Judul: Dedi Kusuma Wardana
Abstrak: Koksidiosis merupakan salah satu penyakit yang disebabkan protozoa dari genus Eimeria yang mengakibatkan kerugian bagi peternakan ayam. Kerugian akibat koksidiosis antara lain mortalitas, morbiditas, penurunan berat badan, pertumbuhan terhambat, efisiensi pakan menurun, terlambatnya masa produksi telur, biaya pengobatan tinggi, dan penurunan produksi (Tampubolon 1996). Eimeria spp memperbanyak diri di saluran pencernaan sehingga mampu merusak jaringan usus yang menyebabkan enteritis dan diare bahkan diare berdarah, ayam menjadi lemah, pucat, bulu kusam dan malas (Tabbu 2002).
Keyword: 

Judul: Koksidiosis unsur halus pada ayam yang disebabkan oleh infeksi eimeria maxima
Abstrak: Eimeria maxima, suatu jenis protozoa yang ditemukan pertama kali oleh Tyzzer pada tahun 1929, merupakan salah satu penyebab koksidiasis usus halus pada ayam. Di bawah mikroskop, ookista Eimeria maxima yang telah bersporulasi terlihat berbentuk bulat telur dengan ukuran yang besar, berdinding tebal dan kasar, tetapi tidak mempunyai mikropil. Siklus hidupnya terjadi di luar dan di dalam tubuh ayam, tetapi tidak memoutuhkan induk semang antara, sehingga mudah tersebar ke mana-mana. Walaupun angka kematian yang ditimbulkan oleh infeksi jenis Eimeria ini tidak begitu tinggi, tetapi cukup merugikan peternak karena dapat menurunkan produksi telur dan daging serta menaikkan nilai konversi makanan. Selain itu infeksi Eimeria maxima dapat menjadi pemula terjadinya infeksi sekunder, baik oleh jenis Eimeria maupun oleh agens penyakit lainnya. Gejala klinis yang dapat diamati, yaitu penderita nampak murung, kurang nafsu makan, agak pucat, produksi menurun, diare berwarna kemerahan dan kadang-kadang bisa terjadi kematian. Pemeriksaan patologi-anatomi akan memperlihatkan perubahan pada usus halus berupa penebalan dan penggembungan usus disertai tinja berwarna kemerahan di dalamnya. ...
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: