commit to user menggunakan pita ukur merk Butterfly. Lingkar dada diukur dalam satuan
cm yang diambil dengan cara mengikuti lingkaran dadatubuh tepat di belakang bahu melewati gumba atau pada sapi berponok tepat di belakang
ponok dengan menggunakan pita ukur. Tinggi gumba diukur dari bagian tertinggi gumba ke tanah mengikuti garis tegak lurus dengan
menggunakan tongkat ukur dari stainless steel. Tinggi pinggul diukur dari atas permukaan tanah sampai titik tertinggi tulang pinggul dengan
menggunakan tongkat ukur dari stainless steel. Data bobot badan diperoleh dengan cara menimbang sapi dengan
memasukkan sapi ke dalam kandang jepit yang sudah dilengkapi dengan timbangan ternak. Penafsiran umur ditentukan dengan mengamati
pergantian gigi seri susu menjadi gigi seri permanen dan dengan mengamati beberapa bagian bidang asah gigi seri permanen. Caranya
setelah eksterior tubuh sapi diukur, mulut sapi dibuka lalu diamati pergantian gigi dan jika ternak sudah cukup tua dan giginya sudah
permanen semua maka diamati berapa bidang asahnya. Estimasi bobot badan berdasarkan ukuran-ukuran tubuh menggunakan rumus Scheiffer,
Lambourne dan Schrool. Estimasi ini berguna untuk mengetahui rumus pendugaan yang paling tepat untuk pendugaan bobot badan beserta faktor
koreksinya. Besar kecilnya nilai faktor koreksi akan menentukan rumus yang paling tepat untuk pendugaan bobot badan. Semakin kecil nilai
faktor koreksi, maka rumus tersebut paling tepat digunakan untuk pendugaan bobot badannya. Berdasarkan korelasi antara ukuran-ukuran
tubuh dengan bobot badan maka ukuran tubuh dapat dipergunakan untuk memperkirakan bobot badan.
E. Analisis Data
Data hasil observasi dihitung dan diolah untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas X yaitu eksterior tubuh sapi yang meliputi: panjang
commit to user badan, lingkar dada, tinggi gumba, dan tinggi pinggul terhadap variabel tidak
bebas Y yaitu bobot sapi. Data-data yang diperoleh, dapat dihitung dan diolah dengan metode
analisis korelasi dan regresi sederhana dan berganda. Angka koefisien korelasi r baik sederhana maupun ganda menunjukkan arah dan derajat keeratan
hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Persamaan regresi baik sederhana maupun ganda menunjukkan bentuk hubungan secara
matematis antara variabel independen dengan variabel dependen. Persamaan regresi : Persamaan matematik yang memungkinkan
peramalan nilai suatu peubah takbebas dependent variable dari nilai peubah bebas independent variable. Persamaan regresi ganda dirumuskan sebagai
berikut : 1. Dua variabel bebas :
2 2
1 1
ˆ X
b X
b a
Y +
+ =
2. Tiga variabel bebas :
3 3
2 2
1 1
ˆ X
b X
b X
b a
Y +
+ +
= 3. n variabel bebas
:
n n
X b
X b
X b
a Y
+ +
+ +
= .......
ˆ
2 2
1 1
Data tersebut dihitung dan diolah dengan metode analisis regresi berganda dan korelasi Gomes, 1995 dengan alasan :
1. Pengaruh dari setiap peubah bebas X1, X2, X3, . . . , Xk terhadap peubah bebas tidak Y linier. Diketahui dengan metode analisis regresi linier
sederhana dan korelasi. Langkah-langkahnya sebagai berikut : - Langkah 1
Mengitung rataan
X
dan
Y
, jumlah kuadrat terkoreksi
2
x S
dan
2
y S
, dan jumlah hasil kali terkoreksi xy
S dari peubah X dan Y sebagai :
n X
X S
=
n Y
Y S
=
commit to user
2 1
2
å å
=
- =
n i
i
X X
x
2 1
2
å å
=
- =
n i
i
Y Y
y
X Y
X X
xy
i n
i i
- -
=
å å
=1
Sedangkan Xi, Yi menunjukkan nilai pasang X dan Y ke-i. - Langkah 2
Menghitung penduga parameter regresi a dan b sebagai : X
b Y
a -
=
å å
=
2
x xy
b
Sedangkan a adalah penduga a; dan b penduga b.
bX a
Y +
=
- Langkah 3 Menentukan nilai Ymin dan Ymax dari nilai Xmin dan Xmax
min min
X b
a Y
+ =
max max
X b
a Y
+ =
- Langkah 4 Menhitung kuadrat tengah sisa :
2
2 2
2 2
- -
=
å å
å
×
n x
xy y
s
x y
commit to user Menghitung nilai tb sebagai :
2 2
x s
b t
y x
b ×
=
Membandingkan nilai tb hitung dengan nilai t tabel pada lampiran C Gomes, 1995 dengan derajat bebas n – 2. b dikatakan berbeda nyata
dengan nol apabila nilai absolut tb lebih besar daripada nilai t tabel pada taraf nyata yang digunakan.
- Langkah 5 Menghitung selang kepercayaan 100 – a untuk b sebagai :
Selang kepercayaan =
å
×
±
2 2
x s
t b
y x
a
Sedangkan nilai ta adalah nilai t tabel dengan derajat bebas n – 2 pada taraf nyata a.
- Langkah 6 Uji hipotesis a = a0;
Menghitung nilai
a
t sebagai :
÷ ÷
ø ö
ç ç
è æ
+ -
=
å
× 2
2 2
1 x
X n
s a
t
y x
a
a
Membandingkan nilai
a
t hitung dengan t tabel dengan n–2 derajat bebas
pada taraf nyata yang digunakan. Tolak hipotesis a = a0 apabila nilai hitung absolut
a
t lebih besar dari nilai t tabelnya.
commit to user 2. Pengaruh setiap Xi terhadap Y adalah bebas dari X lainnya. Yaitu, jumlah
perubahan Y per satuan perubahan setiap Xi sama tanpa memperhatikan nilai X yang lainnya.
Regresi linier berganda dapat dinyatakan berlaku apabila hubungan peubah tidak bebas Y dengan k peubah bebas X1, X2, . . . , Xk dapat
dinyatakan sebagai :
k k
X X
X Y
b b
b a
+ +
+ +
= L
2 2
1 1
Peubah sebanyak k + 1: Y, X1, X2, . . . , Xk harus diukur secara serempak untuk setiap satuan dari n satuan pengamatan. Sebagai tambahan,
harus terdapat cukup pengamatan untuk membuat n lebih besar daripada k + 1. Langkah-langkah yang diperlukan untuk penyusunan persamaan
regresi linier berganda adalah : 1. Langkah 1
Menghitung rataan dan jumlah kuadrat terkoreksi untuk setiap peubah sebanyak k + 1 peubah Y, X1, X2, . . . , Xk, dan jumlah hasil kali
terkoreksi untuk semua pasangan kombinasi dari k + 1 peubah, mengikuti petunjuk yang diuraikan dalam langkah 1 bagian regresi
linier sederhana. Ringkasan parameter yang harus dihitung, bersama dengan peubah yang digunakan terlihat di bawah ini:
commit to user Jumlah Kuadarat dan Hasil Kali Terkoreksi
Peubah Rataan
X
1
X
2
. . . X
k
Y X
1
1
X
å
2 1
x
å
2 1
x x
. . .
å
k
x x
1
å
y x
1
X
2
2
X
å
2 2
x . . .
å
k
x x
2
å
y x
2
. . . . . .
. . . . . .
. . . . . .
. . . X
k
k
X . . .
å
2 k
x
å
y x
k
Y
Y
. . .
å
2
y
2. Langkah 2 Mengitung b1, b2, . . . , bk dari k persamaan serempak berikut ini yang
umumnya disebut persamaan normal :
å å
å å
= +
+ +
y x
x x
b x
x b
x b
k k
1 1
2 1
2 2
1 1
L
å å
å å
= +
+ +
y x
x x
b x
b x
x b
k k
2 2
2 2
2 2
1 1
L . . . . . . . . . . . . . . .
å å
å å
= +
+ +
y x
x b
x x
b x
x b
k k
k k
2 2
2 2
1 1
L Sedangkan b1, b2, . . . , bk adalah penduga dari b1, b2, . . . , bk dari
persamaan regresi linier berganda. 3. Langkah 3
Menghitung penduga intersep a sebagai :
k k
X b
X b
X b
Y a
- -
- -
= L
2 2
1 1
4. Langkah 4
commit to user Menghitung
Jumlah kuadrat karena regresi sebagai :
å å
= y
x b
JKR
i k
i i
Jumlah kuadrat sisa, sebagai :
å
- =
JKR y
JKE
2
Koefisien determinasi, sebagai :
å
=
2 2
y JKR
R
Koefisien determinasi R2 mengukur tunjangan dari fungsi linier dengan k peubah bebas terhadap keragaman dalam Y, yang biasanya dinyatakan
dalam persentase. Akarnya yaitu r dinyatakan sebagai koefisien korelasi berganda.
5. Langkah 5 Uji beda nyata dari R2
Menghitung nilai F sebagai :
1 -
- =
k n
E JK
k R
JK F
Membandingkan nilai F hitung dengan nilai F tabel dengan derajat bebas f1 = k dan f2 = n – k – 1. Koefisien determinasi R2 dikatakan berbeda nyata
berbeda nyata dibanding nol apabila nilai F hitung lebih besar daripada F tabelnya pada taraf nyata yang digunakan.
Pengujian statistik terhadap koefisien korelasi baik sederhana maupun ganda digunakan untuk menjawab hipotesis mengenai ada tidaknya hubungan
commit to user yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen. Adapun
prosedur pengujian hipotesis adalah sebagai berikut : 1. Menentukan rumusan hipotesis H
dan H
1
. H
: r = 0 : Tidak ada hubungan signifikan antara X dengan Y.
H
1
: r ≠ 0 : Ada hubungan signifikan antara X dengan Y.
2. Menghitung nilai uji statistik Nilai uji statistik untuk korelasi sederhana adalah t, sedangkan nilai uji
statistik untuk korelasi ganda adalah F. 3. Menentukan kriteria pengambilan keputusan
H diterima H
1
ditolak apabila t atau F hitung t atau F tabel. H
ditolak H
1
diterima apabila t atau F hitung ³ t atau F tabel. Taraf kesalahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1 dan 5.
commit to user
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
