LAPORAN
PRAKTIKUM GENETIKA
ACARA
5
CHI-SQUARE
TEST (UJI X2)
RAHMAD
SETIAWAN
E1J013062
Shift:
B.2. Senin (10:00-12:00)
Kelompok
2
LABORATORIUM
AGRONOMI
FAKULTAS
PERTANIAN
UNIVERSITAS
BENGKULU
2014
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Teori kemungkinan berperan penting dalamilmu
genetika, misalnya mengenai pemindahan gen-gen dari induk/orang tua/parental ke
gamet-gamet, pembuahan sel telur oleh spermatozoon, bekumpulnya kembali gen-gen
di dalam zigot sehingga dapat terjadi berbagai macam kombinasi. Untuk
mengevaluasi suatu hipotesis genetik diperlukan suatu uji yang dapat mengubah
deviasi-deviasi dari nilai-nilai yang diharapkan menjadi probabilitas dan
ketidaksaman demikian yang terjadi oleh peluang. Uji ini harus memperhatikan
besarnya sampel dan jumlah peubah (derajad bebas). Uji ini dikennal sebagai uji
X2 (Chi Square Test). Metode chi square adalah cara yang dapat kita pakai untuk
membanf=singkan data percobaan yang diperoleh dari persilangan – persilangan
dengan hasil yang diharpkan berdasarjab hipotesis secara teoritis. Dengan cara
ini seorang ahli genetika dapat menentukan satu nilaikemugkinan untuk menguji
hipotesis itu. (Crowder L.V, 1997)
Teori kemungkinan merupakan dasar untuk menentukan nisbah
yang diharapkan dari tipe-tipe persilangan genotipe yang berbeda. Penggunaan
teori ini memungkinkan kita untuk menduga kemungkinan diperolehnya suatu hasil
tertentu dari persilangan tersebut. .
Metode chi-kuadrat
adalah cara yang dapat kita pakai untuk membandingkan data percobaan yang
diperoleh dari persilangan-persilangan dengan hasil yang diharapkan berdasarkan
hipotesis secara teoritis. Dengan cara ini seorang ahli genetika dapat
menentukan suatu nilai kemungkinan untuk menguji hipotesis itu (Ali.2011).
Dasar uji kai kuadrat itu sendiri adalah
membandingkan perbedaan frekuensi hasil observasi (O) dengan frekuensi yang
diharapkan (E). Perbedaan tersebut meyakinkan jika harga dari Kai Kuadrat sama
atau lebih besar dari suatu harga yang ditetapkan pada taraf signifikan
tertentu (dari tabel χ2). (Murti,1996)
Uji Chi Square Test (X2) bertujuan untuk
mengetahui apakah data yang didapat dari hasil pengamatan sesuai dengan nilai
atau nilai ekspektasinya yang juga dapat diartikan bahwa hasil observasinya
sesuai dengan model atau teori. Ukuran seberapa besar deviasi tersebut disebut
dalam formula atau rumus berikut :
k (Oi-Ei)2
X2 = å
-------------
I=1 Ei
Oi =
Jumlah individu yang dialami pada fenotipe ke-I
Ei =
jumlah individu yang diharapkan atau secara teoritis pada fenotipe ke-I
å = Total dari semua kemungkinan nilai (Oi-Ei) 2/Ei
untuk keseluruhan fenotipe
Biasanya nilai kemungkinan 5% dianggap sebagai garis batas
antara menerima dan menolah hipotesis. Apabila nilai kemungkinan lebih besar
dari 5%, penyimpangan dari nisbah harapan tidak nyata. Jika data X2
hitung lebih kecil dari X2 tabel (X2 hitung < X2 Tabel)
maka data diterima dan data pengamatan sesuai dengan model atau teori.
Sedangkan kalau X2 hitung
lebih besar dari X2 tabel (X2 hitung > X2 Tabel) maka data di tolak
dan data pengamatan tidak sesuai dengan model atau teori (Suryati, Dotti. 2014).
1.2 Tujuan
a.
Menghitung
X2 untuk menentukan apakah data yang diperoleh cocok atau sesuai
dengan teori atau yang diharapkan.
b.
Menginterpretasikan
nilai X2 yang dihitung dengan table X2.
BAB II
BAHAN
DAN METODE PRAKTIKUM
2.1 Bahan dan Alat
Alat dan bahan yang digunakan yaitu:
·
Kacang
buncis merah dan putih
·
Kantong
atau kotak
·
Petridish
2.2 Cara
Kerja
1. Mencampur 200 biji kacang merah dan
200 biji kacang putih, aduk dan tempatkan dalam satu kotak.
2. Mengambil sampel dari campuran di
atas (1) sebanyak 1 petridish penuh.
3. Memisahkan dan menghitung yang merah dan yang putih.
4. Mencatat ata anda dalam lembar kerja
dan menghitung jumlah yang diharapkan berdasarkan jumlah sampel dan populasi
kacang merah dan putih.
5. Melengkapi tabel lembar kerja anda
dan hitung X2.
BAB
III
HASIL
Tabel 1. Perhitungan X2 untuk
sampel yang diambil dari populasi 200 kacang merah dan 200 kacang putih.
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi =O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|
Merah
|
95
|
92,5
|
+2,5
|
6,25
|
0,067
|
|
Putih
|
90
|
92,5
|
-2,5
|
6,25
|
0,067
|
|
Total
|
185
|
185
|
0
|
12,5
|
0,134
|
Nilai X2 tabel=3,84.
Karena X2 hitung lebih kecil dari X2 tabel (0,134<3,84)
maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat
diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 2. Tabel harapan kejadian dalam
pengambilan 20x
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi
=O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|
Merah
|
14
|
15
|
-1
|
1
|
0,066
|
|
Putih
|
6
|
5
|
1
|
1
|
0,2
|
|
Total
|
20
|
20
|
0
|
2
|
0,266
|
Nilai X2 tabel=3,84.
Karena X2 hitung lebih kecil dari X2 tabel (0,266<3,84)
maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat
diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 3.
Tabel harapan kejadian dalam pengambilan 40x
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi
=O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|
Merah
|
29
|
30
|
-1
|
1
|
0,033
|
|
Putih
|
11
|
10
|
1
|
1
|
0,1
|
|
Total
|
40
|
40
|
0
|
2
|
0,133
|
Nilai X2
tabel=3,84. Karena X2 hitung lebih kecil dari X2 tabel
(0,133<3,84) maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian
data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori
Tabel 4.
Tabel harapan kejadian dalam pengambilan 60x
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi
=O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|
Merah
|
46
|
45
|
-1
|
1
|
0,022
|
|
Putih
|
14
|
15
|
1
|
1
|
0,066
|
|
Total
|
60
|
60
|
0
|
2
|
0,088
|
Nilai X2
tabel=3,84. Karena X2 hitung lebih kecil dari X2 tabel
(0,088<3,84) maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian
data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori
Tabel.5
Perhitungan X2 Hukum Mendel II
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi
=O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|||||
|
|
32
|
64
|
32
|
64
|
32
|
64
|
32
|
64
|
32
|
64
|
|
Bulat
Kuning
|
20
|
37
|
18
|
36
|
2
|
1
|
4
|
1
|
0,22
|
0,02
|
|
Bulat
Hijau
|
5
|
11
|
6
|
12
|
-1
|
-1
|
1
|
1
|
0,16
|
0,08
|
|
Keriput
Kuning
|
5
|
13
|
6
|
12
|
-1
|
1
|
1
|
1
|
0.16
|
0,08
|
|
Keriput
Hijau
|
2
|
3
|
2
|
4
|
0
|
-1
|
0
|
1
|
0
|
0,25
|
|
Total
|
32
|
64
|
32
|
64
|
0
|
0
|
6
|
4
|
0,54
|
0,43
|
Nilai X2
tabel=7,82. Karena X2 hitung lebih kecil dari X2 tabel (0,54<7,82)
dan (0,43<7,82) maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan
demikian data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori
Tabel 6. Perbandingan/nisbah
Pengamatan Observasi (O) dan Nisbah Expected (E) untuk Pengambilan 30 x
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi =O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|
Gambar
|
13
|
15
|
-2
|
4
|
0,266
|
|
Angka
|
17
|
15
|
2
|
4
|
0,266
|
|
Total
|
30
|
30
|
0
|
8
|
0,532
|
Nilai X2 tabel=3,84. Karena X2 hitung
lebih kecil dari X2 tabel (0,532<3,84) maka devisiasi terjadi
karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan
model atau teori
Tabel 7. Perbandingan/nisbah
Pengamatan Observasi (O) dan Nisbah Expected (E) untuk Pengambilan 40 x
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi =O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
(O-E)2/E
X2
|
|
3G – 0A
|
4
|
5
|
-1
|
1
|
0,200
|
|
2G – 1A
|
17
|
15
|
+2
|
4
|
0,266
|
|
1G – 2A
|
14
|
15
|
-1
|
1
|
0,066
|
|
0G – 3A
|
5
|
5
|
0
|
0
|
0
|
|
Total
|
40
|
40
|
0
|
6
|
0,532
|
Nilai X2 tabel=7,82.
Karena X2 hitung lebih kecil dari X2 tabel (0,532<7,82)
maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat diterima
dan sesuai dengan model atau teori
Tabel 8. Perbandingan/nisbah
Pengamatan Observasi (O) dan Nisbah Expected (E) untuk Pengambilan 48 x
|
Fenotipe
|
Pengamatan
(observasi =O)
|
Harapan
(expected=E)
|
Deviasi
(O-E)
|
(O-E)2
|
O-E)2/E
X2
|
|
4G – 0A
|
4
|
3
|
+1
|
1
|
0,333
|
|
3G – 1A
|
9
|
12
|
-3
|
9
|
0,750
|
|
2G – 2A
|
19
|
18
|
+1
|
1
|
0,055
|
|
1G – 3A
|
14
|
12
|
+2
|
4
|
0,333
|
|
0G – 4A
|
2
|
3
|
-1
|
1
|
0,333
|
|
Total
|
48
|
48
|
0
|
16
|
1,804
|
Nilai X2 tabel=9,49. Karena X2 hitung
lebih kecil dari X2 tabel (1,804<9,49) maka devisiasi terjadi
karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan
model atau teori
BAB
IV
PEMBAHASAN
Uji Chi Square Test (X2) bertujuan untuk
mengetahui apakah data yang didapat dari hasil pengamatan sesuai dengan nilai
atau nilai ekspektasinya yang juga dapat diartikan bahwa hasil observasinya
sesuai dengan model atau teori. Ukuran seberapa besar deviasi tersebut disebut
dalam formula atau rumus berikut :
k (Oi-Ei)2
X2 = å
-------------
I=1 Ei
Oi =
Jumlah individu yang dialami pada fenotipe ke-I
Ei =
jumlah individu yang diharapkan atau secara teoritis pada fenotipe ke-I
å = Total dari semua kemungkinan nilai (Oi-Ei) 2/Ei
untuk keseluruhan fenotipe
Berdasarkan tabel data diatas, bahwa pada data Tabel 1
terdapat dua data hasil pengamatan. Drajat bebas pada data ini adalah db=n-1
maka db= 2-1, maka db=1, sehingga chi square tabel (X2) dengan dua
data adalah 3,841. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2 dibagi
expected(E) atau X2hit adalah
sebesar 0,134. Berdasarkan data tersesebut bahwa X 2 hit >
dari X2 tab, maka devisiasi terjadi karena kebetulan
belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 2 pada pengamatan hukum mendel 1 dengan 20 kali
pengambilan terdapat dua data hasil pengamatan. Drajat bebas pada data ini
adalah db=n-1 maka db= 2-1, maka db=1, sehingga chi square tabel (X2)
dengan dua data adalah 3,841. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2
dibagi expected(E) atau X2hit
adalah sebesar 0,266. Berdasarkan data tersesebut bahwa X 2 hit
< dari X2 tab, maka devisiasi terjadi karena kebetulan
belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 3 pada pengamatan hukum mendel 1 dengan 40 kali
pengambilan terdapat dua data hasil pengamatan. Drajat bebas pada data ini
adalah db=n-1 maka db= 2-1, maka db=1, sehingga chi square tabel (X2)
dengan dua data adalah 3,841. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2
dibagi expected(E) atau X2hit
adalah sebesar 0,133. Berdasarkan data tersesebut bahwa X 2 hit
< dari X2 tab, maka devisiasi terjadi karena kebetulan
belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 4 pada pengamatan hukum mendel 1 dengan 60 kali
pengambilan terdapat dua data hasil pengamatan. Drajat bebas pada data ini
adalah db=n-1 maka db= 2-1, maka db=1, sehingga chi square tabel (X2)
dengan dua data adalah 3,841. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2
dibagi expected(E) atau X2hit
adalah sebesar 0,088. Berdasarkan data tersesebut bahwa X 2 hit
> dari X2 tab, maka devisiasi terjadi karena kebetulan
belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 5 pada pengamatan hukum mendel II dengan 32 kali dan
64 kali pengambilan terdapat empat data hasil pengamatan. Drajat bebas pada
data ini adalah db=n-1 maka db= 4-1, maka db=3, sehingga chi square tabel (X2)
dengan empat data adalah 7,82. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2
dibagi expected(E) atau X2hit
berturut turut adalah sebesar 0,54, dan 0,43. Berdasarkan data
tersesebut bahwa X 2 hit < dari X2 tab,
maka devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat
diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 6 pada pengamatan probabilitas 1 keping uang logam
dengan 30 kali pengambilan terdapat dua data hasil pengamatan. Drajat bebas
pada data ini adalah db=n-1 maka db= 2-1, maka db=1, sehingga chi square tabel
(X2) dengan dua data adalah 3,841. Hasil hitung jumlah kuadrat
deviasi (O-E)2 dibagi expected(E) atau X2hit adalah sebesar 0,532. Berdasarkan data tersesebut bahwa X 2 hit <
dari X2 tab, maka devisiasi terjadi karena kebetulan
belaka dengan demikian data dapat diterima dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 7 pada pengamatan probabilitas 3 keping uang logam dengan
40 pengambilan terdapat empat data hasil pengamatan. Drajat bebas pada data ini
adalah db=n-1 maka db= 4-1, maka db=3, sehingga chi square tabel (X2)
dengan empat data adalah 7,82. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2
dibagi expected(E) atau X2hit adalah sebesar 0,532. Berdasarkan data tersesebut
bahwa X 2 hit < dari X2 tab, maka
devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat diterima
dan sesuai dengan model atau teori.
Tabel 8 pada pengamatan probabilitas 4 keping uang logam
dengan 48 pengambilan terdapat lima data hasil pengamatan. Drajat bebas pada
data ini adalah db=n-1 maka db= 5-1, maka db=4, sehingga chi square tabel (X2)
dengan lima data adalah 9,49. Hasil hitung jumlah kuadrat deviasi (O-E)2
dibagi expected(E) atau X2hit adalah sebesar 1,804. Berdasarkan data tersesebut
bahwa X 2 hit < dari X2 tab, maka
devisiasi terjadi karena kebetulan belaka dengan demikian data dapat diterima
dan sesuai dengan model atau teori.
BAB V
PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan 8 tabel diatas seluruh data X2 hitung
memiliki nilai lebih kecil dari X2 tabel tiap tiap data. Dengan
demikan seluruh data percobaan diatas dapat diterima dan sesuai dengan model
atau teori. Devisiasi pada tiap tiap data terjadi karena kebetulan belaka,
mungkin karena kurangnya kesempurnaan dalam melakukan percobaan tersebut.
Hasil interpretasi X2 hitung dengan pembanding pada X2
Tabel bahwa seluruh data dapat diterima dan telah sesuai dengan model maupun
teori yang ada pada tiap percobaan.
5.2 Saran
Adapun saran yang dapat saya sampaikan untuk
Praktikan diharapkan lebih teliti dan cermat dalam melakukan segala bentuk
praktikum. Selain itu Praktikan diharapkan utuk belajar seputar percobaan
sebelum melakukan percobaan ini. Yang terakhir Praktikan diharapkan agar selalu
semangat dalam menghadapi kesulitan–kesulitan yang ada saat praktikum
DAFTAR PUSTAKA
Ali.2011.Chi Squere
Test. http://ali.blogspot.com/chi-squere-test.html
(di akses 29 april 2014)
Crowder L.V.1997. Genetika Tumbuhan. Yogyakarta: Gajah
Mada University Press
Murti.1996.Penerapan Metode Statistik Non Parametrik Dalam Ilmu-ilmu Kesehatan.Jakarta:
PT.Gramedia Pustaka Utama.
Suryati,
Dotti. 2014. Penuntun Pratikum Genetika Dasar. Bengkulu: Lab. Agronomi
Universitas Bengkulu
Tidak ada komentar:
Posting Komentar