Judul: Uji Ketahanan galur/V arietas jagung terhadap kekeringan dengan penggunaan polyethylene glycol (Peg.) 8000
Abstrak: Jagung merupakan tanaman penghasil karbohidrat yang kedua setelah padi. Pemanfaatan tanaman ini cukup luas. Disamping sebagai bahan pangan jagung juga dipergunakan sebagai pakan ternak dan bahan baku industri. Bahkan di beberapa tempat di Indonesia tanaman ini masih merupakan bahan pangan utama. Oleh karena itu produksi jagung harus ditingkatkan. Upaya peningkatan produksi jagung sering mengalami hambatan. Hal ini karena sebagian besar tanaman jagung dibudidayakan di lahan kering. Di lahan ini ketersediaan air tergantung pada curah hujan, sehingga air merupakan faktor pembatas produksi yang utama. Keadaan ini menyebabkan produksi jagung di lahan kering cenderung berfluktuasi dari waktu ke waktu. Kekeringan dapat menurunkan produksi jagung. Menurut Teare dan Peet (1983) penurunan produksi lapang dapat mencapai 25% jika kekeringan terjadi sebelum silking, 50% jika terjadi pada saat silking dan 21% jika terjadi setelah silking Penurunan produksi juga dipengaruhi oleh lamanya periode kering. Kekeringan selama 2 hari pada saat taselling dan polinisasi dapat menyebabkan penurunan hasil sebesar 22% dan jika terjadi selama 6-8 hari penurunan dapat mencapai 50%. ...
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan produksi pegagan pada berbagai populasi jagung
Abstrak: Pegagan merupakan salah satu tanaman yang berkhasiat obat, yang me- ngandung asiatikosida yang merupakan glikosida dan berkhasiat sebagai antilepra serta sebagai obat wasir, asma, darah tinggi, mimisan dan sariawan. Menurut penelitian terdahulu, pegagan akan tumbuh lebih baik di bawah naungan. Untuk mengetahui pengaruh tingkat naungan yang diakibatkan perbedaan kepadatan populasi jagung terhadap pertumbuhan dan produksi daun pegagan dilaksanakan percobaan di Kebun Percobaan Cikabayan, Bogor dari bulan Nopember 1995 hingga Juni 1996, Percobaan menggunakan rancangan acak kelompok dengan 4 perbedaan kepadatan populasi jagung sebagai perlakuan, yaitu pegagan monokultur (PO), kepadatan jagung 41 666 tanaman/ha (P1), kepadatan jagung 55 555 tanaman/ha (P2) serta kepadatan jagung 83 333 tanaman/ha (P3) dan masing-masing perlakuan diulang 3 kali dan dilakukan pengamatan pada 2 kuadran yang berbeda. Populasi jagung berpengaruh nyata terhadap tinggi tanaman, intensitas na- ungan, hasil panen pipilan kering dan bobot 1 000 biji. Kepadatan populasi jagung 41 666 tanaman/ha, 55 555 tanaman/ha dan 83 333 tanaman/ha menghasilkan intensitas naungan masing-masing sebesar 34.26%, 50.75% dan 79.64%. Bobot 1000 biji tertinggi didapatkan pada perlakuan kepadatan populasi jagung 41 666 tanaman/ha yaitu sebesar 257.38 gr dan bobot 1 000 biji terendah pada populasi jagung 83 333 tanaman/ha, yaitu 226.86 gr. Pada tanaman pegagan, pegagan tanpa naungan (PO) menghasilkan per- tumbuhan dan produksi yang paling tinggi. Panjang stolon tertinggi diperoleh pada pegagan pada populasi jagung 55 555 tanaman/ha (P2). Jumlah daun, jumlah ca- bang, jumlah anakan, ILD maupun bobot basah dan bobot kering tertinggi diperoleh pada pegagan yang ditanam tanpa naungan jagung. Bobot kering daun tertinggi diperoleh pada pegagan monokultur (PO), yaitu sebesar 4.43 ton/ha dan yang terendah pada pegagan yang ditanam pada populasi jagung 83 333 tanaman/ha (P3), yaitu 2.83 ton/ha. Produksi pada P1 dan P2 masing-masing sebesar 3.10 ton/ha dan 3.08 ton/ha.
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