DESAIN EKSPERIMEN

2.5.2 Randomize Block Design

Randomize block design yaitu pemisahan himpunan-himpunan satuan percobaan yang agak homogen dan kemudian secara acak dikenakan perlakuan pada satuan-satuan tersebut. Randomize block design digunakan untuk memperkecil galat percobaan, karena satuan-satuan dalam suatu blok mempunyai sifat-sifat yang lebih bersamaan daripada diblok yang berlainan. (Walpole dan Myers, 1995).

Skema umum data sampel untuk desain eksperimen dapat dilihat pada Tabel

2.3 di bawah ini.

Tabel 2.3 Susunan k x b untuk randomize blok design

Sumber : Sudjana, 1985

commit to user

II-19

dengan; ŷ i : rataan pengamatan untuk perlakuan ke i ŷ.j : rataan pengamatan untuk perlakuan ke j ŷ.. : rataan keseluruhan bk pengamatan T i

: jumlah pengamatan untuk perlakuan ke i T ..j : jumlah pengamatan dalam blok ke j T .. : jumlah keseluruhan bk pengamatan

Berdasarkan model, maka untuk keperluan Anova dihitung harga-harga (Walpole dan Myers, 1995) sebagai berikut :

1) FK (Faktor Koreksi) :

FK = (

ijkl

) 2 / (abn) ..................……..…persamaan 2.11

2) Jumlah kuadrat total (SS total ):

Kuadrat FK - =

ååå a

Y ijk to ta l Jumla h

……..…. persamaan 2.12

3) Jumlah kuadrat faktor pembebanan (SS A ):

A nb

Jumla h

Kuadrat FK

............................……... persamaan 2.13

4) Jumlah kuadrat faktor desain prosthetic jari tangan (SS B ):

B na

Jumla h

Kuadrat FK

...........................……..... persamaan 2.14

5) Jumlah kuadrat interaksi antara faktor A dan B (SS AxB ):

SSb SSa Kuadrat SSa - - - = ååå

ij.m

Jumla h

......persamaan 2.15

6) Jumlah kuadrat error (SS E ):

JK E = JK total - JK A - JK B – JK AB ........…………..persamaan 2.16

commit to user

II-20

Tabel 2.4 Anova randomize block design

Sumber Variansi

Derajat Bebas

(df)

Jumlah Kuadrat (SS)

Kuadrat Tengah (MS)

(k-1)(b-1)

- 1)(b - (k -

Sumber : Sudjana, 1985

2.5.3 Uji Asumsi

Apabila menggunakan analisis variansi sebagai alat analisa data eksperimen, maka seharusnya sebelum data diolah, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi- asumsi Anova berupa uji homogenitas variansi, dan independensi, terhadap data hasil eksperimen.

1. Uji Normalitas

Untuk memeriksa apakah populasi berdistribusi normal atau tidak, dapat ditempuh uji normalitas dengan menggunakan metode lilliefors (kolmogorov- smirnov yang dimodifikasi), atau dengan normal probability –plot.

Pemilihan uji lilliefors sebagai alat uji normalitas didasarkan oleh :

a. Uji lilliefors adalah uji kolmogorov-smirnov yang telah dimodifikasi dan

secara khusus berguna untuk melakukan uji normalitas bilamana mean dan variansi tidak diketahui, tetapi merupakan estimasi dari data (sampel). Uji kolmogorov-smirnov masih bersifat umum karena berguna untuk membandingkan fungsi distribusi kumulatif data observasi dari sebuah variabel dengan sebuah distribusi teoritis, yang mungkin bersifat normal, seragam, poisson, atau exponential.

b. Uji lilliefors sangat tepat digunakan untuk data kontinu, jumlahnya kurang

dari 50 data, dan data tidak disusun dalam bentuk interval (bentuk frekuensi). Apabila data tidak bersifat seperti di atas maka uji yang tepat untuk digunakan adalah khi-kuadrat. (Miller, 1991).

commit to user

II-21

c. Uji lilliefors terdapat di software SPSS yang akan membantu mempermudah proses pengujian data sekaligus bisa mengecek hasil perhitungan secara manual.

Langkah-langkah perhitungan uji lilliefors (Wijaya, 2000) sebagai berikut:

a. Urutkan data dari yang terkecil sampai terbesar.

b. Hitung rata-rata ( x ) dan standar deviasi ( s ) data tersebut.

c. Transformasikan data tersebut menjadi nilai baku ( z ). (

) x x z x i i / - = ........................................................................persamaan 2.19 dimana x i = nilai pengamatan ke-i

x = rata-rata s = standar deviasi

d. Dari nilai baku ( z ), tentukan nilai probabilitasnya P( z ) berdasarkan sebaran normal baku, sebagai probabilitas pengamatan. Gunakan tabel standar luas wilayah di bawah kurva normal, atau dengan bantuan Ms. Excel dengan function NORMSDIST.

e. Tentukan nilai probabilitas harapan kumulatif P(x) dengan rumus sebagai berikut :

i x P x i / ) ( = ........................................................................ persamaan 2.20

f. Tentukan nilai maksimum dari selisih absolut P( z ) dan P( x ) yaitu

maks | P( z ) - P( x )| , sebagai nilai L hitung.

g. Tentukan nilai maksimum dari selisih absolut P(x i-1 ) dan P( z ) yaitu

maks | P(x i-1 ) - P( z )| Tahap berikutnya adalah menganalisis apakah data observasi dalam beberapa kali replikasi berdistribusi normal. Hipotesis yang diajukan adalah :

H 0 : data observasi berasal dari populasi yang berdistribusi normal

H 1 : data observasi berasal dari populasi yang tidak berdistribusi normal

commit to user

II-22

Taraf nyata yang dipilih a = 0.05, dengan wilayah kritik L hitung > L a(k-1) . Apabila nilai L hitung < L tabel , maka terima H 0 dan simpulkan bahwa data observasi berasal dari populasi yang berdistribusi normal.

2. Uji homogenitas

Uji homogenitas bertujuan menguji apakah variansi error dari tiap level atau perlakuan bernilai sama. Alat uji yang sering dipakai adalah uji bartlett. Namun uji bartlett dapat dilakukan setelah uji normalitas terlampaui. Untuk menghindari adanya kesulitan dalam urutan proses pengolahan, maka alat uji yang dipilih adalah uji levene test. Uji levene dilakukan dengan menggunakan analisis ragam terhadap selisih absolut dari setiap nilai pengamatan dalam sampel dengan rata- rata sampel yang bersangkutan.

Prosedur uji homogenitas levene (Wijaya, 2000) sebagai berikut :

a. Kelompokkan data berdasarkan faktor yang akan diuji.

b. Hitung selisih absolut nilai pengamatan terhadap rata-ratanya pada tiap level.

c. Hitung nilai-nilai berikut ini :

· Faktor Koreksi (FK) = ( ) n x i 2 å ....................................... persamaan 2.21

Dimana x i = data hasil pengamatan

i = 1, 2, . . ., n

(n banyaknya data)

· JK-Faktor =

æ å 2 ...........................................persamaan 2.22

Dimana k = banyaknya data pada tiap level

· JK-Total (JKT) = ( ) FK y i - å 2 ........................................... persamaan 2.23

Dimana y i = selisih absolut data hasil pengamatan dengan rata-ratanya untuk tiap level

· JK-Error (JKE) = JKT – JK(Faktor) ................................ persamaan 2.24 Nilai-nilai hasil perhitungan di atas dapat dirangkum dalam sebuah daftar

analisis ragam sebagaimana tabel 2.5 di bawah ini.

commit to user

II-23

Tabel 2.5 Skema umum daftar analisis ragam uji homogenitas Sumber

f JK(Faktor) JK(Faktor) / db

( ) KT error

KT faktor

Error

n-1-f

Sumber : Sudjana, 1985

d. Hipotesis yang diajukan adalah :

H 1 : Ragam seluruh level faktor tidak semuanya sama

e. Taraf nyata yang dipilih adalah α = 0.01

f. Wilayah kritik : F > F α (v1 ; v2) atau F > F

0.01 (5 ; 168)

3. Uji independensi

Salah satu upaya mencapai sifat independen adalah dengan melakukan pengacakan terhadap observasi. Namun demikian, jika masalah acak ini diragukan maka dapat dilakukan pengujian dengan cara memplot residual versus urutan pengambilan observasinya. Hasil plot tersebut akan memperlihatkan ada tidaknya pola tertentu. Jika ada pola tertentu, berarti ada korelasi antar residual atau error tidak independen. Apabila hal tersebut terjadi, berarti pengacakan urutan eksperimen tidak benar (eksperimen tidak terurut secara acak).