Judul: Penyusunan Skala Hedonisme Kebauan Beberapa Sumber Bau di Indonesia
Abstrak: Bau merupakan salah satu sumber gangguan lingkungan penting di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun skala hedonisme kebauan, menentukan nilai skala hedonisme kebauan menggunakan panelis, mengukur kadar amonia (NH3) dan hidrogen sulfida (H2S) menggunakan analisis kimia dan membandingkannya dengan nilai skala hedonisme kebauan, serta menganalisis faktor-faktor yang menyebabkan polusi kebauan. Penelitian dilakukan dengan mengacu pada Kep-50/MENLH/11/1996, SNI 19-7119.1-2005, dan RSNI3.7119.11:2007. Penyusunan skala hedonisme dilakukan di beberapa lokasi yang merupakan sumber bau di Dramaga. Nilai skala hedonisme kebauan yang digunakan -4≤x≤4 dengan ketelitian 1 (satu) angka desimal. Berdasarkan hasil penelitian, peternakan ayam mendapatkan nilai skala hedonisme terkecil, yaitu sebesar -2,5 (cukup tidak sedap) dan toko minyak wangi yang mendapat nilai tertinggi sebesar 2,8 (cukup sedap). Faktor yang mempengaruhi polusi bau adalah aliran udara, lingkungan, tempat tertutup dan terbuka, lama waktu paparan, serta senyawa-senyawa, seperti amonia (NH3), metil merkaptan (CH3SH), hidrogen sulfida (H2S), metil sulfida (CH3)2S, dan stirena (C6H5CHCH2).
Keyword: amonia, hidrogen sulfida, kebauan, skala hedonisme, sumber bau

Judul: Penyusunan Skala Hedonik Kebauan Beberapa Sumber Bau dengan Variasi Panelis.
Abstrak: Bau merupakan salah satu sumber gangguan lingkungan penting di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun skala hedonik kebauan, menentukan skala hedonik kebauan pada beberapa contoh tempat, mengukur kadar amonia (NH3) dan hidrogen sulfida (H2S), dan menganalisis survei persepsi bau. Pengukuran dilakukan pada bulan Oktober 2017-Mei 2018 langsung di lapangan dengan 2 (dua) metode, yaitu menggunakan panelis dan uji analisis kimia pada 10 (sepuluh) tempat yang diduga menimbulkan kesan bau negatif. Skala hedonik kebauan yang digunakan -4≤x≤4 dengan ketelitian 1 (satu) angka desimal. Skala hedonik -4≤x˂0 menunjukkan kesan bau tidak menyenangkan (negatif) sedangkan skala hedonik 0˂x≤4 menunjukkan kesan bau menyenangkan (positif). Skala kesan bau diurutkan dari skala terkecil hingga terbesar, tidak hanya oleh 4 (empat) kelompok suku, tetapi juga jenis kelamin. Panelis kelompok suku terdiri dari suku Sunda, Batak, Minang, dan Jawa dengan rata-rata sebesar - 2.0; -1.9; -1.8; -1.5 dan standar deviasi berturut-turut 1.3; 1.4; 1.3; 1.3. Hal ini menunjukkan toleransi terhadap bau negatif oleh suku Sunda lebih kecil dibanding 3 (tiga) suku lainnya. Hasil skala hedonik kebauan oleh panelis wanita menunjukkan kecenderungan lebih negatif dibanding pria. Berdasarkan survei persepsi bau, semua responden menyatakan mencium adanya bau sampah dalam radius 5 (lima) meter dari TPS. Sebagian besar (92%) responden menyatakan merasa terganggu dengan bau yang bersumber dari TPS.
Keyword: amonia, hidrogen sulfida, kebauan, skala hedonik, sumber bau

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