BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
PENDAHULUAN. Latar Belakang. Salah satu upaya yang dapat ditempuh untuk meningkatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS VARIAN PERCOBAAN FAKTORIAL DUA FAKTOR RAKL DENGAN METODE FIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION SKRIPSI

Metode Procrustes Dalam untuk Pendugaan Heritabilitas dari Karakter Agronomik Beberapa Galur Kacang Hijau

MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K

BAB 1 PENDAHULUAN. diharapkan hasil yang diperoleh akan berguna untuk masyarakat sekitar.

PENGARUH UTAMA ADITIF DENGAN INTERAKSI GANDA (UAIG)

Keywords: Factorial Experiment, CRBD, AMMI, Analysis of Variance, PCA, Biplot

I. PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. peningkatan luas pertanaman dan hasil biji kedelai. Salah satu faktor pembatas bagi

PENERAPAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA UNTUK PEREDUKSIAN PEUBAH PADA ADDITIVE MAIN EFFECT AND MULTIPLICATIVE INTERACTION GERI ZANUAR FADLI

BAB I PENDAHULUAN. dapat digunakan untuk inferensi statistika. Metode bootstrap mengesampingkan

BAHAN DAN METODE. Waktu dan Tempat. Bahan dan Alat. Rancangan Penelitian

E-Jurnal Matematika Vol. 4 (3), Agustus 2015, pp ISSN:

INFERENSI TITIK-TITIK PADA BIPLOT AMMI MENGGUNAKAN RESAMPLING BOOTSTRAP SKRIPSI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. digunakan sebagai rujukan ada dua penelitian. Rujukan penelitian pertama yaitu penelitian Lavoranti et al.

MATERI II STK 222 PERANCANGAN PERCOBAAN PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN

MIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (M-AMMI) DAN APLIKASINYA SKRIPSI

Forum Statistika dan Komputasi, April 2010 p : ISSN :

Analisis Stabilitas Hasil Tujuh Populasi Jagung Manis Menggunakan Metode Additive Main Effect Multiplicative Interaction (AMMI)

TKS 4209 PENDAHULUAN 4/1/2015

Rancangan Persilangan 2 Pengertian dan kegunaan, Tujuan Bahan dan pelaksanaan Perancangan bagan persilangan Penempatan lapang Analisis ragam rancangan

II. TINJAUAN PUSTAKA. Untuk menguji kesamaan dari beberapa nilai tengah secara sekaligus diperlukan

Forum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics. journal.ipb.ac.id/index.php/statistika

MODEL ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (AMMI) PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K NIKEN DYAH SEPTIASTUTI


Agus M Soleh, S.Si, MT

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. level, model regresi tiga level, penduga koefisien korelasi intraclass, pendugaan

I. PENDAHULUAN. Suatu rancangan percobaan menurut Mattjik & Sumertajaya (2000), merupakan

gabah bernas. Ketinggian tempat berkorelasi negatif dengan karakter jumlah gabah bernas. Karakter panjang daun bendera sangat dipengaruhi oleh

PENANGANAN KETIDAKHOMOGENAN RAGAM AKIBAT KEBERADAAN DATA EKSTRIM MELALUI PENDEKATAN EM-AMMI NADA TSURAYYA

ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI

BAB 1 PENDAHULUAN. Arus globalisasi dan teknologi saat ini berkembang demikian cepat di seluruh

BAB II LANDASAN TEORI

PENERAPAN AMMI RESPON GANDA DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA PADA UJI STABILITAS TANAMAN KUMIS KUCING ANNISA

BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Penelitian Bahan dan Alat Metode Percobaan

Rancangan Petak Terpisah dalam RAL

KOREKSI METODE CONNECTED AMMI DALAM PENDUGAAN DATA TIDAK LENGKAP ABSTRAK

IDENTIFIKASI INTERAKSI GENOTIPE X LINGKUNGAN PADA PADI HIBRIDA BERDASARKAN RESPON GABUNGAN SUCI TIARA

PERANCANGAN PERCOBAAN (EXPERIMENTAL DESIGN)

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

Bentuk khusus dari rancangan faktorial dimana kombinasi perlakuan tidak diacak secara sempurna terhadap unit-unit percobaan.

ANALISIS KEUNGGULAN DAN STABILITAS GALUR MUTAN KACANG TANAH DENGAN METODE TAI DAN AMMI MOHAMAD DJ. PAKAYA

ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN BUJURSANGKAR YOUDEN DENGAN DATA HILANG

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI Pengertian Data Deret Berkala

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Pendapatan perkapita merupakan besarnya pendapatan rata-rata penduduk suatu

ANALISIS STABILITAS DAYA HASIL VARIETAS KEDELAI DI LAHAN SAWAH KABUPATEN MADIUN, JAWA TIMUR

BAB I PENDAHULUAN. hal yang sangat penting karena data yang sudah dikumpulkan dari percobaan tidak untuk

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

( 2 ) untuk derajat kecocokan nisbah segregasi pada setiap generasi silang balik dan

ANALISIS VARIAN DUA FAKTOR DALAM RANCANGAN PENGAMATAN BERULANG ( REPEATED MEASURES )

BAB 3 MODEL FUNGSI TRANSFER MULTIVARIAT

BAB 1 PENDAHULUAN. banyak diterapkan pada berbagai bidang sebagai dasar bagi pengambilan

III. MATERI DAN METODE. Laboratorium Agrostologi, Industri Pakan dan Ilmu tanah, Fakultas Pertanian dan

PERANCANGAN PERCOBAAN

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

Pendugaan Data Hilang Menggunakan Metode Connected EM-AMMI dalam Bahasa R

ANALISIS NILAI PEMULIAAN (BREEDING VALUE) PANJANG BADAN TERNAK SAPI PO

MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN

1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan secara lengkap Semua satuan percobaan memiliki peluang

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

APLIKASI SPSS DAN SAS UNTUK PERANCANGAN PERCOBAAN

TINJAUAN PUSTAKA. Tanaman Padi. Tanaman padi menurut Steenis (1978) termasuk dalam suku padi-padian

Analisis Regresi: Regresi Linear Berganda

ANALISIS NILAI PEMULIAAN (BREEDING VALUE) LINGKAR DADA TERNAK SAPI PO

I. PENDAHULUAN. Ketahanan pangan merupakan salah satu prioritas utama dalam pembangunan

BAB 2 TINJAUAN TEORI

METODOLOGI PENELITIAN

BABI. PENDAHULUAN Latar 8elakang

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan tingkat

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni

PERCOBAAN FAKTORIAL DENGAN RANCANGAN DASAR BUJUR SANGKAR LATIN

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

BAB I PENDAHULUAN. Analisis statistik multivariat adalah metode statistik di mana masalah yang

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

PENDAHULUAN. Latar Belakang. Tujuan Penelitian

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan dunia teknologi berkembang sangat pesat di dalam kehidupan

BAB I PENDAHULUAN I.1.

BAHAN DAN METODE. Tempat dan Waktu. Bahan dan Alat. Metode Penelitian

BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Yuni Widyastuti, Satoto, dan I.A. Rumanti

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

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

II. TINJAUAN PUSTAKA

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

Bab V. Rancangan Bujur Sangkar Latin

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegitan yang memperkirakan apa yang akan

DIAGNOSTIK SISAAN PADA MODEL LINIER RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP (RAKL) DUA FAKTOR SKRIPSI

IDENTIFIKASI GENOTIPE YANG MEMBERIKAN KONTRIBUSI TERHADAP INTERAKSI GENOTIPE LINGKUNGAN PADA MODEL AMMI RUSIDA YULIYANTI

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI

KERAGAMAN KARAKTER TANAMAN

IV. METODE PENELITIAN

IDENTIFIKASI STABILITAS DAN ADAPTABILITAS GENOTIPE PADA PERCOBAAN MULTILOKASI PADI SAWAH DENGAN METODE AMMI. Oleh: Miftachul Hudasiwi G

sehingga diharapkan dapat menghasilkan keturunan yang memiliki toleransi yang lebih baik dibandingkan tetua toleran (segregan transgresif).

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

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 kehidupannya dengan melakukan penelitian. Penelitian secara luas dapat diartikan sebagai suatu upaya pengamatan secara sistematis terhadap suatu objek penelitian untuk mendapatkan fakta-fakta baru. Prosedur penelitian biasanya terdiri dari fakta observasi, hipotesis, dan percobaan. Percobaan umumnya dilakukan untuk menemukan sesuatu. Secara teoritis, rancangan percobaan adalah suatu uji atau deretan uji baik menggunakan statistik deskripsi ataupun inferensia, yang bertujuan untuk mengubah peubah input menjadi suatu output yang merupakan suatu respons dari percobaan tersebut (A. Ansori Mattjik & Sumertajaya, 2000 dalam Sumertajaya). Suatu percobaan biasanya dilakukan untuk melihat efek atau pengaruhnya terhadap suatu faktor. Kerap kali dijumpai ada beberapa faktor yang mempengaruhi suatu hasil percobaan. Analisis statistik yang biasa diterapkan pada percobaan uji daya hasil adalah analisis ragam atau dikenal dengan analisis varians (ANAVA), dan analisis komponen utama (AKU). Analisis ini kurang memadai dalam menganalisis keefektifan suatu struktur data yang kompleks. Artinya ANAVA hanyalah suatu model yang mampu menerangkan pengaruh utama dan mampu menguji interaksi tetapi tidak mampu menentukan pola genotipe untuk meningkatkan interaksi. Analisis ragam merupakan proses aritmatika untuk menguraikan jumlah kuadrat total menjadi beberapa komponen yang berhubungan dengan sumber keragaman yang diketahui. Sedangkan AKU hanya efektif menjelaskan pengaruh interaksi tanpa menerangkan pengaruh

2 utamanya. AKU merupakan teknik analisis statistik untuk mentransformasikan variabel asli yang saling berkorelasi menjadi satu set variabel yang tidak berkorelasi lagi. Inilah yang disebut komponen utama. Dengan demikian untuk memperoleh gambaran lebih luas dari stuktur data kompleks dilakukan pendekatan secara AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction). Model ini gabungan dari ANAVA dan AKU. Additive Main Effects and Multiplicative Intection (AMMI) atau Pengaruh Utama Aditif dengan Interaksi Ganda (UAIG) merupakan suatu metode alternatif yang mampu menggabungkan kehandalan analisis ragam atau analysis of variance (ANOVA) dengan analisis komponen utama (AKU) untuk pengaruh interaksi. UAIG atau AMMI merupakan suatu metode yang digunakan dalam penelitianpenelitian pemuliaan tanaman untuk mengkaji GEI (Genotypes Environmental Interaction) pada suatu percobaan lokasi ganda (multilocation). GEI dapat dinyatakan interaksi antara dua atau lebih genotipe pada beberapa lingkungan yang berbeda. Kajian GEI berperan penting dalam pemuliaan tanaman karena hasilnya dapat digunakan untuk menduga dan menyeleksi genotipe- genotipe yang beradaptasi stabil pada lingkungan yang berbeda atau beradaptasi spesifik. Secara umum, tiga sumber keragaman yaitu interaksi, lokasi yang mencakup tempat, tahun, perlakuan (misalnya dalam agronomi berupa pemupukan, penyemprotan) atau kombinasinya dan genotipe, secara harfiah berarti tipe gen yang menyatakan keadaan genetik dari suatu atau sekumpulan individu. Model AMMI pada dasarnya adalah model tetap (fixed model) mengasumsikan genotipe dan lingkungan tertentu ditentukan secara subjektif oleh peneliti.

3 1.2 Perumusan Masalah Rumusan masalah yang akan dibahas dalam skripsi ini adalah menganalisis pengaruh Utama Aditif dengan interaksi ganda (UAIG) model tetap. 1.3 Pembatasan Masalah Permasalahan dibatasi hanya pada Rancangan Acak Kelompok dengan asumsi yang digunakan UAIG model tetap. 1.4 Tinjauan Pustaka Beberapa landasan teori yang digunakan penulis dalam penelitian ini meliputi analisi ragam atau biasa dikenal dengan analysis of variance (ANOVA) yang mendasari Addtive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI). 1.4.1 Analisis Ragam Analisis Ragam pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald & Fisher pada dasarnya merupakan proses aritmetika untuk menguraikan jumlah kuadrat total menjadi beberapa komponen yang berhubungan dengan sumber keragaman yang diketahui (Stell & Torrie). Analisis un menguji secara sistematis nyata tidaknya perlakuan dan pengaruh pengelompokan serta pengaruh interaksinya. Pada rancangan percobaan lokasi ganda, rancangan yang digunakan adalah rancangan faktorial dua faktor, faktor pertama adalah genotipe dan kedua adalah lingkungan dengan menggunakan rancangan dasar rancangan acak kelompok (RAK).

4 Model liniernya: i = 1, 2,..., a j = 1, 2,, b Dengan: a : jumlah perlakuan b : banyaknya ulangan dari perlakuan ke-i Y ij α i : nilai pengamatan perlakuan ke-i dalam kelompok ke- j : nilai tengah populasi : pengaruh aditif perlakuan ke-i : pengaruh aditif kelompok ke-j : pengaruh galat percobaan dari perlakuan ke-i pada kelompok ke-j 1.4.2 Analisis Komponen Utama Analisis komponen utama merupakan suatu teknik statistik untuk mengubah dari sebagian besar variabel asli yang digunakan saling korelasi satu dengan yang lainnya menjadi satu set variabel baru yang lebih kecil dan saling bebas (tidak berkorelasi). Komponen utama dapat dihitung dengan pendekatan sebagai berikut: Y 1 = a 2 x = a 11 x 1 + a 21 x 2 +... + a p1 x p Y 2 = a 2 x = a 12 x 1 + a 22 x 2 +... + a p2 x p Y p = a p x = a 1p x 1 + a 2p x 2 +... + a pp x p x 1, x 2,, x p merupakan variabel bebas 1.4.3 Pengaruh Utama Aditif dengan Interaksi Ganda (UAIG) Pengaruh utama aditif dengan interaksi ganda dikenal juga dengan Additive Main effects and Multiplicative Interaction (AMMI) merupakan metode alternatif yang mampu menggabungkan kehandalan pengaruh aditif pada analisis ragam atau (analysis of variance/ ANOVA) dengan pengaruh multiplikasi dan analisis komponen utama untuk pengaruh interaksinya.

5 Bentuk liniernya dapat ditulis secara lengkap sebagai berikut: Dengan: i : perlakuan j : lokasi k : ulangan : nilai pengamatan : pengaruh interaksi perlakuan ke- i dengan lokasi ke- j Untuk memperoleh nilai dari perlakuan dengan lokasi. Komponen maka dilakukan penguraian antara interaksi ini merupakan komponen bilinier. 1.5 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Mencari model yang lebih tepat. Dengan demikian jika tak ada satupun komponen yang nyata maka pemodelan cukup dengan pengaruh aditifnya saja. Sebaliknya jika pengaruh ganda saja yang nyata maka analisis yang tepat digunakan adalah komponen utama. Sedangkan jika semua komponen interaksi nyata berarti pengaruh interaksi benar-benar kompleks. 2. Mencapai hubungan antara perlakuan, antara lokasi, dan interaksi perlakuan dengan lokasi. 3. Meningkatkan keakuratan dugaan respon interaksi perlakuan dengan lokasi.

6 1.6 Kontribusi Penelitian Penulisan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi atau manfaat, antara lain: 1. Bagi penulis sendiri, dapat memperdalam pengetahuan ilmu rancangan percobaan dan Statistik Multivariat yang pernah diperoleh diperkuliahan. 2. Bagi pembaca, dapat membantu mengalisis suatu kasus dengan menggunakan Pengaruh Utama Aditif dengan Interaksi Ganda (UAIG) atau Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) pada model tetap. 3. Bagi perpustakaan, dapat menambah referensi dan sumber pembelajaran bagi mahasiswa. 4. Bagi masyarakat pada umumnya yang sedang melakukan penelitian. Penggunaan Pengaruh Utama Aditif dengan Interaksi Ganda (UAIG) Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) cukup baik digunakan dalam menyelesaikan kasus dalam agronomi. 1.7 Metode Penelitian Setelah masalah apa yang akan diteliti dan telah dirumuskan serta sumber pustaka telah terkumpul, langkah selanjutnya yang akan dilakukan adalah: 1. Mengidentifikasi dan menggumpulkan materi yang akan digunakan dalam perhitungan Pengaruh Utama Aditif dengan Interaksi Ganda (UAIG). 2. Pemeriksaan asumsi, pada permasalahan yang diangkat dilakukan pemerikasaan asumsi untuk selanjutnya dilakukan pengolahan data. 3. Kesimpulan.