Judul: Valuasi Ekonomi Ekosistem Lamun Pulau Waidoba Kabupaten Halmahera Selatan Provinsi Maluku Utara
Abstrak: Lamun adalah tumbuhan tingkat tinggi dan berbunga (angiospermae) yang telah beradaptasi untuk dapat hidup terbenam di air laut. Ekosistem lamun memberikan manfaat dengan menghasilkan barang dan jasa yang dapat dikonsumsi baik secara langsung (direct) maupun tidak langsung (indirect). Di perairan padang lamun, terdapat beberapa famili ikan komersial sebagai penyumbang produksi perikanan, di antaranya : Serranidae, Siganidae, Scaridae, Lethrinidae, dan Lutjanidae. Beberapa biota lain yang penting adalah sotong (Sepia, Sepiateuthis), bulu babi (Diadema, Tripneutes), lola (Trochus niloticus), gurita (Octopus), kima (Tridacna, Hippous), teripang (Holothuria), kerang darah (Anadara) dan lain-lain. Pulau Waidoba merupakan kepulauan yang saat ini menjadi isu pengelolaan kawasan pesisir dan pulau-pulau kecil di Provinsi Maluku Utara. Pulau ini memiliki karakteristik geografis dan karakteristik masyarakat yang khas, karena terletak pada garis khatulistiwa dan didominasi oleh suku Bajo sebagai salah satu suku yang hidup dan berinteraksi secara langsung dengan laut. Tujuan penelitian ini adalah 1. Mengidentifikasi pola pemanfaatan dan permasalahan ekosistem lamun Pulau Waidoba, Kabupaten Halmahera Selatan Provinsi Maluku Utara. 2. Mengestimasi nilai ekonomi dari fungsi dan manfaat ekosistim lamun Pulau Waidoba, Kabupaten Halmahera Selatan Provinsi Maluku Utara. 3. Menentukan alternative pengelolaan ekosistem lamun yang berkelanjutan di Pulau Waidoba, Kabupaten Halmahera Selatan Provinsi Maluku Utara. Pemanfaatan ekosistem padang lamun di Pulau Waidoba dilakukan oleh masyarakat maupun swasta sebagai daerah penangkapan ikan, penangkapan biota non ikan dan sebagai areal budidaya perairan (rumput laut, kerang dan ikan). Beberapa aktivitas yang dianggap secara langsung maupun tidak langsung berdampak pada degradasi habitat (habitation) dan keanekaragaman hayati (biodiversity), seperti pengambilan kerang darah (anadara sp) dan adanya kegiatan penangkapan ikan menggunakan bahan peledak (dinamit botol) dan bahan beracun (tuba dan potassium sianida) baik yang dilakukan oleh masyarakat maupun oleh swasta. Berdasarkan hasil penelitian rekapitulasi nilai ekonomi ekosistem lamun di Pulau Waidoba menunjukkan total nilai ekonomi (total economic value) mencapai Rp 255.324.598.410 per tahun. Nilai ekonomi ini terdiri dari nilai ekonomi manfaat langsung (use value) sebesar Rp 241.054.041.785. per tahun, nilai ekonomi manfaat tak langsung (direct use value) sebesar Rp.4.694.820.081 per tahun, nilai keberadaan (existensi value) sebesar Rp. 9.448.756.247 per tahun,nilai pilihan (option value) sebesar Rp 33.766.994 per tahun dan nilai warisan (bequest value) adalah sebesar Rp 93.213.303 per tahun.
Keyword: Lamun, Pulau Waidoba, Total Nilai Ekonomi, pemanfaatan ekosistem, degradasi habitat

Judul: Valuasi Ekonomi Ekosistem Lamun Pulau Waidoba Kabupaten Halmahera Selatan Provinsi Maluku Utara
Abstrak: Seagrass is high level vegetation (Angiosperm), which has adapted to survive under sea water. Seagrass ecosystem gives benefit to product goods and service which can be consumed directly or indirectly. The research was done in Waidoba Island, South Halmahera, Province of North Moluccas. which purposed to see types of seagrass ecosystem, estimation of economic value of function and benefit of seagress ecosystem, and alternative management of seagress ecosystem in Waidoba Island. The method of research of economic values of seagress ecosystem used transect method and transect plot, effect on production (EoP) and CVM. Based on research, economic value of seagress ecosystem in Waidoba Island showed total economic value 255.324.598.410 per year. The economic value included direct use value (fisheries) and indirect use value (nursery ground, blue carbon), option value, existence value, and bequest value.
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