1. RANCANGAN ACAK ... 1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan...

download 1. RANCANGAN ACAK ... 1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur

of 29

  • date post

    26-Dec-2020
  • Category

    Documents

  • view

    5
  • download

    0

Embed Size (px)

Transcript of 1. RANCANGAN ACAK ... 1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan...

  • �������� ��

  • 1. RANCANGAN ACAK LENGKAP1. RANCANGAN ACAK LENGKAP

    �� Termasuk rancangan tanpa Termasuk rancangan tanpa pengelompokanpengelompokan

    �� Perlakuan diatur dg pengacakan secara Perlakuan diatur dg pengacakan secara lengkap lengkap ��lengkap lengkap �� �� Semua satuan percobaan memiliki peluang Semua satuan percobaan memiliki peluang

    yang samayang sama �� Perbedaan yang muncul Perbedaan yang muncul �� galatgalat

    �� Tempat homogen Tempat homogen �� laboratoriumlaboratorium

  • Analisis regresi dari RALAnalisis regresi dari RAL

    �� Asumsi dalam RALAsumsi dalam RAL �� Antar ulangan adalah homogen Antar ulangan adalah homogen �� tidak ada tidak ada

    keragaman antar ulangankeragaman antar ulangan �� Dalam anova tidak ada sumber keragaman Dalam anova tidak ada sumber keragaman

    blok/ulanganblok/ulangan

    �� Berlaku untuk ulangan sama dan ulangan Berlaku untuk ulangan sama dan ulangan tidak samatidak sama

  • Perhatikan Perhatikan �� JanganJangan mengerjakanmengerjakan analisisanalisis regresiregresi antarantar

    karakterkarakter tanamantanaman ((variabelvariabel pengamatanpengamatan) ) �� tidaktidak bermanfaatbermanfaat..

    �� RegresiRegresi adalahadalah bentukbentuk hubunganhubungan antaraantara variabelvariabel bebasbebas dengandengan variabelvariabel taktak bebasbebas. . DenganDengan mengetahuimengetahui model model regresiregresi �� dapatdapat mengaturmengaturmengetahuimengetahui model model regresiregresi �� dapatdapat mengaturmengatur variabelvariabel bebasbebas agar agar dapatdapat mengendalikanmengendalikan variabelvariabel taktak bebasbebas. . KarakterKarakter tanamantanaman tidaktidak dapatdapat dikendalikandikendalikan.. �� ContohContoh jumlahjumlah daundaun tidaktidak dapatdapat dikendalikandikendalikan untukuntuk

    meningkatkanmeningkatkan hasilhasil �� AntarAntar karakterkarakter tanamantanaman �� korelasikorelasi �� DiskusikanDiskusikan beberapabeberapa contohcontoh!!

  • Syarat untuk regresiSyarat untuk regresi

    �� Perlakuan adalah kuantitatifPerlakuan adalah kuantitatif �� F hitung perlakuan nyata F hitung perlakuan nyata �� berarti antar berarti antar

    level/taraf perlakuan memberikan level/taraf perlakuan memberikan pengaruh yang berbeda nyata terhadap pengaruh yang berbeda nyata terhadap pengaruh yang berbeda nyata terhadap pengaruh yang berbeda nyata terhadap hasilhasil

    �� Untuk perlakuan yang F hitungnya tidak Untuk perlakuan yang F hitungnya tidak nyata nyata �� tidak perlu analisis regresitidak perlu analisis regresi

  • Data yang dianalisisData yang dianalisis

    �� Perlakuan sebagai variabel bebas, Perlakuan sebagai variabel bebas, karakter hasil sebagai variabel tidak bebaskarakter hasil sebagai variabel tidak bebas

    �� Data variabel bebas adalah nilai levelData variabel bebas adalah nilai level--level level perlakuanperlakuanperlakuanperlakuan

    �� Data variabel tak bebas (hasil) adalah Data variabel tak bebas (hasil) adalah ratarata--rata dari semua ulanganrata dari semua ulangan

  • ContohContoh

    Jumlah Jumlah benihbenih

    Produksi gabah (kg/ha)Produksi gabah (kg/ha) JumlahJumlah Rata2Rata2

    11 22 33 2525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 5050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 7575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919

    �������������

  • ContohContoh

    Jumlah Jumlah benihbenih

    Produksi gabah (kg/ha)Produksi gabah (kg/ha) JumlahJumlah Rata2Rata2

    11 22 33 2525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 15.81815.818 5050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 16.01716.017 7575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 16.46816.468 100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 14.98614.986 125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 14.08414.084 150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 14.71514.715

    �������������

  • ContohContoh

    Jumlah Jumlah benihbenih

    Produksi gabah (kg/ha)Produksi gabah (kg/ha) JumlahJumlah Rata2Rata2

    11 22 33 2525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 15.81815.818 5.2735.273 5050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 16.01716.017 5.3395.339 7575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 16.46816.468 5.4895.489 100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 14.98614.986 4.9954.995 125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 14.08414.084 4.6954.695 150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 14.71514.715 4.9054.905

    �������������

  • ContohContoh

    Jumlah Jumlah benihbenih

    Produksi gabah (kg/ha)Produksi gabah (kg/ha) JumlahJumlah Rata2Rata2

    11 22 33 2525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 15.81815.818 5.2735.273 5050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 16.01716.017 5.3395.339 7575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 16.46816.468 5.4895.489 100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 14.98614.986 4.9954.995 125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 14.08414.084 4.6954.695 150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 14.71514.715 4.9054.905

    ������������� �����������������

  • Dengan demikianDengan demikian

    Jumlah Jumlah benih (X)benih (X)

    2525

    5050

    Rata2 Rata2 Hasil Hasil

    5.2735.273

    5.3395.339

    ��������������������������� ���������� �������������� ������������������������� ����������������������� ��������������������5050

    7575

    100100

    125125

    150150

    5.3395.339

    5.4895.489

    4.9954.995

    4.6954.695

    4.9054.905

    ��������������������

    �������������� �������

    ������ ��������������� ����������������� ���������

    !��������������"""�

  • Dari analisis dengan OP Dari analisis dengan OP �� bisa linierbisa linier

    Hubungan bobot benih dengan hasil gabah

    5400

    5600

    H as

    il G

    ab ah

    (k g/

    ha )

    y = - 4,8754x + 5542,6 R2 = 0,5779

    4600

    4800

    5000

    5200

    0 50 100 150 200

    Bobot benih (kg/ha)

    H as

    il G

    ab ah

    (k g/

    ha )

  • Hubungan bobot benih dengan hasil gabah

    5200

    5400

    5600 H

    as il

    G ab

    ah (k

    g/ ha

    ) Bisa kuadratikBisa kuadratik

    y = -0,0309x2 + 0,5246x + 5362,6 R2 = 0,6087

    4600

    4800

    5000

    0 50 100 150 200

    Bobot benih (kg/ha)

    H as

    il G

    ab ah

    (k g/

    ha )

  • Atau kubik?Atau kubik? Hubungan bobot benih dengan hasil gabah

    5400

    5600

    H as

    il G

    ab ah

    (k g/

    ha )

    y = 0,0028x3 - 0,7533x2 + 55,049x + 4279 R2 = 0,875

    4600

    4800

    5000

    5200

    0 20 40 60 80 100 120 140 160

    Bobot benih (kg/ha)

    H as

    il G

    ab ah

    (k g/

    ha )

  • Analisis regresi dari RAKAnalisis regresi dari RAK

    �� Asumsi dalam RAKAsumsi dalam RAK �� Antar ulangan adalah heterogen Antar ulangan adalah heterogen �� terdapat ada terdapat ada

    keragaman antar ulangankeragaman antar ulangan �� Dalam anova terdapat sumber keragaman Dalam anova terdapat sumber keragaman �� Dalam anova terdapat sumber keragaman Dalam anova terdapat sumber keragaman

    blok/ulanganblok/ulangan

    �� Secara teori Secara teori �� ulangan harus nyata ulangan harus nyata �� kalau kalau ulangan tidak ada yang nyata berarti ada ulangan tidak ada yang nyata berarti ada kesalahan pada penilaian heterogenitas lokasikesalahan pada penilaian heterogenitas lokasi

    �� Banyaknya ulangan harus samaBanyaknya ulangan harus sama

  • Syarat untuk regresiSyarat untuk regresi

    �� Perlakuan adalah kuantitatifPerlakuan adalah kuantitatif �� F hitung perlakuan nyata F hitung perlakuan nyata �� berarti antar berarti antar

    level/taraf perlakuan memberikan level/taraf perlakuan memberikan pengaruh yang berbeda nyata terhadap pengaruh yang berbeda nyata terhadap pengaruh yang berbeda nyata terhadap pengaruh yang berbeda nyata terhadap hasil hasil

    �� Untuk perlakuan yang F hitungnya tidak Untuk perlakuan yang F hitungnya tidak nyata nyata �� tidak perlu analisis regresitidak perlu analisis regresi

  • Data yang dianalisisData yang dianalisis

    �� Perlakuan sebagai variabel bebas, Perlakuan sebagai variabel bebas, karakter hasil sebagai variabel tidak bebaskarakter hasil sebagai variabel tidak bebas

    �� Data variabel bebas adalah nilai levelData variabel bebas adalah nilai level--level level perlakuanperlakuanperlakuanperlakuan

    �� Penentuan data variabel tak bebas Penentuan data variabel tak bebas tergantung pada sumber keragaman tergantung pada sumber keragaman ulangan/blok