Rancangan Acak Kelompok Faktorial

MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELITIAN YANG DIRANCANG DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK FAKTORIAL

A.  Definisi dan 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. 

B.  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. 

C.  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)

▼UNTUK LEBIH JELASNYA PERHATIKAN CONTOH DIBAWAH INI▼

Data didapat dari:

Skripsi: M. Iqbal Lubis (0805101050100) Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, 2016.
Judul: Pengaruh Dosis Pupuk Kandang Pada Beberapa Klon Tanaman Ubi Jalar (Ipomoea batatas L.) Terhadap Pertumbuhan dan Hasil.

Langkah-langkah penyelesaian RAK 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 1, perlakuan 2, blok 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, mis : label perlakuan 1 adalah Dosis Pupuk Kandang (karena sebagai perlakuan).

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”

a.    Bagian Perlakuan 1

1.  Pada kolom “Values Perlakuan 1”klik 2x pada bagian kanan sel hingga muncul sebuah tombol baru yang berisi titik-titik, klik tombol tersebut hingga muncul kotak “Value Labels”.

2.   Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan. Mis: value= 1, labels= P0 = Kontrol, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

b.    Bagian Perlakuan 2

1. Pada kolom “Values Perlakuan 2”klik pada bagian kanan sel hingga muncul sebuah tombol baru yang berisi titik-titik, klik tombol tersebut hingga muncul kotak “Value Labels”.

2.  Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode ulangan. Mis: value= 1, labels= V1= CIP-PUR (klon ubi jalar), kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

c.  Bagian Blok

1. 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”.

2.  Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode ulangan. Mis: value= 1, labels= Blok 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 à General Linear à Model Univariate

Maka, akan muncul kotak Univariate seperti dibawah ini:

Langkah 8 : Mengisi “Dependent Variable” pada kotak Univariate

Klik Bagian Berat Berangkasan Basah Tanaman Ubi Jalar [Hasil] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.

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

1.  Klik Bagian Blok [Blok] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini.

2.  Klik Bagian Dosis Pupuk Kandang [Perlakuan 1] à Klik Tanda Panah , sehingga seperti ini

3.    Klik Bagian Klon [Perlakuan 2] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Tengah Kotak Dialog à Klik Continue.

Langkah 10 : Mengisi “Model” pada kotak Univariate

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

2.  Setelah bagian Custom diklik, lihat bagian Kiri Kotak Dialog Univariate: Model, ada bagian Factor & Covariates à Klik bagian Blok [Blok] à Klik Tanda Panah di bagian tengah kotak dialog.

3.    Klik Bagian Perlakuan 1 à Klik Tanda Panah Pada Bagian Tengah Kotak Dialog.

4. Klik Bagian Perlakuan 2 à Klik Tanda Panah di Bagian Tengah Kotak Dialog.

5.  Klik Bagian Perlakuan 1 + Shift + Perlakuan 2 (Interaksi) à Klik Tanda Panah di Bagian Tengah Kotak Dialog à Klik Continue.

Langkah 11 : Mengisi “Post Hoc” pada kotak Univariate

1.  Klik tombol Post Hoc à hingga muncul kotak Univariate: Post Hoc. 

2.  Klik bagian Perlakuan 1 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog à Klik Continue.

3.  Klik bagian Perlakuan 2 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog à Klik Continue.

4.  Pada bagian Equal Variances Assumed à Klik Bagian LSD (untuk Uji BNJ), Tukey (untuk Uji BNJ), dan Duncan (Untuk Uji Duncan) à Klik Continue à Kembali ke kotak Univariate à Klik OK.

Langkah 12 : Muncul OUTPUT dari Analisis yang dilakukan.

Univariate Analysis of Variance

Post Hoc Tests

Dosis Pupuk Kandang

Homogenus Subsets

Klon

Homogenus Subsets

Kesimpulan:

F Perlakuan 1 = 4, 724

Sig Perlakuan 1 = 0,017

F Perlakuan 2 = 7,501

Sig Perlakuan 2 = 0,000

F Interaksi Perlakuan = 1,456

Sig Interaksi Perlakuan = 0,218

Sumber:

Pratama, Harki. 2014. Rancangan Acak Kelompok (RAK) Pola Faktorial. http://harkipratam-a003.blogspot.co.id/2014/05/rancangan-acak-kelompok-rak-pola.html (Online).

Tasfa, Mutiea Dewi. 2014. Penyelesaian Rancangan Acak Kelompok (RAK) Faktorial Dengan SPSS 16. http://dewimuetiatasfa.blogspot.co.id/2014/05/penyelesaian-rancangan-acak-kelompok_4.html (Online).

Rancangan Acak Lengkap Faktorial

MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELITIAN YANG DIRANCANG DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL

A.  Definisi dan 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.  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

C.  Model Matematika

Yijk = µ + τj + αk + (τα)jk + Ɛijk

Keterangan :

Yijk        = Nilai pengamatan pada perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada ulangan ke-i

µ             = Nilai tengah umum

τj             = Pengaruh faktor perlakuan ke-j

αk           = Pengaruh faktor perlakuan ke-k

(τα)jk      = Interaksi perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k

Ɛijk         = 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)

▼UNTUK LEBIH JELASNYA PERHATIKAN CONTOH DIBAWAH INI▼

Data didapat dari:

Skripsi: Muthiah (0805101050039) Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, 2016.

Judul: Pengaruh Jenis Ekstrak dan Lama Inkubasi Terhadap Viabilitas dan Vigor Benih Cabai (Capsicum annuum L.) Kadaluarsa.

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 1, perlakuan 2, 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, mis : label perlakuan 1 adalah Jenis Ekstrak (karena sebagai perlakuan).

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”

a.    Bagian Perlakuan 1

1.  Pada kolom “Values Perlakuan 1”klik 2x pada bagian kanan sel hingga muncul sebuah tombol baru yang berisi titik-titik, klik tombol tersebut hingga muncul kotak “Value Labels”.

2. Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan. Mis: value= 1, labels= K0 = Kontrol/ Penggunaan Aquades 0%), kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

b.    Bagian Perlakuan 2

1. Pada kolom “Values Perlakuan 2”klik pada bagian kanan sel hingga muncul sebuah tombol baru yang berisi titik-titik, klik tombol tersebut hingga muncul kotak “Value Labels”.

2.  Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode ulangan. Mis: value= 1, labels= I1= 24 jam, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

c.  Bagian Blok/Ulangan

1. 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”.

2.  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 à General Linear à Model Univariate

Maka, akan muncul kotak Univariate seperti dibawah ini:

Langkah 8 : Mengisi “Dependent Variable” pada kotak Univariate

Klik Bagian Kecepatan Tumbuh Benih Cabai Kadaluarsa [Hasil] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.

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

1.  Klik Bagian Jenis Ekstrak [Perlakuan 1] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini.

2.  Klik Bagian Lama Inkubasi [Perlakuan 2] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini

Langkah 10 : Mengisi “Model” pada kotak Univariate

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

2.  Setelah bagian Custom diklik, lihat bagian Kiri Kotak Dialog Univariate: Model, ada bagian Factor & Covariates à Klik bagian Perlakuan 1 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog.

3. Klik bagian Perlakuan 2 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog.

4.  Klik bagian perlakuan 1 + Shift + Perlakuan 2  à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog à Klik Continue.

Langkah 11 : Mengisi “Post Hoc” pada kotak Univariate

1. Klik tombol Post Hoc à hingga muncul kotak Univariate.

2. Post Hoc. Klik bagian Perlakuan 1 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog.

3. Klik bagian Perlakuan 2 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog.

4.  Pada bagian Equal Variances Assumed à Klik Bagian LSD (untuk Uji BNJ), Tukey (untuk Uji BNJ), dan Duncan (Untuk Uji Duncan) à Klik Continue à Kembali ke kotak Univariate à Klik OK.

Langkah 12 : Muncul OUTPUT dari Analisis yang dilakukan.

Univariate Analysis of Variance

Post Hoc Tests

Jenis Ekstrak

Homogenus Subsets

Lama Inkubasi

Homogenus Subsets

Kesimpulan:

F Perlakuan 1 = 3,999

Sig Perlakuan 1 = 0,019

F Perlakuan 2 = 9,635

Sig Perlakuan 1 = 0,001

F Interaksi Perlakuan = 5,091

Sig Interaksi Perlakuan = 0,002

Sumber: 

Pratama, Harki. 2014. Rancangan Acak Lengkap (RAL) Pola Faktorial. http://harkipratama0-03.blogspot.co.id/2014/05/rancangan-acak-lengkap-ral-pola.html (Online).

Tasfa, Mutiea Dewi. 2014. Penyelesaian Rancangan Acak Lengkap (RAL) Faktorial Dengan SPSS 16. http://dewimuetiatasfa.blogspot.co.id/2014/05/penyelesaian-rancangan-acak-lengkap-ral.html (O-nline).