2.1. Nama mata kuliah yang perkuliahannya dilaksanakan

2.2. Judul materi kuliah yang perkuliahannya dilaksanakan

2.3.1. Tutan luar (external link) pada materi kuliah yang diklik untuk mendalami materi kuliah.

2.3.2. Isi tautan luar (external link) yang sudah dibaca isinya untuk mendalami materi kuliah.

2.4.1. Judul buku, judul bab, dan sub-bab buku yang dibaca untuk mendalami materi kuliah.

2.4.2. Isi buku, bab buku, atau sub-bab buku yang dibaca untuk mendalami materi kuliah.

3.1.1. Penyampaian komentar dan/atau pertanyaan mengenai materi kuliah

3.1.2. Penyampaian tanggapan terhadap komentar dan/atau pertanyaan yang disampaikan oleh mahasiswa lain

3.2. Pembagian materi kuliah melalui media sosial: Tautan (link) pembagian

3.3.1. Laporan Mengerjakan Tugas: Untuk mengerjakan latihan melakukan ANOVA dengan menjalankan fungsi aov, Anda diminta memasang package tidiverse. Lakukan pencarian dengan mengetikkan "What is tidyverse in r" (tanpa tanda petik) untuk memperoleh penjelasan mengenai apa itu tidyverse dan aapa bedanya dengan package biasa.

3.3.2. Laporan Mengerjakan Tugas: Setelah mengetik ulang data dari sheet ANOVAmanualPsama FILE CONTOH1 dengan format data yang sesuai dengan format pada latihan melakukan ANOVA dengan R, silahkan unggah file CSV yang diperoleh.

3.3.3. Laporan Mengerjakan Tugas: Selain file data dalam format CSV, lakukan pencarian dengan mengetikkan "file format import R" (tanpa tanda petik) lalu jelaskan apakah dapat mengimpor langsung file dalam format XLS atau XSLX dan package apa yang perlu dipasang untuk mengimpor file dengan format tersebut.

3.3.4. Laporan Mengerjakan Tugas: Mengapa setelah menjalankan fungsi aov dan fungsi sumarise untuk menampilkan hasil ANOVA perlu dilakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data?

3.3.5. Laporan Mengerjakan Tugas: Unggah file txt hasil ANOVA, uji homogenitas ragam, dan uji normalitas data yang disimpan dalam drive D:/LatihanR.

3.3.6. Kesulitan yang dihadapi dalam melaksanakan projek kuliah ini dan bagaimana cara mengatasinya.

3.3.7. Manfaat yang diperoleh dari melaksanakan projek kuliah ini.

3.1. Dengan Menyampaikan Laporan Melaksanakan Kuliah ini saya menyatakan dengan sejujur-jujurnya bahwa saya benar-benar telah mengerjakan laporan dengan sejujur-jujurnya sesuai dengan kemampuan saya dan tidak menyalin laporan mahasiswa lain atau menyalin dari Internet atau dari sumber-sumber lainnya atau membiarkan laporan ini disalin oleh mahasiswa lain.

3.2. Jika di kemudian hari ternyata ditemukan bahwa saya terbukti telah melanggar ketentuan pada butir 3.1 maka saya bersedia menerima sanksi yang dikenakan kepada saya sesuai dengan ketentuan mengikuti melaksanakan kuliah yang sudah saya baca dan saya setujui.

3.3. Dengan menyampaikan Laporan Melaksanakan Kuliah sekarang ini maka saya menyatakan bahwa laporan yang saya kirimkan dapat digunakan sebagai bagian dari penilaian dalam melaksanakan kuliah mata kuliah ini.

3.4. Dengan memilih tidak pada salah satu butir dari butir 3.1 sampai butir 3.3 di atas atau tidak menyampaikan Daftar Hadir Melaksanakan Kuliah maka saya menyatakan agar Laporan Melaksanakan Kuliah yang saya sampaikan dinyatakan gugur dan saya dinyatakan tidak memperoleh penilaian dari pelaksanaan kuliah sekarang ini.

3.5. Dengan tidak melaksanakan kuliah untuk materi kuliah sekarang ini atau Laporan Melaksanakan Kuliah yang saya sampaikan dinyatakan gugur sebagaimana pada butir 3.4 maka saya menyatakan menerima sanksi yang dikenakan kepada saya sesuai dengan ketentuan melaksanakan kuliah yang sudah saya baca dan saya setujui.

Dr. Ir. I Gusti Bagus Adwita Arsa, MP

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-acak-lengkap.html

Rancangan Acak Lengkap Kategori Rancangan Acak Lengkap pada website Smartstat menyajikan berbagai artikel yang membahas konsep-konsep penting dalam rancangan acak lengkap. Anda akan menemukan materi tentang penerapan dan contoh kasus rancangan acak lengkap, serta alasan penggunaan rancangan ini. Rancangan acak lengkap merupakan jenis rancangan percobaan yang paling sederhana dan biasanya banyak ditemukan di laboratorium atau rumah kaca. Hal ini dikarenakan satuan percobaan yang digunakan homogen dan tidak ada faktor lain yang mempengaruhi respon di luar faktor yang dicoba atau diteliti. Setiap artikel disajikan dengan penjelasan yang jelas dan mudah dipahami, menjadikan kategori Rancangan Acak Lengkap ini sebagai sumber belajar yang berharga bagi siapa saja yang ingin memperdalam pengetahuan mereka tentang rancangan percobaan.

Rancangan Acak Lengkap, Contoh-contoh Penerapan Rancangan Acak Lengkap, Rancangan Acak Lengkap: Prinsip, Metode, dan Contoh

Rancangan acak lengkap merupakan jenis rancangan percobaan yang paling sederhana. Adapun yang melatarbelakangi digunakannya rancangan acak lengkap adalah sebagai berikut :

Satuan percobaan yang digunakan homogen atau tidak ada faktor lain yang mempengaruhi respon di luar faktor yang dicoba atau diteliti.
Faktor luar yang dapat mempengaruhi percobaan dapat dikontrol. Misalnya percobaan yang dilakukan di laboratorium.
Oleh karena hal-hal tersebut di atas, rancangan acak lengkap ini biasanya banyak ditemukan di laboratorium atau rumah kaca.

Sub bahasan:

Klasifikasi Rancangan Percobaan
Latar Belakang Penggunaan RAL
Keuntungan Rancangan Acak Lengkap :
Kerugiannya: terkadang rancangan ini tidak efisien.
Kapan seharusnya kita memilih RAL
Pengacakan Dan Denah Percobaan
Pengacakan dan Penempatan Satuan Percobaan:
Model Linier dan Analisis Ragam (Anova/Uji-F) Dalam Rancangan Acak Lengkap
Model Linier
Asumsi:
Hipotesis:
Analisis Ragam (Anova atau Uji-F)
Galat Baku
Contoh-contoh Penerapan Rancangan Acak Lengkap :
Contoh kasus 1 : Rancangan Acak Lengkap dengan Ulangan Sama
Contoh kasus 2 : Rancangan Acak Lengkap dengan Ulangan Tidak Sama

Bagaimana cara mengetahui apakah perlakuan berpengaruh nyata melalui hasil ANOVA?

Untuk mengetahui apakah perlakuan berpengaruh nyata melalui hasil ANOVA, ada beberapa langkah yang bisa dilakukan:

1. Periksa nilai p-value:

Nilai p-value menunjukkan probabilitas mendapatkan hasil yang sama ekstrem atau lebih ekstrem dari hasil yang diamati jika hipotesis nol benar.
Nilai p-value yang lebih kecil dari 0.05 umumnya dianggap menunjukkan bahwa terdapat pengaruh nyata dari perlakuan.
Semakin kecil nilai p-value, semakin kuat bukti bahwa terdapat pengaruh nyata.
2. Periksa nilai F:

Nilai F menunjukkan rasio varians antar kelompok (antara perlakuan) dan varians di dalam kelompok (dalam perlakuan).
Nilai F yang lebih besar dari 1 menunjukkan bahwa terdapat perbedaan antar kelompok yang signifikan.
Semakin besar nilai F, semakin besar perbedaan antar kelompok.
3. Periksa nilai eta kuadrat:

Nilai eta kuadrat menunjukkan proporsi varians yang dijelaskan oleh efek perlakuan.
Nilai eta kuadrat yang lebih besar dari 0.01 menunjukkan bahwa efek perlakuan cukup besar.
Semakin besar nilai eta kuadrat, semakin besar efek perlakuan.
4. Lakukan uji post-hoc:

Uji post-hoc digunakan untuk mengetahui kelompok mana yang berbeda secara signifikan satu sama lain.
Beberapa uji post-hoc yang umum digunakan adalah uji Tukey, uji Scheffe, dan uji Bonferroni.
5. Pertimbangkan ukuran sampel:

Ukuran sampel yang kecil dapat menyebabkan hasil ANOVA yang tidak akurat.
Pastikan ukuran sampel cukup besar untuk mendeteksi efek perlakuan yang signifikan

https://www.facebook.com/100060396075983/posts/pfbid0i28GZZ3VMtDkYyQ9jB1fTMPz4v3QjTbTpi8b2rGXbnjo5ujsUL6jgPjfUJwoFGr2l/?app=fbl

Tidyverse is an R programming package that helps to transform and better present data. It assists with data import, tidying, manipulation, and data visualization. The tidyverse package is open source, meaning that it is freely available to use and is constantly being modified and improved.

https://drive.google.com/open?id=1P_yVns1Rg7gQnEfJw1zK3oga3fo2m9Up

Ya, Anda dapat mengimpor langsung file dalam format XLS atau XLSX ke dalam lingkungan R. Untuk melakukan ini, Anda perlu menggunakan package "readxl" untuk format XLS dan package "readxl" atau "openxlsx" untuk format XLSX.
Untuk format XLS (Excel sebelum versi 2007), Anda dapat menggunakan package "readxl". Pastikan untuk menginstal package tersebut terlebih dahulu dengan perintah:
install.packages("readxl")
Setelah diinstal, Anda dapat mengimpor file XLS dengan perintah:
library(readxl)
data <- read_excel("path_to_file.xls")
Untuk format XLSX (Excel versi 2007 ke atas), Anda dapat memilih antara package "readxl" atau "openxlsx". Untuk "readxl", instal dengan perintah:
install.packages("readxl")
Untuk mengimpor file XLSX menggunakan "readxl":
library(readxl)
data <- read_excel("path_to_file.xlsx")
Jika Anda ingin menggunakan "openxlsx" sebagai alternatif, instal dengan perintah:
install.packages("openxlsx")
Kemudian, gunakan perintah berikut untuk mengimpor file XLSX:
library(openxlsx)
data <- read.xlsx("path_to_file.xlsx")
Pastikan untuk mengganti "path_to_file" dengan lokasi dan nama file yang sesuai.gunakan "path_to_file" dengan lokasi dan nama file yang sesuai.

Setelah menjalankan fungsi aov dan fungsi summarise untuk menampilkan hasil ANOVA, dilakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data untuk memvalidasi beberapa asumsi dasar dari analisis varians (ANOVA). Asumsi-asumsi ini perlu dipenuhi agar hasil analisis ANOVA dapat dianggap valid. Berikut adalah alasan utama mengapa uji homogenitas ragam dan uji normalitas data dilakukan setelah ANOVA:

Homogenitas Ragam (Homogeneity of Variance):

Asumsi ini mengharuskan varians dari kelompok perlakuan atau kondisi yang berbeda adalah sama.
Jika asumsi homogenitas ragam tidak terpenuhi, artinya variasi antar kelompok tidak konsisten, dapat mempengaruhi kehandalan hasil ANOVA.
Oleh karena itu, uji homogenitas ragam, seperti uji Bartlett atau Levene, dilakukan untuk memastikan bahwa asumsi ini tidak dilanggar.
Normalitas Data:

Asumsi ini mengharuskan distribusi galat (residuals) dari model ANOVA adalah normal.
Jika data tidak terdistribusi normal, dapat memengaruhi akurasi interval kepercayaan dan nilai p-nilai yang dihasilkan oleh analisis ANOVA.
Uji normalitas, seperti uji Shapiro-Wilk, digunakan untuk memeriksa apakah data yang dianalisis memiliki distribusi normal atau tidak.
Validitas hasil ANOVA sangat tergantung pada pemenuhan asumsi-asumsi ini. Jika salah satu atau kedua asumsi tersebut tidak terpenuhi, perlu pertimbangan lebih lanjut dalam interpretasi hasil atau pilihan untuk menggunakan metode lain yang lebih sesuai, seperti analisis non-parametrik. Oleh karena itu, uji homogenitas ragam dan uji normalitas data menjadi langkah penting untuk memastikan keandalan dan validitas analisis ANOVA yang telah dilakukan.

Bisa membuat data dengan XSL dan XSLX

munamaii235@gmail.com

Prof.Ir.Agnes V. Simamora, M.CP.Ph.D

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Rancangan acak lengkap (RAL) adalah suatu metode penelitian eksperimental di mana unit-unit percobaan atau subjek-subjek penelitian ditempatkan secara acak ke dalam kelompok-kelompok perlakuan yang berbeda. Setiap perlakuan diaplikasikan pada setiap kelompok, dan penentuan penempatan unit-unit tersebut dilakukan secara acak untuk menghindari bias dalam hasil percobaan.

Analisis Data Percobaan RAL Satu Faktor dengan SmartstatXL

SmartstatXL adalah sebuah Add-In untuk Excel yang dirancang khusus untuk memfasilitasi analisis data percobaan. Salah satu kegunaannya adalah untuk analisis ragam pada Rancangan Acak Lengkap (RAL) satu faktor. Saat ini, SmartstatXL mendukung rancangan seimbang (Balanced Design) saja. Meskipun demikian, selain rancangan standar, SmartstatXL juga mampu mengelola analisis data dengan model campuran lainnya.

Mengapa penting menggunakan Rancangan Acak Lengkap dalam penelitian eksperimental?

Rancangan Acak Lengkap penting dalam penelitian eksperimental karena memberikan keunggulan dalam mengatasi variasi yang mungkin muncul di antara unit eksperimen. Dengan memberikan setiap perlakuan peluang yang sama untuk diaplikasikan pada setiap unit percobaan secara acak, Rancangan Acak Lengkap membantu meminimalkan faktor-faktor yang tidak terkendali. Ini membuat hasil penelitian lebih dapat dipercaya dan memungkinkan inferensi yang lebih kuat terkait pengaruh perlakuan yang diuji.

https://www.facebook.com/100074102131938/posts/pfbid0ZHcMz3ryGGdLmjiJ4U8aCRuoPn8WgZtKXfijKgarqEAudXiC5t85GTE1zbAVBHXLl/?app=fbl

Tidyverse adalah kumpulan paket (packages) dalam bahasa pemrograman R yang dirancang untuk memudahkan manipulasi dan visualisasi data. Keunggulan utamanya adalah pendekatan yang konsisten terhadap struktur data dan sintaksis, membuat analisis data lebih mudah dipahami dan dikelola.
Perbedaan utama dengan paket biasa terletak pada filosofi dan struktur kerjanya. Tidyverse mempromosikan konsep "tidy data" yang teratur dan konsisten, serta menggunakan pipa (%>%) untuk mengalirkan data melalui serangkaian operasi. Hal ini membuat kode lebih ekspresif dan mudah dipahami dibandingkan dengan pendekatan yang lebih tradisional.

https://drive.google.com/open?id=1gG_IZIpeb1ZExkKGI9zpHV5cvkHoIw46

Ya,dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX menggunakan berbagai paket dalam bahasa pemrograman tertentu.

Setelah menjalankan fungsi aov dan fungsi summarize untuk menampilkan hasil ANOVA, uji homogenitas ragam dan uji normalitas data perlu dilakukan karena kedua uji ini merupakas asumsi yang harus dipenuhi agar hasil ANOVA dapat diandalkan.Melakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas membantu memastikan bahwa data memenuhi asumsi dasar ANOVA. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, mungkin perlu dilakukan transformasi data atau pertimbangan tambahan dalam interpretasi hasil analisis statistik.

kesulitan yang dihadapi yaitu tidak mempunyai komputer(laptop)

manfaat yang diperoleh yaitu dengan mempelajari materi kuliah ini saya sedikit memahami bagaimana dalam rancangan acak lengkap.

evanialarasati@gmail.com

ir,shirly seahan oematan MS

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-acak-lengkap/contoh-rancangan-acak-lengkap.html

Pada contoh kasus ini, digunakan kembali contoh kasus yang sama dengan contoh pada penguraian keragaman total. Hanya saja, menggunakan langkah perhitungan yang sedikit berbeda. Berikut ini adalah hasil pengujian estrogen beberapa larutan yang telah mengalami penanganan tertentu. Berat uterin tikus dipakai sebagai ukuran keaktifan estrogen. Berat uterin dalam miligram dari empat tikus untuk setiap kontrol dan enam larutan yang berbeda

Judul Buku:
"Design and Analysis of Experiments" oleh Douglas C. Montgomery

Judul Bab:
"Bab 5: Completely Randomized Design" atau "Bab 6: Randomized Complete Block Design"

Subbab Buku:
1. "Konsep Dasar Rancangan Acak Lengkap"

1. Konsep Dasar Rancangan Acak Lengkap:Subbab ini mungkin membahas tentang prinsip-prinsip dasar dari Rancangan Acak Lengkap (RAL), termasuk bagaimana perlakuan diaplikasikan secara acak ke unit-unit percobaan, pentingnya pengacakan, dan tujuan dari desain tersebut dalam eksperimen.

Konsep dasar ini mungkin mencakup:
- Pengertian Rancangan Acak Lengkap dan perbedaannya dengan desain percobaan lainnya.
- Pentingnya pengacakan dalam RAL untuk mengurangi efek faktor-faktor kecil yang tidak diinginkan.
- Tujuan dari menggunakan RAL dalam eksperimen, termasuk kemampuannya untuk menguji efek perlakuan secara independen.

Subbab ini mungkin juga memberikan contoh-contoh sederhana untuk membantu pemahaman konsep dasar RAL.

apa yang menjadi kekurangan dari rancangan acak lengkap

Sejarah peralihan dari perhitungan konvensional atau sederhana menuju perhitungan secara digital dalam melakukan penelitian telah melalui beberapa tahap perkembangan yang signifikan:

1. Kalkulator Mekanis: Pada awalnya, perhitungan dalam penelitian dilakukan secara manual dengan menggunakan kalkulator mekanis atau alat hitung sederhana seperti slide rule.

2. Komputer Analog: Kemudian, penggunaan komputer analog mulai berkembang, meskipun masih terbatas dalam aplikasi khusus dan memiliki keterbatasan dalam hal kecepatan dan akurasi.

3. Komputer Digital: Perkembangan komputer digital menjadi tonggak penting dalam sejarah perhitungan dalam penelitian. Penggunaan komputer digital memungkinkan pengolahan data yang lebih kompleks, analisis statistik yang lebih canggih, dan simulasi yang lebih akurat.

4. Perangkat Lunak Statistik: Kemunculan perangkat lunak statistik seperti SPSS, SAS, R, dan MATLAB memungkinkan peneliti untuk melakukan analisis data yang kompleks dengan mudah dan cepat. Perangkat lunak ini menyediakan berbagai fungsi analisis statistik dan visualisasi data yang mempermudah penelitian.

5. Cloud Computing: Peralihan menuju cloud computing telah mengubah cara penelitian dilakukan. Peneliti sekarang dapat mengakses sumber daya komputasi yang besar dan menyimpan serta menganalisis data secara online, memungkinkan kolaborasi antarpeneliti di seluruh dunia.

Peralihan ini menunjukkan evolusi dalam kemampuan komputasi dan teknologi informasi yang telah meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam melakukan penelitian serta memperluas kemungkinan dalam analisis data.

https://www.facebook.com/100017212189086/posts/pfbid0wWj83aPmaUVWqLrVAKY8kc7ZQjo7eAhyqJEe1x3WUY9KPYfpDjrP6AeKtDRyV9iml/?app=fbl

Tidyverse adalah kumpulan paket-paket perangkat lunak (packages) dalam bahasa pemrograman R yang dirancang untuk menyederhanakan proses analisis data. Tidyverse menawarkan seperangkat paket yang saling terkait dan terintegrasi dengan baik, yang dibuat untuk memfasilitasi pengolahan, visualisasi, dan pemodelan data dalam R.

Perbedaan utama antara Tidyverse dan paket-paket biasa dalam R adalah sebagai berikut:

1. Integrasi dan Konsistensi: Tidyverse menyediakan serangkaian paket yang dirancang untuk berinteraksi dan bekerja bersama secara mulus. Ini memastikan konsistensi dalam penggunaan fungsi dan metode di seluruh paket, sehingga memudahkan proses analisis data.

2. Filosofi "Tidy Data": Tidyverse menganut filosofi "tidy data" yang diperkenalkan oleh Hadley Wickham. Ini berarti data diorganisir dengan cara yang konsisten, dimana setiap variabel memiliki satu kolom dan setiap pengamatan memiliki satu baris. Pendekatan ini mempermudah proses manipulasi, analisis, dan visualisasi data.

3. Fungsi-fungsi Khas: Tidyverse menyertakan beberapa fungsi yang unik dan berguna, seperti dplyr untuk manipulasi data, ggplot2 untuk visualisasi data, dan tidyr untuk mengubah format data menjadi "tidy". Paket-paket ini sering digunakan bersama untuk memfasilitasi alur kerja analisis data yang efisien.

4. Kemudahan Penggunaan: Tidyverse menekankan kemudahan penggunaan, dengan menyediakan sintaksis yang intuitif dan mudah dipahami. Ini membuatnya cocok untuk pemula dalam analisis data dengan R.

Dalam rangkaian Tidyverse, setiap paket memiliki fungsinya masing-masing, tetapi semuanya dirancang untuk bekerja bersama secara harmonis untuk menyediakan alat yang kuat untuk analisis data yang modern dan efisien dalam R.

https://drive.google.com/open?id=16ir_oqDACUmMWLLwKU9V7h4l35xi_0w8

Ya, dalam R Anda dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX. Namun, R tidak memiliki kemampuan bawaan untuk mengimpor file-file ini. Untuk mengimpor file XLS, Anda memerlukan package readxl, sedangkan untuk mengimpor file XLSX, Anda memerlukan package readxl atau openxlsx. Berikut adalah penjelasan singkat tentang kedua package tersebut:

1. Package readxl:
- Package ini menyediakan fungsi-fungsi untuk membaca data dari file Excel dalam format XLS dan XLSX.
- Anda dapat menginstal package ini menggunakan perintah install.packages("readxl").
- Contoh penggunaan: read_excel() untuk membaca file XLSX dan read_xls() untuk membaca file XLS.

2. Package openxlsx:
- Package ini juga digunakan untuk membaca dan menulis file Excel dalam format XLSX.
- Anda dapat menginstal package ini menggunakan perintah install.packages("openxlsx").
- Contoh penggunaan: read.xlsx() untuk membaca file XLSX.

Setelah Anda menginstal package yang sesuai, Anda dapat mengimpor file Excel dengan menggunakan fungsi-fungsi yang disediakan oleh package tersebut. Misalnya, untuk mengimpor file XLSX menggunakan package readxl, Anda dapat menggunakan fungsi read_excel(). Sedangkan jika Anda menggunakan package openxlsx, Anda akan menggunakan fungsi read.xlsx().

Setelah menjalankan fungsi AOV dan fungsi Summarize untuk menampilkan hasil ANOVA, uji homogenitas ragam dan uji normalitas data perlu dilakukan karena keduanya adalah asumsi yang penting dalam analisis statistik yang menggunakan ANOVA. Berikut adalah alasan mengapa kedua uji tersebut perlu dilakukan:

1. *Uji Homogenitas Ragam (Homogeneity of Variance)*:
- Asumsi homogenitas ragam menunjukkan bahwa variabilitas (ragam) dari variabel respons (data) relatif konstan di setiap kelompok perlakuan.
- Jika homogenitas ragam tidak terpenuhi, artinya varians dari variabel respons tidak stabil di seluruh kelompok perlakuan, sehingga hasil analisis ANOVA menjadi tidak dapat diandalkan.
- Dalam konteks ANOVA, uji homogenitas ragam biasanya dilakukan menggunakan uji Levene atau uji Bartlett.

Untuk menyimpan hasil analisis dalam file TXT di R, Anda dapat menggunakan fungsi write.table() atau writeLines() untuk menulis hasil ke file teks. Misalnya:

R
# Menyimpan hasil ANOVA ke file TXT
write.table(hasil_ANOVA, file = "hasil_ANOVA.txt", row.names = FALSE)

# Menyimpan hasil uji homogenitas ragam ke file TXT
write.table(hasil_homogenitas, file = "hasil_homogenitas.txt", row.names = FALSE)

# Menyimpan hasil uji normalitas data ke file TXT
write.table(hasil_normalitas, file = "hasil_normalitas.txt", row.names = FALSE)
Setelah Anda menjalankan skrip tersebut, tiga file TXT akan dibuat di direktori kerja Anda dengan nama "hasil_ANOVA.txt", "hasil_homogenitas.txt", dan "hasil_normalitas.txt". Anda dapat mengunggah file-file ini ke LAMP Drive atau menggunakan file-file tersebut untuk latihan di R.

Jika ingin mengunggah file-file tersebut ke LAMP Drive, perlu menggunakan antarmuka web LAMP Drive untuk mengunggahnya secara manual.

Jika ingin melakukan latihan di R dengan file-file tersebut, dapat membaca file-file tersebut menggunakan fungsi read.table() atau readLines(). Misalnya:

R
# Membaca file hasil ANOVA
hasil_ANOVA <- read.table("hasil_ANOVA.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji homogenitas ragam
hasil_homogenitas <- read.table("hasil_homogenitas.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji normalitas data
hasil_normalitas <- read.table("hasil_normalitas.txt", header = TRUE)


dapat menggunakan variabel hasil_ANOVA, hasil_homogenitas, dan hasil_normalitas dalam latihan R Anda.

jaringan dan saya berusaha menyesuaikan keadaan

membuat saya sabar dan rasa ingin tau yang tinggi dan di paksa untuk berpikir

yufanderliku527@gmail.com

Sri Widinugraheni, S.P.,M.Sc

. Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

http://www.sthda.com/english/wiki/one-way-anova-test-in-r

https://www.danialmahkya.com/2019/12/anova-ral.html

How one-way ANOVA test works?

Tutorial R : Rancangan Percobaan - Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan R

Apa saja perlakuan yang dibandingkan dalam RAL ini?

Apa yang menjadi kekurangan dari rancangan acak lengkap?
Jawaban: Membutuhkan banyak perlakuan dan ulangan untuk mendapatkan ketelitian yang tinggi. Ini berarti butuh biaya, waktu, dan tenaga yang lebih banyak.
Diasumsikan tidak ada interaksi antar perlakuan. Padahal dalam kenyataannya sering terjadi interaksi.
Kesalahan percobaan cenderung tinggi karena banyaknya unit percobaan.

Tidiverse adalah kumpulan paket sumber terbuka untuk bahasa pemrograman R yang dirancang untuk bekerja sama dalam analisis dan visualisasi data. Paket-paket tersebut berbagi filosofi dasar dan API umum berdasarkan konsep data rapi. Tidiverse dapat dilihat sebagai sub-dialek R yang berkembang untuk mengekspresikan ide dan tugas yang melekat dalam alur kerja Ilmu Data dan pengembangan perangkat lunak.
Tidyverse adalah kumpulan package R yang dirancang untuk memecahkan masalah analisis data dengan cara yang intuitif. Tidyverse dikembangkan oleh Hadley Wickham.

Perbedaan utama tidyverse dengan package R biasa:

Konsistensi: Semua package di tidyverse mengikuti prinsip dan filosofi yang sama dalam hal nama fungsi, argumen, dan output. Ini membuatnya lebih mudah dipelajari.
Kemudahan: Fungsi-fungsi di tidyverse dirancang untuk penggunaan yang lebih intuitif dan konsisten dibanding fungsi dasar R.
Integrasi: Package-package di tidyverse saling terintegrasi dengan baik, sehingga lebih mudah alur kerjanya.
Grammar of data manipulation: Tidyverse menerapkan pendekatan grammar dalam memanipulasi data frame.
Data science focus: Tidyverse didesain khusus untuk data science, sehingga lebih sesuai untuk exploratory data analysis, transformation, visualization, dan modeling.
Jadi meskipun fungsi dasar R tetap bisa digunakan, tidyverse menyediakan alternatif yang lebih konsisten, intuitif, terintegrasi, dan cocok untuk data science. Ini meningkatkan produktivitas analisis data.

https://drive.google.com/open?id=1vFg_1yGd9f_dJGv27EvipILAvI1FLE8d

R secara default tidak bisa langsung mengimpor file Excel (.xls atau .xlsx). Ada beberapa package yang perlu diinstall untuk dapat mengimpor file Excel ke dalam R:

readxl Package readxl digunakan untuk mengimpor file Excel (.xls dan .xlsx) ke dalam R. Package ini menyediakan fungsi read_excel() untuk membaca file excel. Contoh penggunaan:
library(readxl)
data <- read_excel("data.xlsx")

xlsx Package xlsx juga bisa digunakan untuk membaca file Excel ke R menggunakan fungsi read.xlsx() atau read.xlsx2().
openxlsx Package openxlsx menyediakan fungsi read.xlsx() untuk membaca data dari file Excel.
gdata Package gdata memiliki fungsi read.xls() dan read.xlsx() untuk membaca file Excel.
Jadi dengan menginstall salah satu package di atas, kita bisa mengimpor dan membaca data dari file Excel (.xls atau .xlsx) ke dalam lingkungan R untuk analisis lebih lanjut. Package readxl direkomendasikan karena lebih cepat dan telah mendukung format .xlsx terbaru.

Uji Anova memiliki asumsi bahwa data harus homogen dan berdistribusi normal. Oleh karena itu, kedua uji ini penting untuk memvalidasi apakah data memenuhi asumsi tersebut.
Jika data tidak homogen atau tidak berdistribusi normal, maka hasil ANOVA menjadi tidak valid. Penarikan kesimpulan bisa menjadi salah.
Uji homogenitas ragam dilakukan untuk memastikan bahwa variansi data antar kelompok perlakuan adalah sama. Jika variansi berbeda, maka asumsi ANOVA tidak terpenuhi.
Uji normalitas untuk memastikan data terdistribusi normal. Jika data tidak normal, hasil uji ANOVA tidak akurat karena sensivitasnya berkurang.
Jika asumsi ANOVA tidak terpenuhi, perlu dilakukan transformasi data atau menggunakan uji statistik non-parametrik sebagai pengganti ANOVA.
Jadi kedua uji ini sangat penting dilakukan setelah ANOVA untuk memvalidasi apakah hasil ANOVA valid dan dapat diinterpretasikan dengan benar. Ini penting untuk menarik kesimpulan yang tepat dari analisis data.

Uji homogenitas ragam dilakukan untuk memastikan bahwa variansi data antar kelompok perlakuan adalah sama. Jika variansi berbeda, maka asumsi ANOVA tidak terpenuhi.
Uji normalitas untuk memastikan data terdistribusi normal. Jika data tidak normal, hasil uji ANOVA tidak akurat karena sensivitasnya berkurang.
Jika asumsi ANOVA tidak terpenuhi, perlu dilakukan transformasi data atau menggunakan uji statistik non-parametrik sebagai pengganti ANOVA.

mencari contoh dan mencari inova

bisa tau tentang inova dan R

evanialarasati@gmail.com

ir,shirly seahan oematan ms

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-acak-lengkap/contoh-rancangan-acak-lengkap.html

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-acak-lengkap/contoh-rancangan-acak-lengkap.html

Judul Buku:
"Design and Analysis of Experiments" oleh Douglas C. Montgomery

Judul Bab:
"Bab 5: Completely Randomized Design" atau "Bab 6: Randomized Complete Block Design"

Subbab Buku:
1. "Konsep Dasar Rancangan Acak Lengkap

Konsep Dasar Rancangan Acak Lengkap: Subbab ini membahas tentang prinsip-prinsip dasar dari Rancangan Acak Lengkap (RAL), termasuk bagaimana perlakuan diaplikasikan secara acak ke unit-unit percobaan, pentingnya pengacakan, dan tujuan dari desain tersebut dalam eksperimen.

apa yang menjadi kekurangan dari rancangan acak lengkap?

Sejarah peralihan dari perhitungan konvensional atau sederhana menuju perhitungan secara digital dalam melakukan penelitian telah melalui beberapa tahap perkembangan yang signifikan:

1. Kalkulator Mekanis: Pada awalnya, perhitungan dalam penelitian dilakukan secara manual dengan menggunakan kalkulator mekanis atau alat hitung sederhana seperti slide rule.

2. Komputer Analog: Kemudian, penggunaan komputer analog mulai berkembang, meskipun masih terbatas dalam aplikasi khusus dan memiliki keterbatasan dalam hal kecepatan dan akurasi.

3. Komputer Digital: Perkembangan komputer digital menjadi tonggak penting dalam sejarah perhitungan dalam penelitian. Penggunaan komputer digital memungkinkan pengolahan data yang lebih kompleks, analisis statistik yang lebih canggih, dan simulasi yang lebih akurat.

4. Perangkat Lunak Statistik: Kemunculan perangkat lunak statistik seperti SPSS, SAS, R, dan MATLAB memungkinkan peneliti untuk melakukan analisis data yang kompleks dengan mudah dan cepat. Perangkat lunak ini menyediakan berbagai fungsi analisis statistik dan visualisasi data yang mempermudah penelitian.

5. Cloud Computing: Peralihan menuju cloud computing telah mengubah cara penelitian dilakukan. Peneliti sekarang dapat mengakses sumber daya komputasi yang besar dan menyimpan serta menganalisis data secara online, memungkinkan kolaborasi antarpeneliti di seluruh dunia.

Peralihan ini menunjukkan evolusi dalam kemampuan komputasi dan teknologi informasi yang telah meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam melakukan penelitian serta memperluas kemungkinan dalam analisis data

https://www.facebook.com/100017212189086/posts/pfbid0wWj83aPmaUVWqLrVAKY8kc7ZQjo7eAhyqJEe1x3WUY9KPYfpDjrP6AeKtDRyV9iml/?app=fbl

Tidyverse adalah kumpulan paket-paket perangkat lunak (packages) dalam bahasa pemrograman R yang dirancang untuk menyederhanakan proses analisis data. Tidyverse menawarkan seperangkat paket yang saling terkait dan terintegrasi dengan baik, yang dibuat untuk memfasilitasi pengolahan, visualisasi, dan pemodelan data dalam R.

Perbedaan utama antara Tidyverse dan paket-paket biasa dalam R adalah sebagai berikut:

1. Integrasi dan Konsistensi: Tidyverse menyediakan serangkaian paket yang dirancang untuk berinteraksi dan bekerja bersama secara mulus. Ini memastikan konsistensi dalam penggunaan fungsi dan metode di seluruh paket, sehingga memudahkan proses analisis data.

2. Filosofi "Tidy Data": Tidyverse menganut filosofi "tidy data" yang diperkenalkan oleh Hadley Wickham. Ini berarti data diorganisir dengan cara yang konsisten, dimana setiap variabel memiliki satu kolom dan setiap pengamatan memiliki satu baris. Pendekatan ini mempermudah proses manipulasi, analisis, dan visualisasi data.

3. Fungsi-fungsi Khas: Tidyverse menyertakan beberapa fungsi yang unik dan berguna, seperti dplyr untuk manipulasi data, ggplot2 untuk visualisasi data, dan tidyr untuk mengubah format data menjadi "tidy". Paket-paket ini sering digunakan bersama untuk memfasilitasi alur kerja analisis data yang efisien.

4. Kemudahan Penggunaan: Tidyverse menekankan kemudahan penggunaan, dengan menyediakan sintaksis yang intuitif dan mudah dipahami. Ini membuatnya cocok untuk pemula dalam analisis data dengan R.

Dalam rangkaian Tidyverse, setiap paket memiliki fungsinya masing-masing, tetapi semuanya dirancang untuk bekerja bersama secara harmonis untuk menyediakan alat yang kuat untuk analisis data yang modern dan efisien dalam R.

https://drive.google.com/open?id=1L5OhrrDBMJswmgych5Amawa-p9m4vA1G

Ya, dalam R Anda dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX. Namun, R tidak memiliki kemampuan bawaan untuk mengimpor file-file ini. Untuk mengimpor file XLS, Anda memerlukan package readxl, sedangkan untuk mengimpor file XLSX, Anda memerlukan package readxl atau openxlsx. Berikut adalah penjelasan singkat tentang kedua package tersebut:

1. Package readxl:
- Package ini menyediakan fungsi-fungsi untuk membaca data dari file Excel dalam format XLS dan XLSX.
- Anda dapat menginstal package ini menggunakan perintah install.packages("readxl").
- Contoh penggunaan: read_excel() untuk membaca file XLSX dan read_xls() untuk membaca file XLS.

2. Package openxlsx:
- Package ini juga digunakan untuk membaca dan menulis file Excel dalam format XLSX.
- Anda dapat menginstal package ini menggunakan perintah install.packages("openxlsx").
- Contoh penggunaan: read.xlsx() untuk membaca file XLSX.

Setelah menjalankan fungsi AOV dan fungsi Summarize untuk menampilkan hasil ANOVA, uji homogenitas ragam dan uji normalitas data perlu dilakukan karena keduanya adalah asumsi yang penting dalam analisis statistik yang menggunakan ANOVA. Berikut adalah alasan mengapa kedua uji tersebut perlu dilakukan:

1. Uji Homogenitas Ragam (Homogeneity of Variance):
- Asumsi homogenitas ragam menunjukkan bahwa variabilitas (ragam) dari variabel respons (data) relatif konstan di setiap kelompok perlakuan.
- Jika homogenitas ragam tidak terpenuhi, artinya varians dari variabel respons tidak stabil di seluruh kelompok perlakuan, sehingga hasil analisis ANOVA menjadi tidak dapat diandalkan.
- Dalam konteks ANOVA, uji homogenitas ragam biasanya dilakukan menggunakan uji Levene atau uji Bartlett.

2. Uji Normalitas Data (Normality Test):
- Asumsi normalitas data menunjukkan bahwa data berasal dari populasi yang terdistribusi secara normal.
- Jika data tidak terdistribusi secara normal, hasil dari uji hipotesis yang dilakukan (seperti uji-t dalam ANOVA) mungkin tidak akurat.
- Uji normalitas data biasanya dilakukan menggunakan uji Shapiro-Wilk, uji Kolmogorov-Smirnov, atau uji lainnya.

Dengan melakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data setelah menjalankan ANOVA, kita dapat memverifikasi apakah asumsi-asumsi dasar dari ANOVA telah terpenuhi. Jika asumsi-asumsi tersebut tidak terpenuhi, kita perlu mempertimbangkan alternatif analisis atau melakukan transformasi data untuk memenuhi asumsi-asumsi tersebut sebelum melanjutkan interpretasi hasil ANOVA.

Jikaingin mengunggah file-file tersebut ke LAMP Drive, Anda perlu menggunakan antarmuka web LAMP Drive untuk mengunggahnya secara manual.

Jika ingin melakukan latihan di R dengan file-file tersebut, Anda dapat membaca file-file tersebut menggunakan fungsi read.table() atau readLines(). Misalnya:

R
# Membaca file hasil ANOVA
hasil_ANOVA <- read.table("hasil_ANOVA.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji homogenitas ragam
hasil_homogenitas <- read.table("hasil_homogenitas.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji normalitas data
hasil_normalitas <- read.table("hasil_normalitas.txt", header = TRUE)


dapat menggunakan variabel hasil_ANOVA, hasil_homogenitas, dan hasil_normalitas dalam latihan R A

jaringan yang membuat keluar masul waktu kerja untuk mengatasi perlu melakukan uji coba berulang-ulang kali

bisa lebih sabar dan mengerti karena harus telita dalam mengerjakan

Sri WIDINUGRAHENI,SP.,M.Sc

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana.

Apa yang di maksud dengan Anova satu arah ?

Analisis varians satu arah (ANOVA), juga di kenal sebagai Anova satu faktor, merupakan perpanjangan dari uji t dua sampel independen untuk membandingkan rata-rata dalam situasi di mana terdapat lebih .
Dari dua kelompok. dalam Anova satu arah, data di susun menjadi beberapa kelompok, berdasarkan satu variabel pengelompokan (di sebut juga variabel faktor).

Maria prisila klau 15 Februari 2023 pukul 18.17
Apa itu uji anova dan kapan harus dilakukan uji anova? :)

Petronela Dada Siala16 Februari 2023 pukul 00.15
Uji anova itu sendiri diartikan sebagai salah satu metode yang digunakan pada statistika parametrik, dimana pengujian pada dua faktor dengan membandingkan rata-rata dua sampel.
Uji anova juga dilakukan dalam penelitian yang berbau eksperimen

https://www.facebook.com/100095144667126/posts/pfbid02HGZHFnseqD92EzWAByppPRxJUrqKsJ4GqhrWTe5AHT2fBn9FWqX3xggCWagQRfm5l/?app=fbl

Tidyverse adalah kumpulan paket R yang dirancang untuk membuat analisis data lebih mudah dengan menggunakan alur kerja yang konsisten dan sintaksis yang bersih. Perbedaannya dengan paket biasa adalah bahwa tidyverse mempromosikan penggunaan metode-metode yang koheren dan saling terintegrasi, serta menyediakan serangkaian fungsi yang dirancang untuk bekerja bersama dengan baik dalam analisis data yang kompleks.

https://drive.google.com/open?id=1TNNlXr2xulBvWXCuoXpRll2__irvube2

Kita dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX menggunakan paket Python pandas. Pandas adalah salah satu paket yang paling umum digunakan untuk bekerja dengan data tabular di Python. Kita dapat menggunakan fungsi read_excel() dari pandas untuk mengimpor file-file tersebut.

Setelah menjalankan fungsi aov dan sumarise untuk ANOVA, uji homogenitas ragam penting untuk memastikan bahwa varians antar kelompok adalah homogen, sehingga asumsi ANOVA terpenuhi. Sedangkan uji normalitas data dibutuhkan untuk memastikan bahwa data dalam setiap kelompok memiliki distribusi normal, yang juga merupakan salah satu asumsi penting dalam analisis ANOVA.

Kesulitan saya dalam mempelajari materi kali ini ialah belum terlalu tau dengan penggunaan TAL dalam percobaan .

Manfaat yg saya peroleh dalam mempelajari materi kali ini yaitu dapat membantu saya Mengetahui bagaimana merancang RAL secara benar membantu peneliti menghindari bias dan memastikan bahwa eksperimen mereka dirancang dengan baik untuk menghasilkan hasil yang dapat dipercaya.

sariayublandiana@gmail.com

Prof. ir. lince mukkun .m.s.,ph.d

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Rancangan acak lengkap dan Cara Analisis Percobaan RAL Satu Faktor dari SmartStat. (https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html)

Rancangan acak lengkap merupakan jenis rancangan percobaan yang paling sederhana. Adapun yang melatarbelakangi digunakannya rancangan acak lengkap adalah sebagai berikut : Satuan percobaan yang digunakan homogen atau tidak ada faktor lain yang mempengaruhi respon di luar faktor yang dicoba atau diteliti. Faktor luar yang dapat mempengaruhi percobaan dapat dikontrol. Misalnya percobaan yang dilakukan di laboratorium.

judul buku: rancangan acak lengkap dan Cara Analisis Percobaan RAL Satu Faktor dari SmartStat, judul bab: Analisis Data Percobaan RAL Satu Faktor dengan SmartstatXL, sub bab: RAL, sub sampling, Repeated Measure, Multi Lokasi/Musim/Tahun, dan Uji Kruskal Wallis (One Way Anova)

SmartstatXL adalah sebuah Add-In untuk Excel yang dirancang khusus untuk memfasilitasi analisis data percobaan. Salah satu kegunaannya adalah untuk analisis ragam pada Rancangan Acak Lengkap (RAL) satu faktor. Saat ini, SmartstatXL mendukung rancangan seimbang (Balanced Design) saja. Meskipun demikian, selain rancangan standar, SmartstatXL juga mampu mengelola analisis data dengan model campuran lainnya. Dimana
RAL: Mengacu pada percobaan RAL satu faktor di mana setiap satuan pengamatan diukur hanya sekali. Sub-Sampling: Dirancang untuk pengamatan ganda di mana dari satu satuan pengamatan dilakukan penarikan anak contoh. Sebagai ilustrasi, pada satu satuan pengamatan yang sama terdapat pengukuran pada 10 tanaman.
Repeated Measure: Diperuntukkan bagi pengamatan ganda (multi observation) yang diukur secara berkala dari satu satuan pengamatan yang sama, seperti setiap 14 hari sekali.
Multi Lokasi/Musim/Tahun: Pilihan ini sesuai apabila percobaan dijalankan di berbagai lokasi, musim, atau tahun yang berbeda.
Uji Kruskal Wallis (One Way Anova): Jika asumsi anova tidak terpenuhi, Anda dapat memilih analisis non-parametrik sebagai alternatif untuk RAL satu faktor.

kapan penggunaan rancangan acak kelompok (RAK) dalam penelitian?

Rancangan Acak Kelompok (RAK) dapat digunakan dalam penelitian ketika beberapa kondisi berikut terpenuhi:
1. Adanya Keheterogenan Unit Percobaan:
Ketika unit percobaan (misalnya, individu, hewan, tanaman) memiliki karakteristik yang berbeda-beda, RAK dapat membantu meminimalkan efek heterogenitas ini pada hasil penelitian. Contohnya, dalam penelitian tentang pengaruh pupuk terhadap pertumbuhan tanaman, RAK dapat digunakan untuk mengelompokkan tanaman berdasarkan varietasnya, sehingga efek varietas dapat dipisahkan dari efek pupuk.
2. Pengelompokan Unit Percobaan yang Homogen:
Unit percobaan dalam setiap kelompok harus relatif homogen (memiliki karakteristik yang serupa) agar RAK dapat bekerja dengan efektif.
Hal ini dapat dilakukan dengan mengelompokkan unit percobaan berdasarkan kesamaan karakteristik seperti usia, jenis kelamin, ras, atau faktor lainnya yang relevan dengan penelitian.
3. Ukuran Kelompok yang Cukup:
Setiap kelompok dalam RAK harus memiliki ukuran yang cukup (minimal 5-10 unit) agar hasil penelitian dapat dianalisis secara andal.
Ukuran kelompok yang kecil dapat menyebabkan hasil penelitian yang tidak akurat atau tidak dapat diinterpretasikan dengan jelas.
4. Terdapat Satu Faktor dengan Beberapa Tingkat:
RAK umumnya digunakan untuk penelitian dengan satu faktor yang memiliki beberapa tingkat (perlakuan). Contohnya, dalam penelitian tentang pengaruh pupuk terhadap pertumbuhan tanaman, faktornya adalah jenis pupuk, dan tingkatnya adalah jenis pupuk A, B, dan C.
5. Terdapat Variabel Respon yang Dipengaruhi oleh Faktor:
Penelitian harus memiliki variabel respon (variabel yang diukur) yang dipengaruhi oleh faktor yang diteliti. Dalam contoh penelitian pupuk, variabel responnya adalah tinggi tanaman, berat tanaman, atau hasil panen.

https://www.facebook.com/100051740224593/posts/pfbid02Upn7DrmEie5twCvfNzmKXj4MunTMnQRTqueAomWrafAfswjs6eJMAbyY958EjDKxl/

Tidyverse adalah sekumpulan package R yang didesain khusus untuk data science. Tidyverse membantu dalam manajemen data dan memudahkan dalam pengolahan data. Tidyverse memiliki beberapa package seperti dplyr, ggplot2, tidyr, dan lain-lain. Perbedaan antara Tidyverse dengan package biasa adalah Tidyverse menyediakan sekumpulan package yang saling terintegrasi dan didesain khusus untuk data science, sehingga memudahkan dalam pengolahan data. Sedangkan package biasa hanya menyediakan satu package saja dan tidak terintegrasi dengan package lainnya

https://drive.google.com/open?id=1W-TdmAOrMEm_mJ8PSeasFPmA0tSdPAja

Saya tidak dapat menyimpan file dalam R studio, saya mengimpor file ini dalam bentuk csv langsung di exel

Setelah menjalankan fungsi aov dan fungsi summarize untuk menampilkan hasil ANOVA, perlu dilakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data untuk memastikan bahwa asumsi dasar dari ANOVA terpenuhi. Asumsi dasar dari ANOVA adalah homogenitas ragam dan normalitas data. Dengan melakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data, kita dapat memastikan bahwa asumsi dasar dari ANOVA terpenuhi sehingga hasil ANOVA yang diperoleh dapat diandalkan.

saya tidak menggunakan aplikasi RStudio

jaringan yang kurang baik, cari

saya dapat memenuhi dan menyelesaikan tugas dari dosen,
dan sebagai pelajaran buat saya ,agar saya lebih memahami lagi bagaiman cara menggunakan aplikasi R Studio dengan mudah. Untuk saat ini saya masi belum paham

Rancangan acak lengkap (RAL) penggunaan,perancangan,dan analisis data

https://www.danialmahkya.com/2019/12/anova-ral.html

Tutorial R : Rancangan Percobaan - Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan R

Tutorial R : Rancangan Percobaan - Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan R

Dalam rancangan percobaan rancangan acak lengkap atau RAL yang paling sederhana

Pada saat apa menggunakan RAL?

Rancangan Acak Lengkap (RAL)

Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan yang paling sederhana diantara rancangan-rancangan percobaan yang baku. Jika kita ingin mempelajari t buah perlakuan dan menggunakan r satuan percobaan untuk setiap perlakukan atau menggunakan total rt satuan percobaan, maka RAL membutuhkan kita mengalokasikan t perlakuan secara acak kepada rt satuan percobaan. Pola ini dikenal sebagai pengacakan lengkap atau pengacakan dengan tiada pembatasan. RAL dipandang lebih berguna dalam percobaan laboratorium, dalam beberapa percobaan rumah kaca atau dalam percobaan pada beberapa jenis bahan percobaan tertentu yang mempunyai sifat relatif homogen.
Beberapa keuntungan dari penggunaan RAL diantaranya :
(1). Denah perancangan percobaan lebih mudah,
(2). Analisis statistika terhadap subjek percobaan sangat sederhana,
(3). Fleksibel dalam penggunaan jumlah perlakuan dan jumlah ulangan, dan
(4). Kehilangan informasi relatif sedikit dalam hal data hilang dibandingkan rancangan lain.
Selain itu, penggunaan RAL akan tepat dalam kasus :
(1). Bila bahan percobaan homogen atau relatif homogen dan
(2). Bila jumlah perlakuan terbatas.

https://www.facebook.com/61556590817604/posts/pfbid02P7zaKoDp34BjmbXz7jwJq1xKeiya3zDhjeSysA74dtK52PwpZvmuy94a6dr8aHgnl/?app=fbl

Tidyverse is an R programming package that helps to transform and better present data. It assists with data import, tidying, manipulation, and data visualization. The tidyverse package is open source, meaning that it is freely available to use and is constantly being modified and improved

https://drive.google.com/open?id=1Rwl9M8wqRZ8ngykJWSDPr1IuqShu6KN9

File XLS dapat dibuka dengan semua versi Excel karena kompatibilitas mundur. Namun, XLSX hanya dapat dibuka dengan Excel 2007 dan versi lateral saja

Normalitas dan homogenitas sangat diperlukan dalam penelitian kuantitaif, karena lazim dijadikan asumsi sebagai persyaratan untuk analisis data.

R
# Membaca file hasil ANOVA
hasil_ANOVA <- read.table("hasil_ANOVA.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji homogenitas ragam
hasil_homogenitas <- read.table("hasil_homogenitas.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji normalitas data
hasil_normalitas <- read.table("hasil_normalitas.txt", header = TRUE)

kesulitan yang di hadapi yaitu belum memahami cara menjalankan R cara untuk mengatasi yaitu dengan menonton tutorial pada youtub cara menjalankan R

Dapat memahami cara menggunakan R

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana.

Rancangan acak lengkap dan Cara Analisis Percobaan RAL Satu Faktor dari SmartStat, judul bab: Analisis Data Percobaan RAL Satu Faktor dengan SmartstatXL, sub bab: RAL, sub sampling, Repeated Measure, Multi Lokasi/Musim/Tahun, dan Uji Kruskal Wallis (One Way Anova)

SmartstatXL adalah sebuah Add-In untuk Excel yang dirancang khusus untuk memfasilitasi analisis data percobaan. Salah satu kegunaannya adalah untuk analisis ragam pada Rancangan Acak Lengkap (RAL) satu faktor. Saat ini, SmartstatXL mendukung rancangan seimbang (Balanced Design) saja. Meskipun demikian, selain rancangan standar, SmartstatXL juga mampu mengelola analisis data dengan model campuran lainnya. Dimana
RAL: Mengacu pada percobaan RAL satu faktor di mana setiap satuan pengamatan diukur hanya sekali. Sub-Sampling: Dirancang untuk pengamatan ganda di mana dari satu satuan pengamatan dilakukan penarikan anak contoh. Sebagai ilustrasi, pada satu satuan pengamatan yang sama terdapat pengukuran pada 10 tanaman.
Repeated Measure: Diperuntukkan bagi pengamatan ganda (multi observation) yang diukur secara berkala dari satu satuan pengamatan yang sama, seperti setiap 14 hari sekali.
Multi Lokasi/Musim/Tahun: Pilihan ini sesuai apabila percobaan dijalankan di berbagai lokasi, musim, atau tahun yang berbeda.
Uji Kruskal Wallis (One Way Anova): Jika asumsi anova tidak terpenuhi, Anda dapat memilih analisis non-parametrik sebagai alternatif untuk RAL satu faktor.

Pada saat apa menggunakan RAL?

Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan yang paling sederhana diantara rancangan-rancangan percobaan yang baku. Jika kita ingin mempelajari t buah perlakuan dan menggunakan r satuan percobaan untuk setiap perlakukan atau menggunakan total rt satuan percobaan, maka RAL membutuhkan kita mengalokasikan t perlakuan secara acak kepada rt satuan percobaan. Pola ini dikenal sebagai pengacakan lengkap atau pengacakan dengan tiada pembatasan. RAL dipandang lebih berguna dalam percobaan laboratorium, dalam beberapa percobaan rumah kaca atau dalam percobaan pada beberapa jenis bahan percobaan tertentu yang mempunyai sifat relatif homogen.
Beberapa keuntungan dari penggunaan RAL diantaranya :
(1). Denah perancangan percobaan lebih mudah,
(2). Analisis statistika terhadap subjek percobaan sangat sederhana,
(3). Fleksibel dalam penggunaan jumlah perlakuan dan jumlah ulangan, dan
(4). Kehilangan informasi relatif sedikit dalam hal data hilang dibandingkan rancangan lain.
Selain itu, penggunaan RAL akan tepat dalam kasus :
(1). Bila bahan percobaan homogen atau relatif homogen dan
(2). Bila jumlah perlakuan terbatas.

https://www.facebook.com/share/P5fQvgjmx9Unj66n/?mibextid=WC7FNe

verse is an R programming package that helps to transform and better present data. It assists with data import, tidying, manipulation, and data visualization. The tidyverse package is open source, meaning that it is freely available to use and is constantly being modified and improved

https://drive.google.com/open?id=1fDVLVt48oX_s_IVCFq61eUa5uprbfNiw

File XLS dapat dibuka dengan semua versi Excel karena kompatibilitas mundur. Namun, XLSX hanya dapat dibuka dengan Excel 2007 dan versi lateral saja

Normalitas dan homogenitas sangat diperlukan dalam penelitian kuantitaif, karena lazim dijadikan asumsi sebagai persyaratan untuk analisis data.

R
# Membaca file hasil ANOVA
hasil_ANOVA <- read.table("hasil_ANOVA.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji homogenitas ragam
hasil_homogenitas <- read.table("hasil_homogenitas.txt", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji normalitas data
hasil_normalitas <- read.table("hasil_normalitas.txt", header = TRUE)

belum memahami cara menjalankan R cara untuk mengatasi yaitu dengan menonton tutorial pada youtub cara menjalankan R

Dapat memahami cara menggunakan R

evanialarasati@gmail.com

Ir,shirly seahan oematan Ms

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://eprints.uny.ac.id/9263/3/BAB%20II-04305141020.pdf

https://eprints.uny.ac.id/9263/3/BAB%20II-04305141020.pdf

Judul Buku: "OpenOffice Educator-3"
Judul Bab: "Memanfaatkan Rancangan Acak Kelompok Lengkap: Perancangan, Penerapan, dan Analisis Data"
Subbab:
1. Pengantar Desain Eksperimental
2. Merancang Percobaan Menggunakan RCBD

Memahami Pentingnya Desain Eksperimental
Gambaran Umum Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RCBD)
Mengidentifikasi Faktor dan Tingkatan
Struktur Pemblokiran: Definisi dan Implementasi
Teknik Pengacakan

Apa yang menjadi kekurangan dalam RAL?

Rancangan acak lengkap (RCBD) digunakan dalam eksperimen ketika kita ingin memastikan bahwa setiap perlakuan (treatment) diuji pada setiap blok. Ini berguna ketika kita ingin mengurangi variabilitas eksternal atau faktor-faktor yang tidak diinginkan yang dapat memengaruhi hasil eksperimen. Dengan RCBD, kita dapat mengisolasi efek perlakuan dan membuat penilaian yang lebih tepat tentang apakah perlakuan tersebut benar-benar memiliki dampak yang signifikan.

https://www.facebook.com/100017212189086/posts/pfbid0wh1BLjyCg5Q923mzAiTyNJsEFzLbMUcGPDbPzTK5R3e43Wz5jQ55F8tcGFta75CLl/?app=fbl

Tidyverse adalah kumpulan paket R yang dirancang untuk menyederhanakan dan meningkatkan alur kerja analisis data. Ini termasuk paket seperti ggplot2 untuk visualisasi data, dplyr untuk manipulasi data, tidyr untuk memperbaiki struktur data, dan banyak lagi. Tidyverse memiliki filosofi yang konsisten dalam sintaksis dan fungsi, membuatnya lebih mudah bagi pengguna untuk mempelajari dan menggunakan paket-paket dalam ekosistem ini.

Perbedaan utama antara Tidyverse dan paket biasa adalah bahwa Tidyverse adalah sekumpulan paket yang dirancang untuk berinteraksi dengan baik satu sama lain, dan mengikuti filosofi dan prinsip yang konsisten. Sementara itu, paket biasa mungkin memiliki fokus tunggal dan tidak terkait dengan paket lain dalam ekosistem tertentu. Dengan menggunakan Tidyverse, pengguna dapat dengan cepat membangun alur kerja analisis data yang konsisten dan efisien tanpa perlu menghabiskan waktu untuk mempelajari sintaksis yang berbeda-beda dari setiap paket individual.

https://drive.google.com/open?id=18xvg4eFD6mbO1ZxF2r3VcNKc6ZQsEOds

Format file improt di R adalah format yang digunakan untuk mengimpor data ke dalam lingkungan R untuk analisis data lebih lanjut. R mendukung berbagai format file untuk diimpor, termasuk file dalam format .xls (Microsoft Excel versi lama) dan .xlsx (Microsoft Excel versi baru). Untuk mengimpor file-file ini langsung ke dalam R, Anda memerlukan paket tambahan.Paket-paket yang umum digunakan untuk mengimpor file Excel ke dalam R adalah readxl dan openxlsx. Berikut adalah cara mengimpor file Excel menggunakan kedua paket tersebut:Menggunakan paket readxl:Instal paket menggunakan perintah: install.packages("readxl")Import file Excel menggunakan fungsi read_excel.

Setelah menjalankan fungsi ANOVA dan fungsi SUMMARISE untuk menampilkan hasil analisis varians (ANOVA), melakukan uji homogenitas, seragamitas, dan uji normalitas diperlukan karena itu memvalidasi asumsi-asumsi yang mendasari ANOVA. Berikut adalah penjelasan lebih detailnya:

1. *Uji Homogenitas Varians*:
- *Kenapa*: ANOVA mensyaratkan homogenitas varians, yang berarti varians dari masing-masing kelompok harus sekitar sama. Jika varians tidak homogen, maka keakuratan uji ANOVA akan terganggu dan dapat menghasilkan kesalahan interpretasi.
- *Dampak*: Variabel yang memiliki varians yang signifikan antar kelompok mungkin menunjukkan variasi yang tidak diakibatkan oleh perlakuan, tetapi mungkin oleh faktor-faktor lain seperti kecenderungan alamiah variabilitas. Ini dapat menyebabkan kesalahan dalam menarik kesimpulan tentang efek perlakuan.

2. *Uji Seragamitas*:
- *Kenapa*: Uji seragamitas menguji apakah perbedaan antar perlakuan atau kelompok-kelompok memiliki varian yang seragam. Asumsi seragamitas penting untuk validitas uji F dalam ANOVA.
- *Dampak*: Jika varian tidak seragam, hasil ANOVA mungkin tidak dapat diandalkan. Nilai F yang dihitung dari ANOVA mungkin tidak akurat, sehingga kesimpulan yang diambil dari uji tersebut juga tidak dapat dipercaya.

3. *Uji Normalitas*:
- *Kenapa*: ANOVA mengasumsikan bahwa data dalam setiap kelompok atau perlakuan mengikuti distribusi normal. Uji normalitas diperlukan untuk memeriksa apakah asumsi ini dipenuhi.
- Dampak: Jika data tidak terdistribusi secara normal, maka validitas hasil ANOVA bisa diragukan. Distribusi yang tidak normal dapat mempengaruhi keandalan tes statistik, menghasilkan kesalahan dalam penarikan kesimpulan.

Dengan melakukan uji homogenitas, uji seragam, dan uji normalitas setelah menjalankan ANOVA, Anda memastikan bahwa hasilnya dapat diandalkan dan interpretasi yang dihasilkan dari analisis tersebut merupakan refleksi yang akurat dari data. Jika ada pelanggaran asumsi, langkah-langkah koreksi atau metode alternatif dalam analisis data dapat dipertimbangkan.

keluar masuk link karena jaringan cara mengatasi pastikan jaringan baik

bisa membuat mahasiswa lebih paham dan teliti

dwinandabang10@gmail.com

Dr. Ir. Muhammad S. M. Nur, M.si

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.danialmahkya.com/2019/12/anova-ral.html

Dalam rancangan percobaan, RAL merupakan rancangan yang paling sederhana. RAL memiliki beberapa ciri-ciri sebagai berikut : 1. Perlakuan yang diberikan terhadap objek percobaan secara penuh bersifat acak 2. Percobaan dilakukan terhadap objek yang relatif homogen 3. Jumlah ulangan untuk setial perlakuan tidak harus sama.

Tutorial R : Rancangan Percobaan - Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan R

Jika diperhatikan ciri-ciri RAL, percobaa. Dilakukan terhadap objek yang relatif homogen, menyasartkan bahwa percobaan dilakukan terhadap objek yang relatif homogen.
Di jelaskan tentang tahapan dan prosedur analisis RAL menggunakan alat bantu R.

Apa yang pertama harus kita lakukan untuk menggunakan R dalam menganalisis data?

https://www.facebook.com/100037881701809/posts/pfbid0TiMtVyPzdwX65U6oMdbNaRQ1pqpCYNB1dVRaXPeEFUrNkzdXtkLKZYCuamNrV2Pcl/

Tidyverse adalah kumpulan paket dalam bahasa pemrograman R yang dirancang untuk membuat analisis data lebih mudah dan lebih konsisten. Tidyverse terdiri dari beberapa paket seperti ggplot2, dplyr, tidyr, dan lainnya, yang dirancang untuk bekerja bersama-sama menggunakan prinsip-prinsip yang konsisten.

Perbedaan utama antara Tidyverse dan paket biasa adalah bahwa Tidyverse adalah kumpulan paket yang dirancang untuk saling berinteraksi dengan baik dan mengikuti filosofi yang konsisten, seperti filosofi "tidy data". Sementara itu, paket biasa mungkin saja berdiri sendiri dan tidak selalu mengikuti prinsip-prinsip yang sama, meskipun tetap berguna dalam konteks tertentu. Dengan menggunakan Tidyverse, analis data dapat membangun alur kerja yang lebih bersih dan konsisten dalam analisis data mereka.

https://drive.google.com/open?id=1_0rL8FJXHyAMxU1ZjhKrMZEdhJC5nknm

Ya, Anda dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX secara langsung ke R menggunakan paket-paket tertentu. Paket yang biasanya digunakan untuk ini adalah readxl untuk format XLS dan readxl atau openxlsx untuk format XLSX.

Setelah menjalankan fungsi aov untuk melakukan analisis ragam (ANOVA) dan fungsi summarise untuk menampilkan hasilnya, dilakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data karena kedua asumsi ini merupakan asumsi penting yang harus dipenuhi dalam analisis ragam.

Uji Homogenitas Ragam (Homogeneity of Variance): Asumsi homogenitas ragam menunjukkan bahwa varians dari semua kelompok perlakuan adalah sama. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, hasil dari analisis ANOVA bisa menjadi tidak dapat diandalkan. Uji homogenitas ragam yang umum digunakan adalah uji Levene atau uji Bartlett.

Uji Normalitas Data: Asumsi normalitas menunjukkan bahwa data dalam setiap kelompok perlakuan atau faktor berdistribusi secara normal. Meskipun ANOVA cukup tahan terhadap pelanggaran asumsi ini jika ukuran sampelnya cukup besar, namun jika data tidak berdistribusi normal, hasil interpretasi dari ANOVA dapat dipertanyakan. Uji normalitas yang umum digunakan antara lain adalah uji Kolmogorov-Smirnov, uji Shapiro-Wilk, atau uji Anderson-Darling.

Dengan melakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data setelah menjalankan ANOVA, Anda dapat memastikan bahwa asumsi-asumsi penting untuk validitas hasil analisis telah dipenuhi, sehingga hasil dari analisis ANOVA dapat diinterpretasikan secara lebih akurat. Jika asumsi-asumsi ini tidak terpenuhi, Anda mungkin perlu mempertimbangkan alternatif metode analisis atau melakukan transformasi data untuk memenuhi asumsi-asumsi tersebut.

kesulitan menjawab pertanyaan. cara mengatasinya dengan memahami soal.

agar lebih paham tentang Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

melsandrainaelwandri@gmail.com

Diana Y. L. Serangmo S.P.,M.P

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html.

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html.

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana. Sebagaimana telah disebutkan di atas, perancangan percobaan melibatkan tiga aspek. Dalam RAL, ketiga aspek tersebut adalah sebagai berikut:
Perancangan perlakuan/faktor, RAL sebagai rancangan dasar melibatkan hanya satu perlakuan/faktor (treatment/factor) yang terdiri atas beberapa taraf (levels), baik taraf kualitatif maupun taraf kuantitatif. Taraf dapat ditetapkan sendiri oleh peneliti (model tetap, fixed model) maupun diambil sebagai sampel dari lebih banyak taraf yang tersedia (model acak, random model). Contoh taraf perlakuan kualitatif model tetap: kultivar tanaman yang ditentukan sendiri oleh peneliti dan model acak: kultivar tanaman yang dicobakan sebagai sampel dari banyak kultivar yang seharusnya dicobakan. Contoh taraf perlakuan kuantitatif model tetap: dosis pemupukan yang ditentukan sendiri oleh peneliti berdasarkan pustaka dan model acak: dosis pemupukan yang diambil sebagai sampel dari kisaran tertentu dosis pemupukan.
Perancangan lingkungan, RAL sebagai rancangan dasar mensyaratkan kondisi lingkungan internal (antar objek percobaan, misalnya tanaman berumur sama) maupun kondisi lingkungan eksternal (luar objek percobaan, misalnya arah cahaya, kemiringan lahan, dsb.) yang serba sama (homogen), sehingga pengacakan dapat dilakukan sekaligus terhadap semua satuan percobaan (experimental units), dengan jumlah ulangan sama maupun tidak sama.
Perancangan tanggapan/respons, RAL melibatkan pengamatan terhadap satu atau lebih peubah yang sesuai dengan perlakuan, dapat dilakukan terhadap keseluruhan satuan percobaan (tanpa pengambilan sampel, without sampling) maupun terhadap sebagian satuan percobaan (dengan pengambilan sampel, with sampling)

Apa yang menjadi kesulitan dalam menggunakan R dalam menganalisis data?

Berikut adalah kelebihan Rancangan Acak Lengkap (RAL) secara singkat:

1. Mudah dan Sederhana: Mudah dirancang dan diimplementasikan.
2. Fleksibel: Dapat digunakan untuk berbagai jenis percobaan.
3. Randomisasi Murni: Meminimalkan bias dengan memberikan setiap unit peluang yang sama untuk setiap perlakuan.
4. Analisis Statistik Sederhana: Analisis data bisa dilakukan dengan metode sederhana seperti ANOVA.
5. Efisien: Cocok untuk percobaan dengan sumber daya terbatas.
6. Kontrol Variabilitas: Randomisasi membantu mengendalikan variabilitas antar unit percobaan.
7. Cocok untuk Lapangan: Ideal untuk kondisi lapangan yang sulit dikontrol.

Contoh: Menguji efektivitas berbagai jenis pupuk pada pertumbuhan tanaman dengan plot yang diacak dan perlakuan yang diterapkan sesuai randomisasi.

https://www.facebook.com/100073598177262/posts/487773660352569/

Tidyverse adalah kumpulan paket R yang dirancang untuk analisis data terstruktur dengan cara rapi, efisien, dan mudah dipahami.
Keunggulan:
1. Desain konsisten
2. Integrasi tinggi
3. Reproduktif
4. Memudahkan interpretasi
5. Memberdayakan pengguna
Bedanya dengan paket biasa:
Fokus pada data terstruktur
Komunitas aktif

https://drive.google.com/open?id=1xPPXUGt66bOroK2jtocHpqF6KI6S3KRB

Ya, Anda dapat mengimpor file dalam format XLS dan XLSX ke dalam R menggunakan beberapa paket. Berikut dua paket yang umum digunakan:

1. readxl:
Paket readxl menyediakan fungsi read_excel() untuk membaca file Excel ke dalam R.
Paket ini dapat membaca berbagai format file Excel, termasuk XLS, XLSX, dan CSV.
readxl mudah digunakan dan menghasilkan dataframe yang rapi.
2. haven:
Paket haven menyediakan fungsi read_xlsx() dan read_xls() untuk membaca file Excel ke dalam R.
Paket ini menawarkan lebih banyak kontrol atas proses pembacaan file Excel, seperti memilih sheet untuk dibaca dan memformat data.
haven lebih kompleks daripada readxl, tetapi menawarkan lebih banyak fleksibilitas.
Baik readxl maupun haven adalah paket yang bermanfaat untuk mengimpor file XLS dan XLSX ke dalam R.

Uji homogenitas ragam dan uji normalitas adalah langkah penting sebelum dan setelah menjalankan ANOVA. Melakukan uji ini membantu memastikan asumsi ANOVA terpenuhi, memilih uji statistik yang tepat, dan meningkatkan keandalan hasil analisis.

"R
# Membaca file hasil ANOVA
hasil_ANOVA <- read.table(""hasil_ANOVA.txt"", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji homogenitas ragam
hasil_homogenitas <- read.table(""hasil_homogenitas.txt"", header = TRUE)

# Membaca file hasil uji normalitas data
hasil_normalitas <- read.table(""hasil_normalitas.txt"", header = TRUE)"

kurang memahami cara penggunaan Anova dan latihan R

Dapat mengetahui cara penggunaan atau menggunakan ANOVA dengan mudah

Ryan Pieter Imanuel Nalle, S.TP.,M.Si

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana. Sebagaimana telah disebutkan di atas, perancangan percobaan melibatkan tiga aspek.

Apa itu uji anova dan kapan harus dilakukan uji anova?

Uji anova diartikan sebagai salah satu metode yang digunakan pada statistika parametrik, dimana pengujian pada dua faktor dengan membandingkan rata-rata dua sampel.

https://www.facebook.com/100031136824064/posts/pfbid0y2Uh1DTeQJ917fqnLMQVGH7MdA2Zca7dDT1vj9jBDPv9EEijx8XR28Nxf5je1SmHl/?app=fbl

Tidyverse adalah rangkaian paket R yang dirancang khusus untuk tugas ilmu data. Ini adalah kumpulan alat yang saling terkait yang bekerja sama dengan lancar karena keduanya memiliki filosofi desain dan struktur data yang sama. Hal ini membuatnya lebih mudah untuk dipelajari dan digunakan dibandingkan dengan menggunakan sekumpulan paket terpisah untuk setiap langkah manipulasi atau visualisasi data.

https://drive.google.com/open?id=1sBtMc0TkSaRV7nXg1sqejBTUSwPnOlLc

Ya, dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX ke berbagai aplikasi dan platform. Berikut beberapa cara umum beserta nama package yang diperlukan:

Microsoft Excel:

Aplikasi Microsoft Excel bawaan sudah dapat membuka dan mengimpor file XLS dan XLSX tanpa memerlukan package tambahan.
Google Spreadsheet:

Buka Google Drive dan unggah file XLS atau XLSX Anda.
Klik dua kali file untuk membukanya di Google Spreadsheet.
Python:

Instal package pandas menggunakan pip: pip install pandas

Melakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data setelah menjalankan fungsi aov dan summary untuk menampilkan hasil ANOVA adalah langkah penting untuk memastikan keabsahan dan keandalan analisis statistik. Berikut penjelasannya:

1. Memenuhi Asumsi ANOVA:

ANOVA, atau Analisis Ragam, adalah metode statistik yang digunakan untuk menguji perbedaan rata-rata antara dua atau lebih kelompok data. ANOVA memiliki beberapa asumsi dasar yang harus dipenuhi agar hasilnya valid:

Homogenitas Ragam: Varian (variabilitas) data pada setiap kelompok harus sama.
Normalitas Data: Data pada setiap kelompok harus mengikuti distribusi normal (berbentuk lonceng).

Statistic df Sig. Statistic Df Sig.
Kontrol ,183 6 ,200*
,960 6 ,820
5 ,251 6 ,200*
,869 6 ,223
10 ,164 6 ,200*
,950 6 ,739
15 ,209 6 ,200*
,907 6 ,4

Mengetahui lebih lanjut uji Homogenitas Ragam

Johanes Umbu Rebu Iburuni, S.P., M.Si

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data
https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana. Sebagaimana telah disebutkan di atas, perancangan percobaan melibatkan tiga aspek. Dalam RAL, ketiga aspek tersebut adalah sebagai berikut:
Perancangan perlakuan/faktor, RAL sebagai rancangan dasar melibatkan hanya satu perlakuan/faktor (treatment/factor) yang terdiri atas beberapa taraf (levels), baik taraf kualitatif maupun taraf kuantitatif. Taraf dapat ditetapkan sendiri oleh peneliti (model tetap, fixed model) maupun diambil sebagai sampel dari lebih banyak taraf yang tersedia (model acak, random model). Contoh taraf perlakuan kualitatif model tetap: kultivar tanaman yang ditentukan sendiri oleh peneliti dan model acak: kultivar tanaman yang dicobakan sebagai sampel dari banyak kultivar yang seharusnya dicobakan. Contoh taraf perlakuan kuantitatif model tetap: dosis pemupukan yang ditentukan sendiri oleh peneliti berdasarkan pustaka dan model acak: dosis pemupukan yang diambil sebagai sampel dari kisaran tertentu dosis pemupukan.
Perancangan lingkungan, RAL sebagai rancangan dasar mensyaratkan kondisi lingkungan internal (antar objek percobaan, misalnya tanaman berumur sama) maupun kondisi lingkungan eksternal (luar objek percobaan, misalnya arah cahaya, kemiringan lahan, dsb.) yang serba sama (homogen), sehingga pengacakan dapat dilakukan sekaligus terhadap semua satuan percobaan (experimental units), dengan jumlah ulangan sama maupun tidak sama.
Perancangan tanggapan/respons, RAL melibatkan pengamatan terhadap satu atau lebih peubah yang sesuai dengan perlakuan, dapat dilakukan terhadap keseluruhan satuan percobaan (tanpa pengambilan sampel, without sampling) maupun terhadap sebagian satuan percobaan (dengan pengambilan sampel, with sampling)

apa yang menjadi kekurangan dalam RAL?

1. Asumsi yang Ketat:

RAK memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar hasilnya valid. Asumsi ini termasuk:

Normalitas data: Data harus terdistribusi normal dalam setiap kelompok.
Homogenitas varians: Varians data harus sama dalam setiap kelompok.
Independensi antar unit percobaan: Unit percobaan harus independen satu sama lain.
Jika asumsi ini dilanggar, hasil analisis RAK mungkin tidak akurat dan dapat menyesatkan.

2. Ketidakcocokan untuk Penelitian dengan Variabel Luar yang Kuat:

RAK mungkin tidak cocok untuk penelitian dengan variabel luar yang kuat yang tidak dapat dikendalikan oleh peneliti. Dalam kasus ini, desain eksperimental lain mungkin lebih tepat.

3. Kebutuhan akan Unit Percobaan Homogen:

RAK membutuhkan unit percobaan yang homogen dalam kelompoknya. Jika unit percobaan tidak homogen, hasil analisis RAK mungkin tidak akurat.

4. Ketidakmampuan untuk Menganalisis Interaksi:

RAK tidak dapat digunakan untuk menganalisis interaksi antar perlakuan. Jika interaksi antar perlakuan dicurigai, desain eksperimental lain mungkin lebih tepat.

5. Efisiensi:

RAK adalah desain eksperimental yang efisien yang dapat dilakukan dengan menggunakan sumber daya yang minimal. Namun, desain eksperimental lain mungkin lebih efisien dalam beberapa kasus, seperti ketika jumlah perlakuan atau jumlah unit percobaan dalam setiap kelompok kecil.

6. Keterbatasan dalam Analisis:

RAK hanya dapat digunakan untuk menganalisis data kategorik atau data kontinu. Jika data Anda tidak termasuk dalam salah satu kategori ini, desain eksperimental lain mungkin lebih tepat.

7. Kemungkinan Kesalahan Interpretasi:

Hasil analisis RAK dapat disalahartikan jika asumsi tidak dipenuhi atau jika desain eksperimental tidak dirancang dengan benar.

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Tidyverse adalah sebuah kumpulan package R yang terintegrasi untuk memudahkan manipulasi, analisis, dan visualisasi data. Kumpulan package ini dikembangkan oleh Hadley Wickham dan timnya di RStudio.
Perbedaan Tidyverse dengan Package Biasa:

1. Filosofi dan Pendekatan:
Tidyverse: Berfokus pada prinsip "tidy data" yang menekankan data yang terstruktur rapi dan mudah dimanipulasi.
Package Biasa: Memiliki fokus yang beragam dan tidak selalu mengikuti prinsip "tidy data".

2. Integrasi:
Tidyverse: Package-package dalam Tidyverse dirancang untuk bekerja sama dengan mulus, memungkinkan alur kerja yang efisien dan terintegrasi.
Package Biasa: Seringkali tidak terintegrasi dengan baik satu sama lain, sehingga membutuhkan lebih banyak effort untuk menggabungkan fungsi dari berbagai package.

3. Kemudahan Penggunaan:
Tidyverse: Memiliki API yang konsisten dan mudah dipelajari, dengan fokus pada fungsi-fungsi yang intuitif dan mudah dipahami.
Package Biasa: Memiliki variasi API yang lebih luas, dengan beberapa package yang mungkin memiliki tingkat kesulitan yang lebih tinggi bagi pemula.

https://drive.google.com/open?id=1FomfgC74zGKrhCnM6NqDFSUhBdBsPHEV

Ya, dapat mengimpor file dalam format XLS dan XLSX ke dalam R

Meskipun fungsi aov dan summary di R menyediakan hasil ANOVA yang informatif, penting untuk melakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data terlebih dahulu sebelum menginterpretasikan hasil ANOVA. Hal ini dikarenakan ANOVA memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar hasilnya valid dan dapat diinterpretasikan dengan benar.
Uji homogenitas ragam dan uji normalitas data merupakan langkah penting yang harus dilakukan sebelum menginterpretasikan hasil ANOVA. Melakukan kedua uji ini membantu memastikan bahwa asumsi ANOVA dipenuhi dan hasil analisisnya valid.

R
Membaca file hasil uji normalitas data
hasil_normalitas <- read.table(""hasil_normalitas.txt"", header = TRUE)"

Belum terlalu memahami cara pengerjaan Latihan R

Dapat mengetahui tentang Anova dan latihan R

intankartika316@gmail.com

Dr,ir Anthonius S.J Adu Tae,MP

2.1. Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-acak-lengkap.html

Artikel ini membahas tentang Rancangan Acak Lengkap (RCBD), sebuah desain percobaan yang umum digunakan dalam penelitian ilmiah. RCB digunakan untuk menguji efek beberapa perlakuan pada variabel respon, dengan mempertimbangkan efek blok yang dapat memengaruhi hasil percobaan

Pengertian RCB: RCB adalah desain percobaan yang sederhana dan efisien untuk menguji efek perlakuan pada variabel respon, dengan mempertimbangkan efek blok yang dapat memengaruhi hasil percobaan.
Kegunaan RCB: RCB digunakan ketika unit percobaan dianggap homogen dalam hal variabel yang dapat memengaruhi hasil percobaan, selain variabel yang ingin diuji. RCB umum digunakan dalam penelitian di laboratorium dan rumah kaca.
Karakteristik RCB:
Perlakuan diuji pada beberapa blok.
Setiap perlakuan direplikasi pada setiap blok.
Unit percobaan dalam setiap blok dialokasikan secara acak.
Keuntungan RCB:
Sederhana untuk dirancang dan dianalisis.
Efisien dalam hal penggunaan sumber daya.
Mampu mengendalikan efek blok.
Kekurangan RCB:
Memerlukan unit percobaan yang homogen dalam hal variabel yang dapat memengaruhi hasil percobaan.
Tidak dapat digunakan jika terdapat interaksi yang signifikan antara perlakuan dan blok.

Bab 1: Pendahuluan

Bab ini memperkenalkan konsep Rancangan Acak Lengkap (RCBD) sebagai desain percobaan yang umum digunakan dalam penelitian ilmiah.
Dipaparkan tujuan dan manfaat penggunaan RCB, serta karakteristiknya yang membedakannya dari desain percobaan lain.
Bab ini juga menjelaskan asumsi-asumsi yang mendasari penggunaan RCB dan konsekuensi jika asumsi-asumsi tersebut dilanggar.
Bab 2: Penyusunan Rancangan Percobaan

Bab ini membahas langkah-langkah dalam menyusun rancangan percobaan RCB, mulai dari menentukan jumlah perlakuan dan blok, hingga mengalokasikan unit percobaan secara acak.
Dipaparkan berbagai metode pengacakan yang dapat digunakan, serta pertimbangan dalam memilih metode yang tepat.
Bab ini juga membahas cara menghitung ukuran sampel yang diperlukan untuk mencapai daya statistik yang memadai.
Bab 3: Analisis Data

Bab ini membahas metode analisis data untuk RCB, termasuk ANOVA dua arah dan tes post-hoc.
Dipaparkan langkah-langkah dalam melakukan ANOVA dua arah, interpretasi hasil ANOVA, dan cara memilih tes post-hoc yang tepat.
Bab ini juga membahas berbagai asumsi yang mendasari analisis data RCB dan cara mengujinya.
Bab 4: Interpretasi Hasil

Bab ini membahas cara menginterpretasikan hasil analisis data RCB, termasuk menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara perlakuan dalam hal variabel respon.
Dipaparkan cara melaporkan hasil analisis data RCB dalam format tabel dan grafik.
Bab ini juga membahas beberapa hal yang perlu dipertimbangkan dalam menginterpretasikan hasil, seperti ukuran efek dan implikasi praktis dari hasil penelitian.
Bab 5: Kelebihan dan Kekurangan RCB

Bab ini membahas kelebihan dan kekurangan RCB sebagai desain percobaan.
Dipaparkan situasi-situasi di mana RCB cocok digunakan dan situasi-situasi di mana RCB tidak cocok digunakan.
Bab ini juga membahas alternatif desain percobaan lain yang dapat digunakan dalam situasi tertentu.
Bab 6: Contoh Aplikasi RCB

Bab ini memberikan contoh aplikasi RCB dalam berbagai penelitian ilmiah, seperti penelitian di bidang biologi, pertanian, dan ilmu sosial.
Dipaparkan bagaimana RCB digunakan untuk menguji efek perlakuan pada variabel respon dalam berbagai penelitian tersebut.
Bab ini juga membahas bagaimana hasil analisis data RCB diinterpretasikan dan dikomunikasikan dalam penelitian tersebut.

Agustina Dappa Langga16 Maret 2024 pukul 09.52
Apa kesulitan yang sering dialami dalam menggunakan RAL?


Balasan

Anjelinoya kartika intan 3 Juni 2024 pukul 23.21
ada bebarapa yang menjadikan kesulitan para peneliti/ Mahasiswa dalam mengimplementasikan RAL Yaitu : Ketidakhomogenan Unit Percobaan: RAL berasumsi bahwa unit percobaan homogen dalam hal semua variabel yang dapat memengaruhi hasil percobaan, selain variabel yang ingin diuji. Jika unit percobaan tidak homogen, maka efek perlakuan dapat terkontaminasi oleh efek variabel lain, sehingga hasil analisis menjadi tidak vali

Edelbertus A. Bas25 Februari 2024 pukul 03.39
Mengapa penting menggunakan Rancangan Acak Lengkap dalam penelitian eksperimental?


Balasan

Anjelinoya kartika intan 16 Maret 2024 pukul 03.02
karena dengan menggunakan RAL, peneliti dapat meminimalkan bias, mengontrol faktor-faktor pengganggu, memungkinkan generalisasi, dan melakukan analisis statistik yang valid. Ini membuat RAL menjadi rancangan percobaan yang penting dan sangat berguna dalam penelitian eksperimental.

https://www.instagram.com/p/C4kozykPY-a/?igsh=MWZtYWkyanY1dm9vaA==

Tidyverse adalah sebuah kumpulan package R yang terintegrasi dan dirancang untuk memudahkan analisis data dan visualisasi. Tidyverse dikembangkan oleh Hadley Wickham dan tim RStudio.

Perbedaan Tidyverse dengan Package Biasa:

1. Kemudahan Penggunaan:

Tidyverse memiliki desain API yang konsisten dan mudah digunakan, sehingga pengguna dapat mempelajari satu kerangka kerja untuk menyelesaikan berbagai tugas analisis data.
Package biasa umumnya memiliki API yang berbeda-beda, sehingga pengguna perlu mempelajari cara kerja setiap package secara terpisah.
2. Integrasi:

Package dalam Tidyverse dirancang untuk bekerja sama dengan mulus, sehingga pengguna dapat dengan mudah menggabungkan berbagai fungsi dari berbagai package.
Package biasa umumnya tidak dirancang untuk bekerja sama dengan package lain, sehingga pengguna perlu menulis kode tambahan untuk menggabungkan fungsi dari berbagai package.
3. Fokus pada Data:

Tidyverse memiliki fokus pada data itu sendiri, dengan menyediakan berbagai fungsi untuk manipulasi data dan pemformatan data yang mudah digunakan.
Package biasa umumnya memiliki fokus pada tugas analisis data tertentu, dan tidak menyediakan fungsi manipulasi data yang komprehensif.
4. Visualisasi:

Tidyverse menyediakan package ggplot2 untuk membuat visualisasi data yang indah dan informatif.
Package biasa umumnya tidak menyediakan fungsi visualisasi data yang canggih seperti ggplot2.
5. Popularitas:

Tidyverse adalah salah satu kumpulan package R yang paling populer di dunia, dengan komunitas pengguna yang besar dan aktif.
Package biasa umumnya memiliki komunitas pengguna yang lebih kecil dan kurang aktif.

https://drive.google.com/open?id=15dEbDht2rvvJPRaY7nzASUTesdRIceEY

# Memasang package readxl
install.packages("readxl")

# Membaca data dari file Excel
data <- read_excel("data.xlsx")

# Menampilkan data
head(data)
R dapat mengimpor file XLS dan XLSX dengan mudah menggunakan package readxl atau haven. Package ini menyediakan fungsi yang mudah digunakan dan fleksibel untuk membaca data dari file Excel dan memungkinkan Anda untuk memulai analisis data dengan cepat.

Uji homogenitas ragam dan uji normalitas data adalah langkah penting dalam analisis ANOVA untuk memastikan validitas hasil dan interpretasi yang tepat. Melakukan uji ini sebelum menginterpretasikan hasil ANOVA akan membantu Anda menghindari kesimpulan yang salah dan memastikan bahwa analisis Anda akurat dan dapat dipercaya.

Fungsi aov() di R adalah alat yang powerful untuk melakukan analisis varians (ANOVA), namun dalam praktiknya, dibagian ini sering mengalami berbagai kesulitan.

Melalui proyek ini, mahasiswa akan berlatih menggunakan berbagai tools statistik untuk menjalankan ANOVA

cantikanatalia82@gmail.com

Moresi Morison Airtur, SP; M.Si

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana.

Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

1.Perancangan perlakuan/faktor, RAL sebagai rancangan dasar melibatkan hanya satu perlakuan/faktor (treatment/factor) yang terdiri atas beberapa taraf (levels), baik taraf kualitatif maupun taraf kuantitatif.
2. Perancangan lingkungan, RAL sebagai rancangan dasar mensyaratkan kondisi lingkungan internal (antar objek percobaan, misalnya tanaman berumur sama) maupun kondisi lingkungan eksternal (luar objek percobaan, misalnya arah cahaya, kemiringan lahan, dsb.) yang serba sama (homogen), sehingga pengacakan dapat dilakukan sekaligus terhadap semua satuan percobaan (experimental units), dengan jumlah ulangan sama maupun tidak sama.
3. Perancangan tanggapan/respons, RAL melibatkan pengamatan terhadap satu atau lebih peubah yang sesuai dengan perlakuan, dapat dilakukan terhadap keseluruhan satuan percobaan (tanpa pengambilan sampel, without sampling) maupun terhadap sebagian satuan percobaan (dengan pengambilan sampel, with sampling)

Mengapa , RAK merupakan rancangan yang paling sederhana dalam rancangan percobaan

Rancangan Acak Kelompok (RAK) tidaklah paling sederhana dalam rancangan percobaan. Rancangan Acak Lengkap (RAL) adalah yang paling sederhana, karena hanya memerlukan perlakuan yang tunggal dan tidak memerlukan pengelompokan satuan percobaan. RAK, sebaliknya, memerlukan pengelompokan satuan percobaan ke dalam kelompok-kelompok yang homogen dan perlakuan yang dicobakan secara acak di dalam masing-masing kelompok. Dengan demikian, RAK lebih kompleks daripada RAL karena memerlukan lebih banyak langkah dalam pengelompokan dan perlakuan

https://www.facebook.com/share/p/7mqc7eFw7PuQkUC9/?mibextid=oFDknk

Tidyverse adalah sebuah kumpulan paket (packages) dalam bahasa pemrograman R yang dirancang untuk memudahkan analisis data dan visualisasi data. Tidyverse dikembangkan oleh Hadley Wickham dan koleganya dengan tujuan membuat analisis data lebih mudah dipahami dan lebih efisien. Tidyverse terdiri dari beberapa paket yang saling terkait dan dirancang untuk bekerja bersama dengan baik, seperti dplyr, ggplot2, tidyr, dan readr. Paket-paket ini memungkinkan pengguna untuk mengimpor, membersihkan, mengubah bentuk, menyusun ulang, menghitung, dan memvisualisasikan data dengan lebih mudah dan efisien.

Tidyverse berbeda dengan package biasa karena memiliki prinsip-prinsip ketertiban (tidiness) dalam manipulasi, visualisasi, dan pemodelan data, serta memungkinkan pengguna untuk bekerja dengan data yang lebih rapi dan terorganisir.

https://drive.google.com/open?id=1ToTBP9SC3WKpJwWzo_Q_Yjte3HrgjTVI

Ya, Anda dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX. Nama package yaitu 'readxl'

Setelah menjalankan fungsi aov dan summarise untuk menampilkan hasil ANOVA, perlu dilakukan uji homogenitas ragam dan uji normalitas data karena ANOVA memerlukan asumsi bahwa data memiliki distribusi normal dan homogenitas ragam. Uji homogenitas ragam memastikan bahwa ragam variasi data yang digunakan dalam analisis ANOVA adalah sama, sedangkan uji normalitas memastikan bahwa data berdistribusi normal. Jika asumsi ini tidak dipenuhi, maka hasil ANOVA tidak dapat dianggap sebagai hasil yang akurat dan objektif. Oleh karena itu, uji homogenitas ragam dan uji normalitas data harus dilakukan untuk memastikan keakuratan hasil ANOVA

Untuk menguji asumsi homogenitas ragam, kita dapat jalankan fungsi plot 1. homogeneity of variances:
> # 1. Homogeneity of variances
> plot(anovalatihan1, 1)
Pada panel Plot akan ditampilkan plot Residuals vs Fitted yang menunjukkan bahwa data 16 dan 17 menyimpang jauh dari garis sehingga mengindikasikan ragam kurang homogen. Untuk menguji asumsi homogenitas ragam secara formal, kita dapat menjalankan uji asumsi homogenitas ragam (homogeneity of variiance test) menggunakan uji Bartlett’s untuk satu peubah bebas atau uji Levene’s untuk banyak peubah bebas. Lakukan uji Bartlett’s dengan menjalankan perintah:
> bartlett.test(weight ~ group, data = latihan1)
Diperoleh hasil:
Bartlett test of homogeneity of variances
data: weight by group
Bartlett's K-squared = 2.8786, df = 2, p-value = 0.2371
Hasil di atas menunjukkan bahwa p-value > 0,05 yang menunjukkan tidak ada bukti bahwa ragam antar perlakuan berbeda secara nyata sehingga kita dapat mengasumsikan ragam adalah homogen antar taraf perlakuan.

Untuk menguji asumsi normalitas data, kita dapat melakukannya secara grafis dengan menggunakan perintah plot normalitas:
> # 2. Normality
> plot(anovalatihan1, 2)
Pada panel Plot akan ditampilkan plot Q-Q Residuals antara Theoretical Quantils (x) dan Standardized residuals yang menunjukkan bahwa titik data berada di sepanjang garus acuan sehingga kita dapatb mengasumsikan data normal. Untuk menguji normalitas data secara formal, kita dapat menggunakan uji Shapiro-Wilk dengan terlebih dahulu menjalankan perintah untuk mengekstrak galat (residuals):
> # mengekstraksi galat
> ekstraksigalat <- residuals(object = anovalatihan1)
> # menjalankan uji Shapiro-Wilk
> shapiro.test(x = ekstraksigalat )
Diperoleh hasil:
Shapiro-Wilk normality test
data: ekstraksigalat
W = 0.96607, p-value = 0.4379
Hasil uji menunjukkan p-value >0.05 yang menyatakan bahwa asumsi normalitas data tidak di langgar.

kesulitan belum terlalu mengerti tentang program R

pengetahuan memudahkan analisis data dan visualisasi data

Ir.Yosefina R.Y Gandut, MSi

2.1. Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/21-rancangan-acak-lengkap-penggunaan.html

Belajar merancang percobaan

2.1. Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data
Apa itu RAL, kapan menggunakannya, dan apa lelebihan/kekurangannya?
Rancangan acak lengkap (RAL, completely randomized design, CRD) merupakan satu dari tiga rancangan dasar dalam perancangan percobaan, selain rancangan acak kelompok (RAK) dan rancangan bujur sangkar latin (RBSL). Di antara ketiga rancangan dasar ini, RAK merupakan rancangan yang paling sederhana. Sebagaimana telah disebutkan di atas, perancangan percobaan melibatkan tiga aspek. Dalam RAL, ketiga aspek tersebut adalah sebagai berikut:
Perancangan perlakuan/faktor, RAL sebagai rancangan dasar melibatkan hanya satu perlakuan/faktor (treatment/factor) yang terdiri atas beberapa taraf (levels), baik taraf kualitatif maupun taraf kuantitatif. Taraf dapat ditetapkan sendiri oleh peneliti (model tetap, fixed model) maupun diambil sebagai sampel dari lebih banyak taraf yang tersedia (model acak, random model). Contoh taraf perlakuan kualitatif model tetap: kultivar tanaman yang ditentukan sendiri oleh peneliti dan model acak: kultivar tanaman yang dicobakan sebagai sampel dari banyak kultivar yang seharusnya dicobakan. Contoh taraf perlakuan kuantitatif model tetap: dosis pemupukan yang ditentukan sendiri oleh peneliti berdasarkan pustaka dan model acak: dosis pemupukan yang diambil sebagai sampel dari kisaran tertentu dosis pemupukan.
Perancangan lingkungan, RAL sebagai rancangan dasar mensyaratkan kondisi lingkungan internal (antar objek percobaan, misalnya tanaman berumur sama) maupun kondisi lingkungan eksternal (luar objek percobaan, misalnya arah cahaya, kemiringan lahan, dsb.) yang serba sama (homogen), sehingga pengacakan dapat dilakukan sekaligus terhadap semua satuan percobaan (experimental units), dengan jumlah ulangan sama maupun tidak sama.
Perancangan tanggapan/respons, RAL melibatkan pengamatan terhadap satu atau lebih peubah yang sesuai dengan perlakuan, dapat dilakukan terhadap keseluruhan satuan percobaan (tanpa pengambilan sampel, without sampling) maupun terhadap sebagian satuan percobaan (dengan pengambilan sampel, with sampling)

Vonny Anita Edon5 Juni 2024 pukul 07.48
Mengapa dalam RAL semua faktor lingkungan harus dibuat seragam..!?

natalia5 Juni 2024 pukul 05.13
Mengapa , RAK merupakan rancangan yang paling sederhana dalam rancangan percobaan

Balas
Balasan

Vonny Anita Edon5 Juni 2024 pukul 08.03

Alasan RAK sebagai Rancangan Percobaan Paling Sederhana:
1. Kemudahan Implementasi:

RAK hanya membutuhkan pengelompokan unit percobaan dan penugasan perlakuan secara acak pada setiap kelompok.
Tidak perlu mempertimbangkan faktor lain seperti urutan perlakuan atau interaksi antar faktor.
Hal ini membuatnya mudah dipahami dan diimplementasikan, terutama bagi peneliti pemula.
2. Struktur Data Sederhana:

Data dalam RAK hanya terdiri dari nilai pengamatan untuk setiap kombinasi kelompok dan perlakuan.
Struktur data yang sederhana ini memudahkan analisis statistik dan interpretasi hasil.
3. Analisis yang Mudah:

Analisis data RAK menggunakan metode statistik yang relatif mudah dipahami, seperti Analisis Ragam Satu Arah (ANOVA).
Perangkat lunak statistik umum seperti SPSS, R, dan SAS menyediakan alat yang mudah digunakan untuk analisis RAK.
4. Fleksibilitas:

RAK dapat digunakan untuk berbagai jenis penelitian dengan berbagai jenis data, termasuk data kontinu, kategorikal, dan ordinal.
Hal ini membuatnya menjadi rancangan yang fleksibel dan dapat digunakan untuk berbagai tujuan penelitian.
5. Efisiensi:

RAK umumnya membutuhkan lebih sedikit unit percobaan dibandingkan dengan rancangan lain, seperti rancangan faktorial.
Hal ini membuatnya lebih hemat biaya dan waktu, terutama untuk penelitian dengan sumber daya terbatas.

https://www.facebook.com/100048950361306/posts/pfbid0TFDGsXVSq3wJyTMo2Q5qCuP5SGQM7qwLhhPKzDEXsNxzLNQQZNsyNyZEfaXQmQ8Fl/?app=fbl

Tidyverse adalah sebuah kumpulan package R yang terintegrasi dan dirancang untuk memudahkan analisis data dan visualisasi. Tidyverse dikembangkan oleh Hadley Wickham dan tim RStudio.

Perbedaan Tidyverse dengan Package Biasa:

1. Kemudahan Penggunaan:

Tidyverse memiliki desain API yang konsisten dan mudah digunakan, sehingga pengguna dapat mempelajari satu kerangka kerja untuk menyelesaikan berbagai tugas analisis data.
Package biasa umumnya memiliki API yang berbeda-beda, sehingga pengguna perlu mempelajari cara kerja setiap package secara terpisah.
2. Integrasi:

Package dalam Tidyverse dirancang untuk bekerja sama dengan mulus, sehingga pengguna dapat dengan mudah menggabungkan berbagai fungsi dari berbagai package.
Package biasa umumnya tidak dirancang untuk bekerja sama dengan package lain, sehingga pengguna perlu menulis kode tambahan untuk menggabungkan fungsi dari berbagai package.
3. Fokus pada Data:

Tidyverse memiliki fokus pada data itu sendiri, dengan menyediakan berbagai fungsi untuk manipulasi data dan pemformatan data yang mudah digunakan.
Package biasa umumnya memiliki fokus pada tugas analisis data tertentu, dan tidak menyediakan fungsi manipulasi data yang komprehensif.
4. Visualisasi:

Tidyverse menyediakan package ggplot2 untuk membuat visualisasi data yang indah dan informatif.
Package biasa umumnya tidak menyediakan fungsi visualisasi data yang canggih seperti ggplot2.
5. Popularitas:

Tidyverse adalah salah satu kumpulan package R yang paling populer di dunia, dengan komunitas pengguna yang besar dan aktif.
Package biasa umumnya memiliki komunitas pengguna yang lebih kecil dan kurang aktif.

https://drive.google.com/open?id=1soKc2Q3PRtgOdrjyLECM0-94bRRzsw8k

Ya, dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX ke berbagai aplikasi dan platform. Berikut beberapa cara umum beserta nama package yang diperlukan:

Microsoft Excel:
Aplikasi Microsoft Excel bawaan sudah dapat membuka dan mengimpor file XLS dan XLSX tanpa memerlukan package tambahan.

Google Spreadsheet:
Buka Google Drive dan unggah file XLS atau XLSX Anda.
Klik dua kali file untuk membukanya di Google Spreadsheet.

Python:
Instal package pandas menggunakan pip: pip install pandas

Melakukan ANOVA (Analisis Varians) memang menghasilkan informasi berharga tentang perbedaan rata-rata antar kelompok. Namun, asumsi dasar ANOVA perlu diuji untuk memastikan keabsahan hasil analisis:

1. Homogenitas Ragam:
Asumsi ini menyatakan bahwa varian data dalam setiap kelompok harus sama.
Melanggar asumsi ini dapat menyebabkan hasil ANOVA tidak valid dan interpretasi yang salah.
Uji Levene adalah metode umum untuk menguji homogenitas ragam.
Jika nilai p < 0,05, maka terdapat perbedaan signifikan dalam varians antar kelompok.
Solusi:
Transformasi data (misalnya logaritma) untuk menstabilkan varians.
Gunakan ANOVA robust (misalnya ANOVA Welch) jika transformasi gagal.

2. Normalitas Data:
Asumsi ini menyatakan bahwa data dalam setiap kelompok harus terdistribusi normal.
Melanggar asumsi ini dapat mempengaruhi kekuatan statistik ANOVA dan meningkatkan risiko kesalahan.
Uji Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, dan D'Agostino-Pearson dapat digunakan untuk menguji normalitas data.
Jika nilai p > 0,05, maka data terdistribusi normal.
Solusi:
Transformasi data (misalnya logaritma) untuk mendekati normalitas.
Gunakan uji non-parametrik (misalnya Kruskal-Wallis) jika transformasi gagal.

"Untuk menguji asumsi homogenitas ragam, kita dapat jalankan fungsi plot 1. homogeneity of variances:
> # 1. Homogeneity of variances
> plot(anovalatihan1, 1)
Pada panel Plot akan ditampilkan plot Residuals vs Fitted yang menunjukkan bahwa data 16 dan 17 menyimpang jauh dari garis sehingga mengindikasikan ragam kurang homogen. Untuk menguji asumsi homogenitas ragam secara formal, kita dapat menjalankan uji asumsi homogenitas ragam (homogeneity of variiance test) menggunakan uji Bartlett’s untuk satu peubah bebas atau uji Levene’s untuk banyak peubah bebas. Lakukan uji Bartlett’s dengan menjalankan perintah:
> bartlett.test(weight ~ group, data = latihan1)
Diperoleh hasil:
Bartlett test of homogeneity of variances
data: weight by group
Bartlett's K-squared = 2.8786, df = 2, p-value = 0.2371
Hasil di atas menunjukkan bahwa p-value > 0,05 yang menunjukkan tidak ada bukti bahwa ragam antar perlakuan berbeda secara nyata sehingga kita dapat mengasumsikan ragam adalah homogen antar taraf perlakuan.

Untuk menguji asumsi normalitas data, kita dapat melakukannya secara grafis dengan menggunakan perintah plot normalitas:
> # 2. Normality
> plot(anovalatihan1, 2)
Pada panel Plot akan ditampilkan plot Q-Q Residuals antara Theoretical Quantils (x) dan Standardized residuals yang menunjukkan bahwa titik data berada di sepanjang garus acuan sehingga kita dapatb mengasumsikan data normal. Untuk menguji normalitas data secara formal, kita dapat menggunakan uji Shapiro-Wilk dengan terlebih dahulu menjalankan perintah untuk mengekstrak galat (residuals):
> # mengekstraksi galat
> ekstraksigalat <- residuals(object = anovalatihan1)
> # menjalankan uji Shapiro-Wilk
> shapiro.test(x = ekstraksigalat )
Diperoleh hasil:
Shapiro-Wilk normality test
data: ekstraksigalat
W = 0.96607, p-value = 0.4379
Hasil uji menunjukkan p-value >0.05 yang menyatakan bahwa asumsi normalitas data tidak di langgar."

Belum sepenuhnya memahami tentang program R Studio

Dapat informasi baru tentang penggunaan program R yang membantu olah data dengan cepat

Umbu Yudho Manasye Hanggongu

Ryan Pieter Imanuel Nalle, S.TP.,M.Si

Rancangan Acak Lengkap (RAL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-acak-lengkap/contoh-rancangan-acak-lengkap.html

Berikut ini adalah hasil pengujian estrogen beberapa larutan yang telah mengalami penanganan tertentu. Berat uterin tikus dipakai sebagai ukuran keaktifan estrogen. Berat uterin dalam miligram dari empat tikus untuk setiap kontrol dan enam larutan yang berbeda

Judul Buku: "Design and Analysis of Experiments" oleh Douglas C. Montgomery Judul Bab: "Bab 5: Completely Randomized Design" atau "Bab 6: Randomized Complete Block Design" Subbab Buku: 1. "Konsep Dasar Rancangan Acak Lengkap"

1. Konsep Dasar Rancangan Acak Lengkap:Subbab ini mungkin membahas tentang prinsip-prinsip dasar dari Rancangan Acak Lengkap (RAL), termasuk bagaimana perlakuan diaplikasikan secara acak ke unit-unit percobaan, pentingnya pengacakan, dan tujuan dari desain tersebut dalam eksperimen. Konsep dasar ini mungkin mencakup: - Pengertian Rancangan Acak Lengkap dan perbedaannya dengan desain percobaan lainnya. - Pentingnya pengacakan dalam RAL untuk mengurangi efek faktor-faktor kecil yang tidak diinginkan. - Tujuan dari menggunakan RAL dalam eksperimen, termasuk kemampuannya untuk menguji efek perlakuan secara independen. Subbab ini mungkin juga memberikan contoh-contoh sederhana untuk membantu pemahaman konsep dasar RAL.

Apa yang menjadi kelebihan dari RAL?

Berikut adalah kelebihan Rancangan Acak Lengkap (RAL) secara singkat:

1. Mudah dan Sederhana: Mudah dirancang dan diimplementasikan.
2. Fleksibel: Dapat digunakan untuk berbagai jenis percobaan.
3. Randomisasi Murni: Meminimalkan bias dengan memberikan setiap unit peluang yang sama untuk setiap perlakuan.
4. Analisis Statistik Sederhana: Analisis data bisa dilakukan dengan metode sederhana seperti ANOVA.
5. Efisien: Cocok untuk percobaan dengan sumber daya terbatas.
6. Kontrol Variabilitas: Randomisasi membantu mengendalikan variabilitas antar unit percobaan.
7. Cocok untuk Lapangan: Ideal untuk kondisi lapangan yang sulit dikontrol.

Contoh: Menguji efektivitas berbagai jenis pupuk pada pertumbuhan tanaman dengan plot yang diacak dan perlakuan yang diterapkan sesuai randomisasi.

https://www.facebook.com/100043873419018/posts/pfbid02rD2chqarsA1bjaZg6tF2TuS1ZfNBk4vWhFXWNAj2HAurW6xrMgUEeai9ZGBvcg2cl/?app=fbl

"Tidyverse adalah sebuah kumpulan package R yang terintegrasi dan dirancang untuk memudahkan analisis data dan visualisasi. Tidyverse dikembangkan oleh Hadley Wickham dan tim RStudio.

Perbedaan Tidyverse dengan Package Biasa:

1. Kemudahan Penggunaan:

Tidyverse memiliki desain API yang konsisten dan mudah digunakan, sehingga pengguna dapat mempelajari satu kerangka kerja untuk menyelesaikan berbagai tugas analisis data.
Package biasa umumnya memiliki API yang berbeda-beda, sehingga pengguna perlu mempelajari cara kerja setiap package secara terpisah.
2. Integrasi:

Package dalam Tidyverse dirancang untuk bekerja sama dengan mulus, sehingga pengguna dapat dengan mudah menggabungkan berbagai fungsi dari berbagai package.
Package biasa umumnya tidak dirancang untuk bekerja sama dengan package lain, sehingga pengguna perlu menulis kode tambahan untuk menggabungkan fungsi dari berbagai package.
3. Fokus pada Data:

Tidyverse memiliki fokus pada data itu sendiri, dengan menyediakan berbagai fungsi untuk manipulasi data dan pemformatan data yang mudah digunakan.
Package biasa umumnya memiliki fokus pada tugas analisis data tertentu, dan tidak menyediakan fungsi manipulasi data yang komprehensif.
4. Visualisasi:

Tidyverse menyediakan package ggplot2 untuk membuat visualisasi data yang indah dan informatif.
Package biasa umumnya tidak menyediakan fungsi visualisasi data yang canggih seperti ggplot2.
5. Popularitas:

Tidyverse adalah salah satu kumpulan package R yang paling populer di dunia, dengan komunitas pengguna yang besar dan aktif.
Package biasa umumnya memiliki komunitas pengguna yang lebih kecil dan kurang aktif."

https://drive.google.com/open?id=1QMQsGs8sbnzpT6WN0u0p9GUPxP6futralUDtNnN0ZCM

"Ya, dapat mengimpor file dalam format XLS atau XLSX ke berbagai aplikasi dan platform. Berikut beberapa cara umum beserta nama package yang diperlukan:

Microsoft Excel:
Aplikasi Microsoft Excel bawaan sudah dapat membuka dan mengimpor file XLS dan XLSX tanpa memerlukan package tambahan.

Google Spreadsheet:
Buka Google Drive dan unggah file XLS atau XLSX Anda.
Klik dua kali file untuk membukanya di Google Spreadsheet.

Python:
Instal package pandas menggunakan pip: pip install pandas"

"Melakukan ANOVA (Analisis Varians) memang menghasilkan informasi berharga tentang perbedaan rata-rata antar kelompok. Namun, asumsi dasar ANOVA perlu diuji untuk memastikan keabsahan hasil analisis:

1. Homogenitas Ragam:
Asumsi ini menyatakan bahwa varian data dalam setiap kelompok harus sama.
Melanggar asumsi ini dapat menyebabkan hasil ANOVA tidak valid dan interpretasi yang salah.
Uji Levene adalah metode umum untuk menguji homogenitas ragam.
Jika nilai p < 0,05, maka terdapat perbedaan signifikan dalam varians antar kelompok.
Solusi:
Transformasi data (misalnya logaritma) untuk menstabilkan varians.
Gunakan ANOVA robust (misalnya ANOVA Welch) jika transformasi gagal.

2. Normalitas Data:
Asumsi ini menyatakan bahwa data dalam setiap kelompok harus terdistribusi normal.
Melanggar asumsi ini dapat mempengaruhi kekuatan statistik ANOVA dan meningkatkan risiko kesalahan.
Uji Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, dan D'Agostino-Pearson dapat digunakan untuk menguji normalitas data.
Jika nilai p > 0,05, maka data terdistribusi normal.
Solusi:
Transformasi data (misalnya logaritma) untuk mendekati normalitas.
Gunakan uji non-parametrik (misalnya Kruskal-Wallis) jika transformasi gagal."

"""Untuk menguji asumsi homogenitas ragam, kita dapat jalankan fungsi plot 1. homogeneity of variances:
> # 1. Homogeneity of variances
> plot(anovalatihan1, 1)
Pada panel Plot akan ditampilkan plot Residuals vs Fitted yang menunjukkan bahwa data 16 dan 17 menyimpang jauh dari garis sehingga mengindikasikan ragam kurang homogen. Untuk menguji asumsi homogenitas ragam secara formal, kita dapat menjalankan uji asumsi homogenitas ragam (homogeneity of variiance test) menggunakan uji Bartlett’s untuk satu peubah bebas atau uji Levene’s untuk banyak peubah bebas. Lakukan uji Bartlett’s dengan menjalankan perintah:
> bartlett.test(weight ~ group, data = latihan1)
Diperoleh hasil:
Bartlett test of homogeneity of variances
data: weight by group
Bartlett's K-squared = 2.8786, df = 2, p-value = 0.2371
Hasil di atas menunjukkan bahwa p-value > 0,05 yang menunjukkan tidak ada bukti bahwa ragam antar perlakuan berbeda secara nyata sehingga kita dapat mengasumsikan ragam adalah homogen antar taraf perlakuan.

Untuk menguji asumsi normalitas data, kita dapat melakukannya secara grafis dengan menggunakan perintah plot normalitas:
> # 2. Normality
> plot(anovalatihan1, 2)
Pada panel Plot akan ditampilkan plot Q-Q Residuals antara Theoretical Quantils (x) dan Standardized residuals yang menunjukkan bahwa titik data berada di sepanjang garus acuan sehingga kita dapatb mengasumsikan data normal. Untuk menguji normalitas data secara formal, kita dapat menggunakan uji Shapiro-Wilk dengan terlebih dahulu menjalankan perintah untuk mengekstrak galat (residuals):
> # mengekstraksi galat
> ekstraksigalat <- residuals(object = anovalatihan1)
> # menjalankan uji Shapiro-Wilk
> shapiro.test(x = ekstraksigalat )
Diperoleh hasil:
Shapiro-Wilk normality test
data: ekstraksigalat
W = 0.96607, p-value = 0.4379
Hasil uji menunjukkan p-value >0.05 yang menyatakan bahwa asumsi normalitas data tidak di langgar."""

jaringan dan saya berusaha menyesuaikan keadaan

Dapat informasi baru tentang penggunaan program R yang membantu olah data dengan cepat

Dr. Yuliana Tandi Rubak, S.TP., M.Si

Rancangan Acak Lengkap (RAL) Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://cran.rproject.org/web/packages/agrico aeplotr/vignettes/vignette.html

This chapter shows the usage of the package and the underlying functions. As factorial experiments are omnipresent in all science and technology fields, a factorial ab-design will be used as an example.

Usage of the package
Change Axis and orientation of the design
Changing width and height

The user can change the order of both axis. Although it is a standard to enumerate plots from left to right, increasing from bottom, there is no restriction to enumerate in other ways.

Described before, the user can decide the dimensions of each plot. The function assumes that each plot has same dimensions as the others.

Mikhaela Ivenia18 Februari 2024 pukul 03.00

Ada beberapa alasan mengapa percobaan dengan rancangan RAL di lapangan hanya dilakukan dalam kondisi lahan datar:
1. Homogenitas Tanah
2. Pengaturan Perlakuan
3. Pengukuran Data
4. Efisiensi
5. Pengendalian Faktor Pengganggu

Yohanista Listra18 Februari 2023 pukul 21.50
mengapa perlu dilakukan uji lanjut ketika Fhitung<Ftabel (tidak berpengaruh nyata)?

https://cran.r-project.org/web/packages/agricolaeplotr/vignettes/vignette.html

Tidyverse menawarkan cara yang lebih terstruktur, efisien, dan intuitif untuk melakukan analisis data di R.

https://drive.google.com/open?id=1phfUkfB_8ziyQl4XvhyQqwiWAG2XUE08qhvhg8thLjw

Ya, Anda dapat mengimpor file Excel dengan format XLS dan XLSX ke dalam R.

Uji homogenitas ragam dan uji normalitas data adalah langkah penting untuk menguji validitas dan keabsahan hasil analisis ANOVA, sehingga dapat menarik kesimpulan yang tepat dari data tersebut.

Menambah Wawasan saya