Judul: Pengaruh penambahan metionin dan kholin dalam ransum terhadap beberapa organ tubuh ayam pedaging
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Nutrisi Ma kanan Ternak Unggas, Fakultas Peternakan Institut Pertani an Bogor, berlangsung dari tanggal 9 April 1984 dan berak hir tanggal 21 Mei 1984. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penga- ruh penambahan metionin dan kholin dalam ransum ayam peda ging terhadap pertumbuhan anak ayam. Tingkat penggunaan metionin dan kholin dalam ransum masing-masing adalah sebagai berikut : Metionin: 0, 0.15, 0.30 dan 0.45 persen, kholin: 0,0.65 dan 0.13 persen. Menurut hasil analisa laboratorium kandungan prote- in ransum berkisar antara 19.85 22.79. Kandungan energi metabolis berdasarkan perhitungan pada periode "starter adalah 3166.87 kkal/kg. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan- Acak Lengkap Pola Faktorial (4 x 3) dengan dua kali ula ngan. Sebagai materi percobaan digunakan 240 ekor ayam pedaging jantan umur satu hari. Parameter yang diukur adalah konsumsi ransum, pertam bahan bobot badan, konversi ransum, bobot ginjal, bobot rempela, bobot lemak abdomen, bobot lemak bawah kulit dan mortalitas. Dari hasil penelitian terlihat bahwa pengaruh perla- kuan terhadap konsumsi ransum, pertambahan bobot badan dan konversi ransum tidak nyata untuk semua tingkat penam bahan metionin dan kholin. Untuk organ-organ tubuh penga ruh perlakukan tidak nyata terhadap bobot ginjal, bbot le- mak abdomen dan bobot lemak bawah kulit. Sedangkan untuk bobot rempela terdapat pengaruh yang nyata dari perlakuan (P/0.05) pada tingkat metionin 0, 0.30 dan 0.45, mening- katkan bobot rempela. Hasil lain dari penelitian ini menunjukkan angka ke- matian sebesar lima persen yaitu 20 ekor ayam mati dari 240 ekor, masing-masing dari ransum basal 3 ekor, ransum- dengan penambahan 0.065 % kholin tanpa metionin 3 ekor, 2 ekor dari ransum dengan penambahan 0.3% metionin tanpa - kholin, 2 ekor dari ransum dengan penambahan 0.45% metio- nin tanpa kholin, 3 ekor dari ransum dengan penambahan 0.30 persen metinonin dan 0.065 % kholin, 2 ekor dari ran sum dengan penambahan 0.30% metinonin dan 0.13% kholin, 2 ekor dari ransum dengan penambahan 0.45% metionin dan 0.065% kholin dan 3 ekor dari ransum dengan penambahan 0.45% metionin dan 0.13% kholin. Kematian disebabkan "gizzard er- retion"…
Keyword: 

Judul: Pengaruh penambahan metionin dan kalium dalam ransum terhadap beberapa organ tubuh ayam pedaging
Abstrak: Menurut hasil analisa laboratorium kandungan protein ransum berkisar antara 19.85 - 22.79. Kandungan energi metabolis berdsarkan perhitungan pada periode "starter" adalah 3166.87 kkal/kg. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial (4x3) dengan dua kali ulangan. Sebagai materi percobaan digunakan 240 ekor ayam pedaging jantan umur satu hari. Parameter yang diukur adalah konsumsi ransum, pertambahan bobot badan, konversi ransum, bobot ginjal, bobot rempela, bobot lemak abdomen, bobot lemak bawah kulit an mortalitas.
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: