Laporan Praktikum Rancangan Acak Kelompok (RAK)

LAPORAN PRAKTIKUM

RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK)

Disusun oleh :

Dhita Azhari (2305104010xxx)

Nomor Komputer 27

LABORATORIUM STATISTIK DAN SOSIAL

DEPARTEMEN PETERNAKAN FAKULTAS PERTANIAN

UNIVERSITAS SYIAH KUALA

BANDA ACEH

2025

TINJAUAN PUSTAKA

Rancangan Acak Kelompok adalah suatu rancangan acak yang dilakukan dengan mengelompokkan satuan percobaan ke dalam grup-grup yang homogen yang dinamakan kelompok dan kemudian menentukan perlakuan secara acak didalam masing-masing kelompok. Jika  pada  RAL  satuan  percobaan  yang  digunakan  harus  homogen  maka  pada RAK  tidak perlu homogen, dan untuk ketidak homogenan tersebut akan dikelompokkan menjadi satuan-satuan yang mendekati homogen, dengan demikian dapat dikatakan bahwa tujuan dari pengelompokkan adalah untuk  menjadikan keragaman dalam kelompok menjadi sekecil mungkin dan keragaman antar kelompok sebesar mungkin. Model analisis RAK adalah sebagai berikut :

Yij = μ  +  τi +  βj +  εij

Dimana

Yij     :nilai pengamatan pada perlakuan ke – i kelompok ke – j

μ     : nilai tengah umum

τi     : pengaruh perlakuan ke - i

βj    : pengaruh kelompok ke - j

εij    : galat percobaan pada perlakuan ke-i & kelompok ke-j

p     :  banyaknya perlakuan

r      : banyaknya kelompok / ulangan

Menurut Harlyan (2012), Adapun ciri – ciri Rancangan Acak Kelompok (RAK), adalah sebagai berikut : 

1. Digunakan untuk lingkungan heterogen / tidak homogen. 
2. Perlakuan diatur dalam masing-masing kelompok (blok). 
3. Kelompok sebagai ulangan, dalam tiap kelompok kondisi harus homogen. 
4. Pengacakan dilakukan dalam masing-masing kelompok. 
5. Banyak digunakan pada penelitian di lapang.

Menurut Yitnosumarto (1991) keuntungan RAK adalah : 

1. Sama seperti RAL, analisis statistik dari data yang diperoleh demgan RAK ini masih bersifat sederhana. 
2. Apabila andaian adanya gradien satu arah dipenuhi, RAK memberikan presisi dan efisiensi yang lebih tinggi dari RAL. 
3. 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). 

Menurut Harlyan (2012), Rancangan Acak Kelompok (RAK) memiliki beberapa kekurangan, yaitu :

1. Rancangan menjadi kurang efisien dibanding yang lain jika terdapat lebih dari satu sumber keragaman yang tidak diinginkan.
2. Peningkatan ketepatan pengelompokan akan menurun dengan semakin meningkatnya jumlah satuan percobaan dalam kelompok. 
3. Jika ada data yang hilang memerlukan perhitungan yang lebih rumit.

Data RAK

Analisis

Berikut ini cara menganalisis Rancangan Acak Kelompok (RAK)

1. Buka aplikasi SPSS 16 dan pastikan sudah ada data yang akan dimasukkan

Setelah dibuka maka akan muncul tampilan seperti gambar dibawah ini. Pada tampilan tersebut ada bagian yang harus diisi yaitu "Data View (tempat untuk mengisi data yang akan diolah)" dan "Variable View (tempat untuk variabel atau sumber keragaman)

2. Mengisi "Variable View"

Pada bagian "variable view" terdapat kolom Name, Decimals, Label dan Values yang harus diisi.

    

a. Mengisi kolom "Name"

Pada kolom "name" diisi "Perlakuan" pada baris 1, "Kelompok" pada baris 2 dan "Hasil" pada baris 3.

b. Mengisi kolom "Decimals" 

Pada kolom "Decimals", pengisian disesuaikan dengan jumlah decimal yang akan kita gunakan, biasanya penggunaan decimal hanya pada bagian "Hasil".

c. Mengisi kolom "Label"

Pada kolom "Label" baris "Perlakuan" disesuaian dengan perlakuan pada data atau skripsi kita, contoh : Penggunaan Hijauan dan Konsentrat (karena Penggunaan Hijauan dan Konsentrat sebagai perlakuan).

Pada kolom "Label" baris "Hasil" disesuaian dengan hasil pada data atau skripsi kita, contoh : Pertambahan Lingkar Dada Sapi Aceh Selama Penelitian (cm/ekor/hari) (karena Pertambahan Lingkar Dada Sapi Aceh Selama Penelitian (cm/ekor/hari) sebagai hasil yang didapatkan).

d. Mengisi kolom "Values"

Pada kolom "Values" baris "Perlakuan" klik hingga muncul tombol titik tiga lalu klik tombol tersebut hingga muncul kotak "Value Labels"

Isi kotak "Value Labels" sesuai dengan perlakuan-perlakuan pada penelitian atau skripsi kita. Contoh : Value = 1, Labels = A = Pemberian Hijauan 100% Hijauan (Sebagai Kontrol), kemudian klik "Add" dan isi seterusnya hingga semua perlakuan dimasukkan lalu klik "Ok"

Pada kolom "Values" baris "Kelompok" klik hingga muncul tombl titik tiga lalu klik tombol tersebut hingga muncul kotak "Value Labels"

Isi kotak "Value Labels" sesuai dengan jumlah kelompok pada penelitian atau skripsi kita. Contoh : Value = 1, Labels = Kelompok I, kemudian klik "Add" dan isi seterusnya hingga semua kelompok dimasukkan lalu klik "Ok"

3. Mengisi "Data View"

Klik "Data View" pada sudut kiri bawah hingga muncul tampilan seperti gambar dibawah ini

Lalu isi data yang akan diolah pada kolom hasil dan pastikan data berada pada perlakuan dan kelompok yang tepat. Contoh : Perlakuan 1, Kelompok 1, Hasil 0.04. Isi hingga semua hasil telah dimasukkan. Hasilnya seperti gambar dibawah ini.

4. Menganalisi Data

Klik bagian "Analyze" kemudian pilih "General Linear Model" lalu klik "Univariate"

Lalu akan muncul kotak "Univariate" seperti gambar dibawah ini

a. Mengisi "Dependent Variable"

Klik "Pertambahan Lingkar Dada Sapi Aceh Selama Penelitian (cm/ekor/hari)" (hasil) lalu klik tanda panah pada bagian "Dependent Variable"

b. Mengisi "Fixed Factor (s)"

Klik "Kelompok" lalu klik tanda panah pada bagian "Fixed Factor (s)"

Klik "Penggunaan Hijauan dan Konsentrat" (perlakuan) lalu klik tanda panah pada bagian "Fixed Factor (s)"

c. Mengisi "Model"

Klik "Model" pada kotak "Univariate" hingga muncul kotak "Univariate: Model"

Pada "Specify Model" klik "Custom". Setelah itu pada bagian "Build Term(s)" ubah "Type" "Interaction" menjadi "Main Effects", kemudian pada kotak "Factor & Covariates" klik "Kelompok" dan klik tanda panah pada bagian "Build Term(s)", kemudian klik "Perlakuan" dan klik tanda panah pada bagian "Build Term(s)" lalu klik "Continue"

d. Mengisi "Post Hoc"

Klik "Post Hoc" pada kotak "Univariate" hingga muncul kotak "Univariate: Post Hoc Multiple Comparison for Observed Means"

Pada bagian "Factor (s)" klik "Kelompok" lalu pindahkan ke bagian "Post Hoc Test for" dengan mengklik tanda panah dan klik "Perlakuan" lalu pindahkan ke bagian "Post Hoc Test for" dengan mengklik tanda panah juga . Kemudian pada bagian "Equal Variances Assumed" klik kotak "LSD" (untuk Uji BNJ), "Tukey" (untuk Uji BNJ), dan "Duncan" (untuk Uji Duncan) lalu klik "Continue".

e. Mengisi "Options"

Klik "Options" pada kotak "Univariate" hingga muncul kotak "Univariate: Options"

Pada bagian "Factor (s) and Factor Interactions" klik "(OVERALL)" lalu pindahkan ke bagian "Display Means for" dengan mengklik tanda panah. Kemudian pada bagian "Display" klik pada kotak bagian "Descriptive statistics" dan "Homogeneity tests" lalu klik "Continue" 

Selanjutnya akan kembali ke kotak "Univariate" dan klik "OK".

Video Analisis

Output RAK

Video Youtube

Referensi

Harlyan, L. I. 2012. Rancangan Acak Kelompok. Dept. Fisheries and Marine Management. Universitas Brawijaya Malang.

Yitnosumarto, Suntoyo. 1991. Percobaan Perancangan, Analisis, dan Interprestasinya. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama.