Judul: Keanekaragaman Hama dan Parasitoid pada Perkebunan Kelapa Sawit di Jambi
Abstrak: One of the most important ecosystem service is biological control since it provide natural control and prevents pest population build up. Biological control is quite widely practiced in various types of ecosystems, including in the oil palm plantations. One aspect that is important in the practice of biological control is parasitoid abundance and wealth, as natural enemies of pests of oil palm. The objective of this research was to study the diversity of pests and its parasitoids at various age levels in oil palm plantation. Field observations were conducted 4, 6, 8, and 10- years old of oil palm plantation in Jambi from February to April 2014. Insects were collected using direct observation and yellow pan trap (YPT). Traps were placed on the canopy and stem on 50x50 m plots (consisting of 36 palm trees). Pests that were collected from direct observation were reared and identified in the laboratory. Parasitoids which emerge from pests as well as from traps were all identified until morpho-species or species level. Overall, 525 individuals were collected. The most dominant pests found in the field was Lymantriidae. There was no correlation between pest abundance and age of oil palm. Nineteen species of parasitoids were found be associated with pests from the oil palm. The dominant parasitoids from the family Eulophidae and Braconidae. These parasitoids parasitized the dominant pest from Lymantriidae, Psychidae, and Limacodidae families with parasitization rate that varies from 1.61-14.29%. Pest populations affected by phenology and plant architecture cause movement and increased pest attack while parasitoid populations affected by the presence of flowering plants as food source of adult parasitoids.
Keyword: direct observation, habitat transformation, parasitoid, yellow pan trap

Judul: Interaksi Tritrofik dan Keanekaragaman Parasitoid pada Perkebunan Kelapa Sawit di Jambi
Abstrak: Interaksi trofik antara tanaman, hama dan musuh alami khususnya parasitoid memegang kunci utama dalam pengendalian hayati pada budi daya kelapa sawit. Kestabilan interaksi trofik dapat menekan tingkat serangan dan kerapatan hama pada perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari interaksi trofik antara kelapa sawit, hama dan parasitoid serta mengidentifikasi faktor yang memengaruhi keberadaan parasitoid dan menganalisis peran penting parasitoid pada perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini dilakukan pada kebun kelapa sawit milik rakyat dan perkebunan kelapa sawit milik PT. Humusindo dari bulan April hingga Juni 2016. Pengambilan serangga dilakukan dengan metode pengambilan langsung, perangkap kuning (yellow sticky trap) yang diletakkan pada pangkal batang dan kanopi, serta menggunakan jaring serangga dalam plot yang berukuran 100 m x 100 m (100 tanaman kelapa sawit). Sampel berupa telur, larva dan pupa serangga hama diamati untuk mengetahui jenis parasitoid dan laju parasitisasinya. Sampel serangga hama dan parasitoid diidentifikasi sampai tingkat morfospesies. Jumlah hama yang ditemukan adalah sebanyak 15 morfospesies sedangkan jumlah parasitoid yang didapat adalah sebanyak 129 morfospesies. Limacodidae merupakan inang yang paling banyak berinteraksi dengan parasitoid, salah satu parasitoidnya adalah dari famili Braconidae. Keberadaan parasitoid di lahan kelapa sawit dipengaruhi oleh ketersediaan inang dan vegetasi tanaman berbunga.
Keyword: hama, kelapa sawit, parasitoid, pengendalian hayati

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