Judul: Komposisi fisik dan kualitas telur itik lokal akibat pemberian beluntas (Pluchaea indica L.) dalam ransum
Abstrak: Belunthas (Pluchea Indica L.) had been used as a feed additive in dhuck diet to decrease the odour of duck's meat. The objective of this research was to study the influence of adding beluntas (Pluchea indica L.) in diet on physical composition and quality of ocal duck's egg. Beluntas contains flavonoid, vitamin E and β-carotene, essential oil, saponin, and tannin.
Keyword: 

Judul: Komposisi kimia daging dan kulit paha itik lokal jantan yang diberi pakan mengandung tepung daun beluntas (Plucea indica. L) pada taraf berbeda
Abstrak: Duck meat has undesire odor. One of the effort that is used to reduce it, is by adding beluntas leaf meal in feed diet. However, the chemical composition of meat and skin need to be learned. Therefore, The purpose of this research is to figure the effect of adding beluntas leaf meal in feed diet to meat and skin chemical composition of domestic male ducks. This reaserch was conducted in Faculty of Animal Science, Bogor Agricultrural University from Juli until November 2005. Fourty five Day Old Ducks (DOD) were raised and given additional beluntas leaf meal to their feed in their 5-10 weeks of age, before being killed. Completely randomize designs was used with three beluntas leaf meal concentration adding treatment (0%; 1% and 2 %). Each treatment consist of three replication and each of it contains five ducks. The result shows that chemical composition of meat and skin thigh is not effected from this adding treatment. Kejovor-ds : donzestic male duck, beluntas leaf nzeal, chenzical conzposition, mea and skin thigh.
Keyword: 

Judul: Pendekatan Space Time Autoregressive (Star) Dan Generalized Space Time Autoregressive (Gstar) Melalui Metode Autoregressive (Ar) Dan Vector Autoregressive (Var).
Abstrak: Pemodelan merupakan proses penyederhanaan suatu kejadian. Salah satu tujuan pembuatan model adalah peramalan. Model yang baik, yaitu model yang mampu menjelaskan keseluruhan data dalam bahasa yang sederhana. Peramalan yang baik, yaitu berasal dari pemodelan yang benar, artinya ketepatan peramalan tergantung pada proses pembuatan model. Proses pembuatan model dapat dilihat dari independensinya terhadap ruang dan waktu. Pengamatan terhadap suatu kejadian seringkali tidak hanya dilihat dari data deret waktu di satu lokasi saja, namun juga dilihat pada beberapa lokasi. Data seperti inilah yang disebut dengan data panel (space time). Pada dasarnya, data panel merupakan gabungan antara data lintas individu/lokasi dan data deret waktu. Contoh dari pemodelan data panel yaitu Space Time Autoregressive (STAR) dan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Kendala yang dihadapkan pada identifikasi model STAR dan GSTAR adalah penentuan ordo ruang dan ordo waktu. Penentuan ordo ruang dan waktu biasanya menggunakan kajian latar belakang teori sesuai studi kasus yang digunakan. Penentuan ordo ruang ini akan menentukan jumlah bobot lokasi yang akan digunakan. Pada penelitian ini akan dibatasi dengan bobot matriks Queen Contiguity dengan ordo ruang sebesar 1, yaitu dianggap tetangga lokasi terdekatlah yang mempengaruhi peubah yang diamati. Tujuan dari penelitian ini adalah penentuan ordo waktu dari STAR dan GSTAR yang didekati ordo waktu AR di masing-masing lokasi dan ordo waktu VAR di semua lokasi secara simultan. Selain itu penelitian ini akan membahas evaluasi metode AR, VAR, STAR, dan GSTAR dengan memperhatikan ordo waktu autoregressive yang sama dan berbeda di setiap lokasi. Data yang digunakan adalah data hasil simulasi. Metode yang digunakan yaitu dengan membangkitkan data pola autoregressive stasioner ordo satu, AR(1) untuk ordo waktu yang sama serta ordo satu dan dua, AR(1) dan AR(2) untuk ordo waktu yang berbeda dengan parameter tertentu yang stasioner. Lokasi yang dibangkitkan berjumlah 3 dengan masing – masing mempunyai 100 series waktu, 10 persen data digunakan sebagai alat evaluasi antar metode, yaitu dengan mencari nilai Root Mean Square Error (RMSE) peramalan. Metode ini diulang sebanyak 100 kali untuk melihat kekonsistenan RMSE. Hasil didapatkan bahwa metode STAR paling baik diantara metode AR, VAR, dan GSTAR untuk kasus ordo waktu sama. Hal ini dapat dilihat dari frekuensi RMSE terkecil dari STAR yang paling banyak, yaitu sebanyak 37% di lokasi 1, 32% di lokasi 2, dan 32% di lokasi 3. Sedangkan metode GSTAR paling baik diantara metode AR, VAR, dan GSTAR untuk kasus ordo waktu berbeda, yaitu 22% di lokasi 1, 25% di lokasi 2, dan 31% di lokasi 3.
Keyword: Autoregressive, Generalized Space Time Autoregressive, Root Mean Square Error, Space Time Autoregressive, Vector Autoregressive