TRANSFORMASI DATA

Beberapa pengertian Beberapa pengertian 1. Transformasi proses konversi data ke

dalam skala baru agar memenuhi homogenitas ragam dan sebaran data menjadi normal.

2. Data yang perlu ditransformasi adalah data yang akan dianalisis varian, namun data tersebut tidak memenuhi syarat untuk dilakukan analisis.

3. Data hasil hitungan umumnya termasuk salah satu contoh data yang tidak memenuhi syarat untuk dianalisis.

4. Data hasil pengukuran adalah data dapat langsung dianalisis varian

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

Contoh : data aditif

Perlakuan Ulangan Pengaruh Ulangan(1-2)

1 2

A 180 120 60

B 160 100 60

Pengaruh Perlakuan(A – B)

20 20

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

2. 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.

3. 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.

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

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

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

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

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)

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

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)

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.

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

Terima kasih