Judul: Evaluating Physical Quality of Feed Containing Pollard and Prill Fat and Its Effect On Duck Carcass
Abstrak: Itik pedaging diminati masyarakat karena rasa dagingnya gurih dan lezat. Mahalnya harga pakan menyebabkan pakan yang diberikan berkualitas rendah. Perlu adanya bahan baku alternatif berkualitas dengan harga yang murah. Pollard merupakan bahan baku berenergi tinggi yang dihasilkan dari limbah industri (2 103 kkal kg-1). Prill fat merupakan hasil samping industri minyak kelapa sawit mengandung lemak tinggi asam palmitat dengan energi tinggi (8 100 kkal kg-1). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kualitas fisik pakan mengandung pollard dan prill fat pada persentase karkas, persentase lemak abdomen, dan kadar kolesterol daging itik. Data dianalisis dengan uji ANOVA menggunakan aplikasi SPSS dan apabila terdapat perbedaan yang signifikan dilakukan uji lanjut Duncan. Perlakuan yang diberikan memiliki kandungan taraf prill fat yaitu P1 = 0%, P2 = 2,5%, dan P3 = 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan prill fat pada pakan mengandung pollard menurunkan ukuran partikel dan tingkat kekerasan pakan. Pakan perlakuan tidak meningkatkan bobot karkas itik pedaging, tetapi meningkatkan kadar kolesterol total dan cita rasa daging itik. Penambahan prill fat di dalam pakan mengurangi keuntungan bagi peternak., Meat ducks are demanded by public due to it’s savory and delicious meat taste. In the field, high price of feed causes bad quality of feeding. It is necessary to have alternative feed raw material that have good quality and can be reahed by farmer. Pollard produced from flour milling by-product which has high energy nutrient content (2 103 kcal kg-1). Prill fat is a by-product of the palm oil industry that contains of high fat palmitic acid (8 100 kcal kg-1). The aim of this study was to evaluate the physical quality of feed containing pollard and prill fat on carcass percentage, abdominal fat percentage, and duck meat cholesterol levels. Data were analyzed using ANOVA by SPSS and if there was any significant difference (P<0.05), data were analyzed using Duncan’s test. The treatments consist of prill fat content level i,e P1 = 0%, P2 = 2.5%, P3= 5%. The results showed that the addition of prill fat reduced particle size and hardness level. The treatments did not increase carcass weight of meat ducks, but increased total cholesterol levels and taste of ducks meat. The addition of prill fat in the feed can reduce profits for farmers from an economic point of view.
Keyword: Itik Pedaging, Kualitas Fisik, Kualitas Karkas, Pollard, Prill Fat

Judul: Evaluasi Ransum yang Menggunakan Kombinasi Pollard dan Duckweed Terhadap Persentase Berat Karkas, Bulu, Organ Dalam, Lemak Abdominal, Panjang Usus dan Sekum Ayam Kampung.
Abstrak: Dengan semakin meningkatnya harga bahan pakan, para peternak merasa kesulitan untuk mempertahankan usaha ternak mereka karena biaya pakan memiliki persentase tertinggi dari seluruh biaya produksi. Namun, dengan merebaknya informasi mengenai pemanfaatan hasil ikutan suatu produk dan tanaman berpotens di suatu daerah seperti duckweed memberikan peluang yang besar untuk menggantikan bahan pakan impor. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kombinasi pollard dan duckweed alam ransum terhadap persentase bobot karkas, berat bulu, berat organ dalam, lemak abdominal, panjang usus dan panjang sekum ayam kampung.
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