1 / 19

Pertemuan 12.1 RANCANGAN ACAK LENGKAP

Pertemuan 12.1 RANCANGAN ACAK LENGKAP. RAL merupakan jenis rancangan percobaan yang paling sederhana Satuan percobaan yang digunakan homogen / tidak ada faktor lain yang mempengaruhi respon diluar faktor yang diteliti

cody
Télécharger la présentation

Pertemuan 12.1 RANCANGAN ACAK LENGKAP

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Pertemuan 12.1RANCANGAN ACAK LENGKAP

  2. RAL merupakanjenisrancanganpercobaan yang paling sederhana • Satuanpercobaan yang digunakanhomogen /tidakadafaktor lain yang mempengaruhirespondiluarfaktor yang diteliti • Faktorluar yang dapatmempengaruhipercobaandapatdikontrol. Ex : Percobaan di laboratoriumataurumahkaca • Dalam RAL, setiap unit percobaandiacaksecarasempurna, tanpadibatasiblokdsb

  3. Kapan RAL digunakan? • Apabilasuatupercobaanbenar-benarhomogen. Misalpercobaan di laboratoriumataurumahkaca • Tidakadapengetahuanatauinformasisebelumnyatentangkehomogenansatuanpercobaan • Apabilajumlahperlakuansedikitsehinggajumlahderajatbebasgalatnyajugakecil

  4. PercobaanDenganaPerlakuan/Treatment dannObservasi/Ulangan

  5. Model Linier RAL dann dimana=0 = rata-rata populasi = pengaruhdariperlakuanke-i = galatpercobaan / pengaruhacakdariperlakuanke-iulanganke-j a = jumlahperlakuan/treatment ni= banyaknyaulangan/observasidariperlakuanke-i

  6. Model Umum RAL KeragamanAcak / Galat Keragaman Total KeragamanAkibatPerlakuan Paramater Penduga

  7. Langkah-LangkahPengujian • Hipotesis (tidakadaefekdariperlakuan) minimal adasatunilai (adaefekdariperlakuan) 2. BentukAnovadari data observasi JKG = JKT – JKP

  8. ANOVA 3. KoefisienKeragaman (KK/CV) Menunjukkanukuranketelitian, keabsahanpercobaandanmenerangkantentanggalathasilpercobaan

  9. Contohkasus 1 : RancanganAcakLengkapdenganUlanganSama Berikutiniadalahhasilpengujian estrogen beberapalarutan yang telahmengalamipenanganantertentu. Beratuterintikusdipakaisebagaiukurankeaktifan estrogen. Beratuterindalammiligramdariempattikusuntuksetiapkontroldanenamlarutan yang berbedadicantumkandalamtabelberikut

  10. Langkah-langkahPengujianHipotesis: • Hipotesis Model liniernyaadalah: Yij = μ + τi+ εij ; i =1,2,…,7 dan j = 1,2,3,4 dengan Y ij = beratuterindaritikuske-j yang memperolehperlakuanke-i μ= mean populasiberatuterin τi = pengaruhperlakuanke-i εij = pengaruhacakpadatikuske-j yang memperolehperlakuanke-i

  11. Hipotesis yang akandiuji : (tidakadaefekdariperlakuanterhadapberatuterintikus) minimal adasatunilai (adaefekdariperlakuanterhadapberatuterintikus)

  12. 2. MenghitungAnova Langkah 1: HitungFaktorKoreksi 180642,89 Langkah2: HitungJumlahKuadratTotal +…+ Langkah3: HitungJumlahKuadratPerlakuan 2415,94

  13. Langkah 4: HitungJumlahKuadratGalat JKG = JKT – JKG = 3062,57 Langkah 5: BuatTabelAnalisisRagambesertaNilai F-tabelnya

  14. Langkah 6 : BuatKesimpulan • KarenaFhitung (2.76) > 2.573 makakitatolak H0padatarafkepercayaan 95% • KarenaFhitung (2.76) ≤ 3.812 makakitagagaluntukmenolakH0 padatarafkepercayaan 99% • Hal iniberartibahwapadatarafkepercayaan 95%, minimal terdapatsatuperlakuan yang memilikiefekterhadapberatuterintikus. Namunpadatarafkepercayaan 99%, tidakterdapatefekperlakuanterhadapberatuterintikus. 3. HitungKoefisienKeragaman = 15,03 %

  15. Contohkasus 2 : RancanganAcakLengkapdenganUlanganTidakSama Dalamsebuahpercobaanbiologi 4 konsentrasibahankimiadigunakanuntukmerangsangpertumbuhansejenistanamantertentuselamaperiodewaktutertentu. Data pertumbuhanberikut,dalamsentimeter, dicatatdaritanamanyang hidup.

  16. Model untukkasus di atasadalah Yij = μ + τi+ εij, i=1,2,3,4 dan j = 1,2,…, ni; denganriadalahbanyaknyaulanganuntukperlakuanke-i Dengan Y ij = pertumbuhantanaman (cm) ke-j yang memperolehperlakuanke-i μ= mean populasi τi = pengaruhperlakuanke-i εij = pengaruhacakpadatanamanke-j yang memperolehperlakuanke-i.

  17. Hipotesis yang akandiuji : (tidakadapengaruhperlakuanterhadappertumbuhantanaman) minimal adasatunilai (minimal adasatuperlakuan yang mempengaruhipertumbuhantanaman)

  18. Kesimpulan: KarenaFhitung (38.768) > 3.098 makakitatolak H0padatarafkepercayaan 95% KarenaFhitung (38.768) > 4.938 makakitatolak H0padatarafkepercayaan 99% Hal iniberartibahwapadatarafkepercayaan 95% dan99%, minimal terdapatsatuperlakuan yang mempengaruhipertumbuhantanaman

  19. Latihan : Seorangpenelitiinginmengetahuipengaruh 3 macamransumterhadapberatbadanternaksapi. Tersediaanak-anaksapisebanyak 21 ekor yang dilahirkandalamwaktu yang samadengankeadaan yang seragam (jantansemuadenganberatbadanrelatifsama). Dengantingkatkeyakinan 99%, apakahperbedaanjenisransummempengaruhiberatbadansapi?

More Related