Judul: Perbandingan tipe folikel wol domba lokal dan domba impor dan pengaruhnya terhadap hasil pengolahan wol
Abstrak: Wol domba lokal di Indonesia belum banyak dimanfaatkan untuk menjadi sebuah produk bahkan beberapa hanya dibuang begitu saja. Hal ini disebabkan karena kualitas wolnya yang rendah dan memiliki nilai jual yang rendah pula. Serat wol Grat kaitannya dengan karakteristik folikel. Folikel merupakan tempat diproduksinya wel dan terletak di dalam kulit. Folikel terbagi menjadi dua jenis, yaitu folikel primer dan folikel sekunder. Sebagian besar ahli di negara-negara penghasil wol telah banyak meneliti tentang folikel sampai ke tingkat molekuler. Namun di Indonesia, penelitian tentang folikel belum banyak dilakukan pada domba lokal, sehingga studi karakteristik wol tersebut penting untuk dilakukan agar usaha peningkatan kualitas wol domba lokal dapat lebih intensif dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan perbandingan folikel sekunder dan primer terhadap kualitas serat wol yang dihasilkan. Parameter yang diamati meliputi perbandingan jumlah folikel sekunder terhadap jumlah folikel primer (perbandingan S/P), diameter serat, produksi wol, penyusutan selama proses pengolahan, produksi benang dan kekuatan tarik benang. Penelitian ini dilaksanakan di Lapangan Percobaan Cilebut, Balai Penelitian Ternak, Kandang Percobaan Cimanglid, Balai Penelitian Ternak, Laboratorium Histologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB Darmaga, Laboratorium Teknologi Hasil Ternak Fakultas Peternakan IPB Darmaga dan di Laboratorium Fisika Balai Besar Tekstil Bandung, dari bulan Desember 2002 sampai bulan Mei 2003. Materi yang digunakan adalah 12 ekor domba betina yang terdiri atas domba Merino, domba Garut, domba Sumatera dan domba St. Croix, yang masing-masing berjumlah tiga ekor Rancangan percobaan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap pola Searah dengan satu macam perlakuan, yaitu bangsa, dan 3 kali ulangan tiap bangsa, kecuali untuk pengukuran kekuatan tarik benang menggunakan 15 kali ulangan tiap bangsa. Pada beberapa parameter dilakukan 2 dan 3 sub ulangan masing-masing untuk parameter perbandingan S/P dan diameter serat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bangsa domba berpengaruh sangat nyata (P<0,01) terhadap perbandingan S/P, diameter serat halus, diameter serat kasar, diameter gabungan serat halus dan serat kasar, produksi wol, penyusutan selama proses pemisahan dan pemintalan, produksi benang serta kekuatan tarik benang, sedangkan pengaruh bangsa tidak berbeda nyata terhadap penyusutan selama proses penyisiran. Secara umum, perbandingan S/P menunjukkan kualitas wol dan kualitas benang. Semakin tinggi nilai perbandingan S/P, maka wol akan semakin halus dan benang akan semakin kuat. Kata kunci: domba, wol, folikel, benang
Keyword: 

Judul: Kualitas bulu domba betina dan jantan pada domba priangan dan domba persilangan merino
Abstrak: Di Indonesia bulu domba relatif masih menjadi limbah karena belum dimanfaatkan secara optimal, padahal bulu tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan baku penenunan, sehingga bisa menjadi barang yang mempunyai nilai ekonomis cukup tinggi. Kualitas bulu domba-domba di Indonesia perlu dipelajari sehingga informasi dasar dapat diperoleh guna pengembangan industri pengolahan bulu domba di Indonesia. Tujuan penelitian adalah mempelajari kualitas bulu domba betina dan jantan pada domba Priangan dan domba persilangan Merino pada bagian tubuh yang berbeda. Penelitian dilakukan di Laboratorium Ruminansia Kecil, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, mulai bulan Maret sampai bulan Mei 1996. Sampel bulu diperoleh dari peternakan domba PT. Kariana Gita Utama, Gunung Putri (domba persilangan Merino) dan dari peternakan rakyat di Ciomas (domba Priangan). Bulu diambil dari empat bagian tubuh yaitu bulu leher, bahu, rusuk, dan paha. Penelitian menggunakan Rancangan Acak Lengkap pola faktorial 2X2X4 dengan dua bangsa domba, dua jenis kelamin dan empat bagian tubuh, dengan ulangan masing-masing lima ekor. Parameter kualitas bulu yang di ukur adalah Keseragaman warna, keseragaman bentuk, garis tengah serat dan jumlah kerutan wool. Hasil penelitian garis tengah wool menunjukkan bahwa faktor bangsa sangat nyata mempengaruhi garis tengah wool (P<0,01), dan faktor jenis kelamin nyata mempengaruhi garis tengah wool (P<0,05). Bagian tubuh tidak nyata mempengaruhi garis tengah wool. Garis tengah wool domba Priangan lebih besar dari pada wool domba persilangan Merino (P<0,01). Pada domba Priangan garis tengah wool domba betina lebih kecil dari pada wool jantan (P<0,05). Bangsa dan bagian tubuh berpengaruh sangat nyata terhadap jumlah kerutan wool (P<0,01), dan faktor jenis kelamin tidak berpengaruh nyata. Bulu domba Priangan memiliki kerutan wool lebih sedikit dari pada bulu domba persilangan Merino (P<0,01). Jumlah kerutan bulu bagian bahu lebih banyak dari pada bulu leher dan paha (P<0,05), bulu bagian rusuk lebih banyak dari pada bulu paha (P<0,05) dan bulu leher sama dengan bulu paha.
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