Judul: Usaha Peningkatan Kelarutan Si dari Trass sebagai Amelioran Tanah Gambut
Abstrak: Kebutuhan akan pangan di Indonesia sangat besar dan bertambah setiap tahun sementara lahan cenderung berkurang. Lahan pertanian dikonversi menjadi lahan non pertanian, untuk itu perlu dilakukan usaha dalam meningkatkan produksi pertanian melalui usaha ekstensifikasi untuk mengganti lahan yang terkonversi. Namun lahan yang tersedia adalah lahan suboptimal seperti lahan rawa gambut. Di dalam pemanfaatan tanah gambut sebagai lahan pertanian tentunya memiliki masalah, misalnya tingkat kemasaman, keracunan asam-asam organik, basa-basa dan kejenuhan basa (KB) rendah, ketersediaan silika yang rendah, dan defesiensi unsur hara. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh pemberian dolomit dan pembakaran terhadap kelarutan silikat, dan untuk melihat pengaruh pemberian dolomit dan pembakaran terhadap pH tanah gambut. Kegiatan penelitian meliputi analisis kimia dilakukan di Laboratorium Ilmu Tanah-IPB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian trass dan dolomit serta pembakaran meningkatkan kelarutan silikat, dimana perlakuan kombinasi pemberian trass dan dolomit cenderung tinggi dalam meningkatkan kelarutan silikat. Trass tanpa perlakuan memiliki kadar SiO2 yang paling rendah dengan nilai 0,043 % sedangkan trass yang dicampur dengan dolomit 50% yang telah dibakar pada suhu 550 °C memiliki kadar SiO2 yang paling tinggi sebesar 0,169 %. Pada perlakuan kombinasi pemberian trass dan dolomit serta pembakaran juga meningkatkan pH tanah gambut, dimana pada hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan pemberian trass dan dolomit serta pembakaran juga tinggi dalam meningkatkan pH tanah gambut. Nilai pH gambut paling tinggi terdapat pada perlakuan trass dicampur dengan dolomit lalu dibakar pada suhu 700 °C dengan nilai 5,22.
Keyword: basa-basa, dolomit, pH gambut, silikat, trass

Judul: Pemberian Ef Slag Dan Kombinasinya Dibandingkan Dengan Dolomit Serta Trass Untuk Peningkatan Serapan Hara Dan Pertumbuhan Padi Di Tanah Gambut
Abstrak: Kesuburan lahan gambut tergolong rendah sehingga diperlukan pemberian masukan berupa bahan amelioran. Amelioran tanah merupakan bahan untuk memperbaiki sifat fisik, kimia, dan biologi tanah. Selain itu ameliorasi dilakukan untuk mengatasi tingginya kemasaman tanah dan buruknya kesuburan tanah yang merupakan dua faktor pembatas utama dalam meningkatkan produktivitas lahan gambut. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari dan mengetahui pengaruh pemberian EF slag dan kombinasinya dibandingkan dengan dolomit serta trass untuk peningkatan pH tanah, serapan hara dan pertumbuhan padi pada tanah gambut. Penelitian ini dilakukan dengan model Rancangan Acak Lengkap (RAL) yang terdiri dari kontrol, NPK 50%, 5% EF slag, 5% trass, dolomit (2.5%, 1.9%, dan 1.3%), 5% dolomit-trass (0.5:1, 0.75:1, dan 1:1), dan 5% kombinasi dolomittrass 1:1 dan EF slag (75:25, 50:50, dan 25:75). Masing-masing perlakuan terdiri dari 3 (tiga) ulangan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemberian trass tunggal atau dolomit tunggal ataupun kombinasi trass dan dolomit tidak efektif sebagai amelioran tanah gambut untuk padi sawah, dan kombinasi trass-dolomit (1:1) dengan EF slag efektif sebagai amelioran tanah gambut untuk padi sawah. Perlakuan terbaik adalah kombinasi trass-dolomit (1:1) dengan EF slag (25:75), kombinasi tersebut lebih baik dibanding perlakuan EF slag sendiri.
Keyword: dolomit, EF slag, efektivitas serapan hara, gambut, trass

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