Judul: Tingkah laku kambing Peranakan Etawah betina dengan pemberian silase dan hay dari sumber hijauan berbeda
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengaruh pemberian pakan silase dan hay dengan bahan baku yang berbeda yaitu, hasil samping tanaman jagung, hasil samping sayuran pasar pilihan (tauge dan klobot jagung), dan hasil samping tanaman sorgum terhadap tingkah laku makan dan minum, merawat diri, istirahat, dan ruminasi. Penelitian ini menggunakan 12 ekor kambing Peranakan Etawah (PE) betina dengan umur 4 bulan yang dipelihara secara intensif. Perlakuan yang diberikan adalah pakan R0 (hasil samping tanaman jagung 30% + konsentrat 70%), R1 (hasil samping sayuran pasar pilihan 30% + konsentrat 70%), dan R2 (hasil samping tanaman sorgum 30%+ konsentrat 70%). Metode pengamatan yang digunakan adalah focal sampling dan data dianalisis ragam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perbedaan jenis pakan berpengaruh (P<0.05) terhadap frekuensi dan durasi tingkah laku makan dan minum, merawat diri, dan istirahat terutama pada pagi hari, sedangkan pada siang, sore, dan malam hari perbedaan jenis pakan tidak berpengaruh (P>0.05). Dapat disimpulkan bahwa kambing PE yang diberi pakan hay dan silase tanaman sorgum maupun hasil samping sayuran pasar pilihan menunjukkan tingkah laku makan dan minum yang lebih tinggi dan tingkah laku merawat diri serta istirahat lebih rendah dibandingkan pakan hay dan silase tanaman jagung terutama pada pagi hari.
Keyword: Behavior, Etawah grade kids, Feed, Feeding silage, Maize hay, Vegetable waste, Sorghum residu, Ruminant behaviour

Judul: Pengaruh pemberian ransum komplit sampah sayuran pasar terhadap produksi susu kambing peranakan etawah (PE) hasil pemerahan pagi dan sore hari
Abstrak: The experiment was conducted to studied the milk production and dry matter intake that milked in the morning and efternoon with three different of feeds rations. This experiment used six goats of peranakan etawah (PE) on second lactation. The interval of milking time was 10 and 14 hours. The treatments used in this experiment was Standard Ration (STD), Silage Complete Feed (RKS) and Dried Complete Feed (RKK).
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