RANCANGAN ACAK LENGKAP UNTUK
BIOLOGI DAN ILMU PERTANIAN
Drs. Astija, MSi., PhD
PROGRAM STUDI PENDIDIKAN
BIOLOGI-PMIPA- FKIP
UNIVERSITAS TADULAKO
Rancangan acak lengkap
Rancangan ini digunakan untuk kondisi faktor lingkungan yang homogen dari tempat eksperimen
dilakukan seperti cahaya, suhu, kelembaban, kondisi tanah dan kondisi lainnya [1]
–
[3]. Disamping
itu sampel seperti tanaman, yang digunakan dalam eksperimen juga harus homogen . Pada
rancangan ini, pengacakan dilakukan dengan cara mengacak perlakuan-perlakuan yang
digunakan kepada setiap sampel (tanaman). Dengan catatan banyaknya perlakuan yang muncul
atau yang dikenakan kepada sampel sebanyak jumlah ulangan yang ditentukan. Contoh jika
dalam eksperimen menggunakan 4 perlakuan (misalnya perlakuan A, B, C, D). Setiap perlakuan
diulang 6 kali maka jumlah sampel perlu disediakan sebanyak 24. Untuk menentukan jumlah
minimal ulangan yang diperlukan dapat dicari dengan menggunakan rumus: t(r-1) >= 15 [4]
–
[7].
Jika dalam eksperimen itu menggunakan 4 perlakuan maka ulangan dari setiap perlakuan ialah:
t = 4
Untuk merancang 24 sampel tanaman maka dapat dilakukan sebagai berikut.
• Siapkan 24 tanaman (4 perlakuan X 6 ulangan).
• Beri nomor setiap tanaman secara berurutan mulai dari no 1 hingga 24
• Sediakan 4 gulungan kertas berukuran 5 x 10 cm yang telah dituliskan masing-masing dengan tulisan perlakuan A, B, C dan D.
• Masukkan 4 gulungan kertas tersebut ke dalam suatu wadah dan kocok atau aduk
• Ambil secara acak salah satu kertas gulungan itu dan buka serta bacakan, perlakuan apakah yang terambil, apakah A, B, C atau D kah yang terambil
• Hasil proses ini merupakan hasil pengacakan perlakuan yang dikenakan kepada tanaman no 1. • Selanjutnya gulangan yang sudah terambil digulung kembali dan dimasukkan ke wadah
bersama dengan 3 gulungan kertas yang masih ada di dalam wadah tersebut.
• lakukan pengacakan dan ambil salah satu gulungan kertas serta buka untuk melihat perlakuan apa yang terambil.
• Untuk tanaman no 3 dan seterusnya hingga no 24 dilakukan dengan cara yang sama, dengan catatan bahwa setiap perlakuan muncul/berjumlah 6. Perhatikan gambar berikut ini.
Selanjutnya data tersebut dianalisis dengan ANOVA. Analisisnya dapat dilakukan dengan
program SPSS, Xl-Stat, JMP dan lainnya. Berikut ini kita lakukan dengan program SPSS [8]
–
[12]
dengan langkah-langkah yang sama seperti pada langkah-langkah dalam menganalisis data
tentang kadar glukosa darah tikus dari hasil 4 macam perlakuan. Hanya saja kadar glukosa diganti
dengan tinggi tanaman.
2.
Perhatikan di sudut kanan, anda bekerja dengan meng-
klik “variable view”
3.
Di atas, perhatikan tertulis Nama, Type
dst. Di bawah “Nama” atau baris ke
-1 tuliskan
(misalnya Perlakuan). Secara otomatis, di kolom-kolom berikutnya akan tertulis seperti
tampak pada gambar berikut:
4. Klik di bawah sel “Decimal” ataua angka“4” untuk mengubah menjadi nol “0” dengan cara
mengklik tanda panah ke bawah. Hal ini karena kita tidak menginginkan desimal sperti pada
gambar berikut.
6. Dengan mengklik titik-titik tersebut maka akan muncul menu seperti pada gambar berikut.
7. Tuliskan pada kotak kosong tersedia untuk menu dengan kata 1 dan label dengan kata misalnya ‘Perlakuan A’. Lalu klik kata “Add” sehingga pada kotok besar itu akan tertulis “1= Perlakuan A”
9. Klik “OK”
10. Berikutnya kita tulis untuk variabel berikutnya dengan mengklik di sel di bawah perlakuan dengan kata “glukosa”. Secara otomatis untuk sel-sel berikutnya akan terisi, namun bila data kadar glukosa tiada desimal maka gantipada kolom desimal dengan angka desimal yang diinginkan misalnya “2” berati kadar glukosa nanti tertulis dua angka dibelakang koma.
11. Selanjutnya anda dapat beralih ke “Data view” dengan cara mengklik kata tersebut sehingga diperoleh tampilan seperti pada gambar berikut.
13. Untuk mengubah tampilan data 1, 2, 3, 4 pada kolom perlakuan kita dapat mengklik “view”.
14. Lalu klik “Value Labels” sehingga akan menjadi tampilan seperti gambar berikut.
16. Lalu klik “Explore” sehingga akan muncul gambar-gambar berikut. sehingga akan menjadi tampilan seperti gambar berikut.
17. Sorot “Perlakuaan” dan masukkan ke faktor list dengan mengklik tanda panah. Setelah itu, sorot pula “Glukosa” dan masukkan ke dependent list dengan mengklik tanda panah
19. Klik “Normality plot with tests, sementara di box plot dan descriptive, anda boleh memilih yang mana yang dikehendaki bila diperlukan
20. Lalu klik “Conntinu” sehingga akan menhilang kotak dialog explore plots. Setelah itu klik “OK” pada kotak Explore dan akan mendapatkan hasilnya.gambar-gambar berikut.
21. Hal yang terpenting ialah perhatikan “Tests Normality” di sebelah kanan untuk melihat tabel normalitas, seperti pada gambar berikut.
ANOVA. Untuk memahami apakah data tersebut berdistribusi normal atau tidak perhatikan saja nilai “sig” bila nilainya lebih besar dari alfa (contoh 0,05) maka menunjukkan data berdistribusi normal sebaliknya bila nilai “sig” lebih kecil maka data tersebut berdistribusi tidak normal. Pada Tabel di bawah kita bisa memilih “Kolmogorov-Smirnov” bila jumlah data yang digunakan lebih dari 50 dan Shapiro-Wilk bila jumlah data yang digunakan kurang dari 50 . Untuk contoh ini kita perhatikan pada Shapiro-Wilk dengan mendapatkan nilai “sig” lebih besar dari alfa 0,05 (misalnya tertulis .421, angka 0 tidak tertulis).
23. Langkah berikutnya ialah pengujian homogenitas. Caranya kembali ke SPSS dan klik analyse, compare means dan one way ANOVA
25. Masukkan “perlakuan” ke factor list” sedangkan Glukosa ke “ Dependent List” seperti tampak pada gambar berikut.
26. Lalu klik “Option” sehingga akan muncul seperti pada gambar berikut.
28. Pilih Uji lanjut apa saja yang diinginkan, misalnya pilih LSD/BNT dan tuliskan significant level (taraf kesalahannya, misalnya 0,05). Lalu klik “continu” dilanjutkan dengan klik “OK” pada kotak dialog One way Anova nya, sehingga akan mendapatkan hasilnya.
29. Hal yang terpenting ialah perhatikan test homogenitasnya. Jika nilai “sig” (yakni 0,282) lebih besar dari alfa 0,05 maka data dari hasil eksperimen (berupa kadar glukosa) memiliki homogenitas. Karena datanya homogen maka maka uji dilanjutkan ke uji ANOVA. Hasilnya coba perhatikan tabel ANOVA di atas mendapatkan nilai “sig” (0.000) lebih kecil dari nilai alfa (0,05) maka H0 ditolak atau H1 diterima berarti Kadar glukosa memiliki perbedaan signifikan antara perlakuan yang satu dengan lainnya.Namun pasangan manakah yang memiliki perbedaan signifikan dari 4 perlakuan tersebut maka untuk mengerti hal itu perhatikan uji lanjutnya (di sini menggunakan uji LSD)
References
[1] B.
Setiawan
, “Rancangan Percobaan,”Metodol. Penelit. Bid. Kedokt., 1999.[2] Prastowo, “Metode Penelitian Kualitatif ( Dalam perpektif Rancangan Penelitian),”Metod. Penelit. Kualitatif ( Dalam perpektif Ranc. Penelitian), 2011.
[3] J. W. Creswell, Research Design "Pendekatan Metode Kualitatif, Kuantitatif, dan Campuran. 2016. [4] S. Karaman and E. Frazzoli, “Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning,”Int. J. Rob.
Res., 2010.
[5] M. A. Begen, R. Levi, and M. Queyranne, “Technical Note—A Sampling-Based Approach to Appointment Scheduling,”Oper. Res., 2012.
[6] W. M. K. Trochim and J. P. Donnelly, The Research Methods Knowledge Base. 2006. [7] C. A. Sink and N. H. Mvududu, “Statistical Power, Sampling, and Effect Sizes: Three Keys to
Research Relevancy,”Couns. Outcome Res. Eval., 2010.
[8] UCLA Institute for Digital Research and Education, “Choosing the Correct Statistical Test in SAS, Stata and SPSS,”[Organization Website], 2015.
[9] S. J. Coakes and L. Steel, “SPSS Version 14.0 for Windows: Analysis with out anguish,”JohnWiley Sons Aust. Ltd., Aust., 2007.
[10] C. He et al., “Factor Analysis Using SPSS,”Sci. Res. Essays, 2013. [11] R. Bott, SPSS Explained. 2014.
