Judul: Pengaruh lingkungan (tingkat kepadatan) kipas angin dan perbedaan ransum terhadap konsumsi makanan dan berat ayam pedaging
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh lingkungan kandang dengan kepadatan yang berbeda dan penggunaan kipas angin terhadap performance pada ayam pedaging (konsumsi makanan, berat ayam dan konversi makanan). Disamping itu juga untuk mempelajari pengaruh tingkat protein dan asam amino yang berbeda dalam makanan. Ternak ayam yang dipergunakan adalah strain Arbor Acres (AA) dengan perlakuan: (1) kepadatan padatan 10 ekor per m2 , A kepadatan 15 ekor 2 (A), Al2 per m ke- (2) kipas angin mulai minggu kelima (B), B0 tanpa kipas angin, B1 dengan kipas angin; (3) ransum (C), c1 dengan kandungan protein untuk starter 21% dan untuk finisher 19% ditambah methionine, c dengan kandungan protein 19% untuk starter, 17% untuk finisher ditambah lysine dan methionine, c3 dengan kandungan protein 17% untuk starter 15% untuk finisher ditarnbah lysine dan methionine, dan c4 dengan kandungan protein 17% untuk starter, 15% untuk finisher.
Keyword: Chicken;, Kepadatan kandang;, Poultry nutrition;, Bogor Agricultural University;

Judul: Performa dan respon fisiologis ayam pedaging pada tingkat kepadatan kandang yang berbeda
Abstrak: Kemampuan produksi yang dimiliki ayam pedaging (broiler) selain ditunjang secara genetik dan pemberian pakan, juga perlu didukung dari segi lingkungan pemeliharaan. Salah satu yang perlu dipertimbangkan adalah penyediaan ruang geruk bagi ayam dalam kandang (tingkat kepadatan kandang). Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui performa dan respon fisiologis ayam pedaging yang dikandangkan pada tingkat kepadatan kandang yang berbeda per satuan luas tertentu di daerah tropis (Bogor). Penelitian dilakukan di Laboratorium Lapangan Ilmu Produksi Ternak Unggas, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, dan Laboratorium Fisiologi dan Farmakologi, Fakultas Kedokteran Hewan, Institut Pertanian Bogor, dari bulan Maret sampai Mei 2001. Penelitian menggunakan ayam pedaging strain Avian sebanyak 93 ekor. Pakan yang digunakan berupa pakan komersial. Sembilan buah kandang digunakan dalam penelitian, masing-masing berukuran 1,35 x 0,75 x (setara 1 m³) dan terdapat sebuah tempat pakan dan minum. 1 m³ Rancangan percobaan untuk pengamatan performa menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan perlakuan tingkat kepadatan kandang (8, 10 dan 13 ekor/m²) dan tiga ulangan. RAL pola faktorial 3 x 4 digunakan untuk pengamatan respon fisiologis, yaitu tingkat kepadatan kandang sebagai perlakuan A dan tingkat umur (3, 4, 5 dan 6 minggu) sebagai faktor B. Data yang diperoleh ditransformasi, kemudian dianalisis menggunakan Analisis Ragam melalui program Minitab Release 13,30. Uji Tukey's digunakan sebagai uji lanjut hasil analisis. Hasil yang didapat terlihat adanya pengaruh tingkat kepadatan (8, 10 dan 13 ekor/m²) pada konsumsi pakan (minggu ke-3), bobot badan (minggu ke-6) dan konsumsi air minum (minggu ke-3, ke-4 dan ke-5). Tingkat efisiensi ayam dalam menggunakan pakan dan persentase mortalitas tampak sama pada berbagai tingkat perlakuan. Selain itu, respon fisiologis yang ditunjukkan terlihat sama pada seluruh tingkat kepadatan kandang. Jumlah eritrosit dan kadar hemoglobin terlihat menurun dengan meningkatnya umur pemeliharaan. Hasil ini juga menunjukkan tidak ada interaksi antara tingkat kepadatan kandang dan umur pengamatan terhadap parameter fisiologis yang diamati. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pada kandang yang tidak terlalu padat, ayam akan menampilkan performa yang lebih baik, meskipun dilihat dari respon fisiologis yang ditimbulkan tidak berbeda pada berbagai tingkat kepadatan kandang.
Keyword: performa, respon fisiologis, ayam pedaging,, kepadatan kandang

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak