Judul: Penetasan telur dan pemeliharaan anakan dalam upaya penangkaran burung seriti (Collocalia linchi Horsfield and Moore)
Abstrak: Burung seriti (Collocalia linchi) mempunyai nilai ekonomis dan ekologis. Burung seriti mempunyai nilai ekonomis karena dapat menghasilkan sarang yang harganya dapat mencapai Rp 400.000 per Kg (Mulyadi, 1997). Nilai ekologis burung seriti adalah peranannya sebagai 'orang tua asuh' bagi anakan burung walet sarang putih (Collocalia fuciphaga) yang ditetaskan di dalam sarang seriti, sehingga telur burung seriti yang berada dalam sarang harus disingkirkan (dibuang) dengan sengaja untuk digantikan dengan telur walet. Dengan menetaskan telur dan memelihara anakan burung seriti diharapkan dapat diketahui teknik penangkaran burung seriti yang kemudian dapat dijadikan sebagai model bagi penangkaran burung walet sarang putih. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui teknik penetasan dan pemeliharaan anakan. Penelitian dilakukan di tiga tempat, yaitu di Laboratorium Ilmu Produksi Ternak Fakultas Peternakan IPВ, Biro Pusat Rehabilitasi Sarang Burung Walet Surabaya dan Desa Gandu, Kecamatan Dawuan, Kabupaten Majalengka. Data yang dikumpulkan selama penelitian meliputi dimensi panjang, lebar dan berat telur, daya tetas, konsumsi makanan, pertumbuhan anakan dan mortalitas dari dua tempat yang berbeda.
Keyword: 

Judul: Penetasan telur dan pemeliharaan anakan burung walet sarang putih (Collocallia fuciphaga Thunberg 1812)
Abstrak: Burung walet merupakan jenis burung pemakan serangga yang sarangnya terbuat dari air liur yang sangat mahal harganya. Nilai ekonomis yang tinggi ini mendorong orang untuk mengusahakan "budidaya" walet dengan cara "dirumahkan". Dalam usaha budidaya burung walet, perlu disiapkan beberapa hal. Diantaranya penyiapan rumah walet, penyiapan induk dan telur serta cara penetasan telur (Tim PS, 1994). Cara penetasan telur terbaru yaitu dengan menetaskan telur walet pada mesin tetas. Setelah telur menetas, salah satu aspek yang perlu diperhatikan pada anak walet adalah ketersediaan makanan yang memadai. Dengan alasan untuk mengetahui teknik penetasan telur dan teknik pemeliharaan anak walet secara artificial, maka dilakukan penelitian untuk menghimpun informasi tersebut. Penelitian dilakukan di 2 tempat, (a) kampus Darmaga untuk penetasan telur dari Blora dan pemeliharaan anakan; (b) Surabaya (Biro Pusat Rehabilitasi Sarang Burung) untuk pemeliharaan anakan. Kondisi di Darmaga, untuk pemeliharaan anakan menggunakan kotak dari kardus dan makanan tidak dikukus, sedangkan di Surabaya pemeliharaan anakan menggunakan kotak inkubasi dan makanan dikukus terlebih dahulu. Data yang dikumpulkan meliputi data dimensi dan berat telur, persen tetas telur, berat badan dan panjang sayap anakan dan data makanan anakan..
Keyword: 

Judul: Prediction Model Development Madden Julian Oscillation (MJO) based on the results of data analysis Real Time Multivariate MJO (RMM1 and RMM2).
Abstrak: Background of this research is the importance of study on the Madden Julian Oscillation, the dominant oscillation in the equator area. MJO cycle showed by cloud cluster growing in the Indian Ocean then moved to the east and form a cycle with a range of 40-50 days and the coverage area from 10N-10S. Method that used to predict RMM is Box-Jenkins based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) statistical analysis. The data used RMM daily data period 1 March 1979 –1 March 2009 (30 years). RMM1 and RMM2 is an index for monitoring MJO. This is based on two empirical orthogonal functions (EOFs) from the combined average zonal 850hPa wind, 200hPa zonal wind, and satellite-observed Outgoing Longwave Radiation (OLR) data. The results in form of the Power Spectral Density (PSD) graph Real Time Multivariate MJO (RMM) and long wave radiation (OLR = Outgoing Longwave Radiation) at the position 100°BT, 120°BT, and 140°BT that show the wave pattern (spectrum pattern) and clearly shows the oscillation periods. There is a close relation between RMM1 with OLR at the position 100oBT that characterized the PSD value about 45 day. Through Box-Jenkins method, the prediction model that close to time series data of RMM1 and RMM2 is ARIMA (2,1,2), that mean the forecasts of RMM data for the future depending on one time previously and the error one time before. Prediction model for RMM1 is Zt = 1.681 Z t-1 – 0.722 Z t-2 + 0.041 Zt-3 - 0.02 at-1 - 0.05 at-2.. Prediction model for RMM2 is Zt = 1.714 Zt-1 – 0.764 Zt-2 - 2 + 0.05 Zt-3 - 0.109 at-1 - 0.05 at- 2.. The flood case in Jakarta January-February 1996 and 2002 are one of real evidence that made the MJO prediction important. MJO with active phase dominant cover almost the entire Indonesia west area at that moment. Keywords: MJO, RMM1 and RMM2, OLR, Power Spectral Density, ARIMA, Rainfall
Keyword: