Judul: Dampak Penggunaan Zerofly Fence terhadap Populasi Lalat, Perilaku Makan dan Performa Sapi Perah
Abstrak: Indonesia national milk demand increase every year but domestic production is remain constant. FH dairy cow productivity could be enhanced by improved management and the quality and quantity of feed. In addition, external nuisance such as flies factors should also be considered because of their impacts on dairy cattle stress. Besides as vectors of disease, flies also can cause a Myiasis. Disruption of these flies can have an impact that is unhealthy and uncomfortable. This research was conducted in KPSBU administrative area, Lembang district, West Bandung regency, West Java province. The study is determining the effect of zerofly fence to flies population, dairy cattle’s eating behavior and performance. Herd without fence (T1) was compare to herd with zerofly fence (T2) with imbalance replication. The results showed that zerofly fence reduced fly population (P<0.05), increased feed intake (P<0.05), milk production (P<0.05), and reduced the movement of cattle (P<0.05), which prevent stress and decreasing productivity of cattle.
Keyword: zerofly fence, productivity, net, milk, dairy cows, flies, Bogor Agricultural University (IPB)

Judul: The  dynamics  of  sumba  flies  population  (hippobosca  equina.)  at  dairy  cows  in  dairy  farming  area  Cibungbulang  Bogor  district
Abstrak: Susu merupakan satu di antara komoditas peternakan yang dapat mendukung pemenuhan kebutuhan akan bahan pangan bergizi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui fluktuasi populasi lalat Hippobosca equina di kawasan usaha peternakan sapi perah Cibungbulang, Kabupaten Bogor. Penelitian dilakukan selama satu tahun mulai bulan April 2013 sampai Maret 2014. Pengambilan sampel lalat dilakukan dengan cara manual menggunakan alat penangkap serangga (sweep net). Hasil pengamatan menunjukkan jumlah populasi H. equina naik turun dari April sampai Juni dan setelah itu cenderung menurun dari Juni 2013 hingga September 2013. Sejak Oktober 2013 hingga Maret 2014 H. equina menghilang di satu peternakan di peternakan sapi perah Cibungbulang, Kabupaten Bogor. Hasil analisis korelasi menunjukkan adanya hubungan signifikan antara suhu dengan populasi lalat (r=0.612, P=0.034<0.05), sedangkan antara kelembaban relatif dengan populasi lalat yang tertangkap tidak menunjukkan hubungan yang signifikan (r=-0.141, P=0.661>0.05). Hubungan indeks curah hujan dengan populasi lalat juga tidak memperlihatkan hasil yang signifikan (r=-0.20, P=0.534>0.05). Menghilangnya populasi lalat pada bulanbulan tertentu tersebut, kemungkinan disebabkan oleh kondisi suhu lingkungan yang tidak mendukung perkembangbiakan lalat., Milk is one of farm commodity that can comply highly nutritious food needed. This study aimed to determine the fluctuations of Hippobosca equina population in Cibungbulang, Bogor District. This study was undertaken for one year from April 2013 to March 2014. Sampling was done manually by using insect catcher tool (sweep net). The result showed that existence of H. equina population fluctuated from April to June and then tends decreased continuously until September. Since October 2013 until March 2014 H. equina was disapperaed. Correlation analysis showed a significant relationship between flies population with temperature (r=0.612, P=0.034<0.05), there was no significant correlation between relative humidity with the flies population (r=-0.141, P=0.661>0.05). The relationship of rainfall index with flies population also did not show significant results (r=-0.20, P=0.534>0.05). The disappearance of the flies population maybe caused by the environmental temperature conditions that do not support the reproduction of flies.
Keyword: Hippobosca equina, populasi, suhu

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