Judul: Estimasi dan Validasi Kandungan TDN (Total Digestible Nutrient) Hijauan dari Data Analisis Komposisi Kimia Pakan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan dan memvalidasi keakuratan estimasi kadar TDN (total digestible nutrient) dalam hijauan berdasarkan komposisi kimia pakan. Data tentang komposisi nutrien untuk perkiraan diperoleh dari basis data BR-CORTE yang terdiri dari 86 jenis hijauan dan data primer dari pengamatan yang terdiri dari 19 jenis hijauan. Analisis data menggunakan korelasi Pearson, regresi linear berganda, koefisien determinasi (R2), root mean square error (RMSE), uji varians (ANOVA), dan uji-T. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hijauan TDN memiliki korelasi negatif dengan NDF (P <0.01) dan lignin (P <0.05), tetapi berkorelasi positif dengan NFC (P <0.01) dan LK (P <0.01). Oleh karena itu, kandungan TDN dapat diperkirakan dari komposisi kimia pakan. Persamaan regresi yang akan digunakan untuk memperkirakan kandungan TDN hijauan adalah TDN = 0.482 NDF + 1.538 LK + 0.699 NFC + 0.718 PK (R2 = 0.994). Persamaan ini divalidasi dan dibandingkan dengan persamaan Hartadi dan Wardeh. Hasil uji-T menunjukkan bahwa nilai estimasi TDN tidak berbeda nyata dengan TDN Hartadi untuk sapi (P> 0.05).
Keyword: estimasi, hijauan, pakan, total digestible nutrient, validasi

Judul: Model Estimation Total Digestible Nutrient (TDN) of Tropical Concentrate Feeds
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membuat model pendugaan TDN dari data analisis komposisi kimia bahan pakan konsentrat asal negara tropis dan memvalidasi pendugaan yang telah dibuat dengan model pendugaan TDN yang umum digunakan di Indonesia. Data komposisi nutrient dalam satuan persen bahan kering (BK) seperti kadar abu, PK, LK, SK, BETN, neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), hemiselulosa, lignin dan TDN dari 46 data bahan pakan konsentrat asal tanaman tropis yang dikelompokkan menjadi bahan pakan konsentrat tropis sumber energi (n=22) dan bahan pakan sumber protein (n=24). Data dianalisis korelasi Pearson, regresi linier berganda dan uji asumsi klasik untuk menentukan model pendugaan TDN. Model kemudian divalidasi dengan menggunakan uji F, mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), dan juga mean absolute percentage error (MAPE). Hasil menunjukkan bahwa model pendugaan yang dihasilkan dalam penelitian ini memiliki nilai MAD, RMSE dan MAPE yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai MAD, RMSE dan MAPE dari model pendugaan TDN lain yang umum digunakan di Indonesia., The objective of this study was to determine a model equation to predict TDN using nutrient composition variables of tropical concentrate feeds as the predictor and validates the model prediction of TDN that has been made with other TDN model prediction that commonly used in Indonesia. The nutrient composition which all expressed as a percentage of dry matter such as ash, crude protein (CP), ether extract (EE), crude fiber (CF), nitrogen‐free extract (NFE), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), hemicellulose, lignin and TDN of 46 concentrate feeds were collected in this study. Those 46 concentrate feeds were divided into two groups: concentrate energy source (n=22) and concentrate protein source (n=24). Pearson correlation and multiple linear regression analysis were used to measure TDN estimated models. Then models were validated with F-test, mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE). The result of this study shows that the TDN model prediction of this study has the smallest MAD, RMSE, and MAPE score compared to other TDN model predictions.
Keyword: feeds, model estimation, TDN, tropical consentrate

Judul: Modeling Multi-Agent in Futsal Sport Using Finite State Machine.
Abstrak: Building agents for futsal scenario requires methodologies for implementing high-level complex behavior and efficient programming. With that hypothesis in mind, this paper will show that we can develop futsal agents using simple logic and rule-based manner with Finite State Machine (FSM). FSM provides a powerful way to describe dynamic behavior of systems and components. The systems adapt specific behaviors with the main focus on how agents should behave for current situation. This research is designed with State design pattern to implement FSM in object oriented languages. In order to describe procedural aspects of the agents behavior, the state machine represented by state diagram. Because of this, we can revise behavior of agents which is triggered by external events. From this research the system can describe agent’s behavior and specified the state of the current situation. Keywords: Multi-agent, Finite State Machine, object oriented, State design pattern.
Keyword: