Judul: Model Pendugaan Partisi Energi pada Hijauan Pakan Tropis
Abstrak: Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menentukan model pendugaan kecernaan yaitu kecernaan bahan kering (KCBK) dan partisi energi yaitu total digestible nutrient (TDN) dan energi metabolis (EM) untuk hijauan pakan tropis; mendapatkan basis data hijauan pakan tropis yang berbasis TDN dan EM; dan mengklasifikasikan berdasarkan kualitas hijauan pakan tropis di Indonesia. Komposisi nutrisi berasal dari 88 hijauan (45 rumput dan 43 legum), yang meliputi kadar abu, protein kasar (PK), lemak kasar (LK), serat kasar (SK), bahan ekstrak tanpa nitrogen (BETN), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), hemiselulosa, selulosa, KCBK, TDN, semuanya berdasarkan 100% bahan kering, dan EM (MJ kg-1). Metode analisis Korelasi Pearson dan regresi linier berganda digunakan untuk menentukan model pendugaan KCBK, TDN dan EM. Model divalidasi dengan menggunakan koefisien determinasi, probabilitas, uji t, mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE). Hasil menunjukkan bahwa komposisi nutrien dapat digunakan untuk menentukan KCBK, TDN dan EM pada hijauan tropis yaitu pada rumput dan legum yang ditunjukkan dengan nilai MAD, RMSE dan MAPE yang lebih rendah. Model pendugaan KCBK yaitu KCBKR+L = 104.267 – 0.918 ADF – 0.374 Hemiselulosa; KCBKR = 110.409 – 1.363 ADF; dan KCBKL = 102.864 – 1.336 NDF + 0.602 Hemiselulosa + 0.938 Selulosa. Model pendugaan TDN yaitu TDNR+L = 49.866 – 3.488 Ash + 0.112 Ash*CP + 0.056 Ash*NFE; TDNR = 49.875 + 0.031 Abu*PK; dan TDNL = 15.212 + 5.084 LK + 0.070 Abu*BETN. Model pendugaan EM yaitu EMR = 15.981 – 0.120 NDF; EML = 10.833 – 0.096 ADF; dan EMR+L = 12.635 - 0.125 ADF. Klasifikasi rumput tropis terdiri atas kuadran I 50.00%, kuadran II 15.63%, kuadran III 9.38% dan kuadran IV 25.00%. Klasifikasi legum tropis terdiri atas kuadran I 39.29%, kuadran II 17.86%, kuadran III 10.71% dan kuadran IV 32.14%. Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan bahwa model pendugaan yang diperoleh dari penelitian ini meningkatkan akurasi sehingga dapat digunakan untuk merepresentasikan kualitas hijauan meliputi KCBK, TDN dan EM berdasarkan basis data hijauan tropis; tabel komposisi nutrien dan pendugaan KCBK, TDN dan ME berbasis hijauan tropis disajikan pada Lampiran 23; hijauan tropis yang terdiri atas rumput termasuk dalam kategori kualitas 1, 2, 3, 4 dan 5 berdasarkan nilai RFV dan legum termasuk dalam kategori kualitas prima, 1, 2, dan 3.
Keyword: EM, hijauan tropis, KCBK, model pendugaan, TDN

Judul: Estimasi dan Validasi Kandungan Kecernaan Bahan Organik pada Hijauan Rumput Melalui Data Analisis Proksimat dan Van Soest
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengestimasi dan memvalidasi kandungan komponen energi pakan hijauan rumput berdasarkan data analisis proksimat dan Van Soest. Komponen energi terdiri dari kecernaan bahan organik (KcBO), energi tercerna (digestible energy), dan energi metabolis (metabolizable energy). Analisis data yang dilakukan yaitu korelasi Pearson, persamaan regresi linier berganda, koefisien determinasi (R2), nilai probabilitas (P) melalui uji T-test, dan nilai root mean square error (RMSE). Persamaan regresi yang dapat digunakan sebagai estimasi kandungan energi pakan ternak ruminansia ialah KcBO proksimat (%) = 1.364 PK + 0.252 SK + 0.119 LK + 0.858 BETN, energi tercerna proksimat (%) = 1.346 PK + 0.201 SK + 0.197 LK + 0.832 BETN, energi tercerna proksimat (MJ.kg-1 BK) = 0.260 PK + 0.028 SK + 0.138 LK + 0.149 BETN, energi metabolis proksimat (MJ.kg-1 BK) = 0.194 PK + 0.016 SK + 0.113 LK + 0.128 BETN, KcBO Van Soest (%) = 1.449 PK + 1.102 LK + 0.776 NFC + 0.525 NDF, energi tercerna Van Soest (%) = 1.435 PK + 1.221 LK + 0.746 NFC + 0.485 NDF , energi tercerna Van Soest (MJ.kg-1 BK) = 0.273 PK + 0.346 LK + 0.135 NFC + 0.082 NDF, dan energi metabolis Van Soest (MJ.kg-1 BK) = 0.205 PK + 0.306 LK + 0.115 NFC + 0.066 NDF. Peubah yang diestimasi dan divalidasi yaitu kecernaan bahan organik. Simpulan dari penelitian ini yaitu kecernaan bahan organik dapat diestimasi dan divalidasi berdasarkan data analisis proksimat dan Van Soest.
Keyword: estimasi, kecernaan bahan organik, validasi

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: