Combinepdf.pdf

Tugas Biostatistika

RANCANGAN ACAK LENGKAP TERSARANG PADA DATA PENINGKATAN PROTEIN KASAR PADA LIMBAH SOLID KELAPA TERHADAP FERMENTASI DENGAN Trichoderma reesei Grup 5 Adelia Putri

1609511072

Citra Yudeska

1609511073

Made Krisna Ananda

1609511075

Zefanya Christiani

1609511077

Melati Pusparini Waskitha

1609511079

FAKULTAS KEDOKTERAN HEWAN UNIVERITAS UDAYANA 2018

KATA PENGANTAR Dengan rahmat Tuhan Yang Maha Esa kamipanjatkan puji dan syukur atas kehadiratNya, yang telah melimpahkan rahmat-Nya, sehingga kami dapat menyelesaikan tugas Biostatistika dengan judul “RANCANGAN ACAK LENGKAP TERSARANG PADA DATA PENINGKATAN PROTEIN KASAR PADA LIMBAH SOLID KELAPA TERHADAP FERMENTASI DENGAN Trichoderma reesei” ini dengan baik. Tugas ini telah kami susun dengan maksimal dan juga berkat bantuan dari berbagai pihak sehingga dapat memperlancar pembuatan tugas ini. Kami mengucapkan terimakasih dan maaf apabila terdapat banyak kesalahan dalam tugas ini.

Penyusun,

25 November 2018

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Rancangan Acak Lengkap

Pola Tersarang adalah rancangan percobaan

dengan materi homogen atau tanpa peubah pengganggu, terdiri dari dua peubah bebas atau faktor dalam klasfikasi tersarang yaitu Faktor A terdiri dari a taraf dan Faktor B terdiri dari b taraf yang tersarang (tergantung) dari pada Ai. Rancangan ini seolah-olah terdiri dari dua atau lebih Rancangan Acak Lengkap yang responsnya sama kemudian digabung menjadi satu model percobaan. Jika eksperimennya dilakukan secara acak sempurna, maka kita memiliki model matematis sebagai berikut :

jadi sepintas lalu seperti terjadi persilangan antara setiap taraf sehingga terbentuk kombinasi perlakuan, padahal jika diteliti sebagai seksama, hal demikian tidak terjadi. Dengan kata lain, tim dari suatu golongan tetap dalam golongannya. Dalam desain eksperimen dikatakan bahwa tim tersarang dalam golongan. Dengan demikian kita bukan berhadapan dengan desain eksperimen factorial tetapi desain eksperimen tersarang. Model Matematisnya : Yijk = µ + Ai + Bj(i) + єijk i = 1, 2, 3,…………,a

j = 1,2,3...........,b dan k =1.2.3,.......u

Disini : Yijk : Pengamatan Faktor A taraf ke-i , Faktor B taraf ke-j dan ulangan kek µ : Rataan Umum Ai : Pengaruh Faktor A pada taraf ke-i Bj(i) : Pengaruh Faktor B pada taraf ke-j pada Ai єijk : Pengaruh galat Faktor A taraf ke-i, Faktor B taraf ke-j dan Ulangan ke-k Model diatas diduga berdasarkan datanya sebagai berikut :

yijk = ỹ...+ (ỹi..- ỹ...)+ (ỹij. - ỹi..) +(yijk - ỹij.) (yijk - ỹ..) = (ỹi. - ỹ..) + (ỹij. - ỹi.) + (yijk - ỹij.) (abu-1) = (a -1) + (ab - a) + (abu – ab)

DB

(abu -1) = (a-1) + a(b – 1) + ab(u-1) DB Total = DB Faktor A +DB Faktor B pada Ai + DB Galat Kalau kita jumlahkan dan kuadratkan maka : a

b

 i 1 j 1

_ 2 a b (yijk y... )    u

k 1

i 1 j 1

a b _ _ 2 (yi.. y... )   u

k 1

i 1 j 1

a

b

u

u

_

_ 2  yi.. ) 

_

)2

 ( y.ij. k 1

 ( yijk  yij. i 1 j 1 k 1

2 ( y...) __ abu i 1 j 1 k 1 i 1 j  j 1 a b u b _ _ 2 2 (y...) 2 JK A     (yi.. - y... )  1/bu  yi.. - ____ abu i 1 j 1 k 1 i 1 a b u a b a _ _ 2 2 JK B pada Ai     (yij. - yi.. )  1/u  yij.  (1/bu yi..2 a

b

JK Total   

_ 2 a b  (yijk - y... )    u

i 1 j 1

k 1

u

 yijk2 

i1

j 1

i1

b 2 2 JK B pada A1  1/u y1j.  (1/bu)(y1.. ) j 1 b

2 2 JK B pada A2  1/u y2j.  (1/bu)(y2.. ) j 1

dan seterusnya JK Galat = JK Total – JK A - JK B pada Ai

1.2 Rumusan Masalah 1. Bagaimana cara penggunaan Rancangan Acak Lengkap Pola Tersarang secara analisis dan SPSS pada kasus ? 2. Bagaimana cara penggunaan Rancangan Acak Lengkap Pola Tersarang secara perhitungan manual pada kasus ? 1.3 Tujuan Penulisan Untuk mengetahui penggunaan Rancangan Acak Lengkap Pola Tersarang dalam membantu penelitian suatu kasus.

BAB II HIPOTESIS 2.1 Contoh Soal Peneliti ingin mengetahui peningkatan Protein Kasar pada limbah solid kelapa dengan memfermentasikannya dengan Trchoderma reesei dengan variabel lama waktu fermentasi. Penghitungan Protein kasar dalam hitungan persen. Tabel 1. Rataan prosentase peningkatan kandungan protein kasar produk fermentasi solid kelapa sawit dari masing-masing perlakuan

2.2 Hipotesis Penelitian dilakukan menggunakan rumus Rancangan Acak Pola Tersarang dengan Hipotesis Fermentasi solid kelapa sawit yang menggunakan Trichoderma reseei pada dosis 0,4 % dan lama fermentasi 6 hari ternyata dapat meningkatkan nilai nutrient protein (6,04 % menjadi 7,38 %) dan menurunkan serat kasar (24,94 % menjadi 16,59 %). 2.2.1 Penghitungan Manual 2

3

JK Total    i 1 j 

4

 yijk2  j 1

2 (y...) ____ 2x3x4

= 13.412 + 11.752 + ..........................+ 27.482 – (1/24)(799.6622) = 1144.436 – 1137.953 = 6.483

2 2 2 JK R  (1/3x4)  yi.. - (y...) ____ i1 2x3x4 2 = (1/12)(157.041 + 598.4782)– (1/24)(799.6622) = 1138.144 – 1137.953 = 0.191 2

3

JK D pada W  (1/4) 

 yij.

i

j 1

2

2

 (1/3x4)  yi..2 i 1

= (1/4) (33.03 + 32,87 + ..............+ 21,28 – (1/12)(99,172 + 89.102) 2

2

2

= 1144.226 – 1138.144 = 6.082 3 2 2 JK R1pada W1  (1/4) y1j.  (1/3x4))(y1.. ) j 1

= (1/4)( 35,712 + 35.792 +37.312) – (1/12)( 108.812 ) = 556.978 – 554.336 = 2.642 3

2 2 JK R2 pada W2  (1/4)  y2j.  (1/3x4))(y2 . ) j 1

= (1/4)( 39,482 + 39.682 +36.992) – (1/12)( 116,052 ) = 587.248 – 583.808 = 3.440 JK Galat = JK Total – JK R - JK D pada W = 6.483 – 0.191 – 6.082 = 0.210

BAB III ANALISIS DATA DENGAN SPSS

a. Editor IBM SPSS dibuka, lalu klik File, sorot New dan klik Data b. Klik Variable View pada baris pertama kolom Name dan ketik Inokulum, Waktu Fermentasi, Ulangan, dan Protein Kasar, kolom Decimals pada setiap data kecuali pada “Protein Kasar”

c. Pada value ketik angka 1 kotak Value dan Inokulum 0.2%, kemudian Klik Add, ketik angka 2 kotak Value dan Inokulum 0.4%, dan terakhir angka 3 dan Inokulum 0.6% dan Kemudian klik Add dan OK

d. Kemudian pada Waktu Fermentasi, Ketik angka 1 kotak Value dan 3 Hari di value Label, kemudian Add, angka 2 kotak Value dan 6 Hari value Label, dan Add, dan terakhir angka 3 kotak Value dan 9 Hari value Label, Kemudian klik Add dan OK

e. Kemudian isi data pada Data View

f. Analisis Ragam dilakukan untuk menguji pengaruh Waktu Fermentasi dan Inokulum pada Protein Kasar. Untuk mengetauhuinya maka Klik Analyze, kemudian pilih Linear Model, Klik Univariate. Klik Protein Kasar ke Dependent Variable. Klik Waktu Fermentasi pindahkan ke Fixed Factors dan Inokulum ke Fixed Factor

g. Klik Options kemudian dan FM Means dan Inokulum dan Waktu Fermentasi ke Display Means.

h. Kemudian lihat Syntax dan lihat pada Design apakah sudah sesuai kemudian Play

i.

Kemudian didapatkan hasilnya

Inokulum berpengaruh sangat nyata (P<0,01) terhadap peningkatan protein kasar (lihat Sig 0,000<0,01). Waktu Fermentasi berpengaruh sangat nyata (P<0,01)

pada

dosis

Inokulum

(lihat

WaktuFermentasi*Inokulum

Sig.

0,000<0,01).

Pada inokulum 0.2% terjadi peningkatan persentase protein kasar yang nyata (P<0,05) dari 3 hari ke lama fermentasi 9 hari.( Lihat Batas bawah dan

batas atas pada 95% Confidence Interval tidak ada yang berpotongan berarti nyata (P<0,05), sebaliknya kalau berpotongan berarti tidak nyata (P>0,05). Pada inoculum 0.4% juga terjadi peningkatan persentase protein kasar yang nyata (p<0,05) dari lama fermentasi 3 hari sampai 6 hari ( Lihat Batas bawah dan batas atas pada 95% Confidence Interval tidak ada yang berpotongan berarti nyata (P <0,05) , Tetapi pada fermentasi 6 hari sampai 9 hari terjadi perpotongan yang berarti tidak nyata (P>0,05). Pada inoculum 0.6% terjadi peningkatan persentase protein kasar yang nyata (P<0,05) dari 3 hari ke lama fermentasi 9 hari.( Lihat Batas bawah dan batas atas pada 95% Confidence Interval tidak ada yang berpotongan berarti nyata (P<0,05), sebaliknya kalau berpotongan berarti tidak nyata (P>0,05).

Klik Graphs cari Legacy Dialogs, pilih Boxplot, klik Clustered, pilih Summaries for Groups of Cases, Kemudian klik Define

Grafik boxplot menunjukkan boxplot protein kasar pada inoculum 0,2 % dan 0,6 % koordinatnya tidak ada yang berpotongan, maka dapat disimpulkan terjadi

peningkatan protein kasar yang nyata (P<0.05) baik yang pada inoculum 0,2 % dan 0,6 %. Sedangkan pada perlakuan inoculum 0.4 % terjadi perpotongan di hari ke 6 menuju 9 hari sehingga disimpulkan terjadi peningkatan protein kasar tetapi tidak nyata (P>0,05). Analsisi regresi Analisis regresi diperlukan untuk mencari hubungan antara Waktu Fermentasi dan Inokulum 0,2%, 0,4%, dan 0,6% dengan peningkatan protein kasar dalam persen. Persamaan garis Regresi diduga sebagai berikut : Perlakuan Inokulum 0,2 % :Y1=βo + β1D2 + β2D22 Perlakuan Inokulum 0,4 % :Y2=βo + β1D4 + β2D42 Perlakuan Inokulum 0,6 % :Y3=βo + β1D6 + β2D62 Kembali ke Variable View, Ketik pada Name D2, D4, D6, Y1, Y2, dan Y3, pada kotak Decimals Ketik 0,0,0,2,2,2 pada Kolom Label Ketik Lama Simpan (Hari) pada Inokulum 0,2%, 0,4%, 0,6%, dan Protein Kasar D2, D4, D6

Kembali ke Data View dan isikan data berikut. Setelahnya Klik Analyze, pilih Regession kemudian Curva Estimation

Klik Protein Kasar D2(Y1), pindahkan dengan tanda ►ke kotak Dependent Klik Waktu Fermentasi (Hari), pindahkan dengan tanda ►ke kotak Independent(s) Ingat Centang Quadratic dan Display ANOVA table Klik OK Dengan cara yang sama seperti diatas pada Protein Kasar D4 dan Protein Kasar D6 Klik Ok, maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut :

Y1= 4,85 + 2,826 D2-0.95 D22

Y2= 4,91 + 7,211 D4-0.448 D42

Y3= 4,813 + 4,669 D6-0.221 D42

BAB IV KESIMPULAN

Dari data SPSS berikut didapat bahwa semakin tinggi Dosis Inokulum semakin tinggi pula semakin tinggi juga persentase Protein Kasar. Fermentasi solid kelapa sawit yang menggunakan Trichoderma reseei pada dosis 0,4% dan lama fermentasi 6 hari ternyata dapat meningkatkan nilai nutrient protein (6,04% menjadi 7,38 %) dan menurunkan serat kasar (24,94% menjadi 16,59%).

DAFTAR PUSTAKA

Arifin, J. 2017. SPSS 24 untuk Penelitian dan Skripsi. Jakarta: Kelompok Gramedia. Lie, M., Najoan M., Wolayan, F. R. 2015. Peningkatan Nilai Nutrien (Protein Kasar dan Serat Kasar) Limbah Solid Kelapa Sawit Terfermentasi dengan Trichoderma reesei. Jurnal LPMM Bidang Sains dan Teknologi Vol.1 No. 1 Mei 2015. Manado.