Percobaan Satu Faktor : Rancangan Acak Lengkap (Completely Randomized Design) - GALINESIA
Rancangan dasar percobaan dilakukan dengan membuat desain percobaan dengan cara mengacak, melakukan pemblokan pada satuan unit percobaan. Kegiatan tersebut dilakukan agar dapat mengurangi bias atau error. ada beberapa macam desain percobaan yang dilakukan pada saat penelitian salah satunya adalah 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 seperti rancangan acak kelompok, rancangan bujur sangkar, dan lain-lain. rancangan acak lengkap digunakan apabila pengaruh lingkungan tersebut dianggap seragam dan variasi dari bahan bahan percobaan dianggap homogen. dengan demikian rata-rata para peneliti menggunakan jika skalanya yaitu green house atau pada laboratorium.

RAL adalah 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.

Asumsi dari rumus di atas yaitu terdiri dari µ yang artinya nilai rata-rata yaitu tanaman yang ditanam tanpa adanya perlakuan maka akan tetap menghasilkan. Asumsi τ atau treatment yaitu perlakuan yang diberikan juga termasuk mempengaruhi hasil yang didapatkan sehingga selain dari tanaman itu sendiri maka perlakuan juga memberikan dampak nya terhadap hasil.


asumsi tentang perlakuan juga harus dibuat dan ditentukan untuk menjelaskan modal secara lengkap. Ada dua jenis perlakuan yang dipakai dengan bentuk linier yang berbeda.
1. Model tetap atau fixed model.
Artinya faktor perlakuan adalah 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 =

Layout percobaan

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 melakukan percobaan.
Misalnya : suatu percobaan yang akan dilakukan menggunakan 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 contoh di atas nomor 1 sampai 20.
Misalnya : perlakuan pupuk diberi simbol A1 A2 A3 dan A4, sedangkan ulangan diberi simbol U1 U2 U3 u4, dan U5. Maka bentuk tulisan nya nanti adalah A1U1, A1U2,....., A4U5.

Langkah 3
lakukanlah pengacakan bisa menggunakan Excel atau menggunakan kalkulator sehingga memudahkan untuk pengacakan.
Misalnya :

Analisis variasi RAL

Misal suatu percobaan dengan banyaknya perlakuan dan ulangan r y adalah nilai pengamatan pada perlakuan dan ulangan ke j. Simbol r adalah ulangan (replikasi) dan t adalah perlakuan (treatment),

Jika dalam ulangan terdiri dari beberapa sampel maka seluruh data sampel harus dimasukkan ke dalam data pengamatan dan tidak boleh hanya rata-rata nya saja. sehingga analisis yang dilakukan dapat 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 adalah berikut ini 


dengan perhitungan sebagai berikut

Model EKT  (analisis gabungan) untuk RAL


untuk mempermudah dalam pemahaman berikut ini terdaat contoh perhitungan analisis variasi dari bentuk RAL berikut ini.

sebuah penelitian tentang pengaruh teknik aplikasi fungisida terhadap pertumbuhan keparahan penyakit bulai pada tanaman jagung. Perlakuan yang diberikan terdiri dari 11 perlakuan dimana masing-masing perlakuan diulang 3 kali. berikut adalah hasil pencatatan keparahan penyakit pada tanaman jagung. Penelitian dilakukan didalam green house yang dianggap memiliki faktor lingkungan yang homogen.

langkah Pertama yang dilakukan adalah menentukan 11 jenis perlakuan tersebut dengan menggunakan simbol. disini simbol yang digunakan adalah K1, K2,...dst. sedangkan ulangan menggunakan simbol U1, U2,...,dst. berikut hasi pengacakannya.


Berikut adalah hasil pengamatan kearahan penyakit yang akan dilakukan analisis. 


data hasil pengamatan pada tabel diatas dalam satuan persen sehingga perlu dilakukan transformasi. Transformasi dilakukan agar memudahkan dalam perhitungan analisis variasi. Berikut adalah 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 kemudian dibagi dengan jumlah data. 

Tahap selanjutnya yaitu analisis variasi. perhitungan pada tabel anova dapat dilakukan secara manual menggunakan kalkulator atau menggunakan rumus Excel. hasil analisis variasi pada 11 perlakuan di atas adalah sebagai berikut. 


Coba perhatikan f tabel dan f hitung. F itu menunjukkan hasil yang lebih besar daripada f tabel baik pada taraf 5% ataupun 1%, sehingga hasil menunjukkan bahwa perlakuan menunjukkan hasil yang berbeda sangat nyata. Dari hasil di atas dapat dilakukan uji lanjut beda rata rata. 

Berikut ini adalah contoh kedua
Tabel berikut adalah hasil panen padi dengan aplikasi pestisida yang berbeda.  
Annova


Besar dan Makna dari nilai-nilai CV

nilai CV menunjukkan tingkat ketelitian dalam sejauh mana perlakuan-perlakuan dibandingkan dan merupakan salah satu indeks kepercayaan yang baik pada suatu percobaan. CV adalah salah satu bentuk pernyataan dari error percobaan atau indikator dari error yang didapat dari presentasi dari rata-rata jadi dapat 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 tanaman yang ditanam dan variabel yang diukur. peneliti yang berpengalaman tentunya dapat menentukan keputusan yang baik untuk menerima suatu nilai CV yang telah direncanakan pada percobaan tertentu pula. 

Beberapa pengalaman peneliti-peneliti di IRRI dengan menggunakan desain percobaan pada lapangan untuk komoditas padi menunjukkan data produksi padi dengan mengelompokkan nilai CV berdasarkan perlakuan yaitu :
a). 6 sampai 8% untuk percobaan varietas
b). 10 sampai 12% untuk percobaan pemupukan
c). 13 sampai 15% untuk percobaan insektisida dan herbisida. 

namun ada beberapa referensi menyebutkan bahwa nilai normal tidak lebih dari 20%. untuk variabel tanaman lain nilai umumnya dihitung untuk produksi contohnya dalam percobaan lapangan di mana CV untuk produksi padi di sekitar 10% maka untuk jumlah anakan sekitar 20% dan untuk tinggi tanaman padi sekitar 3%.