RANCANGAN ACAK KELOMPOK

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
RAKL (Rancangan Acak Kelompok Lengkap)
Advertisements

RBSL (Rancangan Bujur Sangkar Latin)
Rancangan Cross-Over Dalam kondisi-kondisi tertentu pemberian perlakuan dilakukan secara serial dimana setiap objek diterapkan seluruh perlakuan pada periode.
Rancangan Acak Kelompok
VIII. RANCANGAN PETAK TERBAGI (RPT)
Pengujian asumsi dalam ANOVA dan Transformasi Data
Percobaan dengan 3 Faktor dan Split-Plot
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
Rancangan Acak Kelompok Faktorial
Rancangan Acak Kelompok Faktorial
Percobaan 2 faktor dalam RAK
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
Rancangan SPLIT PLOT Percobaan dengan menggunakan rancangan split plot bila - ada salah satu faktor yang lebih penting daripada faktor yang lain. - ada.
Percobaan Berfaktor Perlakuan : kombinasi antara taraf faktor satu dengan taraf faktor yang lain Penempatan perlakuan dalam : RAL, RAK, SPLIT PLOT atau.
Analisis Peragam (Kovarians) pada RAK
NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
VII. RAK FAKTORIAL Percobaan RAK pola faktorial adalah penelitian dengan rancangan dasar RAK dan faktor perlakuan labih dari atau sama dengan 2. Contoh.
Rancangan Acak Kelompok
PERANCANGAN PERCOBAAN (EXPERIMENTAL DESIGN)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
MODUL XII ANALISIS RAGAM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN INTERAKSI
RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) COMPLETTED RANDOMIZED DESIGN (CRD)
ANALISIS VARIANSI (ANOVA)
MODUL X Kn Kn  ( Xij X ) = [( Xi. X ..) [( Xij X )
RANCANGAN ACAK LENGKAP (FULLY RANDOMIZED DESIGN, COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN) Untuk percobaan yang mempunyai media atau tempat percobaan yang seragam.
Dalam Rancangan Acak Lengkap (RAL)
PERCOBAAN FAKTORIAL.
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOcK Design)
Perancangan Percobaan (Rancob)
RAL (Rancangan Acak Lengkap)
Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP
RANCANGAN KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG (Incomplete Block Design)
PERANCANGAN PERCOBAAN (EXPERIMENTAL DESIGN)
Dalam Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL)
STATISTIKA Pertemuan 10-11: Pengantar Rancob dan Rancangan Acak Lengkap, Uji Lanjutan Dosen Pengampu MK:
Rancangan Bujur Sangkar Latin
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBL)
Rancangan Cross-Over Dalam kondisi-kondisi tertentu pemberian perlakuan dilakukan secara serial dimana setiap objek diterapkan seluruh perlakuan pada periode.
Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL)
RANCANGAN SPLIT PLOT.
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN (RBSL) LATIN SQUARE
Percobaan 2 faktor dalam RAK
Pertemuan 21 Penerapan model not full rank
Prof. Dr. Ir. Loekito Adi S., M.Agr
Pertemuan 23 Penerapan model not full rank
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)
NUR LAILATUL RAHMAH, S.Si., M.Si.
Materi Pokok 21 RANCANGAN KELOMPOK
Matakuliah : I0014 / Biostatistika Tahun : 2005 Versi : V1 / R1
Pertemuan 24 Penerapan model not full rank
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOCK DESIGN) atau RANCANGAN KELOMPOK LENGKAP TERACAK (RANDOMIZED COMPLITE BLOCK DESIGN) Prof.Dr. Kusriningrum.
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAK)
Pengujian asumsi dalam ANOVA dan Transformasi Data
RANCANGAN ACAK LENGKAP (FULLY RANDOMIZED DESIGN, COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN) Untuk percobaan yang mempunyai media atau tempat percobaan yang seragam.
Percobaan satu faktor (single factor exp.)
Rancangan SPLIT PLOT Percobaan dengan menggunakan rancangan split plot bila - ada salah satu faktor yang lebih penting daripada faktor yang lain. - ada.
KONSEP ANALISIS OF VARIANCE
UJI BEDA RATAAN GRUP PERLAKUAN METODE ORTOGONAL KONTRAS
RANCANGAN SPLIT PLOT YAYA HASANAH.
RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN
RANCANGAN ACAK LENGKAP
Dalam Rancangan Acak Kelompok (RAK)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)
TRANSFORMASI DATA YAYA HASANAH.
PERANCANGAN PERCOBAAN (EXPERIMENTAL DESIGN)
Rancangan Petak Petak Terbagi (Split Split Plot Design)
Transcript presentasi:

RANCANGAN ACAK KELOMPOK YAYA HASANAH

RANCANGAN ACAK KELOMPOK Rancangan percobaan yang digunakan pada tempat yg tidak homogen Umumnya percobaan di lapangan, kebun percobaan, lahan petani Prinsip kawasan setempat (local control) Misalnya perbedaan kesuburan tanah

Rancangan Acak Kelompok Satuan percobaan tidak seragam  dilakukan pengelompokan Pengacakan dilakukan per kelompok Model : Asumsi: Kenormalan Kehomogenan ragam Kebebasan galat Keaditifan model

Model linier RAK Yij =  +  i + j + ij Yij = nilai pengamatan perlakuan ke-i dan ulangan/blok ke-j  = rata-rata umum  i = pengaruh kelompok/blok ke -i j = pengaruh perlakuan ke-j ij = komponen acak

B A D E C A E C D B D C B A E D E A B C DENAH PERCOBAAN RAK B A D E C I A E C D B II D C B A E III D E A B C IV

PROSEDUR PEMBUATAN DENAH RAK Tempat percobaan dibagi dalam blok Blok = ulangan Arah panjang blok tegak lurus arah kesuburan Blok (ulangan) dibagi dalam petak (plot) Banyak plot = banyak perlakuan yang dicoba Penempatan perlakuan  acak Perbedaan kesuburan antar blok  besar Perbedaan kesuburan antar petak dalam satu blok  kecil

MODEL ANOVA RAK SK db JK KT F hitung 5% 1% Kelompok Perlakuan Galat k-1 = v1 t -1 = v2 (kt-1)-(t-1)-(k-1) = v3 JKK JK P JK G JKK/k-1 JK P/(t-1) JK G/(kt-1)-(t-1) KTK/KTG KTP/KTG - Total kt - 1 JKP + JKG+JKK

Contoh : Telah dilakukan penelitian pemupukan P dengan cara pemberiannya terhadap hasil tembakau. Ada enam perlakuan yang dicobakan A Tanpa P B 40 kg P2O5/ha dengan cara tugal C 40 kg P2O5/ha dengan cara melingkar tanaman, dangkal D 40 kg P2O5/ha dengan cara melingkar tanaman, dalam E 60 kg P2O5/ha dengan cara tugal F 60 kg P2O5/ha dengan cara melingkar tanaman, dangkal G 60 kg P2O5/ha dengan cara melingkar tanaman, dalam

DATA PENGARUH PERLAKUAN TERHADAP HASIL PERCOBAAN Kelompok Jumlah Rataan   1 2 3 TPi YPi Y11 Y21 Y31 TP 1 YP1 Y12 Y22 Y32 TP 2 YP2 Y13 Y23 Y33 TP 3 YP3 4 Y14 Y24 Y34 TP 4 YP4 5 Y15 Y25 Y35 TP 5 YP5 6 Y16 Y26 Y36 TP 6 YP6 7 Y17 Y27 Y37 TP 7 YP7 Jumlah (TK) TK 1 TK 2 TK 3 T ij Y ij

HASIL PERCOBAAN Perlakuan Ulangan Total Rata-rata I II III …..ton/ha A   I II III …..ton/ha A 0.825 0.750 0.815 2.390 0.800 B 1.335 1.300 1.355 3.990 1.330 C 1.357 1.325 1.405 4.087 1.360 D 1.500 1.555 1.575 4.630 1.540 E 1.495 1.600 1.625 4.720 1.570 F 1.650 1.675 1.700 5.025 1.680 G 1.750 1.690 5.165 1.720 9.887 9.895 10.225 30.007

MENGHITUNG JK JK Galat=JK Total – JK Kelompok- JK perlakuan

HIPOTESIS YANG DIUJI H o = T1 = T2 = T3 = ……=Ti = 0 H1 = paling sedikit ada sepasang Ti yang tidak sama Atau Ho = µ1 = µ2= µ3=…. = µi = 0 H1 = paling sedikit ada sepasang µ1 yang tidak sama atau µi ≠ µj

MENGHITUNG JK JK galat = JK Total – JK Perlakuan – JK Galat = 1.80620 – 0.01062-1.78249 = 0.01309

KRITERIA UJI F hitung = KT Perlakuan dibandingkan dengan F tabel KT Galat F 0.05 < F hitung < F 0.01  terima H1 pada taraf nyata 5% F hitung > F F 0.01  terima H1 pada taraf nyata 1% F hitung < F 0.05  terima H0 KK =  KT Galat x 100 % rata-rata

ANOVA SK db JK KT F hitung 5% 1% Kelompok Perlakuan Galat 2 6 12 0.01062 1.78249 0.01309 0.00531 0.29708 0.00109 4.87 * 272.55 ** 3.88 3.00 6.93 4.82 Total 20 1.80620

TERIMA KASIH