Judul: Kualitas Semen Beku Sapi FH dengan Penambahan Antioksidan Vitamin C dan E
Abstrak: Proses pembekuan semen mengakibatkan tejadiiya kematian spermatozoa sampai 30% dari jumlah spermatozoa segar. Spermatozoa yang berhasil hidup pada proses pembekuan ini sangat sensitif terhadap ligkungan dan mempunyai daya hidup yang pendek setelah pencairan kembali serta mempunyai fertilitas yang lebih rendah dibandingkan dengan spermatozoa segar. Banyak teori yang mengemukakan alasan banyaknya sperma yang mati akibat pembekuan ini dan salah satunya adalah akibat terjadinya reaksi peroksidasi lipid sebagai akibat dari adanya radikal bebas yang bersifat merusak) struktur matrik lipid sehingga menyebabkan ketidakstabilan pada membran. Antioksidan ditambahkan untuk mengurangi kerusakan yang terjadi akibat reaksi peroksidasi tersebut.
Keyword: 

Judul: Kualitas Semen Beku Sapi dalam Pengencer Tris dan Sitrat Kuning Telur dengan Imbuhan Ekstrak Daun Kelor (Moringa oleifera).
Abstrak: Kualitas semen beku dapat berkurang karena reaksi oksidasi dari radikal bebas. Ekstrak daun kelor (EDK) adalah salah satu sumber antioksidan alami. Tujuan penelitian ini adalah menguji pengaruh imbuhan EDK dalam pengencer Tris kuning telur (TKT) dan Sitrat kuning telur (SKT) terhadap kualitas semen beku sapi. Semen dikoleksi dari tiga ekor sapi Friesian Holstein menggunakan vagina buatan. Semen yang diperoleh dievaluasi kualitasnya. Semen dengan motilitas > 70% dan konsentrasi > 500 × 106 selanjutnya dibagi enam, masingmasing diencerkan dengan pengencer TKT + EDK 0%, TKT + EDK 1.2%, TKT + EDK 1.6%, SKT + EDK 0%, SKT + EDK 1.2%, dan SKT + EDK 1.6%. Semen yang telah diencerkan dikemas dalam ministraw, disusun dalam rak pembekuan, dan diekuilibrasi dalam suhu 5 oC selama 4 jam. Pembekuan dilakukan menggunakan uap nitrogen cair selama 10 menit. Semen beku disimpan dalam kontainer nitrogen cair hingga evaluasi berikutnya. Evaluasi kualitas semen beku dilakukan dengan mengamati motilitas, viabilitas, dan recovery rate spermatozoa. Semen dalam pengencer TKT + EDK 1.2% menunjukkan nilai motilitas dan recovery rate tertinggi yaitu 48.13±0.66% dan 68.76% dibandingkan pengencer lainnya. Penambahan berbagai konsentrasi EDK dalam semua pengencer tidak memengaruhi viabilitas spermatozoa, dengan nilai viabilitas spermatozoa 53.37±2.77% sampai dengan 61.55±2.38%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penambahan EDK 1.2% terbaik pada pengencer Tris dan tidak memengaruhi viabilitas spermatozoa.
Keyword: ekstrak daun kelor, antioksidan, semen beku

Judul: Which one use to overcome multicollinearity ? Ridge regression or principal component regression
Abstrak: In multiple linear regression the effect of nonorthogonality of the prediction vectors is to pull the least squares estimates of the regression coefficient away from the true coefficient that one is trying to estimate. Separating the effects of each factor of the regressors has been found to be difficult because of high correlation among independent variables. Although the multicollinearity problem has been recognized by many ways, ordinary least squares is still the main technique used in many fields, but the estimation of regression coefficient can present problems when the data vectors for the predictors are not orthogonal, or in this case are multicollinear. In using ordinary least squares, the regression coefficient may be unstable, too large in absolute value, and incorrect with respect to sign. Introduced biased estimation refer to unbiased one that measure the average closeness to the parameter being estimated corresponding to its mean square error (MSE). Ridge regression and principal component can produce better estimates by its own way than those given by ordinary least squares. It may well be preferred estimator since it will have larger probability of being close to true parameter value. Two of the biased regression methods, ridge regression and principal component regression will be applied into this research and discuss briefly for each of its properties. These methods have its particular idiosyncrasy. The biased regression methods attack the collinearity problem by computationally suppressing the effects of the collinearity. Ridge regression does this correctly by modifying the correlation matrix adding a biased constant driving through nonsingular matrix. Principal component regression attacks the problem by regressing Y on the important principal component and then parceling out the effect of the principal component variables to the original variables. Finally translated back the obtained variables into original variables yield the same sign and nearly the same coefficients for both methods.
Keyword: Regresssion analysis