Judul: Komposisi Makanan dan Strategi Makan Ikan- Ikan di Perairan Lamun Pulau Panggang, Kepulauan Seribu
Abstrak: Ekosistem lamun merupakan habitat esensial karena berperan penting sebagai daerah mencari makan, pembesaran, dan perlindungan ikan laut. Kajian ekologi trofik komunitas ikan merupakan langkah awal untuk memahami dasar pengelolaan perikanan berbasis ekosistem. Penelitian ini bertujuan menentukan peran fungsional masing-masing spesies ikan di perairan lamun secara temporal (siang dan malam hari) melalui pendekatan ekologi trofik berdasarkan kajian komposisi makanan dan strategi pola makan ikan. Ikan contoh ditangkap menggunakan seine net di dua lokasi padang lamun di sebelah timur Pulau Panggang pada Februari dan Maret 2018. Terkoleksi sebanyak 58 spesies ikan dari 29 famili. Organisme makanan yang dimanfaatkan oleh ikan dalam proporsi yang besar adalah kopepoda dan krustase. Tidak terdapat perbedaan makanan yang dikonsumsi ikan secara temporal. Mayoritas ikan penghuni perairan lamun berada pada stadia yuwana dan dominan berperan sebagai zooplanktivora. Hal ini juga didukung oleh nilai tingkat trofik ikan-ikan pada siang hari berkisar antara 2,01-3,98 sedangkan malam hari 2,00-3,84 yang umumnya tergolong kelompok omnivora cenderung memakan hewan. Strategi makan yang dikembangkan oleh ikan pada siang maupun malam hari secara umum bersifat generalis. Temuan ini mempertegas bahwa perairan padang lamun Pulau Panggang merupakan daerah asuhan bagi anak-anak ikan.
Keyword: Kumpulan ikan, serikat trofik, status penghuni, tingkat trofik, yuwana ikan

Judul: Makanan dan Struktur Serikat Trofik Komunitas Ikan di Ekosistem Lamun Pulau Semak Daun Kepulauan Seribu
Abstrak: Pulau Semak Daun merupakan salah satu pulau yang dijadikan destinasi wisata dalam gugusan Kepulauan Seribu. Pulau ini memiliki ekosistem lamun yang dapat terancam oleh adanya aktivitas wisata. Ekosistem lamun memiliki peran penting dalam menunjang kehidupan berbagai biota akuatik yang dapat dimanfaatkan oleh komunitas ikan di dalamnya sebagai makanan. Penelitian ini bertujuan menentukan peran fungsional komunitas ikan yang berasosiasi di perairan lamun Pulau Semak Daun, Kepulauan Seribu melalui kajian komposisi makanan, tingkatan trofik, serikat trofik, dan strategi pola makan ikan. Pengambilan contoh dan pengumpulan data dilakukan pada bulan Februari dan Mei 2018 menggunakan seine net pada zona utara, timur, dan selatan. Hasil tangkapan yang didapatkan sejumlah 1592 individu ikan yang mewakili 8 ordo, 25 famili, dan 40 spesies, yang sebagian besar berada pada fase yuwana dan merupakan penghuni sementara di ekosistem lamun Pulau Semak Daun. Struktur serikat trofik yang terbentuk pada komunitas ikan yang terdapat di ekosistem lamun Pulau Semak Daun terdiri dari serikat trofik detritivora, algivora, zooplanktivora, krustasivora, dan zoobentivora yang menduduki tingkat trofik berkisar antara 2,00-3,51 pada bulan Februari dan bulan Mei. Pengujian similaritas (ANOSIM) menunjukkan bahwa komunitas ikan yang diamati pada kedua bulan memanfaatkan jenis makanan yang berbeda, dimana zooplankton merupakan jenis makanan yang paling banyak dimanfaatkan pada bulan Februari dan krustase pada bulan Mei. Penelitian ini membuktikan bahwa ekosistem lamun Pulau Semak Daun berperan sebagai daerah asuhan dan daerah pencarian makan bagi komunitas ikan.
Keyword: daerah asuhan,, daerah pencarian makan, penghuni sementara, strategi pola makan, tingkat trofik, yuwana.

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