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: Pengaruh Penggunaan Tepung Bulu Ayam Dalam Ransum Terhadap Persentase Karkas, Giblet Dan Lemak Abdominal Ayam Broiler
Abstrak: Dalam upaya mengurangi biaya produksi di bidang peternakan, usaha penekanan biaya untuk makanan banyak diteliti. Hal ini disebabkan karena biaya makanan merupakan biaya paling besar, juga sampai saat ini banyak bahan-bahan makanan sebagai penyusun ransum ternak dikonsumsi pula oleh manusia sehingga kedua kepentingan ini sering berkompetisi. Oleh sebab itu sekarang dicari alternatif untuk memperoleh bahan pengganti, terutama sebagai sumber protein. Salah satu alternatif bahan makanan sumber protein yang memungkinkan untuk dimanfaatkan serta tidak berkompetisi dengan manusia adalah bulu ayam. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh penggunaan tepung bulu ayam dalam ransum terhadap berat badan akhir, persentase karkas, berat giblet dan leher serta lemak abdominal ayam broiler. Penelitian dilakukan di Laboratorium Ilmu Produksi Ternak Unggas Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, yang dimulai pada tanggal 1 Februari sampai 29 Maret 1988. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola tunggal, dengan lima perlakuan dan empat ulangan. Pada setiap ulangan ditempatkan 10 ekor anak ayam umur sehari (DOC) strain "Starbro". Peubah yang diamati adalah berat badan akhir, karkas, giblet, leher dan lemak abdominal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan tepung bulu ayam dalam ransum berpengaruh sangat nyata (P/ 0.01) terhadap berat badan akhir, persentase karkas, berat giblet dan leher. Rataan berat badan akhir, persentase karkas, berat giblet dan leher ayam-ayam yang mengkonsumsi ransum tanpa penggunaan tepung bulu sangat nyata (P0.01) lebih tinggi dibandingkan dengan penggunaan tepung bulu. Persentase lemak abdominal pada ayam-ayam yang mengkonsumsi ransum dengan penggunaan tepung bulu tidak nyata dibandingkan dengan tanpa penggunaan tepung bulu.
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: