Judul: Pengaruh pemberian berbagai taraf kacang gude (Cajanus cajan) mentah dan rebus dalam ransum terhadap retensi nitrogen ayam broiler
Abstrak: Salah satu usaha dalam menangulangi kekurangan penye- diaan bahan makanan ternak, maka perlu adanya penganeka ragaman jenis bahan makanan, yang belum lazim diperguna- kan, mengandung nilai gizi yang tinggi serta terjamin kontinuitasnya. Kacang gude saat ini belum banyak dipergu- nakan dan mampunyai potensi untuk dikembangkan di Indone- sia. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh pemberian berbagai taraf kacang gude (Cajanus cajan) mentah dan rebus dalam ransum terhadap retensi nitrogen ayam broiler serta hubungannya dengan pertambahan bobot badan. Penelitian ini dilakukan di laboratorium Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor. Penelitiam ini menggunakan 180 ekor ayam broiler strain Hubbard. Ransum perlakuan terdiri dari dua macam yaitu menggunakan kacang gude mentah dan rebus, dan ma- sing-masing terdiri 5 macam taraf penggunaan kacang gude yaitu (0, 10, 20, 30, 40) persen. Rancangan percobaan yang dipergunakan adalah Rancangn Acak Lengkap pola faktorial 2x5 dengan tiga ulangan. Hasil penelitiam menunjukkan bahwa pengolahan berbeda sangat nyata (P <0.01) terhadap konsumsi nitrogen dan retensi nitrogen, dan berbeda nyata terhadap pertambahan bobot badan (P<0.05). Retensi nitrogen dan pertambahan bobot badan menunjukan penurunan pada penggunaan kacang gude mentah pada taraf 30 dan 40 persen dalam ransum. Sedangkan pada perlakuan perebusan nitrogen yang diretensi dan pertambahan bobot badan tidak menunjukkan penurunan sampai penggunaan taraf 40 persen di dalam ransum.
Keyword: 

Judul: Pengaruh penggunaan kacang gude (Cajanus cajan) mentah dalam ransum terhadap penampilan ayam broiler
Abstrak: Penelitian ini dilaksanakan mulai dari tanggal 26 Oktober 1990 sampai dengan 7 Desember 1990, di Laboratoriun Ilmu Ternak Unggas, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui sampai sejauh nana kacang gude (Caianus caian) mentah tanpa atau dengan penambahan netionin dan ferosulfat dalan terhadap penampilan ayam broiler dalan ransun berpengaruh upaya pemanfaatan kacang gude sebagai salah satu alternatif bahan makanan ternak murah dan nempunyai nilai gizi tinggi menggantikan bahan makanan ternak yang masih impor. untuk Dalan penelitian ini digunakan 200 ekor anak ayan broiler jantan dan betina strain Hubbard berumur satu hari (DOC). Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap dengan lima perlakuan dan empat ulangan. ayan ulangan terdiri dari 5 ekor ayan betina dan 5 ekor jantan Kelina perlakuan tersebut dibedakan atas Setiap ransun kontrol (R1), penggunaan kacang gude mentah dalam nentah sebanyak 40 persen (R2), penggunaan kacang gude penambahan 0.25 persen netionin persen dengan ransun 40 penggunaan kacang gude mentah 40 persen dengan penambahan 0.25 persen ferosulfat (R4) dan penggunaan kacang gude mentah 40 persen dengan penambahan 0.25 persen metionin dan 0.25 persen ferosulfat (R5). Hasil analisis statistik menunjukkan bahwa pengaruh perlakuan terhadap bobot badan akhir, pertambahan bobot badan konsumsi dan konversi ransun sangat nyata (P0.01). Penampilan ayan broiler yang diberi perlakuan jika dibandingkan dengan kontrol sangat nyata (PL 0.01) menurunkan pertambahan bobot badan, bobot badan akhir, serta sangat nyata (P0.01) meningkatkan konsumsi dan konversi ransun. Berdasarkan Uji Jarak Jar Duncan pengaruh perlakuan terhadap bobot badan sangat nyata (P0.01) menurunkan rataan bobot badan ayam perlakuan R2, R3 dan R4 serta nyata...
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: