Firdaus, CahyaniJannah (2016) Penerapan Metode Connected Em-Ammi Untuk Menduga Data Hilang. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction). merupakan penggabungan analisis ragam aditif sebagai pengaruh utama dan analisis komponen utama ganda sebagai pengaruh interaksi. Analisis AMMI sering digunakan pada percobaan multilokasi. Namun pada percobaan multilokasi peluang data tidak seimbang sangat besar. Sedangkan analisis AMMI membutuhkan data yang seimbang. Untuk mengatasi ketidakseimbangan data, maka perlu dilakukan pendugaan pada data hilang. Pada analisis AMMI terdapat metode pendugaan data hilang secara iteratif yaitu EM-AMMI. Pada penelitian ini dilakukan simulasi terhadap beberapa persen data hilang. Kemudian dianalisis menggunakan metode EM-AMMI dengan nilai penduga awal connected data. Studi kasus dilakukan pada tanaman jagung hasil percobaan multilokasi pada tujuh genotip dan ditanam di empat lokasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data hilang dapat diduga menggunakan metode connected EM-AMMI dengan nilai MAPE pada 5%, 10% dan 15% data hilang sebesar 11.25%, 12.44% dan 14.32%. Ini menunjukkan bahwa banyak data hilang berbanding lurus dengan nilai MAPE. Semakin kecil data hilang, hasil pendugaan semakin teliti. Model yang didapat pada data lengkap adalah model AMMI_2 dan model pada data tidak lengkap adalah model AMMI_1. Perubahan model ini dikarenakan berubahnya nilai keragaman.
English Abstract
AMMI (Additive Main Effect and MultiplicativeInteraction) is a combined method of analysis of variance for the main effect and the principle component for the interaction effect.. AMMI analysis is often used in multi-location trials. However a multilocations trials give an opportunity of the occurrence of unbalance data become very big. While the AMMI analysis requires data to be balanced. To address the imbalance of data, it is necessary to estimate the missing data. In AMMI analysis contained missing data estimation method iteratively, it’s EM-AMMI. In this study conducted a simulation of a few percent of data lost. Then analyzed using EM-AMMI with the initial estimation value is connected data. The case study conducted on maize multi-location trial results on seven genotypes grown in four locations. The results showed that the missing data can be predicted using connected EM-AMMI method with MAPE value at 5 % , 10 % and 15 % missing data are 11.25% , 12.44 % and 14.32 % . The amount of missing data is proportional to the value of MAPE. Estimation is more accurate, if missing data is less. The model obtained on complete data is AMMI_2 models and models of missing data is AMMI_1 models. This model changes because variance also changes.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/MIPA/2016/511/ 051610449 |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 510 Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Depositing User: | Kustati |
| Date Deposited: | 24 Oct 2016 13:32 |
| Last Modified: | 24 Oct 2016 13:32 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/155055 |
Actions (login required)
 |
View Item |