ANALISIS STABILITAS DELAPAN GENOTIPE TANAMAN JAHE DI TIGA LOKASI DI JAWA BARAT MUHAMMAD SIDIQ RUMAKABIS

dokumen-dokumen yang mirip
BAHAN DAN METODE. Waktu dan Tempat. Bahan dan Alat. Rancangan Penelitian

PENERAPAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA UNTUK PEREDUKSIAN PEUBAH PADA ADDITIVE MAIN EFFECT AND MULTIPLICATIVE INTERACTION GERI ZANUAR FADLI

PENDAHULUAN. Latar Belakang. Salah satu upaya yang dapat ditempuh untuk meningkatkan

Forum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics. journal.ipb.ac.id/index.php/statistika

MODEL AMMI PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K

gabah bernas. Ketinggian tempat berkorelasi negatif dengan karakter jumlah gabah bernas. Karakter panjang daun bendera sangat dipengaruhi oleh

PERBANDINGAN NILAI TENGAH NOMOR SOMAKLON JAHE (Zingiber officinale Rosc.) DENGAN MENGGUNAKAN UJI LANJUT SCOTT-KNOTT HABIBAH

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN

ANALISIS KEUNGGULAN DAN STABILITAS GALUR MUTAN KACANG TANAH DENGAN METODE TAI DAN AMMI MOHAMAD DJ. PAKAYA

MENENTUKAN PENGARUH INTERAKSI PERLAKUAN DENGAN METODE POLINOMIAL ORTOGONAL

BAB I PENDAHULUAN. dapat digunakan untuk inferensi statistika. Metode bootstrap mengesampingkan

Analisis Stabilitas Hasil Tujuh Populasi Jagung Manis Menggunakan Metode Additive Main Effect Multiplicative Interaction (AMMI)

BAB 2 LANDASAN TEORI

Rancangan Petak Terpisah dalam RAL

II. TINJAUAN PUSTAKA. Untuk menguji kesamaan dari beberapa nilai tengah secara sekaligus diperlukan

Acak Kelompok Lengkap (Randomized Block Design) Arum H. Primandari, M.Sc.

EVALUASI KERAGAAN FENOTIPE TANAMAN SELEDRI DAUN

PENGUJIAN TOLERANSI KEKERINGAN PADI GOGO (Oryza sativa L.) PADA STADIA AWAL PERTUMBUHAN. Oleh Ana Satria A

PERCOBAAN SATU FAKTOR: RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Arum Handini Primandari, M.Sc.

7/18/2010 UJI MULTILOKASI TAHUN II HIBRIDA CABAI UNGGULAN IPB UNTUK PELEPASAN VARIETAS PENDAHULUAN

PENERAPAN AMMI RESPON GANDA DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA PADA UJI STABILITAS TANAMAN KUMIS KUCING ANNISA

PEMERIKSAAN ASUMSI ANALISIS RAGAM DEWI NURHASANAH

PENGARUH LOGAM BERAT ALUMUNIUM (Al) TERHADAP KANDUNGAN ASAM ORGANIK JARINGAN AKAR DAN PARAMETER PERTUMBUHAN BEBERAPA VARIETAS PADI (Oryza sativa L.

METODOLOGI HASIL DAN PEMBAHASAN

I. PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. peningkatan luas pertanaman dan hasil biji kedelai. Salah satu faktor pembatas bagi

Perancangan Percobaan

PEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA

Percobaan Satu Faktor: Rancangan Acak Lengkap (RAL) Oleh: Arum Handini Primandari, M.Sc.

PENANGANAN KETIDAKHOMOGENAN RAGAM AKIBAT KEBERADAAN DATA EKSTRIM MELALUI PENDEKATAN EM-AMMI NADA TSURAYYA

PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP (STUDI KASUS: JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNPATTI)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 7 ANOVA (1)

ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN BUJURSANGKAR YOUDEN DENGAN DATA HILANG

METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE

ANALISIS VARIAN PERCOBAAN FAKTORIAL DUA FAKTOR RAKL DENGAN METODE FIXED ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION SKRIPSI

III. BAHAN DAN METODE. Penelitian dilakukan di lokasi : 1) Desa Banjarrejo, Kecamatan

PENGUJIAN KERAGAAN KARAKTER AGRONOMI GALUR-GALUR HARAPAN PADI SAWAH TIPE BARU (Oryza sativa L) Oleh Akhmad Yudi Wibowo A

IDENTIFIKASI INTERAKSI GENOTIPE X LINGKUNGAN PADA PADI HIBRIDA BERDASARKAN RESPON GABUNGAN SUCI TIARA

PENGARUH BAHAN STEK DAN KONSENTRASI ZAT PENGATUR TUMBUH HORMONIK TERHADAP KEBERHASILAN STEK Sansevieria trifasciata Tiger Stripe

Perancangan Percobaan

PEMODELAN STOK GABAH/BERAS DI KABUPATEN SUBANG MOHAMAD CHAFID

EVALUASI DAYA HASIL SEMBILAN HIBRIDA CABAI BESAR IPB DI REMBANG OLEH DIMAS PURWO ANGGORO A

Yuni Widyastuti, Satoto, dan I.A. Rumanti

KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G

PENGARUH KONDISI RUANG, FREKUENSI DAN VOLUME PENYIRAMAN TERHADAP PERTUMBUHAN DAN PERIODE LAYAK DISPLAY Dracaena marginata Tricolour

HETEROSKEDASTISITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINIER SKRIPSI. Oleh: YOGIE DANA INSANI NIM

TINJAUAN PUSTAKA. Rancangan petak teralur (strip plot design) merupakan susunan petak-petak (plotplot)

di dalm keleiapan tidur.

STABILITAS KLON-KLON HARAPAN UBIKAYU BERDASARKAN HASIL PATI

PERCOBAAN MENGGUNAKAN SPLIT PLOT DENGAN RANCANGAN DASAR RAK RANCANGAN PERCOBAAN

MODEL ADDITIVE MAIN EFFECTS AND MULTIPLICATIVE INTERACTION (AMMI) PERCOBAAN LOKASI GANDA PEMUPUKAN N, P, K NIKEN DYAH SEPTIASTUTI

III. MATERI DAN METODE

E-Jurnal Matematika Vol. 4 (3), Agustus 2015, pp ISSN:

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER PROGRAM STUDI AGROTEKNOLOGI UNIVERSITAS GUNADARMA

STUDI MORFO-ANATOMI DAN PERTUMBUHAN KEDELAI (Glycine max (L) Merr.) PADA KONDISI CEKAMAN INTENSITAS CAHAYA RENDAH. Oleh

PENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL

OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran)

Oleh MUHAMMAD ISA NURUZAMAN A

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. digunakan sebagai rujukan ada dua penelitian. Rujukan penelitian pertama yaitu penelitian Lavoranti et al.

PENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI

PERENCANAAN (planning) suatu percobaan untuk memperoleh INFORMASI YANG RELEVAN dengan TUJUAN dari penelitian

EVALUASI LAPANGAN KERAGAMAN GENOTIPE-GENOTIPE SOMAKLONAL ARTEMISIA (Artemisia annua L.) HASIL INDUKSI MUTASI IRADIASI SINAR GAMMA

RINGKASAN ISVENTINA. DJONI HARTONO

PENGARUH PENGOLAHAN TANAH DAN UKURAN BENIH TERHADAP PERTUMBUHAN DAN HASIL KEDELAI (Glycine max, L. Merrill) SKRIPSI

BAHAN DAN METODE. Tempat dan Waktu

SIMULASI RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP SEIMBANG DAN EFISIENSINYA

PRAKTIKUM RANCANGAN PERCOBAAN KATA PENGANTAR

ANALISIS STABILITAS DAYA HASIL VARIETAS KEDELAI DI LAHAN SAWAH KABUPATEN MADIUN, JAWA TIMUR

3. BAHAN DAN METODE 3.1 Waktu dan Tempat 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Penelitian

RESPON TANAMAN CAISIM (Brassica chinensis) TERHADAP PUPUK NPK ( ) DI DATARAN TINGGI. Oleh GANI CAHYO HANDOYO A

III. MATERI DAN METODE. Genetika) Fakultas Pertanian dan Peternakan Universitas Islam Negeri Sultan

PENGUKURAN TARGET STRENGTH IKAN MAS DAN IKAN LELE PADA KONDISI TERKONTROL MENGGUNAKAN QUANTIFIED FISH FINDER. Muhammad Hamim

Bujur Sangkar Latin (Latin Square Design) Arum H. Primandari, M.Sc.

PRODUKSI TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.) TM-9 PADA BERBAGAI KONSENTRASI PUPUK INJEKSI BATANG (I)

ANALISIS INTERAKSI GENOTIPE-LINGKUNGAN DENGAN METODE AMMI PADA DATA MULTIRESPON PUNGKAS EMARANI

Perancangan Percobaan

VI. PENGGUNAAN METODE STATISTIKA DALAM PEMULIAAN TANAMAN. Ir. Wayan Sudarka, M.P.

EVALUASI DAYA HASIL 11 HIBRIDA CABAI BESAR IPB DI BOYOLALI. Oleh Wahyu Kaharjanti A

Analisis Kovariansi pada Rancangan Faktorial Dua Faktor dengan n Kali Ulangan

3. METODOLOGI PENELITIAN

: NUSRAT NADHWATUNNAJA A

PENGGUNAAN IAA DAN BAP UNTUK MENSTIMULASI ORGANOGENESIS TANAMAN Anthurium andreanum DALAM KULTUR IN VITRO

PERTUMBUHAN DAN PRODUKSI PADI GOGO TERHADAP PEMBERIAN MIKORIZA DAN PENAMBAHAN KOMPOS TANDAN KOSONG KELAPA SAWIT

ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER

ANALISIS PENERAPAN METODE KUADRAT TERKECIL DAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DALAM MULTIKOLINEARITAS OLEH : GUGUN M. SIMATUPANG

STATISTIKA II (BAGIAN

EVALUASI PELAKSANAAN KURIKULUM SISTEM MAYOR-MINOR PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA (S1) INSTITUT PERTANIAN BOGOR DICKY PRATAMA YENDRA

PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS

PENGARUH METODE PENGOLAHAN TERHADAP KANDUNGAN MINERAL REMIS (Corbicula javanica) RIKA KURNIA

BAHAN DAN METODE Waktu dan Tempat Bahan dan Alat Metode Penelitian

DIAGNOSTIK SISAAN PADA MODEL LINIER RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP (RAKL) DUA FAKTOR SKRIPSI

PENENTUAN DOSIS PEMUPUKAN KOMPOS BLOTONG PADA TEBU LAHAN KERING (Saccharum officinarum L.) VARIETAS PS 862 dan PS 864

PENDEKATAN REGRESI POLINOMIAL ORTHOGONAL PADA RANCANGAN DUA FAKTOR (DENGAN APLIKASI SAS DAN MINITAB) Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

EVALUASI POTENSI HASIL DAN MUTU ENAM NOMOR HARAPAN PEGAGAN (Centella asiatica L. (Urban)) PADA DUA LOKASI DATARAN RENDAH

MODUL 1 PRINSIP DASAR PERANCANGAN PERCOBAAN

ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG

PENGGUNAAN UJI MULTIVARIAT FRIEDMAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP

PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI

pendekatan dalam penelitian ini dinilai cukup beralasan.

PENGARUH PUPUK FOSFOR DAN KALIUM TERHADAP PERTUMBUHAN DAN PRODUKSI PEP A Y A (Carica papaya L.)

Transkripsi:

ANALISIS STABILITAS DELAPAN GENOTIPE TANAMAN JAHE DI TIGA LOKASI DI JAWA BARAT MUHAMMAD SIDIQ RUMAKABIS DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

ABSTRAK MUHAMMAD SIDIQ RUMAKABIS. Analisis Stabilitas Delapan Genotipe Tanaman Jahe di Tiga Lokasi di Jawa Barat. Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan INDAHWATI. Tanaman jahe ( Zingiber officinale Rosc.) termasuk salah satu jenis tanaman rempah dan obat yang potensial untuk dikembangkan di Indonesia. Slogan back to nature membuat jahe semakin dibutuhkan dengan beragam pemanfaatannya untuk berbagai kebutuhan hidup manusia. Namun kendala yang dihadapi saat ini yakni produksi jahe yang tidak stabil dan mutu jahe yang masi rendah. Upaya menghasilkan genotipe jahe yang unggul dengan produksi stabil dan mutu terbaik, diantaranya yaitu dengan melakukan uji multilokasi beberapa genotipe jahe. Sebanyak delapan genotipe jahe diuji di tiga lokasi menggunakan tiga metode kestabilan yaitu metode Francis & Kanennberg, Finlay & Wilkinson, dan metode Eberhart & Russell, menggunakan rancangan acak kelompok (RAK) dengan 3 ulangan. Respon yang diamat adalah jumlah anakan tanaman jahe. Berdasarkan metode Francis & Kannenberg, genotipe G4, G6, dan G8 merupakan genotipegenotipe yang stabil. Menurut metode Finlay & Wilkinson, semua genotipe tergolong stabil kecuali G2 dan G4. Dengan metode Eberhart & Russell diperoleh G6 dan G8 sebagai genotipegenotipe yang stabil. Genotipe G6 dan G8 berpeluang untuk dilepas sebagai genotipe unggul, karena selain adaptif dan stabil berdasarkan tiga metode kestabilan juga memiliki rataan jumlah anakan lebih besar dari nilai rataan umum. Kata kunci : Tanaman jahe, Uji multilokasi, Analisis stabilitas

ANALISIS STABILITAS DELAPAN GENOTIPE TANAMAN JAHE DI TIGA LOKASI DI JAWA BARAT MUHAMMAD SIDIQ RUMAKABIS Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika Institut Pertanian Bogor DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012

Judul Skripsi Nama NRP : Analisis Stabilitas Delapan Genotipe Tanaman Jahe di Tiga Lokas di Jawa Barat : Muhammad Sidiq Rumakabis : G14080091 Menyetujui, Pembimbing I, Pembimbing II, Dr. Ir. I Made Sumertajaya, MS Dr. Ir. Indahwati, M.Si NIP. 19680702 1994021001 NIP. 19650712 1990032002 Mengetahui : Ketua Departemen Statistika, Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si NIP. 196504211990021001 Tanggal Lulus :

KATA PENGANTAR Puji dan syukur dipanjatkan kepada Allah SWT atas limpahan rahmat dan karunia-nya sehingga Karya ilmiah ini dapat terselesaikan. Sholawat dan salam semoga selalu tercurah kepada baginda Nabi Muhammad SAW. Karya ilmiah ini merupakan hasil penelitian penulis dalam rangka memenuhi tugas akhir yang merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada : 1. Bapak Dr. Ir. I Made Sumertajaya, MS dan Ibu Dr. Ir. Indahwati, M.Si selaku pembimbing atas segala bimbingan, masukan, dan arahan selama penulisan karya ilmiah ini. 2. Bapak Dr. Anang Kurnia selaku dosen penguji yang telah memberikan masukan dan arahan yang sangat bermanfaat dalam penyempurnaan karya ilmiah ini. 3. Pemda dan Dinas Pendidikan Kabupaten Seram Bagian Timur (SBT) sebagai penyandang dana selama masa studi penulis. 4. Balai Penelitian Tanaman Obat dan Aromatik (Balittro) Bogor, terutama Ibu Dr. Nurliani Bermawie dan Ibu Ir. Sri Wahyuni atas data dan konsultasinya. 5. Kedua orang tua penulis Bapak M. Saleh Rumakabis dan Ibunda Halima Rumakabis, adinda Saleha Rumakbis serta seluruh keluarga tercinta yang tak henti-hentinya memberikan doa, kasih sayang serta dukungan yang tulus baik moril maupun materil. 6. Bapak Dula Rumain dan Ibu, adik yani dan talo atas dukungan perhatian dan kasih sayang yang tulus. 7. Abang Jusmy Putuhena sebagai guru atas ilmunya, sebagai teman atas kebersamaanya, dan sebagai kakak atas perhatian dan kasih sayangnya. Dangke banya Komandan 8. Fauzia Istanti kaimudin atas dukungan, perhatian, dan cinta kasihnya yang tulus. 9. Teman-teman satu pembimbing skripsi, Nurqom, Opil, Mas Ian dan Hadi yang sama-sama berjuang. 10. Teman dan saudara seperjuangan Alan, Dulces, Sahadia, Umi, Moh, Anca, Dinar, Putra, dan teman-teman X+11. 11. Teman-teman sesama mahasiswa Statistika 45 dan seluruh civitas akademik Statistika IPB, sebagai teman berdiskusi dan menggali informasi. 12. Bu Tri, Bu Markonah dan seluruh staf TU Departemen Statistika yang dengan senyum dan sabar melayani semua urusan administrasi. Semoga semua amal baik dan bantuan yang telah diberikan kepada penulis akan mendapat balasan dari Allah SWT. Penulis menyadari bahwa penulisan karya ilmiah ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat penulis harapkan sebagai pemicu untuk bisa berkarya lebih baik di masa mendatang. Semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan. Bogor, Juli 2012 Muhammad Sidiq Rumakabis

RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Suru, Kabupaten Seram Bagian Timur, Maluku pada tanggal 10 Januari 1989 dari pasangan Bapak Muhamad Saleh Rumakabis dan Ibu Halima Rumakabis. Penulis merupakan putra pertama dari dua bersaudara. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SDN 1 Suru pada tahun 2000. Kemudian menyelesaikan pendidikan menengah pertama di Madrasah Tsanawiyah Negeri 1 Geser, Kecamatan Seram Timur pada tahun 2004. Tahun 2007 penulis lulus dari MAN 1 Geser. Pendidikan pada tingkat perguruan tinggi ditempuh sejak diterima pada tahun 2008 di Departemen Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor melalui jalur masuk BUD (Beasiswa Utusan Daerah). Selama perkuliahan penulis aktif di beberapa organisasi kemahasiswaan, diantaranya Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) Komisariat FMIPA IPB, Persatuan Mahasiswa Maluku (PERMAMA) Bogor dan Forum Komunikasi Mahasiswa Seram Bagian Timur (FKM-SBT) se Jabodetabek. Pada bulan Februari sampai April 2012 Penulis melaksanakan Praktik Lapang di Balai Penelitian Tanaman Obat dan Aromatik (Balittro) Bogor.

DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR LAMPIRAN... viii PENDAHULUAN... 1 Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA... 1 Tanaman Jahe... 1 Percobaan Multilokasi... 1 Asumsi Analisis Ragam... 1 Analisis Ragam gabungan... 2 Konsep Stabilitas Genotipe... 2 Metode Francis dan Kannenberg... 3 Metode Finlay dan Wilkinson... 3 Metode Eberhart dan Russell... 3 METODOLOGI... 3 Data... 3 Metode Analisis... 4 HASIL DAN PEMBAHASAN... 4 Analisis Deskriptif... 4 Analisis Ragam Gabungan... 5 Analisis Kestabilan... 6 Perbandingan Metode Stabilitas... 7 KESIMPULAN DAN SARAN... 8 Kesimpulan... 8 Saran... 8 DAFTAR PUSTAKA... 8 LAMPIRAN... 10

viii DAFTAR TABEL Halaman 1. Stkuktur tabel analisis ragam gabungan... 2 2. Kode genotipe... 4 3. Analisis ragam gabungan... 5 4. Rataan hasil dan koefisien keragaman delapan genotipe tanaman jahe... 6 5. Nilai b i, S bi dan selang kepercayaan 95% bagi β i.... 6 6. Rata-rata hasil, koefisien regresi, dan simpangan regresi delapan genotipe tanaman jahe... 7 7. Rekapitulasi analisis stabilitas dari genotipe-genotipe yang diuji... 8 DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Diagram batang jumlah anakan... 4 2. Plot interaksi genotipe dan lokasi... 4 3. Plot selang kepercayaan Bonferroni... 5 4. Plot peluang normal... 5 5. Plot antara rataan hasil dengan nilai CV i... 6 6. Plot antara rataan umum dengan hasil ketiga metode stabilitas... 7 DAFTAR LAMPIRAN Halaman Lampiran 1. Rataan jumlah anakan tanaman jahe... 11 Lampiran 2. Hasil uji nilai tengah (uji Duncan) pengaruh lokasi pada masing-masing genotipe. 11 Lampiran 3. Hasil uji nilai tengah (uji Duncan) pengaruh genotipe pada masing-masing lokasi. 11

1 PENDAHULUAN Latar Belakang Tanaman jahe (Zingiber officinale Rosc.) termasuk jenis tanaman rempah dan obat yang sangat potensial untuk dikembangkan di Indonesia yang beriklim tropis. Selain itu slogan back to nature membuat jahe semakin dibutuhkan dengan semakin beragamnya pemanfaatan jahe untuk berbagai kebutuhan hidup manusia, seperti obat-obatan, campuran makanan dan minuman, minyak wangi, kosmetik dan sebagainya. Namun demikian, terdapat kendala yang dihadapi saat ini yakni produksi jahe yang tidak stabil dan mutu yang masih rendah. Salah satu upaya untuk menghasilkan tanaman jahe yang unggul dengan produksi stabil dan mutu terbaik yaitu dengan melakukan pengujian genotipe-genotipe jahe di beberapa lokasi dengan kondisi agroekologi yang berbeda (uji multilokasi). Terdapat beberapa pendekatan yang digunakan dalam analisis multilokasi, diantaranya adalah metode koefisien keragaman Francis dan Kannenberg (1978), koefisien regresi Finlay dan Wilkinson (1963), kuadrat simpangan regresi Eberhart dan Russell (1966), serta Metode AMMI (Additive Main Effect and Multiplicative Interaction). Penelitian multilokasi tanaman jahe telah dilakukan oleh Ishak (2003) menggunakan metode AMMI dengan respon yang diamati adalah jumlah produksi jahe. Pada penelitian ini digunakan jumlah anakan jahe sebagai peubah respon dengan menggunakan tiga dari metode di atas yaitu metode Francis dan Kannenberg, Finlay dan Wilkinson dan Eberhart dan Russell, dan membandingkan hasil ketiga metode tersebut dalam mengklasifikasikan genotipe-genotipe jahe yang stabil dan beradaptasi baik di berbagai lokasi. Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Mengidentifikasi genotipe jahe yang stabil dan beradaptasi baik di tiga lokasi di Jawa Barat berdasarkan peubah jumlah anakan. 2. Membandingkan hasil dari pendekatan Francis dan Kannenberg, Finlay dan Wilkinson dan Eberhart dan Russell. TINJAUAN PUSTAKA Tanaman Jahe Jahe termasuk tanaman herbal tegak dan dapat berumur tahunan. Tanaman ini berbatang semu yang tersusun dari helaian daun. Bentuk daunnya pipih memanjang berbentuk langsing membulat dengan ujung lancip. Perbanyakan tanaman jahe dapat dilakukan dengan rimpangnya atau memisahkan sebagian anakan dari rimpangnya (Paimin dan Murhananto 2002). Berdasarkan penelitian (Santoso 1981 dalam Tisnawan 1990), jumlah anakan pada jahe berkorelasi dengan rimpang yang dihasilkan. Jumlah anakan per rumpun pada umur 180 hari setelah tanam berjumlah 14, 16, 17, dan 21 berturut-turut rimpang yang dihasilkannya adalah 169, 205, 262, dan 273 kuintal per hektar. Percobaan Multilokasi Percobaan multilokasi merupakan serangkaian percobaan yang serupa di beberapa lokasi yang mempunyai rancangan percobaan dan perlakuan yang sama. Pada umumnya percobaan multilokasi menggunakan rancangan faktorial dengan dua faktor, yaitu faktor lokasi dan faktor genotipe. Faktor lokasi dapat berupa tempat (site), tahun, perlakuan agronomi (pemupukan, penyemprotan, dan lainnya) atau kombinasinya. Secara umum, terdapat tiga sumber keragaman, yaitu genotipe, lokasi dan interaksi. Model linier untuk percobaan multilokasi dengan menggunakan rancangan acak kelompok (RAK) adalah sebagai berikut: Y ijk = µ + L j + B k(j) + G i + (GL) ij + ɛ ijk Y ijk = µ = L j = B k(j) = G i = (GL) ij = ɛ ijk = respon genotipe ke-i pada lokasi ke-j dalam kelompok ke-k nilai rataan umum pengaruh lokasi ke-j, j=1, 2, t pengaruh kelompok ke-k tersarang pada lokasi ke-j, k=1,2.r pengaruh genotipe ke-i, i=1,2,...s pengaruh interaksi genotipe ke-i dan lokasi ke-j pengaruh sisaan dari genotipe ke-i dalam kelompok ke-k yang dilakukan di lokasi ke-j Asumsi Analisis Ragam Asumsi-asumsi yang mendasari analisis ragam yang perlu diperhatikan agar pengujian menjadi sahih adalah (Mattjik dan Sumertajaya 2000):

2 1. Pengaruh perlakuan dan pengaruh lokasi bersifat aditif. Sifat aditif bermakna bahwa komponen-komponen tersebut dapat dijumlahkan sesuai dengan modelnya. Apabila asumsi keaditifan model tidak terpenuhi akan berpengaruh terhadap keabsahan dan kesensitifan pengujian. Uji formal yang dapat digunakan untuk mengetahui apakah model yang digunakan aditif adalah uji keaditifan Tukey dimana: dengan: s=perlakuan dan r=blok/ulangan Apabila Fhitung Fα(1, db galat) maka keaditifan model dapat diterima, selainnya tolak keaditifan model. 2. Galat percobaan memiliki ragam yang homogen. Uji formal yang dapat digunakan untuk pengujian kehomogenan ragam galat adalah uji Bartlett. Jika ragam galat tidak homogen, maka dapat dilakukan transformasi peubah respon. Hipotesis yang diuji adalah: H0 : 1 2 = = i 2 2 = = H1 : Paling sedikit ada satu ragam yang tidak sama. Apabila nilai-p α maka ragam galat percobaan homogen. 3. Galat percobaan saling bebas. Jika galat percobaan tidak saling bebas, maka dapat terjadi kesalahan pada pengujian taraf nyata. Kebebasan galat dapat dilihat dari plot antara nilai dugaan galat percobaan ( ) dengan nilai dugaan respon ( ). Apabila plot tidak membentuk suatu pola, maka galat percobaan saling bebas. 4. Galat percobaan menyebar normal. Asumsi ini berlaku terutama untuk pengujian hipotesis dan tidak diperlukan pada pendugaan komponen ragam. Uji formal yang dapat digunakan yaitu uji Kolmogorov-Smirnov. Apabila nilai-p α maka ragam galat percobaan menyebar normal. Analisis Ragam Gabungan Analisis ragam gabungan adalah suatu analisis yang menggabungkan serangkaian percobaan tunggal yang memiliki perlakuan dan rancangan percobaan yang sama (Gomez dan Gomez 1984). Tujuan dari anlisisis ragam gabungan ini adalah untuk mengetahui interaksi antara jenis penggabungannya, seperti antara perlakuan dan lokasi serta musim dengan lokasi. Tanpa ada penggabungan, maka tidak dapat diketahui pengaruh interaksinya (Steel dan Torrie 1993). Struktur tabel analisis ragam gabungan antar t lokasi tanam berdasarkan rancangan acak kelompok dengan s perlakuan dan r ulangan disajikan pada Tabel 1. Tabel 1 Struktur tabel analisis ragam gabungan Sumber Db JK KT Lokasi t-1 JKL KTL Blok(Lokasi) t (r-1) JKB(L) KTB(L) Genotipe s-1 JKV KTV Genotipe*Lokasi (t-1) (s-1) JKLV KTLV Galat t(r-1) (s 1) JKG KTG Suatu lokasi dapat dimasukkan dalam analisis ragam gabungan apabila ragam galat dari analisis ragam masing-masing lokasi homogen. Hal ini dapat diperiksa dari nilai koefisien keragaman (KK), dalam bidang pertanian KK (20%-25%) masih dikatakan homogen (Mattjik dan Sumertajaya 2000). Konsep Stabilitas Genotipe Analisis stabilitas adalah metode untuk melihat tingkat adaptasi pengaruh genotipe terhadap berbagai kondisi lingkungan. Menurut (Lin et al. 1986 dalam Magandhi 2010) menggolongkan konsep stabilitas ke dalam tiga tipe. Tipe 1 yaitu suatu genotipe dianggap stabil bila ragam lingkungannya kecil. Stabilitas ini digunakan oleh Francis dan Kannenberg (1978). Tipe 2 yaitu suatu genotipe dikatakan stabil jika respon lingkungan paralel terhadap rata-rata respon semua genotipe dalam percobaan. Konsep stabilitas ini digunakan salah satunya oleh Finlay dan Wilkinson (1956). Tipe 3 yaitu suatu genotipe dikatakan stabil bila kuadrat tengah sisa model regresi pada indeks lingkungan kecil. Konsep ini digunakan oleh Eberhart dan Russell (1966). Konsep stabilitas tipe 1 dan 3 bersifat statis, dimana suatu genotipe hanya dapat dilihat stabil atau tidaknya saja. Adapun konsep stabilitas tipe 2

3 bersifat dinamis karena dapat menunjukkan pola stabilitas dan adaptabilitas suatu genotipe. Metode Francis dan Kannenberg Metode Francis dan Kannenberg (1978) digolongkan dalam stabilitas tipe 1 oleh Lin et al. (1986) yang mengukur stabilitas menggunakan koefisien keragaman (CV i ) setiap genotipe yang diuji pada beberapa lingkungan. Semakin kecil nilai koefisien keragaman genotipenya, semakin stabil genotipe tersebut. Konsep ini didasarkan pada keragaman genotipe yang timbul akibat respon genotipe tersebut terhadap pengaruh lingkungan pengujian. Metode ini tidak dapat digunakan untuk menilai adaptasi genotipe yang spesifik terhadap lokasi tertentu. Stabilitas menurut Francis dan Kannenberg dirumuskan sebagai: Menurut Becker dan Leon (1988), konsep stabilitas Francis dan Kannenberg sangat tergantung pada rentang wilayah dan lokasi pengujian. Jika rentang wilayah lokasi pengujian semakin luas, yang menyebabkan kondisi lokasi pengujian semakin beragam, maka konsep stabilitas ini menjadi tidak berarti. Metode Finlay dan Wilkinson Analisis stabilitas Finlay dan Wilkinson (1963) digolongkan dalam konsep kestabilan tipe 2 oleh Lin et al. (1986). Metode ini didasarkan pada koefisien regresi (bi) antara rataan hasil suatu genotipe dengan rataan umum semua genotipe yang diuji di semua lingkungan pengujian. Analisis ini dapat menjelaskan fenomena stabilitas dan adaptabilitas. Pendekatan ini mengelompokkan nilai b i sebagai standar stabilitas dalam tiga kelompok, yaitu (1) stabilitas di bawah rata-rata, jika nilai bi > 1; (2) stabilitas setara rata-rata, jika nilai bi = 1; (3) stabilitas di atas rata-rata, jika nilai bi < 1. Stabilitas di bawah atau di atas rata-rata pada dasarnya menunjukkan pola adaptabilitas dari genotipe-genotipe tersebut. Genotipegenotipe yang memiliki stabilitas di bawah rata-rata merupakan genotipe yang peka terhadap perubahan lingkungan dan beradaptasi khusus pada lingkungan yang menguntungkan (favorable). Adapun genotipe-genotipe yang memiliki stabilitas di atas rata-rata umumnya mampu beradaptasi pada lingkungan yang marginal. Koefisien regresi (b i ) dari genotipe ke-i terhadap pengaruh lingkungan ke-j diduga sebagai berikut: Pengujian parameter stabilitas dari pendekatan ini dapat digunakan selang kepercayaan koefisien regresi, sehingga suatu genotipe terkategori stabil apabila nilai b i = 1 masuk dalam selang kepercayaan. Metode Eberhart dan Russell Eberhart dan Russell (1966) mengkombinasikan antara nilai koefisien regresi (b i ) dan simpangan regresi (S 2 di) nilai rata-rata genotipe pada indeks lingkungan (I j ), sebagai parameter stabilitas rata-rata suatu genotipe. Indeks lingkungan diartikan sebagai simpangan nilai rataan semua genotipe pada lingkungan pengujian tertentu. Suatu genotipe dikatakan stabil bila nilai b i mendekati satu (b i 1) dan nilai S 2 di mendekati nol (S 2 di 0). Secara matematis dugaan koefisien regresi dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut: Nilai b i adalah dugaan koefisien regresi, sedangkan S 2 di dapat di peroleh dengan rumus: dan S e 2 adalah dugaan galat gabungan dimana: Ketika parameter itu dihubungkan dengan nilai rataan hasil yang tinggi, maka genotipe tersebut memiliki daya adaptasi yang luas. Pengujian kestabilan menggunakan selang kepercayaan koefisien regresi untuk menguji nilai b i, sedangkan parameter simpangan regresi diuji dengan hipotesis H0 : σ 2 di = 0 terhadap hipotesis tandingan H1 : σ 2 di 0. METODOLOGI Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder percobaan multilokasi tanaman jahe pada musim tanam 2011/2012. Data ini merupakan hasil penelitian kelompok peneliti plasma nutfah di Balai Penelitian

Data 4 Tanaman Obat dan Aromatik (Balittro) Bogor. Respon yang diamati adalah jumlah anakan yang merupakan bagian dari respon pertumbuhan tanaman jahe. Rancangan lingkungan yang digunakan adalah rancangan acak kelompok dengan 3 blok. Percobaan ini dilakukan di 3 lokasi di Jawa Barat yaitu kebun percobaan Cimanggu (CMG), kebun percobaan Sukamulya (SKM), dan kebun percobaan Cicurug (CCG). Kebun percobaan Cimanggu terletak di Bogor pada ketinggian tempat 240 mdpl dengan jenis tanah latosol. Kebun percobaan Sukamulya berada di Sukabumi pada ketinggian tempat 350 mdpl dengan jenis tanah latosol. Kebun percobaan Cicurug terletak di Sukabumi pada ketinggian tempat 550 mdpl dengan jenis tanah andosol. Genotipe yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 8 genotipe jahe (Tabel 2). Tabel 2 Kode genotipe Kode Genotipe G1 JM 3 G2 JM 5 G3 JM 6 G4 JM 13 G5 JPK B G6 JPK F G7 JPK O G8 JPK J Metode Analisis Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 1. Melakukan analisis statistika deskriptif untuk melihat pola umum dari rataan respon untuk masing-masing genotipe dan lokasi tanam. 2. Melakukan analisis ragam gabungan untuk melihat pengaruh genotipe, pengaruh lokasi, dan pengaruh interaksi genotipe dengan lokasi. Analisis ragam gabungan diawali dengan pemeriksaan besarnya koefisien keragaman (KK) dan pengujian asumsi terlebih dahulu. 3. Selanjutnya yaitu melakukan pendugaan terhadap parameter kestabilan dari ketiga metode di atas yaitu metode Francis dan Kannenberg, Finlay dan Wilkinson dan Eberhart dan Russell. 4. Menentukan genotipe-genotipe yang memiliki kriteria unggul yaitu stabil dan adaptif berdasarkan hasil analisis stabilitas pada langkah ke-3. 5. Membandingkan ketiga metode tersebut berdasarkan hasil yang diperoleh pada langkah ke-4. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif Gambar 1 memperlihatkan bahwa genotipe-genotipe yang ditanam di lokasi Sukamulya (SKM) umumnya mempunyai rataan jumlah anakan lebih tinggi dibandingkan jika ditanam di lokasi Cimanggu (CMG) dan Cicurug (CCG). Genotipe G6 merupakan genotipe yang memiliki rataan jumlah anakan terbanyak di ketiga lokasi, masing-masing sebesar 21.9 di lokasi CMG, 26.3 di lokasi SKM, dan 18.6 dilokasi CCG. Genotipe dengan rataan jumlah anakan terendah diberikan oleh genotipe G5 pada lokasi CCG. rataan jumlah anakan 30 20 Gambar 1 Diagram batang rataan jumlah anakan Plot interaksi antara genotipe dan lokasi (Gambar 2) menunjukkan bahwa interaksi antara genotipe dengan lokasi terlihat nyata, ditunjukkan dengan kurva rata-rata respon yang tidak sejajar dan masing-masing kurva mempunyai pola berbeda. Dari Gambar 2 terlihat bahwa genotipe-genotipe yang memiliki rataan hasil mengikuti pola rataan umum ditiap lokasi adalah G4, G6, dan G8. Hal ini dilihat dari pola garis yang konsisten mengikuti plot rataan umum, sehingga gonotipe-genotipe tersebut dikategorikan sebagai gonotipe yang produktif. 27.5 25.0 22.5 20.0 17.5 15.0 12.5 10.0 10 0 G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 CCG CMG SKM genotipe G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 Rataan Umum Gambar 2 Plot interaksi genotipe dan lokasi CMG SKM CCG

LOKASI Percent 5 Gambar di atas memperlihatkan bahwa G6 merupakan genotipe dengan rataan respon tertinggi pada lokasi CCG dan SKM, untuk lokasi CMG genotipe G7 merupakan genotipe dengan rataan respon tertinggi. Tidak konsistennya hasil pada setiap lingkungan berpotensi menyulitkan para pemulia untuk memilih genotipe-genotipe mana yang akan dilepas. Kondisi tersebut menyebabkan perlunya pengujian lebih lanjut berupa analisis stabilitas untuk menentukan genotipe-genotipe yang lebih tepat ditanam di suatu lingkungan tertentu atau ditanam pada lingkungan yang lebih luas. Analisis Ragam Gabungan Tahapan awal melakukan analisis ragam gabungan adalah melihat besarnya koefisien keragaman setiap respon di tiap lokasi. Koefisien keragaman untuk lokasi CCG, CMG, dan SKM masing-masing sebesar 23.85%, 23.11%, dan 15.56%. Terlihat bahwa koefisien keragaman di tiap lokasi kurang dari 25%. Nilai tersebut masih dapat dikatakan homogen di bidang pertanian, sehingga semua lokasi dapat dianalisis bersama-sama menggunakan analisis ragam gabungan. Tahapan selanjutnya dilakukan pengujian asumsi analisis ragam. Hasil uji keaditifan menggunakan uji Tukey menghasilkan F-hitung sebesar 0.449, sedangkan nilai F-tabel = 4.072. Karena nilai F-hitung F-tabel maka dapat disimpulkan bahwa asumsi keaditifan model terpenuhi pada taraf nyata 0.05. Kehomogenan ragam diuji menggunakan uji Bartlett, dihasilkan nilai-p sebesar 0.237. Karena nilai-p taraf nyata 0.05, maka dapat disimpulkan bahwa asumsi kehomogenan ragam terpenuhi. Hal ini diperjelas dengan plot selang kepercayaan Bonferroni pada Gambar 3 yang tidak saling tumpang tindih. CCG menyebar normal dengan nilai-p sebesar 0.150. Karena nilai-p taraf nyata 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa asumsi kenormalan sisaan terpenuhi. Terpenuhinya asumsi ini dapat dilihat secara visual melalui plot peluang normal (Gambar 4) yang membentuk pola garis lurus. 99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1-5 -4-3 -2-1 0 RESI2 Gambar 4 Plot peluang normal Setelah semua asumsi terpenuhi selanjutnya dilakukan analisis ragam gabungan. Informasi yang diperoleh dari Tabel 3 bahwa pengaruh utama dan interaksi berpengaruh nyata (signifikan) pada taraf nyata 0.05. Pengaruh utama yang signifikan artinya bahwa minimal ada satu genotipe atau lokasi yang memberikan respon berbeda dengan genotipe atau lokasi yang lain. Interaksi antara genotipe dan lokasi berpengaruh nyata terhadap komponen hasil, hal tersebut berarti jenis genotipe tertentu akan tumbuh baik pada lokasi tertentu, tetapi tidak begitu halnya jika ditanam pada lokasi yang lain. Tabel 3 Analisis ragam gabungan Sumber db JK KT F-hit P Lokasi 2 619.8 309.9 94.9 0.000 Blok(Lokasi) 6 21.9 3.7 1.1 0.367 Genotipe 7 343.4 49.1 15 0.000 G x L 14 388.5 27.7 8.5 0.000 Galat 42 137.2 3.3 Total 71 1510.9 1 2 3 4 CMG SKM 1.0 1.5 2.0 Selang Kepercayaan Bonferroni 95% untuk StDev Gambar 3 Plot selang kepercayaan Bonferroni Hasil pengujian asumsi kenormalan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov menunjukkan bahwa galat percobaan 2.5 Bila dilihat dari kontribusi keragaman yang diberikan maka pengaruh lokasi memberikan sumbangan keragaman terbesar yaitu 41.02%, yang menggambarkan bahwa hasil jumlah anakan akan berbeda-beda di tiap lokasi uji. Kontribusi keragaman berikutnya berasal dari pengaruh interaksi dan genotipe yaitu masingmasing sebesar 25.71% dan 22.73%. Interaksi genotipe dengan lokasi berpengaruh nyata artinya respon dari faktor genotipe berubah saat adanya perubahan lokasi. Maka dapat

rata-rata 6 dilanjutkan pada analisis stabilitas untuk melihat tingkat adaptasi dari genotipe terhadap perubahan lokasi tersebut. Hasil uji nilai tengah pengaruh lokasi pada masing-masing genotipe (Lampiran 3) menunjukkan bahwa pengaruh lokasi berbeda nyata untuk sebagian besar genotipe. Hasil uji nilai tengah pengaruh genotipe (Lampiran 4) menunjukkan bahwa pada lokasi CMG, genotipe G7 yang merupakan genotipe dengan rataan hasil terbesar tidak berbeda nyata dengan G6. Pada lokasi SKM, genotipe G6 tidak berbeda nyata dengan G3 dan G8, sedangkan G2, G4, dan G5 juga tidak berbeda nyata dengan nilai rataan hasil yang cukup besar. Pada lokasi CCG, genotipe G6 yang mempunyai rataan hasil terbesar tidak berbeda nyata dengan G8. Analisis Kestabilan 1. Metode Francis dan Kannenberg Analisis Stabilitas Francis dan Kannenberg (1978) mengukur stabilitas menggunakan koefisien keragaman (CV i ). Rataan hasil dan koefisien keragaman delapan genotipe tanaman jahe yang diuji di tiga lokasi disajikan pada Tabel 4. Tabel 4 Rataan hasil dan koefisien keragaman delapan genotipe tanaman jahe Genotipe Rataan Koefisien Keragaman (CV i) G1 14.998 21.028 G2 16.697 29.66 G3 16.091 40.26 G4 18.016 13.89 G5 15.926 39.335 G6 22.241 17.257 G7 17.754 26.559 G8 19.547 15.463 Plot antara rataan hasil dengan nilai CV i pada Gambar 5 menghasilkan empat kuadran. Genotipe yang terkategori stabil terdapat pada kuadran 2. Berdasarkan gambar tersebut, diperoleh tiga genotipe stabil yaitu genotipe G4, G6, dan G8. Genotipe-genotipe tersebut dikatakan stabil karena memiliki nilai CV i kecil dengan rataan hasil tinggi. Genotipegenotipe yang berada pada kuadran 4 dikategorikan sebagai genotipe yang memiliki stabilitas rendah/buruk. Genotipe G4, G6 dan G8 akan memiliki hasil yang berbeda jika ditanam pada lokasi yang lebih luas karena pendekatan ini sangat tergantung pada wilayah dan lokasi pengujian. Jika rentang wilayah lokasi pengujian semakin luas, yang menyebabkan kondisi lokasi pengujian semakin beragam, sehingga konsep stabilitas ini menjadi tidak berarti. 23 22 21 20 19 18 17 16 15 10 G4 15 G6 2 1 G8 20 25 Cvi G7 G2 3 4 G1 Gambar 5 Plot antara rataan hasil dengan CV i 2. Metode Finlay dan Wilkinson Analisis stabilitas Finlay dan Wilkinson (1963) menggunakan koefisien regresi (b i ) dalam menganalisis stabilitas hasil suatu genotipe. Genotipe dinyatakan stabil bila mempunyai nilai b i mendekati satu (b i 1). Hasil analisis disajikan pada Tabel 5. Tabel 5 Nilai b i, S bi dan selang kepercayaan 95% bagi β i Genotipe Nilai bi S bi SK 95% bagi βi G1 0.62 tn 0.622-0.624 1.864 G2 1.378 * 0.033 1.312 1.444 G3 1.548 tn 0.923-0.298 3.394 G4 0.695 * 0.048 0.599 0.791 G5 1.507 tn 0.877-0.247 3.261 G6 1.068 tn 0.037 0.994 1.142 G7 0.468 tn 1.226-1.948 2.920 G8 0.717 tn 0.439-0.161 1.595 Keterangan: b i = koefisien regresi genotipe, S bi = standar deviasi b i, * berbeda nyata dengan 1, tn= tidak berbeda nyata dengan 1. Berdasarkan definisi stabilitas hasil menurut Finlay dan Wilkinson (1963), maka dari 8 genotipe yang dicobakan, terdapat 6 genotipe yang memiliki nilai β i yang tidak berbeda nyata dengan 1 yakni G1, G3, G5, G6, G7, dan G8. Genotipe-genotipe ini dikategorikan sebagai genotipe yang stabil. Genotipe yang memiliki stabilitas di bawah rata-rata adalah G2 dengan nilai b i sebesar 1.378, sehingga genotipe ini akan beradaptasi baik pada lokasi CMG sebagai lokasi yang subur. Genotipe G4 memiliki stabilitas di atas rata-rata dengan nilai b i sebesar 0.695 yang 30 35 G5 G3 40

Sdi^2 bi Cvi 7 akan beradaptasi baik pada lokasi CCG yang merupakan lokasi yang marginal. Konsep stabilitas Finlay dan Wilkinson didasarkan pada respon suatu genotipe terhadap lingkungannya, dan dibandingkan dengan respon rata-rata seluruh genotipe yang diujikan. Kondisi ini menyebabkan metode tersebut bersifat relatif dan tergantung pada set genotipe yang diujikan pada waktu yang sama. Penambahan, pengurangan, atau penggantian genotipe tertentu pada set pengujian akan menyebabkan berubahnya ukuran stabilitas dari genotipe-genotipe yang diujikan tersebut. 3. Metode Eberhart & Russel Eberhart dan Russell (1966) mengkombinasikan antara nilai koefisien regresi (b i ) dan nilai simpangan regresi (S 2 di) sebagai parameter stabilitas suatu genotipe. Nilai b i dan S 2 di disajikan pada Tabel 6. Tabel 6 Rataan hasil, koefisien regresi, dan simpangan regresi delapan genotipe tanaman jahe Genotipe Rataan bi S 2 di G1 14.998 0.62 8.89 * G2 16.697 1.378 0.034 tn G3 16.091 1.548 20.95 * G4 18.016 0.695 0.06 tn G5 15.926 1.507 18.756 * G6 22.241 1.068 0.036 tn G7 17.754 0.468 37.72 * G8 19.547 0.717 3.902 tn Keterangan: b i = koefisien regresi genotipe, S 2 di = simpangan regresi, * berbeda nyata dengan nol, tn = tidak berbeda nyata dengan nol. Diketahui dari Tabel 5 bahwa terdapat 6 genotipe yang memiliki nilai β i yang tidak berbeda nyata dengan satu yakni G1, G3, G5, G6, G7, dan G8. Hasil dari Tabel 6 diperoleh genotipe G2, G4, G6 dan G8 memiliki nilai σ 2 di yang tidak berbeda nyata dengan nol. Berdasarkan definisi stabilitas menurut pendekatan ini, maka genotipe-genotipe yang tergolong stabil adalah G6 dan G8 karena memiliki nilai b i 1 dan S 2 di 0. Genotipe G2 dan G4 memiliki nilai S 2 di tidak berbeda nyata dengan nol, namun nilai koefisien regresinya berbeda nyata dengan satu sehingga dapat dikategorikan sebagai genotipe yang tidak stabil. Berkaitan dengan nilai rataan hasil, maka genotipe G6 dan G8 memiliki daya adaptasi yang luas. Karena selain stabil juga memiliki rataan jumlah anakan masing-masing sebesar 22.241 dan 19.47 yang lebih besar dari nila rataan umum sebesar 17.659. Perbandingan Metode Stabilitas Plot antara nilai rataan umum terhadap hasil dari ketiga metode di atas merupakan tampilan grafis yang meringkas informais mengenai proses identifikasi suatu genotipe unggul (Gambar 6). 40 35 30 25 20 15 10 1.50 1.25 1.00 0.75 0.50 40 30 20 10 0 15 15 G1 G1 15 G1 G3 G5 16 16 G2 17 G3 G5 G2 G5 16 G3 17 G2 17 G7 18 G7 G4 G4 19 rata-rata 18 19 rata-rata G7 G4 18 19 rata-rata Gambar 6 Plot antara rataan umum dengan hasil ketiga metode stabilitas Genotipe yang memiliki rataan jumlah anakan lebih dari nilai rataan umum berada pada sebelah kanan garis tegak. Nilai CVi yang kecil, koefisien regresi yang berada disekitar satu dengan simpangan regresi mendekati nol, merupakan parameter kestabilan dari ketiga pendekatan di atas. Dalam mengidentifikasi genotipe dengan kategori unggul maka hasil dari metodemetode kestabilan tersebut dapat di hubungkan dengan nilai rataan umumnya. Terlihat dari Gambar 6 bahwa genotipe G4, G6, dan G8 teridentifikasi sebagai G8 G8 20 G8 20 20 21 21 21 22 22 G6 22 G6 23 G6 23 23

8 genotipe unggul. Hal ini dapat dilihat dari posisi ke tiga genotipe tersebut yang selalu konsisten berada pada kriteria suatu genotipe yang stabil, dengan nilai rataan jumlah anakan yang lebih dari rataan umum. Rekapitulasi hasil analisis stabilitas dari genotipe-genotipe yang diuji disajikan dalam Tabel 8. Tabel 7 Rekapitulasi hasil analisis stabilitas dari genotipe-genotipe yang diuji Genotipe rataan Parameter Stabilitas Francis Finlay Eberhart G1 14.998 - Stabil - G2 16.697 - - - G3 16.091 - Stabil - G4 18.016 Stabil - - G5 15.926 - Stabil - G6 22.241 Stabil Stabil Stabil G7 17.754 - Stabil - G8 19.547 Stabil Stabil Stabil Rataan Umum 17.659 Menggunakan delapan genotipe yang diuji dengan 3 metode analisis stabilitas, genotipe G6 dan G8 terkategori stabil oleh semua metode. Genotipe G1 terkategori stabil berdasarkan 2 metode analisis, sedangkan genotipe, G3, G4, G5, dan G7 masing-masing terkategori stabil hanya berdasarkan satu metode analisis. Genotipe G2 tidak stabil berdasarkan semua metode pendekatan. Brdasarkan hasil di atas diperoleh informasi bahwa genotipe G6 dan G8 merupakan genotipe yang paling stabil dibandingkan 6 genotipe lain, karena dua genotipe ini stabil di semua lokasi pengujian berdasarkan tiga pendekatan uji kestabilan yang digunakan. Genotipe G6 dan G8 selain stabil di semua lokasi pengujian berdasarkan tiga pendekatan kestabilan, juga memiliki rataan jumlah anakan yang lebih besar dari rataan umum, masing-masing sebesar 18.016 dan 22.24, sehingga dua genotipe ini memiliki peluang untuk dilepas sebagai genotipe unggul. Perbedaan hasil yang diperoleh disebabkan perbedaan pendekatan dalam menganalisis stabilitas. Sebagaimana diungkapkan Lin et al. (1986) bahwa koefisien keragaman yang dikenalkan oleh Francis dan Kannenberg (1978) didasarkan pada besar kecilnya ragam lingkungan. Metode Finlay dan Wilkinson (1963) menggunakan pendekatan regresi dalam menganalisis stabilitas hasil yang melihat seberapa besar respon terhadap lingkungan dengan respon rata-rata semua genotipe yang dicobakan. Genotipe dikelompokkan stabil bila respon terhadap lingkungan paralel dengan respon rata-rata semua genotipe yang diuji. Simpangan regresi yang digunakan oleh Eberhart dan Russell (1966) didasarkan pada rata-rata jumlah kuadrat sisa. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Berdasarkan analisis kestabilan genotipe dengan metode Francis & Kannenberg diperoleh genotipe G1, G4, G6, dan G8 sebagai genotipe-genotipe yang stabil. Menurut metode Finlay & Wilkinson semua genotipe tergolong stabil kecuali G2 dan G4, sedangkan dengan metode Eberhart & Russell diperoleh genotipe G6 dan G8 sebagai genotipe-genotipe yang stabil. Genotipe G6 dan G8 memiliki peluang dilepas sebagai genotipe unggul karena selain adaptif dan stabil berdasarkan tiga metode kestabilan juga memiliki nilai rataan jumlah anakan yang lebih dari nilai rataan umum. Saran Penelitian ini dilakukan hanya di tiga lokasi dengan delapan genotipe pada satu musim tanam. Untuk memperoleh hasil yang lebih akurat dan memperluas cakupan kesimpulan, akan lebih baik jika lokasi yang digunakan lebih dari tiga dan dilakukan pada minimal dua musim tanam. Selain itu jumlah genotipe sebaiknya juga diperbanyak. DAFTAR PUSTAKA Becker RJ, Leon J. 1988. Stability analysis in plant breeding. Plant Breeding. 101:1-23. Eberhart SA, Russell WA. 1966. Stability parameters for comparing varieties. Crop Sci. 6:36-40. Finlay KW, Wilkinson GN. 1963. The analysis of adaptation in a plant breeding programme. Aust. J. Agric. Res. 14:742-754. Gomez KA, Gomez AA. 1984. Prosedur Statistik untuk Penelitian Pertanian. Terjemahan Endang S & Justika SB. Ed ke-2. John Wiley & Sons. New York. Ishak IM. 2003. Analisis Percobaan Multilokasi Tanaman Jahe (Zingiber officinale Rosc.) Menggunakan Model AMMI [skripsi]. Bogor: Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu

Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Lin CS, Binns MR, Lefkovich LP. 1986. Stability Analysis : Where do we stand?. Crop Sci. 26:894-899 Magandhi M. 2010. Kajian Stabilitas Hasil Sembilan Genotipe Jagung Hibrida [tesis]. Bogor: Program Studi Agronomi, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Mattjik AA, Sumertajaya IM. 2000. Perancangan Percobaan dengan Aplikasi SAS dan Minitab jilid I. Bogor: IPB Press. Paimin BF, Murhananto. 2002. Budidaya, Pengolahan, Perdagangan Jahe. Jakarta: Penebar Swadaya. Singh RK, Chaudhary BD. 1979. Biometrical Methods in Quantitative Genetic Analysis. Revised Edition. New Delhi : Kalyani Publishers. Steel RGD, Torrie JH. 1993. Prinsip dan Prosedur Statistika: Suatu Pendekatan Biometrik. Ed Ke-2. Terjemahan Bambang Sumantri, PT Gramedia Pustaka Utama: Jakarta Sulaiman DD. 2012. Analisis Stabilitas Hasil Keragaan Galur-Galur Padi Gogo Hasil Kultur Antera [tesis]. Bogor: Program Studi Pemuliaan dan Bioteknologi Tanaman, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Tisnawan W. 1990. Pengaruh Pemupukan N dan Jumlah Anakan Terhadap Pertumbuhan dan Produksi Rimpang Jahe Badak [skripsi]. Bogor: Jurusan Budi Daya Pertanian Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor. 9

LAMPIRAN

11 Lampiran 1. Rataan jumlah anakan tanaman jahe Genotipe Lokasi CMG SKM CCG Rataan Genotipe G1 12.296 18.463 14.233 14.998 G2 16.280 21.845 11.967 16.697 G3 11.950 23.557 12.767 16.091 G4 17.677 20.670 15.700 18.016 G5 19.255 19.824 8.700 15.926 G6 21.873 26.250 18.600 22.241 G7 22.740 17.156 13.367 17.754 G8 17.580 23.027 18.033 19.547 Lampiran 2.Hasil uji nilai tengah (uji Duncan) pengaruh lokasi pada masing-masing genotipe Lokasi Genotipe G1 G2 G3 G4 SKM 18.46 a 21.85 a 23.56 a 20.67 a CCG 14.23 b 11.97 c 12.77 b 17.68 ab CMG 12.29 b 16.28 b 11.95 c 15.70 b G5 G6 G7 G8 SKM 19.82 a 26.25 a 17.16 b 23.03 a CCG 8.70 b 18.60 c 13.37 c 18.03 b CMG 19.25 a 21.87 b 22.74 a 17.58 b Angka yang diikuti huruf yang sama tidak berbeda nyata pada α = 5% Lampiran 3.Hasil uji nilai tengah (uji Duncan) pengaruh genotipe pada masing-masing lokasi. CMG SKM CCG Genotipe Rata-rata Genotipe Rata-rata Genotipe Rata-rata G7 22.74 a G6 26.25 a G6 18.6 a G6 21.87 ab G3 23.56 ab G8 18.03 ab G5 19.25 bc G8 23.03 ab G4 15.70 bc G4 17.68 c G2 21.85 bc G1 14.23 cd G8 17.58 c G4 20.67 bcd G7 13.37 cd G2 16.28 c G5 19.82 bcd G3 12.77 d G1 12.29 d G1 18.46 cd G2 11.97 d G3 11.95 d G7 17.157 c G5 8.70 e Angka yang diikuti huruf yang sama tidak berbeda nyata pada α = 5%