• Tidak ada hasil yang ditemukan

TUGAS AKHIR

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "TUGAS AKHIR"

Copied!
4
0
0

Teks penuh

(1)

TUGAS AKHIR

PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO

SUMATERA BARAT 2012

KELOMPOK IV

ELSHA JUWITA ( 140370 ) LUTHFIA MIRANDA ( 14037018 )

M UTRADI ( 1307482 ) UMMILATUL KHAIRI ( 140370 )

PROGRAM STUDI STATISTIKA

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS NEGERI PADANG

(2)

BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang

Uji Dunnet adalah uji untuk menentukan perbedaan yang berarti antara tiap rataan perlakuan dengan control pada suatu taraf keberartian yang sama. Pada beberapa kasus percobaan tertentu, mungkin kita hanya tertarik pada perbandingan antara kontrol dengan perlakuan lainnya. Dunnet mengembangkan uji ini dan mempopulerkannya pada tahun 1964. Uji Dunnet mempertahankan MEER pada level yang tidak lebih dari taraf nyata yang ditentukan, misal α= 0.05. Pada metode ini,hanya membutuhkan satu nilai pembanding yang digunakan untuk membandingkan antara control dengan perlakuan lainnya.

Formulanya mirip dengan LSD, namun pada uji ini, nilai t yang digunakan bukan t-student yang digunakan pada uji LSD. Dunnet menggunakan tabel t tersendiri, yang biasanya terlampir pada buku-buku perancangan percobaan. Uji perbandingan Dunnett t menggunakan distribusi t sebagai dasar untuk melakukan perbandingan berbagai rata-rata dengan menggunakan satu variabel sebagai variabel kontrol.

2. Kajian Teori

Uji perbandingan Dunnett dilakukan untuk melakukan perbandingan berbagai rata-rata dengan menggunakan satu variabel sebagai variabel kontrol. Untuk itu dapat dilihat langkah langkah yang dilakukan sebagai berikut :

a. Membuat hipotesis

Ho : μi = μj

H1 : μi μj

Dimana i= 1,2,….t b. Statistic uji

a). Untuk ulangan yang sama

JKG =

i=1

t

j=1

n

yij2 -

i=1

t yi.2

n

(3)

b). ulangan yang tidak sama

Jika ulangan sama

DLSD = t(α/2;p;dbg)* s´y dimana s´y=

2KTGn

Jika ulangan tidak sama

DLSD = t(α/2;p;dbg)* s´y dimana s´y=

Ktg(

KTG = Kuadrat Tengah Galat yang diperoleh dari analisis α = taraf nyata,

p =banyaknya perlakuan, tidak termasuk kontrol (p = t-1) dbg = derajatbebas galat.

Nilai t adalah nilai yang diperoleh dari tabel t-Dunnet pada taraf nyata α.

c. Kriteria uji

Tolak Ho jika μkontrol - μj > DLSD ( berbeda nyata )

Terima Ho jika μkontrol - μj < DLSD ( tidak berbeda nyata ) d. Keputusan

e. Kesimpulan

(4)

Referensi

Dokumen terkait

Sedangkan di dalam ilmu gizi, status gizi tidak hanya diketahui dengan mengukur tinggi badan dan berat badan, namun juga dari kebutuhan nutrisi yang dibutuhkan

Berdasarkan hasil spektrum UV yang menunjukkan bahwa sampel F sangat mirip dengan pembanding diduga kuat bahwa sampel F hanya mengandung senyawa kimia fenolftalein..

tidak bisa hanya dikerjakan oleh sektor kesehatan saja, namun membutuhkan dukungan dari sektor- sektor terkait

Dalam tulisan ini, kami membandingkan kinerja pengoptimalan dari tiga algoritma kecerdasan kelompok yang berbeda yang dijalankan pada SVM dalam hal lima aspek dengan

LRFD pada dasarnya adalah mirip dengan ASD Strength, membandingkan beban atau gaya dalam terhadap tahanan atau kekuatan, yang membedakan adalah faktornya.. Pada

Secara tampilan halaman utama mirip dengan halaman utama untuk admin, tetapi yang membedakan adalah pada halaman utama dosen ini dosen hanya dapat melihat info

 Perbandingan kualitas hasil segmentasi menggunakan algoritma FCM berdasarkan korelasi piksel dengan algoritma pembanding FCM dan K-Means ditunjukkan melalui pendekatan secara

Simpanan wadi’ah tersebut dikelola BMT dengan cara menyalurkan dana simpanan tersebut ke anggota yang membutuhkan, seperti pedagang dan pengusaha.64 Hal ini sesuai dengan pengertian