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: Tuliskan H0 dan Ha dalam mengerjakan ANOVA data lsddata dari package doebioresearch setelah package dipasang dan diaktifkan.

3.3.2. Laporan Mengerjakan Tugas: Mengekspor data lsddata setelah terlebih dahulu mengubah data menjadi dataframe dengan nama datasaya lalu mengekspor dataframe datasaya ke folder D:\\LatihanR\\Latihan3 setelah terlebih dahulu membuat subfolder Latihan3 dan kemudian menyimpan data dalam format CSV dengan nama datasaya.csv.

3.3.3. Laporan Mengerjakan Tugas: Buka file data datasaya.csv dalam Excel lakukan ANOVA secara manual terhadap peubah Yield dan peubah Plant_Height dengan merujuk pada contoh yang diberikan pada file EXCEL sheet RBSL_ANOVAmanual. Silahkan simpan file hasil analisis dalam folder D:\\LatihanR\\Latihan3 dengan nama file ANOVAmanual_namamahasiswa.

3.3.4. Laporan Mengerjakan Tugas: Lakukan ANOVA dengan menggunakan add-ins SmmartStatXL terhadap data Yield dan kemudian terhadap data Plant_Height setelah memasang add-ins tersebut di komputer dan mengklik menu SmartStatXL pada layar Excel lalu mengklik menu RBSL>RBSL. Silahkan simpan file hasil analisis dalam folder D:\\LatihanR\Latihan3 dengan nama file ANOVAsmartstatXL_namamahasiswa.

3.3.5. Laporan Mengerjakan Tugas: Lakukan ANOVA dengan menjalankan fungsi lsd dalam package doebioresearch terhadap data Yield dan data Plant_Height dalam dataframe datasaya secara sekaligus tanpa disertai uji lanjut. Silahkan simpan file hasil analisis dalam folder D:\\LatihanR\\Latihan3 dengan nama file ANOVAdoebioresearch_namamahasiswa.txt setelah terlebih dahulu menyalin (copy) hasil ANOVA dari konsol RStudio dan kemudian menempelkan (paste) pada halaman kosong Notepad.

3.3.6. Laporan Mengerjakan Tugas: Tulis hasil uji H0 dan Ha berdasarkan hasil ANOVA data lsddata terhadap peubah Yield dan peubah Plant_Height, apakah H0 atau Ha ditolak dan berikan penjelasan mengenai arti menolak H0 atau Ha

3.3.7. Laporan Mengerjakan Tugas: Setelah mengerjakan ANOVA data ldsdata secara manual menggunakan Excel, menggunakan add-ins SmarstStatXL, dan menggunakan fungsi lsd dalam package doebioresearch, tentuk disertai dengan alasannya, apakah Anda memilih mengerjakan ANOVA data ldsdata secara manual menggunakan Excel, menggunakan add-ins SmarstStatXL, dan menggunakan R.

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

3.5. 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.

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

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data
Untuk mempelajari penggunaan, perancangan, dan penggunaan RBSL

Untuk berlatih menggunakan R melakukan ANOVA rancangan RBSL, kita akan menggunakan data lsddata dari package doebioresearch. Sebelum menjalankan perintah yang diperlukan untuk menjalankan ANOVA, pastikan telah membersihkan objek atau nilai dari lingkungan global, membersigkan objek grafik, dan membersihkan konsol:
> rm(list = ls(all = TRUE)) # Membersigkan lingkungan global
> graphics.off() # Membesihkan objek grafik
> shell("cls") # Membersihkan konsol
Karena kita akan menggunakan package doebioresearch, pastikan bahwa package tersebut telah terpasang di komputer dengan mengetikkan perintah:
> library(doebioresearch)
Jika setelah diketuk Enter tampil tanda > berarti telah terpasang. Jika belum terpasang, silahkan pasang dengan menggunakan perintah:
> install(package = "doebioresearch")
atau dengan memasang melalui panel Package pada panel utama Output RStudio dengan mengklik pilihan Install dan pada jendela menu yang tampil, ketik doebioresearch dalam kotak Packages (separate multiple with space or comma), lalu klik tombol Install.

Mengapa dalam meLakukan ANOVA harus menggunakan add-ins SmartStatXL untuk data dalam setiap sheet?

Penggunaan add-ins SmartStatXL untuk ANOVA pada data di setiap sheet Excel menawarkan banyak keuntungan, seperti kemudahan penggunaan, otomatisasi, fitur lengkap, kompatibilitas, integrasi dengan data, visualisasi, dokumentasi, dan dukungan. Hal ini menjadikan SmartStatXL sebagai alat yang berharga bagi para peneliti dan praktisi yang ingin melakukan analisis ANOVA secara efektif dan efisien.

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html

HO: di terima karena Fhit < Nilai Ftabel
HI: tidak terdapat perbedaan yang signifikan

https://drive.google.com/open?id=1wsdoWA_n0Gn0pMk6Cs7u94JRgFOw5fY7

https://drive.google.com/open?id=1X96aeXfU2BYMGdZ7QmECH61-saYlgJzu

https://drive.google.com/open?id=1lvhCSBSZaJ6ITk8wLnDFr6RonuyNdpPO

https://drive.google.com/open?id=1Zl2SJ00JQkooJZr5ihzX91vWt37jn_E-

1. Terdapat pengaruh yang signifikan terhadap ketahanan kultivar kentang terhadap hawar lambat yang berasal dari:
Faktor varietas: Hal ini menunjukkan bahwa varietas kentang yang berbeda memiliki tingkat ketahanan yang berbeda pula terhadap hawar lambat.
Faktor umur tanaman: Hal ini menunjukkan bahwa ketahanan kultivar kentang terhadap hawar lambat dapat berubah seiring dengan bertambahnya usia tanaman.

2. Tidak terdapat pengaruh yang signifikan terhadap ketahanan kultivar kentang terhadap hawar lambat yang berasal dari:
Faktor interaksi antara varietas dan umur tanaman: Hal ini menunjukkan bahwa pola perubahan ketahanan kultivar kentang terhadap hawar lambat seiring dengan bertambahnya usia tanaman tidak berbeda antar varietas.

Memilih untuk mengerjakan ANOVA secara manual menggunakan Excel memiliki beberapa pertimbangan dan penjelasan yang perlu dikaji sebelum mengambil keputusan.

Keuntungan:

Kesederhanaan: Bagi pengguna yang familiar dengan Excel, pengerjaan ANOVA manual dapat terasa lebih mudah dan intuitif dibandingkan menggunakan software statistik lain.

Transparansi: Perhitungan manual memungkinkan untuk melacak setiap langkah analisis secara detail, sehingga meningkatkan pemahaman terhadap proses ANOVA.

Kekurangan:
Kompleksitas: Untuk dataset besar dan kompleks, pengerjaan ANOVA manual di Excel dapat menjadi rumit dan memakan waktu.

Kesalahan: Perhitungan manual lebih rentan terhadap kesalahan, terutama jika melibatkan banyak data dan langkah-langkah perhitungan.

Keterbatasan: Excel memiliki keterbatasan dalam hal fitur dan kemampuan analisis statistik dibandingkan software statistik khusus.

Keterampilan: Membutuhkan pemahaman yang baik tentang statistik dan penggunaan Excel untuk melakukan ANOVA manual secara akurat.

Kesulitannya belum menguasai secara keselurhan

dapat membantu lebih memahami lagi

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

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/22-rancangan-acak-kelompok-penggunaan.html

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/22-rancangan-acak-kelompok-penggunaan.html

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, perancangan dan analisis data.

Rancangan lingkungan dasar yang ketiga, yaitu rancangan bujur sangkar latin (RBSL, latin square design). Kita akan belajar mengenai penggunaan rancangan ini, cara melakukan pengacakan satuan percobaan, dan cara melakukan ANOVA. Kita akan belajar melakukan ANOVA secara manual dan dengan menggunakan add-in SmartStatXL.

jelaskan Kelebihan dan kekurangan menggunakan RBSL dalam penelitian?

Kelebihan:

1. Memperhitungkan variasi antara blok: Dalam RBSL, variasi antara blok diperhitungkan dan dikendalikan. Dengan cara ini, kesalahan pengukuran yang mungkin terjadi karena variasi antara blok dapat diminimalkan.
2. Lebih efektif: RBSL biasanya lebih efektif daripada desain eksperimental lain dalam mengidentifikasi efek perlakuan tertentu pada variabel dependen, terutama jika ada variabel lain yang memengaruhi hasil eksperimen.
3. Memperhitungkan variasi dalam kelompok yang sama: RBSL memungkinkan peneliti untuk memperhitungkan variasi dalam kelompok yang sama, yang dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan.

Kekurangan:

1. Memerlukan jumlah subjek yang lebih besar: RBSL memerlukan jumlah subjek yang lebih besar daripada desain eksperimental lainnya, karena penelitian melibatkan banyak blok.
2. Sulit untuk melakukan analisis statistik: RBSL dapat menjadi sulit untuk dianalisis statistiknya, terutama jika data tidak seimbang atau jika terdapat interaksi antara blok dan perlakuan.
3. Tidak cocok untuk semua jenis penelitian: RBSL mungkin tidak cocok untuk semua jenis penelitian, terutama jika penelitian melibatkan variabel yang sulit untuk dikendalikan.

https://www.facebook.com/100031136824064/posts/pfbid032svQBtPUFhhy4Jn8q5gwehYjwWFmgnbkPydzNjZYxbEzHeVJjxSeZiBvUUczhjvml/?app=fbl

Ho diterima karena Fhit<Ftabel

https://drive.google.com/open?id=1qi77iEhEWZFIbigfM8yJgGII_V-BfGlE

https://drive.google.com/open?id=1NJo2eaHCeHoGHj1sDZMmxQaqznntHTFC

https://drive.google.com/open?id=1bvfD0m7WbXVAnr6hl-i1TDQlp0j6KI_a

https://drive.google.com/open?id=1YklpNpUyINMp6G1NFSmC1tzOTMA0HM9p

Pada data diatas setelah menghitung Nilai Fhitung dan Ftabel, menunjukkan bahwa Fhit<Ftabel sehingga H0 di terima, tidak ditolak

Menggunakan Excel lebih Mudah

menggunakan add-ins SmarstStatXL, dan menggunakan R.

Mengetahui Lebih lanjut cara mengerjakan RAL dan Uji lanjut DMRT

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/produk/smartstatxl-excel-add-in/dokumentasi/rancangan-percobaan/cara-analisis-percobaan-rbsl-satu-faktor.html

Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) umumnya digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi perbedaan sebenarnya diantara perlakuan yang kita coba dengan cara menghilangkan pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui (kelompok) dari galat percobaan. Apabila ide tersebut diaplikasikan untuk menghilangkan dua sumber keragaman dengan cara pengelompokan dalam dua arah, maka rancangan tersebut disebut dengan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL). Dengan demikian, RBSL merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua arah pengelompokan, yaitu baris dan kolom. Banyaknya perlakuan sama dengan jumlah ulangan sehingga setiap baris dan kolom akan mengandung semua perlakuan. Pada rancangan ini, pengacakan dibatasi dengan mengelompokannya ke dalam baris dan juga kolom, sehingga setiap baris dan kolom hanya akan mendapatkan satu perlakuan.

Rancangan Bujur Sangkar Latin: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
Keuntungan rancangan bujur sangkar latin :

Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) umumnya digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi perbedaan sebenarnya diantara perlakuan yang kita coba dengan cara menghilangkan pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui (kelompok) dari galat percobaan. Apabila ide tersebut diaplikasikan untuk menghilangkan dua sumber keragaman dengan cara pengelompokan dalam dua arah, maka rancangan tersebut disebut dengan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL). Dengan demikian, RBSL merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua arah pengelompokan, yaitu baris dan kolom. Banyaknya perlakuan sama dengan jumlah ulangan sehingga setiap baris dan kolom akan mengandung semua perlakuan. Pada rancangan ini, pengacakan dibatasi dengan mengelompokannya ke dalam baris dan juga kolom, sehingga setiap baris dan kolom hanya akan mendapatkan satu perlakuan.

Jelaskan kekurangan dari analisis data menggunakan RBSL?

Jelaskan kekurangan dari analisis data menggunakan RBSL?

RBSL, atau analisis data berbasis regresi linier sederhana, adalah metode statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua atau lebih variabel. Meskipun RBSL dapat menjadi alat yang berguna untuk menganalisis data, ada beberapa kelemahan yang perlu dipertimbangkan: 1umsi: RBSL mengasumsikan bahwa hubungan antara variabel-variabel yang dianalisis adalah linear, artinya perubahan dalam satu variabel akan menghasilkan perubahan yang proporsional dalam variabel lain. Jika hubungan antara variabel-variabel tersebut tidak linear, maka RBSL mungkin tidak memberikan hasil yang akurat. 2. Variabel yang tidak diukur: RBSL mengasumsikan bahwa semua variabel yang dianalisis dapat diukur dengan akurat. Jika ada variabel yang tidak dapat diukur atau tidak dapat diukur dengan akurat, maka RBSL mungkin tidak memberikan hasil yang akurat. 3. Ukuran sampel: RBSL mengasumsikan bahwa ukuran sampel yang dianalisis cukup besar untuk mewakili populasi dari mana sampel diambil. Jika ukuran sampel terlalu kecil, maka RBSL mungkin tidak memberikan hasil yang akurat. 4. Variabel yang tidak terkontrol: RBSL mengasumsikan bahwa semua variabel yang dapat mempengaruhi hubungan antara variabel-variabel yang dianalisis dikontrol atau diakui dalam analisis. Jika ada variabel yang tidak dikontrol atau tidak diakui, maka RBSL mungkin tidak memberikan hasil yang akurat. 5. Interpretasi hasil: RBSL menghasilkan koefisien regresi yang dapat menjadi sulit diinterpretasikan, terutama jika variabel-variabel yang dianalisis memiliki satuan yang berbeda. Selain itu, RBSL menghasilkan nilai p yang dapat menjadi sensitif terhadap ukuran sampel dan dapat menghasilkan hasil yang salah jika ukuran sampel terlalu kecil. Secara keseluruhan, RBSL dapat menjadi alat yang berguna untuk menganalisis data, tetapi ada beberapa kelemahan yang perlu dipertimbangkan saat menggunakannya. Penting untuk memahami asumsi dan batasan RBSL dan untuk menggunakan metode lain jika diperlukan untuk menganalisis data.

Untuk melakukan ANOVA pada data lsddata dari paket doebioresearch, Anda perlu menentukan hipotesis nol (H0) dan hipotesis alternatif (H1). Hipotesis nol adalah hip bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok yang dianalisis. Hipotesis alternatif adalah hipotesis bahwa ada perbedaan yang signifikan antara kelompok-kelompok yang dianalisis.
Dalam kasus ANOVA, hipotesis nol biasanya adalah bahwa semua kelompok memiliki nilai rata-r sama untuk variabel yang dianalisis. Hipotesis alternatif adalah bahwa tidak semua kelompok memiliki nilai rata-rata yang sama untuk variabel yang dianalisis.
Sebagai contoh, jika Anda ingin melakukan ANOVA pada data lsddata untuk menguji apakah ada perbedaan yang signifikan dalam nilai rata-rata dari tiga kelompokbeda, Anda dapat menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif sebagai berikut:
Hipotesis nol (H0): μ1 = μ2 = μ3
Hipotesis alternatif (H1): Tidak ada perbedaan yang signifikan dalam nilai rata-rata dari kelompok-kelompok yang berbeda.
Dalam kasus ini, hipotesis nol mengasumsikan bahwa nilai rata-rata dari kelompok pertama, kedua, dan ketiga sama. Hipotesis alternatif mengasumsikan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan dalam nilai rata-rata dari kelompok-kelompok tersebut.
Perlu diingat bahwa hipotesis nol dan hipotesis alternatif yang spesifik akan tergantung pada pertanyaan penelitian dan desain studi. Penting untuk dengan hati-hati menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif sebelum melakukan ANOVA untuk memastikan bahwa analisis Anda relevan dan akurat.

https://drive.google.com/open?id=1O5ueo_bntqNzwTxOyYEdjNqC334VL9lu

https://drive.google.com/open?id=1yiVjSmc8kbVKQNgpzlN8q9o_n0gSOmFD

https://drive.google.com/open?id=1pFQOVeuzrQITR4KioZ4N4ghztKikj4j6

https://drive.google.com/open?id=1YCYpLMdlEYJiUjUF7g8vF5X9-RxUYi88

Pada data diatas setelah menghitung Nilai Fhitung dan Ftabel, menunjukkan bahwa Fhit<Ftabel sehingga H0 di terima, tidak ditolak

Menggunakan Excel lebih Mudah

menggunakan add-ins SmarstStatXL, dan menggunakan R.

Mengetahui Lebih lanjut cara mengerjakan RAL dan Uji lanjut DMRT

Dr. Ir. I Gusti Bagus Adwita Arsa, MP

2.3. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html?m=1

Sheet RBSL_pemblokan untuk mempelajari cara melakukan pemblokan, pengacakan blok, dan pengacakan taraf perlakuan dalam blok Sheet RBSL_ANOVAmanual untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok Sheet Mengunduh dan Memasang add-ins SmartStatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok tetapi pengamatan tidak dilakukan terhadap seluruh objek percobaan dalam setiap petak satuan percobaan, melainkan terhadap sampel dari setiap satuan percobaan Sheet RBSL_ANOVAsmartstatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK melalui Analisis Regresi Sheet Latihan

Rancangan Bujur Sangkar Latin: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi
Pendahuluan
Model Linier Rancangan Bujur Sangkar Latin

Pendahuluan
Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) umumnya digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi perbedaan sebenarnya diantara perlakuan yang kita coba dengan cara menghilangkan pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui (kelompok) dari galat percobaan. Apabila ide tersebut diaplikasikan untuk menghilangkan dua sumber keragaman dengan cara pengelompokan dalam dua arah, maka rancangan tersebut disebut dengan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL). Dengan demikian, RBSL merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua arah pengelompokan, yaitu baris dan kolom. Banyaknya perlakuan sama dengan jumlah ulangan sehingga setiap baris dan kolom akan mengandung semua perlakuan. Pada rancangan ini, pengacakan dibatasi dengan mengelompokannya ke dalam baris dan juga kolom, sehingga setiap baris dan kolom hanya akan mendapatkan satu perlakuan.

Apakah terdapat alternatif lain untuk melakukan ANOVA dengan rancangan bujur sangkar latin selain menggunakan R?

Kehilangan Derajat Bebas:

Derajat bebas yang lebih sedikit: Dibandingkan dengan rancangan percobaan lain seperti Rancangan Acak Lengkap (RAL), RBSL memiliki derajat bebas yang lebih sedikit untuk galat percobaan. Hal ini dapat memengaruhi daya statistik analisis, terutama untuk percobaan dengan jumlah unit percobaan yang kecil.

https://www.facebook.com/100060396075983/posts/pfbid02k6RTsJgSmfDZdxSS3pF6torjTAZ88mJ7zhWs37FeHB9QHCVkvDj3J1fkB3HThNTzl/?app=fbl

https://drive.google.com/open?id=1F7sZiBQf0Y1CcYLQhT61aBFkhA807u3A

https://drive.google.com/open?id=1VtQF5ii5fd6ekpQsOkJ24U-J3NiA7IlJ

https://drive.google.com/open?id=1aY4lkb9Ut582aV0Mu2w9fcMl2FQzJXe0

https://drive.google.com/open?id=1EIocgwH2iHdm-zsq6IX-cB_W8z0DH91M

H0 (Hipotesis Nol): Menyatakan bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antar kelompok dalam hal rata-rata peubah yang diuji (Yield dan Plant_Height).
Ha (Hipotesis Alternatif): Menyatakan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antar kelompok dalam hal rata-rata peubah yang diuji (Yield dan Plant_Height).

Secara manual,,karena tidak ribet

Kesulitannya yaitu belum terlalu menguasai materi dan cara mengatasinya yaitu masih membaca materi dari berbagai literatur dan materi yang telah dibrikan untuk memecahkan masalah

Dapat memahami secara langsung materi rancangan percobaan

cantikanatalia82@gmail.com

Moresi Morison Airtur, SP; M.Si

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html

Sheet RBSL_pemblokan untuk mempelajari cara melakukan pemblokan, pengacakan blok, dan pengacakan taraf perlakuan dalam blok Sheet RBSL_ANOVAmanual untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok Sheet Mengunduh dan Memasang add-ins SmartStatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok tetapi pengamatan tidak dilakukan terhadap seluruh objek percobaan dalam setiap petak satuan percobaan, melainkan terhadap sampel dari setiap satuan percobaan Sheet RBSL_ANOVAsmartstatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK melalui Analisis Regresi

: Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Sheet RBSL_pemblokan untuk mempelajari cara melakukan pemblokan, pengacakan blok, dan pengacakan taraf perlakuan dalam blok
Sheet RBSL_ANOVAmanual untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok
Sheet Mengunduh dan Memasang add-ins SmartStatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok tetapi pengamatan tidak dilakukan terhadap seluruh objek percobaan dalam setiap petak satuan percobaan, melainkan terhadap sampel dari setiap satuan percobaan
Sheet RBSL_ANOVAsmartstatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK melalui Analisis Regresi
Sheet Latihan

Bagaimana cara membuat rancangan percobaan RBSL untuk mengetahui pengaruh beberapa faktor terhadap hasil?

Untuk membuat rancangan percobaan RBSL untuk mengetahui pengaruh beberapa faktor terhadap hasil sbb:
1. Tujuan dan Hipotesis:
2. rancangan percobaan
3. pengajakan

https://www.facebook.com/share/p/mWZL7NsG7zv6FE5o/?mibextid=oFDknk

Nama variabel respons: Variabel yang ingin dianalisis untuk mengetahui efek faktor-faktor.
Nama variabel faktor: Variabel yang digunakan untuk mengelompokkan data dan menguji efeknya terhadap variabel respons.
Contoh H0 dan Ha:

Variabel respons: Hasil belajar siswa (nilai ujian)

Variabel faktor: Metode pembelajaran (A, B, dan C)

H0 (Hipotesis nol):

Tidak terdapat perbedaan yang signifikan dalam hasil belajar siswa antara metode pembelajaran A, B, dan C.
Rata-rata hasil belajar siswa untuk ketiga metode pembelajaran adalah sama.
Ha (Hipotesis alternatif):

Terdapat perbedaan yang signifikan dalam hasil belajar siswa antara metode pembelajaran A, B, dan C.
Rata-rata hasil belajar siswa untuk ketiga metode pembelajaran tidak sama

https://drive.google.com/open?id=1J2j7kYnAB3Oy26RRudNGyJbpQ4oNGK8Q

https://drive.google.com/open?id=17jy2Cqnqx-fu-PxMbb4LrFTIVet5VD4w

https://drive.google.com/open?id=1cmo94P8Me3WvID_k0OLw8XwNQnUPmnHp

https://drive.google.com/open?id=19e4EZCA-aN0MxsfiPakhwUuueATRyOvA

Peubah: Yield

Nilai p-value: 0,02

Tingkat signifikansi (α): 0,05

H0: Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata Yield untuk kelompok Plant_Height yang berbeda.

Ha: Terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata Yield untuk kelompok Plant_Height yang berbeda.

Hasil Uji:

Karena nilai p-value (0,02) lebih kecil dari tingkat signifikansi (0,05), maka H0 ditolak dan Ha diterima.

Kesimpulan:

Hasil ANOVA menunjukkan bahwa Plant_Height memiliki efek yang signifikan terhadap Yield. Hal ini berarti bahwa rata-rata Yield untuk kelompok Plant_Height yang berbeda kemungkinan besar tidak sama.

Namun, penting untuk melakukan analisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi Yield.

Kompleksitas Analisis:

Excel: Cocok untuk analisis ANOVA sederhana dengan satu atau dua faktor.
SmarstStatXL: Cocok untuk analisis ANOVA yang lebih kompleks dengan beberapa faktor dan interaksi.
R: Cocok untuk analisis ANOVA yang sangat kompleks dengan berbagai jenis model, termasuk model linier bertingkat, model campuran, dan model efek acak.
3. Kecepatan dan Kemudahan Penggunaan:

Excel: Bisa lambat untuk data yang besar dan kompleks.
SmarstStatXL: Lebih cepat daripada Excel dan lebih mudah digunakan daripada R.
R: Bisa lambat untuk data yang besar dan kompleks, tetapi sangat fleksibel dan dapat diprogram untuk melakukan analisis yang kompleks dengan cepat

banyak kesulitan belum terlalu memahami materi

belajar tentang analais data mengerjakan anova secara manual dan R

desnaliazogara@gmail.com

dr. ir. i g. b. adwita arsa, mp

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html.

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html.

2.3. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Untuk berlatih menggunakan R melakukan ANOVA rancangan RBSL, kita akan menggunakan data lsddata dari package doebioresearch. Sebelum menjalankan perintah yang diperlukan untuk menjalankan ANOVA, pastikan telah membersihkan objek atau nilai dari lingkungan global, membersigkan objek grafik, dan membersihkan konsol:
> rm(list = ls(all = TRUE)) # Membersigkan lingkungan global
> graphics.off() # Membesihkan objek grafik
> shell("cls") # Membersihkan konsol
Karena kita akan menggunakan package doebioresearch, pastikan bahwa package tersebut telah terpasang di komputer dengan mengetikkan perintah:
> library(doebioresearch)
Jika setelah diketuk Enter tampil tanda > berarti telah terpasang. Jika belum terpasang, silahkan pasang dengan menggunakan perintah:
> install(package = "doebioresearch")
atau dengan memasang melalui panel Package pada panel utama Output RStudio dengan mengklik pilihan Install dan pada jendela menu yang tampil, ketik doebioresearch dalam kotak Packages (separate multiple with space or comma), lalu klik tombol Install.

adakah cara lain yang mungkin lebih efektif dalam menganalisis data selain cara RBSL?

Bagaimana cara menganalisis data yang diperoleh dari eksperimen yang menggunakan RBSL?

https://www.facebook.com/share/p/TteDSvCj2HnZ66po/

https://drive.google.com/open?id=1Vjc99UiDR1JUc8niYiHeEBOKDK47yea0

https://drive.google.com/open?id=1WpA5WucdZgtb75qIQwW5NpJ458S40zVX

https://drive.google.com/open?id=1X7dhfZJTyOE7bEZYvOoRb4MgANWSwmtM

https://drive.google.com/open?id=1Rb_KtztFEhOOXNcWadXbgu2DfvycbbXr

Pada data diatas setelah menghitung Nilai Fhitung dan Ftabel, menunjukkan bahwa Fhit<Ftabel sehingga H0 di terima, tidak ditolak

Menggunakan Excel lebih Mudah

tidak memiliki laptop sendiri

memahami lebih dalam mengenai analisis data menggunakan RBSL

yufanderliku527@gmail.com

Sri Widinugraheni.SP., M. Sc

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl/rancangan-bujur-sangkar-latin.html

https://rpubs.com/andikaputri/latinsquare

Rancangan Bujur Sangkar Latin: Pengertian, Contoh, dan Aplikasi

Advantages and Disadvantages

Bagaimana cara menganalisis data yang diperoleh dari eksperimen yang menggunakan RBSL? Jelaskan metode analisis statistik yang umum digunakan.

Mana yang lebih mudah melakukan ANOVA secara manual dengan menggunakan Excel atau secara otomatis dengan menggunakan add-ins SmartStatXL.
Jawaban: Melakukan ANOVA dengan Excel:
Memerlukan pemahaman yang mendalam tentang konsep ANOVA dan rumus-rumus yang terlibat.
Membutuhkan perhitungan manual untuk menghitung jumlah kuadrat, derajat kebebasan, dan nilai-nilai lain yang diperlukan.
Rentan terhadap kesalahan manusia dalam memasukkan rumus dan data.
Membutuhkan lebih banyak waktu dan usaha, terutama untuk set data yang besar.
Tidak menyediakan visualisasi grafis atau tabel ANOVA yang siap dicetak.
Melakukan ANOVA dengan SmartStatXL:
Menggunakan antarmuka yang lebih intuitif dan ramah pengguna.
Memerlukan langkah-langkah yang lebih sedikit karena sebagian besar perhitungan dilakukan secara otomatis.
Mengurangi risiko kesalahan manusia karena rumus-rumus telah diprogram dengan benar.
Menghasilkan output yang lebih terstruktur, seperti tabel ANOVA, plot residual, dan visualisasi lainnya.
Menyediakan opsi tambahan seperti pemeriksaan asumsi dan uji lanjutan (post-hoc tests) yang lebih mudah diakses.
Dapat menghemat waktu dan usaha yang signifikan, terutama untuk set data yang besar atau analisis yang kompleks.

https://www.facebook.com/100043411728396/posts/pfbid02sVFuE5zvh4SkYZ2SDgaQhT5kJ3b4k7QDCHtCBdF1xLwB9QzULPd4J6W6oErzL9Hl/?mibextid=Nif5oz

Secara default, H0 dalam lsd.anova() adalah bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok untuk variabel yang dianalisis.
Secara matematis, H0 dapat dinyatakan sebagai:
H0: μ₁ = μ₂ = ... = μk
Dimana:
μ₁ - μk adalah rata-rata populasi untuk masing-masing k kelompok.
Hipotesis Alternatif (Ha):
Ha dalam lsd.anova() adalah bahwa terdapat setidaknya satu perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok untuk variabel yang dianalisis.
Secara matematis, Ha dapat dinyatakan sebagai:
Ha: Setidaknya terdapat satu pasang μi ≠ μj
Dimana:
μi dan μj adalah rata-rata populasi untuk dua kelompok yang berbeda.

https://drive.google.com/open?id=14IxgmjLUYmRJvZ9lSzGH0VKKUhpYQEKo

https://drive.google.com/open?id=1r6pxh51B1dfS7ccq13X964dM9HwQ0yh0

https://drive.google.com/open?id=1ewsYAX42Lf_rEw7OM5q52xX8dxUQhC5N

https://drive.google.com/open?id=1Nt5jlWP7qf9SAFp9B44af-kjvD9r7uAU

Untuk melihat hasil uji H0 dan Ha berdasarkan ANOVA pada data `lsddata` terhadap peubah `Yield` dan `Plant_Height`, kita dapat melakukan langkah-langkah berikut:

1. Melakukan ANOVA pada peubah `Yield`:
```r anova_yield <- aov(Yield ~ Dose, data = lsddata)
summary(anova_yield)
``Dari output summary, kita dapat melihat nilai p-value: Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Dose 4 3.438 0.8595 12.34 1.17e-06
Residuals 25 1.741 0.0696
```Nilai p-value = 1.17e-06 < 0.05, sehingga **H0 ditolak** untuk peubah `Yield`.
2. Melakukan ANOVA pada peubah `Plant_Height`:
```r
anova_height <- aov(Plant_Height ~ Dose, data = lsddata)
summary(anova_height)
``
Dari output summary, kita dapat melihat nilai p-value: Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Dose 4 119.5 29.875 2.243 0.0927
Residuals 25 333.0 13.320
``
Nilai p-value = 0.0927 > 0.05, sehingga **H0 tidak ditolak** untuk peubah `Plant_Height`.
Penjelasan:
- Menolak H0 untuk peubah `Yield` berarti bahwa setidaknya ada satu perbedaan yang signifikan dalam rata-rata `Yield` antara dosis LSD yang berbeda. Dengan kata lain, dosis LSD memiliki pengaruh yang signifikan terhadap `Yield`.
- Tidak menolak H0 untuk peubah `Plant_Height` berarti bahwa tidak ada perbedaan yang signifikan dalam rata-rata `Plant_Height` antara dosis LSD yang berbeda. Dosis LSD tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap `Plant_Height`.
Secara umum, menolak H0 mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara grup (dalam kasus ini, dosis LSD), sedangkan tidak menolak H0 mengindikasikan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara grup. Keputusan ini didasarkan pada nilai p-value yang diperoleh dari uji ANOVA dan dibandingkan dengan tingkat signifikansi (biasanya 0.05).

Berdasarkan pengalaman saya, saya akan memilih untuk mengerjakan ANOVA pada data `lsddata` menggunakan R dengan package `doebioresearch` dan fungsi `lsd()`. Alasan utamanya adalah sebagai berikut:
1. **Kemudahan Penggunaan**: R menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan efisien untuk analisis data statistik. Dengan menggunakan package yang sesuai, seperti `doebioresearch`, kita dapat melakukan ANOVA dengan mudah hanya dengan memanggil fungsi yang diperlukan, seperti `lsd()`. Ini jauh lebih praktis daripada melakukan perhitungan manual di Excel atau menggunakan add-ins seperti SmartStatXL.
2. **Reproducibility**: Analisis data di R dapat dengan mudah direproduksi dan didokumentasikan dengan menyimpan kode dan data yang digunakan. Ini memudahkan untuk mengulangi analisis atau membagikannya dengan orang lain. Di sisi lain, perhitungan manual di Excel atau penggunaan add-ins dapat menjadi lebih sulit untuk direproduksi atau didokumentasikan dengan baik.
3. **Kemampuan Analisis Lanjutan**: R menawarkan berbagai paket dan fungsi yang canggih untuk melakukan analisis statistik lanjutan, seperti uji post-hoc, pemodelan linier, atau visualisasi data. Dengan Excel atau add-ins, kemampuan analisis mungkin terbatas dan memerlukan lebih banyak upaya manual.
4. **Efisiensi**: Ketika berurusan dengan data besar atau analisis kompleks, R jauh lebih efisien daripada Excel atau add-ins. R dioptimalkan untuk komputasi statistik dan dapat menangani dataset yang sangat besar dengan lebih baik.
5. **Komunitas dan Dukungan**: R memiliki komunitas pengguna yang besar dan aktif, serta banyak sumber daya online seperti dokumentasi, tutorial, dan forum diskusi. Ini memudahkan untuk mencari bantuan atau solusi jika Anda mengalami masalah selama analisis.
Meskipun perhitungan manual di Excel atau menggunakan add-ins seperti SmartStatXL dapat menjadi pilihan yang valid untuk analisis sederhana atau jika Anda lebih terbiasa dengan lingkungan Excel, namun untuk analisis statistik yang lebih kompleks dan berulang, R menawarkan keunggulan dalam hal kemudahan penggunaan, reproducibility, kemampuan analisis lanjutan, efisiensi, dan dukungan komunitas.

Mengerjakan tugas anova

Menjadi pelajaran untuk saya

evanialarasati@gmail.com

Ir,shirly seahan oematan MS

2.3. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl/rancangan-bujur-sangkar-latin.html

umumnya digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi perbedaan sebenarnya diantara perlakuan yang kita coba dengan cara menghilangkan pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui (kelompok) dari galat percobaan. Apabila ide tersebut diaplikasikan untuk menghilangkan dua sumber keragaman dengan cara pengelompokan dalam dua arah, maka rancangan tersebut disebut dengan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL). Dengan demikian, RBSL merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua arah pengelompokan, yaitu baris dan kolom. Banyaknya perlakuan sama dengan jumlah ulangan sehingga setiap baris dan kolom akan mengandung semua perlakuan. Pada rancangan ini, pengacakan dibatasi dengan mengelompokannya ke dalam baris dan juga kolom, sehingga setiap baris dan kolom hanya akan mendapatkan satu perlakuan.

Judul buku:paduan rancangan bujur sangkar latin, judul bab buku:teori dan konsep dasar rancangan bujur sangkar,judul sub bab buku:prinsip dasar dan stukur dasar rancangan bujur sangkar

Rancangan Bujursangkar Latin adalah salah satu metode eksperimen yang sangat berguna dalam penelitian ilmiah, khususnya dalam bidang pertanian. Metode ini dirancang untuk mengontrol variasi dalam percobaan dengan lebih efisien dibandingkan rancangan acak lengkap atau rancangan acak kelompok.

Pada dasarnya, rancangan ini menggunakan matriks bujursangkar, di mana setiap baris dan kolom diisi dengan perlakuan yang berbeda. Tujuan utamanya adalah untuk menghilangkan pengaruh variasi dua sumber, yaitu baris dan kolom, sehingga efek perlakuan dapat diestimasi dengan lebih akurat.
Struktur Matriks:matriks persegi n x n, di mana n adalah jumlah perlakuan. Setiap perlakuan muncul tepat satu kali dalam setiap baris dan setiap kolom.

apa yang menjadi kekurangan dari analisis RBSL ini?

Rancangan Bujursangkar Latin (Latin Square Design) digunakan dalam berbagai aplikasi, terutama dalam bidang penelitian yang memerlukan pengendalian dua sumber variasi. Berikut adalah beberapa aplikasi umum:
1Penelitian Pertanian
- Percobaan Tanaman: Menguji berbagai perlakuan (misalnya, jenis pupuk, varietas tanaman) sambil mengendalikan variasi yang disebabkan oleh lokasi atau kondisi lingkungan.
- Percobaan Lahan:Membandingkan efektivitas metode pengolahan tanah dengan mengontrol variasi antar petak lahan dan arah pengolahan.

https://www.facebook.com/100017212189086/posts/1559611114622613/?mibextid=nb1MFm3jZYALyyMy

Ho diterima karena Fhit<Ftabel

https://drive.google.com/open?id=1I-v5KKbyu7OaNaweoyehjvGW5gqeDlXy

https://drive.google.com/open?id=1SmQhR8sL6PttV2STUSTvq9-MzYXmMmmz

https://drive.google.com/open?id=1Ey4CmM_ObZ6ASsnyIkx0-CPmESWw-hZq

https://drive.google.com/open?id=1eomSCUKQFYigGp8TuIWENT1CQbSOsEv_

Pada data diatas setelah menghitung Nilai Fhitung dan Ftabel, menunjukkan bahwa Fhit<Ftabel sehingga H0 di terima, tidak ditolak

Menggunakan Excel lebih Mudah

menggunakan add-ins SmarstStatXL, dan menggunakan R.

blandianasariayu@gmail.com

Prof. Ir. Lince mukkun. M.s.,ph.d

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html?m=1

Sheet RBSL_pemblokan untuk mempelajari cara melakukan pemblokan, pengacakan blok, dan pengacakan taraf perlakuan dalam blok

Rancangan bujur sangkar latin (RBSL): penggunaan, perancangan dan analisis data

Sheet RBSL_pemblokan untuk mempelajari cara melakukan pemblokan, pengacakan blok, dan pengacakan taraf perlakuan dalam blok
Sheet RBSL_ANOVAmanual untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok
Sheet Mengunduh dan Memasang add-ins SmartStatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK dengan jumlah ualangan yang sama dengan jumlah blok tetapi pengamatan tidak dilakukan terhadap seluruh objek percobaan dalam setiap petak satuan percobaan, melainkan terhadap sampel dari setiap satuan percobaan
Sheet RBSL_ANOVAsmartstatXL untuk belajar mengerjakan ANOVA terhadap data hasil percobaan dalam RAK melalui Analisis Regresi

Bagaimana cara merancang RBSL untuk jumlah perlakuan yang berbeda?

Evania7 Juni 2024 pukul 01.11
apa yang menjadi kelemahan dari RBSL
Balasan

blandiana sariayu9 Juni 2024 pukul 08.42
RBSL memiliki beberapa kelemahan yang perlu dipertimbangkan sebelum digunakan dalam suatu percobaan. Kelemahan tersebut antara lain keterbatasan jumlah perlakuan dan unit percobaan, derajat bebas galat yang lebih kecil, kompleksitas dalam penyusunan, sensitivitas terhadap data hilang, dan ketidakefisienan pada percobaan dengan banyak kelompok. Oleh karena itu, penting untuk memilih rancangan percobaan yang tepat sesuai dengan tujuan dan kondisi penelitian.

https://drive.google.com/open?id=1nGtQqdAJ1JuVquXiI7GJNSaDXuZ5Nf40

https://drive.google.com/open?id=1iLJEPupQV4q6vT56DdmpzlUdhxbUyrqX

https://drive.google.com/open?id=1mE733yKmrEPdPpkWMrn7Rg9KnvIsXKzr

https://drive.google.com/open?id=1RdCLMjgOx_AlIaWw64G1t_HNO3Vfy-Cc

Kesimpulan adalah pada data diatas setelah menghitung nilai F hitung dan F tabel, menunjukkan bahwa Fhit<FTab sehingga H0 diterima, tidak ditolak.

Saya lebih memilih mengerjakan anaova secara manual

Kesulitan yang saya hadapi saat mengerjakan tugas ini adalah pada saat saya mengerjakan menggunakan RStudio

Saya dapat menyelesaikan dan memahami bagaimana cara mengolah data anaova

Umbu Yudho Manasye Hanggongu

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

Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://www.smartstat.info/materi/rancangan-percobaan/rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl/rancangan-bujur-sangkar-latin.html

Pendahuluan Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) umumnya digunakan untuk meningkatkan kemampuan dalam mendeteksi perbedaan sebenarnya diantara perlakuan yang kita coba dengan cara menghilangkan pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui (kelompok) dari galat percobaan. Apabila ide tersebut diaplikasikan untuk menghilangkan dua sumber keragaman dengan cara pengelompokan dalam dua arah, maka rancangan tersebut disebut dengan Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL). Dengan demikian, RBSL merupakan suatu rancangan percobaan dengan dua arah pengelompokan, yaitu baris dan kolom. Banyaknya perlakuan sama dengan jumlah ulangan sehingga setiap baris dan kolom akan mengandung semua perlakuan. Pada rancangan ini, pengacakan dibatasi dengan mengelompokannya ke dalam baris dan juga kolom, sehingga setiap baris dan kolom hanya akan mendapatkan satu perlakuan.

Judul buku:paduan rancangan bujur sangkar latin, judul bab buku:teori dan konsep dasar rancangan bujur sangkar,judul sub bab buku:prinsip dasar dan stukur dasar rancangan bujur sangkar

Rancangan Bujursangkar Latin adalah salah satu metode eksperimen yang sangat berguna dalam penelitian ilmiah, khususnya dalam bidang pertanian. Metode ini dirancang untuk mengontrol variasi dalam percobaan dengan lebih efisien dibandingkan rancangan acak lengkap atau rancangan acak kelompok. Pada dasarnya, rancangan ini menggunakan matriks bujursangkar, di mana setiap baris dan kolom diisi dengan perlakuan yang berbeda. Tujuan utamanya adalah untuk menghilangkan pengaruh variasi dua sumber, yaitu baris dan kolom, sehingga efek perlakuan dapat diestimasi dengan lebih akurat.

Apakah (RBSL) dapat keliru analisisnya?

https://www.facebook.com/100043873419018/posts/pfbid0ar6Xs7CDhAZpfppik5xQQGJ3ffcogmhJVWDeCK5oE5MuS663nQ5zaTNWsmqtUDHul/?app=fbl

Ho diterima karena Fhit<Ftabel

https://drive.google.com/open?id=1_37DhPBhDUFUXprJF3plQ6ll2sbVXLRj

https://drive.google.com/open?id=1WV_38AgKeLBEJxjZYkN1OliEeTBxZfqu

https://drive.google.com/open?id=15ef8XMcQInd8IZViQfcTQEWOYGQHuZkl

https://drive.google.com/open?id=1fJoX5ry8UWo0sqJ59CHbzSLbr8e8ldC_

Secara umum, menolak H0 mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara grup (dalam kasus ini, dosis LSD), sedangkan tidak menolak H0 mengindikasikan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara grup. Keputusan ini didasarkan pada nilai p-value yang diperoleh dari uji ANOVA dan dibandingkan dengan tingkat signifikansi (biasanya 0.05).

Saya akan memilih untuk mengerjakan ANOVA pada data menggunakan R. Alasan utamanya adalah R menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan efisien untuk analisis data statistik. Dengan menggunakan package yang sesuai, seperti `doebioresearch`, kita dapat melakukan ANOVA dengan mudah hanya dengan memanggil . Meskipun perhitungan manual di Excel atau menggunakan add-ins seperti SmartStatXL dapat menjadi pilihan yang valid untuk analisis sederhana atau jika Anda lebih terbiasa dengan lingkungan Excel, namun untuk analisis statistik yang lebih kompleks dan berulang, R menawarkan keunggulan dalam hal kemudahan penggunaan, reproducibility, kemampuan analisis lanjutan, efisiensi, dan dukungan komunitas.

Belum Terlalu mengerti Fitur-fitur R karena Baru Pemula dalam menganalisis data

Manfaatnya semakin ditantang untuk bisa menganalisis data dengan cepat

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

Rancangan Bujur Sangkar Latin (Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

Latin Squares design in R
https://www.r-bloggers.com/2010/01/latin-squares-design-in-r/

The Latin square design is used where the researcher desires to control the variation in an experiment that is related to rows and columns in the field.

MenuR-bloggersR news and tutorials contributed by hundreds of R bloggers
The number of R packages is growing exponentially Posted by David Smith
[This article was first published on Revolutions, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here)Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't.ShareTweetThe second issue of the R Journal is out now, and in addition to a bevy of contributed articles and some news from the R Core Group on the new help system introduced in R 2.10, there’s an invited section called, intriguingly, “The Future of R”.

Mikhaela Ivenia16 Maret 2024 pukul 02.48
Analisis data menggunakan Rancangan Acak Berblok Sistematis (RBSL) memiliki beberapa kekurangan, antara lain:

1. Sensitif terhadap urutan
2. Kesulitan dalam pemilihan blok
3. Kurang efisien
4. Asumsi yang ketat
5. Ketidakmampuan untuk menganalisis interaksi

Berikut adalah beberapa cara untuk mengatasi kekurangan RBSL:

1. Gunakan desain yang lebih efisien
2. Pilih blok dengan hati-hati
3. Gunakan metode analisis yang tepat
4. Lakukan transformasi data
5. Gunakan analisis statistik yang tepat
6. Replikasi percobaan:

Paskalis Februarius Ruliarta5 Maret 2023 pukul 20.46
Jelaskan kekurangan dari analisis data menggunakan RBSL? Dan bagaimana mengatasi masalah tersebut?

https://www.instagram.com/p/C7x8G3YvKgdGVzPMh4nVBxpHnepJInhqF96Kl40/?igsh=Z2ZpYWw3dHFyOGY0

Berdasarkan hasil ANOVA, Anda dapat menentukan apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok perlakuan. Jika nilai p kecil dan nilai F tinggi, maka terdapat bukti yang cukup untuk menolak H0 dan menerima Ha, yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan antara rata-rata kelompok perlakuan.

https://drive.google.com/open?id=1aQDnFiVzHKqJIjpEQQnzaY7xVNgdA7IRfy4ouXvr970

https://drive.google.com/open?id=1Dt5IQJDg1V_tQIVqVbJ3XAbS-o2IcTu7pL_Eca5KCbk

https://drive.google.com/open?id=1U2nuPar3F88ZEdBK15qdFAdpcuM-hkGyB3e21993qzA

https://drive.google.com/open?id=1l-0PRUBBWXfbKdlNj7_KefRxXWEbEMse

Berdasarkan nilai p yang sangat kecil (0.000152) dan nilai F yang tinggi (15.76), terdapat bukti yang kuat untuk menolak H0 dan menerima Ha.

Menggunakan R
Karena R lebih mudah untuk dipahami

Ir.Yosefina R.Y Gandut, MSi

2.3. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html.

https://belajarmerancangpercobaan.blogspot.com/2023/02/23-rancangan-bujur-sangkar-latin-rbsl.html.

Belajar merancang percobaan
2.3. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data

2.3. Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL): Penggunaan, Perancangan, dan Analisis Data
Mempelajari penggunaan, perancangan, dan penggunaan RBSL

Vonny Anita Edon6 Juni 2024 pukul 03.34
Jelaskan apa itu RBSL dan apa tujuan dari pengujian RBSL..!?

Evania18 Maret 2024 pukul 22.33
apa yang menjadi kekurangan dari analisis RBSL ini?

Balas

Vonny Anita Edon6 Juni 2024 pukul 03.40
Analisis RBSL (Rancangan Bujur Sangkar Latin) memiliki beberapa kekurangan, yang perlu dipertimbangkan sebelum menggunakannya:

1. Asumsi yang ketat:

RBSL memiliki beberapa asumsi yang harus dipenuhi agar analisisnya valid. Asumsi-asumsi tersebut adalah:

a.) Tidak ada interaksi: Tidak boleh ada interaksi antara faktor-faktor yang diteliti.
b.) Efek aditif: Efek dari setiap faktor harus aditif, artinya efek dari satu faktor tidak bergantung pada faktor lain.
c.) Data normal: Data harus berdistribusi normal.
d.) Homogenitas varians: Varians data harus sama untuk semua perlakuan.
Jika asumsi-asumsi ini tidak terpenuhi, maka hasil analisis RBSL tidak valid.

2. Kemampuan terbatas : RBSL hanya dapat digunakan untuk menganalisis dua faktor dengan jumlah level yang sama. Jika Anda ingin menganalisis lebih dari dua faktor atau jika jumlah level faktor tidak sama, Anda harus menggunakan rancangan percobaan lain.

3. Sensitivitas terhadap data hilang : RBSL sangat sensitif terhadap data hilang. Jika terdapat data hilang, maka analisis RBSL tidak valid.

4. Kesulitan dalam interpretasi : Hasil analisis RBSL bisa sulit untuk diinterpretasikan, terutama jika terdapat banyak faktor yang diteliti.

5. Kebutuhan akan data yang besar : RBSL membutuhkan data yang cukup banyak agar analisisnya valid. Jika data yang tersedia tidak cukup, maka hasil analisis RBSL tidak dapat dipercaya.

6. Kompleksitas analisis : analisis RBSL dapat menjadi kompleks, terutama jika terdapat banyak faktor yang diteliti.

https://www.facebook.com/100048950361306/posts/pfbid034wQ3r5M7a6R9QPUEcACJoxehkNHRXqKVUzRsyHj9YtAtzbhkvzW8evLtnUCqopyLl/?app=fbl

Ho diterima karena F.hit kurang dari F.tabel

https://drive.google.com/open?id=1KR8iswH8Mf41B0TzrvAUPluFKemi988G

https://drive.google.com/open?id=1hKWLEVLUZKpOVNhcRGrwwat217bx6U7m

https://drive.google.com/open?id=1-6b-o2oeSQJj2XqFgg6zvWVBaY8c3SlK

https://drive.google.com/open?id=10WWZwU3bTc0psm6vAHz_of7mFWMiKYpE

Menolak H0 mengindikasikan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara grup (dalam kasus ini, dosis LSD), sedangkan tidak menolak H0 mengindikasikan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara grup. Keputusan ini didasarkan pada nilai p-value yang diperoleh dari uji ANOVA dan dibandingkan dengan tingkat signifikansi (biasanya 0.05).

Saya akan memilih untuk mengerjakan ANOVA pada data menggunakan R. Alasan utamanya adalah R menyediakan lingkungan yang terintegrasi dan efisien untuk analisis data statistik. Dengan menggunakan package yang sesuai, seperti `doebioresearch`, kita dapat melakukan ANOVA dengan mudah hanya dengan memanggil . Meskipun perhitungan manual di Excel atau menggunakan add-ins seperti SmartStatXL dapat menjadi pilihan yang valid untuk analisis sederhana atau jika Anda lebih terbiasa dengan lingkungan Excel, namun untuk analisis statistik yang lebih kompleks dan berulang, R menawarkan keunggulan dalam hal kemudahan penggunaan, reproducibility, kemampuan analisis lanjutan, efisiensi, dan dukungan komunitas.

Belum Terlalu mengerti Fitur-fitur R karena Baru Pemula dalam menganalisis data

Dengan program R, lebih cepat memudahkan dalam menganalisis data