Laporan Praktikum Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

Nama : Teuku Ariel Alfarisi

No Komputer : 20

Laboratorium Statistik dan Ilmu Sosial

Program Studi Peternakan

Fakultas Pertanian

Universitas Syiah Kuala

Banda Aceh 2024

TINJAUAN PUSTAKA

MENGOLAH DATA DARI HASIL PENELETIAN YANG DIRANCANG DENGAN MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK FAKTORIAL

A. Definisi Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

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.

B. 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.

III

M₁B₁	M0B₂	M₁B₃	M₁B₁
M0B₁	M₁B₁	M0B₂	M0B₁
M0B₃	M0B₁	M₁B₁	M0B₃
M₁B₃	M₁B₃	M0B₁	M₁B₂
M₁B₂	M₁B₂	M₁B₂	M0B₂
M0B₂	M0B₃	M0B₃	M₁ B₃

Gambar 1. Bagan penelitian untuk RAKF dua perlakuan, 2 taraf mikoriza dan 3 taraf rizhobium dengan 3 pengelompokan.

Data Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF) :

Analisis : Rancangan Acak Kelompok Faktorial Pada SPSS

Langkah-langkah penyelesaian RAKF (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 T, perlakuan K, 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”

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”

a. Bagian Perlakuan 1

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”.

2. Isi kotak value dengan angka dan kotal labels dengan kode perlakuan. Mis: value= 0, labels = To = Tanpa Kontrol, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

b. Bagian Perlakuan 2

1. 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”.

2. Isi kotak value dengan angka dan kotak labels dengan kode ulangan. Mis: value= 0, labels= K0 = Tanpa Perlakuann, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

c. 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 1, 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 Rata-rata P tersedia [Hasil] à Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.

Langkah 9 : 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 à Klik Tanda Panah Pada Bagian Tengah Kotak Dialog

4. Klik Bagian Perlakuan 2 à 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 10 : 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 11 : "Options"