Judul: Variasi Individu dalam Keberhasilan Produksi Semen Beku Domba Garut
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari variasi individu dalam keberhasilan produksi semen beku domba Garut. Semen diperoleh dari empat ekor domba Garut yang telah dewasa kelamin (Sinta, Wulung, Jabar, Batara), milik Balai Inseminasi Buatan (BIB) Lembang, Bandung. Semen dikoleksi dengan menggunakan vagina buatan dan dievaluasi secara makro- dan mikroskopis. Semen diencerkan dengan menggunakan pengencer paten Andromed®, diekuilibrasi, dikemas dalam straw ukuran 0.25 mL, dan dibekukan diatas uap nitrogen cair sesuai dengan standar prosedur BIB. Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya perbedaan kualitas semen segar tiap individu domba. Wulung menunjukkan motilitas semen segar paling tinggi (82.50%), berbeda nyata dengan Batara yang menunjukkan motilitas semen segar paling rendah (75.50%). Tidak ada perbedaan post thawing motility (PTM) pada semua domba. PTM berada antara 40.00-41.67%. Recovery rate spermatozoa domba Batara paling tinggi dibandingkan dengan yang lain. Penelitian ini menyimpulkan bahwa variasi individu mempengaruhi kualitas semen beku domba Garut.
Keyword: semen beku, kemampuan pembekuan, domba Garut, tingkat pemulihan

Judul: Pemanfaatan sari buah melon dan sari wortel sebagai pengencer alternatif semen domba garut
Abstrak: Penelitian bertujuan untuk mencari alternatif bahan pengencer semen domba garut dengan memanfaaatkan sumber daya alam yang ada. Dalam penelitian ini digunakan 3 jenis pengencer dengan beberapa kombinasi kadar kuning telur, yaitu sari buah melon kuning telur 20%, 30% dan 40% (A, B, C) dan sari wortel kuning telur 20%, 30% dan 40% (D, E, F) sebagai perlakuan, serta Tris kuning telur 20% (G) sebagai kontrol. Parameter yang diamati adalah persentase motilitas progresif, persentase hidup dan persentase membran plasma utuh (MPU) hingga hari keempat penyimpanan. Data yang diperoleh dianalisis dengan menggunakan ANOVA dan dilanjutkan dengan uji berganda Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sampai hari keempat pengamatan persentase motilitas pada perlakuan A,B,C,D,E,F, dan G secara berurutan adalah 25,00%, 27,50%, 29,17%, 19,17%, 23,33%, 26,67%, dan 40,83%. Terdapat beda yang nyata antara kelompok perlakuan dengan kontrol (P<0,05) dan antara perlakuan B dan C dengan perlakuan D. Persentase hidup spermatozoa pada pengencer pada kelompok A,B,C,D,E,F dan G secara berturut-turut adalah 62,33%, 61,83%, 62,83%, 58,83%, 59,17%, 60,33 % dan 67,00 %. Secara statistik, tidak terdapat perbedaan yang nyata (P>0,05) antara perlakuan dengan kontrol maupun antara kelompok perlakuan itu sendiri. Persentase MPU pada hari keempat pengamatan menunjukkan hasil secara berturut-turut adalah 56,50%, 59,00 %, 59,83 %, 55,50%, 55,00 %, 55,17% dan 60,50% untuk kelompok A,B,C,D,E,F dan G. Terdapat perbedaan yang nyata (P<0,05) antara kelompok perlakuan D,E,F dengan kontrol G, namun tidak ada perbedaan nyata (P>0,05) antara perlakuan A,B,C dengan kontrol G. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa pengencer sari buah melon kuning telur 40% (C) adalah jenis pengencer alternatif yang paling mendekati kemampuan Tris kuning telur 20% dalam mempertahankan motilitas, daya hidup dan MPU spermatozoa domba garut.
Keyword: 

Judul: Addition of preposition word graph generator module in bogor_delft_construct application
Abstrak: Knowledge graph is a new method used to analyze text and represent in a graph form. Word graph consists of concept and relation which represents the meaning of a word in a graph form. Ontology used in a word graph structure consists of 8 binary relationships, 4 frame relationships, and a focus. Bogor_Delft_Construct is an application that implements knowledge graph method to analyze text written in Bahasa Indonesia, However, this application still has some limitations in analyzing vocabularies such as prepositions. This research aims to add a module to the application that could generate word graph of preposition based on preposition patterns prosposed by Wulan (2009). The addition of preposition word graph generator module that was done in Bogor_Delft_Construct could recognize 23 prepositions which were followed by its auxiliary words. The preposition’s auxiliary words were divided into 12 documents; each has different nominative meaning.
Keyword: