Judul: Perilaku yang berhubungan dengan pola makan walabi kecil (Dorcopsulus vanheurni) betina di penangkaran pada siang hari
Abstrak: Small wallaby (Dorcopsulus vanheurni) is one type of animal from marsupial group. This spesies is similar in its appearance to that of kangaroo, but it has a smaller body size than kangaroo. Due to forest exploration and habitat destruction, population of small wallaby has declined. One of the method to conserve the spesies is captive breeding program (ex-situ). Understanding the behaviour of small wallaby in captivity is important, especially their feeding behaviour.
Keyword: 

Judul: Mempelajari alat pencernaan dan reproduksi pada salah satu spesies kanguru Irian
Abstrak: Penelitian ini telah dilaksanakan di Laboratorium Pemuliaan dan Genetika Ternak, Fakultas Peternakan IPB dan Kebun Binatang Ragunan Jakarta pada bulan Maret-Mei 1998. Materi yang digunakan dalam penelitian ini berupa dua ekor kanguru betina yang telah dibekukan dan 15 ekor kanguru yang terdapat di Ragunan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari alat pencernaan dan reproduksi serta mengenal salah satu spesies kanguru yang terdapat di Irian, data yang didapat diharapkan dapat dijadikan data dasar untuk penelitian yang lebih spesifik dalam bidang peternakan. Pengamatan dilakukan dengan memperhatikan ciri-ciri tubuh (kepala, badan dan ekor), ukuran tubuh, penyebaran dan warna bulu untuk menentukan genus dan spesiesnya serta mengukur dan mengamati bentuk alat pencernaan dan reproduksi kanguru. Penelitian ini menghasilkan data dasar tentang Macropus agilis, khususnya data morfologis, alat pencernaan dan alat reproduksi. Sebagai tindak lanjut perlu dilakukan penelitian yang meliputi bidang anatomi, genetika, tingkah laku, pakan dan lainnya sehingga hewan ini siap dibudidayakan.
Keyword: 

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning