Judul: Kualitas Semen Beku Sapi FH dengan Penambahan Antioksidan Vitamin C dan E
Abstrak: Proses pembekuan semen mengakibatkan tejadiiya kematian spermatozoa sampai 30% dari jumlah spermatozoa segar. Spermatozoa yang berhasil hidup pada proses pembekuan ini sangat sensitif terhadap ligkungan dan mempunyai daya hidup yang pendek setelah pencairan kembali serta mempunyai fertilitas yang lebih rendah dibandingkan dengan spermatozoa segar. Banyak teori yang mengemukakan alasan banyaknya sperma yang mati akibat pembekuan ini dan salah satunya adalah akibat terjadinya reaksi peroksidasi lipid sebagai akibat dari adanya radikal bebas yang bersifat merusak) struktur matrik lipid sehingga menyebabkan ketidakstabilan pada membran. Antioksidan ditambahkan untuk mengurangi kerusakan yang terjadi akibat reaksi peroksidasi tersebut.
Keyword: 

Judul: Evaluasi Penambahan Glutation dan Kolesterol pada Pengencer Air Kelapa terhadap Kualitas Semen Dingin Sapi FH
Abstrak: Pada umumnya program IB dilakukan dengan menggunakan semen beku, akan tetapi penggunaan semen beku ini menghadapi beberapa masalah antara lain kurang lebih 30% spermatozoa akan mati selama pembekuan, dan spermatozoa yang bertahan hidup selama pembekuan umumnya mempunyai fertilitas yang rendah. Hambatan lain yang cukup dominan didapat pada kondisi pedesaan. Hambatan itu adalah keterbatasan penyediaan nitrogen cair, sehingga penggunaan dan penanganan semen beku ditingkat daerah menghasilkan persentase kebuntingan yang rendah. Cara menangani keterbatasan pada kondisi pedesaan bisa dilakukan melalui penggunaan semen dingin yang mudah dan murah untuk didapatkan. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Fisiologi Reproduksi Balai Penelitian Ternak Ciawi Bogor. Penelitian dilakukan selama 2 bulan, mulai tanggal 14 Agustus 2003 sampai 2 Oktober 2003.
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