Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

 No Komputer : 08

Cover

LAPORAN PRAKTIKUM RANCANGAN ACAK KELOMPOK FAKTORIAL

                                                                      Nama              : Eysyah Aulia Meyranda

                                                                      No Komputer  : 08

                                                                      NPM               : 2205109010028

                                                             Program Studi Proteksi Tanaman Fakultas Pertanian

                                                                                        Universitas Syiah Kuala

                                                                                                 Banda Aceh

                                                                                                         2024

BAB I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

     Rancangan Acak Kelompok Pola Faktorial Adalah terdiri dari dua peubah bebas atau faktor (A dan B) dan kedua faktor tersebut saling diduga berinteraksi dan kedua faktor tersebut termasuk dalam lasifikasi silang. Terdapat satu peubah pengganggu atau sampingan yang disebut kelompok dan tidak berinteraksi dengan peubah lainnya. 

 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 RAK tunggal yang telah dibahas sebelumnya namun dalam percobaan ini terdiri dari dua faktor atau lebih.

    Ketepatan pemilihan sebuah metode analisa data bisa memberikan pengaruh yang cukup besar pada hasil penghitungan data yang bersangkutan. Inilah alasan mengapa terdapat banyak jenis metode dengan berbagai ketentuan dan model untuk bisa dipilih sesuai kebutuhan data yang ada. Salah satu metode yang bisa dipilih untuk menganalisa sebuah ada adalah metode RAKF. Metode ini merupakan singkatan dari metode rancangan acak kelompok faktorial. Metode rancangan acak kelompok faktorial merupakan metode yang sering digunakan pada percobaan dengan data yang tidak seragam.

Metode rancangan acak kelompok faktorial sering digunakan pada berbagai bidang penelitian seperti penelitian yang berhubungan dengan sistem budidaya hewan atau tumbuhan. Rancangan Acak Kelompok Pola Faktorial Adalah terdiri dari dua peubah bebas atau faktor (A dan B) dan kedua faktor tersebut saling diduga berinteraksi dan kedua faktor tersebut termasuk dalam lasifikasi silang. Terdapat satu peubah pengganggu atau sampingan yang disebut kelompok dan tidak berinteraksi dengan peubah lainnya. 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. 

1.2 Tujuan Praktikum

Untuk melihat interaksi antara faktor yang kita cobakan, Adakalanya kedua faktor saling sinergi terhadap respon (positif), namun adakalanya keberadaan salah satu faktor justru menghambat kinerja dari faktor lain (negatif), Adakalanya kedua mekanisme tersebut cenderung ,meningkatkan pengaruh interaksi antara dua faktor tersebut.

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA

B.    Kelebihan dan kekurangan Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

Adapun kelebihan dari RAKF antara lain :

1.     Dapat menghemat waktu dan biaya

2.     Dapat diketahui interaksi 2 faktor dan besar pengaruh utama

Adapun kekuranngan dari RAKF abtara lain:

1.     Makin banyak faktor yang di teliti, perlakuan kombinasi meningkat

2.     Analisis perhitungan lebih sukar

C.    Model Matematis Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

Adapun model matematis atau bentuk umum model linier aditif daripada Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF) 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)

                                                        BAB III. PEMBAHASAN

 Untuk melakukan pengolahan data di SPSS, tahap pertama yang harus dipersiapkan adalah memiliki datanya terlebih dahulu di google sheet agar memudahkan membedakan data mentah dan data yang akan di input pada aplikasi SPSS.

Data

Langkah - langkah peyelesaian RAK (Non Faktorial) dengan SPPS 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.

                                                Gambar 1. Tampilan SPSS Bagian Data

    

    

                                               Gambar 2.  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, pada Perlakuan_N yaitu Taraf Nitrogen (Kg/Ha), pada bagian Perlakuan_V yaitu Varietas Padi dan pada bagian Hasil yaitu Hasil Gabah (ton/Ha).

Langkah 5 : Mengisi Values pada bagian perlakuan_M. Klik 1 kali pada colom values ulangan hingga muncul titik 3, kemudian klik titik 3 tersebut hingga muncul kotak Value Labels. Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan 0 = N0 = 0 Kg/Ha, 1 = N1 = 1 Kg/Ha, 2 = N2 = 2 Kg/Ha, 3 = N3 = 3 Kg/Ha, 4 = N4 = 4 Kg/Ha. kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

Langkah 6 : Mengisi Values pada bagian perlakuan_E. Klik 1 kali pada colom values ulangan hingga muncul titik 3, kemudian klik titik 3 tersebut hingga muncul kotak Value Labels. Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan 1 = V1, 2 = V2, 3 = V3. kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

Langkah 7 : Mengisi Values pada bagian Blok. Klik 1 kali pada colom values ulangan hingga muncul titik 3, kemudian klik titik 3 tersebut hingga muncul kotak Value Labels. Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan 1 = Ulangan I, 2 = Ulangan II, 3 = Ulangan III, 4 = Ulangan IV. kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

Langkah 8: Mengisi Data. Klik Data View pada sudut kiri bawah kemudian isi data Perlakuan, Ulangan dan Hasil sesuai dengan data pada skripsi seperti pada gambar dibawah ini (sesuaikan dengan data yang ada).

Langkah 9: Menganalisis data. Setelah semua dimasukkan dengan benar, maka tahap selanjutnya menganalisis data. Klik Analyze → General Linear Model → Univariate, seperti yang tertera pada gambar dibawah ini.

Langkah 10: Memindahkan data. Pindahkan “Hasil Gabah” ke bagian kolom Dependent Variabel dengan cara mengklik tanda panah. Selanjutnya, pindahkan “Varietas padi, Taraf Nitrogen dan Blok_Ulangan_Kelompok” ke bagian kolom Fixed Factor(s), seperti yang tertera pada gambar dibawah ini.

Langkah 11:  Klik Model → Build term → Lalu pilih Main Effect → import " Perlakuan_N"  “Perlakuan_V” dan “Blok_Ulangan_Kelompok” dari kolom Factors & Covariates ke kolom Model → Continue.

Langkah 12: Kemudian pilih Type Interaction, Setelah itu di Klik bagian Faktor_Perlakuan_V dan Faktor_Perlakuan_N yang berada dikolom Factors & Convariates sekalian menekan tombol Shift pada keyboard lalu pindahkan ke bagian kolom Model, seperti yang tetera pada gambar dibawah ini. Kemudian klik Continue.

Langkah 13: Untuk melakukan uji lanjut, maka pilih Post Hoc. Klik Post Hoc → import " Perlakuan_N" dan “Perlakuan_V” dan "Blok_Ulangan_Kelompok" dari kolom Factors ke kolom Post Hoc Tests for → pada kolom Equal variances Assumed, checklist jenis uji lanjutan yang akan digunakan sesuai dengan kebutuhan dan tujuan misalnya LSD, Tuckey dan Duncan → Continue → Ok.

Langkah 14: Pilih EM Means. Kemudian pindahkan OVERALL dari kolom Factor(s) and Factor Interactions ke kolom Display Means for  Selanjutnya Klik Bagian Desciptive Statistics dan Homogeneity Tests → Klik Continue.

Langkah 15: Setelah semuanya selesai, klik Ok dan kemudian akan memunculkan hasil Outputnya seperti yang tertera dibawah ini:

Output

Youtube

Referensi Daftar Pustaka

https://gamastatistika.com/2022/06/07/mengenal-metode-rakf-rancangan-acak-kelompok-faktorial/

https://wulanamranpet21.blogspot.com/2023/05/rancangan-acak-lengkap-non-faktorial-ral.html