Judul: Model Pendugaan Partisi Energi pada Hijauan Pakan Tropis
Abstrak: Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menentukan model pendugaan kecernaan yaitu kecernaan bahan kering (KCBK) dan partisi energi yaitu total digestible nutrient (TDN) dan energi metabolis (EM) untuk hijauan pakan tropis; mendapatkan basis data hijauan pakan tropis yang berbasis TDN dan EM; dan mengklasifikasikan berdasarkan kualitas hijauan pakan tropis di Indonesia. Komposisi nutrisi berasal dari 88 hijauan (45 rumput dan 43 legum), yang meliputi kadar abu, protein kasar (PK), lemak kasar (LK), serat kasar (SK), bahan ekstrak tanpa nitrogen (BETN), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), hemiselulosa, selulosa, KCBK, TDN, semuanya berdasarkan 100% bahan kering, dan EM (MJ kg-1). Metode analisis Korelasi Pearson dan regresi linier berganda digunakan untuk menentukan model pendugaan KCBK, TDN dan EM. Model divalidasi dengan menggunakan koefisien determinasi, probabilitas, uji t, mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE). Hasil menunjukkan bahwa komposisi nutrien dapat digunakan untuk menentukan KCBK, TDN dan EM pada hijauan tropis yaitu pada rumput dan legum yang ditunjukkan dengan nilai MAD, RMSE dan MAPE yang lebih rendah. Model pendugaan KCBK yaitu KCBKR+L = 104.267 – 0.918 ADF – 0.374 Hemiselulosa; KCBKR = 110.409 – 1.363 ADF; dan KCBKL = 102.864 – 1.336 NDF + 0.602 Hemiselulosa + 0.938 Selulosa. Model pendugaan TDN yaitu TDNR+L = 49.866 – 3.488 Ash + 0.112 Ash*CP + 0.056 Ash*NFE; TDNR = 49.875 + 0.031 Abu*PK; dan TDNL = 15.212 + 5.084 LK + 0.070 Abu*BETN. Model pendugaan EM yaitu EMR = 15.981 – 0.120 NDF; EML = 10.833 – 0.096 ADF; dan EMR+L = 12.635 - 0.125 ADF. Klasifikasi rumput tropis terdiri atas kuadran I 50.00%, kuadran II 15.63%, kuadran III 9.38% dan kuadran IV 25.00%. Klasifikasi legum tropis terdiri atas kuadran I 39.29%, kuadran II 17.86%, kuadran III 10.71% dan kuadran IV 32.14%. Berdasarkan hasil penelitian maka dapat disimpulkan bahwa model pendugaan yang diperoleh dari penelitian ini meningkatkan akurasi sehingga dapat digunakan untuk merepresentasikan kualitas hijauan meliputi KCBK, TDN dan EM berdasarkan basis data hijauan tropis; tabel komposisi nutrien dan pendugaan KCBK, TDN dan ME berbasis hijauan tropis disajikan pada Lampiran 23; hijauan tropis yang terdiri atas rumput termasuk dalam kategori kualitas 1, 2, 3, 4 dan 5 berdasarkan nilai RFV dan legum termasuk dalam kategori kualitas prima, 1, 2, dan 3.
Keyword: EM, hijauan tropis, KCBK, model pendugaan, TDN

Judul: Model Estimation Total Digestible Nutrient (TDN) of Tropical Concentrate Feeds
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk membuat model pendugaan TDN dari data analisis komposisi kimia bahan pakan konsentrat asal negara tropis dan memvalidasi pendugaan yang telah dibuat dengan model pendugaan TDN yang umum digunakan di Indonesia. Data komposisi nutrient dalam satuan persen bahan kering (BK) seperti kadar abu, PK, LK, SK, BETN, neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), hemiselulosa, lignin dan TDN dari 46 data bahan pakan konsentrat asal tanaman tropis yang dikelompokkan menjadi bahan pakan konsentrat tropis sumber energi (n=22) dan bahan pakan sumber protein (n=24). Data dianalisis korelasi Pearson, regresi linier berganda dan uji asumsi klasik untuk menentukan model pendugaan TDN. Model kemudian divalidasi dengan menggunakan uji F, mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), dan juga mean absolute percentage error (MAPE). Hasil menunjukkan bahwa model pendugaan yang dihasilkan dalam penelitian ini memiliki nilai MAD, RMSE dan MAPE yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai MAD, RMSE dan MAPE dari model pendugaan TDN lain yang umum digunakan di Indonesia., The objective of this study was to determine a model equation to predict TDN using nutrient composition variables of tropical concentrate feeds as the predictor and validates the model prediction of TDN that has been made with other TDN model prediction that commonly used in Indonesia. The nutrient composition which all expressed as a percentage of dry matter such as ash, crude protein (CP), ether extract (EE), crude fiber (CF), nitrogen‐free extract (NFE), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), hemicellulose, lignin and TDN of 46 concentrate feeds were collected in this study. Those 46 concentrate feeds were divided into two groups: concentrate energy source (n=22) and concentrate protein source (n=24). Pearson correlation and multiple linear regression analysis were used to measure TDN estimated models. Then models were validated with F-test, mean absolute deviation (MAD), root mean square error (RMSE), and mean absolute percentage error (MAPE). The result of this study shows that the TDN model prediction of this study has the smallest MAD, RMSE, and MAPE score compared to other TDN model predictions.
Keyword: feeds, model estimation, TDN, tropical consentrate

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: