Judul: Perbandingan Struktur Komunitas Zooplankton Ekosistem Lamun Pulau Panggang dan Pulau Semak Daun, Kepulauan Seribu
Abstrak: Zooplankton menjembatani hubungan rantai makanan antara produsen dengan tingkat konsumen yang lebih tinggi. Kelimpahan zooplankton di ekosistem lamun dapat menggambarkan tingkat produktivitas ekosistem tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan struktur komunitas zooplankton di ekosistem lamun Pulau Panggang dan Pulau Semak Daun baik secara spasial maupun temporal. Pengambilan sampel dilakukan setiap bulan di lima stasiun yang tersebar di kedua pulau dari Februari 2018 sampai Maret 2019. Zooplankton diperoleh dari penarikan secara vertikal dengan jaring plankton berukuran 53μm. Selama periode penelitian, terkumpulkan 52 genera dari 38 famili. Kelimpahan zooplankton antar kedua pulau tidak berbeda secara signifikan (p>0,05), namun terdapat perbedaan yang relatif kecil antara siang dan malam hari (p<0,05). Kumpulan zooplankton secara signifikan dipengaruhi oleh parameter lingkungan seperti salinitas, oksigen terlarut, kekeruhan, dan persentase tutupan lamun (p<0,05). Secara keseluruhan, indeks keanekaragaman dan keseragaman (indeks kemerataan) hampir berada dalam kisaran nilai yang sama di kedua pulau. Sementara itu, nilai indeks dominasi menunjukkan bahwa tidak ada spesies zooplankton yang mendominasi di ekosistem lamun Pulau Panggang dan Pulau Semak Daun.
Keyword: Ekosistem lamun, Kepulauan Seribu, kopepoda, struktur komunitas, zooplankton

Judul: Komposisi dan Kelimpahan Zooplankton serta Kaitannya sebagai Makanan Ikan di Ekosistem Lamun, Pulau Karang Congkak, Kepulauan Seribu.
Abstrak: Ekosistem lamun memiliki peran penting sebagai habitat bagi beragam biota laut seperti zooplankton, serta memiliki peran sebagai daerah asuhan bagi yuwana ikan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis adanya asosiasi zooplankton dengan ekosistem lamun tertentu dan jenis ikan yang memanfaatkan sebagai sumber makanan di ekosistem lamun, Pulau Karang Congkak. Pengambilan contoh dilakukan mulai dari Maret 2018 hingga Maret 2019 pada empat zona di sekeliling pulau dekat ekosistem lamun. Pengambilan sampel menggunakan jaring plankton berukuran 53 mikron, dengan cara menariknya secara vertikal. Kelimpahan zooplankton yang ditemukan selama sepuluh bulan pengamatan berkisar antara 338 ind/m3 sampai 2848 ind/m3. Zooplankton diklasifikasikan ke dalam 13 kelas, 20 ordo, 32 famili, dan 43 genera. Hasil uji ANOSIM dua arah menunjukkan bahwa ada perbedaan yang signifikan antara kelimpahan dengan bulan pengambilan sampel. Zooplankton yang ditemukan mendominasi yaitu dari kelas Oligotrichea Copepoda dan, dengan kelimpahan tertinggi yaitu genus Tintinnopsis, Leprotintinnus, Oithona, Calanus dan stadia Nauplius. Zooplankton dari ordo Harpacticoida sering dimakan oleh ikan planktivora, yaitu genus Microsetella, Macrosetella, Clytemnestra dan Euterpina.
Keyword: Ekosistem lamun, kelimpahan, makanan ikan, zooplankton

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