Judul: Pengaruh Waktu Sakarifikasi Limbah Agar Menggunakan H2SO4 terhadap Gula Pereduksi yang Dihasilkan.
Abstrak: Lanolin pada wol domba berperan sebagai pelapis yang melindungi kulit dan serat wol dari paparan luar. Lanolin dapat digunakan sebagai bahan emolien pada sediaan kosmetika topikal karena fungsinya sebagai pelembap yang bebas dari senyawa toksik. Disisilain, penggunaan lanolin pada cleansing balm masih terbilang baru di Indonesia danbelum ada penelitian yang mendukung untuk menciptakan standar formulasinya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi sifat mikrobiologi dan organoleptik cleansing balm lanolin yang merujuk pada Peraturan BPOM tentang Kosmetika Wajah. Analisis yang digunakan yaitu uji mikrobiologi dan uji organoleptik. Uji mikrobiologi yang dilakukan adalah uji Angka Lempeng Total (ALT) terhadap empat sampel cleansing balm dengan konsentrasi lanolin yang berbeda (0%, 20%, 40%, dan 60%). Uji organoleptik pada penelitian ini adalah uji hedonik dan mutu hedonik dengan atribut penilaian sensori meliputi warna, aroma, tekstur, dan daya bersih. Rancangan yang digunakan pada penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) Faktorial dengan analisis ANOVA. Penelitian ini menunjukkan penambahan konsentrasi lanolin pada bahan dasar cleansing balm berpengaruh terhadap ALT dan daya suka panelis pada setiap atribut sensorisnya.
Keyword: cleansing balm, cosmetic, emollient, lanolin

Judul: Physicochemical Characteristics of Beauty Product Cleansing Balm Based on Lanolin Wool's Sheep
Abstrak: Cleansing balm merupakan produk kosmetik yang digunakan sebagai pembersih make up dan sunscreen tahan air yang memiliki konsistensi seperti balsem pada suhu ruang dan meleleh ketika dioleskan pada kulit wajah. Salah satu minyak alami yang dikenal memiliki manfaat dalam bidang kesehatan adalah lanolin yang diekstrak dari wol domba. Lanolin bersifat sebagai emolien dan oklusif yang berperan dalam melembapkan dan mengatasi masalah kulit kering. Penelitian ini bertujuan menganalisis karakteristik fisikokimia cleansing balm berbahan dasar lanolin wol domba dan mengetahui formulasi lanolin terbaik dalam pembuatan produk cleansing balm. Penelitian ini menggunakan metode rancangan acak lengkap (RAL) dengan satu faktor peubah, yaitu taraf lanolin yang digunakan. Formulasi perlakuan dibedakan dengan penambahan lanolin sebesar 0%, 20%, 40%, dan 60%. Hasil penelitian menunjukkan taraf perlakuan lanolin berpengaruh nyata terhadap parameter titik leleh, daya sebar, daya bersih, dan homogenitas. Sampel sediaan dengan taraf perlakuan 60% lanolin memiliki hasil analisis terbaik sebagai produk pembersih make up., Cleansing balm is a cosmetic product that is useful for cleaning waterproof make-up and sunscreen which has a consistency like a solid balm at room temperature and melts when its contact to warm facial skin. One of the natural oil ingredients known for its health effects is lanolin from wool extraction. Lanolin consists of emollient and occlusive effects which are compatible for moisturizing and repairing skin from dryness. This research aims to analyze the physicochemical characteristics of cleansing balm based on lanolin wool’s sheep and to find out the best lanolin formulation in making cleansing balm products. Completely random designed method with one variable factor use in this research, namely lanolin levels. Treatment formulations differentiated by addition of lanolin at 0%, 20%, 40%, and 60%. The result showed that the treatment level of lanolin as natural oil gave a significant effect on the parameters of melting point, spreadability, clean power, and homogeneity. The sample preparation with a treatment level of 60% lanolin has the best analysis results as a make up remover.
Keyword: cleansing balm, fisikokimia, lanolin wol domba

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