ANALISIS JALUR (PATH ANALYSIS) UNTUK MENGETAHUI KONTRIBUSI

KOMPONEN HASIL TERHADAP HASIL TANAMAN KEDELAI

(Glycine max. (L.) Merrill)Studi Kasus di Balitkabi Malang

Pembimbing :I. Drs. Susiswo, M. Si

II. Dr. Sisworo, S. Pd, M. Si

oleh : Senja Putri Merona

308312410089

Latar Belakang

Tujuan penelitian

Teknik Analisis

Data

JUDULDefinisi

Operasional

• Kedelai sebagai sumber protein nabati penting di Indonesia

• Permintaan kedelai meningkat pesat seiring dengan laju pertambahan penduduk

• Peningkatan produksi tanaman kedelai dapat dicapai dengan penggunaan bibit unggul dan meningkatkan populasi tanaman

• Secara teori, populasi tanaman dinaikkan produksi meningkat

• mengetahui komponen hasil yang berkontribusi secara langsung terhadap hasil produksi kedelai

• mengetahui kontribusi komponen hasil secara individual terhadap hasil biji (ton/ha)

• mengetahui kontribusi komponen hasil secara simultan terhadap hasil biji (ton/ha)

KAJIAN PUSTAKA

Analisis Jalur

Konseptualisasi Model

Penyusunan Diagram Jalur

Pengujian Model

Interpretasi Model dan

Modifikasi Model

Analisis Korelasi

The linear correlation coefficient r

measures the strength of the

linear relationship between the paired x and y values in a

sample

Korelasi hanya sebagai salah satu penunjuk kemungkinan terdapatnya hubungan kausalitas

KedelaiTanaman kacang-kacangan utama

yang mengandung

protein tinggi.

Produksi kedelai merupakan hasil

kombinasi beberapa

komponen hasil

Secara teori, populasi tanaman

dinaikkan produksi

meningkat.

Uji Multikolinearitas

START

Data dalam skala interval

Uji Normal Multivariat

Transformasi atau standarisasi

Analisis Korelasi

STOP

Model fit

Diagram Jalur

  Interpretasi hasil Kesimpulan

Ya

Tidak

Data Bersebaran

Normal

Analisis Jalur

Ya

TidakEvaluasi Model

Ya Analisis Regresi Berganda

TidakMultikolinearitas

Goodness of Fit Index

Kriteria Fit

Chi-squareP-value

Diharapkan kecil

RMSEAGFI

AGFICFI

Variabel yang diamati :X1 : Tinggi tanamanX2 : Jumlah Cabang

ProduktifX3 : Jumlah Buku

SuburX4 : Jumlah

Polong IsiX5 : Jumlah Polong

HampaX6 : Umur

BungaX7 : Umur

PanenY : Hasil Biji

(ton/ha)

• Data dari dokumen arsip Balitkabi Malang

• Desain percobaan: RAK dengan 30 perlakuan 4 ulangan

ANALISIS DATA & PEMBAHASAN

Uji MultikolinieritasAnalisis Korelasi

Hipotesis :H0 = Data mengikuti distribusi normalH1 = Data tidak mengikuti distribusi normaljumlah persentase jarak lebih dari Chi-square:Data Displayz 83.3333Kesimpulan : gagal tolak H0Data mengikuti distribusi normal

Uji Normalitas

 X3 X4 X5 X6 X7

X1       Sig. Sig.

X2 Sig. Sig. Sig.    

X3   Sig.   Sig. Sig.

X4       Sig.  

X6         Sig.

X7          

Model

DimEige

n value

Condition Index

1

17.10

21.000

20.55

63.575

30.21

25.782

40.05

611.309

50.05

411.442

60.01

521.660

70.00

353.253

80.00

260.066

a. Dependent Variable: Y

Analisis Jalur (Path Analysis)

Diagram Jalur Model Hipotesis

Modifikasi Model

ModelJalur yg ditambah

Goodness of Fit Model

Ket.

Chi-square(kecil)P-value(0.05)

RMSEA(0.08)

GFI(0.9)

AGFI(0.9)

CFI(0.9)

Hipotesis

146.3180.000

0.237 0.237 0.656 0.642 Blm fit

Eva 1 X7 Y 142.1270.000

0.241 0.822 0.645 0.651 Blm fit

Eva 2 X3 X4 38.0870.002

0.102 0.930 0.851 0.941 Blm fit

Eva 3 X7 X3 28.5030.028

0.081 0.944 0.875 0.965 Blm fit

Eva 4 X7 X4 21.5170.121

0.060 0.957 0.897 0.982 Blm fit

Eva 5 X7 X2 16.9110.261

0.042 0.966 0.912 0.992 Fit

Diagram Jalur Model Akhir

Regression Weights: (Group number 1 - Default model)  Estimate

S.E. C.R. P  unstandardized Standardized

X7<---X6 1.150 0.525 0.171 6.724 ***X1<---X6 -1.602 -0.392 0.400 -4.008 ***

X1<---X7 -0.096 -0.051 0.182 -0.526 0.599X3<---X1 0.039 0.132 0.027 1.453 0.146X3<---X7 0.157 0.287 0.050 3.159 0.002X2<---X3 0.223 0.666 0.024 9.202 ***X2<---X7 -0.029 -0.157 0.013 -2.167 0.030X4<---X2 1.531 0.361 0.202 7.594 ***X5<---X2 0.098 0.188 0.047 2.094 0.036X4<---X3 0.936 0.661 0.070 13.446 ***X4<---X7 -0.079 -0.103 0.030 -2.682 0.007Y<---X5 0.054 0.116 0.042 1.294 0.196Y<---X4 0.005 0.087 0.005 0.961 0.337Y<---X7 -0.008 -0.185 0.004 -2.067 0.039

Koefisien Jalur

BlokHubungan Pengaruh

Totaldari ke Langsung Tidak langsung

IX6 X1 -0.392 -0.027 -0.419X7 X1 -0.051 0.000 -0.051

II 

X1 X2 0.000 0.088 0.088X3 X2 0.666 0.000 0.666X7 X2 -0.157 0.187 0.030X6 X2 0.000 -0.019 -0.019

III 

X1 X3 0.132 0.000 0.132X6 X3 0.000 0.095 0.095X7 X3 0.287 -0.007 0.280

IV 

X1 X4 0.000 0.119 0.119X2 X4 0.361 0.000 0.361X3 X4 0.661 0.241 0.902X7 X4 -0.103 0.196 0.094X6 X4 0.000 0.002 0.002

V

X1 X5 0.000 0.017 0.017X2 X5 0.188 0.000 0.188X3 X5 0.000 0.126 0.126X6 X5 0.000 -0.004 -0.004X7 X5 0.000 0.006 0.006

VI X6 X7 0.525 0.000 0.525

Pengaruh Langsung dan Tidak Langsung

BlokHubungan Pengaruh

Totaldari ke Langsung Tidak langsung

   

VII 

X1 Y 0.000 0.012 0.012

X2 Y 0.000 0.053 0.053

X3 Y 0.000 0.093 0.093

X4 Y 0.087 0.000 0.087

X5 Y 0.116 0.000 0.116

X7 Y -0.185 0.009 -0.176

X6 Y 0.000 -0.097 -0.097

Lanjutan…

Koefisien Determinasi

𝑹𝟐𝒎𝒐𝒅𝒆𝒍=𝟏−[ (𝟏−𝟎 .𝟏𝟕𝟕) (𝟏−𝟎 .𝟒𝟏𝟔) (𝟏−𝟎 .𝟎𝟖𝟏 ) (𝟏−𝟎 .𝟖𝟒𝟑 )

(𝟏−𝟎 .𝟎𝟑𝟔 ) (𝟏−𝟎 .𝟐𝟕𝟓 ) (𝟏−𝟎 .𝟎𝟓𝟔 ) ]¿𝟏− (𝟎 .𝟎𝟓 )=𝟎 .𝟗𝟓

langsung

• Umur panen (0,034)

Tidak langsun

g

• Tinggi tanaman (0,004)

• Jmlah cabang produktif (0,031)

• Jumlah buku subur (0,058)

• Umur bunga (-0,097)

• Umur panen (0,017)

R-square = 95 %

KESIMPULAN

SARAN

seleksi

Langsung: umur

panen

Tidak langsung:

umur bunga dan

jumlah buku subur

Pemilihan komponen hasil yang lebih tepat

TERIMAKASIH