Judul: Keterkaitan Antara Musim Terhadap Produksi Susu Sapi Perah Fries Holland [studi kasus : PT. Naksastra kejora, Temanggung, Jawa Tengah]
Abstrak: Perkembangan peternakan sapi perah eli Indonesia semakin tampak mengarah pada komersialisasi. Produktivitas temak (P) merupakan performan yang ditampilkan berdasarkan potensi genetik (G) yang dimiliki pada lingkungan tempat bidupnya (E) dan interaksi antara faktor genetik dan faktor lingkungan (I). Faktor genetik merupakan faktor yang menentukan kemampuan produksi. Sedangkan faktor lingkungan merupakan faletor pendukung agar temak mampu berproduksi, sesuai dengan kemampuannya yang dapat dirumuskan sebagai P "" G + E + I. Indikator produktivitas temak sapi dicirikan oleh produksi susu liter per·laktasi. di Indonesia belum optimal sehingga diperlukan berbagai penelitian yang mendukllllg peningkatan produksi susu. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perubahan produksi susu akibat pengaruh musim. Dalam penelitian ini dibagi 4 musim yaitu musim hujan ( Desember, Januari, Februari). musim peralihan 1 (Maret, April, Mei). musim kemarau ( Juni, Juli. Agustus) dan musim peraJihan 2 (September, Oktober, Nopember). Analisis data menggunakan persamaan regresi berganda guna melihat pengaruh iklim yang mempengaruhi produksi susu sapi perah. Kemudian pengaruh musim di uji kembali dengan I-sludenls. Produksi susu dari keempat pembagian musim yang menunjukkan perbedaan nyata (p<O.OI) hanya terdapat pada musim kemarau (Juni, Juli, Agustus) dengan pengaruh terbesar oleh llllSur kelembaban udara, yang ditunjukkan pada persamaan regresi berikut :
Keyword: 

Judul: Pengaruh Perbedaan Iklim dan Manajemen Terhadap Produksi Susu sapi Friesian Holstein pada Musim Hujan di Jawa Barat dan Jawa Timur
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari hubungan antara produksi susu (jumlah dan kualitas) terhadap sistem manajemen, konsumsi pakan, THI, curah hujan, dan kecepatan angin, mengetahui pada wilayah iklim mana sapi dapat berproduksi optimal, dan membandingkan produksi susu pada wilayah iklim yang berbeda dengan sistem manajemen yang berbeda (perusahaan dan peternakan rakyat). Penelitian dilaksanakan bulan Januari- April 1992 di Jawa Barat: Cileubut (190 m dpl), Ujung Berung (720 m dpl), Pangalengan (1450 m dpl) dan di Jawa Timur: Grati (45 m dpl), Dau (600 m dpl), Nongkojajar (1250 m dpl). Pengamatan produksi dilakukan dua kali sehari, konsumsi TDN dihitung untuk jumlah sehari. Kadar lemak dan berat jenis susu di uji untuk setiap sampel. Iklim mikro kandang yang diukur adalah suhu dan kelembaban udara, sedangkan iklim makro adalah kecepatan angin, suhu dan kelembaban udara. Data curah hujan diambil dari stasiun meteorologi di setiap daerah penelitian. Pengaruh perbedaan daerah, ketinggian, sistem manajemen, dan waktu pengamatan terhadap produksi susu, konsumsi TDN, kadar lemak, dan berat jenis susu dianalaisa dengan rancangan fak- torial. Hubungan antara produksi susu dengan sistem manajemen, konsumsi TDN, dan faktor biometeorologi dianalisa dengan regresi berganda...
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