Judul: Keterkaitan Antara Musim Terhadap Produksi Susu Sapi Perah Fries Holland [studi kasus : PT. Naksastra kejora, Temanggung, Jawa Tengah]
Abstrak: Perkembangan peternakan sapi perah eli Indonesia semakin tampak mengarah pada komersialisasi. Produktivitas temak (P) merupakan performan yang ditampilkan berdasarkan potensi genetik (G) yang dimiliki pada lingkungan tempat bidupnya (E) dan interaksi antara faktor genetik dan faktor lingkungan (I). Faktor genetik merupakan faktor yang menentukan kemampuan produksi. Sedangkan faktor lingkungan merupakan faletor pendukung agar temak mampu berproduksi, sesuai dengan kemampuannya yang dapat dirumuskan sebagai P "" G + E + I. Indikator produktivitas temak sapi dicirikan oleh produksi susu liter per·laktasi. di Indonesia belum optimal sehingga diperlukan berbagai penelitian yang mendukllllg peningkatan produksi susu. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perubahan produksi susu akibat pengaruh musim. Dalam penelitian ini dibagi 4 musim yaitu musim hujan ( Desember, Januari, Februari). musim peralihan 1 (Maret, April, Mei). musim kemarau ( Juni, Juli. Agustus) dan musim peraJihan 2 (September, Oktober, Nopember). Analisis data menggunakan persamaan regresi berganda guna melihat pengaruh iklim yang mempengaruhi produksi susu sapi perah. Kemudian pengaruh musim di uji kembali dengan I-sludenls. Produksi susu dari keempat pembagian musim yang menunjukkan perbedaan nyata (p<O.OI) hanya terdapat pada musim kemarau (Juni, Juli, Agustus) dengan pengaruh terbesar oleh llllSur kelembaban udara, yang ditunjukkan pada persamaan regresi berikut :
Keyword: 

Judul: Produksi Susu Sapi Fh Pada Musim Hujan Dan Kemarau Di Sekitar Garis Lintang 0o Dataran Rendah Kampar
Abstrak: Perbedaan musim menyebabkan cuaca pada musim hujan dan musim kemarau menjadi berbeda, salah satunya yaitu perbedaan suhu dan kelembaban yang dapat mempengaruhi ketersediaan pakan dan produktivitas sapi FH. Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis performa produksi susu dan reproduksi sapi FH musim hujan dan musim kemarau. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahun 2011-2013 dengan tambahan data primer yang diambil pada bulan Mei-Agustus 2014. Lokasi penelitian di UPT Balai Pembibitan dan Pelatihan Ternak Ruminansia Kabupaten Kampar Provinsi Riau. Peubah yang diamati pada penelitian ini yaitu curah hujan musim hujan dan musim kemarau, Temperature Humidity Index (THI), kualitas pakan ternak dan produksi susu sapi FH. Unsur iklim dan nilai THI di UPT Balai Pembibitan dan Pelatihan Ternak Ruminansia Kabupaten Kampar Provinsi Riau pada musim hujan lebih baik dibanding musim kemarau walaupun secara keseluruhan sapi FH yang dipelihara di UPT mengalami cekaman atau stress panas. Kualitas hijauan makanan ternak pada musim hujan lebih baik dibandingkan musim kemarau. Persentase laktasi lebih baik di musim hujan sedangkan di musim kemarau berkemungkinan terjadinya gangguan reproduksi yang dapat menyebabkan penurunan produksi susu akibat dari kondisi iklim dan Temperature Humidity Index (THI) yang kurang baik bagi sapi FH. Produksi susu pada musim hujan tidak berbeda nyata dibandingkan musim kemarau.
Keyword: musim, hijauan, sapi FH, reproduksi, produksi susu

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