Judul: Karakteristik Jus Silase dan Pengaruhnya terhadap Histomorfologi Folikel Telur dan Diferensiasi Sel Darah Putih Ayam Isa Brown.
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari karakteristik jus silase dan mengevaluasi perkembangan, pertumbuhan folikel telur dan diferensiasi leukosit pada ayam Isa Brown berumur 7 - 14 minggu dengan air minum mengandung jus silase. Perlakuan penelitian yang digunakan adalah P1: pakan tanpa antibiotik + air minum tanpa jus silase; P2: pakan tanpa antibiotik + air minum mengandung 0.3% jus silase; P3: Pakan dengan antibiotik + air minum tanpa jus silase dan P4: Pakan dengan antibiotik + air minum mengandung 0.3% jus silase. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jus silase tinggi asam laktat, bakteri asam laktat dan rendah pH. Perlakuan tidak berpengaruh (P> 0.05) pada konsumsi air minum, konsumsi pakan dan bobot badan pada ayam . Namun, tingkat stres pada ayam dengan air minum mengandung jus silase lebih rendah dibandingkan dengan perlakuan kontrol dan pakan dengan antibiotik. Folikel telur terlihat baik pada ayam dengan air minum mengandung jus silase. Kesimpulannya, bahwa jus silase baik untuk mencegah stres dan memelihara perkembangan folikel telur.
Keyword: jus silase, stres, folikel telur, ayam petelur

Judul: Performa Produksi dan Kualitas Telur Ayam Fase Produksi yang Diberi Jus Silase Tanaman Jagung
Abstrak: Salah satu produk dari ensilase dikenal dengan silase yang menghasilkan bakteri asam laktat (BAL) sebagai probiotik dan asam-asam organik serta produk metabolitnya. Probiotik dapat mengendalikan mikroba patogen dan mempertahankan bakteri baik. Pengepresan silase dapat menghasilkan jus yang mengandung campuran probiotik dan prebiotik. Jus yang dihasilkan dari silase tanaman jagung mengandung BAL (10.32±9.84 log cfu ml-1). Pemberian jus silase dalam air minum dapat memberikan pengaruh yang positif baik pada broiler maupun pada ayam layer umur 1-18 minggu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan tingkat jus silase tanaman jagung yang optimal dalam air minum untuk ayam petelur, mengevaluasi pengaruh penambahan jus silase tanaman jagung terhadap performa produksi, kualitas telur dan cemaran mikroba pada telur ayam. Delapan puluh ayam petelur ISA-Brown berusia 16 minggu, dibagi secara acak menjadi empat level penambahan jus silase dalam air minum (P0 = 0% jus silase; P1 = 0.3% jus silase; P2 = 0.6% jus silase; P3 = 0.9% jus silase) dengan lima ulangan. Performa produksi dievaluasi setiap minggu, sedangkan cemaran mikroflora telur dievaluasi pada akhir penelitian. Data dari rancangan acak lengkap dianalisis menggunakan sidik ragam (ANOVA). Apabila terdapat perbedaan yang nyata antar perlakauan (P<0.05), maka dilanjutkan dengan uji jarak Duncan dan uji Polynomial Orthogonal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan jus silase dalam air minum tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap performa produksi ayam petelur, kualitas telur dan populasi mikroba telur. Selain itu, telur dari ayam petelur yang diberi jus silase dalam air minum tidak menunjukkan koloni Salmonella dan E. coli hingga tujuh minggu penyimpanan. Disimpulkan bahwa penambahan jus silase dalam air minum ke ayam petelur hingga 0.9% tidak berpengaruh terhadap kinerja produksi dan kualitas telur ayam petelur. Kandungan bakteri asam laktat dalam jus silase dapat menjaga telur dari kontaminasi Salmonella dan E. coli hingga tujuh minggu penyimpanan.
Keyword: Ayam petelur, produksi, Salmonella, E. coli, jus silase

Judul: Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Dengan Zone Based Feature Extraction Menggunakan Metode Klasifikasi Bacpropagation
Abstrak: Automatic license plate identification is one of the important features required for vehicle data recording system to be use in applications such as parking system, automatic highway gate system, etc. Several research has been conducted to devise a reliable method to identify vehicle license plate. In this research, we aim to implement an automatic license plate identification system using the zone based feature extraction method and artificial neural network for classification. The data is obtained from 100 units of vehicle using a 5 MP mobile phone camera. The preprocessing step consists of converting the images to grayscale, followed by noise reduction using median filter, edge detection using Canny with a threshold of 0,2 and 0,5. Afterwards, we perform segmentation using 8-connected labelling component to obtain the characters. The zone based feature extraction used is image centroid and zone using the most efficient zone. The fastest and the highest accuracy will be choosen as the most efficient zone. In this research 14 zone extraction have an efficient result. We used the backpropagation neural network with 25 input neurons, 30 hidden neurons, and 36 output neurons representing each characthers (alphabet and numerals). The best result for indvidual character recognation is 85,32% while the best recognition rate for the whole plate is 40,61%
Keyword: