Judul: Studi substitusi taraf zeolit dengan ukuran berbeda dalam ransum komersial terhadap performans ayam pedaging
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ternak Unggas, Jurusan Produksi Ternak Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor selama enam minggu sejak 11 Juni sampai dengan 4 Agustus 1993. Tujuan penelitian adalah untuk mempelajari tingkat substitusi zeolit dengan ukuran partikel berbeda dalam ransum komersial terhadap performans ayam pedaging. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap pola Faktorial 3 x 3 dengan tiga ulangan. Faktor perlakuan pertama dalam ransum yang terdiri dari tiga taraf zeolit yaitu 2%, 4% dan 6% dan faktor kedua adalah ukuran partikel zeolit yang terdiri dari tiga ukuran pula yaitu 80-100 mesh (halus), 30-65 mesh (sedang) dan 18 mesh (kasar). Setiap perlakuan menggunakan 10 ekor ternak sebagai satu unit percobaan, sehingga jumlah ayam (DOC) yang digunakan sebanyak 270 ekor...dst
Keyword: Chickens feeding, Zeolit, Lemak abdomen, Karkas, Ransum

Judul: Pengaruh substitusi ransum komersial dengan zeolit pada kepadatan kandang yang berbeda terhadap performans broiler
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Ilmu Produksi Ternak Unggas, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor selama enam minggu dimulai tanggal 24 Oktober 1992 sampai dengan 29 Nopember 1992. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh substitusi ransum komersial dengan zeolit terhadap performans broiler pada kepadatan kandang yang berbeda. Anak ayam umur sehari (DOC) yang digunakan adalah Strain Lohmann sebanyak 330 ekor. Perlakuan ransum adalah: ransum tanpa zeolit, ransum dengan substitusi zeolit 2, 4, 6 dan 8% sedangkan kepadatan kandang yang dicobakan adalah 10 dan 12 ekor/m² Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancan- gan Acak Lengakap pola faktorial 2x5 dengan dua ting- kat kepadatan kandang dan lima perlakuan substitusi ransum dengan zeolit dengan tiga ulangan. Peubah yang diukur pada percobaan ini adalah pertambahan bobot badan, konsumsi ransum, konversi ransum, dan mortali- tas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepadatan kandang 12 ekor per meter persegi sangat nyata (P< 0,01) menurunkan konsumsi ransum broiler yaitu sebesar 13,36% dibandingkan dengan kepadatan 10 ekor/m². Pertambahan bobot badan juga sangat nyata menurun sebesar 6,7% (P<0,01). Angka konversi ransum broiler nyata menurun (P<0,05) sebesar 5,36% yaitu dari 2,18 menjadi 2,07. Substitusi ransum komersial dengan zeolit tidak nyata mempengaruhi konsumsi ransum, pertambahan bobot badan, konversi ransum selama penelitian, begitu juga interaksi antara kepadatan kandang dan substitusi zeolit. Terjadi mortalitas ayam selama penelitian sebesar 1,5% dari populasi awal. Hasil substitusi ransum komersial dengan zeolit secara keseluruhan tidak berpengaruh terhadap perfor- mans ayam broiler sedangkan tingkat kepadatan kandang sangat berpengaruh terhadap performans ayam broiler. Rataan keuntungan diatas biaya ransum, zeolit dan DOC menunjukan bahwa pada ransum tanpa zeolit memberiz 2 kan keuntungan paling tinggi, dan kepadatan 12 ekor/m² memberikan keuntungan lebih baik dari pada kepadatan 10 ekor/m².
Keyword: 

Judul: Identifikasi motif berbasis citra menggunakan wavelet dengan klasifikasi probabilistic neural network (Studi kasus: Direktorat Jenderal Hak Kekayaan Intelektual)
Abstrak: Motif is one creation that should be respected and protected. The protection must be on target so nobody is aggrieved. The Directorate General of Intellectual Property Rights (DGIP) is a government institution in charge of implementing that protection. A process or step taken is examining the registered creation. The examination is still done manually, so DGIP spends a lot of time. This research aims to create a design and implementation of a system to identify if the motifs have been registered at DGIP with respectively digital image as the input. Detection process begins with the extraction process using the Haar wavelet to get the characteristics of the image and classification process by using the Probabilistic Neural Network (PNN). This study uses 450 training images divided into 50 classes. Testing uses 200 images consisting of 4 images for each class. The accuracies of the motif identification system are 65% and 64% for Haar wavelet level 2 and level 3, respectively.
Keyword: