Kemarin Faro dapat tugas untuk menghitung rancangan faktorial menggunakan software, biar tidak mainstream seperti menggunakan software SPSS atau Ms EXCEL, faro gunakan R software. Berikut langkah singkatnya.
Contoh soal :
Berikut data Pengaruh perbedaan level dosis pupuk organik serta dosis pupuk urea terhadap produktifitas tanaman padi. Penelitian menggunakan desain RAL Faktorial 3x4 yaitu 3 taraf dosis pupuk organik dan 4 taraf dosis pupuk urea | sehingga keseluruhan ada 12 perlakuan. masing – masing perlakuan diulang sebanyak 3 kali | hasil pengukuran produktifitas tanaman padi dapat dilihat pada tabel berikut :
DosisPupuk
Nitrogen1 | Nitrogen2 | Nitrogen3 | Nitrogen4
Organik11 | 3.57 | 3.45 | 3.78 | 4.83
Organik12 | 3.27 | 4.02 | 3.23 | 5.14
Organik13 | 3.23 | 4.16 | 3.67 | 5.98
Organik21 | 6.04 | 6.21 | 6.22 | 6.23
Organik22 | 6.32 | 6.13 | 6.16 | 6.20
Organik23 | 6.27 | 6.13 | 6.22 | 6.18
Organik31 | 6.23 | 6.26 | 6.16 | 6.10
Organik32 | 6.24 | 6.21 | 6.17 | 6.14
Organik33 | 6.16 | 6.22 | 6.23 | 6.20
Data tersebut akan diuji menggunakan software R
Langkah – langkahnya sebagai berikut :
1. Simpan data diatas kedalam notepad, berinama utrrancob.csv , format data ikut csv, yaitu sebagai berikut :
Nitrogen1,Nitrogen2,Nitrogen3,Nitrogen4
Organik11,3.57,3.45,3.78,4.83
Organik12,3.27,4.02,3.23,5.14
Organik13,3.23,4.16,3.67,5.98
Organik21,6.04,6.21,6.22,6.23
Organik22,6.32,6.13,6.16,6.20
Organik23,6.27,6.13,6.22,6.18
Organik31,6.23,6.26,6.16,6.10
Organik32,6.24,6.21,6.17,6.14
Organik33,6.16,6.22,6.23,6.20
2. Masukkan data tersebut ke dalam r dengan fungsi read.csv, beri nama "datanya"
kode di r commander :
> datanya = read.csv("Drive:/folder/datainput.csv")
dalam hal ini saya menyimpan data di F:/utrrancob.csv
3. Jadikan data tersebut menjadi sebuah vektor "r"
> r = c(t(as.matrix(datanya)))
4. Buat variabel baru bagi perlakuan dan ulangan.
> f1 = c("Nitrogen1","Nitrogen2","Nitrogen3","Nitrogen4") #variabel perlakuan 1
> f2 = c("Organik1","Organik2","Organik3") #variable perlakuan 2
> k1 = length(f1) #banyak variable perlakuan 1
> k2 = length(f2) #banyak perlakuan 2
> n = 3 #n adalah banyak ulangan
5. Buat sebuah vektor yang mewakili semua perlakuan pertama yaitu Dosis pupuk Nitrogen, beri nama variabelnya tm1
> tm1 = gl(k1,1,n*k1*k2,factor(f1))
6. Lalu buat sebuah vektor yang mewakili semua perlakuan kedua yaitu Dosis pupuk Organik, beri nama variabelnya tm2
> tm2 = gl(k2,n*k1,n*k1*k2,factor(f2))
7. Gunakan fungsi aov pada formula tadi untuk mencari interaksi antara perlakuan tm1 (Nitrogen) dan Organik (tm2)
> av = aov(r ~ tm1*tm2)
> av
Dari tabel tersebut dapat diketahui bahwa JK tm1(Nitrogen) sebesar 2.2167, JK tm2(Organik) sebesar 37.51224, JK Interaksi tm1:tm2 sebesar 4.86018, dan galat sebesar 1.29507.
8. Agar lebih jelas lakukan print tabel ringkasan av.
> summary(av)
Dari tabel anova diatas dapat diketahui bahwa semua perlakuan memberikan pengaruh yang signifikan pada produktifitas tanaman padi, karena Fhitung tiap perlakuan dan interaksinya lebih besar dari Ftabel dengan taraf uji 0.05
Contoh soal :
Berikut data Pengaruh perbedaan level dosis pupuk organik serta dosis pupuk urea terhadap produktifitas tanaman padi. Penelitian menggunakan desain RAL Faktorial 3x4 yaitu 3 taraf dosis pupuk organik dan 4 taraf dosis pupuk urea | sehingga keseluruhan ada 12 perlakuan. masing – masing perlakuan diulang sebanyak 3 kali | hasil pengukuran produktifitas tanaman padi dapat dilihat pada tabel berikut :
DosisPupuk
Nitrogen1 | Nitrogen2 | Nitrogen3 | Nitrogen4
Organik11 | 3.57 | 3.45 | 3.78 | 4.83
Organik12 | 3.27 | 4.02 | 3.23 | 5.14
Organik13 | 3.23 | 4.16 | 3.67 | 5.98
Organik21 | 6.04 | 6.21 | 6.22 | 6.23
Organik22 | 6.32 | 6.13 | 6.16 | 6.20
Organik23 | 6.27 | 6.13 | 6.22 | 6.18
Organik31 | 6.23 | 6.26 | 6.16 | 6.10
Organik32 | 6.24 | 6.21 | 6.17 | 6.14
Organik33 | 6.16 | 6.22 | 6.23 | 6.20
Data tersebut akan diuji menggunakan software R
Langkah – langkahnya sebagai berikut :
1. Simpan data diatas kedalam notepad, berinama utrrancob.csv , format data ikut csv, yaitu sebagai berikut :
Nitrogen1,Nitrogen2,Nitrogen3,Nitrogen4
Organik11,3.57,3.45,3.78,4.83
Organik12,3.27,4.02,3.23,5.14
Organik13,3.23,4.16,3.67,5.98
Organik21,6.04,6.21,6.22,6.23
Organik22,6.32,6.13,6.16,6.20
Organik23,6.27,6.13,6.22,6.18
Organik31,6.23,6.26,6.16,6.10
Organik32,6.24,6.21,6.17,6.14
Organik33,6.16,6.22,6.23,6.20
2. Masukkan data tersebut ke dalam r dengan fungsi read.csv, beri nama "datanya"
kode di r commander :
> datanya = read.csv("Drive:/folder/datainput.csv")
dalam hal ini saya menyimpan data di F:/utrrancob.csv
3. Jadikan data tersebut menjadi sebuah vektor "r"
> r = c(t(as.matrix(datanya)))
4. Buat variabel baru bagi perlakuan dan ulangan.
> f1 = c("Nitrogen1","Nitrogen2","Nitrogen3","Nitrogen4") #variabel perlakuan 1
> f2 = c("Organik1","Organik2","Organik3") #variable perlakuan 2
> k1 = length(f1) #banyak variable perlakuan 1
> k2 = length(f2) #banyak perlakuan 2
> n = 3 #n adalah banyak ulangan
5. Buat sebuah vektor yang mewakili semua perlakuan pertama yaitu Dosis pupuk Nitrogen, beri nama variabelnya tm1
> tm1 = gl(k1,1,n*k1*k2,factor(f1))
6. Lalu buat sebuah vektor yang mewakili semua perlakuan kedua yaitu Dosis pupuk Organik, beri nama variabelnya tm2
> tm2 = gl(k2,n*k1,n*k1*k2,factor(f2))
7. Gunakan fungsi aov pada formula tadi untuk mencari interaksi antara perlakuan tm1 (Nitrogen) dan Organik (tm2)
> av = aov(r ~ tm1*tm2)
> av
Dari tabel tersebut dapat diketahui bahwa JK tm1(Nitrogen) sebesar 2.2167, JK tm2(Organik) sebesar 37.51224, JK Interaksi tm1:tm2 sebesar 4.86018, dan galat sebesar 1.29507.
8. Agar lebih jelas lakukan print tabel ringkasan av.
> summary(av)
Dari tabel anova diatas dapat diketahui bahwa semua perlakuan memberikan pengaruh yang signifikan pada produktifitas tanaman padi, karena Fhitung tiap perlakuan dan interaksinya lebih besar dari Ftabel dengan taraf uji 0.05
Post link : http://www.blognafaro.com/2013/12/rancangan-faktorial-menggunakan-software-r.html
Rancangan Faktorial Menggunakan Software R

Ringkasan :
setelah medapat tugas untuk menghitung rancangan faktorial menggunakan software, biar tidak mainstream seperti menggunakan software SPSS atau Ms EXCEL, faro gunakan R software
.
Jumlah Kata : | Dipublikasikan pada Wednesday, December 11, 2013
Jumlah Kata : | Dipublikasikan pada Wednesday, December 11, 2013