Judul: The Change in Composition of Butterfly Diversity on IPB Dramaga Campus in Bogor
Abstrak: Kampus Institut Pertanian Bogor Dramaga memiliki keanekaragaman hayati yang tinggi, salah satunya adalah keanekaragaman kupu-kupu. Keanekaragaman kupu-kupu dapat mengalami perubahan seiring berjalannya waktu yang disebabkan oleh perubahan iklim dan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keanekaragaman, kemerataan, dan kesamaan jenis kupu-kupu di Kampus IPB Dramaga, serta mengetahui perubahan keanekaragaman jenis kupu-kupu di kawasan Kampus IPB Dramaga setelah mengalami perubahan tersebut. Pengambilan data dilakukan dengan metode Pollard transect dan mendapatkan 116 individu kupu-kupu yang terdiri dari 28 jenis. Kupu-kupu yang ditemukan terdiri dari 4 famili, yaitu Pieridae, Nymphalidae, Papilionidae, dan Lycaenidae. Keanekaragaman jenis kupu-kupu tertinggi berada pada lokasi Danau SDGs dengan nilai 2,12. Nilai kemerataan jenis kupu-kupu tertinggi yaitu pada lokasi Taman Konservasi dengan nilai 0,97. Tingkat kesamaan jenis tertinggi terjadi antara lokasi Danau SDGs dan Jalan Ulin dengan nilai 0,38. Secara umum, keanekaragaman kupu-kupu di Kampus IPB Dramaga mengalami penurunan dalam kurun waktu 10 tahun., IPB University has high biodiversity, one of which is butterfly diversity. Butterfly diversity can change over time due to climate and environmental changes. This study aims to determine the diversity, evenness, and similarity of butterfly species in the Dramaga Campus of IPB, and to determine changes in the diversity of butterfly species in the area of the Dramaga Campus of IPB after experiencing these changes. Data was collected using the Pollard transect method and obtained 116 butterfly individuals consisting of 28 species. The butterflies found consisted of 4 families, namely Pieridae, Nymphalidae, Papilionidae, and Lycaenidae. The highest diversity of butterfly species is in the Lake SDGs location with a value of 2,12. The highest evenness value of butterfly species is at the Conservation Park location with a value of 0,97. The highest level of similarity occurs between Lake SDGs and Jalan Ulin with a value of 0,38. In general, the diversity of butterflies on the Dramaga Campus of IPB has decreased over the past 10 years.
Keyword: butterflies, IPB Dramaga, species diversity, species evenness, species similarity

Judul: Diversity of Butterflies at Three Locations with Different Environmental Characteristics in Bogor
Abstrak: Kupu-kupu merupakan serangga yang termasuk ke dalam organisme bioindikator lingkungan. Keberadaan kupu-kupu dipengaruhi oleh faktor biotik (vegetasi pakan ulat dan pakan kupu-kupu) dan abiotik (suhu udara, kelembapan udara, kecepatan angin, leaf area index, ketersediaan sumber air, dan pencemaran udara). Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kekayaan, keanekaragaman, dan kemerataan jenis kupu-kupu pada tiga lokasi di Bogor dan menganalisis hubungan antara komunitas kupu-kupu dengan dengan karakteristik lingkungan yang berbeda pada Kampus IPB, Jalan Jendral Sudirman, dan Jalan K.H. Tubagus Muhammad Falak. Penelitian menggunakan metode transek dan metode eksplorasi. Ditemukan 64 jenis kupu-kupu dari 5 famili yang terdiri atas 40 jenis di Kampus IPB, 24 jenis di Jalan K.H. Tubagus Muhammad Falak, dan 19 jenis di Jalan Jendral Sudirman. Karakteristik lingkungan Kampus IPB yang didukung oleh faktor vegetasi pakan ulat, kelembapan udara, dan leaf area index menjadikannya sebagai lokasi yang paling mendukung bagi kehidupan kupu-kupu. Jumlah jenis, kekayaan jenis dan keanekaragaman jenis kupu-kupu akan meningkat seiring dengan meningkatnya ketersediaan vegetasi pakan ulat. Jumlah jenis akan meningkat seiring dengan meningkatnya kelembapan udara hingga 85%., Butterflies are insects that have been depicted as environmental bioindicator organisms. The presence of butterflies is affected by biotic factors (host and food plants) and abiotic factors (air temperature, air humidity, wind speed, leaf area index, water sources, and air pollution). This study aims to identify the butterfly species richness, diversity, and evenness at three locations in Bogor and to analyze the association between buterfly community and the environmental characteristics at IPB University, Jendral Sudirman street, and K.H. Tubagus Muhammad Falak street, Bogor. Sample data were collected using the transect method and exploration method. There were 64 species from 5 families, consisting of 40 species on IPB University, 24 species on K.H. Tubagus Muhammad Falak street, and 19 species on Jendral Sudirman street. IPB University was found as the most suitable location that supports butterfly life cycle as their environmental characteristics are supported by their host plants, humidity, and leaf area index. The number, richness, and diversity of butterfly species will increase along with the increasing availability of host plants. Number of species will increase along as the humidity increases up to 85%.
Keyword: abiotic, bioindicator, biotic, butterfly, environmental characteristics

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