Judul: Evaluasi Kecernaan Pakan Ikan Nila Oreochromis niloticus dengan Penambahan Tepung Daun Insulin Smallanthus sonchifolius
Abstrak: Daun insulin berasal dari tanaman yakon Smallanthus sonchifolius merupakan salah satu bahan alami yang berpotensi meningkatkan kecernaan pakan dan pemanfaatan karbohidrat pada pakan. Penelitian bertujuan mengevaluasi kecernaan pakan ikan nila Orechromis niloticus dengan penambahan tepung daun insulin. Penelitian terdiri atas 4 perlakuan yaitu In0 (pakan tanpa tepung daun insulin), In0,5 (pakan dengan tepung daun insulin 0,5%), In1,0 (pakan dengan tepung daun insulin 1%) dan In1,5 (pakan dengan tepung daun insulin 1,5%). Ikan nila berukuran 17,15±0,04 g sebanyak 10 ekor dipelihara dalam akuarium 50x40x40 cm selama 40 hari. Analisis kecernaan dilakukan dengan metode pengumpulan feses dimulai pada hari ke-5 setelah ikan diberi pakan uji yang mengandung marker Cr2O3. Hasil penelitian menunjukkan nilai kecernaan total, kecernaan protein, kecernaan karbohidrat, kecernaan energi, dan pertumbuhan ikan nila dengan penambahan daun insulin memberikan pengaruh yang berbeda nyata terhadap kontrol (p<0,05). Berdasarkan penelitian ini, penambahan tepung daun insulin 1% pada pakan menghasilkan nilai kecernaan pakan ikan nila terbaik.
Keyword: digestibility, insulin leaf, nile tilapia

Judul: Pengaruh penambahan tepung daun insulin dan tepung daun kayu manis pada pakan terhadap kinerja pertumbuhan ikan nila Oreochromis sp.
Abstrak: Tepung daun insulin (DI) dan tepung daun kayu manis (DKM) merupakan bahan alami yang dapat digunakan serta digabungkan dan berpotensi meningkatkan pertumbuhan ikan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengaruh penambahan tepung daun insulin, tepung daun kayu manis, dan kombinasi keduanya dengan dosis berbeda pada pakan terhadap kinerja pertumbuhan ikan nila (Oreochromis sp.). Penelitian ini terdiri dari lima perlakuan dan tiga ulangan, sebagai perlakuan yaitu kontrol (tanpa penambahan DI dan DKM); 1,0 DI; 1,0 DKM; 0,5 DI+0,5 DKM; dan 1,0 DI+1,0 DKM. Ikan nila dengan bobot 10,53±0,02 g sebanyak 10 ekor perwadah dipelihara pada akuarium berukuran 90 x 45 x 45 cm dengan volume 142 L selama 60 hari. Hasil penelitian menunjukan penambahan kombinasi 0,5% tepung daun insulin dan 0,5% tepung daun kayu manis menghasilkan ikan dengan bobot akhir, jumlah kebutuhan pakan, rasio konversi pakan, laju pertumbuhan spesifik, dan rasio efisiensi protein tertinggi dibandingkan kontrol.
Keyword: Insulin leaves, cinnamon leaves, tilapia, growth rate

Judul: Development of Generalized Space-Time Model with Exogenous Variable by using Transfer Function Model Approach
Abstrak: pada beberapa lokasi. Data ini memberikan dua informasi mengenai pola deret waktu dan pola keterkaitan satu lokasi dengan lokasi lainnya. Pemodelan data ruang waktu yang telah berkembang saat ini adalah model ST ARMA (Space-Time Autoregressive Moving Average) yang diperkenalkan oleh Pfiefer dan Deutsch (1980) dan model GSTARIMA (Generalized Space-Time Autoregressive Integrated Moving Average) yang diperkenalkan pertama kali oleh Borovkova et al. (2002). Model GSTARIMA merupakan pemodelan yang dapat mengatasi kekurangan model STARIMA dalam menangkap keheterogenan karakteristik setiap lokasi. - Pada perkembangannya pemodelan tidak hanya mengandalkan pengaruh peubah yang sama, namun perlu dukungan peubah lainnya yang mungkin mempengaruhi peubah tersebut. Peubah yang mempengaruhi suatu peubah lainnya disebut peubah eksogen. Model GSTARIMA yang melibatkan peubah eksogen disebut sebagai model GSTARIMA-X. Saat ini kajian mengenai model GSTARIMA dengan melibatkan peubah eksogen belum populer di dalam publikasi ilmiah, sehingga perlu dilakukan pengembangan model tersebut. Pemodelan ruang waktu yang telah berkembang mempunyai dasar dari pemodelan deret waktu yang melibatkan pengaruh spasial di dalamnya. Hal tersebut menyebabkan pemodelan ruang waktu yang melibatkan peubah eksogen dapat juga didekati dengan pemodelan deret waktu yang melibatkan peubah eksogen. Struktur data ruang waktu pada dasamya menyerupai bentuk data deret waktu peubah ganda. Oleh karena itu pemodelan ruang waktu yang melibatkan peubah eksogen dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan pemodelan deret waktu peubah tunggal dengan peubah eksogen untuk masing-masing lokasi dan pemodelan deret waktu peubah ganda untuk seluruh lokasi dengan peubah eksogen. Pemodelan deret waktu peubah tunggal dengan peubah eksogen dikenal sebagai model ARIMAX (Autoregressive Integrated Moving Average-X). Pemodelan deret waktu peubah ganda dengan peubah ganda dengan peubah eksogen dikenal sebagai model V ARIMAX (Vector Autoregressive Integrated Moving Average-X). Keterlibatan peubah eksogen di dalam model deret waktu ada dapat menggunakan beberapa cara salah satunya dengan memperhatikan keterlambatan respon. Teknik pemodelan yang memperhatikan keterlambatan respon dari peubah eksogen terhadap peubah respon disebut model fungsi transfer. Pendekatan model fungsi transfer memungkinkan digunakan dalam model GSTARIMA-X untuk menghasilkan model yang dinamis antara peubah eksogen dengan peubah respon dan dapat menangkap pengaruh spasial di dalamnya., Space-time data is a set of time series data observed in several locations. This data gives two information about time series pattern and pattern of the neighborhood between locations. Space-time data modeling that have been developed are STARMA (Space-Time Autoregressive Moving Average) model was introduce by Pflefer and Deutsch (1980) and GSTARIMA (Generalized Space-Autoregressive Integrated Moving Average) was introduced by Borovkova et al . (2002). GST ARIMA model can overcome the lack of ST ARMA model in capturing the heterogenous characteristics of each location. Currently, modeling is not only relying the time periods in the same variables, but needs another variable that can influence the response variable. Variable that influence the response variable is called exogenous variable. The GSTARIMA model that involve exogenous variable is called GSTARIMA-X model. The study of the GSTARIMA model with exogenous variables has not been popular in scientific publications, so it is necessary to develop the model. The space-time modeling was developed by using time series modeling that involves spatial influences within it. The space-time modeling with exogenous variable can also be approximated by time series
Keyword: GSTARIMA model, transfer function model, cross correlation function, Arimax models, Varimax model, Augmented dickey-fuller