Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

- Maret 14, 2024

Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF)

Nama : Maulana Kamal

Nomor Komputer : 21

Program Studi Peternakan-Fakultas Pertanian-Universitas Syiah Kuala

Tinjauan Pustaka

Percobaan Faktorial dengan rancangan dasar Rancangan Acak Kelompok (RAK) 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 RAL 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.

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.

Model Matematika

Hijk = π + Ki + Pj + Pk + (Pj x Pk) + eijk

Keterangan :
Hijk         = Hasil akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada kelompok ke-i
π             = Nilai tengah umum
Ki           = Pengaruh kelompok ke-i
Pj            = Pengaruh faktor perlakuan ke-j
Pk           = Pengaruh faktor perlakuan ke-k
Pj x Pk    = Interaksi perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k
Eijk         = Eror akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada kelompok ke-i
i               = 1, 2, …., k (k = kelompok)
j               = 1, 2, …., p ke-1 (p = perlakuan ke-1)
k              = 1, 2,…... p ke-2 (p = perlakuan ke-2)

Data RAKF

Analisis

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

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

3. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 2 sesuai dengan jenis perlakuan. Ketik 1 pada value dan K1 : 7,5 %, K2 : 15 % Klik OK.

4. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 1 - 3 sesuai dengan jenis perlakuan P. Ketik 1 pada value dan P1 : 15 hari, kemudian klik add dan ulangi langkah tadi untuk 2 dan 3, Klik OK.

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

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

7. Maka akan muncul jendela seperti dibawah ini. Klik Kandungan protein (hasil penelitian) dan klik tanda panah pada 'Dependent Variable'. kemudian klik Konsentrat isolat dan lama pemeraman (Perlakuan pada penelitian)dan kelompok lalu klik tanda panahnya pada 'fixed factor'

8. Kemudian klik model, jendela ' Univariate model' akan muncul' pilih custom, klik perlakuan P dan perlakuan K, klik kelompok, Blok perlakuanP dan K(ctrl+shift) dan klik tanda panah interaksinya dan klik continue.

9. 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