Pengolahan Data dengan variabel Dependen

Report
PENGOLAHAN DATA
Variabel Dependent
bersifat: BINER
(Probit Analysis)
M. Yahya Ahmad
Jenis Data
• Kualitatif: merah, kuning, hijau,
hidup, mati, berhasil, gagal, dsb.
– Nominal, Biner:
– Ordinal
– Interval
• Kuantitatif:
– Ratio
Penelitian dengan Data Biner
• Perkecambahan (pematahan dormansi)
• Keberhasilan uji Coba hormon
pertumbuhan akar
• Dosis Efektif (ED), Lethal Dosis (LD50)
• Keputusan penggunaan pestisida
tertentu
• Keputusan pembelian barang
• Survival Analysis
Prinsip Dasar Percobaan Biner
• Jika suatu pestisida diaplikasikan
kepada sejumlah individu serangga
hama, dan masing-2 dosis hanya
diberlakukan satu taraf konsentrasi,
maka hanya da dua kejadian (setelah
dipapar dalam batas waktu tertentu):
– Serangga HIDUP, atau
– Serangga MATI
Prinsip Dasar Percobaan Biner
• Jika sejumlah stek batang bunga
mawar diberi perlakuan hormon
pertumbuhan akar tertentu, setelah
jangka waktu tertentu akan ada dua
kejadian yang terpisah satu sama lain:
– AKAR TUMBUH, atau
– AKAR TIDAK TUMBUH
Prinsip Dasar Percobaan Biner
• Jika sejumlah tertentu kelompok biji
sengon diberi perlakuan perendaman
air panas dengan derajat panas
tertentu maka :
– sejumlah tertnetu benih akan
berkecambah
– Selebihnya tidak berkecambah
Prinsip Dasar Percobaan Biner
• Dari contoh2 di atas, maka dapat
digeneralisasikan bahwa Variabel Dependen
berupa Respons dalam percobaan berupa
– Bilangan Biner
– Jika dihitung dalam persentase maka menjadi
probability
• Varabel Independen berupa stimulus, dapat
berjenis data
– Ratio atau Interval
Variable
type
Binary
Ordinal
Nominal
Number of
categories Characteristics Examples
2
two levels
success, failure
yes, no
natural
3 or more ordering of
the levels
none, mild,
severe
fine, medium,
coarse
no natural
3 or more ordering of
the levels
blue, black, red,
yellow
sunny, rainy,
cloudy
Prinsip Dasar Percobaan Biner
• Jika diumpamakan probabilitas
serangga mati adalah p, maka
probabilitas serangga hidup (1-p).
• Rasio p/(1-p) merupakan bilangan
yang spesifik. Dan jika ditransformasi
logaritma menjadi ω = ln(p/(1-p))
dinamakan fungsi Logistik.
Prinsip Dasar Percobaan Biner
• Jika dikaitkan dengan hubungan antara
respons dan stimulus, maka didapatkan
regresi sebagai berikut:
 ˆ 
  ln 
 b0  b1 X1

 (1  ˆ ) 
• Dimana X adalah stimulus dengan jenis
data ratio
Regresi Hubungan antara Respons
(biner) dan stimulus (ratio)
Y
1
???
0
Bagaimana
Bentuk Kurva
Yang Terbentuk??
X
Regresi Hubungan antara Respons
(biner) dan stimulus (ratio)
Y
1
Berupa Poligon kah??
0
X
Regresi Hubungan antara Respons
(biner) dan stimulus (ratio)
Y
Y  0  1 X
1
Berupa
Garis Luruskah??
0
X
Regresi Hubungan antara Respons
(biner) dan stimulus (ratio)
Y
1
Atau berupa
Fungsi Logistik??
0
X
Regresi Hubungan antara Respons
(biner) dan stimulus (ratio)
Y
Jika X adalah dosis insektisida (mg/L)
dan Y adalah proporsi kematian seranga
1
0,5
0
 p 
  ln 
 0  1 X

 (1  p) 
LD50
X
Probit dan Logistic
regression
• Probit analisis dan model regresi
logistik menggambarkan model
hubungan antara stimulus, dan respon
yang ditimbulkannnya.
• Dalam probit analisis diasumsikan
bahwa toleransi terhadap dosis (atau
kadang-kadang disebut logaritma dari
dosis) memiliki sebaran normal
Contoh Percobaan LD50
Concent.
Insect
(mg/L)
Tested
9,21
378
10,21
200
10,58
93
10,83
120
11,08
90
11,33
88
11,58
105
11,83
111
12,08
100
12,33
93
12,58
100
12,83
108
Insect
Died
0
0
0
2
2
5
10
17
16
19
39
51
Concent.
Insect
(mg/L)
Tested
13,08
99
13,33
106
13,58
105
13,83
117
14,08
98
14,33
97
14,58
120
14,83
102
15,08
122
15,33
111
15,58
94
18,83
114
17,58
1049
Insect
Died
47
67
81
88
79
90
113
95
117
107
92
112
1049
Contoh Percobaan LD50
Contoh Percobaan LD50
Uji Tksisitas Malathion terhadap kutu busuk
Pemaparan malathion selama 24 jam
Kutu Dewasa
Stadia Nympha
Konsentrasi
Jumlah
Jumlah
Jumlah
Jumlah
Malathion
kutu
kutu
nympha
nympha
(mg/L)
percobaan
mati percobaan
mati
0
17
1
25
0
7,8
20
2
10
1
11,8
25
3
9
5
17,2
24
6
5
3
19
23
6
11
10
24
13
8
18
17
32
35
19
3
3
36,9
15
14
17
17
40,2
17
17
15
15
Percobaan toksisitas
Malathion
Percobaan Toksisitas Malathion
Stadia = Adult
Standard 95,0% Normal CI
Parameter Estimate
Error
Lower
Upper
Mean
24,80
1,14
22,56
27,04
StDev
10,15
0,95
8,44
12,19
Stadia = Nymphs
Standard 95,0% Normal CI
Parameter Estimate
Error
Lower
Mean
13,06
1,70
9,72
StDev
10,15
0,95
8,44
Upper
16,39
12,19
Percobaan Penetasan telur Penyu
Suhu
Penetasan (oC)
Betina
Jantan
Total
29,1
29
29,6
31,3
28,1
29
29,1
28,7
29,1
29,2
29,1
29,3
32,6
31,1
31,9
32,5
33,1
32,5
32,5
3
4
3
5
2
2
3
1
2
6
3
7
3
3
4
3
5
3
3
3
1
0
1
4
2
2
8
5
0
2
0
0
0
0
0
0
0
0
5
5
3
6
6
4
5
9
7
6
5
7
3
3
4
3
5
3
3
Prop_Betin
a
0,6
0,8
1,0
0,8
0,3
0,5
0,6
0,1
0,3
1,0
0,6
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
1,0
Berikut ini adalah contoh hubungan antara suhu penetasan
(dhi. Sebagai stimulus) dengan ratio jenis kelamin anak penyu
(dhi., sebagai respons)

similar documents