Judul: Productivity of Eri Silkworms (Samia cynthia ricini) Fed with Two Types of Cassava Leaves
Abstrak: Ulat sutra Samia cynthia ricini atau yang dikenal dengan ulat sutra eri merupakan serangga penghasil serat sutra alam untuk bahan produk tekstil. Ulat S. ricini telah didomestikasi dan dapat mengonsumsi beberapa jenis daun yang mudah tumbuh di Indonesia, salah satunya adalah daun singkong. Penelitian ini bertujuan mengkaji produktivitas ulat sutra eri (S. ricini) yang diberi pakan daun singkong jenis berbeda, yaitu Manihot utilissima dan Manihot glaziovii pada taraf pemberian yang berbeda. Perlakuan perbedaan jenis daun singkong dimulai dari instar I, sedangkan perlakuan taraf pemberian pakan dimulai instar IV. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) untuk peubah konsumsi pakan, panjang, lebar, dan berat tubuh ulat instar I-III dan RAL pola faktorial 2x2 untuk peubah konsumsi pakan, panjang, lebar, dan berat tubuh ulat instar IV dan V. Data dianalisis menggunakan Analysis of Variance (ANOVA) dan dilanjutkan dengan uji Tukey. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ulat eri yang diberi pakan daun M. utilissima memiliki konsumsi pakan ulat instar IV dan V lebih tinggi, lama fase ulat lebih singkat, dan berat kokon utuh lebih tinggi dibandingkan ulat yang diberi pakan daun M. glaziovii. Perbedaan taraf pemberian pakan hanya berpengaruh terhadap konsumsi pakan P2 lebih tinggi dibandingkan P1 pada ulat instar IV dan V.
Keyword: feeding levels, Manihot glaziovii leaves, Manihot utilissima leaves, productivity, Samia cynthia ricini

Judul: Production Optimization and Efficiency Analysis of Samia cynthia ricini Rearing Management
Abstrak: Samia cynthia ricini adalah ulat sutra penghasil sutra eri yang berpotensi untuk dikembangkan di Indonesia. Hal ini disebabkan ulat sutra S. c. ricini termasuk ulat polifagus (dapat hidup di banyak tanaman inang) dan polivoltin (menghasilkan lebih dari tiga generasi dalam satu tahun) yang merupakan ciri tipe ulat sutra tropis. Produktivitas ulat sutra S. c. ricini dipengaruhi oleh penanganan saat pemeliharaan. Penelitian ini bertujuan mengoptimasi produktifitas ulat sutra S. c. ricini pada setiap fase hidup dan menentukan sistem pemeliharaan yang efisien. Penelitian ini terbagi menjadi empat bagian, yaitu: pengamatan produktivitas ulat S. c. ricini yang dipelihara pada kondisi lingkungan dataran rendah (176 m dpl) dengan pakan daun singkong (Manihot utilissima), pengamatan produktivitas kokon yang dikokonkan menggunakan media pengokonan kayu dan sobekan karton, pemisahan telur fertil dalam media larutan NaCl (0,00; 0,02; 0,05; 0,08; dan 0,11 g ml-1), dan menghitung analisis finansial pemeliharaan ulat sutra S. c. ricini. Performa produksi yang diamati terdiri dari konsumsi pakan (pakan terkonsumsi dan pakan tercerna), produktivitas ulat (panjang, lebar, dan bobot), mortalitas, lama siklus ulat, produktivitas kokon (persentase pemeliharaan efektif dan kualitas kokon), dan daya tetas telur. Data produktivitas ulat, mortalitas, lama siklus ulat, dan daya tetas telur dianalisis secara deskriptif. Data persentase pemeliharaan efektif dianalisis dengan uji-t sedangkan data kualitas kokon dianalisis menggunakan Rancangan Acak Lengkap pola faktorial 2 × 2. Faktor pertama media pengokonan dan faktor kedua jenis kelamin dengan tiga kali ulangan. Analisis finansial dihitung menggunakan keuntungan, rasio R/C, dan BEP. Ulat S. c. ricini yang dipelihara pada ketinggian 176 m dpl dengan kisaran suhu 26-28 ℃ dan kelembapan 72%-83% membutuhkan 27,17±2,39 g pakan terkonsumsi dan 19,51±2,30 g pakan tercerna. Ulat mencapai produktivitas maksimum (instar V) sebesar 59,65±4,36 mm panjang, 9,80±0,77 mm lebar, dan 4,18±0,60 g bobot. Fase ulat memerlukan waktu 24 hari dengan persentase hidup 86,11±4,27%. Analisis data menunjukkan interaksi antara media pengokonan dan jenis kelamin tidak mempengaruhi persentase pemeliharaan efektif dan kualitas kokon. Bobot total, persentase kulit kokon, panjang kokon, lebar medial kokon, lebar posterior kokon, bobot pupa, panjang pupa, lebar medial pupa dan lebar posterior pupa dipengaruhi oleh jenis kelamin akibat adanya perbedaan konversi massa tubuh terhadap perkembangan organ kelamin. Penentuan telur fertil menggunakan larutan NaCl belum bisa dijadikan acuan untuk telur S. c. ricini. Hal ini disebabkan perkembangan embrio dan karakteristik korion yang menyebabkan tingginya penguapan cairan telur sehingga mempengaruhi berat jenis telur. Sistem pemeliharaan terbaik berdasarkan hasil analisis finansial diperoleh dari media pengokonan kayu dengan nilai rasio R/C 1,61., Samia cynthia ricini is a potential eri silk producing insect in Indonesia. S. c. ricini was a polyphagous insect (had various host plants) and polyvoltine (produce more than three generations in a year) which are characteristic of tropical silkworm types. S. c. ricini productivity is affected by rearing management. This study aims to optimize the productivity of S. c. ricini at every stage of life and choose the efficient rearing method. This study were divided into four parts: observation of S. c. ricini productivity reared in a lowland area (176 m asl) with cassava leaves (Manihot utilissima) fed, observing the productivity of the cocoons using wood and carton mountages media, separating
Keyword: cocoon quality, financial analysis, hatchability, mountages media, Samia cynthia ricini

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