Judul: Pengaruh ketinggian tempat terhadap produksi susu dan fungsi fisiologis sapi perah fries holland (FH)
Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perbedaan yang menyolok antara produksi susu di daerah tropik dengan produksi susu di daerah sedang, yang merupakan daerah asal sapi perah yang kini banyak diimpor Indonesia, yaitu Fries Holland (FH). Daerah sedang dicirikan oleh terutama suhu udara yang rendah. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh perbedaan ketinggian tempat sehingga suhunya bervariasi terhadap produksi susu dan reaksi-reaksi fisiologis yang ditimbulkan sapi pada lingkungan yang berbeda. Ketinggian yang diambil adalah 1 500 m (Kecamatan Selo), 880 m (Kecamatan Cepogo), dan 418 m (Kecamatan Boyolali). Ke tiga kecamatan tersebut termasuk dalam wilayah Kabupaten Dati II Boyolali. Reaksi (fungsi) fisiologis yang diamati adalah konsumsi makanan (hijauan dan konsentrat), suhu rektal, daya tahan panas, dan kadar hemoglobin (Hb). Pengaruh ketinggian diwakili oleh THI (Indeks Suhu-Kelembaban) di tiga kecamatan tersebut. Sebagai sampel penelitian adalah sapi perah yang telah berumur 3 - 4 tahun dengan masa laktasi 4 - 7 bulan. Hasil penelitian menunjukkan, THI akan berkurang di daerah yang lebih tinggi. THI di Selo 19.17; Cepogo dan Boyolali 24.45. THI yang rendah (kurang dari 25.5) me nunjukkan tempat tersebut nyaman bagi sapi. Hal ini ditunjukkan dengan tingginya produksi di tempat yang lebih tinggi. Produksi susu rata-rata setiap ekor sapi di Selo adalah 12.72, Cepogo 7.90, dan Boyolali paling rendah yaitu 5.89 liter/hari. Persamaan yang dapat digunakan untuk menduga produksi susu,..dst
Keyword: 

Judul: Konsekuensi dari Variasi Iklim terhadap Produktivitas Susu Sapi pada Ketinggian Berbeda
Abstrak: Perbedaan ketinggian tempat akan mempengaruhi unsur iklim terutama suhu, dan kelembaban. Tempat yang tinggi menjadi lokasi yang nyaman bagi sapi FH (Fries Holland) karena akan terhindar dari cekaman panas sehingga produksi susu tinggi. Tujuan penelitian ini untuk mendapatkan informasi mengenai pengaruh variasi iklim terhadap performa produksi susu sapi perah FH di ketinggian berbeda. Penelitian ini menggunakan studi kasus perbandingan produksi susu di wilayah Lembang dengan Bekri dengan menggunakan metode analisis regresi, korelasi, ujit, dan plot 3D. Bertambahnya ketinggian yang diikuti penurunan suhu udara dan THI serta peningkatan tekanan uap air aktual (ea) menyebabkan produksi susu meningkat. Peningkatan ini disebabkan oleh membaiknya kenyamanan termal dan meningkatnya konsumsi pakan hijauan. Wilayah Lembang memiliki suhu udara rata – rata bulanan berkisar antara 20 – 22 oC, ea 17 – 22 mb dan THI 68 – 70, lebih rendah jika dibandingkan dengan wilayah Bekri dengan suhu udara rata – rata bulanan 27 – 28 oC, ea 28 – 32 mb dan THI 78 – 80. Suhu udara, ea dan THI yang lebih rendah membuat wilayah Lembang lebih sesuai untuk sapi FH, sehingga produksi susu lebih tinggi berkisar antara 9 – 17 liter/ekor/hari dibandingkan Bekri yang berkisar antara 4 – 6 liter/ekor/hari. Produksi susu tertinggi di wilayah Lembang terjadi saat kondisi suhu udara berada pada rentang 20 – 21 oC diikuti nilai ea sebesar 17 – 20 mb serta kondisi curah hujan 300 – 400 mm/bulan.
Keyword: curah hujan, Fries Holland, ketinggian, 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