Judul: Pengaruh pemberian sumber protein yang berbeda terhadap metabolisme fosfor (P) pada penggemukan sapi fries Hollad
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak, Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor. Dimulai pada bulan November 1987 sampai dengan bu- lan Januari 1988. Setiap sapi ditempatkan di kandang in- dividu berlantai semen yang mempunyai tempat makanan dan tempat air minum. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui penga- ruh pemberian sumber protein yang berbeda terhadap metabo- lisme fosfor pada penggemukan sapi Fries Holland. Digunakan delapan ekor sapi Fries Holland yang ber- umur 10 sampai ll bulan, terdiri dari empat ekor jantan dan empat ekor betina. Kisaran bobot hidup ternak jantan 186.6284.4 kg dan ternak betina 193.05 268.45 kg. Ransum yang digunakan terdiri dari empat macam dengan sumber protein yang berbeda yaitu tepung ikan (A), tepung darah (B), bungkil kedelai (C) dan gabungan ketiganya (D). Setiap ransum dicampur dengan rumput Brachiaria decumbens, jagung kuning, dedak padi dan CaCO Rancangan yang digunakan adalah Split Plot in Time 4 x 3 x 2, dimana perlakuan ransum (split plot) dan perio- de (plot induk) dibagi menjadi tiga periode. Setiap peri- ode selama 1l hari yaitu terdiri lima hari pengumpulan da- ta konsumsi, lima hari pengumpulan data kecernaan dan satu hari pengambilan sampel darah. Data dianalisa dengan ana- lisis sidik ragam dan menggunakan uji jarak Duncan untuk membandingkan nilai rata-rata perlakuan ransum. Hasil penelitian menunjukkan perlakuan ransum dengan Sumber protein yang berbeda tidak mempengaruhi konsumsi fosfor, ekskresi fosfor lewat feses, ekskresi fosfor lewat urin, kecernaan fosfor dan retensi fosfor serta kandungan fosfor plasma darah.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Pemberian Beberapa Sumber Protein Terhadap Konsumsi, Kecernaan dan Efisiensi Penggunaan Ransum Penggemukan Sapi Fries Holland
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Jurusan Ilmu Nutrisi dan Makanan Ternak Fakultas Peternakan IPB pada tanggal 19 Oktober 1987 sampai 25 Januari 1988. Tujuan dari Penelitian ini adalah membandingkan ber- bagai penampilan ternak akibat pemberian beberapa sumber protein dalam ransum penggemukan sapi yang sedang tumbuh dengan menggunakan dedak padi dan jagung sebagai bahan makanan basal. Penelitian ini menggunakan 8 ekor sapi Fries Holland terdiri dari 4 jantan dan 4 betina yang berumur sekitar 10 sampai 12 bulan dengan bobot badan berkisar antara 197 sampai 250 kg. Perlakuan terdiri dari 4 macam ransum dengan sumber protein yang berbeda, masing-masing: Tepung ikan, Tepung darah, Bungkil kedele dan campuran ketiganya. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan acak berblok pola petak terpisah waktu (Randomized Com- plete Block Disign-Split Plot in Time). Dimana perlakuan sumber protein yang berbeda sebagai petak utama dan periode sebagai anak petak. Hasil analisis ragam menunjukkan konsumsi, PBB, efisiensi dan LD tidak dipengaruhi oleh perlakuan sumber protein yang berbeda maupun interaksi antara perlakuan dan periode. Kecernaan BK dipengaruhi oleh perlakuan sumber protein yang berbeda dan ransum dengan sumber protein tepung darah menunjukkan kecernaan yang paling baik yaitu 76.91%. Konsumsi BO dan protein dipengaruhi oleh periode waktu yaitu tertinggi diperoleh pada periode 3 masing- masing 107.80 dan 13.01 gram/Kg BB hari. Penggunaan campuran beberapa sumber protein lebih baik jika hanya menggunakan satu sumber protein saja dan diperoleh nilai koefisien cerna sebesar 74.82%. SK dan ADF erat hubungan dengan konsumsi protein dan NDF dengan kecernaan protein. Demikian juga dengan Lingkar Dada (LD) erat kaitannya sebagai penduga BB dan diperoleh koefisien korelasi sebesar 0.96…
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