Nilai Komponen AMMI dan Penentuan Banyaknya Komponen AMMI

G =UL s serta H=AL 1-s maka penguraian nilai singular tersebut dapat ditulis: Z=GH T . Dengan demikian skor komponen untuk genotipe adalah kolom-kolom matriks G sedangkan skor komponen untuk lingkungan adalah kolom-kolom matriks H. Nilai s yang digunakan pada analisis AMMI adalah ½ . Jika beberapa kolom pertama matriks G dan H telah dapat menghasilkan penduga Z dengan baik maka banyak kolom matriks G dan H dapat dikurangi. Gauch 1988 dan kemudian Crossa 1990 mengemukakan dua metode penentuan banyaknya sumbu komponen utama yang sudah cukup untuk penduga, yaitu postdictive success dan predictive success. Postdictive success berhubungan dengan kemampuan suatu model yang tereduksi untuk menduga data yang digunakan dalam membangun model tersebut. Salah satu penentuan banyaknya komponen berdasarkan Postdictive success adalah berdasarkan banyaknya sumbu tersebut yang nyata pada uji F analisis ragam. Metode ini diusulkan oleh Gollob 1968 dan direkomendasikan oleh Gauch 1988. Predictive success berhubungan dengan kemampuan suatu model dugaan untuk memprediksi data lain yang sejenis tetapi tidak digunakan dalam membangun model tersebut data validasi. Penentuan banyak sumbu komponen utama berdasarkan predictive success ini dilakukan dengan validasi silang, yaitu membagi data menjadi dua kelompok, satu kelompok untuk membangun model dan kelompok lain digunakan untuk validasi menentukan jumlah kuadrat sisaan. Hal ini dilakukan berulang-ulang, pada setiap ulangan dibangun model dengan berbagai sumbu komponen utama. Banyaknya komponen utama yang terbaik adalah rataan akar kuadrat tengah sisa RMSPD=Root Mean Square Predictive Different dari data validasi paling kecil.

2.3.4 Interpretasi Biplot AMMI

Alat yang digunakan untuk menginterpretasi hasil dari metode AMMI adalah Biplot. Pada dasarnya metode ini merupakan upaya untuk memberikan peragaan grafik dari suatu matriks dalam suatu plot dengan menumpangtindihkan vektor- vektor dalam ruang berdimensi dua. Vektor-vektor yang dimaksud yaitu vektor 15 yang mewakili nilai skor komponen lingkungan dan vektor yang mewakili genitipe.. Biplot adalah plot antara satu kolom G dengan kolom G yang lain yang ditampilkan secara bersama-sama dengan plot kolom H dengan kolom H yang lain yang bersesuaian dengan kolom G yang diplot. Sebagian statistikawan membuat plot antar kolom U dan antar kolom H secara bersamaan. Sebagian peneliti pertanian pemuliaan tanaman bahkan membuat plot antara kolom-kolom tersebut dengan nilai rataan data asli per peubah amatan yang sesuai. Biplot pada analisis AMMI biasanya berupa Biplot antara nilai komponen utama pertama dengan rataan respon Biplot AMMI1. Biplot antara komponen utama kedua dan nilai komponen pertama Biplot AMMI2 bisa ditambahkan jika komponen utama kedua ini nyata. Interpretasi Biplot AMMI1 adalah bagi titik-