Upload
rizkyfirmansyah
View
216
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
7/24/2019 Lapres Statistika 4
1/10
7/24/2019 Lapres Statistika 4
2/10
III. MATERI DAN METDE
3.1. !aktu "an Tem#at Praktikum
'arianggal * "um+at, & ktober $#
"am * #/. selesai
empat * 0uang 1 & gedung 1 2antai &, 3akultas %erikanan dan 4lmu 5elautan
6niersitas 7iponegoro, Semarang3.2. Alat "an Ba$an
2aptop
3lashdisk
!odul
3.3. Met%"e
3.3.1. Uji Bi&ariate
#. !asuk ke program S%SS #8., 2alu pilih typeIn New atalalu k
$. Savedengan format 9ama:9im.
&. !asuk ke Variable View lalu isikan S6'6 dan S4 pada kolomName serta kolom!abel
7/24/2019 Lapres Statistika 4
3/10
. ;uka data yang ingin di olah. !asukkan data bulan 7ec-3eb ke dalam dataview
/. 5lik Analy. 5lik Options dan ?hecklist !eans andstandard deviasions.5lik "ontinue lalu 5.
@. !aka akan keluar output seperti dibawah ini.
7/24/2019 Lapres Statistika 4
4/10
6langi dengan memasukkan data tiap & bulan berikutnya, sehingga didapat / hasil uji
korelasi biariate.
3.3.2 Partial
#. ;uka data pertama dengan ditambahkan ariabel data dengan 7 dan Salinitas.
$. 2alu tambahkan data sesuai dari ariabel data pada data iew.
&. 5emudian klikAnaly$ed-= "oralate-=Partial
7/24/2019 Lapres Statistika 4
5/10
. !asukkan 7 dan Salinitas kedalam kolom Variables dan S4 dan Suhu %ermukaan
dimasukkan kedalam kolom controlling. 5emudian klik 5
/. !aka akan keluar output seperti dibawah ini.
7/24/2019 Lapres Statistika 4
6/10
III. HA'IL DAN PEMBAHA'AN
(.1 Ha)il
(.1.1 Bi&ariate
#. ;ulan 7esember 3ebruari
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
Suhu Permukaan 29.0500 .86643 3
SOI 3.8333 7.30776 3
Correlations
Suhu
Permukaan SOI
Suhu Permukaan Pearon !orre"ation # $.246
Si%. &2$tai"ed' .842
N 3 3
SOI Pearon !orre"ation $.246 #
Si%. &2$tai"ed' .842
N 3 3
$. ;ulan !aret !ei
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
S()( 29.2367 .34#22 3
SOI $.#000 ##.62282 3
Correlations
S()( SOI
S()( Pearon !orre"ation # .602
Si%. &2$tai"ed' .588
N 3 3
SOI Pearon !orre"ation .602 #
Si%. &2$tai"ed' .588
N 3 3
7/24/2019 Lapres Statistika 4
7/10
&. "uni Agustus
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
S()( 27.#867 .84760 3
SOI $5.3000 5.33573 3
Correlations
S()( SOI
S()( Pearon !orre"ation # .896
Si%. &2$tai"ed' .293
N 3 3
SOI Pearon !orre"ation .896 #
Si%. &2$tai"ed' .293
N 3 3
. September 9oember
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
S()( 27.7933 #.20935 3
SOI $8.5000 #.32288 3
Correlations
S()( SOI
S()( Pearon !orre"ation # $.978
Si%. &2$tai"ed' .#33
N 3 3
SOI Pearon !orre"ation $.978 #
Si%. &2$tai"ed' .#33
N 3 3
7/24/2019 Lapres Statistika 4
8/10
/. 7esember 3ebruari
Descriptive Statistics
Mean Std. Deviation N
S()( 28.9233 .4957# 3
SOI $4.2333 4.34089 3
Correlations
S()( SOI
S()( Pearon !orre"ation # $.##4
Si%. &2$tai"ed' .928
N 3 3
SOI Pearon !orre"ation $.##4 #
Si%. &2$tai"ed' .928
N 3 3
(.1.2 Uji Partial
Correlations
!ontro" *aria+"e DO Sa"inita
S()( , SOI DO !orre"ation #.000 $.327
Si%ni-iane &2$tai"ed' . .276
d- 0 ##
Sa"inita !orre"ation $.327 #.000
Si%ni-iane &2$tai"ed' .276 .
d- ## 0
7/24/2019 Lapres Statistika 4
9/10
(.2 Pem*a$a)an
(.2.1 Uji +%rela)i Bi&ariate
Sout%ern Oscillation Inde& (S4) adalah nilai indeks yang menyatakan perbedaan
ekanan %ermukaan 2aut (S2%) antara ahiti dan 7arwin, Australia. ariable suhu serta S4
berkaitan dengan fenomena 1l 9ino dan 2a 9ina. Secara meteorologis kejadian 1l 9ino dan 2a
9ina ditunjukkan oleh 4ndeks silasi Selatan atau Sout%ern Osccilation Inde&(S4) dan suhu
permukaan laut di Samudra %asifik. 4ndeks itu didasarkan oleh perbedaan tekanan udara di atas
permukaan laut antara ahiti dengan 7arwin yang tidak seperti keadaan normal. leh karena
itu dinamakan osilasi, suatu istilah yang dapat dimaknai sebagai gangguan, penyimpangan atau
anomali.
6ntuk mengetahui hubungan antara suhu dan S4, dilakukan uji korelasi. 6ji ini
merupakan uji korelasi sederhana antar $ ariabel. 9ilai koefisien positif berarti terjadi
hubungan positif, artinya jika S6'6 tinggi maka S4 akan meningkat (baik). etapi apabila
nilai koefisien bertanda negatif berarti terjadi hubungan yang negatif, artinya jika suhu tinggi
maka S4 akan !enurun. %ada bulan 7esember 3ebruari, dari hasil, di dapat nilai koefisien
korelasi sebesar -.$8. %ada bulan !aret !ei, dari hasil, di dapat nilai koefisien korelasi
sebesar .8$. %ada bulan "uni Agustus, dari hasil, di dapat nilai koefisien korelasi sebesar
.@B8. %ada bulan September 9oember, dari hasil, di dapat nilai koefisien korelasi sebesar
-.B>@. %ada bulan 7esember 3ebruari, dari hasil, di dapat nilai koefisien korelasi sebesar
-.##.
2a 9ina dideteksi ketika nilai S4 positif selama periode yang cukup lama (setidak-
tidaknya enam bulan). 7ari data yang diolah, didapat bahwa nilai S4 positif terjadi pada bulan
7esember, "anuari, April dan !ei. Sehingga 2a 9ina terjadi pada bulan tersebut. "ika
dihubungkan dengan suhu, pada saat 2a 9ina, suhu cenderung rendah. 'al ini sesuai dengan
korelasi antara suhu dan S4, dimana saat suhu rendah, maka S4 akan tinggi.
(.2.( Uji +%rela)i Partial
%embahasan korelasi parsial berhubungan dengan perlunya mempertimbangkan pengaruhatau efek dari ariabel lain dalam menghitung korelasi antara dua ariabel. leh karena itu,
dapat dikatakan korelasi parsial mengukur korelasi antar dua ariabel dengan mengeluarkan
pengaruh dari satu atau beberapa ariabel (disebut ariabel kontrol).
7alam uji parsial, yang merupakan ariabel terikat adalaj suhu dan S4, sedangkan
ariabel kontrolnya adalah 7 dan Salinitas. 7ari hasil output, didapat nilai koefisien korelasi
adalah -.&$>. 9ilai koefisien positif berarti terjadi hubungan positif, etapi apabila nilai
koefisien bertanda negatif berarti terjadi hubungan yang negatif.
7/24/2019 Lapres Statistika 4
10/10
,. PENUTUP
-.1 +e)im#ulan
6ji korelasi digunakan sebagai hubungan timbal balik atau sebab akibat atara dua buah
kejadian.
6ji korelasi partial digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan antara
panjang, lebar, tebal, berat daging, dan berat total kerang.
6ji ini bertujuan untuk menentukan model yang paling sesuai bagi pasangan data serta
dapat digunakan untuk membuat model dan menyelidiki hubungan antara dua ariabel
atau lebih. 0egeresi linier merupakan suatu model yang disumsikan mengikuti betuk
linier aatau garis klurus hubungan antara $ ariabel yang disebut sebagai dependent
ariabel dan ariabel prediktor.
-.2 'aranSebaiknya pada saat praktikum, ada penjelasan saat langkah analisa, sehingga ada gambaran
saat pembahasan.