UJI BEDA RATAAN.

Presentasi berjudul: "UJI BEDA RATAAN."— Transcript presentasi:

1 UJI BEDA RATAAN

2 UJI BEDA RATAAN PERLAKUAN
Jika dari analisis ragam (ANOVA) diperoleh pengaruh perlakuan (F test) beda nyata maka pengujian dilanjutkan dengan uji beda rataan untuk mengetahui pasangan-pasangan perlakuan yang berbeda nyata. Ada 4 metode uji beda rataan : 1. LSD Test (Least Significant Difference) = Beda Nyata Terkecil (BNT) 2. HSD Test (Honestly Significant Difference) = Beda Nyata Jujur (BNJ). 3. SNK Test (Student, Newman – Keul) 4. Duncant’s Test (Duncant’s Multiple Range Test=DMRT)

3 HSD Test = Honestly Significant Different Beda Nyata Jujur
Dikembangkan oleh Tukey (1953) Menentukan apakah selisih 2 perlakuan berbeda atau tidak Dikenal tidak terlalu sensitif  baik digunakan untuk memisahkan perlakuan-perlakuan yang benar-benar berbeda Memiliki satu pembanding dan digunakan sebagai alternatif pengganti LSD jika ingin menguji pasangan perlakuan tanpa rencana. Titik kritis sebaran yang digunakan tabel studentized range test Formulasi : HSDα = qα (t, dbE) x √KT (E)/r t = jumlah perlakuan/treatment db E = db Error qα = nilai tabel q

4 LANGKAH PENGUJIAN LSD :
Tentukan nilai KTG dan db yang diperoleh dari hasil analisis ragam Tentukan nilai Tukey dengan rumus HSDα = qα (t, db galat x √KT Galat/r Urutkan rata-rata perlakuan (menaik) Buat tabel matriks selisih rata-rata antar perlakuan Kriteria pengujian : Jika (µ1 -j)  HSD  Terima H0 (tidak berbeda nyata) Jika (µ1 -j) > HSD  tolak H0 (berbeda nyata)

5 ALUR PENGUJIAN LSD Hitung perbedaan selisih dua rataan Tabel anova
Nilai tabel yang Sudah dirutkan q Tukey q (p,v) KT Galat Buat matriks beda rataan Hitung nilai HSD Hitung perbedaan selisih dua rataan Bandingkan (µ1 -j) Jika (µ1 -j)  HSD  Terima H0 (berbeda tidak nyata) Jika (µ1 -j) > HSD  tolak H0 (berbeda nyata)

6 Analisis Data : KT (E) = 11.79 p = 6 (p=perlakuan=treatment)
Misal dari suatu perhitungan ANOVA data penelitian diketahui : KT (E) = p = (p=perlakuan=treatment) db (E) = 24 r = 5 Taraf uji nyata/significant α = 0.05 (*) dan 0.01 (**) Data Rataan Perlakuan : A = 28.82 B = 23.98 C = 14.64 D = 19.92 E = 13.26 F = 18.70 Tentukanlah beda rataan antara perlakuan data penelitian tersebut di atas dengan metode HSD.

7 ANOVA Sumber keragaman db JK KT F hit F tabel 5% 1% Perlakuan 5
14.37** 2.621 3.895 Galat 24 11.789 Total 29

8 = 6.71 PERHITUNGAN HSD 0.05 = q (6, 24) *  11.79/5 = 4.37 * 1.535
HSDα = q (p,db galat) x √ KT Galat / r HSD = q (6, 24) *  11.79/ = * 1.535 =

9 URUTKAN DATA A = B = D = F = C = E = 13.26

10 TABEL UJI BNJ

11 MATRIKS RATAAN q 0.05 = 6.71 Perlakuan/ Rataan Beda Rataan Perlakuan E
C F D B A E = 13.26 0.00 C= 1.38 F = 18.70 5.44 4.06 D= 19.92 6.66 5.28 1.22 B = 23.98 10.72** 9.34** A = 28.82 15.56** 14.18** 10.12** 8.90* 4.84 a ab bc c

12 MATRIKS RATAAN q 0.05 = 6.71 a ab bc c Perlakuan/
Beda Rataan Perlakuan Rataan 28.82 23.98 19.92 18.7 14.64 13.26 a 4.84 ab 8.9 4.06 bc 10.12 5.28 1.22 14.18 9.34 c 15.56 10.72 6.66 5.44 1.38

13 TERIMA KASIH

14 Suatu penelitian tentang peran FMA dan konsorsium mikroba terhadap pertumbuhan dan produksi kedelai dilakukan dengan rancangan percobaan RAK faktorial dengan 2 faktor dan 3 ulangan Faktor 1  FMA (M0 =tanpa FMA, M1=20 g/tan, M2 = 40 g/tan) ; Faktor 2  konsorsium mikroba (R0=tanpa konsorsium mikroba ; R1 = konsorsium mikroba 5 g/kg benih ; R2 = konsorsium mikroba 10 g/kg benih ; R3 = konsorsium mikroba 15 g/kg benih). Data jumlah cabang produktif dan anova tersaji pada tabel berikut :

15 Perlakuan R0 R1 R2 R3 Rataan Total ……………...cabang ………… M0 2.13 3.87
Data jumlah cabang produktif : Perlakuan R0 R1 R2 R3 Rataan Total ……………...cabang ………… M0 2.13 3.87 3.73 4.20 3.48 13.93 M1 4.73 4.47 4.93 4.53 4.67 18.66 M2 3.33 4.13 5.20 4.35 17.39 3.40 4.36 4.27 4.64 10.19 13.07 12.79

16 Konsorsium mikroba (R) 3 7.76 2.59 3.14 3.05
Anova SK db JK KT F hitung F 5% Ket. Blok 2 2.29 1.14 1.39 3.44 tn FMA (M) 9.01 4.50 5.46 * Konsorsium mikroba (R) 3 7.76 2.59 3.14 3.05 M x R 6 6.13 1.02 1.24 2.55 Galat 22 18.14 0.82 Total 35 43.32