https://jurnal.polinela.ac.id/index.php/PETERPAN/index

## Estimasi dan Validasi Total Digestible Nutrient Hijauan Pakan dari
Komposisi Kimia Pakan
Estimation and Validation of Total Digestible Nutrient of Forage Feedstuffs from Chemical Composition
D M Sinaga 1 *, A Jayanegara 2 , dan E B Laconi 2
1 Lampung State Polytechnic
2 IPB University *Email : desimariasinaga@polinela.ac.id
Abstract:  This  study  aims  to  estimate  and  validate  the  accuracy  of  estimated  Total Digestible Nutrient (TDN) content in forages based on the chemical composition of feed. Data on nutrient composition for estimates were obtained from the BR-CORTE database consisting of 86 types of forages and primary data from observations consisting of 19 types of  forages.  Analysis  data  is  used  Pearson  correlation,  multiple  linear  regression, determination coefficient (R 2 ), and root mean square error (RMSE) for estimation models, variance test (ANOVA), and T-test for validation. The results showed that forage TDN had a negative correlation with Neutral Detergent Fibre (NDF) (P <0.01) and lignin (P <0.05), but was positively correlated with Non-Fibre Carbohydrate (NFC) (P <0.01), Ether Extract (EE) and Crude Protein (CP) (P<0.01). Thus, the TDN value can be estimated from the chemical  composition  in  the  feed.  The  regression  equation  that  will  be  used  to  estimate forage TDN content is TDN = 0.482 NDF + 1.538 EE + 0.699 NFC + 0.718 CP (R 2 =0.994). Then, this equation is validated and compared to the Hartadi’s and Wardeh’s equations. The results of the T-test showed that the TDN value estimated is non significantly different with  TDN  Hartadi  for  cattle  (P>0.05).  It  concluded  TDN  value  of  local  forage  can  be estimated based on this estimation models.
Key words : estimastion, feed, forages, total digestible nutrient , validation
Diterima: 22 Februari 2023. , disetujui 30 Maret 2023

## PENDAHULUAN
Hijauan merupakan sumber pakan utama ternak ruminansia untuk memenuhi kebutuhan nutriennya. Pakan  hijauan  berfungsi  sebagai  sumber  zat  makanan  bagi  ternak.  Hijauan  pakan  di  Indonesia  terdiri  dari rerumputan, leguminosa, dan rumbah berupa dedaunan (Jayanegara dan Sofyan, 2008). Salah satu nutrien yang sangat penting untuk kelangsungan hidup ternak yaitu energi.  Hijauan merupakan salah satu sumber energi bagi  ternak  khususnya  ternak  ruminansia.  Pakan  dengan  nilai  zat  makanan  yang  baik  akan  meningkatkan konsumsi energi pada ternak. Komponen nutrien yang berkontribusi menghasilkan energi yaitu karbohidrat (struktural dan non-struktural), lemak, dan protein (Hall dan Eastridge, 2014). Total Digestible Nutrient (TDN) menggambarkan  kandungan  energi  yang  dapat  dimanfaatkan  dan  dicerna  oleh  ternak  dalam  bahan  pakan. Satuan energi pakan di Indonesia untuk ternak ruminansia, biasanya diukur dalam bentuk total digestibility nutrient (TDN) yang dihitung berdasarkan komposisi kimia pakan.
Analisis  komposisi  kimia  pakan  yang  paling  umum  digunakan  yaitu  analisis  proksimat.  Analisis proksimat dan Van Soest merupakan metode yang umum digunakan untuk mengetahui komposisi kimia pakan. Pakan  hijauan  juga  dianalisis  untuk  mengetahui  kualitas  hijauan  yang  digunakan  dalam  formulasi  ransum ruminansia. Data komposisi kimia ini akan menggambarkan keseimbangan dan jumlah nutrien tersedia untuk ternak.  Sehingga  komposisi  kimia  dalam  hijauan  adalah  hal  yang  paling  merepresentatifkan  nilai  nutrien tercerna dan tersedia bagi ternak ruminania.
Hingga saat ini TDN diketahui melalui hasil estimasi, pendugaan energi pakan dapat menggunakan persamaan regresi dari analisis proksimat berdasarkan kelas pakan dan jenis ternaknya (Hartadi et al. , 1980). Hal ini dapat digunakan sebagai salah satu metode evaluasi nutrisi yang dikembangkan di Indonesia, metode ini  dapat  digunakan  untuk  efisiensi  waktu  dan  biaya.  Namun,  disisi  lain  dapat  diperoleh  nilai  TDN  yang menggambarkan  nilai  sebenarnya.  Hal  inilah  yang  mendasari  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  membuat persamaan  untuk  estimasi  TDN  dan  memvalidasi  persamaan  dengan  menggunakan  data  hijauan  lokal. Persamaan  estimasi  dapat  dibuat  dengan  menggunakan  sumber  data  yang  diperoleh  secara  primer  maupun sekunder, namun karena Indonesia belum memiliki database pakan yang cukup lengkap, maka data sekunder digunakan  yaitu database pakan  asal  Brazil  yaitu  BR-CORTE.  BR-CORTE  merupakan database pakan ruminansia asal Brazil yang dikembangkan untuk sistem nutrient requirements (Filho et al. , 2010) Database ini digunakan karena relatif sesuai dengan kondisi Indonesia sebagai negara tropis. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu persamaan estimasi TDN pakan hijauan dari data komposisi kimia pakan sebagai metode evaluasi nutrisi ternak ruminansia.

## METODE PENELITIAN
Pengambilan  dan  persiapan  sampel  hijauan  yang  digunakan  di  Laboratorium  Lapang  Agrostologi, Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Sampel hijauan dikeringkan dengan berat 100 g. Analisis proksimat dan Van Soest dilakukan di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Pakan, Departemen Ilmu Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Variabel dari analisis  proksimat  dan  Van  Soest  adalah  kadar  abu, Non  Fibre  Carbohydrate (NDF)  Bahan  pakan  hijauan yang digunakan dalam penelitian ini adalah 19 sampel hijauan yang diperoleh di Laboratorium Agrostologi Departemen Nutrisi dan Teknologi Pakan, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor dan daerah sekitar Dramaga,  Bogor,  Jawa  Barat.  Jenis  hijauan  yang  digunakan  terdiri  dari  9  jenis  rerumputan  dan  10  jenis leguminosa.
Jenis hijauan yang digunakan terdiri dari 9 jenis rerumputan dan 10 jenis leguminosa. Sampel terdiri dari  Rumput  raja (Pennisetum  purpuphoides), Rumput  gajah  mini (Pennisetum  purpureum  schumach), Rumput lampung  ( Setaria anceps ), Rumput benggala (Panicum maximum) , Setaria gajah ( Setaria splendida ), Rumput bede ( Brachiaria decumbens ), Rumput meksiko ( Euchlaena mexicana ), Rumput gajah (Pennisetum purpureum) ,  Rumput  koronivia (Brachiaria  humidicola) ,  Lamtoro (Leucaena  leucocephala) ,  Indigofera (Indigofera  zollingeriana) ,  Triloba (Pueraria  triloba) ,  Sentrosema (Centrosema  pubescens) ,  Kaliandra (Calliandra  calothyrsus) ,  Gamal (Gliricidia  sepium) ,  Kalopo (Calopogonium  mucunoides) ,  Kacang  hias (Arachis  pintoi) ,  Kacang  stilo (Stylosanthes  scabra) ,  dan  Bauhinia (Bauhinia  purpurea). Kemudian  bahan untuk analisis kimia yaitu larutan Acid Detergent Solution (ADS), larutan Neutral Detergent Solution (NDS), aseton, aquades, kjeldahl, H 2 SO 4 , dan NaOH. Analisis data menggunakan regresi dan korelasi pearson two- tailed dan validasi dengan T-test menggunakan SPSS versi 16.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil korelasi antara komposisi pakan pada database pakan sumber hijauan BR-CORTE dengan kandungan Total Digestible Nutrient (TDN) disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Nilai korelasi Pearson two-tailed antara komponen database BR-CORTE sumber hijauan dengan kandungan TDN pakan sumber hijauan (n=86)
Variabel Abu NDF Lignin NFC LK PK TDN Abu 1 NDF -0.008 1 Lignin -0.224* -0.221* 1 NFC -0.463** -0.624** 0.154 1 LK -0.026 -0.447** 0.273* 0.183 1 PK 0.301** -0.605** 0.165 0.05 0.297** 1 TDN -0.310** -0.515** -0.240* 0.679** 0.449** 0.187 1
Keterangan : TDN= Total Digestible Nutrient ; NDF= Neutral Detergent Fiber ; NFC = Non-Fiber Carbohydrate ; LK=Lemak Kasar; PK=Protein Kasar; *=nyata pada taraf P<0.05; **=sangat nyata pada taraf  P<0.01.
Uji korelasi digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas (X) dan variabel terikat (Y) (Bertan et al., 2016). Berdasarkan nilai korelasi Pearson two-tailed antara komponen database BR-CORTE, kandungan  NDF,  NFC,  lemak  kasar,  dan  protein  kasar  digunakan  sebagai independent  variable untuk mengestimasi kandungan TDN pakan sumber hijauan.
Tabel 2.  Persamaan estimasi kandungan TDN sumber hijauan berdasarkan database BR- CORTE Database Persamaan N R 2 P RMSE BR-CORTE TDN = 0.482 NDF + 1.538 LK + 0.699 NFC + 0.718 PK 86 0.994 <0.001 4.147
Keterangan  :  TDN= Total  Digestible  Nutrient ;  NDF= Neutral  Detergent  Fiber ;  LK=Lemak  Kasar;  NFC= Non-Fiber Carbohydrate ;  PK=Protein  Kasar;  R 2 =Nilai  Koefisien  Determinasi;  P=Nilai  Probabilitas;  RMSE= Root  Mean  Square Error , N=Jumlah Data
Nilai  TDN  merupakan  representasi  dari  kandungan  energi  tercerna  dalam  bahan  pakan  hasil perhitungan dari (karbohidrat tercerna + (2.25 x lemak tercerna) + protein tercerna) (Jayanegara et al., 2017). Kadar  TDN  pakan  dinyatakan  sebagai  suatu  persentase  dan  dapat  ditentukan  pada  percobaan  kecernaan (Farida,  2017).  Perhitungan  TDN  dari  kecernaan  berdasarkan  kandungan  energi  dalam  karbohidrat sebesar 5.65 kcal/g, protein sebesar 4.15 kcal/g, dan lemak sebesar 9.45 kcal/g. Berdasarkan hasil persamaan estimasi pada Tabel 2 diperoleh nilai koefisien determinasi (R 2 ) yang cukup baik yaitu sebesar 0.994. Hal ini sesuai dengan pendapat Chen et al., (2015) bahwa persamaan yang baik ditunjukkan dari nilai R 2 ≥ 0.7.
Persamaan  regresi  untuk  estimasi  TDN  menunjukkan  bahwa  NDF  menyumbang  proporsi  paling sedikit untuk TDN sebagai sumber energi ternak ruminansia dibandingkan dengan  lemak kasar dan protein kasar. Hal ini diakibatkan karena NDF merupakan representasi dari karbohidrat struktural dalam dinding sel dengan penyusunnya yaitu hemiselulosa, selulosa, dan lignin (NRC, 2001). Harahap et al. (2018) menyatakan bahwa  NDF  dan  ADF memiliki ikatan lignoselulosa dan  lignohemiselulosa  yang  sulit didegradasi  didalam rumen ternak sedangkan untuk NFC dan protein kasar memiliki nilai koefisien yang relatif sama dikarenakan nilai  kandungan  energi  yang  setara  antara  pati  dan  protein  (Gallardo et  al., 2018).  Lemak  kasar  memiliki proporsi terbesar untuk TDN. Hal ini sesuai karena lipid berkontribusi lebih banyak untuk energi (Ghasemi et al. , 2017). Validasi kandungan TDN pakan sumber hijauan dilakukan menggunakan tiga persamaan yaitu BR- CORTE,  Hartadi,  dan  Wardeh  yang  digunakan  sebagai  pakan  ternak  ruminansia  dihitung  berdasakan persamaan regresi pada Tabel 3.

## Tabel 3. Literatur pendugaan TDN hijauan pakan
Sumber Keterangan Rumus Hartadi et al. 1980 Kelas 1 Sapi TDN  =  92.464  -  3.338(SK)  -  6.945(LK)  -  0.762(BETN)  + 1.115(PK)  +  0.031(SK) 2 0.133(LK) 2 +  0.036(SK)(BETN)  + 0.207(LK)(BETN) + 0.1(LK)(PK) - 0.022(LK) 2 (PK) Kelas 1 Domba TDN  =  37.937  –  1.018  (SK)  –  4.886  (LK)  +  0.173(BETN)  + 1.042(PK)  +  0.015(SK) 2 –  0.058(LK) 2 +  0.008(SK)(BETN)  + 0.119(LK)(BETN) + 0.038(LK)(PK) + 0.003(LK) 2 (PK) Wardeh (1981) Kelas 1 Sapi TDN = -17.2649 + 1.2120(PK) + 0.8352(BETN) + 2.4637(LK) + 0.4475(SK) Kelas 1 Domba TDN = -14.8356 + 1.3310(PK) + 0.7923(BETN) + 0.5133(SK) + 0.9787(LK)
Persamaan  tersebut  akan  digunakan  sebagai  persamaan  pembanding  untuk  hasil  estimasi menggunakan  persamaan  BR-CORTE  yang  divalidasi  menggunakan  19  jenis  hijauan  pakan.  Hal  yang membedakan antara persamaan estimasi BR-CORTE dengan persamaan estimasi Hartadi dan Wardeh yaitu belum adanya pengelompokan antara jenis pakan hanya hijauan secara umum serta persamaan ini tidak spesifik untuk  setiap  ternak  hanya  untuk  ternak  ruminansia  secara  umum.  Hal  ini  dapat  menjadi  dasar  dalam membandingkan TDN estimasi BR-CORTE dengan persamaan pembanding.
Tabel 4. Data komposisi kimia hijauan hasil analisis sebagai data untuk validasi TDN hijauan (%BK)
Jenis Hijauan BK Abu PK LK SK ADF NDF NFC BETN Rumput raja 96.3 11.4 10.4 1.52 37.8 45.6 73.4 3.25 38.8 Rumput gajah mini 90.4 10.6 10.8 2.41 29.8 38.6 64.3 11.9 46.4 Rumput lampung 95.7 9.91 15.5 4.05 32.7 38.2 69.9 0.58 37.8 Rumput benggala 97.9 6.81 8.61 2.96 40.2 49.9 81.1 0.52 41.4 Setaria gajah 98.7 8.79 11.5 2.72 33.1 41.9 72.1 4.96 43.9 Rumput bede 97.2 5.64 8.04 3.03 36.2 43.4 74.5 8.77 47.1 Rumput meksiko 96.5 5.81 7.89 0.69 41.8 48.3 76.7 8.87 43.9 Rumput gajah 96.1 9.95 9.43 2.22 34.7 44.5 76.2 2.19 43.8 Rumput koronivia 96.6 6.84 6.72 0.65 34.4 41.3 75.1 10.7 51.5 Lamtoro 93.9 7.92 20.9 2.62 20.8 27.2 38.9 29.7 47.8 Indigofera 89.7 9.43 25.9 0.73 20.8 21.4 32.0 31.9 43.2 Triloba 94.4 9.49 22.3 1.66 29.3 34.6 52.2 14.4 37.3 Sentrosema 96.1 7.18 19.3 3.33 48.6 45.7 66.5 3.75 21.6 Kaliandra 93.7 5.81 21.5 3.82 19.3 35.4 56.4 12.5 49.5 Gamal 93.6 11.3 23.2 4.67 18.6 24.7 43.7 17.1 42.3 Kalopo 94.3 5.13 14.6 3.16 33.7 40.8 61.2 15.8 43.4 Kacang hias 94.9 9.31 16.3 1.36 28.9 36.1 54.6 18.5 44.1 Kacang stilo 93.4 5.34 10.9 1.70 44.4 48.6 67.3 14.7 37.6 Bauhinia 93.9 9.84 20.7 3.92 26.8 31.7 49.6 15.9 38.7
Hasil analisis laboratorium pada Tabel 4 akan digunakan sebagai data primer untuk menghitung TDN BR-CORTE, TDN Hartadi, maupun TDN Wardeh. Data terdiri dari 19 hijauan (9 rumput dan 10 leguminosa).
Sinaga et al : Estimasi dan Validasi Total Digestible Nutrient Hijauan Pakan dari Komposisi Kimia Pakan/Peterpan 5 (1): 41—48
Hasil nilai TDN akan dibandingkan dan dihitung nilai probabilitas validasi menggunakan uji beda T-test . Uji beda  digunakan  untuk  mengevaluasi  perlakuan  ( treatment )  tertentu  pada  satu  sampel  yang  sama  pada  dua periode pengamatan yang berbeda. Jika t hitung > t tabel dan probabilitas (P) < 0.05, maka H0 ditolak dan H1 diterima. Jika t hitung < t tabel dan probabilitas (P) > 0.05, maka H0 diterima dan H1 ditolak.
Tabel 5. Deskripsi komposisi nutrient rumput (n=9) dan legum (n=10)
Komposisi Nutrien (%BK) Rumput Legum Rataan Min Mak Rataan Min Mak Abu 8,41±2,17 5,64 11,40 8,07±2,13 5,13 11,30 PK 9,87±2,60 6,72 15,50 19,56±4,45 10,90 25,90 LK 2,25±1,12 0,65 4,05 2,69±1,29 0,73 4,67 SK 35,63±3,79 29,80 41,80 29,12±10,46 18,60 48,60 ADF 43,52±4,01 38,20 49,90 34,62±8,79 21,40 48,60 NDF 73,70±4,71 64,30 81,10 52,24±11,55 32,00 67,30 NFC 5,75±4,39 0,52 11,90 17,42±8,13 3,75 31,90 BETN 43,84±4,23 37,8 51,50 40,55±7,78 21,60 49,50
Keterangan : PK = protein kasar; LK = lemak kasar; SK = serat kasar; ADF = acid detergent fiber ; NDF = neutral detergent fiber ; NFC = non fiber carbohydrate ; BETN = bahan ekstrak tanpa nitrogen; TDN = total digestible nutrient
Data  komposisi  nutien  hijauan  pada  Tabel  5  akan  digunakan  sebagai  komponen  dalam  menghitung kandungan  TDN  dari  setiap  persamaan  komponen  yang  digunakan  yaitu  protein  kasar,  lemak  kasar,  serat kasar,  ADF,  NDF,  NFC,  dan  BETN.  Sesuai  dengan independent variabel  pada  setiap  persamaan  dengan dependen t variabel yaitu TDN.
Tabel 6. Nilai kandungan TDN hijauan hasil estimasi setiap persamaan untuk validasi persamaan estimasi
TDN rumput (n=9) dan legume (n=10) Komposisi Nutrien (%BK) Rumput Legum Rataan Min Mak Rataan Min Mak BR-CORTE 50,09±1,51 47,45 52,48 55,55±2,00 52,99 58,52 Hartadi (sapi) 51,42±2,31 47,83 54,79 59,98±10,11 38,33 72,23 Hartadi (domba) 52,50±1,30 50,33 53,91 60,70±6,13 50,84 69,57 Wardeh (sapi) 52,79±3,02 48,43 57,72 59,97±5,30 51,44 68,23 Wardeh (domba) 53,52±1,70 50,67 56,50 60,90±4,09 53,96 66,69
Hasil  pada  Tabel  6  merupakan  hasil  validasi  persamaan  BR-CORTE  dengan  data  lokal  yang dibandingkan dengan hasil estimasi persamaan Hartadi dan Wardeh. Hasil TDN menggunakan BR-CORTE memiliki kecenderungan hasil lebih kecil dibandingkan TDN Hartadi dan Wardeh untuk kelas pakan hijauan. Hasil validasi juga menunjukkan selisih yang cukup besar untuk beberapa hijauan. Perbedaan antara hasil TDN BR-CORTE  dengan  persamaan  pembanding (Hartadi  dan Wardeh)  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa faktor yang  yaitu faktor genetik yaitu varietas hijauan, faktor lingkungan mencakup temperatur, kelembaban, pH, radiasi matahari, komposisi atmosfer, struktur tanah dan komposisi udara tanah, faktor biotik tanah, dan suplai hara (Purbajanti, 2013). Faktor ini pula yang menyebabkan adanya perbedaan kandungan nutrien dalam setiap hijauan.
Berdasarkan hasil pengujian nilai probabilitas (P) maka diperoleh hasil komparasi rataan dari setiap persamaan estimasi TDN berdasarkan t-test pada tabel 7.
Tabel  7. Hasil T-test perbandingan kandungan TDN persamaan BR-CORTE dengan TDN hijauan persamaan
Wardeh dan Hartadi Perbandingan Hewan N Rata -Rata Selisih Signifikansi Hartadi vs BR-CORTE Sapi 19 55,9 3 0,057 19 52,9 Wardeh vs BR-CORTE 19 56,6 3,7 <0,01 19 52,9 Hartadi vs Wardeh 19 55,9 0,7 0,553 19 56,6 Hartadi vs BR-CORTE Domba 19 56,8 3,9 <0,01 19 52,9 Wardeh v BR-CORTE 19 57,4 4,5 <0,01 19 52,9 Hartadi vs Wardeh 19 56,8 0,6 0,187 19 57,4

## Keterangan : N=jumlah data; P<0,05=berbeda nyata
Berdasarkan hasil T-test pada Tabel 6 diperoleh hasil bahwa perbandingan TDN estimasi dengan TDN Hartadi  pada  sapi  tidak  berbeda nyata (P>0,05).  Hal  ini  dapat  dilihat dari selisih  antara rataan  yang  paling sedikit dibandingkan dengan perbandingan antara TDN Hartadi dan TDN BR-CORTE pada domba serta TDN Wardeh dan TDN BR-CORTE pada sapi dan domba. Perbandingan lainnya antara TDN BR-CORTE dengan persamaan  Hartadi  pada  domba  dan  TDN  Wardeh  pada  sapi  dan  domba  diperoleh  hasil  berbeda  nyata (P<0,05).  Perbedaan  ini  diakibatkan  jenis  hijauan  yang  masih  beragam  dan  ukuran  partikel  yang  berbeda. Selain itu persamaan BR-CORTE ini tidak mengelompokkan jenis hijauan dan hewannya secara spesifik.
Hasil perbandingan TDN Hartadi dan Wardeh baik pada hewan sapi dan domba menunjukkan hasil yang  tidak  berbeda  nyata  (P>0,05),  artinya  tidak  ada  perbedaan  signifikan  antara  nilai  TDN  Hartadi  dan Wardeh pada sapi maupun domba. Persamaan Hartadi dan Wardeh menghasilkan nilai TDN yang cenderung untuk P<0,01 mirip dilihat dari selisih antar rataan yang paling kecil. Hal ini diduga karena persamaan Hartadi dan  Wardeh  yang  telah  menggunakan  banyak  sampel  hijauan  yaitu  lebih  dari  200  sampel.  Selain  itu, persamaan  Hartadi  dan  persamaan  Wardeh  masih  menggunakan  database  berbasis  negara  subtropis  yaitu Amerika  Serikat.  Begitu  pula  dengan  BR-CORTE  yang  merupakan database dari  Brazil,  hal  ini  belum maksimal  menggambarkan  hasil  estimasi  selain  digunakannya database hijauan  lokal  meskipun  Brazil merupakan negara tropis.
Berdasarkan  Gambar  1  dan  Gambar  2  dapat  dilihat  penyebaran  nilai  TDN  BR-CORTE  yang dibandingkan  dengan  TDN  Hartadi  dan  Wardeh.  Gambar  1  menunjukkan  jumlah  titik  yang  berada  sangat dekat dengan garis regresi lebih banyak dibandingkan Gambar 2, namun masih terdapat data pencilan yang berada  sangat  jauh  dari  sebaran  datanya.  Sedangkan  pada  gambar  2  cenderung  tidak  ada  pencilan  dimana penyebaran datanya konsisten namun, hanya sedikit titik yang berada sangat dekat dengan garis regresi. Hal ini menunjukkan masih adanya bias dari setiap hasil estimasi TDN. Berdasarkan penelitian jenis ternak dan jenis hijauan yang spesifik akan meningkatkan akurasi dari persamaan hal ini sebagai faktor koreksi.  Selain itu,  jumlah  dan  varietas  sampel  yang  digunakan  juga  mempengaruhi  hasil  estimasi  TDN.  Semakin  banyak jumlah sampel yang digunakan maka persamaan akan semakin baik merepresentasikan hasil yang sebenarnya. Sumber  dan  jenis  sampel  yang  digunakan  menjadi  faktor  yang  mempengaruhi  kandungan  nutrien  dalam hijauan  termasuk  TDN. Database negara  lain  masih  belum  bisa  digunakan  sebagai  rujukan  dalam mengestimasi nilai TDN maka, database lokal menjadi hal yang sangat penting. Namun, persamaan ini akan
menjadi metode evaluasi nutrisi yang berkembang pesat untuk industri pakan ruminansia dan peternak rakyat untuk menentukan suplai TDN dalam pakan saat ini.
Gambar 1. Plot antara TDN hasil BR-CORTE dengan TDN dari   persamaan Hartadi pada   hewan sapi    dan domba (n=19)
Gambar 2. Plot antara TDN hasil BR-CORTE dengan  TDN dari persamaan Wardeh pada hewan sapi dan domba (n=19)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kandungan TDN dari pakan hijauan dapat diestimasi dari data komposisi  kimia pakan. Hasil t-test menunjukkan kandungan TDN hasil estimasi BR-CORTE tidak berbeda nyata dengan TDN Hartadi pada sapi. Namun, masih berbeda nyata dengan TDN hasil estimasi Hartadi pada domba dan Wardeh pada sapi dan domba.  Hasil  persamaan  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  mengestimasi  kandungan  TDN  hijauan lokal (rumput dan leguminosa). Saran terhadap penelitian ini adalah perlunya ada database hijauan lokal dan sumber literatur (n) yang lebih banyak agar lebih valid dan pendugaan TDN dapat digunakan untuk hijauan tropis lokal.

## DAFTAR PUSTAKA
Anas, S. dan Andy. 2010. Kandungan NDF dan ADF silase campuran jerami jagung ( zea mays L. ) dengan beberapa level daun gamal ( Grilicidia maculata ). Sistem Agrisistem . 6 : 2.
30 40 50 60 70 80 30 40 50 60 70 80 T D N H ar tadi TDN BR-CORTE Sapi Domba
30 40 50 60 70 80 30 40 50 60 70 80 T D N War deh TDN BR-CORTE Sapi Domba
Association  of  Official  Analythical  Chemists  [AOAC] . 2005 .  Official  Methods  of  Analyses  (17 th ed). Washington DC (US) : Asssociation of Official Analythical Chemists.
Bertan,  CV,  Dundu,  AKT,  Mandagi,  RJM.  2016.  Pengaruh  pendayagunaan  sumber  daya  manusia  (tenaga kerja) terhadap hasil pekerjaan (studi kasus perumahan taman mapenget raya (tamara)). Jurnal Sipil Statistik . 4 : 13-20.
Chen, J., Zhu, R., Xu, R., Zhang, W., Shen, Y., Zhang, Y. 2015. Evaluation of Leymus chinensis quality using near infrared reflectance spectroscopy with three different statistical analyses. Ppeerj 3:e 1416. Farida, WS., Sari, AP., Inayah, N., Nugroho, HA., 2017. Analisis kebutuhan nutrien dan efisiensi penggunaan pakan  bubur  formulasi  pada  oposum  layang  ( petaurus  breviceps waterhouse,  1839). J  Biologi Indonesia . 13(2): 305-314.
Filho SCV, Marcondes MI, Chizzotti ML, Paulino PVR. 2010. Nutrient Requirements of Zebu Beef Cattle . 2nd Edition. Federal University of Vicosa, Brazil.
Gallardo, C., Dadalt, JC., Neto, MAT.. 2018. Nitrogen retention, energy, and amino acid digestibility of wheat bran,  without  or  with  multicarbohydrase  and  phytase  supplementation,  fed  to  broiler  chickens. J Animal Sci , 96: 2371-2379.
Ghasemi, E., Azad-Shahraki, M., Khorvash, M., 2017. Effect of different fat supplements on performance of dairy calves during cold season. Journal of Dairy Science . 100: 5319-5328.
Hall, MB dan Eastridge, ML. 2014. Carbohydrate and fat: Considerations for energy and more. Professional Animal Scientist. 30: 140-149.
Harahap, R.P., Jayanegara, A., Nahrowi, Fakhri, S. 2018. Evaluation of oil palm fronds using fiber cracking technology combined with Indigofera sp, in ruminant ration by Rusitec. AIP Conference Proceedings 2021: art no. 050008.
Hartadi  H,  Reksohadiprodjo  S,  Lebdosukojo  S,  Tillman  AD.  1980. Tabel-tabel  dari  Komposisi  Bahan Makanan Ternak untuk Indonesia . Yogyakarta (ID): Gajah Mada University Pr.
Jayanegara,  A.,  Sofyan,  A.,  2008.  Penentuan  aktivitas  biologis  tanin  beberapa  hijauan  secara in  vitro menggunakan ‘hohenheim gas tes’ dengan polietilen glikol sebagai determinan. Med Pet. 31(1):44- 52.
Jayanegara,  A.,  Ridla,  M.,  Astuti,  DA.,  Wiryawan,  KG.,  Laconi,  EB.,  Nahrowi.,  2017.    Determination  of energy  and  protein  requirements  of  sheep  in  Indonesia  using  a  meta-analytical  approach. Media Peternakan . 40: 118-127.
National  Research  Council.  2001. Nutrient  Requirement  of  Dairy  Cattle ,  7 th Ed  :  National  Academy  Press,
Washington, D.C.
Purbajanti ED. 2013. Rumput dan Legum . Semarang (ID) : Graha Ilmu.
Van Soest PJ, Robertson JB, Lewis B. 1991 . Methods for dietary fiber, neutral detergent fiber and nonstarch polysaccharides in relation to animal nutrition. J Dairy Sci . 74: 3583-3597.
Wardeh, MF. 1981. Models For Estimating Energy and Protein Utilization For Feeds [disertasi]. Utah (US):
Utah State Univ Pr.