Analisis Bidang Pertanian

1. AnalisisBidangPertanian Dalam surah Al-An’am ayat 141 tersurat bahwa Allah menciptakan tanaman-tanaman yang hasilnya diperuntukan umatnya dan kita diingatkan tidak boleh berlebihan dalam memanfaatkannya serta harus bersukur dalam bentuk mengeluarkan zakatnya. Surah ini kalau kita kembangkan maka pengertiannya menjadi luas terutama dalam kacamata pertanian. Allah menciptakan tanaman makna ini adalah bentuk pernyataan Allah bahwa memiliki manfaat bagi umatnya, karena tanaman merupakan tumbuhan yang telah dibudidayakan, sehingga jika tumbuhan telah dibudidayakan berarti manfaatnya telah dapat diketahui baik secara langsung maupun tidak sehingga agar manfaatnya terus dapat dinikmati maka dibudidayakan secara berkelanjutan.

2. Dalam berbudidaya tanaman maka perlu pengetahuan lain yang dapat menjamin keberhasilan dari budidaya tanaman yang dilakukan. Seperti kita ketahui bahwa setiap apa yang diciptkan oleh Allah ada jaminan tentang kegunaannya dan Allah pasti akan menjamin keberlanjutannya bagi kita yang memperhatikan. Hal ini seperti dijelaskan dalam surah As- Sajdah ayat 27, Allah menurunkan air hujan ke bumi agar-agar tanah tidak tandus dan tumbuhan serta tanaman-tanaman dapat hidup sehingga kebutuhan hidup bagi hewan, ternak, tanaman serta manusia dapat terpenuhi.

3. Dalam surah Al-An’am ayat 141, juga tersurat Allah sengaja menciptakan yang kita kenal dengan istilah hutan dimana didalamnya tumbuh berbagai tumbuhan berpohon namun sifat keserakahan dari manusia dalam memanfaatkannya selalu berlebihan dan Allah swt tidak menyukai sesuatu yang berlebihan karena akan berdampak langsung maupun tidak langsung untuk keberlangsungan kehidupan bagi umat itu sendiri.

4. Dalam surah An-Nahl ayat 10 dan 11, tersurat Allah menurunkan hujan dari langit agar dapat digunakan untuk diminum juga untuk menyuburkan tamah dan tumbuhan serta tanaman. Hal ini diperuntukan bagi umatnya yang berpikir. Dalam Surat-surat di atas diperuntukan bagi kita yang : memperhatikan, memikirkan dan mengerti

5. ? STATISTIKA DAFTAR BAHAN BACAAN Pengantar Metode Statistika Anto Dajan 1986 Statisrika Untuk Penelitian Sugiyanto 1999 Dasar-Dasar Statistika Suntoyo 1990 Statistika Non Parametri Sudrajat 1985 Pengantar statistika Walpole 1995 Prinsip dan Prosedur Statistika suatu Pendekatan Biometrika. Steel R,G.D, dan Torrie J.H, 1991. Analisis Regresi Terapan, Draper N dan Smith H, 1992 Statistik ?

6. Penilaian Statistika ? • Tugas • Nilai Midle • Nilai Ujian akhir • Kuis Sebelum Perkuliahan di Mulai • Kehadiran • Keaktifan Perkuliahan • Peran dalam Kerja Kelompok Alat Bantu Kalkulator

7. MATERI PERKULIAHAN PENDAHULUAN STATISTIKADISKRIPSI(Sebaran data frekuensi, Frekuensi Relatif dan Frekuensi Kumulatif,Penyajian Data dalam Bentuk Grafik,Nilai tengah atau rata-rata, Kisaran/rentang, Nilai Simpangan Rata-rata, Ragam Variance) dan simpangan baku DISTRIBUSI DAN PENDUGAAN PARAMETER(distribusi t, qhi, dan F, Pendugaan Nilai Tengah/Rata-rata (µ), PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISA KORELASI ANALISA REGRESI

8. Statistika msl Kumpulan Data/ informasi/keterangan/ fakta msl msl msl Pengampu Mata Kuliah : Sufianto SKS : 3 sks msl msl Statistika Hubungan Statistika dengan Statistik Ada Cerita awal hadirnya ilmu ini dikalangan ilmuawan

9. Kaitan Statistika dengan Komputer Statistika diakui ditinjau dari model-model rumus , proses perhitungan yang membutuhkan waktu relatif lama, dan hal ini sangat mengganggu serta tidak kelihatan bnahwa statistika memberikan kemudahan dalam menyelesaikan masalah terutama dalam statistika inferensial Komputer bagian produk akhir dari ilmu yaitu teknologi yang prinsip dasarnya memudah manusia didalam menjalani kehidupan Terciptanya mini cip, dapat dimasukkan berbagai soft program statistika dan dengan bantuan komputer maka proses perhitungan dan interpretasinya menjadi lebih mudah. Kita kenal dengan soft program: Minitab, SPSS, stat, amos dll Ada cerita Albert Einstein

10. Pertanyaannya bagaimana kalau kita tidak mengetahui tentang statistika ? Jika kita tidak mengetahui statistika, diibaratkan seperti orang buta yang ingin mencari kucing hitam di dalam ruang yang gelap. Padahal di ruang yang gelap tersebut belum tentu ada kucing yang dicari Hakekatnya manusia adalah makluk yang juga serba tidak tahu dan tidak pasti akan tetapi karena mempunyai akal maka semakin banyak tahu sejalan dengan berjalannya waktu. Ada cerita 4 orang buta untuk mendefinisikan tentang binatang gajah ? Sadarilah dalam bertindak dan berpendapat bahwa kita sebagai makluk ciptaan Allah

11. Satistika ? & Statistik ? Statistik: Hasilpengukuranataupengamatan yang dikumpulkan, berupaangka-angkaataubesaran-besaranataufakta-faktaataupernyataan-pernyataan yang menggambarkanperbedaanataupersamaansuatuobjekdengan yang lain tetapikarakteritik yang sama Statistika : Metode, ilmu, danseni yang digunakanuntuk: pengumpulan, analisisdaninterpretasihasilanalisissertacaramenampilkannyadalammempergunakannyauntukmaksud-maksudperamalan Ada ceritatentang orang sukuindiansukuaslibangsaAmarika

12. STATISTIKA ? prosedur-prosedur yang digunakan dalam pengumpulan data, penyajian data, analisis serta penafsiran Analisa data Pembagian Statistika statistika deskriptif dan statistika inferensial. Statistika deskriptif adalah bagian dari ilmu statistika yang hanya mengolah, dan menyajikan data tanpa mengambil keputusan untuk populasi statistika inferensial berkenaan dengan permodelan data serta melakukan pengambilan keputusan berdasarkan analisis data

13. PERTEMUAN KEDUA Penyebaran Distribusi Frekuensi

14. Penyajian Data Hasil Pengamatan

15. Penyajian Data Pengamatan dalam Bentuk Sebaran Frekuensi Bagaimanapenjelasannya ?

16. Bagaimana Cara Membuat ?

17. langkah-langkah membuat sebaran frekuensi : • Tentukan banyaknya selang /jumlah kelas dengan rumus: k = 1+3,3 log (n2/100) atau dapat ditetapkan sendiri • Tentukan kisaran/rentang (range) data. • selisih nilai tertinggi (Xt) dengan terendah (Xr) atau R= Xt - Xr • Hitunglah lebar/selang dalam kelas (I). • dengan rumus: I = R/k • Tentukan nilai bawah kelas pertama • Tambahkan lebar /selang pada nilai bawah kelas pertama untuk mendapatkan nilai atas kelas pertama. • Daftarkan semua kelas • Tentukan batas masing-masing kelas • Tentukan titik tengah tiap kelas • Tentukan frekuensi bagi masing-masing kelas. • Jumlahkan kolom frekuensi dan periksa apakah hasilnya sama dengan banyakknya total pengamatan.

18. Frekuensi Relatif Frekuensi relatif masing-masing kelas diperoleh dengan cara membagi frekuensi kelas dengan frekuensi total. Sebaran frekuensi relatif Sebaran frekuensi

19. Frekuensi Kumulatif Frekuensi kumulatif adalah frekuensi total semua nilai yang lebih kecil dari pada batas atas kelas suatu selang kelas tertentu. Frekuensi kumulatif dapat dinyatakan dalam bentuk relatif maupun persentase. Ada dua macam sebaran frekuensi kumulatif, yaitu sebaran kumulatif makin meningkat atau frekuensi kumulatif kurang dari (less than) dan frekuensi makin menurun atau frekuensi kumulatif lebih dari (greater than). Baik frekuensi kurang dari maupun lebih dari ditentukan berdasarkan cara penentuan kelasnya. Contoh Dari Data

20. Sebaran frekuensi kumulatif relatif Sebaran frekuensi kumulatif persentase

21. Sebaran frekuensi kumulatif relatif Sebaran frekuensi kumulatif persentase

22. Penyajian Data dalam Bentuk Grafik • Selain dalam bentuk tabel sebaran data juga dapat disajikan dalam bentuk grafik. Banyak sekali grafik yang dapat digunakan, antara lain: • Histogram atau Diagram Balok • Cara membuat histogram adalah sebagai berikut: • Buat salip sumbu dengan f (frekuensi) sebagai ordinat dan X (nilai tengah) sebagai absis kemudian cantumkan skala yang sesuai. • Dimulai dari kelas pertama, gambarkan balok setinggi frekuensi yang dinyatakan oleh kelas tersebut dan melalui tengah kelas sebagai porosnya. Lebar balok sesuai dengan kelasnya. • Demikian seterusnya sampai kelas terakhir. Perlu diingat bahwa untuk data diskrit, balok yang satu harus digambar terpisah dengan balok selanjutnya , karena data diskrit adalah diskontinu.

23. 10 8 6 4 2 Std. Dev = 2.55 Mean = 19.9 N = 45.00 0 17.0 18.0 19.0 20.0 21.0 22.0 23.0 24.0 25.0 TINGGI Grafik histogramnya

24. Poligon Selain histogram cara lain yang bermanfaat bagi penyajian data dalam bentuk grafik adalah poligon frekuensi. Poligon frekuensi dibentuk dengan memplotkan frekuensi kelas terhadap titik tengah kelas, kemudian menghubungkan titik-titik yang berurutan dengan garis lurus. Poligon digunakan hanya untuk data kontinu. Bila frekuensi kumulatif yang digunakan (pada sumbu f), maka poligon frekuensinya disebut ogive.

25. Pertemuan ke tiga

26. Ukuran Pemusatan Data Ukuran pemusatan merupakan ukuran yang menunjukkan pusat segugusan data yang telah diurutkan dari yang terkecil sampai terbesar atau sebaliknya dari yang terbesar sampai terkecil. Ukuran pemusatan yang paling banyak digunakan adalah nilai tengah (mean), median, dan modus. Nilai tengah atau rata-rata (mean) Nilai tengah atau rata-rata (mean) dilambangkan dengan µ (untuk populasi) atau (untuk sample). Nilai tengah dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:

27. Data tidak berkelompok Jika x merupakan peubah acak dengan nilai-nilai pengamatan x1, x2, x3, . ..xn maka nilai tengahnya atau rata-ratanya: Contoh . Hasil panen bunga rosela atau tinggi bibit sengon dalam satu tahun (kg atau cm) adalah 10, 12, 14, 10, 12, 11, 10, 8, 14, 10, 9,dan 8 Nilai tengah atau rata-ratanya: = (10 + 12+ 14 + . . . +8)/12 = 12,8

28. Data berkelompok Yang dimaksud data berkelompok adalah adalah data yang telah disederhanakan dalam bentuk tabel frekuensi. Rumus yang digunakan untuk menghitung data berkelompok adalah: dimana: fi = frekuensi pada kelas ke-i xi = nilai tengah kelas pada kelas ke-i k = banyaknya kelas/selang kelas Perhatikan contoh

29. Dari data pada Tabel, hitunglah nilai tengahnya. Jawab Perhitungan nilai tengah untuk data Tabel Nilai tengah: = 3685/50 = 73,7 ≈ 74 (dibulatkan)

30. Median Median adalah nilai pengamatan yang terletak tepat ditengah-tengah setelah terlebih dahulu diurutkan dari yang terkecil ke terbesar atau sebaliknya. Bila data itu berjumlah ganjil, maka untuk mendapatkan median adalah dengan merata-ratakan kedua nilai pengamatan yang berada ditengah. Misalkan terdapat nilai pengamatan x1, x2, x3, . . .xn (pengamatan tersebut telah diurutkan) maka untuk mencari nilai median digunakan rumus sebagai berikut:

31. Contoh Hasil panen padi jenis IR 24, dari dua belas petani di sebuah kota adalah 10, 8, 9, 7, 9, 6, 7, 9, 10, 13, 6, 12. Tentukan mediannya! (untuk n genap) Jawab. Sebelum menghitung median terlebih dahulu data diurutkan dari yang terkecil ke terbesar, yaitu 6, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 9, 10, 10, 12, 13, sehingga nilai mediannya: Me = X(12/2) + X (12/2) +1 / 2 = X6 + X7 / 2 = (9 + 9) / 2 = 9 Contoh Hasil panen padi jenis IR 20, dari dua belas petani di sebuah kota adalah 10, 8, 9, 7, 9, 6, 7, 10, 13, 6, 12. Tentukan mediannya! (untuk n ganjil) Jawab. Sebelum menghitung median terlebih dahulu data diurutkan dari yang terkecil ke terbesar, yaitu 6, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 10, 12, 13, sehingga nilai mediannya: Me = X11 + 1 / 2 = X12 / 2 = X6 = 9

32. Untuk data yang tersusun dalam tabel frekuensi, maka nilai mediannya dapat dihitung dengan menggunakan rumus: di mana: Me = median Bb = batas kelas terendah pada kelas yang mengandung nilai median, yaitu pada frekuensi kumulatif ke ½ n. ft = frekuensi total fsm = total frekuensi sebelum kelas yang mengandung median fm = frekuensi pada kelas yang mengandung median I = selang dalam kelas (lebar kelas) Perhatikan Contoh

33. Perhitungan Median untuk data Tabel ft = 50 , fsm = 14 , f m = 25, Bb = 70 , I = 9 , oleh karena itu: = 73.96 ≈ 75 (dibulatkan)

34. Pertemuan Ke Empat

35. Kisaran/rentang (range) Seperti yang telah di jelaskan di atas bahwa kisaran/rentang adalah selisih antara nilai pengamatan tertinggi dengan terendah. Kisaran/rentang merupakan ukuran penyebaran yang kurang baik, terutama untuk sampel atau populasi yang besar, karena hanya menggunakan dua nilai ekstrem dan tidak dapat menyatakan apa pun tentang penyebaran data. Kisaran ini terutama digunakan untuk statistik pengendalian kualitas. Perhatikan data di bawah ini: Tabel 1.11. Hasil panen tanaman kentang 2 orang petani (ton/ha) Rata-rata hasil panen petani A adalah 10, sedangkan rentangnya = 16-4 = 12 Rata-rata hasil panen petani B adalah 10, sedangkan rentangnya = 19-4 = 15 Jelas terlihat bahwa keragaman data hasil panen petani B lebih tinggi dibandingkan petani A, meskipun nilai rata-ratanya sama.

36. Nilai Simpangan Rata-rata (Mean Deviation) Simpangan terhadap nilai tengah ( ) tidak dapat memberikan informasi apa-apa, karena totalnya sama dengan nol Hal ini berarti nilai tengahnya juga sama dengan nol. Bila simpangan diberi harga mutlak, maka jumlahnya menjadi: dari Persamaan di atas jumlah simpangannya tidak lagi nol, karena baik simpangan positif maupun negatif diperlakukan sama menjadi positif semua. Oleh karena itu nilai tengahnya dapat dicari dengan menggunakan rumus: inilah yang dinamakan dengan nilai simpangan rata-rata. Contoh soal

37. Ragam (Variance) dan Simpangan Baku (Standart Deviation) Ukuran penyebaran data yang paling penting adalah varian, yang dilambangkan dengan σ2 (dibaca sigma kuadrat) untuk populasi dan s2 untuk sampel. Perhitungan nilai ragam Ditetapkan berdasarkan simpangan rata-rata, sebagaimana kita sebut nilai tengah simpangan. Perbedaannya, untuk nilai simpangan rata-rata digunakan atas dasar harga mutlak, tetapi untuk ragam didasarkan atas kuadrat simpangan atau sehingga rumus untuk mencari ragam untuk sampel : di mana (n-1) disebut dengan derajat bebas untuk X

38. Dari data pada Tabel ragamnya S2={nx2- (x)2}/n-1

39. Dari ragam dapat diturunkan dua ukuran penyebaran yang disebut simpangan baku (s) dan koefisien keragaman (CV). Simpangan baku dan koefisien keragaman dapat dihitung dengan menggunakan rumus s = CV atau KK = Untuk data berkelompok, maka perhitungan ragam mempergunakan faktor penimbang, yaitu frekuensi tiap-tiap kelas dan dirumuskan sebagi berikut: Perhatikan contoh

40. . Perhitungan s2 untuk data telah dikelompokan

41. Misalkan dalam usaha untuk menduga persediaan beras pemerintah, dilakukan pengubinan di 50 tempat. Hasilnya adalah sebagai berikut: 5.26 4.27 3.25 4.30 3.58 3.90 4.50 5.60 5.20 3.50 4.45 3.75 4.80 5.80 3.54 3.98 3.68 4.48 4.20 4.10 5.15 5.40 5.25 4.40 4.50 4.50 4.60 3.25 5.80 5.26 4.40 4,52 4,29 3,21 3,87 3,45 3,69 5,20 4,25 3,56 5.64 2.35 3.54 2.84 4.57 3.78 4.17 3.47 5.14 6.47 4.21 5.24 4.51 3.67 3.87 4.21 2.58 6.21 4.57 4.28 3.25 3.65 4.29 4.21 3.57 5.21 4.25 3.56 5.21 4.25 Pertanyaan ? 1. Buatlah tabel frekuensi ( catatan: Batas bawah terendah menggunakan data terkecil dan batas kelas atas di tambah 0,1) lengkap dengan frekuensi relative yang makin meningkat (40) ? 2. Gambarkan histogramnya histogram dan line (20) ? 3. Tentukan nilai tengah/rata-rata, dan mediannya (20) ? 4. Tentukan ragam dan koefisien keragamanya (20) ?

42. Pertemuan ke lima

43. PenerapanUji tDalamMetodePercobaan Uji t, digunakanjikatidakmempermasalahkankondisi data. KelemahanUji t di banding denganuji F.: Tidakdapatmenguraikansumberkeragaman Pengaruh yang ditunjukkanpengaruh total dariperlakuan

44. Persamaan Uji t dan Uji F. • Dapat mendeteksi pengaruh perlakuan • Dapat dilanjutkan uji banding dan • Dapat mengetahui keragaman data Langkah-Langkah Analisa Uji t terapan t.hit = x rerata/SD rerata KT = (JK – FK)/n-1 x rerata = x/n JK = x2 SD rerata =  KT rerata FK = (x)2/n KT rerata = KT/n t. tabel = /2; (n-1)

45. Pertemuan ke enam

46. Uji F. Jenis uji sangat digunakan kerana kemampuan dan kelebihannya dibanding dengan jenis uji lainnya dengan catatan syarat penggunaannya dipenuhi. Syarat Penggunaannya: antara lain Data menyebar normal, menggunakan ulangan. Lebih mudah dalam penerapannya jika data didapat dari penelitian percobaan Kemampuan dan kelebihan uji ini mampu menunjukkan pengaruh setiap sumber keragaman. Dapat diterapkan berdasarkan kedala kondisi alam atau bahan tanam yang akan digunakan

47. Dalam penerapannya dapat dilakukan satu arah dan dua arah Langkah analisa untuk 1 arah: Untuk kondisi yang homogen. FK, JK (JKP,JKG, JKT) KT, F.Hit dan F.Tabel. Langkah analisa untuk 1 arah: Untuk kondisi yang heterogen. FK, JK (JKK,JKP,JKT), KT, F.Hit dan F.Tabel

48. Langkah analisa untuk 2 arah: Untuk kondisi yang homogen. FK, JK (JKP,JKPF1, JKPF2, JKPF1F2) JKG, JKT) KT, F.Hit dan F.Tabel. Langkah analisa untuk 2 arah: Untuk kondisi yang heterogen. FK, JK (JKK,JKP, JKPF1,JKPF2, JKPF1F2, JKT), KT, F.Hit dan F.Tabel

49. Langkah analisis Satu Arah kondisi Homogen 1. Menentukan Nilai Faktor Koreksi (FK) 2. Menentukan Nilai Jumlah Kudrat Total (JKT) 3. Menentukan Nilai Jumlah Kuadrat Perlakuan (JKP) 4. Menentukan nilai Jumlah Kuadrat Galat (JKG JKG = JKT – JKP

50. Daftar Anova dari uji F satu Arah Kondisi Homogen