Rancangan Pengamatan Berulang. Repeated Measurement Design

dokumen-dokumen yang mirip
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH

III. METODE PENELITIAN

Rancangan Petak-petak Terbagi (RPPT)

Percobaan Rancangan Petak Terbagi dalam RAKL

Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.

PENGANTAR MODEL LINEAR Oleh: Suryana

Praktikum Perancangan Percobaan 9

ANALISIS PERANCANGAN PERCOBAAN 2 MATERI 3: KONSEP NILAI HARAPAN KUADRAT TENGAH

Rancangan Blok Terpisah (Split Blok)

MODUL 4. RANCANGAN PERCOBAAN DENGAN PENGAMATAN BERULANG (REPEATED MEASUREMENT) A. Pendahuluan

Pengutipan Pustaka dan Penulisan Daftar Pustaka

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 9 ANOVA (3)

Rancangan Petak Terpisah dalam RAL

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai dengan

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAHAN DAN METODE. Metode Penelitian

II. LANDASAN TEORI. Sampling adalah proses pengambilan atau memilih n buah elemen dari populasi yang

Bab III Metoda Taguchi

Percobaan Dua Faktor: Percobaan Faktorial. Arum Handini Primandari, M.Sc.

Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Pendugaan Parameter. Debrina Puspita Andriani /

BAHAN DAN METODE Pengujian Ketahanan Cabai terhadap Antraknosa

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

Modul Kuliah statistika

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PERCOBAAN MENGGUNAKAN SPLIT PLOT DENGAN RANCANGAN DASAR RAK RANCANGAN PERCOBAAN

REGRESI LINIER GANDA

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB V HASIL PENELITIAN

PENANGANAN DATA PENGAMATAN BERULANG PADA RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR ARIN PRAMESTI

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

Rancangan Petak Berjalur

BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS

STATISTIKA SMA (Bag.1)

SEBARAN t dan SEBARAN F

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

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pengujian Hipotesis untuk selisih dua nilai tengah populasi

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

A. Pengertian Hipotesis

Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB

III BAHAN DAN METODE PENELITIAN. Ternak yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuda berjumlah 25

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bagian ini akan dibahas tentang teori-teori dasar yang. digunakan untuk dalam mengestimasi parameter model.

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

Pengamatan, Pengukuran dan Eksperimen

Penelitian ini telah dilakukan selama 2 bulan pada bulan Februari-Maret di Laboratorium Patologi, Entomologi dan Mikrobiologi, dan Laboratorium

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

Contoh RAK Faktorial

Uji Keberartian Koefisien Raw Agreement

Pendahuluan. Pengacakan dan Penataan. Denah Bujursangkar Latin PERANCANGAN PERCOBAAN (RANCANGAN BUJURSANGKAR LATIN)

PERCOBAAN FAKTORIAL: RANCANGAN ACAK LENGKAP. Arum Handini Primandari

Pengacakan dan Tata Letak

Pemilihan Model Terbaik

III. METODELOGI PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

ANAVA 2 Jalan. Jumlah sampel dalam sel tak sama

III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

Proses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1

IV. METODE PENELITIAN

PENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

BAB 7 HIPOTESA 7.1 Pendahuluan

II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian ini dilakukan di Puskesmas Limba B terutama masyarakat

Statistika Inferensia: Pengujian Hipotesis. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB, 2015

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

Racaga Pegamata Berulag Repeated Measuremet Desig

Pedahulua Repeated measuremet (pegamata berulag) megacu kepada (Clewer & Scarisbrick, 006):. Suatu percobaa dimaa masig-masig uit percobaa meerima perbedaa perlakua terpisah dalam waktu. Suatu percobaa dimaa masig-masig uit percobaa diberika sebuah perlakua tetapi pegukuraya dilakuka berulag dalam beberapa kali serial measuremet

Misal : dalam bidag pertaia. Dilakuka percobaa utuk megetahui pegaruh pemupuka pada taama cabe. Perlakua pemupuka N yag dicobaka yaitu dosis 0 kg/ha (kotrol), 00 kg/ha, 00 kg/ha, da 300 kg/ha. Pegamata produksi dilakuka dalam 3 kali pae

Memerluka aalisis khusus iformasi yag diperoleh lebih luas Hal yag dilihat : Pegaruh perlakua yag dicobaka racaga dasar Perkembaga / pertumbuha respo selama peelitia berjala waktu

Ilustrasi Misal percobaa faktor tuggal Jika faktor waktu dimasukka dalam aalisis maka tidak tepat megguaka racaga faktorial keapa? Satua percobaa yag diguaka utuk megukur respo waktu pertama utuk perlakua sama dega waktu kedua utuk perlakua tidak sesuai dega prisip pegacaka pada racaga faktorial.

Lajuta Ilustrasi Kapa percobaa tersebut dapat megguaka faktorial dimaa faktor waktu sebagai faktor? Jika masig-masig kombiasi perlakua dega waktu megguaka satua percobaa yag berbeda atar waktu

Aalisis data Model liier Faktor tuggal seperti racaga split plot dega faktor waktu sebagai subplot (Clewer & Scarisbrick, 00): dimaa : Y ijk = + A i + ik + W j + AW ij + ijk Y ijk = respo dari pegaruh perlakua ke-i, pegaruh waktu kej, serta ulaga ke-k = rataa umum A i = pegaruh perlakua (petak utama) ke-i ik = galat petak utama W j = pegaruh waktu (aak petak) ke-j AW ij = pegaruh iteraksi perlakua ke-i da waktu ke-j ijk = galat dari perlakua ke-i, waktu ke-j, serta ulaga ke-k

Lajuta Coba Ada uraika sumber-sumber keragama dalam tabel ANOVA! Coba Ada uraika formula utuk memperoleh jumlah kuadrat masigmasig sumber keragama dalam Tabel ANOVA!

Lajuta Meurut Steel & Torie megguaka model liier pada racaga dasar ditambah pegaruh waktu da iteraksi waktu dega perlakua megikuti model liier racaga blok terbagi (split blok)

Lajuta Peamaa percobaa ii sesuai dega racaga dasar ditambah dalam waktu (i time) Misal : Racaga dasar Faktorial Split plot Repeated Measuremet desig Faktorial i Time Split plot i Time

Back to Ilustratio Misal Percobaa Faktorial x3 dalam waktu dega racaga pegedalia ligkuga RAL dapat dituliska : y ijkl A i B j AB ij ijk W l kl AW il BW jl ABW ijl ijkl Y ijkl =respo dari faktor A ke-i, faktor B ke-j, ulaga ke-k, serta waktu ke-l = rataa umum A i = pegaruh faktor A ke-i B j = pegaruh faktor B ke-j AB ij = pegrauh iteraksi faktor A ke-i da faktor B ke-j ijk = pegaruh acak dari perlakua W l = pegaruh waktu ke-l kl = pegaruh acak dari waktu AW il = pegaruh iteraksi faktor A ke-i da waktu ke-l BW jl = pegaruh iteraksi faktor B ke-j da waktu ke-l ABW ijl = pegaruh iteraksi faktor A ke-i, faktor B ke-j, serta waktu ke-l ijkl = pegaruh acak dari iteraksi waktu dega perlakua

Hipotesis yag diuji Pegaruh faktor A: H0 : A = = A a = 0 H : Mi ada satu i dimaa A i 0 Pegaruh faktor B: H0 : B = = Bb = 0 H : Mi ada satu j dimaa B j 0 Pegaruh iteraksi A da B: H0 : AB = = AB ab = 0 H : Mi ada sepasag (i,j) dimaa AB ij 0

Lajuta Hipotesis yag diuji Pegaruh faktor W: H0 : W = = W c = 0 H : Mi ada satu l dimaa W l 0 Pegaruh iteraksi faktor A dega waktu: H0 : AW = = AW ac = 0 H : Mi ada sepasag (i,l) dimaa AW il 0 Pegaruh iteraksi B da waktu: H0 : BW = = BW bc = 0 H : Mi ada sepasag (j,l) dimaa BW jl 0 Pegaruh iteraksi A, B, da Waktu: H0 : ABW = = ABW abc = 0 H : Mi ada sepasag (i,j,l) dimaa ABW ijl 0

Tabel ANOVA Sumber Keragama db JK KT Fhit A a- JKA KTA KTA / KT(a) B b- JKB KTB KTA / KT(a) AB (a-)(b-) JKAB KTAB KTA / KT(a) Galat (a) ab(r-) JK(a) KT(a) W c- JKW KTW KTW / KT(b) Galat (b) c(r-) JK(b) KT( b) AW (a-)(c-) JKAW KTAW KTAW / KT( c) BW (b-)(c-) JKBW KTBW KTBW / KT( c) ABW (a-)(b-)(c-) JKABW KTABW KTABW / KT( c) Galat ( c ) (abc-ab-c)(r-) JK ( c) KT( c) Total abcr- JKT

ALAT ANALYSIS LAIN : PROFILE ANALYSIS Aalisis Profil diguaka pada saat terdapat p perlakua yag terbagi ke dalam dua atau lebih group. Dalam kasus repeated measuremet group = waktu Asumsi yag diguaka: Semua respo diukur dalam uit yag sama Respo dari group yag berbeda salig bebas satu sama lai

Ilustrasi Misal terdapat perlakua : kelompok kotrol (K0) da kelompok yag diberi perlakua (K). Masig-masig dilakuka pegukura 4 kali (awal percobaa, tahu percobaa, tahu percobaa, da 3 tahu percobaa) Igi diketahui apakah rataa vektor atar waktu sama?

Sebagai awal haya aka dilihat kesamaa rataa vektor perlakua pada saat awal percobaa ( ) dibadigka dega satu tahu percobaa ( ) Misal = [, ] da = [, ] H0 : = perlakua mempuyai efek yag sama (secara rata-rata) atara dua waktu tersebut

Ilustrasi Data PERLAKUAN INITIAL YEAR PERLAKUAN INITIAL YEAR KO 87.30 86.90 TG 83.80 85.50 KO 59.00 60.0 TG 65.30 66.90 KO 76.70 76.50 TG 8.0 79.50 KO 70.60 76.0 TG 75.40 76.70 KO 54.90 55.0 TG 55.30 58.30 KO 78.0 75.30 TG 70.30 7.30 KO 73.70 70.80 TG 76.50 79.90 KO 6.80 68.70 TG 66.00 70.90 KO 85.30 84.40 TG 76.70 79.00 KO 8.30 86.90 TG 77.0 74.00 KO 68.60 65.40 TG 67.30 70.70 KO 67.80 69.0 TG 50.30 5.40 KO 66.0 67.00 TG 57.70 57.00 KO 8.00 8.30 TG 74.30 77.70 KO 7.30 74.60 TG 74.00 74.70 RATAAN 7.380 73.93 70.087 7.633 RAGAM 9.9 89.076 94.38 9.45 COV-KO(INITIAL, YEAR) 65.889 COV-TG(INITIAL, YEAR) 58.5

RATAAN x = [7.380,73.93] da = [70.087,7.633] ' x ' 74.000 73.000 7.000 7.000 70.000 69.000 KO TG 68.000 iitial WAKTU year

Terdapat tiga hipotesis Apakah atar profil salig pararel? H0 : - = -? Jika diasumsika atar profil pararel, apakah profilya berimpit? H0 : i - i =0, i =,? Jika diasumsika salig berimpit, apakah semua rata-rata sama dega kostata yag sama? H03 : = = =

Uji Kepararela H0 dapat dituliska: H0 : C = C dimaa C adalah kostata matrix Statistik uji : Tolak H0 jika T > c, dimaa ) ( '] '[ )' ( x x C C CS C x x T pooled ) (, ) )( ( p F p p p c S S S pooled

Back to Ilustrasi Data H0 : - = - H0 : C = C C = [ -] S 9.9 65.889 65.889 94.38 S 87.076 58.5 58.5 87.076 S pooled 9 79.95 [ S S ] 0.5 58 4.004 4.004 89.5975 85.653 6.000 6.000 9.865 A CS pooled C' 30 89.5975 [ ] 30 6.00 6.00 3.89467 9.865 A T c / 3.89467 0.5676.93.660.93.660 0.5676 0. 088 (30 30 )( ) F 30 30,58(0.05) F,58(0.05) 4.0069 Kesimpula : karea T < c maka Terima H0 dua garis tersebut pararel

Uji Keberhimpita, jika diasumsika pararel H0 : = Statistik Uji : Tolak H0 jika T > c, dimaa ' ) '( ) '( ] ' )[ '( pooled pooled S x x x x S x x T ) (, ) ( t F c

Back to Ilustrasi Data H0 : + = + H0 : = = [ ] S 9.9 65.889 65.889 94.38 S 87.076 58.5 58.5 87.076 S pooled 9 79.95 [ S S ] 0.5 58 4.004 4.004 89.5975 85.653 6.000 6.000 9.865 A ' S c T pooled 30 [ 30 89.5975 ] 6.00 6.00 0.485 9.865.93 '( ).660 x x A 0.485 F 4.0069,58(0.05) - 0.874597 0.7649 Kesimpula : karea T < c maka Terima H0 dua garis salig berhimpit

Uji Kesamaa H03 : = H03 : C = 0 Statistik uji : T ( ) x' C'[ CSC'] Cx Tolak H0 jika T > c, dimaa c ( )( p ) p F p, p( ) S = matrix variace covariace dari + pegamata

Back to Ilustratio Data PERLAKUAN INITIAL YEAR PERLAKU AN INITIAL YEAR KO 87.3 86.9 TG 83.8 85.5 KO 59.0 60. TG 65.3 66.9 KO 76.7 76.5 TG 8. 79.5 KO 70.6 76. TG 75.4 76.7 KO 54.9 55. TG 55.3 58.3 KO 78. 75.3 TG 70.3 7.3 KO 73.7 70.8 TG 76.5 79.9 KO 6.8 68.7 TG 66.0 70.9 KO 85.3 84.4 TG 76.7 79.0 KO 8.3 86.9 TG 77. 74.0 KO 68.6 65.4 TG 67.3 70.7 KO 67.8 69. TG 50.3 5.4 KO 66. 67.0 TG 57.7 57.0 KO 8.0 8.3 TG 74.3 77.7 KO 7.3 73. TG 69.8 7.4 RATAAN 7.75 70.6 RAGAM 87.58 95.95 COV(K0,TG) 6.36

H03 : C = 0 C = [ -] 87.689 6.355 S 6.355 90.45 Back to Ilustrasi Data 7.837 x 70.860 87.689 6.355 A CSC' 55.40 6.355 90.45 A / 55.40 0.0808 T (30 30) 7.837 70.860 7.837 70.860 0.0808 4.466 c F,58(0.05) 4.0069 Kesimpula : karea T > c maka Tolak H0 Rataa kedua populasi berbeda