Judul: Studi pengaruh pejantan sapi perah fries holland Jepang terhadap pertumbuhan reproduksi dan produksi susu keturunan  nya di Jawa Barat dan Jawa Timur
Abstrak: Diperoleh kenyataan bahwa sapi-sapi pejantan unggul di negara asalnya tidak selalu menunjukkan keunggulannya di daerah tropis. Oleh karena itu, perlu adanya pengujian terlebih dahulu pada pejantan-pejantan impor atau semen beku impor sebelum dipergunakan IB secara meluas di Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi sapi-sapi pejantan Fries Holland ( FH) dari Jepang terhadap performans keturunannya di Indonesia. Hetode yang digunakan adalah studi kasus dengan pengambilan contoh secara purposive sampling. Penelitian dilaksanakan di propinsi Jawa Barat dan di Jawa Timur. Hateri yang digunakan di dalam penelitian ini adalah sapisapi perah betina keturunan sapi-sapi pejantan FH asal Jepang dengan kode Pl - P6 dan keturunan sapi pejantan FH non-Jepang sebagai pembanding. Dari sapi-sapi keturunan tersebut diatas diukur performans pertumbuhannya, yaitu: bobot lahir, bobot badan umur 2,4,6,8 dan 12 bulan, performans sifat reproduksi yaitu: angka kawin per kebuntingan (service per conception) dan angka kebuntingan (conception rate) serta performans produksi susu laktasi pertama yang diduga berdasarkan catatan produksi satu hari. Selain itu diamati pula kualitas semen pejantan-pejantan FH Jepang tersebut dan pejantan-pejantan FH non-Jepang sebagai pembanding. Pada data-data tersebut dilakukan analisis keragaman dengan menggunakan Rancangan Faktorial (Factorial design), sedangkan data kualitas semen dianalisis dengan menggunakan Rancangan Acak Lengkap (Completely randomized design) dan dilanjutkan dengan Uji Tukey. Daya produksi susu anak-anak sapi betina diduga dengan metode Host Probable Producing Ability (MPPA) dan Estimated Producing Ability (EPA), sedangkan Nilai pemuliaannya diduga dengan metode Predicted Breeding Value (PBV) dan Estimated Breeding Value (EBV). Adapun keunggulan masingmasing pejantan FH Jepang dihitung dengan menggunakan metode Contemporary Comparison (CC). ...
Keyword: 

Judul: Evaluasi pejantan sapi perah Fries Holland di beberapa perusahaan peternakan
Abstrak: Suatu penelitian telah dilakukan dengan mempergunakan 2232 catatan produksi susu sapi perah FH tahun 1971-1981 di empat perusahaan, yaitu PT Lembang dan PT Baru Adjak di Jawa Barat, BPT Baturraden (Purwokerto) dan Yayasan Santa Maria (Rawaseneng, Temanggung) di Jawa Tengah. Semua data produksi dibakukan ke pemerahan 305 h -2x - SD. Pendugaan ripitabilitas dilakukan dengan klasifikasi eka arah. Data yang digunakan untuk pendugaan nilai ripitabilitas sebanyak 793 catatan produksi susu dari 316 ekor anak betina dari 43 ekor pejantan sapi perah FH tahun 1974-1981, yang diperoleh berdasarkan catatan produksi susu tiga sampai sepuluh ekor anak betina dari tiap pejantan. Nilai pemuliaan pejantan diduga dengan dua metode yaitu "herdmate comparison" (HC) dan "contemporary comparison" (CC).
Keyword: Fries Holland;

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