Judul: Pengaruh kompos limbah industri gula terhadap sifat fisik dan kimia typic hapludalf serta pertumbuhan dan produksi kedelai
Abstrak: Dalam upaya meningkatkan produksi pangan, dewasa ini dihadapkan pada masalah keterbatasan sumber daya lahan untuk pertanian dan masalah degradasi tanah. Degradasi tanah umumnya disebabkan oleh erosi, sebagai akibat dari pengelolaan lahan yang tidak tepat. Kejadian ini menyebabkan kandungan bahan organik tanah menjadi rendah dan produktivitas tanah menurun. Lahan-lahan kurang produkiif tersebut perlu dibenahi dan ditingkatkan produktivitasnya. Penggunaan bahan organik sebagai bahan pembenah tanah adalah altematif yang tepat dengan pertimbangan segi ekonomi dan lingkungan. Pengaruh bahan organik dalam memperbaiki sifat­sifat tanah telah dilaporkan oleh banyak pakar, yang menjadi kendala yaitu faktor terbatasnya ketersediaan bahan organik yang siap pakai. Di Indonesia, limbah industri gula (ampas, blotong dan abu ketel) secara umum kurang diperhatikan sebagai sumber bahan organik, dan limbah tersebut kalau tidak ditangani secara baik dapat mengganggu lingkungan. Padahal Iimbah industri tersebut sebenamya berpotensi besar sebagai sumber bahan organik Pemanfaatan Iimbah industri gula sebagai sumber bahan organik dapat mengatasi masalah pengadaan bahan pembenah tanah dan sekaligus mengurangi pencemaran lingkungan. Dalam aplikasinya dilapang, limbah tersebut perlu dikomposkan Jebih dahulu, agar mempunyai nisbah karbon-nitrogen yang ideal. Penelitian ini bertujuan menelaah pemberian Iimbah industri gula berupa campuran ampas, blotong dan abu ketel yang sudah dikomposkan terhadap beberapa sifat fisik dan kimia tanah serta mempelajari dampak perubahan sifat-sifat tanah tersebut terhadap pertumbuhan dan produksi kedelai. dst ...
Keyword: Typic Hapludalf

Judul: Pengaruh Pemberian Lumpur Serat (Sludge) Limbah padat Industri Pulp Dan Kwertas yang Dikomposkan terhadap sifat fisik dan Kimia Ultisol Kentrong, Lebak Serta Pertumbuhan Jagung (Zea Mays L.)
Abstrak: Salah satu alternatif penanganan limbah industri pulp dan kertas adalah pemanfaatan limbah tersebut untuk tujuan pertanian. Lumpur serat (sludge) limbah padat industri pulp dan kertas mengandung bahan organik sehingga dapat dimanfaatkan sebagai bahan kompos. Penelitian ini bertu- juan untuk menelaah pengaruh pemberian lumpur serat (sludge) limbah industri pulp dan kertas yang sudah dikom- poskan terhadap beberapa sifat fisik dan kimia tanah Ultisol Kentrong serta pertumbuhan tanaman jagung. Penelitian dilaksanakan dalam dua tahap, yaitu: pengomposan sludge dan pemberian kompos sludge sebagai bahan organik tanah. Sludge dikomposkan dengan 3 taraf lama pengomposan, yaitu: 4 minggu, 6 minggu dan 8 minggu. Kompos sludge diberikan ke dalam tanah dengan 3 taraf pemberian, yaitu: 5 ton/ha, 10 ton/ha dan 20 ton/ha. Pemberian kompos sludge dilaksanakan dalam 2 seri, yaitu: pada pot yang tidak ditanami untuk analisis sifat fisik tanah dan pada pot yang ditanami untuk analisis sifat kimia...dst
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