RAL%20%20FAKTORIAL

1
Rancangan Acak Lengkap Faktorial
Kuswanto
2
RAL FAKTORIAL

• Sebagaimana percobaan dengan RAL faktor tunggal,
  homogenitas lingkungan juga menjadi syarat pada
  percobaan RAL faktorial.
• Prosedur pengacakan dan penataan pada RAL faktor
  tunggal dapat langsung digunakan pada RAL
  faktorial.

3
Contoh Soal

• Percobaan pot mempelajari pengaruh pemberian
  kapur CaCO3 dan Phospat terhadap pertumbuhan dan
  hasil kacang tanah. Pemberian kapur terdiri 0 g
  (K0) dan 4 g (K1), sedang pupuk terdiri 0 g (P0),
  1,75 g (P1) dan 3,5 g (P2). Hasil penimbangan
  bobot biji kering seperti Tabel dibawah
  (Yitosumarto, 1990).

4
Data bobot biji kering
Perlakuan Ulangan Ulangan Ulangan Ulangan Total
Perlakuan 1 2 3 4 Total
K0P0 22,32 28,02 27,37 28,47 106,18
K0P1 19,10 23,46 27,35 19,37 89,28
K0P2 26,92 29,50 28,09 32,52 117,03
K1P0 27,32 21,89 24,89 21,72 95,82
K1P1 38,77 25,64 29,82 37,32 131,55
K1P2 40,32 34,13 27,12 22,59 124,16
Total 664,02
5
Tahapan perhitungan ? sama dengan RAL faktor
tunggal

• FK (664,2)²/(4x2x3) 18381,8
• JK total (terkoreksi) (22,32)²(28,02)²(22,5
  9)²-FK 746,847
• JK perl (106,18)²(89,28)²(124,16)²/4 -
  FK 339,155
• Perlakuan terdiri atas Dosis Kapur (K) dan Dosis
  Pupuk (P), maka selain JK perlakuan juga dihitung
  JK K dan JK P. Dengan kata lain JK perlakuan
  dipecah menjadi JK masing-masing faktor dan JK
  interaksi antar faktor JK KP.

6

• JK masing-masing faktor digunakan untuk
  menghitung KT dan F hitung.
• Apabila F hitung masing-masing faktor diketahui,
  maka akan diketahui tingkat beda nyatanya.
• Apabila faktor K nyata, artinya perbedaan dosis K
  memberikan hasil yang berbeda nyata pada bobot
  biji kering kacang tanah.
• Hal ini juga dapat terjadi pada faktor P.

7
Untuk menghitung JKK, JKP, JKKP, perlu disusun
tabel 2 arah
P0 P1 P2 Total
K0 106,18 89,28 117,03 312,49
K1 95,82 131,55 124,16 351,53
Total 202 220,83 241,19 664,02
Perhatikan cara menyusun tabel 2 arah
8
Perhitungan JK faktor dan interaksi

• JKK (312,49)² (351,53)²/(4x3) 63,5051
• JKP (202)² (220,83)² (241,19)²/(4x2)
  96,0398
• JKKP JKperl JKK JKP 339,11563,505196,0398
  179,61
• JK galat JK total - JKK - JKP - JKKP 746,847
  63,5051 96,0398 179,61 407,093

9
5. Susun tabel analisis ragam
SK Db JK KT Fhit Ftab 5 Ftab 1
Perlakuan 5 399,155 67,831
K 1 63,5051 63,5051 2,804tn 4,41
P 2 96,0398 48,0199 2,12tn 3,55
K P 2 179,61 89,8049 3,96 3,35
Galat 18 407,093 22,6496
Total 23 746,847
10

• Apabila ingin diketahui perbedaan keragaman
  dengan variabel yang lain (misalnya dengan umur
  berbunga), maka dapat dihitung koefisien
  keragaman (koefisien variasi)_(KK)
• KK akar KT galat/rata-rata
• (v22,6496)/(644,02/24) x 100
• 4,7592 /26,83 x 100
• 17,74

11
Uji F (ragam/varian)

• Dari tabel F, dengan ? 0,05, diperoleh bahwa F
  tabel (1, 18) dan F tabel (2, 18) adalah 4,41 dan
  3,55.
• Kesimpulan terdapat interaksi yang nyata antara
  K (kapur) dengan P (pospat) terhadap bobot biji
  kering kacang tanah, artinya pada setiap dosis K
  akan diperoleh bobot biji kering yang berbeda
  apabila dosis P juga berbeda.
• Atau dengan kata lain pengaruh dosis K terhadap
  hasil biji kering kacang tanah akan berbeda pada
  dosis P yang berbeda.

12
Perlu diketahui

• Karena perlakuan K dan P masing-masing bersifat
  kuantitatif, maka dapat dilanjutkan dengan
  melihat bentuk interaksinya dan bentuk respon
  masing-masing perlakuan dengan menggunakan
  koefisien ortogonal polinomial.
• Respon perlakuan merupakan salah satu pokok
  bahasan dalam Mata Kuliah Rancob 2.
• Sebaliknya, apabila perlakuannya kualitatif dapat
  diketahui perbedaan antar kelompok perlakuan
  dengan menggunakan ortogonal kontras (telah
  diberikan sebelum UTS)

13

• Apabila ada faktor yang berbeda nyata perlu diuji
  dengan uji perbandingan berganda untuk mengetahui
  level manakah yang saling berbeda.
• Secara teori faktor yang hanya mempunyai 2 level
  tidak perlu diuji dengan uji perbandingan
  berganda, karena apabila faktor tersebut nyata
  artinya terdapat perbedaan nyata pengaruh antar
  level-level didalamnya.
• Apabila levelnya hanya 2, secara otomatis
  perbedaan faktor tersebut sudah menunjukkan
  perbedaan antar level-levelnya.
• Namun dalam prakteknya uji tersebut sering
  dilakukan.
• Selama hasil ujinya tidak berbeda dengan dasar
  teori tersebut, tidak menyebabkan permasalahan.

14
Uji perbandingan berganda

• Uji perbandingan berganda untuk RAL faktorial
  dapat menggunakan BNT, BNJ atau DMRT, sesuai
  dengan tingkat ketelitian yang diinginkan dan
  jumlah level atau kombinasi perlakuan yang diuji.
• Apabila terdapat interaksi nyata, maka cara
  menyajikan data rata-rata kombinasi perlakuan
  adalah sbb

15
Uji BNT

• BNT0,05 ta x v(2 KTg/r)
• Dimana ta t table untuk db galat (18) pada
  taraf 5 2,101 (atau dapat juga digunakan tarap
  1 untuk BNT 0,01)
• Maka BNT0,05 2,101 x v(2 x 22,6496/4) 7,07
• Selanjutnya ? tabel rata-rata

16
Tabel rata-rata
Perlakuan Rata-rata bobot biji Hasil uji BNT
K0P0 26,55 abc
K0P1 22,32 a
K0P2 29,26 bc
K1P0 23,95 ab
K1P1 32,89 c
K1P2 31,04 c
BNT 7,07
17
Seandainya interaksi tidak nyata, dan hanya salah
satu atau kedua faktor yang nyata, atau tidak ada
yang nyata, maka cara menyajikan data rata-rata
perlakuan
Perlakuan Rata-rata bobot biji Hasil uji BNT
Dosis Kapur K0 K1 34,72 39,06
BNT ??
Dosis Pupuk P P0 P1 P2 22,44 24,54 26,79
BNT ??
18
TUGAS DIKUMPULKAN MINGGU DEPAN SEBELUM KULIAH!

• Carilah atau susunkan data penelitian yang
  menggunakan RAL faktorial 3 x 4. Jangan data
  dari praktikum.
• Lakukan analisis data untuk melengkapi tabel
  analisis varian.
• Lakukan uji perbandingan berganda terhadap faktor
  yang nyata.
• Berikan kesimpulan dan interpretasi secara
  singkat.

19
to be continue ...