Laporan Rancangan Acak Lengkap (RAL)

Nama : Gufran Riski Ananda

Nim : 2205104010***

No Komputer : 25

Mata Kuliah : Perancangan Percobaan

LABORATORIUM STATISTIK DAN SOSIAL

PROGRAM STUDI PETERNAKAN FAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS SYIAH KUALA

BANDA ACEH

2024

Tinjauan Pustaka

Definisi Dan Syarat Penggunaan

Rancangan Acak Lengkap (RAL) merupakan rancangan paling sederhana dari beberapa macam perancangan yang baku. Rancangan ini digunakan jika ingin mempelajari pengaruh beberapa perlakuan (t) dengan sejumlah ulangan (r) untuk menjadi satuan-satuan percubaan (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 lain 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.

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.

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.

Data RAL:

Analisis:

Sebelum melakukan analisis langkah pertama harus menyiapkan data penelitian RAL kemudian masukkan ke SPSS 16 dengan cara 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 di isi 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, 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” di isi sesuai dengan yang kita amati pada skripsi, misal: label perlakuan adalah Perbedaan Kadar Air Haylase Rumput Lapangan (karena Perbedaan Kadar Air Haylase Rumput Lapangan sebagai perlakuan).

Langkah 5 : Mengisi Bagian “Values”

a. Bagian Perlakuan

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”

Isi kotak value dengan angka dan total label dengan kode perlakuan. Misal: value = 1, A = Kadar Air 46%, Lama Penjemuran 1 Hari, kemudian klik “add” dan seterusnya sampai semua perlakuan dimasukkan lalu klik OK.

b. Bagian Ulangan

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 total label dengan kode ulangan. Misal: value= 1, labels= Ulangan 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:

Setelah selesai menyiapkan data kemudian dilanjutkan dengan menganalisis data tersebut, dengan cara sebagai berikut:

Langkah 1. Klik Bagian Analyze maka akan muncul kotak seperti dibawah ini:

kemudian General Linear Model lanjut klik Univariate. Maka, akan muncul kotak Univariate seperti dibawah ini:

Langkah 2. Mengisi “Dependent Variable” pada kotak Univariate. Klik Bagian Kandungan Serat Haylase Rumput Lapangan (%) [Hasil] Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini.

Langkah 3. Mengisi “Fixed Factor(s)” pada kotak Univariate dengan Klik Bagian Perbedaan Kadar Air Haylase Rumput Lapangan [Perlakuan], Klik Tanda Panah Pada Bagian Fixed Factor(s), sehingga seperti ini.

Langkah 4. Mengisi “Model” pada kotak Univariate. Klik tombol Model à hingga muncul kotak Univariate Model. Pada bagian Specify Model klik Custom.

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 seperti dibawah ini.

Langkah 5. 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 BNT), dan Duncan (Untuk Uji Duncan) Klik Continue Kembali ke kotak Univariate Klik OK.