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

Judul: Classification of Histopathological Images of Breast Cancer with Methods CNN and Transfer Learning
Abstrak: Kanker payudara adalah kanker dengan jumlah kasus terbanyak pertama di dunia dan di Indonesia. Kanker payudara memiliki kontribusi sebesar 11,7% (2.261.419) dari total kasus baru kanker di dunia serta 16,6% (65,858) di Indonesia yang tercatat di tahun 2020. Pemeriksaan kanker umumnya menggunakan teknik biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan yang dicurigai terdapat sel kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dengan metode transfer learning dalam memprediksi status kanker payudara pada citra histopatologi. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7,909 citra histopatologi jaringan tumor payudara dan terbagi menjadi dua kelompok utama, yaitu tumor jinak dan tumor ganas. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, pelatihan model, dan evaluasi. Hasil dari penelitian ini adalah model CNN yang dapat membantu proses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi. Penelitian ini menghasilkan dua model CNN berbeda dengan akurasi terbaik sebesar 96%., Breast cancer is the cancer with the highest number of incidences, both in Indonesia and in the world. Breast cancer contributes up to 11,7% (2,261,419) of the total new cases of cancer in the world and 16,6% (65,858) in Indonesia (recorded in 2020). Cancer examination generally uses a biopsy technique by taking tissue samples suspected of having cancer cells. This study aims to create a convolutional neural network model with transfer learning method in predicting breast cancer status on histopathological images. The data used in this study were sourced from the BreakHis dataset which consisted of 7,909 histopathological images of breast tumor tissue and was divided into two main groups, namely benign tumors and malignant tumors. The stages in this research include data preprocessing, data sharing, model training, and evaluation. The result of this research is a convolutional neural network model that can help classify breast cancer in histopathological images. Two different CNN models were created with the best accuracy of 96%.
Keyword: breast cancer, convolution neural network, histopathology, transfer  learning, cnn

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA