Judul: The Relationship Between The Altitude of Places and Variety of Feed and Fries Holland Cow Milk’s Production in West Java. (Case Study : South Bandung and Bogor Cooperative Farms).
Abstrak: Pemenuhan kebutuhan akan susu dewasa ini, dilakukan dengan cara mendatangakan sapi perah jenis Fries Holland dari daerah subtropis. Perbedaan unsur iklim diantaranya suhu udara dan kelembaban udara menyebabkan produksi susu yang dihasilkan oleh sapi perah menjadi menurun. Salah satu upaya pemerintah untuk mengatasi dampak dari perbedaan iklim tersebut dengan menempatkan beberapa peternakan rakyat maupun perusahaan di beberapa tempat diantaranya Pangalengan dan Cibungbulang. Cara inipun masih dinilai belum terlalu efektif karena adanya perbedaan ketinggian tempat antara daerah peternakan satu dengan yang lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ragam pakan sapi perah Fries Holland di dua lokasi dengan ketinggian tempat yang berbeda dan untuk menganalisis hubungan antara unsur iklim dan Indeks suhu dan kelembaban udara terhadap produksi susu di dua ketinggian tempat yang berbeda. Metode pengambilan contoh yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan pemilihan peternak secara acak tanpa melihat kriteria apapun baik Pangalengan maupun Cibungbulang. Data yang digunakan merupakan data sekunder produksi susu yang diambil dari bulan Desember 2009 hingga Oktober 2010 serta data suhu udara rata-rata dan kelembaban udara dari kedua tempat penelitian. Hasil yang diperoleh menyatakan bahwa ketinggian tempat mempengaruhi produksi susu sapi Fries Holland. Pangalengan memiliki suhu udara berkisar antara 16.7-20.90C dengan suhu udara rata-rata 19.00C dan Cibungbulang memiliki suhu udara berkisar 22.2-27.50C dengan suhu rata-rata 25.00C. Perbedaan suhu udara tersebut menyebabkan produksi susu berbeda yaitu produksi susu Pangalengan berkisar antara 10.3-17.3 liter/ekor/hari dan produksi susu di Cibungbulang berkisar antara 6.3-8.9 liter/ekor/hari. Jenis pakan juga mempengaruhi produksi susu. Persentase jumlah hijauan yang diberikan di Pangalengan sebesar 63.6 % sedangkan konsentrat sebesar 36.4 % dan persentase jumlah hijauan yang diberikan di Cibungbulang sebesar 52.7% sedangkan konsentrat sebesar 47.3%.
Keyword: 

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: 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