RIPITABILITAS

Nilai Ripitabilitas Sifat pada seekor ternak mungkin diukur lebih dari satu kali, misalnya pada sapi perah diukur pada laktasi satu, dua dan seterusnya. Apabila sifat tersebut diukur lebih dari satu kali, maka kita bisa menduga prestasi ternak ternak tersebut seumur hidupnya. Ukuran yang biasa dipakai adalah Nilai Ripitabilitas.

Ripitabilitas digunakan untuk mempelajari bagian ragam total suatu sifat pada suatu populasi yang disebabkan oleh keragaman antar individu yang bersifat permanen pada periode produksi yang berbeda. Pengertian permanen adalah semua faktor genetik dan pengaruh lingkungan yang bersifat tetap, mis luka yang menyebabkan cacat krn kecelakaan, penyakit yang menyebabkan turunnya produktivitas

Sebenarnya pengaruh lingkungan yang bersifat tetap bukanlah faktor genetik, namun pengaruhnya terhadap penampilan produksi seekor ternak bersifat spt faktor genetik yaitu sepanjang ternak tsb hidup (lifetime production)

Nilai ripitabilitas menunjukan suatu kemungkinan sifat tersebut diulang selama ternak-ternak tersebut hidup. Nilainya berkisar antara 0 sampai satu. Nilai ripitabilitas selalu lebih besar atau sama dengan nilai heritabilitas.

Konsep Ripitabilitas didasarkan pada penampilan seekor ternak pada beberapa periode produksi selama ternak tersebut hidup. Misal: -Sapi perah : laktasi I,II, dst -Domba : pencukuran wol I,II, dst Beberapa kali penampilan produksi individu pada suatu populasi menjadi penting dalam pendugaan nilai ripitabilitas.

Koefisien Ripitabilitas Karena koefisien ripitabilitas diperoleh dari data penampilan produksi pada beberapa periode waktu produksi yang berurutan maka ripitabilitas sering disebut sebagai angka perulangan

Aplikasi ripitabiitas Adalah program seleksi ternak untuk tetap mempertahankan ternak yang penampilan produksinya dianggap baik pada suatu populasi peternakan berdasarkan prestasi produksi pada awal periode produksi

Nilai ripitabilitas dapat diinterprestasikan sebagai ukuran tingkat hubungan antar catatan berulang . Dalam hal ini ripitabilitas merupakan suatu korelasi antara produksi pada periode satu dengan produksi pada periode berikutnya

Kategori Ripitabilitas Nilai ripitabilitas yang mendekati 1 menunjukkan bahwa suatu sifat mempunyai peluang besar untuk selalu diulang pada periode berikutnya (extremely repeatable), sedangkan Nilai ripitabilitas yang mendekati 0 menunjukkan suatu sifat hardly repeatable

Kategori Ripitabilitas Rendah (low repeatable) r < 0,2 Sedang (moderately repeatable) r =0,2 -0,4 Tinggi (highly repeatable) r ≥ 0,4 Makin besar nilai ripitabitas suatu sifat, maka makin baik suatu catatan tunggal sebagai suatu indikator kemampuan berproduksi

Ripitabilitas merupakan karakteristik suatu sifat pada populasi, nilainya tidak berasosiasi dengan ternak secara individual. Pemahaman ripitabilitas sangat penting untuk sebagai bahan pertimbangan dalam proses penyeleksian ternak yang akan dipertahankan dalam suatu peternakan untuk periode produksi berikutnya

Dugaan Nilai Ripitabilitas untuk beberapa Sifat Penting Sapi Perah - produksi susu 0,33-0,50 - kadar lemak 0,39-0,75 - kadar protein 0,40 - calving interval 0,15

Sapi Potong - berat lahir 0,20 berat sapih 0,40 Ayam Produksi telur 0,60 – 0,80 Berat telur 0,80 – 0,90 Ketebalan kulit 0,80 – 0,90

Domba - berat lahir 0,35 - jumlah anak sekelahiran 0,5 – 0,63 Babi -jumlah anak sekelahiran 0,10-0,15 -bobot bdan lahir 0,30 - bobot badan sapih 0,15

METODE PENDUGAAN RIPITABILITAS Korelasi antar kelas (interclass corelation) Korelasi dalam kelas (intraclass correlaton)

Korelasi antar kelas (interclass corelation) Metode ini digunakan menduga nilai ripitabilitas sifat dari sekelompok individu, dimana setiap individu hanya mempunyai dua catatan penampilan dari sifat tersebut. Contoh, ada 2 set data pencukuran wol pada ternak domba pada suatu peternakan.

Rumus ripitabilitas (r) Σ xy r =___________________________ √ Σx² Σy² Σ XY – [{(ΣX) (ΣY)}/n] √[ΣX² - {(ΣX)²/n}] [ΣY²-{(ΣY)²/n}]

Pencukuran wol pada domba Individu Pencukuran wol I (X) Pencukuran wol I I (Y) X² Y² XY 1 4,0 16 16,0 2 3,9 4,3 15,21 18,49 16,77 3 4,4 17,16 4 3,7 3,8 14,04 5 3,6 6 4,2 7 3,4 8 3,2

r = ___________________________ √[ΣX² - {(ΣX)²/n}] [ΣY²-{(ΣY)²/n}] ΣX, ΣY, Σ XY, ΣX², ΣY² Σ XY – [{(ΣX) (ΣY)}/n] r = ___________________________ √[ΣX² - {(ΣX)²/n}] [ΣY²-{(ΣY)²/n}] ket: X = Sifat I (data pencukuran I) Y = Sifat II (data pencukuran II) n = Jumlah individu

ΣX = 29,3 ΣY = 32,0 Σ XY = 117,59 ΣX² = 107,83 ΣY² = 128,54 (Σ X Σ Y) / n = 117,20 (ΣX)² / n = 107,31 (ΣY)² /n = 128,0

Σxy = 0,39 Σx² = 0,52 Σy² = 0,54

r =___________ √ Σx² Σy² r =______________ √ (0,52)(0,54) 0,39 r =______________ √ (0,52)(0,54) r =______________ = 0,736 0,5299056

Korelasi dalam kelas (intraclass correlation) Metode digunakan bila setiap individu mempunyai lebih dari 2 data hasil pengukuran/penimbangan produksi. Cara penghitungannya dengan menggunakan analisis ragam. Model statisitik: Yij = μ +αi +еij Yij = hasil pengukuran yang ke-j pada individu ke -i

μ = rataan populasi αi = pengaruh individu ke-i еij = deviasi lingkungan dari pengukuran ke- j dalam individu ke-i yang merupakan pengaruh lingkungan tidak terkontrol