Judul: Manajemen Pakan dan Perilaku Harian Siamang (Symphalangus syndactylus) di Taman Satwa Taru Jurug, Surakarta.
Abstrak: Siamang merupakan salah satu jenis primata yang dilindungi oleh PP No. 7 tahun 1999, termasuk dalam Appendix I CITES dan memiliki status genting berdasarkan IUCN Red List, sehingga perlu dilakukan upaya konservasi eksitu dengan pengelolaan yang baik. Taman Satwa Taru Jurug (TSTJ) merupakan salah satu lembaga konservasi yang melakukan pemeliharaan siamang. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi manajemen pakan siamang dan mendeskripsikan perilaku harian siamang. Penelitian dilakukan pada bulan Maret hingga Mei 2017, dengan menggunakan metode focal animal sampling dan ad libitum sampling. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, jadwal pemberian pakan siamang belum sesuai dengan waktu makan siamang di alam serta konsumsi gizi oleh siamang belum memenuhi standar kebutuhan gizinya. Jenis pakan yang diberikan di TSTJ terdiri dari sembilan jenis buah, tiga jenis sayuran sebagai pakan utama dan dua jenis daun sebagai pakan tambahan. Konsumsi energi, protein, lemak, karbohidrat serta air yang paling tinggi yaitu oleh Tingting. Perilaku harian siamang yang dominan yaitu perilaku istirahat.
Keyword: Konsumsi, manajemen pakan, perilaku, siamang

Judul: The Feeding Behavior and Food Preferences of Siamang (Symphalangus syndactylus Raffles, 1821) at Taman Safari Indonesia Bogor
Abstrak: Siamang (Symphalangus syndactylus Raffles, 1821) merupakan primata diurnal yang termasuk kategori genting menurut IUCN. Siamang tergolong satwa arboreal dan frugivora yang selektif dalam memilih pakan. Preferensi makan siamang cenderung ditentukan oleh ketersediaan buah di habitatnya. Salah satu upaya untuk melindungi siamang adalah konservasi ex-situ. Pemberian pakan di konservasi ex-situ sebaiknya disesuaikan dengan pakan di habitat aslinya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi perilaku makan dan preferensi pakan siamang di salah satu fasilitas konservasi ex-situ yaitu Taman Safari Indonesia Bogor. Objek pengamatan terdiri dari dua individu jantan dewasa, satu individu betina dewasa, dan satu individu betina sub-dewasa. Metode yang digunakan adalah instantaneous sampling, focal animal sampling, dan ad-libitum sampling. Analisis statistik menggunakan One-Way ANOVA dan Two-Way ANOVA dengan uji lanjut Tukey. Frekuensi dan durasi perilaku makan siamang antar kelas umur berbeda secara signifikan sedangkan berdasarkan jenis kelamin tidak berbeda. Preferensi makan antar individu dipengaruhi oleh jenis kelamin. Jantan lebih menyukai buah apel dan salak dibandingkan sayuran, sedangkan betina menyukai sayuran berbatang lunak yaitu kangkung dan bayam.
Keyword: frugivora, konsumsi, selektif, tingkat kesukaan

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