ANALISIS LINTAS BEBERAPA KARAKTER AGRONOMI
UNTUK PENGEMBANGAN KRITERIA SELEKSI TANAMAN
SORGUM (
Sorghum bicolor
L
.
Moench)
MIA SRI LISTIANI AHMAD
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN
SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA
Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Analisis Lintas Beberapa Karakter Agronomi untuk Pengembangan Kriteria Seleksi Tanaman Sorgum (Sorghum bicolor L. Moench) adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini.
Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.
Bogor, Juli 2014
Mia Sri Listiani Ahmad
ABSTRAK
MIA SRI LISTIANI AHMAD. Analisis Lintas Beberapa Karakter Agronomi untuk Pengembangan Kriteria Seleksi Tanaman Sorgum (Sorghum bicolor L. Moench). Dibimbing oleh AJI HAMIM WIGENA dan SOERANTO HUMAN.
Hampir semua bagian dari tanaman serealia sorgum dapat dimanfaatkan, sehingga tanaman sorgum perlu dibudidayakan dan diperbaiki kualitasnya. Perbaikan kualitas sorgum dapat dilakukan melalui pemuliaan tanaman. Salah satu karakter agronomi yang perlu diperbaiki kualitasnya adalah daya hasil tanaman. Daya hasil tanaman sorgum dipengaruhi juga oleh karakter agronomi lainnya. Besar pengaruh karakter-karakter agronomi terhadap daya hasil tanaman dapat diketahui dengan analisis lintas dan tingkat pewarisan sifat-sifatnya dapat diketahui berdasarkan nilai heritabilitas. Karakter agronomi yang digunakan pada penelitian ini adalah produksi biji kering, produksi biomassa keseluruhan, produksi biomassa tanpa biji, pembungaan 50%, panjang malai, tinggi tanaman, umur panen, berat 1000 biji, berat malai, diameter batang, dan jumlah ruas batang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa daya hasil tanaman berdasarkan produksi biji kering (PBK) dan produksi biomassa keseluruhan (PBS) paling dipengaruhi oleh berat malai (BM) sehingga BM dapat dijadikan kriteria seleksi tanaman sorgum dengan tingkat heritabilitas sedang. Selain itu, panjang malai (PM) juga dapat dijadikan kriteria seleksi tanaman sorgum karena PM memiliki pengaruh total yang besar terhadap PBS dengan tingkat heritabilitas tinggi. Daya hasil tanaman berdasarkan produksi biomassa tanpa biji (PBTB) tidak dipengaruhi oleh karakter agronomi lainnya.
Kata kunci: analisis lintas, heritabilitas, sorgum
ABSTRACT
MIA SRI LISTIANI AHMAD. Path Analysis of Several Agronomic Characters to Development Selection Criteria of Sorghum (Sorghum bicolor L. Moench). Supervised by AJI HAMIM WIGENA and SOERANTO HUMAN.
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika
pada
Departemen Statistika
ANALISIS LINTAS BEBERAPA KARAKTER AGRONOMI
UNTUK PENGEMBANGAN KRITERIA SELEKSI TANAMAN
SORGUM (
Sorghum bicolor
L
.
Moench
)
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR 2014
Judul Skripsi : Analisis Lintas Beberapa Karakter Agronomi untuk Pengembangan Kriteria Seleksi Tanaman Sorgum (Sorghum bicolor L.Moench)
Nama : Mia Sri Listiani Ahmad NIM : G14100057
Disetujui oleh
Dr Ir Aji Hamim Wigena, MSc Pembimbing I
Prof Dr Ir Soeranto Human, MSc Pembimbing II
Diketahui oleh
Dr Ir Anang Kurnia, MSi Ketua Departemen
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT karena dengan rahmat dan karunia–Nya penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini yang berjudul
“Analisis Lintas Beberapa Karakter Agronomi untuk Pengembangan Kriteria Seleksi Tanaman Sorgum (Sorghum bicolor L. Moench)”. Tujuan dari pembuatan karya ilmiah ini adalah sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika IPB.
Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Aji Hamim Wigena, MSc dan Bapak Prof Dr Ir Soeranto Human, MSc selaku dosen pembimbing. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada kedua orang tua, keluarga besar Statistika 47, teman-teman dari Departemen Agronomi dan Hortikultura IPB, dan seluruh pihak yang telah membantu selesainya karya ilmiah ini.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan.
Bogor, Juli 2014
DAFTAR ISI
DAFTAR TABEL vii
DAFTAR GAMBAR vii
DAFTAR LAMPIRAN viii
PENDAHULUAN 1
Latar Belakang 1
Tujuan Penelitian 2
TINJAUAN PUSTAKA 2
Sorgum 2
Nuklir dalam Pemuliaan Tanaman 2
Analisis Lintas 3
Koefisien Lintas 3
Uji Kesesuaian Model Lintasan 4
Heritabilitas 5
METODE 6
Data 6
Prosedur Analisis Data 8
HASIL DAN PEMBAHASAN 9
Eksplorasi data 9
Analisis Lintas 10
Produksi Biji Kering (PBK) 10
Produksi Biomassa Keseluruhan (PBS) 13
Produksi Biomassa Tanpa Biji (PBTB) 16
Heritabilitas 18
Pengujian Asumsi Analisis Ragam 18
Tingkat Heritabilitas 20
SIMPULAN DAN SARAN 21
Simpulan 21
Saran 21
DAFTAR PUSTAKA 21
DAFTAR TABEL
1 Analisis ragam gabungan beberapa lokasi (model acak) 5
2 Kode bahan tanaman sorgum 7
3 Kode karakter agronomi beserta cara pengukuran 7
4 Uji linieritas pada analisis lintas PBK 10
5 Koefisien lintas dan koefisien determinasi pada analisis lintas PBK 11 6 Pengujian koefisien lintas pada analisis lintas PBK 12 7 Besar pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total
terhadap PBK 12
8 Uji linieritas pada analisis lintas PBS 14
9 Koefisien lintas dan koefisien determinasi pada analisis lintas PBS 14 10Pengujian koefisien lintas pada analisis lintas PBS 15 11Besar pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total
terhadap PBS 16
12Uji linieritas pada analisis lintas PBTB 17
13Koefisien lintas dan koefisien determinasi pada analisis lintas PBTB 18 14Pengujian koefisien lintas pada analisis lintas PBTB 18 15Uji keaditifan model setiap karakter agronomi 19 16Uji keaditifan model setiap karakter agronomi yang ditransformasi 19 17Tingkat heritabilitas setiap karakter agronomi 20
DAFTAR GAMBAR
1 Plot koefisien keragaman (KK) setiap karakter agronomi 9
2 Diagram lintas untuk PBK (Model awal) 10
3 Diagram lintas untuk PBK (Model alternatif) 12
4 Diagram lintas untuk PBS (Model awal) 13
5 Diagram lintas untuk PBS(Model alternatif) 15
DAFTAR LAMPIRAN
1 Asal usul 10 galur mutan harapan 23
2 Eksplorasi data dari setiap karakter agronomi 24
3 Plot antar sisaan yang dibakukan dengan urutan pengamatan pada
analisis lintas peubah utama PBK 24
4 Plot antar sisaan yang dibakukan dengan urutan pengamatan pada
analisis lintas peubah utama PBS 25
5 Plot antar sisaan yang dibakukan dengan urutan pengamatan pada
analisis lintas peubah utama PBTB 26
6 Plot antar sisaan yang dibakukan terhadap nilai dugaan respon yang
dibakukan 27
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Sorgum merupakan tanaman yang memiliki banyak manfaat bagi kehidupan.
Di Indonesia, sorgum disebut tanaman hermada (tanaman harapan masa depan) karena hampir semua bagian tanaman dapat dimanfaatkan. Biji sorgum yang memiliki kadar karbohidrat tinggi dapat dijadikan harapan sebagai pangan pokok pengganti beras dan jagung (Widowati 2011). Selain dijadikan bahan pangan, tanaman sorgum juga dapat dijadikan bahan pakan ternak.
Pengembangan tanaman sorgum di Indonesia belum sebaik padi dan jagung. Sorgum harus dibudidayakan dan diperbaiki kualitasnya karena tanaman ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan tanaman lain. Beberapa keunggulan dari tanaman sorgum adalah dapat tumbuh di lahan kering dan di tempat yang mendapatkan genangan banjir, serta relatif tahan terhadap gangguan hama atau penyakit (Sirappa 2003). Oleh karena itu, terdapat peluang yang cukup besar untuk meningkatkan daya hasil tanaman sorgum sehingga dapat menyelesaikan krisis pangan dan pemenuhan pakan ternak di Indonesia. Daya hasil tanaman sorgum untuk kepentingan bahan pangan dan bahan pakan dapat diukur berdasarkan produksi biji dan produksi biomassa yang dipengaruhi juga oleh karakter agronomi lainnya.
Pemuliaan tanaman merupakan salah satu cara untuk meningkatkan daya hasil tanaman sorgum sehingga menghasilkan varietas unggul dan stabil terhadap lingkungan. Pencarian varietas unggul memerlukan seleksi genotipe tanaman sorgum. Pada tahap seleksi genotipe biasanya dilakukan analisis setiap karakter agronomi tanaman. Namun, hal itu menjadi tidak efisien dalam analisis pemilihan genotipe yang unggul dan stabil terhadap lingkungan. Salah satu solusinya yaitu sebelum melakukan seleksi genotipe tanaman sorgum perlu dilakukan terlebih dahulu pencarian informasi tentang besarnya pengaruh atau keeratan hubungan karakter agronomi terhadap produksi biji kering dan produksi biomassa pada tanaman sorgum. Karakter agronomi yang memiliki pengaruh besar atau memiliki hubungan yang kuat terhadap kedua karakter utama tersebut dapat dipertimbangkan pada saat melakukan seleksi genotipe tanaman sorgum.
Keeratan hubungan linier antara karakter agronomi terhadap produksi biji kering dan produksi biomassa sorgum dapat diketahui dengan menggunakan analisis korelasi. Namun, analisis korelasi memiliki kelemahan yaitu tidak dapat menjelaskan besarnya pengaruh dan hubungan sebab akibat. Kelemahan dari analisis korelasi ini dapat diatasi dengan menggunakan analisis lintas. Analisis lintas dapat menjelaskan keeratan hubungan dan besarnya pengaruh yang diuraikan menjadi pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung.
2
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis besarnya pengaruh langsung maupun pengaruh tidak langsung beberapa karakter agronomi terhadap produksi biji kering, produksi biomassa keseluruhan, dan produksi biomassa tanpa biji yang disertai analisis heritabilitas setiap karakter agronomi sebagai petunjuk kriteria seleksi genotipe tanaman sorgum dalam pencarian varietas unggul dan stabil.
TINJAUAN PUSTAKA
Sorgum
Sorgum (Sorghum bicolor L. Moench) adalah tanaman serealia yang sudah cukup dikenal di wilayah tertentu di Indonesia meskipun bukan tanaman asli Indonesia. Tanaman ini berasal dari Ethiopia dan Sudan, Afrika.
Bulir atau biji sorgum yang dapat dilihat pada Lampiran 7 mengandung karbohidrat 70.7 g/100 g sehingga sangat potensial dijadikan pangan alternatif penganti beras (Widowati 2011). Pemanfaatan untuk bahan pakan ternak didapatkan dari keseluruhan biomassa yang dapat dilihat pada Lampiran 8 ataupun biomassa tanpa biji. Biomassa adalah bahan organik yang dihasilkan melalui proses fotosintesis seperti biji, batang, dan daun. Produksi batang dan daun sorgum dapat mencapai 30 sampai 40 ton/ha dalam berat basah dan produksi biji kering mencapai 4.5 sampai 6 ton/ha (Supriyanto 2010).
Sorgum manis adalah sorgum yang batangnya memiliki kandungan gula yang tinggi dan sering digunakan untuk memproduksi gula cair atau diproses menjadi bioetanol sebagai sumber energi terbarukan. Biji sorgum dapat menghasilkan gula sederhana karena mengandung pati sebanyak 65% sampai 71% (Sirappa 2003). Pati sorgum juga dapat digunakan dalam kegiatan industri seperti bahan perekat dan bahan pengental.
Nuklir dalam Pemuliaan Tanaman
Pemuliaan tanaman dengan melakukan mutasi bertujuan meningkatkan ragam genetik sehingga menghasilkan sifat-sifat yang baru dari karakter agronomi (Human et al 2010). Keragaman genetik yang didapatkan akan menjadi bahan pertimbangan seleksi genotipe tanaman.
3 mutasi sorgum adalah mutagen fisika yang berupa radiasi sinar gamma Chamber bersumber Cobalt-60.
Analisis Lintas
Analisis lintas hampir sama dengan analisis regresi. Peubah tidak bebas pada analisis regresi berganda disebut peubah endogen dalam analisis lintas dan peubah bebas pada analisis regresi berganda disebut peubah eksogen dalam analisis lintas. Hubungan antara peubah eksogen dan peubah endogen dapat digambarkan berdasarkan teori dan pengetahuan ahli dengan diagram lintas (Carter et al., 2004).
Diagram lintas menggambarkan secara jelas tentang pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung dari peubah eksogen terhadap peubah endogen. Pengaruh langsung adalah pengaruh satu peubah eksogen terhadap peubah endogen tanpa melalui peubah lain, sedangkan pengaruh tidak langsung adalah pengaruh satu peubah eksogen terhadap peubah endogen dengan melalui satu atau beberapa peubah lainnya (Lleras 2005).
Asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam melakukan analisis lintas (Dillon dan Goldstein 1984; Kusnendi 2008) adalah sebagai berikut:
1. Peubah yang diamati diasumsikan hasil pengukuran yang akurat yang berasal dari sumber yang sama dan peubah yang digunakan minimal berskala interval yang dapat diamati secara langsung.
2. Model diagram lintas yang dibuat berdasarkan teori atau pengetahuan dari ahli yang bersangkutan.
3. Model yang dianalisis adalah model rekursif yaitu model yang memiliki hubungan sebab akibat antar peubah tidak saling berbalik.
4. Hubungan antar peubah eksogen dengan peubah endogen bersifat linier dan aditif.
5. Antar sisaan tidak berkorelasi dan tidak terdapat multikolinieritas antar peubah eksogen.
Koefisien Lintas
4
banyaknya peubah endogen, adalah banyaknya peubah eksogen pada setiap model struktural, adalah koefisien lintas sisaan pada model struktural ke-i, adalah sisaan, adalah koefisien korelasi antara peubah eksogen ( dan peubah endogen ( , dan adalah koefisien determinasi pada model struktural ke-i. Besarnya pengaruh tidak langsung dari peubah eksogen ( terhadap peubah endogen ( ) melalui peubah adalah sebesar .
Pengujian koefisien lintas dapat menggunakan statistik uji-t dengan hipotesis sebagai berikut:
dengan adalah unsur matriks kebalikan (invers) korelasi peubah eksogen ke-jj. Daerah penolakan H0 untuk statistic uji-t tersebut adalah ≥ tα/2, n-k-1, dengan n
adalah banyaknya amatan.
Uji Kesesuaian Model Lintasan
Pengujian kesesuaian model digunakan sebagai petunjuk menentukan model yang paling sesuai antara model awal dan model alternatif. Model awal adalah model yang dibuat pada awal penelitian, sedangkan model alternatif adalah model awal yang sudah tidak memiliki koefisien lintas yang tidak nyata. Statistik uji yang digunakan adalah statistik dan atau W (Dillon dan Goldstein 1984). Statistik Q berkisar antara 0 dan 1. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut:
H0 : model alternatif sesuai
H1 : model alternatif tidak sesuai
Statistik uji: koefisien determinasi gabungan dari model alternatif, p adalah banyaknya model struktural pada model awal, dan q adalah banyaknya model struktural pada model alternatif.
5
= - (n-d) ln(Q)
Daerah penolakan H0 untuk statistik uji W adalah W >2,d , dengan n
adalah banyaknya amatan dan d adalah derajat bebas yaitu selisih banyaknya koefisien lintas antara model awal dan model alternatif.
Heritabilitas
Heritabilitas adalah suatu parameter genetik yang mengukur kemampuan mewariskan karakter agronomi yang dimiliki oleh suatu genotipe (Syukur et al
2012). Heritabilitas dibedakan menjadi dua bagian yaitu heritabilitas luas dan heritabilitas sempit. Salah satu cara untuk memperoleh nilai dugaan heritabilitas adalah menghitung komponen ragam dari analisis ragam yang digunakan. Pembahasan lebih lanjut hanya mengenai heritabilitas luas. Nilai dugaan heritabilitas luas yang dihitung berdasarkan analisis ragam adalah hasil perbandingan keragaman genotipe dan keragaman fenotipe yang dipengaruhi oleh faktor lokasi. Karakter agronomi yang memiliki tingkat heritabilitas tinggi menunjukkan bahwa sifat pewarisan yang kuat atau pengaruh faktor genetik lebih besar dari faktor lokasi untuk pewarisan sifat selanjutnya.
Analisis ragam yang digunakan untuk mendapatkan nilai heritabilitas adalah analisis ragam gabungan beberapa lokasi yang terdapat pada Tabel 1 (Hallauer dan Miranda 1983). Model linier untuk analisis ragam gabungan beberapa lokasi adalah: dan adalah pengaruh galat percobaan dari genotipe ke-j ketika kelompok ke-k di lokasi ke-i.
Tabel 1 Analisis ragam gabungan beberapa lokasi (model acak) Sumber
6
(̂g = -
e ; (̂ge = -
; (̂ Nilai dugaan heritabilitas luas ( ) adalah sebagai berikut:
= ̂̂g ̂ ̂g e
̂ge e ̂g
dengan ̂g adalah nilai dugaan keragaman genotipe, ̂ adalah nilai dugaan keragaman fenotipe, ̂ge adalah nilai dugaan keragaman interaksi genotipe dan lokasi, e adalah nilai dugaan keragaman ulangan yang bersarang terhadap lingkungan, ̂ adalah nilai dugaan keragaman galat percobaan, r adalah banyaknya ulangan, e adalah banyaknya lokasi, dan g adalah banyaknya genotipe. Kriteria dugaan tingkat heritabilitas luas (Human et al 2009) terdiri atas tiga tingkat yaitu
a) Tingkat heritabilitas rendah jika b) Tingkat heritabilitas sedang jika c) Tingkat heritabilitas tinggi jika
Asumsi-asumsi dalam melakukan analisis ragam (Matjik dan Sumertajaya 2006) adalah sebagai berikut:
1. Pengaruh perlakuan dan pengaruh lingkungan bersifat aditif 2. Galat percobaan yang menyebar normal
3. Galat percobaan saling bebas
4. Ragam galat percobaan yang homogen.
METODE
Data
7 Tabel 2 Kode bahan tanaman sorgum
Kode Varietas/Galur
Tabel 3 Kode karakter agronomi beserta cara pengukuran Kode Karakter agronomi Cara pengukuran
PBK Produksi biji kering (ton/ha)
Biji per plot ditimbang setelah malai dikeringkan dan dirontokkan (setelah panen) tanaman pada satu plot mulai berbunga
PML Panjang malai tanaman pada satu plot mulai masak
B1000 Berat 1000 butir (gram)
Biji sebanyak 1000 butir ditimbang setelah malai dikeringkan dan dirontokkan (setelah panen)
BM Berat malai (gram) Ditimbang malai yang telah kering tetapi belum dirontokkan (setelah panen)
DB Diameter batang (cm)
Diukur pada tengah-tengah batang dengan menggunakan jangka sorong (saat panen)
JRB Jumlah ruas batang (buah)
Dihitung banyaknya ruas atau buku pada tanaman (saat panen)
8
Barat, dan Tanjung Pinang-Kepulauan Riau. Rancangan percobaan yang digunakan untuk setiap lokasinya adalah Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) dengan ulangan sebanyak 3 kali. Peubah-peubah atau karakter agronomi yang digunakan dalam penelitian ini terdapat pada Tabel 3.
Prosedur Analisis Data
Tahapan analisis yang digunakan untuk mencapai tujuan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Eksplorasi data
Melakukan eksplorasi data untuk melihat koefisien keragaman setiap karakter agronomi. Karakter agronomi yang memiliki koefisien keragaman tinggi maka dapat dijadikan kriteria seleksi tanaman sorgum yang baik. 2. Analisis lintas
a. Memeriksa keakuratan data dan skala pengukuran dari peubah atau karakter agronomi yang digunakan pada penelitian ini. Data karakter agronomi harus diukur dengan akurat yang berasal dari sumber yang sama dan minimal memiliki skala pengukuran interval yang diamati secara langsung.
b. Membuat tiga diagram lintas yaitu diagram lintas dengan peubah utama PBK, PBS, dan PBTB berdasarkan teori dan pengetahuan dari ahli.
c. Memeriksa model lintas yang digunakan adalah model rekursif.
d. Melakukan uji linieritas mengenai hubungan peubah eksogen terhadap peubah endogen dan memeriksa keaditifan model .
e. Melakukan pendugaan dan pengujian koefisien lintas dari model lintas awal.
f. Memeriksa asumsi antar sisaan yang saling bebas dan tidak terjadi multikolinieritas antar peubah eksogen pada setiap model struktural. g. Menghitung nilai koefisien determinasi gabungan dari model lintas
awal.
h. Membuat diagram lintas yang baru berdasarkan model alternatif yang didapatkan.
i. Melakukan pendugaan dan pengujian koefisien lintas dari model lintasan alternatif.
j. Menghitung nilai koefisien determinasi gabungan dari model alternatif. k. Melakukan pengujian kesesuaian model antara model awal dan model
alternatif.
l. Menghitung besarnya pengaruh total dari model yang sesuai. Pengaruh total adalah hasil penjumlahan pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung dari peubah eksogen terhadap peubah endogen.
3. Analisis heritabilitas
9 b. Melakukan pengujian asumsi analisis ragam gabungan beberapa
lingkungan.
c. Menghitung nilai heritabilitas setiap karakter agronomi.
4. Menentukan dan melakukan interpretasi terhadap karakter agronomi yang memiliki pengaruh besar dan nyata terhadap daya hasil tanaman serta didukung oleh tingkat heritabilitas yang cukup tinggi.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksplorasi data
Eksplorasi data yang dilakukan pada penelitian ini adalah menghitung koefisien keragaman (KK) setiap karakter agronomi pada tanaman sorgum. KK didapatkan dari hasil perbandingan nilai simpangan baku terhadap nilai rataan setiap karakter agronomi. Nilai simpangan baku dan nilai rataan setiap karakter agronomi terlampir pada Lampiran 2.
Gambar 1 Plot koefisien keragaman (KK) setiap karakter agronomi
Pada Gambar 1 terlihat bahwa karakter agronomi PBK, PBS, PBTB, TT, dan BM memberikan KK tinggi dibandingkan dengan karakter agronomi lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa kelima karakter agronomi tersebut dapat dijadikan sebagai kriteria atau bahan seleksi genotipe yang baik, sedangkan UP merupakan karakter agronomi yang memiliki KK terendah atau dapat dikatakan memiliki nilai paling seragam dibandingkan dengan karakter agronomi lainnya, yaitu sebesar 5.75%. KK yang rendah menunjukkan bahwa karakter agronomi tersebut kurang baik dijadikan sebagai kriteria seleksi genotipe tanaman sorgum.
10
Analisis Lintas
Tanaman sorgum memiliki manfaat penting bagi kehidupan yaitu bijinya dapat dijadikan bahan pangan pokok dan biomassanya dapat dijadikan bahan pakan ternak, sehingga perlu dilakukan pengembangan kriteria seleksi tanaman sorgum melalui analisis lintas. Berdasarkan manfaat tersebut maka terdapat tiga diagram lintas yang akan diteliti dengan menggunakan analisis lintas yaitu diagram lintas untuk produksi biji kering (PBK), diagram lintas untuk produksi biomassa keseluruhan (PBS), dan diagram lintas untuk produksi biomassa tanpa biji (PBTB).
Produksi Biji Kering (PBK)
Diagram lintas untuk PBK terdiri atas enam karakter agronomi yaitu PBK, PML, BM, B1000, UP, dan P50. Diagram lintas yang dapat dilihat pada Gambar 2 merupakan hasil diskusi penulis dan ahli sorgum PAIR-BATAN. Data keenam karakter agronomi yang memiliki skala pengukuran rasio tersebut diukur oleh teknisi-teknisi sorgum berdasarkan panduan pengukuran karakter agronomi tanaman sorgum di PAIR-BATAN sehingga dapat diasumsikan hasil pengukurannya akurat.
Gambar 2 Diagram lintas untuk PBK (Model awal) Tabel 4 Uji linieritas pada analisis lintas PBK Peubah
Diagram lintas yang terbentuk menunjukkan hanya ada hubungan sebab akibat satu arah antara peubah eksogen dan peubah endogen, sehingga model yang dianalisis adalah model rekursif. Hubungan antara peubah eksogen dan peubah endogen harus bersifat linier dan aditif. Asumsi linieritas dapat diketahui melalui uji nilai simpangan linieritasnya yang memiliki hipotesis awal yaitu peubah eksogen memiliki hubungan linier dengan peubah endogen. Hasil pengujian yang tertera pada Tabel 4 menunjukkan bahwa asumsi linieritas
BM
PML P50
UP B1000
11 terpenuhi karena memiliki nilai p-value lebih besar dari taraf nyata 5%. Asumsi keaditifan juga terpenuhi karena model struktural yang terbentuk menunjukkan peubah endogen merupakan hasil penjumlahan dari pengaruh langsung peubah eksogen dan pengaruh sisaannya. Hubungan peubah eksogen dan peubah endogen yang bersifat aditif dituliskan dalam bentuk model struktural menjadi sebagai berikut:
Asumsi tidak ada multikolinieritas antar peubah eksogen hanya diuji pada model struktural (1) karena model struktural lainnya hanya memiliki satu peubah eksogen. Asumsi ini terpenuhi karena model struktural (1) menghasilkan akar ciri yang tidak bernilai nol ataupun tidak mendekati nilai nol yaitu 1.3322, 0.9444, dan 0.7234.
Model lintas PBK sudah cukup baik untuk menjelaskan keragaman data yaitu sebesar 90.77%, sedangkan sisanya 9.23% tidak dapat dijelaskan oleh model. Besarnya keragaman data tersebut didapatkan dari nilai koefisien determinasi setiap model strukturalnya. Koefisien lintas yang tertera pada Tabel 5 diuji secara statistika untuk melihat koefisien lintas yang nyata ataupun tidak nyata.
Tabel 5 Koefisien lintas dan koefisien determinasi pada analisis lintas PBK
Peubah eksogen Peubah endogen
Koefisien determinasi 0.111 0.076 0.001 0.884
Sisaan-sisaan yang dihasilkan dari analisis lintas PBK harus bersifat saling bebas. Antar sisaan saling bebas dapat dilihat pada plot antara sisaan dan urutan pengamatan. Semua plot yang terlampir pada Lampiran 3 menggambarkan tebaran titik-titiknya tidak membentuk pola, sehingga dapat disimpulkan antar sisaan saling bebas.
12
Tabel 6 Pengujian koefisien lintas pada analisis lintas PBK Peubah eksogen Peubah endogen t P-value
PML PBK -0.835 0.405
Model alternatif PBK yang dilengkapi dengan koefisien lintas serta koefisien sisaan digambarkan dengan diagram lintas yang tertera pada Gambar 3. Keragaman data yang dapat dijelaskan oleh model alternatif tersebut hanya sebesar 17.39%. Secara deskriptif model awal lebih sesuai dikarenakan keragaman data jauh lebih besar dapat dijelaskan oleh model awal daripada keragaman data yang dijelaskan oleh model alternatif. Namun hasil akan lebih baik jika dilakukan uji formal. Uji formal yang digunakan adalah uji statistik Q dan W. Statistik Q menghasilkan nilai yang kurang dari satu yaitu 0.112, sehingga perlu diuji lanjut dengan menggunakan statistik W. Berdasarkan uji formal statistik W menunjukkan bahwa model awal lebih sesuai dikarenakan nilai statistik W sebesar 418.526 lebih besar dari nilai 02.05,4 sebesar 7.814.
Tabel 7 Besar pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total
13
Pembahasan lebih lanjut dilakukan pada model yang lebih sesuai yaitu model awal. Berdasarkan Tabel 7, karakter agronomi yang memiliki pengaruh total terbesar terhadap PBK adalah BM yaitu sebesar 0.3390 atau 11.49%. Hal ini menunjukkan peningkatan PBK dipengaruhi sebesar 11.49% oleh peningkatan BM. Pengaruh total dari UP dan P50 terhadap PBK memiliki nilai negatif yang sangat kecil yaitu -0.0014 dan -0.0012 atau jika dikonversi ke dalam persen besarnya mendekati 0% yang artinya UP dan P50 tidak memberikan sedikitpun pengaruh terhadap PBK. Pengaruh tidak langsung terbesar dihasilkan dari karakter agronomi PML melalui karakter agronomi BM yaitu sebesar 0.0996, sedangkan karakter agronomi lainnya memberikan pengaruh yang sangat kecil terhadap PBK.
Produksi Biomassa Keseluruhan (PBS)
Analisis lintas PBS menggunakan delapan karakter agronomi yaitu PBS, BM, PML, JRB, TT, DB, UP, dan P50. Diagram lintas yang dibuat berdasarkan hasil diskusi penulis dan ahli sorgum PAIR-BATAN dapat dilihat pada Gambar 4. Skala pengukuran pada delapan karakter agronomi tersebut adalah rasio. Hasil pengukuran diasumsikan akurat karena teknisi-teknisi sorgum melakukan pengukuran berdasarkan panduan pengukuran karakter agronomi tanaman sorgum di PAIR-BATAN. Model lintas yang dianalisis adalah model rekursif karena diagram lintas pada Gambar 4 menunjukkan hanya ada hubungan sebab akibat satu arah antara peubah eksogen dan peubah endogen.
Asumsi linieritas dilakukan untuk mengetahui pola hubungan antara peubah eksogen dan peubah endogen yang bersifat linier. Hasil pengujian setiap hubungan antara peubah eksogen dan peubah endogen mempunyai nilai p-value
yang lebih besar dari taraf nyata 5%, sehingga asumsi linieritas terpenuhi (Tabel 8). Asumsi keaditifan juga terpenuhi karena model struktural yang digunakan pada analisis lintas ini menunjukkan peubah endogen merupakan hasil penjumlahan dari pengaruh langsung peubah eksogen dan pengaruh sisaannya. Model strukturalnya adalah sebagai berikut:
14
Tabel 8 Uji linieritas pada analisis lintas PBS Peubah
Pengujian asumsi tidak ada multikolinieritas antar peubah eksogen dilakukan pada persamaan struktural (5) dan (9). Asumsi terpenuhi karena mempunyai nilai akar ciri yang tidak bernilai nol ataupun tidak mendekati nilai nol. Nilai akar ciri untuk persamaan struktural (5) adalah 1.3487, 0.9882, dan 0.6631 dan nilai akar ciri untuk persamaan struktural (9) adalah 1.0061 dan 0.9939.
15 lintas peubah utama PBS dapat dilihat pada Tabel 9. Ada enam koefisien lintas yang tidak nyata berdasarkan uji-t karena memiliki nilai p-value lebih besar dari taraf nyata 5% (Tabel 10), sehingga enam lintasan tersebut dibuang untuk mendapatkan model alternatif.
Tabel 10 Pengujian koefisien lintas pada analisis lintas PBS
Peubah eksogen Peubah endogen t P-value
BM PBS 4.594 0.000* karena plot-plot yang terlampir pada Lampiran 4 memiliki tebaran titik-titik yang tidak berpola. Hal ini menunjukkan bahwa salah satu asumsi analisis lintas terpenuhi.
Model alternatif PBS digambarkan oleh diagram lintas yang tertera pada Gambar 5. Pada Gambar 5 juga tertera nilai koefisien lintas dan nilai koefisien sisaannya. Model tersebut dapat menjelaskan keragaman data sebesar 28.30%.
Statistik Q yang didapatkan pada analisis lintas PBS adalah sebesar 0.111, karena nilai statistik Q kurang dari satu maka perlu dilakukan uji lanjut dengan menggunakan statistik W. Hasil pengujian kesesuaian model menunjukkan bahwa model awal lebih sesuai karena memiliki nilai statistik W sebesar 412.331 yang lebih besar dari nilai 02.05,7 tabelnya sebesar 14.067.
Perhitungan besar pengaruh total dari peubah eksogen terhadap peubah endogen pada analisis lintas PBS didapatkan dari hasil analisis model awal karena
BM
16
model awal lebih sesuai. Pengaruh total positif terbesar terhadap PBS diberikan oleh karakter agronomi BM dan PML yang berturut-turut memiliki nilai pengaruh 0.3110 dan 0.3598 atau 9.67% dan 12.95% (Tabel 11). Peningkatan PBS dipengaruhi oleh peningkatan BM sebesar 9.67% dan dipengaruhi oleh peningkatan PML sebesar 12.95%. Karakter agronomi lainnya memberikan pengaruh total negatif terhadap PBS kecuali DB. Akan tetapi, DB mempunyai pengaruh total positif yang sangat kecil terhadap PBS yaitu sebesar 0.0004 atau jika dikonversi ke dalam persen memiliki nilai mendekati 0% yang artinya DB tidak berpengaruh terhadap PBS.
Tabel 11 Besar pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total terhadap PBS
Diagram lintas yang tertera pada Gambar 6 merupakan hasil diskusi penulis denga ahli sorgum dari PAIR-BATAN. Diagram lintas tersebut dibentuk oleh enam karakter agronomi yang memiliki skala pengukuran rasio. Hasil pengukuran diasumsikan tidak ada kesalahan karena teknisi-teknisi sorgum melakukan pengukuran dengan mengikuti aturan pada panduan pengukuran karakter agronomi tanaman sorgum di PAIR-BATAN. Diagram lintas pada Gambar 6 menunjukkan bahwa hanya ada hubungan satu arah antara peubah eksogen dan peubah endogen, sehingga model yang digunakan adalah model rekursif.
Asumsi linieritas pada analisis lintas PBTB telah terpenuhi karena memiliki nilai p-value lebih besar dari taraf nyata 5% (Tabel 12). Hubungan antara peubah eksogen dan peubah endogen harus bersifat aditif yang artinya peubah endogen merupakan hasil penjumlahan dari pengaruh langsung peubah eksogennya dan pengaruh sisaan model. Keaditifan tersebut dapat dilihat pada model struktural yang dituliskan sebagai berikut:
1.
(12) 2.
17
Tabel 12 Uji linieritas pada analisis lintas PBTB Peubah
Asumsi tidak ada multikolinieritas antar peubah eksogen pada analisis lintas PBTB terpenuhi karena mempunyai nilai akar ciri yang tidak bernilai nol ataupun tidak mendekati nilai nol. Pengujian dilakukan pada persamaan struktural (12) dan (14). Nilai akar ciri untuk persamaan struktural (12) adalah 1.0410 dan 0.9590 dan nilai akar ciri untuk persamaan struktural (15) adalah 1.0061 dan 0.9939.
Model lintas PBTB sudah cukup baik untuk menjelaskan keragaman data yaitu sebesar 88.97%, sedangkan sisanya 11.03% tidak dapat dijelaskan oleh model. Koefisien lintas dari hasil analisis lintas PBTB dapat dilihat pada Tabel 13. Hasil pengujian koefisien lintas menunjukkan bahwa hanya ada satu koefisien lintas yang nyata (Tabel 14). Koefisien lintas yang nyata tersebut dimiliki oleh hubungan langsung antara karakter agronomi UP dan P50. Pada kasus ini, model alternatif tidak dapat dibuat dikarenakan tidak ada karakter agronomi yang memiliki pengaruh langsung nyata terhadap PBTB. Sehingga dalam proses seleksi
DB
UP
P50
PBTB JRB TT
18
yang memiliki tujuan utamanya untuk memilih genotipe yang memiliki PBTB tinggi, maka tidak perlu memperhatikan karakter agronomi lainnya.
Tabel 13 Koefisien lintas dan koefisien determinasi pada analisis lintas PBTB Peubah
Tabel 14 Pengujian koefisien lintas pada analisis lintas PBTB Peubah
Sisaan-sisaan yang dihasilkan dari analisis lintas PBTB bersifat saling bebas karena semua plot yang terlampir pada Lampiran 5 menggambarkan tebaran titik-titiknya tidak membentuk pola.
Heritabilitas Pengujian Asumsi Analisis Ragam
Hasil analisis ragam setiap karakter agronomi akan diterima jika asumsi-asumsinya sudah terpenuhi. Asumsi-asumsi tersebut adalah keaditifan model, galat percobaan yang menyebar Normal, ragam galat percobaan bersifat homogen, dan antar galat percobaan saling bebas. Namun, pada penelitian ini tidak perlu melakukan uji asumsi kenormalan galat percobaan dikarenakan yang digunakan pada analisis ragam hanya nilai harapan kuadrat tengah (NHKT).
Asumsi keaditifan model diuji dengan menggunakan uji Tukey. Hipotesis awalnya adalah model yang digunakan aditif. Hasil dari uji tersebut menunjukkan adanya model yang tidak aditif (Tabel 15). Model yang tidak aditif menghasilkan nilai statistik uji Tukey yang lebih besar dari nilai tabel F0.05,1,47 yaitu sebesar
19
Tabel 15 Uji keaditifan model setiap karakter agronomi Karakter agronomi Statistik uji Tukey
PBK 0.268
Penanganan pada model yang tidak aditif adalah melakukan transformasi pada peubah responnya yaitu karakter agronomi. Hasil transformasi pada kelima karakter agronomi (Tabel 16) menghasilkan model yang aditif karena nilai statistik uji Tukey yang didapatkan lebih kecil dari nilai tabel F0.05,1,47 sebesar
4.047.
Tabel 16 Uji keaditifan model setiap karakter agronomi yang ditransformasi Karakter agronomi Statistik uji Tukey
1/ (PBS) 1.317
log (PBTB) 3.981
log (BM) 1.082
1/ (DB)3 3.861
(JRB)3 3.519
Tabel 17 Uji kehomogenan ragam galat percobaan Karakter agronomi Uji Levene P-value
20
Galat percobaan saling bebas dapat dilihat pada plot-plot galat percobaan terhadap nilai dugaan respon pada setiap karakter agronomi. Asumsi galat percobaan saling bebas terpenuhi karena tebaran titik-titik pada plot-plot yang terlampir pada Lampiran 6 tidak membentuk pola tertentu sehingga dapat dikatakan antar galat percobaan saling bebas.
Asumsi kehomogenan ragam galat percobaan dapat diuji dengan Uji Levene. Hipotesis awalnya adalah ragam galat percobaan yang homogen. Berdasarkan uji tersebut diperoleh nilai p-value yang terlampir pada Tabel 17 lebih besar dari taraf nyata 5% sehingga dapat disimpulkan bahwa kehomogenan ragam galat percobaan terpenuhi.
Tingkat Heritabilitas
Nilai harapan kuadrat tengah pada analisis ragam digunakan untuk mendapatkan nilai dugaan ragam genotipe, dugaan ragam interaksi genotipe dan lokasi, dugaan ragam galat percobaan, dan dugaan ragam fenotipe. Nilai dugaan ragam tersebut dapat dijadikan penyusun nilai heritabilitas untuk mengetahui tingkat pewarisan sifat pada setiap karakter agronomi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa semua karakter agronomi yang digunakan memiliki tingkat heritabilitas tinggi terkecuali untuk PBSa dan BMa karena memiliki nilai heritabilitas sebesar 0.379 dan 0.444 (Tabel 19). PBSa dan BMa memiliki tingkat heritabilitas sedang yang artinya faktor genetik kurang berpengaruh terhadap penampilan fenotipe namun peluang diturunkannya sifat yang dimiliki oleh tetua terhadap keturunannya masih cukup besar.
Tabel 17 Tingkat heritabilitas setiap karakter agronomi Karakter JRBa 22565.961 31985.966 179325.692 40918.201 0.551
a
karakter agronomi yang ditransformasi; ̂ : dugaan keragaman genotipe,
̂ : dugaan keragaman interaksi genotipe dan lokasi, ̂ : dugaan keragaman galat percobaan,
21
SIMPULAN DAN SARAN
Simpulan
Karakter agronomi yang dapat dijadikan sebagai kriteria seleksi tanaman sorgum untuk mendapatkan varietas unggul dalam hal daya hasil tanamannya berdasarkan produksi biji kering (PBK) dan produksi biomassa keseluruhan (PBS) adalah berat malai (BM) dikarenakan BM memiliki keragaman yang tinggi, serta memiliki pengaruh paling besar terhadap PBK dan PBS dengan tingkat heritabilitas yang cukup tinggi. Panjang malai (PM) juga dapat dijadikan kriteria seleksi tanaman sorgum karena PM memiliki keragaman yang tinggi serta memiliki pengaruh besar terhadap PBS dengan tingkat heritabilitas tinggi. Proses seleksi tanaman sorgum dengan tujuan mendapatkan genotipe sorgum yang memiliki produksi biomassa tanpa biji (PBTB) tinggi tidak perlu mempertimbangkan karakter agronomi lainnya sebagai kriteria seleksi tanaman sorgum.
Saran
Kriteria seleksi tanaman sorgum lebih baik menggunakan karakter agronomi yang memberikan pengaruh besar terhadap karakter utama (PBK dan PBS) dan tingkat heritabilitas yang cukup tinggi. Karakter agronomi tersebut adalah berat malai dan panjang malai. Karakter agronomi pendukung dan karakter utama tersebut dapat digabung menjadi satu nilai dengan menggunakan metode penggabungan respon, sehingga dapat memudahkan dalam proses analisis untuk mendapatkan sorgum yang unggul.
DAFTAR PUSTAKA
Carter HC, Nora A, Stage FK. 2004. Path Analysis: An Introduction and Analysis of a Decade of Research. The Journal of Educational Research. 98(1):5-12. Dillon WR, Goldstein M. 1984. Multivariate Analysis Method and Applications.
New York(US): John Wiley & Sons Inc.
Hallauer AR, Miranda JB. 1983. Quantitative Genetics in Maize Breeding. America(US): The Iowa State University Press.
Human S. 2007. Mutasi dalam Pemuliaan Tanaman [Internet]. Jakarta(ID): Pusat Aplikasi Isotop dan Radiasi, Badan Tenaga Nuklir Nasional; [diunduh 2013
Mei 23]; Tersedia pada:
http://www.batan.go.id/patir/_pert/pemuliaan/pemuliaan.html.
Human S, Sihono, Wijaya. 2010. Perbaikan Kualitas Sorgum Manis Melalui Teknik Mutasi untuk Bioetanol. Prosiding Pekan Serealia Nasional; 2010; Jakarta Selatan, Indonesia. Jakarta(ID). hlm 438-445.
22
(Sorghum bicolor (L.) Moench) di Tanah Masam. J Agron Indonesia. 37(3):220-225.
Kusnendi. 2008. Model-model Persamaan Struktural Satu dan Multigroup Sampel dengan LISREL. Bandung(ID): Alfabeta.
Lleras C. 2005. Path Analysis. Encyclopedia of Social Measurement. 3:26-30. Matjik AA, Sumertajaya IM. 2006. Perancangan Percobaan dengan Aplikasi SAS
dan Minitab. Bogor(ID): IPB Press.
Sirappa MP. 2003. Prospek Pengembangan Sorgum di Indonesia sebagai Komoditas Alternatif untuk Pangan, pakan, dan Industri. Jurnal Litbang Pertanian. 22(4):133-140.
Supriyanto. 2010. Pengembangan Sorgum di Lahan Kering untuk Memenuhi Kebutuhan Pangan, Pakan, Energi, dan Industri. Simposium nasional 2010: Menuju Purworejo Dinamis dan Kreatif. hlm 45-51.
Syukur M, Sujiprihati S, Yunianti R. 2012. Teknik Pemuliaan Tanaman.
Jakarta(ID):Penebar Swadaya.
23 Lampiran 1 Asal usul 10 galur mutan harapan
400 gram benih sorgum Zh-30 (Pahat).
M1 ditanam menghasilkan M2.
M2 ditanam menghasilkan M3. M3 diseleksi dengan metode pedigree.
M3 hasil seleksi ditanam, menghasilkan M4. M4 diseleksi yang dibandingkan dengan varietas Pahat berdasarkan batang tanaman tinggi,
diameter batang besar, dan buah banyak.
M4 hasil seleksi ditanam, menghasilkan M5. M5 diseleksi berdasarkan kadar gula batang lebih tinggi dari varietas Pahat.
Uji daya hasil pada M6 di Citayam-Bogor pada musim kering tahun 2010 dengan menyertakan 6 tanaman kontrol (Pahat, Numbu, Kawali,
UPCA-S1, Sangkur, dan Mandau). Galur diseleksi berdasarkan produksi biji tinggi, biomassa tinggi, dan kadar gula batang tinggi.
M7 ditanam di berbagai lokasi (percobaan multilokasi)
Benih sorgum diradiasi menggunakan sinar gamma bersumber Cobalt-60 dengan dosis 300 Gy dengan laju dosis 725 Gy/jam
M5 ditanam sehingga menghasilkan M6.
24
Lampiran 2 Eksplorasi data dari setiap karakter agronomi Karakter
agronomi Rataan Simpangan baku KK*(%)
PB 6.081 2.142 35.220
PBS 52.205 13.650 26.147
PBTB 46.124 13.256 28.740
P50 61.079 6.563 10.745
PML 29.412 5.037 17.126
TT 190.010 40.223 21.169
UP 114.080 6.563 5.753
B1000 28.330 2.920 10.306
BM 101.830 25.824 25.360
DB 2.7827 0.441 15.861
JRB 10.877 1.511 13.891
*KK: Koefisien Keragaman
25
26
27 Lampiran 6 Plot antar sisaan yang dibakukan terhadap nilai dugaan respon yang
28
Lampiran 8 Gambar malai sorgum salah satu galur mutan yang diuji
29
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Majalengka pada tangga 5 Juli 1992 sebagai putri pertama dari tiga bersaudara dari pasangan Bapak Muslih Ahmad, SE dan Ibu Jaja Hadijah, SPd. Pada tahun 2010 penulis diterima sebagai mahasiswi di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Sebelumnya, penulis telah menyelesaikan pendidikan di SMA Negeri 1 Majalengka, SMP Negeri 1 Talaga, dan SD Negeri Talagakulon 2.
Selama mengikuti perkuliahan di IPB, penulis pernah menjadi asisten praktikum Perancangan Percobaan 1 pada tahun 2012/2013. Penulis juga aktif mengajar mata kuliah Metode Statistika dan Perancangan Percobaan pada Bimbingan Belajar Mafia Clubs.
