Judul: Tinjauan Spesies Kutudaun (Hemiptera: Aphididae) dan Tumbuhan Inangnya Di Indonesia
Abstrak: Kutudaun merupakan salah satu kelompok hama penting pada berbagai tanaman budi daya. Kelimpahan populasi kutudaun yang tinggi dapat menyebabkan kerusakan langsung maupun tidak langsung. Kutudaun di Indonesia telah banyak dilaporkan oleh beberapa penulis sehingga menunjukkan tingkat kekayaan spesies yang tinggi. Penelitian ini bertujuan menghimpun informasi spesies kutudaun (Hemiptera: Aphididae) dan tumbuhan inangnya di Indonesia. Penelitian ini dilakukan dengan metode studi pustaka. Data sekunder yang dihimpun berasal dari buku, jurnal, tesis, dan disertasi. Data terdiri atas spesies, subfamili, tribe, nama umum, sinonim, distribusi, peranan, tumbuhan inang, dan referensi. Metode terdiri atas pengumpulan data, pengolahan data, analisis data, penyajian dan penarikan simpulan. Hasil yang diperoleh dari 153 literatur adalah jumlah spesies kutudaun di Indonesia mencapai 226 spesies dari 79 genus dan 8 subfamili kutudaun yang tersebar di seluruh Indonesia. Aphidinae adalah subfamili dominan di Indonesia. Total 226 spesies kutudaun yang dilaporkan, 27 spesies ditemukan pada tanaman pangan, 48 spesies pada tanaman perkebunan, 102 spesies pada tanaman hortikultura, dan 153 spesies ditemukan pada tumbuhan lainnya. Spesies kutudaun terbanyak berada di pulau Jawa yaitu 217 spesies. Kisaran inang kutudaun mencapai 745 spesies dari 117 famili tumbuhan inang. Aphis gossypii merupakan spesies dengan jumlah tumbuhan inang terbanyak dengan 159 spesies dari 50 famili tumbuhan inang., Aphid is one of the most important pest groups in the various cultivated plants. The high abundance of aphids can cause seriously direct and indirect damage. Aphids in Indonesia has been reported in Indonesia by many authors, thus showing a high diversity of aphid species. This study aims to collect information aphid species (Hemiptera: Aphididae) and its host plants in Indonesia. This kind of research is a literature study. The secondary data was collected from books, journals, thesis, dissertation, and others. Data consists of species, subfamily, tribe, common name, synonymous, distribution, role, host plants, and reference. Method stages are data collection, data processing, data analysis, data display and conclusion drawing. Results of the aphids reports from 153 literatures show that the number of aphids in Indonesia reached 226 species from 79 genus and 8 subfamily distributed throughout Indonesia. Aphidinae is the dominant subfamily in Indonesia. A total of 226 species were reported, 27 of them were found on food crops, 48 on estate crops, 102 on horticultural crops, 153 on other plants. Java island has the highest number of reported aphid species which is can reach 217 species. There are 745 species from 117 plant families serving as the host of aphids in Indonesia. Aphis gossypii has the highest number of host range with 159 species from 50 plant families.
Keyword: aphid, aphids in Indonesia, checklist of aphids, diversity, host plant

Judul: Identifikasi Spesies, Karakteristik Koloni dan Kunci Identifikasi Kutudaun (Hemiptera: Aphididae) pada Tanaman Hias di Daerah Bogor dan Cianjur
Abstrak: Kutudaun merupakan kelompok serangga hama yang memiliki kisaran inang yang sangat luas. Hampir seluruh tanaman hias merupakan inang dari kutudaun. Kerugian yang ditimbulkan oleh kutudaun sebagai hama berkisar antara 6-25%, sedangkan sebagai vektor virus tanaman dapat mencapai lebih dari 80%. Informasi mengenai taksonomi dan karakteristik koloni kutudaun pada tanaman hias di Indonesia masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis dan karakteristik kutudaun pada tanaman hias di Bogor dan Cianjur. Pada pengamatan terhadap koloni, jumlah kutudaun bersayap dan tidak bersayap dihitung dan jenis semut yang berasosiasi pada koloni diidentifikasi. Kutudaun yang ditemukan dibuat preparat slide dan diidentifikasi. Gambar karakter morfologi kutudaun yang ditemukan digunakan untuk membuat kunci identifikasi berdasarkan gambar (pictorial key). Sebanyak 10 spesies kutudaun ditemukan pada 29 spesies tanaman hias di Bogor dan Cianjur yaitu Aphis gossypii, Astegopteryx nipae, Aulacorthum solani, Greenidea psidii, Indomegoura indica, Macrosiphum euphorbiae, Myzus persicae, Neomyzus circumflexus, Toxoptera aurantii dan T. odinae. Tiga spesies diantaranya belum pernah dilaporkan pada tanaman hias di Indonesia, yaitu I. indica, M. euphorbiae dan N. circumflexus. Sebagian besar kutudaun yang ditemukan merupakan kutudaun tidak bersayap. A. gossypii adalah spesies kutudaun yang paling sering ditemukan pada tanaman hias. Famili Acanthaceae merupakan tanaman inang yang paling banyak terserang kutudaun. Jenis semut yang ditemukan berasosiasi dengan kutudaun pada tanaman hias adalah Dolichoderus thoracicus, Lepisiota sp., Myrmicaria sp. dan Pheidole sp.. Kunci identifikasi berdasarkan gambar dari 10 kutudaun yang ditemukan pada tanaman hias di Bogor dan Cianjur telah dibuat dan dapat digunakan oleh siapapun yang memerlukan.
Keyword: kutudaun, tanaman hias, identifikasi morfologi, kunci identifikasi

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