Judul: Pengaruh ukuran butir dan tingkat pemanasan zeolit terhadap kemantapan agregat, kemampuan tanah menahan air dan bobot isi tanah pada tropudult dari Jasinga
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari ukuran pengaruh dan tingkat pemanasan zeolit terhadap kemantapan agregat, kemampuan tanah menahan air dan bobot isi tanah pada Tropudult dari Jasinga. Perlakuan yang ukuran < 100 μ. 100 diberikan yaitu zeolit dengan 500 μ, 500 1000 µ, dan 1000 - 2000 μ, yang masing-masingnya dipanaskan dengan suhu 150 °C, 250 °C, 350 °C, 450 °C. dan 550 °c, selama empat jam. Dosis yang digunakan ialah enam ton per Ha. Tanah yang telah diberikan perlakuan dinkubasi selama tiga bulan dan dilakukan penyiraman untuk menjaga kapasitas lapang. Hasil sidik ragam menunjukkan baik perlakuan besar ukuran butir maupun tingkat pemanasan zeolit tidak berpengaruh nyata terhadap Indeks Stabilitas Agregat, Bobot Isi tanah, Kadar Air pada pF 1.00, pF 2.00, pF 2.54, pF 4.20, dan Air Tersedia. Walaupun demikian ukuran yang semakin halus menunjukkan adanya penurunan nilai Bobot Isi tanah. Demikian pula pada perlakuan tingkat pemanasan zeolit suhu pemanasan yang semakin rendah menunjukkan adanya penurunan nilai Bobot Isi tanah, peningkatan Indeks Stabilitas Agregat, Kadar Air pada pF 1.00, pF 2.00, pF 2.54, pF 4.20, dan Air Tersedia.
Keyword: 

Judul: Pengaruh beberapa soil conditioner terhadap kemantapan agregat, batas-batas atterberg dan produksi kacang tanah pada latosol darmaga
Abstrak: Erosi yang disebabkan oleh air hujan merupakan salah satu masalah yang terus-menerus dihadapi di daerah tropika basah. Pukulan-pukulan butir-butir air hujan yang intensif Bi daerah tropika basah menyebabkan agregat-agregat yang cidak mantap menjadi hancur yang kemudian dihanyutkan oleh aliran permukaan. Agregat-agregat yang telah hancur tersebut juga akan bergerak menutup pori-pori tanah sehingga tanah-tanah menjadi padat. Salah satu alternatif untuk menanggulangi masalah ter- sebut adalah pemberian soil conditioner. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh bebera- Da soil conditioner terhadap kemantapan agregat, batas-batas Atterberg, dan produksi kacang tanah pada Latosol (Dystro-Dept Oksik) Darmaga. Penelitian ini menggunakan rancangan acak kelompok dengan perlakuan bitumen dan getah karet segar pada taraf 5.0, 7.5, dan 10.0 ton/ha; limbah biogas dan sampah kota pada taraf 10.0, 15.0, dan 20.0 ton/ha. Perlakuan bitumen pada taraf 5.0, 7.5, dan 10.0 ton/ha mempunyai indeks stabilitas masing-masing 167.67, 196.33, 193.33 yang semuanya berbeda nyata dengan kontrol. Dibandingkan dengan kontrol masing-masing indeks stabilitas tersebut meningkat sebesar 66%, 94%, dan 91%, peningkatan ter- tinggi terdapat pada taraf 7.5 ton/ha. Perlakuan getah karet segar pada taraf 10.0 ton/ha, PR Unive sampah kota dan limbah biogas pada taraf 20.0 ton/ha mempunyai indeks stabilitas masing-masing 182.62, 158.33, 155.33, yang semuanya berbeda nyata dengan kontrol. Dibandingkan dengan kontrol masing-masing indeks stabilitas tersebut me- ningkat sebesar 81%, 57%, dan 54%. ...
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