Judul: Penentuan kepadatan ulat sutera (Bombyx mori L.) dalam alat pengokonan karton gulungan kain
Abstrak: Seriframe as a conventional mountage has a high cost the traditional silkworm farmer. Therefore it is necessary to find out other alternative mountages that can be used with a minimum cost and easy to find materials but not decreasing the cocoon quality and productivity. The research was conducted from March first to March 30th 2006 in two places, at forestry research station, Dramaga, and at forest research and nature conservation and development center, Ciomas, Bogor.
Keyword: 

Judul: Penentuan kepadatan populasi optiimal ulat sutera (Bombyx mori, L.) terhadap mutu kokon yang dihasilkan
Abstrak: Kepadatan populasi optimal dalam pemeliharaan ulat sutera merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kualitas sutera selama ini. Luas ruang tempat hidup ulat sutera itu harus disesuaikan dengan cara pemeliharaannnya terutama cara pemberian daun murbei, suhu, kelembaban udara, perkembangan hidup ulat dan musim pemeliharaannya, supaya produksi kokon maksimal. Penelitian ini dilaksanakan di dua tempat secara bertahap yaitu, pemeliharaan ulat sutera dilaksanakan di Kebun Percobaan Puslitbang Hutan dan Konservasi Alam Dramaga-Bogor, dan tahap selanjutnya yaitu uji kualitas kokon dilakukan di Disiplin Pesuteraan Alam Puslitbang Hutan dan Konservasi Alam Ciomas, Bogor. Waktu penelitian adalah dari bulan April sampai Mei 1999. Materi yang digunakan yaitu ulat sutera sebanyak 2800 ekor. Perlakuan yang diberikan adalah dengan memelihara ulat instar IV dan V pada suatu kotak pemeliharaan (sasag) dengan jumlah ulat berbeda dan luas sasag yang sama yaitu 45cm x 40cm. Jumlah ulat yang dipelihara masing-masing sasag adalah 100, 150, 200 dan 250 ekor, yang selanjutnya disebut perlakuan A, B, C dan D, dengan pengulangan masing-masing sebanyak empat kali. Parameter yang diamati adalah rendemen pemeliharaan, persentase kokon cacat, persentase pupa hidup, berat kokon basah, berat kulit kokon dan persentase kulit kokon. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Kelompok, data kemudian dianalisis dengan Analisa Sidik Ragam dan dilanjutkan dengan uji Polinomial. Hasil analisa sidik ragam menunjukkan adanya pengaruh kepadatan yang berbeda terhadap kualitas kokon yang dihasilkan, terutama pada berat kokon basah dan berat kulit kokon (P<0,05), uji polinomial menunjukkan adanya hubungan bersifat linear (P<0,01) pada berat kokon basah dengan persamaan Y= 2,205 0,00112X dengan rataan yang diperoleh adalah 2,11; 2,01; 2,00 dan 1,92 gram. Berat kokon terbaik diperoleh pada kepadatan 182 ekor yaitu 2,00 gram/kokon. Untuk berat kulit kokon menunjukan hubungan bersifat linear (P<0,05) dengan persamaan Y= 0,4476- 0,0004X dengan rataan berat kulit kokon yang diperoleh 0,42; 0,38; 0,36 dan 0,35 gram. Berat kulit kokon terbaik diperoleh pada kepadatan 119 ekor yaitu dengan berat 0,40 gram/kokon. Parameter lain yang diuji menunjukan hasil yang tidak berbeda nyata. Hal ini menunjukan bahwa kepadatan populasi adalah salah satu faktor yang menentukan terhadap kulitas kokon yang dihasilkan.
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