Judul: Peranan Arthropoda di Ekosistem Ekoton dan Kebun Kelapa Sawit
Abstrak: Alih guna lahan menjadi kebun kelapa sawit menyebabkan perubahan ekologi secara drastis, yang berdampak pula bagi spesies di dalamnya. Arthropoda sebagai komponen keanekaragaman hayati memiliki peranan penting dalam jaring makanan, yaitu sebagai herbivor, predator dan parasitoid, dan detritivor. Penelitian dilakukan di Desa Runtu, Kecamatan Arut Selatan, Kabupaten Kotawaringin Barat, Provinsi Kalimantan Tengah. Teknik pengambilan sampel Arthropoda menggunakan metode pitfall trap, malaise trap, dan sweep net di dua ekosistem. Dua ekosistem tersebut adalah ekoton dan kebun kelapa sawit. Hasil penelitian menunjukan bahwa keberadaan hutan dapat meningkatkan kelimpahan Arthropoda. Kelimpahan Arthropoda di ekosistem ekoton lebih tinggi dibandingkan dengan kebun kelapa sawit. Arthropoda yang mendominasi kedua ekosistem tersebut adalah herbivor. Populasi Arthropoda predator dan parasitoid lebih tinggi di ekosistem ekoton. Arthropoda predator yang berperan pada kebun kelapa sawit diantaranya adalah Araneae dan Reduviidae, sedangkan Arthropoda parasitoid diantaranya adalah Ichneumonidae, Braconidae, dan Tachinidae.
Keyword: Arthropod role, detritivore, herbivore, oil palm plantation, predator and parasitoid

Judul: Interaksi Tropik Artropoda Predator dan Mangsa pada Perkebunan Kelapa Sawit Rakyat dan Swasta
Abstrak: Organisme dalam aktivitas hidupnya selalu berinteraksi dengan organisme lain, interaksi antar spesies dalam suatu komunitas antara lain berupa hubungan trofik (makan-memakan) yang mencakup predasi, parasitisme, herbivori, kompetisi, dan simbiosis. Salah satu komponen penyusun ekosistem pertanian adalah musuh alami yang mencakup predator yang kehadiranya sangat penting guna berlangsungnya proses predasi yang berperan mengendalikan hama. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keanekaragaman artropoda predator dan mangsa antar plot, mempelajari interaksi yang terjadi antara artropoda predator dan mangsanya pada dua tipe pengelolaan perkebunan yang berbeda, mengetahui potensi artropoda predator sebagai agens hayati, dan mengetahui potensi semut sebagai serangga predator di perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini dilakukan di perkebunan kelapa sawit rakyat dan swasta (PT. Humusindo). Pengamatan dan metode pengambilan contoh yang dilakukan pada setiap plot adalah pengamatan langsung interaksi predator mangsa dengan mengamati 100 pohon dan meletakkan baiting trap pada 5 sub-plot yang terdiri dari 10 tanaman. Untuk mengetahui keefektifan predator terutama semut dalam mengendalikan hama dominan dilakukan juga uji predasi dengan meletakan larva Lymantriidae pada jarak 50 cm dari aktivitas tiap-tiap semut di 3 koloni. Hasil penelitian menunjukan bahwa interaksi yang terjadi pada dua tipe pengelolaan perkebunan tidak berbeda, dimana predator didominasi oleh Araneidae, Formicidae, Tetragnathidae, Reduviidae, dan mangsa didominasi oleh Curculionidae, Formicidae. Hasil uji predasi menunjukan bahwa A. gracilipes dan Crematogaster sp.01 menyerang larva Lymantriidae, sedangkan O. smaragdina tidak menyerang larva Lymantriidae
Keyword: artropoda predator, interaksi tropik, peranan semut, PHT

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