Judul: Analisis Pola Pertumbuhan Sapi Perah Fries Holland (Fh) Betina Sampai Kawin Pertama
Abstrak: The objective of this research was to analyze growth pattern of Fries Holland female up to first mating. Based on research results showing that the growth pattern of dairy cows FH female up to first mating went through a phase of acceleration, it is seen from the average body weight gain and high shoulders that have increased significantly every age. Allometric growth equations showed relatively high with shoulder suffered growth early, so growth the shoulder height is slower than of body weight. It is seen from the value of the coefficient relative growth is more than 3 (b >3).
Keyword: 

Judul: Evaluasi Model Pertumbuhan Sapi Friesian Holstein (FH) dari Lahir sampai Beranak Pertama di BBPTU-HPT SP Baturraden
Abstrak: Sapi Friesian Holstein (FH) merupakan ternak perah yang berasal dari Provinsi Friesland Barat dan Holland Utara yang beriklim sedang (temperate). Kemampuan memproduksi susu tinggi dengan kadar lemak lebih rendah dibandingkan bangsa sapi perah lainnya. Sifat sapi FH umumnya tenang, jinak dan mudah beradaptasi. Pertumbuhan seekor ternak merupakan kumpulan dari pertumbuhan bagian-bagian setiap komponennya yang dapat dilihat dari penampilan fisik dan bobot hidupnya. Pertumbuhan yang lambat mengakibatkan sapi FH dara bertubuh kecil, terhambatnya dewasa kelamin, terlambatnya beranak pertama dan produksi susu menjadi rendah. Pertumbuhan setiap individu secara umum berbentuk sigmoid atau “S” yang dibatasi oleh titik belok atau titik infleksi. Titik infleksi adalah titik maksimum pertumbuhan bobot badan. Pendugaan kurva pertumbuhan dapat dilakukan dengan menggunakan model Logistic dan Gompertz. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi model pertumbuhan sapi FH dan membuat kurva standar pertumbuhan sapi FH untuk menduga bobot badan dari lahir sampai beranak pertama. Penelitian ini menggunakan data sekunder (meliputi: tanggal lahir, bobot lahir, umur sapih, bobot sapih, pertambahan bobot badan, umur kawin pertama, bobot badan kawin pertama, umur beranak pertama dan bobot badan beranak pertama) dari kelahiran tahun 2005-2016 sebanyak 1437 ekor sapi FH betina dan data primer (meliputi: bobot badan, lingkar dada, panjang badan dan tinggi pundak) sebanyak 353 ekor sapi FH betina. Data yang dihasilkan dianalisis secara deskriptif dan menggunakan model pertumbuhan NLIN (Non Linear) Logistic dan Gompertz dengan software SAS 9.4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model non linear mempunyai tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai koefisien determinasi (R2) lebih dari 90%. Model Gompertz merupakan model yang paling mudah dalam proses perhitungan dengan jumlah iterasi yang sedikit dan memiliki simpangan data simulasi yang mendekati data lapang, dibandingkan model Logistic yang merupakan model yang sulit dalam proses perrhitungan dengan jumlah iterasi yang banyak dan memiliki simpangan data simulasi yang menjauhi data lapang. Dapat disimpulkan bahwa model Gompertz dapat direkomendasilkan untuk memprediksi pertumbuhan sapi perah FH dari lahir sampai beranak pertama.
Keyword: Sapi perah Friesian Holstein, kurva pertumbuhan, model Gompertz, model Logistic

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