Praktikum pemuliaan tanaman

Korelasi dan Regresi

Di susun Oleh :

Hendrik                ( 10011006 )

FAKULTAS AGROINDUSTRI

PRODI AGROTEKNOLOGI

UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA

2012

Latar Belakang

Tujuan pemuliaan  tanaman adalah untuk mendapatkan tanaman yang lebih baik, oleh karena itu pengetahuan yang cukup mengenai tanaman yang bersangkutan sangat diperlukan sifat tanaman tersebut meliputi sifat morfologis, anatomis maupun fisiologis.
Kenyataan menunjukkan bahwa diantara sifat-sifat yang ada pada tanaman sering kali ada hubungannya satu dengan yang lain. Adanya hubungan diantara sifat-sifat tanaman ini sangat membantu usaha-usaha pemuliaan tanaman khususnya dalam pekerjaan seleksi.Agar langkah-langkah yang ditempuh dalam rangkap usaha pemuliaan tanaman tepat, maka derajat hubungan yang ada diantara sifat-sifat perlu diketahui. Untuk itu, sangat diperlukan adanya data-data yang akurat.Derajat hubungan antara dua sifat tanaman biasanya dinyatakan dengan suatu bilangan yang disebut koefisien korelasi. Besarnya koefisien korelasi telah ditentukan yaitu antara –1 sampai +1.Koefisien korelasi digolongkan menjadi dua macam yaitu koefisien korelasi negatif dan koefisien korelasi positif. Koefisien korelasi negatif bila derajat hubungan antara dua sifat menunjukkan hal yang berlawanan. Artinya bertambahnya nilai sifat yang satu akan diikuti oleh berkurangnya nilai sifat yang lain. Koefisien korelatif positif bila derajat hubungan antara dua sifat tanaman menunjukkan hal yang nyata, artinya bertambahnya nilai sifat satu diikuti oleh bertambahnya nilai sifat yang lain. Sebaliknya, berkurangnya nilai sifat yang satu akan diikuti oleh berkurangnya nilai sifat yang lain. Sedangkan apabila koefisien korelasi = 0 berarti tidak ada hubungan sama sekali antara kedua sifat tersebut. Khusus sifat-sifat kualitatif pada koefisien korelatif = 1. Misal pada kedelai, apabila hipokotil ungu, maka warna bunga akan ungu. Sedangkan bila hipokotil hijau sebaliknya, maka bunganya akan berwarna putih.

Korelasi yang sempurna jarang terjadi pada sifat-sifat kuantitatif, karena lingkungan sangat berpengaruh terhadap sifat-sifat tersebut. Contohnya, hubungan antar tinggi tanaman dengan bobot tanaman. Tanaman yang tinggi belum tentu bobotnya akan tinggi, sebaliknya yang pendek belum tentu bobotnya akan rendah. Koefisien korelasi dapat digunakan untuk mengetahui tingkat kemiripan (resemblance) dalam variabilitas antara tanaman induk dengan keturunannya, misal sifat daya hasil tinggi, jumlah anakan dan sebagainya. Analisis korelasi dari sifat-sifat tersebut akan dapat diketahui tingkat kemiripan antara tetua dan keturunannya.

Ditinjau dari sifat-sifat yang berhubungan, korelasi dapat dibedakan menjadi tiga yaitu :

1. Korelasi sederhana, yaitu apabila satu sifat, dipengaruhi oleh sifat yang lain, misalnya panjang malai dengan banyaknya gabah per malai pada tanaman padi.

2. Korelasi partial, yaitu apabila dua sifat dipengaruhi oleh sifat-sifat yang lain, misalnya tingginya produksi dan tingginya sterilitas biji dipengaruhi oleh bobot malai dan serangan penyakit.

3. Korelasi berganda yaitu bila satu sifat dipengaruhi oleh banyak sifat yang lain, misalnya daya hasil dipengaruhi oleh sifat banyak anakan, ketahanan rebah, ketahanan terhadap hama dan penyakit, respon terhadap pemupukan dan sebagainya.

Perkembangan dalam bidang genetika dan pemuliaan tanaman perlu didukung oleh perkembangan analisis statistika yang handal. Percobaan lokasiganda (multilocation) memainkan peranan penting dalam pengembangbiakantanaman (plant breeding) dan penelitian-penelitian agronomi. Faktor-faktor yang seringdilibatkan dalam pembaan  lokasiganda secara garis besarnya dapat dibedakan menjadi dua yaitu genotif dan lokasi. Faktor lokasi sudah mencakup tempat (site), tahun, perlakuan agronomi(pemupukan, penyemprotan dan laimya) atau kombinasinya. Analisis statistik yang biasa diterapkan

pada percobaan uji daya hasil adalah analisis ragam (ANOVA), dan analisis komponen utama (AKU). Analisis ini kurang memadai dalam menganalisis keefektifan struktur data yang kompleks (Bradu dan Gabriel, 1978; Kempton, 1984). Analisis ragam merupakan suatu model aditif yang hanya menerangkan keefektifan pengaruh utama (Snedecor dan Cochran, 1980). Anova mampu menguji interaksi tetapi tidak mampu menentukan pola genotif atau lingkungan untuk meningkatkan interaksi. Sedangkan pada analisis komponen utama hanya efektif menjelaskan pengaruh interaksi tanpa menerangkan pengaruh utamanya. Dengan dernikian untuk memperoleh gambaran secara lebih luas dari struktur data faktorial maka diperlukan pendekatan lain. Beberapa pendekatan yang sedang dikembangkan antara lain pendekatan yang dikemukan oleh Yates dan Cochran (1938), Finlay dan Wilkinson (1963) serta Eberhart dan Ruse11 (1966) dalam Singh (1979) yaitu dengan pendekatan model regresi linear untuk menerangkan pengaruh interaksi yang digabungkan dengan komponen aditif pengaruh utama. Pendekatan yang lain yaitu metode yang dikenal dengan nama AMMl (Additive Main Egects and Multiplicative Interaction). Model ini merupakan gabungan dari pengaruh aditif pada analisis ragam dan pengaruh multiplikasi pada analisis komponen utama (Gauch dan Zobel 1990).

TUJUAN

Melakuan identifikasi pada bawang merah yang meliputi Diameter/Umbi dan bobot/umbi

METODE PRAKTIKUM

ALAT DAN BAHAN

1.      Bawang merah 30 biji

2.      Timbangan

3.      Alat tulis

CARA KERJA

1.      Ambil nasi dengan 3 jenis varietas lalu dilakukan uji rasa dari setiap varietas lalu kasih skoring pada tiap-tiap nasi tersebut

2.      Pada biji bawang merah lakukan pengukuran dari bobot/umbi dan diameter /umbi

3.      Lakukanah analisis

HASIL DAN PEMBAHASAN

Tanaman Bawang Merah

Jumlah  diameter / umbi  (x) vs  bobot/umbi  (y)

sampel	Diameter /umbi (x)	Bobot /umbi (y)	x2	y2	x.y
1	12,4	6,4	79,36	153,76	79,36
2	11,3	5	56,5	127,69	56,5
3	11,4	5,8	66,12	129,96	66,12
4	11,1	5,7	63,27	123,21	63,27
5	12,4	5	62	153,76	62
6	15,2	9	136,8	231,04	136,8
7	13,4	5,9	79,06	179,56	79,06
8	10,2	5,8	59,16	104,04	59,16
9	12,4	5,8	71,92	153,76	71,92
10	14,1	5,3	74,73	198,81	74,73
11	5,1	2,7	13,77	26,01	13,77
12	6,2	3,5	21,7	38,44	21,7
13	8,4	5,2	43,68	70,56	43,68
14	10,2	7	71,4	104,04	71,4
15	5,2	4,9	25,48	27,04	25,48
16	12,8	2,5	32	163,84	32
17	11,3	6	67,8	127,69	67,8
18	15,2	5,2	79,04	231,04	79,04
19	17,4	5,7	99,18	302,76	99,18
20	12,5	7	87,5	156,25	87,5
21	14,7	5,8	85,26	216,09	85,26
22	13,3	9	119,7	176,89	119,7
23	10,3	5,7	58,71	106,09	58,71
24	10,6	5,9	62,54	112,36	62,54
25	10,3	6	61,8	106,09	61,8
26	10	4,8	48	100	48
27	12,4	3	37,2	153,76	37,2
28	6,2	5,6	34,72	38,44	34,72
29	12,8	4,6	58,88	163,84	58,88
30	12,4	6,8	84,32	153,76	84,32
∑	341,2	166,6	1941,6	4130,58	4130,58
	11.373	5.553	65.72	138.686	137.686

1.     Koefisien Kolerasi

                   r.

                        =

                =  

                =

        

            T. hit =  

                          n-1          30 – 2

               =

                       28               28

              =

              

Koefesien Regreasi

b. =

= 56843.9 – ( 341.2 ) ( 166.6 )

                                    30

          = 56843.9 -

56843.9 -

1941.6 -

=

=

a              = ∑ y – b. ∑ x

               =   11.373 – ( . 5.553 )

                 = 11.373 –( 11.472498)

                 = - 0.099498

y              = a + b.x

                xo =  -0.099489 + 2.066.o

                    = 1.9665

                X1 = -0.099489 +  2.066.1

                    = 1.96651

                X2 = -0.099489 +  2.066 .2

                    = 4.0325

                X3 = - 0.099489 +  2.066.3

                    = 5.2030

2.       Standar error

∑d y     =

=  -

                                                 30                                                30

 

  =  =

                                                                                       30

                                                                ( 4130.58 – 56843,92 )

                                                                                    30

                                                                ( 1941,6 – 116417,4)

                                                                                          30

= ( 4130,58 – 925,185) =  )

= 3205.395 -  

= 3205.395- 0,1876 = 3205,20

3.            =

 n-2

4.         =   y x =    =

                                                                      1941.6    30

                =                 

  =

                =      =

PEMBAHASAN

Dari hasil pengamatan dan perhitungan pada praktikum kali ini didapatkan hasil bahwa angka atau nilai yang menunjukkan hubungan yang ada antara dua sifat didalam suatu tanaman yang digunakan sebagai bahan praktikum yaitu pada tanaman bawang merah didapatkan nilai koefisien korelasi antara bobot/umbi dan diameter/umbi   didapatkan hasil , yang menunjukkan bahwa hubungan tersebut masih jauh dari hubungan positif yang sempurna. Sedangkan pada hubungan antara jumlah bobot/umbi dengan diameter/umbi 2.066 dan hubungan antara diameter/umbi dengan bobot/umbi sangat mempengaruhi berarti antara bobot dengan diameter sangat mempengaruhi sehingga berdasarkan teori kedua sifat yang berhubungan tersebut memiliki hubungan positif yang sempurna. Oleh karena itu titik-titik yang menyatakan hubungan antara x dan y pada diagram akan terletak pada satu garis dengan sudut kemiringan positif. Apabila nilai dari koefisien korelasi mendekati positif yang sempurna maka nilai T hit. lebih besar dari nilai T tab., sehingga ada beda nyata antara keduanya. Sedangkan pada koefisien regresi dan standar error nilainya adalah negative atau tiak ada beda nyata.

Pada perhitungan koefisien korelasi pada tanaman bawang merah  untuk hubungan bobot/umbi dengan diameter/umbi mencapai 2,066 dan hubungan antara jumlah baris sehingga kedua hubungan menunjukkan hubungan yang positif. Untuk nilai koefisien regresi dan standar error  ada beda nyata .

tanaman bawang merah mampu berproduksi tinggi bila mendapatkan suhu dan kelembaban yang relatif stabil.

KESIMPULAN

Dari hasil praktikum kali ini dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut ;

Ø  Korelasi dan regresi dapat digunakan untuk mngetahui hubungan antara dua sifat tanaman atau lebih.

Ø  Suatu sifat tanaman dapat berpengaruh mendukung atau berlawanan terhadap sifat yang lain.

Ø  Pada hasil tanaman untuk pada bawang merah nialai  koefisien korelasi 1068,09 dan   reresinya 2,066  ini menunjukkan bahwa hubungan antara 2 sifat saling mempengaruhi  

Ø  Koefisien regresi menunjukkan tingkat pengaruh suatu sifat terhadap sifat yang lain.

Ø  Dari hasil perhitungan antra dua hubungan tersebut ada yang nyata dan tidak nyata.

DAFTAR PUSTAKA

Allard, R .W, 1988 pemuliaan tanaman. Bina aksara. Jakarta.

Anonim, 2000. Petunjuk Praktikum pemuliaan tanaman. Universitas Mercu Buana                           Yogyakarta.