Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

1. Definisi Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

    Percobaan faktorial adalah suatu percobaan yang perlakuannya terdiri atas semua kemungkinan kombinasi taraf dari beberapa faktor.  Percobaan dengan menggunakan f faktor dengan t taraf untuk setiap faktornya disimbolkan dengan percobaan faktorial f^t.  Misalnya, percobaan faktorial 2² artinya kita menggunakan 2 faktor dan taraf masing-masing faktornya terdiri dari 2 taraf.Percobaan faktorial 2² juga sering ditulis dalam bentuk percobaan faktorial 2x2.Penyimbolan yang terakhir sering digunakan untuk percobaan faktorial dimana taraf dari masing-masing faktornya berbeda, misalnya 2 taraf untuk faktor A dan 3 taraf untuk faktor B, maka percobaannya disebut percobaan faktorial 2x3.  Percobaan faktorial 2x2x3 maksudnya percobaan faktorial yang terdiri dari 3 faktor dengan taraf untuk masing-masing faktornya berturut-turut 2, 2, dan 3.Dengan demikian, dalam percobaan faktorial, ada dua tahap yang perlu dilakukan, pertama yaitu rancangan perlakuannya, seperti yang sudah diuraikan sebelumnya, dan selanjutnya tahap pemilihan rancangan lingkungannya yaitu yang menyangkut bentuk desain percobaan seperti RAL , RAK , Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL) , Rancangan Petak Terbagi (Split Plot) , Rancangan Petak Berjalur (Strip Plot).

2. Keuntungan Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

  Percobaan Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF) mempunyai beberapa keuntungan jika dibandingkan dengan percobaan Rancangan Acak Lengkap non faktorial yaitu: 

1.Percobaan Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF) merangkum beberapa percobaan faktor tunggal sekaligus, maka percobaan faktorial akan lebih menepatgunakan (efesien) dan mengunakan efisien waktu,lahan, alat, tenaga kerja ,dan modal yang tersedia dalam mencapai semua sasaran percobaan - percobaan faktor tunggal sekaligus .

2. Setiap tingkat faktor A diterapkan terhadap setiap tingkat faktor B dan sekaliknya, maka setiap tingkat faktor A atau B akan terulang pada semua tingkat faktor lainnya (B atau A).Halini disebut ulangan tersembunyi,sehingga dalam percobaan faktorial ini akan diulang sebanyak r ulangan riel dan n ulangan tersembunyi 

.Hal ini jelasakan meningkatkan derajat ketelitian pengamatanterhadap pengaruh-pengaruh faktor perlakuan dalam percobaan .

3.Jika pada percobaan faktor tunggal tidak diketahui bagaimana faktor -faktor utama yang dikombinasikan maka dalam percobaan faktorial akan diketahui pengaruh bersama interaksi  terhadap  data  hasil  percobaan.

3. Model Matematis Rancangan Acak Lengkap Faktorial  (RALF)

Hijk =  ${\displaystyle \pi \,\!}$ + Pj + Pk (Pj x Pk) + eijk 

Keterangan =
 Hijk      = Hasil akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada ulangan ke-i 
             = Nilai tengah umum . 
Pj            = Pengaruh faktor perlakuan ke-j
Pk          = Pengaruh faktor perlakuan ke-k 
Pj x Pk  = Interaksi perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k 
Eijk        = eror akibat perlakuan ke-j dan perlakuan ke-k pada ulangan ke-i  
i              = 1,2, ...... u  ( u= ulangan )  
j              = 1,2 .......p ke-1 ( p = perlakuan ke-1 )  
k             = 1,2 ......p ke-2 (p= perlakuan ke-2 ) 

4. Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RALF)

    Data yang digunakan sama dengan contoh data yang digunakan pada contoh perhitungan analisis ragam RAL Faktorial secara manual.

Tahap pertama yang dilakukan adalah proses pengimputan data.Setelah mengaktifkan program SPSS.  Klik pada bagian Variable View yang ada pada sudut kanan bawah window.

Pada baris pertama kolom satu (1-1), isi dengan Faktor_A, lalu beri label Level Asam Askorbat. Nama faktor dan label tentunya dapat anda sesuaikan dengan penelitian yang anda lakukan.  Lakukan hal yang sama untuk Faktor_B pada baris 2 kolom 1 (2-1).Pada baris 3 kolom 1 (3-1) isi dengan ulangan, pengisian ulangan dapat tidak dilakukan, akan tetapi pengisian ini sangat membantu saat akan melakukan pemeriksaan data yang diimput.  Pada baris 4 kolom pertama (4-1) isi dengan nama variabel parameter ukur dalam hal ini, nilai TBA. Apabila parameter yang diukur lebih dari satu, anda cukup menambahkan nama variabel tersebut pada baris ke lima dan seterusnya. Apabila penamaan variabel telah anda lakukan maka akan diperoleh tampilan sebagai berikut:

Perhatikan pada kolom Measure. Karena pada baris pertama dan kedua adalah nama dari faktor, maka rubah Scale menjadi Ordinal.

Perhatikan kolom Value.Pada kolom ini akan dimaknai tiap-tiap nilai variabel Faktor yang akan dianalisis. Klik value untuk Faktor_A.  Selanjutnya akan muncul window Value Label.  Pada value isi dengan angka "1" beri label AA 1% (artinya nilai 1 pada data view berarti perlakuan asam askorbat 1%.) lalu klik ADD.  Lakukan langkah yang sama unutk "2" AA 1,5% dan "3" untuk AA 2%. Jika telah selesai Klik OK. Perhatikan Gambar dibawah.

Lakukan hal yang sama untuk Faktor_B (lama penyimpanan) dimana 1 =  4 hari; 2 = 5 hari dan 3 = 6 hari.  Sehingga tampilan akhir pada variable view adalah sebagai berikut:

Klik Data View pada kiri bawah window.  Sekarang akan muncul Faktor_A, Faktor_B, Ulangan dan Nilai_TBA pada kolom data view.  Isilah nilai ulangan secara berderet 1 - 5, kemudian pada kolom Faktor_A dan Faktor_B isi angka 1 sebanyak dengan ulangan.  Ini bermakna, kombinasi unutk Faktor A-1 dan Faktor B-1 dengan lima kali ulangan.Selanjutnya pada nilai TBA, isi dengan hasil pengukuran untuk A1-B1 ulangan 1 - 5.  Apabila semua kombinasi unutk Faktor A1 dengan B1; B2 B3 telah diinput maka akan diperoleh hasil seperti pada Gambar di bawah:

Selanjutnya lakukan pengimputan unutk kombinasi Faktor A2 dengan Faktor B1-B2-B3 dan Faktor A3 dengan B1-B2-B3, dengan hasil pengimputan data akhir akan diperoleh sebagai berikut:

Apabila pengimputan data telah dilakukan, selanjutnya kita memasuki tahapan analisis data.

Analisis Data

Klik Analyze > General Linier Model > Univariate.  Perhatikan Gambar dibawah:

Selanjutnya akan muncul window Univariate.Masukkan  Level asam askorbat dan lama penyimpanan pada kolom Fixed Factor(s): selanjutnya Nilai TBA pada kolom Dependent Variable.Untuk memasukkan variabel, cukup klik variabel yang sebelumnya berada pada kolom sebelah kiri, kemudian kllik panah untuk memasukkan variable kedalam kolom yang diiknginkan.  Perhatikan gambar berikut:

Apabila pemasukan variabel telah dilakukan, selanjutnya Klik Options, disini akan kita tentukan pilihan-pilihan informasi apa saja yang ingin dimunculkan pada Output nantinya.  Pada contoh ini, kita pilih Deskripsi statistik dan uji homogenitas (salah satu uji asumsi anova yang penting). Perhatikan Gambar di bawah.  Jika selesai, Klik Continue untuk melanjutkan.

Untuk memperoleh hasil uji lanjut (Uji Berganda), Klik Post Hoc... setelah kembali pada window Univariate.  Pilih Faktor_A dan Faktor_B kemudian tentukan jenis uji yang kita inginkan.Pada contoh ini, kita pilih LSD dan Duncan. Perhatikan Gambar dibawah. Apabila telah Selesai, Klik Continue unutk melanjutnkan.

Jenis dan macam uji yang dipilih tergantung pada tingkat ketelitian yang anda inginkan atau perbandingan berganda apa yang paling sesuai dengan penelitian anda.  

Apabila proses analisis telah selesai, langkah selanjutnya klik OK untuk mengeluarkan hasil (Output).

\