Rabu10TPRanCob Laporan Praktikum Rancangan Petak Terbagi (RPT)

 Cover

Data

Video Analisis

Output (PDF)

HTML

Rekap Praktikum: Analisis Rancangan Petak Terbagi (RPT) di SPSS 16

Berikut adalah ringkasan langkah-langkah untuk melakukan analisis Rancangan Petak Terbagi (Split-Plot Design) menggunakan SPSS 16, seperti yang telah kita bahas dalam praktikum.

---

1. Konsep Dasar RPT

Kita menggunakan RPT ketika kita memiliki dua faktor perlakuan, namun salah satu faktor sulit atau tidak praktis untuk diacak pada unit percobaan yang kecil. Oleh karena itu, kita memiliki dua ukuran petak:

• Petak Utama (Main Plot): Untuk Faktor A, yang sulit diacak (misal: pengolahan tanah, metode irigasi).
• Anak Petak (Sub Plot): Untuk Faktor B, yang mudah diacak (misal: varietas, dosis pupuk).

Konsekuensi utamanya adalah RPT memiliki DUA Galat (Error):

1. Galat (a): Untuk menguji Petak Utama.
2. Galat (b): Untuk menguji Anak Petak dan Interaksinya.

2. Studi Kasus

• Blok (Ulangan): 4 Blok
• Faktor A (Petak Utama): 3 Metode Irigasi (A1, A2, A3)
• Faktor B (Anak Petak): 2 Jenis Mulsa (B1, B2)
• Respon (Y): Efisiensi Penggunaan Air (%)

3. Langkah 1: Pengaturan (Variable View) di SPSS

Buka Variable View dan atur 4 variabel seperti tabel di bawah ini. Pastikan kolom "Measure" diatur dengan benar.

Name	Type	Label	Values	Measure
BLOK	Numeric	Ulangan/Blok	{ } None	Nominal
IRIGASI	Numeric	Faktor A: Metode Irigasi	{ 1="A1", 2="A2", 3="A3" }	Nominal
MULSA	Numeric	Faktor B: Jenis Mulsa	{ 1="B1", 2="B2" }	Nominal
EFISIENSI	Numeric	Respon: Efisiensi Air (%)	{ } None	Scale

4. Langkah 2: Input Data (Data View) di SPSS

Buka Data View dan masukkan semua 24 baris data dalam format "panjang" (long format), di mana setiap baris adalah satu anak petak.

BLOK	IRIGASI	MULSA	EFISIENSI
1	1	1	65
1	1	2	68
1	2	1	70
1	2	2	72
1	3	1	60
1	3	2	63
2	1	1	66
2	1	2	69
2	2	1	71
2	2	2	73
2	3	1	61
2	3	2	64
3	1	1	68
3	1	2	70
3	2	1	72
3	2	2	75
3	3	1	63
3	3	2	66
4	1	1	67
4	1	2	71
4	2	1	73
4	2	2	76
4	3	1	62
4	3	2	65

---

5. Langkah 3: Prosedur Analisis (Mixed Models)

Ini adalah bagian terpenting. Kita menggunakan Mixed Models untuk mendefinisikan dua galat secara terpisah.

1. Klik Menu: Analyze > Mixed Models > Linear...
2. Jendela "Specify Subjects and Repeated" akan muncul. Biarkan saja kosong (atau masukkan BLOK ke 'Subjects'). Klik Continue.
3. Jendela utama "Linear Mixed Models" muncul:
   • Masukkan EFISIENSI ke kotak Dependent Variable.
   • Masukkan BLOK, IRIGASI, dan MULSA ke kotak Factors.
4. Mengatur Efek Tetap (Fixed Effects):
   • Klik tombol Fixed...
   • Pilih/centang opsi Custom.
   • Pindahkan faktor berikut ke kotak "Model":
     • IRIGASI (Faktor A)
     • MULSA (Faktor B)
     • IRIGASI * MULSA (Interaksi A*B)
   • Klik Continue.
5. Mengatur Efek Acak (Random Effects) - INI KUNCINYA!
   • Klik tombol Random...
   • Pilih/centang opsi Custom.
   • Pindahkan faktor berikut ke kotak "Model":
     • BLOK (Efek Ulangan)
     • BLOK * IRIGASI (Ini adalah Galat (a) untuk RPT)
   • Klik Continue.
6. (Opsional) Uji Lanjut (EM Means):
   • Klik tombol EM Means...
   • Pindahkan IRIGASI * MULSA ke kotak "Display Means for".
   • Centang Compare main effects dan pilih uji lanjut (misal: LSD).
   • Klik Continue.
7. Klik OK untuk menjalankan analisis.

---

6. Langkah 4: Interpretasi Output

Fokus utama Anda adalah pada tabel "Type III Tests of Fixed Effects".

Ciri Khas Analisis RPT yang Berhasil:
Perhatikan kolom "Denominator df" (df Penyebut/Galat). Anda akan melihat ada DUA angka df yang berbeda. Ini membuktikan SPSS telah menggunakan dua galat yang berbeda.

Source	Numerator df	Denominator df	F	Sig.
Intercept	1	...	...	...
IRIGASI (A)	2	6	F_A	p_A
MULSA (B)	1	9	F_B	p_B
IRIGASI * MULSA	2	9	F_AB	p_AB

Cara Membaca:

1. Lihat Interaksi (IRIGASI * MULSA) Dahulu: Jika "Sig." < 0.05, berarti ada interaksi nyata. Analisis harus fokus pada efek interaksi (lihat output EM Means).
2. Jika Interaksi Tidak Nyata (Sig. > 0.05): Anda boleh melihat pengaruh utama.
   • IRIGASI: Diuji menggunakan Galat (a), dengan df penyebut = 6.
   • MULSA: Diuji menggunakan Galat (b), dengan df penyebut = 9.

Peringatan Penting

Jangan menganalisis RPT menggunakan GLM > Univariate. Prosedur tersebut akan menganggapnya sebagai RAK Faktorial biasa dan hanya menggunakan SATU galat (Galat b). Ini akan menyebabkan F-test untuk Petak Utama (IRIGASI) menjadi salah.