Lampiran 2. Fungsi dari masing-masing pernyataan yang digunakan dalam PROC MIXED

Teks penuh

(1)
(2)

Lampiran 1. Bentuk Umum Dari PROC MIXED

PROC MIXED pilihan-pilihan ;

BY nama-nama peubah ;

CLASS nama-nama peubah ;

ID nama-nama peubah;

MODEL peubah respon = nama-nama peubah / pilihan-pilihan ;

RANDOM nama-nama peubah / pilihan-pilihan ;

REPEATED nama-nama peubah / pilihan-pilihan ;

PARMS (nilai yang tercantum) ... / pilihan-pilihan ;

PRIOR sebaran / pilihan-pilihan ;

CONTRAST 'label' nama-nama peubah faktor tetap | nama-nama peubah faktor acak /

pilihan-pilihan

;

ESTIMATE 'label' nama-nama peubah nil ifaktor tetap | nama-nama peubah nilai factor acak /

pilihan-pilihan

;

LSMEANS ; nama-nama peubah / pilihan-pilihan ;

MAKE 'tabel' OUT=SAS-data-set ;

WEIGHT peubah;

Lampiran 2. Fungsi dari masing-masing pernyataan yang digunakan dalam PROC MIXED

Pernyataan

Fungsi

Pilihan-pilihan penting

PROC MIXED

Menunjukan prosedur

DATA= nama file data SAS,

METHOD=metode yang akan dipakai

dalam pendugaan

BY

Melakukan analisis yang terpisah

dari observasi yang terpisah untuk

masing-masing grup

Tidak ada

CLASS

Menyatakan variabel kualitatif yang

menyusun variabel indikator dalam

matrik indikator

Tidak ada

ID

Mendaftarkan variabel tambahan

yang akan dimasukkan dalam tabel

nilai dugaan

Tidak ada

MODEL

Menjabarkan peubah bebas dan

faktor tetap yang menyusun matrik

X

S = meminta solusi untuk parameter

faktor tetap, DDFM= menjabarkan

metode pembilang bagi derajat bebas.

RANDOM

Menjabarkan faktor acak yang

menyusun matrik Z dan G

SUBJECT=membuat blok dalam

doagonal matrik, TYPE=menjabarkan

struktur peragam, S= meminta solusi

untuk parameter pengaruh acak, G =

menampilkan dugaan dari matrik G

REPEATED

Membangun matrik R

SUBJECT=membuat blok dalam

diagonal matrik, TYPE=menjabarkan

struktur peragam, R= menampilkan

dugaan untuk blok dalam matrik R,

Group= memungkinkan adanya

keheterogenan dalam subjek, LOCAL=

menambahkan matrik diagonal

kedalam matrik R

PARMS

Menjabarkan jaringan dari nilai

inisial untuk parameter peragam

(covariance)

HOLD dan NOITER= mengatur

parameter peragam atau rasio dari

parameter peragam tetap konstan,

PDATA= membaca nilai inisialdari

gugus data SAS

(3)

PRIOR

Melakukan sampling berdasarkan

analisis Bayesian untuk membuat

model matrik peragam

NSAMPLE= menjabarkan ukuran dari

contoh, SEED=menunjukan tempat

awalnya dilakukan penarikan contoh

CONTRAST

Membuat hipotesis sesuai dengan

permintaan

E= menampilkan koefisien dari matrik

L

ESTIMATE

Membuat nilai dugaan skalar sesuai

dengan permintaan

CL= menghasilkan batas keyakinan

(confidence limits)

LSMEANS

Menghitung least square means

untuk mengklasifikasikan pengaruh

faktor tetap

DIIF= menghitung perbedaan dari least

square means, ADJUST= melakukan

perbandingan multilple adjustments

MAKE

Memasukan banyak tabel keluaran

yang lain kedalam gugus data SAS

Tidak ada, Telah digantikan oleh

penggunaan ODS (Output Delivery

System)

WEIGHT

Menjabarkan variabel yang akan

memiliki bobot kedalam matrik R

Tidak ada

Lampiran 3. Jenis-jenis keluaran (output) dari PROC MIXED beserta fungsinya masing-masing.

Jenis Tabel

Fungsi

Tabel “Model Information”

Menampilkan model yang sesuai dengan percobaan,

variable-variabel yang dipakai dan metode yang sesuai

untuk data tersebut.

Tabel “Class Level Information”

Menampilkan banyaknya taraf yang dijelaskan dalam

pernyataan Class. Kita bisa menggunakan table ini untuk

memastikan apakah data yang kita masukan sudah benar.

Tabel “Dimention”

Menampilkan ukuran dari matrik-matrik yang termasuk

dalam model liniear campuran. Table ini bisa berguna

untuk menentukan waktu dalam proses pengolahan bagi

CPU dan keperluan dalam memori.

Tabel “Covariance Parameter

estimates”

Menampilkan hasil dugaan ragam dari model

Tabel Fitting Information”

Berisi beberapa informasi mengenai model yang cocok

dan juga nilai yang dihasilkan oleh restricted/ residual

likelihood.

Tabel “Type 3 test of Fixed Effects”

Menampilkan uji signifikansi dari pengaruh yang

disebutkan dalam pernyataan MODEL, nilai F-statistik

dan p-value tipe ke-3 yang sama dengan yang dihasilkan

oleh PROC GLM.

Lampiran 4. Analisis Ragam Individu (Rancangan Acak Kelompok), satu untuk setiap lima lokasi

(L1 sampai L5), data dari pengujian tujuh genotipe jahe putih kecil

Sumber

Keragaman

Derajat

Bebas

Jumlah Kuadrat

Kuadrat tengah

Lokasi Sukamulya

Blok

2

130.92

65.46

Genotipe

6

376.73

62.79

Galat

12

183.18

15.27

Total

20

690.84

Lokasi Wado

Blok

2

4.020

2.010

Genotipe

6

214.363

35.727

Galat

12

47.400

3.950

Total

20

265.783

Lokasi Malangbong

(4)

RESI3 Pe rc en t 10 5 0 -5 -10 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1 Mean 0.026 6.344132E-16 StDev 2.713 N 105 KS 0.096 P-Value

Probability Plot of RESI 3

Normal

Obs er vat ion Or der

St a nd ar di ze d R es id u al 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4

R es iduals Ver s us t he Or der of t he Data

(response is Y)

Blok

2

102.14

51.07

Genotype

6

50.88

8.48

Galat

12

206.83

17.24

Total

20

359.86

Lokasi Garut

Blok

2

17.06

13.30

Genotipe

6

79.79

8.53

Galat

12

301.50

25.13

Total

20

398.36

Lokasi Majalengka

Blok

2

6.723

3.361

Genotipe

6

17.896

2.983

Galat

12

26.744

2.229

Total

20

51.363

Lampiran 5. Hasil Uji Asumsi Data Jumlah Anakan Jahe Putih Kecil di Lima Lokasi.

Uji Kenormalan Galat

Uji Kebebasan Galat Percobaan

(5)

Fit t ed Value St an da rd iz ed R es id ua l 30 25 20 15 10 5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4

R esiduals Ver sus the Fitted Values

(response is Y) 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

95% Confidence Intervals for Sigmas

P-Value : 0.000 Test Statistic: 6.352 Levene's Test P-Value : 0.000 Test Statistic: 26.829 Bartlett's Test Factor Levels L5 L4 L3 L2 L1

Pengujian Kehomogenan Ragam Galat di Masing-Masing Lokasi

Uji Kehomogenan Ragam Galat

Lampiran 6. Hasil transformasi Box-Cox

5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 30 20 10 0 95% Confidence Interval S tD ev Lambda

Last Iteration Info

3,191 3,189 3,190 0,056 0,000 -0,056 StDev Lambda Up Est Low

Box-Cox Plot for Y

(6)

RESI4 Pe rc en t 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1 Mean >0.150 -1.05736E-16 StDev 0.2281 N 105 KS 0.069 P-Value Pr obability Plot of R ES I 4 Normal

Obser vat ion Or der

St an da rd iz ed R es id ua l 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4

R esiduals Ver sus the Or der of the Data

(response is log y) Fit t ed Value St an da rd iz ed R es id ua l 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4

R esiduals Ver sus the Fitted Values

(response is log y)

Lampiran 7. Hasil uji asumsi data jumlah anakan jahe setelah transformasi.

Uji Kenormalan Galat Percobaan

Uji Kebebasan Galat Percobaan

(7)

Lampiran 8. Output Proc Mixed untuk menguji pengaruh faktor lokasi dan genotipe dengan

asumsi ragam galat berbeda antar lokasi.

The Mixed Procedure Model Information

Data Set WORK.COBA Dependent Variable Y

Covariance Structure Variance Components Group Effect Lokasi

Estimation Method REML Residual Variance Method None Fixed Effects SE Method Model-Based Degrees of Freedom Method Satterthwaite

Class Level Information Class Levels Values

Lokasi 5 L1 L2 L3 L4 L5 Genotip 7 JPK1 JPK2 JPK3 JPK4 JPK5 JPK6 JPK7 r 3 1 2 3 Dimensions Covariance Parameters 5 Columns in X 63 Columns in Z 0 Subjects 105

Max Obs Per Subject 1

Observations Used 105

Observations Not Used 0

Total Observations 105 Iteration History

Iteration Evaluations -2 Res Log Like Criterion 0 1 375.47372103

1 1 354.34877593 0.00000000 Convergence criteria met.

Covariance Parameter Estimates Cov Parm Group Estimate Residual Lokasi L1 15.2653 Residual Lokasi L2 3.9500 Residual Lokasi L3 17.2358 Residual Lokasi L4 25.1252 Residual Lokasi L5 2.2287 Fit Statistics

Res Log Likelihood -177.2 Akaike's Information Criterion -182.2 Schwarz's Bayesian Criterion -188.8 -2 Res Log Likelihood 354.3

Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi-Square Pr > ChiSq

4 21.12 0.0003 Type 3 Tests of Fixed Effects Num Den Effect DF DF F Value Pr > F Lokasi 4 24.3 39.50 <.0001 r(Lokasi) 10 12 1.92 0.1414 Genotip 6 41.3 0.82 0.5584 Lokasi*Genotip 24 24.3 3.30 0.0023 Contrasts Num Den Label DF DF F Value Pr > F L1 vs L2 1 17.8 66.00 <.0001 L1 dan L2 vs L3 1 18.6 41.39 <.0001

(8)

Lampiran 9. Output Proc Mixed untuk menguji pengaruh faktor lokasi dan genotipe dengan

asumsi ragam galat berbeda antar grup hasil revisi.

The Mixed Procedure Model Information Data Set WORK.COBA Dependent Variable Y

Covariance Structure Variance Components Group Effect grup

Estimation Method REML Residual Variance Method None Fixed Effects SE Method Model-Based Degrees of Freedom Method Satterthwaite

Class Level Information Class Levels Values

Lokasi 5 L1 L2 L3 L4 L5 Genotip 7 JPK1 JPK2 JPK3 JPK4 JPK5 JPK6 JPK7 Ulangan 3 1 2 3 grup 3 1 2 3 Dimensions Covariance Parameters 3 Columns in X 63 Columns in Z 0 Subjects 105

Max Obs Per Subject 1

Observations Used 105

Observations Not Used 0

Total Observations 105 Iteration History

Iteration Evaluations -2 Res Log Like Criterion 0 1 375.47372103

1 1 355.36248870 0.00000000

Convergence criteria met. Covariance Parameter Estimates

Cov Parm Group Estimate Residual grup 1 16.2506 Residual grup 2 3.0893 Residual grup 3 25.1252

Fit Statistics

Res Log Likelihood -177.7 Akaike's Information Criterion -180.7 Schwarz's Bayesian Criterion -184.7 -2 Res Log Likelihood 355.4

Null Model Likelihood Ratio Test DF Chi-Square Pr > ChiSq 2 20.11 <.0001

Type 3 Tests of Fixed Effects Num Den Effect DF DF F Value Pr > F Lokasi 4 32.1 35.43 <.0001 Ulangan(Lokasi) 10 19.7 1.85 0.1168 Genotip 6 41.5 0.82 0.5583 Lokasi*Genotip 24 32.1 3.45 0.0006 Contrasts Num Den Label DF DF F Value Pr > F L1 vs L2 1 32.8 65.58 <.0001 L1 dan L2 vs L3 1 25.8 43.26 <.0001

(9)

Lampiran 10. Output Proc Mixed untuk menguji pengaruh lokasi dan genotipe hasil transformasi

.

The Mixed Procedure Model Information

Data Set WORK.COBA Dependent Variable Y

Covariance Structure Diagonal Estimation Method REML Residual Variance Method Profile Fixed Effects SE Method Model-Based Degrees of Freedom Method Residual

Class Level Information Class Levels Values Lokasi 5 A B C D E Genotip 7 JPK1 JPK2 JPK3 JPK4 JPK5 JPK6 JPK7 r 3 1 2 3 Dimensions Covariance Parameters 1 Columns in X 63 Columns in Z 0 Subjects 1

Max Obs Per Subject 105

Number of Observations Read 105

Number of Observations Used 105 Number of Observations Not Used 0

Covariance Parameter Estimates Cov Parm Estimate Residual 0.01702

Fit Statistics

-2 Res Log Likelihood -21.7 AIC (smaller is better) -19.7 AICC (smaller is better) -19.7 BIC (smaller is better) -17.6

Type 3 Tests of Fixed Effects Num Den Effect DF DF F Value Pr > F Lokasi 4 60 28.64 <.0001 r(Lokasi) 10 60 2.12 0.0365 Genotip 6 60 1.27 0.2851 Lokasi*Genotip 24 60 1.91 0.0225

Figur

Memperbarui...

Referensi

Memperbarui...

Related subjects :