Judul: Pengawetan Dengan Lateks Dan RUI : Pengaruhnya Terhadap Kekuatan Putus dan Sifat - Sifat Fisik Benang Polymide dan Polyethylene
Abstrak: Serat sintetis telah dipakai secara meluas dalam pembuatan alat penangkap ikan. Namun penggunaannya seringkali menimbulkan permasalahan berupa berkurangnya kekuatan putus akibat sering dioperasikan dan pengarub baban-bahan kimia (seperti bahan bakar dan oli). Agar alat tangkap dapat tahan lama, maka upaya yang dapat dilakukan adalah pengawetan. Fungsi pengawet di sini adalah sebagai pelapis yang melindungi benang jaring dari pengaruh luar.
Keyword: 

Judul: Kekuatan putus (breaking strength) benang jaring polyethylene (PE) 380 D/9 akibat pengaruh perendaman dalam oli dan bahan bakar minyak
Abstrak: cipta Efisiensi jaring penangkapan ikan sebagian dapat diramalkan dari kualitas bahan jaringnya (Mukarromah, 1976). Benang jaring Polyethylene (PE) merupakan salah satu jenis serat sintetis yang banyak digunakan untuk bahan pembuat jaring, seperti pembentuk bagian utama pada alat tangkap trawl dan purse seine. Selain itu PE juga banyak dimanfaatkan sebagai bagian tambahan alat tangkap agar tidak mudah rusak, karena memiliki kekakuan yang tinggi. Keterbatasan dek kapal/perahu dan ukuran kapal/perahu yang kecil, sering menyebabkan tumpukan alat tangkap berdekatan dengan mesin penggerak dan dapur. Hal ini dapat menyebabkan tumpukan alat tangkap terkena atau terendam oli dan bahan bakar minyak. Kelalaian nelayan pada saat menempatkan alat tangkap menambah kemungkinan terjadinya kontak langsung antara oli dan bahan bakar minyak dengan alat penangkap ikan. Kontak langsung yang terjadi kemungkinan besar berpengaruh terhadap kekuatan putus benang. Penelitian ini bertujuan mengukur pengaruh oli, bensin, solar dan minyak tanah terhadap kekuatan putus benang jaring Polyethylene (PE) 380D/9. Metode penelitian yang digunakan adalah metode percobaan. Penelitian dilakukan di Laboratorium Teknologi Alat Penangkapan Ikan, Jurusan Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor antara bulan Januari-April 2002. Pada penelitian ini benang PE dikondisikan terkena oli dan bahan bakar minyak sebelum dan setelah terendam dalam air laut. Untuk kondisi pertama, benang jaring direndam langsung dalam oli dan bahan bakar minyak. Adapun pada kondisi kedua, benang jaring direndam terlebih dahulu dalam air laut 24 jam, selanjutnya direndam dalam oli dan bahan bakar minyak. Pengukuran kekuatan putus (F) pada kedua kondisi tersebut dilakukan pada setiap lama perendaman 1, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63 dan 70 hari. Data nilai kekuatan putus yang diperoleh diuji kenormalannya dengan uji Lilliefors. Analisa dilanjutkan dengan percobaan RAL faktorial. Perbedaan perlakuan awal terhadap benang jaring PE 380D/9 memberikan pengaruh yang tidak sama terhadap kekuatan putus benang. Perendaman benang dengan kondisi awal kering dalam oli dan bahan bakar minyak akan menyebabkan penurunan nilai kekuatan putus. Penurunan tertinggi terjadi pada perendaman dalam oli diikuti bensin, solar, dan minyak tanah. Hal ini dijelaskan dengan persamaan regresi linier yang memiliki kemiringan negatif, yaitu Fon=-0,0083t+10,3;..dst
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