Bagian Tiara Dinpop [PDF]

Citation preview

3.1



Skema Kerja Berikut adalah skema kerja pada praktikum dinamika populasi ikan Buka file data dendogram pada Ms.Excel



Pengolahan data menggunakan aplikasi NTSys



Prinsipal Component Analysis (PCA) pada aplikasi SPSS



Interpretasi kesimpulan



3.2



Analisa Prosedur Pada praktikum dinamika populasi ikan materi NTSYS dan SPSS analisa



prosedur yang digunakan adalah sebagai berikut : 1.



Prosedur NTsys (NumericalTaxonomy System (PCA) Prosedur pengerjaan NTsys menggunakan data excel Dendogram dengan



metode clustering Hierarki cluster untuk mengetahui clustering pada sampel ikan yang digunakan untuk menggambarkan suatu diagram hierarki. Langkah pertama adalah buka file excel deondogram, lalu buka DATA 2 dan hapus sheet judul, variable dan data 1, pada sheet Data 2 isi pada kolom A, B, C, D masingmasing 1, 8, 46, 99. Angka 8 menunjukan banyak baris pada data yang terhitung dari kolom B, 46 menunjukan banyak kolom pada data yang terhitung pada kolom B dan 99 merupakan selang kepercayaan, selanjutnya save as dengan cara klik File –save as dengan format excel 97-2003 workbook, lalu save dan close excel. Langkah selanjutnya buka folder NTSYS yang telah di download melalui web, lalu pilih NTedit dal buka file excel yang telah disimpan tadi dengan cara klik File – import – using OLE – pilih file dengan type all files, dalam menu import terdapat DDE (Dynamic data exchanging) yang berfungsi untuk menyalin atau memotong dan menyisipkan fungsi untuk berbagi data, sementarausing OLE sebagai objek embedding yang digunakan untuk transfer data antar 2 aplikasi, Selanjutnya simpan data NTedit dengan cara File – save file – save. Langkah ketiga adalah buka aplikasi NTsys lalu mengolah data NTedit



menggunakan similarity untuk mengetahui kemiripan beberapa objek dengan cara klik similarity – simInt – pilih file NTedit pada kolom input – kolom Coefficient pilih EUCLID – kolom output nama file diganti SimInt – compute, pada proses similarity menggunakan simInt berfungsi untuk menghitung berbagai index yang sama dan berbeda untuk data interval. Langkah keempat adalah clustering yaitu untuk menghitung mengelompokan objek berdasarkan kesamaan dan perbedaan dengan cara klik clustering – SAHN – input file SimInt – kolom cluster method diisi UPGAMA – pada kolom incase pilih FIND – compute, pada cluster method UPGAMA (Unpair Group with Aritmatic Mean) berfungsi untuk membagi 2 nilai matrix terkecil dan incase FIND berfungsi untuk menemukan ikatan pada matrix. Langkah kelima adalah data report lising akan keluar kemudian di lose, maka akan muncul ikon tree plot yang berfungsi untuk meunjukan kekerabatan beberapa spesies, lalu ikon tree plot di klik maka akan muncul tree plot, lalu simpan dengan cara File – save file – metafile – save, lalu close tree plot – buka tree plot lalu ubah format save dengan cara file – save as – JPEG. Langkah terakhir adalah interpretasi 2.



Prosedur SPSS (Statistical Package for theSocial Science) Selanjutnya prosedur SPSS (Statitical Package for the Sicoal Science)yang



berfungsi untuk analisa statistic. Proses SPSS menghasilkan PCA yang berfngsi untuk mengekstrak info yang relevan dari data yang membingungkan. Pengolahan SPSS menggunakan file excel landmark, landmark merupakan data awal yang kemudian akan dibandingan menggunakan sheet data Truss yang merupakan data perbandingan. Cara pengerjaan adalah sebagai berikut, langkah pertama adalah buka data excel morphometric lalu buka sheet Truss hapus data yang memiliki kesamaan misalnya HL-HL dan SL-SL lalu save as dengan format excel 97-2003 workbook. langkah kedua yaitu buka program SPSS lalu open – Data - pilih data excel yang telah di simpan tadi- open – muncul worksheet lalu pilih Truss morfometry – continue, truss morfometry dipilih karena kita akan mengolah data landmark pada truss morfomethry. Langkah ketiga adalah analyze data dengan cara klik menu Analyze – data reduction – factor – pada kolom sebelah kiri klik SPC lalu plih panah pada section variable – blok semua pada kolom sebelah kiri lalu klik panah pada variables. Langkah ketiga masih pada menu factor, pilih Descriptive – centang coefficient – continue, lalu pilih Extraction – centang scree plot – continue, selanjutnya pilih Rotation – centang loading plot – continue, pilih Scores – centang save as – continue, yang



terakhir adalah pilih Option – centang sorted by size – continue, setelah itu klik “SPC =?” lalu “Cancel” untuk memunculkan pilihan “ok”, selanjutnya klik ok. Langkah keempat adalah interpretasi hasil tree plot dan table variance explain. Kembali pada SPSS, copy data PCA 1, 2, 3, 4, 5 ke truss morfomethry excel dari baris kedua, lalu beri keterangan masing-masing TOTAL PCA, PCA-1, PCA-2, PCA-3, PCA-4, Hanya terdapat 3 species ikan, sehingga tiap PAC memiliki nilai sesuai dengan jumlah spesies. Cara pembuatan grafik berdasarkan data PCA, PCA 1-3 dihitung berdasarkan jenis spesies yang ada, namun PCA 4 tidak bisa digunakan sebab hanya terdapat 3 spesies. Caranya adalah pada bagian PCA 1, semua data yang berada pada kategori PCA 1 dihapus, sehingga begitu juga dangan data PCA 2 dan 3, namun untuk data PCA ke-4 tidak digunakan sebab spesies hanya terdapat 3 kategori. Langkah terakhir adalah membuat grafik, caranya adalah klik insert – scatter – pilih yang pertama kalu ok, maka akan muncul grafik yang menunjukan kekerabtan beberapa spesies, lalu intepretasi hasil.



10



BAB IV PEMBAHASAN



4.1



Data Hasil Praktikum



1.



Data NTsys(NumericalTaxonomy System (PCA))



1



2.



Data SPSS



12



4.2.1



4.2 InterpretasiHasil Treeplot



Analisa Hasil



Kurang interprestasi 4.2.2



Interpretasi PCA



Kurang interprestasi



12