LAPORAN
RANCANGAN ACAK KELOMPOK FAKTORIAL (RAKF)
(SECARA MANUAL DAN SPSS)
Oleh:
Muhammad Hamzah (2105104010006)
Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala
Darussalam, Banda Aceh
MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELETIAN YANG DIRANCANG DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK FAKTORIAL
1. Penggunaan
Percobaan Faktorial dengan rancangan dasar Rancangan Acak Kelompok Faktorial 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 RAK 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.
2. 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.
Contoh : 2 taraf dosis mikoriza dan 3 taraf dosis rizhobium, dengan 3 ulangan, setiap ulangan menjadi kelompok.
Gambar 1. Bagan penelitian untuk RAKF dua perlakuan, 2 taraf mikoriza dan 3 taraf rizhobium dengan 3 pengelompokan
3. 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
Ï€ = 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)
RANCANGAN ACAK KELOMPOK FAKTORIAL (RAKF) MANUAL
Analisis manual dalam pencarian rancangan acak kelompok faktorial (RAKF)
Nama : Muhammad Hamzah (2105104010006)
Skripsi : Sri Aida Fitri (1105104010005), Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala, 2015
Judul : Pengaruh Perlakuan Jenis Pupuk Organik dan Varietas Jagung Putih Sebagai Pakan Ternak
Lampiran 3. Tinggi Tanaman minggu 9
Perhitungan pertama adalah Faktor Koreksi (FK), JK Total (JKT), JK Kelompok (JKK), Tahap selanjutnya adalah mencari JK Perlakuan A (JKA), JK Perlakuan B (JKB), JK Galat (JKG), Derajat Bebas (db), Kuadrat Tengah (KT) Fhitung dan Ftabel, yaitu sebagai berikut ini :
Tabel Anova/Sidik Ragam:
MENGANALISIS DATA DENGAN MENGGUNAKAN SPSS PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK POLA FAKTORIAL
Analisis SPSS dalam pencarian rancangan acak kelompok faktorial (RAKF)
Nama : Muhammad Hamzah(2105104010006)
Skripsi : Sri Aida Fitri (1105104010005), Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala, 2015
Judul : Pengaruh Perlakuan Jenis Pupuk Organik dan Varietas Jagung Putih Sebagai Pakan Ternak
Tinggi Tanaman Minggu 9
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 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).
Tampilan Data View
Tampilan Variable View
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 Residu Biochar (karena sebagai perlakuan).
Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”
Bagian Perlakuan 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”.
Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan. Mis: value= 0, labels = B0 = Tanpa Residu Biochar (0 Ton/ha), kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.
Bagian Perlakuan 2
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”.
Isi kotak value dengan angka dan kotak labels dengan kode ulangan. Mis: value= 0, labels= K0 = Tanpa Kompos (0 Ton/ha) dan Urea (0 Kg/ha), kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.
Bagian Blok
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= Blok I, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.
Langkah 6 : Mengisi Bagian “Data View”
Klik “Data View” yang terletak disudut kiri bawah, sehingga muncul penampilan seperti dibawah ini.
Pastikan tombol “Value Label” pada bar sudah diklik.
Kemudian pada kolom perlakuan diklik 2 kali, hingga muncul kotak yang berisi daftar perlakuan yang akan kita masukkan. Lakukan hal yang sama pada ulangan.
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 Rata-rata P tersedia [Hasil] Ã Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.
Langkah 9 : Mengisi “Fixed Factor(s)” pada kotak Univariate
Klik Bagian Blok [Blok] Ã Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini.
2. Klik Bagian Residu Biochar [Perlakuan 1] Ã Klik Tanda Panah , sehingga seperti
3. Klik Bagian Pupuk Kompos [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 Ã Klik Tanda Panah Pada Bagian Tengah Kotak Dialog.
4. Klik Bagian Perlakuan 2 Ã 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
Komentar
Posting Komentar