Nilai optimum dalam rancangan percobaan. Setiap rancangan percobaan baik Ral ataupun Rak biasanya memberikan berbagai alternatif perlakuan terhadap respons-nya. Misalnya sebuah produktivitas padi dikaitkan dengan 3 dosis pupuk. Tiga dosis yang dimaksud ini merupakan titik sample yang terpisah dan hanya sebagian kecil dari puluhan alternatif dosis.
Timbul pertanyaan apakah dosis pupuk yang menghasilkan
produktivitas pada rancob tersebut memang sudah yang optimum, padahal masih
terdapat puluhan dosis yang belum dicoba. Sebagai contoh dosis yang diujikan
adalah 50 Kg/ha, 100 Kg/ha, dan 150 Kg/ha, dan pada hasil analisis dihasilkan
bahwa 150 Kg/ha signifikan nyata menghasilkan dosis tertinggi. . .
Halo,
Anda bisa mengakses seluruh artikel dalam kategori Rancangan Percobaan setelah anda menjadi member Rancob.
Judul-judul artikel yang bisa kamu lihat jika menjadi member disini:
Rancangan Percobaan Arsip - Agung Budi Santoso
Tutorial menjadi member bisa dilihat disini:
Video Panduan Akses Artikel
Yuk langsung checkout disini:
CheckOut Rancangan Percobaan
hallo, saya mau bertanya, ini analisis nya menggunakan regresi linear sederhana apa berganda?
thnks
Klo ada dua variabel independen seperti di artikel ini, berarti regresi berganda.
kak kalau nilai x nya itu angka berkoma contoh (0,00125) apa bisa dan kalau pake spss gimana ya?
kalau perlakuannya variasi waktu apakah bisa menggunakan rumus ini kak?
silahkan dicoba dulu mbak..tapi harus dipikirkan konteks mencari nilai optimum untuk variasi waktu untuk apa ya? jika memang logis, silahkan saja..terima kasih
Klu boleh tau alasan gunakan Duncan, sementara ada beberapa uji t yg lain. Tks
pertanyaan yang baik. Tapi karena artikel ini tidak membahas khusus duncan, kemungkinan akan saya jawab di artikel yang terpisah. terima kasih
https://agungbudisantoso.com/mengapa-menggunakan-uji-duncan/
izin bertanya referensi terkait materi ini ada di mana ya pak? terima kasih
saya memperoleh materi ini dari workshop, narasumber juga saat itu tidak mencantumkan referensi. mohon maaf ya mbak…