Judul: Pengaruh pemberian berbagai taraf kacang gude (Cajanus cajan) mentah dan rebus dalam ransum terhadap retensi nitrogen ayam broiler
Abstrak: Salah satu usaha dalam menangulangi kekurangan penye- diaan bahan makanan ternak, maka perlu adanya penganeka ragaman jenis bahan makanan, yang belum lazim diperguna- kan, mengandung nilai gizi yang tinggi serta terjamin kontinuitasnya. Kacang gude saat ini belum banyak dipergu- nakan dan mampunyai potensi untuk dikembangkan di Indone- sia. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh pemberian berbagai taraf kacang gude (Cajanus cajan) mentah dan rebus dalam ransum terhadap retensi nitrogen ayam broiler serta hubungannya dengan pertambahan bobot badan. Penelitian ini dilakukan di laboratorium Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Penelitiam ini menggunakan 180 ekor ayam broiler strain Hubbard. Ransum perlakuan terdiri dari dua macam yaitu menggunakan kacang gude mentah dan rebus, dan ma- sing-masing terdiri 5 macam taraf penggunaan kacang gude yaitu (0, 10, 20, 30, 40) persen. Rancangan percobaan yang dipergunakan adalah Rancangn Acak Lengkap pola faktorial 2x5 dengan tiga ulangan. Hasil penelitiam menunjukkan bahwa pengolahan berbeda sangat nyata (P <0.01) terhadap konsumsi nitrogen dan retensi nitrogen, dan berbeda nyata terhadap pertambahan bobot badan (P<0.05). Retensi nitrogen dan pertambahan bobot badan menunjukan penurunan pada penggunaan kacang gude mentah pada taraf 30 dan 40 persen dalam ransum. Sedangkan pada perlakuan perebusan nitrogen yang diretensi dan pertambahan bobot badan tidak menunjukkan penurunan sampai penggunaan taraf 40 persen di dalam ransum.
Keyword: 

Judul: Pengaruh berbagai taraf kacang gude (Cajanus cajan (L.) Millsp.) mentah dan rebus terhadap persentase bobot karkas dan organ-organ tubuh ayam broiler
Abstrak: Kacang-kacangan merupakan bahan makanan dengan kan- dungan protein paling tinggi diantara bahan nabati lain- nya. Salah satu bahan makanan yang mempunyai nilai gizi cukup tinggi adalah kacang gude. Kacang gude mengandung protein 20 persen, lemak 2 persen, karbohidrat 60 persen serta vitamin dan mineral (Singh et al., 1984). Keunggul- an dari kacang gude adalah mudah ditanam, mempunyai adap- tasi yang luas, dapat tumbuh di daerah kurang subur serta tahan terhadap kekeringan. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Penelitian dimulai tanggal 28 September sampai Nopember 1990. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian berbagai taraf kacang gude mentah dan rebus terhadap performan ayam broiler, khusus- nya terhadap persentase bobot karkas dan organ tubuh ayam broiler. Sebanyak 180 ekor ayam broiler digunakan dalam pene- litian ini yaitu 90 ekor ayam broiler jantan dan 90 ekor ayam broiler betina. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola faktorial dengan dua macam perlakuan, lima taraf pemberian makanan dan tiga ulangan. Susunan ransum yaitu RO (ransum kontrol tanpa kacang gude), R1 (10% kacang gude dari total rasnsum), R2 (20% kacang gude dari total ransum), R3 (30% kacang gude dari total ransum) dan R4 (40% kacang gude dari total ransum). Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pemberian kacang gude pada berbagai taraf tidak memberikan pengaruh nyata terhadap persentase karkas, hati, jantung dan limpa. Terhadap bobot badan akhir, konsumsi ransum, persentase pankreas dan konversi ransum memberikan penga- ruh sangat nyata (P<0.01). Kacang gude mentah dan rebus dapat diberikan dalam ransum ayam broiler sampai taraf 20 persen….
Keyword: 

Judul: Signature Recognition using VFI5 Algorithm and Wavelet Preprocess.
Abstrak: Biometric is a science in recognizing the identity of a person based on their physical or behavioral traits. Today, one of the most widely applied biometric object is hand-written signature. In this research, we tried to identify offline handwritten signature using VFI5 (Voting Feature Intervals 5) classification algorithm. The VFI5 classification algorithm has been used previously on non-image objects with promising result. The feature used in the classification is the grayscale value of the image and the signature image dimension used in this research is 40×60 pixels which means originally there are 2400 features that relatively large to compute. Thus, Haar wavelet transform is used to reduce the dimension. This is done by taking only the approximation image of the transformation result, and leave the horizontal, vertical, diagonal details. The wavelet decomposition is applied until the fifth level, creating new low level images with 20×30, 10×15, 5×8, 3×4, 2×2 dimension respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. The approximation images then classified using VFI5 algorithm, with 97.5%, 95%, 90%, 65%, and 62.5% accuracy respectively for the first, second, third, fourth, and fifth decomposition levels. It turned out that VFI5 algorithm can be used to identify images with wavelet transform to reduce the image dimension with good result, and the higher decomposition level applied, the more accuracy dropped. Keywords: signature identification, wavelet image dimension reduction, image classification, VFI5 algorithm.
Keyword: