Judul: Respon Fisiologis Dan Penampilan Produksi Sapi Perah Friesian Holstein Pada Dua Lokasi Peternakan Berbeda
Abstrak: Suhu dan kelembaban di lokasi peternakan mempengaruhi respon fisiologis dan penampilan produksi sapi perah FH. Penelitian ini bertujuan menganalisis respon fisiologis dan penampilan produksi sapi perah FH di dua lokasi peternakan yang berbeda. Penelitian ini menggunakan 10 ekor sapi perah Peranakan FH yang terdiri dari 5 ekor di Mahesa Perkasa Farm (MPF) Sawangan, Depok dan 5 ekor di Waluya Wijaya Farm (WWF), Sentul, Bogor. Sapi yang digunakan adalah sapi laktasi bulan ke-4 dan periode 3. Data suhu, kelembaban, THI, respon fisiologis, dan dianalisa dengan uji t. Rata-rata dari frekuensi respirasi, denyut jantung dan suhu rektal di MP Farm adalah 66.00±3.00 kali menit-1, 80.00±2.00 kali menit-1, dan 39.02±0.20 oC. Rata-rata frekuensi respirasi, denyut jantung dan suhu rektal di WWF adalah 62.49±3.92 kali menit-1, 75±2.91 kali menit-1, dan 38.69±0.19 oC. Rata-rata THI di MP Farm 80.33±0.88 dan WWF 79.79±0.93. Rata-rata produksi susu di MP Farm adalah 14.81±1.07 L hari-1 dan 13.77±1.18 L hari-1 di WWF. Produksi susu tidak hanya dipengaruhi suhu dan kelembaban tetapi juga dari Pakan, bobot badan, kondisi lingkungan sekitar kandang dan prosedur pemerahan susu.
Keyword: ketinggian, produksi susu, respon fisiologis, THI

Judul: Pengaruh ketinggian tempat terhadap produksi susu dan fungsi fisiologis sapi perah fries holland (FH)
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perbedaan yang menyolok antara produksi susu di daerah tropik dengan produksi susu di daerah sedang, yang merupakan daerah asal sapi perah yang kini banyak diimpor Indonesia, yaitu Fries Holland (FH). Daerah sedang dicirikan oleh terutama suhu udara yang rendah. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh perbedaan ketinggian tempat sehingga suhunya bervariasi terhadap produksi susu dan reaksi-reaksi fisiologis yang ditimbulkan sapi pada lingkungan yang berbeda. Ketinggian yang diambil adalah 1 500 m (Kecamatan Selo), 880 m (Kecamatan Cepogo), dan 418 m (Kecamatan Boyolali). Ke tiga kecamatan tersebut termasuk dalam wilayah Kabupaten Dati II Boyolali. Reaksi (fungsi) fisiologis yang diamati adalah konsumsi makanan (hijauan dan konsentrat), suhu rektal, daya tahan panas, dan kadar hemoglobin (Hb). Pengaruh ketinggian diwakili oleh THI (Indeks Suhu-Kelembaban) di tiga kecamatan tersebut. Sebagai sampel penelitian adalah sapi perah yang telah berumur 3 - 4 tahun dengan masa laktasi 4 - 7 bulan. Hasil penelitian menunjukkan, THI akan berkurang di daerah yang lebih tinggi. THI di Selo 19.17; Cepogo dan Boyolali 24.45. THI yang rendah (kurang dari 25.5) me nunjukkan tempat tersebut nyaman bagi sapi. Hal ini ditunjukkan dengan tingginya produksi di tempat yang lebih tinggi. Produksi susu rata-rata setiap ekor sapi di Selo adalah 12.72, Cepogo 7.90, dan Boyolali paling rendah yaitu 5.89 liter/hari. Persamaan yang dapat digunakan untuk menduga produksi susu,..dst
Keyword: 

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