Judul: Karakteristik Erapan Fosfor pada Tanah Sawah di Jawa Barat pada Ketinggian 100-500 meter di Atas Permukaan Laut
Abstrak: Karakteristik erapan P dari tanah penting untuk membuat rekomendasi pupuk P yang menguntungkan dan mengatur kebutuhan P yang tepat untuk meningkatkan produktivitas tanaman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui erapan P pada tanah sawah di Jawa Barat pada ketinggian 100-500 m dpl. Contoh tanah diambil dari 22 tempat dari 8 Kabupaten yang ada di Jawa Barat yaitu Cianjur, Bandung Barat, Subang, Bogor, Garut, Cirebon, Kuningan, dan Ciamis. Sifat fisik-kimia tanah yang dianalisis diantaranya yaitu pH tanah, Ntotal, C-Organik, KTK, dan kadar klei. Sifat fisik-kimia tanah sawah bervariasi. Berdasarkan hasil rata-rata, nilai pH tergolong sangat masam sampai agak masam, N-total tergolong sangat rendah sampai sedang, C-organik tergolong rendah sampai tinggi, dan KTK tergolong rendah sampai sangat tinggi. Persamaan Langmuir dapat menggambarkan dengan baik pola erapan P. Nilai erapan P maksimum adalah 1000-5000 L mg-1, konstanta energi ikatan 0.01-4 mg kg-1, dan nilai P0.2 15-2500 mg kg-1
Keyword: erapan P, persamaan Langmuir, tanah sawah

Judul: Karakteristik Erapan Fosfor Tanah Sawah di Jawa Barat pada Ketinggian 0–100 Meter di Atas Permukaan Laut
Abstrak: Pembentukan, perkembangan, dan pelapukan tanah dipengaruhi oleh faktor-faktor bahan induk, organisme, topografi, iklim, dan waktu. Topografi terbagi dalam dua bagian yaitu kemiringan lereng dan beda tinggi relatif (elevasi). Lahan sawah merupakan suatu tipe penggunaan lahan yang pengelolaannya memerlukan genangan air. Proses penggenangan dan pengeringan menyebabkan perubahan sifat kimia tanah sawah yang dapat mempengaruhi ketersediaan fosfor bagi tanaman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik erapan fosfor pada tanah sawah di Jawa Barat pada ketinggian 0 – 100 meter di atas permukaan laut. Analisis erapan fosfor dilakukan dengan metode Fox dan Kamprath (1970). Data erapan P diperoleh dengan menjenuhkan tanah dengan 30 mL larutan 0.002 mol L-1CaCl2 yang mengandung larutan seri P dengan berbagai konsentrasi (0-240 mg/L) dalam bentuk KH2PO4 selama enam hari pada suhu kamar yang kemudian ditetapkan dengan menggunakan UV-VIS Spectrophotometer dengan panjang gelombang 660 nm, kemudian dianalisis dengan menggunakan persamaan Langmuir. Tanah yang digunakan dalam penelitian terdiri dari 24 contoh tanah yang diambil pada 24 lokasi di Jawa Barat. Lokasi pengambilan contoh tanah berasal dari 9 Kabupaten di Jawa Barat, yaitu Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Karawang, Kabupaten Pangandaran, Kabupaten Garut, dan Kabupaten Bekasi. Hasil menunjukkan bahwa tanah sawah pada ketinggian 0 – 100 m dpl di Jawa Barat memiliki sifat dan karakteristik yang berbeda. Contoh tanah sawah pada penelitian ini memiliki pH yang tergolong sangat masam hingga agak masam. Tekstur dari contoh tanah sawah ini adalah pasir berlempung hingga klei. Pada tapak pertama erapan P pada tanah sawah dengan ketinngian 0 – 100 m dpl memiliki nilai yang berkisar antara 158,73 mg kg-1 hingga 1428,57 mg kg-1 dan energi ikatan berkisar 0.01 L mg-1 hingga 15,67 L mg-1, sedangkan pada tapak kedua erapan P memiliki nilai yang berkisar antara 238,10 mg kg-1 hingga 3333,33 mg kg-1 dan energi ikatan berkisar 0.01 L mg-1 hingga 0.32 L mg-1. Nilai koefisien determinasi (R2) antara 0.90 hingga 0.98 hal tersebut memiliki arti bahwa data dapat digambarkan dengan baik oleh persamaan Langmuir.
Keyword: elevasi, erapan, fosfor, langmuir, sawah

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