Judul: Penyusunan Skala Hedonisme Kebauan Beberapa Sumber Bau di Indonesia
Abstrak: Bau merupakan salah satu sumber gangguan lingkungan penting di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun skala hedonisme kebauan, menentukan nilai skala hedonisme kebauan menggunakan panelis, mengukur kadar amonia (NH3) dan hidrogen sulfida (H2S) menggunakan analisis kimia dan membandingkannya dengan nilai skala hedonisme kebauan, serta menganalisis faktor-faktor yang menyebabkan polusi kebauan. Penelitian dilakukan dengan mengacu pada Kep-50/MENLH/11/1996, SNI 19-7119.1-2005, dan RSNI3.7119.11:2007. Penyusunan skala hedonisme dilakukan di beberapa lokasi yang merupakan sumber bau di Dramaga. Nilai skala hedonisme kebauan yang digunakan -4≤x≤4 dengan ketelitian 1 (satu) angka desimal. Berdasarkan hasil penelitian, peternakan ayam mendapatkan nilai skala hedonisme terkecil, yaitu sebesar -2,5 (cukup tidak sedap) dan toko minyak wangi yang mendapat nilai tertinggi sebesar 2,8 (cukup sedap). Faktor yang mempengaruhi polusi bau adalah aliran udara, lingkungan, tempat tertutup dan terbuka, lama waktu paparan, serta senyawa-senyawa, seperti amonia (NH3), metil merkaptan (CH3SH), hidrogen sulfida (H2S), metil sulfida (CH3)2S, dan stirena (C6H5CHCH2).
Keyword: amonia, hidrogen sulfida, kebauan, skala hedonisme, sumber bau

Judul: Penyusunan Skala Hedonisme Kebauan Beberapa Sumber di Bogor
Abstrak: Odor pollution is a stimulus of substance received by the sense of smell while malodor is undesirable odor in some amount and time that can interfere human health and environmental comfort. The purpose of this study was to develop a hedonic scale of malodour and analyzing the factors that cause malodour pollution. This research method uses 10 panelist members according with KEP 50/MENLH/11/1996. Measurement of hedonic scale was carried out in the tofu producer, slaughter house, solid waste treatment facility, traditional markets, and compost installation suspected to create an malodour impression, while allegedly causing positive impression used 18 samples of materials. Hedonic scale of malodor was designed in between 1-10, ranging from being very dislike to very like. Scale indicating the negative effect are in the range of odor ≤5, while the scale showed positive effect are > 5. Place and samples obtain the value of a malodor hedonic scale negative is slaughter house, traditional markets (los meat), solid waste treatment facility, tofu producer Bandung, food raw materials, chicken coop, camphor, and embrocation, while malodor hedonic scale is traditional markets (los vegetable and los clothing), tofu producer Sumedang, compost installation, warm drinks, soft drink, balm, perfum, softener, shampoo, soap cream, detergent. Factor affecting the air pollution are air flow, indoor and outdoor area, long exposure, and the presence of compounds that cause malodour on literature of ammonia, hydrogen sulphide (H2S), trimethy lamine, indole, skatole, thiol, mercaptan, dimetilsulphide, and methyl salisilate.
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