3 METODOLOGI
3.4 Analisis data
Sesuai dengan rancangan percobaan yang diterapkan, metode analisis data dalam penelitian ini adalah rancangan acak lengkap dengan dua faktor. Sebagai faktor adalah desain bubu dan jenis umpan. Data yang diperoleh dibuat dalam bentuk tabel dan grafik. Data yang diolah adalah jumlah (ekor). Data berat
(a) (b)
(gram) dan panjang karapas (mm) dikelompokkan dalam selang kelas panjang karapas (mm) dan selang berat (gram).
Menurut (Mattjik dan Sumertajaya, 2006) percobaan faktorial dicirikan oleh perlakuan yang merupakan komposisi dari semua kemungkinan kombinasi dari dua faktor atau lebih. Model linier aditif dari rancangan ini secara umum (misal komposisi perlakuan disusun oleh taraf-taraf faktor A dan faktor B) adalah sebagai berikut :
Y = µ +αi + βj + (αβ)ij+ εijk
dimana: Y nilai pengamatan pada faktor A taraf ke-i faktor B taraf ke-j dan ulangan ke k, (µ,αi, βj) merupakan komponen aditif dari rataan, pengaruh utama faktor A dan pengaruh utama faktor B, (αβij) merupakan komponen interaksi dari faktor A dan faktor B sedangkan εijk merupakan pengaruh acak yang menyebar normal (0,�2).
Tabel 8 Struktur data dibuat sebagai berikut
Keterangan
Y1 = pengamatan pada perlakuan ke- 1 ulangan ke-j Yi = pengamatan pada perlakuan ke-i ulangan ke-1 Yij = pengamatan pada perlakuan ke-i ulangan ke- j; dan Y.. = total pengamatan pada perlakuan ke-i ulangan ke- j
Ulangan U1 U2 Total (Yi)
B1 1 Y111 Y121 Y1
2 Y112 Y122
… …. …
24 Y1124 Y1224 total (Yij) Y11. Y12.
B2 1 Y211 Y221 Y2 2 Y212 Y222 … … … 24 Y2124 Y2224 total (Yij) Y21. Y22. B3 1 Y311 Y321 Y3 2 Y312 Y322 … .. … 24 Y3124 Y3224 total (Yij) Y31. Y32.
30
Data hasil tangkapan diuji dengan menggunakan dua metode, yaitu statistik parametrik dan nonparametrik. Metode Parametrik yaitu Uji F pada analisis ragam. Uji F atau ANOVA akan berlaku jika data tersebut menyebar normal atau homogenitasnya (Steel dan Torrie, 1989). Metode nonparametrik yaitu metode selain uji F pada analisis ragam yang dilakukan apabila data tidak menyebar normal (Mattjik dan Sumertajaya, 2006). Uji normalitasnya diuji dengan uji Kolmogorov-Smirnov menggunakan aplikasi statistik MINITAB dan untuk melihat perbedaan hasil dari perlakuan digunakan aplikasi statistik SAS 9.1 dan MINITAB14. Asumsi pokok dalam analisis ragam tidak terpenuhi maka dapat diatasi melalui transformasi data (Mattjik dan Sumertajaya, 2006).
Dalam penelitian ini data hasil tangkapan lobster dalam jumlah (ekor) dari uji normalitas tidak menyebar normal disebabkan banyak data bernilai nol dan telah dilakukan transformasi data namun tetap tidak menyebar normal sehingga tidak dapat dilakukan penarikan asumsi. Oleh karena itu harus menggunakan metode non parametrik, yaitu Uji Kruskal-Wallis. Uji Kruskal-Wallis digunakan karena dalam penelitian ini menggunakan RAL.
Dalam uji Kruskal –Wallis, menurut Daniel (1990) penghitungannya diperoleh melalui rumus : H = 1 �2 [∑ ᴿ2 � – � �+1 2 4 ] dengan :
ri = banyaknya ulangan pada perlakuan ke-i N= jumlah pengamatan
ᴿ = jumlah peringkat (rank) dari perlakuan ke-i dan
�2 = 1
�−1 [
2−� �+1 2 4 ]
Rij adalah peringkat dari pengamatan pada perlakuan ke-I ulangan ke-J.
Jika ada ties, statistik uji perlu dikoreksi sehingga Kruskal-Wallis terkoreksi menjadi Hc = �/1− /(�2 − �)
Dari perhitungan melalui rumus-rumus di atas, kemudian dilakukan kajian hipotesis dengan ketentuan sebagai berikut:
Pengaruh utama faktor a (desain Bubu) ;
H0 ; 1 = ……=αa = 0 ( perlakuan desain bubu tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster
Pengaruh utama faktor b (umpan) ;
H0 ; 1 = ……=βa = 0 ( perlakuan jenis umpan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster
Pengaruh sederhana (interaksi) faktor a (desain bubu) dengan faktor b (umpan) H0 : 11 = 12 =⋯= ( )ab = 0 (Interaksi perlakuan desain bubu dengan umpan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster. Kaidah keputusan: Jika H >χ2 ,� −1 maka tolak Ho, selainnya terima Ho, nilai χ2 pada table Chi-Square dengan taraf nyata atau nilai α, disini digunakan nilai α = 0,05.
Untuk jumlah hasil tangkapan spiny lobster faktor A (desain bubu), Jika H> X2 ,� −1 maka tolak Ho, sehingga disimpulkan bahwa perlakuan desain bubu memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster. Akan tetapi Jika H< X2 ,� −1 maka terima Ho, sehingga disimpulkan bahwa bahwa perlakuan desain bubu tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster.
Untuk jumlah hasil tangkapan spiny lobster faktor b (umpan), Jika H> X2 ,� −1 maka tolak Ho, sehingga disimpulkan bahwa perlakuan jenis umpan memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster. Akan tetapi Jika H< X2 ,� −1 maka terima Ho, sehingga disimpulkan bahwa bahwa perlakuan jenis umpan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster.
Untuk jumlah hasil tangkapan spiny lobster dari interaksi faktor a (bubu lipat) dan faktor b (umpan), Jika H> X2 ,� −1 maka tolak Ho, sehingga disimpulkan bahwa Interaksi perlakuan desain bubu dengan umpan memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster.
32
Akan tetapi Jika H< X2 ,� −1 maka terima Ho, sehingga disimpulkan bahwa bahwa Interaksi perlakuan desain bubu dengan umpan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan spiny lobster.
Data hasil tangkapan total (dalam satuan ekor), yaitu data hasil tangkapan lobster dengan hasil tangkapan samping (by-catch) banyak bernilai nol. Oleh karena itu dari uji normalitas data tidak menyebar normal sehingga dilakukan transformasi data akar kuadrat (Y + ½)1/2, dengan Y adalah nilai yang ditransformasi data. Pada hasil transformasi data dilakukan uji normalitas kembali dan data menyebar normal sehingga dapat dilakukan penarikan asumsi.
Dalam analisis data apabila data menyebar normal maka dilakukan analisis ragam atau anova. Sidik ragam yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9 Sidik ragam terhadap data yang menyebar normal
Keterangan
A = perlakuan 1 dan B = perlakuan 2 r = ulangan, SK = sumber keragaman
db = derajat bebas, JKT = Jumlah kuadrat total JKS = Jumlah kuadrat sisa
JKA = Jumlah kuadrat perlakuan faktor A; JKB = Jumlah kuadrat tengah perlakuan faktor B; KTA = Jumlah kuadrat tengah perlakuan faktor A; KTB = Jumlah kuadrat tengah perlakuan faktor B.
Langkah- Langkah Perhitungannya
FK = Faktor koreksi adalah FK = �
2 �
JKT = Jumlah kuadrat total adalah JKT = ∑∑∑ Yijk 2 - FK JKA =Jumlah kuadrat faktor A adalah JKA = ∑ Yi..2
/br – FK JKB = Jumlah kuadrat faktor B adalah JKB = ∑ Yj..2/ar – FK
Sumber Keragaman Derajat bebas Jumlah Kuadrat (JK) (KT) F hitung
Faktor A (Desain bubu) a-1 JKA KTA KTA/KTS
Faktor B (Jenis umpan) b-1 JKB KTB KTB/KTS
Interaksi AxB (a-1) (b-1) JKAB KTAB
Sisa ab(r-1) JKS KTS
JKAB = Jumlah kuadrat interaksi faktor A dan B adalah JKAB = JKP- JKA- JKB Dimana : JKP = ∑∑ Yij. 2
/ r – FK
JKG = Jumlah kuadrat galat adalah JKG = JKT – JKP
Dari perhitungan melalui rumus-rumus diatas, kemudian dilakukan kajian hipotesis dengan ketentuan sebagai berikut :
Pengaruh utama faktor a (desain bubu) ;
H0 ; 1 = …= αa = 0 ( perlakuan desain bubu tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan total
Pengaruh utama faktor b (umpan) ;
H0 ; 1 = ……=βa = 0 ( perlakuan jenis umpan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan total
Pengaruh sederhana (interaksi) faktor a (desain bubu) dengan faktor b (umpan) H0
: 11 = 12 =⋯= ( )ab = 0 (Interaksi perlakuan desain bubu dengan
umpan tidak memberikan pengaruh yang nyata terhadap jumlah hasil tangkapan total.