PERANCANGAN PERCOBAAN

PE PERTEMUAN KE-3 DAN 5 PROFDRKRISHNA PURNAWAN CANDRA JURUSAN TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN FAPERTA UNMUL 2016 Materi yang dibahas adalah: A Klasifikasi Rancangan Percobaan B Rancangan-rancangan Bergalat Tunggal 1 Rancangan Acak Lengkap (RAL) 2 Rancangan Acak Kelompok (RAK) 3 Rancangan Acak Kuadran Latin (RAKL)/ Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 2 1

A KLASIFIKASI Rancangan Percobaan disusun berdasarkan pada: Tingkat heterogenitas dan jumlah faktor yang menyebabkan keragaman kondisi/lingkungan tempat percobaan dilaksanakan (galat) Dinamakan sebagai Rancangan Lingkungan Besarnya galat menunjukkan besarnya keragaman data akibat pengaruh nonperlakuan Rancangan Lingkungan ditata untuk memperkecil galat akibat pengaruh non-perlakuan faktor dan metode pelaksanaan/penerapan perlakuan-perlakuan pada unit percobaan Dinamakan sebagai Rancangan Perlakuan Pelaksanaan/penerapan perlakuan-perlakuan pada unit percobaan ditata untuk mendapatkan tujuan yang diinginkan seperti ingin melihat pengaruh interaksi dari dua faktor yang dicobakan Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 3 A KLASIFIKASI Penamaan Rancangan Percobaan didasarkan pada: 1Metode penempatan perlakuan-perlakuan secara acak pada setiap unit percobaan Jika pengacakan perlakuan dan ulangan dilakukan sekaligus disebut Rancangan Acak Lengkap (RAL) Jika pengacakan perlakuan secara lengkap dilakukan per satu lokal kontrol disebut Rancangan Acak Kelompok (RAK) Jika pengacakan perlakuan dilakukan per dua lokal kontrol (baris dan lajur) disebut Rancangan Acak Latin (RAKL) atau Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 2

A KLASIFIKASI Penamaan Rancangan Percobaan didasarkan pada: 2 Metode pelaksanaan perlakuan-perlakuan pada setiap unit percobaan Jika dilakukan secara serentak (kombinasi) (semua faktor dan interaksinya sama penting) disebut Rancangan Faktorial Jika satu faktor perlakuan diacak secara lengkap dan faktor perlakuan lainnya diacak dalam perlakuan faktor utama (salah satu faktor dan interaksinya dianggap lebih penting) rancangannya disebut Rancangan Petak Terbagi (RPT) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 5 A KLASIFIKASI Penamaan Rancangan Percobaan didasarkan pada (lanjutan): 3 faktor yang diteliti Jika yang diteliti hanya 1 faktor penelitian dinamakan rancangan nonfaktorial Contoh Rancangan Acak Lengkap (RAL) Rancangan Acak Kelompok (RAK) Rancangan Acak Kuadran Latin (RAKL)/Rancangan Bujur Sangkar Latin (RBSL) Jika yang diteliti terdiri dari beberapa faktor dinamakan rancangan faktorial Contoh Rancangan Petak Terbagi (RPT) Rancangan Petak Teralur (RPA) Rancangan Kelompok Terbagi (RKB) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 6 3

A KLASIFIKASI Penamaan Rancangan Percobaan didasarkan pada (lanjutan): galat yang digunakan Rancangan bergalat tunggal yaitu rancangan yang semua faktor dan interaksinya mempunyai derajat ketelitian yang sama (RAL RAK RAKL/RBSL non-faktorial dan faktorial) Rancangan bergalat ganda yaitu salah satu faktor dan interaksinya lebih penting dari faktor lainnya (RPT) Rancangan bergalat tripel mirip dengan rancangan bergalat ganda hanya saja faktor yang diteliti berjumlah tiga (Rancangan Petak Terbagi Ganda / Split-split Plot Design dan Rancangan Kelompok Terbagi / Split Block Design) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 7 B RANCANGAN BERGALAT TUNGGAL Rancangan Bergalat Tunggal ditujukan untuk melihat pengaruh-pengaruh utama dan interaksinya dengan derakat ketelitian dan kepentingan yang setara Jenis Rancangan Percobaan Rancangan Acak Lengkap Non- Faktorial dan Faktorial Rancangan Acak Kelompok Rancangan Latin / Rancangan Bujur Sangkar Latin Model linier Y Y K Y Keterangan µ = nilai rerata harapan = pengaruh faktor perlakuan untuk penelitian nonfaktorial atau kombinasi perlakuan untuk penelitian faktorial (=α+β+αβ jika yang diteliti terdiri dari dua faktor) = pengaruh galat K = pengaruh pengelompokan β = pengaruh pembarisan λ = pengaruh pelajuran Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 8

Karakteristik Rancangan Acak Lengkap (RAL): 1 Rancangan paling sederhana 2 Tidak terdapat lokal kontrol (sumber keragaman hanya bersumber dari perlakuan dan galat) 3 Digunakan untuk kondisi lingkungan alat bahan dan media yang homogen (percobaan di laboratorium) 1) Pengacakan dan Bagan Percobaan Berbeda dengan percobaan untuk bidang budidaya pertanian percobaan-percobaan yang dilakukan di bidang Teknologi Hasil Pertanian tidak memerlukan tempat/ruang sebagai media Kecuali percobaan yang berkaitan dengan pasca panen seperti pengeringan (dengan oven atau matahari) Yang perlu diperhatikan adalah pengacakan terhadap sumber unit percobaan misalnya pengelompokkan sumber unit percobaan berdasarkan besar bentuk berat atau bagian Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 9 http://wwwindustrialtimesnet/2016/03/rumah-kaca-fakultas-pertanianlakukanhtml https://geograph88blogspotcoid/2015/06/t eknik-pertanian-berkelanjutanhtml Pengacakan dan Bagan Percobaan Jika ingin diteliti pengaruh hormon tumbuh terhadap produksi tanaman tertentu perlakuannya terdiri dari 0 5 10 dan 10 ppm larutan hormon (t=) dengan simbol a 0 a 1 a 2 dan a 3 yang diulang sebanyak 3 kali (i = 1 2 3) maka unit-unit percobaan mempunyai simbol a 01 = perlakuan a 0 ulangan ke-1 a 02 = perlakuan a 0 ulangan ke-2 a 32 = perlakuan a 3 ulangan ke-2 a 33 = perlakuan a 3 ulangan ke-3 unit percobaan = t x r = x 3 = 12 Nilai pengamatan disimbokan sbg y ij Dimana i = perlakuan ke-i (0 1 2 t) j = ulangan ke-j (1 2 r) a 01 a 13 a 12 a 31 a 11 a 02 a 03 a 32 a 33 a 22 a 21 a 23 Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 10 5

Pengacakan dan Bagan Percobaan Kasus 1: Budiman seorang pengusaha kripik ingin memilih varietas singkong yang baik sebagai bahan baku pembuatan kripik singkong karena ia menyakini bahwa jenis singkong yang berbeda akan menghasilkan kripik dengan kerenyahan yang berbeda Jenis singkong yang banyak dibudidayakan oleh petani disekitarnya adalah Singkong Pacar Singkong Buton Singkong Kuning dan Singkong Gajah Ia bertanya kepada Muhammad Zainal Amir (MZA) mahasiswa PS THP semester 5 tentang permasalahan tersebut Apa yang harus disarankan oleh MZA? Membuat suatu percobaan menggunakan RAL dengan perlakuan (jenis singkong) dan minimal 6 ulangan untuk setiap perlakuan Menentukan parameter pengamatan mutu hedonik untuk kerenyahan (diperoleh dari penilaian kerenyahan terhadap kripik dari berbagai jenis singkong) atau kadar serat kadar (diperoleh dari singkong segar berbagai jenis singkong) Melakukan pengacakan dalam pemilihan singkong untuk setiap unit percobaan Melakukan pengacakan dalam melakukan percobaan (pemilihan singkong dan waktu percobaan untuk setiap unit percobaan) v p1 v b3 v b5 v g1 v b1 v p2 v g5 v g v g3 v k2 v b2 v p6 v k5 v g2 v p3 v k3 v p v b v k1 v p5 v b6 v g6 v k6 v k Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 11 Pengacakan dan Bagan Percobaan Kasus 2: Kurdi seorang pengusaha bioetanol ingin mengoptimalkan proses sakarifikasi pati dari singkong gajah Ia memilih proses hidrolisis asam menggunakan H 2 SO Ia bertanya kepada Fernanda mahasiswa PS THP semester 7 tentang permasalahan tersebut Apa yang harus disarankan oleh Fernanda? Mencari tahu proses sakarifikasi dengan hidrolisis asam Membuat suatu percobaan pendahuluan untuk menentukan kisaran konsentrasi H 2 SO yang akan dicobakan Menggunakan RAL dengan minimal 3-5 perlakuan (konsentrasi H 2 SO ) dengan ulangan 8-5 ulangan untuk setiap perlakuan Menentukan parameter pengamatan kadar gula (hidrolisat / akhir proses hidrolisis pati) Melakukan pengacakan dalam pemilihan singkong untuk setiap unit percobaan Melakukan pengacakan dalam melakukan percobaan (waktu percobaan untuk setiap unit percobaan) c 01 v 13 v 15 v 31 v 11 v 02 v g5 v 3 v 33 v 22 v 12 v 06 v 25 v 32 v 03 v 23 v 0 v 1 v 21 v 05 v 16 v 36 v 26 v 2 Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 12 6

1) Teori Anova dan Pengacakan Model liniernya adalah Y Hasil percobaan menurut RAL dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut Pengaruh varietas terhadap kadar serat (%) umbi singkong Bebas (db) (JK) Definisi Rumus hitung Tengah (KT) Fhitung (1) (2) (3) () (5) (6) Perlakuan t 1 Galat Dengan pengurangan [(rt-1) (t-1)] Total rt - 1 Dengan pengurangan 2 2 v p1 v b3 v b5 v g1 v b1 v p2 v g5 v g v g3 v k2 v b2 v p6 v k5 v g2 v p3 v k3 v p v b v k1 v p5 v b6 v g6 v k6 v k! " # $% &'()*+* $%!*)* F α (v 1 v 2 ) terima H 0 atau H 1 salah > F α (v 1 v 2 ) tolak H 0 atau H 1 benar Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 13 2) Penataan / Analisis Data Hasil percobaan menurut RAL dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut AF1@0 -@0EFM3 - H3BA3 F@0EFM3 H3BA3 0E0A1A NA03 0AOAP NA1A MEQ3HOOA NABAP M3N3F 0AOAP H3BA3 8 - / 01 3 3 01 / 56678 / 5:<::= 9:;97; / >-?@1AB 3-5::5C=5:<::=<58 >- DE0BAFGAH / 3 / 0 01 5 / / 1-5::8585:<::=J7/ 0 3 / >- KABA1 3 Ḷ 3 >-?@1AB >- DE0BAFGAH 5::5C=5::8585:= 3 >- KABA1 >-?@1AB >- DE0BAFGAH 5::5C=5::8585:= Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 1 7

3) Anova Hasil percobaan menurut RAL dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut (JK)! " $% &'()*+* R # $% *S') T T UVWX Y Z XX[ Y X\X]!*)* Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 15 Perlakuan 3 32 11 1357** 310 9 Galat 20 168 008 Total 23 510 ) Koefisein (KK) KK adalah koefisien yang menunjukkan: kejituan (precision atau accuracy) Keandalan kesimpulan/hasil percobaan Cara menentukan nilai dengan excel: FINVRT(αv 1 v 2 ) α= peluang v 1 = derajat bebas pembilang (kelompok perlakuan) v 2 = derajat bebas penyebut (galat) Deviasi baku per unit percobaan KK dinyatakan sebagai % rerata dari rerata umum percobaan: $$ $%^*)* _100% rerata seluruh data percobaan 9qXrs WUXr; Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 16 8

(JK) Perlakuan 3 32 11 1357** 310 9 ) Koefisien Hasil percobaan menurut RAL dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut Galat 20 168 008 Total 23 510 1990 96;9; 831 $$ Faktor-faktor yang mempengaruhi KK 1 Heterogenitas 2 Lokal kontrol 3 Selang perlakuan Ulangan perlakuan Percobaan terkontrol/laboratorium KK 5-10% Percobaan lapangan KK 10-20% $%^*)* _100% _100% 008 831 _100%38% Anova biasanya dilanjutkan dengan uji beda biasanya menggunakan pedoman Jika KK besar ( 10% pada kondisi homogen 20% pada kondisi heterogen) uji lanjut yang digunakan adalah uji Duncan (Duncan Multiple Range Test DMRT) Jika KK sedang (5-10% pada kondisi homogen 10-20% pada kondisi heterogen) uji lanjut yang digunakan adalah uji Beda Nyata Terkecil (BNT) (Least Significance Difference test LSD test) Jika KK kecil ( 5% pada kondisi homogen 10% pada kondisi heterogen) uji lanjut yang digunakan adalah uji Beda Nyata Jujur (BNJ) (Honestly Significance Difference test HSD test; Uji Tukey) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 17 B2 RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) 1) Teori Anova dan Pengacakan dalam Kelompok Model linier adalah Y K Hasil percobaan menurut RAK dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut Pengaruh varietas terhadap kadar serat (%) umbi singkong Bebas (db) (JK) Definisi Rumus hitung Tengah (KT) (1) (2) (3) () (5) (6) Kelompok r - 1 Perlakuan t - 1 Galat (r - 1)(t - 1) y z $ $ JK tot JK kel - JK per 2 2 2 x F hit x x Total rt - 1 $ v p1 v b3 v b5 v g1 v b1 v p2 v g5 v g v g3 v k2 v b2 v p6 v k5 v g2 v p3 v k3 v p v b v k1 v p5 v b6 v g6 v k6 v k {+') Atau {&'( " # $% +')}~&}+ $%!*)* # $% &'()*+* $%!*)* F α (v 1 v 2 ) terima H 0 atau H 1 salah > F α (v 1 v 2 ) tolak H 0 atau H 1 benar Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 18 9

B2 RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAK) 2) Penataan / Analisis Data Hasil percobaan menurut RAK dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut AF1@0 -@0EFM3 - H3BA3 F@0EFM3 H3BA3 0E0A1A NA03 0AOAP NA1A NAH FEB@P@ - MEQ3HOOA NABAP M3N3F 0AOAP H3BA3 8 - / 01 3 3 01 / 56678 / 5:<::= 9:;97; / >-?@1AB 3-5::5C=5:<::=<58 >- -EB@P@F / >- DE0BAFGAH / 3 0 3 / 01 5 / / 1 0-5::8585:<::=J7/ / >- KABA1 3 Ḷ Ḷ 3 Ḷ >-?@1AB >- -EB@P@F >- DE0BAFGAH 3 3 1 / 01 5 / / 0-5:<C:<5:<::=86C 1 55886CJ7/8C5 Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 19 B2 RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) 005 3) Anova Hasil percobaan menurut RAk dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut (JK) Kelompok 5 097 019 13* 290 56 Perlakuan 3 32 11 226** 329 52 Galat 15 071 007 Total 23 510 Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 20 10

B2 RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) ) Koefisien Hasil percobaan menurut RAK dari kasus 1 dapat ditata dalam suatu tabel analisis data yang secara umum disajikan sebagai berikut (JK) Kelompok 5 097 019 13* 290 56 Perlakuan 3 32 11 226** 329 52 Galat 15 071 007 Total 23 510 Faktor-faktor yang mempengaruhi KK 1 Heterogenitas 2 Lokal kontrol 3 Selang perlakuan Ulangan perlakuan Percobaan terkontrol/laboratorium KK 5-10% Percobaan lapangan KK 10-20% $$ $%^*)* _100% _100% 007 831 _100%261% Anova biasanya dilanjutkan dengan uji beda biasanya menggunakan pedoman Jika KK besar ( 10% pada kondisi homogen 20% pada kondisi heterogen) uji lanjut yang digunakan adalah uji Duncan (Duncan Multiple Range Test DMRT) Jika KK sedang (5-10% pada kondisi homogen 10-20% pada kondisi heterogen) uji lanjut yang digunakan adalah uji Beda Nyata Terkecil (BNT) (Least Significance Difference test LSD test) 1990 96;9; 831 Jika KK kecil ( 5% pada kondisi homogen 10% pada kondisi heterogen) uji lanjut yang digunakan adalah uji Beda Nyata Jujur (BNJ) (Honestly Significance Difference test HSD test; Uji Tukey) Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 21 B2 RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) Anova dari RAK (JK) Kelompok 5 097 019 13* 290 56 Perlakuan 3 32 11 226** 329 52 Galat 15 071 007 Total 23 510 Anova dari RAL (JK) Perlakuan 3 32 11 1357** 310 9 Perbandingan hasil Anova antara RAK dan RAL Hasil Anova RAK RAL db Galat 15 < 20 JK Galat 071 < 168 KT Galat 007 < 008 F hit Perlakuan 226 > 1357 F hit Kelompok 13 Perlakuan 329; 52 > 310; 9 KK 38 < 261 Galat 20 168 008 Total 23 510 Rancob ProfDrKrishna Purnawan Candra JurTHP Faperta Unmul 10/10/2016 22 11