Gambar 3.5. Skematik pengambilan data arus dan tegangan pada konfigurasi Wenner.
Dari gambar di atas dapat dilihat arus di ukur pada titik di antara probe terluar sensor sebagai supply arus Current
measured. Dan tegangan output sensor diukur pada probe dalam Voltage measured, kemudian dihubungkan pada port
data port A = port sumber data analog ke ADC pada mikrokontroler pada mikrokontroler untuk diproses dan akan
ditampilkan pada display LCD.
3.6. Metode Analisis Data
A. Analisa Regresi Linier
Analisa regresi dalam statistika merupakan metode untuk menentukan hubungan sebab akibat antara sutu variabel dengan variabel-variabel
yang lain. Atau bisa juga dikatan bahwa teknik yang digunakan untuk membangun persamaan garis lurus dan menggunakan persamaan
tersebut untuk membuat perkiraan. Analisa regsresi linier ialah bentuk hubungan dimana variabel
bebas X maupun variabel terikat Y sebagai vaktor yang berpangkat satu.
Regresi linier ini dibedakan menjadi: 1
Regresi linier sederhana dengan bentuk fungsi :Y = a + bX + e, 2
Regresi linier berganda dengan bentuk fungsi : Y = b0 + b1X1 + ... + bpXp + e
Dari kedua fungsi diatas 1 dan 2; masing-masing berbentuk garis lurus linier sederhana dan bidang datar linier berganda. Metode
yang digunakan untuk analisa data dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier sederhana.
Bentuk hubungan yang paling sederhana antara variabel X dengan variabel Y adalah berbentuk garis lurus atau berbentuk hubungan liner
yang disebut dengan regresi linier yang sederhana atau sering disebut regresi linier saja dengan persamaan matematiknya adalah sebagai
berikut : Y = A + BX
6 Apabila A dan B mengambil nilai seperti : A =0 dan B=1, persamaan
6 akan menjadi : Y=X
7 Persamaan 7 Adalah suatu bentuk persamaan yang paling sederhana
dari regresi linier sederhana. Dari persamaan 6, A dan B disebut konstanta atau koefesien regresi linier sederhana atau parameter garis
regresi linier sederhana. A disebut intercept coefficient atau intersep yaitu jarak titik asal atau titik acuan dengan titik potong garis regresi
dengan sumbu Y; dan disebut slope coefficient atau slup yang menyatakan atau menunjukkan kemiringan atau kecondongan garis
regresi terhadap sumbu X. Dari persamaan garis regresi 7 di atas, dalam hubungan tersebut terdapat satu variabel bebas X dan satu
variebel bebas X dan satu variabel tak bebas Y.
A. Intersep Intercept
Intersep merupakan titik perpotongan antara suatu garis dengan sumbu Y pada diagramsumbu kartesius saat nilai X=0 atau nilai rata-rata
pada variabel Y apabila nilai pada variabel X bernilai 0. Intersep hanyalah suatu konstanta yang memungkinkan munculnya koefesien
lain di dalam model regresi. Intersep tidak selalu dapat atau perlu untuk diinterpretasikan.
B. Kemiringan Slope
Secara matematis,slope merupakan ukuran kemiringan dari suatu garis, koefesien regresi untuk variabek X. Dalam konsep statistika,
slope merupakan suatu nilai yang menunjukkan seberapa besar kontribusi yang diberikan variabel X terhadap variabel Y. Nilai slope
dapat pula diartikan sebagai rata-rata penambahan atau pengurangan yang terjadi pada variabel Y untuk setiap peningkatan satu satuan
variabel X.
C. Koefisian Determinasi R
2
Koefisian determinasi adalah besarnya keragaman informasi di dalam variabel Y yang dapat diberikan oleh model regresi yang
didapatkan. Nilai R
2
berkisar antara 0 s.d 1. Apabila nilai R
2
dikalikan 100 maka hal ini menunjukkan persentase keragaman informasi di
dalam variabel Y yang dapat diberikan oleh model regresi yang didapatkan. Semakin besar nilai R
2
, semakin baik model regresi yang diperoleh.Kurniawan, 2008.
Metode regresi linier dapat pula digunakan untuk mencocokkan data terhadap fungsi-fungsi eksponensial dalam beberapa kasus yang
disebut dengan regresi eksponensial. Kita ingat kembali, secara umum fungsi eksponensial dapat dinyatakan sebagai
bx
y ae
= 8
Dalam hal ini, fungsi eksponensial memberikan banyak fenomena yang berbeda-beda di dalam ilmu teknik. Parameter a dan b dapat kita
tentukan dengan sedikit manipulasi matematis dasar. Regresi Eksponensial digunakan untuk menentukan fungsi
eksponensial yang paling sesuai dengan kumpulan titik data xn,yn yang diketahui. Regresi
Eksponensial merupakan
pengembangan dari
regresi linier dengan
memanfaatkan fungsi
logaritmik.
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengukuran Menggunakan Metode Gravimetri
Hasil pengukuran kadar air tanah dengan beberapa variasi volume air yang dicampurkan dengan kompos sebanyak 1000 gram menggunakan metode
gravimetri adalah sebagai berikut:
Tabel 4.1 Hasil Pengukuran Kadar Air Tanah Menggunakan Metode Gravimetri Volume air,
Va mL Massa tanah basah,
Mtb gram Massa tanah kering,
Mtk gram Kadar Air Tanah,
KAT 100
50 43,5
13 200
50 40
20 300
50 34
32 400
50 31
38 500
50 26,5
47
Gambar 4.1 Grafik hubungan antara Va dengan KAT
Grafik di atas adalah hasil pengukuran kadar air tanah menggunakan teknik pengukuran kadar air tanah gravimetri, yaitu perhitungan kadar air tanah
berdasarkan perbandingan massa tanah basah dengan massa tanah kering setelah
y = 0,086x + 4,2 R² = 0,9914
5 10
15 20
25 30
35 40
45 50
100 200
300 400
500 600
K A
T
Va mL
