Volume 1, Nomor 1, Juni 2007 ISSN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN

Distribusi Normal Multivariat

Penduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

Muhammad Firdaus, Ph.D

x 4 x 3 x 2 x 5 O x 1 1 Posisi, perpindahan, jarak x 1 t 5 t 4 t 3 t 2 t 1 FI1101 Fisika Dasar IA Pekan #1: Kinematika Satu Dimensi Dr.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

Barekeng, Juni hal Vol. 1. No. 1

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

PEMODELAN PRODUKSI SEKTOR PERTANIAN

PEMBELAJARAN 5 STATISTIK NON PARAMETRIK

BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN GENIUS LEARNING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA

Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

Metode Regresi Linier

RANK DARI MATRIKS ATAS RING

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

ANALISIS CRITICAL ROOT VALUE PADA DATA NONSTATIONER

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini adalah penelitian Quasi Eksperimental Design dengan

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

III. METODE PENELITIAN

UJI BREDENKAMP, HILDEBRAND, KUBINGER DAN FRIEDMAN

B a b 1 I s y a r a t

TINGKAT KEBUGARAN JASMANI KELAS VIII SEKOLAH MENENGAH PERTAMA NEGERI 1 DONOROJO TAHUN PELAJARAN 2014/ 2015 SKRIPSI. Oleh:

PENDUGAAN PARAMETER DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA

III. KERANGKA PEMIKIRAN

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGARUH MODEL PEMBELAJARAN PROBLEM SOLVING TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA SISWA KELAS VIII DI SMPN 5 LINGSAR TAHUN PELAJARAN 2012/2013

PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*

BAB 2 KINEMATIKA. A. Posisi, Jarak, dan Perpindahan

PENGARUH KOMPOSISI FLY ASH TERHADAP KUAT TEKAN DAN RESAPAN PADA PEMBUATAN PAVING BLOK

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

LIMIT FUNGSI. 0,9 2,9 0,95 2,95 0,99 2,99 1 Tidak terdefinisi 1,01 3,01 1,05 3,05 1,1 3,1 Gambar 1

KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

III. METODE PENELITIAN

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

IDENTIFIKASI POLA DATA TIME SERIES

ADOPSI REGRESI BEDA UNTUK MENGATASI BIAS VARIABEL TEROMISI DALAM REGRESI DERET WAKTU: MODEL KEHILANGAN AIR DISTRIBUSI DI PDAM SUKABUMI

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

PERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1

KOINTEGRASI DAN ESTIMASI ECM PADA DATA TIME SERIES. Abstrak

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk, dan Grafein adalah

KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Wulan Fatin Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 ABSTRAK

1.4 Persamaan Schrodinger Bergantung Waktu

PENGGUNAAN KONSEP FUNGSI CONVEX UNTUK MENENTUKAN SENSITIVITAS HARGA OBLIGASI

MENINGKATKAN KEMAMPUAN MEMECAHKAN MASALAH SISWA MELALUI PEMBELAJARAN PEMBERIAN TUGAS LEMBARAN KERJA SECARA KELOMPOK. Oleh: Yoyo Zakaria Ansori

Statistika Inferensi Tentang Ratarata Dua Populasi Independen

PENINGKATAN KEPUASAN PASIEN FOKUS PADA KUALITAS PELAYANAN

Pemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun

SIMULASI PERGERAKAN TINGKAT BUNGA BERDASARKAN MODEL VASICEK

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI ACTUAL SYSTEM USAGE (ASU) PADA PEMANFAATAN STUDENTSITE

III. PEMODELAN HARGA PENGGUNAAN INTERNET

BAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Permasalahan Nyata Penyebaran Penyakit Tuberculosis

PENGGUNAAN DISTRIBUSI PELUANG JOHNSON SB UNTUK OPTIMASI PEMELIHARAAN MESIN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Matematika EBTANAS Tahun 1988

BAB 2 LANDASAN TEORI

Indah Nursuprianah, Darsono

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

HUMAN CAPITAL. Minggu 16

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK

SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS-MALUS SWISS SERTA MODIFIKASINYA (Cherry Galatia Ballangan)

PENERAPAN PERHITUNGAN FISHER-SNEDECOR UNTUK UJI F

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein

BAB IV NILAI EIGEN DAN VEKTOR EIGEN. Bab ini membahas suatu vektor tidak nol x dan skalar l yang mempunyai

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

MEMBAWA MATRIKS KE DALAM BENTUK KANONIK JORDAN. Irmawati Liliana. KD Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Unswagati

Bab 5 Penaksiran Fungsi Permintaan. Ekonomi Manajerial Manajemen

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 3 LANDASAN TEORI

MODEL OPTIMASI PENGGANTIAN MESIN PEMECAH KULIT BERAS MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN DINAMIS (PABRIK BERAS DO A SEPUH)

Model Dinamis: Autoregressive Dan Distribusi Lag (Studi Kasus : Pengaruh Kurs Dollar Amerika Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB))

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

BAB 2 LANDASAN TEORI

Integral dan Persamaan Diferensial

Transkripsi:

Volume, Nomor, Juni 7 ISSN 978-77

Barekeng, Juni 7 hal6-5 Vol No ANALISIS VARIANS MULTIVARIAT PADA EKSPERIMEN DENGAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (Variance Mulivaria Analysis for Experimen wih Complee Random Design) Th PENTURY Jurusan Maemaika FMIPA Universias Paimura Ambon Jl Ir M Puuhena, Kampus Unpai, Poka-Ambon ABSTRAK Meode Saisika Mulivaria adalah eknik analisis saisik yang memperlakukan sekumpulan variabel dependen yang saling berhubungan sebagai sau sisem, dengan memperhiungkan kuanya hubungan anar variabel-variabel ersebu Analisis yang demikian biasanya dikenal aau disebu Analisis Saisik Mulivaria aau disingka Analisis Mulivaria Tujuan analisis dengan meode ini adalah menemukan dan menafsirkan srukur yang mendasari daa Pada analisis ini daa yang diolah adalah daa dari hasil pengukuran beberapa variabel ak bebas dan dapa saja diambah dengan hasil pengukuran dari sau aau beberapa variabel bebas Dengan demikian yang diukur adalah sau aau beberapa kelompok variabel, sedang daanya adalah beberapa kelompok skor Analisis Varians adalah ehnik analisis saisik, yang biasanya digunakan unuk komparasi beberapa raa-raa populasi, berdasarkan perbandingan pasangan aksiran varians fakor-fakor erenu Pada kondisi mulivaria, dimana analisis ini merupakan perluasan aau generalisasi dari analisis varians adalah Analisis Varians Mulivaria, dan merupakan ehnik analisis daa enang perbedaan pengaruh beberapa variabel erhadap sekelompok variabel krieria Kaa Kunci: Saisik Uji Wilks, Mariks Varian Kovarians PENDAHULUAN Analisis Varians adalah eknik analisis saisik, yang biasanya digunakan unuk komparasi beberapa raa-raa populasi, berdasarkan perbandingan pasangan aksiran varians fakor-fakor erenu Pada kondisi mulivaria, dimana analisis ini merupakan perluasan aau generalisasi dari analisis varians adalah Analisis Varians Mulivaria, dan merupakan ehnik analisis daa enang perbedaan pengaruh beberapa variabel erhadap sekelompok variabel krieria Pada Analisis Varians Univaria, kepuusan yang dibua erhadap hipoesis yang diajukan didasarkan pada sau saisik uji yaiu saisik F dari Fisher, dimana nilai saisik ini dienukan oleh rasio dari dua raa-raa Jumlah Kuadra Pada Analisis Varians Mulivaria ada beberapa saisik uji yang dapa digunakan unuk membua kepuusan erhadap hipoesis yang diajukan Dalam ulisan ini akan dijelaskan saisik uji yang digunakan unuk beberapa rancangan eksperimen yang biasanya digunakan Ada empa saisik uji yang biasanya digunakan unuk menjasifikasi hipoesis yang digunakan masing-masing adalah Uji hasil bagi kemungkinan, dengan menggunakan saisik uji λ ( lambda) dari Wilks Noasi yang digunakan adalah U (dari disribusi Uniform) U () dimana JKG Jumlah Kuadra Gala ( Mariks varianskovarians Gala) JKPr Jumlah Kuadra Perlakuan (Mariks varianskovarians Perlakuan) Uji Telusur dari Lawley-Hoelling dengan saisik LH noasi yang digunakan adalah LH (JKG) - (JK Pr) () dimana (JKG) - adalah invers dari mariks varianskovarians gala JK Pr adalah mariks varians-kovarians perlakuan 3 Uji Akar Maksimum dari Roy, dengan saisik uji R (akar karakerisik maksimum) noasi yang digunakan adalah R (JKG) (JK Pr) (3) dimana (JKG) - adalah invers dari mariks varianskovarians gala JK Pr adalah mariks varians-kovarians perlakuan Uji Pillai, dengan saisik uji P yang dinoasikan dengan benuk n k i P i + ki () dimana k, k,, k n adalah akar-akar karakerisik dari (JKG) - Saisik Wilks lambda (λ) dengan noasi U memiliki beberapa sifa yang perlu dikeahui dan sanga pening unuk melakukan pengujian dengan saisik uji ini Sifa ini digunakan unuk mempermudah analisis aau memberi pilihan yang cukup memudahkan pekerjaan Sifa-sifa ini adalah sebagai beriku : Disribusi U dengan derajad kebebasan (p;n) sama dengan disribusi U yang berderaja kebebasan (p;n;+m p);

Barekeng, Vol, 7 ANALISIS VARIANS 7 Unuk p nilai U p;n dapa diransformasi ke nilai F dengan rumus ( n )( U ; F ( n ) m U ; n Dimana U ;n menyaakan nilai variabel acak yang berdisribusi U dengan deraja kebebasan (; n), sedang F (n-) menyaakan nilai variabel acak yang berdisribusi F dengan deraja kebebasan [ (n ) ] 3 ( n p + )( U p ; ; F p; ( n p+ ) p U p ; ; n ( n)( U; F m ; n m( U; Manova pada Rancangan Acak Lengkap Unuk membandingkan efek dari perlakuan, yaiu P, P,,P, maka perlakuan-perlakuan iu perlu dikenakan secara acak pada kelompok, dimana masing-masing kelompok merupakan sampel acak dari populasi yang dielii Unuk memudahkan penunjukan, kelompok yang dikenai aau mengalami perlakuan P i maka disebukan dengan kelompok ke-i, sedang populasi yang bersangkuan disebu populasi ke-i, dimana i,,, dan seerusnya Andaikan perlakuan iu elah dikenakan menuru rancangan yang digunakan, dimana kelompok ke-i erdiri aas n i subjek Selanjunya unuk mengukur efek perlakuan maka seiap subjek diukur p variabelnya, yaiu X, X,,X p Model seperi ini dikenal sebagai model Rancangan Acak Lengkap Daa yang diperoleh dari pengukuran ini dapa disusun sebagai beriku : ( n p + )( U p ; ; p( U p ; ; F p ; n p+ Perlakuan Skor P P P X X X p X X X p X X X p X X X p X n Xn Xn p X l X X l X X n Xn Xn p Jumlah X X X p X X X p X l X Selanjunya digunakan noasi-noasi sbb : X ijk skor subjek ke-i dari kelompok ke-j, (yaiu kelompok yang mendapa perlakuan P j ), pada variabel X k i,, 3,, nj ; j,, 3,, ; k,, 3,, p X jk X i ijk X jk X ( X ) n i ijk n jk j j jk reraa dari populasi ke-j unuk variabel X k X k X + X + + X k k k n + n + + n x x x ij x p x ij ij ijp x x j j jp x x p, unuk i,,, ; J,,, j x j j jp

8 PENTURY ANALISIS VARIANS Pada kondisi univaria, unuk menguji kesamaan raaraa populasi perlu dihiung jumlah-jumlah kuadra, yaiu jumlah Kuadra unuk Perlakuan, JKPr, dan Jumlah Kuadra unuk Gala JKG Pada analisis varians mulivaria kia juga akan menguji kesamaan vekor raaraa, sehingga diperlukan aau harus dienukan mariks Jumlah Kuadra dan Hasil Silang (JKHS), baik unuk perlakuan maupun unuk gala yang dikenal dengan JKHS Perlakuan dan JKHS gala Perhiungannya adalah sebagai beriku : JK (To) JKHS Toal dimana n n + n + + n JK ( Pr ) JKHS Perlakuan JKG JKHS Gala JK (To) - JK (P r ) Apabila vekor raa-raa populasi iu sama, maka variabel j j i ( xij - x ) ( xij - x )' xij x' ij - n x x' x ij x ij x ijp x j x' j - n x x' x j x j x jp ( xij, xij,, xijp ) ( x j, x j,, xjp ) x x - n ( x, x,, xp ) x p akan berdisribusi U dengan deraja kebebasan (p; - ; n-) Sifa erakhir ini dapa digunakan unuk menguji hipoesis kesamaan vekor raaraa populasi Pada kondisi univaria, apabila p maka unuk menguji kesamaan raa-raa populasi digunakan saisik uji F RJK( P ) r RJKG Dalam pengujian ini hipoesis nol (H ) yang diajukan adalah bahwa raa-raa populasi sama, akan diolak pada araf signifikansi α erenu jika F hi > F ab dengan deraja kebebasan ( ; n ) Hal ini berari bahwa bila Ho diolak maka akan ada dua kemungkinan yaiu RJK (P r ) yang erlalu besar, aau RJK (G) erlalu kecil Dengan demikian pada kondisi mulivaria, hipoesis nol (H ) bahwa vekor raa-raa populasi sama, maka akan erjadi H o diolak jika JK(G) erlalu kecil Sehingga unuk H o, krieria kepuusannya ialah Ho diolak pada araf signifikansi α erenu jika < U ;( p; ; n ) α Pada analisis varians mulivaria kondisinya hampir sama dengan analisis varians univaria, dimana pada siuasi mulivaria ersebu, ehnik analisis adi hanya berlaku apabila pada seiap populasi, vekor variabel X berdisribusi Normal p-varia, dengan mariks varianskovarians yang sama Beriku ini disajikan sebuah conoh unuk memperkenalkan analisis varians mulivaria Pada sebuah peneliian peranian dicobakan empa varieas anamaenis erenu dalam peak anah, dimana iap varieas diaburkan secara acak pada lima peak Seelah masa anam minggu diukur inggi anaman yang umbuh (X ) dan banyaknya cabang aau unas (X ) pada iap baang anaman Daa hasil pengukuran disajikan dalam abel beriku : Tabel Daa Hasil Percobaan Jenis Varieas V V V 3 V x x x x x x x x 58 9 7 5 6 58 6 6 55 6 5 6 55 6 7 8 5 7 5 5 5 6 5 58 5 9 6 58 6 9 7 6 6 5 Unuk permasalahan diaas, hipoesis yang diajukan adalah: H : Keempa vekor raa-raa populasi idak berbeda, dalam noasi diulis sebagai beriku H : Paling sediki ada sau pasangan vekor raa-raa populasi yang berbeda

Barekeng, Vol, 7 ANALISIS VARIANS 9 Dengan menggunakan saisik uji wilks U dengan deraja bebas ( ; 3 ; 6), maka kepuusan erhadapap hipoesis yang diajukan didasarkan pada krieria sebagai beriku H diolak jika U hi < U ab (;3;6) dengan α 5 H dierima jika U hi U ab (;3;6) dengan α 5 Dari daa pada abel maka dengan menggunakan auranauran perhiungan dapa dilakukan analisis unuk menguji hipoesis yang elah diajukan Hasil perhiungan adalah sebagai beriku : x 9 x 53 x 3 76 x 65 x 9 x 8 x 3 3 x 3 x ¼ (9 + 53 +76 + 65) 7,5 x ¼ (9 + 8 +3 + 3) 37,5 x ; x 58, x ; x 5, 8 55, x 3 x 6, 7, 5 37, 5 5, 6 5, 6 53,, 6 ' ' 35, 3, JKo xij x ij nx x 3, 5, ' ' 65,, JK( Pr ) x j x j nx x, 5, 8 89, 5, JKG JKo 5, 9 JKG 89, x 9, (5,) 3395,8 JKG + JKP 35, x 5 9 886 3395, 8 U, 3838 unuk p 886 Tabel 3 Ringkasan Analisis Varians Mulivaria Sumber Variasi db JKHS U p;n (p;n) Perlakuan 3 65,, 5, 8,3838 (;3;6) Gala 6 65, 5, 5,, 9, Toal 9 35, 3, 3, 5, Karena U hi 3,7 < U ab (;3;6) dengan α 5 maka H diolak Inerval keyakinan suau konras aau kombinasi linear dari raa-raa populasi dapa dicari dengan pendekaan sebagi beriku : Apabila a b a b a dan b a p b p dimana b + b + + b, sedangkan mariks raa-raa j j j jp dan W j ' a jb j maka inerval kepercayaan -α unuk W adalah inerval dimana baas-baas adalah sebagai beriku : Baas kiri Baas kiri j j a' x j b j - a' x j b j + ( j ( j b j b j a' JK (K) a' JK (K) a ( xα - xα xα a ( - xα dimana xα adalah nilai yang diperoleh dari abel dengan P O banyaknya variabel yang diukur, m O deraja kebebasan unuk Perlakuan dan n deraja kebebasan unuk gala xα mo Unuk P O, erdapa F α; (mo ;n) - xα n 3 ) 3 )

5 PENTURY ANALISIS VARIANS Dimisalkan bahwa k C, banyaknya kombinasi dari, daika hanya konras-konras yang memua dua raa-raa populasi yang digunakan, maka banyaknya konras adalah k dengan baas inervel keyakinan adalah a' x j b j ± α ( ; n- k S adalah mariks varians-kovarians sampel Jika inerval keyakinan unuk perbedaan sebuah pasangan raa-raa idak memua bilangan, maka perbedaan iu signifikan pada araf signifikansi α yang diberikan Unuk menjelelaskan bagian ini perhaikan conoh beriku Jika dari daa di aas dicari inerval keyakinan unuk a aau a dan unuk b aau b aau b aau b maka didapakan hasil sebagai beriku Tabel Inerval Keyakinan Unuk Selisih Raa-raa Inerval a b Var Konras Keyakinan (,) (,-,,) X - (,99 ;,6 ) (,) (,,-,) X - 3 ( -3,6 ;, ) (,) (,,,-) X - ( -, ;, ) (,) (,,-,) X - 3 ( -, ;, ) (,) (,,-) X - ( -9, ;, ) (,) (,,,-) X 3 - ( -, ;,5 ) (,) (,-,,) X - ( -,5 ; ) ( (,) (,,-,) X - 3 ( -, ; 3,5 ) (,) (,,,-) X - ( -,7 ;,9 ) (,) (,,-,) X - 3 ( -,7 ;,9 ) (,) (,,-) X - ( -,3 ; 3,3 ) (,) (,,,-) X 3 - ( -,9 ; 3,7 ) b j ) a' S a, dimana KESIMPULAN Pada Analisis Varians Mulivaria ada beberapa saisik uji yang dapa digunakan unuk membua kepuusan erhadap hipoesis yang diajukan Pembukian hipoesis yang diajukan didasarkauga pada rancangan eksperimen yang digunakan Ada kemiripan penggunaan analisis varians pada kondisi univaria dengan analisis varians mulivaria pada rancangan acak lengkap Salah sau saisik uji yang biasa digunakan adalah saisik Wilks lambda Kesulian yang imbul adalah bagaimana menaa sera kemudian melakukan analisis erhadap daa hasil pengukuran yang elah dilakukan Penggunaan konsep mariks khususnya konsep varian kovarians menjadi pilihan unuk menyelesaikan analisis ini, walaupun dewasa ini ersedia kompuer dengan perangka analisis daa yang sanga familiar unuk digunakan DAFTAR PUSTAKA Bain I, J dan Engelhard, M, (99), Inroducion To Probabiliy And Mahemaical Saisics, nd ed, Duxbury Press, California Dudewicz, E J dan Mishra, S N, (988), Modern Mahemaical Saisics, John Wiley & Sons, New York Hogg R V dan Craig, A T, (995), Inroducion o Mahemaical Saisics,Fifh Ed, Prenice-Hall, Inc, New Jersey Dillon, WR and M Goldsein 98 Mulivariae Analysis Mehods and Aplicaions Torono : Joohn Wiley & Sons Kunoro,, Kajian Model Lisrel Forum Ilmu Kesehaan Masyaraka `Tahun ke XIX No Fakulas Ilmu Keshaan Masyaraka Unair Morrison, DF 988 Mulivariae Saisical Analysis Auckland : McGraw-Hill, Inc Solimun, Mulivariae Analysis : Srucural Equaion Modelling(SEM) Lisrel dan Amos Penerbi Univesias Negeri Malang Berdasarkan abel diaas maka dapa disimpulkan bahwa pada araf signifikansi 5%, perbedaan inggi baang anara varieas V dan varieas V adalah signifikan