Rangkuman dokumen:
1. Studi menguji pengaruh konsentrasi hormon tumbuh terhadap produksi kedelai menggunakan rancangan acak lengkap dengan ulangan sama dan tidak sama.
2. Analisis ragam menunjukkan konsentrasi hormon berpengaruh signifikan terhadap produksi kedelai untuk kedua kasus ulangan.
3. Penggunaan ulangan tidak sama disebabkan keterbatasan lahan dan biaya percobaan.
1. Tugas Responsi Rancangan Percobaan
Nama : Dian Christien Arisona
NRP : G151150231
A. Rancangan Acak Lengkap (RAL)
1. Dari suatu percobaan ingin diketahui pengaruh hormone tumbuh terhadap produksi
kedelai di suatu lahan, untuk menguji hipotesis bahwa pemberian hormone akan
meningkatkan produksi kedelai secara signifikan. Data yang diperoleh adalah sebagai
berikut.
Tabel data pengaruh hormone tumbuh terhadap produksi kedelai (kuintal/ha)
Konsentrasi
Hormone (ppm)
Ulangan
1 2 3 4
0 (H0) 8,0 8,1 7,5 7,7
0,25 (H1) 8,3 8,2 8,3 7,9
0,50 (H2) 8,9 8,9 8,3 8,0
0,75 (H3) 9,3 9,0 8,2 8,7
1,00 (H4) 9,7 9,0 8,8 9,0
1,25 (H5) 9,5 8,9 8,5 8,9
Model
π¦ππ = π + ππ + πππ dimana : π = 0,1,2,3,4,5 π = 1,2,3,4
Keterangan :
π¦ππ : produksi kedelai pada konsentrasi hormone ke-i ulangan ke-j
π : nilai tengah umum
ππ : pengaruh konsentrasi hormone tumbuh
πππ : pengaruh acak pada konsentrasi hormone ke-i ulangan ke-j
Hipotesis
π»0 = π0 = π1 = β― = π5 = 0 (hormone tumbuh tidak berpengaruh terhadap produksi
kedelai)
π»1 = ππππππ π ππππππ‘ πππ π ππ‘π’ ππ β 0
Konsentrasi
Hormone (ppm)
Ulangan
Yi.
1 2 3 4
0 (H0) 8,0 8,1 7,5 7,7 31,3
0,25 (H1) 8,3 8,2 8,3 7,9 32,7
0,50 (H2) 8,9 8,9 8,3 8,0 34,1
0,75 (H3) 9,3 9,0 8,2 8,7 35,2
1,00 (H4) 9,7 9,0 8,8 9,0 36,5
1,25 (H5) 9,5 8,9 8,5 8,9 35,8
Y.. 205,6
r : ulangan
r = 4
t : perlakuan
t =6
3. Kesimpulan
Karena diperoleh F-hitung > F-tabel maka H0 ditolak, berarti paling sedikit ada satu
konsentrasi hormone tumbuh yang berpengaruh terhadap produksi kedelai.
Dengan menggunakan software SAS dan R
1. Software SAS:
Syntax:
data RALsama;
input treat$ r prod;
label treat='perlakuan'
r='ulangan'
prod='produksi kedelai(kw/ha)';
datalines;
H0 1 8.0
H0 2 8.1
H0 3 7.5
H0 4 7.7
H1 1 8.3
H1 2 8.2
H1 3 8.3
H1 4 7.9
H2 1 8.9
H2 2 8.9
H2 3 8.3
H2 4 8.0
H3 1 9.3
H3 2 9.0
H3 3 8.2
H3 4 8.7
H4 1 9.7
H4 2 9.0
H4 3 8.8
H4 4 9.0
H5 1 9.5
H5 2 8.9
H5 3 8.5
H5 4 8.9
;
title1 'hasil Analisis Ragam-RAL';
proc glm data=RALsama;
class treat;
model prod=treat;
run;
4. Output:
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
treat 6 H0 H1 H2 H3 H4 H5
Number of Observations Read 24
Number of Observations Used 24
The GLM Procedure
Dependent Variable: prod produksi kedelai(kw/ha)
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 5 4.87333333 0.97466667 6.80 0.0010
Error 18 2.58000000 0.14333333
Corrected Total 23 7.45333333
R-Square Coeff Var Root MSE prod Mean
0.653846 4.419384 0.378594 8.566667
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
treat 5 4.87333333 0.97466667 6.80 0.0010
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
treat 5 4.87333333 0.97466667 6.80 0.0010
Interpretasi:
Karena diperoleh Pr > F = 0,0010 < πΌ = 0,05 maka H0 ditolak, berarti paling
sedikit ada satu konsentrasi hormone tumbuh yang berpengaruh terhadap produksi
kedelai.
2. Softwrae R:
Syntax dan Output:
> data2<-aov(produksi~konsentrasi,data=data)
> summary(data2)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
konsentrasi 5 4.873 0.9747 6.8 0.00101 **
Residuals 18 2.580 0.1433
---
Signif. codes: 0 β***β 0.001 β**β 0.01 β*β 0.05 β.β 0.1 β β 1
Interpretasi:
Karena diperoleh Pr (>F) = 0,00101 dengan signifikansi ** maka H0 ditolak,
berarti paling sedikit ada satu konsentrasi hormone tumbuh yang berpengaruh
terhadap produksi kedelai.
5. 2. Dengan kasus yang sama pada soal nomor 1 di atas, beberapa perlakuan dibuat dengan
ulangan tak sama sehingga diperoleh data sebagai berikut:
Tabel data pengaruh hormon tumbuh terhadap produksi kedelai (kuintal/ha):
Konsentrasi
hormone (ppm)
Ulangan
1 2 3 4
0 (H0) 8,0 8,1 7,5 7,7
0,25 (H1) 8,3 8,2 8,3 -
0,50 (H2) 8,9 8,9 8,3 8,0
0,75 (H3) 9,3 9,0 8,2 -
1,00 (H4) 9,7 9,0 8,8 9,0
1,25 (H5) 9,5 8,9 - -
a. Bagaimana kesimpulan yang anda dapatkan berdasarkan data pada nomor 1 dan
nomor 2, apakah hormon tumbuh berpengaruh terhadap produksi kedelai?
b. Kira-kira hal-hal apa saja yang menyebabkan digunakan rancangan acak lengkap
dengan ulangan tidak sama?
Hipotesis
H0 : Β΅1= Β΅2 = β¦= Β΅a = Β΅ (nilai tengah / rata-rata dari semua perlakuan sama)
H1 : paling sedikit terdapat satu nilai tengah yang berbeda dengan yang lain.
Taraf signifikansi :
Ξ± = 0,05
Konsentrasi
hormone (ppm)
Ulangan Total
(yi.)
Rataan
(ππ.Μ Μ Μ )1 2 3 4
0 (H0) 8,0 8,1 7,5 7,7 31,3 7,825
0,25 (H1) 8,3 8,2 8,3 - 24,8 8,266667
0,50 (H2) 8,9 8,9 8,3 8,0 34,1 8,525
0,75 (H3) 9,3 9,0 8,2 - 26,5 8,833333
1,00 (H4) 9,7 9,0 8,8 9,0 36,5 9,125
1,25 (H5) 9,5 8,9 - - 18,4 9,2
Total (y.j) 53,7 52,1 41,1 24,7 171,6
Perhitungan
1472,328
243434
6,171 2
2
..
ο½
ο«ο«ο«ο«ο«
ο½ο½
N
FK
y
6,8721472,328)9,81,80,8( 222
,
2
ο½οο«ο«ο«ο½οο½ ο₯ οFKJKT
ji
ij
y
4,736167328,1472)
2
4,18
4
5,36
3
5,26
4
1,34
3
8,24
4
3,31
(
222222
1
2
.
ο½οο«ο«ο«ο«ο«ο½οο½ ο₯ο½
FK
n
y
JKP
a
i i
i
2,135833736167,4872,6 ο½οο½οο½ JKPJKTJKG
0,947233
5
736167,4
1
ο½ο½
ο
ο½
a
JKP
KTP
6. 0,15256
620
135833,2
ο½
ο
ο½
ο
ο½
aN
JKG
KTG
Tabel ANOVA Satu Arah untuk ulangan tidak sama
Sumber
Keragaman
Db JK KT Fhitung Ftabel
Perlakuan 5 4,736167 0,947233 6,208943 F5;14;(0,05) = 2,96
Galat 14 2,135833 0,15256
Total 19 6,872
Kesimpulan
Karena diperoleh Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak, artinya paling sedikit ada satu Hormon
tumbuh yang berpengaruh terhadap produksi kedelai.
a. Berdasarkan perhitungan di atas menggunakan rancangan acak lengkap dengan
ulangan yang sama dan ulangan tidak sama memberikan kesimpulan yang sama
yaitu hormon tumbuh mempengaruhi produksi kedelai.
b. Hal-hal yang menyebabkan digunakan rancangan acak lengkap dengan ulangan
tidak sama adalah
1. Keterbatasan lahan percobaan.
2. Keterbatasan biaya penelitian.
Dengan menggunakan software SAS dan R
1. Software SAS:
Syntax:
data RAL;
input treat$ r prod;
label treat='perlakuan'
r='ulangan'
prod='produksi kedelai(kw/ha)';
datalines;
H0 1 8.0
H0 2 8.1
H0 3 7.5
H0 4 7.7
H1 1 8.3
H1 2 8.2
H1 3 8.3
H1 4 .
H2 1 8.9
H2 2 8.9
H2 3 8.3
H2 4 8.0
H3 1 9.3
H3 2 9.0
H3 3 8.2
H3 4 .
7. H4 1 9.7
H4 2 9.0
H4 3 8.8
H4 4 9.0
H5 1 9.5
H5 2 8.9
H5 3 .
H5 4 .
;
title1 'hasil Analisis Ragam-RAL';
proc glm data=RAL;
class treat;
model prod=treat;
run;
Output:
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
treat 6 H0 H1 H2 H3 H4 H5
Number of Observations Read 24
Number of Observations Used 20
The GLM Procedure
Dependent Variable: prod produksi kedelai(kw/ha)
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 5 4.73616667 0.94723333 6.21 0.0031
Error 14 2.13583333 0.15255952
Corrected Total 19 6.87200000
R-Square Coeff Var Root MSE prod Mean
0.689198 4.552316 0.390589 8.580000
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
treat 5 4.73616667 0.94723333 6.21 0.0031
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
treat 5 4.73616667 0.94723333 6.21 0.0031
Interpretasi:
Karena diperoleh Pr > F = 0,0031 < πΌ = 0,05 maka H0 ditolak, berarti paling
sedikit ada satu konsentrasi hormone tumbuh yang berpengaruh terhadap produksi
kedelai.
8. 2. Softwrae R:
Syntax dan Output:
>data<-read.csv("F:/Kuliah/SEMESTERII/RANCANGAN
PERCOBAAN/Praktikum/kelompok/tugas 1/RALTakC.csv")
> tapply(data$produksi,list(data$konsentrasi,data$ulangan),mean)
1 2 3 4
H0 8.0 8.1 7.5 7.7
H1 8.3 8.2 8.3 NA
H2 8.9 8.9 8.3 8.0
H3 9.3 9.0 8.2 NA
H4 9.7 9.0 8.8 9.0
H5 9.5 8.9 NA NA
> data2<-aov(produksi~konsentrasi,data=data)
> summary(data2)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
konsentrasi 5 4.736 0.9472 6.209 0.0031 **
Residuals 14 2.136 0.1526
---
Signif. codes: 0 β***β 0.001 β**β 0.01 β*β 0.05 β.β 0.1 β β 1
Interpretasi:
Karena diperoleh Pr (>F) = 0,0031 < πΌ = 0,05 dengan signifikansi ** maka H0
ditolak, berarti paling sedikit ada satu konsentrasi hormone tumbuh yang
berpengaruh terhadap produksi kedelai.
B. Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL)
Pada sebuah peternakan ikan mas diadakan sebuah percobaan terhadap tiga kolam
berbeda untuk menguji beberapa jenis pakan yang dicobakan untuk melihat produksi
ikan. Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Jenis Pakan
Pengamatan
1 2 3
1 23.26 23.25 23.26
2 23.44 23.46 23.45
3 23.49 23.49 25.48
4 22.36 22.35 22.36
5 24.38 24.37 24.37
Lakukan analisis ragam dan interpretasikan hasilnya!
Model
ijjiijY ο₯ο’ο΄ο ο«ο«ο«ο½
dimana, 5,4,3,2,1ο½i
3,2,1ο½j
Keterangan:
ijY = Pengamatan pada perlakuan ke-i dan kelompok ke-j
9. ο = Rataan umum
iο΄ = Pengaruh jenis pakan ke-i
jο’ = Pengaruh kelompok ke-j
ijο₯ = Pengaruh acak pada perlakuan ke-i dan kelompok ke-j
Hipotesis
Berdasarkan Pengaruh jenis pakan:
H0 : 54321 ο΄ο΄ο΄ο΄ο΄ ο½ο½ο½ο½
H1 : paling sedikit ada satu i dengan 0οΉiο΄
Berdasarkan Pengaruh pengelompokan:
H0 : 321 ο’ο’ο’ ο½ο½
H1 : paling sedikit ada satu j dengan 0οΉjο’
Jenis Pakan
Pengamatan Total Perlakuan
)( ο·iY1 2 3
1 23,26 23,25 23,26 69,77
2 23,44 23,46 23,45 70,35
3 23,49 23,49 25,48 72,46
4 22,36 22,35 22,36 67,07
5 24,38 24,37 24,37 73,12
Total Blok
)( kYο·
116,93 116,92 118,92 352,77
Perhitungan
44,296.8
35
77,352 22
ο½
ο΄
ο½ο½ ο·ο·
tr
Y
FK
31,1044,296.8)37,2425,2326,23( 222
5
1
3
1
ο½οο«ο«ο«ο½οο½ ο₯ο₯ο½ ο½
ο
i j
ij FKYJKT
67,744,296.8
3
)12,7307,6746,7235,7077,69( 222225
1
ο½ο
ο«ο«ο«ο«
ο½οο½ ο₯ο½
ο·
i
i
FK
r
Y
JKP
53,044,296.8
5
)92,11892,11693,116( 2223
1
ο½ο
ο«ο«
ο½ο½ ο₯ο½
ο·
j
j
t
Y
JKB
10. 11,253,067,731,10 ο½οοο½οοο½ JKBJKPJKTJKB
Struktur tabel sidik ragamnya dapat disajikan sebagai berikut.
Sumber
Keragaman
Derajat Bebas
(db)
Jumlah Kuadrat
(JK)
Kuadrat Tengah
(KT)
Fhitung
Jenis Pakan 4 7,67 1,92 7,27
Blok 2 0,53 0,27 1,01
Galat 8 2,11 0,26
Total 14 10,31
Kesimpulan
Untuk Pengaruh Jenis Pakan:
Karena nilai Fhitung = 7,27 > F0,05;4;8 = 2,81 maka H0 ditolak. Artinya, terdapat perbedaan
pengaruh jenis pakan terhadap produksi ikan secara signifikan.
Untuk Pengaruh Pengelompokan:
Karena nilai Fhitung = 1,01 < F0,05;2;8 = 3,11 maka H0 ditolak. Artinya, tidak ada
perbedaan pengelompokan terhadap produksi ikan secara signifikan.
Dengan menggunakan software SAS dan R
1. Software SAS:
Syntax:
data RAK;
input treat$ blok prod;
label treat='Jenis Pakan' blok='Blok' prod='Produksi Ikan';
cards;
1 1 23.26
1 2 23.25
1 3 23.26
2 1 23.44
2 2 23.46
2 3 23.45
3 1 23.49
3 2 23.49
3 3 25.48
4 1 22.36
4 2 22.35
4 3 22.36
5 1 24.38
5 2 24.37
5 3 24.37
;
title1 'Hasil Analisis Ragam - RAK';
proc glm;
class treat blok;
model prod=treat blok;
means treat;
run;
11. Output:
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
treat 5 1 2 3 4 5
blok 3 1 2 3
Number of Observations Read 15
Number of Observations Used 15
The GLM Procedure
Dependent Variable: prod Produksi Ikan
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 8.20125333 1.36687556 5.18 0.0184
Error 8 2.10978667 0.26372333
Corrected Total 14 10.31104000
R-Square Coeff Var Root MSE prod Mean
0.795386 2.183604 0.513540 23.51800
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
treat 4 7.67057333 1.91764333 7.27 0.0090
blok 2 0.53068000 0.26534000 1.01 0.4076
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
treat 4 7.67057333 1.91764333 7.27 0.0090
blok 2 0.53068000 0.26534000 1.01 0.4076
Interpretasi:
Untuk Pengaruh Perlakuan:
Karena diperoleh Pr > F = 0,0090 < πΌ = 0,05 maka H0 ditolak, Artinya, terdapat
perbedaan pengaruh jenis pakan terhadap produksi ikan secara signifikan.
Untuk Pengaruh Kelompok:
Karena diperoleh Pr > F = 0,4076 > πΌ = 0,05 maka tidak tolak H0, Artinya,
tidak ada perbedaan pengelompokan terhadap produksi ikan secara signifikan.
2. Softwrae R:
Syntax dan Output:
>data<-read.csv("F:/Kuliah/SEMESTERII/RANCANGAN
PERCOBAAN/Praktikum/kelompok/tugas 1/RAK.csv")
> tapply(data$produksi,list(data$pakan,data$kelompok),mean)
K1 K2 K3
P1 23.26 23.25 23.26
P2 23.44 23.46 23.45
P3 23.49 23.49 25.48
P4 22.36 22.35 22.36
P5 24.38 24.37 24.37
12. > data2<-aov(produksi~pakan+kelompok,data=data)
> summary(data2)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
pakan 4 7.671 1.9176 7.271 0.00896 **
kelompok 2 0.531 0.2653 1.006 0.40760
Residuals 8 2.110 0.2637
---
Signif. codes: 0 β***β 0.001 β**β 0.01 β*β 0.05 β.β 0.1 β β 1
Interpretasi:
Untuk Pengaruh Perlakuan:
Karena diperoleh Pr > F = 0,00896 < πΌ = 0,05 dengan signifikansi ** maka H0
ditolak. Artinya, terdapat perbedaan pengaruh jenis pakan terhadap produksi ikan
secara signifikan.
Untuk Pengaruh Kelompok:
Karena diperoleh Pr > F = 0,4076 > πΌ = 0,05 dan tidak signifikan maka tidak
tolak H0. Artinya, tidak ada perbedaan pengelompokan terhadap produksi ikan
secara signifikan.
C. Rancangan Bujur Sangkar Latin
Seorang peneliti ingin mengetahui keefektifan mesin fillet otomatis A, B, C, D terhadap
produksi fillet tuna. Produksi dipengaruhi oleh adanya operator dan hari kerja yang
berlainan. Peneliti memutuskan menggunakan empat hari kerja sebagai baris dan empat
operator sebagai kolom .
Data yang diperoleh adalah sebagai berikut :
Baris
Hasil produksi fillet tuna (ton)
Kolom 1 Kolom 2 Kolom 3 Kolom 4
1 1,64 (B) 1,210 (D) 1,425 (C) 1,345 (A)
2 1,475 (C) 1,185 (A) 1,400 (D) 1,290 (B)
3 1,670 (A) 0,710 (C) 1,665 (B) 1,180 (D)
4 1,565 (D) 1,290 (B) 1,655 (A) 0,660 (C)
Model
π¦ππ = π + πΌπ + π½π + π π + πππ
dimana : π = π = π = 1,2,3,4
Keterangan :
π¦ππ : produksi fillet tuna pada pada mesin fillet otomatis ke-k dalam hari kerja ke-i
dan operator ke-j
π : nilai tengah umum
π π : pengaruh mesin fillet otomatis ke-k
πΌπ : pengaruh hari kerja ke-i
π½π : pengaruh operator ke-j
13. πππ : pengaruh acak (error) pada pada mesin fillet otomatis ke-k dalam hari kerja ke-
i dan operator ke-j
Hipotesis
Hipotesis berdasarkan pengaruh mesin fillet otomatis:
π»0 = π1 = π2 = β― = π4 = 0 (mesin fillet otomatis tidak berpengaruh terhadap
produksi fillet tuna)
π»1 = ππππππ π ππππππ‘ πππ π ππ‘π’ ππ β 0
Hipotesis berdasarkan pengaruh hari kerja:
π»0 = πΌ1 = πΌ2 = β― = πΌ4 = 0 (hari kerja tidak berpengaruh terhadap produksi fillet
tuna)
π»1 = ππππππ π ππππππ‘ πππ π ππ‘π’ πΌπ β 0
Hipotesis berdasarkan pengaruh operator:
π»0 = π½1 = π½2 = β― = π½4 = 0 (operator yang berbeda tidak berpengaruh terhadap
produksi fillet tuna)
π»1 = ππππππ π ππππππ‘ πππ π ππ‘π’ π½π β 0
Baris
Hasil produksi fillet tuna (ton)
Total
Kolom 1 Kolom 2 Kolom 3 Kolom 4
1 1,64 (B) 1,210 (D) 1,425 (C) 1,345 (A) 5,62
2 1,475 (C) 1,185 (A) 1,400 (D) 1,290 (B) 5,35
3 1,670 (A) 0,710 (C) 1,665 (B) 1,180 (D) 5,225
4 1,565 (D) 1,290 (B) 1,655 (A) 0,660 (C) 5,17
Total 6,35 4,395 6,145 4,475
21,365
Y...
Total dan nilai tengah perlakuan (mesin fillet otomatis) adalah :
Perlakuan A B C D
Total 5,855 5,885 4,27 5,355
Nilai Tengah 1,464 1,471 1,068 1,339
Perhitungan
πΉπΎ =
π...
2
π.π
=
21,3652
4Γ4
= 28,529
π½πΎπ = β β β ππππ
2
β πΉπΎ4
π=0 = 1,642
+ β― + 0,6602
β 28,529 = 1,4144
π=1
4
π=1
π½πΎπ = β
π.π
2
π
β πΉπΎ4
π=1 =
5,8552
4
+ β― +
5,3552
4
β 28,529 = 0,427
π½πΎπ΅ = β
ππ.
2
π
β πΉπΎ4
π=1 =
5,622
4
+ β― +
5,172
4
β 28,529 = 0,030
15. Kesimpulan
Untuk pengaruh mesin fillet otomatis:
Karena diperoleh Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak, berarti paling sedikit ada satu mesin
fillet otomatis yang berpengaruh terhadap produksi fillet tuna.
Untuk pengaruh hari kerja:
Karena diperoleh Fhitung < Ftabel maka tidak tolak H0, berarti perbedaan hari kerja tidak
berpengaruh terhadap produksi fillet tuna.
Untuk pengaruh mesin fillet otomatis:
Karena diperoleh Fhitung > Ftabel maka H0 ditolak, berarti paling sedikit ada satu operator
yang berpengaruh terhadap produksi fillet tuna.
Dengan menggunakan software SAS dan R
1. Software SAS:
Syntax:
data RBSL;
input treat$ baris$ kolom$ prod;
label treat='Mesin' baris='Operator' kolom='Hari Kerja' prod='Produksi Fillet Tuna
(ton)';
cards;
B B1 K1 1.64
D B1 K2 1.21
C B1 K3 1.425
A B1 K4 1.345
C B2 K1 1.475
A B2 K2 1.185
D B2 K3 1.4
B B2 K4 1.29
A B3 K1 1.67
C B3 K2 0.71
B B3 K3 1.665
D B3 K4 1.18
D B4 K1 1.565
B B4 K2 1.29
A B4 K3 1.655
C B4 K4 0.66
;
Title 'Hasil Analisis Ragam - RBSL';
proc anova;
class treat baris kolom;
model prod=treat baris kolom;
means treat baris kolom;
run;
16. Output:
The ANOVA Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
treat 4 A B C D
baris 4 B1 B2 B3 B4
kolom 4 K1 K2 K3 K4
Number of Observations Read 16
Number of Observations Used 16
Dependent Variable: prod Produksi Fillet Tuna (ton)
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 1.28433906 0.14270434 6.61 0.0161
Error 6 0.12958437 0.02159740
Corrected Total 15 1.41392344
R-Square Coeff Var Root MSE prod Mean
0.908351 11.00570 0.146961 1.335313
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
treat 3 0.42684219 0.14228073 6.59 0.0251
baris 3 0.03015469 0.01005156 0.47 0.7170
kolom 3 0.82734219 0.27578073 12.77 0.0051
Interpretasi:
Untuk pengaruh mesin fillet otomatis:
Karena diperoleh Pr > F =0,0251 < πΌ = 0,05 maka H0 ditolak, berarti paling
sedikit ada satu mesin fillet otomatis yang berpengaruh terhadap produksi fillet
tuna.
Untuk pengaruh hari kerja:
Karena diperoleh Pr > F =0,7170 > πΌ = 0,05 maka tidak tolak H0, berarti
perbedaan hari kerja tidak berpengaruh terhadap produksi fillet tuna.
Untuk pengaruh mesin fillet otomatis:
Karena diperoleh Pr > F =0,0051 < πΌ = 0,05 maka H0 ditolak, berarti paling
sedikit ada satu operator yang berpengaruh terhadap produksi fillet tuna.
2. Softwrae R:
Syntax dan Output:
>data<-read.csv("F:/Kuliah/SEMESTERII/RANCANGAN
PERCOBAAN/Praktikum/kelompok/tugas 1/RBSL.csv")
> data2<-aov(produksi~mesin+hari+operator,data=data)
> summary(data2)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
mesin 3 0.4268 0.14228 6.588 0.02509 *
hari 3 0.0302 0.01005 0.465 0.71697
operator 3 0.8273 0.27578 12.769 0.00515 **
Residuals 6 0.1296 0.02160
17. ---
Signif. codes: 0 β***β 0.001 β**β 0.01 β*β 0.05 β.β 0.1 β β 1
Interpretasi:
Untuk pengaruh mesin fillet otomatis:
Karena diperoleh Pr > F =0,0251 < πΌ = 0,05 dengan signifikansi * maka H0
ditolak, berarti paling sedikit ada satu mesin fillet otomatis yang berpengaruh
terhadap produksi fillet tuna.
Untuk pengaruh hari kerja:
Karena diperoleh Pr > F =0,7170 > πΌ = 0,05 dan tidak signifikan maka tidak
tolak H0, berarti perbedaan hari kerja tidak berpengaruh terhadap produksi fillet
tuna.
Untuk pengaruh mesin fillet otomatis:
Karena diperoleh Pr > F =0,0051 < πΌ = 0,05 dengan signifikansi ** maka H0
ditolak, berarti paling sedikit ada satu operator yang berpengaruh terhadap produksi
fillet tuna.