BAB 9 APLIKASI RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 3 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK 1 FAKTOR

BAB 5. APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK DUA FAKTOR

BAB 7 APLIKASI RANCANGAN PETAK TERPISAH

BAB 6 APLIKASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TIGA FAKTOR

BAB 4. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP DUA FAKTOR

BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA

BAB 8. APLIKASI RANCANGAN PETAK PETAK TERPISAH

BAB 2. APLIKASI RANCANGAN ACAK LENGKAP 1 FAKTOR

BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

Uji ANOVA Dua-Arah dengan SPSS

VI. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)

Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)

BAB 12 ANALISIS KORELASI

BAB 09 ANALISIS VARIAN DISAIN FAKTORIAL

BAB 08 ANALISIS VARIAN 8.1 ANALISIS VARIAN SATU JALAN

VII. SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK SUB-SAMPLING

BAB 13 ANALISIS LINTAS (PATH ANALISIS)

Jenis Pupuk o B1 B2 B3 B4

Statistika untuk Keteknikan Analisis Ragam

Langkah-Langkah: 1. Buka program aplikasi SPSS 2. Buatlah variabel logika, perasaan, dan gender pada halaman Variable View

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

ANCOVA (Analysis Of Covariance)

ANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE)

XII. SPSS RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA BERJENJANG

ANALISA RAGAM DATA (UJI ANOVA)

ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA

ANALISIS DATA KOMPARATIF (Anova)

Analisis Varians Multivariats

LAMPIRAN II SURAT KETERANGAN MAGANG

Statistik Uji Kruskal-Wallis

Mengolah Data Bidang Industri

STATISTIKA UNTUK KETEKNIKAN. Teknik Analisis Ragam

Anacova Dua Jalur ( 3 x 3,

BAB 14 UJI DESKRIPTIF, VALIDITAS DAN NORMALITAS DATA

ANOVA (analisis varians), sering disebut juga dengan uji F, mempunyai tujuan yang sama dengan uji t, yakni: o

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)

Pendahuluan RRL Model Pengaruh Tetap Model Pengaruh Random

Perhitungan Uji Keseragaman & Keseragaman Data Menggunakan Excel Nama. Dicatat Oleh: Waktu Penyelesaian (detik)

LAMPIRAN. Lampiran 1. Gambar lokasi pengambilan sampel daun singkong di desa Sumampir

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang diterapkan adalah penelitian eksperimen dengan dua kelompok

Rancangan Acak Lengkap

ANALISIS DATA TERHADAP MUTU KIMIA ph KEFIR SUSU KACANG TANAH

UJI PERSYARATAN ANALISIS DATA

Pemodelan Linier menggunakan SPPS pada Penelitian Ilmu-Ilmu Pertanian Saiful Bahri

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY

LAMPIRAN 1. Pengujian Data Berdistribusi Poisson dengan Menggunakan SPSS Langkah 1 : Buka Program SPSS 17.0

LAMPIRAN. Lampiran 1. Lokasi pengambilan sampel daun singkong daerah sekitar Purwokerto

ANALISIS REGRESI BERGANDA

LAPORAN PRAKTIKUM 8 & 9 STATISTIKA TENTANG UJI HIPOTESIS (Z OR T) DAN UJI RERATA (STUDENT T)

Lampiran 1.a Data Kadar Air Kelopak Rosella Kadar air (%) = kehilangan berat (g) x 100 Sampel sebelum kering (g)

MODUL PELATIHAN SPSS Analisis Perbedaan

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISI DATA

Analisis Data kategorik tidak berpasangan skala pengukuran numerik

Lampiran 1. Data Eksperimen

LANGKAH-LANGKAH PENGUJIAN INSTRUMEN UJI VALIDITAS DAN RELIABILITAS

DESAIN BUJURSANGKAR 6

ISSN : Uji Chi-Square pada Statistika dan SPSS Ari Wibowo 5)

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA

MODUL II ANALYSIS OF VARIANCE (ANOVA)

ANALISIS STATISTIKA MENGGUNAKAN PROGRAM SPSS APLIKASINYA DALAM RANCANGAN PERCOBAAN

HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS

faktornya berbeda, misalnya 2 taraf untuk faktor A dan 3 taraf untuk 2x2x3 maksudnya percobaan faktorial yang terdiri dari 3 faktor dengan taraf

Lampiran 1. Hasil TPC pada media selektif dari tiap mikroba

GUIDELINE PENGUJIAN MENGGUNAKAN SPSS

MK. Statistik sosial

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

Jawaban Tes Praktikum Pengolahan Data Diklat Metode Penelitian Percobaan dan Pengolahan Data

MODUL V REGRESI, KORELASI, ANALISIS VARIAN, VALIDITAS DAN RELIABILITAS

BAB IV ANALISIS DATA. bebas dan variabel terikat, kemudian data tersebut di analisis dengan

Perlakuan Lama Waktu 2 minggu. 4 Minggu. Ket: (I). Inti, (S).Sinusoid. Ket: (I). Inti, (L).Lemak. Ket: (I). Inti, (S).Sinusoid

MATERI / BAHAN PRAKTIKUM

Komang Suardika, S.Pd (Pendidikan Fisika, Undiksha) 2013

Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko. Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008)

Analisis Varians. Liche/Statistik Lanjut-S2 F.Psi.UI/2008 1

MODUL III LINGKUNGAN KERJA FISIK

LAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S

Uji Komparasi Dengan SPSS. Oleh Zulkifli Matondang

Dua sampel independen, tidak terikat, tidak

Rancangan Acak Kelompok

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 1. Data Skor Motivasi Belajar Peserta Didik

Anava Dua Arah Menggunaan SPSS 16 For Windows

KORELASI DAN ASOSIASI

Aplikasi SPSS 1. 1 Lesta Karolina Sebayang S.E., M.Si

Lampiran 1. Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test)

Deteksi Autokorelasi dengan Metode Grafik Excel

BAHAN AJAR STATISTIKA AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA

BAB I Pengenalan Microsoft Office Powerpoint 2007

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

CHI-SQUARE: GOODNESS OF FIT TEST

Analisis Statitistik menggunakan SPPS pada Penelitian Ilmu-Ilmu Pertanian 1 Ir. Saiful Bahri, M.Kom 2

BAB III METODE PENELITIAN

Program Studi Pendidikan Ekonomi FE UNY

LAMPIRAN. Kedua sampel sama Kedua sampel berbeda

PENGOLAHAN DATA DENGAN SPSS

BAB IV HASIL PENELITIAN

PENGENALAN APLIKASI STATISTICAL PRODUCT AND SERVICE SOLUTIONS (SPSS)

Kuesioner Biaya Transportasi

BAB III DESAIN PENELITIAN

MATERI PERTEMUAN KE 3 SABTU, 5 APRIL 2014 EXPLORER. Buka kembali contoh soal pada pertemuan kedua minggu kemarin sbb:

Transkripsi:

9 PLIKSI RNNGN UJUR SNGKR LTIN Rancangan bujur sangkar (Latin Square esign) merupakan salah satu model rancangan lingkungan dalam rancangan percobaan. isain rancangan ini berbentuk bujur sangkar sehingga disebut juga rancangan bujur sangkar latin. Rancangan ini digunakan apabila unit percobaan tidak homogen dimana ketidak homogenan tersebut diduga mengarah pada dua arah sehingga pengelompokan perlakuannya berdasarkan dua kriteria yaitu pengelompokan ke arah baris dan ke arah kolom/lajur. Hal ini memungkinkan untuk mengukur dan menyisihkan keragaman tanah percobaan ke dua arah sehingga menurunkan galat percobaan. Salah satu ciri khas dari rancangan bujur sangkar latin adalah jumlah baris sama dengan jumlah kolom atau dengan kata lain jumlah perlakuan sama dengan jumlah ulangan. Jumlah perlakuan yang ideal untuk rancangan ini adalah 5 sampai 8. pabila perlakuan yang diuji hanya sedikit (<4) maka penggunaan rancangan ini kurang efisien. eberapa penelitian yang menggunakan rancangan ini adalah: 1. Pengujian pengaruh insektisida terhadap hasil jagung, dimana efek dari penggunaan insektisida menuju ke dua arah 2. Pengujian varietas jagung terhadap dosis pemupukan dimana menggunakan pengelompokan lima cara pemupukan dan lima orang tenaga kerja. 3. Pengaruh tingkat protein ransum terhadap jumlah zat makanan dapat cerna pada ternak kambing 4. Uji efektivitas mesin fillet otomatis,, dan terhadap produksi fillet tuna dengan empat operator sebagai baris dan empat hari kerja sebagai baris.

Layout Percobaan Seperti telah dijelaskan, percobaan bujursangkar latin mempunyai jumlah perlakuan dan ulangan yang sama. Sebagai contoh percobaan pengaruh insektisida terhadap hasil padi. Terdapat 5 perlakuan yaitu = Kontrol, = Insektisida Fe; = Insektisida, = Insektisida H, dan = Insektisida T. Percobaan ini diulang sebanyak 5 kali sehingga rancangan bujur sangkar latinnya 5 X 5. Tidak boleh ada perlakuan yang sama pada baris atau kolom yang sama. Hasil pengacakan yang diperoleh sebagai berikut: Layout pengacakan percobaan 3,51 t/ha 3,92 t/ha 3,73 t/ha 3,91 t/ha 3,54 t/ha 3,53 t/ha 3,06 t/ha 4,02 t/ha 3,63 t/ha 4,05 t/ha 4,84 t/ha 3,87 t/ha 4,25 t/ha 3,64 t/ha 3,21 t/ha 4,55 t/ha 3,52 t/ha 3,44 t/ha 3,05 t/ha 4,52 t/ha 3,30 t/ha 4,13 t/ha 3,60 t/ha 4,01 t/ha 3,50 t/ha Perlakuan : = Kontrol, = Insektisida Fe; = Insektisida, = Insektisida H, dan = Insektisida T agan percobaan insektisida dalam rancangan latin square dengan 5 perlakuan dan 5 ulangan aya yang diperoleh dari hasil percobaan kemudian ditabulasi sebagai berikut: aris Kolom 1 2 3 4 5 1 3,51 () 3,92 () 3,73 () 3,91 () 3,54 ()

2 3,53 () 3,06 () 4,02 () 3,63 () 4,05 () 3 4,84 () 3,87 () 4,25 () 3,64 () 3,21 () 4 4,55 () 3,52 () 3,44 () 3,05 () 4,52 () 5 3,30 () 4,13 () 3,60 () 4,01 () 3,50 () Penyelesaian Model yang digunakan untuk analisis sidik ragam adalah general linear model dengan post test uji uncan. Tahapan analisisnya adalah: 1. uka program xcel Microsoft Office dan lakukan tabulasi seperti berikut. Simpan dengan nama bujursangkarlatin.xls Gambar 1.Tampilan data entri di xcel 2. uka program SPSS pada komputer, selanjutnya akan muncul data view pada komputer. Impor data dari xcel dengan klik File > Open > ata 3. Selanjutnya pada dialog File Type pilih xcel dan File nama pilih bujursangkarlatin.xls dilanjutkan dengan klik Open.

4. Klik ontinue maka data akan ditampilkan di data view spss seperti berikut. Gambar 2. ata view perlakuan 5. Selanjutnya kita akan melakukan analisis varians, klik nalyze >General linear model >univariate sebagai berikut: Gambar 3. Tampilan menu general linear model 6. Kotak dialog Univariate selanjutnya ditampilkan. Pilih variable Hasil dan klik ke ependent List. Pada Fixed Faktor pilih RIS, KOLOM dan PRLKUN, maka ketiga variable akan berpindah ke kanan (Lihat gambar 4).

Gambar 4. Memasukkan variabel 7. Klik model maka akan keluar tampilan seperti gambar 5. Klik custom dan masukkan RIS, KOLOM dan PRLKUN, ke kotak model dengan klik tanda panah. Klik continue untuk lanjut. Gambar 5. Kotak dialog model 8. Kali ini kita akan melakukan uji uncan. Klik menu Post Hoc yang terletak di sebelah kanan. Klik PRLKUN dilanjutkan dengan menekan panah ke kanan maka variable akan berpindah ke kanan. Pilih uji uncan > ontinue > OK.

OUTPUT MOL Gambar 6. Univariate: post Hoc multiple comparison ependent Variable:HSIL Source orrected Model Tests of etween-subjects ffects Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig. 3.905 a 12.325 3.915.013 Intercept 356.530 1 356.530 4.2893.000 RIS.279 4.070.838.527 KOLOM.290 4.072.871.509 PRLKUN 3.337 4.834 10.036.001 rror.998 12.083 Total 361.433 25 orrected Total 4.903 24 a. R Squared =.797 (djusted R Squared =.593) Hasil analisis dapat disimpulkan sebagai berikut : karena nilai Sig untuk PRLKUN < 0.05, maka H 1 diterima dan H 0 ditolak. Hal ini berarti ada perbedaan antara perlakuan jenis insektisida yang digunakan terhadap hasil jagung. uncan PRLKUN N HSIL Subset 1 2

1 5 3.41 b 5 5 3.49 b 4 5 3.54 b 3 5 4.18 a 2 5 4.26 a Sig..530.653 Hasil analisis di atas dapat disederhanakan penyajiannya sebagai berikut: Perlakuan. Kontrol. Insektisida Fe. Insektisida,. Insektisida H. Insektisida T Hasil (t/ha) 3.41 b 4.26 a 4.18 a 3.54 b 3.49 b Kesimpulan: Penggunaan insektisida jenis F memberikan hasil jagung yang tertinggi yaitu 4,26 t/ha namun tidak berbeda nyata dengan penggunaan insektisida jenis yang menghasilkan 4,18 t/ha. Penggunaan insektisida jenis H dan T kurang efektif karena tidak berbeda nyata dengan kontrol (tanpa di semprot insektisida).