1 / 16

TRANSFORMASI DATA

TRANSFORMASI DATA. Beberapa pengertian. Transformasi  proses konversi data ke dalam skala baru agar memenuhi homogenitas ragam dan sebaran data menjadi normal.

abdul-barnes
Download Presentation

TRANSFORMASI DATA

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. TRANSFORMASI DATA

  2. Beberapa pengertian Transformasi  proses konversi data ke dalam skala baru agar memenuhi homogenitas ragam dan sebaran data menjadi normal. Data yang perlu ditransformasi adalah data yang akan dianalisis varian, namun data tersebut tidak memenuhi syarat untuk dilakukan analisis. Data hasil hitungan umumnya termasuk salah satu contoh data yang tidak memenuhi syarat untuk dianalisis. Data hasil pengukuran adalah data dapat langsung dianalisis varian

  3. Data hasil penelitian dapat dilakukan analisis ragam apabila memenuhi persyaratan sbb: 1. Pengaruh aditif • Perlakuan dua faktor dikatakan aditif apabila perlakuan suatu faktor akan tetap antara semua taraf faktor lainnya. Apabila faktor tersebut adalah perlakuan dan ulangan, maka perlakuan dan ulangan dikatakan aditif apabila : • pengaruh perlakuan selalu tetap untuk semua ulangan • pengaruh ulangan selalu tetap untuk semua perlakuan

  4. Contoh : data aditif Apabila pengaruhnya kelipatan, maka diperlukan transformasi data. Contoh pengaruh kelipatan adalah pengaruh serangan hama atau penyakit.

  5. Kebebasan galat • Galat suatu pengamatan dikatakan bebas apabila tidak berkaitan dengan atau tidak tergantung pada yang lain. • Kebebasan galat dapat diperoleh dengan pengacakan satuan percobaan. Penataan rancangan secara sistematis menyebabkan galat tidak bebas.

  6. Heterogenitas ragam dan ketidaknormalan sebaran data - Data yang mempunyai ragam heterogen biasanya menyebabkan sebarannya menjadi tidak normal. Heterogenitas ragam terbagi menjadi : a. Perubahan ragam merupakan hubungan fungsi dengan rata-rata • Pada kondisi ini, heterogenitas menyebabkan sebaran data menjadi tidak normal.

  7. Contoh  mengikuti sebaran poisson : ragam sama dengan rata-rata (s² = x bar ) • banyaknya tanaman terserang hama per petak, banyaknya luka per daun • Contoh  mengikuti sebaran binomial : datanya merupakan proporsi suatu kehadiran, dan hanya mempunyai 1 atau 2 kemungkinan (s² = x (1-x) ) • persentase serangga yang hidup • persentase tanaman yang terserang hama atau penyakit

  8. b. Ragam tidak berhubungan dengan rata-rata • Biasanya untuk data yang diperoleh dari percobaan yang terjadi alamiah karena perlakuan yang diujikan • Beberapa perlakuan mempunyai galat yang lebih tinggi atau lebih rendah dari yang lain • Contoh :  Penelitian pemuliaan tanaman dengan bahan F1 dan F2 : ragamnya akan berbeda • Respon hasil terhadap perlakuan pemupukan atau pestisida

  9. Cara transformasi data • Transformasi Data :  tergantung pada jenis hubungan ragam dengan rata-rata • Terdapat 3 macam yang paling umum digunakan : • Transformasi logaritma • Transformasi akar kuadrat • Transformasi arc sin

  10. 1. Transformasi logaritma • Untuk data yang simpangan bakunya sebanding dengan rata-rata atau data kelipatan • Data yang mempunyai sebaran poisson dan binomial umumnya ditransformasi dengan logaritma • Beberapa Contoh : • banyaknya serangga per petak • banyaknya telur/pupa/ulat per tanaman (atau per satuan luas) • Penelitian tentang banyaknya larva yang hidup pada tanaman padi yang diberi perlakuan berbagai dosis insektisida menggunakan RAK dengan 4 ulangan

  11. Cara : apabila gugus data hasil pengamatan adalah Xi, maka sebelum di analisis varian semua data ditransformasi dengan logaritma, atau X = Log Xi • Apabila gugus data nilainya kecil, misal <10, maka digunakan X = Log (Xi+1)

  12. 2. Transformasi akar kuadrat • untuk data bilangan bulat kecil, seperti data yang diperoleh dari menghitung kejadian yang jarang • untuk data persentase yang kisarannya 0-30% atau 70-100% • data yang mengikuti distribusi poisson atau binomial juga sering ditransformasi dengan akar kuadrat Contoh : data yang berbanding dengan rata-ratanya • banyaknya tanaman terkena penyakit per petak • banyaknya serangga yang tertangkap dalam perangkap • banyaknya gulma per petak

  13. Cara transformasi akar kuadrat • Apabila gugus data hasil pengamatan adalah Xi, maka sebelum di analisis varian semua data ditransformasi dengan diakarkan, atau X = √ Xi • Apabila gugus datanya banyak yang nilainya kecil (<10) terutama angka 0, digunakan X = √ (Xi + 0,5)

  14. 3. Transformasi arc sin • Disebut juga transformasi sudut • Untuk data pembandingan • Untuk data yang diperoleh dengan penghitungan • Untuk data yang dinyatakan sebagai desimal atau persentase (yang berasal dari pembandingan), dengan kisaran 0-100% • Persentase protein atau karbohidrat bukan tipe data ini.

  15. Cara transformasi arc sin • Digunakan tabel transformasi arc sin (ada tabelnya), atau gunakan komputer • Nilai 0% digantikan (1/4n) dan nilai 100% diganti (100-1/4n), dimana n adalah banyaknya satuan yang data persentase tersebut dibuat (atau penyebut yang digunakan dalam menghitung persentase) • Tidak semua data persentase harus ditransformasi (kisaran 30-100%), seandainya ditransformasi juga tidak harus menggunakan arc sin

  16. Terima kasih

More Related