Prediksi Nilai Daya Gabung dan Performa Progeni DxT Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.)
Date
2024Author
Sitepu, Annisa Fadhilah
Sobir
Suwarno, Willy Bayuardi
Metadata
Show full item recordAbstract
Best linear unbiased prediction (BLUP) adalah metode yang dirancang untuk memprediksi nilai genetik dari data yang tidak seimbang. Analisis BLUP yang memanfaatkan informasi kekerabatan dapat mengurangi bias akibat ketidakseimbangan data. Penelitian ini bertujuan untuk estimasi parameter genetik dan daya gabung umum tetua melalui pengujian progeni dan validasi model prediksi progeni persilangan-persilangan yang tidak diuji (untested crosses). Pengamatan dilakukan pada 11 karakter yang diamati pada tahun 2015 - 2017. Hasil analisis ragam menunjukkan karakter mesokarp/buah dan inti/buah lebih dikendalikan oleh tetua Tenera. Berdasarkan pendugaan nilai daya gabung tetua Dura, BJ5686D dan BJ5678D dapat digunakan untuk merakit varietas dengan karakter unggul produktivitas dan rendemen yang baik. Tetua Tenera AP141T dapat digunakan untuk merakit varietas unggul yang memiliki kandungan oil related trait yang baik. Tetua BJ5819T dan BJ5817T dapat digunakan untuk menghasilkan varietas dengan laju pertumbuhan meninggi yang lambat dan oil related trait tinggi. Daya gabung khusus tidak nyata untuk semua karakter. Hasil 2-fold cross-validation menunjukkan akurasi untuk karakter jumlah tandan, tandan buah segar, produksi CPO, panjang rachis, inti/buah, minyak/mesokarp kering, dan minyak/tandan sebesar 0,52 – 0,88. Umur ekonomis dan kerapatan tanam kelapa sawit dipengaruhi oleh tinggi tanaman. Seleksi simultan pada karakter agronomi penting memungkinkan pemulia memilih progeni dengan ideotipe yang diinginkan. Penelitian bertujuan untuk mengidentifikasi genotipe terbaik berdasarkan berbagai karakter. Penelitian ini menggunakan data rerata umur 7-9 tahun pada 10 karakter. Material genetik terdiri atas 21 progeni tested crosses dan 56 progeni untested crosses. Seleksi dilakukan menggunakan dua metode yaitu MGIDI dan MVSI. BJ44/05, UC43, UC18, UC27, UC34, UC49, UC2, UC33 terpilih berdasarkan indeks MGIDI dan MVSI. Progeni-progeni ini merupakan kandidat unggul yang memiliki laju pertumbuhan meninggi lambat dan produksi tinggi. Informasi ini dapat dimanfaatkan dalam program pemuliaan berikutnya. Best linear unbiased prediction (BLUP) is a method designed to predict genetic values from imbalanced data. BLUP analysis that utilizes kinship information can reduce bias due to data imbalance. This study aims to estimate genetic parameters and the general combining ability of parents through progeny testing and validation of prediction models for untested crosses. Observations were made on 10 characters observed in 2015 - 2017. The results showed that the analysis of mesocarp/fruit and kernel/fruit characters was more controlled by Tenera parents. Based on the estimation of the general combining ability of Dura parents, BJ5686D and BJ5678D can be used to produce varieties with superior characteristics of productivity and oil yield. Tenera parent, AP141T can be used to produce superior varieties that contain good oil-related traits. The parents BJ5819T and BJ5817T can be used to produce varieties with slow height increment and high oil-related traits. Special combining abilities are not real for all characters. The results of the 2-fold cross-validation showed that the accuracy for number of bunch characters, fresh fruit bunches, CPO production, rachis length, kernel/fruit, dry oil/mesocarp, and oil/bunches was 0.52 – 0.88. The economic age and planting density of oil palm are influenced by plant height. Simultaneous selection based on important agronomic traits allows breeders to select progeny with the desired ideotype. The research aims to identify the best genotype based on various characters. This research uses data of 7-9 years for 10 characters. The genetic material consists of 21 tested crosses and 56 untested crosses. Selection is carried out using two methods, namely MGIDI and MVSI. BJ44/05, UC43, UC18, UC27, UC34, UC49, UC2, UC33 were selected based on the MGIDI and MVSI indices. These progenies are superior candidates that have slow growth rates and high production. This information can be utilized in subsequent breeding programs.
Collections
- MT - Agriculture [3754]