Judul: Studi pengaruh kalsit dan ternak baja terhadap erapan dan ketersediaan fosfor pada podsolik merah kuning (Hapludult) dari Jasinga
Abstrak: Podsolik Merah Kuning merupakan salah satu jenis tanah yang telah mengalami proses pencucian sangat intensif, sehingga menyebabkan tanah ini bereaksi masam dan memiliki kejenuhan basa yang rendah. Salah satu cara untuk mengatasi masalah kemasaman tanah adalah dengan pengapuran. Pengapuran dipandang efektif untuk meningkatkan ketersediaan P, karena meningkatnya pH akibat pengapuran akan mengendapkan Al dan Fe. Bahan-bahan pengapuran yang biasa digunakan adalah kalsit dan dolomit. Selain kedua bahan tersebut, terak baja juga digunakan sebagai bahan pengapuran. Terak baja merupakan hasil sampingan dari industri baja. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan pengaruh pemberian kalsit dan terak baja terhadap erapan serta ketersediaan P pada tanah Podsolik Merah Kuning. Perlakuan yang diberikan adalah 4 taraf kalsit dan 4 taraf terak baja dengan dosis setara 0, 1, 2, dan 3 kali Al-dd. Untuk melihat pengaruh kalsit dan terak baja terhadap erapan P dan ketersediaan P dilakukan analisis ragam terhadap data tersebut, dan bila hasilnya bersifat nyata dilanjutkan dengan uji Wilayah Berganda Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengapuran dengan kalsit maupun terak baja dapat menurunkan energi erapan P. Peningkatan pH tanah dan penurunan Al-dd menyebabkan energi ikatan terhadap fosfor menurun. Secara umum, perlakuan kalsit dan terak baja dapat menurunkan erapan P, tetapi hubungan antara dosis kalsit dan terak baja dengan penurunan erapan tidak konsisten. Pengaruh kalsit dan terak baja terhadap ketersediaan P bersifat tidak nyata.
Keyword: 

Judul: Pengaruh pengapuran terhadap ketersediaan P pada latosol Cibinong dan podsolik merah kuning Jasinga
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pengapuran terhadap P-tersedia pada Latosol Cibinong dan Podsolik Merah Kuning Jasinga. Untuk itu dilakukan percobaan di Laboratorium Jurusan Tanah. Bahan Kapur yang digunakan adalah kalsit (CaCO3) dengan taraf 0.0, 0.5, 1.0 dan 1.5 SMP, sedangkan P yang digunakan adalah 300 ppm KH2PO4. Percobaan ini terdiri dari 2 cara pemberian P. Cara pertama adalah tanah diberi kapur, diinkubasi 2 minggu kemudian diberi P. Analisis tanah dilakukan pada minggu ke 2, 4, 6 dan 8 setelan inkubasi kapur dan P, sedangkan cara kedua adalah tanah diberi P, diinkubasi 2 minggu kemudian diberi kapur. Analisis tanah dilakukan pada minggu ke 2, 4, 6 dan 8 setelah inkubasi P dan kapur. Jenis analisis yang dilakukan adalah P-tersedia dengan metode Bray I dan Olsen, pH tanah dan Al dapat ditukar. Hasil percobaan menunjukkan bahwa pemberian P dua minggu sebelum dan sesudah pengapuran memberikan pengaruh yang sama terhadap P-tersedia dengan metode Bray I dan Olsen, pH tanah dan Al dapat ditukar. P-tersedia yang diukur dengan metode Bray I mempunyai nilai yang lebih besar dari pada P-tersedia yang diukur dengan metode Olsen.
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