Karakteristik  Agronomi  Tanaman  Kapas  (Gossypium  sp.) dan Pengaruhnya terhadap Produksi Kapas Menggunakan Analisis Lintas
(Agronomic  Characteristics  of  Cotton  Plant  [Gossypium  sp.]  and Their Impact on Cotton Production Using Path Analysis)
Virda Fauziah 1 , Ujang Setyoko 1 , Abdurrahman Salim 1* , Abdul Madjid 1
1 Politeknik Negeri Jember, Jalan Mastrip PO BOX 164 Jember, 68101, Telp. (0331) 333532-34 E-mail: abdurrahman.salim@polije.ac.id

## ARTICLE INFO ABSTRACT
Article history Submitted: September 26, 2022 Accepted: March 6, 2023 Published: March 23, 2023 Keywords: correlation analysis, cotton, direct selection, path analysis The cotton plant is a fiber plant that is commonly used as a raw material for textiles, beauty, and health products. To increase cotton production, the development of superior varieties using plant breeding methods in cross-analysis  is  necessary.  The  cross-analysis  method  is  used  to determine  the  agronomic  traits  that  affect  cotton  production,  by selecting  yield  through  several  other  characteristics  related  to  yield. The aim of this study was to identify which agronomic characters can be used as selection criteria to increase cotton production using cross - analysis. The research was conducted at Politeknik Negeri Jember, a nd included 12 independent variables and one response variable, namely cotton  production.  The  method  used  in  this  study  was  to  perform correlation  analysis,  cross-analysis,  calculate  direct  and  residual contributions,  and  select  agronomic  characters  that  can  be  used  as selection  criteria.  The  results  showed  that  the  number  of  fruit characters had the highest correlation with cotton production (RX 9 Y = 0.835). Cross-analysis was carried out, and the highest direct effect was found  between  the  number  of  fruit  characters  and  cotton  production (PX 9 Y  =  0.971).  The  highest  direct  contribution  was  found  in  the character  of  the  number  of  fruit,  which  had  a  total  contribution  of 98.321%  and  residue  of  1.679%.  Therefore,  the  agronomic  character that can be used as a direct selection criterion is the number of fruits.
Copyright  ©  2023  Author(s).  This  work  is  licensed  under a  Creative  Commons  Attribution- ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Kapas  ( Gossypium sp.)  merupakan  salah  satu  komoditas  tanaman  perkebunan  penghasil serat sebagai bahan baku industri tekstil dan produk tekstil (TPT). Menurut Direktorat Jenderal Perkebunan (2022), produktivitas tanaman kapas di Indonesia juga mengalami penurunan yaitu pada  tahun  2020  sebanyak  240  kg.ha -1 ,  sedangkan  pada  tahun  2021  hanya  mencapai  193 kg.ha -1 .  Peningkatan  produksi  kapas  nasional,  Indonesia  perlu  mempertimbangkan  untuk menanam  kembali  kapas  Bt  di  sentra  produksi  kapas  di  Indonesia  dengan  teknik  rekayasa genetika  (Bahagiawati  &  Bermawie,  2018).  Salah  satu  upaya  dalam  meningkatkan  produksi kapas dapat dilakukan melalui pengembangan varietas unggul yang berkualitas dan mempunyai daya hasil tinggi melalui program pemuliaan tanaman. Upaya perbaikan kapas dengan pemuliaan
Fauziah: Karakteristik Agronomi Tanaman Kapas (Gossypium sp.) ...
mulai dilakukan teknik kultur jaringan dan teknik radiasi pada varietas NIAB 999 yang berasal dari  India  untuk  mendapatkan  tanaman  yang  pendek,  berumur  genjah  dan  berproduksi  tinggi (Harsanti et al., 2017). Pengembangan varietas kapas unggul melalui pemuliaan tanaman dapat dilakukan  dengan  mempelajari  lebih  dalam  terhadap  sifat-sifat  agronomi  yang  mempengaruhi produksi  kapas,  dengan  melakukan  seleksi  langsung  atau  tidak  langsung  terhadap  daya  hasil melalui beberapa karakter lain yang terkait dengan daya hasil (Lelang, 2017). Penelitian lainnya yang  mengalami  perbedaan  dalam  pemenuhan  ketersediaan  air,  penyerapan  unsur  hara,  dan intensitas cahaya pada karakter agronomi pada tanaman kapas (Peni et al., 2018).
Daya  hasil  merupakan  karakter  kuantitatif  yang  sangat  dipengaruhi  oleh  karakter komponen hasil dan karakter agronomi yang terkait dengan daya hasil tanaman  (Lelang, 2017). Untuk  melihat  hubungan  antar  karakter  dapat  menggunakan  analisis  korelasi.  Kemudian  hasil analisis  korelasi  menunjukkan  adanya  hubungan  antara  suatu  komponen  terhadap  komponen yang  lain.  Kemudian  terdapat  dua  jenis  korelasi,  yaitu  korelasi  positif  dan  korelasi  negatif. Apabila  nilai  koefesien  korelasi  positif,  maka  peningkatan  komponen  pertama  akan meningkatkan komponen kedua. Sedangkan nilai korelasi negatif, berarti peningkatan komponen pertama  akan  menurunkan  komponen  kedua  (Harlianingtyas  &  Salim,  2021).  Pengetahuan mengenai  adanya  korelasi  antar  karakter-karakter  tanaman  dapat  digunakan  sebagai  dasar program seleksi agar lebih efektif. Menurut Hidayat et al. (2021), kriteria seleksi pada analisis korelasi dapat dilihat melalui keeratan hubungan yang nyata pada jumlah cabang generatif dan jumlah  buah  dapat  digunakan  sebagai  karakter  seleksi  untuk  memperoleh  aksesi  kapas  yang berproduksi.  Namun,  menggunakan  analisis  korelasi  saja  tidak  cukup  untuk  menggambarkan hubungan tersebut. Hal ini disebabkan antar komponen-komponen hasil saling berkorelasi dan pengaruh  tidak  langsung  melalui  komponen  hasil  dapat  lebih  berperan  langsung  dari  pada pengaruh langsung (Saputra et al., 2015). Oleh karena itu, diperlukan uji lanjut untuk mengetahui keeratan  hubungan  korelasi.  Pengembangan  dari  analisis  korelasi  ini  adalah  analisis  lintas (Bachtiar et al., 2020).
Analisis sidik lintas memecah koefisien antara masing-masing karakter yang dikorelasikan dengan  hasil  menjadi  dua  komponen,  yaitu  pengaruh  langsung  dan  pengaruh  tidak  langsung, sehingga  hubungan  kausal  di  antara  karakter  yang  dikorelasikan  dapat  diketahui.   Metode  ini digunakan  untuk  mengetahui  adanya  beberapa  karakter  agronomi  dan  karakter  hasil  yang memiliki  pengaruh  langsung  dan  tidak  langsung  terhadap  bobot  gabah,  supaya  seleksi  yang dilakukan  menjadi  lebih  sesuai  (Akhmadi  et  al.,  2017).  Analisis  sidik  lintas  tidak  hanya memberikan  informasi  tentang  keeratan  hubungan  antar  karakter,  tetapi  juga  menjelaskan mekanisme  hubungan  kausal  antar  karakter.  Mekanisme  hubungan  kausal  diperoleh  dari penguraian koefisien korelasi menjadi pengaruh langsung masing-masing karakter dan pengaruh tidak  langsung  masing-masing  karakter  melalui  karakter  lain  (Gaspersz,  1992).    Menurut Abdullah et al. (2016) menyatakan bahwa penggunaan analisis korelasi dan analisis jalur untuk melihat hubungan genotif pada tanaman kapas memiliki pengaruh secara signifikan.  Berdasarkan latar  belakang  tersebut,  peneliti  ingin  mengetahui  hubungan  antara  karakteristik  agronomi tanaman kapas ( Gossypium sp.) terhadap produksi kapas.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  Oktober  2019  sampai  dengan  Februari  2020,  di  Lahan Praktikum  Politeknik  Negeri  Jember.  Alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Pita ukur/meteran,  jangka  sorong,  timbangan  triple  balance,  wadah,  plastik,  alat  tulis,  dan  kamera HP. Bahan yang digunakan adalah tanaman kapas dan label. Parameter pengamatan dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Karakter yang diamati
Kode Parameter pengamatan X 1 Tinggi tanaman (cm) X 2 Diameter batang (cm) X 3 Jumlah cabang (cm) X 4 Jumlah cabang produksi (cm) X 5 Panjang cabang produksi terpanjang (cm) X 6 Jumlah daun per tanaman X 7 Panjang daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang (cm) X 8 Lebar daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang (cm) X 9 Jumlah buah per tanaman X 10 Berat basah buah (g) X 11 Berat kering buah (g) X 12 Berat kapas (g) Y Produksi kapas (g.tanaman -1 )
Pengambilan data diambil sebanyak 50 sampel tanaman kapas yang sudah siap panen pada umur 115 hari setelah tanam, kemudian diambil 12 variabel bebas dan 1 variabel terikat. Variabel tinggi  tanaman,  diameter  batang,  jumlah  cabang,  jumlah  cabang  produksi,  jumlah  cabang produksi terpanjang, jumlah daun per tanaman, panjang daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang,  lebar  daun  terpanjang  pada  cabang  produksi  terpanjang,  dan  jumlah  buah  per tanaman diambil pada umur 115 hari setelah tanam. Kemudian pada variabel berat buah, berat kering buah dan berat kapas diambil 25 sampel dari 50 sampel. Variabel respon s yakni produksi kapas per tanaman dihitung dari berat kapas dibagi 25 sampel tanaman kapas kemudian dikalikan jumlah buah per tanaman.

## Analisis Korelasi
Analisis data dimulai dengan menghitung koefisien korelasi sederhana untuk mengetahui keeratan  hubungan  antar  variabel.  Nilai  korelasi  dengan  rumus  menurut  (Harlianingtyas  & Salim, 2021) seperti berikut:
𝑅 𝑋𝑌 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑦−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) √{𝑛 ∑ 𝑋 2 −(∑ 𝑋) 2 }{𝑛 ∑ 𝑦 2 −(∑ 𝑦) 2 } (1)
Keterangan:
R XY : korelasi antara variabel indepeden (X) dengan variabel dependen (Y).
n
: banyaknya data.
X : variabel indepeden atau bebas.
Y : varabel depeden atau tak bebas
Fauziah: Karakteristik Agronomi Tanaman Kapas (Gossypium sp.) ...

## Analisis Lintas
Analisis lintas dilakukan setelah menghitung koefisien korelasi, dengan rumus sebagai berikut (Singh & Chaudhary, 1979):
𝑃 𝑋𝑌 =   𝑅 𝑋 𝑖 𝑋 𝑗 −1 × 𝑅 𝑋𝑌
(2)
Keterangan:
𝑃 𝑋𝑌 : Vektor koefisien lintas yang menunjukkan pengaruh langsung setiap    variabel     bebas yang telah dibakukan terhadap variabel tak bebas
𝑅 𝑋 𝑖 𝑋 𝑗 −1 : Invers matriks R XiXj (i = 1, 2, 3, ..., n dan j= 1, 2, 3, ..., n)
𝑅 𝑋𝑌 : Korelasi antara variabel bebas (X i = 1,2,3...n) dengan variabel tak bebas (Y)

## Sumbangan Langsung
Sumbangan langsung dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 =   (𝑅 𝑋 𝑖 𝑌 × 𝑃 𝑋𝑌 ) × 100% (3)
Keterangan:
𝑅 𝑋 𝑖 𝑌 : koefisien korelasi antara variabel indepeden (X i = 1, 2, 3, ...., n) dengan variabel dependen (Y)
𝑃 𝑋𝑌 : koefisien lintas dari invers korelasi antar variabel indepeden (R XiXj ) dengan korelasi dengan variabel indepeden antar variabel depeden (R XY )

## Residu
Pengaruh yang tidak dapat dijelaskan dalam suatu model disebut dengan koefisien lintas sisa atau residu. Residu dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑠𝑖𝑑𝑢 =   (100% − {(𝑅 𝑋 𝑖 𝑌 × 𝑃 𝑋𝑌 )} × 100%) (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  deskriptif  yang  diperoleh  dari  data  untuk  melihat  ukuran  pemusatan  data  dan penyebaran data sebagai berikut pada Tabel 2.

## Tabel 2. Analisis deskriptif karakter agronomi terhadap produksi kapas
Variabel X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 Y Mean 103,82 1,72 25,14 22,06 45,51 103,06 11,06 11,82 56,14 187,61 138,64 39,20 86,55 Standard error 1,62 0,06 0,57 0,54 1,34 4,91 0,18 0,25 2,83 4,80 4,21 1,02 3,98 Standard deviation 11,48 0,43 4,01 3,85 9,50 34,71 1,27 1,78 20,01 33,96 29,80 7,22 28,17 Sample variance 131,68 0,19 16,04 14,79 90,34 1205,08 1,61 3,18 400,25 1153,18 887,88 52,20 793,77 Sum 5191,2 86,2 1257 1103 2275,3 5153 552,8 591,2 2807 9380,3 6932,1 1960,1 4327,59 Count 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 Keterangan:  X 1 = tinggi tanaman, X 2 = diameter batang, X 3 = jumlah cabang, X 4 = jumlah caban produksi, X 5 = panjang cabang produksi terpanjang, X 6 = jumlah daun per tanaman, X 7 = panjang daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang, X 8 = lebar daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang, X 9 = jumlah buah per tanaman, X 10 = berat basah buah, X 11 = berat kering buah, X 12 = berat kapas, Y = produksi kapas
Fauziah: Karakteristik Agronomi Tanaman Kapas (Gossypium sp.) ...

## Analisis Korelasi Karakter Agronomi terhadap Produksi Kapas

## Tabel  3. Analisis korelasi antara karakter agronomi dengan hasil
Sifat X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 Y X 1 1,00 0,22 0,51 0,55 0,03 0,51 0,07 -0,02 0,45 0,02 -0,08 -0,19 0,34 X 2 0,22 1,00 0,41 0,38 0,20 0,40 0,16 0,02 0,32 -0,09 -0,10 -0,13 0,24 X 3 0,51 0,41 1,00 0,98 -0,20 0,45 -0,04 0,06 0,57 0,09 -0,03 -0,2 0,48 X 4 0,55 0,38 0,98 1,00 -0,18 0,46 -0,07 0,04 0,57 0,12 0,02 -0,17 0,49 X 5 0,03 0,20 -0,20 -0,18 1,00 0,32 0,57 0,37 0,13 -0,04 -0,02 0,18 0,20 X 6 0,51 0,40 0,45 0,46 0,32 1,00 0,43 0,34 0,71 -0,03 -0,02 -0,05 0,66 X 7 0,07 0,16 -0,04 -0,07 0,57 0,43 1,00 0,58 0,20 0,003 -0,12 0,19 0,29 X 8 -0,02 0,02 0,06 0,04 0,37 0,34 0,58 1,00 0,09 0,04 -0,02 0,18 0,16 X 9 0,45 0,32 0,57 0,57 0,13 0,71 0,20 0,09 1,00 0,08 -0,09 -0,26 0,84 X 10 0,02 -0,09 0,09 0,12 -0,04 -0,03 0,003 0,04 0,08 1,00 0,73 0,37 0,27 X 11 -0,08 -0,10 -003 0,02 -0,02 -0,02 -0,12 -0,02 -0,09 0,73 1,00 0,44 0,16 X 12 -0,19 -0,13 -0,2 -0,17 0,18 -0,05 0,19 0,18 -0,26 0,37 0,44 1,00 0,30 Keterangan:  X 1 = tinggi tanaman, X 2 = diameter batang, X 3 = jumlah cabang, X 4 = jumlah caban produksi, X 5 = panjang cabang produksi terpanjang, X 6 = jumlah daun per tanaman, X 7 = panjang daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang, X 8 = lebar daun terpanjang pada cabang produksi terpanjang, X 9 = jumlah buah per tanaman, X 10 = berat basah buah, X 11 = berat kering buah, X 12 = berat kapas, Y = produksi kapas
Fauziah: Karakteristik Agronomi Tanaman Kapas (Gossypium sp.) ...
Berdasarkan  hasil analisis  korelasi pada  Tabel  3,  dapat diketahui  bahwa  terjadi  korelasi positif antara semua karakter agronomi terhadap produksi kapas (RX i Y). Korelasi positif antara karakter agronomi terhadap produksi kapas memiliki artian bahwa saat terjadi kenai kan terhadap nilai suatu karakter agronomi, maka akan meningkatkan nilai karekter hasil yaitu produksi kapas . Penelitian  ini  sejalan  menurut  Hidayat  et  al.  (2021)  menyatakan  beberapa  karakter  agronomi seperti karakter tinggi tanaman, jumlah cabang vegetatif dan generatif, serta bobot kapas berbiji terhadap jumlah buah tanaman kapas, Semakin tinggi nilai korelasi, maka akan semakin erat juga hubungan antar sifat agronomi. Tingkat hubungan anatar sifat agronomi dikatakan tinggi, jika nilai koefisien korelasinya > 0,5 – 1 (Harlianingtyas & Salim, 2021). Dari hasil analisis korelasi yang  telah  dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  koefisien  korelasi  yang  memiliki  tingkat hubungan atau keeratan tinggi yaitu pada jumlah daun dan produksi kapas (RX 6 Y) yaitu 0,662, serta  jumlah  buah  dan  produksi  kapas  (RX 9 Y)  sebesar  0,835.    Artinya  kenaikan  nilai  pada karakter  jumlah  daun,  dan  jumlah  buah  akan  meningkatkan  produksi  kapas  secara  signifikan , Nilai dari koefisien korelasi tertinggi pada karakter agronomi jumlah buah dan produksi kapas (RX 9 Y = 0,835). Selaras dengan hasil penelitian (Saputra et al., 2015) menyatakan hasil korelasi yang tinggi terhadap jumlah polong dengan jumlah biji pertanaman sebesar 0,8.

## Pengaruh Langsung Karakter Agronomi terhadap Produksi Kapas
Melalui  analisis  lintas  maka  nilai  korelasi  antara  variabel  indepeden  (X)  dan  variabel depeden (Y) dapat dipisahkan menjadi pengaruh langsung suatu variabel depedent dan pengaruh tidak  langsung  melalui  variabel  depedent  lainnya.  Analisis  lintas  ini  didasarkan  pada  analisis korelasi  antar  variabel  (independen  dan  dependen),  Nilai  pengaruh  langsung  (PXY)  dihitung dengan rumus (2), merupakan hasil kali antara matriks korelasi antara karakter dan hasil (RXY) dengan  infers  matriks  korelasi  antar  karakter  agronimi  (RX i X j -1).  Berdasarkan  Tabel  4  dapat diketahui  bahwa  terdapat  pengaruh  langsung  positif  dan  negatif  dari  sifat -sifat  agronomi terhadap produksi kapas,

## Tabel  4. Pengaruh langsung karakter agronomi terhadap produksi kapas, sumbangan, dan residu
Sifat RX i Y PX i Y Sumbangan X 1 Tinggi tanaman 0,339 -0,016 -0,531 X 2 Diameter batang 0,236 -0,025 -0,596 X 3 Jumlah cabang 0,478 -0,026 -1,257 X 4 Jumlah cabang produksi 0,487 0,087 4,216 X 5 Panjang cabang produksi 0,200 -0,008 -0,162 X 6 Jumlah daun 0,662 -0,006 -0,392 X 7 Panjang daun 0,286 0,028 0,797 X 8 Lebar daun 0,155 -0,038 -0,593 X 9 Jumlah buah 0,835 0,971 81,124 X 10 Berat buah 0,269 -0,047 -1,268 X 11 Berat kering buah 0,161 0,035 0,567 X 12 Berat kapas 0,295 0,557 16,416 Total 98,321 Residu 1,679
Fauziah: Karakteristik Agronomi Tanaman Kapas (Gossypium sp.) ...
Dari hasil analisis lintas pada Tabel 4 terlihat bahwa pengaruh langsung terbesar terhadap produksi kapas adalah karakter agronomi jumlah buah (PX 9 Y) yaitu sebesar 0,971 yang artinya pengaruh analisis lintas tersebut termasuk kategori tinggi, Penelitan ini sejalan dengan hasil pada penelitian  Hakim  (2012)  dimana  hasil  analisis  sidik  lintas  menunjukkan  bahwa  pengaruh langsung tertinggi pada karakter morfologi tinggi tanaman (X 3 ) terhadap hasil biji yaitu sebesar 0,967.  Berkaitan  dengan  penelitian  Rahman  et  al.  (2013),  bahwa  jumlah  buah  per  tanaman memiliki  korelasi  positif  dengan  bobot  kapas  berbiji  per  tanaman.  Berbeda  pada  penelitian (Triant  et  al.,  2015)  menyatakan  jumlah  buah  memiliki  perbedaan  nyata  dengan  kriteria  yang rendah, sehingga didapat kesimpulan jumlah buah memiliki pengaruh yang cukup besar terhadap produksi kapas

## Sumbangan Langsung, Total, dan Residu
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui  besar  dan  kecilnya  sumbangan  langsung  karakter agronomi  tanaman  kapas  terhadap  produksi  kapas,  Dari  koefisien  korelasi  dan  analisis  lintas, dapat  dihitung  sumbangan  langsung  dan  totalnya,  Sumbangan  langsung  didapat  dari  hasil perkalian  koefisien  korelasi  (RX i Y)  dengan  pengaruh  langsung  karakter  agronomi  terhadap produksi kapas (PX i Y). Jika semakin besar nilai sumbangan langsungnya, maka sifat agronomi tersebut  memiliki  pengaruh  yang  tinggi  terhadap  hasil  produksi  kapas ,  Sumbangan  langsung positif  terbesar  terhadap  produksi  kapas  yaitu  terdapat  pada  karakter  jumlah  buah  sebesar 81,124%, Serta sumbangan total yang diberikan sifat agronomi terhadap produksi kapas adalah sebesar  98,321%.  Kemudian  dari  sumbangan  total  tersebut,  didapatan  residu  sebesar  1,679%, Residu  yang  cukup  kecil  ini  menyatakan  ada  pengaruh  lain  dari  karakter  yang  telah dibandingkan,  Jika  dikaitkan  dengan  hasil  penelitian  (Salim  et  al.,  2021),  dimana  berat  basah daun  memiliki  sumbangan  langsung  yang  cukup  besar  terhadap  produksi  krosok  tanaman tembakau sebesar PX 10 Y = 0,924 dengan residu sebesar 7,6 %.

## Pemilihan Kriteria Seleksi
Berdasarkan hasil  yang telah  didapat, maka  dapat  dipilih karakter  yang menjadi  kriteria seleksi,  Sifat  agronomi  jumlah  buah  memiliki  nilai  korelasi  tertinggi  terhadap  produksi  kapas (RX 9 Y) sebesar 0,835. Pengaruh langsung tertinggi juga terdapat pada karakter jumlah buah dan produksi (PX 9 Y) sebesar 0,971. Karakter agronomi jumlah buah memiliki sumbangan langsung tertinggi  yaitu  sebesar  81,124%  terhadap  produksi  kapas.  Menurut  penelitian  (Hidayat  et  al., 2021)  menyatakan  hasil  produksi  tinggi  berkorelasi  melalui  karakter  unggul  jumlah  cabang generatif dan jumlah buah sekaligus memiliki kualitas mutu serat baik melalui karakter unggul panjang serat. Sehingga sifat agronomi pada jumlah buah dapat dijadikan sebagai kriteria seleksi untuk  meningkatkan  produksi  kapas.  Karena  jumlah  buah  memiliki  korelasi  tinggi,  pengaruh langsung  tinggi,  serta  memberikan  sumbangan  yang  besar  terhadap  produksi  kapas .  Sehingga diharapkan  semakin  banyak  jumlah  buah  pada  tanaman  kapas  maka  produksi  kapas  akan  ikut bertambah.  Namun  berbeda  dengan  penelitian  Umufatdillah  (2018)  dalam  penelitiannya  serat kenaf yang menyatakan diameter  batang mampu menjelaskan  nilai  karakter lain sebesar 94% . Serta menurut penelitian (Rachmawati et al., 2014), menyatakan bahwa nilai pengaruh langsung positif yang cukup besar pada karakter agronomis jumlah malai,  serta terdapat pengaruh tidak langsung yang bernilai tinggi berhubungan dengan karakter jumlah malai.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  diperoleh  maka  karakter  agronomi  yang memiliki korelasi, pengaruh langsung dan sumbangan tertinggi terhadap produksi kapas adalah karakter  jumlah  buah  dengan  korelasi  (RX 9 Y)  sebesar  0,835  dan  pengaruh  langsung  (PX 9 Y) sebesar 0,971.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  M.,  Numan,  M.,  Shafique,  M.  S.,  Shakoor,  A.,  Rehman,  S.,  &  Ahmad,  M.  I.  (2016). Genetic variability and interrelationship of various agronomic traits using correlation and path analysis in cotton ( Gossypium hirsutum L.). Academia Journal of Agricultural Research , 4 (6), 315–318. https://doi.org/10.15413/AJAR.2016.0154
Akhmadi, G., Purwoko, B. S., Dewi, I. S., & Wirnas,  dan D. (2017). Pemilihan karakter agronomi untuk seleksi pada galur-galur padi dihaploid hasil kultur antera. Jurnal Agronomi Indonesia (Indonesian Journal of Agronomy) , 45 (1), 1–8. https://doi.org/10.24831/JAI.V45I1.13681
Bachtiar, Y., .Yuliawati, Y., Setyono, S., & Rahayu, A. (2020). Korelasi dan analisis lintas karakter agronomi  kacang  bogor  ( Vigna  subterranea L.  Verdc.). Jurnal  Agronida , 6 (2). https://doi.org/10.30997/JAG.V6I2.3353
Bahagiawati, B., & Bermawie, N. (2018). Potensi Sumbangan kapas bt untuk peningkatan produksi kapas di Indonesia. Jurnal AgroBiogen , 13 (2), 137–146.
https://doi.org/10.21082/jbio.v13n2.2017.p137-146
Direktorat Jenderal Perkebunan. (2022). Buku Statistik Perkebunan 2019-2021 .
https://ditjenbun.pertanian.go.id/?publikasi=buku-statistik-perkebunan-2019-2021
Gaspersz, P. (1992). Teknik Analisis dalam Perancangan Percobaan . Tarsito.
Harlianingtyas, I., & Salim, A. (2021). Pengantar Statistika Teori dan Aplikasi. Polije Press.
Harsanti, L., Dwimahyani, I., & Tarmizi. (2017). Perbaikan produksi kapas ( Gossypium hirsutum ) varietas  Niab  999  dengan  teknik  mutasi  radiasi. Jurnal  Ilmiah  Aplikasi  Isotop  Dan  Radiasi , 13 (1), 59–68. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.17146/jair.2017.13.1.3962
Hidayat, R. T., Soegianto, A., & Aini, P. N. (2021). Analisis korelasi, regresi dan evaluasi karakter morfologi 24 aksesi kapas ( Gossypium
sp.). Agrin , 24 (1), 81–93. https://doi.org/10.20884/1.AGRIN.2020.24.1.513
Lelang, M. A. (2017). Uji korelasi dan analisis lintas terhadap karakter komponen pertumbuhan dan karakter hasil tanaman tomat ( Lycopersicum esculentum Mill). Savana Cendana , 2 (02), 33–35. https://doi.org/10.32938/sc.v2i02.90
Peni, P., Mustiawan, A., & Yamin, M. (2018). Karakter agronomi kapas ( Gossypium hirsutum ) var. Kanesia 10 di Kota Palopo. Prosiding , 4 (1). http://www.journal.uncp.ac.id/index.php/proceding/article/view/1316/1135
Rachmawati, R. Y., Kuswanto, K., & Purnamaningsih, S. L. (2014). Uji keseragaman dan analisis sidik lintas antara karakter agronomis dengan hasil pada tujuh genotip padi hibrida  Japonica. Jurnal Produksi Tanaman , 2 (4), 127813. https://doi.org/10.21176/PROTAN.V2I4.109
Fauziah: Karakteristik Agronomi Tanaman Kapas (Gossypium sp.) ...
Rahman, S. A., Iqbal, M. S., Riaz, M., Abid, M., Shahid, M. R., Abbas, G., & Farooq, J. (2013). Cause  and  effect  estimates  for  yield  contributing  and  morphological  traits  in  upland  cotton ( Gossypium hirsutum L.). J. Agric. Res , 4 (51), 393–398.
Salim, A., Setyoko, U., & Oktaviasari, P. (2021). Determination of agronomic properties of tobacco ( Nicotiana tabaccum L.) voor-oogst on krosok production using path analysis. IOP Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science , 759 (1),  012036.  https://doi.org/10.1088/1755- 1315/759/1/012036
Saputra,  T.  E.,  Barmawi,  M.,  Ermawati,  &  Sa`diyah,  N.  (2015).  Korelasi  dan  analisis  lintas komponen komponen hasil kedelai famili F6 hasil persilangan Wilis X B3570. Jurnal Penelitian Pertanian Terapan , 16 (1), 54–60. https://doi.org/10.25181/jppt.v16i1.76
Singh, R. K., & Chaudhary, B. D. (1979). Biometrical methods in quantitative genetic analysis. In Biometrical Methods in Quantitative Genetic Analysis. Kalyani.
Triant,  W.  N.  M.,  Purnamaningsih,  S.  L.,  Respartijarti,  &  Sulistyowati,  E.  (2015).  Uji  daya  hasil pendahuluan  delapan  galur  F6  kapas  ( Gossypium  hirsutum L.)  serat  warna  coklat. Jurnal Produksi Tanaman , 3 (2), 129653. https://doi.org/10.21176/protan.v3i2.197
Umufatdilah, E., & Adiredjo, A. L. (2019). Analisa regresi dan korelasi beberapa karakter tanaman kenaf ( Hibiscus cannabibus L.) generasi F2 hasil persilangan varietas HC48 dan SM004. Jurnal Produksi Tanaman , 7 (4), 637-642.