• Tidak ada hasil yang ditemukan

Univariate Analysis of Variance

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "Univariate Analysis of Variance"

Copied!
12
0
0

Teks penuh

(1)

Lampiran

: Uji ANAVA jumlah tubuh buah dalam satu rumpun jamur tiram.

NPar Tests

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 27

Normal Parametersa,b Mean .0000000

Std. Deviation 1.63710536

Most Extreme Differences Absolute .132

Positive .132

Negative -.079

Kolmogorov-Smirnov Z .688

Asymp. Sig. (2-tailed) .731

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Univariate Analysis of Variance

Between-Subjects Factors

N

frekuensi 1.00 9

2.00 9

3.00 9

konsentrasi 1.00 9

2.00 9

3.00 9

Levene's Test of Equality of Error Variancesa Dependent Variable:respon

F df1 df2 Sig.

1.807 8 18 .142

(2)

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:respon

Source Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Corrected Model 119.034a 8 14.879 28.614 .000

Intercept 2800.926 1 2800.926 5386.396 .000

frekuensi 7.576 2 3.788 7.285 .005

konsentrasi 69.816 2 34.908 67.131 .000

frekuensi * konsentrasi 41.641 4 10.410 20.020 .000

Error 9.360 18 .520

Total 2929.320 27

Corrected Total 128.394 26

a. R Squared = .927 (Adjusted R Squared = .895)

Post Hoc Tests

konsentrasi

Homogeneous Subsets

respon

Duncana,b

konsentrasi

N

Subset

1 2

dimensi on1

K3 9 7.9111

K2 9 11.3111

K1 9 11.3333

Sig. 1.000 .949

Means for groups in homogeneous subsets are

displayed.

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = .520.

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 9.000.

(3)

frekuensi

Homogeneous Subsets

respon

dimensi on1

K3 9 9.7778

K2 9 9.8444

K1 9 10.9333

Sig. .847 1.000

Means for groups in homogeneous subsets are

displayed.

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = .520.

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 9.000.

b. Alpha = .05.

dimensi on1

K3I3 3 6.1333

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.

(4)

Lampiran

: Uji ANAVA berat basah jamur tiram

NPar Tests

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized

Residual

N 27

Normal Parametersa,b Mean .0000000

Std. Deviation 12.08222489

Most Extreme Differences Absolute .175

Positive .175

Negative -.154

Kolmogorov-Smirnov Z .909

Asymp. Sig. (2-tailed) .380

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

Univariate Analysis of Variance

Between-Subjects Factors

N

frekuensi 1.00 9

2.00 9

3.00 9

konsentrasi 1.00 9

2.00 9

3.00 9

Levene's Test of Equality of Error Variancesa

Dependent Variable:beratbasah

F df1 df2 Sig.

3.465 8 18 .114

Tests the null hypothesis that the error variance

(5)

Levene's Test of Equality of Error Variancesa

Dependent Variable:beratbasah

F df1 df2 Sig.

3.465 8 18 .114

Tests the null hypothesis that the error variance

of the dependent variable is equal across groups.

a. Design: Intercept + frekuensi + konsentrasi +

frekuensi * konsentrasi

Tests of Between-Subjects Effects

Dependent Variable:beratbasah

Source Type III Sum of

Squares df Mean Square F Sig.

Corrected Model 8715.047a 8 1089.381 129.140 .000

Intercept 266356.376 1 266356.376 31574.996 .000

frekuensi 1646.697 2 823.349 97.603 .000

konsentrasi 5574.736 2 2787.368 330.426 .000

frekuensi * konsentrasi 1493.613 4 373.403 44.265 .000

Error 151.842 18 8.436

Total 275223.266 27

Corrected Total 8866.889 26

a. R Squared = .983 (Adjusted R Squared = .975)

Post Hoc Tests

konsentrasi

Homogeneous Subsets

beratbasah

dimensi on1

K3 9 79.0133

K1 9 108.8889

K2 9 110.0667

(6)

Means for groups in homogeneous subsets are

displayed.

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = 8.436.

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 9.000.

b. Alpha = .05.

Frekuensi

Homogeneous Subsets

beratbasah

Duncana,b

frekuensi

N

Subset

1 2

dimensi on1

I2 9 92.7022

I3 9 94.9778

I1 9 110.2889

Sig. .114 1.000

Means for groups in homogeneous subsets are

displayed.

Based on observed means.

The error term is Mean Square(Error) = 8.436.

a. Uses Harmonic Mean Sample Size = 9.000.

(7)

Berat_basah

Duncana,b

perlakuan

N

Subset for alpha = 0.05

1 2 3 4

dimensi on1

K3I3 3 65.6000

K3I2 3 66.8400

K1I2 3 104.1333

K3I1 3 104.6000

K2I2 3 107.1333 107.1333

K2I3 3 108.6667 108.6667

K1I3 3 110.6667 110.6667

K1I1 3 111.8667 111.8667

K2I1 3 114.4000

Sig. .607 .095 .082 .153

Means for groups in homogeneous subsets are displayed.

(8)

Lampiran

: Perhitungan nilai RAE (

Relative Agronomic Effectiveness

) berat

basah jamur tiram (

Pleurotus ostreatus

)

RAE K

1

I

1

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

111.87- 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 116.41% (pupuk hayati efektif)

RAE K

1

I

2

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

104.13 - 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 43.39% (pupuk hayati tidak efektif)

RAE K

1

I

3

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

110.67- 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 105.09% (pupuk hayati efektif)

RAE K

2

I

1

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

114.40 - 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 140.28% (pupuk hayati efektif)

RAE K

2

I

2

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

107.13- 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 71.69% (pupuk hayati tidak efektif)

RAE K

2

I

3

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

(9)

=

108.67 - 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 86.22% (pupuk hayati tidak efektif)

RAE K

3

I

1

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

104.60 - 99.53

110.13 - 99.53

x 100% = 47.83% (pupuk hayati tidak efektif)

RAE K

3

I

2

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

66.84 - 99.53

110.13-99.53

x 100% = -

RAE K

3

I

3

=

Pupuk alternatif – kontrol negatif

Pupuk standart – kontrol negatif

x 100%

=

65.60 - 99.53

(10)

Lampiran

: Data jumlah mikroba penyusun pupuk hayati yang diperoleh dari

perhitungan TPC (

Total Plate Count

).

Jenis Mikroba

Jumlah Mikroba

(CFU/mL)

Azotobacter sp.

3,60.10

6

Rhizobium sp.

7,92.10

6

Mikroba pelarut fosfat (

Bacillus sp

dan

Pseudomonas sp.

)

6,57.10

6

Cellulomonas sp

9,26.10

6

Lactobacillus plantarum

3,65.10

6

Saccharomyces cereviceae

3,88.10

6

(11)

Lampiran

: Media selektif untuk pertumbuhan mikroba untuk perhitungan TPC

(

Total Plate Count

)

Jenis Mikroba

Nama dan Komposisi Media

Selektif

Indikator Positif

Azotobacter sp.

Media NFB (semi solid)

Komposisi:

*untuk 1 liter media

Terbentuk cincin

pelikel.

Rhizobium sp.

Media Yeast Ekstract Manitol Agar

Komposisi:

1.

K

2

HPO

4

: 0,5 gram

2.

MgSO

4

.7H

2

O: 0,2 gram

3.

NaCl:0,1 gram

4.

Manitol: 10 gram

5.

Yeast ekstrak: 0,5 gram

6.

Agar: 15 gram

7.

Congored 0,25%: 10 mL

*untuk 1 liter media

Koloni bulat,

warna krem,

elevasi konveks

Mikroba pelarut fosfat

(

Bacillus sp.

dan

Pseudomonas sp.

)

Media Pikopskaya

Komposisi:

9.

Yeast ekstrak: 0.5 gram

*untuk 1 liter media

(12)

Cellulomonas sp.

Media CMC

Komposisi:

1.

CMC: 10 gram

2.

KNO

3

: 1 gram

3.

NaCl: 2 gram

4.

Agar: 10 gram

*untuk satu liter media

Koloni bulat kecil,

warna putih susu

Lactobacillus

plantarum

Media MRSA

Komposisi:

1.

MRS: 20 gram

2.

Glukosa: 20 gram

3.

Yeast ekstrak: 20 gram

4.

Agar: 18 gram

*untuk 1 liter media

Koloni bulat,

warna putih

kekuningan

Saccharomyces

cereviceae

Media PDA

Komposisi:

1.

PDA: 39 gram

*untuk 1 liter media

Referensi

Dokumen terkait

Total kandungan mikroba yang terdapat pada sampel daging sapi dapat diuji dengan menggunakan metode Total Plate Count (TPC) (SNI 2897 : 2008) dan kadar air yang terdapat pada

Gambar 4.5 Hasil Perhitungan Jumlah Koloni Bakteri Uji ( Aeromonas hydrophila GPl-04) Menggunakan Metode Total Plate Count. (TPC)

Laju pertumbuhan mikroorganisme yang diukur dengan metode Total plate count (TPC), [11] pada penelitian ini menunjukkan pada pemakaian konsentrasi asap cair

Jumlah Perhitungan Mikroba Metode TPC Berdasarkan perhitungan jumlah mikroba dengan menggunakan metode TPC, sampel air sebelum digunakan mencuci peralatan makan oleh

Berdasarkan data hasil uji Total Plate Count (TPC) bakteri pada minuman teh poci tersebut, dapat diasumsikan bahwa ketujuh sampel tersebut tercemar mikroba dan

Gambar : Pengerjaan Perhitungan Koloni dengan Total Plate Count (TPC) Turbidimetri merupakan metode yang cepat untuk menghitung jumlah bakteri dalam suatu larutan

Hasil pemeriksaan angka cemaran mikroba total dengan metode Total Plate Count (TPC) mulai dari tahap sebelum pembersihan (ikan segar), sesudah pembersihan, sampai

Jumlah Total Mikroba Jumlah total minkroba yang berhasil dihitung dari minuman ringan sari buah, teh, kopi dan minuman energi dengan menggunakan metode TPC Total Plate Count,