Judul: Penggunaan Perekat Bentonite dengan Level Berbeda pada Pelet Ransum Ayam Broiler
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji pengaruh penambahan level bentonite terhadap komponen proksimat dan sifat fisik pakan ayam bentuk pelet. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 5 perlakuan dan 4 ulangan. Metode yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) yaitu: P0 (ransum basal), P1 (ransum basal + 2% bentonite), P2 (ransum basal + 4% bentonite), P3 (ransum basal + 6% bentonite), P4 (ransum basal + 8% bentonite). Variabel yang diamati adalah komponen proksimat dan sifat fisik pelet. Data dianalisis dengan analysis of variance (ANOVA) dan apabila hasil menunjukkan berbeda nyata maka dilanjutkan dengan uji Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian bentonite dapat mengubah komponen proksimat yaitu menurunkan kadar air dan meningkatkan kadar abu. Pemberian 2 − 4% bentonite berpengaruh nyata (P<0,05) terhadap kualitas fisik meliputi berat jenis, ketahanan, dan kekerasan pelet. Dapat disimpulkan bahwa penambahan bentonite menghasilkan sifat fisik terbaik pada level pemberian 2%., This research was intended to examine the effect of increasing bentonite levels on the proximate composition and physical properties of chicken feed pellets. This research was conducted by implementing a Completely Randomized Design (CRD) with 5 treatments and 4 replications. The method used in this research was Completely Randomized Design (CRD), specifically: P0 (basal ration), P1 (basal ration + 2% bentonite), P2 (basal ration + 4% bentonite), P3 (basal ration + 6% bentonite), P4 (basal ration + 8% bentonite). The variables observed were the proximate composition and physical properties of the pellets. Subsequently, the data were analyzed by utilizing analysis of variance (ANOVA) and would be continued with Duncan’s test if the results show a significant difference. The result showed that the bentonite could alter the proximate components by lowering the moisture content and increasing the ash content. The administration of 2 – 4% bentonite was able to provide a significant effect (P<0.05) on physical quality, including the density, durability, and hardness of the pellets. Therefore, it can be concluded that the bentonite addition was capable of producing the finest physical properties at the 2% level of administration.
Keyword: additive, bentonite, pellet, adhesive, physical properties

Judul: Pengaruh penggunaan perekat bentonit dan super bind dalam ransium ayam broiler terhadap sifat fisik selama penyimpanan enam minggu
Abstrak: Penggunaan bahan perekat harus diperhatikan untuk menjaga agar kualitas pakan bentuk pellet semakin baik. Bahan perekat ini akan mempengaruhi bentuk pellet pakan yang akan berpengaruh terhadap penyimpanan. Penyimpanan merupakan salah satu bentuk tindakan pengamanan yang selalu terkait dengan faktor waktu, dengan tujuan untuk menjaga dan mempertahankan mutu dari komoditi yang disimpan dengan cara menghindari, mengurangi ataupun menghilangkan beberapa faktor yang dapat menurunkan kualitas maupun kuantitas barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penggunaan perekat bentonit dan super bind dengan lama penyimpanan terhadap sifat fisik ransum ayam broiler. Rancangan percobaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) berpola faktorial (3x4) dengan tiga ulangan. Faktor A adalah perbedaan penggunaan perekat bentonit dan super bind yaitu A0 = ransum basal (kontrol), Alransum berperekat bentonit dan A2 = ransum berperekat super bind. Faktor B adalah lama penyimpanan yaitu B00 minggu, B12 minggu, B2 = 4 minggu dan B36 minggu. Peubah yang diamati adalah kadar air, aktivitas air, faktor higroskopis, ukuran partikel, berat jenis, kerapatan tumpukan, kerapatan pemadatan tumpukan dan ketahanan benturan. Perlakuan ransum dengan penggunaan bahan perekat sangat nyata pengaruhnya terhadap kadar air dan aktivitas air. Ransum yang menggunakan perekat bentonit mempunyai kadar air dan aktivitas air yang terendah sebesar 11,42% dan 0,81. Penggunaan bahan perekat sangat nyata meningkatkan faktor higroskopis dan kerapatan pemadatan tumpukan. Ransum basal mempunyai faktor higroskopis terendah yaitu sebesar 0,81%. Nilai kerapatan pemadatan tumpukan terbesar dimiliki oleh ransum berperekat bentonit sebesar 0,708 g/cm³. Penggunaan bahan perekat nyata meningkatkan ukuran partikel dan kerapatan tumpukan, ransum dengan penggunaan perekat super bind mempunyai ukuran partikel terbesar yaitu sebesar 0,659 cm dan nilai kerapatan tumpukan terbesar dimiliki oleh ransum berperekat bentonit sebesar 0,681 g/cm³. Penggunaan perekat tidak berbeda terhadap ketahanan benturan dan berat jenis. Penggunaan perekat yang terbaik berdasarkan kadar air dan aktivitas air adalah penggunaan perekat bentonit. Lama penyimpanan sangat nyata pengaruhnya terhadap kadar air. Kadar air terendah terjadi pada minggu ke 6 sebesar 10,82%. Lama penyimpanan sangat nyata meningkatkan aktivitas air, aktivitas air terendah terjadi pada minggu ke 0 sebesar 0,74. Nilai aktivitas air mengalami kenaikan yang menunjukkan bahwa ransum mengalami penurunan kualitas. Lama penyimpanan sangat nyata menurunkan factor ..dst
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: