Rancangan dasar percobaan dilakukan dengan menciptakan desain percobaan dengan cara mengacak, melaksanakan pemblokan pada satuan unit percobaan. Kegiatan tersebut dilakukan supaya sanggup mengurangi bias atau error. ada beberapa macam desain percobaan yang dilakukan pada ketika penelitian salah satunya ialah rancangan acak lengkap atau yang biasa disebut dengan completely randomized design.
Rancangan acak lengakl merupakan rancangan atau design yang paling sederhana dibandingkan sederhana rancangan lainnya menyerupai rancangan acak kelompok, rancangan bujur sangkar, dan lain-lain. rancangan acak lengkap digunakan apabila efek lingkungan tersebut dianggap seragam dan variasi dari materi bahan percobaan dianggap homogen. dengan demikian rata-rata para peneliti memakai kalau skalanya yaitu green house atau pada laboratorium.
RAL ialah desain di mana perlakuan atau treatment ditempatkan pada satuan percobaan secara acak tanpa ada batasan-batasan. Dengan demikian semua unit percobaan yang digunakan akan mempunyai peluang yang sama untuk mendapatkan perlakuan tertentu.
Bentuk linear dari RAL adalah
keterangan :
Yij merupakan hasil yang diengaruhi oleh µ yang merupakan nilai rata-rata τi adalah perlakuan, dan εij error.
perkiraan wacana perlakuan juga harus dibentuk dan ditentukan untuk menjelaskan modal secara lengkap. Ada dua jenis perlakuan yang digunakan dengan bentuk linier yang berbeda.
1. Model tetap atau fixed model.
Artinya faktor perlakuan ialah tetap dan sudah ditentukan mulai awal. Bentuk liniernya adalah
2. Model random atau random model
yaitu faktor perlakuan merupakan sampel acak dari suatu populasi dengan nilai rata-rata = 0 dan varians sama dengan =
Untuk menyusun layout percobaan maka ikutilah langkah-langkah berikut ini :
Langkah 1
tentukan semua float percobaan yang didapat dari hasil kali jumlah perlakuan dengan jumlah ulangan sebagai syarat utama untuk melaksanakan percobaan.
Misalnya : suatu percobaan yang akan dilakukan memakai 4 perlakuan yaitu penambahan pupuk NPK, kalium, TSP dan pupuk organik yang masing-masing diulang sebanyak 5 kali maka jumlah sampelnya yaitu 4 * 5 = 20
Langkah 2
berikan nomor pada masing-masing perlakuan dan ulangan untuk teladan di atas nomor 1 hingga 20.
Misalnya : perlakuan pupuk diberi simbol A1 A2 A3 dan A4, sedangkan ulangan diberi simbol U1 U2 U3 u4, dan U5. Maka bentuk goresan pena nya nanti ialah A1U1, A1U2,....., A4U5.
Langkah 3
lakukanlah pengacakan sanggup memakai Excel atau memakai kalkulator sehingga memudahkan untuk pengacakan.
Misalnya :
Analisis variasi RAL
Misal suatu percobaan dengan banyaknya perlakuan dan ulangan r y ialah nilai pengamatan pada perlakuan dan ulangan ke j. Simbol r ialah ulangan (replikasi) dan t ialah perlakuan (treatment),
Jika dalam ulangan terdiri dari beberapa sampel maka seluruh data sampel harus dimasukkan ke dalam data pengamatan dan dihentikan hanya rata-rata nya saja. sehingga analisis yang dilakukan sanggup menyeluruh dan sesuai dengan kondisi di lapangan ketika penelitian. Pun pada anova nya, data masing-masing ulangan termasuk sampel juga harus dianalisis di dalam tabel anova.
Susunana analisis variasi RAL ialah berikut ini
Model EKT (analisis gabungan) untuk RAL
untuk mempermudah dalam pemahaman berikut ini terdaat teladan perhitungan analisis variasi dari bentuk RAL berikut ini.
sebuah penelitian wacana efek teknik aplikasi fungisida terhadap pertumbuhan keparahan penyakit bulai pada tumbuhan jagung. Perlakuan yang diberikan terdiri dari 11 perlakuan dimana masing-masing perlakuan diulang 3 kali. berikut ialah hasil pencatatan keparahan penyakit pada tumbuhan jagung. Penelitian dilakukan didalam green house yang dianggap mempunyai faktor lingkungan yang homogen.
langkah Pertama yang dilakukan ialah memilih 11 jenis perlakuan tersebut dengan memakai simbol. disini simbol yang digunakan ialah K1, K2,...dst. sedangkan ulangan memakai simbol U1, U2,...,dst. berikut hasi pengacakannya.
Berikut ialah hasil pengamatan kearahan penyakit yang akan dilakukan analisis.
data hasil pengamatan pada tabel diatas dalam satuan persen sehingga perlu dilakukan transformasi. Transformasi dilakukan supaya memudahkan dalam perhitungan analisis variasi. Berikut ialah hasil transformasi.
Setelah didapatkan hasil transformasi maka langkah selanjutnya yaitu menghitung faktor koreksi dan standar deviasi. Faktor produksi didapatkan dari hasil dari seluruh pengamatan yang dikuadratkan lalu dibagi dengan jumlah data.
Tahap selanjutnya yaitu analisis variasi. perhitungan pada tabel anova sanggup dilakukan secara manual memakai kalkulator atau memakai rumus Excel. hasil analisis variasi pada 11 perlakuan di atas ialah sebagai berikut.
Coba perhatikan f tabel dan f hitung. F itu memperlihatkan hasil yang lebih besar daripada f tabel baik pada taraf 5% ataupun 1%, sehingga hasil memperlihatkan bahwa perlakuan memperlihatkan hasil yang berbeda sangat nyata. Dari hasil di atas sanggup dilakukan uji lanjut beda rata rata.
Berikut ini ialah teladan kedua
Tabel berikut ialah hasil panen padi dengan aplikasi pestisida yang berbeda.
Annova
Besar dan Makna dari nilai-nilai CV
nilai CV memperlihatkan tingkat ketelitian dalam sejauh mana perlakuan-perlakuan dibandingkan dan merupakan salah satu indeks kepercayaan yang baik pada suatu percobaan. CV ialah salah satu bentuk pernyataan dari error percobaan atau indikator dari error yang didapat dari presentasi dari rata-rata jadi sanggup ditarik kesimpulan semakin besar nilai CV maka semakin rendah pula tingkat kepercayaan terhadap percobaan tersebut.
nilai CV umumnya ditulis di bawah tabel anova nilai cukup bervariasi bergantung pada model dan macam percobaan termasuk jenis tumbuhan yang ditanam dan variabel yang diukur. peneliti yang berpengalaman tentunya sanggup memilih keputusan yang baik untuk mendapatkan suatu nilai CV yang telah direncanakan pada percobaan tertentu pula.
Beberapa pengalaman peneliti-peneliti di IRRI dengan memakai desain percobaan pada lapangan untuk komoditas padi memperlihatkan data produksi padi dengan mengelompokkan nilai CV menurut perlakuan yaitu :
a). 6 hingga 8% untuk percobaan varietas
b). 10 hingga 12% untuk percobaan pemupukan
c). 13 hingga 15% untuk percobaan insektisida dan herbisida.
namun ada beberapa rujukan menyebutkan bahwa nilai normal tidak lebih dari 20%. untuk variabel tumbuhan lain nilai umumnya dihitung untuk produksi misalnya dalam percobaan lapangan di mana CV untuk produksi padi di sekitar 10% maka untuk jumlah anakan sekitar 20% dan untuk tinggi tumbuhan padi sekitar 3%.
Sumber http://www.galinesia.com