Defenisi rancangan acak lengkap (RAL) dan rancangan acak kelompok (RAK) beserta cara caranya

Pengertian dan Penggunaan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan Rancangan Acak Kelompok

(RAK) Rancangan acak lengkap faktorial (RALF) Rancangan acak kelompok faktorial (RALF)

Rancangan Acak Lengkap (RAL)

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 dipergunakan jika variabel luar tidak diketahui, atau bila pengaruh variabel ini yang sengaja tidak dikontrol terhadap variasi subyek, adalah sangat kecil. Rancangan ini juga dipakai jika diketahui bahwa subyek keadaannya seragam dan inferensi yang dibuat berdasarkan hasil percobaan tidak dimaksudkan sebagai inferensi yang bersifat percobaan tidak dimaksudkan sebagai inferensi yang bersifat luas serta berlaku untuk populasi yang lebih beragam. Oleh karena itu, rancangan ini tidak disarankan jika hasil ujinya dipergunakan untuk inferensi populasi yang lebih beragam

Rancangan Acak Lengkap (RAL)

RAL selain perlakuan, semua harus sama (homogen), hal ini membawa konsekuensi bahwa, selain perlakuan tidak ada faktor lain yang dianggap berpengaruh terhadap hasil pengamatan. Oleh karena itu dapat diajukan suatu model analisis :

Yijk = μ + τi + εij

Yijk = nilai pengamatan pada perlakuan ke-i & ulangan ke-j

μ = nilai tengah umum

τi = pengaruh perlakuan ke-i

εij = galat percobaan pada perlakuan ke-i & ulangan ke-j

Syarat yang harus diperhatikan dalam RAL :

1. Kecuali perlakuannya, semua (media percobaan dan keadaan-keadaan lingkungan lainnya) harus serba sama atau homogen.

2. Penempatan perlakuan ke dalam satuan-satuan percobaan dilakukan secara acak lengkap, yang artinya kita perlakukan semua satuan percobaan sebagai satu kesatuan dimana perlakuan ditempatkan ke dalamnya secara acak.

3. Hanya mempunyai 1 faktor dan mempunyai sejumlah taraf faktor yang nilainya bisa kualitatif maupun kuantitatif.

Rancangan Acak Lengkap (RAL)

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

1. Rancangan percobaannya lebih mudah.

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

3. Analisis statistik terhadap data percobaan sederhana.

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

5. Terdapat alternatif analisis nonparametrik yang sesuai.

6. Permasalahan data hilang dapat mudah ditangani

7. Tidak memmerlukan tingkat pemahaman yang tinggi mengenai bahan percobaan

Kekurangan RAL antara lain adalah :

1. Terkadang tidak efisien.

2. Tingkat ketepatan (presisi) mungkin tidak terlalu memuaskan kecuali unit percobaab benar-benar homogen

3. Pengulangan percobaan yang sama mungkin tidak konsisten (lemah) apabila satuan percobaan tidakbenar-benarhomogen terutama apabila jumlah ulangannya sedikit

MENGANALISIS DENGAN MENGGUNAKAN SPSS 16

Langkah 1 : Jalankan Program SPSS 16

Ketika membuka Program SPSS, ada dua Windows yang muncul yang pertama Untuk Data dan yang kedua yaitu Untuk Output setelah menganalisis.

Tampilan Pada SPSS Bagian Data

Tampilan Pada SPSS Bagian Output

Langkah 2 : Mengisi Bagian Kolom Name Seperti di bawah ini

Langkah 3 : Selanjutnya pada “Decimals” disesuaikan berapa banyak decimal yang akan kita gunakan.

Langkah 4 : Setelah bagian Decimals, selanjutnya bagian “Label” buat sesuai dengan Skripsi

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values” (Bagian Perlakuan)

Klik bagian tanda Panah, Sehingga Tampil Seperti berikut ini :

Bagian ini bertujuan untuk memberikan label dari setiap perlakuan yang kita buat,

Contoh : 1= “Perlakuan A”, jadi ketika kita ketik Label 1 maka ini sama dengan Perlakuan A, setelah selesai sampai semua Label dan Perlakuan dibuat, Klik OK.

Langkah 6 : Mengisi Bagian “Values” (Bagian Ulangan)

Klik Bagian Tanda Panah, Sehingga tampil seperti di bawah ini :

Bagian ini bertujuan untuk memberikan label dari setiap Ulangan yang kita buat,

Contoh : 1= “Ulangan I”, jadi ketika kita ketik Label 1 maka ini sama dengan Ulangan I, setelah selesai sampai semua Label dan Perlakuan dibuat, Klik OK.

Langkah 7 : Mengisi Bagian “Data View”

Klik bagian “Data View”, sehingga berpenampilan seperti ini.

Langkah 8 : Selanjutnya Isi Bagian Kolom Perlakuan, Ulangan, dan Hasil. Sehingga tampil seperti dibawah ini.

Langkah 9 : Menganalisis Data

Klik Bagian Analyze à General Linear Model à Univariate

Langkah 10 : Setelah itu muncul seperti di bawah ini

Klik Bagian Persentase Benih Berkecambah à Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini

Setelah itu Klik Bagian Trichoderma Virens dan Trichoderma Harzianum à Klik tanda panah pada bagian Fixed Factors :

Langkah 11 : Klik Bagian Model à Klik Custom

Setelah bagian Custom diklik, lihat bagian Kiri Kotak Dialog Univariate: Model, disitu ada bagian Factor & Covariates, Klik bagian Perlakuan.

Setelah bagian Perlakuan di Klik, lalu Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog, sehingga tampil seperti ini :

Setelah itu Klik Continue

Langkah 12 : Klik bagian Post Hoc, Post Hoc berfungsi untuk menguji Lanjut dari Hasil Penelitian

Setelah itu tampil Kotak dialog yang baru, seperti di bawah ini :

Klik Bagian Perlakuan, dan klik Tanda Panah pada bagian tengah :

Setelah itu Klik Bagian LSD (untuk Uji BNJ), Tukey (untuk Uji BNJ), dan Duncan (Untuk Uji Duncan) à Klik Continue

Langkah 13 : Setelah itu tampil seperti di bawah ini, maka klik OK

Langkah 14 : Lalu Muncul OUTPUT dari analisis yang dilakukan

Pada bagian Tabel Sidik Ragam dari Output SPSS, bandingkan dengan data yang diolah dengan Microsoft Excel dan juga bandingkan dengan Skripsi yang telah dibuat :

Hasil dari Analisis dengan menggunakan SPSS

Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Rancangan Acak Kelompok (RAK) adalah suatu ranangan acak yang dilakukan dengan mengelompokkan satuan percobaan kedalam grup-grup yang homogen yang dinamakan kelompok dan kemudian menentukan perlakuan secara acak di dalam masing-masing kelompok. Pengelompokan digunakan untuk usaha memperkecil galat, dan untuk membuat kragaan satuan-satuan percobaan di dalam masing-masing kelompok sekecil mungkin sedangkan perbedaan antar kelompok sebesar mungkin.

Jika pada RAL satuan percobaan yang digunakan harus homogen maka pada RAK tidak perlu homogen, dan untuk ketidak homogenan tersebut akan dikelompokkan menjadi satuan-satuan yang mendekati homogen, dengan demikian dapat dikatakan bahwa tujuan dari pengelompokkan adalah untuk menjadikan keragaman dalam kelompok menjadi sekecil mungkin dan keragaman antar kelompok sebesar mungkin.

Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Model analisis RAK adalah sebagai berikut :

Yij = μ + τi + βj + εij

Yij = nilai pengamatan pada perlakuan ke – i kelompok ke – j

μ = nilai tengah umum

τi = pengaruh perlakuan ke - i

βj = pengaruh kelompok ke - j

εij = galat percobaan pada perlakuan ke-i & kelompok ke-j

p = banyaknya perlakuan

r = banyaknya kelompok / ulangan

Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Kelebihan RAK antara lain sebagai berikut :

1. Lebih efisien dan akurat dibandigkan dengan RAL (Pengelompokan yang efektif dapat meunurukan jumlah kuadrat galat, sehingga akan meningkatkantingkat ketepatan atau bisa mengurangi julah ulangan)

2. Lebih fleksibel (Banyaknya perlakuan, Banyaknya ulangan/kelompok, dan Tidak semua kelompok memerlukan ulangan yang sama)

3. Penarikan kesimpulan lebih luas karena kita bisa juga melihat perbedaan diantara kelompok

4. Memerlukan asumsi tambahan untuk beberapa uji hipotesis dan lain-lain.

Kekurangan RAK antara lain adalah :

1. Memerlukan asumsi tambahan untuk beberapa uji hipotesis.

2. Interaksi antar kelompok perlakuan sangat sulit.

3. Peningkatan ketepatan pengelompokan akan menurun dengan semakin meningkatnya jumlah satuan percobaan dalam kelompok.

4. Derajat bebas kelompok akan menurunkan derajat bebas galat, sehingga sensitifitasnya akan menurun terutama apabila jumlah perlakuannya sedikit atau keragaman dalam satuan percobaan kecil (homogen).

5. Memerlukan pemahaman tambahan tentang keragaman satuan percobaan untuk suksesnya pengelompokan.

6. Jika ada data yang hilangmemerlukan perhitungan yang rumit.

1. buka program SPSS

2. isi kolom name dengan perlakuan,ulangan dan hasil Untuk Pengisian Pada DATA VIEW,seperti tampilan dibawah ini :

1. Masukkan data pada tabel sesuai dengan data anda.

2. Pastikan datanya teliti dengan perlakuan, ulangan dan hasil sesuai data.seperti pada gambar berikut :

1. Untuk menganalisi data, Klik "Analize", lalu pilih "General Linear Model" dan Klik "Univariate".

1. selanjutnya akan keluar tampilan seperti ini.

2. Untuk pengisian "Dependent Variable" masukkan "Hasil", Dan "Fixed Faktor masukkan "Perlakuan" dan "Ulangan/blok" sesuai dengan tampilan di bawah.

1. kemudian klik model
2. Klik "Custom" dan klik "perlakuan" dan klik "Ulangan/blok" dalam kolom "Factors dan covariates", kemudian klik "tanda panah" untuk memasukkan "perlakuan" dan "Ulangan/blok" ke samping nya (Kolom Model) .

3. Klik "Continue".seperti gambar dibawah ini

1. Kemudian klik "post Hoc" dan akan keluar tampilan seperti di bawah

2. klik "perlakuan" yang sebelah kiri dan klik "tanda panah" untuk memasukkan "perlakuan" ke sebelah kanan.

3. lalu uji lanjut di bawah nya dengan mengklik di uji lanjut yang akan di analisis. (contoh seperti di bawah dengan menceklis uji LSD, Tukey dan Duncan)

4. setelah selesai klik "continue" dan pada tampilan selanjutnya klik "OK".