Langsung ke konten utama

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL NON FAKTORIAL)

 







LAPORAN
RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL NON FAKTORIAL)



Oleh:

Muhammad Hamzah (2105104010006)

Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala

Darussalam, Banda Aceh



MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELETIAN YANG DIRANCANG DENGAN MENKALINAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL NON FAKTORIAL)







A. DEFENISI DAN SYARAT PENGGUNAAN

    Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan paling sederhana dari beberapa macam perancanngan yang baku. Rancangan ini dipergunakan jika ingin mempelajari perngaruh beberapa perlakuan (t) dengan sejumlah ulangan (r) untuk menjadi satuan-satuan percobaan (rt). RAL dilakukan dengan mengalokasikan pengacakan t kepada rt satuan percobaan.

Unit-unit percobaan dalam RAL dapat berupa sampel ternak (ekor), cawan/tabung, area lahan dan lain-lain yang merupakan satuan unit-unit yang diberi batasan sehingga tidak mempengaruhi satu-sama dan dengan kondisi lingkungan yang relatif dapat dikendalikan. Hal ini dilakukan untuk mencegah terjadinya interaksi pengaruh dua perlakuan yang berdekatan terhadap unit percobaan. Karena kondisi sampel dan lingkungan yang homogen, maka setiap perlakuan dan ulangan mempunyai peluang yang sama besar untuk menempati semua plot-plot percobaan sehingga pengacakan dilakukan secara lengkap.

Akurasi penggunaan RAL akan tercapai apabila: 1) bahan percobaan homogen atau relatif homogen; 2) kondisi lingkungan sama dan dapat dikendalikan; dan 3) jumlah perlakuan dibatasi. RAL lebih sering digunakan dalam percobaan di Laboratorium karena kondisi lingkungan dapat dikendalikan.


B. KELEBIHAN DAN KEKURANGAN

Beberapa keuntungan dari penggunaan RAL antara ain: denah percobaan yang lebih mudah; analisis statistik terhadap subjek percobaan cukup sederhana; fleksibel dalam penggunaan jumlah perlakuan dan ulangan; kehilangan informasi (data-hilang) relatif lebih kecil dibandingan dengan perancangan yang lain.

Beberapa kekurangan dalam penggunaan RAL antara lain: persyaratan kondisi sampel yang harus homogen, tidak mungkin dilakukan pada kondisi lingkungan yang tidak seragam, dan jumlah ulangan yang rendah akan memberikan hasil yang tidak konsisten.


C. MODEL MATEMATIS RAL

Dalam RAL, data percobaan didistribusikan melalui model persamaan sebagai berikut :

Yij      = µ + Ai + єij

i          = 1, 2, 3,…………,a j = 1,2,3...........,u


Yijk       : Pengamatan Faktor Utama taraf ke-i , Ulangan ke-j dan Faktor Tambahan taraf ke-k

µ            : Rataan Umum

Ai          : Pengaruh Utama pada taraf ke-i

єij          : Pengaruh Galat I pada Faktor Utama ke-i dan Ulangan ke-j

єijk       : Pengaruh galat II pada Faktor Utama taraf ke-i, Ulangan ke-j dan faktor tambanan pada taraf ke-k.



RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL NON FAKTORIAL)


Analisis manual dalam pencarian rancangan acak lengkap (RAL) pada :

Skripsi : Edi (1605104010006), Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala, 2021 

Judul    : Pengaruh Injeksi Antemortem Enzim Papain terhadap Susut Masak dan Kadar pH pada Ayam Jantan Petelur Afkir 


Data Susut Masak Ayam Jantan Petelur Aktif


 

Ulangan

Perlakuan

Total

P0

P1

P2

P3

1

28.72

36.61

32.57

33.76

131.66

2

31.41

38.1

35.9

34.8

140.21

3

33.45

35.11

34.3

135.84

138.7

4

29.96

36.61

34.43

34.28

135.28

Total

123.54

146.3

137.2

138.68

545.85

Rata-Rata

30,9

36.6

34.3

34.7




 Perhitungan:


FK       : 18622.01  


JKT     : 92.75


JKP     : 67.95


JKG     :24.80


][[=SD : 0.68


Tabel Sidik Ragam



SK

DB

JK

KT

F HITUNG

F TABEL 5%

F TABEL 1%

NOTASI

PERLAKUAN

3

67.95

22.65

10.96

3.49

5.95

**

GALAT

12

24.80

2,07





TOTAL

15









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, 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 adalah Spesies Trichoderma (karena Spesies Trichoderma sebagai perlakuan).



Variable view (Langkah 2-4)


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= 0, labels= K0 = 0,0 g B. thuringiensis /l air, 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= 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 => General Linear Model => Univariate



Maka, akan muncul kotak Univariate seperti dibawah ini:






Langkah 8 : Mengisi “Dependent Variable” pada kotak Univariate

Klik Bagian Susut Masak Ayam Jantan Petelur Afkir [Hasil] => Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.




⬇⬇⬇⬇




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

Klik Bagian Injeksi Atemortem Enzim Papain [Perlakuan] =>   Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini:




⬇⬇⬇⬇



Langkah 10 : Mengisi “Model” pada kotak Univariate

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

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




Langkah 11 : Mengisi “Post Hoc” pada kotak Univariate


1. Klik tombol Post Hoc => hingga muncul kotak Univariate: Post Hoc. Klik bagian Perlakuan => Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog => Klik Continue.




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




⬇⬇⬇⬇




Langkah 12 : Muncul OUTPUT dari Analisis yang dilakukan.


Untuk lebih jelasnya dalam melakukan analisis menggunakan Rancangan Acak Lengkap Non Faktorial (RAL non faktorial) dapat di lihat pada video tutorial berikut ini:





Link Vidio Klik Di Sini



Komentar

Postingan populer dari blog ini

RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL(RALF)

LAPORAN RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL(RALF) Oleh: Muhammad Hamzah (2105104010006) Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala Darussalam, Banda Aceh MENGANALISIS DATA PADA RANCANGAN ACAK LENGKAP POLA FAKTORIAL 1. 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.   2. Pengaturan Unit-unit Penelitian Prinsip : Semua unit penelitian (perlakuan dan ulangannya) di