Penerapan Metode Yates dan Metode Biggers dalam Pendugaan Data Hilang pada Rancangan Acak Kelompok Lengkap

Rancangan Acak Kelompok Lengkap merupakan rancangan yang dilakukan dengan mengelompokkan satuan percobaan ke dalam grup-grup yang homogen yang dinamakan kelompok dan kemudian menentukan perlakuan secara acak di dalam masing-masing kelompok dengan semua perlakuan dicobakan pada setiap kelompok. Tujuan pengelompokan adalah untuk membuat keragaman satuan-satuan percobaan di dalam masing-masing kelompok sekecil mungkin sedangkan perbedaan antar kelompok sebesar mungkin. Dalam percobaan, sering terjadi data hilang yang disebabkan faktor di luar kendali peneliti (bukan disebabkan oleh perlakuan). Hal ini akan menimbulkan masalah dalam menganalisis data. Untuk itu, penting dilakukan pendugaan (estimasi) terhadap data hilang agar data tersebut bisa dianalisis kembali. Metode yang dipakai untuk pendugaan data hilang pada penelitian ini adalah metode Yates dan metode Biggers. Metode Yates menggunakan proses iterasi, sedangkan metode Biggers menggunakan pendekatan matriks. Dengan demikian, masalah yang dibahas dalam penelitian ini adalah metode mana yang lebih efisien diantara metode Yates dan metode Biggers dengan melihat nilai RMSE dugaan yang terkecil antara metode Yates dan metode Biggers. Jenis penelitian ini adalah penelitian teoritis dengan mengkaji teori yang relevan dengan permasalahan yang dibahas berdasarkan kajian kepustakaan kemudian dilakukan penelitian terhadap konsep atau teori yang ada dengan pendekatan studi kasus pada dua buah kasus data, yaitu data pada kasus1 dan data pada kasus 2. Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur yang mengkaji penggunaan metode Yates dan metode Biggers dalam pendugaan data hilang pada Rancangan Acak kelompok Lengkap. Berdasarkan analisis yang dilakukan pada kasus 1 ataupun kasus 2, untuk jumlah satu data hilang kedua metode sama efektifnya, sedangkan untuk jumlah dua data hilang, tiga data hilang dan empat data hilang, metode yang paling efisien dipakai adalah metode Yates. Hal ini dapat dilihat dari nilai RMSE yang dihasilkan dari masing-masing metode. Semakin banyak jumlah data hilang nilai RMSE yang dihasilkan akan semakin besar.