Judul: Peningkatan mutu ampas sagu kirai (Metroxylon sp.) melalui hidrolisa alkali, abu dan proses pemeraman yang diamati dari peubah in vitro
Abstrak: Pengembangan usaha ternak ruminansia dalam kondisi sulitnya perluasan areal hijauan makanan ternak, memung- kinkan penggunaan limbah pertanian dan industri sebagai sumber pakan. Salah satu sumber pakan yang cukup potensial adalah ampas sagu kirai (Metroxylon sp.) yang berasal dari limbah pengolahan sagu. Penelitian ini bertujuan untuk mencari informasi dasar mengenai jenis alkali atau abu serta lamanya proses pemeraman yang efektif dalam meningkatkan mutu ampas sagu kirai dilihat dari kecernaan dan fermentabilitasnya dida- rumen dengan menggunakan metode in vitro. lam Penelitian ini dilakukan di laboratorium Ruminologi, Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peter- nakan, Institut Pertanian Bogor, yang berlangsung dari awal bulan September 1989 sampai akhir bulan April 1990. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok pola faktorial 6 x 4 dengan tiga kelompok, yang terdiri dari enam macam perlakuan alkali atau abu yaitu kontrol, abu janjang (AJ), abu ketel tebu (AKT), abu sekam padi (ASP), NaOH dan CaCO3, dengan empat taraf peme- raman yaitu 0, 24, 48 dan 72 jam. Penelitian ini berlang- sung tiga tahap masing-masing adalah (1) pengukuran PH larutan-larutan alkali dan abu untuk mengambil pH optimum dari tiap-tiap larutan; (2) pemeraman ampas sagu; dan (3) percobaan in vitro dengan variabel yang diukur yaitu Koe- fisien Cerna Bahan Kering (KCBK), Koefisien Cerna Bahan Organik (KCBO), produksi asam lemak atsiri (VFA) dan pro- duksi amonia (NH3). Sumber inokulum yang digunakan adalah cairan rumen berasal dari sapi jantan FH (Fries Holland) berfistula. Hasil penelitian tahap pertama menunjukkan bahwa PH optimum dari masing-masing larutan adalah AJ 20% = 10.9, AKT 25% 8.7, ASP 25% 9.0, NaOH 5% = 13.2, dan CaCO3 25% 12.3. Diduga larutan dengan pH tertinggi akan menghasilkan kecernaan dan fermentabilitas yang tinggi.
Keyword: 

Judul: Peningkatan nilai nutrisi ampas sagu (Metroxylon sp.) sebagai bahan pakan monogastrik melalui teknologi fermentasi menggunakan aspergillus niger
Abstrak: Ampas sagu merupakan limbah dari pengolahan sagu yang belum dimanfaatkan secara maksimal sebagai pakan ternak, karena nilai nutrisinya yang rendah. Sehubungan hal tersebut perlu upaya meningkatkan nilai nutrisi ampas sagu sebelum diberikan ke ternak, diantaranya dengan teknologi fermentasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan nilai nutrisi dan pemanfaatan ampas sagu sebagai bahan pakan ternak khususnya monogastrik. Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Pakan dan Kandang Ayam Petelur Balai Penelitian ternak Ciawi-Bogor, selama 5 bulan dari bulan April sampai september 1994. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok (RAK) (Steel dan Torrie, 1981), dengan 2 perlakuan lama inkubasi dan 3 kelompok berdasarkan waktu pembuatan media. Jarak waktu pembuatan media adalah 2 hari. Setiap kelompok terdiri atas 5 ulangan. Perlakuannya adalah fermentasi ampas sagu dengan lama inkubasi 0 hari (To) sebagai kontrol dan fermentasi ampas sagu dengan lama inkubasi 4 hari (T4). Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan lama inkubasi sangat nyata berpengaruh terhadap kadar pati, kadar bahan kering hilang dan kadar protein murni (P<0,01) dan berpengaruh nyata terhadap nilai pH media (P<0,05). Sedangkan pengaruh waktu pembuatan media (kelompok) hanya nyata (P<0,05) terhadap kadar bahan kering media. Kadar protein murni ampas sagu fermentasi berdasarkan produk akhir, mengalami peningkatan sebesar 12,30%, kadar abu 2,76%, kadar serat kasar 3,81%, sedangkan kadar pati turun 29,51% dibandingkan ampas sagu tanpa fermentasi. Nilai energi metabolis meningkat dari 3374 kal/g menjadi 3884 kal/g setelah fermentasi. Kadar bahan kering yang hilang sebesar 26,45%. Jika kadar bahan kering yang hilang ini diperhitungkan, maka peningkatan kadar protein murni yang terjadi hanya 8,51%, sedangkan kadar serat kasar turun 2,07% dibanding ampas sagu tanpa fermentasi.
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