Judul: Gambaran Darah Merah Domba yang Dicekok Jamu Veteriner selama Kebuntingan.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui gambaran hematologi (jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit) domba yang dicekok jamu veteriner dosis 15 dan 30 mL. Sebanyak 15 ekor domba betina yang dewasa kelamin dengan bobot badan mulai dari 15 sampai dengan 25 kg digunakan dalam penelitian ini. Domba penelitian dibagi menjadi tiga kelompok perlakuan, yaitu domba yang tidak diberi jamu (kontrol), domba yang diberi jamu veteriner dosis 15 mL, dan domba yang diberi jamu veteriner dosis 30 mL. Sampel darah diambil setiap bulan kebuntingan hingga induk melahirkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kelompok domba yang dicekok jamu veteriner dosis 30 mL memiliki jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit yang paling tinggi dibandingkan kelompok domba yang tidak dicekok jamu veteriner dosis 15 dan 30 mL (kontrol) dan kelompok domba yang dicekok jamu veteriner dosis 15 mL. Kelompok domba kontrol memiliki jumlah eritrosit, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit yang paling rendah dibandingkan kelompok perlakuan lain. Jumlah sel darah merah, kadar hemoglobin, dan nilai hematokrit dari setiap kelompok perlakuan mengalami kenaikan pada awal kebuntingan dan mengalami penurunan pada akhir kebuntingan. Kadar hemoglobin tidak mengalami perubahan yang signifikan selama masa kebuntingan. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pemberian jamu veteriner dosis 15 dan 30 mL terbukti mampu meningkatkan nilai hematologis domba.
Keyword: 

Judul: Profil Darah Induk Domba yang Diberi Kombinasi Jamu Kencur, Lempuyang, dan Jahe
Abstrak: Pemberian jamu pada hewan ternak merupakan salah satu alternatif yang baik untuk meningkatkan daya tahan ternak terhadap serangan penyakit. Tujuan penelitian adalah untuk menguji tingkat efektivitas jamu kencur, lempuyang, dan jahe yang dapat dilihat dari gambaran profil darah domba. Jamu yang diberikan kepada domba ialah hasil ekstraksi 1:1 dari setiap bahan yang telah direbus. Domba penelitian berjumlah 12 ekor dengan pembagian tiap kelompok terdiri atas empat ekor. Kelompok 1 adalah domba kontrol tanpa perlakuan, kelompok 2 adalah domba yang diberi jamu 2 mL, dan kelompok 3 adalah domba yang diberi jamu 4 mL. Pemberian jamu dilakukan selama dua bulan setiap tiga hari sekali pada pagi hari. Sampel darah diambil tiga kali pengambilan, yaitu sebelum perlakuan (H0), pada tengah perlakuan (H30), dan pada akhir perlakuan (H60). Data yang diperoleh diolah dengan Analysis of Variance (ANOVA) yang digunakan untuk mengetahui pengaruh perlakuan pada peubah yang diamati, yang dilanjutkan dengan uji Tukey dan Regresi Linear. Pemberian jamu kencur, lempuyang, dan jahe terbukti dapat mempertahankan konsentrasi hematokrit dalam darah domba dan menstabilkan hemoglobin sehingga memungkinkan untuk mengangkut oksigen. Kombinasi jamu ini juga dapat mempertahankan sistem homeostasis tubuh domba sehingga dapat direkomendasikan pada peternak untuk dijadikan suplemen alami bagi domba.
Keyword: domba, darah, kencur, lempuyang, jahe

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