Judul: Uji Viabilitas Polen pada Dua Spesies Belimbing Hutan (Averrhoa dolichocarpa dan A. leucopetala)
Abstrak: Wild starfruit Averrhoa dolichocarpa and A. leucopetala are new species reported. The aims of the research were to testing pollen viability at a day before anthesis (H-1) and at anthesis (H0) stadia with germination in Brewbaker and Kwack (BK) and 10% sucrose media and staining test with 1% anilin blue and 1% I2KI. The optimum time for germination was 16 hours. Pollen viability in staining test results were higher than in germination test ie. 64.80% in BK medium, 54.60% in sukrosa, 88.60% in aniline blue dye and 88.50% in I2KI. BK medium showed a better result for germination test than 10% sucrose. In vitro viability germination test obtained the result that pollen viability value of wild starfruit at H0 stadia was higher than pollen viability at H-1 stadia. While the result of staining test obtained that H-1 stadia was higher than at H0 stadia. Long filament of Averrhoa dolichocarpa located on the slope had higher pollen viability than short filament. Filament factor in staining test was not significant. Pollen viability both in 10% sucrose to 1% aniline dye and 10% sucrose to 1% I2KI were negatively correlated. The correlation of pollen viability was not found either in BK medium and aniline dye blue or in BK medium and I2KI.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), staining test, in vitro germination, pollen viability, starfruit

Judul: Korelasi metode pengecambahan in vitro dengan pewarnaan dalam pengujian viabilitas polen
Abstrak: Percobaan ini dilakukan untuk mempelajari media pengecambahan dan pewarnaan polen yang dapat digunakan untuk sebagian besar spesies dan mempelajari korelasi antara metode pengecambahan polen secara in vitro dengan pewarnaan dalam menduga viabilitas polen. Percobaan ini dilaksanakan pada bulan Januari hingga September 2008 bertempat di Laboratorium Ilmu dan Teknologi Benih IPB Darmaga dan Laboratorium Biologi Bidang Zoologi LIPI Cibinong. Penelitian meliputi pengamatan morfologi polen dan dua percobaan, masing-masing menggunakan Rancangan Acak Lengkap dua faktor, yaitu faktor media atau pewarna dan spesies. Percobaan 1 menggunakan empat media pengecambahan serbuk sari yaitu (1). Media Brewbaker & Kwack (BK) : 10% sukrosa, 100 ppm H3BO4, 300 ppm Ca(NO3)2.4H2O, 200 ppm MgSO4.7H2O, dan 100 ppm KNO3 dalam 1000 mL aquades, (2). Media BK tanpa sukrosa, (3). Media sukrosa 10%, dan (4). Modifikasi PGM (Pollen Germination Medium) : 10% sukrosa, 0.005% H3BO3, 10 mM CaCl2, 0.05% mM KH2PO4, dan 4% PEG 6000. Percobaan 2 merupakan penelitian pewarnaan polen untuk menduga viabilitas polen. Percobaan ini terdiri atas empat pewarna, yaitu (1). Aniline blue 0,2%, (2). Asetocarmin 0,75%, (3). Iodine Kalium Iodide 1%, dan (4). 2,3,5- triphenyl tetrazolium chloride (TTC) 1%. Selain itu, dilakukan pula pengamatan morfologi masing-masing famili dengan menggunakan mikroskop pemindai elektron (SEM).
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