Analisis Lintas Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.)
1
ANALISIS LINTAS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI BIBIT KLONAL KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.)
OPILIANDA
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
1
2
RINGKASAN
OPILIANDA. Analisis Lintas Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa
Sawit (Elaeis guineensis Jacq.). Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan YOGO ADHI
NUGROHO.
Analisis lintas merupakan metode untuk menelaah pengaruh langsung dan tidak langsung dari
peubah, dimana beberapa peubah sebagai penyebab terhadap peubah lain yang sebagai peubah
akibat. Penelitian menggunakan data sekunder hasil penelitian dari PT SMART Tbk. Data yang
digunakan merupakan data yang ditabulasi mulai tahun 2007 sampai tahun 2009 dengan jenis
varietas kelapa sawit Tenera yang berjumlah 218 spear. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
mendapatkan informasi peubah-peubah yang berpengaruh secara langsung dan tidak langsung
terhadap produksi kalus yang tumbuh dan menentukan besarnya pengaruh tersebut menggunakan
analisis lintas.
Hasil analisis lintas faktor-faktor agronomi dan klimatologi terhadap jumlah produksi kalus
yang dihasilkan setiap inokulasi 1000 eksplan diperoleh kesimpulan bahwa peubah indeks bobot
relatif memberikan pengaruh langsung yang terbesar terhadap produksi kalus. Pengaruh tidak
langsung terbesar diberikan oleh peubah bobot kering daun melalui peubah indeks bobot relatif.
Pengaruh total terbesar terhadap produksi kalus diberikan oleh tebal pelepah daun melalui bobot
kering daun dan indeks bobot relatif. Hal ini menunjukkan bahwa sifat agronomi yang paling
berpengaruh terhadap hasil produksi kalus yaitu tebal pelepah daun. Sedangkan faktor klimatologi
yang memberikan pengaruh langsung, positif dan nyata adalah rata-rata selang suhu udara selama
sebulan sebelum inokulasi. Oleh karena itu, peubah-peubah tersebut dapat dipertimbangkan pada
saat melakukan seleksi terhadap spear yang akan di kloning untuk mengoptimalkan produksi
kalus.
Kata Kunci : analisis lintas, kelapa sawit, kultur jaringan, pengaruh langsung, pengaruh tidak
langsung, pengaruh total
2
3
ANALISIS LINTAS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI BIBIT KLONAL KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.)
OPILIANDA
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Statistika pada Departemen Statistika
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
3
4
Judul : Analisis Lintas Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa Sawit
(Elaeis guineensis Jacq.)
Nama : Opilianda
NRP : G14080018
Disetujui :
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Dr. Ir. I Made Sumertajaya, MS
NIP. 196807021994021001
Yogo Adhi Nugroho, M.Si
Diketahui :
Ketua Departemen Statistika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si
NIP. 196504211990021001
Tanggal Lulus :
4
5
PRAKATA
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas segala karunia, rahmat serta hidayah-Nya sehingga
penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Judul dari karya ilmiah ini adalah “Analisis Lintas
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.)”.
Adapun tujuan dari pembuatan karya ilmiah ini adalah sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Ir. I Made Sumertajaya, MS dan Yogo Adhi
Nugroho, M.Si selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan, arahan serta saran
yang sangat bermanfaat bagi penulis. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada :
1. Papa (Alm), Mama, kakak-kakakku atas segala doa, kasih sayang, dukungan, dan semangat
yang telah diberikan kepada penulis.
2. Seluruh dosen Departemen Statistika yang telah memberikan ilmu dan nasihat yang bermanfaat
bagi penulis dan seluruh Staf Tata Usaha Departemen Statistika yang telah membantu dalam
administrasi penulis selama perkuliahan.
3. Dr. Ir. Kusman Sadik, M.Si selaku penguji luar komisi pada sidang skripsi penulis, terima
kasih atas koreksian dan saran yang telah diberikan kepada penulis.
4. PT. Smart, Tbk yang telah memberikan izin atas penggunaan data kelapa sawit untuk
penelitian ini.
5. Rian Adiwicaksono sebagai teman diskusi serta atas semangat dan kasih sayang yang
diberikan.
6. Teman-teman Statistika 45, 46, 44 serta semua pihak yang telah mendukung dan membantu
penulis selama ini yang tidak dapat disebutkan satu- persatu. Terima kasih untuk semuanya.
Penulis menyadari bahwa karya ilmiah ini masih belum sempurna, oleh karena itu penulis
menghargai segala bentuk saran dan kritik yang membangun. Akhir kata, semoga karya ilmiah ini
dapat bermanfaat bagi semua yang membacanya.
Bogor, Agustus 2012
Opilianda
5
6
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 6 Februari 1991 dari pasangan Bapak Setia Irawan
dan Ibu Raisah Daud. Penulis merupakan anak ketiga dari tiga bersaudara.
Tahun 2002 penulis lulus dari SD Negeri 09 Petang Jakarta Timur, kemudian melanjutkan
studi di SMP Negeri 213 Jakarta hingga tahun 2005. Selanjutnya penulis menyelesaikan
pendidikannya di SMA Negeri 91 Jakarta dan lulus pada tahun 2008. Pada tahun yang sama
penulis diterima IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) sebagai mahasiswa
Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam dengan minor Ekonomi
Pertanian.
Selama menuntut ilmu di IPB, penulis aktif sebagai anggota himpunan profesi Gamma Sigma
Beta (GSB) sebagai staf divisi kesekretariatan. Selain itu, penulis juga aktif dalam kepanitiaan
seperti Statistika Ria 2010, Welcome Ceremony of Statistics (WCS) 2011, dan Pesta Sains 2011.
Pada tahun 2012 penulis melaksanakan kegiatan Praktik Lapang di PT. Swadaya Panduartha,
Jakarta selama dua bulan sebagai staf divisi Business and Development.
6
vi
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL .............................................................................................................. vii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................................... vii
DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................................... vii
DAFTAR ISTILAH ............................................................................................................ viii
PENDAHULUAN
Latar Belakang......................................................................................................... 1
Tujuan ..................................................................................................................... 1
TINJAUAN PUSTAKA
Botani Kelapa Sawit................................................................................................. 1
Kultur Jaringan Kelapa Sawit ................................................................................... 1
Analisis Lintas ......................................................................................................... 2
Diagram Lintas ........................................................................................................ 2
Koefisien Lintas ....................................................................................................... 2
Pengujian Koefisien Lintas ...................................................................................... 3
Uji Kebaikan Model ................................................................................................ 3
METODOLOGI
Data ......................................................................................................................... 4
Metode .................................................................................................................... 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistika Deskriptif.................................................................................................. 4
Pengujian Asumsi Analisis Lintas ............................................................................ 5
Analisis Lintas ......................................................................................................... 6
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan.............................................................................................................. 9
Saran ....................................................................................................................... 9
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................................... 9
LAMPIRAN ....................................................................................................................... 10
vi
vii
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Nilai simpangan kelinieritasan ....................................................................................... 5
2. Koefisien lintas dan koefisien determinasi analisis lintas ................................................ 6
3. Nilai thit dan nilai-p koefisien lintas ................................................................................ 7
4. Nilai koefisien lintas, thit, dan nilai-p analisis lintas model alternatif ............................... 7
5. Pengujian kebaikan model ............................................................................................. 7
DAFTAR GAMBAR
1. Ilustrasi diagram lintas dan besar pengaruh langsung dan tidak langsung ........................ 2
2. Diagram korelasi peubah eksogen terhadap peubah endogen .......................................... 6
DAFTAR LAMPIRAN
1. Proses kultur jaringan kelapa sawit ................................................................................ 11
2. Statistika deskriptif tiap peubah ..................................................................................... 11
3. Diagram lintas hipotetik ................................................................................................ 12
4. Matriks plot antar peubah data lengkap .......................................................................... 13
5. Matriks plot antar peubah tanpa data pencilan ................................................................ 13
6. Koefisien lintas data lengkap dan data tanpa pencilan..................................................... 14
7. Diagram pancar sisaan baku dengan nilai dugaan ........................................................... 14
8. Korelasi antar peubah .................................................................................................... 15
9. Hasil analisis lintas model awal ..................................................................................... 16
10. Hasil analisis lintas model alternatif ............................................................................... 16
11. Nilai pengaruh langsung, tidak langsung, dan pengaruh total .......................................... 17
vii
viii
DAFTAR ISTILAH
Embriogenesis adalah proses perkembangan lanjut dari eksplan yang memiliki orientasi
pertumbuhan bipolar dan berpotensi menjadi tunas sempurna.
Eksplan adalah potongan jaringan bagian dari tanaman kelapa sawit sebagai bahan tanaman yang
diinokulasi.
Inokulasi adalah proses penanaman eksplan daun kelapa sawit pada media induksi kalus.
Kalus adalah sel-sel yang aktif membelah dan tidak terdiferensiasi, berasal dari perkembangan
lanjut potongan bagian tanaman yang ditempatkan ke dalam medium kultur jaringan.
Klonal adalah bibit yang berasal dari metode kultur jaringan.
Spear adalah organ pucuk tanaman kelapa sawit yang digunakan sebagai bahan perbanyakan
secara klonal.
Subkultur adalah pemindahan bagian eksplan dari media lama ke media baru selama proses kultur
jaringan.
viii
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kelapa
sawit
merupakan
tanaman
perkebunan yang menjadi andalan sumber
minyak nabati dan bahan agroindustri. Data
produksi Crude Palm Oil (CPO) tahun 2011
menunjukkan
bahwa
Indonesia
dapat
berproduksi sekitar 17 juta ton per tahun. Hal
tersebut menjadikan Indonesia sebagai
penghasil minyak kelapa sawit terbesar di
dunia. Daerah yang menjadi penyebaran
kelapa sawit di Indonesia, yaitu 85,55%
Sumatera, 11,45% Kalimantan, 2% Sulawesi,
dan 1% tersebar di wilayah lainnya (Kompas
2011). Perluasan areal perkebunan kelapa
sawit yang terus berlanjut akibat peningkatan
kebutuhan minyak nabati maupun energi
alternatif (biofuel) menjadikan permintaan
kebutuhan bahan tanam unggul kelapa sawit
meningkat, disamping akibat peremajaan
kebun-kebun tua.
Alternatif teknologi yang dapat digunakan
untuk perbanyakan dan perbaikan mutu serta
pemuliaan kelapa sawit adalah dengan
teknologi kultur jaringan. Metode ini mampu
menghasilkan bibit tanaman yang memiliki
sifat sama dengan induknya dalam jumlah
banyak. Akan tetapi, proses kultur jaringan
memerlukan waktu yang cukup lama,
kemampuan embriogenesis yang sangat
rendah, serta kesulitan dalam meramalkan
produksi kalus, sehingga menjadi kendala
dalam industri bibit klonal kelapa sawit
(Nugroho 2012).
Dalam rangka peningkatan kapasitas
embriogenesis pada proses produksi bibit
klonal kelapa sawit, perlu dilakukan telaah
hubungan antara hasil produksi dengan
komponen-komponen yang mempengaruhinya. Keeratan hubungan linier antara jumlah
produksi kalus dengan komponen yang
mempengaruhinya dapat diketahui dengan
analisis korelasi. Analisis korelasi memiliki
kelemahan karena hanya mengukur keeratan
hubungan linier antar peubah dan tidak
menjelaskan hubungan sebab akibat. Kendala
ini dapat diatasi dengan menggunakan metode
analisis lintas (path analysis). Analisis lintas
dapat menjelaskan keeratan hubungan antar
sifat dengan cara menguraikan koefisien
korelasi menjadi pengaruh langsung dan
pengaruh tidak langsung. Analisis lintas juga
mampu menjelaskan mekanisme hubungan
kausal antar sifat melalui lintasan-lintasan
terpisah yang dibangun dalam diagram lintas
(Li CC dalam Wirnas et al. 2005).
Tujuan
Penelitian ini bertujuan mendapatkan
informasi peubah-peubah yang berpengaruh
secara langsung dan tidak langsung terhadap
produksi kalus yang tumbuh, dan menentukan
besarnya pengaruh tersebut menggunakan
analisis lintas.
TINJAUAN PUSTAKA
Botani Kelapa Sawit
Kelapa sawit merupakan tanaman tropis
yang membutuhkan curah hujan optimal
antara 2000 – 2500 mm per tahun dengan
pembagian merata sepanjang tahun. Lama
penyinaran matahari yang optimum untuk
pertumbuhan antara 5 – 7 jam per hari dan
suhu optimum berkisar 22o – 32oC dengan
pertumbuhan optimum pada 0 – 500 m di atas
permukaan laut (Risza 1994).
Struktur organ tanaman kelapa sawit dapat
dibedakan menjadi dua bagian, yaitu organ
vegetatif dan organ generatif. Organ vegetatif
kelapa sawit meliputi akar, batang, dan daun.
Kelapa sawit memiliki sistem perakaran
serabut, dan struktur batang bersifat monokotil
yaitu tidak mempunyai kambium dan sistem
percabangan. Diameter batang kelapa sawit
dapat mencapai ukuran 25 – 75 cm. Daun
kelapa sawit membentuk satu pelepah yang
panjangnya mencapai 7.5 – 9 m, dengan
jumlah anak daun pada setiap pelepah daun
berkisar antara 250 – 400 helai. Bagian
generatif merupakan alat perkembang-biakan
yang terdiri dari bunga dan buah. Kelapa sawit
merupakan
tanaman
berumah
satu
(monoecious), artinya bunga jantan dan bunga
betina terdapat dalam satu tanaman dan
masing-masing terangkai dalam satu tandan.
Tanaman kelapa sawit rata-rata mampu
menghasilkan 20 – 22 tandan buah /pertahun
(Fauzi et al. 2007).
Berdasarkan ketebalan tempurung dan
daging buah, kelapa sawit dikelompokkan
menjadi tiga kelompok utama, yaitu : Dura,
Pisifera, dan Tenera. Tenera merupakan hasil
dari persilangan Dura dengan Pisifera. Ciri
morfologi Tenera yaitu memiliki tempurung
tipis (0.5 – 4 mm), terdapat lingkaran serabut
di sekeliling tempurung, daging buah sangat
tebal (60 – 90% dari buah) dan tandan buah
lebih banyak, tetapi ukurannya relatif lebih
kecil. Perkebunan komersial untuk tujuan
produksi menggunakan bahan tanam dari
kelompok Tenera (Fauzi et al. 2007).
1
2
Kultur Jaringan Kelapa Sawit
Tahapan perbanyakan bibit kelapa sawit
dengan kultur jaringan dimulai dari sepotong
jaringan daun muda sebagai bahan perbanyakan (eksplan) yang ditanam (diinokulasi)
pada medium padat mengandung nutrisi
tertentu. Potongan jaringan daun muda
tersebut diambil dari pucuk daun (spear)
tanaman induk (ortet) terpilih. Potongan
jaringan yang telah diinokulasikan tersebut
diinkubasi dalam ruang gelap dengan suhu dan
kelembaban terkontrol sampai membentuk
kalus. Kalus tersebut selanjutnya diinduksi
membentuk struktur baru yang disebut sebagai
embrio somatik. Embrio dipindah-tanamkan
ke medium baru (subkultur) secara berulang
dengan tujuan menggandakan jumlah embrio
(proliferasi) sampai dengan jumlah yang
cukup dan menginduksi pembentukan tunas
dan akar. Selanjutnya tunas-tunas berakar
sehingga akan terbentuk tanaman baru (ramet).
Bibit yang berasal dari teknik kultur jaringan
disebut klon (Fauzi et al. 2007, Nugroho
2012). Secara visual proses kultur jaringan
dapat dilihat di Lampiran 1.
1. hubungan antar peubah endogen dengan
peubah eksogen bersifat linier, aditif, dan
sebab akibat,
2. galat tidak saling berkorelasi satu sama
lain,
3. hanya terdapat hubungan kausal satu arah
dalam model, model rekursif,
4. peubah endogen minimal terukur dalam
skala interval,
5. peubah yang diamati diasumsikan diukur
tanpa kesalahan,
6. model yang di analisis diidentifikasi
dengan benar berdasarkan teori dan konsep
yang relevan.
Diagram Lintas
Diagram lintas merupakan perangkat yang
menampilkan pola hubungan sebab akibat di
antara sekumpulan peubah. Diagram lintas di
susun
berdasarkan
pengetahuan
yang
mendasari
tentang
hubungan
kausal
berdasarkan hipotesis yang dibuat dan dapat
juga berdasarkan hasil penelitian sebelumnya
(Kerlinger dan Pedhazur 1973).
X
Analisis Lintas
Analisis lintas dikembangkan oleh SewallWright pada tahun 1934 sebagai metode untuk
menelaah pengaruh langsung dan tidak
langsung dari suatu peubah, dimana beberapa
peubah dianggap sebagai penyebab terhadap
peubah lain yang dianggap sebagai peubah
akibat (Dillon dan Goldstein 1984). Pengaruh
langsung adalah besarnya pengaruh dari suatu
peubah terhadap peubah lain tanpa melalui
perantara peubah lain di dalam model.
Pengaruh tidak langsung adalah pengaruh
yang ditimbulkan dari suatu peubah terhadap
peubah lain melalui perantara suatu peubah.
Pengaruh total merupakan total dari seluruh
pengaruh, baik langsung maupun tidak
langsung. Analisis lintas bukan merupakan
metode untuk menemukan penyebab suatu
hubungan, melainkan suatu metode yang
digunakan untuk mendefinisikan model kausal
yang telah dirumuskan secara teoritis atas
dasar pengetahuan sebelumnya (Kerlinger dan
Pedhazur 1973).
Peubah yang tidak dipengaruhi oleh
peubah lainnya di dalam sistem disebut
peubah eksogen, sedangkan peubah yang
dipengaruhi oleh peubah lainnya disebut
peubah endogen (Johnson dan Wichern 1988).
Menurut Dillon dan Goldstein (1984), asumsiasumsi yang mendasari analisis lintas adalah :
ρ31
X
r12
X
ρ43
X
ρ32
1
2
Gambar 1 Ilustrasi diagram lintas dan besar
pengaruh langsung dan tidak
langsung
Menurut Johnson dan Wichern (1988),
terdapat beberapa makna dalam penggambaran
diagram lintas, yaitu :
a. Garis panah berarah tunggal menunjukan
arah pengaruh langsung dari suatu peubah
sebab ke peubah akibat.
b. Garis panah berarah tunggal juga
menghubungkan kesalahan dengan semua
peubah endogen masing-masing.
c. Garis putus-putus panah berarah ganda
mengindikasikan sifat simetrik dari
koefisien korelasi, artinya diantara setiap
pasang peubah bebas diduga atau diketahui
memiliki korelasi.
Koefisien Lintas
Menurut Dillon dan Goldstein (1984),
koefisien lintas menunjukkan pengaruh
langsung dari peubah yang ditentukan sebagai
penyebab terhadap peubah yang ditentukan
sebagai akibat. Simbol yang digunakan untuk
2
3
menotasikan koefisien lintas adalah ρij, dimana
i menunjukkan akibat (peubah endogen) dan j
menunjukkan penyebab (peubah eksogen).
Koefisien lintas merupakan koefisien regresi
yang dibakukan.
Jika ZY =
ZXi =
−
−
dan
; i = 1,2,…,k
masing- masing merupakan peubah Y (peubah
endogen) dan Xi (peubah eksogen) yang
dibakukan, sehingga diperoleh persamaan
regresi baku sebagai berikut :
ZY = ρYX1ZX1 + ρYX2ZX2 +…+ ρYXkZXk + ρYεε
dengan :
ZY
= peubah endogen yang dibakukan
ZXk = peubah eksogen yang dibakukan
ρYXk = koefisien lintas
ρYε
= koefisien lintas sisaan
ε
= sisaan
Besarnya koefisien lintas menunjukkan
besarnya pengaruh langsung dari peubah
eksogen Xi terhadap peubah endogen Y.
Misalkan ρji merupakan besarnya pengaruh
langsung dari Xi terhadap Xj, sedangkan ρrj
merupakan besarnya pengaruh langsung dari
Xj terhadap Xr.
ρi
��ρi
dengan db = N-k-1
dimana :
ρi
= koefisien lintas ke-i
��ρi = galat baku dari koefisien lintas ke-i
N
= banyaknya pengamatan
k
= banyaknya koefisien lintas
Jika |thit| > tα/2;(N-k-1) atau nilai p < α maka H0
ditolak, artinya koefisien lintas ke-i signifikan.
Uji Kebaikan Model
Pengujian kebaikan model merupakan
pengujian model alternatif terhadap model
hipotetik. Model alternatif diperoleh dari
penghapusan koefisien lintas yang tidak
signifikan (trimming). Menurut Dillon dan
Goldstein (1984), pengujian kebaikan model
dilakukan dengan uji χ2. Pengujian didasari
pada besaran yang didefinisikan oleh Specht
sebagai koefisien determinasi umum (Mi).
Besaran Specht tersebut adalah :
Kemudian analog dengan M1, didefinisikan
M2 sebagai berikut :
Sehingga besarnya pengaruh tidak langsung
peubah eksogen Xi terhadap peubah endogen
Xr melalui peubah eksogen Xj, dengan i ≠ j
adalah sebesar ρjiρrj. (Kerlinger dan Pedhazur
1973).
Pengaruh-pengaruh yang tidak dapat
dijelaskan oleh suatu model disebut dengan
koefisien lintas sisaan, yang diperoleh dari :
1−
thit =
M1 = 1-(1-R12) (1-R22)… (1-Rk2)
ZXj = ρji ZXi
ZXr = ρrj ZXj
ZXr = ρrjρji ZXi
ρYεi =
Pengujian Koefisien Lintas
Menurut Kerlinger dan Pedhazur (1973),
uji signifikan untuk koefisien lintas dapat
menggunakan uji t. Hipotesis yang diuji
adalah :
H0 : ρi = 0 (koefisien lintas tidak signifikan)
H1 : ρi ≠ 0 (koefisien lintas signifikan)
dengan statistik uji adalah
2
.
…�
dengan 2 . …� adalah koefisien determinasi
dari peubah endogen Yi dengan semua peubah
yang mempengaruhinya. Koefisien lintas
sisaan menunjukkan pengaruh langsung dari
peubah-peubah yang tidak termasuk dalam
model. Besaran ρYεi dalam analisis lintas sama
dengan (1-R2) dalam analisis regresi berganda
(Dillon dan Goldstein 1984).
M2 = 1-[(1-R1*2) (1-R2*2)… (1-Rk*2)]
dimana 0≤ M2≤ M1≤1 , dengan :
M1 =koefisien determinasi umum model
hipotetik
M2 =koefisien determinasi umum model
alternatif
Ri2 =koefisien determinasi dari persamaan
ke-i pada model hipotetik
Ri*2 =koefisien determinasi dari persamaan
ke-i pada model alternatif
k
=banyaknya peubah endogen pada
model hipotetik
k* =banyaknya peubah endogen pada
model alternatif
Hipotesis yang diuji:
H0 : model alternatif memadai
H1 : model alternatif tidak memadai
dengan statistik uji sebagai berikut :
3
4
W = -(N-d) ln Q
Q=
1− �1
1− �2
dimana :
N = banyaknya pengamatan
d = selisih banyaknya koefisien lintas pada
kedua model
Statistik uji W menyebar χ2 dengan derajat
bebas = d. Kaidah keputusan dalam pengujian
ini jika taraf signifikan ditetapkan sebesar α,
yaitu:
Jika W > χ2(α,db) : H0 ditolak
Jika W < χ2(α,db) : H0 tidak ditolak
Selain dengan uji χ2, kebaikan model dapat
diketahui melalui ukuran :
1. Goodness of Fit Index (GFI)
GFI merupakan tingkat kesesuaian model
secara keseluruhan yang dihitung dari
residual kuadrat model yang diprediksi
dibandingkan dengan data observasi yang
sebenarnya. Tingkat signifikansi yang
direkomendasikan adalah nilai GFI > 0,9.
2. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)
AGFI merupakan pengembangan dari GFI
yang disesuaikan dengan rasio derajat
bebas. Tingkat signifikansi yang direkomendasikan adalah nilai AGFI ≥ 0,9.
METODOLOGI
Data
Penelitian menggunakan data sekunder
hasil penelitian dari PT SMART, Tbk. Data
yang digunakan merupakan data produksi klon
Tenera yang ditabulasi sejak tahun 2007
sampai dengan tahun 2009. Sebanyak 218
spear dan 14 peubah digunakan dalam analisis.
Peubah pengukuran yang digunakan, yaitu :
X1 : jumlah anak daun dalam pelepah
X2 : panjang anak daun (cm)
X3 : lebar anak daun (cm)
X4 : jumlah pelepah yang masih hijau
X5 : indeks luas daun / LAI
X6 : lebar pelepah daun (cm)
X7 : tebal pelepah daun (cm)
X8 : bobot kering daun (kg)
X9 : indeks bobot relatif
X10 : total curah hujan selama sebulan sebelum
inokulasi (mm)
X11 : rata-rata selang suhu udara min-maks
selama sebulan sebelum inokulasi (oC)
X12 : rata-rata kelembaban udara harian selama
sebulan sebelum inokulasi
X13 : total lama penyinaran selama sebulan
sebelum inokulasi (jam)
Y : jumlah produksi kalus yang dihasilkan
setiap inokulasi 1000 eksplan.
Semua peubah vegetatif diukur pada pelepah
ke-17 (Nugroho 2012). Penelitian merupakan
penelitian lanjutan dari penelitian sebelumnya.
Adapun pada penelitian ini menambahkan
peubah klimatologi yang diukur selama
sebulan sebelum inokulasi.
Metode
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian
ini adalah sebagai berikut :
1. Melakukan eksplorasi data dengan
statistika deskriptif.
2. Merancang model hipotetik berdasarkan
konsep dan teori.
3. Memeriksa asumsi yang mendasari analisis
lintas.
4. Mencari koefisien korelasi antar peubah.
5. Menduga parameter atau perhitungan
koefisien lintas.
6. Menghitung besarnya pengaruh langsung,
pengaruh tidak langsung dan pengaruh
total peubah eksogen terhadap peubah
endogen.
7. Melakukan pengujian koefisien lintas.
8. Melakukan pengujian kebaikan model.
9. Interpretasi model.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistika Deskriptif
Hasil analisis deskriptif menunjukkan
bahwa peubah jumlah produksi kalus (Y)
mempunyai koefisien keragaman terbesar. Hal
ini menunjukkan bahwa jumlah kalus yang
dihasilkan beragam. Jumlah produksi kalus
terbanyak adalah 587. Sementara itu,
kelembaban udara harian (X12) mempunyai
koefisien
keragaman
terkecil
yang
menunjukkan bahwa rata-rata kelembaban
udara harian selama sebulan terakhir relatif
seragam (Lampiran 2).
Diagram analisis lintas beberapa peubah
yang mempengaruhi jumlah kalus yang
dihasilkan dapat dilihat pada Lampiran 3.
Dalam diagram lintas terdapat empat peubah
yang menjadi peubah endogen. Peubah
endogen pertama, yaitu indeks luas daun yang
dipengaruhi oleh jumlah anak daun dalam
pelepah, panjang anak daun, lebar anak daun,
jumlah pelepah yang masih hijau, total curah
hujan, rata-rata selang suhu udara, rata-rata
kelembaban udara harian, dan total lama
penyinaran. Peubah endogen kedua, yaitu
bobot kering daun yang dipengaruhi oleh lebar
pelepah daun, tebal pelepah daun, total curah
hujan, rata-rata selang suhu udara, rata-rata
4
5
kelembaban harian, dan lama penyinaran.
Peubah endogen ketiga, yaitu indeks bobot
relatif yang dipengaruhi oleh indeks luas daun
dan bobot kering daun. Peubah endogen
keempat, yaitu jumlah produksi kalus yang
dihasilkan setiap inokulasi 1000 eksplan
dipengaruhi secara langsung oleh indeks luas
daun, bobot kering daun, indeks bobot relatif,
total curah hujan, dan rata-rata selang suhu
udara.
Hubungan antar peubah dapat digambarkan oleh matriks plot (Lampiran 4).
Berdasarkan matriks plot yang terbentuk,
terdapat pencilan pada peubah X13 observasi
ke 161, 164, dan 165. Selanjutnya dilakukan
penghapusan data pencilan dan digambarkan
dalam matriks plot kembali (Lampiran 5).
Hasil analisis lintas pada gugus data baru
(tanpa data pencilan) menunjukkan koefisien
lintas yang tidak berbeda jauh dengan
koefisien lintas gugus data awal (Lampiran 6)
sehingga tetap menggunakan gugus data awal.
Pengujian Asumsi Analisis Lintas
Sebelum dilakukan pemodelan dengan
analisis lintas, terlebih dahulu dilakukan
pemeriksaan asumsi, yaitu :
1. Hubungan antar peubah bersifat linier,
aditif, dan kausal.
Tabel 1 Nilai simpangan kelinieritasan
Peubah
Nilai Simpangan
Kelinieritasan
Jumlah anak daun
0.589
Panjang anak daun
0.781
Lebar anak daun
0.943
Pelepah masih hijau
0.764
Indeks luas daun
0.051
Lebar pelepah
0.122
Tebal pelepah
0.732
Bobot kering daun
0.223
Indeks bobot relatif
0.328
Total curah hujan
0.153
Rata-rata selang suhu udara
0.195
Rata-rata kelembaban harian
0.139
Lama penyinaran
0.144
Asumsi linieritas bertujuan mengetahui
apakah pola hubungan antara peubah
endogen dan eksogen cenderung linier.
Asumsi ini dapat diketahui dengan mencari
nilai simpangan kelinieritasan dari uji F
linier. Hasil pengujian menunjukkan
bahwa masing-masing peubah mempunyai
nilai simpangan kelinieritasan lebih besar
dari 0.05 sehingga dapat dibuktikan bahwa
pada taraf kepercayaan 95% asumsi
kelinieritasan terpenuhi (Tabel 1).
Asumsi aditif berarti dapat dijumlahkan
sesuai dengan model. Misalnya, bobot
kering daun merupakan hasil formulasi
antara lebar pelepah daun dan tebal
pelepah daun. Asumsi kausal artinya
mempunyai hubungan sebab akibat antar
peubah. Asumsi ini dapat dilihat dari
diagram lintas yang terbentuk.
2. Galat tidak saling berkorelasi satu sama
lain.
Asumsi ini dapat dilihat dari diagram
pencar antara sisaan baku dengan nilai
dugaan dari masing-masing persamaan
(Lampiran 7). Plot tersebut menunjukkan
bahwa titik-titik galat berada di sekitar
angka nol dan menyebar secara acak. Oleh
karena itu dapat disimpulkan bahwa galat
tidak berkorelasi satu sama lain.
3. Hanya terdapat hubungan kausal satu arah
dalam model, model rekursif.
Diagram
lintas
yang
terbentuk
berdasarkan hasil penelitian sebelumnya
dan pertimbangan pengetahuan umum
memperlihatkan hanya ada hubungan
kausal satu arah dalam model, sehingga
asumsi terpenuhi.
4. Peubah endogen minimal terukur dalam
skala interval.
Dalam penelitian ini, seluruh peubah
endogen dan eksogen diukur dalam skala
rasio, sehingga memenuhi asumsi analisis
lintas.
5. Model yang dianalisis diidentifikasi
dengan benar berdasarkan teori dan konsep
yang relevan.
Penyusunan diagram lintas dalam
penelitian ini dilakukan atas dasar hasil
penelitian sebelumnya dan pertimbangan
pengetahuan umum, yaitu :
a. Peubah lebar pelepah, panjang batang,
panjang sentral axis, panjang pelepah,
panjang anak daun, panjang pelepah
memberikan
pengaruh
langsung
terhadap karakter jumlah bunga betina
(Miftahorrachman 2000).
b. Peubah pertambahan tinggi, luas
permukaan daun, jumlah tandan, tandan
buah segar, rasio mesokarp terhadap
buah, rasio minyak terhadap mesokarp
segar, dan rasio minyak terhadap
tandan
memiliki
korelasi
yang
5
6
signifikan terhadap produksi minyak.
Karakter tandan buah segar dan rasio
minyak terhadap tandan memiliki
pengaruh langsung terhadap produksi
minyak (Handayani 2007).
c. Produksi kalus dipengaruhi secara
langsung oleh indeks bobot relatif dan
pengaruh tidak langsung dari peubah
bobot kering daun, indeks luas daun,
dan intensitas cahaya. Kemampuan
induksi embrio somatik dari kalus
dipengaruhi oleh jumlah anak daun,
lama waktu pembentukan kalus
pertama kali, lebar pelepah ke 17,
bobot kering daun, indeks luas daun,
curah hujan selama empat bulan pada
lima bulan sebelum inokulasi, dan
rataan
selang
suhu
maksimum
minimum harian selama satu bulan
pada lima dan tujuh bulan sebelum
inokulasi (Nugroho 2012).
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
-0.05
-0.1
-0.15
-0.2
Hasil analisis lintas faktor-faktor yang
mempengaruhi produksi kalus dapat dilihat
pada Lampiran 9. Koefisien lintas serta
koefisien determinasi antara peubah endogen
dan eksogen dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Koefisien lintas dan koefisien
determinasi analisis lintas
Peubah
Eksogen
Peubah Endogen
ZX5
ZX1
0.253
ZX2
0.413
ZX3
0.537
ZX4
0.798
ZX8
ZX5
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
korelasi
Analisis Lintas
Sebelum melakukan analisis lintas,
dilakukan analisis korelasi terlebih dahulu.
Analisis korelasi dilakukan untuk melihat pola
hubungan antara peubah eksogen terhadap
peubah endogen. Hasil korelasi menunjukan
bahwa peubah X2, X4, X5, X10, dan X13
berkorelasi negatif terhadap produksi kalus
yang dihasilkan, sedangkan peubah lainnya
memberikan nilai korelasi positif. Peubah X9
berkorelasi positif paling kuat dan signifikan
di antara peubah lainnya (Gambar 2). Hasil
analisis ini menunjukkan bahwa terdapat
kecenderungan apabila indeks bobot relatif
meningkat maka jumlah kalus yang dihasilkan
semakin bertambah. Besarnya korelasi antar
peubah disajikan pada Lampiran 8.
8, 9, 10, dan 11. Peubah X5 dipengaruhi oleh
delapan peubah X lainnya dengan besar
pengaruhnya adalah ρ X5Xi untuk i = 1, 2, 3, 4,
10, 11, 12, dan 13. Peubah X8 dipengaruhi
oleh enam peubah X lainnya dengan besar
pengaruhnya adalah ρX8Xi untuk i = 6, 7, 10,
11, 12, dan 13. Peubah X9 dipengaruhi oleh
dua peubah X dengan besar pengaruhnya
adalah ρX9Xi untuk i = 5 dan 8. Jadi, peubah X1,
X2, X3, X4, X6, X7, X12, dan X13 dapat
mempengaruhi peubah Y secara tidak
langsung melalui peubah X5, X8, dan X9.
Hubungan antar peubah tersebut dapat dibuat
persamaan struktural menjadi sebagai berikut:
1. ZX5 =ρX5X1ZX1 + ρX5X2ZX2 + ρX5X3ZX3 +
ρX5X4ZX4 + ρX5X10ZX10 + ρX5X11ZX11 +
ρX5X12ZX12 + ρX5X13ZX13 + ρX5εε1
2. ZX8 =ρX8X6ZX6 + ρX8X7ZX7 + ρX8X10ZX10 +
ρX8X11ZX11 + ρX8X12ZX12 + ρX8X13ZX13 +
ρX8εε2
3. ZX9 =ρX9X5ZX5 + ρX9X8ZX8 + ρX9εε3
4. ZY =ρYX5ZX5 + ρYX8ZX8 + ρYX9ZX9 +
ρYX10ZX10 + ρYX11ZX11 + ρYεε4
ZX6
0.523
ZX7
0.578
ZX8
ZX9
-0.878
0.599
0.825
-0.474
ZX9
peubah
ZY
0.856
ZX10
-0.012
-0.006
-0.083
Gambar 2 Diagram korelasi peubah eksogen
terhadap peubah endogen
ZX11
-0.009
-0.002
0.161
ZX12
0.004
0.0002
Diagram lintas (Lampiran 3) disusun
berdasarkan hasil penelitian sebelumnya dan
pertimbangan pengetahuan umum. Terdapat
lima peubah eksogen yang mempengaruhi
peubah Y secara langsung dengan besar
pengaruhnya adalah sebesar ρYXi untuk i = 5,
ZX13
0.000048
-0.002
2
R
adj
0.990
0.996
0.961
0.079
Total keragaman data yang dapat
dijelaskan oleh model diukur dengan M1= 1(1-R12) (1-R22) (1-R32) (1-R42)= 99.9998563%.
6
7
Hal ini menunjukkan bahwa model hasil
analisis dapat menjelaskan 99.9998563%
terhadap fenomena yang dikaji, sedangkan
sisanya sebesar 0.000001% dijelaskan oleh
peubah lain yang belum terdapat dalam model.
Tabel 3 Nilai thit dan nilai-p analisis lintas
model hipotetik
Notasi
thit
Nilai-p
ρX5X1
35.367
0.000
ρX5X2
57.247
0.000
ρX5X3
74.794
0.000
ρX5X4
114.006
0.000
ρX5X10
-1.751
0.081
ρX5X11
-1.237
0.218
ρX5X12
0.448
0.654
ρX5X13
-0.006
0.995
ρX8X6
87.793
0.000
ρX8X7
96.068
0.000
ρX8X10
-1.236
0.218
ρX8X11
-0.444
0.658
ρX8X12
0.042
0.966
ρX8X13
-0.390
0.697
ρX9X5
-61.001
0.000
ρX9X8
57.337
0.000
ρYX5
2.003
0.046
ρYX8
-1.672
0.096
ρYX9
2.580
0.011
ρYX10
-1.248
0.213
ρYX11
2.354
0.019
Tabel 5 Pengujian kebaikan model
Tabel 4 Nilai koefisien lintas, thit, dan nilai-p
analisis lintas model alternatif
Notasi
Koefisien
Lintas
thit
Hasil analisis lintas menunjukkan terdapat
beberapa koefisien lintas yang tidak signifikan
(Tabel 3) sehingga dilakukan trimming dan
menghasilkan model alternatif. Hasil analisis
lintas untuk model alternatif menunjukkan
bahwa peubah klimatologi yang digunakan
hanya rata-rata selang suhu udara min-maks
(X11). Koefisien lintas pada model alternatif
memberikan pengaruh yang signifikan kecuali
pada peubah indeks luas daun (X5) terhadap
produksi kalus (Tabel 4).
Model alternatif digunakan untuk menguji
kebaikan model yang telah dirancang. Nilai
χ20.05,10 sebesar 18.307 maka H0 tidak ditolak,
artinya model alternatif memadai (Tabel 5).
Ukuran kebaikan model dengan nilai GFI dan
AGFI menunjukkan bahwa model alternatif
lebih baik di banding model hipotetik.
Nilai-p
ρX5X1
0.254
36.771
0.000
ρX5X2
0.414
59.370
0.000
ρX5X3
0.536
75.933
0.000
ρX5X4
0.802
117.765
0.000
ρX8X6
0.523
90.463
0.000
ρX8X7
0.579
100.318
0.000
ρX9X5
-0.878
-61.001
0.000
ρX9X8
0.825
57.337
0.000
ρYX5
0.065
0.795
0.427
ρYX9
0.245
3.070
0.002
ρYX11
0.149
2.189
0.030
Model Hipotetik
R12 = 0.990
R22 = 0.996
Model Alternatif
R12 = 0.990
R22 = 0.996
R32 = 0.961
R42 = 0.079
M1 = 0.999998563
GFI = 0.97
AGFI = 0.89
Q = 0.971
W = 5.975
χ20.05,10 =18.307
R32 = 0.961
R42 = 0.052
M2 = 0.999998521
GFI = 0.97
AGFI
= 0.92
Berdasarkan uji kebaikan model, model
alternatif lebih memadai dibandingkan model
hipotetik. Model alternatif tidak memasukkan
peubah klimatologi yang tidak signifikan.
Menurut Tarjoko (1996), faktor lingkungan
dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman
sampai dengan pemasakan buah. Berdasarkan
nilai R2, model hipotetik cenderung lebih baik
dari model alternatif. Namun demikian nilai R2
kedua model tidak berbeda jauh. Total
keragaman data (Mi) pada model hipotetik
lebih besar dibandingkan model alternatif.
Pada hasil analisis lintas menunjukkan bahwa
ketika peubah-peubah di trimming, maka
koefisien lintas cenderung masih sama.
Artinya, keberadaan peubah-peubah yang
ditiadakan tersebut tidak mengganggu hasil
analisis dan dengan adanya faktor lingkungan
dapat memberikan informasi tambahan
mengenai keadaan tempat penelitian. Atas
pertimbangan tersebut maka model yang dipilih adalah model hipotetik, yaitu tetap
mempertahankan peubah klimatologi dalam
model. Selanjutnya dilakukan pembahasan
7
8
lebih lanjut pengaruh dari masing-masing
persamaan.
Persamaan Struktural 1
Persamaan struktural yang diperoleh antara
indeks luas daun (X5) dengan peubah-peubah
yang mempengaruhinya secara langsung
adalah sebagai berikut :
ZX5 = 0.253ZX1 + 0.413ZX2 + 0.537ZX3 +
0.798ZX4 – 0.012ZX10 – 0.009ZX11 +
0.004ZX12 + 0.000048ZX13
dengan koefisien lintas sisaan (ρX5ε1) sebesar
0.1. Koefisien ini menunjukkan pengaruh
langsung dari peubah diluar persamaan.
Artinya, sebesar 10% keragaman total dari
peubah X5 tidak mampu dijelaskan oleh
model.
Hasil analisis lintas menunjukkan bahwa
empat peubah yang mempengaruhi indeks luas
daun memberikan pengaruh langsung yang
bernilai positif dan signifikan terhadap indeks
luas daun. Banyaknya pelepah daun yang
masih hijau (X4) adalah peubah yang
memberikan pengaruh langsung terbesar dan
positif terhadap indeks luas daun, yaitu
sebesar 0.798. Hal ini menunjukkan bahwa
jika peubah lain dianggap konstan maka setiap
kenaikan satu simpangan baku pada jumlah
pelepah yang masih hijau, secara rata-rata
akan meningkatkan indeks luas daun sebesar
0.798 kali simpangan baku.
Persamaan Struktural 2
Persamaan struktural yang diperoleh antara
bobot kering daun (X8) dengan peubah-peubah
yang mempengaruhinya secara langsung
adalah sebagai berikut :
ZX8 = 0.523ZX6 + 0.578ZX7 - 0.006ZX10 0.002ZX11 + 0.0002ZX12 - 0.002ZX13
dengan koefisien lintas sisaan (ρX8ε2) sebesar
0.063. Nilai koefisien lintas sisaan yang kecil
menunjukkan bahwa model persamaan
struktural 2 telah cukup baik mewakili data.
Peubah lebar pelepah daun (X6) dan tebal
pelepah daun (X7) memberikan pengaruh
langsung yang signifikan dan bernilai positif
terhadap bobot kering daun. Tebal pelepah
daun memberikan pengaruh langsung sebesar
0.578. Hal ini menunjukkan bahwa semakin
tebal pelepah daun maka bobot kering daun
semakin berat. Peubah-peubah klimatologi
memberikan pengaruh yang sangat kecil dan
tidak signifikan secara statistik.
Persamaan Struktural 3
Persamaan struktural yang diperoleh antara
indeks bobot relatif (X9) dengan peubahpeubah yang mempengaruhinya secara
langsung adalah sebagai berikut :
ZX9 = -0.878ZX5 + 0.825ZX8
dengan koefisien lintas sisaan (ρX9ε3) sebesar
0.197. Nilai koefisien lintas sisaan yang kecil
menunjukkan bahwa model persamaan
struktural 3 telah cukup baik mewakili data.
Peubah bobot kering daun memberikan
pengaruh langsung yang signifikan dan
bernilai positif. Sedangkan indeks luas daun
memberikan
pengaruh
langsung yang
signifikan dan negatif terhadap indeks bobot
relatif. Pengaruh tidak langsung jumlah anak
daun dalam pelepah (X1), panjang anak daun
(X2), lebar anak daun (X3), dan banyaknya
pelepah yang masih hijau (X4) melalui lintasan
X5 X9 berturut-turut adalah -0.222, -0.363,
-0.471, dan -0.701. Peubah lain yang
memberikan pengaruh tidak langsung terhadap
indeks bobot relatif adalah lebar pelepah daun
(X6) dan tebal pelepah daun (X7) melalui
lintasan X8 X9. Besar pengaruh tidak
langsung tersebut sebesar 0.431 dan 0.476
(Lampiran 11).
Persamaan Struktural 4
Persamaan struktural yang diperoleh antara
jumlah produksi kalus (Y) dengan peubahpeubah yang mempengaruhinya secara
langsung adalah sebagai berikut :
ZY = 0.599ZX5 - 0.474ZX8 + 0.856ZX9 –
0.083ZX10 + 0.161ZX11
dengan koefisien lintas sisaan (ρYε4) sebesar
0.959. Nilai koefisien lintas sisaan yang besar
menunjukkan bahwa masih terdapat peubah
lain yang berpengaruh terhadap jumlah kalus
yang dihasilkan yang belum tercakup dalam
model.
Peubah indeks bobot relatif (X9) dan ratarata selang suhu udara (X11) merupakan
peubah yang memberikan pengaruh langsung,
signifikan, dan positif terhadap peningkatan
jumlah produksi kalus. Hal tersebut
mengindikasikan bahwa peubah X9 dan X11
memiliki kecenderungan dapat meningkatkan
jumlah produksi kalus dibanding peubah
lainnya. Sedangkan peubah indeks luas daun
(X5) memberikan
pengaruh
langsung,
signifikan, dan negatif terhadap produksi
kalus.
8
9
Dalam analisis lintas, pengaruh terhadap
jumlah kalus yang dihasilkan dilihat secara
keseluruhan. Artinya bukan hanya pengaruh
langsung saja yang dilihat, namun pengaruh
tidak langsung turut diperhitungkan. Peubah
yang memberikan pengaruh tidak langsung
paling dominan terhadap jumlah kalus adalah
bobot kering daun (X8). Pengaruh tidak
langsung ini diberikan melalui pengaruh
langsung bobot kering daun terhadap indeks
bobot relatif, yaitu sebesar 0.706. Nilai
pengaruh langsung dan tidak langsung
terangkum dalam pengaruh total. Pengaruh
total dapat menunjukkan peubah-peubah yang
paling berpengaruh terhadap jumlah kalus.
Pengaruh total terbesar diberikan oleh peubah
tebal pelepah daun (X7) melalui peubah bobot
kering daun (X8) dan indeks bobot relatif (X9),
yaitu sebesar 1.188. Hal ini menunjukkan
bahwa peubah yang paling efektif sebagai
kriteria seleksi untuk meningkatkan jumlah
kalus yang akan dihasilkan adalah tebal
pelepah daun.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Peubah indeks bobot relatif memberikan
pengaruh langsung paling besar terhadap
jumlah kalus yang dihasilkan, yaitu sebesar
0.856. Pengaruh tidak langsung paling besar
diberikan oleh peubah bobot kering daun
melalui peubah indeks bobot relatif, yaitu
sebesar 0.706. Pengaruh total paling besar
terhadap jumlah kalus yang dihasilkan
diberikan oleh tebal pelepah daun melalui
bobot kering daun dan indeks bobot relatif,
yaitu sebesar 1.188. Jadi, sifat agronomi yang
diduga paling berpengaruh terhadap hasil
produksi kalus adalah tebal pelepah daun.
Sedangkan
faktor
klimatologi
yang
memberikan pengaruh langsung, positif dan
signifikan adalah rata-rata selang min-maks
suhu udara kebun dalam sebulan terakhir
sebelum inokulasi. Oleh karena itu, peubahpeubah tersebut dapat dipertimbangkan pada
saat melakukan seleksi terhadap spear yang
akan dikloning untuk mengoptimalkan
produksi kalus.
Saran
Nilai koefisien lintas sisaan relatif besar
pada penelitian ini. Saran untuk penelitian
selanjutnya adalah dapat meminimumkan nilai
koefisien lintas sisaan, yaitu dengan
memperbaiki diagram lintasnya atau dengan
memasukkan peubah lain yang belum tercakup
dalam model. Beberapa peubah lain yang
dapat dipertimbangkan untuk memperbaiki
model antara lain zona daun pada spear
(bagian muda dan tua), tetua asal spear yang
digunakan serta peubah klimatologi lainnya
seperti radiasi dan evaporasi.
DAFTAR PUSTAKA
Astriyany. 2011. Analisis lintas beberapa sifat
agronomi plasma nutfah gandum
(Triticum aestivum L.) [skripsi]. Bogor:
Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam, Institut Pertanian
Bogor.
Dillon WR, Goldstein M. 1984. Multivariate
Analysis Methods and Applications.
New York : John Willey & Sons Inc.
437 – 452.
Fauzi Y, Yustina EW, Iman S, & Rudi H.
2007. Kelapa Sawit: Budi Daya,
Pemanfaatan Hasil dan Limbah,
Analisis Usaha dan Pemasaran. Jakarta
: Penebar Swadaya. 14 – 50.
Handayani L. 2007. Pendugaan parameter
genetik progeny kelapa sawit (Elaeis
guineensis Jacq.) [skripsi]. Bogor :
Fakultas Pertanian, Institut Pertanian
Bogor.
Johnson RA, Wichern DW. 1988. Applied
Multivariate Statistical Analysis. Ed
ke-4. Prentice – Hall International, Inc.
London.
Kerlinger FN, Pedhazur EJ. 1973. Multiple
Regression in Behavioral Research.
New York : Holt Rinehart and
Winston. 305 – 333.
Miftahorrachman,
Mangindaan
HF &
Novarianto H. 2000. Analisis lintas
karakter vegetatif dan generatif kelapa
dalam kupal terhadap jumlah bunga
dalam betina. Zuriat, Komunikasi
Pemuliaan Indonesia.Vol.11(1): 39–46.
Nugroho YA. 2012. Perancangan model
produksi bibit kelapa sawit (Elaeis
guineensis Jacq.) secara in vitro [tesis].
Bogor : Program Pascasarjana, Institut
Pertanian Bogor.
Sarjono H, Julianita W. 2011. SPSS vs LISREL
: Sebuah Pengantar, Aplikasi untuk
Riset. Jakarta : Salemba Empat.
Wirnas D, Sobir, Surahman M. 2005.
Pengembangan kriteria seleksi pada
Pisang (musa sp.) berdasarkan analisis l
intas. Bul. Agron. Vol. 33(3) : 48 – 54.
9
10
LAMPIRAN
10
11
Lampiran 1 Proses kultur jaringan kelapa sawit
Lampiran 2 Statistika deskriptif tiap peubah
Statistika Deskriptif
Peubah
Rata-rata
Simp.Baku
Jumlah anak daun (X1)
389.47
17.1
4.39
337
435
Panjang anak daun (X2)
111.77
8.03
7.19
90.48
141.98
5.96
0.563
9.45
4.6
7.97
34.005
4.802
14.12
23
48
Lebar anak daun (X3)
Pelepah masih hijau (X4)
Indeks luas daun (X5)
KK*
Min
Maks
6.59
1.133
17.19
3.49
10
Lebar pelepah (X6)
10.256
0.92
8.97
7.5
12.6
Tebal pelepah (X7)
4.983
0.492
9.87
3.8
6.7
Bobot kering daun (X8)
5.453
0.886
16.25
3.35
7.8
Indeks bobot relatif (X9)
0.844
0.167
19.81
0.48
1.49
Curah hujan (X10)
220.4
107.93
48.97
42.9
544
10.884
2.199
20.2
8.25
15
Selang suhu udara (X11)
Kelembaban harian (X12)
81.81
2.79
3.41
75.8
88.66
Lama penyinaran (X13)
191.12
35.6
18.63
126.6
412.3
Jumlah Kalus (Y)
142.05
99.04
69.72
13
587
*KK = Koefisien Keragaman
11
12
Lampiran 3 Diagram lintas hipotetik
Keterangan :
Pengaruh langsung
X1 : jumlah anak daun dalam pelepah
X2 : panjang anak daun (cm)
X3 : lebar anak daun (cm)
X4 : jumlah pelepah yang masih hijau
X5 : indeks luas daun
X6 : lebar pelepah daun (cm)
X7 : tebal pelepah daun (cm)
X8 : bobot kering daun (kg)
X9 : indeks bobot relatif
X10 : total curah hujan selama sebulan sebelum inokulasi (mm)
X11 : rata-rata selang suhu udara min maks selama sebulan sebelum inokulasi (oC)
X12 : rata-rata kelembaban harian selama sebulan sebelum inokulasi
X13 : total lama penyinaran selama sebulan sebelum inokulasi (jam)
Y : jumlah kalus yang dihasilkan setiap inokulasi 1000 eksplan
12
13
Lampiran 4 Matriks plot antar peubah data lengkap
Lampiran 5 Matriks plot antar peubah tanpa data pencilan
13
14
Lampiran 6 Koefisien lintas data lengkap dan data tanpa pencilan
Peubah Endogen
Peubah
Eksogen
ZX5
ZX8
ρ
ρ
ZX1
0.253
0.251
ZX2
0.413
0.413
ZX3
0.537
0.533
ZX4
0.798
0.789
ZX9
ρ
ρ
ρ
ZX6
0.523
0.523
ZX7
0.578
0.58
ZX5
ZX8
ZY
ρ
ρ
ρ
-0.878
-0.877
0.599
0.605
0.825
0.824
-0.474
-0.48
0.856
0.861
ZX10
ZX9
-0.012
-0.012
-0.006
-0.005
-0.083
-0.079
ZX11
-0.009
-0.008
-0.002
-0.004
0.161
0.159
ZX12
0.004
0.003
0.0002
0.005
0.000048
-0.003
-0.002
0.007
ZX13
Ket: ρ
= gugus data lengkap ; ρ1 = gugus data tanpa pencilan
Lampiran 7 Diagram pancar sisaan baku dengan nilai dugaan
14
15
Lampiran 8 Korelasi antar peubah
Peubah
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X1
1.000
X2
-0.106
1.000
X3
0.178**
-0.235
1.000
X4
-0.100
-0.012
-0.058
1.000
X5
0.226**
0.252**
0.438**
0.741**
1.000
X6
0.425**
0.027
0.341**
0.049
0.343**
1.000
X7
0.329**
0.156**
0.295**
-0.024
0.284**
0.638**
1.000
X8
0.417**
0.098
0.349**
0.007
0.339**
0.893**
0.913**
1.000
X9
0.072
-0.107
-0.133
-0.564
-0.550
0.408**
0.441**
0.528**
X10
0.001
0.063
0.124
-0.185
-0.066
0.127
0.065
0.099
X11
-0.182
-0.114
0.017
-0.123
-0.191
-0.161
-0.291
-0.256
X12
-0.091
0.184**
0.094
-0.065
0.052
0.249**
0.142*
0.213**
X13
0.135*
-0.182
-0.044
-0.056
-0.112
-0.141
-0.166
-0.172
Y
0.013
-0.154
0.070
-0.099
-0.099
0.166*
0.071
0.131
Peubah
X9
X10
X11
X12
X13
X9
1.000
X10
0.144*
1.000
X11
0.000
0.036
1.000
X12
0.152*
0.223**
0.032
1.000
X13
-0.025
-0.047
0.063
-0.574
1.000
Y
0.209**
-0.041
0.136*
0.189**
-0.125
Y
1.000
*Signifikan pada α = 5%
**Signifikan pada α = 1%
15
16
Lampiran 9 Hasil analisis lintas model hipotetik
Lampiran 10 Hasil analisis lintas model alternatif
16
17
Lampiran 11 Nilai pengaruh langsung, tidak langsung, dan pengaruh total
Pengaruh
Peubah
Langsung
Tidak Langsung
X1 X5 X9
= -0.222
X1
X1 X5 = 0.253
X1 X5 Y
= 0.151
X1 X5 X9 Y
= -0.190
X2 X5 X9
= -0.363
X2
X2 X5 = 0.413
X2 X5 Y
= 0.247
X2 X5 X9 Y
= -0.310
X3 X5 X9
= -0.471
X3
X3 X5 = 0.537
X3 X5 Y
= 0.322
X3 X5 X9 Y
= -0.403
X
X
X
= -0.701
X4
X4 X5 = 0.798
4
5
9
X4 X5 Y
= 0.478
X4 X5 X9 Y
= -0.599
X5 X9 Y
= -0.751
X5
X5 X9 = -0.878
X5 Y = 0.599
X6 X8 X9
= 0.431
X6
X6 X8 = 0.523
X6 X8 Y
= -0.247
X6 X8 X9 Y
= 0.369
X7 X8 X9
= 0.476
X7
X7 X8 = 0.578
X7 X8 Y
= -0.274
X7 X8 X9 Y
= 0.408
X8 X9 Y
= 0.706
X8
X8 X9 = 0.825
X8 Y = -0.474
X9
X9 Y =0.856
X10 X5 X9
= 0.010
X10
X10 Y = -0.083
X10 X5 Y
= -0.007
X10 X5 = -0.012
X10 X5 X9 Y
= 0.009
X10 X8 = -0.006
X10 X8 X9
= -0.005
X10 X8 Y
= 0.003
X10 X8 X9 Y
= -0.004
X11 X5 X9
= 0.008
X11
X11 Y = 0.161
X11 X5 Y
= -0.005
X11 X5 = -0.009
X11 X5 X9 Y
= 0.006
X11 X8 = -0.002
X11 X8 X9
= -0.001
X11 X8 �
ANALISIS LINTAS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI BIBIT KLONAL KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.)
OPILIANDA
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
1
2
RINGKASAN
OPILIANDA. Analisis Lintas Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa
Sawit (Elaeis guineensis Jacq.). Dibimbing oleh I MADE SUMERTAJAYA dan YOGO ADHI
NUGROHO.
Analisis lintas merupakan metode untuk menelaah pengaruh langsung dan tidak langsung dari
peubah, dimana beberapa peubah sebagai penyebab terhadap peubah lain yang sebagai peubah
akibat. Penelitian menggunakan data sekunder hasil penelitian dari PT SMART Tbk. Data yang
digunakan merupakan data yang ditabulasi mulai tahun 2007 sampai tahun 2009 dengan jenis
varietas kelapa sawit Tenera yang berjumlah 218 spear. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk
mendapatkan informasi peubah-peubah yang berpengaruh secara langsung dan tidak langsung
terhadap produksi kalus yang tumbuh dan menentukan besarnya pengaruh tersebut menggunakan
analisis lintas.
Hasil analisis lintas faktor-faktor agronomi dan klimatologi terhadap jumlah produksi kalus
yang dihasilkan setiap inokulasi 1000 eksplan diperoleh kesimpulan bahwa peubah indeks bobot
relatif memberikan pengaruh langsung yang terbesar terhadap produksi kalus. Pengaruh tidak
langsung terbesar diberikan oleh peubah bobot kering daun melalui peubah indeks bobot relatif.
Pengaruh total terbesar terhadap produksi kalus diberikan oleh tebal pelepah daun melalui bobot
kering daun dan indeks bobot relatif. Hal ini menunjukkan bahwa sifat agronomi yang paling
berpengaruh terhadap hasil produksi kalus yaitu tebal pelepah daun. Sedangkan faktor klimatologi
yang memberikan pengaruh langsung, positif dan nyata adalah rata-rata selang suhu udara selama
sebulan sebelum inokulasi. Oleh karena itu, peubah-peubah tersebut dapat dipertimbangkan pada
saat melakukan seleksi terhadap spear yang akan di kloning untuk mengoptimalkan produksi
kalus.
Kata Kunci : analisis lintas, kelapa sawit, kultur jaringan, pengaruh langsung, pengaruh tidak
langsung, pengaruh total
2
3
ANALISIS LINTAS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
PRODUKSI BIBIT KLONAL KELAPA SAWIT (Elaeis guineensis Jacq.)
OPILIANDA
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Statistika pada Departemen Statistika
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2012
3
4
Judul : Analisis Lintas Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa Sawit
(Elaeis guineensis Jacq.)
Nama : Opilianda
NRP : G14080018
Disetujui :
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Dr. Ir. I Made Sumertajaya, MS
NIP. 196807021994021001
Yogo Adhi Nugroho, M.Si
Diketahui :
Ketua Departemen Statistika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si
NIP. 196504211990021001
Tanggal Lulus :
4
5
PRAKATA
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT atas segala karunia, rahmat serta hidayah-Nya sehingga
penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Judul dari karya ilmiah ini adalah “Analisis Lintas
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Bibit Klonal Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.)”.
Adapun tujuan dari pembuatan karya ilmiah ini adalah sebagai salah satu syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika.
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Ir. I Made Sumertajaya, MS dan Yogo Adhi
Nugroho, M.Si selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan, arahan serta saran
yang sangat bermanfaat bagi penulis. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada :
1. Papa (Alm), Mama, kakak-kakakku atas segala doa, kasih sayang, dukungan, dan semangat
yang telah diberikan kepada penulis.
2. Seluruh dosen Departemen Statistika yang telah memberikan ilmu dan nasihat yang bermanfaat
bagi penulis dan seluruh Staf Tata Usaha Departemen Statistika yang telah membantu dalam
administrasi penulis selama perkuliahan.
3. Dr. Ir. Kusman Sadik, M.Si selaku penguji luar komisi pada sidang skripsi penulis, terima
kasih atas koreksian dan saran yang telah diberikan kepada penulis.
4. PT. Smart, Tbk yang telah memberikan izin atas penggunaan data kelapa sawit untuk
penelitian ini.
5. Rian Adiwicaksono sebagai teman diskusi serta atas semangat dan kasih sayang yang
diberikan.
6. Teman-teman Statistika 45, 46, 44 serta semua pihak yang telah mendukung dan membantu
penulis selama ini yang tidak dapat disebutkan satu- persatu. Terima kasih untuk semuanya.
Penulis menyadari bahwa karya ilmiah ini masih belum sempurna, oleh karena itu penulis
menghargai segala bentuk saran dan kritik yang membangun. Akhir kata, semoga karya ilmiah ini
dapat bermanfaat bagi semua yang membacanya.
Bogor, Agustus 2012
Opilianda
5
6
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 6 Februari 1991 dari pasangan Bapak Setia Irawan
dan Ibu Raisah Daud. Penulis merupakan anak ketiga dari tiga bersaudara.
Tahun 2002 penulis lulus dari SD Negeri 09 Petang Jakarta Timur, kemudian melanjutkan
studi di SMP Negeri 213 Jakarta hingga tahun 2005. Selanjutnya penulis menyelesaikan
pendidikannya di SMA Negeri 91 Jakarta dan lulus pada tahun 2008. Pada tahun yang sama
penulis diterima IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) sebagai mahasiswa
Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam dengan minor Ekonomi
Pertanian.
Selama menuntut ilmu di IPB, penulis aktif sebagai anggota himpunan profesi Gamma Sigma
Beta (GSB) sebagai staf divisi kesekretariatan. Selain itu, penulis juga aktif dalam kepanitiaan
seperti Statistika Ria 2010, Welcome Ceremony of Statistics (WCS) 2011, dan Pesta Sains 2011.
Pada tahun 2012 penulis melaksanakan kegiatan Praktik Lapang di PT. Swadaya Panduartha,
Jakarta selama dua bulan sebagai staf divisi Business and Development.
6
vi
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL .............................................................................................................. vii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................................... vii
DAFTAR LAMPIRAN ....................................................................................................... vii
DAFTAR ISTILAH ............................................................................................................ viii
PENDAHULUAN
Latar Belakang......................................................................................................... 1
Tujuan ..................................................................................................................... 1
TINJAUAN PUSTAKA
Botani Kelapa Sawit................................................................................................. 1
Kultur Jaringan Kelapa Sawit ................................................................................... 1
Analisis Lintas ......................................................................................................... 2
Diagram Lintas ........................................................................................................ 2
Koefisien Lintas ....................................................................................................... 2
Pengujian Koefisien Lintas ...................................................................................... 3
Uji Kebaikan Model ................................................................................................ 3
METODOLOGI
Data ......................................................................................................................... 4
Metode .................................................................................................................... 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistika Deskriptif.................................................................................................. 4
Pengujian Asumsi Analisis Lintas ............................................................................ 5
Analisis Lintas ......................................................................................................... 6
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan.............................................................................................................. 9
Saran ....................................................................................................................... 9
DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................................... 9
LAMPIRAN ....................................................................................................................... 10
vi
vii
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Nilai simpangan kelinieritasan ....................................................................................... 5
2. Koefisien lintas dan koefisien determinasi analisis lintas ................................................ 6
3. Nilai thit dan nilai-p koefisien lintas ................................................................................ 7
4. Nilai koefisien lintas, thit, dan nilai-p analisis lintas model alternatif ............................... 7
5. Pengujian kebaikan model ............................................................................................. 7
DAFTAR GAMBAR
1. Ilustrasi diagram lintas dan besar pengaruh langsung dan tidak langsung ........................ 2
2. Diagram korelasi peubah eksogen terhadap peubah endogen .......................................... 6
DAFTAR LAMPIRAN
1. Proses kultur jaringan kelapa sawit ................................................................................ 11
2. Statistika deskriptif tiap peubah ..................................................................................... 11
3. Diagram lintas hipotetik ................................................................................................ 12
4. Matriks plot antar peubah data lengkap .......................................................................... 13
5. Matriks plot antar peubah tanpa data pencilan ................................................................ 13
6. Koefisien lintas data lengkap dan data tanpa pencilan..................................................... 14
7. Diagram pancar sisaan baku dengan nilai dugaan ........................................................... 14
8. Korelasi antar peubah .................................................................................................... 15
9. Hasil analisis lintas model awal ..................................................................................... 16
10. Hasil analisis lintas model alternatif ............................................................................... 16
11. Nilai pengaruh langsung, tidak langsung, dan pengaruh total .......................................... 17
vii
viii
DAFTAR ISTILAH
Embriogenesis adalah proses perkembangan lanjut dari eksplan yang memiliki orientasi
pertumbuhan bipolar dan berpotensi menjadi tunas sempurna.
Eksplan adalah potongan jaringan bagian dari tanaman kelapa sawit sebagai bahan tanaman yang
diinokulasi.
Inokulasi adalah proses penanaman eksplan daun kelapa sawit pada media induksi kalus.
Kalus adalah sel-sel yang aktif membelah dan tidak terdiferensiasi, berasal dari perkembangan
lanjut potongan bagian tanaman yang ditempatkan ke dalam medium kultur jaringan.
Klonal adalah bibit yang berasal dari metode kultur jaringan.
Spear adalah organ pucuk tanaman kelapa sawit yang digunakan sebagai bahan perbanyakan
secara klonal.
Subkultur adalah pemindahan bagian eksplan dari media lama ke media baru selama proses kultur
jaringan.
viii
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Kelapa
sawit
merupakan
tanaman
perkebunan yang menjadi andalan sumber
minyak nabati dan bahan agroindustri. Data
produksi Crude Palm Oil (CPO) tahun 2011
menunjukkan
bahwa
Indonesia
dapat
berproduksi sekitar 17 juta ton per tahun. Hal
tersebut menjadikan Indonesia sebagai
penghasil minyak kelapa sawit terbesar di
dunia. Daerah yang menjadi penyebaran
kelapa sawit di Indonesia, yaitu 85,55%
Sumatera, 11,45% Kalimantan, 2% Sulawesi,
dan 1% tersebar di wilayah lainnya (Kompas
2011). Perluasan areal perkebunan kelapa
sawit yang terus berlanjut akibat peningkatan
kebutuhan minyak nabati maupun energi
alternatif (biofuel) menjadikan permintaan
kebutuhan bahan tanam unggul kelapa sawit
meningkat, disamping akibat peremajaan
kebun-kebun tua.
Alternatif teknologi yang dapat digunakan
untuk perbanyakan dan perbaikan mutu serta
pemuliaan kelapa sawit adalah dengan
teknologi kultur jaringan. Metode ini mampu
menghasilkan bibit tanaman yang memiliki
sifat sama dengan induknya dalam jumlah
banyak. Akan tetapi, proses kultur jaringan
memerlukan waktu yang cukup lama,
kemampuan embriogenesis yang sangat
rendah, serta kesulitan dalam meramalkan
produksi kalus, sehingga menjadi kendala
dalam industri bibit klonal kelapa sawit
(Nugroho 2012).
Dalam rangka peningkatan kapasitas
embriogenesis pada proses produksi bibit
klonal kelapa sawit, perlu dilakukan telaah
hubungan antara hasil produksi dengan
komponen-komponen yang mempengaruhinya. Keeratan hubungan linier antara jumlah
produksi kalus dengan komponen yang
mempengaruhinya dapat diketahui dengan
analisis korelasi. Analisis korelasi memiliki
kelemahan karena hanya mengukur keeratan
hubungan linier antar peubah dan tidak
menjelaskan hubungan sebab akibat. Kendala
ini dapat diatasi dengan menggunakan metode
analisis lintas (path analysis). Analisis lintas
dapat menjelaskan keeratan hubungan antar
sifat dengan cara menguraikan koefisien
korelasi menjadi pengaruh langsung dan
pengaruh tidak langsung. Analisis lintas juga
mampu menjelaskan mekanisme hubungan
kausal antar sifat melalui lintasan-lintasan
terpisah yang dibangun dalam diagram lintas
(Li CC dalam Wirnas et al. 2005).
Tujuan
Penelitian ini bertujuan mendapatkan
informasi peubah-peubah yang berpengaruh
secara langsung dan tidak langsung terhadap
produksi kalus yang tumbuh, dan menentukan
besarnya pengaruh tersebut menggunakan
analisis lintas.
TINJAUAN PUSTAKA
Botani Kelapa Sawit
Kelapa sawit merupakan tanaman tropis
yang membutuhkan curah hujan optimal
antara 2000 – 2500 mm per tahun dengan
pembagian merata sepanjang tahun. Lama
penyinaran matahari yang optimum untuk
pertumbuhan antara 5 – 7 jam per hari dan
suhu optimum berkisar 22o – 32oC dengan
pertumbuhan optimum pada 0 – 500 m di atas
permukaan laut (Risza 1994).
Struktur organ tanaman kelapa sawit dapat
dibedakan menjadi dua bagian, yaitu organ
vegetatif dan organ generatif. Organ vegetatif
kelapa sawit meliputi akar, batang, dan daun.
Kelapa sawit memiliki sistem perakaran
serabut, dan struktur batang bersifat monokotil
yaitu tidak mempunyai kambium dan sistem
percabangan. Diameter batang kelapa sawit
dapat mencapai ukuran 25 – 75 cm. Daun
kelapa sawit membentuk satu pelepah yang
panjangnya mencapai 7.5 – 9 m, dengan
jumlah anak daun pada setiap pelepah daun
berkisar antara 250 – 400 helai. Bagian
generatif merupakan alat perkembang-biakan
yang terdiri dari bunga dan buah. Kelapa sawit
merupakan
tanaman
berumah
satu
(monoecious), artinya bunga jantan dan bunga
betina terdapat dalam satu tanaman dan
masing-masing terangkai dalam satu tandan.
Tanaman kelapa sawit rata-rata mampu
menghasilkan 20 – 22 tandan buah /pertahun
(Fauzi et al. 2007).
Berdasarkan ketebalan tempurung dan
daging buah, kelapa sawit dikelompokkan
menjadi tiga kelompok utama, yaitu : Dura,
Pisifera, dan Tenera. Tenera merupakan hasil
dari persilangan Dura dengan Pisifera. Ciri
morfologi Tenera yaitu memiliki tempurung
tipis (0.5 – 4 mm), terdapat lingkaran serabut
di sekeliling tempurung, daging buah sangat
tebal (60 – 90% dari buah) dan tandan buah
lebih banyak, tetapi ukurannya relatif lebih
kecil. Perkebunan komersial untuk tujuan
produksi menggunakan bahan tanam dari
kelompok Tenera (Fauzi et al. 2007).
1
2
Kultur Jaringan Kelapa Sawit
Tahapan perbanyakan bibit kelapa sawit
dengan kultur jaringan dimulai dari sepotong
jaringan daun muda sebagai bahan perbanyakan (eksplan) yang ditanam (diinokulasi)
pada medium padat mengandung nutrisi
tertentu. Potongan jaringan daun muda
tersebut diambil dari pucuk daun (spear)
tanaman induk (ortet) terpilih. Potongan
jaringan yang telah diinokulasikan tersebut
diinkubasi dalam ruang gelap dengan suhu dan
kelembaban terkontrol sampai membentuk
kalus. Kalus tersebut selanjutnya diinduksi
membentuk struktur baru yang disebut sebagai
embrio somatik. Embrio dipindah-tanamkan
ke medium baru (subkultur) secara berulang
dengan tujuan menggandakan jumlah embrio
(proliferasi) sampai dengan jumlah yang
cukup dan menginduksi pembentukan tunas
dan akar. Selanjutnya tunas-tunas berakar
sehingga akan terbentuk tanaman baru (ramet).
Bibit yang berasal dari teknik kultur jaringan
disebut klon (Fauzi et al. 2007, Nugroho
2012). Secara visual proses kultur jaringan
dapat dilihat di Lampiran 1.
1. hubungan antar peubah endogen dengan
peubah eksogen bersifat linier, aditif, dan
sebab akibat,
2. galat tidak saling berkorelasi satu sama
lain,
3. hanya terdapat hubungan kausal satu arah
dalam model, model rekursif,
4. peubah endogen minimal terukur dalam
skala interval,
5. peubah yang diamati diasumsikan diukur
tanpa kesalahan,
6. model yang di analisis diidentifikasi
dengan benar berdasarkan teori dan konsep
yang relevan.
Diagram Lintas
Diagram lintas merupakan perangkat yang
menampilkan pola hubungan sebab akibat di
antara sekumpulan peubah. Diagram lintas di
susun
berdasarkan
pengetahuan
yang
mendasari
tentang
hubungan
kausal
berdasarkan hipotesis yang dibuat dan dapat
juga berdasarkan hasil penelitian sebelumnya
(Kerlinger dan Pedhazur 1973).
X
Analisis Lintas
Analisis lintas dikembangkan oleh SewallWright pada tahun 1934 sebagai metode untuk
menelaah pengaruh langsung dan tidak
langsung dari suatu peubah, dimana beberapa
peubah dianggap sebagai penyebab terhadap
peubah lain yang dianggap sebagai peubah
akibat (Dillon dan Goldstein 1984). Pengaruh
langsung adalah besarnya pengaruh dari suatu
peubah terhadap peubah lain tanpa melalui
perantara peubah lain di dalam model.
Pengaruh tidak langsung adalah pengaruh
yang ditimbulkan dari suatu peubah terhadap
peubah lain melalui perantara suatu peubah.
Pengaruh total merupakan total dari seluruh
pengaruh, baik langsung maupun tidak
langsung. Analisis lintas bukan merupakan
metode untuk menemukan penyebab suatu
hubungan, melainkan suatu metode yang
digunakan untuk mendefinisikan model kausal
yang telah dirumuskan secara teoritis atas
dasar pengetahuan sebelumnya (Kerlinger dan
Pedhazur 1973).
Peubah yang tidak dipengaruhi oleh
peubah lainnya di dalam sistem disebut
peubah eksogen, sedangkan peubah yang
dipengaruhi oleh peubah lainnya disebut
peubah endogen (Johnson dan Wichern 1988).
Menurut Dillon dan Goldstein (1984), asumsiasumsi yang mendasari analisis lintas adalah :
ρ31
X
r12
X
ρ43
X
ρ32
1
2
Gambar 1 Ilustrasi diagram lintas dan besar
pengaruh langsung dan tidak
langsung
Menurut Johnson dan Wichern (1988),
terdapat beberapa makna dalam penggambaran
diagram lintas, yaitu :
a. Garis panah berarah tunggal menunjukan
arah pengaruh langsung dari suatu peubah
sebab ke peubah akibat.
b. Garis panah berarah tunggal juga
menghubungkan kesalahan dengan semua
peubah endogen masing-masing.
c. Garis putus-putus panah berarah ganda
mengindikasikan sifat simetrik dari
koefisien korelasi, artinya diantara setiap
pasang peubah bebas diduga atau diketahui
memiliki korelasi.
Koefisien Lintas
Menurut Dillon dan Goldstein (1984),
koefisien lintas menunjukkan pengaruh
langsung dari peubah yang ditentukan sebagai
penyebab terhadap peubah yang ditentukan
sebagai akibat. Simbol yang digunakan untuk
2
3
menotasikan koefisien lintas adalah ρij, dimana
i menunjukkan akibat (peubah endogen) dan j
menunjukkan penyebab (peubah eksogen).
Koefisien lintas merupakan koefisien regresi
yang dibakukan.
Jika ZY =
ZXi =
−
−
dan
; i = 1,2,…,k
masing- masing merupakan peubah Y (peubah
endogen) dan Xi (peubah eksogen) yang
dibakukan, sehingga diperoleh persamaan
regresi baku sebagai berikut :
ZY = ρYX1ZX1 + ρYX2ZX2 +…+ ρYXkZXk + ρYεε
dengan :
ZY
= peubah endogen yang dibakukan
ZXk = peubah eksogen yang dibakukan
ρYXk = koefisien lintas
ρYε
= koefisien lintas sisaan
ε
= sisaan
Besarnya koefisien lintas menunjukkan
besarnya pengaruh langsung dari peubah
eksogen Xi terhadap peubah endogen Y.
Misalkan ρji merupakan besarnya pengaruh
langsung dari Xi terhadap Xj, sedangkan ρrj
merupakan besarnya pengaruh langsung dari
Xj terhadap Xr.
ρi
��ρi
dengan db = N-k-1
dimana :
ρi
= koefisien lintas ke-i
��ρi = galat baku dari koefisien lintas ke-i
N
= banyaknya pengamatan
k
= banyaknya koefisien lintas
Jika |thit| > tα/2;(N-k-1) atau nilai p < α maka H0
ditolak, artinya koefisien lintas ke-i signifikan.
Uji Kebaikan Model
Pengujian kebaikan model merupakan
pengujian model alternatif terhadap model
hipotetik. Model alternatif diperoleh dari
penghapusan koefisien lintas yang tidak
signifikan (trimming). Menurut Dillon dan
Goldstein (1984), pengujian kebaikan model
dilakukan dengan uji χ2. Pengujian didasari
pada besaran yang didefinisikan oleh Specht
sebagai koefisien determinasi umum (Mi).
Besaran Specht tersebut adalah :
Kemudian analog dengan M1, didefinisikan
M2 sebagai berikut :
Sehingga besarnya pengaruh tidak langsung
peubah eksogen Xi terhadap peubah endogen
Xr melalui peubah eksogen Xj, dengan i ≠ j
adalah sebesar ρjiρrj. (Kerlinger dan Pedhazur
1973).
Pengaruh-pengaruh yang tidak dapat
dijelaskan oleh suatu model disebut dengan
koefisien lintas sisaan, yang diperoleh dari :
1−
thit =
M1 = 1-(1-R12) (1-R22)… (1-Rk2)
ZXj = ρji ZXi
ZXr = ρrj ZXj
ZXr = ρrjρji ZXi
ρYεi =
Pengujian Koefisien Lintas
Menurut Kerlinger dan Pedhazur (1973),
uji signifikan untuk koefisien lintas dapat
menggunakan uji t. Hipotesis yang diuji
adalah :
H0 : ρi = 0 (koefisien lintas tidak signifikan)
H1 : ρi ≠ 0 (koefisien lintas signifikan)
dengan statistik uji adalah
2
.
…�
dengan 2 . …� adalah koefisien determinasi
dari peubah endogen Yi dengan semua peubah
yang mempengaruhinya. Koefisien lintas
sisaan menunjukkan pengaruh langsung dari
peubah-peubah yang tidak termasuk dalam
model. Besaran ρYεi dalam analisis lintas sama
dengan (1-R2) dalam analisis regresi berganda
(Dillon dan Goldstein 1984).
M2 = 1-[(1-R1*2) (1-R2*2)… (1-Rk*2)]
dimana 0≤ M2≤ M1≤1 , dengan :
M1 =koefisien determinasi umum model
hipotetik
M2 =koefisien determinasi umum model
alternatif
Ri2 =koefisien determinasi dari persamaan
ke-i pada model hipotetik
Ri*2 =koefisien determinasi dari persamaan
ke-i pada model alternatif
k
=banyaknya peubah endogen pada
model hipotetik
k* =banyaknya peubah endogen pada
model alternatif
Hipotesis yang diuji:
H0 : model alternatif memadai
H1 : model alternatif tidak memadai
dengan statistik uji sebagai berikut :
3
4
W = -(N-d) ln Q
Q=
1− �1
1− �2
dimana :
N = banyaknya pengamatan
d = selisih banyaknya koefisien lintas pada
kedua model
Statistik uji W menyebar χ2 dengan derajat
bebas = d. Kaidah keputusan dalam pengujian
ini jika taraf signifikan ditetapkan sebesar α,
yaitu:
Jika W > χ2(α,db) : H0 ditolak
Jika W < χ2(α,db) : H0 tidak ditolak
Selain dengan uji χ2, kebaikan model dapat
diketahui melalui ukuran :
1. Goodness of Fit Index (GFI)
GFI merupakan tingkat kesesuaian model
secara keseluruhan yang dihitung dari
residual kuadrat model yang diprediksi
dibandingkan dengan data observasi yang
sebenarnya. Tingkat signifikansi yang
direkomendasikan adalah nilai GFI > 0,9.
2. Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)
AGFI merupakan pengembangan dari GFI
yang disesuaikan dengan rasio derajat
bebas. Tingkat signifikansi yang direkomendasikan adalah nilai AGFI ≥ 0,9.
METODOLOGI
Data
Penelitian menggunakan data sekunder
hasil penelitian dari PT SMART, Tbk. Data
yang digunakan merupakan data produksi klon
Tenera yang ditabulasi sejak tahun 2007
sampai dengan tahun 2009. Sebanyak 218
spear dan 14 peubah digunakan dalam analisis.
Peubah pengukuran yang digunakan, yaitu :
X1 : jumlah anak daun dalam pelepah
X2 : panjang anak daun (cm)
X3 : lebar anak daun (cm)
X4 : jumlah pelepah yang masih hijau
X5 : indeks luas daun / LAI
X6 : lebar pelepah daun (cm)
X7 : tebal pelepah daun (cm)
X8 : bobot kering daun (kg)
X9 : indeks bobot relatif
X10 : total curah hujan selama sebulan sebelum
inokulasi (mm)
X11 : rata-rata selang suhu udara min-maks
selama sebulan sebelum inokulasi (oC)
X12 : rata-rata kelembaban udara harian selama
sebulan sebelum inokulasi
X13 : total lama penyinaran selama sebulan
sebelum inokulasi (jam)
Y : jumlah produksi kalus yang dihasilkan
setiap inokulasi 1000 eksplan.
Semua peubah vegetatif diukur pada pelepah
ke-17 (Nugroho 2012). Penelitian merupakan
penelitian lanjutan dari penelitian sebelumnya.
Adapun pada penelitian ini menambahkan
peubah klimatologi yang diukur selama
sebulan sebelum inokulasi.
Metode
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian
ini adalah sebagai berikut :
1. Melakukan eksplorasi data dengan
statistika deskriptif.
2. Merancang model hipotetik berdasarkan
konsep dan teori.
3. Memeriksa asumsi yang mendasari analisis
lintas.
4. Mencari koefisien korelasi antar peubah.
5. Menduga parameter atau perhitungan
koefisien lintas.
6. Menghitung besarnya pengaruh langsung,
pengaruh tidak langsung dan pengaruh
total peubah eksogen terhadap peubah
endogen.
7. Melakukan pengujian koefisien lintas.
8. Melakukan pengujian kebaikan model.
9. Interpretasi model.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Statistika Deskriptif
Hasil analisis deskriptif menunjukkan
bahwa peubah jumlah produksi kalus (Y)
mempunyai koefisien keragaman terbesar. Hal
ini menunjukkan bahwa jumlah kalus yang
dihasilkan beragam. Jumlah produksi kalus
terbanyak adalah 587. Sementara itu,
kelembaban udara harian (X12) mempunyai
koefisien
keragaman
terkecil
yang
menunjukkan bahwa rata-rata kelembaban
udara harian selama sebulan terakhir relatif
seragam (Lampiran 2).
Diagram analisis lintas beberapa peubah
yang mempengaruhi jumlah kalus yang
dihasilkan dapat dilihat pada Lampiran 3.
Dalam diagram lintas terdapat empat peubah
yang menjadi peubah endogen. Peubah
endogen pertama, yaitu indeks luas daun yang
dipengaruhi oleh jumlah anak daun dalam
pelepah, panjang anak daun, lebar anak daun,
jumlah pelepah yang masih hijau, total curah
hujan, rata-rata selang suhu udara, rata-rata
kelembaban udara harian, dan total lama
penyinaran. Peubah endogen kedua, yaitu
bobot kering daun yang dipengaruhi oleh lebar
pelepah daun, tebal pelepah daun, total curah
hujan, rata-rata selang suhu udara, rata-rata
4
5
kelembaban harian, dan lama penyinaran.
Peubah endogen ketiga, yaitu indeks bobot
relatif yang dipengaruhi oleh indeks luas daun
dan bobot kering daun. Peubah endogen
keempat, yaitu jumlah produksi kalus yang
dihasilkan setiap inokulasi 1000 eksplan
dipengaruhi secara langsung oleh indeks luas
daun, bobot kering daun, indeks bobot relatif,
total curah hujan, dan rata-rata selang suhu
udara.
Hubungan antar peubah dapat digambarkan oleh matriks plot (Lampiran 4).
Berdasarkan matriks plot yang terbentuk,
terdapat pencilan pada peubah X13 observasi
ke 161, 164, dan 165. Selanjutnya dilakukan
penghapusan data pencilan dan digambarkan
dalam matriks plot kembali (Lampiran 5).
Hasil analisis lintas pada gugus data baru
(tanpa data pencilan) menunjukkan koefisien
lintas yang tidak berbeda jauh dengan
koefisien lintas gugus data awal (Lampiran 6)
sehingga tetap menggunakan gugus data awal.
Pengujian Asumsi Analisis Lintas
Sebelum dilakukan pemodelan dengan
analisis lintas, terlebih dahulu dilakukan
pemeriksaan asumsi, yaitu :
1. Hubungan antar peubah bersifat linier,
aditif, dan kausal.
Tabel 1 Nilai simpangan kelinieritasan
Peubah
Nilai Simpangan
Kelinieritasan
Jumlah anak daun
0.589
Panjang anak daun
0.781
Lebar anak daun
0.943
Pelepah masih hijau
0.764
Indeks luas daun
0.051
Lebar pelepah
0.122
Tebal pelepah
0.732
Bobot kering daun
0.223
Indeks bobot relatif
0.328
Total curah hujan
0.153
Rata-rata selang suhu udara
0.195
Rata-rata kelembaban harian
0.139
Lama penyinaran
0.144
Asumsi linieritas bertujuan mengetahui
apakah pola hubungan antara peubah
endogen dan eksogen cenderung linier.
Asumsi ini dapat diketahui dengan mencari
nilai simpangan kelinieritasan dari uji F
linier. Hasil pengujian menunjukkan
bahwa masing-masing peubah mempunyai
nilai simpangan kelinieritasan lebih besar
dari 0.05 sehingga dapat dibuktikan bahwa
pada taraf kepercayaan 95% asumsi
kelinieritasan terpenuhi (Tabel 1).
Asumsi aditif berarti dapat dijumlahkan
sesuai dengan model. Misalnya, bobot
kering daun merupakan hasil formulasi
antara lebar pelepah daun dan tebal
pelepah daun. Asumsi kausal artinya
mempunyai hubungan sebab akibat antar
peubah. Asumsi ini dapat dilihat dari
diagram lintas yang terbentuk.
2. Galat tidak saling berkorelasi satu sama
lain.
Asumsi ini dapat dilihat dari diagram
pencar antara sisaan baku dengan nilai
dugaan dari masing-masing persamaan
(Lampiran 7). Plot tersebut menunjukkan
bahwa titik-titik galat berada di sekitar
angka nol dan menyebar secara acak. Oleh
karena itu dapat disimpulkan bahwa galat
tidak berkorelasi satu sama lain.
3. Hanya terdapat hubungan kausal satu arah
dalam model, model rekursif.
Diagram
lintas
yang
terbentuk
berdasarkan hasil penelitian sebelumnya
dan pertimbangan pengetahuan umum
memperlihatkan hanya ada hubungan
kausal satu arah dalam model, sehingga
asumsi terpenuhi.
4. Peubah endogen minimal terukur dalam
skala interval.
Dalam penelitian ini, seluruh peubah
endogen dan eksogen diukur dalam skala
rasio, sehingga memenuhi asumsi analisis
lintas.
5. Model yang dianalisis diidentifikasi
dengan benar berdasarkan teori dan konsep
yang relevan.
Penyusunan diagram lintas dalam
penelitian ini dilakukan atas dasar hasil
penelitian sebelumnya dan pertimbangan
pengetahuan umum, yaitu :
a. Peubah lebar pelepah, panjang batang,
panjang sentral axis, panjang pelepah,
panjang anak daun, panjang pelepah
memberikan
pengaruh
langsung
terhadap karakter jumlah bunga betina
(Miftahorrachman 2000).
b. Peubah pertambahan tinggi, luas
permukaan daun, jumlah tandan, tandan
buah segar, rasio mesokarp terhadap
buah, rasio minyak terhadap mesokarp
segar, dan rasio minyak terhadap
tandan
memiliki
korelasi
yang
5
6
signifikan terhadap produksi minyak.
Karakter tandan buah segar dan rasio
minyak terhadap tandan memiliki
pengaruh langsung terhadap produksi
minyak (Handayani 2007).
c. Produksi kalus dipengaruhi secara
langsung oleh indeks bobot relatif dan
pengaruh tidak langsung dari peubah
bobot kering daun, indeks luas daun,
dan intensitas cahaya. Kemampuan
induksi embrio somatik dari kalus
dipengaruhi oleh jumlah anak daun,
lama waktu pembentukan kalus
pertama kali, lebar pelepah ke 17,
bobot kering daun, indeks luas daun,
curah hujan selama empat bulan pada
lima bulan sebelum inokulasi, dan
rataan
selang
suhu
maksimum
minimum harian selama satu bulan
pada lima dan tujuh bulan sebelum
inokulasi (Nugroho 2012).
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
-0.05
-0.1
-0.15
-0.2
Hasil analisis lintas faktor-faktor yang
mempengaruhi produksi kalus dapat dilihat
pada Lampiran 9. Koefisien lintas serta
koefisien determinasi antara peubah endogen
dan eksogen dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Koefisien lintas dan koefisien
determinasi analisis lintas
Peubah
Eksogen
Peubah Endogen
ZX5
ZX1
0.253
ZX2
0.413
ZX3
0.537
ZX4
0.798
ZX8
ZX5
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
korelasi
Analisis Lintas
Sebelum melakukan analisis lintas,
dilakukan analisis korelasi terlebih dahulu.
Analisis korelasi dilakukan untuk melihat pola
hubungan antara peubah eksogen terhadap
peubah endogen. Hasil korelasi menunjukan
bahwa peubah X2, X4, X5, X10, dan X13
berkorelasi negatif terhadap produksi kalus
yang dihasilkan, sedangkan peubah lainnya
memberikan nilai korelasi positif. Peubah X9
berkorelasi positif paling kuat dan signifikan
di antara peubah lainnya (Gambar 2). Hasil
analisis ini menunjukkan bahwa terdapat
kecenderungan apabila indeks bobot relatif
meningkat maka jumlah kalus yang dihasilkan
semakin bertambah. Besarnya korelasi antar
peubah disajikan pada Lampiran 8.
8, 9, 10, dan 11. Peubah X5 dipengaruhi oleh
delapan peubah X lainnya dengan besar
pengaruhnya adalah ρ X5Xi untuk i = 1, 2, 3, 4,
10, 11, 12, dan 13. Peubah X8 dipengaruhi
oleh enam peubah X lainnya dengan besar
pengaruhnya adalah ρX8Xi untuk i = 6, 7, 10,
11, 12, dan 13. Peubah X9 dipengaruhi oleh
dua peubah X dengan besar pengaruhnya
adalah ρX9Xi untuk i = 5 dan 8. Jadi, peubah X1,
X2, X3, X4, X6, X7, X12, dan X13 dapat
mempengaruhi peubah Y secara tidak
langsung melalui peubah X5, X8, dan X9.
Hubungan antar peubah tersebut dapat dibuat
persamaan struktural menjadi sebagai berikut:
1. ZX5 =ρX5X1ZX1 + ρX5X2ZX2 + ρX5X3ZX3 +
ρX5X4ZX4 + ρX5X10ZX10 + ρX5X11ZX11 +
ρX5X12ZX12 + ρX5X13ZX13 + ρX5εε1
2. ZX8 =ρX8X6ZX6 + ρX8X7ZX7 + ρX8X10ZX10 +
ρX8X11ZX11 + ρX8X12ZX12 + ρX8X13ZX13 +
ρX8εε2
3. ZX9 =ρX9X5ZX5 + ρX9X8ZX8 + ρX9εε3
4. ZY =ρYX5ZX5 + ρYX8ZX8 + ρYX9ZX9 +
ρYX10ZX10 + ρYX11ZX11 + ρYεε4
ZX6
0.523
ZX7
0.578
ZX8
ZX9
-0.878
0.599
0.825
-0.474
ZX9
peubah
ZY
0.856
ZX10
-0.012
-0.006
-0.083
Gambar 2 Diagram korelasi peubah eksogen
terhadap peubah endogen
ZX11
-0.009
-0.002
0.161
ZX12
0.004
0.0002
Diagram lintas (Lampiran 3) disusun
berdasarkan hasil penelitian sebelumnya dan
pertimbangan pengetahuan umum. Terdapat
lima peubah eksogen yang mempengaruhi
peubah Y secara langsung dengan besar
pengaruhnya adalah sebesar ρYXi untuk i = 5,
ZX13
0.000048
-0.002
2
R
adj
0.990
0.996
0.961
0.079
Total keragaman data yang dapat
dijelaskan oleh model diukur dengan M1= 1(1-R12) (1-R22) (1-R32) (1-R42)= 99.9998563%.
6
7
Hal ini menunjukkan bahwa model hasil
analisis dapat menjelaskan 99.9998563%
terhadap fenomena yang dikaji, sedangkan
sisanya sebesar 0.000001% dijelaskan oleh
peubah lain yang belum terdapat dalam model.
Tabel 3 Nilai thit dan nilai-p analisis lintas
model hipotetik
Notasi
thit
Nilai-p
ρX5X1
35.367
0.000
ρX5X2
57.247
0.000
ρX5X3
74.794
0.000
ρX5X4
114.006
0.000
ρX5X10
-1.751
0.081
ρX5X11
-1.237
0.218
ρX5X12
0.448
0.654
ρX5X13
-0.006
0.995
ρX8X6
87.793
0.000
ρX8X7
96.068
0.000
ρX8X10
-1.236
0.218
ρX8X11
-0.444
0.658
ρX8X12
0.042
0.966
ρX8X13
-0.390
0.697
ρX9X5
-61.001
0.000
ρX9X8
57.337
0.000
ρYX5
2.003
0.046
ρYX8
-1.672
0.096
ρYX9
2.580
0.011
ρYX10
-1.248
0.213
ρYX11
2.354
0.019
Tabel 5 Pengujian kebaikan model
Tabel 4 Nilai koefisien lintas, thit, dan nilai-p
analisis lintas model alternatif
Notasi
Koefisien
Lintas
thit
Hasil analisis lintas menunjukkan terdapat
beberapa koefisien lintas yang tidak signifikan
(Tabel 3) sehingga dilakukan trimming dan
menghasilkan model alternatif. Hasil analisis
lintas untuk model alternatif menunjukkan
bahwa peubah klimatologi yang digunakan
hanya rata-rata selang suhu udara min-maks
(X11). Koefisien lintas pada model alternatif
memberikan pengaruh yang signifikan kecuali
pada peubah indeks luas daun (X5) terhadap
produksi kalus (Tabel 4).
Model alternatif digunakan untuk menguji
kebaikan model yang telah dirancang. Nilai
χ20.05,10 sebesar 18.307 maka H0 tidak ditolak,
artinya model alternatif memadai (Tabel 5).
Ukuran kebaikan model dengan nilai GFI dan
AGFI menunjukkan bahwa model alternatif
lebih baik di banding model hipotetik.
Nilai-p
ρX5X1
0.254
36.771
0.000
ρX5X2
0.414
59.370
0.000
ρX5X3
0.536
75.933
0.000
ρX5X4
0.802
117.765
0.000
ρX8X6
0.523
90.463
0.000
ρX8X7
0.579
100.318
0.000
ρX9X5
-0.878
-61.001
0.000
ρX9X8
0.825
57.337
0.000
ρYX5
0.065
0.795
0.427
ρYX9
0.245
3.070
0.002
ρYX11
0.149
2.189
0.030
Model Hipotetik
R12 = 0.990
R22 = 0.996
Model Alternatif
R12 = 0.990
R22 = 0.996
R32 = 0.961
R42 = 0.079
M1 = 0.999998563
GFI = 0.97
AGFI = 0.89
Q = 0.971
W = 5.975
χ20.05,10 =18.307
R32 = 0.961
R42 = 0.052
M2 = 0.999998521
GFI = 0.97
AGFI
= 0.92
Berdasarkan uji kebaikan model, model
alternatif lebih memadai dibandingkan model
hipotetik. Model alternatif tidak memasukkan
peubah klimatologi yang tidak signifikan.
Menurut Tarjoko (1996), faktor lingkungan
dapat mempengaruhi pertumbuhan tanaman
sampai dengan pemasakan buah. Berdasarkan
nilai R2, model hipotetik cenderung lebih baik
dari model alternatif. Namun demikian nilai R2
kedua model tidak berbeda jauh. Total
keragaman data (Mi) pada model hipotetik
lebih besar dibandingkan model alternatif.
Pada hasil analisis lintas menunjukkan bahwa
ketika peubah-peubah di trimming, maka
koefisien lintas cenderung masih sama.
Artinya, keberadaan peubah-peubah yang
ditiadakan tersebut tidak mengganggu hasil
analisis dan dengan adanya faktor lingkungan
dapat memberikan informasi tambahan
mengenai keadaan tempat penelitian. Atas
pertimbangan tersebut maka model yang dipilih adalah model hipotetik, yaitu tetap
mempertahankan peubah klimatologi dalam
model. Selanjutnya dilakukan pembahasan
7
8
lebih lanjut pengaruh dari masing-masing
persamaan.
Persamaan Struktural 1
Persamaan struktural yang diperoleh antara
indeks luas daun (X5) dengan peubah-peubah
yang mempengaruhinya secara langsung
adalah sebagai berikut :
ZX5 = 0.253ZX1 + 0.413ZX2 + 0.537ZX3 +
0.798ZX4 – 0.012ZX10 – 0.009ZX11 +
0.004ZX12 + 0.000048ZX13
dengan koefisien lintas sisaan (ρX5ε1) sebesar
0.1. Koefisien ini menunjukkan pengaruh
langsung dari peubah diluar persamaan.
Artinya, sebesar 10% keragaman total dari
peubah X5 tidak mampu dijelaskan oleh
model.
Hasil analisis lintas menunjukkan bahwa
empat peubah yang mempengaruhi indeks luas
daun memberikan pengaruh langsung yang
bernilai positif dan signifikan terhadap indeks
luas daun. Banyaknya pelepah daun yang
masih hijau (X4) adalah peubah yang
memberikan pengaruh langsung terbesar dan
positif terhadap indeks luas daun, yaitu
sebesar 0.798. Hal ini menunjukkan bahwa
jika peubah lain dianggap konstan maka setiap
kenaikan satu simpangan baku pada jumlah
pelepah yang masih hijau, secara rata-rata
akan meningkatkan indeks luas daun sebesar
0.798 kali simpangan baku.
Persamaan Struktural 2
Persamaan struktural yang diperoleh antara
bobot kering daun (X8) dengan peubah-peubah
yang mempengaruhinya secara langsung
adalah sebagai berikut :
ZX8 = 0.523ZX6 + 0.578ZX7 - 0.006ZX10 0.002ZX11 + 0.0002ZX12 - 0.002ZX13
dengan koefisien lintas sisaan (ρX8ε2) sebesar
0.063. Nilai koefisien lintas sisaan yang kecil
menunjukkan bahwa model persamaan
struktural 2 telah cukup baik mewakili data.
Peubah lebar pelepah daun (X6) dan tebal
pelepah daun (X7) memberikan pengaruh
langsung yang signifikan dan bernilai positif
terhadap bobot kering daun. Tebal pelepah
daun memberikan pengaruh langsung sebesar
0.578. Hal ini menunjukkan bahwa semakin
tebal pelepah daun maka bobot kering daun
semakin berat. Peubah-peubah klimatologi
memberikan pengaruh yang sangat kecil dan
tidak signifikan secara statistik.
Persamaan Struktural 3
Persamaan struktural yang diperoleh antara
indeks bobot relatif (X9) dengan peubahpeubah yang mempengaruhinya secara
langsung adalah sebagai berikut :
ZX9 = -0.878ZX5 + 0.825ZX8
dengan koefisien lintas sisaan (ρX9ε3) sebesar
0.197. Nilai koefisien lintas sisaan yang kecil
menunjukkan bahwa model persamaan
struktural 3 telah cukup baik mewakili data.
Peubah bobot kering daun memberikan
pengaruh langsung yang signifikan dan
bernilai positif. Sedangkan indeks luas daun
memberikan
pengaruh
langsung yang
signifikan dan negatif terhadap indeks bobot
relatif. Pengaruh tidak langsung jumlah anak
daun dalam pelepah (X1), panjang anak daun
(X2), lebar anak daun (X3), dan banyaknya
pelepah yang masih hijau (X4) melalui lintasan
X5 X9 berturut-turut adalah -0.222, -0.363,
-0.471, dan -0.701. Peubah lain yang
memberikan pengaruh tidak langsung terhadap
indeks bobot relatif adalah lebar pelepah daun
(X6) dan tebal pelepah daun (X7) melalui
lintasan X8 X9. Besar pengaruh tidak
langsung tersebut sebesar 0.431 dan 0.476
(Lampiran 11).
Persamaan Struktural 4
Persamaan struktural yang diperoleh antara
jumlah produksi kalus (Y) dengan peubahpeubah yang mempengaruhinya secara
langsung adalah sebagai berikut :
ZY = 0.599ZX5 - 0.474ZX8 + 0.856ZX9 –
0.083ZX10 + 0.161ZX11
dengan koefisien lintas sisaan (ρYε4) sebesar
0.959. Nilai koefisien lintas sisaan yang besar
menunjukkan bahwa masih terdapat peubah
lain yang berpengaruh terhadap jumlah kalus
yang dihasilkan yang belum tercakup dalam
model.
Peubah indeks bobot relatif (X9) dan ratarata selang suhu udara (X11) merupakan
peubah yang memberikan pengaruh langsung,
signifikan, dan positif terhadap peningkatan
jumlah produksi kalus. Hal tersebut
mengindikasikan bahwa peubah X9 dan X11
memiliki kecenderungan dapat meningkatkan
jumlah produksi kalus dibanding peubah
lainnya. Sedangkan peubah indeks luas daun
(X5) memberikan
pengaruh
langsung,
signifikan, dan negatif terhadap produksi
kalus.
8
9
Dalam analisis lintas, pengaruh terhadap
jumlah kalus yang dihasilkan dilihat secara
keseluruhan. Artinya bukan hanya pengaruh
langsung saja yang dilihat, namun pengaruh
tidak langsung turut diperhitungkan. Peubah
yang memberikan pengaruh tidak langsung
paling dominan terhadap jumlah kalus adalah
bobot kering daun (X8). Pengaruh tidak
langsung ini diberikan melalui pengaruh
langsung bobot kering daun terhadap indeks
bobot relatif, yaitu sebesar 0.706. Nilai
pengaruh langsung dan tidak langsung
terangkum dalam pengaruh total. Pengaruh
total dapat menunjukkan peubah-peubah yang
paling berpengaruh terhadap jumlah kalus.
Pengaruh total terbesar diberikan oleh peubah
tebal pelepah daun (X7) melalui peubah bobot
kering daun (X8) dan indeks bobot relatif (X9),
yaitu sebesar 1.188. Hal ini menunjukkan
bahwa peubah yang paling efektif sebagai
kriteria seleksi untuk meningkatkan jumlah
kalus yang akan dihasilkan adalah tebal
pelepah daun.
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Peubah indeks bobot relatif memberikan
pengaruh langsung paling besar terhadap
jumlah kalus yang dihasilkan, yaitu sebesar
0.856. Pengaruh tidak langsung paling besar
diberikan oleh peubah bobot kering daun
melalui peubah indeks bobot relatif, yaitu
sebesar 0.706. Pengaruh total paling besar
terhadap jumlah kalus yang dihasilkan
diberikan oleh tebal pelepah daun melalui
bobot kering daun dan indeks bobot relatif,
yaitu sebesar 1.188. Jadi, sifat agronomi yang
diduga paling berpengaruh terhadap hasil
produksi kalus adalah tebal pelepah daun.
Sedangkan
faktor
klimatologi
yang
memberikan pengaruh langsung, positif dan
signifikan adalah rata-rata selang min-maks
suhu udara kebun dalam sebulan terakhir
sebelum inokulasi. Oleh karena itu, peubahpeubah tersebut dapat dipertimbangkan pada
saat melakukan seleksi terhadap spear yang
akan dikloning untuk mengoptimalkan
produksi kalus.
Saran
Nilai koefisien lintas sisaan relatif besar
pada penelitian ini. Saran untuk penelitian
selanjutnya adalah dapat meminimumkan nilai
koefisien lintas sisaan, yaitu dengan
memperbaiki diagram lintasnya atau dengan
memasukkan peubah lain yang belum tercakup
dalam model. Beberapa peubah lain yang
dapat dipertimbangkan untuk memperbaiki
model antara lain zona daun pada spear
(bagian muda dan tua), tetua asal spear yang
digunakan serta peubah klimatologi lainnya
seperti radiasi dan evaporasi.
DAFTAR PUSTAKA
Astriyany. 2011. Analisis lintas beberapa sifat
agronomi plasma nutfah gandum
(Triticum aestivum L.) [skripsi]. Bogor:
Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam, Institut Pertanian
Bogor.
Dillon WR, Goldstein M. 1984. Multivariate
Analysis Methods and Applications.
New York : John Willey & Sons Inc.
437 – 452.
Fauzi Y, Yustina EW, Iman S, & Rudi H.
2007. Kelapa Sawit: Budi Daya,
Pemanfaatan Hasil dan Limbah,
Analisis Usaha dan Pemasaran. Jakarta
: Penebar Swadaya. 14 – 50.
Handayani L. 2007. Pendugaan parameter
genetik progeny kelapa sawit (Elaeis
guineensis Jacq.) [skripsi]. Bogor :
Fakultas Pertanian, Institut Pertanian
Bogor.
Johnson RA, Wichern DW. 1988. Applied
Multivariate Statistical Analysis. Ed
ke-4. Prentice – Hall International, Inc.
London.
Kerlinger FN, Pedhazur EJ. 1973. Multiple
Regression in Behavioral Research.
New York : Holt Rinehart and
Winston. 305 – 333.
Miftahorrachman,
Mangindaan
HF &
Novarianto H. 2000. Analisis lintas
karakter vegetatif dan generatif kelapa
dalam kupal terhadap jumlah bunga
dalam betina. Zuriat, Komunikasi
Pemuliaan Indonesia.Vol.11(1): 39–46.
Nugroho YA. 2012. Perancangan model
produksi bibit kelapa sawit (Elaeis
guineensis Jacq.) secara in vitro [tesis].
Bogor : Program Pascasarjana, Institut
Pertanian Bogor.
Sarjono H, Julianita W. 2011. SPSS vs LISREL
: Sebuah Pengantar, Aplikasi untuk
Riset. Jakarta : Salemba Empat.
Wirnas D, Sobir, Surahman M. 2005.
Pengembangan kriteria seleksi pada
Pisang (musa sp.) berdasarkan analisis l
intas. Bul. Agron. Vol. 33(3) : 48 – 54.
9
10
LAMPIRAN
10
11
Lampiran 1 Proses kultur jaringan kelapa sawit
Lampiran 2 Statistika deskriptif tiap peubah
Statistika Deskriptif
Peubah
Rata-rata
Simp.Baku
Jumlah anak daun (X1)
389.47
17.1
4.39
337
435
Panjang anak daun (X2)
111.77
8.03
7.19
90.48
141.98
5.96
0.563
9.45
4.6
7.97
34.005
4.802
14.12
23
48
Lebar anak daun (X3)
Pelepah masih hijau (X4)
Indeks luas daun (X5)
KK*
Min
Maks
6.59
1.133
17.19
3.49
10
Lebar pelepah (X6)
10.256
0.92
8.97
7.5
12.6
Tebal pelepah (X7)
4.983
0.492
9.87
3.8
6.7
Bobot kering daun (X8)
5.453
0.886
16.25
3.35
7.8
Indeks bobot relatif (X9)
0.844
0.167
19.81
0.48
1.49
Curah hujan (X10)
220.4
107.93
48.97
42.9
544
10.884
2.199
20.2
8.25
15
Selang suhu udara (X11)
Kelembaban harian (X12)
81.81
2.79
3.41
75.8
88.66
Lama penyinaran (X13)
191.12
35.6
18.63
126.6
412.3
Jumlah Kalus (Y)
142.05
99.04
69.72
13
587
*KK = Koefisien Keragaman
11
12
Lampiran 3 Diagram lintas hipotetik
Keterangan :
Pengaruh langsung
X1 : jumlah anak daun dalam pelepah
X2 : panjang anak daun (cm)
X3 : lebar anak daun (cm)
X4 : jumlah pelepah yang masih hijau
X5 : indeks luas daun
X6 : lebar pelepah daun (cm)
X7 : tebal pelepah daun (cm)
X8 : bobot kering daun (kg)
X9 : indeks bobot relatif
X10 : total curah hujan selama sebulan sebelum inokulasi (mm)
X11 : rata-rata selang suhu udara min maks selama sebulan sebelum inokulasi (oC)
X12 : rata-rata kelembaban harian selama sebulan sebelum inokulasi
X13 : total lama penyinaran selama sebulan sebelum inokulasi (jam)
Y : jumlah kalus yang dihasilkan setiap inokulasi 1000 eksplan
12
13
Lampiran 4 Matriks plot antar peubah data lengkap
Lampiran 5 Matriks plot antar peubah tanpa data pencilan
13
14
Lampiran 6 Koefisien lintas data lengkap dan data tanpa pencilan
Peubah Endogen
Peubah
Eksogen
ZX5
ZX8
ρ
ρ
ZX1
0.253
0.251
ZX2
0.413
0.413
ZX3
0.537
0.533
ZX4
0.798
0.789
ZX9
ρ
ρ
ρ
ZX6
0.523
0.523
ZX7
0.578
0.58
ZX5
ZX8
ZY
ρ
ρ
ρ
-0.878
-0.877
0.599
0.605
0.825
0.824
-0.474
-0.48
0.856
0.861
ZX10
ZX9
-0.012
-0.012
-0.006
-0.005
-0.083
-0.079
ZX11
-0.009
-0.008
-0.002
-0.004
0.161
0.159
ZX12
0.004
0.003
0.0002
0.005
0.000048
-0.003
-0.002
0.007
ZX13
Ket: ρ
= gugus data lengkap ; ρ1 = gugus data tanpa pencilan
Lampiran 7 Diagram pancar sisaan baku dengan nilai dugaan
14
15
Lampiran 8 Korelasi antar peubah
Peubah
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X1
1.000
X2
-0.106
1.000
X3
0.178**
-0.235
1.000
X4
-0.100
-0.012
-0.058
1.000
X5
0.226**
0.252**
0.438**
0.741**
1.000
X6
0.425**
0.027
0.341**
0.049
0.343**
1.000
X7
0.329**
0.156**
0.295**
-0.024
0.284**
0.638**
1.000
X8
0.417**
0.098
0.349**
0.007
0.339**
0.893**
0.913**
1.000
X9
0.072
-0.107
-0.133
-0.564
-0.550
0.408**
0.441**
0.528**
X10
0.001
0.063
0.124
-0.185
-0.066
0.127
0.065
0.099
X11
-0.182
-0.114
0.017
-0.123
-0.191
-0.161
-0.291
-0.256
X12
-0.091
0.184**
0.094
-0.065
0.052
0.249**
0.142*
0.213**
X13
0.135*
-0.182
-0.044
-0.056
-0.112
-0.141
-0.166
-0.172
Y
0.013
-0.154
0.070
-0.099
-0.099
0.166*
0.071
0.131
Peubah
X9
X10
X11
X12
X13
X9
1.000
X10
0.144*
1.000
X11
0.000
0.036
1.000
X12
0.152*
0.223**
0.032
1.000
X13
-0.025
-0.047
0.063
-0.574
1.000
Y
0.209**
-0.041
0.136*
0.189**
-0.125
Y
1.000
*Signifikan pada α = 5%
**Signifikan pada α = 1%
15
16
Lampiran 9 Hasil analisis lintas model hipotetik
Lampiran 10 Hasil analisis lintas model alternatif
16
17
Lampiran 11 Nilai pengaruh langsung, tidak langsung, dan pengaruh total
Pengaruh
Peubah
Langsung
Tidak Langsung
X1 X5 X9
= -0.222
X1
X1 X5 = 0.253
X1 X5 Y
= 0.151
X1 X5 X9 Y
= -0.190
X2 X5 X9
= -0.363
X2
X2 X5 = 0.413
X2 X5 Y
= 0.247
X2 X5 X9 Y
= -0.310
X3 X5 X9
= -0.471
X3
X3 X5 = 0.537
X3 X5 Y
= 0.322
X3 X5 X9 Y
= -0.403
X
X
X
= -0.701
X4
X4 X5 = 0.798
4
5
9
X4 X5 Y
= 0.478
X4 X5 X9 Y
= -0.599
X5 X9 Y
= -0.751
X5
X5 X9 = -0.878
X5 Y = 0.599
X6 X8 X9
= 0.431
X6
X6 X8 = 0.523
X6 X8 Y
= -0.247
X6 X8 X9 Y
= 0.369
X7 X8 X9
= 0.476
X7
X7 X8 = 0.578
X7 X8 Y
= -0.274
X7 X8 X9 Y
= 0.408
X8 X9 Y
= 0.706
X8
X8 X9 = 0.825
X8 Y = -0.474
X9
X9 Y =0.856
X10 X5 X9
= 0.010
X10
X10 Y = -0.083
X10 X5 Y
= -0.007
X10 X5 = -0.012
X10 X5 X9 Y
= 0.009
X10 X8 = -0.006
X10 X8 X9
= -0.005
X10 X8 Y
= 0.003
X10 X8 X9 Y
= -0.004
X11 X5 X9
= 0.008
X11
X11 Y = 0.161
X11 X5 Y
= -0.005
X11 X5 = -0.009
X11 X5 X9 Y
= 0.006
X11 X8 = -0.002
X11 X8 X9
= -0.001
X11 X8 �