Tugas Bu Ami-yTuni Ismulyati
12
Laporan Analisa dari hasil pengamatan menggunakan Excel (HAL 73) Pengaruh Ekstrak Etil Asetat Lengkuas Merah (Alpinia purpurata) Terhadap Aktivitas Proliferasi Sel Hela (Time Dependent Series) DATA TABEL
-
Upload
rizkyanapuspita -
Category
Documents
-
view
219 -
download
1
description
TUGAS KULIAH
Transcript of Tugas Bu Ami-yTuni Ismulyati
Laporan Analisa dari hasil pengamatan menggunakan Excel (HAL 73)
Pengaruh Ekstrak Etil Asetat Lengkuas Merah (Alpinia purpurata) Terhadap
Aktivitas Proliferasi Sel Hela (Time Dependent Series)
DATA
TABEL
GRAFIK
KESIMPULAN
Berdasarkan grafik diatas dapat disimpulkan bahwa efektivitas Ekstrak Etil
Asetat Lengkuas Merah (Alpinia purpurata) berpotensi sebagai anti kanker
sebanyak 36,9% dengan pengamatan paling efektif terdapat pada
pengamatan 48 jam
TUGAS ANOVA HAL 73 (PENGAMATAN WAKTU INKUBASI 48 JAM)
Karna homogenitas tidak diketahui maka dilanjutkan dengan uji Annova :
KESIMPULAN :
Dari perhitungan SPSS pada kelompok perlakuan dengan konsentrasi 15 P>0,05
artinya bahwa antara kelompok konsentrasi 15 dan kelompok kontrol
menunjukkan tidak ada perbedaan.
Dari perhitungan SPSS pada kelompok perlakuan dengan konsentrasi 7,5 P>0,05
artinya bahwa antara kelompok konsentrasi 7,5 dan kelompok kontrol
menunjukkan tidak ada perbedaan.
Dari perhitungan SPSS pada kelompok perlakuan dengan konsentrasi 3,75 P>0,05
artinya bahwa antara kelompok konsentrasi 3,75 dan kelompok kontrol
menunjukkan tidak ada perbedaan.
Jadi, ekstrak etil asetat lengkuas merah tidak ada pengaruh terhadap aktivitas
proliferasi sel hela pada pengamatan 48 jam.
PERSEN VIABILITAS EKSTRA DAUN MINDI (TUGAS DI KERTAS)
Parameter Estimates
Parameter Estimate Std. Error Z Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
PROBITaDosis -1,727 ,113 -15,271 ,000 -1,949 -1,505
Intercept 3,604 ,229 15,750 ,000 3,375 3,833
a. PROBIT model: PROBIT(p) = Intercept + BX (Covariates X are transformed using the base 10,000 logarithm.)
Chi-Square Tests
Chi-Square dfb Sig.
PROBITPearson Goodness-of-Fit
Test242,948 5 ,000a
a. Since the significance level is less than ,150, a heterogeneity factor is used in
the calculation of confidence limits.
b. Statistics based on individual cases differ from statistics based on aggregated
cases.
Cell Counts and Residuals
Number Dosis Number of
Subjects
Observed
Responses
Expected
Responses
Residual Probability
PROBIT
1 2,699 100 1 14,528 -13,444 ,145
2 2,398 100 25 29,562 -5,051 ,296
3 2,097 100 63 49,315 13,467 ,493
4 1,796 100 73 69,241 3,297 ,692
5 1,495 100 98 84,675 13,157 ,847
6 1,193 100 99 93,866 5,230 ,939
7 ,591 100 90 99,511 -9,899 ,995
Confidence Limits
Probability 95% Confidence Limits for Dosis 95% Confidence Limits for
log(Dosis)b
Estimate Lower Bound Upper Bound Estimate Lowe
r
Boun
d
Upper
Bound
PROBITa ,010 2716,684 . . 3,434 . .
,020 1888,822 . . 3,276 . .
,030 1499,828 . . 3,176 . .
,040 1260,965 . . 3,101 . .
,050 1095,017 . . 3,039 . .
,060 971,091 . . 2,987 . .
,070 874,028 . . 2,942 . .
,080 795,381 . . 2,901 . .
,090 730,017 . . 2,863 . .
,100 674,608 . . 2,829 . .
,150 486,537 . . 2,687 . .
,200 375,241 . . 2,574 . .
,250 300,285 . . 2,478 . .
,300 245,824 . . 2,391 . .
,350 204,216 . . 2,310 . .
,400 171,266 . . 2,234 . .
,450 144,456 . . 2,160 . .
,500 122,172 . . 2,087 . .
,550 103,325 . . 2,014 . .
,600 87,151 . . 1,940 . .
,650 73,089 . . 1,864 . .
,700 60,718 . . 1,783 . .
,750 49,706 . . 1,696 . .
,800 39,777 . . 1,600 . .
,850 30,678 . . 1,487 . .
,900 22,125 . . 1,345 . .
,910 20,446 . . 1,311 . .
,920 18,766 . . 1,273 . .
,930 17,077 . . 1,232 . .
,940 15,370 . . 1,187 . .
,950 13,631 . . 1,135 . .
,960 11,837 . . 1,073 . .
,970 9,952 . . ,998 . .
,980 7,902 . . ,898 . .
,990 5,494 . . ,740 . .
a. A heterogeneity factor is used.
b. Logarithm base = 10.
KESIMPULAN : % VIABILITAS DAUN MINDI DENGAN IC50 ADALAH 122,172
ARTINYA DOSIS YANG DAPAT DITIMBULKAN OLEH DAUN MINDI UNTUK INHIBITOR
CONSENTRATION ADALAH SEBANYAK 122,172
PERSEN VIABILITAS DOKSORUBISIN
Parameter Estimates
Parameter Estimate Std. Error Z Sig. 95% Confidence Interval
Lower Bound Upper Bound
PROBITaDosis -,642 ,103 -6,208 ,000 -,844 -,439
Intercept ,635 ,137 4,627 ,000 ,498 ,772
a. PROBIT model: PROBIT(p) = Intercept + BX (Covariates X are transformed using the base 10,000 logarithm.)
Chi-Square Tests
Chi-Square dfb Sig.
PROBITPearson Goodness-of-Fit
Test4,405 4 ,354a
a. Since the significance level is greater than ,150, no heterogeneity factor is used
in the calculation of confidence limits.
b. Statistics based on individual cases differ from statistics based on aggregated
cases.
Cell Counts and Residuals
Number Dosis Number of
Subjects
Observed
Responses
Expected
Responses
Residual Probability
PROBIT
1 2,000 100 26 25,830 ,276 ,258
2 1,699 100 34 32,442 1,193 ,324
3 1,398 100 33 39,660 -6,898 ,397
4 1,097 100 55 47,251 7,461 ,473
5 ,796 100 55 54,944 -,412 ,549
6 ,494 100 61 62,472 -1,587 ,625
Confidence Limits
Probability 95% Confidence Limits for Dosis 95% Confidence Limits for log(Dosis)a
Estimate Lower Bound Upper Bound Estimate Lower Bound Upper Bound
PROBIT ,010 41120,059 6156,317 1544747,026 4,614 3,789 6,189
,020 15464,223 2916,256 371406,348 4,189 3,465 5,570
,030 8314,829 1814,151 150445,406 3,920 3,259 5,177
,040 5213,602 1268,839 76265,011 3,717 3,103 4,882
,050 3566,519 948,330 43900,690 3,552 2,977 4,642
,060 2581,633 739,953 27443,972 3,412 2,869 4,438
,070 1944,620 595,123 18183,374 3,289 2,775 4,260
,080 1508,862 489,550 12580,983 3,179 2,690 4,100
,090 1197,955 409,789 9002,073 3,078 2,613 3,954
,100 968,719 347,825 6616,527 2,986 2,541 3,821
,150 402,058 175,846 1855,541 2,604 2,245 3,268
,200 199,876 101,623 679,736 2,301 2,007 2,832
,250 109,739 62,949 289,654 2,040 1,799 2,462
,300 64,049 40,412 136,418 1,807 1,607 2,135
,350 38,888 26,221 69,400 1,590 1,419 1,841
,400 24,221 16,753 37,943 1,384 1,224 1,579
,450 15,320 10,263 22,387 1,185 1,011 1,350
,500 9,760 5,957 14,168 ,989 ,775 1,151
,550 6,218 3,301 9,392 ,794 ,519 ,973
,600 3,933 1,763 6,358 ,595 ,246 ,803
,650 2,450 ,907 4,317 ,389 -,042 ,635
,700 1,487 ,446 2,898 ,172 -,351 ,462
,750 ,868 ,206 1,898 -,061 -,686 ,278
,800 ,477 ,087 1,190 -,322 -1,062 ,075
,850 ,237 ,032 ,693 -,625 -1,502 -,159
,900 ,098 ,009 ,352 -1,007 -2,056 -,453
,910 ,080 ,006 ,299 -1,100 -2,190 -,524
,920 ,063 ,005 ,251 -1,200 -2,336 -,601
,930 ,049 ,003 ,206 -1,310 -2,496 -,685
,940 ,037 ,002 ,166 -1,433 -2,675 -,780
,950 ,027 ,001 ,130 -1,573 -2,880 -,887
,960 ,018 ,001 ,097 -1,738 -3,120 -1,013
,970 ,011 ,000 ,068 -1,941 -3,415 -1,168
,980 ,006 ,000 ,042 -2,210 -3,808 -1,374
,990 ,002 ,000 ,020 -2,635 -4,428 -1,698
a. Logarithm base = 10.
KESIMPULAN : % VIABILITAS DOKSORUBISIN DENGAN IC50 ADALAH 9,760
ARTINYA DOSIS YANG DAPAT DITIMBULKAN OLEH DOKURUBIN UNTUK INHIBITOR
CONSENTRATION ADALAH SEBANYAK 9,760
