laporanpraktikum acara 3 dan 4 (repaired)

LAPORAN PRAKTIKUMSTATISTIKA TEKNIK

DATA EKSPERIMENTAL

Oleh:Adi AtfallahA1C015005

KEMENTRIAN RISET, TEKNOLOGI, DAN PENDIDIKAN TINGGIUNIVERSITAS JENDERAL SOEDIRMAN

FAKULTAS PERTANIANPURWOKERTO

2016

I. PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Penggunaan statistik sudah dikenal sebelum abad 18, pada saat itu negara-

negara Babilon, Mesir, dan Roma mengeluarkan catatan tentang nama, usia, jenis

kelamin, pekerjaan, dan jumlah anggota keluarga. Kemudian pada tahun 1500,

pemerintahan Inggris mengeluarkan catatan mingguan tentang kematian dan

tahun1662 dikembangkan catatan tentang kelahiran dan kematian. Baru pada

tahun 1772-1791, G. Anchenwall menggunakan istilah statistika sebagai

kumpulan data tentang negara. Tahun 1981-1985 R. Fisher mengenalkan analisan

varians dalam literatur statistinya. (Pujiati, 2004)

Statistika dapat didefinisikan sebagai ilmu yang membahas

tentang pengambilan data, data ekperimental sampai kesimpulan yang

diperoleh dari perhitungan dan pengolahan data tadi, serta membuat

keputusan yang dapat diterima berdasarkan analisis. Dalam kehidupan

sehari-hari, sering kita temui permasalahan yang dapat diformulasikan

ke dalam persamaan matematis. Hubungannya dengan statistika yaitu

statistika digunakan untuk menyatakan data atau bilangan yang diperoleh dari

data, misalnya rata-rata dari data tersebut.

Permasalahan yang umum dihadapi oleh peneliti atau insinyur

adalah menyangkut cara pengambilan keputusan berdasarkan data mengenai

suatu sistem ilmu. Dalam tiap kasus, peneliti membuat dugaan mengenai suatu

sistem. Sebagai tambahan tiap kasus harus melibatkan penggunaan data

percobaan dan pengambilan keputusan berdasarkan data tadi. Secara resmi

dalam tiap kasus dugaan mengenai dugaan dapat dirumuskan dalam bentuk

hipotesis statistik.

Keunikan statistik yaitu kemampuannya untuk menghitung ketidak

pastian dengan tepat. Dengan kemampuan itu para ahli statistik dapat

membuat suatu pernyataan yang tegas, lengkap dengan jaminan

ketidakpastian. Didalam statistik ada tiga hal penting yang mendasar yaitu

analisa data yang membahas tentang pengumpulan, penyajian dan

mengintisarikan data. Kedua adalah probabilitas yaitu membahas tentang

hukum peluang dan yang terakhir adalah kesimpulan statistik yaitu tentang

ilmu penarikan kesimpulan statistik dari data tertentu.

B.Tujuan

1. Mahasiswa di harapkan mampu memahami teknik pengambilan data dan

mengnginterprestasikannya.

2. Melakukan analisis data secara desktiptif , asosiasi dan komparatif dari

data yang di peroleh.

II. TINJAUAN PUSTAKA

Data adalah kumpulan keterangan atau fakta mengenai suatu persoalan,

yang dapat berbentuk kategori atau pun berbentuk angka/bilangan. Data

merupakan bahan mentah yang jika diolah dengan baik melalui berbagai analisis

dapat melahirkan berbagai informasi. Dengan informasi tersebut, dapat diambil

suatu keputusan.

Pengolahan data adalah proses untuk memperoleh data atau angka

ringkasan berdasarkan suatu kelompok data mentah, dengan menggunakan rumus

tertentu, seperti menghitung jumlah, rata-rata, proporsi/ persentase.

Dalam stastistik, hipotesis dapat diartikan sebagai pernyataan statistik

tentang parameter populasi. Dengan kata lain hipotesis adalah taksiran terhadap

parameter populasi, melalui data-data sampel (Sugiyono,2005). Istilah hipotesis

sebenarnya berasal dari kata majemuk terdiri dari kata-kata hipo dan tesa. Hipo,

berasal dari bahasa Yunani yang berarti di bawah, kurang atau lemah. Sedangkan

tesa yang berarti teori atau proporsi yang disajikan sebagai bukti. Jadi, hipotesis

adalah pernyataan yang masih kebenarannya dan masih perlu dibuktikan

kenyataannya. Jika suatu hipotesis telah dibuktikan kebenarannya, namanya

bukan lagi hipotesis. (Kerlinger, 1979) 1. Jenis Hipotesis Jenis hipotesis

berdasarkan perumusannya terdiri dari dua jenis yaitu hipotesis nol dan hipotesis

alternatif. Hipotesis nol adalah hipotesis/dugaan yang menyatakan tidaknya ada

hubungan atau perbedaan antara variable X dan variable Y. Sementara, hipotesis

alternatif adalah hipotesis/dugaan yang menyatakan adanya hubungan atau

perbedaan antara variable X dan variable Y. Berdasarkan perumusan masalahnya,

hipotesis dibagi menjadi tiga jenis yaitu hipotesis deskriptif, hipotesis komparatif,

dan hipotesis asosiatif. Hipotesis deskriptif adalah dugaan yang menjadi jawaban

sementara terhadap rumusan masalah deskriptif (menggambarkan). Hipotesis

komparatif adalah dugaan yang menjadi jawaban sementara terhadap rumusan

masalah komparatif (membandingkan). Pada rumusan ini, variabelnya sama tapi

berbeda pada populasi dan sampel atau kejadian itu terjadi pada waktu yang

berbeda. Terakhir, hipotesis asosiatif adalah dugaan yang menjadi jawaban

sementara terhadap rmusan masalah asosiatif yang menanyakan adanya hubungan

antara dua variabel atau lebih.

III. METODOLOGI

A. Alat dan bahan

1. Gabah kering giling

2. Alat tumbuk mekanis (alat yang akan dianalisis)

3. Alat ukur : timbangan

4. Alat tulis: ballpoint, kertas

5. Alat hitung: kalkulator

B. Prosedur kerja

1. Menimbang nampan

2. Menimbang nampan dan gabah

3. Melakukan penumbukan gabah dalam 3 perlakuan yaitu dengan lama

penumbukan 5, 10 dan 15 menit

4. Memisahkan gabah, beras, dan sekam setiap 5 menit

5. Menimbang kembali sisa gabah yang masih utuh

6. Tumbuk kembali sisa gabah

7. Melakukan perlakuan yang sam seperti pada langkah 5 dan 6

Tabel Data penumbukan gabah sebanyak 50 g dengan alat mekanis.

Waktu (menit) Gabah (gram) Beras (gram)

0

5

10

15

C. Prosedur analisis data

1. Analisis deskriptif

a. Untuk menentukan kapasitas kerja mesin penumbuk perlu dilakukan

analisis deksriptif

1) Masing-masing kelompok menetapkan hipotesis jumlah persen bobot

gabah yang sudah tertumbuk menjadi beras atau belum, selama 5

menit dan 10 menit

2) Bandingkan dengan hasil persen yang diperoleh kelompok tersebut

dengan uji chi square dengan rumus :

∏ X c2=

(|X−∏0

n|−12)

∏0

n¿¿¿¿

untuk mengetahui apakah hipotesis jumlah persen bobot gabah benar.

3) Untuk dapat membuat keputusan tentang hipotesis yang diajukan

diterima atau ditolak, maka nilai X2 hitung dibandingkan dengan nilai

X2 tabel dengan taraf kesalahan (α) = 5%

4) Tuliskan kesimpulan dan saran.

Tabel Data hasil penumbukan selama 5 menit/10 menit

Gabah Beras Jumlah

Fob

Fex

∏ Xc2

Catatan: kapasitas mesin yang diharapkan adalah dapat menumbuk 50 g

gabah menjadi beras dalam waktu 10 menit.

2. Analisis komparatif

Untuk membandingkan apakah ada kenaikan hasil tumbukan (bobot beras)

dari hasil tumbukan selama 10 menit dengan alat mekanis dapat menggunakan

analisis uji T terhadap hasil tumbukan selama waktu tersebut.

Tabel Pengujian kenaikan hasil tumbukan

sampel Beras

kepala

5’

Beras

kepala

10’

D Di-

D(di)

di2 (Beras

kepala

5’)2

(Beras

kepala

10’)2

1

2

3

7

8

∑

X

SSD= ∑d2

MSD= ssddf

SD=√ ssdn(n−1)

Tc= D

SD

3. Analisis asosiatif

Untuk mengetahui apakah waktu yang digunakan dalam proses analisis

hasil tumbukan dengan menggunakan alat tumbuk mekanis berpengaruh terhadap

hasil tumbukan maka dapat dilakukan analisis uji F.

Tabel Pengujian pengaruh waktu dengan hasil tumbukan

I II III ∑

0

5

10

15

∑

n row

n colom

n total

SoV db JK KR F hitFα

5% 1%

Blok

Perlakuan

Error

Total

db blok = n colom –1

db perlakuan = n row -1

db eror = db total –(db blok+db perlakuan)

db total = n total -1

rumus_jk_total_ujiF =(sigma_kuadrat_perlakuan/ncolom) – Cf)

rumus_jktotal_blok_ujiF = ((sigma_kuadrat_blok/nrow) – Cf)

rumus_jk_eror_ujiF = (jktotal- (jk perlakuan+jblok)

rumus_KR_ujiF_RAK = (JK/db)

rumus_fhit = (KRblok/ KRerror) dan (K perlakuan / K error)

Untuk mengetahui hubungan relasi dan korelasi antara waktu penumbukan

dan hasil beras dapat dilakukan uji analisi regresi dan korelasi sebagai berikut:

Tebel Analisis regresi hubungan waktu dan hasil tumbukan

No Waktu (X) Beras Kepala

X2 Y2 xy

(x) (y)

1 0

2 5

3 10

4 15

∑

Rata2

n regresi

n total

Rumus persamaan regresi

b1= ∑ Xiyi∑ xi 2 bo = y - b1x y = bo + b1x

Pengujian ketetapan regresi

JKregresi = bi x ∑ xi yi

JKtotal = ∑ yi2

JKresidu = JKtotal - JKregresi

SoV db JK KR F hit Fα

5% 1%

Regresi

Residu

Total

Koefisien determinasi

R2 = JK regresiJK total

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Hasil

Tabel 1. Data hasil pengamatan kelompok 1

Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 30,89 13,5

10 12,42 25,17

15 1,38 31,17


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 24,72 10,89

10 4,52 21,49

15 0 21,96


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 10,55 9,52

10 8,2 20,55

15 0,87 24,18


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 36,36 3,98

10 26,34 4.52

15 7,18 10,54


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 35,83 5,14

10 29,93 7,67

15 15,91 14,29


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 36,12 7,08

10 11,04 20,67

15 1,84 25,82


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 38,58 2,84

10 20,87 6,94

15 0,64 13,21


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 34,99 7,69

10 18,71 18,13

15 5,51 25,83


Waktu Gabah Beras

0 50 0

5 36,36 3,98

10 26,34 4.52

15 7,18 10,54

Berat Nampan = 2,62 gr

Rumus Chi Square

∏x2c = = ¿¿

Keterangan :

X = data gabah awal – data beras 5 menit awal

∏o = Ketetapan Dengan Nilai 0,5

n = data awal gabah (gabah t = 0)

Tabel 10. Data hasil penumbukan selama 5 menit

Gabah Beras Jumlah

Fob 46,02 3,98 50

Fex 25 25 50

∏ Xc2 33,69 - -

Ho : Tiada ada perbedaan antara mesin satu dengan mesin lainnya

Hi : Terdapat perbedaan antara mesin yang satu dengan mesin lain

∝ 5% : 3.84

Keterangan :

F ob = x

F ex = 1/2 data awal (data sampel)

Xc2 = hasil ∏ Xc2

∏ Xc2 > ∝ 5% = Ho ditolak, Hi diterima

∏ Xc2 < ∝ 5% = Ho diterima, Hi ditolak

Hasil Perhitungan

∏x2c = ¿¿ = 421,070412.5 = 33,685632

Tabel 11. Pengujian kenaikan hasil tumbukan

Sample

Beras

5’

(x)

Beras

10’

(y)D (y-x) Di (D-D) Di2 x2 y2

1 13,5 25,17 11,67 -3,61 13,03 182,25 633,53

2 10,89 21,49 10,6 -2,54 6,45 118,59 461,82

3 9,52 20,55 11,03 -2,97 8,82 90,63 422,3

4 3,98 4,52 0,54 7,52 56,55 15,84 20,43

5 5,14 7,67 2,53 5,53 30,58 26,41 58,82

6 7,08 20,67 13,59 -5,53 30,58 50,13 427,25

7 2,84 6,49 4,1 3,96 15,68 8,06 48,16

8 7,69 18,13 10,44 -2,38 5,66 59,13 328,6

∑ 60,64 125,14 64,46 446.82

x 7,58 15,64 8,06

n = 8 MSD = SSDdf SD = √ SSD

n(n−1) tc = D

SD

df = n-1 = 167,35

7 = √ 167,358(8−1)

=8,061,73

= 8-1 = 7 = 63.83 = 1,73 = 4,66

SSD = ∑ di2 = 167,35

Kesimpulan :

tc < ∝ 5% , Ho Diterima, Hi Ditolak

tc > ∝ 5% , Ho Ditolak, Hi Diterima

Ho = tidak ada pengaruh dalam pengujian hasil tumbukan

Hi = ada pengaruh dalam pengujian hasil tumbukan

∝ 5% = 3,84

tc > ∝ 5%

6,44 > 3,84 , Ho Ditolak, Hi Diterima

Maka, ada pengaruh dalam pengujian hasil tumbukan.

Tabel 12. Pengujian Pengaruh Waktu dengan Hasil Tumbukan Kelompok 4, 5, 6

Kelompok 4 Kelompok 5 Kelompok 6 ∑

5 3,98 5,14 7,08 16,2

10 4,52 7,67 20,67 32,86

15 10,54 14,29 25,82 50,65

∑ 19,04 27,1 53,57 99,71

N row 3

N colom 3

N total 9

1. Cf = ¿¿ = ¿¿ = 1104,67

2. db bbk = nkolom - 1 = 3 - 1 = 2

3. db perlakuan = nbaris - 1 = 3 - 1 = 2

4. db toal = n total - 1 = 9 - 1 = 8

5. Jk blok = ∑ x2

3 – cf

= (263,5+734,4+2869,7)

3 - 1295.64

= 1322,21 – 1104,67

= 217,

6. Jk Perlakuan = ∑ x2

3 – cf

= (262,4+1097,8+2565,4)3

= 1302,53 – 1104,67

= 197,9

7. Jk Total = ¿¿) – cf

= (15,8404 + 26,4196 + 50,1264 + 20,4304 + 58,8289 + 427,2489

+ 111,0916 + 204, 2041 + 666,6724) - 1104,67

= 476,1927

8. Jk error = Jk total – (Jk perlakuan + Jk blok)

= 476,192 – ( 197,88 + 217,55 )

= 60,762

Tabel 13. Anova

SoV db JK KR F hit Fα

5% 1%

Blok 2 217,5 108,775 7,1607 6,94 -

Perlakuan 2 197,88 98,94 6,513 6,94 -

Error 4 60,762 15,1905 - - -

Total 8 - - - - -

Hipotesis :

Ho = tidak ada pengaruh waktu dengan hasil

Hi = ada pengaruh waktu dengan hasil

db error = db total – (db blok + db perlakuan)

= 8 – (2 – 2) = 4

KR = JKdb

KR blok = JK blokdb blok =

217,552 = 108,775

KR perlakuan = JK perlakuandb perlakuan =

197,882 = 98,94

KR error = JK errordb error =

60,7624 = 15,1905

KR total = JK totaldb total =

476,1928 = 59,524

Fhit blok = KRblokKR eror =

108,77515,1905 = 7,1607

Fhit perlakuan = KR perlakuan

KR eror = 98,94

15,1905 = 6,513

Kesimpulan :

F hitung > f∝5% = Ho ditolak, Hi diterima

F hitung < f∝5% = Ho diterima, Hi ditolak

f∝5% = 6,94

NB : Kesimpulan ada 2, F hitung blok dan F hitung perlakuan

1. F hitung blok > f∝5%

7,1607 > 6,94, Ho ditolak, Hi diterima

Maka, ada pengaruh waktu dengan hasil

2. F hitung perlakuan < f∝5%

6,513 < 6,94, Ho diterima, Hi ditolak

Maka, tidak ada pengaruh waktu dengan hasil

Tabel 14. Analisis regresi hubungan waktu dan hasil tumbukan

No

Waktu

(x)

Beras

(y)x2

y2

Xy

1 0 0 0 0 0

2 5 3,89 25 15,84 19,9

3 10 4,52 100 20,43 45,2

4 15 10,54 225 111,09 158,1

∑ 30 19,04 350 147,36 223,2

Rata-rata 7.5 4,76

n total 4

n reg 2

1. ∑xiyi = ∑xy - ∑ xi. ∑ yi

ntotal 5. bo = yi – bi xi

= 223,2 - 30 x 19,04

4 = 4,76 – 0,59 x 7,5

= 80,4 = 0,3335

2. ∑xi2 = ∑ x2 - (∑ xi)2

n total 6. JK regresi = bi ∑xiyi

= 360 - 900

4 = 0,59 x 80,4

= 135 = 47,436

3. ∑yi2 = ∑ y2 - (∑ yi)2

ntot7. JK total = ∑yi2

= 147,36 – 362,5216

4 = 56,73

= 56,37

4. bi = ∑ xiyi∑ xi2 8. JK residu = JK total – JK regresi

= 80,4135 = 56,73 – 47,436

= 0,59 = 9,294

Tabel 15. Anova

SoV db JK KR F hitungFα

5% 1%

Regresi 1 47,436 47,436 10,208 18,51 -

Residu 2 9,294 4,647 - - -

Total 3 56,73 18,91 - - -

KR regresi =JK reg residb regresi = 47,436

1=¿ 47,436

KR residu = JK res idudb residu = 9,294

2 = 4,647

KR total = JK tot aldb tot al = 56,73

3 = 18,91

F hitung = KRreg resiKR res idu = 47,436

4,647 = 10,208

Koef Determinasi (R2) = JK reg resiJK tot al

= 47,43656,73 = 0,836

Koef Korelasi (r) = ∑ xiyi

√∑ xi .∑ yi2

= 80,4

√135 (56,37) = 0,92

Tc = r √n tot al−2

√ i−R2

= 0.92√4−2√1−0,836

= 7.926

Hipotesis : Ho = regresi hubungan waktu dan hasil tumbukan linier

Hi = regresi hubungan waktu dan hasil tumbukan tidak linier

Fhit > f∝5%, Ho ditolak dan Fhit < f∝5%, Ho diterima

f∝5% = 18,51

F hit < 18,51 maka 7,926 < 18,51, Ho diterima, Hi ditolak

Maka, Regresi hubungan waktu dan hasil tumbuhan linier.

B. Pembahasan

Arboleda (1981: 27) mendefinisikan eksperimen sebagai suatu penelitian

yang dengan sengaja peneliti melakukan manipulasi terhadap satu atau lebih

variabel dengan suatu cara tertentu sehingga berpengaruh pada satu atau lebih

variabel lain yang di ukur.

Gay (1981: 207-208) menyatakan bahwa metode penelitian eksperimental

merupakan satu-satunya metode penelitian yang dapat menguji secara benar

hipotesis menyangkut hubungan kausal (sebab akibat). Dalam penelitian

eksperimen dilakukan manipulasi paling sedikit satu variabel, mengontrol varibel

lain yang relevan dan mengobservasi efek atau pengaruhnya terhadap satu atau

lebih variabel terikat.

Kerlinger (2006: 315) menambahkan definisi eksperimen sebagai suatu

penelitian ilmiah dimana peneliti memanipulasi dan mengontrol satu atau lebih

variabel bebas dan melakukan pengamatan terhadap variabel-variabel terikat

untuk menemukan variasi yang muncul bersamaan dengan manipulasi terhadap

variabel bebas tersebut. Lebih lanjut dijelaskan, variabel yang dimanipulasi

disebut variabel bebas dan variabel yang akan dilihat pengaruhnya disebut

variabel terikat.

Statistika selalu berhubungan dengan data. Data adalah fakta yang dapat

dipercaya kebenarannya. Pengumpulan fakta yang merupakan data dapat

seluruhnya atau sebagian saja. Keseluruhan fakta dari suatu hal yang diselidiki

disebut populasi, sedangkan sebagian dari semua fakta yang dianggap dapat

mewakili seluruh populasi disebut sempel.

Analisis deskriptif menggambarkan tentang ringkasan data-data penelitian

seperti mean, standar deviasi, varian, modus dll. Dalam program SPSS digunakan

juga ukuran skewness dan kurtosis untuk menggambarkan distribusi data apakah

normal atau tidak, selain ada beberapa pengujian untuk mengetahui normalitas

data dengan uji Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk. Dalam pembahasan ini

hanya akan dilakukan analisis deskriptif dengan memberikan gambaran data

tentang jumlah data, minimum, maksimum, mean, dan standar deviasi.

Analisis komparatif adalah penelitian yang bersifat membandingkan.

Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan persamaan dan perbedaan dua

atau lebih fakta-fakta dan sifat-sifat objek yang di teliti berdasarkan kerangka

pemikiran tertentu. Pada penelitian ini variabelnya masih mandiri tetapi untuk

sampel yang lebih dari satu atau dalam waktu yang berbeda.

Menurut Nazir (2005: 58) penelitian komparatif adalah sejenis penelitian

deskriptif yang ingin mencari jawaban secara mendasar tentang sebab-akibat,

dengan menganalisis faktor-faktor penyebab terjadinya ataupun munculnya suatu

fenomena tertentu.

Analisis asosiatif merupakan penelitian yang dilakukan untuk mencari

hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lainnya. Penelitian ini

memiliki tingkat yang tertinggi bila di bandingkan dengan penelitian yang lain,

seperti penelitian deskriptif dan komparatif. Dengan menggunakan penelitian ini,

dapat kita temukan beberapa teori yang dapat memberikan penjelasan, perkiraan

dan kontrol suatu gejala.

Uji F digunakan untuk membandingkan lebih dari dua perlakuan

kelompok atau objek/data, dan dari masing-masing perlakuan terdapat ulangan.

Uji “F” digunakan dalam 3 (tiga) macam :

1. Group Sampling

2. Percobaan

3. Sub Group Sampling

1. Group Sampling

Digunakan untuk menguji ada tidaknya variasi dalam variable tertentu (y)

antar tiga kelompok atau lebih sebagai akibat variasi variable tertentu (x) antar

kelompok. Cara pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan terhadap

variable yang dikaji dari sampel yang ditentukan dengan group sampling.

Analisis data :

a) Membuat tabel Anova = analisis ragam

b) Menghitung SS

c) Menghitung MS dan FC

d) Membandingkan FC dengan Fα

2. Percobaan

Digunakan untuk menguji ada tidaknya pengaruh variasi perlakuan tertentu

(Xi) terhadap variasi tertentu

3. Sub Group Sampling

Digunakan untuk menguji ada tidaknya perbedaan dalam sifat tertentu antar

kelompok dan antar sub kelompok dari masing-masing kelompok pada suatu

populasi. Adapun data yang diperoleh merupakan data yang dikumpulkan dari

hasil pengamatan atas sampel yang diambil pada masing-masing sub group

dengan rancangan sub group sampling.

Uji t berguna untuk membandingkan 2 (dua) kelompok data (obyek) yang

berbeda jenisnya (perlakuan), atau berbeda lingkungannya. Statistik ujinya adalah:

t hitung = (X1-X2) / S(x1-x2)

dimana :

X1 = X1 rata-rata

X2 = X2 rata-rata

S(x1-x2) = Standar error (Se)

Standart error kedua sampel tersebut dapat dibedakan menjadi tiga macam

sesuai dengan sifat datanya :

1. Untuk data berpasangan

Data berpasangan adalah data yang diperoleh secara sepasang-

sepasang dari suat obyek yang diamati atau suatu percobaan yang

dilakukan secara sepasang demi sepasang.

Se = Sd / √ n

Dimana : Sd = ∑ (Di – D) / (n -1)

Di = perbedaan antara kedua sampel

D = rata-rata perbedaan kedua sampel

2. Data tidak berpasangan dengan varians yang identik (homogen)

Se = √(Sp2 / n1 + Sp2 / n2)

Dimana :

Sp2 = ((n1-1) KR1 + (n2-1) KR2 / (n1+n2-2)

T tabel = t (α , df = n1+n2-2

3. Data tidak berpasangan dengan varians tidak identik (tidak homogen)

Se = √(KR1/n1 + KR2/n2)

Untuk n1 = n2 maka nilai t tabel (α , df = n-1)

Uji t berguna untuk membandingkan 2 (dua) kelompok data (obyek) yang

berbeda jenis pada kondisi lingkungan yang kurang lebih sama (tanpa perlakuan),

satu jenis pada lingkungan berbeda (tanpa perlakuan), berbeda jenis pada

lingkungan yang hampir sama dengan perlakuan sama, dan satu jenis dengan

perlakuan berbeda pada lingkungan yang sama atau hampir sama.

Dalam penentuan Standart error dapat dibedakan menjadi tiga macam

sesuai dengan sifat datanya, yaitu : untuk data berpasangan, data tidak

berpasangan dengan varians yang identik (homogen), dan data tidak berpasangan

dengan varians tidak identik (tidak homogen).

Uji chi square bertujuan untuk menentukan apakah hasil-hasil yang

diperoleh dari pengamatan sample tepat sama dengan hasil-hasil yang secara

teoritis diharapkan sesuai dengan aturan-aturan probabilitas. Uji Chi Square (X²)

dapat dipakai untuk menentukan sejauh mana distribusi teoritis seperti distribusi

normal, distribusi Binomial dan lainnya sesuai dengan distribusi empiris yang

diperolehdari data sample. Dalam praktek frekuensi yang diharapkan dapat

dihitung atas dasar Ho. Jika dengan hipotesis ini nilai X²hitung lebih besar dari

nilai kritis tertentu (X² table), maka Ho ditolak yang artinya dapat ditarik

kesimpulan bahwa frekuensi yang diobservasi berbeda nyata dengan frekuensi

yang diharapkan. Prosedur sampai pada kesimpulan akan menolak atau menerima

Ho tersebut disebut Uji Chi Square. Statistik uji chi square yang dipakai adalah :

X²hitung = Ʃ ((fo – fe)²/fe)

dimana :

Fo = frekuensi yang diobservasi

Fe = frekuensi yang diharapkan

Untuk menarik kesimpulan dari hasil analisis tersebut maka bandingkan

X²hitung dengan X² table.Apabila X²hitung < X²tabel, maka Ho diterima, yang

artinya kesimpulannya sesuai dengan teori/dugaan, demikian sebaliknya apabila

X²hitung > X²tabel, maka Ho ditolak, yang artinya kesimpulannya berlawanan

dengan teori/dugaan yang diajukan.

X²tabel = X²(α , df ¿ dengan α=¿5%atau 1%.

df = db = k-1, dengan K adalahbanyaknyakelasataukategori yang dibandingkan.

Chi Square berguna antara lain untuk :

1. Menguji proporsi untuk data multinominal

2. Menguji proporsi untuk data binomial

3. Menguji independen antara dua karakteristik di dalam daftar kontingensi b x k

4. Menguji model distribusi berdasarkan data hasil pengamatan

5. Menguji proporsi untuk data multinomial

Koefesien korelasi ialah pengukuran statistik kovarian atau asosiasi antara

dua variabel. Besarnya koefesien korelasi berkisar antara +1 s/d -1. Koefesien

korelasi menunjukkan kekuatan (strength) hubungan linear dan arah hubungan

dua variabel acak. Jika koefesien korelasi positif, maka kedua variabel

mempunyai hubungan searah. Artinya jika nilai variabel X tinggi, maka nilai

variabel Y akan tinggi pula. Sebaliknya, jika koefesien korelasi negatif, maka

kedua variabel mempunyai hubungan terbalik. Artinya jika nilai variabel X tinggi,

maka nilai variabel Y akan menjadi rendah (dan sebaliknya). Untuk memudahkan

melakukan interpretasi mengenai kekuatan hubungan antara dua variabel penulis

memberikan kriteria sebagai berikut (Sarwono:2006):

o 0 : Tidak ada korelasi antara dua variabel

o >0 – 0,25: Korelasi sangat lemah

o >0,25 – 0,5: Korelasi cukup

o >0,5 – 0,75: Korelasi kuat

o >0,75 – 0,99: Korelasi sangat kuat

o 1: Korelasi sempurna

Koefesien diterminasi dengan simbol r2 merupakan proporsi variabilitas

dalam suatu data yang dihitung didasarkan pada model statistik. Definisi

berikutnya menyebutkan bahwa r2merupakan rasio variabilitas nilai-nilai yang

dibuat model dengan variabilitas nilai data asli. Secara umum r2 digunakan sebagai

informasi mengenai kecocokan suatu model. Dalam regresi r2 ini dijadikan

sebagai pengukuran seberapa baik garis regresi mendekati nilai data asli yang

dibuat model. Jika r2 sama dengan 1, maka angka tersebut menunjukkan garis

regresi cocok dengan data secara sempurna.

Dalam hubungannya dengan korelasi, maka r2 merupakan kuadrat dari

koefesien korelasi yang berkaitan dengan variabel bebas (X) dan variabel Y

(tergantung). Secara umum dikatakan bahwa r2 merupakan kuadrat korelasi antara

variabel yang digunakan sebagai predictor (X) dan variabel yang memberikan

response (Y). Dengan menggunakan bahasa sederhana r2 merupakan koefesien

korelasi yang dikuadratkan. Oleh karena itu, penggunaan koefesien determinasi

dalam korelasi tidak harus diinterpretasikan sebagai besarnya pengaruh variabel X

terhadap Y mengingat bahwa korelasi tidak sama dengan kausalitas. Secara bebas

dikatakan dua variabel mempunyai hubungan belum tentu variabel satu

mempengaruhi variabel lainnya. Lebih lanjut dalam konteks korelasi antara dua

variabel maka pengaruh variabel X terhadap Y tidak nampak. Kemungkinannya

hanya korelasi merupakan penanda awal bahwa variabel X mungkin berpengaruh

terhadap Y. Sedang bagaimana pengaruh itu terjadi dan ada atau tidak kita akan

mengalami kesulitan untuk membuktikannya. Hanya menggunakan angka r2 kita

tidak akan dapat membuktikan bahwa variabel X mempengaruhi Y.

Dengan demikian jika kita menggunakan korelasi sebaiknya jangan

menggunakan koefesien determinasi untuk melihat pengaruh X terhadap Y karena

korelasi hanya menunjukkan adanya hubungan antara variabel X dan Y. Jika

tujuan riset hanya untuk mengukur hubungan maka sebaiknya berhenti saja di

angka koefisien korelasi. Sedang jika kita ingin mengukur besarnya pengaruh

variabel X terhadap Y sebaiknya menggunakan rumus lain, seperti regresi atau

analisis jalur.

Analisis regresi berbeda dengan analisis korelasi.Jika analisis korelasi

digunakan untuk melihat hubungan dua variabel.Maka analisis regresi digunakan

untuk melihat pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung dengan

menggunakan variabel bebas. Dalam analisis regresi variabel bebas berfungsi

untuk menerangkan (expalanatory) sedang variabel tergantung berfungsi sebagai

yang diterangkan (the explained). (Jonathan, 2006)

Paraktikum pada acara perhitungan data ekperimental praktikan menghitung

analisis beras yang di hasilkan melalui penumbukan. Pelaksanaan di lakukan

dengan perbedaan 3 waktu, yaitu 5 menit, 10 menit, dan 15 menit. Setiap

penumbukan di pisahkan antara beras dan sekam dan gabah yang masih utuh di

tumbuk kembali sampai 15 menit dan di hitung berasnya. Setelah mendapatkan

data yang di butuhkan selanjutnya di analisis dangan berbagai persamaan. Dalam

praktikum kali ini kita menganalisis apakah ada perbedaan antara mesin satu

dengan yang lain. Dari hasil yang di dapatkan di dapatkan xc = 33,69, dan ∝ 5% =

3.84 (33,69 > 3.84 ) → ho ditolak. Maka dapat di simpulkan bahwa ada perbadaan

antara mesin satu dengan yang lain. Pengaruh waktu dengan hasil tumbukan . Dari

hasil yang di dapatkan di dapatkan 2 F hitung yaitu Fhitung blok dan F hitung

perlakuan. F hitung blok = 7,1607 dan ∝ 5% : 6.94 (7,1607 > 6,94) → ho ditolak,

maka dapat di simpulkan bahwa ada pengaruh waktu dengan hasil. F hitung

perlakuan = 6,513 dan ∝ 5% : 6.94 (7,1607 > 6,94) → ho diterima, maka dapat di

simpulkan bahwa tidak ada pengaruh waktu dengan hasil. Analisis regresi

hubungan waktu dan hasil tumbukan . diperoleh tc = 7,926 , f∝5% = 18,51 . F hit

< 18,51 maka 7,926 < 18,51, Ho diterima. Maka, Regresi hubungan waktu dan

hasil tumbuhan linier.

0 2 4 6 8 10 12 14 160

2

4

6

8

10

12

14

16

18

f(x) = 1.0896 x + 0.663000000000002R² = 0.981724870853981

Regresi

RegresiLinear (Regresi)

Grafik 1. hubungan antara waktu dan hasil tumbukan linear

Dari grafik diatas dapat disimpulkan bahwa hubungan waktu dan hasil

tumbukan linear adalah berbanding lurus, apabila hasil tumbukan semakin tinggi

maka waktu yang di butuhkan semakin lama.

Kendala-kendala yang terjadi pada saat melakukan praktikum acara 3 dan

4 adalah sebagai berikut :

1. Alat yang digunakan untuk melakukan percobaan sangat terbatas sehingga

praktikan harus bergantian dalam melakukan percobaan.

2. Alat penumbuk mekanis yang digunakan dalam praktikum sering macet

sehingga mengganggu jalannya praktikum.

3. Waktu untuk melakukan praktikum pada acara 3 dan 4 sangat terbatas..

4. Assisten terlalu cepat dalam menjelaskan rumus perhitungan, sehingga

praktikan kurang memahami apa yang dijelaskan assisten.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Dari analisa hasil eksperimental berdasarkan pada menghitung analisis

beras yang dihasilkan melalui penumbukan. Adapun pelaksaan ptraktikum

dilakukan dengan perbedaan waktu. Yaitu : 5 menit, 10 menit, dan 15 menit.

Pemisahan dilakukan antara beras, sekam, dan gabah yang masih utuh dalam

proses penumbukan. Setelah mendapatkan datanya, lalu kita analisis data

teresebut. Apakah ada perbedaaan antara mesin satu dengan mesin lainnya dan

hasilnya juga. Kita menganalisis dari hasil yang didapat. Tc = 3.58 dan 5% : 3.84

(3.58 < 3.84) Ho diterima. Maka tidak ada perbedaan dengan alat satu dengan

yang lain. Begitu juga dengan perbedaan waktu. Tidak ada perbedaan waktu

mesin satu dengan yang lain karena Ho juga diterima. Kita juga menganalisis

regresi hubungan waktu dan hasil tumbukan. Di dapat Ho ditolak. Dan

disimpulkan bahwa regresi hubungan wakatu dan hasil tidaklah linier

B. Saran

1. Dimohon praktikum dijalankan pada waktu yang sama agar lebih menghemat

waktu

2. Pada saat penumbukan. Seharusnya dilakukan pergantian secara berurut dengan

begitu praktikum dapat selesai dengan tertib dan tepat waktu serta tidak saling

mendahului

3. Kebersihan alat harus dijaga agar tidak terjadi kecelakaan kerja dalam proses

penumbukan

4. Untuk keselamatan kerja pada saat proses penumbukan. Gunakanlah sarung

tangan yang tahan terhadap tumbukan dari alatnya

5. Pada proses penumbukan. Alat penumbuk tidak menumbuk secara merata.

Cobalah menggunakan alat yang lebih modern agar lebih akurat data yang

didapat

DAFTAR PUSTAKA

Anonim. 2009. Statistika. http://wikipedia.com . Diakses pada tanggal 12 Desember 2009.

Lindley, D. Making Decisions. 1985. Second Edition. John Wiley. ISBN 0-471-

90808-8 .

Sujana. 2005. Metoda Statistika Edisi Enam. Penerbit Tarsino, Bandung.

Blythe, L.N. 1979. Statistic. Michael Ben & Associated Ltd., Wetherby .

Campbell, R.C. 1975. Statistics for Biologist. 2nd ed. Cambridge University Press,

Cambridge .

http://id.wikipedia.org/wiki/Istimewa:Sumber_buku/0471908088

http://id.wikipedia.org/wiki/Istimewa:Sumber_buku/0471908088

http://id.wikipedia.org/wiki/1985

http://wikipedia.com/

laporanpraktikum acara 3 dan 4 (repaired)

Documents