Judul: The Species Diversity, Nesting Biology, and Preference of Foraged Plants Based on Pollen Load Analysis of Stingless  Bees (Hymenoptera: Apidae) in Aceh Province
Abstrak: Sebagai bagian integral dari serangga berguna dalam penyerbukan, studi tentang keanekaragaman dan biologi persarangan lebah tanpa sengat sangat diperlukan. Informasi mengenai lebah tanpa sengat di Provinsi Aceh belum tersedia sampai saat ini. Studi ini bertujuan untuk menganalisis keanekaragaman spesies dan biologi persarangan lebah tanpa sengat Indo-Malaya di Provinsi Aceh. Penelitian ini juga bertujuan untuk mendokumentasikan tanaman pakan lebah dan muatan polen melalui analisis polen pada korbikula tubuh. Melalui survei eksploratif, data dikumpulkan dari dua lokasi observasi, yaitu Kabupaten Aceh Besar dan Bener Meriah di Provinsi Aceh antara bulan Juli dan Agustus 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sepuluh spesies lebah tanpa sengat telah tercatat. Panjang tubuh lebah tanpa sengat berkisar antara 4,6 hingga 11,7 mm dan panjang sayap depan antara 3 hingga 8,8 mm. Lokasi bersarang lebah tanpa sengat ditemukan pada material alami dan material yang terkait dengan pemukiman. Pintu masuk sarang bervariasi dengan panjang 1,75-13,54 cm, diameter horizontal 0,65-7,57 cm, diameter vertikal 0,45-7,46 cm, bentuk rongga berupa lingkaran dan tidak beraturan dengan tekstur lembut dengan resin dan pori-pori. Warna pintu masuk dominan dim gray. Sarang ini terletak 1-300 m dari sumber air dengan ketinggian 0-600 cm di atas permukaan tanah. Variasi pada corong pintu masuk sarang terkait dengan biologi dan adaptabilitas koloni terhadap lingkungan. Selama periode penelitian di Provinsi Aceh teridentifikasi polen dari 163 jenis tumbuhan pakan. Selain itu, 4 polen teridentifikasi hingga tingkat famili, dan 10 polen tumbuhan tidak dapat teridentifikasi. Geniotrigona thoracica dan Tetragonula fuscobalteata dari seluruh lebah yang dianalisis dalam penelitian ini memiliki kemampuan mengangkut polen terbanyak (37.650 butir polen) dan terendah (2.350 butir polen). Kemampuan mengangkut polen tertinggi hingga terendah yaitu Geniotrigona thoracica (37. 650 butir), Heterotrigona itama (28.050 butir), Tetragonilla collina (27.450 butir), Lepidotrigona terminata (23.800 butir), Tetragonula minangkabau (17.950 butir), Lepidotrigona ventralis (17.500 butir), Tetragonula laeviceps (10.150 butir), Sundatrigona moorei (4.150 butir), Tetragonula geissleri (3.100 butir), dan Tetragonula fuscobalteata (2.350 butir)., As an integral part of beneficial insects in pollination, studying the diversity and nesting biology of stingless bees is essential. Information on stingless bees in Aceh Province has not been available until now. This study aims to analyze the species diversity and nesting biology of Indo-Malayan stingless bees in Aceh Province. The study also aims to document preference of foraged plants in stingless bees. Through an exploratory survey, data were collected from two observation sites, Aceh Besar and Bener Meriah Regencies in Aceh Province, between July and August 2023. The results show that ten species of stingless bees have been recorded. The body length of stingless bees ranges from 4.6 to 11.7 mm and the forewing length ranges from 3 to 8.8 mm. Nesting locations were found in both natural materials and materials associated with human settlements. The entrance tube lengths varied from 1.75 to 13.54 cm, with horizontal diameters ranging from 0.65 to 7.57 cm and vertical diameters ranging from 0.45 to 7.46 cm. The entrance cavity shapes were either circular or irregular, with a soft texture featuring resin and pores. The entrance color was predominantly dim gray. The nests were located 1-300 meters from water sources and at heights of 0-600 cm above
Keyword: adaptabilitas lingkungan, distribusi geologi, ekoregion Indo-Malaya, muatan polen

Judul: The Diversity of Pollen Source Plants Potention in Stingless bees' Honey in Five Regions in Indonesia
Abstrak: Lebah tanpa sengat merupakan salah satu serangga penting bagi kehidupan. Budidaya lebah tanpa sengat di Indonesia banyak dilakukan karena menghasilkan nilai ekonomis yang tinggi. Seiring berkembangnya waktu, penelitian dalam mengenai konservasi lebah tanpa sengat banyak dilakukan salah satunya melalui melisopalinologi atau studi terkait polen yang terkandung di dalam madu. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tumbuhan penghasil polen yang dikumpulkan oleh lebah tanpa sengat Tetragonula biroi, Tetragonula laeviceps, Heterotrigona itama , dan Austroplebeia cincta di lima daerah di Indonesia (Luwu Utara, Bandung, Bogor, Pematang Siantar, Merauke). Metode asetolisis digunakan dalam preparasi sampel polen yang berasal dari madu. Identifikasi dan perhitungan dilakukan dengan jumlah minimal 100 polen di bawah mikroskop Olympus CX-43 dengan perbesaran 40x. Polen yang teridentifikasi kemudian dipersentasekan untuk mengetahui jenis polen yang dominan. Polen yang dominan dikumpulkan lebah pada setiap lokasi adalah Mangifera sp., Arenga sp., Allium sp., dan Melaleuca sp. yang masing-masing secara berurutan berasal dari Luwu Utara, Bandung, Pematang Siantar, Bogor, dan Merauke. Berdasarkan citra landsat dan identifikasi polen menunjukkan bahwa lebah tak bersengat mempunyai perilaku mencari makan pada kisaran 500 hingga 1000 meter persegi. Hasil penelitian identifikasi polen lebah tanpa sengat di lima wilayah di Indonesia ini dapat dijadikan sebagai informasi potensi sumber pakan bagi lebah tanpa sengat. Polen dari madu lebah tanpa sengat yang telah diidentifikasi pada penelitiaan ini menunjukkan kesesuaian dengan tipe lokasi yang ada di sekitar sarang lebah tanpa sengat. Kata kunci: Melisopalinologi, pakan lebah, identifikasi polen
Keyword: Melissopalynology, bee’s feed, pollen identification

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