5.2. Uji Homogenitas Varians5.2.1.1. Uji Homogenitas Varians untuk Setiap Faktor5.2.1.1. Uji Homogenitas Varians untuk Setiap Faktor Secara ManualPada faktor volume KOH diberikan 2 taraf faktor yaitu 30 mL dan 50 mL. Data yang diperoleh dari tiap taraf faktor volume KOH dapat dilihat pada Tabel 5.3. berikut.Tabel 5.1. Data Taraf Faktor Volume KOHVolume KOH

30 mL50 mL

68

89

810

69

78

810

78

78

99

810

711

912

90112

Maka akan diuji homogenitas variansnya dengan uji Bartlett dengan langkah-langkah berikut ini.1. Menentukan hipotesis.Ho: Variansi kedua taraf faktor volume KOH ( S12 = S22 )Hi: Tidak semua variansi sama2. = 0,053.Daerah Kritis : b hitung > bk (0,05 ; 12)b2 (0,05 ; 12) = 0,83324.Perhitungan :a.Menghitung rata-rata

b.Menghitung variansi taraf faktor

c. Menghitung Variansi Faktor

d.Menghitung nilai b hitung

5.Kesimpulanb hitung > bk (0,05 ; 12), (0,966 > 0,8332)maka Ho diterima, variansi kedua taraf faktor volume KOH sama.

5.2.1.2. Uji Homogenitas Menggunakan SoftwareUji homogenitas dapat diuji dengan menggunakan software Minitab. Adapun pengujian homogenitas varians dengan menggunakan software Minitab dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut.1. Dimasukkan data-data yang akan diuji homogenitasnya.

Gambar 1.1. Langkah 1 Uji Homogenitas Menggunakan Software Minitab

2. Dipilih menubar stat-> anova -> 2 varians pada software Minitab 16.

Gambar 1.2. Langkah 2 Uji Homogenitas Menggunakan Software Minitab

3. Maka akan muncul kotak dialog seperti dibawah ini. Gambar 1.3. Langkah 3 Uji Homogenitas Menggunakan Software Minitab

4. Diisi kotak response dengan C2. Diisi kotak factors dengan kolom C1. Dibuat judul pengujian, yaitu uji homogenitas varians KOH. Setelah itu klik storage untuk menampilkan data-data yang mendukung hasil pengujian homogenitas data.

Gambar 1.4. Langkah 4 Uji Homogenitas Menggunakan Software Minitab

5. Klik OK pada kotak Test for Equal Variances, kemudian klik ok pada kotak dialog Test For Equal Variances. Maka akan tampil hasil pengujian homogenitas varians.

Gambar 1.5. Hasil Uji Homogenitas Faktor KOH Menggunakan Software Minitab6. Berdasarkan gambar diatas dapat diketahui bahwa nilai P-value > 0,05dari 0,05 dan semua data dapat beririsan, maka disimpulkan bahwa data adalah homogen.

Uji homogenitas faktor yang lainnya juga dapat diketahui menggunakan software Minitab berdasarkan data dibawah ini.1. Data Taraf Faktor Banyak MinyakTabel 5.2. Data Taraf Faktor Banyak MinyakBanyak Minyak

30 ml50 ml

66

87

88

78

77

99

89

98

1010

810

811

912

97105

Berdasarkan data banyak minyak goreng, dapat diketahui hasil uji homogenitasnya yang terdapat pada Gambar 1.6.

Gambar 1.6. Hasil Uji Homogenitas Faktor Banyak Minyak Goreng Menggunakan Software Minitab

2. Data Taraf Fakor Volume HClTabel 5.3. Data Taraf Faktor Volume HClVolume HCL

30 mL50 mL

67

87

89

68

77

89

88

98

109

910

811

1012

97105

Berdasarkan data volume HCl, didapat hasil uji homogenitasnya yang terdapat pada Gambar 1.7.

Gambar 1.7. Hasil Uji Homogenitas Faktor Volume HCl Menggunakan Software Minitab

Berikut merupakan contoh soal untuk penyelesaian subbab Uji Rata-Rata Sesudah AnavaTabel 5.4. Data Taraf Faktor untuk Interaksi Volume Coca-cola, Jumlah Gula dan Suhu Coca-colaFaktor Jumlah GulaFaktor Volume Coca-cola (A)

A1 (100 ml)A2 (150 ml)

Faktor Suhu Coca-cola ( C)

C1C2C1C2

2C22C2C22C

B1(25 gr)103688461

107668755

98718157

Jumlah308205252173

B2(50 gr)1278710578

1319011171

1248910276

Jumlah382266318225

Tabel 5.5. Tabel ANAVA untuk Hasil Perhitungan Eksperimen Faktorial 23 dengan Metode Yates Model AcakSumber VariasiDkJKKTFhitungFtabel

Rata-rata1188860188860--

PERLAKUANA11552.041552.042--

B12667.042667.042--

AB112.041712.04167--

C16370.046370.042289161.4

AC192.041792.04167152881161.4

BC130.37530.3752209161.4

ABC10.041670.0416677294.49

Kekeliruan16187.3311.708130.00356-

Jumlah24---

Misalkan A = Volume Coca-cola, B = Jumlah Gula dan C = Suhu Coca-cola, maka kesimpulan yang didapat berdasarkan tabel ANAVA diatas adalah:0. Untuk AB : H0 ditolak artinya bahwa terdapat efek faktor-faktor dan terdapat efek faktor interaksi antara faktor-faktor. Artinya, interaksi antara faktor volume coca-cola dan faktor jumlah gula, memberikan efek signifikan terhadap kecepatan larutan.0. Untuk AC : H0 ditolak artinya bahwa terdapat efek faktor-faktor dan terdapat efek faktor interaksi antara faktor-faktor. Artinya, interaksi antara faktor volume coca-cola dan faktor suhu coca-cola memberikan efek signifikan terhadap kecepatan larutan.0. Untuk BC : H0 ditolak artinya bahwa terdapat efek faktor-faktor dan terdapat efek faktor interaksi antara faktor-faktor. Artinya, interaksi antara faktor jumlah gula dan faktor suhu coca-cola tidak memberikan efek signifikan terhadap kecepatan larutan.

5.4. Uji Rata-rata Sesudah ANAVA5.4.1.Pengujian Rata-rata Sesudah ANAVA untuk Interaksi FaktorSebagai contohnya, diuji rata-rata sesudah ANAVA untuk interaksi terdiri dari:1. Uji Tukey untuk Volume Coca-cola dengan Jumlah GulaPengujian rata-rata sesudah ANAVA untuk interaksi faktor ini dilakukan dengan metode Tukey. Langkah-langkah yang ditempuh dalam pengujian ini adalah: a. Urutkan rataan sampel dari yang paling kecil hingga paling besarb. Dari tabel tukey, hitung nilai qa dengan informasi dk = ..., k =..., dan pada tingkat = 0,05Adapun data untuk taraf volume coca-cola dengan jumlah gula, yaitu :

Data Taraf Faktor Volume Coca-cola dengan Jumlah GulaA1A2

B1B2B1B2

10312784105

10713187111

9812481102

68876178

66905571

71895776

513648425543

c. Dimasukkan data diatas pada lembar kerja Minitab.

Gambar 1.8. Langkah 1 Uji Tukey Menggunakan Software Minitab

d. Dipilih menu stat -> ANOVA -> one way (unstacked)

Gambar 1.9. Langkah 2 Uji Tukey Menggunakan Software Minitab

e. Pada kotak dialog yang muncul, diisi kolom response dengan memilih C1, C2, C3, dan C4. Kemudian diklik pilihan comparison dan dicentang pada pilihan Tukeys, family error rate.

Gambar 1.10. Langkah 4 Uji Tukey Menggunakan Software Minitab

f. Kill OK pada kotak dialog tersebut sehingga muncul hasil sebagai berikut.Results for: Worksheet 2 One-way ANOVA: C1, C2, C3, C4

Source DF SS MS F PFactor 3 4231 1410 4.22 0.018Error 20 6680 334Total 23 10911

S = 18.28 R-Sq = 38.78% R-Sq(adj) = 29.60%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev --+---------+---------+---------+-------C1 6 85.50 19.09 (-------*-------)C2 6 70.83 14.68 (------*-------)C3 6 108.00 21.32 (-------*-------)C4 6 90.50 17.38 (-------*-------) --+---------+---------+---------+------- 60 80 100 120

Pooled StDev = 18.28

Grouping Information Using Tukey Method

N Mean GroupingC3 6 108.00 AC4 6 90.50 A BC1 6 85.50 A BC2 6 70.83 B

Means that do not share a letter are significantly different.

Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons

Individual confidence level = 98.89%

C1 subtracted from:

Lower Center Upper ---------+---------+---------+---------+C2 -44.21 -14.67 14.88 (--------*-------)C3 -7.05 22.50 52.05 (-------*--------)C4 -24.55 5.00 34.55 (-------*--------) ---------+---------+---------+---------+ -35 0 35 70

C2 subtracted from:

Lower Center Upper ---------+---------+---------+---------+C3 7.62 37.17 66.71 (--------*-------)C4 -9.88 19.67 49.21 (--------*-------) ---------+---------+---------+---------+ -35 0 35 70

C3 subtracted from:

Lower Center Upper ---------+---------+---------+---------+C4 -47.05 -17.50 12.05 (-------*-------) ---------+---------+---------+---------+ -35 0 35 70

g. Berdasarkan pembagian grup berdasarkan uji Tukey dapat diketahui bahwa terdapat grup yang sama yaitu pada C4 dan C1 dengan C4 merupakan kombinasi perlakuan A2B2 dan C1 merupakan kombinasi perlakuan A1C1 dan ini berarti perlakuan A2B2 tidak berbeda nyata dengan perlakuan A1B1. Dan tidak terdapat pula huruf yang sama pada C2 dan C3. C2 merupakan kombinasi perlakuan A2B1 dan C3 merupakan kombinasi perlakuan A1B2 sehingga dapat disimpulkan bahwa perlakuan A1B2 dan A2B1 memiliki perlakuan berbeda nyata pada =0,05.Pembuktian berdasarkan cara manual:1. nilai qa(0,05;4,6) = 4.050, KTgalat = 11.708125 dengan Dkgalat = 16 dari daftar anava. BNJ untuk taraf faktor jarak runway dengan berat badan nilainya adalah :

BNJ = qa= 4.050 = 8.00092. ditarik garis tidak nyata sebagai berikut: nilai rata-rata perlakuan dari yang terkecil hingga yang terbesar.Adapun nilai rata-rata tiap perlakuan Mulai dari yang terkecil adalah sebagai berikutA2B1 (C2)A1B1 (C1)A2B2 (C4)A1B2 (C3)

70,885,590,5108

3. Nilai rata-rata perlakuan terbesar (A1B2) dikurangkan dengan nilai BNJ.108-8,0009 = 99,991. Ditarik garis mundur dari titik A1B2 menuju 99,991 (tidak sampai garis A2B2).4. Nilai rata-rata perlakuan terbesar kedua (A2B2) dikurangkan dengan nilai BNJ.90,5-8,0009 = 82,499. Ditarik garis mundur dari titik A2B2 menuju 82,499 (melewati titik A1B1).5. Nilai rata-rata perlakuan A1B1 dikurangkan dengan nilai BNJ.85,5 - 8,0009 = 77,491. Ditarik garis mundur dari titik A1B1 menuju 77,491 (tidak sampai di titik A2B1).6. Nilai rata-rata perlakuan A2B1 dikurangkan dengan nilai BNJ.70,8 - 8,0009 = 62,791. Ditarik garis mundur dari titik A2B1 menuju 62,791.Penggambaran tiap garisnya dapat dilihat pada tabel berikut.Perlakuan rata-rataA2B1A1B1A2B2A1B2

= 0,0570,885,590,5108

a

b

c

d

DAFTAR PUSTAKA

Haryadi. 2012. Perencanaan dan analisis eksperimen dengan menggunakan Minitab. Palangkaraya: UM Palangkaraya.Hidayat, Anwar. 2011. Uji Homogenitsa Minitab. (Online) http://www.statistikian.com/2013/06/homogenitas-minitab.html. Diunduh 24 Juni 2015, 18:00 WIB.Syahputri, Khalida. 2014. Bahan Ajar Perancangan Eksperimen. Medan: USU.Warwan, Joni. 2010, Mengolah Data Kuantitatif menggunakan Minitab. (online) pada http://www.wawan. wordpress.com/tag/minitab-16. Diunduh 24 Juni 2015, 16:00 WIB.

BAB IPENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang MasalahSering terjadi bahwa data yang dikumpulkan ternyata tidak atau kurang berfaedah untuk keperluan analisis persoalan yang dihadapi sehingga dalam banyak hal sering tergantung pada kecakapan memilih metode analisis yang tepat untuk suatu persoalan, termasuk cara-cara perencanaan untuk memperoleh data yang diperlukan. Untuk mengatasi hal ini, sebuah cara harus ditempuh yang dikenal dengan nama desain eksperimen.Desain eksperimen yaitu suatu rancangan percobaan (dengan tiap langkah tindakan yang betul-betul terdefinisikan) sedemikian sehingga informasi yang berhubungan dengan atau yang diperlukan untuk persoalan yang sedang diselidiki dapat dikumpulkan. Desain suatu eksperimen bertujuan untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak-banyaknya yang diperlukan dan berguna dalam melakukan penyelidikan persoalan yang akan dibahas.

1.2. Tujuan Praktikum1.3. Perumusan Masalah1.4. Asumsi dan Batasan Masalah1.5. Sistematika Penulisan LaporanSistematika dalam penulisan laporan praktikum dengan judul Desain Eksperimen dijelaskan sebagai berikut.BAB IPENDAHULUAN1.1. Latar Belakang Masalah1.2. Tujuan Praktikum1.3. Perumusan Masalah1.4. Asumsi dan Batasan Masalah1.5. Sistematika Penulisan Laporan

BAB IILANDASAN TEORI2.1. Desain Eksperimen2.1.1. Tujuan Desain Eksperimen2.1.2. Prinsip Dasar Eksperimen2.2. Model Perancangan Eksperimen2.2.1. Rancangan Acak Lengkap2.2.2. Rancangan Acak Kelompok2.3. Eksperimen Faktorial2.4. Model Eksperimen2.4.1. Model Acak2.4.2. Model Tetap2.4.3. Model Campuran2.4.3.1. Model Campuran a Tetap, b dan c Acak2.4.3.2. Model Campuran a dan b Tetap, c Acak2.5. Metode Yates2.6. Uji Rata-rata sesudah ANAVA2.7. Uji Kenormalan Data2.8. Uji Homogenitas Varian2.8.1. Uji Bartlett2.8.2. Koefisien Homogenitas2.9. Teori Regresi2.9.1. Defenisi Regresi2.9.2. Jenis-jenis Regresi2.9.3. Pengujian Regresi2.9.4. Kelinieran Regresi2.10. Teori Kolerasi2.10.1. Definisi Kolerasi2.10.2. Jenis-jenis Kolerasi2.10.3. Pengujian Hipotesis Kolerasi2.10.4. Koefisien Kolerasi2.11. Jurnal Internet

BAB IIIMETODOLOGI PENELITIAN3.1. Objek Penelitian3.2. Lokasi dan waktu Penelitian3.3. Sumber Data3.4. Pengumpulan Data3.5. Pengolahan Data3.6. Analisa dan Evaluasi3.7. Kesimpulan dan Saran

BAB IVPENGUMPULAN DATA4.1. Prosedur Kerja4.2. Alat dan Bahan4.3. Penentuan Faktor-Faktor yang Digunakan4.4. Hasil Pengukuran

BAB VPENGOLAHAN DATA5.1. Uji Kenormalan Data5.1.1. Uji Kenormalan secara Manual5.1.2. Uji Kenormalan dengan Minitab5.2. Uji Homogenitas Varians5.2.1. Uji Homogenitas Varians untuk Setiap Faktor5.2.1.2. Uji Homogenitas Varians untuk Setiap Faktor Secara Manual5.2.1.3. Uji Homogenitas Varians Menggunakan Software5.2.2. Uji Homogenitas Varians untuk Interaksi Faktor5.3. Perhitungan ANAVA 5.3.1. Perhitungan Secara Manual5.3.2. Perhitungan Koefisien Homogenitas5.3.3. Perhitungan dengan Metode Yates (23)5.3.4. Perhitungan dengan Software SPSS5.4. Uji Rata-rata sesudah ANAVA5.4.1. Pengujian Rata-Rata Anava untuk Interaksi Faktor5.5. Perhitungan Persamaan Regresi5.5.1. Perhitungan Secara Manual5.5.2. Perhitungan dengan Software5.6. Pengujian Kelinieran Regresi5.6.1. Perhitungan Secara Manual5.6.2. Perhitungan dengan Software SPSS5.7. Perhitungan Fungsi Koefisien Kolerasi5.7.1. Perhitungan Koefisien Kolerasi secara Manual5.7.2. Perhitungan Koefisien Kolerasi dengan Software SPSS5.7.3. Perhitungan Koefisien Determinasi5.8. Pengujian Hipotesis Kolerasi

BAB VIANALISA DAN EVALUASI6.1. Analisis6.2. Evaluasi

BAB VIIKESIMPULAN DAN SARAN7.1. Kesimpulan7.2. Saran

DAFTAR PUSTAKALAMPIRAN Tabel F Tabel Tukey Tabel Barlett Studi Literatur Data Pengamatan

One-way ANOVA: C11, C12, C13, C14, C15, C16, C17

Source DF SS MS F PFactor 6 3380.7 563.5 6.58 0.001Error 21 1797.0 85.6Total 27 5177.8

S = 9.251 R-Sq = 65.29% R-Sq(adj) = 55.38%

Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev +---------+---------+---------+---------C11 4 95.90 7.75 (-----*-----)C12 4 84.10 7.29 (-----*-----)C13 4 101.85 11.60 (------*-----)C14 4 69.85 9.02 (------*-----)C15 4 80.93 11.40 (-----*-----)C16 4 98.30 10.95 (------*-----)C17 4 78.15 4.46 (-----*------) +---------+---------+---------+--------- 60 75 90 105

Pooled StDev = 9.25

Grouping Information Using Tukey Method

N Mean GroupingC13 4 101.850 AC16 4 98.300 A BC11 4 95.900 A BC12 4 84.100 A B CC15 4 80.925 A B CC17 4 78.150 B CC14 4 69.850 C

Means that do not share a letter are significantly different.

Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons

Individual confidence level = 99.62%