Devinisi serta langkah-langkah RAK

A. Definisi Rancangan Acak Kelompok (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.

B. Kelebihan Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Adapun manfaat atau keuntungan dari Rancangan Acak Kelompok (RAK) ini antara lain:

a. Lebih efisien dan akurat dibanding dengan RAL

· Pengelompokan yang efektif akan menurunkan Jumlah Kuadrat Galat, sehingga akan meningkatkan tingkat ketepatan atau bisa mengurangi jumlah ulangan.

b. Lebih Fleksibel.

· Banyaknya perlakuan

· Banyaknya ulangan/kelompok

· Tidak semua kelompok memerlukan satuan percobaan yang sama

c. Penarikan kesimpulan lebih luas, karena kita bisa juga melihat perbedaan diantara kelompok.

C. Kekurangan atau Kerugian Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Adapun kekurangan dari Rancangan Acak Kelompok (RAK) ini adalah sebagai berikut

1. Memerlukan asumsi tambahan untuk beberapa uji hipotesis

2. Interaksi antara Kelompok*Perlakuan sangat sulit

3. Peningkatan ketepatan pengelompokan akan menurun dengan semakin meningkatnya jumlah satuan percobaan dalam kelompok

4. Derajat bebas kelompok akan menurunkan derajat bebas galat, sehingga sensitifitasnya akan menurun terutama apabila jumlah perlakuannya sedikit atau keragaman dalam satuan percobaan kecil (homogen).

5. Memerlukan pemahaman tambahan tentang keragaman satuan percobaan untuk suksesnya pengelompokan.

6. jika ada data yang hilang memerlukan perhitungan yang lebih rumit.

Rancangan Acak Kelompok (RAK) atau Block Randomized Design (BRD) digunakan apabila terdapat satu atau satu paket faktor lingkungan yang mengakibatkan perbedaan data hasil pengamatan, misalnya perbedaan ketinggian lahan, perbedaan intensitas cahaya, perbedaan kesuburan lahan, perbedaan waktu pelaksanaan setiap ulangan, perbedaan waktu pengamatan setiap ulangan, dan lain-lain. Keterbatasan kapasitas alat seperti oven, germinator, wadah/media pertumbuhan dan ruang simpan, walaupun memiliki spesifikasi dan dari merek yang sama, dapat pula menjadi alasan pengelompokan. Pengelompokan dibuat berdasarkan gradien faktor lingkungan tersebut atau berdasarkan homogenitas yang mungkin dibentuk.

D. 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 :

1. Tentukan perlakuannya.

2. Tentukan jumlah ulangannya à blok, ingat sedapat mungkin (p-1)(r-1) >= 15.

3. Lakukan pengacakan perlakuan pada masing-masing blok.

4. Setiap perlakuan akan muncul di masing-masing blok (ulangan).

Prosedur pembuatan denah RAK adalah sebagai berikut :

1. Tempat percobaan dibagi ke dalam blok sama dengan banyaknya ulangan. Arah panjang blok tegak lurus arah peralihan kesuburan.

2. Blok atau ulangan dibagi kedalam petak atau plot. Banyaknya petak dalam tiap blok sama dengan banyaknya perlakuan yang dicoba.

3. 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 :

E. 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

F. 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 H₁diterima

F Tabel > F Hitunh 5 %, maka H₀ diterima

G. Struktur Data

Perlakuan (j)	Ulangan (i)				Total
Perlakuan (j)	1	2	...	I	Total
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

H. 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

I. 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

J. 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 %

K. Langkah-Langkah Rancangan Acak Kelompok (RAK) Menggunakan SPSS

1. Langkah Pertama

Buka program SPSS lalu masuk ke variabel view dan tulis pada baris pertama Perlakuan, pada baris kedua Kelompok dan pada baris ketiga Hasil. Pada label di isi sesuai perlakuan, sedankan pada hasil di isi hasil perlakuan. Maka akan munculah seperti gambar dibawah ini.

2. Langkah ke dua

Langkah ke dua klik values, pada baris perlakuan di isi ‘perlakuan yang digunakan’ seperti perlakuan S0,S1 dan seterusnya, kemudian klik OK.

3. Langkah ke tiga

Pada langkah ke tiga, klik values kemudian pada baris kelompok di isi dengan banyaknya kelompok yang dilakukan kemudian klik OK.

4. langkah ke empat

Pada langkah ke empat, klik data view, kemudian di isi pada kolom perlakuan di isi dengan perlakuan yang digunakan, pada kolom kelompok di isi dengan banyaknya kelompok dan pada kolom hasil di isi dengan data hasil.

5. Langkah Ke lima

Setelah selesai di isi data view, kemudian klik ‘Analyze’ pilih ‘General Linear Model’ setelah klik kemudian pilih Univariate.

Setelah klik univariate maka pada kolom ‘Dependent Variable’ dimasukan label hasil, sedangkan pada kolom ‘Fixed Factor (s)’ di isi perlakuan dan kelompok.

Setelah disi ‘Dependent Variable’ dan ‘Fixed Factor (s)’ kemudian klik Model dan akan muncul tabel seperti di bawah, pada tabel klik ‘custom’ kemudian masukan kelompok dan perlakuan dan kemudian klik ‘continue’.

Setelah klik ‘continue’ kemudian klik ‘Post Hoc’ pilih perlakuan dan kelompok kemudian pilih LSD, Tukey dan Duncan, kemudian klik Continue lalu klik OK.