Rancangan Acak Lengkap Non Faktorial (RAL)

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) NON FAKTORIAL 

 

         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.

    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.

• 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

Untuk Lebih Jelasnya Perhatikan Contoh Di Bawah Ini Cara Mengolah Data Dari Hasil Penelitian Dengan Menggunakan Spss 16

Data Ini Merupakan Hasil Penelitian Yang Berjudul Keragaan ” Beberapa Genotipe Pepaya (Carica papaya L.) Dan Pendugaan Parameter Genetik Ketahanan Terhadapa Hama Kutu Putih (Paracoccus marginatus) Di Pembibitan” 

 Lampiran 1. Rerata Tinggi Tanaman Pepaya Pada Masing-masing Genotipe Umur 30 HST (cm)

MENGANALISIS DENGAN MENGGUNAKAN SPSS 16

Langkah I : 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 Pada SPSS Bagian Data

 

  Tampilan Pada SPSS Bagian Output

Langkah II : Mengisi Bagian Kolom Name Seperti di bawah ini

Langkah III : Selanjutnya pada “Decimals” disesuaikan berapa banyak decimal yang akan kita gunakan.

Langkah IV : Setelah bagian Decimals, selanjutnya bagian “Label” buat sesuai dengan Skripsi

Langkah V : Mengisi Bagian “Values” (Bagian Perlakuan)

Klik  bagian tanda Panah, Sehingga Tampil Seperti berikut ini :

Bagian ini bertujuan untuk memberikan label dari setiap perlakuan yang kita buat,

Contoh : 1= “IPB3”, jadi ketika kita ketik Label 1 maka ini sama dengan IPB3, setelah selesai sampai semua Label dan Perlakuan dibuat, Klik OK.

Langkah VI : Mengisi Bagian “Values” (Bagian Ulangan)

Klik Bagian Tanda Panah, Sehingga tampil seperti di bawah ini :

Bagian ini bertujuan untuk memberikan label dari setiap Ulangan yang kita buat,

Contoh : 1= “Ulangan I”, jadi ketika kita ketik Label 1 maka ini sama dengan Ulangan I, setelah selesai sampai semua Label dan Perlakuan dibuat, Klik OK.

Langkah VII : Mengisi Bagian “Data View”

Klik bagian “Data View”, sehingga berpenampilan seperti ini.

Langkah VIII : Selanjutnya Isi Bagian Kolom Perlakuan, Ulangan, dan Hasil. Sehingga tampil seperti dibawah ini.

Langkah IX : Menganalisis Data

Klik Bagian Analyze à General Linear Model à Univariate

Langkah X : Setelah itu muncul seperti di bawah ini

Klik Bagian Rata-rata Tinggi Tanaman à Klik Tanda Panah Pada Bagian Dependent Variable, sehingga seperti ini:

Setelah itu Klik Bagian Tetua/Galur à Klik tanda panah pada bagian Fixed Factors :

Langkah XI : Klik Bagian Model à Klik Custom

Setelah diklik Model, maka akan muncul seperti di bawah ini :

 

Setelah bagian Custom diklik, lihat bagian Kiri Kotak Dialog Univariate: Model, disitu ada bagian Factor & Covariates, Klik bagian "Genotipe"

Setelah bagian Custom diklik, lihat bagian Kiri Kotak Dialog Univariate: Model, disitu ada bagian Factor & Covariates, Klik bagian Custom. lalu klik bagian "Genotipe". Setelah bagian Genotipe di Klik, lalu Klik Tanda Panah di Bagian tengah Kotak Dialog, sehingga tampil seperti ini :

Setelah itu Klik Continue

Langkah XII  : Klik bagian Post Hoc, Post Hoc berfungsi untuk menguji Lanjut dari Hasil Penelitian

Setelah itu tampil Kotak dialog yang baru, seperti di bawah ini :

Klik Bagian Perlakuan, dan klik Tanda Panah pada bagian tengah . Kemudian klik bagian LSD, Tukey, dan Duncan à Klik Continue.

Langkah XIII : Setelah itu tampil seperti di bawah ini, maka klik OK

Langkah XIV : Lalu Muncul OUTPUT dari analisis yang dilakukan

Pada bagian Tabel Sidik Ragam dari Output SPSS, bandingkan dengan data yang diolah dengan Skripsi yang telah dibuat :

Tests of Between-Subjects Effects
Dependent Variable: Rerata Tinggi Tanaman Pepaya Pada Masing-masing Genotipe Umur 30 HSt (cm)
Source	Type III Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
Corrected Model	661.542a	11	60.140	5.871	.000
Intercept	24649.000	1	24649.000	2.406E3	.000
Genotipe	661.542	11	60.140	5.871	.000
Error	245.833	24	10.243
Total	25556.375	36
Corrected Total	907.375	35
a. R Squared = ,729 (Adjusted R Squared = ,605)

 

Kesimpulan dari Output Tugas RAL
F Perlakuan = 5,871
Sig Perlakuan = 0,000

 

NAMA        :  NOVA SARI

NIM            :  1405101050004

SKRIPSI    : FITRI WAHYUNI (Fakultas Pertanian, Jurusan Agroteknologi, 

                       Universitas Syiah Kuala, Darussalam, Banda Aceh 2016 )

JUDUL   :  ” Beberapa Genotipe Pepaya (Carica papaya L.) Dan Pendugaan Parameter

                      Genetik Ketahanan Terhadapa Hama Kutu Putih (Paracoccus marginatus) Di

                       Pembibitan” 

Sumber  referensi : http://harkipratama003.blogspot.co.id/