Perbaikan analisis model parametrik yang tidak memenuhi sifat keaditifan

Abstract

Penelitian di bidang per tanian yang dilakukan di lahan kering pada umumnya mempunyai keragaman data tinggi. Sedangkan analisis parametrik memerlukan anggapan mengenai kehomogenan ragam galat percobaan, agar kesimpulan yang diperoleh sahih. Percobaan pembandingan pupuk P dilaksanakan dengan rancangan perlakuan petak terbagi yang dilakukan di lahan yang baru dibuka, mempunyai keragaman data 23.83%. Oleh sebab itu perlu dilakukan diagnostik galat dalam analisis parametriknya. Hasil analisis ragam menunjukkan bahwa anggapan kehomogenan ragam untuk galat (b) dilanggar. Untuk mengatasi hal ini dilakukan penguraian galat percobaan menjadi galat acak murni dan simpangan dari model. Selanjutnya pembandingan kuadrat -tengah (KT) perlakuan untuk uji F dilakukan terhadap KT galat acak murni yang baru. Pada analisis regresi, anggapan untuk metode kuadrat terkecil {MKT) tidak terpenuhi karena terdapat data pencilan. Didahului dengan diagnostik galat, maka pendugaan dengan MKT tetap dapat dilakukan. Metode kekar berdasar penduga-M tidak begitu peka terhadap adanya pengamatan pencilan dan persyaratan Gauss- Markov. Hasil dugaan koefisien regresi metode kekar tidak berbeda dengan MKT + diagnostik. Terlihat metode ini lebih efisien dibandingkan MKT, karena tidak perlu memeriksa ahggapan dan mengidentifikasi terlebih dahulu pencilan dan pengamatan berpengaruh. Penggunaan MKT secara langsung (tanpa diagnostik) sangat riskan dilakukan pada percobaan yang mempunyai keragaman data tinggi, oleh karena itu harus selalu didahului dengan diagnostik. ...