Judul: Uji Ketahanan galur/V arietas jagung terhadap kekeringan dengan penggunaan polyethylene glycol (Peg.) 8000
Abstrak: Jagung merupakan tanaman penghasil karbohidrat yang kedua setelah padi. Pemanfaatan tanaman ini cukup luas. Disamping sebagai bahan pangan jagung juga dipergunakan sebagai pakan ternak dan bahan baku industri. Bahkan di beberapa tempat di Indonesia tanaman ini masih merupakan bahan pangan utama. Oleh karena itu produksi jagung harus ditingkatkan. Upaya peningkatan produksi jagung sering mengalami hambatan. Hal ini karena sebagian besar tanaman jagung dibudidayakan di lahan kering. Di lahan ini ketersediaan air tergantung pada curah hujan, sehingga air merupakan faktor pembatas produksi yang utama. Keadaan ini menyebabkan produksi jagung di lahan kering cenderung berfluktuasi dari waktu ke waktu. Kekeringan dapat menurunkan produksi jagung. Menurut Teare dan Peet (1983) penurunan produksi lapang dapat mencapai 25% jika kekeringan terjadi sebelum silking, 50% jika terjadi pada saat silking dan 21% jika terjadi setelah silking Penurunan produksi juga dipengaruhi oleh lamanya periode kering. Kekeringan selama 2 hari pada saat taselling dan polinisasi dapat menyebabkan penurunan hasil sebesar 22% dan jika terjadi selama 6-8 hari penurunan dapat mencapai 50%. ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh Cekaman Kekeringan terhadap Pertumbuhan dan Produksi Galur-Galur Padi (Oryza sativa L.) Sawah.
Abstrak: Luas sawah yang mengalami kekeringan tersebar luas, penurunan produksi akibat kekeringan dapat mengganggu ketahanan pangan nasional. Stres kekeringan menyebabkan penurunan evapotranspirasi. Evapotranspirasi berkorelasi positif dengan produksi, sehingga semakin kecil evapotranspirasi maka produksi tanaman semakin rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh cekaman kekeringan terhadap pertumbuhan dan produksi padi sawah serta mendapatkan galur-galur padi tahan kekeringan sampai –30 kPa dan produktifitas lebih besar dari 8 ton/ha gabah kering giling pada kondisi lahan petani. Hasilnya bisa berdampak pada ketahanan pangan khususnya produksi padi meningkat nasional. Percobaan dilakukan di lahan padi sawah petani daerah Ponorogo, Jawa Timur. Penelitian merupakan percobaan faktorial yang disusun dalam Rancangan Petak Terpisah dengan 3 ulangan. Faktor pertama sebagai petak utama adalah cekaman kekeringan terdiri dari : kontrol (irigasi seperti biasanya petani lakukan) dan cekaman kekeringan (irigasi dilakukan jika potensial air tanah mencapai – 30 kPa). Faktor kedua adalah galur padi tahan kekeringan yang terpilih dari percobaan tahun pertama yaitu 71 (B12493C –MR-11-4-4), 93 (B11598C-TB-2-1-7-MR-4), 88 (TB155J-TB-MR-3), 63 (TB155J-TB-MR-3-2), 19 (B12476G-MR-20), 33 (B12498C–MR-1-1-6), 3 (B12825E-TB-1-24), 87 (B11598C-TB-4-1-1) dan empat varietas pembanding yaitu Inpago 5, Situpatenggang, Ramces dan Inpari 10. Analisis yang digunakan untuk evaluasi hasil ini adalah analisis keanekaragaman pada tingkat 5%, jika ada perbedaan yang nyata antara perlakuan akan diuji lebih lanjut Tukey pada tingkat 5%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah varietas padi dengan ketahanan - 30 kPa yang memiliki produktivitas lebih tinggi dibandingkan varietas pembanding adalah galur B11598C-TB-2-1-7-MR-4 dan TB155J-TB-MR-3-2, bila dilihat dari tabel BGKG dengan uji lanjut Tukey dengan taraf 5%. Galur toleran kekeringan sampai – 30 kPa yang produktifitasnya lebih besar dari 8 ton/ha adalah galur B11598C-TB-2-1-7-MR-4, TB155J-TB-MR-3-2, TB155J-TB-MR-3, B12825E-TB-1-24, dan B12498C–MR-1-1-6, bila dilihat dari table BGKG dengan uji lanjut Tukey pada taraf 5%.
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