Judul: Partial Reproductive Isolation between Allopatric Host Races of the Phytophagous Ladybird Beetle Henosepilachna diekei Jadwiszczak & Węgrzynowicz
Abstrak: Kumbang lembing fitofag Henosepilachna diekei mencakup empat populasi yang terdiversifikasi secara morfologis dan ekologis. Setiap ras terspesialiasi terhadap inang asalnya dan berpeluang sebagai tenaga pendorong utama dalam proses spesiasi. Infestasi H. diekei pada Dicliptera sp. (Acanthaceae) hanya ditemukan di Gunung Patuha, Jawa Barat, dan kemungkinan terisolasi secara reproduktif dari ras lainnya. Survei dan eksperimen laboratorium dilakukan untuk mengukur lima faktor pengisolasi potensial antara ras inang Dicliptera dan Mikania (preferensi inang, isolasi seksual, daya tetas telur, serta inviabilitas hibrida dan imigran). Ras Dicliptera terisolasi secara parsial dari ras Mikania dengan kombinasi hambatan prakawin dan pascakawin. Kedua ras menunjukkan preferensi yang ekstrem terhadap inang aslinya dan perkawinan cenderung lebih sukses pada pasangan konspesifik. Kesuksesan penetasan dan kesintasan larva tereduksi secara asimetrik antara telur-telur yang dihasilkan dari perkawinan heterospesifik. Keberadaan tumbuhan inang mereduksi kemungkinan perkawinan antar-ras. Isolasi habitat dan inviabilitas imigran menyumbang peran besar dalam menghambat aliran gen antarpopulasi, yang disebabkan oleh divergensi ekologis. Hambatan lain seperti isolasi seksual asimetris, prazigot dan pascazigot, bersama-sama menghasilkan isolasi reproduktif yang hampir sempurna dalam skenario kontak sekunder.
Keyword: aliran gen, divergensi ekologis, isolasi reproduktif, isolasi seksual, spesiasi

Judul: Eksplorasi Divergensi Morfologi antara Dua Ras Kumbang Lembing Fitofag  Henosepilachna diekei
Abstrak: Divergensi morfologi seringkali teramati pada proses spesiasi, meskipun tidak selalu berkaitan dengan pembentukan isolasi reproduktif. Pada kumbang Henosepilachna diekei diversifikasi ukuran tubuh yang teramati antarpopulasi merupakan karakter non-adaptif dan tidak menjadi target seleksi divergen. Diferensiasi yang teramati pada pola elitra dan corak abdomen belum diketahui adaptif atau tidaknya dan perannya dalam proses inisiasi pemisahan populasi. Pada penelitian ini, dengan menggunakan populasi H. diekei yang terdiferensiasi secara ekologis dan geografis, untuk pertama kalinya pola elitra dan corak abdomen dianalisis dan dikuantifikasi secara sistematik. Kontribusi ketinggian geografis terhadap pembentukan corak tersebut juga dieksplorasi dengan analisis korelasi. Morfologi eksternal diukur menggunakan ImageJ, dilanjutkan dengan analisis MANOVA. Analisis pola corak elitra dan abdomen dilakukan di perangkat lunak R dengan package Patternize. Hasilnya, sama seperti ukuran tubuh, pola elitra dan corak abdomen juga spesifik untuk setiap populasi serta independen terhadap penggunaan tumbuhan inang. Ketinggian geografis asal berkorelasi positif dengan pembentukan fusi elitra. Secara umum, divergensi morfologi pada proses pemisahan H. diekei bukan merupakan hasil evolusi adaptif, karena tidak terkait dengan spesialisasi inang yang berada dalam tekanan seleksi divergen. Hasil ini menjadi salah satu bukti pada dugaan kemunculan ras-ras inang yang mengkonsumsi tumbuhan yang sama, muncul dan berevolusi secara independen akibat menghadapi tekanan seleksi yang serupa.
Keyword: abdominal pattern, elytral pattern, host races specialization, population diversification, speciation

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