Judul: Penambahan saponin dan infeksi Eimeria tenella:gambaran stadia parasit pada sekum ayam broiler
Abstrak: Koksidiosis merupakan kendala utama untuk perkembangan peternakan ayam intensif di lingkungan tropis seperti di Indonesia. Kerugian ekonomi akibat penyakit ini digambarkan dalam bentuk kematian, meskipun yang sering terjadi adalah penurunan produksi baik itu karkas maupun telur. Pengendalian dengan penggunaan koksidiostat secara terus-menerus dapat menimbulkan resistensi pada galur coccidia tertentu, oleh karena itu perlu adanya pengendalian koksidiosis alternatif dengan biaya yang murah dan mudah didapat. Saponin dapat merupakan salah satu tambahan pada makanan (feed additive) yang potensial untuk merangsang sistem kekebalan tubuh. Peran saponin dalam sistem kekebalan tubuh adalah sebagai imunostimulan. Saponin diduga mempunyai aktivitas sebagai anti protozoa yang dapat menghambat tahapan siklus Eimeria tenella (E. tenella). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan saponin ke dalam pakan ayam broiler terhadap perkembangan berbagai stadia E. tenella. Sebanyak 72 ekor ayam broiler strain Cobb dibagi menjadi 8 kelompok. Penambahan saponin ke dalam pakan dengan konsentrasi 75 ppm dan 150 ppm diberikan sejak ayam umur sehari (DOC). Penggunaan koksidiostat (maduramicin) sebagai pembanding dengan dosis 6 ppm diberikan dengan cara yang sama. Ayam umur 14 hari diinfeksi per oral dengan dosis 1 x 10 ookista E. tenella bersporulasi. Pengamatan histopatologi dilaksanakan untuk mengamati stadia E. tenella dalam sekum pada hari ke 4, 7, dan 14 hari pasca infeksi. Hasil penelitian menunjukkan penambahan saponin dengan konsentrasi 75 ppm menyebabkan penurunan jumlah skizon pada hari ke-4 dan 7 pasca infeksi. Penambahan saponin dengan konsentrasi 75 dan 150 ppm pada pakan ayam broiler menyebabkan E. tenella stadia mikrogamet, makrogamet dan ookista tertahan di dalam sekum.
Keyword: 

Judul: Infeksi Eimeria tenella pada ayam broiler:jumlah ookista setelah penambahan saponin
Abstrak: Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh tenella (E. tenella) pada feses dari litter. Lima puluh ekor ayam broiler galur Cobb digunakan dalam penelitian, dibagi ke dalam 5 kelompok perlakuan. Saponin dengan konsentrasi 75 ppm dan 150 ppm diberikan sejak ayam berumur satu hari (day-old chick/DOC) didalam pakan. Sebagai pembanding, koksidiostat (maduramicin) 6 ppm diberikan dengan cara yang sama. Infeksi E. tenella dengan dosis 1×10¹ ookista bersporulasi diberikan pada saat ayam berumur 14 hari secara peroral. Pengambilan sampel feses dari litter dilakukan pada hari ke 0 (sebelum infeksi), hari ke 4, 7, 11 dan 14 pasca infeksi (pi), kemudian dilakukan pemeriksaan feses menggunakan metode pengapungan dan diteruskan dengan penghitungan jumlah ookista E. tenella menggunakan kamar hitung Mc Master dibawah mikroskop cahaya dengan pembesaran 100x. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan saponin ke dalam pakan dengan berbagai konsentrasi tidak memberikan pengaruh yang nyata (p>0.05) terhadap jumlah ookista E. tenella dalam feses dibandingkan dengan kelompok kontrol positif pada hari ke 7, 11 dan 14 pi.
Keyword: 

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: