Published by Fakultas Peternakan UNPAD
Unpad Press Available online at http://jurnal.unpad.ac.id/jurnalilmuternak

## Kurva  Produksi  Telur  di  Awal  Masa  Peneluran  Pada  Puyuh  yang Diberi Ransum dengan Kandungan Protein Berbeda
A. Ratriyanto 1,a , B. F. Hidayat 1 , N. Widyas 1 dan S.Prastowo 1
1 Program Studi Peternakan, Fakultas Pertanian, Universitas Sebelas Maret a email: ratriyanto@staff.uns.ac.id

## Abstrak
Penelitian bertujuan untuk mengkaji pola produksi dan aplikasi model regresi logistik produksi telur  puyuh  yang  diberi  ransum  dengan  level  protein  berbeda.  Sebanyak  225  ekor  puyuh didistribusikan dalam 3 perlakuan dan 5 ulangan; jumlah puyuh masing-masing ulangan 15 ekor. Perlakuan yang diberikan adalah level protein kasar (PK) dalam ransum sebesar 16,5% (P1), 18% (P2) dan 19,5% (P3). Data produksi telur diambil sejak awal peneluran pada masa adaptasi dan selama dua periode produksi telur (2 × 28 hari) pada masa perlakuan. Data dianalisis menggunakan program  R.  Perlakuan  P2  dan  P3  menghasilkan  produksi  telur  yang  lebih  tinggi  daripada  P1 (P<0.05).  Model  logistik  produksi  telur  puyuh  menunjukkan  bahwa  puncak  produksi  tertinggi dicapai oleh P3 sedangkan rentang dan laju produksi terbesar dicapai P1. Data aktual produksi telur  memiliki  kesesuaian  ( fitness )  yang  tinggi  (R 2 =0,92–0,97)  dengan  model  logistik. Berdasarkan  hasil  tersebut,  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  protein  kasar  menghasilkan produksi telur yang tinggi. Model regresi logistik dapat digunakan untuk menganalisis pengaruh perlakuan biologis terhadap produksi telur puyuh serta memiliki kesesuaian yang tinggi dengan data aktual.
Kata kunci: kesesuaian, model matematika, produksi telur puyuh, protein kasar

## Egg  production  curve  at  early  production  period  in  quails  submitted  to different protein regimes

## Abstract
The objective of this research was to investigate the egg production pattern and apply the logistic model on the egg production of quails submitted to different protein regimes. The experimental population  comprised  of  225  laying  quails  which  were  distibuted  to  three  treatments  and  five replicates with 15 quails each. The treatments were crude protein (CP) levels in the diet, namely 16.5% (P1), 18% (P2) and 19.5% (P3). Egg production data were recorded since the onset of lay at adaptation period and two periods of 28 days during feeding treatments (2 × 28 days). The data were submitted to analysis of variance and mathematical modeling using the R program. The P2 and P3 treatments produced higher egg production than P1 (P<0.05). Logistic model showed that P3 had highest peak production while P1 had the largest production rate and production range. The logistic model showed high fitness with the actual egg production data (R 2 =0,92–0,97). It can be concluded thet feeding with high CP produced more eggs than low CP. Logistic model could be applied to analyze the effect of biological treatment in egg production of quails and had high fitness with the actual data.
Key words: fitness, mathematical modelling, egg production quail, crude protein
Pendahuluan
Puyuh  ( Cortunix  cortunic  japonica ) merupakan salah satu ternak unggas petelur yang  memiliki  potensi  besar  untuk dibudidayakan. Puyuh mengalami kematangan  seksual  yang  cepat,  ditandai
dengan  awal  produksi  telur  pada  umur sekitar 42 hari (Kaye et al., 2017; Piao et al., 2004).  Produksi  telur  meningkat  dengan cepat dan mencapai puncak produksi, diikuti dengan produksi yang stabil dan selanjutnya menurun  secara  bertahap  (Narinc  et  al.,
2014).  Puyuh  dapat  menghasilkan  telur antara  250-300  butir  selama  setahun  masa produksi (Narinc et al., 2013).
Kurva  produksi  telur  pada  dasarnya sudah diatur secara genetis, tetapi produksi telur  dapat  dimodifikasi  oleh  faktor lingkungan,  salah  satunya  adalah  faktor nutrisi  (Pavlidis  et  al.,  2002;  Ratriyanto  &
Mosenthin, 2018). Produksi telur
merupakan deposisi protein di dalam tubuh puyuh.  Protein  kasar  (PK)  memiliki  peran yang  sangat  penting  dalam  penyusunan ransum dan menjadi penentu dalam evaluasi performa  ternak  (Dairo  et  al.,  2010).
Pemberian ransum puyuh dengan
kandungan  PK  yang  rendah  dapat menurunkan  produksi  telur  (Garcia  et  al., 2005).  Sebaliknya  kandungan  PK  yang terlalu  tinggi  dalam  ransum  menyebabkan banyak  protein  yang  terbuang  dan menimbulkan  cekaman  panas  akibat  hasil proses metabolisme sehingga dapat menurunkan  performa  puyuh  (Li  et  al., 2011).
Model matematika banyak digunakan untuk  menginterpretasikan  pola  produksi ternak,  salah  satunya  produksi  telur (Narushin & Takma, 2003; Savegnago et al., 2011).  Model  matematika  digunakan sebagai  kontrol  terhadap  produksi  telur aktual  dan  menggambarkan  produksi  telur sepanjang waktu. Interpretasi produksi telur dengan model matematika dapat digunakan untuk  menganalisis  pengaruh  perlakuan biologis  terhadap  produksi  telur  dan memprediksi  produksi  telur  (Savegnago  et al., 2012). Diantara model matematika yang digunakan  adalah  Gamma,  McNally, Compartmental,  Adams-Bell  dan  Logistik (Narinc et al., 2013, 2014; Savegnago et al.,
2012).  Model  regresi  logistik memiliki kesesuaian  yang  baik  dengan  data  aktual dalam  memodelkan  kurva  sigmoid  pada awal  periode  produksi  telur  (Anang  et  al., 2007;  Otwinowska-Mindur  et  al.,  2016). Meskipun  model  matematika  telah  banyak digunakan  untuk  membuat  model  produksi telur, akan tetapi aplikasinya belum pernah digunakan  untuk  menganalisis  produksi telur  puyuh  yang  diberi  ransum  dengan kandungan  PK  yang  berbeda.  Berdasarkan uraian tersebut penelitian ini bertujuan untuk mengkaji
pola produksi
dan mengaplikasikan model regresi logistik pada produksi  telur  puyuh  yang  diberi  ransum dengan kandungan PK berbeda.

## Materi dan Metode

## Desain penelitian dan ransum perlakuan
Penelitian  menggunakan  225  ekor puyuh petelur ( Coturnix coturnix japonica ) berumur  25  hari  yang  didistribusikan  ke dalam tiga perlakuan dengan lima ulangan, masing-masing  ulangan  berisi  15  ekor puyuh.  Perlakuan  yang  diberikan  adalah pemberian ransum dengan level PK sebesar 16,5%  (P1),  18,0%  (P2)  dan  19,5%  (P3). Kandungan  nutrien  lainnya  disusun  sesuai rekomendasi  Nutrition  Research  Council (1994).  Kandungan  nutrien  ransum  puyuh fase produksi dapat dilihat pada Tabel 1.
Selama periode grower (sampai umur 41  hari)  puyuh  diberi  ransum  komersial. Selama  masa  adaptasi  pada  awal  produksi telur (umur 42-62 hari), puyuh diberi ransum dengan  PK  18%,  sedangkan  pada  periode perlakuan  (63-118  hari)  puyuh  diberi ransum perlakuan dengan PK berbeda sesuai dengan perlakuan yang diberikan.
Tabel 1. Kandungan nutrien ransum perlakuan
Nutrien Protein Kasar (%) 16,5 18 19,5 Energi metabolis (kkal/kg) 2800,50 2800,20 2800,10 Protein kasar (%) 16,50 18,01 19,51 Kalsium (%) 3,40 3,41 3,40 Fosfor (%) 0,61 0,63 0,62 Lisin (%) 1,13 1,14 1,14 Metionin (%) 0,41 0,41 0,41

## Manajemen dan analisis data
Pengambilan  data  produksi  telur dilakukan  sejak  awal  bertelur  pada  masa adaptasi  dan  selama  dua  periode  produksi telur (2 × 28 hari) pada masa perlakuan. Data produksi  telur  dipisahkan  berdasarkan perlakuan  yang  diberikan.  Data  ditata sedemikian  rupa  sehingga  dapat  di  input kedalam  program  R  yang  digunakan  untuk analisis  data.  Selanjutnya  data  dianalisis untuk  membuat  model  regresi  logistik. Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan custom  script program  R  (R  Core  Team, 2019).
Data  produksi  telur  aktual  selama masa  adaptasi  dan  perlakuan  dianalisis menggunakan  analisis  variansi  untuk mengetahui  variasi  antar  perlakuan.  Model matematika yang digunakan adalah sebagai berikut:
Dimana:  Y ij =  nilai  pengamatan  pada perlakuan ke-i dan ulangan ke-j, µ = nilai  tengah  umum,  A i =  pengaruh  level protein  ke-i,  dan ɛ ij =  pengaruh  galat percobaan perlakuan ke-i dan ulangan ke-j. Selanjutnya data aktual produksi telur puyuh  dianalisis  dengan  model  regresi logistik.  Model  ini  digunakan  karena  dapat mengevaluasi  pengaruh  perlakuan,  umur dan  interaksi  antara  keduanya  (Mazzuco  et al., 2011). Persamaan model regresi logistik (Ott, Longnecker, Taylor, & Payumo, 2010) yang digunakan adalah sebagai berikut:
Y t = α 1+ β exp[kt]
Dimana:  Y t =  produksi  yang  dicari, α = puncak produksi, β = rentang produksi, exp = fungsi eksponensial, k = laju produksi, t = waktu produksi.
Kesesuaian  antara  kurva  produksi telur  aktual  dan  kurva  hasil  model matematika  diuji  menggunakan  nilai koefisien determinasi (Ott et al., 2010).

## Hasil dan Pembahasan

## Eksplorasi data dan hasil analisis variansi
Data produksi telur di
dokumentasikan  mulai  dari  awal  puyuh bertelur  sampai  akhir  periode  kedua  masa
perlakuan  (Tabel  2).  Data  yang  telah didokumentasikan dan dianalisis menggunakan program R untuk memperoleh kondisi data secara umum dan diinterpretasikan  dalam  bentuk  kurva.  Hal ini  dilakukan  agar  memudahkan  analisis data  dan  mengetahui  pengaruh  perlakukan terhadap pola produksi telur harian.
Produksi  telur  pada  periode  adaptasi berawal ketika puyuh mencapai kematangan seksual yang ditandai dengan produksi telur pertama  kali  sampai  dengan  produksi mencapai  50%.  Periode  perlakuan  dimulai setelah  produksi  telur  lebih  dari  50%  pada umur  63  hari  dan  berakhir  pada  akhir periode kedua produksi telur pada umur 118 hari.  Puyuh  pada  periode  adaptasi  diberi ransum  yang  sama  untuk  menyeragamkan produksi telur secara keseluruhan dan pada periode  perlakuan  diberi  ransum  sesuai dengan  perlakuan  masing-masing.  Data produksi  telur  puyuh  pada  masa  adaptasi menunjukkan produksi telur tidak mencapai 100%  dibandingkan  dengan  puyuh  pada periode  perlakuan.  Hal  ini  disebabkan karena puncak produksi puyuh dicapai pada umur 11 minggu di masa perlakuan (Kaye et al., 2017).
Hasil  analisis  variansi  untuk  periode adaptasi  menunjukkan  bahwa  tidak  ada perbedaan  antar  kelompok  perlakuan (P>0,05)  akibat  pemberian  ransum  yang seragam pada seluruh puyuh. Hasil analisis variansi pada periode
perlakuan menunjukkan  bahwa  puyuh  yang  diberi ransum  dengan  level  PK  yang  berbeda menunjukkan  adanya  pengaruh  terhadap produksi  telur  ( P ≤ 0,05 ).  Puyuh  yang  diberi ransum  dengan  level  PK  19,5%  memiliki rata-rata  produksi  lebih  tinggi  daripada  PK 16,5%,  tetapi  tidak  berbeda  dengan  PK 18,0%. Hal ini disebabkan karena tingginya protein  yang  tercerna  dideposisikan  untuk memproduksi telur (Ratriyanto et al., 2017). Protein  merupakan  komponen  utama penyusun telur (Ding et al., 2016). Hasil ini sejalan  dengan  peneliti  sebelumnya  bahwa meningkatknya level PK 18% menjadi 22% dalam ransum dapat meningkatkan produksi telur  puyuh  (Azghadi  et  al.,  2014). Peningkatan  level  PK  dalam  ransum  dari 16%  sampai  20%  dapat  meningkatkan produksi telur puyuh (Garcia et al., 2005).
Y ij = µ + A i + ε ij
Tabel 2. Eksplorasi data dan hasil analisis variansi
Ransum Periode Jumlah Data Data Produksi Telur (%) Min Max Rata-rata P2 Adaptasi 105 0,00 68,00 26,07±20,34 P2 Adaptasi 105 0,00 56,00 22,68±19,01 P2 Adaptasi 105 0,00 68,00 24,76±20,28 Nilai P >0,05 P1 Perlakuan 280 20,00 100,00 62,63±16,02 a P2 Perlakuan 280 26,67 100,00 64,01±16,12 ab P3 Perlakuan 280 14,29 100,00 66,08±18,39 b Nilai P =0,05 P1 Keseluruhan 385 0,00 100,00 52,66±23,76 P2 Keseluruhan 385 0,00 100,00 52,74±25,03 P3 Keseluruhan 385 0,00 100,00 54,81±26,39 Nilai P >0,05 P1 = protein kasar 16,5%, P2 = protein kasar 18,0%, P3 = protein kasar 19,5% a,b superskrip yang berbeda pada kolom yang sama menunjukkan perbedaan yang nyata (P ≤ 0,05)
Gambar  1  menyajikan  kurva  aktual produksi  telur  puyuh  yang  menunjukan besarnya variasi produksi telur puyuh akibat faktor  non-genetik  dengan  tetap  mengikuti pola  tertentu  yang  disebabkan  oleh  faktor genetik.  Produksi  telur  puyuh  yang  sangat bervariasi  berhubungan  dengan  faktor genetik dan non-genetik (Kaye et al., 2017). Variasi  produksi  telur  puyuh  akibat  faktor non-genetik  diantaranya  disebabkan  oleh faktor  kesehatan,  pemenuhan  nutrien, manajemen  pemeliharaan  dan  kondisi lingkungan  seperti  pencahayaan,  suhu, kelembaban,  iklim  dan  cuaca  (Shanaway, 1994).
Kurva  produksi  telur  puyuh  P1  di masa  awal  puncak  produksi  pada  umur  70 hari menunjukkan fluktuasi yang besar. Hal ini  disebabkan  karena  protein  yang dideposisikan  dalam  albumen  belum terpenuhi  akibat  rendahnya  protein  yang tersedia sehingga puyuh menunda produksi telur  hingga  kebutuhan  protein  albumen tercukupi (Gous & Nonis, 2010). Rendahnya produksi  telur  puyuh  yang  diberi  ransum dengan level protein 16% akibat terjadinya defisiensi protein dalam memproduksi telur, terutama  pada  puncak  produksi  (Garcia  et al., 2005).
Gambar 1. Kurva aktual produksi telur puyuh
Model  logistik  produksi  telur  puyuh  dan kesesuaian model
Kurva  produksi  telur  hasil  prediksi dengan  model  regresi  logistik  dapat  dilihat pada  Gambar  2.  Model  logistik  dapat digunakan  untuk  membuat  model  produksi telur.  Aplikasi  model  regresi  logistik  pada produksi  telur  puyuh  digunakan  sebagai kontrol dari fluktuasi produksi telur harian. Model  regresi  logistik  yang  digunakan dalam penelitian ini mengombinasikan masa penurunan  produksi  telur  pada  model kompartemen  dan  masa  peningkatan produksi telur pada model Adams-Bell yang serupa dengan model logistik pertumbuhan berat  badan.  Meskipun  tidak  sebaik  model pertumbuhan  berat  badan,  model  produksi telur  dapat  digunakan  untuk  interpretasi biologis  produksi  telur.  Kombinasi  dari kedua  model  ini  dilakukan  karena  model kompartemen  dapat  digunakan  untuk menginterpretasikan  data  secara  biologis dan  model  Adams-Bell  dapat  digunakan untuk  menduga  produksi  telur  sejak  awal koleksi  data  secara  akurat  (Narinc  et  al., 2014).
Kurva  produksi  telur  puyuh  dimulai dari  awal  kematangan  seksual,  meningkat cepat  mencapai  puncak  produksi  telur, mengikuti  pola  linier  beberapa  saat  dan kemudian  menurun  menuju  akhir  produksi (Narinc  et  al.,  2013).  Puyuh  mencapai kematangan  seksual  ditandai  dengan pertama  kali  puyuh  bertelur  (Ratriyanto, 2018). Puyuh P1, P2 dan P3 masing-masing mulai bertelur pada umur 42, 45 dan 42 hari. Puyuh  mencapai  kematangan  seksual  pada umur  35–45  hari.  Semua  kelompok perlakuan  mencapai  puncak  produksi  telur pada umur 11 minggu sesuai dengan laporan Piano et al. (2004) yang menyatakan bahwa puyuh mencapai puncak produksi telur pada umur 10–12 minggu (Piao et al., 2004).
Kurva  model  produksi  telur  penting untuk  penentuan  level  nutrien  pakan  yang berkaitan  dengan  bentuk  kurva  dan  laju produksi
telur sehingga mampu mengefisienkan biaya pakan yang dikeluarkan dibandingkan dengan
pendapatan  penjualan  telur  (Johnston  &
Gous,  2007;  Narushin  &  Takma,  2003). Bentuk  kurva  sigmoid  pada  awal  masa produksi menunjukkan terjadinya perubahan alokasi  protein  di  dalam  tubuh.  Prioritas alokasi  protein  dalam  tubuh  puyuh mengalami  perubahan  seiring  dengan bertambahnya  umur  puyuh.  Pada  masa pertumbuhan, puyuh memprioritaskan alokasi  protein  untuk  kebutuhan  pokok, pertumbuhan jaringan tubuh dan pertumbuhan  bulu.  Saat  puyuh  mencapai kematangan seksual, protein yang digunakan  untuk  pertumbuhan  jaringan tubuh  puyuh  berubah  secara  bertahap dialokasikan  untuk  memproduksi  telur  dan protein  secara  penuh  dialokasikan  untuk produksi telur puyuh saat mencapai puncak produksi (Gous & Nonis, 2010).
Aplikasi  model  regresi  logistik  pada produksi  telur  puyuh  dapat  dilihat  pada Tabel  3.  Puncak  produksi  adalah  produksi telur  maksimal  yang  dicapai  selama  5  hari berturut-turut tanpa mengalami peningkatan (Anang  et  al.,  2007).  Hasil  aplikasi  model regresi logistik menunjukkan bahwa puncak produksi  telur  mengalami  peningkatan secara berurutan seiring
dengan meningkatnya  PK  ransum.  Hal  ini disebabkan  karena  tingginya  protein  yang tercerna  mengakibatkan  banyak  protein yang  dideposisikan  untuk  perkembangan folikel  pada  organ  reproduksi  sehingga puncak  produksi  dan  potensi  genetik terekspresikan  secara  optimal  (Gous  & Nonis,  2010).  Hal  ini  dibuktikan  dengan puncak  produksi  pada  P1  yang  rendah, sebaliknya  puncak  produksi  paling  tinggi dicapai P3.
Laju  produksi  telur  merupakan kecepatan  pertambahan  dan  penurunan produksi  telur  (Anang  et  al.,  2007).  Laju produksi  telur  puyuh  paling  besar ditunjukkan  oleh  puyuh  pada  P1.  Hal  ini disebabkan karena puyuh mencapai puncak produksi  lebih  awal  dan  memiliki  puncak produksi yang lebih rendah daripada P2 dan P3.  Rentang  produksi  terbesar  ditunjukkan oleh  P1  dan  rentang  produksi  terkecil ditunjukkan oleh P2.
Gambar 2. Model regresi logistik produksi telur puyuh pada P1 (A), P2 (B) dan P3 (C)
Tabel 3. Hasil aplikasi model regresi logistik pada produksi telur puyuh
P1 P2 P3 Puncak produksi (%) 63,45 66,23 67,95 Laju produksi 0,22 0,18 0,19 Rentang produksi 18,58 15,19 17,42 Koefisien determinasi (R 2 ) 0,92 0,97 0,96
P1 = protein kasar 16,5%, P2 = protein kasar 18%, P3 = protein kasar 19,5%
Kesesuaian  hasil  aplikasi  model logistik  pada  data  aktual  produksi  telur puyuh  diuji  dengan  nilai  koefisien determinasi (R 2 ). Kesesuaian model logistik produksi telur puyuh pada P2 (R 2 =0,97) dan P3  (R 2 =0,96)  lebih  tinggi  daripada  P1 (R 2 =0,92), walaupun demikian, semua nilai R 2 tersebut  dikategorikan  tinggi  (lebih  dari 0,9).  Nilai  R 2 yang  tinggi  menunjukkan kesesuaian  yang  baik  dengan  data  aktual produksi telur (Anang, Indrijani, & Sujana, 2017;  Narushin  &  Takma,  2003).  Selisih nilai  R 2 yang  terjadi  dalam  model matematika  diakibatkan  karena  perbedaan himpunan  data  aktual  produksi  telur  yang dicocokan  dengan  model  matematika (Anang et al., 2017, 2007).

## Kesimpulan
Peningkatan  protein  kasar  dalam ransum mampu meningkatkan produksi telur puyuh. Model regresi logistik terbukti dapat digunakan  untuk  menganalisis  pengaruh perlakuan  biologis  terhadap  produksi  telur puyuh  dengan  tingkat  kesesuaian  yang tinggi terhadap data produksi telur aktual.

## Daftar Pustaka
Anang,  A.,  Indrijani,  H.,  &  Sujana,  E. (2017). Mathematical model of growth of two purelines of Padjadjaran female quail aged 0 to 6 weeks. Journal of the Indonesian Tropical Animal Agriculture , 42 (2), 66. https://doi.org/10.14710/jitaa.42.2.66- 71 Anang,  A.,  Indrijani,  H.,  &  Sundara,  T.  A.
(2007).  Model  Matematika  Kurva
Produksi Telur Ayam Broiler Breeder
Parent Stock. Jurnal Ilmu Ternak , 7 (1),
6–11. Azghadi, M. A., Kermanshahi, H., & Golian, A. (2014). The effect of dietary energy and  protein  levels  on  growth performance and antibody responses of offspring  of  laying  Japanese  quails. Iranian  Journal  of  Applied  Animal Science , 4 (2007), 185–190.
Dairo,  F.  A.  S.,  Adesehinwa,  A.  O.  K., Oluwasola,  T.  A.,  &  Oluyemi,  J.  A. (2010).  High  and  low  dietary  energy and protein levels for broiler chickens. African  Journal  of  Agricultural Research , 5 (15), 2030–2038. https://doi.org/10.5897/AJAR10.254
Ding, Y., Bu, X., Zhang, N., Li, L., & Zou, X.  (2016).  Effects  of  metabolizable energy  and  crude  protein  levels  on laying  performance,  egg  quality  and serum biochemical indices of Fengda- 1  layers. Animal  Nutrition , 2 (2),  93– 98.
https://doi.org/10.1016/j.aninu.2016.0 3.006 Garcia,  E.,  Mendes,  A.,  Pizzolante,  C., Saldanha, E., Moreira, J., Mori, C., & Pavan, A. (2005). Protein, methionine+cystine  and  lysine  levels for  Japanese  quails  during  the production  phase. Revista  Brasileira de  Ciência  Avícola , 7 (1),  11–18. https://doi.org/10.1590/S1516-
635X2005000100002 Gous,  R.  M.,  &  Nonis,  M.  K.  (2010). Modelling egg production and nutrient responses in broiler breeder hens. The
Journal  of  Agricultural  Science , 148 (3), 287–301. https://doi.org/10.1017/S00218596100
00183
Johnston,  S.  A.,  &  Gous,  R.  M.  (2007).  A
mechanistic,  stochastic,  population model  of  egg  production. British Poultry  Science , 48 (2),  224–232. https://doi.org/10.1080/000716607012 27493
Kaye,  J.,  Luka,  S.  J.,  Akpa,  G.  N.,  & Adeyinka, I. A. (2017). Egg production pattern  of  Japanese  quail  (Coturnix coturnix japonica ) in Northern Guinea
Savannah Zone of Nigeria. International  Journal  of  Innovative
Research and Advanced Studies , 4 (1), 93–97.
Li, Y. X., Qang, Y. Q., Pang, Y. Z., Li, J. X., Xie,  X.  H.,  Guo,  T.  J.,  &  Li,  W.  Q. (2011).  The  effect  of  crude  protein level  in  diets  on  laying  performance, nutrient  digestibility  of  yelow  quails. International  Journal  of  Poultry Science , 10 (2), 110–112.
Mazzuco,  H.,  Avila,  V.  S.,  Coldebella,  A., Mores, R., Jaenisch, F. R. F., & Lopes, L. S. (2011). Comparison of the effect of  different  methods  of  molt: Production  and  welfare  evaluation. Poultry  Science , 90 (12),  2913–2920. https://doi.org/10.3382/ps.2011-01670
Narinc, D., Karaman, E., Aksoy, T., & Firat, M.  Z.  (2013).  Investigation  of nonlinear models to describe long-term egg  production  in  Japanese  quail. Poultry  Science , 92 ,  1676–1682. https://doi.org/10.3382/ps.2012-02511
Narinc,  D.,  Uckardes,  F.,  &  Aslan,  E.
(2014). Egg production curve analyses in  poultry  science. World’s  Poultry Science  Journal , 70 (4),  817–828. https://doi.org/10.1017/s00439339140 00877
Narushin,  V.  G.,  &  Takma,  C.  (2003). Sigmoid  model  for  the  evaluation  of growth and production curves in laying hens. Biosystems  Engineering , 84 (3),
343–348. https://doi.org/10.1016/S1537- 5110(02)00286-6 Nutrition Research Council. (1994). Nutrient Requirements of Poultry (9th ed.).  Washington  DC:  National Academic Press. https://doi.org/10.17226/2114 Ott,  R.  L.,  Longnecker,  M.,  Taylor,  M.,  & Payumo, M. A. (2010). An Introduction to Statistical Methods and
Data  Analysis  Sixth  Edition .  USA: Brooks/Cole, Cengage Learning.
Otwinowska-Mindur,  A.,  Gumu ł ka,  M.,  &
Kania-Gierdziewicz, J. (2016). Mathematical Models for Egg
Production  in  Broiler  Breeder  Hens. Annals  of  Animal  Science , 16 (4),
1185–1198.
https://doi.org/10.1515/aoas-2016- 0037 Pavlidis, H. O., Price, S. E., & Siegel, P. B. (2002).  Associations  between  egg production  and  clutch  length  in  four selected  lines  of  chickens. Journal  of
Applied Poultry Research , 11 (3), 304– 307.
https://doi.org/10.1093/japr/11.3.304 Piao, J., Okamoto, S., Kobayashi, S., Wada, Y., & Maeda, Y. (2004). Purebred and crossbred  performances  from  a Japanese  quail  line  with  very  small body  size. Animal  Research,  EDP
Sciences  Res , 53 (53),  145–153. https://doi.org/10.1051/animres:20040
07 R  Core  Team.  (2019). R:  A  Language  and Environment for Statistical Computing . Vienna: R Foundation for Statistical Computing. Ratriyanto,  A.  (2018).  Pola  produksi  telur puyuh yang diberi ransum disuplementasi  betain  dan  metionin. Caraka  Tani:  Journal  of  Sustainable Agriculture , 2570 (1), 1–7. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.209 61/carakatani.v33i1.19354 Ratriyanto, A., Indreswari, R., &
Nuhriawangsa,  A.  M.  P.  (2017).
Effects  of  dietary  protein  level  and
betaine  supplementation  on  nutrient digestibility  and  performance  of Japanese quails. Revista Brasileira de Ciencia  Avicola , 19 (3),  445–454. https://doi.org/10.1590/1806-9061- 2016-0442 Ratriyanto,  A.,  &  Mosenthin,  R.  (2018). Osmoregulatory function of betaine in alleviating  heat  stress  in  poultry. Journal  of  Animal  Physiology  and Animal Nutrition , 102 , 1634–1650. Savegnago, R. P., Cruz, V. a. R., Ramos, S. B.,  Caetano,  S.  L.,  Schmidt,  G.  S., Ledur, M. C., … Munari, D. P. (2012). Egg  production  curve  fitting  using nonlinear  models  for  selected  and nonselected  lines  of  White  Leghorn hens. Poultry  Science , 91 (11),  2977– 2987. https://doi.org/10.3382/ps.2012- 02277
Savegnago, R. P., Nunes, B. N., Caetano, S. L.,  Ferraudo,  A.  S.,  Schmidt,  G.  S., Ledur, M. C., & Munari, D. P. (2011). Comparison  of  logistic  and  neural network  models  to  fit  to  the  egg production  curve  of  White  Leghorn hens. Poultry Science , 90 (3), 705–711. https://doi.org/10.3382/ps.2010-00723 Shanaway, M. M. (1994). Quail Production Systems: A Review . Rome: FAO.