cara menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) untuk penelitian

Rancangan Acak Kelompok (RAK)

pada kesempatan kali ini saya akan membahas tentang cara menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) untuk penelitian berikut adalah pembahasannya.

Mengenal Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Rancangan Acak Kelompok atau randomized block design merupakan salah satu model rancangan dalam rancangan percobaan. Rancangan acak kelompok ini digunakan bila unit percobaan tidak homogen, dimana ketidak homogen ini diduga mengarah pada satu arah.Rancangan ini disebut rancangan  acak kelompok, karena pengacakan perlakuan dilakukan pada setiap kelompok. Rancangan ini  dapat digunakan untuk melakukan percobaan di lapangan atau di laboratorium atau di rumah kaca.

Definisi RAK

 Rancangan Acak Kelompok (RAK) merupakan rancangan percobaan yang digunakan pada kondisi tempat yang tidak homogen. Sebagian besar percobaan-percobaan yang dilaksanakan dilapangan atau di lahan pertanian menggunakan rancangan lingkungan dalam bentuk RAK. Bila kita menghadapi kondisi tempat percobaan tidak homogen, maka dipakai prinsip pengawasan setempat (local control), artinya tempat percobaan harus dikelompokkan menjadi bagian-bagian yang relatif homogen. Pada bagian yang sudag dianggap homogen inilah kita sah (valid) untuk mengadakan pengujian.
Rancangan Acak Kelompok (RAK) / Randomized Complete Block Design (RCBD) merupakan rancangan percobaan pada kondisi tempat yang tidak homogen. Sebagian besar dilakukan di lapangan/lingkungan. Rancangan acak kelompok memakai prinsip pengawasan setempat dan tempat percobaan dikelompokkan  menjadi bagian yang relatif homogen.

Ciri – Ciri RAK

Menurut Harlyan (2012), Adapun ciri – ciri Rancangan Acak Kelompok (RAK), adalah sebagai berikut :
Digunakan untuk lingkungan heterogen / tidak homogen.
Perlakuan diatur dalam masing-masing kelompok (blok).
Kelompok sebagai ulangan, dalam tiap kelompok kondisi harus homogen.
Pengacakan dilakukan dalam masing-masing kelompok.
Banyak digunakan pada penelitian di lapang.

Kelebihan RAK

  Menurut Yitnosumarto (1991), apabila kita membicarakan keuntungan tentunya kita bandingkan dengan lainnya, dalam hal ini demham RAL dan mungkin dengan rancangan yang lebih kompleks, keuntungan RAK adalah :
Sama seperti RAL, analisis statistik dari data yang diperoleh demgan RAK ini masih bersifat sederhana.

Apabila andaian adanya gradien satu arah dipenuhi, RAK memberikan presisi dan efisiensi yang lebih tinggi dari RAL.
Jika ada satu atau dua data yang hilang (atau secara statistik tidak memenuhi syarat) analisis masih dapat dilanjutkan, yaitu dengan teknik data hilang (missing data technique).

Kekurangan RAK

Menurut Harlyan (2012), Rancangan Acak Kelompok (RAK) memiliki beberapa kelebihan, yaitu :
Rancangan menjadi kurang efisien dibanding yang lain jika terdapat lebih dari satu sumber keragaman yang tidak diinginkan.
Peningkatan ketepatan pengelompokan akan menurun dengan semakin meningkatnya jumlah satuan percobaan dalam kelompok.
Jika ada data yang hilang memerlukan perhitungan yang lebih rumit.

Pengelompokan dan Prosedur Pembuatan Denah

Tujuan utama pengelompokan adalah mengurangi galat percobaan dengan mengesampingkan tunjangan sumber keragaman yang diketahui di antara satuan percobaan. Hal ini dikerjakan dengan mengelompokkan satuan percobaan ke dalam kelompok sehingga keragaman dalam setiap kelompok setiap kelompok dibuat minimum dan keragaman antar kelompok dibuat maksimum. Kerana hanya keragaman dalam kelompok menjadi bagian dari galat percobaan, pengelompokan paling efektif apabila areal percobaan memiliki pola keragaman yang dapat diduga. Dengan pola yang dapat diduga, dapat dipilih bentuk petak dan pedoman pengelompokan sehingga sebanyak mungkin keragaman terhitung dalam perbedaan dalam kelompok, dan petak percobaan dengan kelompok yang sama dijaga seseragam mungkin. Adapun cara pelaksanaan pengelompokan sebagai berikut :
Tentukan perlakuannya.
Tentukan jumlah ulangannya à blok, ingat sedapat mungkin (p-1)(r-1) >= 15.
Lakukan pengacakan perlakuan pada masing-masing blok.
Setiap perlakuan akan muncul di masing-masing blok (ulangan).

Prosedur pembuatan denah RAK adalah sebagai berikut :

Tempat percobaan dibagi ke dalam blok sama dengan banyaknya ulangan. Arah panjang blok tegak lurus arah peralihan kesuburan.
 Blok atau ulangan dibagi kedalam petak atau plot. Banyaknya petak dalam tiap blok sama dengan banyaknya perlakuan yang dicoba.
Penempatan perlakuan yang yang dicoba ke dalam petak pada setiap blok dilakukan secara acak atau random.
 Dengan pengaturan percobaan RAK ini, maka akan terjadi perbedaan kesuburan antar blok yang cukup besar, tetapi perbedaan kesuburan antar petak dalam satu blok sangat kecil atau minimum. Berikut contoh denah percobaan rancangan acak kelompok dengan lima perlakuan (A, B, C, D, E) dan 4 ulangan :

Model Linier RAK

	Yij = µ + Ti + Bj +ε ij ; i = 1, 2, 3 ... t                                        j =1, 2, 3 ... r

Yij = respon atau nilai pengamatan dari perlakuan ke i dan ulangan ke j

µ    = nilai tengah umum

Ti   = pengaruh perlakuan ke-i

Bj  =  pengaruh blok ke-j

ε ij =  pengaruh galat percobaan dari perlakuan ke-i dan ulangan ke-j

Hipotesis yang Diuji

H₀ : T1 = T2 = T3 =T4 = 0

H₁ : paling sedikit ada sepasang Ti yang tidak sama

 Atau

H₀ : µ1 = µ 2 = µ 3 = µ 4 = 0

H₁ : paling sedikit ada sepasang µ i yang tidak sama, atau µi≠ µi

             paling sedikit ada sepasang rata-rata perlakuan yang berbeda.

     H₀:  Tidak ada perbedaan rata-rata antar perlakuan.

F Tabel < F Hitung 5%, maka H₁ diterima

F Tabel > F Hitunh 5 %, maka H₀ diterima

Struktur Data

Perlakuan (j)	Ulangan (i)				Total
	1	2	...	I
1	Y11	Y21	. . .	Yi1	Y.1
2	Y12	Y22	. . .	Yi2	Y.2
...	. . .	. . .	. . .	Yi. .	. . .
J	Y1j	Y2j	. . .	Yij	S Y.j
Total	Y1’	Y2’	. . .	Yi’	Y.. = SYij

2.9  Jumlah Kuadrat dan Kuadrat Tengah

Menghitung Jumlah Kuadrat

FK                 = ( Σtotal) ²/ n atau ( Σtotal) ²/ r x t

JK Total        =   Jumlah kuadrat masing-masing pengamatan  – FK

JK Ulangan   = ( Jumlah kuadrat total masing-masing ulangan / jumlah perlakuan) – FK

JK Perlakuan = (Jumlah kuadrat total masing-masing perlakuan / jumlah ulangan) – FK

JK Galat        = JK Total – JK Ulangan – JK Perlakuan

2.10          Tabel Sidik Ragam (ANOVA)

SK	Db	JK	KT	Fhit	F 5%	F1%
Ulangan Perlakuan Galat	i – 1 j - 1 ij – (i+j) +1	JK U JK P JK G	JKU/(dbU) JKP/(dbP) JKG/(dbG)	KTU/KTG KTP/KTG	dbu, dbg dbp, dbg	dbu, dbg dbp, dbg
Total	ij – 1	JKT

2.11          Koefisien Keragaman

            Apabila ingin diketahui perbedaan keragaman dengan variabel yang lain (misalnya dengan umur berbunga), maka dapat dihitung koefisien keragaman (koefisien Keragaman) atau (KK). Menurut Hanafiah (1991), sebagai bahan acuan untuk menilai apakah KK termasuk besar, sedang, atau kecil, yaitu : 

a.       KK Besar, jika nilai KK minimal 10% pada kondisi homogen atau 20% pada kondisi heterogen. 

b.      KK Sedang, jika nilai KK minimal 5 - 10% pada kondisi homogen atau 10 - 20% pada kondisi heterogen. 

c.       KK Kecil, jika nilai KK maksimal 5% pada kondisi homogen atau 10% pada kondisi heterogen. 

Ada beberapa faktor yg mempengaruhi Nilai Koefisien Keragaman (KK), yaitu :
a. Heterogenitas bahan, alat, media, lingkungan percobaan. Artinya semakin heterogen,          maka nilai KK semakin besar, begitu sebaliknya.

b. Selang perlakuan; semakin lebar selang perlakuan anda, maka nilai KK percobaan anda semakin besar, begitu sebaliknya.

Koefisien keragaman (KK) dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :

KK = akar KT galat/rata-rata x 100 %

MENGANALISIS DATA RAK Rancangan Acak Kelompok MENGGUNAKAN EXCEL

MENGANALISIS DATA RAK (Rancangan Acak Kelompok) MENGGUNAKAN SPSS

1. Buka SPSS 

 
2. Kemudian Pilih Variable View yang terletak di pojok bawah, setelah itu masukkan variablenya dan sesuaikan dengan data, untuk RAK (non faktorial) variabel Ulangan pada RAL diganti dengan kelompok, untuk perlakuan dan hasil tetap sama,  untuk desimalnya sesuaikan dengan digit dari data anda.

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



4. kemudian klik pada kolom Values, maka akan muncul jendela 'value labels', masukkan makna dari nilai 0 - 4 sesuai dengan jenis perlakuan. seperti gambar dibawah ini

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

6. Kemudian klik Data View yang ada di pojok kanan, Masukkan Hasil sesuai dengan data.

7. Masukkan label perlakuan 

Output RAK 

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

9. Maka akan muncul jendela seperti dibawah ini. Klik Analisis N-total (hasil penelitian) dan klik tanda panah pada 'Dependent Variable'. kemudian klik Pemberian Bokashi dan Kelompok (Perlakuan pada penelitian) dan klik tanda panah pada 'Fixed Factor'

          

10. Kemudian klik model, jendela ' Univariate model' akan muncul' pilih custom, klik perlakuan dan kelompok  dan klik tanda panahnya dan klik continue.

11. 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, kemudian klik continue

12. Kemudian Klik OK.
       

13. Maka akan muncul Output seperti ini

Sumber http:// muhammadikhramtpusk13. blogspot. co. id/2016/10/rancangan-acak-kelompok-rak.html