Rancangan Acak Kelompok Non Faktorial

Rancangan Acak Kelompok Non Faktorial (RAK)

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)POLA NON FAKTORIAL 

            Rancangan Acak Kelompok (RAK) merupakan rancangan percobaan yang digunakan pada kondisi tempat yang tidak homogen. Sebagian besar percobaan-percobaan yang dilaksanakan dilapangan atau di lahan pertanian menggunakan rancangan lingkungan dalam bentuk RAK. Bila kita menghadapi kondisi tempat percobaan tidak homogen, maka dipakai prinsip pengawasan setempat (local control), artinya tempat percobaan harus dikelompokkan menjadi bagian-bagian yang relatif homogen. Pada bagian yang sudag dianggap homogen inilah kita sah (valid) untuk mengadakan pengujian. 

Keuntungan RAK:

1. Punya ketepatan n ketelitian yg lbh tinggi

2. Punya fleksibilitas yg lbh tinggi, jika ada

3. kelompok yang “merusak” maka dapat dilepas

4. Perhitungan yang mudah

5. Jika ada data hilang dapat dicari

MODEL MATEMATIS RAK

Yij = µ + Ti + Bj +ε ij ; i = 1, 2, 3 ... t            j =1, 2, 3 ... r

 

Yij = respon atau nilai pengamatan dari perlakuan ke i dan ulangan ke j

µ    = nilai tengah umum

Ti   = pengaruh perlakuan ke-i

Bj  =  pengaruh blok ke-j

ε ij =  pengaruh galat percobaan dari perlakuan ke-i dan ulangan ke-j

Hipotesis yang Diuji

H₀ : T1 = T2 = T3 =T4 = 0

H₁ : paling sedikit ada sepasang Ti yang tidak sama

 Atau

H₀ : µ1 = µ 2 = µ 3 = µ 4 = 0

H₁ : paling sedikit ada sepasang µ i yang tidak sama, atau µi≠ µi

             paling sedikit ada sepasang rata-rata perlakuan yang berbeda.

     H₀:  Tidak ada perbedaan rata-rata antar perlakuan.

F Tabel < F Hitung 5%, maka H₁ diterima

F Tabel > F Hitunh 5 %, maka H₀ diterima

 Struktur Data

Perlakuan (j)	Ulangan (i)				Total
	1	2	...	I
1	Y11	Y21	. . .	Yi1	Y.1
2	Y12	Y22	. . .	Yi2	Y.2
...	. . .	. . .	. . .	Yi. .	. . .
J	Y1j	Y2j	. . .	Yij	S Y.j
aTotal	Y1’	Y2’	. . .	Yi’	Y.. = SYij

 Jumlah Kuadrat dan Kuadrat Tengah

Menghitung Jumlah Kuadrat

FK                 = ( Σtotal) ²/ n atau ( Σtotal) ²/ r x t

JK Total        =   Jumlah kuadrat masing-masing pengamatan  – FK

JK Ulangan   = ( Jumlah kuadrat total masing-masing ulangan / jumlah perlakuan) – FK

JK Perlakuan = (Jumlah kuadrat total masing-masing perlakuan / jumlah ulangan) – FK

JK Galat        = JK Total – JK Ulangan – JK Perlakuan

D. Cara Mengerjakan RAK (Faktorial) di Excel

1. Berikut data yang saya gunakan untuk dikerjakan di spss :

Data ini saya ambil dari skripsi Karnilawati dengan judul PENGARUH JENIS DAN DOSIS BAHAN ORGANIK PADA ENTISOL TERHADAP BEBERAPA SIFAT BIOLOGI TANAH RHIZOSFER KEDELAI DAN SIFAT KIMIA TANAH

2. Jalankan Microsoft Excel

 

3. Masukkan data ke dalam excel seperti ini, untuk mencari jumlah dan total masing-masing perlakuan sesuaikan dengan formulanya seperti di bawah ini.

4. kemudian, untuk mencari jumlah kelompok (k) hingga ke f hitung gunakan formula seperti di bawah ini dan disesuaikan dengan data yang ada (bertanda merah), Buatkan tabel 2 arah untuk menghitung JK.

5. Buat tabel sidik ragamnya dengan formula dibawah ini, sesuaikan dengan data.

KESIMPULAN :

Berdasarkan hasil analisis sidik ragam,Pengaruh Dosis Bahan Organik Entisol Berpengaruh Sangat Nyata, pada jenis Bahan organik Berpengaruh nyata, sedangkan pada interaksinya Tidak Berpengaruh Nyata terhadap Beberapa Sifat Biologi Tanah Rhizosfer Kedelai dan Sifat Kimia Tanah pada taraf 5% dan 1%.

Keterangan :

KK :Koefisien Keragaman

tn : Tidak Nyata

*   : Berpengaruh Nyata

**  : Berpengaruh Sangat Nyata

E. Cara Mengerjakan RAK (Faktorial) dengan SPSS 16.0

1. Berikut data yang saya gunakan untuk dikerjakan di spss :

Data ini saya ambil dari skripsi Karnilawati dengan judul PENGARUH JENIS DAN DOSIS BAHAN ORGANIK PADA ENTISOL TERHADAP BEBERAPA SIFAT BIOLOGI TANAH RHIZOSFER KEDELAI DAN SIFAT KIMIA TANAH

2. Buka SPSS 16.0, Setelah terbuka pilih type in data

3. Kemudian Pilih Variable View yang terletak di pojok bawah, setelah itu masukkan variablenya dan sesuaikan dengan data, untuk RAL (faktorial)  sendiri terdiri dari 2 perlakuan, kelompok dan hasil, untuk desimalnya sesuaikan dengan digit dari data anda.

4. Pada kolom Label untuk variabel perlakuan disesuaikan dengan judul perlakuannya sedangkan untuk hasil sesuaikan dengan hasil penelitiannya

5. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 4 sesuai dengan jenis perlakuan. Ketik 1 pada value dan B1 = Limbah Sawit rasio C/N > 30, B2 = Limbah Sawit rasio C/N > 20, B3 = Pupuk kandang rasio C/N > 30, B3 = Pupuk kandang rasio C/N > 20, Klik OK.

6. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 0 - 2 sesuai dengan jenis perlakuan M. Ketik 0 pada value dan D0 = 0 ton/ha, kemudian klik add dan ulangi langkah tadi untuk 1 dan 2, Klik OK.

7. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 3 . Ketik 1 pada value dan Ulangan I pada Label , kemudian klik add dan ulangi langkah tadi sampai Ulangan III, Klik OK.

8. Kemudian klik Data View yang ada di pojok kanan, Masukkan Hasil sesuai dengan data.

9. Masukkan label perlakuan sesuai dengan angka dari 1 untuk Perlakuan B yang masing-masing ada 3 ulangan, dan 1 juga ada 3 ulangan, kemudian 0 untuk perlaukan D masing-masing ada 3 ulangan begitu seterusnya sampai perlakuan ke akhir, kemudian klik 'value labels' maka akan berubah seperti ini.

Output RAL 

10. Setelah data tersusun dengan baik, selanjutnya dilakukan analisis varian, langkahnya sebagai berikut : klik Analyze > General Linear Model > Univariate

11. Maka akan muncul jendela seperti dibawah ini. Klik P-tersedia akibat (hasil penelitian) dan klik tanda panah pada 'Dependent Variable'. kemudian klik Jenis bahan organik, Dosis bahan organik (Perlakuan pada penelitian)dan kelompok lalu klik tanda panahnya pada 'fixed factor'

12. Kemudian klik model, jendela ' Univariate model' akan muncul' pilih custom, klik perlakuan B dan perlakuan D, klik kelompok, Blok perlakuanD dan B(ctrl+shift) dan klik tanda panah interaksinya dan klik continue.

13. Selanjutnya pilih 'Post Hoc' maka akan muncul jendela 'Univariate Post Hoc' , klik pada perlakuan, klik tanda panahnya dan Pilih metode yang ingin dicoba, disini saya memilih 3 metode yang biasanya digunakan yaitu LSD, TUKEY dan DUNCAN, lalu klik continue

14. Kemudian Klik OK.

15. Maka akan muncul Output seperti ini

https://cutfajrina-tanah14.blogspot.co.id/2017/04/pengertiandan-cara-mengerjakan-rak.html

D. Cara Mengerjakan RAK (Faktorial) di Excel

1. Berikut data yang saya gunakan untuk dikerjakan di spss :

Data ini saya ambil dari skripsi Karnilawati dengan judul PENGARUH JENIS DAN DOSIS BAHAN ORGANIK PADA ENTISOL TERHADAP BEBERAPA SIFAT BIOLOGI TANAH RHIZOSFER KEDELAI DAN SIFAT KIMIA TANAH

2. Jalankan Microsoft Excel

 

3. Masukkan data ke dalam excel seperti ini, untuk mencari jumlah dan total masing-masing perlakuan sesuaikan dengan formulanya seperti di bawah ini.

4. kemudian, untuk mencari jumlah kelompok (k) hingga ke f hitung gunakan formula seperti di bawah ini dan disesuaikan dengan data yang ada (bertanda merah), Buatkan tabel 2 arah untuk menghitung JK.

5. Buat tabel sidik ragamnya dengan formula dibawah ini, sesuaikan dengan data.

KESIMPULAN :

Berdasarkan hasil analisis sidik ragam,Pengaruh Dosis Bahan Organik Entisol Berpengaruh Sangat Nyata, pada jenis Bahan organik Berpengaruh nyata, sedangkan pada interaksinya Tidak Berpengaruh Nyata terhadap Beberapa Sifat Biologi Tanah Rhizosfer Kedelai dan Sifat Kimia Tanah pada taraf 5% dan 1%.

Keterangan :

KK :Koefisien Keragaman

tn : Tidak Nyata

*   : Berpengaruh Nyata

**  : Berpengaruh Sangat Nyata

E. Cara Mengerjakan RAK (Faktorial) dengan SPSS 16.0

1. Berikut data yang saya gunakan untuk dikerjakan di spss :

Data ini saya ambil dari skripsi Karnilawati dengan judul PENGARUH JENIS DAN DOSIS BAHAN ORGANIK PADA ENTISOL TERHADAP BEBERAPA SIFAT BIOLOGI TANAH RHIZOSFER KEDELAI DAN SIFAT KIMIA TANAH

2. Buka SPSS 16.0, Setelah terbuka pilih type in data

3. Kemudian Pilih Variable View yang terletak di pojok bawah, setelah itu masukkan variablenya dan sesuaikan dengan data, untuk RAL (faktorial)  sendiri terdiri dari 2 perlakuan, kelompok dan hasil, untuk desimalnya sesuaikan dengan digit dari data anda.

4. Pada kolom Label untuk variabel perlakuan disesuaikan dengan judul perlakuannya sedangkan untuk hasil sesuaikan dengan hasil penelitiannya

5. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 4 sesuai dengan jenis perlakuan. Ketik 1 pada value dan B1 = Limbah Sawit rasio C/N > 30, B2 = Limbah Sawit rasio C/N > 20, B3 = Pupuk kandang rasio C/N > 30, B3 = Pupuk kandang rasio C/N > 20, Klik OK.

6. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 0 - 2 sesuai dengan jenis perlakuan M. Ketik 0 pada value dan D0 = 0 ton/ha, kemudian klik add dan ulangi langkah tadi untuk 1 dan 2, Klik OK.

7. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 3 . Ketik 1 pada value dan Ulangan I pada Label , kemudian klik add dan ulangi langkah tadi sampai Ulangan III, Klik OK.

8. Kemudian klik Data View yang ada di pojok kanan, Masukkan Hasil sesuai dengan data.

9. Masukkan label perlakuan sesuai dengan angka dari 1 untuk Perlakuan B yang masing-masing ada 3 ulangan, dan 1 juga ada 3 ulangan, kemudian 0 untuk perlaukan D masing-masing ada 3 ulangan begitu seterusnya sampai perlakuan ke akhir, kemudian klik 'value labels' maka akan berubah seperti ini.

Output RAL 

10. Setelah data tersusun dengan baik, selanjutnya dilakukan analisis varian, langkahnya sebagai berikut : klik Analyze > General Linear Model > Univariate

11. Maka akan muncul jendela seperti dibawah ini. Klik P-tersedia akibat (hasil penelitian) dan klik tanda panah pada 'Dependent Variable'. kemudian klik Jenis bahan organik, Dosis bahan organik (Perlakuan pada penelitian)dan kelompok lalu klik tanda panahnya pada 'fixed factor'

12. Kemudian klik model, jendela ' Univariate model' akan muncul' pilih custom, klik perlakuan B dan perlakuan D, klik kelompok, Blok perlakuanD dan B(ctrl+shift) dan klik tanda panah interaksinya dan klik continue.

13. Selanjutnya pilih 'Post Hoc' maka akan muncul jendela 'Univariate Post Hoc' , klik pada perlakuan, klik tanda panahnya dan Pilih metode yang ingin dicoba, disini saya memilih 3 metode yang biasanya digunakan yaitu LSD, TUKEY dan DUNCAN, lalu klik continue

14. Kemudian Klik OK.

15. Maka akan muncul Output seperti ini

F. Cara mengerjakan rak (non faktorial) dengan spss 16.0

1. Berikut data yang saya gunakan untuk dikerjakan di spss :

Data ini saya ambil dari skripsi nurlaila dengan judul evaluasi populasi dan aktivitas mikroorganisme pada tanah yang tercemar oleh limbah industri

2. Buka spss 16.0, setelah terbuka pilih type in data

3. Kemudian pilih variable view yang terletak di pojok bawah, setelah itu masukkan variablenya dan sesuaikan dengan data, untuk rak (non faktorial) variabel ulangan pada ral diganti dengan kelompok, untuk perlakuan dan hasil tetap sama,  untuk desimalnya sesuaikan dengan digit dari data anda.

4. Pada kolom label untuk variabel perlakuan disesuaikan dengan judul perlakuannya sedangkan untuk hasil sesuaikan dengan hasil penelitiannya

5. Kemudian klik pada kolom values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 0 - 4 sesuai dengan jenis perlakuan. Ketik 0 pada value dan b0 = tanah disekitar perbengkelan, kemudian klik add dan ulangi langkah tadi untuk b1, p0, p1, klik ok.

6. Kemudian klik pada kolom values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 3 . Ketik 1 pada value dan ulangan i pada label , kemudian klik add dan ulangi langkah tadi sampai ulangan iii, klik ok.

7. Kemudian klik data view yang ada di pojok kanan, masukkan hasil sesuai dengan data.

8. Masukkan label perlakuan sesuai dengan angka dari 0 yang masing-masing ada 6 ulangan,3 untuk ultisol dan 3 untuk tanah salin, dan 1 juga ada 6 ulangan, begitu seterusnya sampai perlakuan ke 5, kemudian klik 'value labels' maka akan berubah seperti ini.

Output rak

9. Setelah data tersusun dengan baik, selanjutnya dilakukan analisis varian, langkahnya sebagai berikut : klik analyze > general linear model > univariate

10. Maka akan muncul jendela seperti dibawah ini. Klik analisis n-total (hasil penelitian) dan klik tanda panah pada 'dependent variable'. Kemudian klik evaluasi populasi dan kelompok (perlakuan pada penelitian) dan klik tanda panah pada 'fixed factor'

11. Kemudian klik model, jendela ' univariate model' akan muncul' pilih custom, klik perlakuan dan kelompok  dan klik tanda panahnya dan klik continue.

12. Selanjutnya pilih 'post hoc' maka akan muncul jendela 'univariate post hoc' , klik pada perlakuan, klik tanda panahnya dan pilih metode yang ingin dicoba, disini saya memilih 3 metode yang biasanya digunakan yaitu lsd, tukey dan duncan, kemudian klik continue

13. Kemudian klik ok.

14. Maka akan muncul output seperti ini

Sekian postingan dari saya tentang pengertian dan cara mengerjakan rak (non faktorial) dengan menggunakan excel dan spss 16.0

 

Sumber :
https://cutfajrina-tanah14.blogspot.co.id/2017/04/pengertiandan-cara-mengerjakan-rak.html

 http://novasariagt14.blogspot.co.id/2016/11/rancangan-acak-kelompok-non-faktorial.html