Judul: Karakteristik Telur Ayam Asap Omega-3
Abstrak: Telur ayam asap omega-3 merupakan produk telur kaya omega-3 yang diproses dengan pengasinan dan pengasapan. Asam lemak Omega-3 merupakan asam lemak tidak jenuh rantai panjang yang dapat meningkatkan kerja otak dan penglihatan. Pengasapan bertujuan untuk memperpanjang umur simpan dan memberikan cita rasa pada telur. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi karakteristik dari telur ayam asap omega-3 serta non omega-3 dan daya terimanya oleh konsumen. Perlakuan jenis telur dan pengasapan tidak memberikan pengaruh terhadap kadar air, aktivitas air, total fenolik dan kapasitas antioksidan. Perlakuan jenis telur dan faktor pengasapan berpengaruh (P<0.05) terhadap aroma asap yang dihasilkan pada telur. Secara umum, panelis menyatakan kesukaannya pada penampilan umum, warna, tekstur, aroma dan rasa dengan kisaran dari agak suka hingga suka yang artinya produk ini dapat diterima oleh konsumen. Kapasitas antioksidan dari produk telur asap masih sangat kecil sehingga belum bisa dijadikan sebagai sumber antioksidan.
Keyword: karakteristik, pengasapan, telur omega-3

Judul: Kandungan omega-3 dan omega-6 telur ayam yang diberi ransum menggunakan minyak ikan lemuru dan minyak kelapa sawit dengan tingkat energi
Abstrak: Limbah ikan lemuru yang berupa kepala, sirip dan isi perut dapat diekstrak menjadi minyak ikan lemuru yang mengandung omega-3 dan dapat digunakan dalam ransum ayam petelur untuk menghasilkan telur omega-3. Disamping itu digunakan minyak kelapa sawit sebagai sumber linoleat (omega-6) untuk menghasilkan telur yang mengandung omega-6. Penelitian ini dilaksanakan di Peternakan Palapa Jaya, Cicurug, Sukabumi pada bulan Oktober sampai Desember 1997, menggunakan ayam petelur jenis Lohmann umur 32 minggu sebanyak 84 ekor. Ayam dipelihara dalam kandang baterai masing- masing terdiri atas 3 ekor. Ransum yang digunakan adalah ransum ayam petelur yang mengandung protein 17% dengan tiga tingkat kandungan energi metabolis ransum yaitu R1 2.800; R2 2.900 dan R3 3.000 kkal/kg dengan menggunakan minyak ikan lemuru dan minyak kelapa sawit sebesar 4% dan 2% dalam bentuk mash. Ransum dan air minum diberikan secara ad libitum kepada setiap 3 ekor ayam. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 3 perlakuan dan 7 ulangan, masing-masing ulangan menggunakan 3 ekor ayam. Data yang diperoleh diuji dengan sidik ragam dan perbedaan antar perlakuan diuji dengan Uji Duncan.. Peubah yang diamati adalah kandungan asam lemak omega-3 (C18:3n-3/a-linolenat, C20:5n-3/Eikosapentaenoat atau EPA, C22:6n-3/Dokosaheksaenoat atau DHA), omega-6 (C18:2n-6/linoleat dan C20:4n-6/Arakhidonat), asam lemak tidak jenuh dan asam lemak jenuh dalam kuning telur ayam, serta konsumsi ransum dan berat kuning telur. Pengambilan sampel telur dilakukan dengan mengambil 2 butir telur secara acak pada masing-masing ulangan untuk seluruh perlakuan. Satu butir telur untuk analisis omega-3, omega-6, asam lemak tidak jenuh dan asam lemak jenuh telur, sedangkan untuk mengetahui berat kuning telur diambil satu butir telur untuk masing-masing ulangan pada seluruh perlakuan. Pengambilan sampel telur untuk analisis asam lemak telur dan berat kuning telur ini berasal dari produksi telur pada minggu ke-3 dan ke-6 penelitian. Hasil penelitian menunjukkan tingkat energi metabolis ransum antara 2.800- 3.000 kkal/kg dengan menggunakan minyak ikan lemuru dan minyak kelapa sawit tidak berpengaruh terhadap konsumsi ransum, berat kuning telur, kandungan asam…dst
Keyword: 

Judul: Pendugaan Curah Hujan Dengan Bayesian Network Studi Kasus: Curah Hujan di Daerah Indramayu
Abstrak: The objective of this study was to built the probabilistic modeling and to compare the Bayesian Networks (BNs) method which considers the spatial dependencies among variables for predict rainfall to Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) method which assumes the spatial independencies among variables. This research use rainfall data of 14 stations in period 1979 to 2001 in Indramayu, West Java. A network is generated by K2 algorithm, and this networks is used to built probabilistic model using multinomial BNs. The rainfall prediction is based on the combination of Gaussian BNs and ARIMA (BNARIMA). The result shows that BNARIMA is more effective to represent the spatial dependencies among the stations and to predict rainfall than ARIMA.
Keyword: