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: Pengaruh Ketinggian Dataran terhadap Tatalaksana Pemeliharaan dan Produksi Susu Sapi Friesian Holstein
Abstrak: Kebutuhan susu nasional meningkat setiap tahun. Susu yang diproduksi di dalam negeri sebagian besar adalah dari usaha sapi perah, sehingga usaha peternakan sapi perah perlu ditingkatkan. Potensi pengembangan usaha peternakan sapi perah di dataran sedang sangat besar, maka penelitian ini untuk mengkaji perbandingan produktivitas sapi perah yang dipelihara di dataran tinggi dan dataran sedang. Penelitian dilakukan di Balitnak Ciawi dengan ketinggian 450-500 m dpl dan BPT-SP HMT Cikole dengan ketinggian 1 200 m dpl yang berlangsung pada bulan September-November 2015. Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sapi perah Friesian Holstein, dengan kisaran bulan laktasi 1-5 dan periode laktasi 2. Prosedur penelitian yang dilakukan adalah identifikasi lingkungan, identifikasi manajeman pemeliharaan pencatatan produksi susu dan analisis data. Rataan suhu di Ciawi 28.5±1.07 0C dengan rataan kelembaban 60.99±8.27% sedangkan di Cikole rataan suhu sebesar 28.0±1.06 0C dengan rataan kelembaban 49.60±8.29. Manajemen pemeliharaan dinilai dengan Good dairy farming practice di Ciawi mendapat nilai 84.20% dan di Cikole 92.86%. Produksi susu di Cikole lebih banyak dari Ciawi, puncak produksi di Cikole 17.00 Liter sedangkan di Ciawi 12.79 Liter. Dataran Cikole memiliki suhu lingkungannya lebih nyaman untuk sapi perah Friesian Holstein berproduksi dan manajemen pemeliharaan di Cikole yang lebih baik daripada di Ciawi sehingga berpengaruh terhadap produksi susu.
Keyword: ketinggian, produksi, sapi FH, GDFP

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