Rancangan Acak Kelompok (RAK) Faktorial

MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELETIAN YANG DIRANCANG DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK NON FAKTORIAL)

 

A. Pengertian

    Rancangan acak kelompok Faktorial (RAKF) adalah suatu rancangan dasar yang menggunakan pengawasan  setempat dengan pembatasan pengacakan yaitu pada kelompoknya saja. Pada RAKF, materi percobaan dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan homogenitas materi percobaan, dan masing-masing kelompok merupakan ulangan. Diusahakan selama percobaan berlangsung ragam dalam kelompok tetap kecil, berarti teknik yang diterapkan selama percobaan diusahakan seragam untuk unit percobaan dalam masing-masing kelompok. Rancangan acak kelompok merupakan salah satu bentuk rancangan yang banyak digunakan dalam berbagai percobaan ilmu-ilmu pertanian, perindustrian dan lain-lain. Rancangan ini dicirikan dengan jumlah kelompok dalam jumlah yang sama dimana setiap kelompok diberikan perlakuan. Melalui pengelompokan-pengelompokan, diharapkan galat perlakuan dapat dikurangi. Jika pada rancangan acak lengkap satuan percobaan yang digunakan harus homogen maka pada RAK itu tidak perlu homogen dan ketidakhomogenan tersebut akan dikelompok-kelompokkan lagi menjadi satuan-satuan yang mendekati homogenitas. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tujuan pengelompokan adalah untuk menjadikan keragaman dalam kelompok menjadi sekecil mungkin dan keragaman antar kelompok sebesar mungkin.

B. Ciri – ciri Rancangan Acak Kelompok

1.      Satuan percobaan heterogen.
2.      Keragaman respons disebabkan pengaruh perlakuan dan kelompok.
3.     Pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui, diluar perlakuan yang kita coba, dihilangkan dari galat percobaan dengan cara pengelompokkan satu arah.

      C. Keuntungan dan Kerugian

      Keuntungan rancangan acak kelompok yaitu:

•     Untuk banyak tipe percobaan, dengan pengelompokan akan diperoleh hasil yang lebih tepat daripada RAL, karena dengan mengeluarkan jumlah kuadrat kelompok dari jumlah kuadrat galat akan menyebabkan kuadrat tengah galat lebih kecil.
•       Jumlah perlakuan dan ulangan tidak dibatasi.
•      Analisis data relatif lebih mudah. Apabila data untuk perlakuan tertentu hilangm telah tersedia cara menghitung nilai dugaan untuk data tersebut. Ragam galat untuk perbandingan perlakuan tertentu dapat di isolasi, terutama bila ragam antar perlakuan tidak homogen. Bila ada perlakuan tertentu yang datanya tidak dapat digunakan, perlakuan tersebut dapat dihilangkan tanpa mempersulit analisisnya

      Kekurangan rancangan acak kelompok yaitu:

             Rancangan acak kelompok juga memiliki kelemahan yaitu bila perlakuannya banyak maka luas kelompok percobaannya juga bertambah besar, sehingga ragam dalam kelompok menjadi besar, ragam galat menjadi besar dan uji F menjadi kurang peka. Jika tujuan pengelompokan tidak terpenuhi, presisi dan efisiensi penggunaan rancangan acak kelompok lebih rendah dari rancangan acak lengkap karena berkurangnya derajat bebas untuk galat percobaan.

D.  Model Matematis RAKF

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

Hijk = π + Ki + Pj + Pk + (Pj x Pk) + eijk

      Keterangan :

Hijk	Hasil akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada kelompok ke-i
π	Nilai tengah umum
Ki	Pengaruh kelompok ke-i
Pj	Pengaruh faktor perlakuan ke-j
Pk	Pengaruh faktor perlakuan ke-k
Pj x Pk	Interaksi perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k
Eijk	Eror akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada kelompok ke-i i     = 1, 2, …., k (k = kelompok) j     = 1, 2, …., p ke-1 (p = perlakuan ke-1) k    = 1, 2,…... p ke-2 (p = perlakuan ke-2)

ANALISIS DATA RAKF (Rancangan Acak Kelompok Faktorial)
DENGAN MENGGUNAKAN SPSS

Gambar 1. Aplikasi SPSS dijalankan.

Gambar 2. Aplikasi SPSS dibuka hingga muncul tampilan seperti berikut untuk window input document dan klik Tab “Variable View” untuk mulai memasukkan variabel data.

Gambar 3. Untuk RAK Faktorial pada bagian Name diisi dengan perlakuan V, perlakuan P, ulangan, dan hasil. Diberi Label pada bagian label terkait dengan apa yang akan diteliti atau diamati.

Gambar 4. Diisi bagian Values untuk perlakuan dengan cara mengklik button dikanan tulisan dan menambahkan label untuk tiap value. Mis: Value “1” untuk “V1 Varietas New Dragon”. Pengisian value terus dilakukan sampai selesai berdasarkan Bab III pada tulisan ilmiah yang digunakan dan begitu juga untuk pengisian perlakuan P (perlakuan keduanya). 

Gambar 5. Diisi bagian Values untuk Ulangan dengan cara mengklik button dikanan tulisan dan menambahkan label untuk tiap value. Mis: Value “1” untuk “Ulangan I”. Pengisian value terus dilakukan sampai selesai berdasarkan Bab III pada tulisan ilmiah yang digunakan.

Gambar 6. Buka tab Data View (pojok kiri bawah) untuk memasukkan data hasil penelitian yang akan diolah dengan SPSS.

Gambar 7. Klik Value label untuk melihat deskripsi data sesuai yang telah dimasukkan pada data sebelumnya.

Gambar 8. Untuk analisa, klik “analyze” pada menu bar, kemudian pilih “General Linear Model”, lalu klik “Univariate”.

Gambar 9. Setelah mengklik “univariate” tadi, akan muncul window seperti ini. Untuk depedent factor, dimasukkan hasil. Untuk Fixed factor dimasukkan blok atau ulangan dan perlakuan. Lalu klik Model.

Gambar 10. Setelah muncul window model, diklik point custom untuk menetukan variabel yang akan dianalisis yaitu kedua perlakuan dan interaksi antar perlakuan. Lalu setelah itu klik Continue. 

Gambar 11. Setelah kembali ke window univariate, selanjutnya klik button “Post Hoc” (urutan ke-4) sampai muncul window baru untuk Post Hoc. Masukkan ke-2 perlakuan ke Window “Post Hoc Test for” dan diklik “Equal Variance Assumed”nya di LSD, Tukey, dan Duncan. Kemudian klik button continue.

Gambar 12. Setelah kembali ke window univariate, diklik button options. Setelah mengklik button option akan muncul window seperti di gambar. Dimasukkan “Overall” kedalam window “Display mean for” dan dipilih “Homogenity test” dan “descriptive statistic” di display. Setelah itu klik continue untuk melanjutkan.

Gambar 13. Setelah kembali ke window univariate lagi, bisa di klik button “OK” dibawah untuk memperoleh hasil analisis sidik ragam. 

Gambar 14. Setekah mengklik “OK” pada window univariate tadi, akan muncul window baru output analisis data. Kemudian dilihat bagian tabel anova. Nilai dB untuk derajat Bebas, Type III Sum of Square untuk nilai Jumlah Kuadrat, dan Mean Square untuk nilai kuadrat tengah. Diambil 3 variabel yakni Perlakuan, Galat, dan Corrected Total. Analisis RAK Faktorial selesai.

ANALISIS DATA RAKF (Rancangan Acak Kelompok Faktorial)
DENGAN MENGGUNAKAN Microsoft Excel