Judul: Pengaruh berbagai tingkat energi dalam ransum yang mengandung protein 18 persen dan "strain" ayam terhadap produksi telur ayam peterlur tipe medium pada fase II dengan pengandangan sistem cage
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Bagian Unggas, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, yang berlangsung dari tanggal 9 Maret sampai dengan tanggal 26 Juli 1981. Penelitian ini bertujuan melihat pengaruh berbagai tingkat energi dalam ransum yang mengandung protein 18% dan "strain" ayam terhadap produksi telur ayam petelur tipe medium pada fase II dengan pengandangan sistem cage. Sebagai materi percobaan digunakan 130 ekor ayam pete lur "strain" Hisex Brown dan 126 ekor ayam petelur "strain" Super Harco. Ransum yang digunakan terdiri dari tiga macam, masing-masing mengandung 2450, 2650 dan 2850 kkal energi metabolis per kilogram ransum, dengan kandungan protein se- besar 18%. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap pola faktorial 2 x 3 dengan 4 ulangan. Faktor pertama adalah "strain" ayam yang terdiri dari dua ma- cam, dan faktor yang kedua adalah tingkat energi ransum yang terdiri dari tiga taraf. Setiap ulangan digunakan 11 ekor ayam yang dikandangkan dengan sistem cage ("individu- al cage"). Dari hasil pengolahan statistika dan pembahasan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Tingkat energi metabolis tidak berpengaruh nyata terhadap produksi telur dan bobot telur. 2. "Strain" tidak berpengaruh nyata terhadap produksi te- lur dan konversi ransum. 3. Tingkat energi metabolis sangat nyata (P/ 0.01) mempengaruhi konsumsi ransum. 4. "Strain" sangat nyata (P/ 0.01) mempengaruhi bobot telur dan berpengaruh nyata (P/ 0.05) terhadap konsumsi ransum. 5. Produksi telur tidak berhubungan secara nyata terhadap konsumsi ransum dan bobot telur. 6. Pada ransum yang mengandung tingkat energi metabolis 2450 kkal menunjukkan nilai "income over feed cost", …dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh tingkat protein pada ransum yang mengandung energi metaboilis 2450 KKAL per kilogram dan strain terhadap produksi telur ayam petelur tipe medium pada phase ke II dengan pengandangan sistim cage
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Bagian Unggas, Departement Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor dari tanggal 20 Juli 1981 sampai dengan tanggal 2 November 1981. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan tingkat protein yang optimum dalam ransum yang mengandung energi metabolis 2450 kilokalori per kilogram terhadap produksi telur ayam tipe medium pada phase ke II. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan acak lengkap pola faktorial 2 X 2. Sebagai sampel digunakan 88 ekor ayam petelur strain Hisex Brown dan 88 ekor ayam petelur strain Super Harco. Ransum percobaan yang digunakan berturut-turut mengandung 16 dan 18% protein dengan energi metabolis 2450 kilokalori per kilogram. Dari hasil analisa statistik dapat ditarik kesimpulan bahwa kadar protein dalam ransum tidak nyata pengaruhnya terhadap produksi telur, konsumsi ransum, konversi makanan, berat telur dan mortalitas.
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: