Judul: Seleksi Khamir Lokal Penghasil Selenium Organik Asal Feses Sapi untuk Imbuhan Pakan Ternak.
Abstrak: Selenium (Se) merupakan mikromineral esensial, Se berperan dalam melindungi tubuh ternak dari paparan radikal bebas. Pemberian Se-organik dapat meningkatkan ketersediaan mineral dalam tubuh ternak sehingga daya serapnya tinggi. Khamir merupakan mikroorganisme yang berperan dalam menyerap dan mengakumulasi Selenium. Pemberian mineral dalam bentuk organik lebih efektif dibandingkan mineral anorganik sehingga dapat dilakukan penggantian pada mineral anorganik konvensional. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menyeleksi khamir dari isolat lokal yang berasal dari feses sapi sebagai penghasil selenium organik. Isolat dari kotoran sapi diseleksi dan diidentifikasi dengan uji mikroskopis, makroskopis, dan biokimia untuk menentukan genus isolat. Didapatkan empat isolat dengan kode FS 1, FS 3, FS 5, dan FS 6 dengan dugaan kuat isolat khamir berturut-turut yaitu genus Saccharomyces, Hansenula, Torulaspora, dan Candida. Isolat terpilih diberi perlakuan dengan penambahan natrium selenit (Na2SeO3) sebanyak 30 ppm, 45 ppm, dan 60 ppm yang kemudian dihitung menggunakan perhitungan Total Plate Counting (TPC). Isolat dengan nilai pertumbuhan terbaik yaitu FS 1 dengan jumlah koloni 1,53 x 1011 cfu mL-1 pada media tumbuh dengan konsentrasi Se 30 ppm. Khamir FS1 merupakan genus Saccharomyces yang dihitung kandungan Se-nya menggunakan metode GF-AAS yaitu sebesar 0,975 mg L-1. FS1 mampu tumbuh baik pada media yang mengandung Se, Cu dan Zn hingga konsentrasi 60 ppm.
Keyword: cow feces, isolation, local yeast selenium organic

Judul: Isolation and Identification of Yeast from Cow Rumen Fluid as Organic Selenium Producers (Se-yeast)
Abstrak: Khamir adalah fungi uniseluler yang memiliki habitat hidup semua tempat yaitu wilayah akuatik, daratan dan udara. Penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi dan mengidentifikasi khamir dari cairan rumen sapi, untuk memproduksi selenium organik. Khamir diisolasi dari cairan rumen melalui metode cawan sebar. Penelitian ini dilakukan dalam 4 tahapan yaitu pembuatan media, isolasi khamir, identifikasi dan dan uji ketahanan hidup pada media yang mengandung Selenium anorganik (0, 30, 45 dan 60 ppm), serta analisis kadar selenium menggunakan metode Graphite Furnace Atonomic Spectrometry (GF-AAS). Khamir yang diisolasi dari cairan rumen berjumlah 9 isolat dengan kode isolat RM1, RM2, RM3, RM4, RM5, RM6, RM7, RM8 dan RM9. Isolat yang didapat ditumbuhkan dalam media yang mengandung 30, 45, dan 60 ppm sodium selenite (Na2SeO3). Identifikasi isolat yang diperoleh berdasarkan karakteristik morfologi sel, morfologi koloni dan uji media oxidative fermentative. Kandidat potensial isolat khamir lokal asal rumen sapi yang diperoleh ada 4 yaitu RM4, RM5, RM8 dan RM9 yang termasuk dalam genus Saccharomyces, Debaryomycetes, Saccharomyces, dan Candida. Isolat dengan jumlah koloni tertinggi pada media yang mengandung selenite 60 ppm adalah RM 9 (1,34 × 〖10〗^11 CFU/ml). Isolat RM 9 diduga merupakan genus Candida dengan kadar Se organik yang diperoleh 1,2125 mg/L.
Keyword: identification, isolation, rumen fluid, selenium organic, yeast

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