OVERALL DIFFERENCE TEST

OVERALL DIFFERENCE TEST

Dr. Dwi Larasatie Nur Fibri, STP., M.Sc Fakultas Teknologi Pertanian

Universitas Gadjah Mada

Minggu ke-6

• Tujuan Ajar/ Keluaran: Mahasiswa dapat menjelaskan metode

pelaksanaan pengujian sifat sensoris dengan overall different test

• Topik:

– Triangle – Duo-Trio

– Different from control

• Alokasi waktu: 100 menit

• Metode Evaluasi dan Penilaian : Kuis diakhir perkuliahan (Nilai maks 0- 100)

• Metode Ajar : Ceramah, diskusi, Quis

• Aktivitas Mahasiswa: (1) Baca bahan ajar sebelum kuliah, (2) Unduh bahan ajar setelah kuliah (3) Mengerjakan quis

• Aktivitas Dosen: Memandu diskusi dan menjelaskan di depan kelas

• Nama Pengajar: Dwi Larasatie Nur Fibri

• Sumber Ajar: Meilgaard, Morten.

1991. Sensory Evaluation

Techniques. CRC Press; London

Difference Test

Overall Difference Test

• Apakah ada perbedaan sifat sensoris secara menyeluruh diantara sampel

• Pengujian dirancang untuk menunjukkan bahwa

subyek/panelis dapat mendeteksi perbedaan antara sampel

• Triangle, Duo Trio

Attribute Difference Test

• Bagaimana membedakan atribut tertentu diantara sampel

• Subyek diminta fokus pada atribut tertentu misalnya kemanisan, kekerasan dsb

• Ranking, scoring

Evaluasi Sensoris

Harus ada pemilihan metoda yang tepat :

➢ berdasarkan jml sampel yang diuji :

➢ dua (2) : dua trio, triangle, pair comparison, ‘A’ – ‘NotA’ test, two out of five test

➢ Lebih dari dua : Perbedaan terhadap kontrol, ranking, scoring, atau multiple comparison test

➢ sifat atribut yang dinilai

➢ sulit didiskripsikan seperti karakter flavor menggunakan force choice overall different test : duo trio, triangle, pair comparison,

‘A’ – ‘NotA’ test, two out of five test

➢ Jika perbedaan sudah dapat diprediksi perbedaan intensitasnya : menggunakan atribut difference test seperti skoring, ranking dan multiple comparison

Macam-macam metode

Overall diff.

test

Triangle test Sequential

Test Duo-trio test

Difference from control test Simple different test

A - not A test 2 out of 5

Kegunaan Overall diff. test

Duo-trio

• Secara statistik kurang efisien

• P = 1/2

• Sederhana

• Mudah dimengerti

• Reference diketahui, menghindari kebingungan

• 3 sampel harus dirasakan/diuji

• >15; >30 panelis

Triangle

• Sangat berguna saat efek

perlakuan mungkin menghasilkan perubahan produk, tapi tidak dapat dicirikan dengan satu atau dua atribut/karakter

• P= 1/3

Difference from control

• Mengetahui apakah ada

perbedaan antara satu atau lebih sampel dengan suatu kontrol

• Memperkirakan seberapa besar perbedaan antar sampel dengan kontrol

• Uji pembedaan dilakukan dua arah antara satu atau lebih sampel uji terhadap kontrol, bukan antar sampel uji

❑Menentukan perbedaan dari perubahan bahan, proses, kemasan, atau penyimpanan

❑Menentukan apakah ada perbedaan menyeluruh, dimana tidak ada atribut spesifik yang dapat diidentifikasi sebagai atribut yang

mempengaruhi

❑Memilih dan menyeleksi kemampuan panelis untuk membedakan

Statistical Analysis

• α-risk : the probability of concluding that a perceptible difference exists when one does not

• The β-risk : the probability of concluding that no perceptible difference exists when one does

Testing for difference ➔ the researcher selects a small value for the α- risk and accepts arbitrarily large values for the β-risk

• In many cases, however, it is important to balance the risk of missing a difference that exists (β-risk) with the risk of concluding that a difference exists when it does not (α-risk).

• In this case, the analyst chooses values for all three parameters, α, β, and pd, to arrive at the number of assessors required to deliver the desired sensitivity for the test

a statistically significant result at

• An α-risk of 10%–5% (0.10–0.05) indicates moderate evidence that a difference is apparent

• An α-risk of 5%–1% (0.05–0.01) indicates strong evidence that a difference is apparent

• An α-risk of 1%–0.1% (0.01–0.001) indicates very strong evidence that a difference is apparent

• An α-risk below 0.1% (<0.001) indicates extremely strong evidence that a difference is apparent

➔ For β-risks, the strength of the evidence that a difference is not apparent is assessed using the same criteria as above

(substituting “is not apparent” for “is apparent”).

The maximum allowable

proportion of distinguishers, “pd”, falls into three ranges:

• pd < 25% represent small values

• 25% < pd <35% represent medium-sized values

• pd > 35% represent large values

TRIANGLE TEST

Kegunaan

• Untuk menentukan apakah ada perbedaan 2 produk yang dihasilkan dari perubahan ingridien, pengemasan atau penyimpanan dimana

perbedaannya tidak bisa di karekterisasi oleh satu atau dua atribut

• Apakah ada perbedaan menyeluruh, apabila atribut yang spesifik tidak teridentifikasi

• Untuk memilih/seleksi dan memonitor kemampuan panelis dalam menilai perbedaan

• Kurang cocok untuk produk yang menimbulkan sensory fatigue dan carryover➔ membingungkan untuk panelis

Contoh kasus

• Problem:

RnD membutuhkan panelis membedakan aroma susu

terlatih untuk

• Tujuan proyek:

menyeleksi 20 panelis dari 36 kandidat yang ada

• Tujuan pengujian:

Menentukan kemampuan masing-masing kandidat dalam membedakan dengan triangle test (8 seri

pengujian)

Prosedur pengujian Triangle test

Sampel yang diuji Kombinasi penyajian:

Pertanyaan:

Mana sampel yang beda?

A B

351 797 289

A B B

289 145 253

B A A

351 797 289

A A B

398 714 927

B B A

351 797 289

A B A

351 797 289

B A B

Contoh

Triangle test

289 145 253

• Jenis sampel:

___________________

• Tipe uji: ___________________

• Identifikasi sampel kode

perisa alami P perisa buatan F

• Kode penyajian pada nampan sebagai berikut

WORKSHEET

Tanggal _________ Kode Tes ________

Panelis # Urutan penyajian

1,7,13,19,25,31 2,8,14,20,26,32 3,9,15,21,27,33 4,10,16,22,28,34 5,11,17,23,29,35 6,12,18,24,30,36

P-F-F F-P-F F-F-P F-P-P P-F-P P-P-F Tempelkan lembar ini pada ruang persiapan

Beri kode pada borang pengujian sebelumnya Beri kode/label pada wadah penyajian sebelumnya

1. Beri tanda nampan sesuai dengan nomor panelis

2. Pilih sampel “P” atau “F” yang sudah diberi kode sesuai urutannya dari kiri ke kanan 3. Tulis kode pada borang panelis

4. Sajikan sampel

5. Cek borang yang sudah diisi, apakah benar atau salah dengan urutan yang disajikan

Panelis

• 20 sampai 40 panelis, namun 12 panelis juga dapat digunakan apabila produk mempunyai perbedaan yang besar dan mudah untuk dilihat

• 50 sampai 100 panelis apabila perbedaanya sulit untuk dideteksi

• Panelis yang digunakan pada uji ini, sedikitnya mengenal uji segitiga (format, tugas, dan prosedur pengujian), dan mengenal produk yang akan diujikan

• Sesi orientasi sangat dianjurkan agar panelis memahami prosedur pengujian dan karakteristik produk.

Triangle test

SCORESHEET

Pengolahan data

• Hitung jumlah jawaban yang benar (tepat mengidentifikasi sampel yang berbeda) dan jumlah yang memberikan respon (panelis) →

Bandingkan dengan tabel minimum jumlah panelis untuk menyatakan beda (Tabel T7)

• Jika ada panelis yang tidak memberikan jawaban maka data panelis tidak diikutsertakan dalam perhitungan

Triangle test

Hasil

• Jumlah panelis 30; yang menjawab benar 17

• Lihat tabel T7 (p.338; Meilgaard)

• n= jumlah panelis

• Data = jumlah yg menjawab benar

Contoh: penentuan jumlah sample

• Similarity

• Combination of α, β, and pd

• Ex:

A producer would like to see the latest possible expiration date and decides he is only willing to take a 5% chance of concluding that there is a difference when there is not (i.e., α = 0.05).

. The quality assurance (QA) manager, on the other hand, wishes to be reasonably certain that customers cannot detect an “aged”

flavor until after the expiration date, so he agrees to accept 90%

certainty (i.e., β = 0.10) that no more than 30% of the population (i.e., pd = 30%) can detect a difference.

➔ Table: number of panelist: 53

Duo-trio test

Duo Trio Test

• Statistically less efficient than the triangle test because the chance of obtaining a correct result by guessing is 1 in 2.

• On the other hand, the test is simple and easily understood.

• Reference is required

• As a general rule : the minimum is 16 subjects, but for less than 28, the β-error is high.

• Discrimination is much

improved if 32, 40, or a larger number can be employed.

Prosedur pengujian

• Referen tetap, yaitu sampel yang digunakan sebagai referen adalah satu (salah satu dari sampel uji). Tipe ini digunakan apabila

menggunakan panelis terlatih yang sebelumnya sudah dibiasakan dengan satu sampel referen

• Referen seimbang, yaitu sampel yang digunakan sebagai sampel

referen secara bergantian adalah kedua sampel uji. Tipe ini digunakan apabila tidak memiliki sampel target/benchmark atau apabila

digunakan panelis yang tidak terlatih

Duo-Trio test

2. Referen seimbang 1. Referen tetap

Prosedur pengujian

Sampel yang diuji Kombinasi penyajian:

Pertanyaan:

Mana sampel yang sama dengan referen?

A B

R 797 289

A A B

R 145 253

A A B

R 797 289

B A B

R 714 927

A B A

R 797 289

A B A

R 797 289

B B A

Duo-Trio test

R 543 908

Pertanyaan:

Mana sampel yang sama dengan referen?

DUO TRIO TEST

^{Test no.}

Taster no. _______________ Name: ________________ Date: ___________

Type of sample _________________________________________________

Perintah: Ujilah sampel dari kiri ke kanan. Sampel paling kiri adalah acuan.

Tentukan mana dari dua sampel yang sesuai dengan acuan dengan memberikan tanda silang.

Jika tidak ada perbedaan antar sampel yang tidak diketahui, anda harus menebak.

Acuan Kode______ Kode________

Komentar: _____________________________________________________

______________________________________________________________

Scoresheet

Duo-Trio test

Pengolahan data

• Hitung jumlah jawaban yang benar (tepat mengidentifikasi sampel yang SAMA) dan jumlah yang memberikan respon (panelis) →

Bandingkan dengan tabel minimum jumlah panelis untuk menyatakan sama (T8)

• Jika ada panelis yang tidak memberikan jawaban maka data panelis tidak diikutsertakan dalam perhitungan

Duo-Trio test

DUO TRIO TEST

KEGUNAAN : sama dengan triangle test PERBEDAAN :

• Triangle : peluang benar 30%, duo trio 50%

• Persyaratan tabel T-7 lbh ketat dibandingkan T-8

N Significanc

e level (%) Triangle Duo Trio

5 10 4 5

5 4 5

10 10 6 8

5 7 9

15 10 8 11

5 9 12

20 10 10 14

5 11 15

CONTOH KASUS

Pabrik coklat batang akan merubah kemasan primernya yang semula menggunakan alumunium foil diganti dengan polypropilen. Untuk mengetahui apakah dengan bergantinya kemasan ada perbedaan pada produknya, dilakukan uji force choise dengan metoda Duo-Trio test menggunakan 20 panelis. Hasil pengujian ditampilkan pada tabel berikut :

SAMPEL A : Aluminium Foil SAMPEL B : Plastik

R(Reference) : Alumunium foil

Data uji

Panelis Jawaban yang beda

Panelis Jawaban yang beda

A (187) B (695) A (187) B (695)

1 v 11 v

2 v 12 v

3 v 13 v

4 v 14 v

5 v 15 v

6 v 16 v

7 v 17 v

8 v 18 v

9 v 19 v

10 v 20 v

Total 6 4 Total 4 6

TABEL T-8

DUO-TRIO TEST FOR DIFFERENCES : CRITICAL NUMBER (MINIMUM) OF CORRECT ANSWERS

n

Significance level (%)

10 5 1 0.1

4 4 - - -

6 6 6 - -

10 8 9 10 10

15 11 12 13 14

20

(dst)

14 15 16 18

Jawaban yang sesuai :

Berbeda dengan R adalah sampel B = 10

Tabel T-8, α 5% untuk menyatakan beda memerlukan jawaban sesuai minimal 15 dari 20 panelis.

Kesimpulan : Produk tidak terpengaruh dengan mengganti dengan kemasan plastik

A not A test

‘A’ – ‘NOT A’ TEST

• Untuk membedakan bahwa sampel adalah “A” atau

“bukan A”

• A adalah standard

• Digunakan pada :

pengujian yang tidak dapat menerapkan duo trio atau triangle test misalnya :

➢ membandingkan produk yang sangat kuat flavornya ➔ fatigue and carry over (pedas, menyengat, etc)

➢ sampel mempunyai kenampakan dengan perbedaan sangat kecil

➢Sampel mempunyai stimuli yang kompleks yang membingungkan panelis

‘A’ – ‘NOT A’ TEST

• Panelis:

Familiar dengan produknya

Untuk menjawab pertanyaan, ex: Whether heavy users of a product can identify if a new version of it is different or similar to the old one.

Tidak familiar dengan produknya: diperlukan “reminder” sebagai control atau reference

Reminder atau reference di berikan sebelum setiap sampel Jumlah panelis 10-50

‘A’ – ‘NOT A’ TEST

• Procedure:

1. Familiarize the panelists with samples “A” and “not A.”

2. Samples are labeled with random number (3 digits) and presented in random order.

3. Products “A” and “not A” are available to subjects only until the start of the test.

4. Only one “not A” sample exists for each test ➔ if more that one exist, each must be shown before the test

5. Equal numbers of “A” and “not A” are presented in each test.

Kasus

Produsen minuman mengembangkan flavor produknya dengan pemanis 0.1%, sebelumnya menggunakan sukrosa 5%. Ingin diketahui apakah konsumen dapat mengenali perubahan tersebut.

➢ Produk dengan pemanis 0.01% sebagai ‘A’ kode A

➢ Produk dengan sukrosa 5% sebagai ‘NOT A’ kode B

➢ Panelis (20 orang) harus mengulang pengujian sebanyak 5 kali

KASUS

• Contoh Worksheet

Penyajian : Counter Balance

(dengan kode 3 digit angka berbeda)

Panelis Susunan sampel

1-5 A A B B A B A B B A

6-10 B A B A A B A A B B

11-15 A B A B B A B B A A

16-20 B B A A B A B A A B

KASUS

• Contoh Scoresheet

Score sheet

Taster No _____ Nama _____________________ Tanggal ____________________

Jenis sampel : minuman manis Instruksi :

1. Sebelum memulai test ini , biasakan dengan flavor sampel ‘A’ dan ‘NOT A’ yang diberikan penyelenggara 2. Ujilah sampel satu demi satu mulai dari kiri kekanan, tuliskan respon anda pada tempat yang tersedia

dengan memberikan tanda silang. Berkumurlah dengan air lebih dahulu sebelum menguji sampel berikutnya

Catatan : jumlah sampel‘A’ dan‘NOT A’ sama

No Kode

sampel

Sampel adalah

No Kode

Sampel

Sampel adalah

‘A’ ‘NOT A’ ‘A’ ‘NOT A’

Hasil

Sampel yang diterima panelis

TOTAL

‘A’ ‘NOT A’

Panelis yang menyata

kan

‘A’ 60 35 95

‘NOT A’ 40 65 105

TOTAL 100 100 200

² = ∑ (O – E)²/E

= (60 – 47,5)²/47,5 + (35 – 47.5)²/47,5 + (40 – 52,5)²/52,5 + (65 – 52,5)²/52,5

= 12.53

Perhitungan dengan pearson Chi-square ²

² = ∑ (O – E)²/E

= (60 – 47,5)²/47,5 + (35 – 47.5)²/47,5 + (40 – 52,5)²/52,5 + (65 – 52,5)²/52,5

= 12.53 Remarks:

O : observed value in cell of the table

E : for each cell ➔ the product of the sum of the row, times the sum of the column given, divided by the total number of answers. (jumlah yang dicapai/2)

Tabel 19-5, dengan (df 1, α =0,05, X² = 3,84), kesimpulannya penggunaan pemanis 0,01% dan sukrosa 5%

mempengaruhi flavor minuman yang dihasilkan ➔ selanjutnya bias di lakukan analisis deskriptif

• Table 19-5. Upper-α Probability Points of χ2- distribution

Alternative procedure

Depending on the nature of the sample (taking into

account strength, carryover effect, ex: tobacco, alcohol, etc), subsequent samples or one sample only can be

evaluated by the assessors.

In this case the typical worksheet can be seen below

Alternative procedure

Example:

150 assessors are given one sample: either “A” or “not- A.”

Therefore, 75 “A” and “not-A” samples are tested by assessors.

Output:

Difference from control

Difference from control (DFC) test

• Memiliki dua tujuan:

1. Apakah ada perbedaan

2. Sebesar atau sejauh mana perbedaannya

• Sample dibandingkan dengan sebuat reference / standar / kontrol

• Terutama penting ketika besarnya perbedaan (size of the difference) mempengaruhi

pengambilan keputusan.

• Carryover or fatigue effects ➔ two sample test

• Appropriate where the duo–trio and triangle tests cannot be used because of the normal

heterogeneity of products such as meats, salads, and baked goods

Difference from control (DFC) test

• Principle and procedure:

1. Generally 20–50 presentations of each of the samples and the blind control with the

labeled control are required to determine a degree of difference.

2. Fatigue effect of carryover: no more than one pair should be presented to the panelist at a time.

3. Trained or untrained panelist ➔ should not mixture of the two

4. Panelist should be familiar with the protocol

Difference from control (DFC) test

• Principle and procedure:

5. When possible, offer the samples simultaneously with the labeled control evaluated first ➔ control, sample, blind control

6. Data processing : Analysis of Variance (ANOVA) / paired t-test (depends on the test and number of sample)

7. Scale that can be used

Difference from Control Test

• Kegunaan:

• Menentukan apakah ada perbedaan satu atau lebih sampel dibandingkan kontrol

• Memperkirakan besarnya perbedaan terhadap kontrol

Skala kategori :

0. Tidak ada perbedaan 1. Perbedaan sangat kecil 2. Perbedaan kecil

3. Perbedaan sedang

4. perbedaan agak besar 5. perbedaan besar

6. perbedaan sangat besar

PENYELESAIAN :

•Secara Statistik dengan Anova

(Analisis of Variance)

R

Difference from control test

Digunakan pengendalian mutu

Produksi biskuit berflavor, apakah ada perbedaan flavor diantara batch proses dan dalam batch

proses

Pengambilan sampel :

▪ 4 batch biskuit

▪ Kontrol

▪ Kontrol yang diberi kode ada 2

Rancangan Pengujian

Pengujian :

▪ Kontrol vs test 1

▪ Kontrol vs test 2

▪ Kontrol vs test 3

▪ Kontrol vs test 4

▪ Kontrol vs kontrol 1

▪ Kontrol vs kontrol 2

Penyajian sampel

K 231

K 543

K 765

K 907

K 843

K 487

Test 1 Test 2 Test 3 Test 4

Kontrol 1 Kontrol 2

35 panelis

6 sampel

Nama : Tanggal Test No : Sampel : flavored biskuit

Instruksi :

1. Rasakan sensasi flavor biskuit dengan kode kontrol

2. Lanjutkan rasakan biskuit berkode , bandingkan sensasinya dengan kontrol 3. Gunakan skala nilai di kolom dibawah ini dengan menuliskan kode

disampingnya

0. tidak ada perbedaan ______

1. ______

2. ______

3. ______

4. ______

5. ______

6. ______

7. ______

8. ______

9. ______

10. amat sangat beda Komentar :

35 panelis

6 sampel

Tabel Anova

Derajat bebas : Total = (panelis x sampel) -1 Derajat bebas sampel = jumlah sampel – 1

derajat bebas error = (jumlah sampel - 1)(jml panelis – 1)

KASUS 1

Determine if there is a perceived significant overall sensory difference (p <

0.05) when a product is made using menthol from a new supplier:

Supplier X (control) vs Supplier Y (new supplier)

Therefore determine whether the new supplier could be used to replace the current supplier without the change being perceivable.

➔Menthol : high carryover Panelist: 60 trained asessors

Test was performed in 2 sessions (1 pair per session):

1^st: 1^st half Control VS Supplier Y ; 2^nd half: Control VS Blind Control (Supplier X)

2^nd: 1^st half Control VS Blind Control (Supplier X); 2^nd half: Control VS Supplier Y

Score sheet

KASUS 1

Compare the DFC score to that obtained with the blind controls

Calculate the difference scores by subtracting the blind control sample DFC from the test sample DFC Annalysed data using paired t-test ➔ significant difference between the DFC scores obtained for the blind control and the test sample ?

• Paired t-test results

• No significant difference was found between the test and control samples (p

> 0.05).

• The mean for the blind control was 1.4, which is a measure of the so-called placebo effect, as it is the result when no treatment is applied and the

sample is in fact a duplicate control.

• The mean for the test sample was 1.62, which was not found to be significantly different from the blind control sample.

• The new supplier of menthol can therefore be used, as no significant

difference was found when comparing it with the current menthol supplier.

KASUS 2

Objective: To determine if either of the potential two odor- reducing technologies significantly reduces cigarette butt odor after extinguishing (p < 0.05), and to determine which odor- reducing technology has the most potential in comparison to the current product (i.e., which test sample has the lowest odor intensity in comparison to the control).

Panelist: 36 trained assessors

Sample presentation and sessions:

One session (assess the control vs. Test A, the control vs. Test B, and the control vs. blind control) ➔ odor testing, assessment of multiple pairs within one session is acceptable

KASUS 2

KASUS 2

Sample presentation order ➔ 1 pair per session

Scoresheet

KASUS 2

• Data was processed using one-way ANOVA

• a significant difference was found between the test and control samples (p <

0.05).

• Dunnett’s multiple comparison test was applied to determine which of the test samples were significantly different to the blind control DFC.

• Dunnett’s test ➔ compares each of the test samples only to the control sample and not the test samples to each other.

• Results: Test A sample DFC to be significantly different from the blind control DFC (p < 0.05), Test B sample was found to be not significantly different from the blind control DFC (p > 0.05).

KASUS 2

Conclusion

• Test sample A was found to have a significantly lower odor intensity than the control sample (p < 0.05). However, Test sample B was not significantly different from the control sample (p > 0.05).

• There is no value from progressing Test sample B as an odor- reducing technology, so only Test sample A should therefore be progressed.

KASUS 3

Digunakan untuk pengendalian mutu:

Pengambilan sampel :

▪ Sampel hasil proses hari sebelumnya dari line produksi 1 sebagai kontrol A dan line produksi 2 sebagai kontrol B

▪ Sampel diambil dari line produksi “test sampel”

Pengujian :

▪ Kontrol A vs kontrol A (blind kontrol)

▪ Kontrol A vs kontrol B (membandingkan dalam batch)

▪ Kontrol A vs “Test” sampel membandingkan antar batch

• Penyajian sampel :

A (kontrol) 527 (A)

A (kontrol) 691 (B)

A (kontrol) 354 (Test sampel)

Nama : Tanggal Test No : Sampel : flavored biskuit

Instruksi :

1. Rasakan sensasi flavor biskuit dengan kode kontrol

2. Lanjutkan rasakan biskuit berkode , bandingkan sensasinya dengan kontrol

3. Gunakan skala nilai di kolom dibawah ini dengan menuliskan kode disampingnya

0. tidak ada perbedaan ______

1. ______

2. ______

3. ______

4. ______

5. ______

6. ______

7. ______

8. ______

9. ______

10. amat sangat beda

Komentar :

Hasil Pengujian

Panelis Kontrol A

Kontrol B

Test Sampel

Panelis Kontrol A

Kontrol B

Test sampel

1 2 1 6 13 3 1 4

2 0 3 7 14 0 2 8

3 1 2 5 15 0 0 6

4 1 3 7 16 0 1 8

5 0 3 6 17 3 4 6

6 2 2 6 18 3 4 6

7 3 1 6 19 1 1 9

8 2 3 6 20 0 3 6

9 2 2 6 21 0 1 7

10 3 4 6 22 1 2 6

11 1 2 7 23 2 1 4

12 0 1 7 24 1 1 6

Tabel Anova

Sumber variasi

Dera jad beb

as

Jumlah kuadrat

Rata rata

kuadrat F P

Total 71 456,61 -

Test vs kontrol 1 367,36 367,36 326,54 < 0.0001

Error 24 27,00 1,13

Residu

al 46 62,25

KASUS

Kasus

• Buat 5 kelompok

• Setiap kelompok, membuat kasus dengan pemecahan masalah menggunakan pengujian ODT:• Triangle

• Duo Trio

• Difference from control

• A not A

• 2 out of 5

• Simple different test

• Buat rancangan percobaannya

• Kasus

• Test subjects

• Prosedur kerja

• Buat tabel hasilnya, lampirkan tabel acuannya, tandai

• Analisa datanya

• Interpretasikan kesimpulannya

POP QUIZ

➢ Apa beda triangle test dan duo-trio?

➢ Apa kegunaan dari overall different test?

Terimakasih