DICKY ALAMSYAH PULUNGAN / ILMU TANAH Oleh:

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
DISTRIBUSI NORMAL DAN TARAF KEPERCAYAAN
Advertisements

UJI HIPOTESIS.
RESIDU INSEKTISIDA PROFENOFOS DALAM TANAH  DAN PRODUK BAWANG MERAH Allium ascalonicum, L.  DI SENTRA BAWANG MERAH DI BANTUL Di tulis oleh: E. Srihayu Harsanti.
UJI ASUMSI KLASIK.
Uji Normalitas Data.
UJI ASUMSI KLASIK.
Uji Asumsi Klasik Oleh : Boyke Pribadi.
PEMBAHASAN Hasil SPSS 21.
1. Validitas 1. Validitas Suatu ukuran untuk mengetahui apakah kuisoner yang disusun tersebut itu valid atau sah, maka perlu diuji dengan korelasi antara.
Analisis Data dengan SPSS
PRODUK SABUN BATANGAN LIFEBUOY
Analisis Regresi Linier
Analisis Regresi. ANALISIS REGRESI Melihat ‘pengaruh’ variable bebas/independet variabel/ thd variable terikat/dependent variabel. Berdasarkan jumlah.
Anas Tamsuri UJI STATISTIK UJI STATISTIK.
Contoh Perhitungan Regresi Oleh Jonathan Sarwono.
MODUL 11 METODE PENELITIAN ANALISIS DATA (ANALISIS REGRESI)
SELAMAT DATANG SEMINAR SKRIPSI RELIAMAN SARAGIH /TNH RUANG SEMINAR, 11 JULI 2009.
PEMILIHAN UJI STATISTIK
MAGISTER MANAGEMENT PROGRAM UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA
UJI NORMALITAS.
Oleh: Iman Rahmat Gunawan
KORELASI & REGRESI.
OLEH: TITIK TANTRI LESTARI
JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI FAKULTAS EKONOMI UNNES
Lilik Kustiani1 Ari Brihandhono2 Universitas Kanjuruhan Malang
UJI ASUMSI KLASIK & GOODNESS OF FIT MODEL REGRESI LINEAR
Assalamu’alaikum Warohmatullohi Wabarokatuh
Path analysis (analisis jalur)
Ir. Bintang .S, MP (Anggota)
PENGARUH STRUKTUR GOOD CORPORATE GORVERNANCE DAN INTERNAL AUDIT TERHADAP FEE AUDIT EKSTERNAL PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR YANG TERDAFTAR DI BEI PADA PERIODE.
LAPORAN AKHIR PENELITIAN BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PERTANIAN
Uji Asumsi Klasik MULTIKOLINIERITAS 2. AUTOKORELASI
JURUSAN PENDIDIKAN EKONOMI
Analisis data.
Uji Persyaratan Analisis Data
Oleh : Ribka Vania R. Kuhon Ilmu Tanah
STATISTIK II Pertemuan 12: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:
MODUL 10 ANALISIS REGRESI
Masterplan Peternakan Rohul
Regresi linier satu variable Independent
ANALISIS DASAR DALAM STATISTIKA
STATISTIK II Pertemuan 12-13: Asumsi Analisis Regresi
STATISTIK Analisis Skripsi.
STATISTIK DESKRIPTIF STATISTIK DESKRIPTIF ADALAH STATISTIK YANG DIGUNAKAN UNTUK MENGANALISIS DATA DENGAN CARA MENDESKRIPSIKAN ATAU MENGGAMBARKAN DATA YANG.
ANALISIS REGRESI PENDIDIKAN EKONMI FE
Analisis Regresi.
PENGARUH pengetahuan dan sanksi perpajakan terhadap kepatuhan pajak
DI BURSA EFEK INDONESIA
ANALISIS PENGARUH KINERJA KEUANGAN , GOOD CORPORATE GOVERNANCE (GCG), DAN CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY (CSR) TERHADAP NILAI PERUSAHAAN  
PENGARUH METODE PEMBELAJARAN KUANTUM TERHADAP KUALITAS BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 BAJENG OLEH NURFITRIANI
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
Regresi Linier Beberapa Variable Independent
di dalam mendukung kegiatan kerja ilmiah Helmut Todo Tua Simamora
Regresi Berganda Dengan Variabel Dummy
STATISTIK II Pertemuan 13: Asumsi Analisis Regresi Dosen Pengampu MK:
METODOLOGI PENELITIAN
Pengantar Aplikasi Komputer II
PENGARUH KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN KONSUMEN DI PIZZA HUR DTC DEPOK DISUSUSUN OLEH : WISNU HENDARTO ( ) M.HASAN BASRI ( )
Apriza Putra Ramadhan B
BAB IV. SIFAT KIMIA TANAH
Analisis Regresi Linier Berganda
UJI ASUMSI KLASIK.
TUGAS AKHIR PENGARUH BIAYA OPERASIONAL TERHADAP PROFITABILITAS BANK (studi kasus pada Bank Mandiri periode ) Bandung   Oleh : ZENI YULIA MASKAR.
Assallamua'laikum Wr.Wb
Oleh: Muhammad Arif rahman
BAB IV Hasil Penelitian dan Pembahasan
Regresi Linier dan Korelasi
Latar Belakang Penelitian Perusahaan Go Public Pertumbuhan Ekonomi Pembayaran Dividen.
PENGARUH PENDAPATAN ASLI DAERAH TERHADAP KINERJA KEUANGAN PEMERINTAH DAPIL II ACEH IRADATUL HASANI
OM SWASTIASTU. SKRIPSI Oleh : GEDE BAGUS DWIPUTRA GUNADHI Pembimbing: I Made Pande Dwiana Putra, S.E., M.M., Ak.
Transcript presentasi:

DICKY ALAMSYAH PULUNGAN 100301063 / ILMU TANAH Oleh: EVALUASI SIFAT KIMIA TANAH PADA LAHAN BAWANG MERAH (Allium ascalonicum) DI KECAMATAN BAKTIRAJA KABUPATEN HUMBANG HASUNDUTAN HASIL PENELITIAN DICKY ALAMSYAH PULUNGAN 100301063 / ILMU TANAH Oleh: Komisi Pembimbing: Ir. Supriadi, MS. (Ketua) Ir. Bintang Sitorus, MP. (Anggota) PROGRAM STUDI AGROEKOTEKNOLOGI FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA 2015

98.937 Ha 10,22 Ton/Ha INDONESIA Bawang Merah JAWA TENGAH NTB SULAWESI BARAT JAWA TIMUR SUMATERA UTARA SUMATERA UTARA SULAWESI SELATAN D I YOGYAKARTA

SUMATERA UTARA SAMOSIR SIMALUNGUN TAPANULI UTARA HUMBANG HASUNDUTAN TIPANG KECAMATAN BAKTIRAJA KECAMATAN BAKTIRAJA SIMAMORA 2.231,91 Ha 900-1400 m dpl SINAMBELA SIMANGULAMPE MARBUN TORUAN SIUNONG UNONG JULU MARBUN TONGA MARBUN DOLOK

PRODUKSI 2012 41,33% 2013 SUMATERA UTARA 1.048 Ha 7,92 Ton/Ha

Sebagai Sumber Informasi Bagi Pihak Yang Membutuhkan. Tujuan Penelitian Untuk Mengevaluasi Sifat Kimia Tanah Pada Kesesuaian Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Provinsi Sumatera Utara Kegunaan Penelitian Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Mendapatkan Gelar Sarjana di Program Studi Agroekoteknologi Fakultas Pertanian Universitas Sumatera Utara, Medan Sebagai Sumber Informasi Bagi Pihak Yang Membutuhkan.

Metode Penelitian Tempat dan Waktu Penelitian Lahan Bawang Merah Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Laboratorium Kesuburan Tanah dan Nutrisi Tanaman Departemen Ilmu Tanah dan Sumber Daya Lahan Fakultas Pertanian Universitas Padjadjaran Tempat Penelitian Bulan November 2014 s/d Juni 2015 Waktu Penelitian

Peta Sampel Tanah Bahan Kimia Bahan dan Alat Bahan Skala 1:35.000 Bahan yang Dianalisis Bahan Kimia Bahan Pendukung Analisis

Alat Oven Timbangan Kamera GPS Bor Tanah Plastik Alat Tulis pH meter Untuk Mengetahui Titik Koordinat Lokasi Penelitian Bor Tanah Untuk Mengambil Sampel Tanah Plastik Tempat Simpan Sampel Tanah Alat Tulis Pendukung Selama Penelitian Berlangsung pH meter Mengukur kemasaman larutan Oven Mengeringkan sampel tanah Timbangan Untuk Menimbang Sampel Tanah Kamera Dokumentasi Selama Penelitian Berjalan

METODE PURPOSIVE RANDOM SAMPLING Metode Penelitian: Pengambilan Sampel Dengan Populasi Petani Bawang Merah METODE PURPOSIVE RANDOM SAMPLING

Penyediaan Bahan Peralatan Pelaksanaan Penelitian Persiapan Survei Pendahuluan Penyediaan Bahan Peralatan Survei Utama Analisis Sampel Pengambilan Sampel Pengolahan Data Peta Digital

Hasil Kondisi Umum Sampel Kecamatan Ketinggian Minimum Tabel 3. Data Ketinggian Tempat (mdpl) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan Ketinggian Minimum Ketinggian Maksimum Rataan Standar Deviasi Koefisien Variasi Baktiraja 908 935 918.07 6.87 0.75

Kabupaten Humbang Hasundutan

Sifat Kimia Tanah pH Tanah Kecamatan Sangat Masam Masam Agak Masam Tabel 4. Persentase Luasan Nilai pH (%) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan Sangat Masam Masam Agak Masam Netral Agak Alkalis Alkalis Baktiraja - 70.00 23.33 6.67 Tabel 5. Data pH Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan pH Minimum Maksimum Rataan Standar Deviasi Koefisien Variasi Baktiraja 5.59 8.11 6.49 0.65 10.02

Kabupaten Humbang Hasundutan

Kabupaten Humbang Hasundutan

Sifat Kimia Tanah C-Organik Kecamatan Sangat Rendah Rendah Sedang Tabel 6. Persentase Luasan Kandungan C-Organik (%) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Baktiraja 23.33 73.33 3.33 - Tabel 7. Data Kandungan C-Organik (%) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan C-Organik Minimum Maksimum Rataan Standar Deviasi Koefisien Variasi Baktiraja 0.33 2.55 1.32 0.42 31.82

Kabupaten Humbang Hasundutan

Kabupaten Humbang Hasundutan

Kapasitas Tukar Kation Sifat Kimia Tanah Kapasitas Tukar Kation Tabel 8. Persentase Luasan Kandungan KTK (%) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan Sangat Rendah Rendah Sedang Tinggi Sangat Tinggi Baktiraja - 100 Tabel 9. Data Kandungan KTK (me/100g) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan KTK Minimum Maksimum Rataan Standar Deviasi Koefisien Variasi Baktiraja 6.17 13.98 8.26 1.84 22.28

Kabupaten Humbang Hasundutan

Kabupaten Humbang Hasundutan

Produksi Tanaman Bawang Merah (Allium ascalonicum) Tabel 10. Data Produksi Bawang Merah (ton/ha) Sampel Lahan Bawang Merah di Kecamatan Baktiraja Kabupaten Humbang Hasundutan Kecamatan Produksi Minimum Maksimum Rataan Standar Deviasi Koefisien Variasi Baktiraja 1.12 5.58 3.39 1.07 31.56

Kabupaten Humbang Hasundutan

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Uji Normalitas pH One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test pH N 30 Normal Parametersa Mean 6.4980 Std. Deviation .64696 Most Extreme Differences Absolute .180 Positive Negative -.085 Kolmogorov-Smirnov Z .987 Asymp. Sig. (2-tailed) .284 a. Test distribution is Normal.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Uji Normalitas KTK One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test KTK N 30 Normal Parametersa Mean 8.2590 Std. Deviation 1.83621 Most Extreme Differences Absolute .238 Positive Negative -.128 Kolmogorov-Smirnov Z 1.305 Asymp. Sig. (2-tailed) .066 a. Test distribution is Normal.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Uji Normalitas C-Organik One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test C.Org N 30 Normal Parametersa Mean 1.3237 Std. Deviation .42206 Most Extreme Differences Absolute .175 Positive .160 Negative -.175 Kolmogorov-Smirnov Z .960 Asymp. Sig. (2-tailed) .315 a. Test distribution is Normal.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Uji Normalitas Produksi One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Produksi N 30 Normal Parametersa Mean 3.3887 Std. Deviation 1.06715 Most Extreme Differences Absolute .164 Positive Negative -.134 Kolmogorov-Smirnov Z .900 Asymp. Sig. (2-tailed) .393 a. Test distribution is Normal.

Uji Multikolinieritas Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 5.526 2.109   2.619 .015 KTK .147 .111 .253 1.333 .194 .938 1.066 C.Org -.332 .470 -.131 -.707 .486 .981 1.020 pH -.448 .311 -.272 -1.443 .161 .956 1.046 a. Dependent Variable: Produksi

Std. Error of the Estimate Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 .344a .118 .017 1.05829 1.825 a. Predictors: (Constant), pH, C.Org, KTK b. Dependent Variable: Produksi

Uji Heteroskedastisitas Correlations   Unstandardized Residual C-Organik KTK pH Spearman's rho Unstandardized Residual Correlation Coefficient 1.000 -.006 .061 -.023 Sig. (2-tailed) . .976 .747 .903 N 30 .200 .087 .290 .647 .095 .619

Analisis Korelasi Korelasi Produksi C-Organik KTK pH 1 -.099 .179 .138   -.099 .179 .138 -.220 .011 .209

Analisis Regresi Kuadratik Data R Square F Sig pH .097 1.450 .252 KTK .094 1.399 .264 C-Organik .010 .140 .870 Ket : sig < 0.05 = nyata, sig > 0.05 = tidak nyata

KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Status tanah tanaman bawang merah di daerah studi berada pada kelas kesesuaian lahan aktual S1, sedangkan KTK berada pada kelas kesesuaian lahan aktual S2, tetapi secara potensial dapat menjadi kelas S1. Hasil uji regresi kuadratik dan korelasi menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan yang erat dan pengaruh yang nyata antara sifat kimia tanah (pH, KTK, dan C-Organik) terhadap produksi. Saran Perlu dilakukannya penelitian lanjutan untuk parameter lain yang berhubungan terhadap produksi seperti kejenuhan basa (KB), sifat fisik tanah, ataupun sifat biologi tanah.

Kabupaten Humbang Hasundutan

Terima Kasih...