Judul: Pengaruh Pemberian Senyawa Humat Terhadap Karakteristik Erapan Fosfor Pada Tanah Dengan Oksida Fe dan Al yang Tinggi
Abstrak: Indonesia memiliki lahan kering dengan luasan sebesar 102.817.113 ha yang bersifat masam. Tanah masam pada lahan kering umumnya memiliki tingkat kesuburan dan ketersediaan fosfor (P) yang rendah. Rendahnya ketersediaan P di dalam tanah tersebut karena P dierap oleh komponen-komponen tanah antara lain oksida Fe dan Al. Dari penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa oksida Fe dan Al yang tinggi dapat meningkatkan erapan P. Dewasa ini, senyawa humat merupakan bahan yang populer terkait dengan peningkatan tingkat kesuburan tanah-tanah ini. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh senyawa humat terhadap karakteristik erapan dan desorpsi P. Tanah yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rhodic Eutrudox dan Typic Paleudult, dari Kuaro, Kalimantan Timur. Contoh tanah yang digunakan dijenuhi dengan senyawa humat dengan perbandingan tanah : senyawa humat 1:5 dan diinkubasi selama dua hari. Data hasil erapan dan desorpsi P disimulasikan dengan menggunakan persamaan Langmuir. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemberian senyawa humat dari Andisol tidak konsisten dalam erapan P maksimum dan energi ikatan, sedangkan senyawa humat dari tanah Gambut secara statistik nyata meningkatkan energi ikatan pada kedua tanah. Kebutuhan standar pemupukan P (P yang dierap pada konsentrasi kesetimbangan 0.2 mg/L) pada Rhodic Eutrudox nyata meningkat dengan pemberian kedua senyawa, sedangkan pada Typic Paleudult nyata meningkat pada pemberian senyawa humat dari tanah Gambut. Pengaruh senyawa humat dari Andisol tidak konsisten terhadap persentase P yang didesorpsi, sedangkan senyawa humat dari tanah Gambut nyata menurunkan persentase P yang didesorpsi pada kedua contoh tanah. Dari hasil ini dapat diduga bahwa karakterisik erapan P tergantung pada karakteristik dari senyawa humat.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pemberian bahan humat, fosfor dan waktu inkubasi terhadap ketersediaan fosfor pada tanah latosol dan podsolik
Abstrak: Salah satu permasalahan tanah masam adalah tingginya fiksasi fosfor yang mengakibatkan turunnya kadar P tersedia dalam tanah, fiksasi fosfor ini dapat diturunkan dengan ditambahkannya bahan organik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh pemberian bahan humat, larutan P dan waktu inkubasi terhadap ketersediaan fosfor pada Latosol dan Podsolik Dramaga. Penelitian dilakukan dengan penambahan bahan humat dengan dosis 0 ppm/200g tanah (D0), 25 ppm/ 200g tanah (D1) dan 50 ppm/200g tanah (D2). Larutan P dengan dosis 0 ppm/ 200g tanah (P0) dan 25 ppm/200g tanah (P1). Adapun waktu inkubasi 0 minggu (T0), 3 minggu (T3) dan 6 minggu (T6). Hasil penelitian menunjukkan terjadinya peningkatan P-tersedia setelah perlakuan pemberian bahan humat. Perlakuan D1 dan D2 secara nyata mampu meningkatkan P-tersedia pada Latosol sebesar 4.98 ppm dan 17.7 ppm, dan Podsolik sebesar 5.92 ppm dan 16.96 ppm. Kombinasi bahan humat, larutan P dan waktu inkubasi mampu meningkatkan pH secara nyata pada Latosol. Kombinasi bahan humat dan waktu inkubasi secara nyata meningkatakan pH pada Podsolik. Kombinasi larutan P dan waktu inkubasi secara nyata menurunkan Al-dd. Secara umum perlakuan terbaik untuk meningkatkan P-tersedia, pH dan menurunkan Al-dd yaitu D2P0T6.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), waktu inkubasi., Podsolik Dramaga, Latosol Dramaga, fosfor, bahan humat

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