isi laporan pemuliaan ternak

I

PENDAHULUAN

I.1. Latar Belakang

Pemuliaan ternak adalah suatu usaha jangka panjang dengan tantangan utama

adalah memperkirakan ternak macam apa yang menjadi permintaan di masa mendatang,

serta merencanakan untuk menghasilkan ternak-ternak yang diharapkan tersebut.

Peran pemuliaan dalam kegiatan produksi ternak sangat penting diantaranya untuk

menghasilkan ternak-ternak yang efisien dan adaptif terhadap lingkungan. Produksi

ternak yang efisien bergantung pada keberhasilan memadukan sistem Manajemen,

pemberian Makanan yang berkualitas dan tersedia sepanjang tahun, Kontrol Penyakit dan

Perbaikan Genetik.

Perbaikan mutu Genetik akan efektif bila telah diketahui parameter- parameter

genetik sifat-sifat produksi yang mempunyai nilai ekonomis disertai dengan tujuan

pemuliaan (breeding objective) dan pola pemuliaan (breeding scheme) yang jelas.

Pengertian Pemuliaan Ternak Berdasarkan denotasi dan konotasi ilmu, pemuliaan

ternak adalah suatu cabang ilmu biologi, genetika terapan dan metode untuk peningkatan

atau perbaikan genetik ternak. Pemuliaan ternak diartikan sebagai suatu teknologi

beternak yang digunakan untuk meningkatkan mutu genetik. Mutu genetik adalah

kemampuan warisan yang berasal dari tetua dan nenek moyang individu. Kemampuan ini

akan dimunculkan setelah bekerja sama dengan pengaruh faktor lingkungan di tempat

ternak tersebut dipelihara.

Pemunculannya disebut performans atau sehari-hari disebut sebagai produksi dan

reproduksi ternak, contohnya antara lain produksi susu, telur, daging, berat lahir,

pertambahan bobot badan, berat sapih dan jumlah anak dalam satu kelahiran .

Kemampuan genetik ternak, dapat juga disebut kemampuan bereproduksi dan

berproduksi, tidak dapat dilihat, tetapi dapat ditaksir. Prinsip dasar pemuliaan ternak

mengajarkan bahwa kemampuan genetik di wariskan dari tetua ke anaknya, secara acak.

Diartikan bahwa tidak ada dua anak, apa lagi lebih yang memiliki kemampuan yang

persis sama kecuali pada kasus monozygote identical twin (dua anak berasal dari satu sel

telur). Kemampuan tersebut selanjutnya akan dimunculkan dalam bentuk produksi yang

terukur di bawah faktor lingkungan yang tertentu.

1

2

Kemampuan genetik tersebut secara sederhana dapat digambarkan sebagai

lingkaran kecil yang terletak di dalam lingkaran yang lebih besar. Lingkaran yang lebih

besar adalah gambaran pemunculan kemampuan genetik di bawah lingkungan seluas

daerah antara dua lingkaran tersebut. Apabila lingkaran lingkungan kita perbesar

pemunculan kemampuan genetik tidak akan dapat melampaui batas lingkaran besar. Hal

ini disebabkan pemunculan kemampuan genetik itu ada batasnya, yang dikontrol oleh

banyak faktor. Setiap individu memiliki gambaran lingkaran kecil dan besar yang

berbeda. Kalau faktor kontrol tersebut tidak ada maka seekor kelinci akan dapat

dibesarkan menjadi seekor sapi. Tidak demikian yang dimaksud dengan kemampuan

genetik. Kalau lingkaran lingkaràn kita kecilkan, maka pemunculan kemampuan genetik

akan ikut mengecil.Masalah selanjutnya, apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan untuk

memunculkan kemampuan genetik tersebut ? Apa yang dapat dilakukan ada dua hal,

yakni mengontrol pewarisan kemampuan genetik melalui seleksi dan sistem perkawinan.

Selanjutnya diikuti dengan penyediaan faktor lingkungan yang sesuai sampai tingkat

yang sebaik mungkin dan masih menguntungkan secara ekonomis. Apa yang tidak

mungkin dilakukan adalah memunculkan kemampuan genetik di luar batas yang

dimungkinkan.

Pemuliaan ternak dapat ditinjau sebagai suatu metode, maka dalam mencapai

tujuan memerlukan unsur-unsur pengamatan, percobaan, definisi, penggolongan,

pengukuran, generalisasi, serta tindakan lainnya. Selanjutnya metode tersebut juga

membutuhkan langkah-langkah penentuan masalah, perumusan hipotesis, pengumpulan

data, penurunan kesimpulan dan pengujian hasil (Gie, 1984). Oleh karena itu

pengembangan pemuliaan ternak memerlukan penelitian dan penerapan hasil penelitian

yang berkelanjutan. Siapapun yang tertarik akan meningkatkan peranan dan pemanfaatan

pemuliaan ternak harus mulai dengan mendalami dasar dan prinsip teori genetika terapan

dan melanjutkan dengan penelitian serta penerapan hasil penelitiannya (Adjisoedarmo,

1977 –991).

1.1 Tujuan Praktikum

Tujuan dari praktikum pemliaan ternak ini adalah :

1. Mengetahui deskripsi populasi dasar.

2. Mengetahui keseimbangan hukum Hardy-Weinberg pada populasi domba

berdasarkan lokus protein yang diamati.

3. Mengetahui nilai heretabilitas populasi ternak sapi berdasarkan pola regresi.

3

4. Mengetahui nilai heretabilitas populasi ternak ayam berdasarkan analisis ragam.

5. Nilai ripitabitas pada populasi ayam broiler.

6. Nilai Pemuliaan pada produksi telur itik

7. Melakukan seleksi berdasarkan dua sifat.

1.2 Manfaat Praktikum

Praktikum ini bermanfaat untuk menyusun program pemuliaan, baik pada

perusahaan peternakan ataupun pada populasi ternak di level petani.

1.3 Metode Praktikum

A. Alat dan Bahan

- Alat tulis

- Alat hitung :

Microsoft Excel

Kalkulator

- Bahan :

Data produksi telur itik Alabio per tahun (butir) tahun ke 1,2, dan

3

Data performans sapi

Data bobot badan umur delapan minggu pada ayam whiterock.

Data antar pejantan.

Data bobot potong dan bobot karkas sapi potong

Data produksi telur dan berat telur.

Data lokus enzim lipase

B. Metode Pelaksanaan

Praktikum pemuliaan ternak ini menggunakan metode simulasi.

C. Analisis Data

1) Analisis statistik digunakan untuk deskriptif populasi dasar. Deskriptif

terhadap populasi meliputi :

A. Ukuran tendensi pusat atau ukuran pemusatan, merupakan

gambaran populasi yang dalam populasi panmixia diduga

menyebar normal

4

a. Rata-rata : µ = ∑i=1

n

Xi

N

untuk rata-rata populasi X=

∑i=1

n

Xi

N

untuk sampel. Penghitungan rata-rata dalam data distribusi

frekuensi X = ∑i=1

n

fi . xi

∑ fi

b. Modus atau nulai yang paling banyak muncul Penghitungan

modus dalam data distribusi frekuensi Mo = Bb + p(

b 1b 1+b 2

¿

Dimana :

Bb = Batas bawah kelas interval yang mengandung modus

P = Panjang kelas interval

b1 = Selisih frekuensi kelas yang mengandung modus

dengan frekuensi sebelumnya

b2 = Selisih frekuensi kelas yang mengandung modus

dengan frekuensi sesudahnya

c. Median atau titik tengah dari data yang disebar dengan rank

baik secara ascendent maupun descendent

B. Ukuran penyebaran untuk menggambarkan keragaman atau

variasi dari tiap individu terhadap tendensi pusatnya. Semakin

beragam suatu populasi maka penerapan seleksi semakin

efektif. Meliputi :

a. Ragam (S²) untuk sample dan σ² untuk populasi

σ² = ∑ X ²−¿¿¿¿ atau µ² = ∑i=1

n

¿¿¿ untuk populasi

s² = ∑ X ²−¿¿¿¿ atau s² = ∑i=1

n

¿¿¿ untuk sampel

b. Simpangan baku atau standar deviasi merupakan gambaran

nilai-nilai penyimpangan dari tiap individu terhdadap rata-

ratanya s =√∑ X ²−¿¿¿¿¿ atau s = √∑i=1

n

¿¿¿¿ pada

sampel

5

c. Koefisien keragaman atau koefisien variasi. Merupakan

gambaran keragaman suatu sifat yang diukur, digunakan

untuk membandingkan sifat-sifat yang diukur dengan satuan

yang berbeda. Koefisien keragaman lebih mudah dihitung

sebagai presentase daru rata-rata. kk = sx

x 100%

2) Anailisis Chi kuadrat untuk pengujian keseimbangan populasi X² =

∑ (O−E )E

X² = chi-square hitung

O = hasil yang diperoleh dari pengamatan (Observed Value)

E = hasil yang diharapkan menurut keseimbangan Hardy-weinberg

(Expected Value)

3) Analisis pola regresi dan analisis varian digunakan untuk heretabilitas.

Analisis pola regresi b = Cov(x , y)

Vx

Pada analisis regresi salah satu tetua dengan anak h² =2b karena

salah satu tetua hanya menurunkan ½ dari keunggulan genetik,

atau :

b = Cov( 1

2x , y)

Vx=

12

Cov (x , y)Vx

jadi Cov(x , y)

Vx=2b atau h² =

2b

Pada regresi antara nilai tengah tetua dengan anak, h² = b karena ke

dua tetua tersebut menurunkan masing-masing ½ faktor

genetiknya.

b = Cov[( 1

2xp+1

2xi) , y ]

Vx=

Cov(x , y)Vx

jadi Cov(x , y)

Vx=b atau

h² = b

xp = performan pejantan

xi = performan induk

Analisis menggunakan varians

6

t = σs

2

σs2+σ w

2 nilai heritabilitas sama dengan $t atau dalam

komponen ragam menjadi : h²= 4 σ s

2

σs2+σ w

2

σ s2 = ragam antar rrata-rata kelompok anak dalam pejantan

σ w2 = ragam antar individu dalam kelompok anak

Tabel Anava

Sumber keragaman

Derajat bebas

Jumlah kuadrat

Kuadrat tengah

Komponen ragam

Antar pejantan (S)

S-1 JKs KTs σ w2 +kσ s

2

Dalam pejantan (W)

n-1 JKw KTw σ w2

Tabel Perhitungan Varians

Sumber keragaman JK KTFaktor koreksi Y ²

n .

Antar pejantan (S) JKs = ∑ Yi ²¿ −FK KTs =

JKs(S−1)

Dalam pejantan (W) JKw =

∑i∑ Y ik

2 Y i.2

¿ .−∑ Yi ²

¿ .

Ktw = JKw

(n .−S)

Keterangan :

S = Jumlah pejantan

ni = Jumlah individu dari tiap pejantan = jumlah induk yang kawin dengan Pejantan

k = Ni dalam nilai tengah kuadrat harapan = koefisien σ s2

n. = Jumlah total individu

4) Analisis korelasi digunakan untuk repetabilitas.

r = σ g

2+σep2

σ p2

keterangan :

σ g2= ragam genetik

σ p2= ragam fenotip

7

σ ep2 = ragam lingkungan permanen

Tabel Anava

Sumber keragaman

Derajat bebas

Jumlah kuadrat

Kuadrat tengah

Komponen ragam

Antar individu

N-1 JKw KTw σ E2 +k1 σ w

2

Dalam individu

N(M-1) JKE KTE σ E2

Perhitungan Varians

Sumber keragaman

db JK KT

Faktor koreksi 1 Y ²m .

Antar individu N-1JKw = ∑ Yk ²

mk .−FK KTw =

JKw(N−1)

Dalam pejantan

N(M-1) JKw=

∑km∑ Y km

2 Y i .2

¿ .−∑ Yk ²

mk .

Ktw = JKE

N (m−1)

Keterangan:

N = jumlah individu

M = jumlah pengukuran per individu = jumlah untuk setiap individu

m. = jumlah total data

k1 untuk jumlah pengukuran perindividu sama = M

ki untuk jumlah pegukuran perindividu tidak sama menggunakan rumus

k1 = 1N−1

[m.−∑mk2

m.]

II

HASIL KEGIATAN PRAKTIKUM

2.1 Deskriptif Populasi Dasar

A. Landasan Teori

Analisis deskriptif adalah merupakan bentuk analisis data penelitian untuk

menguji generalisasi hasil penelitian berdasarkan satu sample. Analisa deskriptif ini

dilakukan dengan pengujian hipotesis deskriptif. Hasil analisisnya adalah apakah

hipotesis penelitian dapat digeneralisasikan atau tidak. Jika hipotesis nol (H0) diterima,

berarti hasil penelitian dapat digeneralisasikan. Analisis deskriptif ini menggunakan satu

variable atau lebih tapi bersifat mandiri, oleh kare itu analisis ini tidak berbentuk

perbandingan atau hubungan. ( Menurut Iqbal Hasan (2004:185). Didasarkan pada ruang

lingkup bahasannya statistik deskriptif mencakup :

1. Distribusi frekuensi beserta bagian-bagiannya seperti :

a. Grafik distibusi (histogram, poligon frekuensi, dan ogif)

b. Ukuran nilai pusat (rata-rata, median, modus, kuartil dan sebagainya)

c. Ukuran dispersi (jangkauan, simpangan rata-rata, variasi, simpangan baku, dan

sebagianya)

d. Kemencengan dan keruncingan kurva.

2. Angka indeks.

3. Times series/deret waktu atau berkala.

4. Korelasi dan regresi sederhana.

Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika Deskriptif adalah

statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik

kesimpulan mengenai kelompok itu saja

1. Ukuran Lokasi: mode, mean, median, dan lain – lain.

2. Ukuran Variabilitas: varians, deviasi standar, range, dan lain – lain.

3. Ukuran Bentuk: skewness, kurtosis, plot boks.

Analisa korelasi dan regresi dalam pemuliaann ternak sering digunakan, apakah

suatu sifat seekor ternak terdapat keeratan hubungan dengan sifat lain dan bagaimana

bentuk hubungan tersebut.

Pendugaan analisa korelasi dalam pemuliaan berfungsi dalam seleksi, khususnya

dalam seleksi terhadap satu sifat yang bila ada korelasi dengan dengan sifat lain terutama

yang berkorelasi positip akan memberi respon terhadap sifat lainnya. Manfaat analisa

korelasi dan regresi:

10

http://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Iqbal_Hasan&action=edit&redlink=1

http://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Sample&action=edit&redlink=1

1. Dalam seleksi tandem dapat diperoleh hasil samping terhadap sifat yang

berkorelasi positif, bila sifat yang pertama telah diperoleh keberhasilan akan diikuti

sifat lain yang mempunyai kolerasi.

2. Dapat meramalkan sifat yang satu terhadap sifat lainnya, bila menggunakan seleksi

respon korelasi.

3. Menduga efektivitas dari dua sifat yang diseleksi, sehingga sifat yang mana yang

perlu lebih diutamakan dilakukan.

4. Dapat menghindarkan terhadap seleksi dari 2 sifat yang berkorelasi negatif, kecuali

bila sifat yang lainnya benar-benar lebih efektif dan efisien.

5. Menduga besarnya korelasi dari dua sifat atau lebih ynag berkorelasi, sehingga

mana yang perlu didahulukan (melalui test sinificancy).

6. Mengukur besarnya perubahan-perubahan yang aka terjadi antara sifat yang satu

dengan yang lain.

7. Serta dapat digunakan dalam “indeks seleksi”

Analisa korelasi adalah untuk mempelajari apakah ada hubungan antar dua sifat

yang diamati, sehingga dalam hal ini korelasi dapat mengukur keerat (derajat) hubungan

antara dua peubah. Sedangkan analisa regresi kebanyakan digunakan untuk menganalisa

bentuk hubungan antar dua peubah (variabel) atau lebih.

Pada tahun 1908 ahli matematika Inggris G.H Hardy bersama dokter Jerman W.

weinberg, secara sendiri – sendiri menemukan prinsip frekuensi alel suatu gen pada

penduduk. Lalu hukum ini disebut Hardy – Weinberg, dan menjadi dasar apa yang

disebut “Genetika Masyarakat”(Population Genetics). Kemudian hukum ini menjadi akar

dari perkembangan ilmu Biometrika dalam genetika, yang ditumbuhkan sejak th.1920

oleh R.A Fisher dan Sewall Wright. Dengan cara ini perhitungan frekuensi genetis bukan

lagi diambil dari contoh(sampel) yang didapat dari eksperimen dari laboratorium,

melainkan dari masyarakat. Bukan pula terbatas pada keluarga atau individuil.

Perbandingan sederhana 3:1, 1:2:1, 1:1, 9:3:3:1, dsb. Menurut Hukum Mendel,

sesungguhnya didapat dari persilangan yang diatur. Padahal di tengah masyarakat sendiri

sesungguhnya terjadi persilangan atau perkawinan yang acak (random). Karena itu bisa

terjadi ada perbedaan frekuensi suatu alel pada hasil eksperimen dengan di masyarakat.

B. HASIL DAN PEMBAHASAN

11

12

Data di bawah ini adalah produksi terlur itik Alabio per tahun (butir) tahun

ke- 1, 2, dan 3

Tabel 2.1

No Tahun ke 1 Tahun ke 2 Tahun ke 3123456789101112131415

223179231213192233221182261160204195220178251

236202238227206251234194297182226211246182271

253238245239221285238231271296254230234198274

Data di bawah ini adalah produksi terlur itik Alabio per tahun (butir) tahun

ke- 1, 2, dan 3

Tabel 2.2

No Tahun ke 1 Tahun ke 2 Tahun ke 3123456789101112131415

232220181260159222178230212191203194219177250

250233193296181235201237226205225210245181270

284237230270195252237244238220253229233197273

PEMBAHASAN

13

Data Produksi Telur Itik Alabio per Tahun (butir) Tahun ke-1, 2, dan 3.

TABEL 2.3 Tahun 1

1. Data diatas telah diranking dari terkecil hingga terbesar, diketahui :

2. Kurva Populasi

213 261

Banyaknya data (n) = 15

Kuadrat jumlah = (∑ x )2 = (3143)2 = 9878449

3. Ukuran penyebaran

a. Ragam (s2)

s2 = ∑ x i2−(∑ X )2

n−1n−1

= 670.065−

(3143 )2

15−115−1

=¿-2.538,46

No. X X2

1 160 256002 178 316843 179 320414 182 331245 192 368646 195 380257 204 416168 213 453699 220 4840010 221 4884111 223 4972912 231 5336113 233 5428914 251 6300115 261 68121∑ 3143 670065

14

b. Simpangan baku atau standar deviasi (s)

s = √s2 = √−2.538,46= 50,38

c. Koefisien keragaman atau koefisien variasi (kk)

kk = sx

×100 %= 50,38261

×100% = 19,3%

TABEL 2.3 Tahun ke-2


2. Kurva penyebaran Populasi

227 297


Kuadrat jumlah = (∑ x )2 = (3403)2 = 786513

No. X X2

1 182 331242 182 331243 194 376364 202 408045 206 424366 211 445217 226 510768 227 515299 234 5475610 236 5569611 238 5664412 246 6051613 251 6300114 271 7344115 297 88209∑ X

3403 786513

15


a. Ragam (s2)

s2 = ∑ x i2−(∑ X )2

n−1n−1

= 786.513−

(3403 )2

15−115−1

=¿- 2907,22


s = √s2 = √−2907,22= 53,8908


kk = sx

×100%= 53,8909

297 ×100% = 18,1%

Tabel 2.4 Tahun 3

1. Data diatas telah diranking dari terkecil hingga terbesar

2. Kurva penyebaran populasi

238 274

No. X X2

1 196 384162 198 392043 221 488414 230 529005 231 533616 234 547567 238 566448 238 566449 239 5712110 245 6002511 253 640912 254 6451613 271 7344114 274 7507615 285 81225∑X 3587 865179

16


Kuadrat jumlah = (∑ x )2 = (3587)2 = 865179


a. Ragam (s2)

s2 = ∑ x i2−(∑ X )2

n−1n−1

= 865179−

(3587 )2

15−115−1

=¿- 3847,26


s = √s2 = √−3847,26= 62,026


kk = sx

×100%= 62,026

274 ×100 % = 22,6%

Data Produksi Telur Itik Alabio per Tahun (butir) Tahun ke-1, 2, dan 3

Tabel 2.5 Tahun 1


2. Kurva Penyebaran Populasi

No. X X2

1 159 252812 177 313293 178 316844 181 327615 191 364816 194 376367 203 412098 217 449449 219 4796110 220 4840011 222 4928412 230 5290013 232 5382414 250 6250015 260 67600∑X 3128 663794

17

212 250


Kuadrat jumlah = (∑ x )2 = (3128)2 = 663794


a. Ragam (s2)

s2 = ∑ x i2−(∑ X )2

n−1n−1

= 663794−

(3128 )2

15−115−1

=¿- 2506,47


s = √s2 = √−2506,47= 50,06


kk =

sx

×100 %

=

50,06250

×100%

= 20,0%

Tabel 2.5 Tahun 2

No. X X2

1 181 327612 181 327613 193 327494 201 404015 205 420256 210 441007 225 506258 226 510769 233 5428910 235 5522511 237 5616912 245 6002513 250 6250014 270 7290015 296 87616∑X 3388 779722

18



226 270


Kuadrat jumlah = (∑ x )2 = (3388)2 = 779722


a. Ragam (s2)

s2 =

∑ x i2−(∑ X )2

n−1n−1

=

779722−(3388 )2

15−115−1

=¿

-

2869,57b. Simpangan baku atau standar deviasi (s)

s = √s2 = √−2869,57= 53,56


kk = sx

×100 %= 53,56270

×100% = 19,8%

Tabel 2.6 Tahun 3

No. X X2

1 195 380252 197 388093 220 484004 229 524415 230 529006 233 542897 237 561698 237 561699 238 5664410 244 5953611 252 6350412 253 6400913 270 7290014 273 7452915 284 80656∑X 3592 868980

19



237 273


Kuadrat jumlah = (∑ x )2 = (3592)2 = 868980


a. Ragam (s2)

s2 = ∑ x i2−(∑ X )2

n−1n−1

= 868980−

(3592 )2

15−115−1

=¿- 3758,9


s = √s2 = √−3758,9= 61,3


kk = sx

×100%= 61,3273

×100% = 22,4%

Populasi dasar merupakan populasi yang secara umum belum dilakukan

intervensi atau spesies yang terkandung di dalamnya. Dalam pemuliaan, populasi dasar

20

perlu dianalisis secara deskriptif menggunakan analisis statistik. Analisis deskriptif

terhadap populasi meliputi :

1. Ukuran tendensi pusat atau ukuran pemusatan, merupakan gambaran populasi yang

ada dalam populasi panmixia diduga menyabar secara normal. Dalam ukuran

terdensi pusat digunakan untuk menghitung mean, median dan modus.

2. Ukuran penyabaran untuk menggambarkan keragaman atau variasi tiap individu

terhadap tendensi pusatnya.

2.2 PENDUGAAN NILAI HERITABILITAS BEBERAPA SIFAT PRODUKSI

PENTING DENGAN POLA REGRESI

A. LANDASAN TEORI

Heritabilitas dalam arti luas dan heritabilitas dalam arti sempit. Heritabilitas tidak

lain adalah proporsi ragam genetik terhadap ragam fenotip. Prinsip dasar dalam menduga

nilai heritabilitas ada beberapa cara utama (Johnson and Rendel, 1966) :

1. Etimilasi nilai heritabilitas dapat dianalisis dari ragam suatu populasi yang isogen

(ragam yang sama), dibandingkan dengan ragam populasi umum.

2. Melalui seleksi dalam populasi bila dilakukan suatu seleksi maka frekuaensi

gennya akan berubah dan perubahan frekuansi gen inilah yang diduga sebagai

kemampuan genetic yang diperoleh dari tetuanya.

3. Melalui perhitungan korelasi dan regresi dari induk atau orang tua dengan

anaknya.Cara ini merupakan paling akurat, karena dianalisis berdasarkan

kekerabatannya secara genetik.

Nilai heritabilitas menunjunjukan keragaman genetik ternak didalam populasi.

Secara kontras jika h2=0, maka tidak ada gunanya kita melakukan seleksi. Semakin tinggi

nilai heritabilitas, semakin cepat kemajuan seleksi yang diharapkan.Dalam pemuliabiakan

ternak nilai ini perlu diketahui sebelum melakukan perbaikan mutu bibit/genetik ternak.

1. Arti luas (broad sense)

Heritabilitas dalam arti luas hanya dapat menjelaskan berapa bagian dari

keragaman fenotipik yang disebabkan oleh pengaruh genetik dan berapa bagian pengaruh

faktor lingkungan, namun tidak dapat menjelaskan proporsi keragaman fenotipik pada

tetua yang dapat diwariskan pada turunannya. Diketahui bahwa genotipe seekor ternak

tidak diwariskan secara keseluruhan pada turunannya. Keunggulan seekor ternak yang

21

disebabkan oleh gen-gen yang beraksi secara dominansi dan epistasis akan terpecah pada

saat proses pindah silang dan segregasi dalam meoisis. Oleh karena itu, heritabilitas

dalam arti luas tidak bermanfaat dalam pemuliaan ternak (Martojo, 1992).

H 2=VGVF

Keterangan :

H2 =nilai heritabilitas dalam arti luas

VG= ragam genotip

VF= ragam fenotip

2. Arti sempit

H 2=VAVF

Keterangan :

h2 =nilai heritabilitas dalam arti sempit

VA= ragam aditif

VF= ragam fenotip

Nilai heritabilitas dalam arti sempit lebih banyak digunakan karena lebih mudah

diduga. Nilai heritabilitas berbeda untuk setiap sifat, populasi dan metoda pendugaan.

Nilai heritabilitas berkisar antara 0 sampai 1, tetapi secara garis besar dapat

dikelompokan menjadi tiga kelas, yaitu:

1. Nilai heritabilitas rendah berkisar antara antara 0 dan 0,1

2. Nilai heritabilitas sedang berkisar antara 0,1 dan 0,3

3. Nilai heritabilitas tinggi lebih besar dari 0,3

Metode Penaksiran heritabilitas

a. Regresi Anak-Tetua (Parent-Offspring Regression)

Biasanya, untuk taksiran heritabilitas anak-tetua digunakan regresi data dari anak

terhadap data orang tuanya dan secara statistik dapat ditunjukkan sebagai berikut :

Cov op : peragam (covariance) antara anak dan tetua. Karena tetua

22

memberikan ½ pengaruh genetik kepada anaknya

s2p : ragam tetua

Covop dan s2p dapat diperoleh dari 2 jalan :

Analisis ragam (variansi) dan sekaligus kovariansi

Dari data regresi anak-tetua langsung

b. Metode Korelasi Saudara Tiri Sebapak (Paternal Half Sib Correlations)

Penaksiran nilai heritabilitas saudara tiri sebapak digunakan analisis variansi dari

rancangan pola searah (one way classification) atau anava pola tersarang (nested

classification).

c. Metode Analisis Saudara Kandung (Full Sib Method of Analysis)

Analisis pola tersarang dua tingkat (double stage nested) Misalkan terdapat tiga

pejantan (A, B, C) yang masing-masing dikawinkan dengan satu ekor induk dan

tiap induk mempunyai 6 ekor anak.

Analisis pola tersarang tiga tingkat (three stage nested) Misalkan terdapat 3

pejantan yang masing dikawinkan dengan 2 ekor induk. Setiap induk

mempunyai 5 ekor anak yang dapat diukur datanya pada sifat tertentu.

Analisis Regresi

Derajat kemiripan tetua dengan anaknya dipengaruhi oleh gena bersama,

genotype bersama, dan lingkungan bersama. Kemiripan antara tetua dengan anaknya

diduga dengan analisis regresi.

Analisa regresi merupakan salah satu uji statistika yang memiliki dua jenis

pilihan model yaitu linear dan non linear dalam parameternya. Model linear memiliki dua

sifat yaitu regresi sederhana dan regresi berganda dengan kurva yang dihasilkan

membentuk garis lurus, sedangkan untuk model non linear dalam parameternya bersifat

kuadratik dan kubik dengan kurva yang dihasillkan membentuk garis lengkung.

Persamaan umum resgresi linear

Y = bx dimana b= Cov (x,y) Vx

Keterangan :

Y= dugaan performans anak pada tetua tertentu

x = performans anak

b = koefisien regresi

23

Pada analisis regresi, salah satu tetua dengan anak h2 =2b karena salah satu tetua hanya

menurunkan ½ dari keunggulan genetik.

b = Cov (1/2 x,y) = ½ Cov (x,y)

Vx Vx

Pada regresi nilai tengah tetua dengan anak h2= b karena kedua tetua tersebut

menurunkan masing-masing ½ faktor genetik.

b= Cov { ( ½ xp + ½ xi ), y} = Cov (x,y) jadi, Cov (x,y) =b

Vx Vx Vx

TABEL 2.3.1 B. HASIL PENGAMATAN DAN PEMBAHASAN

NomorJantan( X )

Betina( Y )

x2 y2 (x y )

1 601 857 361201 734449 515057

2 721 877 519841 769129 632317

3 765 976 585225 952576 746640

4 885 1050 783225 1102500 929250

5 910 1080 828100 1166400 982800

6 999 1040 998001 1081600 1038960

7 982 1040 964324 1081600 1021280

8 998 1025 996004 1050625 1022950

9 877 994 769129 988036 871738

10 864 1030 746496 1060900 889920

11 869 1021 755161 1042441 887249

12 866 1078 749956 1162084 933548

13 1022 964 1044484 929296 985208

14 979 976 958441 952576 955504

24

15 1011 1110 1022121 1232100 1122210

16 997 1041 994009 1083681 1037877

17 1035 1035 1071225 1071225 1071225

∑ 15381 17194 14146943 17461218 15643733

(∑ X)(∑Y )N

=(15381)(17194)

17264460914

h2=2Cov( X ,Y )

σ x2 =

2{∑ XY −∑ X ∑YN }

∑ X 2−(∑ X )2

NN−1

=

2{∑ XY −∑ X ∑YN }

∑ X 2−(∑ X )2

N

= (15.643 .3733−15.556.524 )(13.556 .524−13.916 .186)

= 0,0123Mencari standar error

S.E (b) = √ Sb2

∑ X2

Sb2=

∑ y2−(∑ xy )2

∑ x2

N−2

∑ y2=∑ y2−(∑ Y )2

N

= 17.461.218 – (17.194 )2

17

= 71.004,12

∑ xy=∑ XY−∑ X ∑YN

= 15.643.733 -90.477.482

= 87.208,65

∑ x2=∑ X 2−(∑ X )2

N

25

= 14.146.947 – 13.916.185,94

= 230.757,1

Sb2=

∑ y2−(∑ xy )2

∑ x2

N−2

= 71.004,12−

(87.208,65 )2

230.757,117−2

= 2.536,391

S . E (b )=√ Sb2

∑ x2 = √ 2.536,391

230.757,1

= 0,01099

S. E ( h2 ) = 2 . S . E ( b )

= 2 ( 0,01099 )

= 0,0 2198

Jadi dugaan nilai heritabilitas = h2 = 0,0123 ± 0,02198

Nilai variasi gen aditif suatu sifat yang diturunkan tetua kepada anaknya sebesar

0,0123 hal ini dikatakan tinggi karena nilainya lebih dari 0,3. Sedangkan nilai

heritabilitas dikatakan rendah jika nilainya berkisar antara 0 - 0,1 dan yang sedang

berkisar 0,1 - 0,3 (Hardjosubroto,1994). Derajat kemiripan ini dipengaruhi oleh tiga

faktor, yaitu gena bersama, genotip bersama dan lungkungan bersama. Selain itu, hal

yang perlu diperhatikan adalah lingkungan antara anak dan tetua harus sama, dan pada

kondisi yang sama, hubungan antara tetua dan anak diasumsikan dengan regresi linear.

Kesulitan yang sering timbul apabila anak-anaknya berbeda dalam tingkat populasi dan

harus dirata-ratakan. Misalnya dalam menduga pertumbuhan, anak jantan dan betina

mempunyai tingkat pertumbuhan yang berbeda

2.3. PENDUGAAN NILAI HERITABILITAS BEBERAPA SIFAT

PRODUKSI PENTING DENGAN POLA HALFSIB

A. LANDASAN TEORI

Nilai heritabilitas dalam arti luas (broad sense), yaitu perbandingan antara ragam

genetik yang merupakan gabungan dari ragam genetik aditif, dominan dan epistasis,

26

dengan ragam fenotipik. Heritabilitas dalam arti luas hanya dapat menjelaskan berapa

bagian dari keragaman fenotipik yang disebabkan oleh pengaruh genetik dan berapa

bagian pengaruh faktor lingkungan, namun tidak dapat menjelaskan proporsi keragaman

fenotipik pada tetua yang dapat diwariskan pada turunannya.

Heritabilitas dalam arti luas tidak bermanfaat dalam pemuliaan ternak. Nilai

heritabilitas dalam arti sempit (narrow sense) yaitu perbandingan antara ragam genetik

aditif dengan ragam fenotipik. Heritabilitas dalam arti sempit selanjutnya disebut

heritabilitas atau dengan notasi h2.

Secara teoritis nilai heritabilitas berkisar dari 0 - 1, namun jarang ditemukan nilai

ekstrim nol atau 1 pada sifat kuantitatif ternak. Nilai heritabilitas dikatakan kecil (rendah)

jika nilainya 0 - 0,2; sedang: 0,2 - 0,4 dan besar (tinggi) jika bernilai lebih dari 0,4.

Nilai heritabilitas dapat dihitung dengan cara membandingkan atau mengukur

hubungan atau kesamaan antara produksi individu-individu yang mempunyai hubungan

kekerabatan. Nilai heritabilitas dapat dihitung menggunakan beberapa metode estimasi,

diantaranya melalui persamaan fenotip ternak yang mempunyai hubungan keluarga, yaitu

antara saudara kandung (fullsib), saudara tiri (halfsib), antara induk dengan anak (parent

and off spring). Selain itu dapat juga menentukan heritabilitas nyata (realized heritability)

berdasarkan kemajuan seleksi. Estimasi nilai heritabilitas juga bisa didapat dengan

menghitung nilai ripitabilitas, yakni penampilan sifat yang sama pada waktu berbeda dari

individu yang sama sepanjang hidupnya.

Heritabilitas menggunakan varians. Analisis varians (analysis of variance,

ANOVA) adalah suatu metode analisis statistika yang termasuk ke dalam cabang

statistika inferensi. Dalam literatur Indonesia metode ini dikenal dengan berbagai nama

lain, seperti analisis ragam, sidik ragam, dan analisis variansi. Ia merupakan

pengembangan dari masalah Behrens-Fisher, sehingga uji-F juga dipakai dalam

pengambilan keputusan. Analisis varians pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald

Fisher, bapak statistika modern. Dalam praktek, analisis varians dapat merupakan uji

hipotesis (lebih sering dipakai) maupun pendugaan (estimation, khususnya di bidang

genetika terapan).

Secara umum, analisis varians menguji dua varians (atau ragam) berdasarkan

hipotesis nol bahwa kedua varians itu sama. Varians pertama adalah varians antarcontoh

(among samples) dan varians kedua adalah varians di dalam masing-masing contoh

(within samples). Dengan ide semacam ini, analisis varians dengan dua contoh akan

memberikan hasil yang sama dengan uji-t untuk dua rerata (mean).

27

Supaya sahih (valid) dalam menafsirkan hasilnya, analisis varians menggantungkan diri

pada empat asumsi yang harus dipenuhi dalam perancangan percobaan:

1. Data berdistribusi normal, karena pengujiannya menggunakan uji F-Snedecor

2. Varians atau ragamnya homogen, dikenal sebagai homoskedastisitas, karena hanya

digunakan satu penduga (estimate) untuk varians dalam contoh.

3. Masing-masing contoh saling bebas, yang harus dapat diatur dengan perancangan

percobaan yang tepat.

4. Komponen-komponen dalam modelnya bersifat aditif (saling menjumlah).

Analisis varians relatif mudah dimodifikasi dan dapat dikembangkan untuk

berbagai bentuk percobaan yang lebih rumit. Selain itu, analisis ini juga masih memiliki

keterkaitan dengan analisis regresi. Akibatnya, penggunaannya sangat luas di berbagai

bidang, mulai dari eksperimen laboratorium hingga eksperimen periklanan, psikologi, dan

kemasyarakatan.

TABEL 2.4.1 B. HASIL PENGAMATAN DAN PEMBAHASAN

PejantanTotalPejantan

-1P12 Pejantan

-2P22 Pejantan

-3P32

1 245.72 60378.3184 255.54 65300.6916 266.43 70984.9449

2 245.72 60378.3184 255.54 65300.6916 266.43 70984.9449

3 245.72 60378.3184 255.54 65300.6916 266.43 70984.9449

4 279.11 77902.3921 292.22 85392.5284 250.06 62530.0036

5 250.45 62725.2025 252.31 63660.3361 257.57 66342.3049

6 270.51 73175.6601 261.97 68628.2809 233.83 54676.4689

∑ 1537.23 1573.12 1540.75 4651.1

∑Y2

394938.2099

413583.2202

396503.6121

1205025

N = 6 x 3 = 18

K = 6

Perhitungan:

1. FK = y2

N=

(4651,1)²18

= 120.1818,40

2. JK Total = ΣY² - FK = 1.205.025 – 120.1818,40 = 3.206,6

28

3. JK Pejantan = ( 1537,236 )

2

+( 1573,126 )

2

+(1540,756 )

2

- FK = 130,46

4. JK galat = JK Total – JK pejantan = 3.206,6 – 130,46 = 3.076,14

Tabel sidik ragam

Sumber variasi Db JK KT Komponen

Antar pejantan 2 3.206,6 1.603,3 σ w2 +σs

2

Galat 15 130,46 8,69 σ w2

Total 17

σ w2 = 8,69

σ s2 =

1.603,3−8,696

= 280,26

t = σs

2

σs2+σ w

2 = ( 280,26280,26+8,69 ) = 0,94

h² = 4t = 4(0,94 ) = 0,219

Heritabilitas adalah kemampuan suatu siaft yang diturunkan tetua kepada

anaknya. Secara teoritis nilai heritabilitas berkisar dari 0 - 1, namun jarang ditemukan

nilai ekstrim nol atau 1 pada sifat kuantitatif ternak. Nilai heritabilitas dikatakan kecil

(rendah) jika nilainya 0 - 0,2; sedang: 0,2 - 0,4 dan besar (tinggi) jika bernilai lebih dari

0,4.

Dari hasil kegiatan praktikum didapatkan nilai heritabilitas dengan menggunakan

analisis varians sebesar 0,219 dan termasuk pada tingkat sedang. Perolehan nilai sedang

ini dapat dipengaruhi sebagian oleh ragam genetik dan sebagian lagi oleh ragam

lingkungan.

2.4 PENDUGAAN NILAI RIPITABILITAS BEBERAPA SIFAT PRODUKSI

PENTING

A. LANDASAN TEORI

29

Sejauh mana hubungan antara produksi pertama dengan produksi yang berikutnya

pada individu tersebut inilah yang disebut angka pengulangan (ripitabilitas). Secara

statistik ripitabilitas merupakan korelasi/kemiripan antara catatan, misalnya antar laktasi

pada sapi perah. Atau ripitabilitas merupakan bagian dari ragam fenotip yang disebabkan

oleh perbedaan antar individu yang bersifat permanen. Oleh sebab itu, ripitabilitas

meliputi semua pengaruh genetik ditambah pengaruh factor lingkungan permanen.

Lingkungan permanen adalah semua pengaruh yang bukan bersifat genetic tetapi

mempengaruhi produktivitas seekor hewan selama hidupnya.

r = VG + VEP VP

Keterangan :

VG = ragam genotip

VP = ragam fenotip

VEP = ragam lingkungan permanen

Perbedaan heritabilitas dengan ripitabilitas adalah heritabilitas menduga suatu

kemiripan antara tetua dengan anaknya, sedangkan ripitabilitas menduga kemiripan

antara catatan produksi selama hewan hidup. Dengan demikian ripitabilitas merupakan

sebuah ukuran (nilai fenotipik) kekuatan yang berulangulang dari suatu sifat dalam suatu

populasi atau sebuah ukuran kekuatan

(konsistennya) suatu sifat dalam suatu populasi. Konsep angka ripitabilitas berguna untuk

sifat-sifat yang muncul berkali-kali selama hidupnya, misalnya produksi susu atau berat

sapih anak. Angka pengulangan didefinisikan sebagai korelasi fenotip antara performans

sekarang dengan performans-performans di masa mendatang pada satu individu.

Setiap hasil pengamatan produksi menggambarkan hasil kerjasama antara factor

genetic dan faktor lingkungan. Apabila pengamatan dilakukan berulangkali maka hasil

peng-amatan pada lingkungan yang pertama akan berbeda dengan

lingkungan pada pengamatan ke dua, dan lingkungan pada pengamatan ke dua

tidak sama dengan lingkungan pada pengamatan berikutnya. Sejauh mana hubungan

antara produksi pertama dengan produksi berikutnya pada individu tersebut inilah yang

disebut angka pengulangan.

Nilai ripitabilitas berkisar antara 0 dan 1, dapat digolongkan pada 3 katagori,

yaitu kurang dari 0,2 termasuk rendah, 0,2-0,4 sedang dan di atas 0,4 tinggi. Karena

pada ripitabilitas memasukkan ragam lingkungan permanent, maka nilai ripitabilitas

selalu lebih besar atau sama dengan nilai heritabilitas.

Kegunaan ripitabilitas adalah :

30

1. Mengetahui penambahan respon dengan catatan berulang. Dalam menentukan

culling (pengafkiran), apabila ripitabilitas tinggi maka keluarkan hewan yang

berproduksi rendah pada laktasi pertama tetapi apabila ripitabilitas rendah,

pengafkiran ditunggu sampai laktasi berikutnya.

2. Menduga performans yang akan dating berdasarkan catatan masa lalu atau dapat

mengestimasi kemampuan berproduksi hewan tersebut.

Metode Pendugaan Nilai Ripitabilitas

1. Analisis Regresi

2. Analisis Varian

3. Restricted Maximum Likelihood

Beberapa cara untuk meningkatkan nilai heritabilitas dan ripitabilitas

1. Mengupayakan lingkungan seseragam mungkin, namun tidak berarti bahwa

lingkungan harus lebih baik

2. Pengukuran seakurat mungkin

3. Menyesuaikan (meng-adjust) pengaruh lingkungan, misalnya mengkoreksi

terhadap lama laktasi, frekuensi pemerahan dan umur waktu beranak atau kadar

lemak ke dalam 4 % FCM.


Tabel. 2.4.1

Data di bawah ini adalah catatan anova

No

Individu

1 2 3 4 5 6 7 8

1 953 929 929 881 857 857 810 762

2 953 1024 1048 905 929 857 905 857

3 1000 1000 929 929 953 857 881 881

2906 2953 2906 2715 2739 2571 2596 2500 21886

2816418

2911617

2824386

2458227

2505699

2203347

2251286

2091254

20062234

N = 3 X 8 = 24

K = 3

1. FK = y2

N =

(21886 )2

24 = 19958208,17

2. JK total = Σx² - FK = 20062234 – 19958208,17 = 42014,578

31

3. JKW = (2906 )2

3 +

(2953 )2

3 +

(2906 )2

3 +

(2715 )2

3 +

(2739 )2

3 +

(2571 )2

3 +

(2596 )2

3 +

(2500 )2

3 - FK

= (2814945,33 + 2906736,33 + 2814945,33 + 2457075 + 2500707 +

2203347 + 2246405,33 + 2083333,33) – 19958208,17

= 69286,50

4. JKE = JK total – JKW

= 42014,578 – 69286,50 = 34739,33

SK Db JK KT KomponenAntar individu (W) 7 69286,50 9898,07 = σ E

² +kσw²

Dalam individu (E) 16 34739,33 2171,21 = σ E²

Total 23 104025,83

σ E² = 9898,07

σ E² +3 σ w

² = 2284,56 σ w² = 4,56

r = σw

²

σW² +σE

² = 4,56

4,56+9898,07= 4,56

9902,63=0,00046

SE (r) = √ 2 (1−r )2+[1+ (k−1 )r ]k ( k−1 )(n−1)

= √ 2 (1−0,00046 )2+[1+(3−1 )0,00046 ]3 (3−1 )(8−1)

= 0,000067

Ripitabilitas atau daya ulang, merupakan suatu konsep dasar untuk mengetahui

daya ulang terhadap sifat-sifat yang muncul beberapa kali selama hidup dari ternak. Dari

hasil kegiatan praktikum didapatkan nilai ripitabilitas sebesar 0,174 pada data produksi

telur itik Alabio (butir) per tahun ke 1,2,dan 3. Nilai heritabilitas sebesar 0,174

menunjukan bahwa kemampuan produksi telur itik Alabio (butir) per tahun ke 1,2, dan 3

itu termasuk rendah

2.5 PENDUGAAN NILAI PEMULIAAN BEBRAPA SIFAT PRODKSI

PENTING

32

A. LANDASAN TEORI

Seperti kita ketahui bahwa performans seekor ternak/kelompok ternak dipengaruhi

oleh faktor genetik dan lingkungan. Dalam menentukan keunggulan genetic kita tidak

menentu-kan faktor lingkungan karena faktor ini tidak diturunkan pada anakanaknya

tetapi kita mencoba menentukan ternak-ternak yang mempunyai gena yang lebih baik

dibandingkan dengan ternak-ternak lain di dalam atau di luar kelompoknya.

Nilai Pemuliaan (NP) adalah merupakan suatu ungkapan dari gena-gena yang

dimiliki tetua dan diturunkan kepada anak-anaknya. Kita tidak dapat melihat genagena

yang dimiliki individu tersebut tetapi hanya menduga nilainya saja. Nilai pemuliaan dari

seekor ternak adalah ½ dari nilai pemuliaan induknya dan ½ lagi dari nilai pemuliaan

bapaknya. Dengan demikian nilai pemuliaan hanya mengekspresikan gena-gena yang

bersifat aditif saja.

Nilai Pemuliaan (NP) adalah penilaian dari mutu genetik ternak untuk suatu sifat

tertentu, yang diberikan secara relative atas dasar kedudukan di dalam populasinya.

Pengaruh dari masing-masing gen tidak dapat diukur tetapi nilai pemuliaan individu

dapat diukur yaitu sama dengan 2 kali rata-rata simpangan keturunannya terhadap

populasi, apabila individu dikawinkan dengan ternakternak dalam populasi tersebut

secara acak. Nilai pemuliaan dapat diduga berdasarkan informasi (catatan performans)

dari :

1. Ternak itu sendiri

2. Performans saudara-saudaranya

3. Tetuanya

Besarnya nilai pemuliaan (NP) ditulis dalam rumus :

NP = h2 ( P - P ) + P

Keterangan : NP = nilai pemuliaan

h2 = Heritabilitas

P = Performans individu

P = Rata-rata performans populasi dimana individu diukur

Pendugaan nilai pemuliaan catatan berulang dasarnya sama dengan pendugaan

heritabilitas melalui catatan tunggal, yang berbeda hanya koefisien regresinya saja, yaitu

untuk catatan tunggal koefisien regresinya h2, sedangkan untuk catatan berulang :

nh2 h2 = 1 + (n-1)r

maka Nilai Pemuliaannya adalah

33

NP = nh2 1 + (n-1)r P – P’

Arti dari nilai pemuliaan sangat penting, terutama dalam menilai keunggulan

seekor pejantan yang akan digunakan sebagai sumber semen beku. Apabila seekor ternak

(biasanya pejantan) telah diketahui besar NP nya, berarti bahwa bila pejantan tersebut

dikawinkan dengan induk-induk secara acak pada sesuatu populasi maka rata-rata

performans keturunannya akan menunjukkan keunggulan sebesar setengah dari NP

pejantan tersebut terhadap performans populasinya, sedangkan setengah dari sifat anak

berasal dari induknya. Setengah dari NP yang diwariskan ini lazim disebut dengan

Ramalan Beda Produksi atau Predicted Difference (PD) atau sekarang lazim juga disebut

dengan Pendugaan Kemampuan Pewarisan atau Predicted Transmitting Ability (PTA).

Metode lain yang dapat digunakan untuk menduga nilai pemuliaan adalah Indeks

Seleksi dan metode Best Linier Unbiased Prediction (BLUP). Keunggulan metode BLUP

adalah tidak perlu mengkoreksikan faktor lingkungan secara terpisah tetapi seluruhnya

sudah dalam satu rancangan. Apabila mempunyai catatan sekelompok individu, maka kita

dapat menentukan nilai pemuliaan ternak itu sendiri, nilai pemuliaan tetuanya dan nilai

pemuliaan kerabatnya yang tidak mempunyai catatan tetapi masih berhubungan. Namun

pendugaan nilai pemuliaan berdasarkan catatan sendiri akan lebih cermat dibandingkan

dengan menggunakan catatan kerabat atau tetuanya.


h2 HDP0,2

h2 BT 0,5

Tabel 2.5.1

ID Ternak

Produksi Telur(Butir)

Berat Telur(g)

NP Produksi

NP Berat Index NP Ranking

A 302,6 133,50,02271

20,06449992

40,087212 1

B 256,2 129,46 -0,134110,03228584

4-0,10182 10

C 285,6 119,34 -0,03474-

0,048408832

-0,08315 2

D 312,8 127,43 0,05718 0,01609906 0,073284 3

34

5 6

E 309,4 123,390,04569

4

-0,01611501

40,029579 5

F 299,2 125,410,01122

1-7,97378-06 0,011213 7

G 282,2 137,55 -0,046230,09679374

20,050559 4

H 295,8 117,32 -0,00027-

0,064515872

-0,06479 9

I 306 119,340,03420

3

-0,04840883

2-0,01421 8

J 309 121,37 0,76

-0,03222205

4-0,29 6

Rata - rata

295,88 125,411

Indeks nilai pemuliaan pada setiap ayam petelur berbeda-beda, hal ini untuk

menentukan ranking dari Indeks Nilai Pemuliaan. Indeks Nilai Pemuliaan dipengaruhi

oleh NP produksi dan NP berat telur. Semakin besar Indeks NP, maka semakin tinggi

rankingnya. Mencari NP tersebut dipengaruhi berat telur dan produksi.

2.6 SELEKSI TERNAK BERDASARKAN SATU DAN LEBIH DARI SATU

SIFAT

A. LANDASAN TEORI

Seleksi adalah suatu tindakan untuk memilih ternak yang dianggap mempunyai

mutu genetik baik untuk dikembangbiakkan lebih lanjut serta memilih ternak yang

dianggap kurang baik untuk diafkir (culling). Pada dasarnya mutu genetik ternak tidak

nampak dari luar, yang tampak dan dapat diukur dari luar adalah performansnya. Oleh

karena itu, harus dilakukan suatu pendugaan terlebih dahulu terhadap mutu genetiknya

atas dasar per-formans yang ada. Dengan demikian tepat tidaknya suatu seleksi sangat

bergantung pada kecermatan dalam melakukan pendugaan tersebut. Kecermatan dari

35

seleksi bergantung pada cara atau metode pendugaan yang digunakan. Oleh karena itu

harus dicari metode yang paling baik agar kecermatan seleksi diperoleh sangat tinggi,

sehingga walaupun atas dasar pendugaan, namun karena pendugaan tersebut mendekati

kebenaran maka hasilnya dapat dikatakan sempurna.

Dalam konteks pemuliabiakan ternak seleksi adalah pemilihan ternak yang disukai

yang akan dijadikan sebagai tetua untuk generasi berikutnya. Tujuan umum dari seleksi

adalah meningkatkan produktivitas ternak melalui perbaikan mutu bibit. Dalam

melakukan seleksi diperlukan catatan atau rekording sebagai bahan evaluasi. Pada

dasarnya catatan atau rekording yang biasa digunakan dalam program seleksi berupa

catatan fenotip yang bisa berasal dari :

Catatan fenotip ternak itu ssendiri

Catatan fenotip dari saudara-saudaranya

Gabungan keduanya

Terdapat berbagai macam metode seleksi yang dilakukan terhadap seleksi lebih

dari satu sifat. Diantaranya adalah:

1. Seleksi tandem, seleksi ini cukup sederhana dilakukan terhadap suatu sifat atau

terlebih dahulu yang dilakukan selama beberapa generasi untuk kemudian seleksi

dilakukan terhadap kriteria kedua, juga untuk generasi selanjutnya. Jadi, perbaikan

mutu genetik mula-mula ditujukan terhadap sifat pertama setelah diperoleh

perbaikan yang dianggap cukup, barulah dimulai perbaikan mutu genetik terhadap

sifat yang lain.

2. Seleksi penyingkiran secara bebas, lain halnya dengan seleksi yang pertama maka

seleksi terhadap berbagai macam sifat dilakukan secara bersamaan dalam generasi

yang sama. Adapun pelaksanaannya dapat dilakukan pada saat yang sama ataupun

pada saat yang berbeda dalam kehidupan individu yang terseleksi.

3. Seleksi indeks, pada sistem ini semua ternak harus dinilai untuk dari kriteria yang

akan diseleksi. Semua kriteria diberi penilaian pada saat ternak akan diseleksi, lalu

dibuat suatu indeks berdasarkan hasil penilaian tadi. Terkecuali pemberian nilai

dasar atas penampilannya (performans ternak tersebut) terhadap semua kriteria,

dapat pula diberi bobot yang berbeda, tergantung pada nilai ekonomis atau angka

dari pewarisan tersebut.

Menurut Hukum Hardy-Weinberg bahwa “frekuensi gen dan genotipe akan tetap

dari generasi ke generasi dengan perkawinan dalam populasi secara random matting,

36

selama tidak ada faktor yang mempengaruhi seperti mutasi, migrasi, seleksi, dan random

drift. Hukum tersebut dikenal sebagai prinsip keseimbangan Hardy-Weinberg.

Menurut hukum tersebut Keseimbangan frekuensi gen (gen array) adalah : p(A) +

q(a) = 1

Keseimbangan genotipenya (genotipe array) adalah :

p²(AA) + 2pq(Aa) + q²(aa) = 1

Rumus untuk menghitung frekuensi gen dari keseimbangan frekuensi genotipe adalah :

p = p2 + ½ (2pq) q = q2 + ½ (2pq)

jadi, p + q = 1

Dalam keseimbangan Hardy-Weinberg ada beberapa ketentuan, yaitu diantaranya:

1. Jumlah frekuensi genotipe yang heterosis tidak lebih dari 0,5 (H<0,5)

2. Frekuensi heterozigot (h = 2pq) dapat melebihi frekuensi P dan R, tetapi tidak akan

melebihi P + R.

3. Proporsi atau jumlah genotipe yang heterozigot adalah 2 kali akar dari perkalian

dua genotipe yang homozigot.

H = 2 √P x R

keterangan :

P = p2

R = q2

H = 2pq

Dimana: p(AA) + H(Aa) + R(aa) = 1

Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis adalah untuk mengetahui apakah hasil yang diperoleh

(observasi) sesuai dengan nilai harapan (experimental) Hardy-Weinberg atau tidak, untuk

hal itu digunakan (X2).

Rumusnya :

37

X2 = [ (O – E)² ]

E

Keterangan :

O = Hasil observasi

E = Nilai harapan

n = Jumlah kategori kualitatif

Hasil dan Pembahasan

Tabel. 2.7.1 Data Lokus Protein Enzim Lipase

Lokus protein enzim lipase1 2 3 4 5 6 7 8 9

A ------- ------- ------- ------- -------- -------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- ------- -------

BCDEF

3 gen yaitu : p , q , r

AA = 1 ekor

AB = 3 ekor

BB = 1 ekor

AC = 2 ekor

BC = 1 ekor

CC = 1 ekor

Jumlah = 9 ekor

Tabel. 2.7.2

Frekuensi genotipik

Jumlah AA AB BB AC BC CC9 ekor 0,1111 0,3333 0,1111 0,2222 0,1111 0,1111

Frekuensi gennya

Tabel. 2.7.3

Frekuensi gen

38

Jumlah A (p) B (q) C (r)9 ekor 0,3888 0,3331 0,2777

Frek. Gen A = (AA) + (1/2 AB) + (1/2 AC)

= 0,1111 + 0,1666 + 0,1111

= 0,3888

Frek. Gen B = (1/2 AB) + (BB) + (1/2 BC)

= 0,1666 + 0,1111 + 0,0555

= 0,3331

Frek. Gen C = (1/2 AC) + (1/2 BC) + (CC)

= 0,1111 + 0,0555 + 0,1111

= 0,2777

Tabel. 2.7.4

Lokus Tyroxin Observasi (O) Harapan (E) (O – E)²E

AA 1 p² . 9 = 1,3604AB 3 2pq . 9 = 2,3311AC 2 2pr . 9 = 1.9434BB 1 q² . 9 = 0.9986BC 1 2qr . 9 = 1,6650CC 1 r² . 9 = 0,6940

Jumlah 9 8,9925db = n – 1 = 6 – 1 = 5 ; x² = < X2

X2 hitung < X2

tabel artinya menunjukan penyimpangan dari nisbah keseimbangan

atau dengan kata lain tidak terdapat keseimbangan populasi menurut Hardy-Weinberg.

Dalam mengevaluasi hipotesis genetik kita membutuhkan pengujian yang dapat

mengkonversikan penyimpangan dari nilai harapan ke dalam probabilitas menyangkut

sifat yang kualitatif. Sejauh mana tes ini harus disesuaikan terhadap besarnya sampel dan

dan jumlah variable (df).

Tes Chi-Kuadrat menganalisis hasil dari eksperimen genetik yang mempunyai dua

keterbatasan, diantaranya :

hanya dapat digunakan bagi data yang kuantitatif dalam nomor absolut, tidak

pernah dalam persentase atau turunan perbandingan dari data.

Tidak dapat digunakan bagi eksperimen yang frekuensinya fenotipenya yang

diharapkan tidak kurang dari lima.

39

Uji Chi-Kuadrat (X2) adalah uji statistik yang digunakan untuk menguji suatu

peluang dari kejadian yang diobservasi sesuai dengan peluang atau tidak. Kalaupun ada

penyimpangan berapa persenkah besarnya.

III

PENUTUP

3.1 Kesimpulan

3.1.1 Deskriptif Populasi Dasar

Populasi ternak disuatu daerah menunjukan Gambaran Langsung

keberadaan suatu ternak, data Produksi terlur iik Alabio yang tersebar Normal

dilihat dari data tendensi Penyebaran Angka jumlah Produksi telur tersbut.

Dari Data produksi telur yang diambil sebagai sempel dapat dijadikan suatu

gambaran Penyebaran Populasi dan Keseimbangan Populasi, data tersebut

memperlihatkan penyebaran yang rata terlihat dari Tidak ada Modus dari setiap

data

3.1.2. Pendugaan nilai heritabilitas beberapa beberapa sifat produksi

penting dengan pola regresi

Nilai h2 = 0,0123 ± 0,2198 pada ayam White Rock, berarti nilai

variasi gen aditif suatu sifat yang diturunkan tetua kepada anaknya sebesar

0,0123 hal ini dikatakan rendah karena nilainya kurang dari 0,3, dengan

standar error 0,01099.

3.1.3. Pendugaan nilai heritabilitas beberapa beberapa sifat produksi

penting dengan pola halfsib

Heritabilitas adalah kemampuan suatu sifat yang diturunkan tetua

kepada anaknya. Secara teoritis nilai heritabilitas berkisar dari 0 - 1, namun

jarang ditemukan nilai ekstrim nol atau 1 pada sifat kuantitatif ternak. Nilai

heritabilitas dikatakan kecil (rendah) jika nilainya 0 - 0,2; sedang: 0,2 - 0,4

dan besar (tinggi) jika bernilai lebih dari 0,4.

Dari hasil kegiatan praktikum didapatkan nilai heritabilitas

dengan menggunakan analisis varians sebesar 0,219 dan termasuk pada

40

tingkat sedang. Perolehan nilai sedang ini dapat dipengaruhi sebagian oleh

ragam genetik dan sebagian lagi oleh ragam lingkungan.

3.1.4. Pendugaan Nilai Ripitabilitas beberapa sifat produksi penting

Ripitabilitas atau daya ulang, merupakan suatu konsep dasar untuk

mengetahui daya ulang terhadap sifat-sifat yang muncul beberapa kali selama

hidup dari ternak. Dari hasil kegiatan praktikum didapatkan nilai ripitabilitas

sebesar 0,00046 pada data antar pejantan.

3.1.5. Pendugaan Nilai Pemuliaan beberapa sifat produksi penting

Semakin tinggi Indeks Nilai Pemuliaan suatu ternak, maka semakin

tinggi pula ranking dari Nilai Pemuliaannya. Hal tersebut dipengaruhi oleh

Nilai Pemuliaan berat telur dan Nilai Pemuliaan produksi telur.

3.1.6. Seleksi ternak berdasarkan satu dan lebih dari satu sifat produksi

Semakin tinggi Total Indeks Fenotipe suatu ternak, maka semakin

tiggi pula ranking dari dari Indeks Fenotipenya. Total indeks dipengaruhi

HDP telur dan indeks berat telur

1.1.7 Estimasi keseimbangan populasi berbasis biomolekular

Pada pengujian keseimbangan populasi, X2 hitung sebesar 0,3888 sedangkan

X2 tabel adalah 0,2777,dari hasil perhitungan lokus protein enzim lipase X2 hitung ≤

X2tabel, artinya tidak menunjukkan penyimpangan dari nisbah keseimbangan atau

dengan kata lain terdapat keseimbangan populasi menurut Hardy Weinberg pada

lokus protein enzim lipase.

3.2 Saran

41

42

1. Untuk mendapatkan hasl yang lebih baik sebaiknya

pertanggungjawaban dari Praktikum lebih ditingkatkan

2. Untuk mendapatkan nilai yang baik dan juga pemahaman yang

menyeluruh Penyerapan dari setiap materi harus lebih ditingkatkan.

3. Kegiatan praktikum dilaksanakan per kelas masing-masing agar lebih

efektif. Karena bila digabungkan seluruhnya praktikan banyak yang

tidak memperhatikan sehingga pemahaman dari kegiatan praktikum

tidak tercapai.

4. Untuk kegiatan praktikum kedepannya sebaiknya waktu kegiatan

praktikum sesuai dengan yang tercantum di jadwal sebagaimana yang

semestinya.

5. Jumlah asisten dosen ditambah mengingat banyaknya jumlah praktikan

yang ada tidak sesuai dengan kapasitas asisten untuk dapat

membimbing kegiatan praktikum.

6. Pemberitahuan mengenai format laporan akhir sebaiknya lebih awal

diberikan dan waktu untuk mengumpulkan laporan akhir diberi jangka

waktu yang sesuai agar praktikan dapat mengerjakan laporan dengan

baik, tidak memberatkan dan tidak tergesa-gesa

DAFTAR PUSTAKA

James JW. 1979. The theory behind breeding schemes. Di dalam: Tomes

GL, DE Robertson, RJ Lightfoot, editor. Sheep Breeding. Muresk and

Perth,Western Australia. Hlm 205-213 Phillipsson J2003. How to make breeding

programs for tropical farming systems sustainable. ILRI-SLU-Sida Training

Course. Bangkok, Jan 7-25, 2003.

Simm G and NR Wray. 1991. Sheep sire referencing schemes – new

opportunities for pedigree breeders and lamb producers. The Scottish

Agricultural College Edinburgh, Scotland.

Warwick, E.J,J.Maria Astuti dan W. Hardjosubroto. 1990. Pemuliaan

Ternak. Gadjah Mada University Press. Yogyakarta.

Ahira, A., 2010., Tata Cara Penulisan Daftar Pustaka,

http://www.anneahira.com/tata-cara-penulisan-daftar-pustaka.htm, diakses pada

tanggal 25 Mei 2011

Anang A, Dudi and D Heriyadi. 2003. Characteristics and Proposed

Genetic Improvement of Priangan Sheep in Small Holders. [research report].

Faculty of Animal Husbandry, Padjadjaran University Jatinangor, West Java.

Indonesia.

Chagunda MGG and Wollny CBA. 2005. A Concept note on interactive

processes and technologies to conserve indigenous farm animal genetic

resources in Malawi. Department of Animal Science, Bunda College of

Agriculture University of Malawi.

Sudjana. 1989. Metoda Statistika. Bandung: Penerbit Transito.

Wiener G. 1999. Animal Breeding. Centre for Tropical Veterinary

Medicine University of Edinburgh. First Published 1994 by Mac Millan

Education Ltd.

43

isi laporan pemuliaan ternak

Documents