SlideShare a Scribd company logo
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
(RANDOMIZED BLOCK DESIGN)
atau
RANCANGAN KELOMPOK LENGKAP TERACAK
(RANDOMIZED COMPLITE BLOCK DESIGN)
Prof.Dr. Kusriningrum
Eka Arah (One way classification)
→ 1 sumber keragaman, yaitu
perlakuan
KLASIFIKASI (disamping pengaruh galat / acak)
Banyak Arah (Multi way classification)
→ lebih dari 1 sumber keragaman
(disamping pengaruh galat / acak)
Eka Arah → - Rancangan Acak Lengkap
Banyak Arah → - Rancangan Acak Kelompok
- Rancangan Bujursangkar Latin
RANCANGAN ACAK KELOMPOK
Dipergunakan bila:
( I ). Media atau bahan percobaaqn tidak seragam
(tidak dapat dianggap seragam) → perlu
dikelompokkan
( II ). Terdapat 2 sumber keragaman :
a. media / tempat, bahan / materi percobaan
berbeda
b. perlakuan yang diberikan
- (selain pengaruh acak)
CONTOH: Klasifikasi Banyak Arah →
( I ). Percobaan padi, petak-petak percobaan pada ketinggian tak
sama: - Perlakuan: 6 macam → keadaannya tidak sama
- ulangan : 5 → diperlukan 5 petak (pada ketinggian
yang tidak sama)
Terdapat 2 perbedaan, yaitu perlakuan & keadaan petak
( II ). Percobaan dengan ternak babi:
- perlakuan: 4 macamdiperlukan 24 ekor anak babi
- ulangan: 6 kali → (yang tersedia 6 induk masing-
masing dengan 4 anak)
Terdapat 2 perbedaan, yaitu perlakuan & induk babi
( I ) & ( II ) 2 macam yang berbeda, dipergunakan
Rancangan Acak Kelompok
Model umum matematika untuk R.A.K.:
Yij = μ + ‫ז‬i + βj + εij
Pengaruh
Perlakuan ke i
Nilai
tengah umum
Pengaruh
Kelompok ke j
Nilai pengamatan pada
Perlakuan ke i kelompok ke j
Pengaruh acak pada
perlakuan ke i kelompok ke j
i = 1, 2, . . . . , t
J = 1, 2, . . . . , n
ULANGAN PADA RAK:
- Ulangan pada RAK sebenarnya juga merupakan
kelompok dari RAK
- Besar ulangan minimal untuk RAK:
derajat bebas Galat ≥ 15.
( t -1) (n -1) ≥ 15 → t = banyaknya perlakuan
n = banyaknya ulangan
Misalnya banyaknya perlakuan = 4, maka ulangan minimal yang
diperlukan: (4 -1) (n -1) ≥ 15
3n – 3 ≥ 15
3n ≥ 18
n ≥ 18/3
n ≥ 6
Cara pengacakan pada R.A.K.
Misalkan: Perlakuan: A, B, C, D, E dan F 24 unit percobaan
Ulangan (sebagai kelompok) 4 kali ↓
dilakukan pengacakan
C F A E D B
A D B E F C
F B E C D A
D F A B C E
I
II
III
IV
PENGOLAHAN DATA dan SIDIK RAGAM
CONTOH:
Percobaan dengan ternak babi, yang mendapat perlakuan
4 macam ransum pakan (perlakuan P, Q, R dan S) dan
ulangan 6 kali, hasil pengamatan pertambahan bobot
badan sbb:
(Ulangan 6 kali, karena diperoleh anak2 babi dari induk2 yang
berbeda → 6 induk babi, masing2 dengan 4 anak )
Perla-
kuan
Induk (Kelompok / Blok)
1 2 3 4 5 6
Total
P
Q
R
S
Y11 Y12 . . . Y16
Y21 Y22 Y26
Y31 Y32 Y36
Y41 Y42 Y46
Y1.
Y2.
Y3.
Y4.
Total Y.1 Y.2 . . . Y.6 Y. .
Hasil pengamatan pertambahan berat badan yang
Y1 2 = menerima perlakuan ransum ke1 dan kelompok /
induk ke 2
Model umum matematikanya:
Pertambahan bobot badan
pada perlakuan ransum ke i pengaruh kelompok /
dan kelompok / induk ke j induk ke j
Yi j = μ + ‫ז‬i + β j + ε i j i = 1, 2, 3, 4
j = 1, 2, . . . . , 6
nilai tengah umum
pengaruh perlakuan pengaruh acak pada perlakuan
pemberian ransum ke i ransum ke i dan kelompok/induk ke j
i = 1
j = 1
n
t
Jumlah Kuadrat:
J.K.P = ∑ = ∑
J.K.K. = ∑ = ∑
J.K.T = ∑ ∑ y i j
J.K.G. = J.K.T. J.K.P. J.K.K.
i = 1
t
y i .
n
y. .
t n
2 2
i = 1
4
y i . y. .2 2
6 24
j = 1
n
y. j
t
y. .
t n
2 2
j = 1
6
y. j
4
y. .
24
22
i = 1
t
j = 1
n 2 y. . 2
t n
SIDIK RAGAM
S.K. d.b. J.K. K.T. F hitung F tabel
0,05 0,01
Kelompok
Perlakuan
Galat
5
3
15
J.K.K.
J.K.P.
J.K.G.
K.T.K
K.T.P
K.T.G
KTK / KTG
KTP / KTG
Total 23 J.K.T.
Sebagai penguji hipotesis: H0 → ‫ז‬1=‫ז‬2=‫ז‬3=‫ז‬4=0
H1 → paling sedikt salah satu ‫ז‬i ≠ 0
Bila perbedaan antar induk tidak diperhatikan, maka percobaan
menggunakan Rancangan Acak Lengkap (R.A.L)
Kapan memakai Rancangan Acak Kelompok (R.A.K) ter-
gantung keadaan yang dihadapi (tak selalu harus R.A.K,
kadang-kadang cukup dengan R.A.L saja)
CONTOH SOAL: Percobaan dengan 6 perlakuan dan 4 ulangan, me-
makai RAK.
JKT = 4,4 + 3,3 + . . . . . .+ 6,7 = 54,51
31,6 + 30,6 + . . . . . .+ 34,5
Perlakuan Kelompok
I II IV V
Total
1
2
3
4
5
6
4,4 5,9 . 4,1
3,3 1,9 . 7,1
. . . .
. . . .
. . . .
6,6 7,3 . 6,7
20,4
17,2
.
.
.
28,1
132,7
24
2 2 2 2
222
JKK =
6
F.K. = 3,14
20,4 + 17,2 + . . . . . . .+ 28,1
JKG = 54,51 3,14 31,65 = 19,72
SIDIK RAGAM:
Kesimpulan: perlakuan memberikan pengaruh sangat nyata
( p < 0,01) terhadap hasil pengamatan
JKP =
4
F.K. = 31,65
2 2 2
S.K. d.b. J.K. K.T. F hitung F tabel
0,05 0,01
Kelompok
Perlakuan
Galat
3
5
15
3,14
31,65
19,72
1,05
6,33
1,31
0,80
4,83**
3,29
2,90
5,42
4,56
Total 23 54,51
Efisiensi relatif RAK terhadap RAL:
Bila percobaan dilaksanakan dengan RAK, tetapi perhitungannya
dipakai RAL →
Mana yang lebih efisien menggunakan RAK ataukah RAL ?
Maka: - untuk J.K. dari RAL tidak dapat diperoleh / dihitung
- untuk K.TG dari RAL dapat dikira-kira dari K.TG nya RAK
SIDIK RAGAM untuk RAL:
S.K. d.b. J.K. KT
Perlakuan
Galat
5
18 KTG (RAL)
Total 23
Perkiraan KTG dari RAL dihitung sbb:
fk x KTK + ( fp + fg ) x KTG
( fk + fp + fg )
KTG (RAL) = nilai perkiraan KTG dari RAL
KTK = Kuadrat Tengah Kelompok
KTG = Kuadrat Tengah Galat
fk = d.b. kelompok
fp = d.b. perlakuan dari RAK
fg = d.b. galat
KTG (RAL) =
dari RAK
Efisiensi Relatif RAK terhadap RAL dicari sbb:
( f1 + 1 ) ( f2 + 3 ) KTG (RAL)
( f2 + 1 ) ( f1 + 3 ) KTG (RAK)
f1 = d.b. galat RAK
f2 = d.b. galat RAL
Kemungkinan hasil yang diperoleh:
RAK lebih efisien
atau
Sama efisiennya dengan RAL
ER ( RAK terha-
dap RAL)
< 100 % → RAL lebih efisien dari pada RAK
ER (RAK terha-
dap RAL) X 100 %
≥ 100 %
=
CONTOH (lihat contoh soal dan penyelesaiannya di atas)
Dari contoh soal tersebut diperoleh:
KTK dari RAK = 1,05 fk = 3 fg = 15
KTG dari RAK = 1,31 fp = 5
fk x KTK + ( fp + fg ) x KTG
( fk + fp + fg )
3 x 1,05 + ( 5 + 15 ) x 1,31
( 3 + 5 + 15)
( f1 + 1 ) ( f2 + 3 ) KTG (RAL) diketahui:
( f2 + 1 ) ( f1 + 3 ) KTG (RAK) f1 =
15
f2 =
18
(15 + 1 ) (18 + 3) 1,1196
(18 + 1 ) (15 + 3) 1,31
KTG (RAL) =
= 1,1196=
X 100%ER RAK terha-
dap RAL
=
X 100%= = 96%
ER RAK terhadap RAL = 96% < 100%
↓
Kesimpulan: penggunaan RAL lebih efisien dari pada RAK
( Karena 96 kali ulangan RAL memberikan infor-
masi sama banyaknya dengan bila dilakukan
100 kali ulangan dalam RAK )
-----
TUTORIAL
TUGAS BAB 7 No II
(Dikerjakan di lembaran Kertas)
TUGAS PEKERJAAN RUMAH
(Dikerjakan pada Buku Ajar)
- BAB 7 No I
- BAB 7 No II
(Soal serupa tetapi tidak sama
untuk setiap mahasiswa)
Kenaikan Berat Badan Domba
Kelompok P E R L A K U A N
I II III IV V
I
II
III
IV
2,5 3,4 2,0 1,9 1,5
2,1 2,6 1,9 1,8 1,4
2,1 2,4 1,7 1,7 1,3
1,8 2,2 1,6 1,3 1,1

More Related Content

What's hot

Aljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabarAljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabar
maman wijaya
 
Teori Group
Teori GroupTeori Group
Teknik Analisis Variansi Satu Variabel
Teknik Analisis Variansi Satu VariabelTeknik Analisis Variansi Satu Variabel
Teknik Analisis Variansi Satu Variabel
Throne Rush Indo
 
PEMETAAN STRUKTUR ALJABAR
PEMETAAN STRUKTUR ALJABARPEMETAAN STRUKTUR ALJABAR
PEMETAAN STRUKTUR ALJABAR
Nailul Hasibuan
 

What's hot (6)

09. rbsl
09. rbsl09. rbsl
09. rbsl
 
Aljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabarAljabar 3-struktur-aljabar
Aljabar 3-struktur-aljabar
 
Teori Group
Teori GroupTeori Group
Teori Group
 
Teknik Analisis Variansi Satu Variabel
Teknik Analisis Variansi Satu VariabelTeknik Analisis Variansi Satu Variabel
Teknik Analisis Variansi Satu Variabel
 
1-12.docx
1-12.docx1-12.docx
1-12.docx
 
PEMETAAN STRUKTUR ALJABAR
PEMETAAN STRUKTUR ALJABARPEMETAAN STRUKTUR ALJABAR
PEMETAAN STRUKTUR ALJABAR
 

Similar to 07. rak

002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx
002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx
002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx
SlametHadiKusumah
 
Rancangan Acak Lengkap Percobaan Satu Faktor
Rancangan Acak Lengkap Percobaan Satu FaktorRancangan Acak Lengkap Percobaan Satu Faktor
Rancangan Acak Lengkap Percobaan Satu Faktor
TeknologidanManjProd
 
Ral
RalRal
04. Rancangan Acak Lengkap
04. Rancangan Acak Lengkap04. Rancangan Acak Lengkap
04. Rancangan Acak LengkapIr. Zakaria, M.M
 
Materi 8
Materi 8Materi 8
Materi 8
olahspss kunta
 
pasca matrik-12 ANAVA.pdf
pasca matrik-12 ANAVA.pdfpasca matrik-12 ANAVA.pdf
pasca matrik-12 ANAVA.pdf
NurfadillahNingsih1
 
Materi 6
Materi 6Materi 6
Materi 6
olahspss kunta
 
Missing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdf
Missing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdfMissing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdf
Missing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdf
Novianita14
 
Rancangan acak kelompok (rak)
Rancangan acak kelompok (rak)Rancangan acak kelompok (rak)
Rancangan acak kelompok (rak)
Muhammad Luthfan
 
Rancangan petak terbagi
Rancangan petak terbagiRancangan petak terbagi
Rancangan petak terbagi
Muhammad Eko
 
Rancangan acak lengkap (RAL)
Rancangan acak lengkap (RAL)Rancangan acak lengkap (RAL)
Rancangan acak lengkap (RAL)
Muhammad Eko
 
Rancangan percobaan
Rancangan percobaanRancangan percobaan
Rancangan percobaan
aril anwar
 
Materi 7
Materi 7Materi 7
Materi 7
olahspss kunta
 
Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam
Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragamAsumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam
Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam
Muhammad Eko
 
Matematika Analisis varians
Matematika Analisis variansMatematika Analisis varians
Matematika Analisis varians
wafa khairani
 
Materi 5
Materi 5Materi 5
Materi 5
olahspss kunta
 

Similar to 07. rak (20)

002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx
002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx
002 Percobaan Satu Faktor dan RAL - 2023.pptx
 
Anova
AnovaAnova
Anova
 
Rancangan Acak Lengkap Percobaan Satu Faktor
Rancangan Acak Lengkap Percobaan Satu FaktorRancangan Acak Lengkap Percobaan Satu Faktor
Rancangan Acak Lengkap Percobaan Satu Faktor
 
Ral
RalRal
Ral
 
04. Rancangan Acak Lengkap
04. Rancangan Acak Lengkap04. Rancangan Acak Lengkap
04. Rancangan Acak Lengkap
 
Materi 8
Materi 8Materi 8
Materi 8
 
Reliabilitas
Reliabilitas Reliabilitas
Reliabilitas
 
04. ral
04. ral04. ral
04. ral
 
pasca matrik-12 ANAVA.pdf
pasca matrik-12 ANAVA.pdfpasca matrik-12 ANAVA.pdf
pasca matrik-12 ANAVA.pdf
 
Materi 6
Materi 6Materi 6
Materi 6
 
Missing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdf
Missing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdfMissing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdf
Missing Data dan Transform Missing Data dan Transform.pdf.pdf
 
Rancangan acak kelompok (rak)
Rancangan acak kelompok (rak)Rancangan acak kelompok (rak)
Rancangan acak kelompok (rak)
 
Rancangan petak terbagi
Rancangan petak terbagiRancangan petak terbagi
Rancangan petak terbagi
 
Rancangan acak lengkap (RAL)
Rancangan acak lengkap (RAL)Rancangan acak lengkap (RAL)
Rancangan acak lengkap (RAL)
 
Rancangan percobaan
Rancangan percobaanRancangan percobaan
Rancangan percobaan
 
Materi 7
Materi 7Materi 7
Materi 7
 
Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam
Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragamAsumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam
Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam
 
Matematika Analisis varians
Matematika Analisis variansMatematika Analisis varians
Matematika Analisis varians
 
Materi 5
Materi 5Materi 5
Materi 5
 
Metode Biggers
Metode BiggersMetode Biggers
Metode Biggers
 

07. rak

  • 1. RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RANDOMIZED BLOCK DESIGN) atau RANCANGAN KELOMPOK LENGKAP TERACAK (RANDOMIZED COMPLITE BLOCK DESIGN) Prof.Dr. Kusriningrum
  • 2. Eka Arah (One way classification) → 1 sumber keragaman, yaitu perlakuan KLASIFIKASI (disamping pengaruh galat / acak) Banyak Arah (Multi way classification) → lebih dari 1 sumber keragaman (disamping pengaruh galat / acak) Eka Arah → - Rancangan Acak Lengkap Banyak Arah → - Rancangan Acak Kelompok - Rancangan Bujursangkar Latin
  • 3. RANCANGAN ACAK KELOMPOK Dipergunakan bila: ( I ). Media atau bahan percobaaqn tidak seragam (tidak dapat dianggap seragam) → perlu dikelompokkan ( II ). Terdapat 2 sumber keragaman : a. media / tempat, bahan / materi percobaan berbeda b. perlakuan yang diberikan - (selain pengaruh acak)
  • 4. CONTOH: Klasifikasi Banyak Arah → ( I ). Percobaan padi, petak-petak percobaan pada ketinggian tak sama: - Perlakuan: 6 macam → keadaannya tidak sama - ulangan : 5 → diperlukan 5 petak (pada ketinggian yang tidak sama) Terdapat 2 perbedaan, yaitu perlakuan & keadaan petak ( II ). Percobaan dengan ternak babi: - perlakuan: 4 macamdiperlukan 24 ekor anak babi - ulangan: 6 kali → (yang tersedia 6 induk masing- masing dengan 4 anak) Terdapat 2 perbedaan, yaitu perlakuan & induk babi ( I ) & ( II ) 2 macam yang berbeda, dipergunakan Rancangan Acak Kelompok
  • 5. Model umum matematika untuk R.A.K.: Yij = μ + ‫ז‬i + βj + εij Pengaruh Perlakuan ke i Nilai tengah umum Pengaruh Kelompok ke j Nilai pengamatan pada Perlakuan ke i kelompok ke j Pengaruh acak pada perlakuan ke i kelompok ke j i = 1, 2, . . . . , t J = 1, 2, . . . . , n
  • 6. ULANGAN PADA RAK: - Ulangan pada RAK sebenarnya juga merupakan kelompok dari RAK - Besar ulangan minimal untuk RAK: derajat bebas Galat ≥ 15. ( t -1) (n -1) ≥ 15 → t = banyaknya perlakuan n = banyaknya ulangan Misalnya banyaknya perlakuan = 4, maka ulangan minimal yang diperlukan: (4 -1) (n -1) ≥ 15 3n – 3 ≥ 15 3n ≥ 18 n ≥ 18/3 n ≥ 6
  • 7. Cara pengacakan pada R.A.K. Misalkan: Perlakuan: A, B, C, D, E dan F 24 unit percobaan Ulangan (sebagai kelompok) 4 kali ↓ dilakukan pengacakan C F A E D B A D B E F C F B E C D A D F A B C E I II III IV
  • 8. PENGOLAHAN DATA dan SIDIK RAGAM CONTOH: Percobaan dengan ternak babi, yang mendapat perlakuan 4 macam ransum pakan (perlakuan P, Q, R dan S) dan ulangan 6 kali, hasil pengamatan pertambahan bobot badan sbb: (Ulangan 6 kali, karena diperoleh anak2 babi dari induk2 yang berbeda → 6 induk babi, masing2 dengan 4 anak ) Perla- kuan Induk (Kelompok / Blok) 1 2 3 4 5 6 Total P Q R S Y11 Y12 . . . Y16 Y21 Y22 Y26 Y31 Y32 Y36 Y41 Y42 Y46 Y1. Y2. Y3. Y4. Total Y.1 Y.2 . . . Y.6 Y. .
  • 9. Hasil pengamatan pertambahan berat badan yang Y1 2 = menerima perlakuan ransum ke1 dan kelompok / induk ke 2 Model umum matematikanya: Pertambahan bobot badan pada perlakuan ransum ke i pengaruh kelompok / dan kelompok / induk ke j induk ke j Yi j = μ + ‫ז‬i + β j + ε i j i = 1, 2, 3, 4 j = 1, 2, . . . . , 6 nilai tengah umum pengaruh perlakuan pengaruh acak pada perlakuan pemberian ransum ke i ransum ke i dan kelompok/induk ke j i = 1 j = 1 n t
  • 10. Jumlah Kuadrat: J.K.P = ∑ = ∑ J.K.K. = ∑ = ∑ J.K.T = ∑ ∑ y i j J.K.G. = J.K.T. J.K.P. J.K.K. i = 1 t y i . n y. . t n 2 2 i = 1 4 y i . y. .2 2 6 24 j = 1 n y. j t y. . t n 2 2 j = 1 6 y. j 4 y. . 24 22 i = 1 t j = 1 n 2 y. . 2 t n
  • 11. SIDIK RAGAM S.K. d.b. J.K. K.T. F hitung F tabel 0,05 0,01 Kelompok Perlakuan Galat 5 3 15 J.K.K. J.K.P. J.K.G. K.T.K K.T.P K.T.G KTK / KTG KTP / KTG Total 23 J.K.T. Sebagai penguji hipotesis: H0 → ‫ז‬1=‫ז‬2=‫ז‬3=‫ז‬4=0 H1 → paling sedikt salah satu ‫ז‬i ≠ 0 Bila perbedaan antar induk tidak diperhatikan, maka percobaan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (R.A.L) Kapan memakai Rancangan Acak Kelompok (R.A.K) ter- gantung keadaan yang dihadapi (tak selalu harus R.A.K, kadang-kadang cukup dengan R.A.L saja)
  • 12. CONTOH SOAL: Percobaan dengan 6 perlakuan dan 4 ulangan, me- makai RAK. JKT = 4,4 + 3,3 + . . . . . .+ 6,7 = 54,51 31,6 + 30,6 + . . . . . .+ 34,5 Perlakuan Kelompok I II IV V Total 1 2 3 4 5 6 4,4 5,9 . 4,1 3,3 1,9 . 7,1 . . . . . . . . . . . . 6,6 7,3 . 6,7 20,4 17,2 . . . 28,1 132,7 24 2 2 2 2 222 JKK = 6 F.K. = 3,14
  • 13. 20,4 + 17,2 + . . . . . . .+ 28,1 JKG = 54,51 3,14 31,65 = 19,72 SIDIK RAGAM: Kesimpulan: perlakuan memberikan pengaruh sangat nyata ( p < 0,01) terhadap hasil pengamatan JKP = 4 F.K. = 31,65 2 2 2 S.K. d.b. J.K. K.T. F hitung F tabel 0,05 0,01 Kelompok Perlakuan Galat 3 5 15 3,14 31,65 19,72 1,05 6,33 1,31 0,80 4,83** 3,29 2,90 5,42 4,56 Total 23 54,51
  • 14. Efisiensi relatif RAK terhadap RAL: Bila percobaan dilaksanakan dengan RAK, tetapi perhitungannya dipakai RAL → Mana yang lebih efisien menggunakan RAK ataukah RAL ? Maka: - untuk J.K. dari RAL tidak dapat diperoleh / dihitung - untuk K.TG dari RAL dapat dikira-kira dari K.TG nya RAK SIDIK RAGAM untuk RAL: S.K. d.b. J.K. KT Perlakuan Galat 5 18 KTG (RAL) Total 23
  • 15. Perkiraan KTG dari RAL dihitung sbb: fk x KTK + ( fp + fg ) x KTG ( fk + fp + fg ) KTG (RAL) = nilai perkiraan KTG dari RAL KTK = Kuadrat Tengah Kelompok KTG = Kuadrat Tengah Galat fk = d.b. kelompok fp = d.b. perlakuan dari RAK fg = d.b. galat KTG (RAL) = dari RAK
  • 16. Efisiensi Relatif RAK terhadap RAL dicari sbb: ( f1 + 1 ) ( f2 + 3 ) KTG (RAL) ( f2 + 1 ) ( f1 + 3 ) KTG (RAK) f1 = d.b. galat RAK f2 = d.b. galat RAL Kemungkinan hasil yang diperoleh: RAK lebih efisien atau Sama efisiennya dengan RAL ER ( RAK terha- dap RAL) < 100 % → RAL lebih efisien dari pada RAK ER (RAK terha- dap RAL) X 100 % ≥ 100 % =
  • 17. CONTOH (lihat contoh soal dan penyelesaiannya di atas) Dari contoh soal tersebut diperoleh: KTK dari RAK = 1,05 fk = 3 fg = 15 KTG dari RAK = 1,31 fp = 5 fk x KTK + ( fp + fg ) x KTG ( fk + fp + fg ) 3 x 1,05 + ( 5 + 15 ) x 1,31 ( 3 + 5 + 15) ( f1 + 1 ) ( f2 + 3 ) KTG (RAL) diketahui: ( f2 + 1 ) ( f1 + 3 ) KTG (RAK) f1 = 15 f2 = 18 (15 + 1 ) (18 + 3) 1,1196 (18 + 1 ) (15 + 3) 1,31 KTG (RAL) = = 1,1196= X 100%ER RAK terha- dap RAL = X 100%= = 96%
  • 18. ER RAK terhadap RAL = 96% < 100% ↓ Kesimpulan: penggunaan RAL lebih efisien dari pada RAK ( Karena 96 kali ulangan RAL memberikan infor- masi sama banyaknya dengan bila dilakukan 100 kali ulangan dalam RAK ) -----
  • 19. TUTORIAL TUGAS BAB 7 No II (Dikerjakan di lembaran Kertas) TUGAS PEKERJAAN RUMAH (Dikerjakan pada Buku Ajar) - BAB 7 No I - BAB 7 No II (Soal serupa tetapi tidak sama untuk setiap mahasiswa)
  • 20. Kenaikan Berat Badan Domba Kelompok P E R L A K U A N I II III IV V I II III IV 2,5 3,4 2,0 1,9 1,5 2,1 2,6 1,9 1,8 1,4 2,1 2,4 1,7 1,7 1,3 1,8 2,2 1,6 1,3 1,1