Judul: Nilai Retensi Nitrogen dan Kandungan Energi Metabolis Tepung ~ u l uA yam yang Mendapat Perlakuan Kimiawi, Biologis dan Enzimatis
Abstrak: Bulu ayam merupakan bagian integral dari industri ayam broiler. Hasil dari pemotongan ternak unggas ini dihasilkan rata-rata bobot bulu 4-9 % d& bobot hidup. Kandungan protein tepung bulu ayam (TBA) relatif tinggi yaitu antara 80-90 %, sehingga berpotensi sebagai pakan altematif sumber protein hewani. Kendala yang paling umum ditemui dalam penggunaan bulu ayam sebagai pakan adalah adanya ikatan keratin yaitu sejenis protein berserat yang bersifat sukar larut dalam air dan sulit dicema, dimana kandungan keratin dalam TBA adalah 85-90 % dari kandungan proteinnya.
Keyword: 

Judul: Nilai Retensi Nitrogen dan Energi Metabolis Ransum Mengandung Tepung Umbi Teratai pada Ayam Arab
Abstrak: Sumber protein hewani yang paling banyak dikonsumsi oleh masyarakat Indonesia adalah telur karena harganya murah dan kandungan nutrisi di dalamnya juga hampir sama dengan jenis sumber protein hewani yang lain. Telur merupakan sumber protein yang sangat rentan menjadi tempat perkembangbiakan mikroorganisme seperti bakteri patogen karena komponen di dalamnya merupakan media yang baik untuk pertumbuhan mikroorganisme, seperti salmonella. Penekanan jumlah mikroorganisme patogen dapat dilakukan dengan menggunakan bahan antibakteri alami salah satunya adalah umbi teratai . Di lain pihak zat tanin pada umbi teratai dapat mempengaruhi pencernaan protein. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh pemberian tepung umbi teratai dalam ransum terhadap peningkatan nilai retensi nitrogen dan energi metabolis ransum ayam arab. Penelitian pengukuran energi metabolis dan retensi nitrogen ini menggunakan 24 ekor ayam arab umur 4 bulan (pullet) dengan kisaran bobot 1,2 kg ± 0,14, dimasukkan ke dalam 4 perlakuan dengan 6 ulangan dan tiap ulangan terdiri dari 1 ekor. Ransum perlakuan yang diberikan adalah R1 (ransum yang mengandung 0 % tepung umbi teratai (kontrol negatif)), R2 (Ransum yang mengandung 2,5 % tepung umbi teratai), R3 (ransum yang mengandung 5 % tepung umbi teratai), R4 (ransum yang mengandung tetrasiklin (kontrol positif)). Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 6 ulangan, apabila berbeda antar perlakuan dilakukan Uji Kontras Ortogonal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan tepung umbi teratai sampai dengan taraf 5% dalam ransum tidak nyata mempengaruhi metabolisme energi maupun penggunaan nitrogen dalam tubuh ternak. Adapun nilai efisiensi penggunaan energi adalah sebesar 82%, 84%, 85%, 82%, dan nilai EMS sebesar 2612, 2670, 2752, 2755 kkal/kg, EMSn sebesar 2593, 2652, 2737, 2739 kkal/kg, EMM sebesar 2861, 2914, 3003, 3003 kkal/kg, dan EMMn masing-masing sebesar 2842, 2897, 2988, 2988 kkal/kg sedangkan nilai retensi nitrogennya adalah sebesar 68,32%, 67,04%, 56,23%, dan 59,42% untuk P1, P2, P3, dan P4.
Keyword: animal protein, bacterial pathogens, natural antibacterial, Complete Random Design, nitrogen retention

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: