Download - 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Transcript
Page 1: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

����������

Page 2: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Page 3: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Page 4: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Perhatikan Perhatikan �� JanganJangan mengerjakanmengerjakan analisisanalisis regresiregresi antarantar

karakterkarakter tanamantanaman ((variabelvariabel pengamatanpengamatan) ) �� tidaktidakbermanfaatbermanfaat..

�� RegresiRegresi adalahadalah bentukbentuk hubunganhubungan antaraantara variabelvariabelbebasbebas dengandengan variabelvariabel taktak bebasbebas. . DenganDenganmengetahuimengetahui model model regresiregresi �� dapatdapat mengaturmengaturmengetahuimengetahui model model regresiregresi �� dapatdapat mengaturmengaturvariabelvariabel bebasbebas agar agar dapatdapat mengendalikanmengendalikanvariabelvariabel taktak bebasbebas. . KarakterKarakter tanamantanaman tidaktidakdapatdapat dikendalikandikendalikan..�� ContohContoh jumlahjumlah daundaun tidaktidak dapatdapat dikendalikandikendalikan untukuntuk

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

Page 5: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Page 6: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Page 7: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

ContohContoh

Jumlah Jumlah benihbenih

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

11 22 332525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.3075050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.7197575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919

�������������

Page 8: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

ContohContoh

Jumlah Jumlah benihbenih

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

11 22 332525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 15.81815.8185050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 16.01716.0177575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 16.46816.468100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 14.98614.986125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 14.08414.084150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 14.71514.715

�������������

Page 9: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

ContohContoh

Jumlah Jumlah benihbenih

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

11 22 332525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 15.81815.818 5.2735.2735050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 16.01716.017 5.3395.3397575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 16.46816.468 5.4895.489100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 14.98614.986 4.9954.995125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 14.08414.084 4.6954.695150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 14.71514.715 4.9054.905

�������������

Page 10: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

ContohContoh

Jumlah Jumlah benihbenih

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

11 22 332525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 15.81815.818 5.2735.2735050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 16.01716.017 5.3395.3397575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 16.46816.468 5.4895.489100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 14.98614.986 4.9954.995125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 14.08414.084 4.6954.695150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 14.71514.715 4.9054.905

������������� �����������������

Page 11: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

��������������������

�������������� �������

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

!��������������"""�

Page 12: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Hubungan bobot benih dengan hasil gabah

5400

5600

Has

il G

abah

(kg/

ha)

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

4600

4800

5000

5200

0 50 100 150 200

Bobot benih (kg/ha)

Has

il G

abah

(kg/

ha)

Page 13: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Hubungan bobot benih dengan hasil gabah

5200

5400

5600H

asil

Gab

ah (k

g/ha

)Bisa kuadratikBisa kuadratik

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

4600

4800

5000

0 50 100 150 200

Bobot benih (kg/ha)

Has

il G

abah

(kg/

ha)

Page 14: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

5400

5600

Has

il G

abah

(kg/

ha)

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

4600

4800

5000

5200

0 20 40 60 80 100 120 140 160

Bobot benih (kg/ha)

Has

il G

abah

(kg/

ha)

Page 15: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan
Page 16: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Page 17: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Page 18: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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 ulangan/blok ��

Page 19: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Perhatikan Perhatikan

�� Apabila ulangan nyata :Apabila ulangan nyata :�� Data variabel tak bebas adalah data masingData variabel tak bebas adalah data masing--

masing ulangan, karena masingmasing ulangan, karena masing--masing masing ulangan memberikan pengaruh yang berbeda ulangan memberikan pengaruh yang berbeda ulangan memberikan pengaruh yang berbeda ulangan memberikan pengaruh yang berbeda pada hasil.pada hasil.

�� Apabila ulangan tidak nyata :Apabila ulangan tidak nyata :�� Data veriabel tak bebas adalah rataData veriabel tak bebas adalah rata--rata dari rata dari

semua ulangan, atau sama dengan RALsemua ulangan, atau sama dengan RAL

Page 20: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Contoh : apabila ulangan nyataContoh : apabila ulangan nyataJumlah Jumlah benihbenih

Produksi gabah (kg/ha)Produksi gabah (kg/ha) Total Total

11 22 33 44

2525 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 4.1784.178 20.49620.496

5050 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 4.2644.264 20.28120.281

7575 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 4.7494.749 21.21721.217

100100 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 4.4104.410 19.39119.391

125125 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 4.7484.748 18.83218.832

150150 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 4.0484.048 18.81318.813

TotalTotal 119030119030

Apabila hasil anova � ulangan nyata

Page 21: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Sehingga Sehingga XX 2525 2525 2525 2525 5050 5050 5050 5050

YY 5.1135.113 5.3985.398 5.3075.307 4.1784.178 5.3465.346 5.9525.952 4.7194.719 4.2644.264

XX 7575 7575 7575 7575 100100 100100 100100 100100

YY 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 4.7494.749 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 4.4104.410YY 5.2725.272 5.7135.713 5.4835.483 4.7494.749 5.1695.169 4.8314.831 4.9864.986 4.4104.410

XX 125125 125125 125125 125125 150150 150150 150150 150150

YY 4.8044.804 4.8484.848 4.4324.432 4.7484.748 5.2545.254 4.5424.542 4.9194.919 4.0484.048

����������������������������������� #�������������������

$�������%�#������

Page 22: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Dengan demikian…Dengan demikian…

�� Analisis regresi menggunakan n = 24Analisis regresi menggunakan n = 24�� Pada grafik regresi, setiap nilai variabel Pada grafik regresi, setiap nilai variabel

bebas akan mempunyai 4 titik variabel bebas akan mempunyai 4 titik variabel tak bebastak bebastak bebastak bebas

�� Hasil akan lebih telitiHasil akan lebih teliti

Page 23: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Grafik, diagram pencar…. Grafik, diagram pencar….

Grafik produksi gabah

5.0006.0007.000

Has

il G

bah

(ton/

ha)

01.0002.0003.0004.0005.000

0 50 100 150 200

Jumlah benih (kg/ha)

Has

il G

bah

(ton/

ha)

Page 24: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

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

Grafik produksi gabah

5.500

6.000

6.500

Has

il G

abah

(kg/

ha)

y = -3,5237x + 5245,2R2 = 0,1004

3.000

3.500

4.000

4.500

5.000

0 50 100 150 200

Jumlah benih (kg/ha)

Has

il G

abah

(kg/

ha)

Page 25: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Bisa kuadratikBisa kuadratikGrafik produksi gabah

y = -0,0555x2 + 6,1888x + 4921,5R2 = 0,1336

5.500

6.000

6.500

Has

il G

abah

(kg/

ha)

3.500

4.000

4.500

5.000

0 50 100 150 200Jumlah benih (kg/ha)

Has

il G

abah

(kg/

ha)

Page 26: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Bisa kubik…. Tgt hasil….Bisa kubik…. Tgt hasil….

Grafik produksi gabah

y = 0,0017x3 - 0,4935x2 + 39,245x + 4264,5R2 = 0,1662

5.000

5.500

6.000

6.500

Has

il G

abah

(kg/

ha)

3.500

4.000

4.500

5.000

0 20 40 60 80 100 120 140 160Jumlah benih (kg/ha)

Has

il G

abah

(kg/

ha)

&������������������'��������

Page 27: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

Dalam memilih model…Dalam memilih model…

�� Tetap perhatikan diagram pencarnyaTetap perhatikan diagram pencarnya�� Jangan hanya melihat koefisien Jangan hanya melihat koefisien

determinasi yang tinggideterminasi yang tinggideterminasi yang tinggideterminasi yang tinggi

�� Bagaimana kalau rancangan Bagaimana kalau rancangan faktorial?? faktorial?? �� tunggu minggu depantunggu minggu depan

Page 28: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan

LatihanLatihan dandan diskusidiskusi

�� CariCari kasuskasus penelitianpenelitian dengandengan 1 1 faktorfaktorkuantatatifkuantatatif, , lakukanlakukan analisisanalisis regresiregresi untukuntukmendugamenduga model yang model yang tepattepat daridari kasuskasustersebuttersebut. . BerikanBerikan kesimpulankesimpulan dandantersebuttersebut. . BerikanBerikan kesimpulankesimpulan dandaninterpretasinyainterpretasinya..

Page 29: 1. RANCANGAN ACAK LENGKAPkuswanto.lecture.ub.ac.id/files/2012/02/Kwt-9-10.Regresi...1. RANCANGAN ACAK LENGKAP Termasuk rancangan tanpa pengelompokan Perlakuan diatur dg pengacakan