Ichsan Nurul Bari, SP Email : [email protected]Phone : 022 70677611 JHPT-Faperta-Unpad, hal. 1 dari 16 Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri) Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu perangkat lunak/software statistik yang dapat digunakan sebagai alat pengambil keputusan pada bidang statistik. Rancangan Dasar yang akan dibahas dalam tulisan ini antara lain Rancangan Acak Lengkap (RAL), Rancangan Acak Kelompok (RAK), Rancangan Bujur Sangkar (RBS), Rancangan Faktorial Confounding (Split Plot), dan teknik Transformasi Data dalam SPSS 13.0 Memulai bekerja dengan SPSS 13.0 Jika software SPSS 13.0 telah ter-install pada komputer anda, maka untuk memulai bekerja, Klik Start, pilih All Programs – SPSS for windows - SPSS 13.0 for windows. Setelah anda klik, maka tampilan awal SPSS 13.0 yang akan muncul adalah seperti gambar di bawah ini.
16
Embed
Rancangan Percobaan dengan SPSS 13 · PDF fileRancangan Dasar yang akan dibahas dalam tulisan ini antara lain Rancangan Acak Lengkap (RAL), Rancangan Acak Kelompok ... Rancangan Acak
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Rancangan Percobaan dengan SPSS 13.0 (Untuk kalangan sendiri)
Statistical Product and Service Solution (SPSS) merupakan salah satu perangkat lunak/software statistik yang dapat digunakan sebagai alat pengambil keputusan pada bidang statistik. Rancangan Dasar yang akan dibahas dalam tulisan ini antara lain Rancangan Acak Lengkap (RAL), Rancangan Acak Kelompok (RAK), Rancangan Bujur Sangkar (RBS), Rancangan Faktorial Confounding (Split Plot), dan teknik Transformasi Data dalam SPSS 13.0 Memulai bekerja dengan SPSS 13.0 Jika software SPSS 13.0 telah ter-install pada komputer anda, maka untuk memulai bekerja, Klik Start, pilih All Programs – SPSS for windows - SPSS 13.0 for windows. Setelah anda klik, maka tampilan awal SPSS 13.0 yang akan muncul adalah seperti gambar di bawah ini.
Untuk mulai dengan memasukan data, maka pilih Type in data lalu klik Ok sehingga muncul tampilan SPSS data editor seperti gambar di bawah ini.
SPSS data editor merupakan lingkungan tempat dimana kita bekerja. Disini terdapat 2 type lingkungan kerja yaitu Data View dan Variabel View. Data View adalah tempat memasukan data hasil pengamatan. Variabel View adalah tempat menetapkan variabel-variabel pangamatan. Bekerja pada Variable View Variable view memiliki 10 kolom yaitu Name, Type, Width, Decimals, Label, Values, Missing, Columns, Align dan Measure. Name, digunakan untuk memberi nama data. (Maks. 8 karakter) Type, digunakan untuk memilih jenis data. Secara default SPSS memberi type Numeric (data angka). Untuk data non angka pilih type String.
Width, digunakan untuk menentukan jumlah karakter/digit yang dapat ditulis. Untuk data string 1- 32767 karakter dan untuk data numerik 1-40 digit. Decimals, digunakan untuk menentukan jumlah angka desimal (angka dibelakang koma). Secara default SPSS memberi 2 angka desimal. Label, digunakan untuk memberi keterangan nama variabel. Pengisian/pengosongan kolom ini tidak mempengaruhi data SPSS. Values, digunakan untuk memberikan kode data.
Missing, digunakan apabila ada data yang hilang atau belum diobservasi. Apabila data lengkap/tidak memuat data yang hilang maka kolom missing values tidak perlu diisi.
Column, digunakan untuk mengatur lebar kolom sesuai dengan data yang kita masukan (1-255 digit). Align, digunakan untuk mengatur posisi data (rata kanan, rata kiri dan center).
Measure, digunakan untuk menentukan tipe pengukuran. Untuk data string terdiri atas Ordinal dan Nominal. Sedangkan untuk data kuantatif tanpa kategori pilih type Scale.
RAL Rancangan Acak Lengkap
Contoh Kasus 1 (Soal UAS 2006) Data Pengamatan
Perlakuan Jumlah Larva B. carambolae
I II III IV
Metil eugenol 0,3 mL 77.08 59.34 52,54 62.03
Metil eugenol 0,5 mL 58.70 57.42 55.55 60.00
Metil eugenol 0,7 mL 50.77 47.87 53.73 50.19
Metil eugenol 0,9 mL 48.45 46.15 51.35 49.02
Metil eugenol 1,0 mL 45.57 47.29 46.15 43.86
Kontrol 52.54 61.34 53.73 54.94
Langkah-langkah penyelesaian 1. Lakukan data entry pada lingkungan kerja Data View seperti gambar berikut :
2. Pendefinisian variable data, dilakukan pada lingkungan kerja variable view dengan melakukan langkah-langkah berikut : a. Baris ke-1
Value, isi dengan cara : o Value : 1, Value label : Metil Eugenol 0.3 mL. o Value : 2, Value label : Metil Eugenol 0.5 mL. o Value : 3, Value label : Metil Eugenol 0.7 mL. o Value : 4, Value label : Metil Eugenol 0.9 mL. o Value : 5, Value label : Metil Eugenol 1.0 mL. o Value : 6, Value label : Kontrol.
Abaikan kolom yang lainnya 3. Analisis data dengan cara memilih menu Analize – Compare Means – One way
Interpretasi data: Berdasarkan table ANOVA di atas diketahui bahwa terdapat perbedaan yang sangat signifikan (0,01) antar perlakuan yang diberikan. Jumlah larva tertinggi yaitu pada perlakuan Metil eugenol 0,3 mL dengan rata-rata jumlah larva 62,75 ekor. Semakin banyak Metil eugenol yang diaplikasikan, semakin sedikit jumlah larva yang diperoleh.
Value, isi dengan cara : o Value : 1, Value label : Kelompok umur 1 o Value : 2, Value label : Kelompok umur 2 o Value : 3, Value label : Kelompok umur 3 o Value : 4, Value label : Kelompok umur 4
Abaikan kolom yang lainnya
b. Baris ke-2
Name : isi dengan Metoda
Type : Pilih Numeric
Decimals : Pilih 0 (karena data bilangan bulat)
Value, isi dengan cara : o Value : 1, Value label : Campuran A. o Value : 2, Value label : Campuran B. o Value : 3, Value label : Campuran C. o Value : 4, Value label : Campuran D.
Abaikan kolom yang lainnya
c. Baris ke-3
Name : isi dengan Data1
Type : Pilih Numeric
Decimals : Pilih 0 (karena data bilangan bulat)
Abaikan kolom yang lainnya 3. Analisis data dengan cara memilih menu Analize – General Linear Model –
Fixed Factor(s) : Blok & Metoda Kotak dialog akan seperti gambar berikut :
Klik Model
o Centang Custom. o Pilih Blok & Metode. o Sum of squares pilih Type II o Hilangkan centang pada Include intercept in model o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini :
Klik Plots
o Isi Horizontal Axis dengan Blok o Isi Separate Lines dengan metode o Klik Add o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini :
o Pillih Metode ke Post Hoc Tests for o Centang Duncan o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini :
Klik Option
o Pilih Blok & Metode pada Display Means for. o Centang Descriptive statistics & Homogeneity Tests. o Klik Continue, kotak dialog akan seperti gambar di bawah ini :
4. Klik OK 5. Hasil Output akan tampak seperti di bawah ini :
Means for groups in homogeneous subsets are displayed. Based on Type II Sum of Squares The error term is Mean Square(Error) = 1.944. a Uses Harmonic Mean Sample Size = 4.000. b Alpha = .05.
Profile Plots
Kelompok umur 4Kelompok umur 3Kelompok umur 2Kelompok umur 1
Interpretasi data: Berdasarkan table ANOVA di atas diketahui bahwa terdapat perbedaan yang sangat signifikan (0,01) antar perlakuan yang diberikan. Pertambahan bobot tertinggi dihasilkan perlakuan ke-3 dengan nilai rata rata pertambahan sebesar 8,5 kg. Berdarakan uji lanjut (Duncan) diketahui bahwa nilai pertambahan perlakuan ke-3 tersebut berbeda nyata dengan perlakuan lainnya.