Judul: Respon Suhu Rektal Sapi Dara Fries Holland pada Frekuensi dan Waktu Penyemprotan Berbeda
Abstrak: Fries Holland known as cattle breed which is a heat stress intolerant. Spraying is a method that is used to minimalize the heat stress. The aimed of this research was to know the responses of the average of rectal temperature daily and couple hours after the treatment of different spraying times and frequenses. The spraying was given with 4 treatments: A : spraying on 07.00 and 16.00, B : spraying on 07.00, 13.00 and 16.00, C : spraying on 13.00, D : spraying on 16.00.The varian analysis resulted that treatment didn’t influence the daily average of rectal temperature, but the increased the rectal temperature of FH heifers that was sprayed on 07.00 and 16.00 in 2 hours after the treatments. The spraying on 07.00 o’clock and spraying with more frequences increased rectal temperatures of FH heifers
Keyword: rectal temperature, spraying, Fries Holland

Judul: Respons termoregulasi sapi peranakan fries holland pada berbagai kondisi lingkungan mikro
Abstrak: Sapi FH merupakan hewan homeoterm yang menginginkan suhu lingkungan yang optimum 13-18°C. Daerah tropis dengan rataan suhu lingkungan 27 °C dan kelembaban yang tinggi 68,4 sampai 98,4% merugikan bagi sapi, suhu tubuh sapi akan meningkat akibat terganggunya keseimbangan panas antara produksi panas dan pelepasan panas. Pelepasan panas terbesar hanya melalui jalur evaporative, sedangkan pelepasan panas melalui jalur sensible terhambat. Untuk meningkatkan pelepasan panas melalui jalur sensible, salah satunya dengan pengipasan di siang hari. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Lapangan Ilmu Produksi Ternak Perah, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, pada bulan Juni sampai Juli 1999. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui pengaruh manipulasi lingkungan mikro terhadap perubahan suhu tubuh sapi dengan cara pengipasan pada siang hari. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 3 ekor sapi dara peranakan FH menggunakan rancangan Bujur Sangkar Latin 3 x 3 dimana individu sapi sebagai lajur, hari pengamatan sebagai baris dengan 3 kondisi lingkungan mikro, yaitu lingkungan A: pada siang hari ternak ada dalam kandang tanpa pengipasan dan pada malam hari ternak tidak dikeluarkan dari kandang (kontrol), lingkungan B: pada siang hari ternak ada dalam kandang dengan pengipasan dan pada malam hari ternak dikeluarkan dari kandang, lingkungan C: pada siang hari ternak ada dalam kandang dengan pengipasan dan pada malam hari ternak tidak dikeluarkan dari kandang. Data yang diperoleh dianalisis dengan sidik ragam dan untuk menentukan perbedaan antar perlakuan digunakan Uji Wilayah Duncan. Sapi-sapi tersebut dipelihara secara individu dan diberi konsentrat dan hijauan yang sama tiap ternak. Ransum (hijauan diberikan setelah konsentrat habis dimakan) diberikan dua kali, yaitu pada jam 07.30-09.30 dan 16.30-17.30 WIB dengan air minum ad libitum. Pengipasan dilakukan pada siang hari dari jam 06.00-18.00 dengan kecepatan angin 1.5 meter per detik. Pengeluaran pada malam hari dilakukan dari jam 18.00-06.00 dengan menggunakan kandang stanchion. Pengukuran terhadap respons termoregulasi setiap 2 jam selama 24 jam setelah dilakukan adaptasi selama 6 hari. Peubah yang diamati dalam penelitian ini adalah, suhu lingkungan (Ta), kecepatan angin (Va), kelembaban (RH), suhu permukaan kulit (mTs), suhu rektal (Tr), suhu tubuh (Tb), frekuensi pernafasan (RR) dan denyut jantung (HR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa lingkungan dengan penambahan kecepatan angin akan memberikan respons termoregulasi yang lebih rendah (p<0.05) dibandingkan dengan lingkungan kontrol baik pada mTs, Tr, Tb, dan RR dan HR. Hasil analisis ragam...
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