Judul: Faktor-faktor koreksi hari laktasi dan umur untuk produksi susu sapi perah fries holland /
Abstrak: Untuk mengetahui pengaruh lingkungan pada produksi susu dan mendapatkan faktor-faktor koreksi hari laktasi serta umur untuk produksi susu, maka dipergunakan catatan produksi susu sapi perah Fries Holland berasal dari peternakan BPT Baturraden, Taurus Dairy Farm, dan PT Baru Adjak dari tahun 1982 sampai 1992. Untuk mengetahui pengaruh beberapa faktor lingkungan pada produksi susu 15 harian, dilakukan analisis peragam dalam persamaan aditif linier dengan peubah penjelas tahun beranak, bulan beranak, periode laktasi, umur beranak, dan urutan laktasi 15 harian; serta dengan masa kosong, masa kering dan selang beranak sebagai peubah konkomitan di setiap peternakan. Analisis dilakukan tanpa mengklaskan dan dengan mengklaskan periode laktasi (laktasi kelompok I, II, dan III), umur beranak (13 klas), dan bulan beranak (musim hujan dan kemarau) untuk mengetahui perbedaan pengaruh ketiganya pada kedua analisis. Catatan produksi susu BPT Baturraden, Taurus Dairy Farm, dan PT Baru Adjak dengan masa laktasi sedikitnya dapat mencapai 300 hari masing-masing sejumlah 388, 569, dan 1164 catatan dipergunakan dalam mendapatkan faktor koreksi hari laktasi bagi setiap produksi kumulatif sebagian dimulai dari 15 hari pertama sampai 420 hari laktasi (berurutan dengan selang 15 hari) untuk tiga periode laktasi ..dst
Keyword: Animal breeding, Lactation, Milk production

Judul: Pendugaan parameter genetik produksi susu dari sebagian laktasi pada sapi perah fries Holland
Abstrak: Penelitian ini telah dilakukan di Balai Pembibitan Ternak dan Hijauan Makanan Ternak Baturraden, Purwokerto, Jawa Tengah terhadap 263 catatan produksi susu lengkap (305 hari) dari laktasi I sampai laktasi V, selama kurun waktu dari tahun 1975 sampai tahun 1985. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari sejauh mana pendugaan produksi susu dan pendugaan parameter genetik produksi susu dari sebagian laktasi pada sapi perah Fries Holland. Untuk menduga produksi susu selama satu periode laktasi diguna- kan metode regresi sederhana terhadap lima kelompok bulan laktasi yaitu kelompok A bulan laktasi satu dan dua, kelompok B = bulan lak- tasi tiga dan empat, kelompok C = bulan laktasi lima dan enam, kelom- pok D = bulan laktasi tujuh dan delapan dan kelompok D= bulan laktasi sembilan dan sepuluh, masing-masing untuk laktasi I sampai dengan laktasi V. Heritabilitas produksi susu diduga dengan analisis sidik ragam untuk saudara tiri sebapak, sedangkan pendugaan ripitabilitas digunakan analisis sidik ragam korelasi dalam kelas, setelah dibakukan terhadap 305 hari lama laktasi, dua kali frekuensi pemerahan dan umur setara dewasa berdasarkan faktor koreksi dari DHIA (Dairy Herd Improve. Produksi susu harian dari kelompok C adalah paling baik dalam menduga produksi susu sebenarnya (305 hari) untuk periode laktasi. I sampai laktasi V. Adapun persamaan penduganya adalah untuk laktasi I: Y_{i} = 452.4 + 251.9X_{i}(R ^ 2 = 0.84) , laktasi II: Y, Yi 291.7X_{i}(R ^ 2 = 0.89) laktasi IV: = 257.9 + laktasi III: Y_{i} = 703.4 + 240.2 X (R² = 0.86), Y_{i} = 636.6 + 239.9X_{i}(R ^ 2 = 0.86) * dan laktasi V : Y_{i} = 440.1 + 268.2X_{i}(R ^ 2 = 0.87) Secara keseluruhan penyimpangan rata-rata antara produksi susu hasil pendugaan dengan produksi susu sebenarnya (305 hari) pada kelompok C adalah sebesar 4.98 %. Nilai heritabilitas produksi susu laktasi pertama dari hasil pendugaan adalah untuk kelompok A, B, C, D, dan E berturut-turut 0.18, 0.44, 0.25, 0.24 dan 0.76. Nilai ripitabilitas produksi susu hasil pendugaan yang diperoleh dari masing-masing kelompok A, B, C, D, dan E adalah 0.30, 0.47, 0.49, 0.35 dan 0.13.
Keyword: Dairy cattle, Milk products, Genetics

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