BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH)

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Rancangan Petak Terbagi

tidak mempunyai fixed mode terdesentralisasi, dapat dilakukan dengan memberikan kompensator terdesentralisasi. Fixed mode terdesentralisasi pertama

BAB 3 METODE PENELITIAN

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB II KONSEP DAN DEFINISI

METODOLOGI HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

BAB 1 PENDAHULUAN. pangannya dipenuhi melalui budidaya pertanian. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS KINERJA ALGORITMA FOLD-GROWTH DAN FP-GROWTH PADA PENGGALIAN POLA ASOSIASI

Estimasi Inflasi Wilayah Kerja KPwBI Malang Menggunakan ARIMA-Filter Kalman dan VAR-Filter Kalman

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

BAB 2 LANDASAN TEORI

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

OSN 2014 Matematika SMA/MA

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

BAB III HASIL DAN PEMBAHASAN

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data

BAB II LANDASAN TEORI

REGRESI LANJUTAN RETNO DWI ANDAYANI, SP. MP

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

Neural Network menyerupai otak manusia dalam dua hal, yaitu:

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

Estimasi Konsentrasi Polutan Sungai Menggunakan Metode Reduksi Kalman Filter dengan Pendekatan Elemen Hingga

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

BAB IV Solusi Numerik

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

Penentuan Konduktivitas Termal Logam Tembaga, Kuningan, dan Besi dengan Metode Gandengan

METODE WATERMARKING UNTUK PENYISIPAN INDEKS DATA PADA IMAGE MENGGUNAKAN HAAR TRANSFORMASI WAVELET

PERBAIKAN KUALITAS CITRA MENGGUNAKAN HISTOGRAM LINEAR CONTRAST STRETCHING PADA CITRA SKALA KEABUAN

KORELASI ANTARA DUA SINYAL SAMA BERBEDA JARAK PEREKAMAN DALAM SISTEM ADAPTIF. Sri Arttini Dwi Prasetyawati 1. Abstrak

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTU NILAI INTERVAL KADAR LEMAK TUBUH MENGGUNAKAN REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY

Model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) untuk Data Kejahatan

PENGEMBANGAN BUKU KOMIK FISIKA POKOK BAHASAN NEWTON BERBASIS KONSTRUKTIVISME UNTUK MENINGKATKAN MOTIVASI BELAJAR SISWA

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

BAB III DIMENSI PARTISI GRAF KIPAS DAN GRAF KINCIR

Aplikasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingkungan Kerja

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus

BAB III METODE PENELITIAN (BAHAN DAN METODE)

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB III METODE SCHNABEL

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

PROGRAM SIMULASI UNTUK REALISASI STRUKTUR TAPIS INFINITE IMPULSE RESPONSE UNTUK MEDIA PEMBELAJARAN DIGITAL SIGNAL PROCESSING

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU

Pengaruh Proses Stemming Pada Kinerja Analisa Sentimen Pada Review Buku

STUDI KOMPARASI IMPLEMENTASI JARINGAN BASIS RADIAL DAN FUZZY INFERENCE SYSTEM TSK UNTUK PENYELESAIAN CURVE FITTING

ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS

BAB V PEMBAHASAN DAN SIMPULAN

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

GENERALISASI METODE TALI BUSUR UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN TAK LINEAR SUNARSIH

Penempatan Optimal Phasor Measurement Unit (PMU) dengan Integer Programming

ANALISIS TINGKAT DAYA SAING EKSPOR KOMODITI PERKEBUNAN INDONESIA (THE EXPORT COMPETITIVENESS LEVEL ANALYSIS OF INDONESIAN ESTATE COMMODITY)

Makalah Seminar Tugas Akhir

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

Analisa Drop Tegangan dan Susut Daya pada Jaringan Listrik Penyulang Renon Menggunakan Metode Artificial Neural Network

I. PENDAHULUAN. Teori graf merupakan salah satu bagian ilmu dari matematika dan merupakan

Keragaman Struktur Tegakan Hutan Alam Sekunder The Variability of Stand Structure of Logged-over Natural Forest

APLIKASI METODE FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) UNTUK OPTIMALISASI PENENTUAN LOKASI PROMOSI PRODUK

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

Transkripsi:

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengolahan Data Data yang telah berhasil diumpulan oleh penulis di BB BIOGEN diperoleh hasil bobot biji edelai dengan jumlah varietas yang aan diuji terdiri dari 15 jenis varietas dalam 5 loasi penanaman yang diulang sebanya 3 ulangan. Gambar 4.1 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Taman Bogo, Lampung.

Dari gambar 4.1 terlihat bahwa data semua varietas mempunyai ragam yang homogen, hal ini dapat dibutian melalui uji Bartlet (Gomez dan Gomez, 1984, p481). Tabel 4.1 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Taman Bogo, Lampung ulangan S log S Penduga ragam gabungan yaitu : 1 0.0004-3.3867 0.0003-3.5990 3 0.0001-4.0443 4 0.0000-4.7666 5 0.001 -.9078 6 0.0007-3.1787 7 0.006 -.5913 8 0.0015 -.8107 9 0.0015 -.837 10 0.001 -.9035 11 0.0001-4.017 1 0.0000-4.685 13 0.0001-3.907 14 0.0017 -.7685 15 0.0001-4.197 jumlah 0.0115-5.5804 S p = i= 1 S i 0.0115 = = 0.0008 15 Nilai (.306 )( f ) log s p log si i= 1 χ = =.9457 didapatan sebesar.9457, 1 + [( + 1) / 3f ] dimana f = dan = 15. Tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 lebih besar dari χ hitung =.9457, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Taman Bogo, Lampung.

Gambar 4. Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Muara, Bogor Dari gambar 4. terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Muara, Bogor. Melalui uji Bartlet untu menguji ehomogenan ragam antar varietas menghasilan ragam homogen seperti yang ditunjuan pada perhitungan

dibawah ini. Tabel 4. Hasil Penduga Ragam S pada loasi Muara, Bogor Varietas S Log S 1 0.0005-3.874 0.0003-3.4647 3 0.0013 -.8869 4 0.0003-3.5371 5 0.0005-3.798 6 0.0008-3.101 7 0.004 -.651 8 0.0004-3.4389 9 0.0006-3.15 10 0.0008-3.114 11 0.0035 -.4533 1 0.0019 -.799 13 0.0011 -.9686 14 0.000-3.705 15 0.000-3.6517 jumlah 0.0147-47.4890 Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i = 0.0147 15 = 0.0010 Nilai (.306)( f ) log s p log si i= 1 χ = = 9.556 didapatan sebesar 9.556, 1+ [( + 1) / 3f ] dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 lebih besar dari χ hitung = 9.556, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Muara, Bogor.

Gambar 4.3 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Wonosari, Yogyaarta Diagram titi pada gambar 4.3 terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Wonosari, Yogyaarta, ini juga dapat dibutian melalui uji Bartlet.

Tabel 4.3 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Wonosari, Yogyaarta Varietas S Log S 1 0.0010-3.0031 0.0009-3.0694 3 0.0003-3.457 4 0.006 -.583 5 0.0007-3.1649 6 0.000 -.699 7 0.0031 -.5091 8 0.0019 -.7146 9 0.0006-3.549 10 0.0016 -.7897 11 0.0001-3.9547 1 0.0015 -.8145 13 0.0001-3.8894 14 0.0006-3.039 15 0.0015 -.830 jumlah 0.0186-45.9396 Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i = 0.0186 15 = 0.001 Nilai didapatan sebesar 9.1044, dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 lebih besar dari χ hitung = 9.1044, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Wonosari, Yogyaarta.

Gambar 4.4 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Cirebon Seperti pada loasi sebelumnya, dari gambar 4.4 terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Cirebon. Pengujian ehomogenan ragam antar varietas menunjuan hasil yang homogen antar varietas yang diuji.

Tabel 4.4 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Cirebon ulangan S Log S 1 0.0005-3.874 0.0003-3.4647 3 0.0013 -.8869 4 0.0003-3.5371 5 0.0005-3.798 6 0.0008-3.101 7 0.004 -.651 8 0.0004-3.4389 9 0.0006-3.15 10 0.0008-3.114 11 0.0035 -.4533 1 0.0018 -.7331 13 0.0011 -.9686 14 0.000-3.705 15 0.0000-5.079 jumlah 0.0145-48.9196 Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i 0.0145 = = 0.0010 15 Nilai (.306)( f ) log s p log si i= 1 χ = = 14.4518 didapatan sebesar 14.4518, 1+ [( + 1) / 3f ] dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 lebih besar dari χ hitung = 14.4518, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Cirebon.

Gambar 4.5 Diagram Titi Hasil Biji Kedelai di Loasi Cieumeh, Bogor Dari gambar 4.5 terlihat bahwa semua varietas mempunyai ragam yang homogen pada loasi Cieumeh,Bogor. Hal ini dapat dibutian melalui uji Bartlet.

Tabel 4.5 Hasil Penduga Ragam S pada loasi Cieumeh, Bogor Varietas S log S 1 0.0010-3.0031 0.0009-3.0694 3 0.0003-3.457 4 0.006 -.583 5 0.0019 -.7146 6 0.0006-3.549 7 0.0016 -.7897 8 0.0001-3.9547 9 0.0015 -.8145 10 0.0018 -.7331 11 0.0011 -.9686 1 0.000-3.705 13 0.000-3.6517 14 0.0006-3.039 15 0.0015 -.830 jumlah 0.0160-46.7509 Penduga ragam gabungan yaitu : S p = i= 1 S i 0.0160 = = 0.0011 15 Nilai (.306)( f ) log s p log si i= 1 χ = = 8.478 didapatan sebesar 8.478, 1+ [( + 1) / 3f ] dimana nilai f = dan nilai = 15. Tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 Dengan uji Bartlet, dapat dilihat bahwa tabel χ (0.05,14) = 3. 6848 lebih besar dari χ hitung = 8.478, yang berarti ragam antar varietas adalah sama pada loasi Cieumeh, Bogor.

4. Hasil Analisis Data dan Pembahasan 4..1 Anova Setiap Loasi Setelah ita mengamati bahwa ragam dari antar varietas homogen, maa selanjutnya dilauan adalah analisis data setiap loasi, anova gabungan dan emudian dilauan analisis stabilitas Eberhart-Russel. Beriut ini adalah hasil perhitungan anova setiap loasi dengan menggunaan Rancangan Aca Kelompo (RAK). a. Loasi Taman Bogo, lampung Tabel 4.6 Hasil Anova Loasi 1 (Taman Bogo, Lampung) Loasi Taman Bogo, Lampung Sumber db JK MS F F tabel Ulangan 0.001 0.0006 3.0000 3.3404 Varietas 14 1.711 0.0908 46.18.0635 Galat 8 0.0055 0.000 Total 44 1.778 Dari Tabel 4.6 menunjuan bahwa F hitung ulangan = 3.000 lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = 3.3404 sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Taman Bogo, Lampung. Sedangan F hitung Varietas = 46.18 lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Taman Bogo, Lampung.

Tabel 4.7 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Taman Bogo, Lampung Varietas Bobot(ton/ha) Bio-B07-soy 0.7740 Bio-B05-soy 0.6407 Bio-P03-soy 0.5457 Bio-B0-soy 0.4683 Bio-P3-soy 0.4537 Bio-B06-soy 0.460 Bio-B9-soy 0.4543 Bio-P17-soy 0.3850 Bio-B03-soy 0.513 Bio-B04-soy 0.1637 Bio-P5-soy 0.700 Willis 0.397 Pangrango 0.1673 Sindoro 0.6153 Tenggamus 0.4413 Dari tabel 4.7 dapat dilihat bahwa pada loasi Taman Bogo, Lampung terdapat dua varietas tertinggi yaitu pada varietas Bio-B07-soy sebesar 0.7740 ton/ha dan Bio-B05- soy sebesar 0.6407 ton/ha, sedangan dua varietas terendah yaitu varietas Bio-B04-soy sebesar 0.1637 ton/ha dan varietas Pangrango sebesar 0.1673 ton/ha. b. Loasi Muara, Bogor Loasi Tabel 4.8 Hasil anova loasi (Muara, Bogor) Muara, Bogor Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan 0.0017 0.0009 0.859 3.3404 Varietas 14 4.3150 0.308 311.553.0635 Galat 8 0.077 0.0010 Total 44 4.3444

Dari Tabel 4.8 menunjuan bahwa F hitung ulangan = 0.859 lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = 3.3404 sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Bogor. Sedangan F hitung Varietas = 311.553 lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Muara, Bogor. Tabel 4.9 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Muara, Bogor Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy 1.0800 Bio-B05-soy 0.9100 Bio-P03-soy 1.3697 Bio-B0-soy 0.8003 Bio-P3-soy 1.1800 Bio-B06-soy 1.3997 Bio-B9-soy 1.8300 Bio-P17-soy 1.0900 Bio-B03-soy 0.9500 Bio-B04-soy 1.6000 Bio-P5-soy 1.6597 Willis 1.4833 Pangrango 1.7800 Sindoro 1.497 Tenggamus 1.1400 Dari tabel 4.9 dapat dilihat bahwa pada loasi Muara, Bogor terdapat dua varietas tertinggi yaitu varietas Bio-B9-soy sebesar 1.8300 ton/ha dan Pangrango sebesar 1.7800 ton/ha, sedangan dua varietas terendah yaitu varietas Bio-B05-soy sebesar 0.9100 ton/ha dan varietas Bio-B0-soy sebesar 0.8003 ton/ha.

c. Loasi Wonosari, Yogyaarta Tabel 4.10 Hasil anova loasi 3 (Wonosari,Yogyaarta) Loasi Wonosari, Yogyaarta Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan 0.0009 0.0005 0.3471 3.3404 Varietas 14 3.9015 0.787 14.9587.0635 Galat 8 0.0363 0.0013 Total 44 3.9387 Dari Tabel 4.10 menunjuan bahwa F hitung ulangan = 0.3471 lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = 3.3404 sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Wonosari, Yogyaarta. Sedangan F hitung Varietas = 14.9587 lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, maa dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas. Tabel 4.11 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Wonosari, Yogyaarta Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy.00 Bio-B05-soy.6503 Bio-P03-soy.100 Bio-B0-soy.1800 Bio-P3-soy.7800 Bio-B06-soy 1.7400 Bio-B9-soy.4600 Bio-P17-soy.1797 Bio-B03-soy.300 Bio-B04-soy.6900 Bio-P5-soy.6400 Willis.7300 Pangrango.8600 Sindoro.5197 Tenggamus.603

Dari tabel 4.11 dapat dilihat bahwa pada loasi Wonosari, Yogyaarta terdapat dua varietas tertinggi yaitu varietas Pangrango sebesar.8600 ton/ha dan Bio-P3-soy sebesar.7800 ton/ha. Dari tabel 4.11 juga dapat dilihat terdapat dua varietas terendah yaitu varietas Bio- B06-soy sebesar 1.7400 ton/ha dan varietas Bio-P17-soy sebesar.1797 ton/ha pada loasi Wonosari, Yogyaarta. d. Loasi Cirebon Tabel 4.1 Hasil anova loasi 4 (Cirebon) Loasi Cirebon Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan 0.00 0.0011 1.1493 3.3404 Varietas 14 5.1501 0.3679 384.3358.0635 Galat 8 0.068 0.0010 Total 44 5.1791 Dari Tabel 4.1 menunjuan bahwa F hitung ulangan =1.1493 lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = 3.3404 sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Cirebon. F hitung Varietas = 384.3358 lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Cirebon.

Tabel 4.13 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Cirebon Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy 0.9570 Bio-B05-soy 0.7870 Bio-P03-soy 1.467 Bio-B0-soy 0.933 Bio-P3-soy 1.3030 Bio-B06-soy 1.57 Bio-B9-soy 1.9530 Bio-P17-soy 1.130 Bio-B03-soy 1.0730 Bio-B04-soy 1.730 Bio-P5-soy 1.787 Willis 1.3470 Pangrango 1.6570 Sindoro 1.167 Tenggamus 1.0077 Dari tabel 4.13 dapat dilihat bahwa dua varietas tertinggi yaitu varietas Bio-B9- soy sebesar 1.9530 ton/ha dan Bio-P5-soy sebesar 1.787 ton/ha Sedangan dua varietas terendah yaitu varietas Bio-B05-soy sebesar 0.7870 ton/ha dan varietas Bio- B0-soy sebesar 0.933 ton/ha. e. Loasi Cieumeh, Bogor Tabel 4.14 Hasil anova loasi 5 (Cieumeh) Loasi Cieumeh Sumber Db JK MS F F tabel Ulangan 0.0004 0.000 0.177 3.3404 Varietas 14 13.09 0.9431 835.666.0635 Galat 8 0.0316 0.0011 Total 44 13.349

Dari Tabel 4.14 menunjuan bahwa F hitung ulangan = 0.177 lebih ecil dari F (0.05,,8) tabel ulangan = 3.3404 sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian diantara ulangan pada loasi Cieumeh. Sedangan F hitung Varietas = 835.666 lebih besar daripada F (0.05,14,8) tabel varietas =.0635, sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada loasi Cieumeh. Tabel 4.15 Rata-rata Bobot Biji Kedelai Loasi Cieumeh, Bogor Varietas Bobot (ton/ha) Bio-B07-soy 1.8960 Bio-B05-soy.363 Bio-P03-soy 1.8860 Bio-B0-soy 1.8560 Bio-P3-soy 1.737 Bio-B06-soy 1.8640 Bio-B9-soy.340 Bio-P17-soy.1840 Bio-B03-soy.740 Bio-B04-soy 1.140 Bio-P5-soy 1.4340 Willis 0.9037 Pangrango 0.7940 Sindoro.5077 Tenggamus.6073 Dari tabel 4.15 dapat dilihat bahwa pada loasi Cieumeh, Bogor ada dua varietas tertinggi yaitu varietas Tenggamus sebesar.6073 ton/ha dan Sindoro sebesar.5077 ton/ha. Tabel 4.15 juga menunjuan terdapat dua varietas terendah yaitu varietas Pangrango sebesar 0.7940 ton/ha dan varietas Willis sebesar 0.9037 ton/ha pada loasi Cieumeh, Bogor.

4.. Anova Gabungan Tabel 4.16 Hasil Anova Gabungan Sumber DF SS MS F F tabel Varietas 14 3.3477 0.391 6.0381 1.7630 Loasi 4 101.0037 5.509 7671.385.4363 Ulangan dalam loasi 10 0.0064 0.0006 0.7057 1.8989 Varietas x loasi 56 4.4930 0.4374 479.974 1.438 Galat 140 0.178 0.0009 Total 4 18.9786 Dari Tabel 4.16 menunjuan bahwa F hitung varietas (6.0381) lebih besar dari F (0.05,14,140) tabel varietas (1.7630) sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 15 varietas pada semua loasi. Begitu juga pada F hitung loasi (7671.385) lebih besar daripada F (0.05,4,140) tabel loasi (.04363), sehingga dapat diataan bahwa ada perbedaan hasil yang signifian diantara 5 loasi. Sedangan pada F hitung Ulangan dalam loasi (0.7057) lebih ecil dari F (0.05,10,140) tabel ulangan dalam loasi (1.8989), sehingga dapat diataan bahwa tida ada perbedaan hasil yang signifian pada ulangan dalam loasi. Pada tabel 4.16 juga diataan bahwa F hitung pada interasi varietas dengan loasi (479.974) lebih besar dari F (0.05,56,140) tabel interasi varietas dengan loasi(1.438). Hal ini menunjuan bahwa respon dari varietas edelai berbeda-beda diantara 5 loasi yang telah yang telah diujian. Jia uji v x L menunjuan pengaruh nyata, dapat diartian bahwa varietas memilii respon yang berbeda pada setiap loasi. Hal ini juga telah ditunjuan pada analisis data setiap

loasi. Varietas-varietas yang menberian hasil tertinggi di loasi Taman Bogo, Lampung yaitu varietas Bio-B07-soy, diloasi Muara,Bogor yaitu varietas Bio-B9-Soy. 4..3 Hasil Analisis Stabilitas Eberhart-Russel Pada Analisis sidi ragam gabungan dilihat bahwa terjadi interasi antar varietas dengan loasi, sehingga dapat dianalisis lanjut dengan analisis stabilitas Eberhart-Russel. Untu mengamati stabilitas hasil maa diperluan besaran Indes loasi. Tabel 4.17 Indes Loasi pada 5 Loasi Loasi Indes Taman Bogo, Lampung -1.0383 Muara, Bogor -0.1649 Wonosari, Yogyaarta 0.9869 Cirebon -0.1583 Cieumeh, Bogor 0.3746 Dilihat dari tabel 4.17, dapat disimpulan bahwa pada loasi e-3 yaitu Wonosari,Yogyaarta memilii tingat esuburan sangat tinggi, sedangan pada loasi e-1 yaitu Taman Bogo,Lampung memilii tingat esuburan yang sangat rendah. Hasil pendugaan parameter βi untu varietas disajian pada tabel 4.18. Tabel 4.18 Rerata hasil dan oefisien regresi Varietas rerata β i t Bio-B07-soy 1.3854 0.7876-0.3185 Bio-B05-soy 1.469 1.1348 0.0 Bio-P03-soy 1.4516 0.8455-0.317 Bio-B0-soy 1.456 0.977-0.1084 Bio-P3-soy 1.4881 1.116 0.183 Bio-B06-soy 1.3977 0.65-0.516 Bio-B9-soy 1.7863 0.971-0.0418 Bio-P17-soy 1.4103 0.9791-0.3130 Bio-B03-soy 1.3737 1.1378 0.067 Bio-B04-soy 1.4601 1.0556 0.0833 Bio-P5-soy 1.5573 1.076 0.0413 Willis 1.3587 0.9947-0.0080 Pangrango 1.4517 1.0649 0.0975 Sindoro 1.6038 1.0704 0.1056

Tenggamus 1.5633 1.83 0.344 Dilihat dari estabilannya semua varietas yang diuji menunjuan t hitung < t (0.05,140) = 1.9771sehingga semua varietas tersebut adalah stabil. Dilihat dari nilai b nya varietas Tenggamus memilii respon yang paling bai terhadap perubahan indes lingungan dibandingan dengan varietas lain, dimana berarti setiap peningatan 1 unit indes lingungan diperoleh 1.83 ton perhetar hasil biji edelai Tenggamus. Sedangan varietas Bio-B06-soy memilii respon yang paling urang respontif terhadap inde lingungan, yang berarti setiap peningatan 1 unit indes lingungan hanya diperoleh 0.65 ton perhetar hasil biji edelai Bio-B06-soy. Gambar 4.6 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (1)

Dari gambar 4.6 menunjuan bahwa varietas Bio-B05-soy lebih responsif terhadap pertumbuhan inde loasi dibandingan dengan varietas Bio-B07-soy dan Bio-B03-soy. Gambar 4.7 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai () Dari gambar diatas menunjuan bahwa varietas Bio-B06-soy lebih rendah dibandingan varietas lainnya. Hal ini mengindifiasian varietas tersebut urang

responsif terhadap perubahan inde loasi. Gambar 4.8 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (3) Dari gambar 4.8 menunjuan bahwa dengan hasil varietas Bio-B9-soy umumnya memberian hasil yang lebih tinggi dibandingan dengan varietas Bio-B17-soy dan Bio-B03-soy. Namun etiga varietas tersebut memilii respon yang tida berbeda

terhadap perubahan lingungan. Gambar 4.9 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (4) Dari gambar diatas menunjuan bahwa etiga varietas (Bio-B04-soy, Bio-P5-soy dan Willis) memberian respon yang tida linear dengan inde loasi.

Gambar 4.10 Grafi Linear Hubungan Antara Inde Loasi Dengan Rata-rata Hasil Biji Kedelai (5) Dari gambar diatas menunjuan bahwa varietas Tenggamus lebih responsif terhadap perubahan inde loasi dibandingan dengan varietas Sindoro dan varietas Pangrango.