Judul: Uji Kualitas Fisik Wafer Limbah Sayuran Segar dan Silase selama Penyimpanan.
Abstrak: Limbah sayuran berpotensi untuk diolah menjadi alternatif hijauan pakan. Teknologi olahan pakan yang cukup berkembang saat ini terhadap limbah sayuran adalah silase dan wafer. Tujuan penelitian ini adalah menguji kualitas fisik wafer limbah sayuran segar dan silase selama penyimpanan 12 minggu. Parameter yang diuji berupa kadar air, daya serap air, aktivitas air, dan kerapatan serta keberadaan serangga pada wafer. Wafer limbah sayuran segar memiliki kadar air dan aktivitas air yang lebih tinggi namun memiliki daya serap air dan kerapatan yang lebih rendah daripada wafer limbah sayuran silase. Faktor bahan penyusun wafer dan faktor priode penyimpanan menunjukkan perubahan yang nyata (p<0.05) terhadap semua parameter. Interaksi antar kedua faktor menunjukkan adanya perbedaan (p<0.05) terhadap kadar air, daya serap air, dan aktivitas air namun tidak berbeda (p>0.05) pada kerapatan. Tidak ditemukan adanya serangga pada wafer limbah sayuran segar dan silase selama penyimpanan. Berdasarkan perubahan kualitas fisik wafer selama penyimpanan 12 minggu, wafer limbah sayuran silase memiliki kualitas fisik yang lebih baik daripada wafer limbah sayuran segar.
Keyword: 

Judul: Kualitas Silase Ransum Komplit Sapi Perah Berbahan Dasar Tanaman Jagung Menggunakan Silo dan Teknik Pemadatan.
Abstrak: Kualitas silase yang dihasilkan bergantung pada jenis hijauan, silo dan teknik pemadatan yang digunakan dalam pembuatan silase. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kualitas silase ransum komplit berdasarkan seluruh tanaman jagung (jabon) yang dibuat dengan menggunakan berbagai jenis silo dan teknik pemadatan. Percobaan terdiri dari 3 perlakuan dan 5 ulangan. Perlakuan yang diuji dalam percobaan ini adalah silo wadah plastik (drum) dengan pemadatan manual (P1), silo kantong plastik dengan pemadatan vacuum (P2) dan silo kantong plastik dengan pemadatan manual (P3). Variabel yang diamati dalam percobaan ini adalah karakteristik fisik (bau, tekstur, warna, pembusukan), karakteristik fermentatif (pH, DM, VFA, degradasi DM, CP, NH3, degradasi CP, WSC dan nilai fleigh), dan karakteristik utilitas (in vitro fermentasi rumen dan kecernaan). Percobaan menggunakan rancangan acak lengkap (CRD) untuk mengamati karakteristik fisik dan fermentatif dari silase, sementara rancangan acak kelompok (RBD) untuk karakteristik utilitas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik fisik silase tidak dipengaruhi perlakuan kecuali pembusukan. Pembusukan pada P3 (0.46%) lebih tinggi dibandingkan dengan P1 (0.03%) dan P2 (0.1%). Karakteristik fermentatif tidak dipengaruhi oleh perlakuan kecuali nilai residu WSC dan VFA. Karakteristik fermentasi silase menunjukkan bahwa silase yang dihasilkan berkualitas baik meskipun degradasi proteinnya cukup tinggi. Karakteristik utilitas silase juga tidak berbeda nyata antara perlakuan. Silase yang dihasilkan dikategorikan sebagai bahan makanan yang dapat difermentasi namun cukup mudah dicerna (53-64%). Disimpulkan bahwa jenis silo dan pemadatan yang diuji dalam percobaan ini menghasilkan silase ransum komplit berbahan dasar tanaman jagung yang baik. Disarankan kepada petani untuk memilih jenis silo dan teknik pemadatan sesuai kebutuhan dan kondisi.
Keyword: ransum komplit, silase, silo, tanaman jagung (jabon), teknik pemadatan

Judul: Analisis Grafologi Berdasarkan Huruf a dan t Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Standar
Abstrak: Graphology or handwriting analysis is a method of identifying, analysing, evaluating, and understanding personality through the strokes and patterns revealed by handwriting. People who can analyze handwriting called graphologist. Graphologist can have a subjective assesment. Different graphologist can analyze the same handwriting but give different results. In addition, the accuracy of handwriting analysis depend on the graphologists ability. A system that can recognize handwrititng patterns is required to overcome these problems. Identification system which is implemented in this research uses Backpropagation Neural Network (BPNN). This research used 135 images of letter a and 150 images of letter t. This research is divided into three parts which are determining optimal combination of BPNN parameter, identifying personality based on letter a, and identifying personality based on letter t then classifies them into one of three character classes available. The results of this research is that the system has 98.15% accuracy for letter a and 73.33% for letter t. The result shows that Backpropagation Neural Network can be used to classify the personality
Keyword: