi pengambilan tailing dilakukan di PT. Antam UPBE Pongkor dan penelitian
Lebih terperinciPERANAN PESANTREN AL ZAYTUN TERHADAP PENINGKATAN PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI PADI DI KECAMATAN GANTAR, KABUPATEN INDRAMAYU, JAWA BARAT
PERANAN PESANTREN AL ZAYTUN TERHADAP PENINGKATAN PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHATANI PADI DI KECAMATAN GANTAR, KABUPATEN INDRAMAYU, JAWA BARAT OLEH: ARYANI PRAMESTI A 14301019 PROGRAM STUDI EKONOMI PERTANIAN
Lebih terperinciPENGARUH POLA ASUH BELAJAR, LINGKUNGAN PEMBELAJARAN, MOTIVASI BELAJAR DAN POTENSI AKADEMIK TERHADAP PRESTASI AKADEMIK SISWA SEKOLAH DASAR
63 PENGARUH POLA ASUH BELAJAR, LINGKUNGAN PEMBELAJARAN, MOTIVASI BELAJAR DAN POTENSI AKADEMIK TERHADAP PRESTASI AKADEMIK SISWA SEKOLAH DASAR KARTIKA WANDINI PROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA
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 terperinciBAHAN DAN METODE. Alat yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: cangkul, parang, ajir,
BAHAN DAN METODE 3.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan dilahan percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau. Penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
2 5. Pemilihan Pohon Contoh BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan tabel volume ini adalah jenis nyatoh (Palaquium spp.). Berikut disajikan tabel penyebaran pohon contoh
Lebih terperinciPENGARUH JENIS MEDIA TANAM TERHADAP PERTUMBUHAN BIBIT TANAMAN ASPARAGUS (Asparagus officinalis L.) OLEH MUTIARA HANUM A
PENGARUH JENIS MEDIA TANAM TERHADAP PERTUMBUHAN BIBIT TANAMAN ASPARAGUS (Asparagus officinalis L.) OLEH MUTIARA HANUM A24050822 DEPARTEMEN AGRONOMI DAN HORTIKULTURA FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN
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 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 terperinciANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA
ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
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 terperinciRESPON TANAMAN CAISIM (Brassica chinensis) TERHADAP PUPUK NPK ( ) DI DATARAN TINGGI. Oleh GANI CAHYO HANDOYO A
RESPON TANAMAN CAISIM (Brassica chinensis) TERHADAP PUPUK NPK (16 20 29) DI DATARAN TINGGI Oleh GANI CAHYO HANDOYO A34102064 PROGRAM STUDI AGRONOMI FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
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 terperinciANALISIS 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 terperinciPerancangan 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 terperinciESTIMASI NILAI TPW (TOTAL PRECIPITABLE WATER) DI ATAS DAERAH PADANG DAN BIAK BERDASARKAN HASIL ANALISIS DATA RADIOSONDE IRE PRATIWI
ESTIMASI NILAI TPW (TOTAL PRECIPITABLE WATER) DI ATAS DAERAH PADANG DAN BIAK BERDASARKAN HASIL ANALISIS DATA RADIOSONDE IRE PRATIWI DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciI. MATERI DAN METODE. Penelitian ini telah dilaksanakan di lahan percobaan Fakultas Pertanian
I. MATERI DAN METODE 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian ini telah dilaksanakan di lahan percobaan Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru, pada bulan
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 terperinciMATERI DAN METODE. Lokasi dan Waktu. Materi
MATERI DAN METODE Lokasi dan Waktu Penelitian dilaksanakan di laboratorium pengolahan limbah Departemen Ilmu Produksi dan Teknologi Peternakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor dan di Laboratorium
Lebih terperinciPENGARUH PENGGUNAAN GUANO KELELAWAR DAN MIKROORGANISME STARTER KOMPOS TERHADAP KESEHATAN TANAMAN CABAI (Capsicum annuum.l)
PENGARUH PENGGUNAAN GUANO KELELAWAR DAN MIKROORGANISME STARTER KOMPOS TERHADAP KESEHATAN TANAMAN CABAI (Capsicum annuum.l) Oleh : DEDI MULYONO A44101015 PROGRAM STUDI HAMA DAN PENYAKIT TUMBUHAN FAKULTAS
Lebih terperinciDEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL U N I V E R S I T A S J E M B E R FAKULTAS PERTANIAN
KAJIAN PENGGUNAAN PUPUK KALIUM NITRAT DAN BERBAGAI WAKTU PEMBERAAN TANAH TERHADAP PERTUMBUHAN DAN HASIL SEMANGKA (Citrullus vulgaris L) VARIETAS QUALITY KARYA ILMIAH TERTULIS (SKRIPSI) Diajukan Guna Memenuhi
Lebih terperinci