MODEL REDUCTION METHOD(MRM) PADA ANALISIS GABUNGAN DUARANDOMIZED COMPLETE BLOCK DESIGN(RCBD)

MUHAMMAD TRI, HARSONO (2026) MODEL REDUCTION METHOD(MRM) PADA ANALISIS GABUNGAN DUARANDOMIZED COMPLETE BLOCK DESIGN(RCBD). FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (107Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1936Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1730Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Randomized Complete Block Design(RCBD) merupakan desain percobaan yang sering digunakan untuk mengendalikan keragaman akibat faktor pengganggu. Desain ini mengelompokkan unit percobaan ke dalam blok yang relatif homogen. Namun, model matematis RCBD mengandung kendala linear pada parameter efek perlakuan dan blok, yang menyebabkan matriks desainnya bersifatnonfullrank. Permasalahan struktural menjadi lebih kompleks ketika mengombinasikan dua model RCBD dalam satu kerangka analisis guna memperluas informasi. Penelitian ini menerapkanModel Reduction Method(MRM) pada kombinasi dua model RCBD yang berfokus pada pembentukan modelfullrank, pendugaan parameter menggunakan metodeLeast Squares, serta evaluasi sifat penduga berdasarkan kriteriaBest Linear Unbiased Estimator(BLUE). Penelitian ini juga menyertakan simulasi menggunakansoftware SAS 9.4 untuk menilai kinerja pendugaan parameter dan pengujian hipotesis secara empiris. Hasil penelitian membuktikan bahwa MRM efektif digunakan untuk mentransformasi modelnonfullrank menjadi modelfullrank, yang direpresentasikan dalam bentuk Y=Γ rΘr +Ψ . Pendugaan parameter pada modelfullrank menghasilkan penduga yang bersifat takbias dan memiliki ragam minimum, sesuai dengan kriteria BLUE. Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa model yang diperoleh memiliki kuasa uji yang baik pada kondisi ragam galat rendah, serta tetap menunjukkan performa yang konsisten mencapai nilai satu pada seluruh kondisi ragam galat seiring dengan sebaran parameterΘ r yang semakin besar. Kata kunci:RCBD,Model Reduction Method,FullRank,Least Squares, BLUE. Randomized Complete Block Design (RCBD) is an experimental design frequently used to control variation caused by nuisance factors. This design groups experimental units into relatively homogeneous blocks. However, the mathematical model of RCBD contains linear constraints on the treatment and block effect parameters, which causes its design matrix to be nonfull rank. The structural problem becomes more complex when combining two RCBD models in a single analytical framework to expand information. This research applies the Model Reduction Method (MRM) to the combination of two RCBD models, focusing on the formation of a full rank model, parameter estimation using the Least Squares method, and the evaluation of estimator properties based on the Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) criteria. This research also includes a simulation using SAS 9.4 software to empirically assess the performance of parameter estimation and hypothesis testing. The results prove that MRM is effectively used to transform a nonfull rank model into a full rank model, which is represented in the form Y=Γ rΘr +Ψ. Parameter estimation on the full rank model produces estimators that are unbiased and have minimum variance, in accordance with the BLUE criteria. The hypothesis testing results indicate that the obtained model has a good power of test under low error variance conditions, and continues to show consistent performance, reaching a value of one across all error variance conditions as the spread of the parameterΘ r becomes larger. Keywords:RCBD, Model Reduction Method, Full Rank, Least Squares, BLUE.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Matematika
Pengguna Deposit:	2605109992 Digilib
Date Deposited:	25 May 2026 04:13
Terakhir diubah:	25 May 2026 04:13
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/99678

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir