Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RAL F)

LAPORAN

RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL (RAL F)

Nama : Ade Nani Yusninda

NPM : 0075

No. Komputer : 04

MK : Rancangan Percobaan (PTK 214)

Laboratorium Statistik Dan Sosial

Program Studi Peternakan

Fakultas Pertanian

Universitas Syiah Kuala

Darussalam, Banda Aceh

2024

BAB I

LATAR BELAKANG

Rancangan percobaan (eksperimen) adalah suatu tes atau serangkaian tes dengan maksud mengamati dan mengidentifikasi perubahan-perubahan pada output respons yang disebabkan oleh perubahan-perubahan yang dilakukan pada variabel input dari suatu proses (Montgomery, 2001:1). Rancangan percobaan bertujuan untuk memperoleh atau mengumpulkan informasi sebanyak yang diperlukan dan berguna dalam melakukan penelitian dengan persoalan yang akan diangkat.

Rancangan percobaan factorial adalah percobaan dengan semua taraf dari suatu faktor dikombinasikan dengan semua taraf dari faktor lainnya. Pada rancangan factorial umumnya terdapat tiga model yaitu model tetap, acak dan campuran. Model tetap merupakan model dengan perlakuan-perlakuan yang digunakan dalam percobaan berasal dari populasi yang terbatas dan pemilihan perlakuannya ditentukan secara langsung oleh peneliti sebelum penelitian tersebut dilaksanakan. Model acak merupakan model dengan perlakuanperlakuan yang dicobakan merupakan sampel acak dari populasi perlakuan. Model campuran merupakan model dengan taraf faktor satu atau lebih faktor tetap sementara taraf faktor untuk faktor lainnya dipilih secara acak.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Definisi dan Syarat 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.

B. Tujuan RALF

Tujuan dari percobaan faktorial adalah untuk melihat interaksi antara faktor yang kita cobakan. Adakalanya kedua faktor saling sinergi terhadap respons (positif), namun adakalanya juga keberadaan salah satu faktor justru menghambat kinerja dari faktor lain (negatif). Adanya kedua mekanisme tersebut cenderung meningkatkan pengaruh interaksi antar ke dua faktor. Interaksi mengukur kegagalan dari pengaruh salah satu faktor untuk tetap sama pada setiap taraf faktor lainnya atau secara sederhana,

Interaksi antara faktor adalah apakah pengaruh dari faktor tertentu tergantung pada taraf faktor lainnya? Misalnya apabila pengaruh sederhana N sama pada setiap taraf pemberian pupuk P maka kedua faktor tersebut saling bebas (independent) dan dikatakan tidak ada interaksi, sedangkan apabila pemberian N memberikan pengaruh yang berbeda pada setiap taraf dari P, maka dikatakan terjadi interaksi antara Faktor N dan Faktor P.

C. Kelebihan dan Kekurangan

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 sebagai berikut:

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.

D. Model Matematis RALF

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

ulangannya sedikit

Keterangan:

BAB III

MENGANALISIS DATA DENGAN MENGGUNAKAN SPSS

PADA RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL

Contoh: Data yang di gunakan adalah data skripsi

Langkah-langkah penyelesaian RAL (Faktorial) dengan SPSS 16 sebagai berikut:

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 SPSS Bagian Data

Tampilan SPSS Bagian Output

Ada dua tempat yang harus diisi dalam SPSS, yaitu data view (untuk mengisi data yang akan diolah), dan variable view (untuk tempat variable, atau sumber keragaman dalam tabel sidik ragam).

Langkah 2 : Mengisi Bagian Kolom “Name” pada Variabel View

Dalam kolom name yang diisi adalah perlakuan, ulangan dan hasil.

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

Langkah 4 : Setelah bagian Decimals, selanjutnya kolom “Label”

Dalam kolom “label” diisi sesuai yang kita amati pada skripsi.

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”

a. Bagian Perlakuan

Pada kolom “Values Perlakuan”klik 2x pada bagian kanan sel hingga muncul sebuah tombol bar yang berisi titik-titik, klik tombol tersebut hingga muncul kotak “Value Labels”.
Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan. Mis: value= 1, labels = G1, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

Value perlakuan 1

Value perlakuan 2

b. Bagian Blok (Ulangan)

Pada kolom “Values Ulangan”klik pada bagian kanan sel hingga muncul sebuah tombol baru yang berisi titik-titik, klik tombol tersebut hingga muncul kotak “Value Labels”.
Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode ulangan. Mis: value= 1, labels= Ulangan I, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

Langkah 6 : Mengisi Bagian “Data View”

1. Klik “Data View” yang terletak disudut kiri bawah, sehingga muncul penampilan seperti dibawah ini.

2. Pastikan tombol “Value Label” pada bar sudah diklik.

3. Kemudian pada kolom perlakuan diklik 2 kali, hingga muncul kotak yang berisi daftar perlakuan yang akan kita masukkan. Lakukan hal yang sama pada ulangan.

4. Setelah selesai, isilah data yang akan diolah pada kolom hasil, pastikan data berada pada perlakuan dan ulangan yang tepat.

Hasilnya seperti dibawah ini:

Langkah 7 : Menganalisis Data

Klik Bagian Analyze -> General Linear -> Model Univariate

Maka, akan muncul kotak Univariate seperti dibawah ini:

Langkah 8 : Mengisi “Dependent Variable” pada kotak Univariate

Klik Bagian Hasil -> Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.

Langkah 9 : Mengisi “Fixed Factor(s)” pada kotak Univariate

Klik Bagian Perlakuan 1-> Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s) -> Klik bagian Pelakuan 2 -> Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini.

Langkah 10 : Mengisi “Model” pada kotak Univariate

1. Klik tombol Model -> hingga muncul kotak Univariate: Model. Pada bagian Specify Model -> klik Custom.

2. Setelah bagian Custom diklik, lihat bagian Kiri Kotak Dialog Univariate: Model, ada bagian Factor & Covariates -> Klik bagian, perlakuan 1, dan perlakuan 2 dan ubah Type menjadi "Main Effects" -> Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog (masukkan satu persatu).

3. Klik bagian Perlakuan 1 + Shift + panah bawah pada keyboard -> Type "Interaction" -> Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog -> Klik Continue.

Langkah 11 : Mengisi “Post Hoc” pada kotak Univariate

1. Klik tombol Post Hoc -> hingga muncul kotak Univariate: Post Hoc. Klik bagian perlakuan 1, perlakuan 2 (masukan satu persatu) -> Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog.