Judul: Pengaruh Pembatasan Waktu Makan dan Imbangan Energi/Protein Ransum Terhadap Dua Galur Ayam Broiler
Abstrak: Penelitian ini dilakukan atas dasar suatu pemikiran bahwa salah satu alternatif yang patut ditempuh guna menanggulangi faktor kendala alam (temperatur dan kelembaban yang tinggi) bagi kehidupan ternak adalah melakukan perbaikan bentuk atau susunan ransum dan pola pengaturan pemberian ransum untuk mendapatkan prestasi produksi yang maksimal. Beberapa indikasi atau dugaan kuat telah banyak diperoleh sebagai akibat tingginya temperatur lingkungan, antara lain rendahnya pertumbuhan, konversi ransum yang tinggi serta tidak stabilnya kualitas ransum. Sebagai salah satu konsekuensi dari ketidak konsistenan susunan ransum memberikan pengaruh terhadap harga dan kualitas ransum.
Keyword: 

Judul: Pengaruh waktu pembatasan pakan dengan imbangan protein dan energi serta galur yang berbeda terhadap performans ayam broiler
Abstrak: Penelitian dilaksanakan di Laboratorium Ilmu Ternak Unggas, Fakultas Peternakan Institut Pertanian Bogor, selama 8 minggu. Dimulai pada tanggal 23 April 1986 dan berakhir pada tanggal 17 Juni 1986. Penelitian bertujuan untuk mengetahui pengaruh waktu pembatasan pakan dengan imbangan protein dan galur yang berbeda terhadap performans ayam broiler. Digunakan 240 ekor anak ayam umur satu hari jenis kelamin campur yang terdiri dari galur Hubbard dan Tegel. Menggunakan Rancangan Acak Lengkap Pola Faktorial 3 x 2 x 2 dengan faktor pertama (A₁) pembatasan pakan yang terdiri dari 3 taraf yaitu: A₁ adalah pemberian pakan secara bebas Az adalah pemabatasan pakan selang 5 hari. 2 yaitu: 5 hari diberi pakan secara bebas 1 hari dipuasakan. Az adalah pemabatasan pakan selang 3 hari yaitu: 3 hari diberikan pakan secara bebas 1 hari dipuasakan. Faktor kedua adalah tingkat protein yang terdiri dari 2 taraf yaitu: B₁ adalah tingkat protein 23 persen metabolis 3200 kkal/kg. B2 adalah tingkat protein 20 persen energi metabolis 2900 kkal/kg. Faktor ketiga C₁ adalah galur Hubbard, C₂ adalah galur Tegel. Dari ketiga faktor tersebut didapatkan 12 kombinasi perlakuan masing-masing diulang 2 kali dan setiap ulangan terdiri dari 10 ekor ayam. Untuk pengukuran kualitas karkas pada umur 56 hari setiap ulangan diambil 1 ekor secara acak. Hasil penelitian adalah sebagai berikut: 1. Tidak terdapat interaksi antara pembatasan pakan, imbangan protein energi serta galur ayam terhadap pertambahan bobot badan, tetapi antara tingkat protein dan galur ayam terdapat interaksi yang sangat nyata. Demikian pula, pembatasan pakan berpengaruh nyata terhadap pertambahan bobot badan. Dengan pemberian tingkat protein 23 persen energi metabolis 3200 kkal/kg pertambahan bobot badan galur Hubbard (1970,89) sangat nyata lebih tinggi dibandingkan dengan galur Tegel dengan tingkat protein 23 persen energi metabolis 3200 kkal/kg, galur Tegel dengan tingkat protein 20 persen energi metabolis 2900 kkal/kg serta galur Hubbard dengan tingkat protein 20 persen energi metabolis 2900 kkal/kg dalam ransum (1851,90 g; 1791,74 g dan 1737,33 g). Pemberian secara bebas (100 persen) memberikan rataan pertambahan bobot badan (1923,07 g) nyata lebih tinggi dibandingkan dengan pembatasan pakan selang 5 hari dan selang 3 hari (P 0,05). ...
Keyword: 

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition