Judul: Ketahanan Sperma Dalam Saluran Kelamin Betina Untuk Membuah Sel Telur Serta Pertumbuhan Dan Perkembangan Embrio Pada Ayam Kedu (Gallus demosticus)
Abstrak: Penelitian tentang ketahanan sperma dalam saluran kelarnin betina untuk membuahi sel telur serta pertumbuhan dan perkembangan embrio ayam Kedu dilakukan di Laboratorium llmu Produksi Ternak Unggas, Fakultas Peterriakan dan Laboratorium Embriologi, Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor mulai bulan Oktober 1991 sampai Maret 1992. Ternak yang digunakan adalah ayam Kedu betina urnur 12 bulan sebanyak 32 ekor dan ayam Kedu jantan umur 18 bulan sebanyak enam ekor. Semen jantan dievaluasi volume, warna, pH, konsistensi, gerakan massa, gerakan individu dan konsentrasi spermatozoanya. Untuk mengetahui lamanya daya tahan sperma dalam saluran kelamin betina dan fertilitas dilakukan inseminasi menggirnakan perlakuan semen yang diencerkan memakai larutan Ringer's dengan dosis inseminasi 0,l ml.
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan perkembangan tubuh pada ayam kedu berdasarkan ukuran-ukuran tubuhnya
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ilmu Pemu- liaan dan Genetika Ternak kerjasama dengan Laboratorium Ilmu Ternak Unggas dan Laboratorium Ilmu Ternak Ruminan- sia Kecil, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bo- gor, dari bulan Juni hingga Juli 1991. Tujuannya adalah untuk mempelajari pertumbuhan dan perkembangan ukuran- ukuran tubuh berbagai bobot badan ayam Kedu Hitam, un- tuk mendapatkan informasi dalam hal menetapkan kriteria seleksi dalam pembentukan unggulan telur atau daging di- kemudian hari. Ternak yang digunakan adalah 40 ekor, terdiri atas 20 ekor jantan dan 20 ekor betina. Ayam dipelihara dari mulai menetas sampai dengan umar 2 bulan. Pertumbuhan bobot badan diketahui dengan rumus Brody, sedangkan per- tumbuhan ukuran-ukuran tubuh dipelajari dengan rumus Huxley. Disamping itu juga, data dianalisis dengan menggunakan peragam untuk mempelajari perbedaan pertum- buhan ayam jantan dan betina. Hasilnya menunjukkan bahwa lingkar dada, panjang punggung, panjang leher, tinggi kepala, panjang shank, dan panjang jari masing-masing berkorelasi positif de- ngan nilai yang tinggi terhadap bobot badan. Nilai ko- relasi secara berurutan, untuk jantan adalah 0.9989, 0.9993, 0.9998, 0.9977, 0.9986, dan 0.9969, sedang untuk betina adalah 0.9989, 0.9978, 0.9979, 0.9914, 0.9951 dan 0.9941. Hubungannya masing-masing terhadap bobot badan linier. Hal ini berarti peningkatan ukuran lingkar dada, panjang punggung, panjang leher, tinggi kepala, panjang shank, dan panjang jari menyebabkan kenaikan terhadap bobot badan. Lingkar dada berbeda sangat nyata (P<0.01) antara jantan dan betina. Panjang punggung, panjang jari, pan- jang shank, panjang leher, dan tinggi kepala tidak ber- beda nyata (P<0.05) antara jantan dan betina. Pertumbuhan ayam jantan lebih cepat daripada ayam betina. Pada umur 4 minggu bobot badan jantan adalah 127.5% dari bobot badan betina dan umur 8 minggu bobot badan jantan 131.5% dari bobot badan betina. Titik infleksi ayam jantan maupun betina dicapai...
Keyword: 

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