Off Canvas

 

Contoh Perhitungan

  • Rata-rata dan ukuran penyebaran dapat menggambarkan distribusi data tetapi tidak cukup untuk menggambarkan sifat distribusi. Untuk dapat menggambarkan karakteristik dari suatu distribusi data, kita menggunakan konsep-konsep lain yang dikenal sebagai kemiringan (skewness) dan keruncingan (kurtosis).

  • Contoh 1: RAK Faktorial (Interaksi tidak nyata)

    Artikel ini merupakan kelanjutan dari Materi RAK Faktorial
    Berikut adalah Data Percobaan Pengaruh Pengolahan Tanah dan Pupuk Organik terhadap Indeks Stabilitas Agregat.  Pengolahan Tanah terdiri dari 3 taraf dan Pupuk Organik 4 taraf.  Percobaan disusun dengan menggunakan rancangan dasar Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL).  Berikut adalah langkah-langkah perhitungan Analisis Ragam yang dilanjutkan dengan Uji Lanjut Fisher's LSD/BNT.

  • Contoh-contoh Penerapan Rancangan Acak Lengkap :

    Artikel ini merupakan kelanjutan dari Materi Rancangan Acak Lengkap.  Berikut adalah contoh kasus  Rancangan Acak Lengkap dengan Ulangan Sama.

    Pada contoh kasus ini, digunakan kembali contoh kasus yang sama dengan contoh pada penguraian keragaman total. Hanya saja, menggunakan langkah perhitungan yang sedikit berbeda. (Berikut ini adalah hasil pengujian estrogen beberapa larutan yang telah mengalami penanganan tertentu. Berat uterin tikus dipakai sebagai ukuran keaktifan estrogen. Berat uterin dalam miligram dari empat tikus untuk setiap kontrol dan enam larutan yang berbeda dicantumkan dalam tabel berikut ) Tabel 1. Data Berat Uterin (mg) dari 7 Perlakuan Terhadap Empat Tikus

    kontrol P1 P2 P3 P4 P5 P6
    89.8 84.4 64.4 75.2 88.4 56.4 65.6
    93.8 116.0 79.8 62.4 90.2 83.2 79.4
    88.4 84.0 88.0 62.4 73.2 90.4 65.6
    112.6 68.6 69.4 73.8 87.8 85.6 70.2
    Total perlakuan 384.6 353 301.6 273.8 339.6 315.6 280.8 2249
    Y1. Y2. Y3. Y4. Y5. Y6. Y7. Y..

     

  • Contoh Penerapan Rancangan Split Blok (Strip Plot/Petak Berjalur)

    Artikel contoh analisis rancangan strip-plot (split-blok)ini merupakan kelanjutan dari artikel Rancangan Petak Berjalur (Strip Plot).  Misalkan saja, data yang akan dianalisis sama dengan contoh pada Rancangan Petak Terbagi (Split Plot), yaitu Pengaruh pemberian kombinasi pupuk dan genotipe padi terhadap hasil padi, namun dirancang dengan menggunakan rancangan strip-plot/split-blok. Kombinasi Pupuk NPK (Faktor vertikal, A) dan Genotipe padi (Faktor horisontal, B).  Berikut adalah langkah-langkah perhitungan analisis ragam yang dilanjutkan dengan uji lanjut LSD/BNT.

  • Contoh Penerapan Percobaan Rancangan Petak Terbagi (Split Plot):

    Artikel Contoh Analisis Ragam Rancangan Split Plotini merupakan kelanjutan dari artikel Rancangan Petak Terbagi (Split Plot)

    Misalkan ada penelitian yang ingin meneliti pengaruh kombinasi pemupukan NPK dan genotipe padi terhadap hasil padi (kg/petak).  Pengaruh kombinasi pemupukan NPK (A) terdiri 6 taraf ditempatkan sebagai petak utama (main plot) dan genotipe padi (B) terdiri dari 2 taraf yang ditempatkan sebagai anak petak (subplot). Petak utama disusun dengan menggunakan rancangan dasar RAK dengan ulangan 3 kali. Data hasil percobaan serta langkah-langkah perhitungan analisis ragam yang dilanjutkan dengan Uji Lanjut Fisher's LSD/BNT dapat dipelajari pada dokumen di bawah ini.  Tutorial pengolahan datanya dengan menggunakan Software SPSS bisa Anda pelajari pada Tutorial SPSS: Rancangan Split Plot.

  • Contoh Penerapan Rancangan Petak-Petak Terbagi (Split Split Plot Design)

    Artikel Contoh Analisis Rancangan Petak-Petak terbagiini merupakan kelanjutan dari artikel Rancangan Petak-petak Terbagi (Split-split Plot). Misalkan saja, ada percobaan dibidang pertanian yang ingin mempelajari pengaruh dari pemupukan Nitrogen (A), Manajemen terhadap tanaman (B) dan Jenis Varietas (C) terhadap hasil produksi padi (ton/ha). Faktor Nitrogenditempatkan sebagai petak utama, Manajemensebagai anak petak dan Varietassebagai anak-anak petak. Berikut adalah langkah-langkah perhitungan analisis ragam yang dilanjutkan dengan Uji Lanjut Fisher's LSD/BNT.

  • Rancangan Acak Kelompok (RAK)Unit percobaan dalam Rancangan Acak Lengkap (RAL) selalu diasumsikan homogen. Pada kenyataannya hal tersebut belum tentu benar, sehingga diperlukan metode lain yang bisa menguraikan keragaman tersebut. Apabila kita melakukan percobaan pada sebidang tanah yang mempunyai tingkat kesuburan berbeda, maka pengaruh perlakuan yang kita anggap berasal dari perlakuan yang kita cobakan bisa saja tidak benar, sehingga membuat Kesalahan Tipe I. Apabila hal ini terjadi, maka keragaman tambahan yang berasal dari perbedaan tingkat kesuburan tanah ini dalam RAL akan dimasukkan ke dalam JKG (Within) sehingga KTG akan semakin besar dan F (KTP/KTG) akan semakin kecil, akibatnya percobaan tidak sensitif lagi. Akhirnya, apabila kita melakukan pengulangan perlakuan pada lokasi yang mempunyai keragaman berbeda (tidak homogen), maka keragaman tambahan tersebut perlu disingkirkan dari analisis sehingga kita lebih fokus pada keragaman yang ditimbulkan oleh perlakuan yang kita cobakan saja. Apabila faktor kelompok disertakan dalam rancangan, kita dapat mengcapture keragaman yang disebabkannya ke dalam JK Blok. Proses tersebut akan mengurangi JK Within (Error), bandingkan dengan Rancangan Acak Lengkap.

  • 4.1.    Pendahuluan

    Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL)Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) umumnya digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi perbedaan sebenarnya diantara perlakuan yang kita coba dengan cara menghilangkan pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui (kelompok) dari galat percobaan. Apabila ide tersebut diaplikasikan untuk menghilangkan dua sumber keragaman dengan cara pengelompokan dalam dua arah, maka rancangan tersebut disebut dengan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL). Dengan demikian, RBSLmerupakan suatu rancangan percobaan dengan dua arah pengelompokan, yaitu barisdan kolom. Banyaknya perlakuan sama dengan jumlah ulangan sehingga setiap baris dan kolom akan mengandung semua perlakuan. Pada rancangan ini, pengacakan dibatasi dengan mengelompokannya ke dalam baris dan juga kolom, sehingga setiap baris dan kolom hanya akan mendapatkan satu perlakuan.