Judul: Pengaruh Berbagai tingkat Protein Dan Energi Metabolis Terhadap "Performance" Burung Puyuh ( Coturnix coturnix japanica) Di Daerah Tropis
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahúi tingkat protein dan energi metabolis ransum puyuh di daerah tropis yang paling sesuai baik untuk pertumbuhan, konversi makan- an, maupun konsumsi makanan selama periode "Starter" dan "Grower". Penelitian dilakukan di Bagian Makanan Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, dimulai tanggal 17 Juli 1981 sampai dengan tanggal 17 Agustus 1981. Dalam penelitian ini digunakan 320 ekor burung puyuh "unsex" umur 5 hari, yang berasal dari kabupaten Cianjur. Selama penelitian puyuh-puyuh percobaan dipelihara dalam kandang yang berukuran 0,5 x 0,5 x 0,5 m³. Kandang ter- diri dari kawat, baik alas maupun sekelilingnya. Percobaan yang dilakukan menggunakan Rancangan Acak Lengkap dengan pola Faktorial 4 x 4 dan dua ulangan. Anak puyuh dibagi menjadi 32 kelompok. Setiap kelompok terdiri dari 10 ekor puyuh yang diberi satu macam perlakuan. Penem- patan puyuh ke dalam box dilakukan secara acak dengan perla- kuan sebagai berikut: Perlakuan I, pemberian ransum dengan protein 24% dan energi metabolis 2400 kkal/kg ransum; per- lakuan II, pemberian ransum dengan protein 24% dan energi metabolis 2600 kkal/kg ransum; perlakuan III, pemberian ransum dengan protein 24% dan energi metabolis 2800 kkal/kg ransum; perlauan IV, pemberian ransum dengan protein 24% dan energi metabolis 3000 kkal/kg ransum; perlakuan V, pem- berian ransum dengan tingkat protein 26% dan energi meta- bolis 2400 kkal/kg ransum; perlakuan VI, pemberian ransum dengan protein 26% dan energi metabolis 2600 kkal/kg ransum; perlakuan VII, pemberian ransum dengan protein 26% dan e- nergi metabolis 2800 kkal/kg ransum; pemberian ransum dengan energi metabolis 3000 kkal/kg ransum dan protein 26%; per- lakuan IX, pemberian ransum dengan protein 28% dan energi metabolis 2400 kkal/kg ransum; perlakuan X, pemberian ran- sum dengan protein 28% dan energi metabolis 2600 kkal/kg ransum; perlakuan XI, pemberian ransum dengan protein 28% dan energi metabolis 2800 kkal/kg 'kg ransum; perlakuan XII, pemberian ransum dengan protein 28% dan energi metabolis 3000 kkal/kg ransum; perlakuan XIII, pemberian ransum dengan protein 30% dan energi metabolis 2400 kkal/kg ransum; per- lakuan XIV, pemberian ransum dengan protein 30% dan energi metabolis 2600 kka/kg ransum; perlakuan XV, pemberian ransum
Keyword: 

Judul: Performans Puyuh (Coturnix coturnix japonica) Yang Mendapat Ransum Dengan Tingkat Energi Metabolis Berbeda
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Kandang No. 4 Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, selama empat minggu sejak tanggal 9 Desember 1987 sampai dengan tanggal 1 Januari 1988. Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh tingkat energi metabolis ransum terhadap pertambahan berat badan, konsumsi, konversi dan komposisi tubuh pada puyuh (Coturnix coturnix Japonica) Dalam penelitian ini digunakan 60 ekor puyuh umur dua minggu berjenis kelamin jantan. Kandang yang digunakan adalah sangkar yang terbuat dari kawat dengan ukuran 25 cm X 35 cm x 30 cm. Jumlah kandang yang digunakan 12 buah, masing-masing diisi 5 ekor puyuh. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap dengan empat perlakuan dan tiga ulangan. Parameter yang diamati adalah pertambahan berat badan, konversi, konsumsi ransum, kadar abu, kadar air dan kadar protein kasar tubuh puyuh pada akhir penelitian. Rataan konsumsi ransum selama empat minggu penelitian untuk perlakuan tingkat energi metabolis ransum 2,500 kkal/kg (R. I.), 2.700 kkal/kg (R.II), 2,900 kkal/kg (R.III) dan 3,100 kkal/kg (R. IV) berturut-turut adalah 405.61, 390.89. 356.87,333.73 gram. Rataan konsumsi energi metabolis per ekor selama penelitian untuk perlakuan R. I. R. II, R. III. R. IV berturut-turut adalah 1034.45, 1071.63, 1048.92, 1046.95 kkal . Rataan konsumsi protein per ekor selama penelitian untuk perlakuan R. I, R. II, R. III, R. IV berturut-turut adalah 97.91, 92.95, 84.13, 80.11 gram protein. Pertambahan berat badan rata-rata per ekor selama penelitian untuk perlakuan R. I, R. II, R. III, R. IV berturut-turut adalah 80.72, 95.67, 83.28, 91.56 gram. Konversi rata-rata per ekor selama penelitian untuk perlakuan R. I, R. II, R. III, R. IV berturut-turut adalah 5.03, 4.09, 4.31, 3.65. Kadar abu tubuh puyuh pada akhir penelitian untuk perlakuan R. I. R. II, R. III. R. IV berturut-turut adalah 3.01. 3.03, 2.92, 3.21 persen…dst
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: