Anita-Sari & Susilo Pelita Perkebunan 29(3)  2013, 174-181

## Pengembangan Kriteria Seleksi Karakter Berat Biji pada
Tanaman  Kakao (Theobroma cacao L.) melalui Pendekatan Analisis Sidik Lintas
Development of Selection Criteria on Bean Weight Character of Cocoa (Theobroma cacao L.) through Path Analysis Approach
Indah Anita-Sari 1*) dan Agung Wahyu Susilo 1)
1) Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia, Jl. PB. Sudirman No. 90, Jember, Indonesia
*) Alamat  penulis  (corresponding  author):  indah.sari83@yahoo.com Naskah diterima (received) 11 Juni 2013, disetujui (accepted) 31 Oktober 2013

## Abstrak
Analisis  sidik  lintas  banyak  dimanfaatkan  untuk  pengembangan  kriteria seleksi  pada  berbagai  jenis  tanaman.  Analisis  sidik  lintas  pada  penelitian  ini dilakukan untuk mencari kriteria seleksi sifat komponen hasil yang berpengaruh langsung  terhadap  berat  biji.  Selain  nilai  koefisien  sidik  lintas  juga  dilakukan pendekatan  nilai  koefisien  keragaman  genetik,  heritabilitas  dan  nilai  kemajuan genetik. Penelitian dilakukan di Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia dengan menggunakan rancangan acak kelompok terdiri dari 14 nomor aksesi dan masing- masing  terdiri  dari  tiga  ulangan.  Parameter  yang  diamati  meliputi  lilit  buah, panjang buah, berat buah, berat biji basah per buah, jumlah biji baik per buah, jumlah  biji  hampa  per  buah, bobot  kering  per  biji baik,  dan  kadar  kulit.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  karakter  berat  buah  berperan  penting  dalam menentukan bobot kering per biji baik. Karakter tersebut memiliki nilai koefisien korelasi  genotipe  tinggi  dan  positif  nyata  (r=0,46)  terhadap  bobot  kering  per biji, memiliki pengaruh langsung cukup besar (P=0,479), nilai koefisien keragaman genotipe  sedang  (9,61%),  dan  kemajuan  genetik  tinggi  (95,23).  Karakter  berat biji  basah  per  buah  juga  dapat  digunakan  secara  tidak  langsung  untuk  seleksi bobot  kering  per  biji  baik  berdasar  pada  nilai  koefisien  keragaman  genotipe (11,88%), nilai kemajuan genetik (82,48), dan pengaruh langsung terhadap bobot kering per biji baik yang bernilai positif (P=0,006).
Kata kunci: Kriteria seleksi, bobot kering per biji, analisis sidik lintas, Theobroma cacao L.

## Abstract
Path  coefficient  analysis  is  frequently  used  for  development  of  selection criteria on various type of plants. Path analysis on this research was conducted to find the selection criteria of yield component which directly affect bean weight. In  addition  to  the  value  of  path  analysis  coefficient,  genetic  variation  coeffi- cient, heritability and the value of genetic progress were also studied. The study was  conducted  at  the  Indonesian  Coffee  and  Cocoa  Research  Institute.  The research used randomized complete block design consisting of 14 accession numbers and  each  consisting  of  three  replications.  Pod  girth,  pod  length,  pod  weight, wet beans weight per pod, number of normal beans per pod, number of abnormal beans  per  pod,  dry  weight  per  normal  bean,  and  shell  content  were  observed. The  results  showed  that  the  pod  weight  character  had  an  important  role  in
determining  the  dry  weight  of  normal  bean.  The  character  had  a  positive genotype  correlation  coefficient  values  which  was  high  and  significantly different  (r=0.46)  for  dry  weight  per  normal  bean,  considerable  direct influence (P=0.479), moderate of the genotype variation coefficient (9.6%), and high genetic progress (95.23). Character of wet bean weight per pod could also be used indirectly for the selection criteria for dry weight per normal bean based on genetic variation coefficient value (11.88%), genetic progress value (82.48), and direct effect on dry weight per normal bean had positive value (P=0.006).
Key words: Selection criteria, dry weight per bean, path analysis, Theobroma cacao L.
Analisis  sidik  lintas  adalah  pengem- bangan dari analisis korelasi yang menjelas- kan keeratan hubungan antarkarakter dengan cara menguraikan koefisien korelasi menjadi pengaruh  langsung  dan  pengaruh  tidak langsung (Wirnas et al., 2005). Keuntungan dari analisis  tersebut  adalah memberikan kemungkinan untuk memisahkan koefisien ke  dalam  komponen-komponen  koefisien lintas yang berpengaruh langsung dan tidak langsung (Arshad et al., 2006; Miftahor- rachman, 2010). Pemanfaatan analisis sidik lintas dalam pengembangan kriteria seleksi sudah banyak dilakukan pada berbagai jenis tanaman  seperti  kopi  Arabika  (Iswanto, 1983), kedelai (Bizeti et al., 2004), gandum (Asif et al., 2003), kubis (Ali et al., 2003), dan  kacang  arab  (Ciftci  et  al.,  2004). Analisis  sidik  lintas  telah  berhasil dikembangkan  dan  secara  efektif  dapat digunakan dalam penentuan kriteria seleksi pada  komoditas  kacang  arab  dengan menggunakan  kriteria  indeks  panen  dan jumlah  biji  per  tanaman  (Ciftci  et  al., 2004). Iqbal et al. (2003) juga telah meng- gunakan analisis sidik lintas untuk menentu- kan kriteria seleksi pada 10 genotipe kedelai.
Plasma nutfah sebagai sumber karakter yang diwariskan menunjukkan penampilan fenotipik yang bervariasi. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  pengembangan  kriteria seleksi  pada  tanaman  kakao  dengan

## PENDAHULUAN
Salah satu kendala yang dihadapi dalam peningkatan  dan  pengembangan  tanaman kakao  adalah  adanya  keterbatasan  bahan tanam unggul yang memiliki potensi produksi tinggi,  berat  biji  seragam  (90-110  biji/ 100 g), kadar lemak 50-55%  serta kadar kulit biji maksimum 10% (Suhendi et al., 2004). Berat biji  bersifat  kuantitatif  dan dipengaruhi  oleh  karakter-karakter komponen yang berperan dalam pembentukan berat biji. Menurut Wirnas et al. (2005), hubungan antara karakter dayahasil dengan karakter  lain  yang  berpengaruh  terhadap hasil dapat diduga dengan menghitung nilai koefisien korelasi antara  kedua  karakter. Berkaitan dengan sifat tanaman kakao yaitu bersifat  menyerbuk  silang,  Arshad  et  al. (2007)  menyatakan  bahwa  pada  tanaman yang menyerbuk silang menyebabkan nilai koefisien korelasinya tidak dapat dipercaya pada saat pelaksanaan seleksi. Wirnas et al. (2005) juga menyebutkan bahwa kelemahan analisis korelasi   adalah sering menimbulkan salah penafsiran karena adanya pengaruh multikolinearitas antarkarakter. Di samping itu,  menurut  Bizeti  et  al.  (2004),  nilai koefisien  korelasi  merupakan  pengaruh langsung  masing-masing  karakter  dan pengaruh  tidak  langsung  suatu  karakter melalui karakter lain terhadap karakter tidak bebas yang telah dipilih.
Anita-Sari & Susilo
(1979) sebagai berikut:
- Koefisien keragaman genotipik (KVG):
Keterangan:  2 ƒ  = varian fenotipik  2 g =  varian  genotipik x =  rata-rata umum
K o e f i s i e n   k e r a g a m a n   g e n o t i p e dikategorikan  menurut  Knight  (1979) sebagai berikut:
- Besar (KVG >14,5%)
- Sedang (5%<KVG  14,5%) - Kecil (KVG  5%)
Koefisien keragaman fenotipik (KVF)
dikategorikan menurut Qosim et al. (2000)
sebagai berikut:
- Tinggi (> 50%)
- Sedang ( 25%< x  50%) - Rendah (0 < KVF  25%)
Nilai heritabilitas (H) dalam arti luas diduga dengan menggunakan rumus menurut Allard (1960):
Klasifikasi nilai heritabilitas berdasar pada Mc.Whiter (1979), yaitu:
- Tinggi H >50%
- Sedang 20%<H <50%
- Rendah  H <20%
Nilai kemajuan genetik (KG) menurut Knight (1979) sebagai berikut:
KG = i  P h 2
Keterangan: KG = kemajuan genetik, i = intensitas seleksi sP = standar deviasi fenotipik h 2 = heritabilitas arti luas
Nilai koefisien korelasi genetik untuk mengetahui keeratan hubungan antarkarakter. Nilai koefisien genetik berdasarkan metode yang dikembangkan oleh Singh & Chaudary
mempelajari  hubungan  antarkarakter komponen dayahasil kemudian diharapkan dapat  dimanfaatkan  lebih  lanjut  sebagai kriteria seleksi dalam merakit bahan tanam khususnya terhadap komponen hasil kakao. Besar  kecilnya pengaruh komponen  daya hasil terhadap komponen mutu hasil dapat diketahui dari pengaruh langsung dan tidak langsungnya  (Iswanto,  1983),  karakter keragaman genetik serta sifat pewarisan dari masing-masing karakter tersebut.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian  dilakukan  di  Kebun Percobaan Kaliwining Pusat Penelitian Kopi dan Kakao Indonesia. Rancangan percobaan menggunakan  rancangan  acak  lengkap dengan 14 nomor aksesi sebagai perlakuan meliputi KW 0017, KW 0021, KW 0036, KW 0049, KW 0067, KW 0085, KW 0089, KW 0105, KW 0218, KW 0241,KW 0364, KW  0497,  dan KW  0500.  Jumlah pohon contoh yang diamati sebanyak lima pohon setiap nomor aksesi yang berlokasi di kebun koleksi  kakao  Pusat  Penelitian  Kopi  dan Kakao  Indonesia.  Pemeliharaan  tanaman dilakukan sesuai dengan pedoman budidaya kakao  dengan  jarak  tanam  3  m  x  3  m. Masing-masing  perlakuan  diulang  tiga kali  dengan  jumlah  contoh  sebanyak 10 - 15 buah. Parameter yang diamati meliputi lilit buah (K1), panjang buah (K2), berat buah (K3), berat biji basah per buah (K4),  jumlah  biji  baik  (K5),  jumlah  biji hampa (K6), dan berat kering per biji baik (K7).  Biji  baik  merupakan  biji  yang berkembang secara sempurna, sedangkan biji hampa merupakan bakal biji yang tidak berkembang sempurna. Keragaman genotipe, keragaman fenotipe, koefisien keragaman genotipe dan koefisien keragaman fenotipe dianalisis  menggunakan  program  Excell b e r d a s a r k a n   m e t o d e   a n a l is i s   y a n g dikembangkan  oleh  Singh  &  Chaudary
CVG = 100% x x √  2 g H = x 100% x  g 2
berat buah akan meningkatkan secara nyata bobot kering per biji baik. Hal tersebut sejalan dengan hasil penelitian Nasution (2010) yang menyatakan bahwa diameter dan panjang buah memiliki korelasi positif terhadap berat buah.
Nilai  korelasi  dapat  digunakan  untuk mengetahui respons berkorelasi dalam seleksi tidak langsung, artinya jika suatu karakter dan karakter lain memiliki respons berkorelasi maka perbaikan karakter yang sulit diamati dapat  dilakukan  dengan  cara  menyeleksi karakter lain yang mudah diamati (Bakhtiar et al., 2010). Kemajuan seleksi karakter yang sulit diamati dapat diperoleh melalui respons berkorelasi  dari  karakter  yang  dijadikan sebagai kriteria seleksi, yang disebut sebagai seleksi tidak langsung yang dilakukan melalui karakter lain untuk satu karakter yang ingin diperbaiki (Falconer & Mackay, 1996; Tanya et al., 2013).
Analisis  koefisien  lintas  digunakan untuk memilah korelasi genetik antara bobot kering per biji baik dengan karakter-karakter yang berkaitan dengan bobot kering per biji baik  menjadi  pengaruh  langsung  dan tidak  langsung.  Hasil  analisis  koefisien korelasi  (Tabel  1)  dan  analisis  koefisien lintas ( Tabel 2) atau (Gambar 1) karakter berat buah dengan bobot kering per biji baik menunjukkan nilai paling tinggi (r = 0,46* dan  P  =  0,479)  dan  memiliki  pengaruh nyata  dan  positif  terhadap  bobot  kering per biji baik. Hal ini menunjukkan bahwa untuk mendapatkan bobot kering per biji baik tinggi  dapat  dilakukan  seleksi  langsung melalui  ber at  buah.  Iswanto  (1983) menyebutkan  bahwa  dalam  penentuan rendemen  dilakukan  berdasar  pada  nilai korelasi  dan  tingginya  pengar uh langsungnya.
Karakter  lain  yang  dapat  digunakan sebagai indikator seleksi berdasarkan pada pengaruh  tidak  langsung  adalah  panjang buah dan berat biji basah per buah. Panjang
(1979) sebagai berikut:
Keterangan: rgxy = korelasi genetik antara sifat x dan sifat y
kov.gxy = kovarian genetik antara sifat x dan sifat y  2 gx = varian genetik sifat x
 2 gy
= varian genetik sifat y
Nilai  koefisien  lintas  dihitung berdasarkan  Singh  &  Chaudary  (1979), sebagai berikut:
Nilai vektor A merupakan nilai korelasi antara X1 dengan  berat per biji baik  (Y) (riy). Matriks B terdiri dari unsur korelasi peubah  xi(rij),  dan  vektor  C  merupakan unsur peubah X terhadap Y(rij). Vektor C dapat diperoleh menggunakan rumus:
C=B -1 A

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai korelasi genetik antartujuh karakter komponen hasil tanaman kakao tertera pada Tabel 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat  nilai  korelasi  positif  nyata  pada karakter panjang buah terhadap berat buah dan berat buah terhadap bobot kering per biji baik (Tabel 1). Nilai korelasi genetik tertinggi dan nyata terjadi antara berat buah dengan bobot kering per biji baik (r = 0,46). Hal tersebut  mengindikasikan  bahwa  semakin besar panjang buah akan meningkatkan secara nyata karakter berat buah, dan semakin besar
r g x y = kov.  g x y   2 g x.  2 g x) 0,5 r1y r1.1 r1.2 . . r1.7 P1y
r2y r1.2 r2.2 . . r2.7 P2y
r3y r3.1 r3.2 . . r3.7 P3y
. = . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
r7y r7.1 r7.2 . . r7.7 P7y A B C
Anita-Sari & Susilo

## Tabel 1. Nilai korelasi genetik tujuh karakter komponen hasil tanaman kakao
Table 1. Coefficient correlation of seven characters of yield components on cocoa
Keterangan (notes): *  =  berbeda  nyata  pada  taraf  5%;  ns  =  tidak  berbeda  nyata  pada  taraf  5%,  K1  =  lilit  buah; K2 = panjang buah; K3 = berat buah; K4 = berat biji basah per buah; K5 = jumlah biji normal per buah;    K6 = jumlah biji hampa per buah; K7 = bobot kering per biji baik (*=significant at 5% level; ns = not significant at 5% level; K1 = pod girth; K2 = pod length; K3 = pod weight; K4 = wet bean weight per  pod;  K5  = number  of normal  beans  per pod;  K6 =  number of  abnormal beans  per pod; K7 = dry weight of normal bean).
K1 K2 K3 K4
K5 K6 K7 K1 0.07 ns 0.17 ns 0.05 ns -0.03 ns -0.10 ns 0.07 ns K2 0.44 * 0.16 ns -0.09 ns 0.22 ns 0.20 ns K3 0.37 * -0.21 ns 0.34 ns 0.46 * K4 -0.08 ns 0.33 ns 0.17 ns K5 -0.10 ns -0.10 ns K6 0.33 ns
K7
Tabel 2. Analisis sidik lintas (pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung) komponen daya hasil pada kakao
Table 2. Path coefficient analysis (direct and indirect effects) of yield components on cocoa
Keterangan (notes): angka dengan garis bawah merupakan nilai koefisien langsung analisis sidik lintas (underlined figures are velues of direct path analysis coefficients); K1-K7 = lihat Tabel 1 (see Table 1).
K1 -0.012
0.000 0.079
0.000 0.000 0.004 0.083 K2 -0.001 -0.005 0.211 0.001 0.000 -0.008 0.203 K3 -0.002 -0.002 0.479 0.002 0.000 -0.013 -0.016 K4 -0.001 -0.001 0.176 0.006 0.000 -0.013 0.162 K5 0.000 0.000 -0.103 0.000 0.002 0.004 -0.098 K6 0.001 -0.001 0.165 0.002
0.000 -0.039 0.166 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7
Gambar 1. Diagram analisis  sidik lintas komponen hasil terhadap bobot kering  per biji Figure  1. Path  analysis  diagram  of  yield  components  on  dry  bean  weight
Keterangan (notes): P = pengaruh langsung (direct effect); r = pengaruh tidak langsung (indirect effect); BB = bobot kering per biji baik (dry weight per normal bean). K1-K7 = lihat Tabel 1 (see Table 1).
berat biji basah per buah, panjang buah, dan lilit buah.
Pengembangan  genotipe  tergantung pada karakter dan kontribusi genetik yang dapat  dilihat  sebagai  ekspresi  fenotipe (Bartley, 2005). Apabila suatu sifat memiliki keragaman  rendah,  maka  setiap  individu dalam populasi tersebut secara teoritis sama atau homogen sehingga sulit untuk dilakukan perbaikan sifat melalui kegiatan pemuliaan tanaman (Miftahorrachman, 2010). Program perbaikan  genetik  tanaman  diperlukan adanya  plasma  nutfah  yang  memiliki karakter dengan variabilitas genetik luas. Tingkat variabilitas genetik yang luas akan memberikan  peluang  lebih  tinggi  dalam kegiatan seleksi karakter terbaik dibanding dengan  karakter-karakter  yang  memiliki tingkat variabilitas genetik sempit (Hadiati et  al.,  2003).  Mangoendidjojo  (2003) menyebutkan  bahwa  variabilitas  luas menggambarkan bahwa populasi yang diuji memiliki latar  belakang genetik  berbeda. Seleksi yang dilakukan  berdasarkan pada karakter yang memiliki variabilitas genetik
buah  memiliki  korelasi  positif  melalui karakter  berat  buah  (r=0,211).  Hal  ini sejalan  dengan  nilai  koefisien  korelasi (Tabel 1) yang memiliki nilai positif terhadap bobot kering per biji.
Selain nilai korelasi dan nilai koefisien lintas, analisis koefisien keragaman genetik dapat  dijadikan  dasar  dalam  menentukan kriteria seleksi. Keberhasilan suatu program pemuliaan  tanaman  sangat  tergantung pada  variasi  genetik  yang  diturunkan (Miftahorrachman,  2010).  Pendugaan komponen ragam dan heritabilitas dilakukan untuk  mengetahui  proporsi  keragaman yang  disebabkan  oleh  faktor  genetik  dan lingkungan (Bakhtiar et al., 2010; Iswanto, 1983). Hasil analisis koefisien keragaman genetik (CVG) menunjukkan bahwa bobot kering per biji dan jumlah biji baik per buah pada 14 aksesi memiliki koefisien keragaman genetik yang tinggi (Tabel 3). Jumlah biji baik per buah menunjukkan nilai keragaman fenotipik  paling  tinggi  (129,31%)  diikuti dengan karakter bobot kering per biji baik, kadar kulit, jumlah biji  hampa per buah,
Tabel 3. Koefisien keragaman fenotipe, koefisien keragaman genotipe, nilai duga heritabilitas, kemajuan genetik komponen hasil pada kakao
Table 3. Phenotypic coefficient variation, genotypic coefficient variation, heritability, genetic level of yield components on cocoa Komponen  hasil KVF, % KVG, % H, % KG Yield components CVP, % CVG, % H, % GP Lilit buah 9.17 5.66 38.17 10.40 Pod girth Panjang buah 12.33 8.15 43.69 11.60 Pod length Berat buah 22.50 9.61 18.25 95.23 Pod weight Berat biji basah per buah 22.75 11.88 27.28 82.48 Wet bean weight per pod Jumlah biji baik per buah 129.31 25.12 3.77 0.70 Number of beans per pod Jumlah biji kepengper buah 36.01 13.70 14.48 92.22 Number of abnormal beans per pod Bobot kering  per biji 76.61 73.22 91.35 1.90 Dry weight per bean Kadar kulit 37.79 17.50 21.45 15.57 Shell content
Keterangan (notes): KVF = koefisien variasi  fenotipik; KVG = koefisien variasi genotipik; H  = nilai  duga heritabilitas; KG = kemajuan genetik (CVG = coefficient of genetic variation; CVP = coefficient of phenotypic varia- tion; H = heritability; GP = genetic progress).
Anita-Sari & Susilo
dan  variabilitas  fenotipik  luas  akan meningkatkan kemajuan genetik yang besar dan  memberikan  peluang  tinggi  dalam memperoleh  genotipik  yang  diinginkan. Sebaliknya seleksi tidak akan berhasil jika karakter-karakter  ter sebut  memiliki variabilitas genetik sempit meskipun nilai variabilitas  fenotipiknya  luas  karena perbedaan  fenotipik  yang  terekspresi disebabkan  oleh  pengaruh  lingkungan. Demikian juga jika seleksi dilakukan pada karakter yang memiliki variabilitas genotipik luas dan variabilitas fenotipik sempit. Seleksi akan efektif jika dilakukan terhadap karakter yang  memiliki  variabilitas  genotipik  dan fenotipik tinggi.
Selain memiliki nilai variabilitas genotipe luas, karakter yang akan diseleksi sebaiknya juga memiliki nilai heritabiltas tinggi. Nilai duga  heritabilitas  menunjukkan  bahwa karakter tersebut mudah diwariskan sehingga kegiatan seleksi dapat dilakukan pada generasi awal (Hadiati et al., 2003). Nilai heritabilitas dapat  dijadikan  dasar  dalam  pelaksanaan seleksi secara simultan (Nasution, 2010). Nilai duga  heritabilitas  dalam  arti  luas  untuk karakter  bobot  kering  per  biji  tergolong tinggi.  Hal  tersebut    menunjukkan  bahwa faktor  genetik  lebih  berperan  dalam menentukan  keragaman  karakter  tersebut dibanding  dengan  faktor  lingkungan. Menurut Hadiati  et  al.  (2003),  nilai  duga heritabilitas  suatu  karakter  menentukan kemajuan dari suatu seleksi dan  nilai duga heritabilitas sedang sampai tinggi menunjuk- kan bahwa lingkungan hanya sedikit berperan dalam penampilan suatu karakter. Karakter bobot kering per biji memiliki nilai koefisien keragaman  genotipik  tinggi  (73,2%)  dan koefisien keragaman fenotipik tinggi (76,6%), dan nilai duga heritabilitas tinggi (91,4%). Berat buah memiliki nilai koefisien keragaman fenotipik  rendah  (22,5%),  nilai  koefisien keragaman  genotipik  sedang  (9,6%), kemajuan genetik tinggi (95,2), dan pengaruh
langsung terhadap bobot kering    per biji baik cukup besar (P = 0,479). Karakter berat biji basah per buah  memiliki nilai koefisien keragaman genotipik         sedang (11,9%), nilai koefisien keragaman fenotipik rendah (22,8%), kemajuan genetik tinggi (82,5) dan nilai pengaruh langsung positif terhadap bobot kering  per  biji  baik  (P  =  0,006). Berdasarkan pada nilai koefisien sidik lintas, variasi keragaman genotipik dan nilai duga heritabilitasnya  karakter  berat  buah merupakan karakter yang berperan penting dalam menentukan bobot kering per biji baik. Selain itu karakter berat biji basah per buah juga dapat digunakan secara tidak langsung untuk seleksi bobot kering per biji baik.

## KESIMPULAN
1. Karakter  berat  buah  berperan  penting dalam menentukan bobot kering per biji baik.  Karakter  tersebut  memiliki  nilai koefisien korelasi genotipik tinggi dan positif nyata (r = 0,46) terhadap bobot kering  per  biji,  memiliki  pengaruh langsung cukup besar (P = 0,479), nilai koefisien  keragaman  genotipik  sedang (9,6%),  nilai  koefisien  keragaman fenotipik rendah (22,5%) dan kemajuan genetik tinggi (95,2).
2. Karakter bobot biji basah per buah juga dapat digunakan secara tidak langsung untuk seleksi bobot kering per biji baik berdasar pada nilai koefisien keragaman genotipik  (11,9%),  nilai  kemajuan genetik  (82,5)  dan  pengaruh  langsung terhadap bobot kering per biji baik yang bernilai positif (P = 0,006).

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, N.; J. Farzad; Y. Jafarieh & M.Y. Mirza (2003).  Relationship  among  yield component and selection criteria for yield improvement in winter rapeseed
(Brassica napus L.). Pakistan Journal Botany, 35, 167-174.
Allard, R.W. (1960). Principles of Plant Breed- ing. John Willey & Sons Inc. New York.
Arshad,  M.;  K.M.  Ilyas  &  M. Ayub  Khan (2007). Genetic divergence and path coefficient analysis for seed yield traits in sun flower (Helianthus annuus L.) hybrids. Journal Botany, 39, 2009-2015.
Asif, M.; M. Yaqub; M. Iftikhar; N.S. Kisana; M.  Asim  &  S.Z.  Mustafa  (2003). Determining  the  direct  selection criteria  for  identification  of  high yielding lines in bread wheat (Triti- cum aestivum L.). Pakistan Journal Biology Science, 6, 48-50.
Bakhtiar, B.; S. Purwoko; Trikoesoemaningtyas & I.S. Dewi (2010). Analisis korelasi dan koefisien lintas antarbeberapa sifat padi gogo pada media tanah masam. Journal Floratek, 5, 86-93.
Bartley, B.G.D. (2005). The Genetic Diversity of Cacao  and  its  Utilization.  CABI Publishing. Wallingford, UK.
Bizeti, H.S.; C.G.P. de Carvalho; J. Souza &  D.  Destro  (2004).  Path  analysis multicollinearity in soybean. Brazilian Archives  of  Biology  Technology Journal, 47, 669-676.
Ciftci, V.;  N. To;  Y. To & Y. Do (2004). Determining relationship among yield and  some  yield  component  using path coefficient analysis in chickpea (Cicer arietinum L.). Asian Journal Plant Science, 3, 632-635.
Falconer,  D.S.  &  T.F.C.  Mackay  (1996). Introduction to Quantitatve Genetics. Fourth Edition. London.
Hadiati, S.; Mudaningsih; H.K.A. Baihaki &
N. Rostini (2003). Parameter genetik karakter komponen buah pada beberapa aksesi nanas. Zuriat, 14, 47-52.
Iqbal, S.;  M. Ariq; Tahira;  M. Ali; M. Anwar &  M.  Sarwar  (2003).  Path  coefficient analysis in different genotypes of soybean (Glycine max L. Merr). Pakistan Journal
Biology Science, 6, 1085-1087.
Iswanto, A. (1983). Kajian korelasi komponen rendemen pada kopi arabika. Menara
Perkebunan, 51, 43-46.
Knight,  R.  (1979).  Quantitative  genetics statistics and plant Breeding. p. 41-78. In: R. Knight (Ed) Plant Breeding. Brisbane, Australia.
Mangoendidjojo,  W.  (2003).  Dasar-Dasar
Pemuliaan  Tanaman.  Kanisius. Yogyakarta.
Mc.Whiter, R.S. (1979). Breeding of cross pollination crop. p. 184. In: R. Knight (Ed)  Plant  Breeding.  Brisbane, Australia.
Miftahorrachman (2010). Korelasi dan analisis sidik  lintas  karakter  tandan  bunga terhadap buah jadi kelapa genjah salak.
Buletin Palma, 38, 60-66.
Nasution, M.A. (2010). Analisis korelasi dan sidik lintas  antara  karakter  morfologi  dan komponen buah tanaman nenas (Ananas comosus L. merr). Crop Agro, 3, 1-8.
Qosim,W.A.; A. Karuniawan; B. Marwoto & D.S. Badriah (2000). Stabilitas para- meter  genetik  mutan-mutan  krisan generasi VM3. Laporan Hasil Penelitian Lembaga  Penelitian  Universitas Padjajaran. Jatinangor, Bandung.
Singh, R.K. & B.D. Chaudary (1979). Biometri- cal  Methodhs  in  Quantitative Genetics Analysis. Kalyani Publisher.
New Delhi.
Suhendi,  D.;  A.W.  Susilo  &  S.  Mawardi (2004). Analisis daya gabung karakter pertumbuhan vegetatif beberapa klon kakao (Theobroma cacao L.). Zuriat, 15, 125-132.
Tanya,  P.;  Y.  Tadikam;  P.  Taeprayoon  & P.  Srinives  (2013).  Estimates  of repeatibility  and path  coefficient  of bunch and fruit traits in bang boet Dura oil palm. Journal of Oil Palm Research, 25, 108-115.
Wirnas,  D.; Sobir  & M. Surahman (2005). Pengembangan kriteria seleksi pada pisang (Musa sp.) berdasarkan analisis sidik  lintas.  Buletin  Agronomi,  33, 48-54.
*********.