Judul: Pengaruh pendinginan selama penetasan terhadap daya tetas telur itik tegal
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ilmu Produksi Ternak Unggas, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peter- nakan Institut Pertanian Bogor. Penelitian mulai dilakukan pada tanggal 16 Oktober 1990 sampai 19 Desember 1990. Pada penelitian ini digunakan 278 butir telur tetas itik Tegal yang pembuahannya dilakukan dengan inseminasi buatan. Tujuan dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui pengaruh pendinginan selama penetasan terhadap daya tetas telur itik Tegal. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok (blok) yang terdiri atas dua perlakuan yaitu pendinginan selama 10 menit pada suhu kamar (29.5°C) dan tanpa pendinginan. Masing-masing perlakuan terdiri atas tiga blok. Tiap blok menggunakan 93 butir telur tetas. Peubah yang diukur pada penelitian ini yaitu bobot telur, fertilitas, daya tetas, mor- talitas embrio, bobot tetas dan variasi waktu menetas. Untuk mengetahui pengaruh perlakuan terhadap peubah yang diamati dilakukan Analisis Sidik Ragam. Sebelum dianalisis terlebih dahulu data tersebut diuji homogenitas, aditivitas dan normalitasnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendinginan sangat nyata (P<0.01) meningkatkan daya tetas. Mortalitas embrio pada awal pengeraman antara yang mendapat perlakuan pendingin- an dan tanpa pendinginan tidak berbeda nyata, tetapi pada periode akhir pengeraman sangat nyata (P<0.01) lebih rendah. Perlakuan pendinginan nyata (P<0.05) meningkatkan bobot tetas, meskipun persentase bobot tetas tidak dipengaruhi oleh pendi- nginan. Pobot tetas hasil penelitian ini adalah 61.48 persen dari bobot telur. Pendinginan menunda waktu menetas (menetas lebih lambat) dan menimbulkan variasi waktu menetas….
Keyword: 

Judul: Pengaruh Bobot Telur Terhadap Fertilitas, Daya Tetas Dan Penyusutan Telur Pada Itik Tegal
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Balai Penelitian Ternak, Departemen Pertanian, Ciawi, Bogor; yang berlangsung dari bulan Nopember sampai dengan bulan Desember 1984. Sebagai materi penelitian digunakan telur tetas itik Tegal sebanyak 1180 butir. Sifat-sifat yang diamati dalam penelitian ini adalah bobot telur, fertilitas, daya tetas dan penyusutan telur. Untuk menganalisis data digunakan ujit, uji Duncan dan persamaan regresi linier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rataan bobot telur adalah sebesar 67.14 4.09 gram dengan koefisien keragaman sebesar 6.09 persen. Fertilitas dan daya tetas menunjukkan hasil yang sangat rendah, yaitu masing-masing sebesar 55.08 persen dan 42.62 persen. Rataan penyusutan telur adalah sebesar 3.5+ 1.03 gram atau 5.22 + 1.5 persen. Bobot telur ternyata tidak berpengaruh terhadap daya tetas dan persentase penyusutan telur tetapi berpengaruh terhadap fertilitas dan penyusutan telur. Antara bobot telur dengan persentase penyusutan telur mempunyai hubungan yang sangat nyata. Persamaan garisnya adalah Y 10.6 - 0.08 X, dengan koefisien korelasi - 0.23.
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition