ISSN 2085-2916 e-ISSN 2337-3652 Tersedia daring http://jai.ipb.ac.id J. Agron. Indonesia, Desember 2020, 48(3):235-248 DOI: https://dx.doi.org/10.24831/jai.v48i3.32830 Identifikasi Stabilitas Hasil Genotipe Ubi Jalar ( Ipomoea batatas L. (Lam)) Harapan Baru di Tiga Lingkungan
Identification of Yield Stability on New Promising Sweet Potatoes (Ipomoea batatas L. (Lam)) Genotypes in Three Environments
Agung Karuniawan 1,2,* dan Haris Maulana 1
1 Jurusan Budidaya Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran Jl. Raya Bandung-Sumedang Km 21, Kampus Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat, 45363, Indonesia 2 Magister Manajemen Sumberdaya Hayati, Sekolah Pascasarjana, Universitas Padjadjaran Jl. Dipati Ukur No. 35, Bandung, 40132, Indonesia
Diterima 13 Oktober 2020/Disetujui 2 Desember 2020

## ABSTRACT
Multilocation  tested  is  needed  to  estimate  the  yield  stability  of  the  tested  plants.  This  study  aimed  to  estimate  the genotype by environment interactions (GxE), identify the yield stability of the new promising sweet potato genotypes, and identify  static  and  dynamic  stability  measurement  models  for  sweet  potato  yields.  The  research  was  conducted  in  three environments in West Java, i.e., Sumedang Regency (729 masl), Bandung Regency (857 masl), and Karawang Regency (24 masl) from January 2017 to July 2018. The field experiment used an augmented design at each location. To estimate the GxE, a combined analysis of variance (ANOVA) was used, while the yield stability was estimated using the parametric (linear regression (bi and S 2 di), mean variance component (θi), genotypes variance environments (GE) (θ (i) ), Wricke ecovalence (Wi 2 ), Shukla variance stability (σ²i), coefficient of variation (CVi), AMMI stability value (ASV)) and non-parametric stability measurements (Huehn (S (i) ), Thennarasu (NP (i) ), Kang Ranks (KR)), and GGE biplot. The results showed that GxE had a significant effect on the yield with a contribution of 14.17%. Two new sweet potato genotypes were identified as stable and high yields in three environments, they were PR79 and PR126. These genotypes can be recommended as new superior genotypes and as materials for further sweet potato plant breeding programs. NP (2) and θᵢ stability measurements were the static stability models that can recommend the stable genotypes in unfavorable environments, while S (1), S (2) , S (3) , S (6) , NP (1) , NP (3) , NP (4) , KR, CVi, bi, S 2 di, Wi 2 , ASV, and σ²ᵢ were the dynamic stability models that can recommend the stable genotypes in favorable environments.
Keywords: GGE biplot, multilocation, non-parametric, parametric, yield stability

## ABSTRAK
Pengujian multilokasi diperlukan untuk mengestimasi stabilitas hasil dari tanaman yang diuji. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi interaksi genotipe dengan lingkungan (GxE), mengidentifikasi stabilitas hasil genotipe-genotipe baru ubi jalar, serta mengidentifikasi pengukuran stabilitas yang statis dan dinamis terhadap hasil ubi jalar. Penelitian dilakukan di tiga lingkungan di Jawa Barat, diantaranya pada dataran medium yaitu Kabupaten Sumedang (729 mdpl), Kabupaten Bandung (857 mdpl), serta pada dataran rendah yaitu Kabupaten Karawang (24 mdpl) dari bulan Januari 2017-Juli 2018. Percobaan menggunakan rancangan lapangan Augmented design di setiap lokasi. Analisis ragam (ANOVA) gabungan digunakan untuk mengestimasi GxE, sedangkan stabilitas hasil diestimasi dengan pengukuran model stabilitas parametrik (Regresi linier Eberhart  dan  Russell  (bi  dan  S 2 di),  komponen  rata-rata  varians  (θi),  varians  genotipe  terhadap  lingkungan  (GE)  (θ (i) ), Wricke ecovalence (Wi 2 ), varians stabilitas Shukla (σ²i), koefisien variasi (CVi), AMMI stability value (ASV)), non-parametrik (model Huehn (S (i) ), model Thennarasu (NP (i) ), Peringkat Kang (KR)), dan GGE biplot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GxE menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap hasil panen dengan kontribusi sebesar 14.17%. Dua genotipe ubi jalar teridentifikasi stabil dan memiliki hasil tinggi di tiga lingkungan yaitu PR79 dan PR126. Genotipe-genotipe tersebut dapat direkomendasikan sebagai genotipe unggul baru dan sebagai bahan untuk program pemuliaan tanaman ubi jalar selanjutnya. Pengukuran stabilitas NP (2) dan θᵢ merupakan model  stabilitas statis yang dapat merekomendasikan genotipe stabil pada lingkungan yang kurang menguntungkan (unfavorable), sedangkan pengukuran S (1) , S (2) , S (3) , S (6) , NP (1) , NP (3) ,
NP (4) , KR, CVi, bi, S 2 di, Wi 2 , ASV, dan σ²ᵢ merupakan model stabilitas dinamis yang dapat merekomendasikan genotipe stabil pada lingkungan yang menguntungkan (favorable).
Kata kunci: GGE biplot, multilokasi, non-parametrik, parametrik, stabilitas hasil
* Penulis untuk korespondensi. e-mail: agung.karuniawan@unpad.ac.id

## PENDAHULUAN
Ubi jalar merupakan salah satu komoditas pertanian yang memiliki nilai ekonomi tinggi di Jawa Barat. Beberapa produk  olahan  yang  berasal  dari  ubi  jalar  meningkatkan nilai jual dari komoditas ini, diantaranya biofuel (Waluyo et  al. ,  2015),  pewarna  alami  (Hariadi et  al. ,  2018),  serta tepung  dan snack  bar (Sunyoto et  al. ,  2019).  Selain  itu, industri  pangan  yang  menjadikan  ubi  jalar  sebagai  bahan baku utamanya, juga telah banyak berkembang di provinsi Jawa  Barat  (Maulana et  al. ,  2020).  Akan  tetapi,  jumlah permintaan  ubi  jalar  dari  industri  dan  pasar  tidak  sejalan dengan kapasitas produksi. Hal ini dikarenakan menurunnya hasil  dari  varietas  yang  sesuai  preferensi  konsumen  dan pasar,  serta  kualitas  varietas-varietas  yang  beredar  tidak memenuhi  standar  (spesifikasi  tidak  sesuai).  Oleh  karena itu,  diperlukan  varietas  unggul  baru  ubi  jalar  yang  sesuai dengan preferensi konsumen dan industri dengan hasil yang tinggi.
Pengujian multilokasi sangat penting dalam program pemuliaan  tanaman.  Saat  ini,  program  pengembangan genotipe  yang  stabil  dan  berdaya  hasil  tinggi  serta  sesuai dengan preferensi konsumen, adalah salah satu tujuan utama program pemuliaan ubi jalar (Maulana et al. , 2020). Pengujian multilokasi dapat mengetahui genotipe-genotipe stabil pada lingkungan yang luas, serta adaptip pada lingkungan yang spesifik.  Efek  GxE  pada  pengujian  multilokasi  terutama terjadi  pada  karakter  kuantitatif  termasuk  hasil  panen (Andrade et  al. ,  2016a),  serta  resistensi  terhadap  faktor biotik dan abiotik (Dia et al. , 2016). Saat ini telah banyak penelitian  yang  menggunakan  kombinasi  model  stabilitas parametrik dan non-parametrik dalam menyeleksi genotipe stabil dan berdaya hasil tinggi, diantaranya pada tanaman buncis ( Cicer arietinum L.) (Farshadfar et al. , 2012), pada tanaman  kacang  rumput  ( Lathyrus  sativus L.)  (Ahmadi et al. , 2015), pada tanaman gandum (Abate et al. , 2015), pada tanaman jelai (Khalili dan Pour-aboughadareh, 2016; Vaezi et al. , 2019), pada tanaman jagung manis (Ruswandi et al. , 2020), dan pada tanaman ubi jalar (Maulana et al. , 2020). Pada penelitian lainnya, Ajay et al. (2020) berhasil menyeleksi tanaman kacang pada kondisi cekaman pospor di India dan Sabaghnia et al. (2013) pada tanaman gandum di Iran dengan penggabungan berbagai parameter AMMI. Penggunaan gabungan model stabilitas dikarenakan analisis dengan  satu  pengukuran  stabilitas  pada  genotipe-genotipe yang  diuji  dianggap  kurang  informatif  (Khalili  dan  Pour- aboughadareh,  2016).  Oleh  karena  itu,  penggabungan berbagai pengukuran stabilitas dalam menyeleksi genotipe yang  stabil  dan  berdaya  hasil  tinggi  pada  pengujian multilokasi, lebih dianjurkan.
Saat  ini  Universitas  Padjadjaran  (UNPAD),  telah memiliki genotipe baru ubi jalar hasil persilangan terarah. Kegiatan ini merupakan kerjasama antara UNPAD dengan CIP Peru. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestimasi pengaruh  GxE  terhadap  hasil  panen  ubi  jalar,  menyeleksi genotipe-genotipe  ubi  jalar  baru  yang  stabil  dan  berdaya hasil tinggi di Jawa Barat, serta mengidentifikasi pengukuran stabilitas yang statis dan dinamis terhadap hasil ubi jalar di Jawa Barat.

## BAHAN DAN METODE

## Bahan Tanam dan Metode
Bahan  tanaman  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  27  genotipe  harapan  baru  hasil  persilangan terarah  (Tabel  1)  dan  tujuh  varietas  cek  sebagai  kontrol yaitu  Rancing  (C1),  AC-Putih  (C2),  Keriting  Maja  (C3), Ayamurasaki (C4), Beniazuma (C5), Kidal (C6), dan Beta- 2 (C7). Genotipe-genotipe yang digunakan ini merupakan hasil  seleksi  sesuai  preferensi  konsumen  berdasarkan Maulana et al. (2016). Pupuk yang digunakan yaitu pupuk kandang (kotoran ayam) dengan dosis 5 ton ha -1 dan pupuk NPK Phonska (16:16:16) dengan dosis 200 kg ha -1 . Percobaan lapangan pada setiap lokasi menggunakan rancangan Augmented design tipe 2. Setiap genotipe yang diuji  tidak  dilakukan  pengulangan  dan  ditanam  pada  plot berukuran  5  m 2 setiap  genotipenya.  Hal  ini  dikarenakan bahan tanam dari setiap genotipe masih terbatas. Percobaan dilakukan di tiga lokasi Jawa Barat, yaitu Kebun Percobaan Ciparanje,  Kecamatan  Jatinangor,  Kabupaten  Sumedang
No. Kode genotipe Nama genotipe 1 PR17 CIP 102030   1.16 2 PR20 CIP 102030   1.19 3 PR39 CIP 103002   2.60 4 PR43 CIP 103002   2.10 5 PR53 CIP 103002   2.20 6 PR54 CIP 103002   2.21 7 PR56 CIP 103002   2.23 8 PR79 CIP 103002   2.45 9 PR84 CIP 103002   2.50 10 PR114 CIP 103009   3.10 11 PR115 CIP 103009   3.11 12 PR118 CIP 103009   3.13 13 PR121 CIP 103009   3.16 14 PR125 CIP 103009   3.20 15 PR126 CIP 103009   3.21 16 PR136 CIP 103009   3.31 17 PR144 CIP 103009   3.39 18 PR165 CIP 103017   4.11 19 PR168 CIP 103017   4.14 20 PR174 CIP 103017   4.20 21 PR178 CIP 103017   4.24 22 PR179 CIP 103017   4.25 23 PR191 CIP 103017   4.37 24 PR196 CIP 103017   4.42 25 PR202 CIP 103017   4.48 26 PR235 CIP 103029   5.20 27 PR838 CIP 103033 12.67 Tabel 1. Daftar genotipe yang diuji
dengan  ketinggian  729  mdpl;  Kebun  Percobaan Arjasari, Kecamatan Arjasari, Kabupaten Bandung dengan ketinggian 857  mdpl;  dan  Desa  Puseurjaya,  Kecamatan  Telukjambe, Kabupaten  Karawang  dengan  ketinggian  24  mdpl  sejak Januari 2017 hingga Juli 2018. Kondisi lingkungan disetiap lokasi percobaan tersaji pada Tabel 2. Pada rancangan ini ulangan dilakukan hanya pada aksesi kontrol atau cek yaitu sebanyak 3 ulangan. Penggunaan augmented design tipe 2 ini bertujuan untuk mengestimasi variasi lingkungan pada lokasi pengujian. Jarak tanam yang digunakan adalah 100 cm x 25 cm.
Banyaknya  blok  yang  dibutuhkan  ditentukan  oleh hubungan  derajat  bebas  untuk error pada  analisis  varians dengan  kontrol  atau  tetua.  Jika  c  adalah  jumlah  kontrol yang  berbeda  yang  digunakan,  dan  r  adalah  jumlah  blok, maka derajat bebas untuk error paling sedikit harus sama dengan  10,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  rumus  berikut: (r-1) (c-1)  ≥ 10.

## Analisis Data
Data  diambil  dari  setiap  lokasi  dengan  mengukur bobot  per  plot  dari  setiap  genotipe  (kg  per  plot)  pada saat  panen  (18  MST).  Estimasi  interaksi  genotipe  dengan lingkungan  (GxE)  mengikuti  You et  al. (2013).  Pada percobaan  lapangan augmented  design ,  analisis  varians gabungan dari nilai varietas cek yang disesuaikan dilakukan untuk  menguji  stabilitas  hasil  dan  sifat  lain  dari  genotipe uji di lingkungan yang berbeda. Karena tidak ada ulangan untuk genotipe uji, kesalahan percobaan (error) gabungan dapat  diestimasi  berdasarkan  nilai  yang  disesuaikan  dari plot  kontrol  (cek).  Heterogenitas  tanah  dari  plot  kontrol dihilangkan  dengan  penyesuaian  data,  sehingga  nilai  rc (jumlah  nilai  yang  disesuaikan  dari  plot  kontrol)  dapat
dianggap  sebagai  nilai  yang  direplikasi.  Oleh  karena  itu, ANOVA  gabungan  varietas  cek  dari  setiap  blok  berbeda digunakan  untuk  memperkirakan  kesalahan  percobaan di  berbagai  lingkungan. Adapun  tabel ANOVA  gabungan augmented design tersaji pada Tabel 3. Uji Least Significant Increase (LSI)  digunakan  untuk  mengestimasi  performa hasil  setiap  genotipe  yang  diuji  terhadap  varietas  cek, mengikuti Petersen (1994).
Identifikasi  stabilitas  genotipe  dilakukan  dengan menggunakan  penggabungan  model  stabilitas  parametrik dan  non-parametrik.  Regresi  linier  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Eberhart  dan  Russell,  (1966). Berdasarkan  model  ini,  jika  kemiringan  regresi  (bi)  sama dengan 1 dan deviasi varians (S 2 di) sama dengan 0, maka genotipe dinyatakan stabil. Untuk mengestimasi komponen rata-rata  varians  (θi),  mengikuti  Plaisted  dan  Peterson (1959).  Komponen  varians  genotipe  terhadap  lingkungan (GE)  (θ (i) )  mengikuti  Plaisted  (1960),  Wricke  ecovalence (Wi 2 ) mengikuti Wricke  (1962), varians stabilitas Shukla (σ²i) mengikuti (Shukla, 1972), dan koefisien variasi (CVi) mengikuti Francis dan Kannenberg (1978).
Model  stabilitas  non-parametrik  (S (i) )  mengikuti Huehn, (1990). Model stabilitas (NP (i) ) mengikuti Thennarasu (1995), dan model stabilitas non-parametrik Peringkat Kang (KR) mengikuti Kang (1988). Dalam metode ini, performa hasil dan varians stabilitas genotipe dengan hasil tinggi dan stabil diberi bobot 1.
Pengukuran stabilitas menggunakan AMMI Stability Value (ASV) dihitung dengan formula mengikuti (Purchase et al. , 2000). Untuk mengestimasi stabilitas hasil berdasarkan model parametrik dan non-parametrik, digunakan perangkat lunak  online STABILITYSOFT (Pour-aboughadareh et al. ,  2019).  Pengelompokkan  genotip  stabil  berdasarkan pengukuran  stabilitas  parametrik  dan  non-parametrik
Lingkungan Kabupaten Sumedang Kabupaten Bandung Kabupaten Karawang Ketinggian (m.dpl) 729 857 24 Koordinat 6°55’00.6”S 107°46’18.3”E 7°03’35.3”S 107°38’46.5”E 6°20’15.1”S 107°18’20.2”E Jenis Tanah Inceptisols Inceptisols Inceptisols Curah hujan (mm/bln): Minimum 119.10 124.00 119.20 Maksimum 874.30 367.00 287.30 Rata-rata 538.00 198.20 175.32 Suhu udara ( o C) : Minimum 22.50 24.00 23.00 Maksimum 23.10 29.00 31.10 Rata-rata 22.86 26.00 26.52 pH 7.28 6.85 7.70 K 0.37 0.69 0.30 P 26.68 45.49 17.77 N 0.18 0.21 0.13 C-Organik 1.70 2.17 1.33
Tabel 2. Kondisi lingkungan pada tiga lokasi pengujian
menggunakan  dendrogram  berdasarkan  peringkat  masing- masing pengukuran. Estimasi model stabilitas menggunakan GGE  biplot  mengikuti  Yan  dan  Tinker  (2006).  Seleksi genotipe stabil dan berdaya hasil tinggi berdasarkan irisan antara  genotipe-genotipe  yang  terseleksi  oleh  pengukuran stabilitas parametrik dan non-parametrik, serta GGE biplot. Identifikasi model pengukuran stabilitas statis dan dinamis menggunakan  korelasi  peringkat  Spearman  dan principal component analysis (PCA) (Vaezi et al ., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Interaksi Genotipe dengan Lingkungan
Hasil analisis varians  (ANOVA) gabungan  pada varietas cek yang diuji tersaji pada Tabel 4. Tabel 4 menunjukkan bahwa  efek  lingkungan  memberikan  kontribusi  terbesar terhadap keragaman hasil panen ubi jalar (74.84%), diikuti oleh  efek  interaksi  genotipe  dengan  lingkungan  (GxE) (14.17%),  dan  efek  genotipe  (10.99%).  Beberapa  peneliti juga  melaporkan  bahwa  GxE  mempengaruhi  hasil  panen ubi  jalar  (Haldavanekar et  al. ,  2011;  Kathabwalika et  al. , 2013; Mau et al. , 2013; Laurie et al. , 2015; Gurmu, 2017; Rukundo et al. , 2017; Mustamu et al. , 2018; Ngailo et al. , 2019). Hal ini menunjukkan bahwa variasi hasil panen ubi jalar sangat dipengaruhi oleh faktor lingkungan.
Munculnya efek GxE dengan kontribusi yang cukup besar, menunjukkan bahwa hasil panen ubi jalar bervariasi pada  setiap  lokasi  percobaan.  Hal  ini  membuat  program pemuliaan tanaman ubi jalar menjadi kurang efisien (Andrade et al. , 2016a). Pada penelitian lainya, GxE juga memberikan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  hasil  panen  seperti Purwokurniawan et al. (2014) pada padi gogo di Indonesia,
Oliveira et  al. (2014)  pada  markisa  kuning  di  Brazil, Ngailo et al. (2019) pada ubi jalar di Tanzania, dan Hastini et  al. (2020)  pada  padi  sawah  di  Indonesia. Adanya  GxE yang signifikan menyebabkan perlu dilakukannya analisis lanjutan  dengan  berbagai  pendekatan  untuk  mengestimasi stabilitas hasil (Khalili dan Pour-aboughadareh, 2016; Vaezi et al. , 2019; Maulana et al. , 2020). Oleh karena itu, berbagai pengukuran  stabilitas  digunakan  untuk  mengelompokkan genotipe-genotipe  ubi  jalar  pada  kelompok  yang  lebih jelas.
Nilai  koefisien  variasi  (CV)  yang  dihasilkan  pada penelitian ini sangat besar (45.63%). Menurut Andrade et al. , (2016b), besarnya CV menunjukkan bahwa akurasi data hasil penelitian kurang representastif dan variasi hasil panen dari setiap genotipe di setiap lokasi tanam cukup tinggi. Solihin et  al. (2018),  juga  melaporkan  bahwa  variasi  lingkungan menyebabkan  perbedaan  potensi  dan  kualitas  hasil  ubi jalar.  Nilai  CV  yang  dihasilkan  pada  sebuah  percobaan disebabkan  oleh  berbagai  faktor  diantaranya  lingkungan percobaan, jenis percobaan (rancangan percobaan), tanaman yang diuji, dan karakter yang diamati (Maulana et al. , 2018; Prayudha et al. , 2019). Pada penelitian ini, besarnya nilai CV yang dihasilkan kemungkinan disebabkan oleh desain percobaan  yang  digunakan  yaitu augmented  design .  Hal ini karena pada percobaan yang digunakan tidak dilakukan pengulangan pada genotipe baru yang diuji, sehingga variasi data antar setiap genotipe pada tiga lingkungan percobaan menjadi lebih besar.
Curah hujan rata-rata selama percobaan di Kabupaten Sumedang,  Bandung,  dan  Karawang  berturut-turut  adalah 538  mm,  198,2  mm,  dan  175,32    mm  (Tabel  2).  Lokasi Kabupaten  Karawang  dan  Bandung  merupakan  lokasi dengan curah hujan yang lebih kecil dan suhu udara yang
Sumber variasi DB KT Uji F Genotipe (G) g -1 KT g KT g / KT E Lingkungan (E) e -1 KT e KT e / KT E
Interaksi Genotipe dengan Lingkungan (GxE) ( g -1)( e -1)
KT ge KT ge / KT E Error e ((rc-1)+2(m-1)) KT E
Tabel 3. Analisis varians (ANOVA) gabungan augmented design pada varietas cek
Keterangan:  DB = Derajat Bebas; KT = Kuadrat Tengah; g = jumlah varietas cek yang digunakan; e = jumlah lokasi/lingkungan; rc = jumlah nilai yang disesuaikan dari plot kontrol, m = jumlah blok yang digunakan
Sumber variasi DB JK KT F-hitung F- prob. Persentase (%) Genotipe (G) 6 97.02 16.17 3.24 0.01 10.99 Lingkungan (E) 2 660.72 330.36 66.26 0.00 74.84 Interaksi (GxE) 12 125.09 10.42 2.09 0.03 14.17 Error 42 209.39 4.99 Rata-rata (kg) 3.54 CV (%) 45.63
Tabel 4. Hasil analisis varians gabungan pada tujuh varietas cek
Keterangan: DB = derajat bebas; JK = jumlah kuadrat; KT = kuadrat tengah; CV = koefisien variasi
lebih  tinggi.  Oleh  karena  itu,  kebutuhan  air  pada  kedua lokasi tersebut lebih tinggi, sehingga dilakukan penyiraman yang lebih banyak di bandingkan dengan lokasi Kabupaten Sumedang. Menurut Lestari dan Ricky (2015), kebutuhan air  pada  fase  awal  dan  penanaman  sangat  penting  untuk pertumbuhan  tanaman.  Opafola et  al .  (2018)  juga menambahkan  bahwa  suhu  yang  tinggi,  unsur  hara  yang rendah, dan kekurangan air saat penanaman ubi jalar akan menyebabkan  tanaman  menjadi  stress  dan  pertumbuhan ubi  menjadi  tidak  maksimal.  Berdasarkan  hal  tersebut, kondisi  lingkungan  yang  cukup  basah  sangat  mendukung pertumbuhan  dan  pembentukan  ubi  dalam  tanah.  Lokasi kabupaten  Sumedang  memiliki  suhu  udara  pada  kisaran 22.50-23.10 o C,  suhu  udara  di  lokasi  kabupaten  Bandung berada pada kisaran 24.00-29.00 o C, sedangkan kabupaten Karawang  berada  pada  kisaran  23.00-31.10 o C.  Suhu optimum untuk pertumbuhan ubi jalar berkisar antara 21.00- 27.00 o C (Opafola et al ., 2018). Hasil identifikasi tersebut menunjukkan  bahwa  kondisi  lokasi  pengujian  kabupaten Sumedang memiliki suhu dan curah hujan yang baik untuk pertumbuhan ubi jalar, sedangkan kabupaten Bandung dan Karawang, kurang mendukung untuk pertumbuhan ubi jalar. Hal ini dikarenakan penanaman pada kedua lokasi tersebut dilakukan pada musim kemarau.
Hasil analisis tanah yang dilakukan di Laboratorium kimia tanah dan nutrisi tanaman, Departemen Ilmu Tanah dan  Sumberdaya  Lahan,  Fakultas  Pertanian,  Universitas Padjadjaran (Tabel 2). Hasil pengujian menunjukkan bahwa lahan  percobaan  di  Kabupaten  Sumedang,  Bandung,  dan Karawang  memiliki  kondisi  pH,  N,  P,  K,  dan  C-organik yang menunjang pertumbuhan ubi jalar. Perbedaan kondisi lingkungan percobaan, menyebabkan performa hasil panen dari  setiap  genotipe  ubi  jalar  menjadi  berbeda  (Solihin et al. ,  2018).  Hasil  uji least  significant  increase (LSI)  yang tersaji  pada Tabel  5  menunjukkan  perbedaan  potensi  dari setiap  genotipe  yang  diuji  terhadap  varietas  cek  yang digunakan.  Genotipe-genotipe  pada  lokasi  kabupaten Sumedang  menunjukkan  performa  hasil  yang  dominan melebihi  varietas  cek.  Dua  puluh  genotipe  teridentifikasi memiliki potensi hasil yang melebihi seluruh varietas cek, dua genotipe melebihi enam varietas cek, dan lima genotipe tidak  melebihi  satupun  varietas  cek.  Lokasi  kabupaten Bandung  menunjukkan  performa  yang  berbeda,  dimana tidak ada satupun genotipe baru yang melebihi varietas cek. Lokasi  kabupaten  Karawang  juga  menunjukkan  performa yang kurang baik, yaitu hanya terdapat satu genotipe yang melebihi  satu  varietas  cek,  yaitu  genotipe  PR79  yang melebihi  cek  4.  Perbedaan  performa  hasil  setiap  genotipe yang  diuji  pada  setiap  lokasi  pengujian,  dikarenakan kondisi  lingkungan  yang  berbeda  terutama  pada  lokasi kabupaten  Bandung  dan  Karawang  dengan  kondisi  yang cukup ektrim, sehingga tanaman yang diuji tercekam oleh kekeringan. Hal ini juga dilaporkan oleh beberapa penelitian sebelumnya yang menyebutkan bahwa cekaman kekeringan sangat  mempengaruhi  performa  hasil  tanaman  (Lestari and  Ricky,  2015;  Opafola et  al .,  2018).  Selain  itu,  latar belakang genetik dan tetua persilangan yang berbeda juga menyebabkan  potensi  setiap  genotipe  yang  diuji  berbeda. Oleh karena itu, penanaman ubi jalar pada musim hujan dan
penghujung  musim  hujan  lebih  disarankan,  agar  tanaman ubi jalar mendapatkan asupan air yang cukup selama masa pertumbuhan.

## Pengukuran Stabilitas dengan Model Parametrik dan Non- parametrik
Efek GxE telah banyak dipelajari secara luas oleh para pemulia tanaman dalam menyeleksi genotipe yang stabil dan berdaya hasil tinggi. Berbagai metode telah diusulkan untuk dapat  digunakan  sebagai  indeks  seleksi  bersama  dengan hasil rata-rata peringkat stabilitas genotipe (Farshadfar et al. , 2012; Abate et al. , 2015; Khalili dan Pour-aboughadareh, 2016;  Goksoy et  al. ,  2019;  Vaezi et  al. ,  2019).  Dalam penelitian  ini,  digunakan  beberapa  pengukuran  stabilitas parametrik  dan  non-parametrik,  serta  model  GGE  biplot untuk  mengidentifikasi  genotipe  ubi  jalar  yang  stabil  dan berdaya hasil tinggi.
Hasil analisis stabilitas parametrik dan non-parametrik ubi  jalar  disajikan  pada  Tabel  6,  sedangkan  peringkat stabilitasnya  tersaji  pada  Tabel  7.  Berdasarkan  Tabel  6 dan  Tabel  7,  terlihat  bahwa  setiap  stabilitas  memiliki perbedaan dalam mengestimasi genotipe yang stabil. Akan tetapi,  terdapat  tiga  model  stabilitas  yang  memiliki  pola sama dalam mengestimasi stabilitas genotipe, yaitu model stabilitas Wricke ekovalens (Wi 2 ), varians stabilitas Shukla (σ² i ),  dan  komponen  varians  GE  Plaisted  (θ (i) ),  dengan PR115 dan PR125 sebagai genotipe yang paling stabil. Hal ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  pengukuran  tersebut  (Wi 2 , σ² i , θ (i) ) memiliki kekuatan yang sama dalam mengestimasi stabilitas  genotipe,  sehingga  dapat  digunakan  salah  satu dari ketiga model tersebut untuk menyeleksi genotipe stabil (Vaezi et al. , 2017). Berdasarkan nilai rata-rata peringkat, genotipe PR79, C4, PR115, PR125, PR838, PR84, PR20, PR126, PR118, dan PR53 memiliki nilai yang kecil, sehingga dinyatakan paling stabil. Hal serupa juga diungkapkan oleh Vaezi et al. (2019), yang menyebutkan bahwa genotipe yang memiliki  nilai  rata-rata  peringkat  paling  kecil  merupakan genotipe yang memiliki stabilitas hasil paling tinggi pada pengujian multilokasi.
Analisis  klaster  (dendrogram)  digunakan  untuk mengelompokkan  genotipe-genotipe  ubi  jalar  kedalam kelompok  yang  jelas.  Hasil  analisis  dendrogram  tersaji pada Gambar 1. Dendrogram dari analisis ini memisahkan genotipe ubi jalar menjadi tiga kelompok utama. Kelompok pertama (KI) terdiri dari genotipe PR202, PR191, PR144, PR174,  PR136,  PR168,  PR121,  PR235,  dan  PR196. Kelompok  KI  memiliki  rata-rata  hasil  panen  tinggi  dan peringkat rata-rata stabilitas yang tinggi, sehingga mereka merupakan  kelompok  genotipe  tidak  stabil  dengan  hasil panen tinggi. Genotipe-genotipe yang beradaptasi spesifik memiliki keunggulan untuk merespon perubahan lingkungan dibandingkan  genotipe  yang  stabil  (Adebola et  al. ,  2013; Laurie et al. , 2015; Ngailo et al. , 2019). Oleh karena itu, kelompok  ini  dapat  direkomendasikan  sebagai  varietas unggul spesifik lingkungan.
Kelompok kedua (K2) terdiri dari genotipe C7, C2, C5, C6, C3, dan C1, memiliki hasil panen lebih besar dari rata-rata keseluruhan dan memiliki peringkat rata-rata stabilitas yang
No Genotipe Kabupaten Sumedang Kabupaten Bandung Kabupaten Karawang Nilai penyesuaian Notasi Nilai penyesuaian Notasi Nilai penyesuaian Notasi 1 PR17 2.16 - 0.16 - 4.02 - 2 PR20 4.84 b-g 0.17 - 2.22 - 3 PR39 2.41 - 0.16 - 6.87 - 4 PR43 2.75 - 0.58 - 2.17 - 5 PR53 4.14 - 0.17 - 2.00 - 6 PR54 8.29 a-g 0.54 - 1.60 - 7 PR56 7.94 a-g 0.17 - 1.60 - 8 PR79 9.36 a-g 3.31 - 9.37 d 9 PR84 7.24 a-g 0.18 - 2.27 - 10 PR114 9.40 a-g 0.51 - 0.67 - 11 PR115 6.49 a-g 0.51 - 0.85 - 12 PR118 10.89 a-g 0.51 - 4.23 - 13 PR121 1.79 - 1.56 - 5.43 - 14 PR125 5.64 a-g 0.51 - 0.10 - 15 PR126 7.23 a-g 4.76 - 6.62 - 16 PR136 12.14 a-g 0.51 - 0.15 - 17 PR144 10.41 a-g 0.51 - 0.15 - 18 PR165 5.71 a-g 0.51 - 0.15 - 19 PR168 12.07 a-g 0.51 - 0.15 - 20 PR174 11.92 a-g 0.51 - 0.15 - 21 PR178 4.82 b-g 0.51 - 0.15 - 22 PR179 7.57 a-g 0.51 - 0.15 - 23 PR191 11.45 a-g 0.51 - 0.15 - 24 PR196 14.45 a-g 0.56 - 0.15 - 25 PR202 11.17 a-g 0.57 - 0.15 - 26 PR235 15.65 a-g 0.57 - 0.15 - 27 PR838 6.20 a-g 0.56 - 1.02 - LSI 0.68 5.49 3.57 Cek 1+LSI 4.97 6.87 14.94 Cek 2+LSI 4.43 8.07 12.12 Cek 3+LSI 4.56 6.12 12.86 Cek 4+LSI 4.57 6.36 7.03 Cek 5+LSI 4.31 8.92 17.97 Cek 6+LSI 4.78 6.01 13.29 Cek 7+LSI 4.31 6.81 11.64 Tabel 5. Hasil uji least significant increase (LSI) pada setiap lokasi pengujian
Keterangan:  a  =  melebihi  cek  1  (Rancing),  b  =  melebihi  cek  2  (AC-putih),  c  =  melebihi  cek  3  (Keriting  maja),  d  =  melebihi  cek  4 (Ayamurasaki), e = melebihi cek 5 (Beniazuma), f = melebihi cek 6 (Kidal), g = melebihi cek 7 (Beta-2), - = tidak melebihi cek
rendah. Kelompok ini merupakan kelompok ideal, karena memiliki  hasil  tinggi  (di  atas  rata-rata  keseluruhan)  serta stabil pada tiga lingkungan pengujian (Vaezi et al. , 2019). Akan tetapi, semua genotipe yang berada pada kelompok ini
adalah varietas cek, sehingga identifikasi genotipe unggul baru harus dilakukan pada kelompok lainnya.
Kelompok  ketiga  (K3)  terbagi  menjadi  dua  sub kelompok, yaitu sub kelompok genotipe stabil dengan hasil
Genotipe Hasil S (1) S (2) S (3) S (6) NP (1) NP (2) NP (3) NP (4) K R Wᵢ² σ²ᵢ s²dᵢ bᵢ CVi θ (i) θᵢ ASV PR17 1.58 13.33 127.00 31.75 3.25 10.33 1.14 1.19 1.67 50 0.48 0.24 0.01 0.32 86.69 0.51 0.38 0.98 PR20 1.87 10.67 72.33 13.56 1.81   8.67 1.08 0.58 1.00 33 0.10 0.04 0.01 0.77 145.18 0.52 0.29 0.27 PR39 2.61 16.00 177.33 36.69 3.17   8.33 0.69 0.82 1.66 45 0.91 0.47 0.07 0.31 101.14 0.50 0.49 1.33 PR43 1.36 15.33 132.33 16.89 1.49 12.67 0.68 0.61 0.98 49 0.40 0.20 0.00 0.36 97.44 0.51 0.36 0.71 PR53 1.56 8.67 46.33 10.69 1.77 12.00 1.74 1.02 1.00 39 0.15 0.07 0.01 0.66 151.52 0.52 0.30 0.38 PR54 3.00 16.00 177.33 21.71 1.88   5.67 0.35 0.45 0.98 36 0.43 0.21 0.05 1.24 156.9 0.51 0.37 0.47 PR56 2.69 14.00 147.00 36.75 3.50   6.00 0.73 0.67 1.75 35 0.35 0.17 0.04 1.27 173.21 0.51 0.35 0.42 PR79 5.95 2.00 3.00 0.23 0.15 10.67 0.05 0.38 0.08 16 0.40 0.20 0.05 1.27 79.57 0.51 0.36 0.70 PR84 2.68 12.67 109.00 16.77 1.85   3.00 0.40 0.27 0.97 33 0.16 0.07 0.02 1.14 151.94 0.52 0.30 0.20 PR114 3.26 15.33 134.33 20.15 1.85   8.67 0.53 0.50 1.15 36 0.46 0.23 0.04 1.44 159.48 0.51 0.38 0.57 PR115 2.98 14.00 124.33 18.20 1.85   2.33 0.36 0.12 1.02 22 0.00 -0.01 0.00 0.95 107.01 0.52 0.26 0.27 PR118 5.58 17.33 217.00 24.11 1.89   7.67 0.36 0.56 0.96 17 0.37 0.18 0.01 1.58 96.61 0.51 0.35 0.57 PR121 3.29 19.33 254.33 26.31 1.90 10.33 0.36 0.65 1.00 47 1.85 0.97 0.13 -0.02 102.58 0.49 0.74 1.80 PR125 2.45 12.67 97.00 16.17 1.83   4.33 0.55 0.35 1.06 29 0.03 0.00 0.00 0.83 114.23 0.52 0.27 0.31 PR126 4.04 15.33 146.33 19.96 1.86   9.67 0.43 0.51 1.05 16 0.12 0.05 0.02 1.02 90.30 0.52 0.29 0.55 PR136 4.00 20.00 300.00 54.55 3.64 16.33 0.65 1.07 1.82 37 1.34 0.69 0.09 1.88 173.21 0.50 0.60 1.15 PR144 3.43 16.67 208.33 44.64 3.57 10.33 0.68 0.84 1.79 36 0.80 0.41 0.07 1.61 173.21 0.51 0.47 0.83 PR165 1.86 10.00 75.00 25.00 3.33   9.00 1.50 1.11 1.67 37 0.15 0.07 0.02 0.87 173.21 0.52 0.30 0.15 PR168 4.03 20.67 320.33 56.53 3.65 17.67 0.65 1.12 1.82 37 1.36 0.71 0.09 1.89 173.21 0.50 0.61 1.17 PR174 3.98 19.33 280.33 52.56 3.63 15.00 0.64 1.01 1.81 37 1.31 0.68 0.09 1.87 173.21 0.50 0.60 1.14 PR178 1.61 8.00 48.00 19.20 3.20 10.33 2.00 1.46 1.60 39 0.16 0.07 0.02 0.76 173.21 0.52 0.30 0.26 PR179 2.53 13.33 133.33 34.78 3.48   3.33 0.68 0.62 1.74 36 0.28 0.14 0.04 1.19 173.21 0.51 0.33 0.33 PR191 3.82 18.67 261.33 50.58 3.61 13.33 0.64 0.94 1.81 37 1.15 0.60 0.08 1.79 173.21 0.50 0.56 1.05 PR196 4.82 21.33 341.33 58.51 3.66 20.00 0.65 1.21 1.83 38 2.37 1.24 0.13 2.26 173.21 0.48 0.87 1.62 PR202 3.73 18.00 243.00 48.60 3.60 12.00 0.64 0.88 1.80 37 1.06 0.55 0.08 1.75 173.21 0.50 0.53 1.00 PR235 5.22 22.00 363.00 60.50 3.67 21.33 0.65 1.26 1.83 38 2.99 1.57 0.15 2.45 173.21 0.47 1.03 1.85 PR838 2.36 12.00 97.33 15.78 1.84   5.33 0.72 0.33 0.97 31 0.07 0.02 0.01 0.96 142.29 0.52 0.28 0.07 C1 5.68 14.00 140.33 10.94 1.07 19.33 0.22 0.53 0.55 35 2.52 1.32 0.29 0.27 90.47 0.48 0.91 1.07 C2 4.96 17.33 202.33 17.34 1.40   9.00 0.28 0.46 0.74 33 1.57 0.82 0.11 0.08 63.76 0.49 0.66 0.76 C3 4.60 15.33 156.33 14.00 1.28 15.33 0.28 0.50 0.69 37 1.80 0.94 0.20 0.35 95.09 0.49 0.72 0.67 C4 2.74 13.33 105.33 10.36 1.12   7.67 0.29 0.37 0.66 33 0.35 0.17 0.01 0.43 59.77 0.51 0.35 0.54 C5 7.15 18.67 261.33 21.19 1.51 17.67 0.28 0.55 0.76 35 4.36 2.30 0.45 -0.17 87.70 0.45 1.38 0.98 C6 4.78 14.67 124.00 11.27 1.09 17.00 0.31 0.55 0.67 38 1.91 1.00 0.23 0.40 97.12 0.49 0.75 0.74 C7 4.34 17.33 209.33 19.32 1.54 11.67 0.28 0.43 0.80 36 1.42 0.74 0.13 0.24 79.20 0.50 0.62 0.61
Tabel 6. Analisis stabilitas parametrik dan non-parametrik terhadap 34 genotipe ubi jalar
rendah sampai tinggi yang diisi oleh genotipe PR20, PR54, PR56, PR79, PR84, PR114, PR115, PR118, PR125, PR126, PR179,  PR838,  dan  C4.  Pada  sub  kelompok  ini  genotipe PR79,  PR118,  dan  PR126  merupakan  genotipe  baru dengan hasil diatas rata-rata keseluruhan dan stabil di tiga lingkungan pengujian. Sub kelompok kedua berisi genotipe- genotipe yang memiliki hasil panen rendah serta tidak stabil di  semua  lingkungan  pengujian,  mereka  adalah  PR17, PR39, PR43, PR53, PR165, dan PR178. Beberapa peneliti juga telah berhasil menyeleksi genotipe stabil berdaya hasil tinggi  dengan  pengukuran  stabilitas  paramterik  dan  non- parametrik,  diantaranya  Khalili  dan  Pour-aboughadareh (2016)  pada  tanaman  jelai,    Goksoy et  al. (2019)  pada tanaman kedelai, Vaezi et al. (2019) pada tanaman gandum, dan  Maulana et al. (2020) pada tanaman ubi jalar. Dengan
demikian, genotipe-genotipe pada kelompok ketiga dengan hasil  tinggi  dan  stabil,  dapat  direkomendasikan  sebagai genotipe-genotipe unggul baru yang stabil dan berdaya hasil tinggi.

## Korelasi Peringkat Spearman dan Pengelompokan Model Stabilitas pada 34 Genotipe Ubi Jalar
Berdasarkan  koefisien  korelasi  peringkat  Spearman, rata-rata hasil panen (Y) berkorelasi positif dan signifikan dengan NP (2) dan θᵢ  (Tabel 8). Pengukuran stabilitas NP (2) dan θᵢ termasuk ke dalam model stabilitas statis (Becker dan Leon, 1988). Menurut Vaezi et al . (2019), model stabilitas yang berkorelasi positif dengan hasil panen dapat digunakan untuk  merekomendasikan  genotipe  pada  lingkungan  yang
Genotipe Hasil S (1) S (2) S (3) S (6) NP (1) NP (2) NP (3) NP (4) K R Wᵢ² σ²ᵢ s²dᵢ bi CVi θ (i) θᵢ ASV SR AR SD RAR PR17 32 9 12 23 23 16 31 31 23 34 18 18 7 21 5 18 17 24 362 20.11 8.31 24 PR20 29 5 4 6 11 11 30 17 14 7 4 4 6 8 18 4 31 5 214 11.89 9.15 7 PR39 25 20 20 25 21 10 27 22 22 31 20 20 20 22 13 20 15 31 384 21.33 5.25 26 PR43 34 16 13 11 7 24 24 18 12 33 15 15 3 19 12 15 20 19 310 17.22 7.71 21 PR53 33 3 2 3 10 22 33 27 14 29 6 6 4 13 19 6 29 9 268 14.89 10.89 10 PR54 20 20 20 19 18 6 9 8 13 14 16 16 18 9 21 16 19 11 273 15.17 4.63 11 PR56 23 12 18 26 26 7 29 21 26 11 12 12 16 11 28 12 23 10 323 17.94 7.08 22 PR79 2 1 1 1 1 20 1 6 1 1 14 14 17 12 4 14 21 18 149 8.28 7.51 1 PR84 24 7 9 10 14 2 13 2 11 7 9 9 13 5 20 9 26 3 193 10.72 6.67 6 PR114 19 16 15 17 15 11 15 10 20 14 17 17 15 14 22 17 18 15 287 15.94 2.82 13 PR115 21 12 11 13 16 1 12 1 17 4 1 1 1 3 15 1 34 6 170 9.44 8.84 3 PR118 4 23 25 20 19 8 11 16 9 3 13 13 8 16 10 13 22 14 247 13.72 6.15 9 PR121 18 29 27 22 20 16 10 20 14 32 29 29 28 32 14 29 6 33 408 22.67 8.02 28 PR125 27 7 6 9 12 4 16 4 19 5 2 2 2 6 16 2 33 7 179 9.94 8.75 4 PR126 11 16 17 16 17 15 14 12 18 1 5 5 11 1 7 5 30 13 214 11.89 6.96 8 PR136 13 31 31 31 31 28 20 28 31 19 24 24 24 29 28 24 11 29 456 25.33 5.97 31 PR144 17 22 23 27 27 16 25 23 27 14 19 19 19 18 28 19 16 22 381 21.17 4.23 25 PR165 30 4 5 21 24 13 32 29 23 19 7 7 12 4 28 7 28 2 295 16.39 10.35 18 PR168 12 32 32 32 32 30 21 30 32 19 25 25 25 30 23 25 10 30 465 25.83 6.59 32 PR174 14 29 30 30 30 26 19 26 30 19 23 23 23 28 25 23 12 28 438 24.33 5.3 30 PR178 31 2 3 14 22 16 34 34 21 29 8 8 10 10 25 8 27 4 306 17 10.71 20 PR179 26 9 14 24 25 3 26 19 25 14 10 10 14 7 23 10 25 8 292 16.22 7.63 16 PR191 15 27 28 29 29 25 18 25 29 19 22 22 22 26 28 22 13 26 425 23.61 4.73 29 PR196 7 33 33 33 33 33 22 32 33 26 31 31 29 33 28 31 4 32 504 28 8.47 33 PR202 16 26 26 28 28 22 17 24 28 19 21 21 21 24 25 21 14 25 406 22.56 4.07 27 PR235 5 34 34 34 34 34 23 33 34 26 33 33 30 34 28 33 2 34 518 28.78 9.47 34 PR838 28 6 7 8 13 5 28 3 10 6 3 3 9 2 17 3 32 1 184 10.22 9.43 5 C1 3 12 16 4 2 32 2 13 2 11 32 32 33 23 8 32 3 27 287 15.94 12.17 14 C2 6 23 22 12 6 13 6 9 6 7 27 27 26 31 2 27 8 21 279 15.5 9.45 12 C3 9 16 19 7 5 27 5 11 5 19 28 28 31 20 9 28 7 17 291 16.17 9.01 15 C4 22 9 8 2 4 8 7 5 3 7 11 11 5 15 1 11 24 12 165 9.17 6.09 2 C5 1 27 29 18 8 30 3 15 7 11 34 34 34 27 6 34 1 23 342 19 12.21 23 C6 8 15 10 5 3 29 8 14 4 26 30 30 32 17 11 30 5 20 297 16.5 10.21 19 C7 10 23 24 15 9 21 4 7 8 14 26 26 27 25 3 26 9 16 293 16.28 8.29 17
Tabel 7. Peringkat genotipe ubi jalar berdasarkan model stabilitas parametrik dan non-parametrik
Keterangan : SR = jumlah peringkat stabilitas; AR = rata-rata peringkat stabilitas; SD = standar deviasi; RAR = peringkat dari AR
kurang  menguntungkan  ( unfavorable ).  Oleh  karena  itu, pengukuran stabilitas NP (2) dan θᵢ termasuk dalam kelompok ini. Korelasi  positif  dan  signifikan  lainnya  yaitu  S (1) terhadap S (2) , S (3) , S (6) , NP (1) , Wi 2 , σ²ᵢ, S 2 di , bi, θ (i) , dan ASV, serta  berkorelasi  negatif  dan  signifikan  terhadap    θᵢ.  S (2) berkorelasi  positif  dan  signifikan  terhadap  S (3) ,  S (6) ,  NP (1) , Wi 2 , σ²ᵢ, S 2 di , bi, θ (i) , dan ASV, serta berkorelasi negatif dan signifikan terhadap  θᵢ. S (3) berkorelasi positif dan signifikan terhadap S (6) , NP (3) , NP (4) , bi, CVi, dan ASV. Model stabilitas S (6) berkorelasi positif dan signifikan terhadap NP (2) , NP (3), NP (4) , dan CVi.  NP (1) berkorelasi positif terhadap NP (3) , KR, Wi 2 ,  σ²ᵢ,  S²dᵢ  ,  bi,  θ (i) ,  dan ASV  serta  berkorelasi  negatif dengan θᵢ. NP (2) berkorelasi positif dan signifikan terhadap NP (3) , NP (4) , dan KR. NP (3) berkorelasi positif dan signifikan
dengan  NP (4) ,  KR,  dan  CVi.  NP (4) berkorelasi  positif  dan signifikan  dengan  CVi.  Model  stabilitas  KR  berkorelasi positif dan signifikan dengan bi.
Model  stabilitias  Wi 2 berkorelasi  positif  dan  nyata terhadap σ²ᵢ, S 2 di, bi, θ (i) , dan ASV, serta berkorelasi negatif dan nyata dengan θᵢ. Model stabilitas σ²ᵢ berkorelasi positif dengan  S²di,  bi,  θ (i) ,  dan  ASV,  serta  berkorelasi  negatif dengan  θᵢ.  Model  stabilitas  S²dᵢ  berkorelasi  positif  dan signifikan terhadap bi, θ (i) , dan ASV serta berkorelasi negatif dan  signifikan  dengan  θᵢ.  Model  stabilitas  bi  berkorelasi positif dan signifikan terhadap θ (i) dan ASV, serta berkorelasi negatif  dengan  θᵢ.  Model  stabilitas  θ (i) berkorelasi  positif signifikan  dengan ASV  dan  berkorelasi  negatif  signifikan dengan  θᵢ.  Model  stabilitas  θᵢ  berkorelasi  negatif  dan signifikasn terhadap ASV.
Gambar 1. Pengelompokkan genotipe ubi jalar berdasarkan hasil panen dan peringkat stabilitas
Principal  component  analysis (PCA)  digunakan untuk mengelompokkan model stabilitas. Lima PC pertama dengan eigenvalue >1  bernilai  90.08%  dari  total  variasi (Tabel  9).  Karena  dua  komponen  pertama  memiliki  nilai variabilitas tertinggi (masing-masing 39.67% dan 27.37%) dan eigenvalue (masing-masing 13.49 dan 9.31), maka PCA di  ektsrak  dari  kedua  komponen  tersebut  (PC1  dan  PC2) (Khalili and Pour-aboughadareh, 2016; Vaezi et al ., 2017). Hasil analisis PCA tersaji pada Gambar 2.
Gambar  2  menunjukkan  pengelompokkan  model stabilitas  parametrik  dan  non-parametrik.  Model-model yang digunakan diklasifikasikan menjadi empat  kelompok utama, yaitu kelompok pertama (K1) berisi model stabilitas CVi,  S (3) ,  S (6) ,  dan  NP (4) .  Kelompok  kedua  (K2)  berisi model stabilitas S (1) , S (2) , ASV, bi, NP (1) ,  S 2 di, Wi 2 , dan σ²ᵢ. Kelompok ketiga (K3) berisi model stabilitas NP (3) dan KR. Ketiga  kelompok  ini  merepresentasikan  model  stabilitas dinamis, karena berada pada kelompok berbeda dengan hasil (Mohammadi dan Amri, 2008). Menurut beberapa penelitian, kelompok  ini  dapat  merekomendasikan  genotipe  pada lingkungan yang menguntungkan ( favorable ) (Farshadfar et al ., 2012; Khalili dan Pour-aboughadareh, 2016; Vaezi et al ., 2019). Kelompok keempat (K4) berisi hasil (Y) dan model stabilitas  NP (2) dan  θᵢ,  kedua  model  ini  merupakan  model stabilitas  statis,  yang  dapat  merekomendasikan  genotipe pada lingkungan yang kurang menguntungkan.

## Stabilitas Hasil Berdasarkan GGE Biplot
Visualisasi stabilitas hasil genotipe-genotipe ubi jalar, menggunakan  analisis  GGE  biplot.  Hasil  analisis  GGE
biplot pada 34 genotipe ubi jalar, menunjukkan bahwa PC1 dan PC2 masing-masing menyumbang 72.5 dan 26.2% dari total variasi hasil panen ubi jalar (Gambar 3). Pola ‘ which won where ’ menunjukkan bahwa tiga lokasi memiliki tujuh sektor dengan genotipe puncak yang berbeda. Terdapat dua lingkungan  yang  berada  pada  sektor  yang  sama  (Sektor 1) yaitu Bandung dan Karawang dengan genotipe puncak C1. Genotipe puncak pada lokasi Sumedang yaitu genotipe PR235. Genotipe-genotipe yang berada pada puncak setiap sektor  menunjukkan  bahwa  genotipe-genotipe  tersebut memiliki hasil tinggi pada lingkungan yang berada di sektor tersebut  (Rad et al. , 2013; Zhang et al. , 2016; Mustamu et al. , 2018). Genotipe-genotipe yang berada pada sektor yang berisi  lebih  dari  satu  lingkungan  atau  lingkungan  mega, menunjukkan genotipe yang ideal (Xu et al. , 2014; Gurmu, 2017; Erdemci, 2018). Oleh karena itu, pada pengujian ini genotipe-genotipe yang termasuk ideal adalah PR79, PR121, PR126,  C1,  C2,  C3,  C5,  dan  C6.  Hasil  pengujian  juga menunjukkan  bahwa  genotipe  puncak  yang  terletak  pada sektor yang tidak berisi lingkungan, memiliki hasil panen yang rendah di semua lokasi pengujian, sehingga genotipe- genotipe pada sektor ini kurang direkomendasikan.
Hasil  analisis  GGE  biplot  menunjukkan  bahwa beberapa  genotipe  teridentifikasi  mendekati  titik  pusat sumbu.  Genotipe-genotipe  tersebut  adalah  PR54,  PR56, PR79, PR84, PR114, PR115, PR125, PR126, PR144, PR168, PR174,  PR  179,  PR191,  dan  PR202.  Beberapa  peneliti mengungkapkan bahwa genotipe yang berada dekat dengan sumbu pusat (0.00), merupakan genotipe yang stabil (Zhang et al. , 2016; Mustamu et al. , 2018). Hasil pengukuran GGE biplot, parametrik dan non-parametrik, menunjukkan pola
Model Hasil S (1) S (2) S (3) S (6) NP (1) NP (2) NP (3) NP (4) K R Wᵢ² σ²ᵢ s²dᵢ bi CVi θ (i) θᵢ Hasil S (1)
-0.57*
S (2)
-0.58* 0.98** S (3)
-0.13 0.72** 0.78**
S (6)
0.08 0.51* 0.57* 0.93**
NP (1) -0.52* 0.53* 0.51* 0.26
0.14 NP (2) 0.73** -0.24 -0.20 0.34 0.55* -0.14 NP (3) 0.10 0.33 0.38 0.67* 0.71** 0.54* 0.63* NP (4) 0.19 0.43 0.47 0.87** 0.95** 0.17 0.64* 0.73** K R 0.27 0.28 0.25 0.39 0.36 0.50* 0.43 0.73** 0.41 Wᵢ² -0.69* 0.73** 0.73** 0.36 0.10 0.77** -0.42 0.30 0.05 0.42 σ²ᵢ -0.69* 0.73** 0.73** 0.36 0.10 0.77** -0.42 0.30 0.05 0.42 1.00** s²dᵢ -0.74**  0.64* 0.67* 0.33 0.10 0.69* -0.44 0.21 0.03 0.26 0.92** 0.92** Bi -0.52* 0.81** 0.79** 0.50* 0.29 0.74** -0.21 0.48 0.26 0.51*  0.89** 0.89** 0.72** Cvi 0.22 0.22 0.28 0.66* 0.80** 0.10 0.60* 0.59* 0.82** 0.31 -0.04 -0.04 0.05 0.06 θ (i) -0.69* 0.73** 0.73** 0.36 0.10 0.77** -0.42 0.30 0.05 0.42 1.00** 1.00** 0.92** 0.89** -0.04 θᵢ 0.69* -0.73** -0.73** -0.36 -0.10 -0.77**  0.42 -0.30 -0.05 -0.42 -1.00** -1.00** -0.92** -0.89**  0.04 -1.00** ASV -0.54* 0.80** 0.78** 0.56* 0.35 0.72** -0.20 0.47 0.33 0.49 0.84** 0.84** 0.69* 0.91** 0.07 0.84** -0.84**
Tabel 8.  Korelasi peringkat Spearman hasil panen terhadap model stabilitas parametrik dan non-parametrik pada 34 genotipe ubi jalar Keterangan:  *menunjukkan  korelasi  yang  signifikan  pada  taraf  5%  (p<0.05);  **menunjukkan  korelasi  yang  signifikan  pada  taraf  1
(p<0.01)
PC
1 2 3 4 5 Eigenvalue 13.49 9.31 3.84 2.16 1.83 Variability (%) 39.67 27.37 11.30 6.34 5.39 Cumulative (%) 39.67 67.05 78.35 84.69 90.08 Tabel 9. Eigenvalue , variability , dan cumulative model stabilitas parametrik dan non-parametrik pada 34 genotipe ubi jalar
Keterangan: PC = Principal component F1 (39.67%) F2 (27.37%) -2 -1.5 -0.5 -1 0 0.5 1 1.5 -2 -1.5 -0.5 -1 0 0.5 1 1.5 2
yang  mirip  dalam  menyeleksi  genotipe  ideal  (stabil  dan berdaya  hasil  tinggi).  Berdasarkan  gabungan  pendekatan model  stabilitas,  terseleksi  dua  genotipe  baru  yang  ideal pada tiga lingkungan pengujian, yaitu genotipe PR79 dan PR126.  Kedua  genotipe  tersebut  dapat  direkomendasikan sebagai genotipe unggul baru yang stabil dan berdaya hasil tinggi  pada  tiga  lingkungan  pengujian  dan  sebagai  bahan untuk program pemuliaan tanaman ubi jalar selanjutnya.

## KESIMPULAN
Efek  interaksi  genotipe  dengan  lingkungan  (GxE) berpengaruh secara signifikan terhadap hasil panen ubi jalar dengan kontribusi sebesar 14.17%. Dua genotipe terseleksi memilik  hasil  yang  tinggi  dan  stabil  pada  tiga  lokasi pengujian  berdasarkan  pengukuran  stabilitas  parametrik, non-parametrik, dan  GGE  biplot,  yaitu  PR79  dan  PR126. Pengukuran    NP (2) dan  θᵢ  termasuk  model  pengukuran stabilitas  statis  yang  dapat  merekomendasikan  genotipe stabil  pada  lingkungan  yang  kurang  menguntungkan ( unfavorable ), sedangkan pengukuran S (1) , S (2) , S (3) , S (6) , NP (1) , NP (3) , NP (4) , KR, CVi, bi, S 2 di, Wi 2 , ASV, dan σ²ᵢ merupakan model  stabilitas  dinamis  yang  dapat  merekomendasikan genotipe  stabil  pada  lingkungan  yang  menguntungkan ( favorable ).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  RISPRO-LPDP, Kementerian Keuangan Republik Indonesia (No. Kontrak: 41/LPDP/2018).  Terima  kasih  kepada  Koko  Tjintokohadi (CIP-ESEAP)  dan  Wolfgang  Gruneberg  (CIP-Peru)  yang telah memberikan materi genetik ubi jalar.

## DAFTAR PUSTAKA
Abate,  F.,  F.  Mekbib, Y.  Dessalegn.  2015. Association  of different  parametric  and  non  parametric  stability models in durum wheat ( Triticum turgidum Desf .) genotypes. Int. J. Plant Soil Sci. 7:192-201.
Adebola, P.O., A. Shegro, S.M. Laurie, L.N. Zulu, M. Pillay. 2013. Genotype x environment interaction and yield stability  estimate  of  some  sweet  potato  [ Ipomoea batatas (L.) Lam] breeding lines in South Africa. J. Plant Breed. Crop Sci. 5:182-186.
Ahmadi, J., B. Vaezi, A. Shaabani, K. Khademi, S.F. Ourang. 2015. Non-parametric measures for yield stability in grass pea ( Lathyrus sativus L.) advanced lines in semi warm regions. J. Agric. Sci. Technol. 17:1825-1838.
Gambar 3. Grafik GGE biplot “which won where” pada 34 genotipe ubi jalar (1 = Kabupaten Sumedang, 2 = Kabupaten Bandung, 3 =
Kabupaten Karawang)
FC 1 (72.5%) FC 2 (26.2%)
Ajay, B.C., S.K. Bera, A.L. Singh, N. Kumar, K. Gangadhar, P. Kona. 2020. Evaluation of genotype x environment interaction  and  yield  stability  analysis  in  peanut under  phosphorus  stress  condition  using  stability parameters of AMMI model. Agric. Res. 9:1-10.
Andrade,  M.I., A.  Naico,  J.  Ricardo,  R.  Eyzaguirre,  G.S. Makunde, R. Ortiz, W.J. Gruneberg. 2016a. Genotype x environment interaction and selection for drought adaptation  in  sweetpotato  ( Ipomoea  batatas [L.] Lam.) in Mozambique. Euphytica 209:261-280.
Andrade,  M.I.,  J.  Ricardo,  A.  Naico,  A.  Alvaro,  G.S.
Makunde, J. Low, R. Ortiz, W.J. Gruneberg. 2016b. Release  of  orange-fleshed  sweetpotato  ( Ipomoea batatas [L.] Lam.) cultivars in Mozambique through an accelerated breeding scheme. J. Agric. Sci. 2016: 1-11.
Becker,  H.C.,  J.  Leon.  1988.  Stability  analysis  in  plant breeding. Plant Breed. 101:1-23.
Dia,  M.,  T.C.  Wehner,  C.  Arellano.  2016.  Analysis  of genotype  ×  environment  interaction  (G  ×  E)  using SAS programming. Agron. J. 108:1838-1852.
Eberhart, S.A., W.A. Russell. 1966. Stability parameters for comparing varieties. Crop Sci. 6:36-40.
Erdemci, I. 2018. Investigation of genotype × environment interaction in chickpea genotypes using AMMI and GGE  biplot  analysis. Turkish  J.  F.  Crop.  23:20-26. doi: 10.17557/tjfc.414846.
Farshadfar, E., S.H. Sabaghpour, H. Zali. 2012. Comparison of parametric and non-parametric stability statistics for  selecting  stable  chickpea  ( Cicer  arietinum L.) genotypes under diverse environments. Aust. J. Crop Sci. 6:514-524.
Francis, T.R., L.W. Kannenberg. 1978. Yield stability studies in  short-season  maize:  I. A  descriptive  method  for grouping genotypes. Can. J. Plant Sci. 5:1029-1034.
Goksoy, A.T., M. Sincik, M. Erdogmus, M. Ergin, S. Aytac. G. Gumuscu, O. Gunduz, R. Keles, G. Bayram, E. Seyigit.  2019.  The  parametric  and  non-parametric stability  analyses  for  interpreting  genotype  by environment interaction of some soybean genotypes. Turkish J. Fiel Crops 24:28-38.
Gurmu,  F.  2017.  Stability  analysis  of  fresh  root  yield  of sweetpotato in Southern Ethiopia using GGE biplot. Int. J. Pure Agric. Adv. 1:1-9.
Haldavanekar,  P.C.,  S.G.  Bhave,  R.G.  Kahandekar,  S.G.
Kadam, S.S. Sawant. 2011. Stability analysis in sweet potato ( Ipomea batatas L.). Karnatakan J. Agric. Sci. 24:358-361.
Hariadi, H., M. Sunyoto, B. Nurhadi, A. Karuniawan. 2018. Comparison of phytochemical characteristics pigmen extract  (Antosianin)  sweet  purple  potatoes  powder ( Ipomoea  batatas L)  and  clitoria  flower  ( Clitoria ternatea )  as  natural  dye  powder.  J.  Pharmacogn. Phytochem. 7:3420-3429.
Hastini, T., W.B. Suwarno, M. Ghulamahdi, H. Aswidinnoor.
2020.  Interaksi  genotipe  ×  musim  karakter percabangan  malai  tiga  genotipe  padi  sawah.  J. Agron. Indonesia 48:1-7.
Huehn,  M.  1990.  Nonparametric  measures  of  phenotypic stability . Part 1 : Theory. Euphytica 47:189-194.
Kang, M.S. 1988. A rank-sum method for selecting high- yielding, stable corn genotypes. Cereal Res. Commun. 16:113-115.
Kathabwalika, D.M., E.H.C. Chilembwe, V.M. Mwale, D. Kambewa, J.P. Njoloma. 2013. Plant growth and yield stability  of  orange  fleshed  sweet  potato  ( Ipomoea batatas ) genotypes in three agro-ecological zones of Malawi. Int. Res. J. Agric. Sci. Soil Sci. 3:383-392.
Khalili,  M.,  A.  Pour-aboughadareh.  2016.  Parametric and  non-parametric  measures  for  evaluation  yield stability and adaptability in barley doubled haploid lines. J. Agric. Sci. Technol. 18:789-803.
Laurie, S.M., M. Booyse, M. Labuschagne, M.M. Greyling. 2015. Multienvironment performance of new orange- fleshed sweetpotato cultivars in South Africa. Crop Sci. 55:1585-1595.
Lestari, S.U., I.H. Ricky. 2015. Dual-purpose assessment for sweetpotato. AGRIVITA J. Agric. Sci. 37:123-129.
Mau, Y.S., A.S.S. Ndiwa, I.G.B. Adwita Arsa, S.S. Oematan.
2013.  Growth  and  yield  stability  of  sweet  potato clones across four locations in East Nusa Tenggara. AGRIVITA J. Agric. Sci. 35:95-102.
Maulana,  H.,  S.  Dewayani,  M.A.  Solihin,  M.  Arifin,  S. Amien, A. Karuniawan. 2020. Yield stability dataset of  new  orange  fleshed  genotypes  in  West  Java, Indonesia. Data Br. 32: 106297.
Maulana,  H.,  D.M.  Nugroho,  L.  Trimo,  A.  Karuniawan. 2016. Participatory selection of sweet potato based on farmers preferences in Banjar city. Proceedings of SABRAO 13 th Congress and International Congress. IPB Press, Bogor, 14-16 September 2015.
Maulana,  H.,  H.  Prayudha,  Y.L.  Filio,  R.  Suci  Mulyani,
D. Ustari, S. Dewayani, E. Solihin, A. Karuniawan. 2018.  Variabilitas  genetik  F1  orange  fleshed  sweet potato  (OFSP)  asal  Peru  di  Jatinangor  berdasarkan karakter agromorfologi. Zuriat 29:88-94.
Mohammadi, R., A. Amri. 2008. Comparison of parametric and  non-parametric  methods  for  selecting  stable and  adapted  durum  wheat  genotypes  in  variable environments. Euphytica 159:419-432.
Mustamu,  Y.A.,  K.  Tjintokohadi,  W.J.  Gruneberg,  A. Karuniawan,  D.  Ruswandi.  2018.  Selection  of superior genotype of sweet-potato in Indonesia based on  stability  and  adaptability.  Chil.  J.  Agric.  Res. 78:461-469.
Ngailo, S., H. Shimelis, J. Sibiya, K. Mtunda, J. Mashilo. 2019.  Genotype-by-environment  interaction  of newly-developed sweet potato genotypes for storage root yield, yield-related traits and resistance to sweet potato virus disease. Heliyon 5:1-23.
Oliveira,  E.J.  de,  J.P.X.  de  Freitas,  O.N.  de  Jesus.  2014. AMMI analysis of the adaptability and yield stability of yellow passion fruit varieties. Sci. Agric. 7:139- 145.
Opafola, O., D. Adekunle, N. Lawal, A.A. Babalola. 2018.
Estimation of water needs of sweet potato ( Ipomea batatas )  using  the  penman-monteith  model  in Abeokuta,  Southwestern  Nigeria.  Arid  Zo.  J.  Eng. Technol. Environ. 14:143-152.
Petersen, R.G. 1994. Agricultural field experiments : design and analysis. Marcel dekker inc, New York,USA.
Plaisted,  R.L.  1960.  A  shorter  method  for  evaluating the  ability  of  selections  to  yield  consistently  over locations. Am. Potato J. 37:166-172.
Plaisted,  R.L.,  L.C.  Peterson.  1959.  A  technique  for evaluating the ability of selection to yield consistently in different locations or seasons. Am. Potato J. 36: 381-385.
Pour-aboughadareh, A.,  M. Yousefian,  H.  Moradkhani,  P. Poczai, K.H.M. Siddique. 2019. STABILITYSOFT : A  new  online  program  to  calculate  parametric  and non-parametric  stability  statistics  for  crop  traits. Apllications Plant Sci. 7:1-6.
Prayudha, H.N., A.M. Noerrizki, H. Maulana, D. Ustari, N. Rostini, A.  Karuniawan.  2019.  Keragaman  genetik klon ubi jalar ungu berdasarkan karakter morfologi dan agronomi. Bul. Palawija 17:94-101.
Purchase,  J.L.,  H.  Hatting,  C.S.  van  Deventer.  2000. Genotype × environment interaction of winter wheat ( Triticum aestivum L .) in South Africa : II. Stability
analysis of yield performance. South African J. Plant Soil 17:101-107.
Purwokurniawan,  B.S.  Purwoko,  D.  Wirnas,  I.S.  Dewi. 2014. Potensi dan stabilitas hasil, serta adaptabilitas galur-galur padi gogo tipe baru hasil kultur antera. J. Agron. Indonesia 42:9-16.
Rad, M.R.N., M.A. Kadir, M.Y. Rafii, H.Z.E. Jaafar, M.R. Naghavi, F. Ahmadi. 2013. Genotype × environment interaction by AMMI and GGE biplot analysis in three consecutive generations of wheat ( Triticum aestivum ) under normal and drought stress conditions. Aust. J. Crop Sci. 7:956-961.
Rukundo,  P.,  H.  Shimelis,  M.  Laing,  D.  Gahakwa.  2017. Combining ability, maternal effects, and heritability of drought tolerance, yield and yield components in sweetpotato. Front. Plant Sci. 7:1-14.
Ruswandi,  D.,  Y.  Yuwariah,  M.  Ariyanti,  M.  Syafii,  A. Nuraini.  2020.  Stability  and  adaptability  of  yield among  earliness  sweet  corn  hybrids  in  West  Java, Indonesia. Int. J. Agron. 2020:1-9.
Sabaghnia,  N.,  M.  Mohammadi,  R.  Karimizadeh.  2013. Parameters  of  AMMI  model  for  yield  stability analysis  in  durum  wheat.  Agric.  Conseptus  Sci. 78:119-124.
Shukla, G.K. 1972. Some statistical aspects of partitioning genotype-environmental  components  of  variability. Heredity 29:237-245.
Solihin,  M.A.,  R.P.  Santun,  S.R.P.  Sitorus,  A.  Sutandi, Widiatmaka. 2018. Discriminating land characteristics of  yield  and  total  sugar  content  classes  of  cilembu sweet  potato  ( Ipomoea  batatas L.).  AGRIVITA  J. Agric. Sci. 40:15-24.
Sunyoto, M., R. Andoyo, E. Masitoh. 2019. Characteristics of  high  protein  snackbar  made  of  modified  sweet potato  flour.  Int.  J.  Adv.  Sci.  Eng.  Inf.  Technol. 9:422-427.
Thennarasu, K. 1995. On certain non-parametric procedures for studying genotype-environment interactions and yield  stability.  Disertasi.  PJ  School,  IARI,  New Delhi, India, IN.
Vaezi, B., A. Pour-Aboughadareh, A. Mehraban, T. Hossein- Pour, R. Mohammadi, M. Armion, M. Dorri. 2017. The use of parametric and non-parametric measures for  selecting  stable  and  adapted  barley  lines. Arch. Agron. Soil Sci. 64:597-611.
Vaezi,  B.,  A.  Pour-Aboughadareh,  R.  Mohammadi,  A.
Mehraban, T. Pour-Hossein, E. Koohkan, S. Ghasemi,
H. Moradkhani, K.H.M. Siddique. 2019. Integrating different  stability  models  to  investigate  genotype  x environment  interactions  and  identify  stable  and high-yielding barley genotypes. Euphytica 5:1-18.
Waluyo,  B., A.A.  Roosda,  N.  Istifadah,  D.  Ruswandi, A. Karuniawan. 2015. Identification of fifty sweetpotato ( Ipomoea  batatas (L.)  Lam.)  promising  clones  for bioethanol raw materials. Energy Procedia 65:22-28.
Wricke,  G.  1962.  Übereine  Methode  zur  Erfassung der  ökologischen  Streubreite  in  Feldversuchen. Zeitschrift für Pflanzenzüchtung 47:92-96.
Xu, N.Y., F. Michel, Z. Guo-wei, L. Jian, Z. Zhi-guo. 2014.
The application of GGE biplot analysis for evaluating
test locations and mega-environment investigation of cotton regional trials. J. Integr. Agric. 13:1921-1933.
Yan,  W.,  N.A.  Tinker.  2006.  Biplot  analysis  of  multi- environment trial data : Principles and applications. Can. J. Plant Sci. 86:623-645.
You, F.M., S.D. Duguid, D. Thambugala, S. Cloutier. 2013. Statistical analysis and field evaluation of the type 2 modified augmented design (MAD) in phenotyping of flax ( Linum usitatissimum ) germplasms in multiple environments. Aust. J. Crop Sci. 7:1789-1800.
Zhang, P.P., H. Song, X.W. Ke, X.J. Jin, L.H. Yin, Y. Liu, Y.  Qu,  W.  Su,  N.J.  Feng,  D.F.  Zheng,  B.L.  Feng.
2016. GGE biplot analysis of yield stability and test location representativeness in proso millet ( Panicum miliaceum L.) genotypes. J. Integr. Agric. 15:1218- 1227.