RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)


PENGOLAHAN DATA RANCANGAN ACAK KELOMPOK
(RAK) DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE SPSS

Rancangan acak kelompok (RAK) adalah suatu rancangan dasar yang menggunakan pengawasan  setempat dengan pembatasan pengacakan. Pada RAK, materi percobaan dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan homogenitas materi percobaan, dan masing-masing kelompok merupakan ulangan. Diusahakan selama percobaan berlangsung ragam dalam kelompok tetap kecil, berarti teknik yang diterapkan selama percobaan diusahakan seragam untuk unit percobaan dalam masing-masing kelompok (Sugiarto, 1994 : 65).
Rancangan acak kelompok merupakan salah satu bentuk rancangan yang banyak digunakan dalam berbagai percobaan ilmu-ilmu pertanian, perindustrian dan lain-lain. Rancangan ini dicirikan dengan jumlah kelompok dalam jumlah yang sama dimana setiap kelompok diberikan perlakuan. Melalui pengelompokan-pengelompokan, diharapkan galat perlakuan dapat dikurangi. Jika pada rancangan acak lengkap satuan percobaan yang digunakan harus homogen maka pada RAK itu tidak perlu homogen dan ketidakhomogenan tersebut akan dikelompok-kelompokkan lagi menjadi satuan-satuan yang mendekati homogenitas. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa tujuan pengelompokan adalah untuk menjadikan keragaman dalam kelompok menjadi sekecil mungkin dan keragaman antar kelompok sebesar mungkin (Pratisto, 2004).

Ciri-Ciri Rancangan Acak Kelompok
1.      Satuan percobaan heterogen.
2.      Keragaman respons disebabkan pengaruh perlakuan dan kelompok.
3.      Pengaruh dari keragaman lain yang kita ketahui, diluar perlakuan yang kita coba, dihilangkan dari galat percobaan dengan cara pengelompokkan satu arah.

Keuntungan dan Kerugian RAK
 Keuntungan
a.       Untuk banyak tipe percobaan, dengan pengelompokan akan diperoleh hasil yang lebih tepat daripada RAL, karena dengan mengeluarkan jumlah kuadrat kelompok dari jumlah kuadrat galat akan menyebabkan kuadrat tengah galat lebih kecil.
b.      Jumlah perlakuan dan ulangan tidak dibatasi
c.       Analisis data relatif lebih mudah. Apabila data untuk perlakuan tertentu hilangm telah tersedia cara menghitung nilai dugaan untuk data tersebut. Ragam galat untuk perbandingan perlakuan tertentu dapat di isolasi, terutama bila ragam antar perlakuan tidak homogen. Bila ada perlakuan tertentu yang datanya tidak dapat digunakan, perlakuan tersebut dapat dihilangkan tanpa mempersulit analisisnya.
Kerugian
Rancangan acak kelompok juga memiliki kelemahan yaitu bila perlakuannya banyak maka luas kelompok percobaannya juga bertambah besar, sehingga ragam dalam kelompok menjadi besar, ragam galat menjadi besar dan uji F menjadi kurang peka (sugiarto, 1994). Jika tujuan pengelompokan tidak terpenuhi, presisi dan efisiensi penggunaan rancangan acak kelompok lebih rendah dari rancangan acak lengkap karena berkurangnya derajat bebas untuk galat percobaan.

Metode Linier
Model linier yang tepat untuk rancangan acak kelompok adalah:
Yij(t) = µ + Kj + P(t) + εi(t)
i  =  1, 2, ...n;  dan t  =  1, 2, ...n
dimana:
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

Kriteria Penilaian Hasil Uji F
1.         Bila F hitung ≤ F tabel (0.05) berbeda tidak signifikan
2.         Bila F tabel > (0.01) F hitung > F tabel (0.05) berbeda signifikan
3.         Bila F hitung > F tabel (0.01) berbeda sangat signifikan

Contoh Pengolahan Data RAK dengan Menggunakan Software SPSS 16.0
            Salah satu cara mengolah data hasil percobaan dan/atau penelitian berbasis Rancangan Acak Kelompok (RAK) adalah dengan menggunakan software SPSS. Disini akan dijelaskan langkah kerja pengolahan data RAK dengan menggunakan software SPSS 16.0.
            Suatu penelitian dengan judul Pengaruh Pemberian Bokashi Limbah Kelapa Sawit pada  Ultisol dan Tanah Salin Terhadap Sifat Kimia dan Serapan Hara Tanaman Jagung (Zea mays .L) yang telah dilakukan oleh Arief Wibowo (0351140001) mahasiswa Program Studi Budidaya Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala.
Perlakuan yang dilakukan terdiri dari 10 kombinasi perlakuan, yaitu U1B0 = 10 kg tanah / 0 kg bokashi, U2B1 = 9 kg tanah / 1 kg bokashi, U3B2 = 8 kg tanah / 2 kg bokashi, U4B03 = 7 kg tanah / 3 kg bokashi, U5B4 = 6 kg tanah / 4 kg bokashi, S1B0 = 10 kg tanah / 0 kg bokashi, S2B1 = 9 kg tanah / 1 kg bokashi, S3B2 = 8 kg tanah / 2 kg bokashi, S4B3 = 7 kg tanah / 3 kg bokashi, S5B4 = 6 kg tanah / 4 kg bokashi dengan 3 Kelompok. Salah satu parameter yang diuji adalah pH Ultisol dan tanah salin akibat pemberian bokashi limbah kelapa sawit.

Tabel 1. Hasil Analisis pH H2O pada Beberapa Percobaan yang dicobakan.
Kombinasi
Kelompok
Total
Rata-rata
I
II
III
Ultisol
U1B0
5.00
5.60
5.49
16.00
5.33
U2B1
5.00
5.84
6.9
19.74
6.58
U3B2
6.82
6.80
6.83
20.45
6.82
U4B3
6.84
6.85
6.82
50.51
6.84
U5B4
7.10
7.00
7.15
21.25
7.08
Tanah Salin
S1B0
7.71
7.80
7.73
23.24
7.75
S2B1
7.43
7.42
7.35
22.2
7.4
S3B2
7.31
7.29
7.28
21.88
7.29
S4B3
7.18
7.15
7.15
21.42
7.16
S5B4
7.12
6.89
6.78
20.79
6.93
Jumlah
68.51
69.64
69.39
207.54
69.18

1.         Jalankan software SPSS.16. saat membuka program SPSS, ada dua buah lembaran kerja yang muncul yaitu “Data View” dan “Variabel View”, untuk memulai membuat kerangka pengolahan, maka klik pada lembar “Variabel View”.


2.         Baris pertama pada kolom “Name” diisi dengan “Perlakuan”, selanjutnya pada “Lable” diisi dengan jenis perlakuan sesuai dengan data penelitian, dalam hal ini “Pemberian Bokashi Limbah Kelapa Sawit”.

Pada kolom “Values” diisi dengan tingkatan kombinasi perlakuan yang dilakukan, misalnya pada data diatas terdapat 10 kombinasi perlakuan yaitu U1B0, U2B1, U3B2,
U4B3, U5B4, S1B0, S2B1, S3B2, S4B3, S5B4. Maka pada “Value” diisi dengan “1” dan pada “Label” diisi dengan tingkatan perlakuan “U1B0 = 10 Jg tanah = 0 kg bokashi” lalu klik Add.




Begitu pula untuk perlakuan-perlakuan selanjutnya.

3.         Baris kedua pada kolom “Name” diisi dengan “Kelompok”, selanjutnya pada “Lable” diisi dengan tingkatan kelompok sesuai dengan data hasil penelitian.
Pada kolom “Values” diisi dengan tingkatan ulangan yang dilakukan, misalnya pada data diatas terdapat 3 kelompok yaitu  I, II dan III.  Maka pada “Value” diisi dengan “1” dan pada “Lable” diisi dengan “Kelompok I” lalu klik Add.

  Begitu pula untuk ulangan-ulangan selanjutnya.


4.         Baris ketiga pada kolom “Name” diisi dengan “Hasil”, selanjutnya pada “Lable” diisi dengan hasil parameteryang diuji, dalam hal ini “pH Ultisol dan Tanah Salin”.

5.         Untuk kolom “Decimals” disesuaikan dengan jumlah desimal data.
6.         Selanjutnya klik “Data View” untuk mengisi data.

7.         Pada baris pertama kolom “Perlakuan” diisi dengan “1” (perlakuan ke-1), pada kolom “Kelompok” diisi dengan 1 (Kelompok ke-1) dan pada kolom “Hasil” diisi dengan data hasil percobaan pada perlakuan ke-1 kelompok ke-1 (5.00)

Pada baris kedua kolom “Perlakuan” diisi dengan “1” (perlakuan ke-1), pada kolom “Kelompok” diisi dengan 2 (Kelompok ke-2) dan pada kolom “Hasil” diisi dengan data hasil percobaan pada perlakuan ke-1 ulangan ke-2 (5.60).

Begitu pula untuk baris-baris selanjutnya diisi dengan perlakuan, kelompok dan hasil berurut kekanan.

8.         Untuk menampilkan data “Perlakuan” dan “Ulangan”yang lebih rinci dapat dilakukan dengan meng-klik ikon “Value Lables”.

9.         Selanjutnya untuk menganalisa data dilakukan dengan:
Klik menu Analyze → General Linear Model → Univariate

Pada Dependent Variable diisi dengan “Hasil” dengan cara meng-klik (import) tanda panah ditengan kedua kolom dan pada Fixed Factor diisi dengan “Kelompok” dan “Perlakuan” dengan cara yang sama.

Klik Model → Custom → import “Kelompok” dan “Perlakuan” dari kolom Factors & Covariates ke kolom Model → Continue.

Klik Post Hoc → import “Perlakuan” 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.

10.     Selanjutnya akan muncul lembaran Output. Hasil pengolahan data dapat dilihat pada tabel Test of Between-Subjects Effect yang selanjutya akan ditampilkan dalam table sidik ragam.

11.     Untuk hasil uji lanjutan berdasarkan jenis uji yang dipilih sebelumnya dapat dilihat pada tabel Multiple Comparisons.

12.     Save kedua lembar kerja.

Tabel 2. Sidik Ragam pH Ultisol dan Tanah Salin akibat pemberian Bokashi Limbah Kelapa Sawit


Contoh Pengolahan Data RAK dengan Menggunakan Program Ms. Excel.
            Salah satu cara mengolah data hasil percobaan dan/atau penelitian berbasis Rancangan Acak Kelompok (RAK) adalah dengan menggunakan program Ms. Excel.
            Suatu penelitian dengan judul Pengaruh Pemberian Bokashi Limbah Kelapa Sawit pada  Ultisol dan Tanah Salin Terhadap Sifat Kimia dan Serapan Hara Tanaman Jagung (Zea mays .L) yang telah dilakukan oleh Arief Wibowo (0351140001) mahasiswa Program Studi Budidaya Pertanian Fakultas Pertanian Universitas Syiah Kuala.
Perlakuan yang dilakukan terdiri dari 10 kombinasi perlakuan, yaitu U1B0 = 10 kg tanah / 0 kg bokashi, U2B1 = 9 kg tanah / 1 kg bokashi, U3B2 = 8 kg tanah / 2 kg bokashi, U4B03 = 7 kg tanah / 3 kg bokashi, U5B4 = 6 kg tanah / 4 kg bokashi, S1B0 = 10 kg tanah / 0 kg bokashi, S2B1 = 9 kg tanah / 1 kg bokashi, S3B2 = 8 kg tanah / 2 kg bokashi, S4B3 = 7 kg tanah / 3 kg bokashi, S5B4 = 6 kg tanah / 4 kg bokashi dengan 3 Kelompok. Salah satu parameter yang diuji adalah pH Ultisol dan tanah salin akibat pemberian bokashi limbah kelapa sawit.

Tabel 1. Hasil Analisis pH H2O pada Beberapa Percobaan yang dicobakan.
Kombinasi
Kelompok
Total
Rata-rata
I
II
III
Ultisol
U1B0
5.00
5.60
5.49
16.00
5.33
U2B1
5.00
5.84
6.9
19.74
6.58
U3B2
6.82
6.80
6.83
20.45
6.82
U4B3
6.84
6.85
6.82
50.51
6.84
U5B4
7.10
7.00
7.15
21.25
7.08
Tanah Salin
S1B0
7.71
7.80
7.73
23.24
7.75
S2B1
7.43
7.42
7.35
22.2
7.4
S3B2
7.31
7.29
7.28
21.88
7.29
S4B3
7.18
7.15
7.15
21.42
7.16
S5B4
7.12
6.89
6.78
20.79
6.93
Jumlah
68.51
69.64
69.39
207.54
69.18



1.      Jalankan Program Ms. Excel
2.      Masukkan data hasil penelitian dari Skripsi yang akan dicobakan.

3.      Mencari nilai Faktor koreksi (FK)
       Mencari nilai Derajat Bebas Kelompok (dBK)
      Mencari nilai Derajat Bebas Perlakuan (dBP)
        Mencari nilai Derajat Bebas Galat (dBG) 
     Mencari nilai Derajat Bebas Total (dBT)
     Menari nilai Jumlah Kuadrat Total (JKT)
     Mencari nilai Jumlah Kuadtat Kelompok (JKK) 
     Mencari nilai Jumlah Kuadtat Perlakuan (JKP)
     Mencari nilai Jumlah Kuadrat Galat (JKG)
     Mencari nilai Kuadrat Tengah Kelompok (KTK)
     Mencari nilai Kuadrat Tengah Perlakuan (KTP) 
     Mencari nilai Kuadrat Tengah Galat (KTG)
      Mencari nilai F hitung Perlakuan




4.   Pindahkan data diatas ke tabel Sidik Ragam
 

5.  Mencari nilai F tabel Kelompok pada taraf 0.05
     Mencari nilai F tabel Perlakuan pada taraf 0.05   
    Mencari nilai F tabel Kelompok pada taraf 0.01
   Mencari nilai F tabel Perlakuan pada taraf 0.01
   Mencari tingkat pengaruh Kelompok 
   Mencari tingkat pengaruh Perlakuan 
   Mencari nilai Koefisien Keragaman (KK) 
 
6.  Pindahkan juga data diatas ke tabel Sidik Ragam dan tarik kesimpulan

7.  Bandingkan hasil dan kesimpulan diatas dengan hasil dan kesimpulan yang diperoleh dari Skripsi sumber data.

Contoh Pengolahan Data RAK dengan Cara Manual




 

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA FAKTORIAL (RALF)

Gambar
Rancangan acak lengkap factorial yaitu suatu rancangan dimana pengamatan yang dilakuakan adalah untuk beberapa factor atau beberapa perlakuan dan kombinasinya (factorial) terhadap suatu atau beberapa respon. Suatu hal yang perlu diperhatikan bahwa masing-masing perlakuan sebaiknya merupakan saatu factor yang bertaraf, atau dikenal juga dengan taraf factor. Pada perancangan factorial kita tetap menggunakanrancangan dasar, yaitu RAL, RAK atau RBL atau lainnya. Pada aplikasinya, penggunaan factorial biasanya dituliskan dengan pengalian variable-variabel penyusun percobaan. Misalnya suatu penelitian berdasar RAL dilakukan untuk menguji 3 buah factor A, B, dan C, dengan Faktor A dan B terdiri dari 3 taraf; dan Faktor C terdiri dari 2 taraf dengan 5 ulangan, maka dituliskan dengan RAL pola faktorial 3 x 3 x 2, sebagai catatan bahwa banyak ulangan tidak dituliskan dalam pengalian tersebut. Keuntungan dan Kerugian Keuntungan 1.       Dapat menghemat waktu...
Baca selengkapnya

RACANGAN ACAK KELOMPOK POLA FAKTORIAL (RAKF)

Gambar
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. Model Matematis 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 ...
Baca selengkapnya

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)

Gambar
PENGOLAHAN DATA RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE SPSS             Rancangan Acak Lengkap (RAL) adalah suatu rancangan lingkungan dengan penempatan perlakuan-perlakuan pada seluruh satuan percobaan dengan pengacakan secara lengkap dan pengacakan dilakukan tanpa pembatasan padasatuan percobaan. Rancangan Acak Lengkap (Completely Randomized Design) termasuk rancangan faktor tunggal (hanya terdiri dari satu faktor) merupakan rancangan yang paling sederhana jika dibandingkan rancangan-rancangan lainnya. Dalam rancangan ini tidak terdapat lokal kontrol, sehingga sumber keragaman yang diamati hanya perlakuan dan galat. RAL hanya cocok digunakan pada kondisi lingkungan, alat, bahan dan media yang homogen. Kondisi ini biasanya hanya dapat dicapai di ruang-ruang terkontrol seperti di laboratorium dan rumah kaca (green house). Namun pada kondisi-kondisi tertentu di lapangan dapat saja dilakukan percobaan in...
Baca selengkapnya