Judul: Performance of Milk Production of Etawah Crossbred at Different Altitude
Abstrak: Indonesia sebagai negara agraris, masih mengandalkan negara lain untuk memenuhi kebutuhan protein hewani seperti daging dan susu. Konsumsi protein hewani di Indonesia mencakup produk-produk ternak yaitu daging, telur, susu, serta produk perikanan. Konsumsi susu nasional, masih mengandalkan impor dari luar yaitu sebesar 70% dari kebutuhan. Kekurangan tersebut disebabkan oleh produksi nasional yang masih jauh dari konsumsi nasional. Ternak yang dapat memproduksi susu yang baik tergolong dalam ternak perah seperti sapi perah, kambing perah dan kerbau perah. Kambing perah yang terdapat di Indonesia pada awalnya berasal dari keturunan kambing Etawah yang berasal dari India. Sebagai salah satu ternak penghasil susu dan dapat dimanfaatkan oleh manusia yang akhir-akhir ini mulai populer di Indonesia. Indonesia memiliki kambing perah lokal yang sangat cocok jika dipelihara di iklim tropis. Kambing tersebut berasal dari hasil persilangan antara kambing lokal Indonesia yaitu kambing Kacang dengan kambing India yaitu kambing Etawah/Jamnapari, yang oleh masyarakat disebut kambing Peranakan Etawah (PE). Penelitian dilaksanakan selama dua bulan, yang dimulai dari bulan Nopember 2010 sampai bulan Desember 2010. Lokasi penelitian bertempat di lima peternakan di wilayah Jawa Barat yaitu peternakan Sri Murni (Banjar), Bapak Yepe (Kawalu, Tasikmalaya), Surya Medal (Sariwangi, Tasikmalaya), Bapak Aan (Sariwangi, Tasikmalaya), dan UPTD Perbibitan Ternak Kambing PE (Sariwangi, Tasikmalaya). Lokasi terletak diantara ketinggian 0-200 meter diatas permukaan laut (m dpl), 200-400 m dpl, 400-600 m dpl, dan 600-800 m dpl. Data hasil penelitian dianalisis ragam dan dilakukan uji lanjut menggunakan uji Tukey, jika ditemukan berbeda. Semakin tinggi tempat, maka akan semakin rendah suhu udara dan semakin rendah suatu tempat, maka suhu udara akan semakin tinggi. Kelembaban udara tidak dipengaruhi oleh ketinggian tempat, melainkan oleh tekanan uap air. Konsumsi pakan juga dipengaruhi oleh bobot badan, semakin besar bobot badan, maka konsumsi bahan kering semakin rendah. Selain mendapat pengaruh dari ketinggian tempat, produksi susu juga dipengaruhi oleh tatalaksana pemeliharaan. Ketinggian suatu tempat mempengaruhi tinggi rendahnya suhu udara, konsumsi pakan dan produksi susu. Ketinggian tempat tidak berpengaruh terhadap tinggi rendahnya kelembaban udara, karena kelembaban lebih dipengaruhi oleh tekanan uap air di udara.
Keyword: 

Judul: Livestock Body Measure Relationship of Female Etawah Grade Goat to Milk Production
Abstrak: Induk kambing Peranakan Etawah (PE) memiliki produktivitas yang dipengaruhi oleh factor genetik, pakan, manajemen pemeliharaan dan lingkungan yang saling berkaitan. Produksi dan reproduksi memiliki peranan penting dalam berjalannya suatu usaha peternakan. Pengamatan terhadap produksi dapat dilakukan berdasarkan informasi sifat morfologik pada ternak dan kemampuannya dalam menghasilkan susu. Pencatatan produksi susu sangat penting dilakukan untuk mengetahui tingkat produksi susu yang dihasilkan oleh ternak perah. Ukuran-ukuran tubuh dapat dimanfaatkan untuk menaksir kemampuan ternak dalam memproduksi susu. Penelitian bertujuan untuk memperoleh informasi penampilan ternak kambing PE dari beberapa lokasi peternakan yang berbeda melalui pengamatan sifat produksi serta ukuran tubuh yang tepat untuk digunakan dalam menduga produksi susu melalui model matematika terbaik untuk menunjukkan hubungan tersebut. Penelitian dilaksanakan di lima lokasi Peternakan yang terletak di empat lokasi di Kabupaten Tasikmalaya (desa Sukaharja, desa Karsa Menak, desa Malaganti dan desa Sariwangi) dan desa Bojong Kantong, Kabupaten Banjar, Jawa Barat pada bulan Februari 2011 sampai dengan Maret 2011. Materi yang digunakan adalah induk kambing PE laktasi ke-2 sebanyak 20 ekor setiap lokasi peternakan. Data dianalisis secara deskriptif dan menggunakan Analisis Korelasi dan Regresi. Penggunaan factor penduga dalam persamaan Regresi Linier Ganda hanya pada dua peubah dari beberapa peubah yang ada berdasarkan koefisien determinasi (R2) tertinggi dan tingkat keakurasian hasil pendugaan yang terbaik dari seluruh percobaan antar peubah-peubah lain yang digunakan sebagai factor penduga. Hal ini dilakukan untuk mempermudah penghitungan dan pengukuran factor penduga di lapangan. Peubah-peubah yang diamati pada penelitian ini adalah 1) ukuran-ukuran tubuh, meliputi : lingkar dada, dalam dada, lebar dada, panjang telinga, tinggi badan, panjang badan, volume kelenjar susu, volume puting, volume ambing, dalam ambing, lingkar ambing, panjang puting, lingkar puting, bobot badan, lingkar metatarsus; 2) produksi susudan 3) efisiensi pakan terhadap produksi susu. Ukuran tubuh yang dimiliki tidak semua mempunyai tingkat keeratan yang tinggi terhadap produksi susu.Tingkat keeratan hubungan yang tinggi hanya ditunjukkan pada volume ambing, lingkar dada, lebar dada, dalam dada dan lingkar ambing. Performa produksi ternak kambing PE memberikan hasil yang berbeda pada setiap peternakan yang diamati, akan tetapi memiliki kecenderungan yang sama untuk ukuran tubuh yang dapat digunakan sebagai factor penduga produksi susu
Keyword: 

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