STATISTIKA : Rancangan Acak Lengkap


  Rancangan Acak Lengkap
1      Pengertian Rancangan Acak Lengkap
Rancangan acak lengkap adalah rancangan percobaan yang paling sederhana. Ini hanya memiliki satu variabel independen atau perlakuan. Dengan desain acak lengkap, subjek ditugaskan secara acak untuk perlakuan (Black, 2012).

2     Keuntungan dan Kelemahan Rancangan Acak Lengkap
Keuntungan dari rancangan acak lengkap yaitu memudahkan analisis statistic SK terdapat tiga macam pada rancangan acak (galat, perlakuan, dan total), selanjutnya percobaan yang tidak mempengaruhi nilai pengamatan akan memungkinkan setiap perlakuan diberi ulangan yang tidak sama, dan terdapat derajat bebas galat maksimum yang memungkinkan KT galat kecil sehingga peluang Fhitung dengan nilai tinggi cukup besar. Denah percobaan juga lebih mudah, analisis statistik terhadap percobaan cukup sederhana, dan  juga fleksibel dalam penggunaan jumlah perlakuan dan ulangan. Kelemahan rancangan acak lengkap yaitu sulit untuk menyediakan percobaan yang homogen, sehingga tidak mungkin dilakukan pada lingkungan yang seragam dan tidak konsisten nya hasil yang didapat (Pramesti, 2011).

3     Langkah-Langkah RAL dengan Spss
Ikuti langkah-langkah ini untuk menyelesaikan satu faktor dengan rancangan acak lengkap ANOVA. Buka SPSS, Setelah spss terbuka maka pilih type in data. Selanjutnya pilih variable view yang terletak di pojok kiri bawah. Selanjutnya masukkan variabel apa yang kita ingin kerjakan tinggal di tuliskan di name. Untuk memudahkan dan meniadakan kita dalam mengisi data di data view nanti kita dapat mengedit values. Untuk mengedit value label kita harus tau dulu perlakuan dan ulangan yang kita lakuan. Selanjutnya  kita berpindah ke data view. Klik di value label untuk mengangktifkan value yang telah kita edit tadi. Selanjutnya masukkan data yang kita miliki. Selanjutnya klik kembali values labelnya untuk memunculkan perlakuan dan ulangan yang kita inginkan pada kolom perlakuan dan ulangan. Klik pada Analyze selanjutnya GeneRAL Linear Model dan klik Univariete. Selanjutnya letakkan Hasil pada dependent variable dan perlakuan pada fixed factor. Dengan cara klik hasil lalu klik agar hasil pada kolom sebelah kiri akan masuk ke kolom dependent variable. Begitu juga untuk memasukkan perlakuan. Klik pada model  dan akan terbuka univariety model. Klik pada custom dan masukkan factor dan covarietas Perlakuan ke model dengan mengklik  perlakuan  lalu klik tanda dan klik “continue”. Klik pada Post Hoc. Masukkan factor perlakuan ke kolom post hoc test for dengan mengklik perlakuan dan klik tanda panah ke kanan. Centang pada “LSD” untuk uji “BNT” dan centang “tukey”  untuk uji “BJN” dan centang “duncen” untuk uji “duncen” selanjutnya klik “continue”. Setelah “Model” dan Post hoc. klik ok (Coolidge, 2013).

4     Aplikasi RAL dalam Agroindustri
Penggunaan RAL adalah dalam keefektifan dan ukuran efisiensi relative yang sesuai dari perobaan di pertanian dalam mengevaluasi kultivar tertentu dalam pangsa kondisi lingkungan dan ekonomi yang sangat presisi. Investigasi efisiensi pada keteopatan penelitian lapangan pertanian yang dikontrol terhadap efisiensi produksi pertanian di pangsa pasar dengan perbandingan waktu satu dengan yang lain. Hal ini dapat memberikan saran pada komunitas pertanian agar kedepannya produksi pertanian semakin efisien (Omer and Mahgoub, 2014).

Komentar