Judul: Penerapan Discrete Choice Experiments (DCE) untuk Mengidentifikasi Preferensi Kantin Fakultas (Studi Kasus Mahasiswa FMIPA IPB Angkatan 53 dan 54)
Abstrak: Discrete Choice Experiments (DCE) adalah sebuah metode yang populer digunakan untuk mengetahui preferensi seseorang terhadap suatu produk. Dalam DCE terdapat dua tahapan yaitu tahap perancangan kombinasi produk dan tahap analisis. Kombinasi produk yang ditawarkan pada penelitian ini menggunakan tiga rancangan hasil penelitian Tazliqoh (2019). Penelitian ini mengambil studi kasus preferensi mahasiswa FMIPA IPB terhadap kantin fakultas. Ketiga rancangan tersebut menjadi tiga kuesioner yang disebar masing-masing kepada 64 responden. Hasil pemodelan dengan analisis multinomial logit menghasilkan preferensi yang sama dari semua rancangan yaitu harga makanan kurang dari sama dengan Rp12 000 per porsi, kapasitas lebih dari 40 orang, menu terdiri dari makanan tradisional dan nontradisional, serta pelayanan self-service. Urutan kepentingan atribut yang dihasilkan juga sama, yaitu harga makanan, menu, kapasitas, dan pelayanan. Namun dari aspek pemodelan, model yang terbentuk dari rancangan faktorial pecahan mempunyai AIC terendah. Hal ini wajar karena rancangan faktorial pecahan merupakan rancangan yang ortogonal.
Keyword: logit bersyarat, percobaan pilihan diskrit, preferensi, rancangan

Judul: Rancangan Faktorial pecahan dan D-optimal untuk Discrete Choice Experiments (DCE).
Abstrak: Discrete choice experiments (DCE) merupakan alat baku yang berguna untuk mengukur preferensi konsumen atau responden di berbagai bidang penerapan terutama di bidang pemasaran. Menurut Louviere et al. (2008) DCE banyak digunakan untuk meneliti preferensi konsumen dalam bidang pemasaran, transportasi, dan penerapan ekonomi yang mana perilaku yang diperhatikan melibatkan respon diskret atau pilihan kualitatif. Rancangan DCE terdiri dari beberapa choice set dan setiap choice set terdiri dari beberapa profil. Profil dapat disebut juga sebagai alternatif merupakan kombinasi dari level atribut yang dibangkitkan dengan menggunakan rancangan percobaan. Oleh karena itu penelitian ini fokus pada penyusunan rancangan DCE. Atribut merupakan karakteristik dari produk atau jasa yang ditawarkan kepada responden dan level atribut merupakan level untuk setiap atribut. Kebaikan rancangan DCE dalam menduga pengaruh atribut terhadap produk atau jasa tergantung pada pemilihan profil mana yang digunakan dalam choice experiment dan pengelompokan profil tersebut ke dalam setiap choice set (Street et al. 2005). Oleh karena itu perlu suatu strategi pendekatan tertentu untuk memilih dan mengelompokkan profil ke dalam setiap choice set agar diperoleh kualitas rancangan DCE yang baik yaitu rancangan yang mempunyai susunan profil yang tepat untuk setiap choice set. Penelitian ini menggunakan dua pendekatan strategi yaitu rancangan faktorial pecahan dan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange. Kedua strategi tersebut disimulasikan pada contoh kasus yang melibatkan 4 atribut dan masing-masing atribut mempunyai 2 level atribut sehingga keseluruhan kombinasi yang mungkin terbentuk adalah sebanyak 24 = 16 kombinasi. Strategi pertama menggunakan rancangan faktorial pecahan menghasilkan nilai D-optimality criterion sebesar 65536 dan rancangan DCE yang diperoleh terdiri dari 2 choice set yang mempunyai 8 profil untuk setiap choice set. Strategi kedua menggunakan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange. Kasus pertama menyusun rancangan DCE yang terdiri dari 4 choice set dan 4 profil untuk setiap choice set. Kasus kedua menyusun rancangan DCE yang terdiri dari 8 choice set dan 2 profil untuk setiap choice set. Kedua rancangan DCE tersebut juga menghasilkan nilai D-optimality criterion yang sama dengan rancangan faktorial pecahan. Ketiga rancangan yang diperoleh dari rancangan faktorial pecahan dan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange mempunyai struktur yang berbeda tetapi ketiga rancangan tersebut mempunyai D-optimality criterion yang sama. Hal tersebut mengindikasikan bahwa secara statistik ketiga rancangan tersebut mempunyai kualitas yang sama. Tetapi dalam bidang aplikasi, kedua rancangan terakhir yang disusun menggunakan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange lebih sesuai strukturnya dibandingkan rancangan faktorial pecahan. Dengan demikian dalam bidang aplikasi rancangan D-optimal merupakan alternatif untuk menyusun profil pada rancangan DCE.
Keyword: discrete choice experiments (DCE), D-optimality criterion, rancangan faktorial pecahan, rancangan D-optimal, algoritma point-exchange

Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: