Judul: Pengaruh lama perendaman setek dalam air kelapa dan pemberian pupuk daun terhadap pertumbuhan setek lada (Piper nigrum L.)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh lama perendaman setek dalam air kelapa dan frekuensi pemupukan melalui daun terhadap setek lada satu ruas dengan daun tunggal serta interaksi dari kedua perlakuan. Penelitian ini dilakukan di rumah kaca Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat Bogor (BALITTRO) mulai pada bulan Januari 1990 berakhir Mei 1990. Setek yang digunakan setek satu ruas dengan daun tunggal dari sulur panjat dari varietas Bulok Belantung yang didapat dari kebun percobaan Sukamulya, Sukabumi. Konsentrasi air kelapa yang digunakan adalah 100% dengan media tanam di pembibitan kombinasi tanah pupuk kandang (7:3) berdasar berat dengan penambahan 0.5 g dolomit/kg tanah. Jenis tanah yang digunakan adalah tanah Latosol Cimanggu. Perendaman setek dilakukan sebelum setek ditanam. dipersemaian. Persemaian dilakukan dalam bak semai (media pasir) dengan jumlah populasi 75 setek/perlakuan. Tanaman dipindah ke pembibitan setelah berumur 25 hari di persemaian. Pembibitan dalam polybag dengan jumlah populasi 16 tanaman/perlakuan. Pemupukan pertama dilakukan pada saat tanaman berumur 3 hari di pembibitan dengan konsentrasi 2 g/l air.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemupukan pohon induk dan waktu pengambilan setek terhadap pertumbuhan setek cabang buah tanaman lada (Piper Ningrum L.)
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pe- mupukan pohon induk dan waktu pengambilan setek terhadap pertumbuhan setek cabang buah tanaman lada. Percobaan ini dilaksanakan di Rumah Kaca Balai Peneli- tian Tanaman Rempah dan Obat (BALITTRO) Bogor, mulai bulan Januari sampai dengan bulan Mei 1992. Percobaan dilakukan dalam Split Plot Design (Petak Terbagi) yang disusun secara faktorial dengan rancangan lingkungan RAK. Percobaan diulang sebanyak tiga kali. Faktor yang dicobakan yaitu waktu pengambilan setek yang ditempatkan sebagai petak utama dan pemupukan pohon induk yang ditempatkan sebagai anak petak. Faktor pertama yaitu waktu pengambilan setek terdiri atas tiga taraf yaitu jam 8.00-9.00 (al), jam 11.00-12.00 (a2) dan jam 14.00-15.00 (a3) Faktor kedua pemupukan pohon induk, yang dilakukan sebelum pengambilan setek, yaitu 4 minggu tanpa dipupuk (bo), 2 minggu dengan 90 g N (bl), 4 minggu dengan 90 g N (b2), 2 minggu dengan 750 g NPKMg (12-12-17-2) (b3) dan 4 minggu dengan 750 g NPKMg (12-12-17-2) (b4). Hasil percobaan menunjukkan waktu pengambilan setek jam 11.00-12.00 lebih baik daripada jam 8.00-9.00 dan jam 14.00-15.00, walaupun secara statistik tidak berbeda nyata. Pemupukan pohon induk 2 minggu sebelum pengambilan setek dengan 750 g NPKMg (12-12-17-2) nyata memberikan hasil lebih baik terhadap pertumbuhan setek cabang buah lada di pesemaian. Pertumbuhan setek terbaik diperoleh dari kombinasi perlakuan waktu pengambilan setek jam 11.00-12.00 dan pemupukan pohon induk 2 minggu sebelum pengambilan setek dengan 750 g NPKMg (12-12-17-2)….
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