Perancangan Percobaan (PTK214) Rayyan Mu'afi: Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELETIAN

YANG DIRANCANG DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP

(RAL FAKTORIAL)

A. DEFENISI DAN SYARAT PENGGUNAAN

Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF) merupakan rancangan paling sederhana dari beberapa macam perancanngan yang baku yang melihat hubungan antar perlakuan yang diteliti. Rancangan ini dipergunakan jika ingin mempelajari perngaruh beberapa perlakuan (t) dengan sejumlah ulangan (r) untuk menjadi satuan-satuan percobaan (rt). RAL dilakukan dengan mengalokasikan pengacakan t kepada rt satuan percobaan.

Unit-unit percobaan dalam RAL dapat berupa sampel ternak (ekor), cawan/tabung, area lahan dan lain-lain yang merupakan satuan unit-unit yang diberi batasan sehingga tidak mempengaruhi satu-sama dan dengan kondisi lingkungan yang relatif dapat dikendalikan. Hal ini dilakukan untuk mencegah terjadinya interaksi pengaruh dua perlakuan yang berdekatan terhadap unit percobaan. Karena kondisi sampel dan lingkungan yang homogen, maka setiap perlakuan dan ulangan mempunyai peluang yang sama besar untuk menempati semua plot-plot percobaan sehingga pengacakan dilakukan secara lengkap.

Akurasi penggunaan RAL akan tercapai apabila: 1) bahan percobaan homogen atau relatif homogen; 2) kondisi lingkungan sama dan dapat dikendalikan; dan 3) jumlah perlakuan dibatasi. RAL lebih sering digunakan dalam percobaan di Laboratorium karena kondisi lingkungan dapat dikendalikan.

Seperti yang kita pahami bahwasanya rancangan faktorial dan non faktorial hanya berbeda pada jumlah perlakuan yang diberikan. Pada rancangan non faktorial perlakuaannya dalah tunggal (tanpa melihat adanya interaksi antar perlakuan), dan pada rancangan faktorial terdapat lebih dari 1 faktor yang diamati dalam pengukuran sehingga pada rancangan faktorial dilihat hubungan atau interaksi antar perlakuan yang diteliti.

Percobaan faktorial dicirikan oleh perlakuan yang merupakan komposisi dari semua kemungkinan kombinasi dari taraf-taraf dua faktor atau lebih. Istilah faktorial lebih mengacu pada bagaimana perlakuanperlakuan yang akan diteliti dan disusun, tetapi tidak menyatakan bagaimana perlakuan-perlakuan tersebut ditempatkan pada unit-unit percobaan. Keuntungan percobaan faktorial mampu mendeteksi respon dari taraf masing-masing faktor (pengaruh utama) serta interaksi antar dua faktor (pengaruh sederhana).

suatu faktor tergantung dari taraf faktor yang lain, dan sebaliknya jika tidak terjadi interaksi berarti berarti pengaruh suatu faktor tetap pada setiap taraf faktor yang lain. Jadi bila tidak terjadi interaksi antar taraf-taraf suatu faktor saling sejajar satu sama lainnya, sebaliknya bila ada interaksi tidak saling sejajar Jika faktor A dengan faktor B tidak berinteraksi , maka garis a1 , a2 dan a3 tampak sejajar, sedangkan jika terjadi interaksi, maka a1 , a2 dan a3 tampak tidak sejajar. Saling berinteraksi dimasudkan bahwa pengaruh

B. KELEBIHAN DAN KEKURANGAN

Adapun kelebihan dan kekurangan dari RAL adalah sebagai berikut :

1. Kelebihan

Kelebihan RAL adalah perhitungannya sederhana. RAL dapat diterapkan pada percobaan dengan ulangan pengamatan sama dan tidak sama. Keuntungan menggunakan RAL antara lain :

· Rancangan percobaannya lebih mudah.

· Apabila jumlah perlakuan hanya sedikit, dimana derajat bebas galatnya juga kecil.

· Analisis statistik terhadap data percobaan sederhana.

· Fleksibel dalam jumlah penggunaan perlakuan dan ulangan (dapat dilakukan pada ulangan yang tidak sama).

· Terdapat alternatif analisis nonparametrik yang sesuai.

· Permasalahan data hilang dapat mudah ditangani.

· Tidak memmerlukan tingkat pemahaman yang tinggi mengenai bahan percobaan.

2. Kekurangan RAL antara lain adalah :

· Terkadang tidak efisien.

· Tingkat ketepatan (presisi) mungkin tidak terlalu memuaskan kecuali unit percobaan benar-benar homogen.

· Pengulangan percobaan yang sama mungkin tidak konsisten (lemah) apabila satuan percobaan tidak benar-benar homogen terutama apabila jumlah ulangannya sedikit.

C. MODEL MATEMATIS RALF

Dalam RALF, data percobaan didistribusikan melalui model persamaan sebagai berikut :

Keterangan:

1. Teori RALF

Rancangan Acak Lengkap (RAL) (Completely Randomized Design) Rancangan Faktorial adalah suatu percobaan yang perlakukannya terdiri ats semua kemungkinan kombinasi taraf dari beberapa factor. Suatu percobaan yang digunakan homogen atau tidak ada faktor lain yang mempengaruhi respon di luar faktor yang diteliti. Pada rancangan acak lengkap (RAL) digunakan jika kondisi unit percobaan yang digunakan relatif homogen. Penerapan perlakuan terhadap unit percobaan dilakukan secara acak terhadap seluruh unit percobaan. Seperti percobaan-percobaan yang dilakukan di laboratorium atau rumah kaca yang pengaruh lingkungannya lebih mudah dikendalikan.

Rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial AxB adalah rancangan acak lengkap yang terdiri dari dua peubah bebas (faktor) dalam klasifikasi silang, yaitu Faktor A yang terdiri dari taraf a dan Faktor B yang terdiri dari taraf b dan kedua faktor tersebut diduga saling berinteraksi. Hal ini dimaksudkan bahwa pengatuh suatu faktor tergantung dari taraf faktor yang lain, dan sebaliknya jika tidak terjadi interaksi berati pengaruh suatu faktor tetap pada setiap taraf faktor yang lain. Jadi bila tidak terjadi interaksi antara taraf-taraf suatu faktor saling sejajar satu sama lainnya. Sebaliknya bila ada interaksi maka tidak saling sejajar.

Prinsip dari rancangan acak lengkap faktorial: semua unit penelitian (perlakuan dan ulangannya) disebar secara acak disatu tempat dan perlakuan terdiri dari 2 atau lebih dari 2 faktor perlakuan. Faktorial bukan merupakan rancangan, tetapi cara menyusun perlakuan di mana perlakuan terdiri dari kombinasi antara 2 faktor atau lebih dan masing-masing faktor terdiri dari 2 level atau lebih.

2. Laporan Praktikum Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF) Menggunakan SPSS

KATA PENGANTAR

Syukur Alhamdulillah saya panjatkan kepada Allah Yang Maha Kuasa, karena atas limpahan rahmat, karunia dan hidayah-Nya.

Penyusunan laporan ini diharapkan dapat memberikan informasi tentang tujuan yang hendak dicapai. Dalam pembuatan laporan ini, saya mengucapkan terima kasih kepada kedua orang tua dan teman-teman kami yang telah memberikan doa, dorongan, serta bantuan kepada saya sehingga laporan ini dapat kami selesaikan.

Laporan ini disusun sebagai salah satu tugas mata kuliah Praktikum Perancangan Percobaan. Dan dengan kerendahan hati penulis menyadari akan keterbatasan dan kekurangan yang ada dalam laporan ini, baik dari segi bahasa maupun tulisannya, karena wawasan pengetahuan dan pengalaman penyusun masih sangat jauh dari kesempurnaan.

Oleh karenanya kritik serta saran yang bersifat membangun sangat saya harapkan untuk kesempurnan laporan selanjutnya, selain itu penulis mengharapkan semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi semua yang khususnya bagi penulis dan umumnya bagi pembaca.

BAB I PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Rancangan Acak Lengkap Faktorial merupakan rancangan acak lengkap yang terdiri dari dua atau lebih peubah bebas (faktor), misal ada dua faktor dalam klasifikasi silang yaitu faktor A yang terdiri dari a taraf dan faktor B yang terdiri dari b taraf dan diduga kedua faktor tersebut diduga saling berinteraksi.

BAB II PEMBAHASAN

Menganalisis dengan Menggunakan SPSS

Berikut ini contoh analisis skripsi dengan menggunakan data Skripsi : Afriani Novi Wijaya BR. Saragih (1405104010038) Program Studi S1 Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala, 2014 dengan dengan Judul Skripsi : Kajian Fisikokimia dan Biologi Penggunaan Biji Kefir Terhadap Fermentasi Susu UHT

MENGANALISIS DATA RALF MENGGUNAKAN SPSS

Langkah 1. Buat Data Yang Akan Dianalisis di Microsoft Excel

Langkah 2. Buka Aplikasi SPSS

Langkah 3. Mengisi Variable View Dan Menyesuaikan Atribut Data

Langkah 4. Mengisi Data View

Langkah 5. Menganalisis Data

Setelah mengklik "Univariate", maka akan muncul tampilan sebagai beriukut:

Masukkan faktor Hasi pada kolom "Dependent Variable", lalu masukka juga faktor A dan B pada kolom "Fixed Factor", setelah itu klik "Model" dan akan muncul tampilan seperti berikut:

Klik "Post Hoc", hal ini dilakukan untuk menguji lanjut data apabila terdapat taraf berbeda nyata, taraf berbeda sangat nyata atau taraf tidak berbeda nyata

masukkan Faktor A dan Faktor B pada kolom "Post Hoc Test For", lalu klik uji lanjut yang diinginkan. Pada kali ini kami akan mencoba untuk menggunakan uji lanjut metode LSD, Tukey dan Duncan. lalu Klik "Continue" maka tampilan akan kembali ke awal. Setelah itu Klik Options,

pindahkan Overral ke kolom "Display Means For", lalu centang Descriptive Statistic dan Homogenity Test pada group tab Display yang terletak pada bagian bawah. setelah itu klik "Continue"