Page Header

  • Home
  • About
  • Login
  • Register
  • Search
  • Current
  • Archives
Home > Semnas TPV 2020 > Saputra

Model Regresi Linier Dan Kuadratik dalam Menduga Pertumbuhan Anak Kambing Sapera

F Saputra, A Anggraeni, L Praharani, A B L Ishak

Abstract

Perbaikan genetik kambing perah dapat dilihat berdasarkan sifat pertumbuhan. Kambing perah dengan pertumbuhan yang baik dibutuhkan untuk perkawinan dimana jantan dan betina diharapkan memiliki bobot badan yang siap dikawinkan. Model regresi linier dan kuadratik banyak digunakan untuk menggambarkan model pertumbuhan suatu populasi ternak. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model yang terbaik dalam menduga pertumbuhan anak kambing Sapera. Penelitian dilakukan di Balai Penelitian Ternak dengan jumlah anak Sapera yang digunakan sebanyak 48 ekor (18 jantan dan 30 betina). Data dianalisis dengan menggunakan program R 4.0.0 dengan variabel yang diamati adalah bobot badan, panjang badan, tinggi pundak, dan tinggi pinggul. Secara keseluruhan, nilai determinasi yang tinggi dan nilai AIC (Akaike's Information Criterion) yang rendah ditemukan pada model kuadratik. Berdasarkan garis regresi disimpukan bahwa model linier lebih baik dalam menduga pertumbuhan anak kambing Sapera meskipun regresi kuadratik memiliki nilai R2 dan AIC yang sedikit lebih baik.

 Keywords

Regresi; linier; kuadratik; anak kambing; sapera

 Full Text:

PDF PDF

References

Aggrey S. 2002. Comparison of Three Nonlinear and Spline Regression Models for Describing Chicken Growth Curves. Poult Sci. 81:1782–1788.

Anggraeni A., Praharani L, Saputra F, Sumantri C. 2020. Morphometrics of Etawah Grade goat females as dairy breeding stocks under intensive management system in Central Java. In: IOP Conf Ser Earth Environ Sci. [place unknown]; p. 012108.

Anggraeni A, Saputra F, Hafid A, Ishak A. 2020. Non-Genetic and Genetic Effects on Growth Traits from Birth to 120 days of Age of G2 Sapera Goat. JITV. 25(2):48–59.

Chaurasia A, Harel O. 2012. Using AIC in Multiple Linear Regression framework with Multiply Imputed Data. Heal Serv Outcomes Res Methodol. 12:219–233.

Galib I, Sumantri C, Gunawan A. 2017. Aplikasi Ukuran Linier Tubuh sebagai Penduga Bobot Badan pada Kerbau Rawa. J Ilmu Produksi dan Teknol Has Peternak. 5(1):41–45.

Gunawan A, Jamal K, Sumantri C. 2008. Pendugaan Bobot Badan Melalui Analisis Morfometrik Dengan Pendekatan Regresi Terbaik Best – Subset Pada Domba Garut Tipe Pedaging, Tangkas Dan Persilangannya. Maj Ilm Peternak. 11(1):1–6.

Josiane M, Gilbert H, Johann D. 2020. Genetic parameters for growth and kid survival of indigenous goat under smallholding system of burundi. Animals. 10(1):135.

Mohammed EA, Naugler C, Far BH. 2015. Emerging Trends in Computational Biology, Bioinformatics, and Systems Biology. In: Tran QN, Arabnia H, editors. Emerg Trends Comput Sci Appl Comput. 1st ed. Waltham: Elsevier; p. 577–602.

Core RT. 2020. R: A Language and Environment for Statistical Computing [Internet]. https://www.r-project.org/

Rout P, Matika O, Kaushik R, Dige M, Dass G, Singh M, Bhusan S. 2018. Genetic analysis of growth parameters and survival potential of Jamunapari goats in semiarid tropics. Small Rumin Res. 165:124–130.

Sen S, Bradshaw L. 2017. Comparison of Relative Fit Indices for Diagnostic Model Selection. Appl Psychol Meas. 41:422–438.

Wickham H. 2016. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York.

DOI: https://dx.doi.org/10.14334/Pros.Semnas.TPV-2020-p.358-364

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Ohter

 Journal Help
 Open Journal Systems
User
Notifications
  • View             Subscribe
Journal Content
  
Browse
  • By Issue        By Author
  • By Title          Other Journals
Font Size

Information for
  • Readers       Authors      Librarians