Judul: The Feeding Behavior of Second Lactation Period Pregnant Dairy Cow Given Ration Containing Additional Depolarized Katuk
Abstrak: Produksi susu sapi perah yang ada di Indonesia masih kurang untuk pemenuhan kebutuhan susu maka diperlukan terobosan baru yaitu penggunaan pakan mengandung katuk (Sauropus Anddrogynus (L). Merr) depolarisasi dari IPB. Penelitian ini bertujuan melihat pengaruh pemberian pakan tambahan katuk depolarisasi terhadap tingkah laku harian dan tingkat konsumsi sapi perah di PT. Great Giant Livestock Lampung. Penelitian ini menggunakan ternak sapi perah Friesien Holstein (FH) bunting dengan periode laktasi kedua sebanyak 6 ekor, yang dialokasikan pada 3 perlakuan ransum yaitu ransum kontrol (P0), ransum dengan penambahan 100 g serbuk katuk (P1) dan ransum dengan penambahan 100 g pellet katuk (P2), masing-masing menggunakan 2 ekor sapi. Analisis data menggunakan rata-rata kemudian di uji t dan analisis deskriptif. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa penambahan katuk depolarisasi berbentuk pellet dan serbuk pada ransum sapi FH yang sedang bunting menjelang beranak dapat mempengaruhi secara nyata (P<0,05) tingkah laku makan dan ruminasi, sedangkan pada tingkah laku lokomosi, istirahat dan panting tidak terlihat adanya perbedaan yang nyata. Konsumsi pakan terlihat adanya penurunan setelah diberikan katuk depolarisasi dan faktor-faktor lain pada saat sapi memasuki masa transisi 18 hari sebelum beranak.
Keyword: behavior, dairy cow, feed consumption, katuk depolarization

Judul: Produksi dan Kualitas Susu Sapi FH Periode Laktasi Ketiga dengan  Aditif Pakan Katuk Depolarisasi
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh suplementasi katuk depolarisasi terhadap produksi dan kualitas susu sapi FH periode laktasi ketiga. Penelitian ini menggunakan 3 ekor sapi FH periode laktasi ketiga pada satu bulan setelah beranak yang berumur 48 bulan yang dipelihara di PT.GGL di Lampung. Perlakuan menggunakan aditif pakan berupa bubuk dan pellet katuk depolarisasi selama 6 minggu (2 minggu sebelum beranak hingga 4 minggu setelah beranak). Data hasil penelitian dianalisis secara deskriptif. Peubah yang diamati terdiri dari konsumsi pakan, produksi dan kualitas susu. Kualitas susu meliputi berat jenis, kadar lemak, kadar protein, bahan kering (BK), dan bahan kering tanpa lemak (BKTL). Penggunaan katuk depolarisasi sebagai aditif pakan berpotensi meningkatkan produksi susu. Katuk depolarisasi menghasilkan susu dengan kadar protein, BK, BKTL yang relatif lebih tinggi, dan kadar lemak yang relatif lebih rendah dibandingkan kontrol., This study was conducted to determine the effect of supplementation depolarization katuk on production and milk quality of FH dairy cow in third lactation periods. FH dairy cow was used in study including three FH dairy cow on third lactation periods of one month after calving birth at the age of 48 months were kept in PT. GGL in Lampung. The feeding treatments was used feed additive of powder and pellet of depolarization katuk for 6 weeks (2 weeks before it calved and 4 weeks after it calved). The data are being analyzed with description. Variable measured including milk production and its quality. Milk quality included milk density, fat, protein, total solid (TS), and solid non-fat (SNF). Using depolarization katuk as feed additive potentially increase milk production. Depolarization katuk produced milk with protein, TS, SNF relatively higher, and fat relatively lower than control.
Keyword: depolarization katuk, feed additive, FH dairy cow, milk production, milk  quality

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