Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

  1. DESKRIPSI

Rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial AxB adalah rancangan acak lengkap yang terdiri dari dua peubah bebas (Faktor) dalam klasfikasi silang yaitu faktor A yang terdiri dari a taraf dan faktor B yang terdiri dari b taraf dan kedua faktor tersebut diduga saling berinteraksi. Saling berinteraksi dimasudkan bahwa pengaruh 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.

    Prinsip : Semua unit penelitian (perlakuan dan ulangannya) disebar secara acak disatu tempat dan perlakuan terdiri dari 2 atau lebih dari 2 faktor perlakuan

    GAMBARAN PENELITIAN

T  Selah dilakukan suatu penelitian tentang penambahan asam askorbat dalam pembuatan dangke untuk mengidentikasi pengaruhnya terhadap daya simpan berdasarkan nilai TBA. Penelitian dilakukan dengan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola Faktorial: Faktor A adalah level penambahan asam askorbat (1%; 1,5%; dan 2%); dan Faktor B adalah lama waktu penyimpanan (4 hr; 5 hr; dan 6 hr). Adapun hasil (nilai TBA) penelitian yang diperoleh disajikan pada Tabel 1 berikut:                                                                                                                                                                    

    Dari hasil penelitian tersebut, ingin diketahui:

1. Apakah level penambahan asam askorbat mempengaruhi nilai TBA 
2. Apakah lama penyimpanan mempengaruhi nilai TBA 
3. Apakah terdapat interaksi antara level asam askorbat (Faktor A) dengan lama penyimpanan (Faktor B) terhadap nilai TBA yang diperoleh. 

Untuk menjawab kebutuhan penelitian di atas, maka analisis dilakukan melalui Analisis Variansi (ANOVA) berdasarkan Uji-F.

    ANALISIS VARIANSI

Faktor A terdiri atas 3 faktor, demikian pula pada Faktor B, sehingga analisis varians Faktorial dengan rancangan dasar RAL Pola Faktorial (3 x 3). Persamaan matematis sebagai berikut:

   Keterangan:

   Derajat Bebas (db)

Derajat bebas total (dbt) = (a x b x r) – 1 = (3*3*5) – 1 = 45 – 1 = 44
Derajat bebas perlakuan (dbp) = (ab-1) = (3*3-1) = 8
Derajat bebas faktor A (dba) = a – 1 = 3 – 1 = 2
Derajat bebas faktor B (dbb) = b – 1 = 3 – 1 = 2
Derajat bebas interaksi faktor AB (dba*b) = (a-1)(b-1) = (3-1)*(3-1) = 4
Derajat bebas galat (dbg) = dbt – dbp = 44 – 8 = 36

   Faktor Koreksi (FK)

   Jumlah Kuadrat (JK)

Jumlah Kuadrat Total (JKT)

Jumlah Kuadrat Perlakuan (JKP)

Jumlah Kuadrat Faktor A (JKA)

Jumlah Kuadrat Faktor B (JKB)

Jumlah Kuadrat Interaksi A*B (JKA*B)

Jumlah Kuadrat Galat (JKG)

   Kuadrat Tengah (KT)

Kuadrat Tengah Perlakuan (KTP)

    Kuadrat Tengah Faktor A (KTA)

Kuadrat Tengah Faktor B (KTB)

Kuadrat Tengah Interaksi Faktor AB (KTA*B)

Kuadrat Tengah Galat (KTG)

   Frekuensi Hitung (F-hit)

   Tabel ANOVA

I  Interpretasi

1. Secara umum, perlakuan (dalam hal ini) penambahan asam askorbat atau lamanya penyimpanan menunjukkan pengaruh yang nyata dilihat dari nilai F-hit P > dari nilai F-tabel 1% (p<0,01); 
2. Faktor A (level penambahan asam askorbat) mempengaruhi nilai TBA (p<0,01) 
3. Faktor B (lama penyimpanan) mempengaruhi nilai TBA (p<0,01) 
4. Terdapat interaksi antara level asam askorbat (Faktor A) dengan lama penyimpanan (Faktor B) terhadap nilai TBA (p<0,01). 

                                                                                                                                        

    CONTOH SOAL RALF DENGAN SPSS:

   Pengimputan Data

    VARIABLE VIEW

    Tahap pertama yang dilakukan adalah proses pengimputan data.  Setelah mengaktifkan program SPSS.  Klik pada bagian Variable View yang ada pada sudut kanan bawah window.

P   Pada baris pertama kolom satu (1-1), isi dengan Faktor_A, lalu beri label Level Asam Askorbat. Nama faktor dan label tentunya dapat anda sesuaikan dengan penelitian yang anda lakukan.  Lakukan hal yang sama untuk Faktor_B pada baris 2 kolom 1 (2-1).  Pada baris 3 kolom 1 (3-1) isi dengan ulangan, pengisian ulangan dapat tidak dilakukan, akan tetapi pengisian ini sangat membantu saat akan melakukan pemeriksaan data yang diimput.  Pada baris 4 kolom pertama (4-1) isi dengan nama variabel parameter ukur dalam hal ini, nilai TBA.  Apabila parameter yang diukur lebih dari satu, anda cukup menambahkan nama variabel tersebut pada baris ke lima dan seterusnya.  Apabila penamaan variabel telah anda lakukan maka akan diperoleh pada tampilan  berikut:

    perhatikan pada kolom Measure.  Karena pada baris pertama dan kedua adalah nama dari faktor, maka rubah Scale menjadi Ordinal. Perhatikan kolom Value.  Pada kolom ini akan dimaknai tiap-tipa nilai variabel Faktor yang akan dianalisis.  Klik value untuk Faktor_A.  Selanjutnya akan muncul window Value Label.  Pada value isi dengan angka "1" beri label AA 1% (artinya nilai 1 pada data view berarti perlakuan asam askorbat 1%.) lalu klik ADD.  Lakukan langkah yang sama unutk "2" AA 1,5% dan "3" untuk AA 2%. Jika telah selesai Klik OK. Perhatikan Gambar dibawah.

L lakukan hal yang sama untuk Faktor_B (lama penyimpanan) dimana 1 =  4 hari; 2 = 5 hari dan 3 = 6 hari.  Sehingga tampilan akhir pada variable view adalah sebagai berikut:

   DATA VIEW

   Klik Data View pada kiri bawah window.  Sekarang akan muncul Faktor_A, Faktor_B, Ulangan dan Nilai_TBA pada kolom data view.  Isilah nilai ulangan secara berderet 1 - 5, kemudian pada kolom Faktor_A dan Faktor_B isi angka 1 sebanyak dengan ulangan.  Ini bermakna, kombinasi unutk Faktor A-1 dan Faktor B-1 dengan lima kali ulangan.  Selanjutnya pada nilai TBA, isi dengan hasil pengukuran untuk A1-B1 ulangan 1 - 5.  Apabila semua kombinasi unutk Faktor A1 dengan B1; B2 B3 telah diinput maka akan diperoleh hasil seperti pada Gambar di bawah:

S  Selanjutnya lakukan pengimputan unutk kombinasi Faktor A2 dengan Faktor B1-B2-B3 dan Faktor A3 dengan B1-B2-B3, dengan hasil pengimputan data akhir akan diperoleh sebagai berikut:

   Apabila pengimputan data telah dilakukan, selanjutnya kita memasuki tahapan analisis data.  Seyogyanya sebelum melakukan analisis varians, sebaiknya terlebih dahulu dilakukan pemeriksaan ASUMSI ANOVA, untuk keperluan tersebut dapat anda lihat pada artikel yang secara khusus membahas langkah-langkah pemeriksaan data.

   Analisis Data

    Klik Analuse > General Linier Model > Univariate.  Perhatikan Gambar dibawah:

S  Selanjutnya akan muncul window Univariate.  Masukkan  Level asam askorbat dan lama penyimpanan pada kolom Fixed Factor(s): selanjutnya Nilai TBA pada kolom Dependent Variable:. Untuk memasukkan variabel, cukup klik variabel yang sebelumnya berada pada kolom sebelah kiri, kemudian kllik panah untuk memasukkan variable kedalam kolom yang diiknginkan.  Perhatikan gambar berikut:

   Apabila pemasukan variabel telah dilakukan, selanjutnya Klik Options, disini akan kita tentukan pilihan-pilihan informasi apa saja yang ingin dimunculkan pada Output nantinya.  Pada contoh ini, kita pilih Deskripsi statistik dan uji homogenitas (salah satu uji asumsi anova yang penting). Perhatikan Gambar di bawah.  Jika selesai, Klik Continue untuk melanjutkan.

   Untuk memperoleh hasil uji lanjut (Uji Berganda), Klik Post Hoc... setelah kembali pada window Univariate.  Pilih Faktor_A dan Faktor_B kemudian tentukan jenis uji yang kita inginkan.  Pada contoh ini, kita pilih LSD dan Duncan.  Perhatikan Gambar dibawah.  Apabila telah Selesai, Klik Continue unutk melanjutnkan.

    Teknis dan macam uji yang dipilih tergantung pada tingkat ketelitian yang anda inginkan atau perbandingan berganda apa yang paling sesuai dengan penelitian anda.  

   apabila proses analisis telah selesai, langkah selanjutnya klik OK untuk mengeluarkan hasil (Output). 

Sumber : https://kikisurianti.blogspot.co.id/2017/04/ralf-rancangan-acak-lengkap-faktorial.html

Rancangan Acak Kelompok (RAK)

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".

maka akan keluar analisis  sidik ragam dari hasil yang telah kita kerjakan dan selesai , berikut tampilannya :

 

 

Sumber: http://muhammadakbartanah14.blogspot.co.id/2017/04/defenisi-rancangan-acak-lengkap-ral-dan.html

Rancangan Acak Lengkap (RAL)

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

 

Sumber: http://muhammadakbartanah14.blogspot.co.id/2017/04/defenisi-rancangan-acak-lengkap-ral-dan.html