Judul: Karakteristik dan Potensi Hijauan Pakan pada Lahan Terintegrasi Tanaman Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) dan sengon (Paraserianthes falcataria L.).
Abstrak: This study aims to measure the forage potential of feed and its characteristics under the auspices of palm oil and sengon This study uses descriptive purposive sampling research methods with 3 repeats and airy observations of forages that grow in shade and without tree shade. The parameters observed were light intensity, temperature, humidity, soil color, soil pH, forage production, capacity, forage identification, and vegetation analysis. The vegetation of the palm oil land is dominated by Axonopus fissifolius with an INP of 45,55, sengon Colocasia esculenta (L.) land of 130.83, and land without the shade of Tridax procumbens L. of 48.48. Conclusions from this study include (1) Shade levels affect the diversity and productivity of forage feed. (2) There are 15 species of vegetation on oil palm land, 3 species on sengon land, and 6 species on land without shade. (3) Land without shade has a higher value of capacity and forage production that it has the potential in the development of forage feed for livestock.
Keyword: analysis of vegetation, palm oil, sengon, capacity, integrated land

Judul: Review of Forage Potential Under The Shade of Oil Palm Plantations
Abstrak: Perkebunan kelapa sawit berpotensi sebagai penghasil hijauan pakan bagi ternak. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi potensi perkebunan kelapa sawit sebagai penghasil hijauan pakan dan mengidentifikasi hijauan yang ditemukan di bawah naungan perkebunan kelapa sawit. Penelitian ini menggunakan metode studi pustaka dengan mengumpulkan berbagai artikel penelitian dari berbagai sumber seperti Google Scholar dan Research Gate tentang hijauan yang tumbuh di bawah naungan perkebunan kelapa sawit. Hasil penelitian telah ditemukan 184 jenis hijauan yang berbeda di bawah naungan perkebunan kelapa sawit dari 23 artikel penelitian. Hijauan yang paling banyak ditemukan adalah Nephrolepis biserrata (Sw.) Schott dengan INP 5,46, sedangkan hijauan dengan nilai INP paling tinggi adalah Borreria alata (Aubl.) DC. dengan INP 24,73. Simpulan dari penelitian ini, yaitu hijauan yang tumbuh di bawah naungan perkebunan kelapa sawit sangat bervariasi. Hijauan yang tumbuh dipengaruhi oleh kondisi lingkungan dan umur kelapa sawit yang kemudian akan memengaruhi tingkat naungan. Terdapat 16 jenis vegetasi yang paling banyak ditemukan dari 184 jenis vegetasi yang ditemukan di bawah naungan perkebunan kelapa sawit., Oil palm plantations have the potential to produce forage for livestock. This study aimed to evaluate the potential of oil palm plantations as a producer of forage and to identify the forages that have been found under the shade of oil palm plantations. This research used the literature review method by collecting various research articles from various sources such as Google Scholar and Research Gate about forages that grow under the shade of oil palm plantations. The research results have found 184 different types of forage under the auspices of oil palm plantations from 23 research articles. The most commonly found forage was Nephrolepis biserrata (Sw.) Schott with an INP of 5.46, while the forage with the highest INP was Borreria alata (Aubl.) DC. with an INP 24.73. The conclusions from this research are the forage that grows under the shade of oil palm plantations varies greatly. The growth of the forage is influenced by environmental conditions and the age of the oil palm, which will influence the level of shade. There are 16 types of vegetation that are most commonly found out of the 184 types of vegetation found under the shade of oil palm plantations.
Keyword: forage, literature review, oil palm plantations

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