Judul: Korpus Luteum Persisten pada Sapi serta Beberapa Aspek Penanggulangannya
Abstrak: Korpus luteum pada ovarium terbentuk pada hari ke lima atau ke enam setelah ovulasi terjadi. Bila pada uteru tidak terjadi kebuntingan, korpus luteun dinonaktifkan oleh hormon luteolitik yaitu prostaglandin yang dihasilkan dinding uterus. Jika pada uterus terjadi kebuntingan, korpus luteum tetap bertahan pada ovarium dan berfungsi secara normal, disebut korpus luteum graviditatum. Korpus luteum graviditatum aktif pada sapi betina (erti) selama total waktu 320 hari dalan satu tahun.
Keyword: 

Judul: Kelainan-kelainan corpus luteum sebagai penyebab kegagalan reproduksi pada ternak sapi dan cara penanggulangannya
Abstrak: Siklus berahi pada sapi terdiri atas 4 fase yaitu proestrus, estrus, metestrus dan diestrus. Lama siklus berahi pada sapi rata-rata 21 hari dan lama estrus rata- rata 17 jam dengan kejadian ovulasi 12 jam setelah akhir estrus. Corpus luteum terbentuk karena rangsangan LH. Pertumbuhannya mencapai maksimal pada hari ke 8 setelah ovu lasi dan tetap bertahan sampai hari ke 18. Fungsi CL dipelihara oleh ITH untuk tetap menghasilkan progesteron. Bila tidak terjadi kebuntingan, prostaglandin yang diha- silkan uterus akan meregresikan CL dan bila terjadi kebuntingan CL tetap bertahan hingga proses kelahiran ber- langsung. Sista ovari dan korpus luteum persisten (CLP) ter- masuk kelainan-kelainan CLyang sering terjadi pada sapi di Indonesia dan merupakan kasus penyakit reproduksi ter banyak. Sista ovari ditandai oleh sista folikel, sista lute al dan sista corpora lutea. Sebab dasar dari kondisikon disi tersebut adalah kegagalan hipofisa dalam melepaskan jumlah LH yang cukup untuk menyebabkan ovulasi dan pengembangan CL. Corpus luteum persisten timbul karena terdapat ..dst
Keyword: 

Judul: Rancangan Faktorial pecahan dan D-optimal untuk Discrete Choice Experiments (DCE).
Abstrak: Discrete choice experiments (DCE) merupakan alat baku yang berguna untuk mengukur preferensi konsumen atau responden di berbagai bidang penerapan terutama di bidang pemasaran. Menurut Louviere et al. (2008) DCE banyak digunakan untuk meneliti preferensi konsumen dalam bidang pemasaran, transportasi, dan penerapan ekonomi yang mana perilaku yang diperhatikan melibatkan respon diskret atau pilihan kualitatif. Rancangan DCE terdiri dari beberapa choice set dan setiap choice set terdiri dari beberapa profil. Profil dapat disebut juga sebagai alternatif merupakan kombinasi dari level atribut yang dibangkitkan dengan menggunakan rancangan percobaan. Oleh karena itu penelitian ini fokus pada penyusunan rancangan DCE. Atribut merupakan karakteristik dari produk atau jasa yang ditawarkan kepada responden dan level atribut merupakan level untuk setiap atribut. Kebaikan rancangan DCE dalam menduga pengaruh atribut terhadap produk atau jasa tergantung pada pemilihan profil mana yang digunakan dalam choice experiment dan pengelompokan profil tersebut ke dalam setiap choice set (Street et al. 2005). Oleh karena itu perlu suatu strategi pendekatan tertentu untuk memilih dan mengelompokkan profil ke dalam setiap choice set agar diperoleh kualitas rancangan DCE yang baik yaitu rancangan yang mempunyai susunan profil yang tepat untuk setiap choice set. Penelitian ini menggunakan dua pendekatan strategi yaitu rancangan faktorial pecahan dan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange. Kedua strategi tersebut disimulasikan pada contoh kasus yang melibatkan 4 atribut dan masing-masing atribut mempunyai 2 level atribut sehingga keseluruhan kombinasi yang mungkin terbentuk adalah sebanyak 24 = 16 kombinasi. Strategi pertama menggunakan rancangan faktorial pecahan menghasilkan nilai D-optimality criterion sebesar 65536 dan rancangan DCE yang diperoleh terdiri dari 2 choice set yang mempunyai 8 profil untuk setiap choice set. Strategi kedua menggunakan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange. Kasus pertama menyusun rancangan DCE yang terdiri dari 4 choice set dan 4 profil untuk setiap choice set. Kasus kedua menyusun rancangan DCE yang terdiri dari 8 choice set dan 2 profil untuk setiap choice set. Kedua rancangan DCE tersebut juga menghasilkan nilai D-optimality criterion yang sama dengan rancangan faktorial pecahan. Ketiga rancangan yang diperoleh dari rancangan faktorial pecahan dan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange mempunyai struktur yang berbeda tetapi ketiga rancangan tersebut mempunyai D-optimality criterion yang sama. Hal tersebut mengindikasikan bahwa secara statistik ketiga rancangan tersebut mempunyai kualitas yang sama. Tetapi dalam bidang aplikasi, kedua rancangan terakhir yang disusun menggunakan rancangan D-optimal dengan algoritma point-exchange lebih sesuai strukturnya dibandingkan rancangan faktorial pecahan. Dengan demikian dalam bidang aplikasi rancangan D-optimal merupakan alternatif untuk menyusun profil pada rancangan DCE.
Keyword: discrete choice experiments (DCE), D-optimality criterion, rancangan faktorial pecahan, rancangan D-optimal, algoritma point-exchange