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: Perbandingan pengaruh kombinasi guano fosfat dengan kalsit dan guano fosfat dengan slag terhadap ketersediaan fosfor pada tanah podsolik merah kuning (hapludult) dari Jasinga
Abstrak: Rendahnya tingkat kesuburan tanah Podsolik Merah Kuning antara lain disebabkan oleh adanya fiksasi yang kuat terhadap unsur P. Hal ini mengakibatkan tingkat ketersediaan unsur P pada tanah ini relatif rendah, bahkan sampai pada tingkat yang defisien bagi kebutuhan tanaman. Salah satu upaya yang ditempuh untuk mengatasi kendala ini adalah dengan pengapuran dan tentunya penambahan pupuk P. Pengapuran dimaksudkan untuk mengurangi kemasaman tanah, sehinggga pupuk P yang ditambahkan mudah tersedia bagi tanaman. Bahan pengapuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah kalsit dan slag, sedangkan sumber pupuk P yang digunakan adalah guano. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan pengaruh kombinasi guano fosfat dengan kalsit dan guano fosfat dengan slag terhadap ketersediaan P serta unsur hara lainnya seperti Ca, Mg, K, dan Fe. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Kimia dan Kesuburan tanah, Jurusan Tanah, Fakultas pertanian, Institut Pertanian Bogor. Rancangan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) percobaan faktorial dalam 2 faktor yakni empat taraf guano, dan empat taraf kalsit atau slag. Taraf guano tersebut terdiri dari GO tanpa guano; G * 1 = 100 ppm P2O5 (33.3 mg guano/100g tanah), G * 2 = 200 ppm P2O5 (66.7 mg guano/ 100g tanah), dan G * 3 = 300 ppm P2O5 (100 mg guano/100g tanah). Taraf kalsit terdiri dari: KO tanpa kalsit; K * 1 = 1A * 1 - dd (513.0 mg CaCO3/100g tanah), K * 2 = 2A * 1 - dd (1026.1 mg CaCO3/100g tanah), dan K33 x Al-dd (1539 CaCO3/100g tanah). Taraf slag terdiri dari SO tanpa slag; S * 1 = 1x Al-dd (694.1 mg slag/100g tanah), S * 2 = 2AJ - dd (1388.2 mg slag/100g tanah), dan S * 3 = 3x Al-dd (2082.4 mg slag/100g tanah). Setelah diberi perlakuan tanah diinkubasi selama satu bulan dan 3 bulan. Untuk mengetahui pengaruh perlakuan dilakukan analisis ragam terhadap data sifat-sifat tanah yang diperoleh. Selanjutnya, untuk mengetahui perbedaan pengaruh antar perlakuan digunakan Uji Wilayah Berganda Duncan (WBD) pada taraf alpha = 5% ...
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