RANCANGAN ACAK LENGKAP

Presentasi berjudul: "RANCANGAN ACAK LENGKAP"— Transcript presentasi:

1 RANCANGAN ACAK LENGKAP
Urip Santoso

2 Syarat Rancangan Acak Lengkap
Semua hal harus homogen kecuali perlakuan. Unit percobaan diacak secara lengkap. Pengacakan dapat menggunakan model undian.

3 Contoh Pengacakan P0U4 P4U2 P1U3 P2U1 P3U1 P1U4 P2U2 P0U1 P3U3 P4U1
P2P4 P4U3

4 Contoh Soal 1 2 3 4 5 n P1 74 77 80 82 84 79,4 397 3185 P2 89 93 94 95 96 93,4 487 43647 P3 108 109 115 116 117 113 565 63915 P4 98 99 104 105 107 102,6 513 5295 20 97,1 1942 191842

5 Tabel ANOVA Source df SS MS F Total (T) 19 3273,8 Perlakuan (P) 3
3050,2 1016,733 72,754** Error (E) 16 223,6 13,975

6 Total : 20-1 = 19; Perlakuan: 4-1 = 3; Eror = 19-3 = 16. SS 20
Menghitung df. Total : 20-1 = 19; Perlakuan: 4-1 = 3; Eror = 19-3 = 16. SS Total: – = ,2 = 3273,8 20

7 Perlakuan: (3972/5 + 4672/5 + 5652/5 + 5132/5) - (19422)/20)
= ,4 – ,2 = 3050,2 Error: 3273,8 – 3050,2 = 223,6 MS Perlakuan : 3050,2/3 = 1016,733 Error: 223,6/16 = 13,975 F test F = 1016,733/13,975 = 72,754

8 Bandingkan F terhitung dengan F table pada F3
16 pada F table. F table untuk 1% adalah 5,29. Jadi F terhitung lebih besar dari pada F table, maka perlakuan memberikan pengaruh yang sangat nyata (P<0,01)

9 Soal 1 2 3 4 5 P0 75 76 79 80 81 P1 89 94 95 96 P2 108 110 114 116 118 P3 98 99 103 104 106

10 Hasil pemeriksaan Tidak teliti, sehingga salah hitung Hanya sampai F tht Belum tahu membaca tabel F Kesimpulan kurang tepat Contoh: Jadi Ftht lebih besar dari F tabel pada P<0,01, maka perlakuan berpengaruh sangat nyata.

11 Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL)
Contoh: Amir mau penelitian tentang pengaruh pupuk N terhadap pertumbuhan rumput gajah. Namun masalahnya kesuburan tanah berbeda-beda. Toni mau penelitian tentang pengaruh varietas pada namun kesuburan tanahnya berbeda-beda. Tuti mau penelitian pengaruh tepung mengkudu terhadap pertumbuhan broiler, namun umur ayam bervariasi/tidak homogen. Dalam kasus seperti ini, maka pertama-tama yang harus dilakukan adalah mengelompokkan. Misalnya, tanah dikelompokkan menjadi 4 kelompok sesuai dengan tingkat kesuburan. Dalam kasus 3, maka broiler dikelompokkan sesuai dengan umurnya. Misalnya Kel. 1 umur hari, Kel , Kel dst.

12 Rancangan Acak Kelompok
I II III 1V A 22,8 22,3 23,5 33,5 25,5 102,1 2691,63 B 25,6 23,8 26,0 34,5 27,5 109,9 3088,05 C 22,7 17,7 29,9 31,8 2733,83 D 11,2 11,0 10,2 14,6 11,8 47,0 563,64 E 12,0 12,7 10,4 11,6 48,3 538,89 F 19,9 17,5 21,3 19,1 76,4 1469,24 18,9 17,4 20,0 24,4 20,2 113,4 104,3 120,0 146,1 483,8 2337,38 1948,27 2700,88 4098,75 11085,29

13 Tabel ANOVA RAKL Source df/db SS/JK MS/KT F Total (T) 23 1332,678
Block (B) 3 161,275 53,758 5,566 Perlakuan (P) 5 1026,518 205,304 21,255 Eror (B x P) 15 144,885 9,659

14 SS SS/JK Faktor koreksi (k) = 483,82/24 = 9752,602
Total : 11085,29 – k = 1332,678 Block : 113, , , ,12 – k = 6 9913,877 – 9752,602 = 161,275 Perlakuan: 102, , , , ,32 +76,42 – k 4 = 10779,12 – 9752,602 = 1026,518 Eror : 1332,678 – 161,275 – 1026,518 = 144,885

15 MS/KT Block : 161,275/3 = 53,758 Perlakuan : 1026,518/5 = 205,304 Eror : 144,885/15 = 9,659 F test Block : 53,758/9,659 = 5,566 Perlakuan: 205,304/9,659 = 21,255 F tabel block untuk P<0,01 = 5,42. F tabel perlakuan pada P<0,01 = 4,56 Kesimpulan: Block berpengaruh sangat nyata Perlakuan berpengaruh sangat nyata

16 Jika Ftht lebih besar dari F tabel pada P<0,05 tetapi lebih kecil dari pada F tabel pada P<0,01, maka perlakuan berpengaruh nyata (P<0,05) Jika Ftht lebih kecil dari F tabel baik pada P<0,01 maupun P<0,05, maka perlakuan berpengaruh tidak nyata (P>0,05).

17 Analisis Faktorial Menganalisis suatu penelitian yang akan menguji dua faktor atau lebih yang saling independen. Menganalisis ada tidak adanya interaksi antara faktor-faktor tersebut dalam mempengaruhi suatu parameter atau variabel. Bisa dalam bentuk RAL atau RAKL.

18 Pengaruh level protein dan jenis kelamin terhadap berat puyuh
Tinggi Rendah Nomor Jantan Betina 1 74 108 89 98 2 77 109 93 99 3 80 115 94 104 4 82 116 95 105 5 84 117 96 107 6 86 118 7 88 120 110 8 90 124 101 111 9 91 125 102 112 10 127 103 114 rataan 84,5 117,9 96,8 106,7 Jml 845 1179 968 1067 4059 Jml kuadrat 71755 139369 93878 114105 419107

19 Tabel Anova Source df SS MS F Total 39 7219,975 Perlakuan 3 6070,876
2023,625 63,399** Efek Utama P 1 3,025 0,095 Efek Utama S 4687,225 146,847** Interaksi (P x S) 1380,625 43,254** Eror 36 1149,100 31,919

20 SS Faktor koreksi (k) = 40592/40 = 411887,025
Total = – k = 7219,975 Perlakuan = k = 6070,875 10

21 Pengaruh Utama dan Interaksi
Pro. Tinggi Pro. Rendah Jml Rataan Seks Jantan 845 968 1813 90,7 (n=10) Betina 1179 1067 2246 112,3 2024 2035 4059 101,5 (n=20) 101,2 101,8

22 Protein = – k = 3,025 20 Seks = k = 4687,225 Interaksi = ( )2 + ( )2 – k = 1380,625 Eror = SS total – SS Perlakuan = 7219,975 – 6070,875 = 1149,100

23 MS Perlakuan = SS perlakuan/df perlakuan = 6070,875/3 = 2023,625 Protein = SS protein/df protein = 3,025/1 = 3,025 Seks = SS seks/df seks = 4687,225/1 = 4687,225 Interaksi = SS interaksi/df interaksi = 1380,625/1 = 1380,625 Eror = SS eror/df eror = 1149,100/36 = 31,919

24 F terhitung Perlakuan = MS perlakuan/MS eror = 2023,625/31,919 = 63,399 Protein = MS protein/MS eror = 3,025/31,919 = 0,095 Seks = MS seks/MS eror = 4687,225/31,919 = 146,847 Interaksi = MS interaksi/MS eror = 1380,625/31,919 = 43,254

25 F tabel perlakuan 3,36 = 2,86 (P<0,05), 4,38 (P<0,01)
F tabel 1,36 = 4,11 (P<0,05), 7,39 (P<0,01) JURNAL SIVITAS AKADEMIKA