Rancangan Acak Kelompok (Non Faktorial)

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

(NON FAKTORIAL) 

A.  Definisi dan Penggunaan

Rancangan Acak Kelompok adalah suatu rancangan acak yang dilakukan dengan mengelompokkan satuan percobaan ke dalam grup-grup yang homogen yang dinamakan kelompok dan kemudian menentukan perlakuan secara acak di dalam masing-masing kelompok. Rancangan Acak Kelompok merupakan rancangan acak kelompok dengan semua perlakuan dicobakan pada setiap kelompok yang ada. Tujuan pengelompokan satuan-satuan percobaan tersebut adalah untuk membuat keragaman satuan-satuan percobaan di dalam masing-masing kelompok sekecil mungkin sedangkan perbedaan antar kelompok sebesar mungkin. Tingkat ketepatan biasanya menurun dengan bertambahnya satuan percobaan (ukuran satuan percobaan) per kelompok, sehingga sebisa mungkin buatlah ukuran kelompok sekecil mungkin. Pengelompokan yang tepat akan memberikan hasil dengan tingkat ketepatan yang lebih tinggi dibandingkan rancangan acak lengkap yang sebanding besarnya.

B.  Keuntungan dan Kerugian

Keuntungan RAK adalah lebih efisien dan akurat dibanding dengan RAL pengelompokan yang efektif akan menurunkan jumlah kuadrat galat, sehingga akan meningkatkan tingkat ketepatan atau bisa mengurangi jumlah ulangan, lebih fleksibel, banyaknya perlakuan, banyaknya ulangan/kelompok, tidak semua kelompok memerlukan satuan percobaan yang sama, penarikan kesimpulan lebih luas, karena kita bisa juga melihat perbedaan diantara kelompok. Namun ada kekurangan dari RAK yaitu memerlukan asumsi tambahan untuk beberapa uji hipotesis, interaksi antara kelompok*perlakuan sangat sulit, peningkatan ketepatan pengelompokan akan menurun dengan semakin meningkatnya jumlah satuan percobaan dalam kelompok, derajat bebas kelompok akan menurunkan derajat bebas galat, sehingga sensitifitasnya akan menurun terutama apabila jumlah perlakuannya sedikit atau keragaman dalam satuan percobaan kecil (homogen), memerlukan pemahaman tambahan tentang keragaman satuan percobaan untuk suksesnya pengelompokan, jika ada data yang hilang memerlukan perhitungan yang lebih rumit.

C.  Model Matematika

Yij  = µ + τi  + Ɛij

(i = 1, 2, 3,….p  ;  j = 1,2,3.......u1)

Keterangan:

Yij       = Nilai pengamatan pada perlakuan ke-i dan ulangan ke-j

µ          = Nilai tengah umum

τi          = Pengaruh perlakuan ke-i  

Ɛij        = Kesalahan (galat) percobaan pada perlakuan ke-i dan ulangan ke-j

p          = Jumlah Perlakuan

u1        = Jumlah ulangan pada perlakuan ke-i

▼UNTUK LEBIH JELASNYA PERHATIKAN CONTOH DIBAWAH INI▼

Data didapat dari:

Skripsi: Imam Akbar Tanjung (1005101060019) Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, 2016.

Judul: Seleksi Mutan Generasi Ke 2 Kedelai Kipas Merah (Glycine max (L.) Merrill) Tahan Terhadap Kekeringan dan Produksi Tinggi.

Langkah-langkah penyelesaian RAK (Non 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, 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 adalah Genotipe Kedelai Mutan Kipas Merah (karena sebagai perlakuan).

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”

a.    Bagian Perlakuan

1.  Pada kolom “Values Perlakuan”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= 200-500 (adalah genotipe kedelai mutan), kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

b.    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 Tinggi Tanaman 90 HST  [Hasil] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.

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

1.  Klik Bagian Genotipe Kedelai Mutan Kipas Merah [Perlakuan] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini.

2.    Klik Bagian Blok [Blok] 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 à Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog.

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

2.  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

Genotipe Kedelai Mutan Kipas Merah

Homogeneous Subsets

Kesimpulan:

Fhitung = 8,495

Sig = 0,000

Sumber:

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

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