RANCANGAN ACAK KELOMPOK - FAKTORIAL (RAKF)

RANCANGAN ACAK KELOMPOK - FAKTORIAL (RAKF) 

  1. Penggunaan

Percobaan Faktorial dengan rancangan dasar Rancangan Acak Kelompok (RAK) adalah percobaan dimana faktor yang dicobakan lebih dari satu faktor dan menggunakan RAK sebagai rancangan percobaannya.  Rancangan ini dipilih apabila satuan percobaan yang digunakan tidak seragam, sehingga perlu pengelompokan, sedangkan pada RAL Faktorial, satuan percobaan relatif seragam sehingga tidak perlu adanya pengelompokkan.  Pada prinsipnya percobaan RAK Faktorial sama dengan percobaan RAKL tunggal yang telah dibahas sebelumnya namun dalam percobaan ini terdiri dari dua faktor atau lebih.

   2. Pengaturan Unit-unit Penelitian
           Prinsip : Ulangan pada RALF menjadi kelompok pada RAKF, dan perlakuan terdiri dari 2 atau lebih  dari 2 faktor perlakuan, setiap unit penelitian disebar secara acak pada kelompoknya.
            Contoh : 2 taraf  dosis mikoriza dan 3 taraf dosis rizhobium, dengan 3 ulangan, setiap ulangan menjadi kelompok.

I

II

III

IV

M₁B₁	M0B₂	M₁B₃	M₁B₁
M0B₁	M₁B₁	M0B₂	M0B₁
M0B₃	M0B₁	M₁B₁	M0B₃
M₁B₃	M₁B₃	M0B₁	M₁B₂
M₁B₂	M₁B₂	M₁B₂	M0B₂
M0B₂	M0B₃	M0B₃	M₁  B₃

            

 Gambar 1.  Bagan penelitian untuk RAKF dua perlakuan, 2 taraf mikoriza dan 3 taraf rizhobium dengan 3 pengelompokan

    3. Model Matematika

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)

Berikut contoh soal RAKF beserta cara mengolah data melalui SPSS :

Ini Adalah Data Skripsi SRI AIDA FITRI, NIM  1105104010005 Jurusan Peternakan syiah kuala.

Langkah-langkah mengolah data menggunakan SPSS :

1.  Masuk ke program SPSS, lalu masuk ke variabel view dan tulis pada baris pertama (perlakuan pertama), pada baris kedua (perlakuan kedua), dan pada baris ketiga (kelompok), pada baris keempat (hasil). Munculah seperti gambar dibawah ini

 2. Lalu pada "Label" ditulis dibaris "Perlakuan_P" (Pupuk), dibaris "Perlakuan_V" ditulis (jagung ), dibaris "kelompok" ditulis (kelompok), dan dibaris "hasil" ditulis (Tinggi tanaman )

3. Pada "Values" dibaris Perlakuan_P diberi kode seperti contoh gambar dibawah ini

4. Pada "Values" dibaris Perlakuan_V diberi kode seperti contoh gambar dibawah ini

5. Pada "Values" dibaris KELOMPOK diberi kode seperti contoh gambar dibawah ini

6. Lalu masuk ke Data View dan diisi kolom "Perlakuan_P", "Perlakuan_V" dan "Kelompok" menggunakan kode yang telah dibuat tadi lalu klik "Values Label" agar mempermudah pengisian kode, lalu kolom "hasil" diisi data hasil penelitian seperti gambar dibawah ini

7. Klik "Analyze", "General Linear Model", "Univariate" seperti gambar dibawah

8.  Lalu muncul seperti gambar dibawah ini

9. Masukkan (Hasil) ke "Dependent Variable" lalu (kelompok), (Perlakuan_P ) dan (Perlakuan_V) ke "Fixed Factor(s)",seperi gambar dibawah

10. Klik "Model" lalu "Custom" pindahkan (Kelompok), (Perlakuan_P), (Perlakuan_V), dan (Perlakuan_P*Perlakuan_V) atau interaksi dengan cara memblok kedua perlakuan tersebut dengan menekan tombol "shift" yang tersedia pada papan keyboard laptop atau komputer anda,setelah itu pindahkan dari "Factors dan Covariates" menggunakan tanda panah yang tersedia ke "Model" dan pastikan "Build Term(s) Type "Interaction" agar didapat hasil interaksinya selanjutnya klik "Continue" seperti gambar dibawah

11. Setelah itu klik "Post Hoc" lalu masukkan (Perlakuan_P) dan (Perlakuan_V) dari "Faktor(s)" ke "Post Hoc Tests For" lalu pilih LSD,TUKEY,DUNCAN setelah itu klik "Continue" seperti gambar dibawah

12. Setelah itu klik "Ok" lalu munculah Output data seperti gambar dibawah ini

Untuk menge “save”

Cari folder yang dituju dan tulis “Data” File Nama” nya dan save

SEKIAN DAN TERIMAKASIH MOHON MAAF APABILA ADA KESALAHAN ...

RANCANGAN ACAK LENGKAP - FAKTORIAL (RALF)

    RANCANGAN ACAK LENGKAP - FAKTORIAL (RALF)

1. Penggunaan

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.

 2. Pengaturan Unit-unit Penelitian

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

Contoh : 2 taraf  dosis mikoriza dan 3 taraf dosis rizhobium, dengan 3 ulangan.

M₁B₁ (I)	M0B₂ (I)	M₁B₁ (III)
M0B₁ (III)	M₁B₃ (III)	M0B₂ (II)
M0B₃ (I)	M0B₁ (I)	M₁B₂ (III)
M₁B₁ (II)	M₁B₃ (I)	M0B₁ (II)
M₁B₂ (I)	M₁B₂ (II)	M0B₂ (III)
M₁B₃ (II)	M0B₃ (III)	M0B₃ (II)

Gambar 1. Bagan penelitian untuk RALF dua perlakuan, 2 taraf mikoriza dan 3 taraf rizhobium dengan 3 ulangan
 3.  Model Matematika

Hijk = π + Pj + Pk + (Pj x Pk) + eijk

Keterangan :

Hijk           = Hasil akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada ulangan ke-i

π              = Nilai tengah umum

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 ulangan ke-i

i               = 1, 2, …., u (u = ulangan)

j               = 1, 2, …., p ke-1 (p = perlakuan ke-1)

k              = 1, 2,…... p ke-2 (p = perlakuan ke-2)

Berikut contoh soal RALF Dari Skripsi EKA DEWI MURNI 1005104010003 lampiran 5 beserta cara mengolah data melalui SPSS:
Datanya:

          Telah dilakukan suatu penelitian untuk mengetahui Evaluasi Daya Cerna IN VITRO Campuran Daun Dan Pelepah Sawit Yang Diamoniasi Dan Fermentasi Dengan Menggunakan Efektuf Mikroorganisme EM4.Penilitian ini di lakukana dengan menggunakan rancangan acak lengkap pola factorial 3x2 dengan 3 perlakuan dosis urea yaitu, A1(3% Urea), A2(4%), A3(5%) dan 2 perlakuan dosis EM4 yaitu, B1(2% EM4), B2(4% EM4) masing-masing perlakuan di ulang sebanyak 3 kali.

Langkah-langkah mengolah data menggunakan SPSS :

1. Masuk ke program SPSS, 

lalu masuk ke variabel view dan tulis pada baris pertama (perlakuan pertama), pada baris kedua (perlakuan kedua), dan pada baris ketiga (ulangan), pada baris keempat (hasil). Munculah seperti gambar dibawah ini

2. Lalu pada "Label" ditulis dibaris "Perlakuan_A" (Pengaruh Dosis Urea), dibaris "Perlakuan_B" ditulis (Pengaruh dosis EM4), dibaris "ulangan" ditulis (ulangan), dan dibaris "hasil" ditulis ( Analisa Kecernaan Bahan Organik.)

3. Pada "Values" dibaris Perlakuan_A diberi kode seperti contoh gambar dibawah ini

4. Pada "Values" dibaris Perlakuan_B diberi kode seperti contoh gambar dibawah ini

5.  Pada "Values" dibaris ulangan diberi kode seperti contoh gambar dibawah ini

6.  Lalu masuk ke Data View dan diisi kolom "Perlakuan_",A"Perlakuan_B" dan "ulangan" menggunakan kode yang telah dibuat tadi lalu klik "Values Label" agar mempermudah pengisian kode, lalu kolom "hasil" diisi data hasil penelitian seperti gambar dibawah ini

7. Setelah pengisian data kemudian Klik "Analyze", "General Linear Model", "Univariate" seperti gambar dibawah

8. Lalu muncul seperti gambar dibawah ini

9. Masukkan "Hasil" ke "Dependent Variable" lalu "Perlakuan_A" dan "Perlakuan_B" ke "Fixed Factor(s)",seperi gambar dibawah

10. Klik "Model" lalu "Custom" pindahkan (Perlakuan_A), (Perlakuan_B), dan (Perlakuan_A*Perlakuan_B) atau interaksi dengan cara memblok kedua perlakuan tersebut dengan menekan tombol "shift" yang tersedia pada papan keyboard laptop atau komputer anda,setelah itu pindahkan dari "Factors dan Covariates" menggunakan tanda panah yang tersedia ke "Model" dan pastikan "Build Term(s) Type "Interaction" agar didapat hasil interaksinya selanjutnya klik "Continue" seperti gambar dibawah.

11.  Kliks continue Setelah itu klik "Post Hoc" lalu masukkan (Perlakuan_D) dan (Perlakuan_C) dari"Faktor(s)" ke "Post Hoc Tests For" lalu pilih LSD,TUKEY,DUNCAN setelah itu klik "Continue" seperti gambar dibawah.

12. Setelah itu klik "cotinue"dan ok  lalu munculah Output data seperti gambar dibawah ini

Untuk menge “save”

Cari folder yang dituju dan tulis “Data” File Nama” nya dan save

Sekian dan mohon maaf apabila terdapat kesalahan..

http://syarifahrenny.blogspot.co.id/2014/05/rancangan-acak-lengkap-faktorial-ralf.html

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (Randomized Blok Design)

                            RANCANGAN ACAK KELOMPOK  

 1. Penggunaan

Rancangan Acak Kelompok atau randomized block design merupakan salah satu model rancangan dalam rancangan percobaan. Rancangan acak kelompok ini digunakan bila unit percobaan tidak homogen, dimana ketidak homogen ini diduga mengarah pada satu arah.Rancangan ini disebut rancangan  acak kelompok, karena pengacakan perlakuan dilakukan pada setiap kelompok. Rancangan ini  dapat digunakan untuk melakukan percobaan di lapangan atau di laboratorium atau di rumah kaca.Rancangan acak kelompok digunakan bila faktor yang akan diteliti  satu faktor atau lebih dari satu faktor. Pada percobaan dengan menggunakan rancangan faktorial (lebih dari satu faktor) rancangan acak kelompok menjadi rancangan lingkungan.

Model linier yang tepat untuk rancangan acak kelompok adalah:

Yij(t) = µ + Kj + P(t) + εi(t)

dimana:

             i  =  1, 2, ...n;  dan t  =  1, 2, ...n

          Yi(t)  =  nilai  pengamatan  pada  baris  ke-i, kolom ke-j yang mendapat perlakuan ke-t.

          µ     =   nilai rata-rata umum

          Ki    =  pengaruh kelompok ke-i

          P(t)  =  pengaruh perlakuan ke-t

         ei(t)  = pengaruh galat pada kelompok ke-i,   yang memperoleh perlakuan ke-t

Rancangan acak kelompok  berguna untuk melaksanakan percobaan bila unit percobaan tidak homogen.

2. Analisis dengan Menggunakan Program SPSS

kali ini saya akan berbagi sedikit pengetahuan saya tentang bagaimana cara mengerjakan RAK (Rancangan Acak Kelompok) dengan menggunakan SPSS 16.0.

Data yang akan dianalisis, dapat dilihat pada tabel di bawah ini

1.  Ini penampakan data yang akan kita gunakan untuk di kerjakan di spss 16.0

      2. Buka SPSS 16.0

      3. Setelah spss terbuka maka pilih type in data

      4. Selanjutnya pilih variable view yang terletak di pojok kiri bawah

      5. Selanjutnya masukkan variable apa yang kita ingin kerjakan tinggal di tuliskan di name

      6.  Untuk memudahkan  kita dalam  mengisi data di data view nanti  kita dapat                       .                  mengedit values seperti ini.

      7. Selanjutnya  kita berpindah ke data view (pojok kiri bawah) 

   

     8. Klik di value label untuk mengangktifkan value yang telah kita edit tadi. (kalau telah berhasil             maka values  label nya akan putih).

    9. Selanjutnya masukkan data yang kita miliki

      10.  Selanjutnya klik kembali values labelnya untuk memunculkan perlakuan dan ulangan yang              kita inginkan pada kolom perlakuan dan ulangan  

     11.  Klik pada Analyze selanjutnya General Linear Model dan klik Univariete

    12.  Selanjutnya letakkan Hasil pada dependent variable dan perlakuan dan kelompok pada fixed                factor. Dengan cara klik hasil lalu klik agar hasil pada kolom sebelah kiri akan masuk ke                      kolom dependent variable.

   13.  Klik OK" Dan Klik pada model  dan akan terbuka univariety model

    
     14.  Klik pada custom (lingkaran putih) dan masukkan factor dan covarietas Perlakuan dan                        kelompok  ke model dengan mengklik  perlakuan  lalu klik tanada dan klik “continue”

    15.  Klik pada Post Hoc…

    16.  Msukkan factor perlakuan ke kolom post hoc test for dengan mengklik perlakuan dan klik                    tanda panah ke kanan 

    17.  Centang pada “LSD” untuk uji “BNT” dan centang “tukey”  untuk uji “BJN” dan centang                  “duncen” untuk uji “duncen” selanjutnya klik “continue”

     18.  Setelah “Model” dan Post hoc selesai maka klik ok

            Finish.  Dan keluar hasilnya.

Kemudian Untuk menge “save”

Sekian dan terima kasih...