Judul: Perbandingan tipe folikel wol domba lokal dan domba impor dan pengaruhnya terhadap hasil pengolahan wol
Abstrak: Wol domba lokal di Indonesia belum banyak dimanfaatkan untuk menjadi sebuah produk bahkan beberapa hanya dibuang begitu saja. Hal ini disebabkan karena kualitas wolnya yang rendah dan memiliki nilai jual yang rendah pula. Serat wol Grat kaitannya dengan karakteristik folikel. Folikel merupakan tempat diproduksinya wel dan terletak di dalam kulit. Folikel terbagi menjadi dua jenis, yaitu folikel primer dan folikel sekunder. Sebagian besar ahli di negara-negara penghasil wol telah banyak meneliti tentang folikel sampai ke tingkat molekuler. Namun di Indonesia, penelitian tentang folikel belum banyak dilakukan pada domba lokal, sehingga studi karakteristik wol tersebut penting untuk dilakukan agar usaha peningkatan kualitas wol domba lokal dapat lebih intensif dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui hubungan perbandingan folikel sekunder dan primer terhadap kualitas serat wol yang dihasilkan. Parameter yang diamati meliputi perbandingan jumlah folikel sekunder terhadap jumlah folikel primer (perbandingan S/P), diameter serat, produksi wol, penyusutan selama proses pengolahan, produksi benang dan kekuatan tarik benang. Penelitian ini dilaksanakan di Lapangan Percobaan Cilebut, Balai Penelitian Ternak, Kandang Percobaan Cimanglid, Balai Penelitian Ternak, Laboratorium Histologi Fakultas Kedokteran Hewan IPB Darmaga, Laboratorium Teknologi Hasil Ternak Fakultas Peternakan IPB Darmaga dan di Laboratorium Fisika Balai Besar Tekstil Bandung, dari bulan Desember 2002 sampai bulan Mei 2003. Materi yang digunakan adalah 12 ekor domba betina yang terdiri atas domba Merino, domba Garut, domba Sumatera dan domba St. Croix, yang masing-masing berjumlah tiga ekor Rancangan percobaan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap pola Searah dengan satu macam perlakuan, yaitu bangsa, dan 3 kali ulangan tiap bangsa, kecuali untuk pengukuran kekuatan tarik benang menggunakan 15 kali ulangan tiap bangsa. Pada beberapa parameter dilakukan 2 dan 3 sub ulangan masing-masing untuk parameter perbandingan S/P dan diameter serat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bangsa domba berpengaruh sangat nyata (P<0,01) terhadap perbandingan S/P, diameter serat halus, diameter serat kasar, diameter gabungan serat halus dan serat kasar, produksi wol, penyusutan selama proses pemisahan dan pemintalan, produksi benang serta kekuatan tarik benang, sedangkan pengaruh bangsa tidak berbeda nyata terhadap penyusutan selama proses penyisiran. Secara umum, perbandingan S/P menunjukkan kualitas wol dan kualitas benang. Semakin tinggi nilai perbandingan S/P, maka wol akan semakin halus dan benang akan semakin kuat. Kata kunci: domba, wol, folikel, benang
Keyword: 

Judul: Perbandingan produktivitas wol domba Garut tipetangkas dan tipe pedaging di Kecamatan Taragong dan Wanaraja, Kabupaten Garut
Abstrak: Berdasarkan kegunaannya domba Garut diklasifikasikan dalam dua tipe yaitu tipe tangkas dan tipe pedaging yang lebih dikenal sebagai domba Wanaraja. Domba Garut merupakan salah satu sumber genetik sekaligus aset nasional yang berpotensi untuk dikembangkan dan dipertahankan keberadaannya. Pada hakikatnya domba Garut tidak dapat diklasifikasikan sebagai domba penghasil wol, namun demikian produksi wol domba Garut relatif tinggi dan mempunyai kualitas wol yang cukup baik dibandingkan domba loka! lainnya. Hal ini dikarenakan domba Garut diperkirakan merupakan keturunan domba Merino yang mempunyai wol halus, walaupun belum dapat dibuktikan secara "ilmiah". Ditinjau dari segi manfaat, wol sangat berguna sekali bagi kehidupan dan seni. Produk-produk dari pemanfaatan wol bernilai tinggi adalah pakaian, selimut, karpet, permadani, hiasan dinding, dan keset. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan produksi wol domba Garut tipe tangkas dan tipe pedaging. Penelitian dilaksanakan pada bulan November 2002 sampai Januari 2003 di Kecamatan Tarogong dan Wanaraja. Materi yang digunakan sembilan ekor domba Garut betina tangkas dan delapan ekor domba Garut pedaging berumur 1-2 tahun, 2- 3 dan 3-4 tahun. Sampel penelitian diperoleh dari pencukuran dibagian mid-side seluas 5x5 cm² setelah 49 hari (7 minggu) dari pencukuran pertama untuk mengetahui pertumbuhan. Kemudian dilakukan pencukuran pada bagian mid-side yang berbeda seluas 1x1 cm² untuk mengetahui kerapatan dan pencukuran pada bagian tubuh yang berbeda untuk mengetahui diameter. Peubah yang diukur adalah pertumbuhan dalam bobot segar wol (g/hari),pertumbuhan dalam pajang wol (mm/hari), kerapatan wol (jumlah wol/cm²) dan diameter wol (um). Rancangan yang digunakan adalah rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial (2x3) untuk pertumbuhan dan kerapatan, 2x3x3 untuk diameter wol. Bila antar perlakuan nyata maka akan dilakukan uji lanjut menggunakan uji jarak Duncan. Hasil penelitian menunjukan bahwa rataan berat segar wol domba tipe tangkas adalah 0.61 0.17 g/cm²/hari nyata (P<0,05) lebih besar dari domba tipe pedaging adalah 0.39 ± 0.19 g/cm²/hari. Dari analisis ragam tingkat umur pada kedua tipe domba tidak berpengaruh nyata (P>0,05). Pada pertumbuhan panjang wol domba tipe tangkas rata-rata pertumbuhan panjang wol 0.41 ± 0.07 mm/hari pada tingkat umur I, 0.46 0.02 mm/hari, 12 0.42± 0.08 mm/hari, dan 13 0.36 ± 0.05 mm/hari dan tipe pedaging adalah 0.29 ± 0.04 mm/hari pada tingkat umur I, 0.32 ± 0.03 mm/hari, 12 0.27 0.03 mm/hari dan 13 0.30 ± 0.02 mm/hari. Analisis ragam menunjukan tipe domba dan tingkat umur sangat berpengaruh nyata terhadap pertumbuhan panjang wel (P<0,05). Dan terdapat interaksi yang nyata antara tipe domba dan umur domba (P<0,05)...
Keyword: domba garut

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