Judul: Karakteristik Erapan dan Pelepasan Fosfor pada Tanah Sawah di Pulau Jawa.
Abstrak: Fosfor (P) merupakan unsur hara makro esensial yang diperlukan dalam proses pertumbuhan dan produksi tanaman. Ketersediaan P di dalam tanah ditentukan oleh proses erapan dan pelepasan. Oleh karena itu, pengetahuan mengenai karakteristik P dierap dan dilepaskan pada tanah sawah perlu diketahui. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik erapan dan pelepasan P pada tanah sawah di Pulau Jawa dan hubungannya dengan sifat-sifat fisikokimia tanah. Percobaan erapan dan pelepasan P dilakukan pada 22 contoh tanah sawah yang tersebar di Pulau Jawa. Data erapan dan pelepasan P disimulasikan menggunakan persamaan Langmuir untuk mendapatkan nilai erapan P maksimum (b), energi ikatan P oleh partikel tanah (k), dan standar kebutuhan P tanaman (P0.2). Hasil penelitian menunjukkan bahwa persamaan Langmuir dengan baik mensimulasikan pola erapan P. Nilai b tanah sawah di Pulau Jawa berkisar dari 443 mg P kg-1 (Jombang) hingga 2090 mg P kg-1 (Demak). Nilai k memiliki nilai dari 0.02 L mg-1 (Jombang) hingga 0.64 L mg-1 (Jatisari). P0.2 dengan nilai terendah 1.96 mg P kg-1 (Jombang) dan tertinggi 194.43 mg P kg-1 (Jatisari). Setelah pelepasan P, nilai k pada contoh tanah mengalami peningkatan. Pelepasan P terendah adalah 1.54% (Cicalengka dan Buntu) dan yang tertinggi adalah 43.57% (Jombang). Nilai b berkorelasi positif dengan total C, Fe yang diekstrak dithionit-sitrat-bikarbonat (Fed), dan kadar klei. Nilai k berkorelasi negatif dengan pH (H2O) dan berkorelasi positif dengan total C, Fe yang diekstrak ammonium oksalat (Feo), Fed, dan kadar klei. Jumlah P yang mampu dilepas dalam persen berkorelasi positif dengan pH (H2O) dan berkorelasi negatif dengan total C, Feo, Fed, kadar klei, nilai b, dan nilai k. Oleh karena itu, semakin tinggi nilai Fed, Feo, dan kadar klei maka semakin tinggi nilai erapan P maksimum dan menurunkan nilai pelepasan P.
Keyword: erapan P, pelepasan P, standar kebutuhan P (P0.2)

Judul: Karakteristik Erapan Fosfor pada Tanah Sawah di Jawa Barat pada Ketinggian 100-500 meter di Atas Permukaan Laut
Abstrak: Karakteristik erapan P dari tanah penting untuk membuat rekomendasi pupuk P yang menguntungkan dan mengatur kebutuhan P yang tepat untuk meningkatkan produktivitas tanaman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui erapan P pada tanah sawah di Jawa Barat pada ketinggian 100-500 m dpl. Contoh tanah diambil dari 22 tempat dari 8 Kabupaten yang ada di Jawa Barat yaitu Cianjur, Bandung Barat, Subang, Bogor, Garut, Cirebon, Kuningan, dan Ciamis. Sifat fisik-kimia tanah yang dianalisis diantaranya yaitu pH tanah, Ntotal, C-Organik, KTK, dan kadar klei. Sifat fisik-kimia tanah sawah bervariasi. Berdasarkan hasil rata-rata, nilai pH tergolong sangat masam sampai agak masam, N-total tergolong sangat rendah sampai sedang, C-organik tergolong rendah sampai tinggi, dan KTK tergolong rendah sampai sangat tinggi. Persamaan Langmuir dapat menggambarkan dengan baik pola erapan P. Nilai erapan P maksimum adalah 1000-5000 L mg-1, konstanta energi ikatan 0.01-4 mg kg-1, dan nilai P0.2 15-2500 mg kg-1
Keyword: erapan P, persamaan Langmuir, tanah sawah

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