Judul: Karakteristik daerah aliran sungai Palu: suatu studi kasus DAS Palu di Sulawesi Tengah
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui sifat sifat khas DAS Palu meliputi hubungan dan pengaruh komponen utama ekosistem DAS Palu, ciri-ciri sub DAS terutama sub DAS di bagian Selatan, serta pola pengelolaan DAS Pa lu secara keseluruhan. Data diolah menjadi tabel-tabel, kurva dan gambar-gambar yang analisanya dikaitkan dengan fungsi hidro orologis DAS Palu, dengan menggunakan kriteria; Fluktuasi aliran sungai Palu dan sungai Gumbasa, Laju puncak aliran permukaan, kualitas air sungai Palu dan sungai Gumbasa, Keadaan sosial ekonomi penduduk, dan Nilai Indeks DAS Palu. Fluktuasi rata-rata sungai Palu dan sungai Gumbasa tergolong tinggi, kualitas air sungai Palu dan s.Gumbasa masih termasuk dalam kategori kelas B walaupun kandungan bahan padatnya agak tinggi. Laju puncak aliran permukaan di bagian hulu sungai Sopu dan sungai Rawa ternyata cukup tinggi. Penduduk masih tergantung pada hutan dalam memenuhi kebutuhannya sehari-hari. Hal ini dilatar belakangi oleh faktor-faktor adat, kebiasaan dan sikap. Nilai Indeks DAS Palu tergolong tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa ekosistem DAS Palu secara keseluruhan termasuk kritis. Kegiatan pengelolaan DAS dalam bentuk penghijauan dan reboisasi paling cocok dilaksanakan di wilayah Barat dan Timur sungai Palu. Penyuluhan Kehutanan dan Pertanian dapat diutamakan di wilayah sub DAS Miu dan sub sub- DAS Lindu. Di sub sub DAS Palolo dibutuhkan bimbingan khusus dalam sistem pertanian, pola tanam dan pembuatan bangunan bangunan pencegah erosi lapisan tanah. Khusus di bagian hulu sungai Sopu diperlukan pengawasan yang ketat dalam usaha pemanfaatan hasil hutan karena laju limpasan permukaan yang tinggi. Akhirnya, untuk mengamankan setiap kebijaksanaan dalam kegiatan pengelolaan DAS Palu, dibutuhkan keterpaduan program baik antar sektor maupun antar sub sektor karena pengendalian dan pengawasan merupakan kunci keber hasilan yang utama di dalam pengelolaan DAS Palu.
Keyword: 

Judul: Perubahan Penutupan Lahan dan Potensi Respon Hydrologinya di DAS Palu, Sulawesi Tengah
Abstrak: Dalam kurun waktu 20 tahun terakhir, penutupan lahan di DAS Palu dengan luas wilayah 3050 km2 telah mengalami perubahan akibat tingginya tekanan akibat aktifitas penduduk yang tinggal disekitar DAS Palu tersebut. Perubahan ini pada umumnya berkurangnya luah hutan akibat meningkatnya luas lahan pertanian. Hal ini memberikan dampak terhadap neraca air di DAS Palu, seperti meningkatnya aliran permukaan dan debit air. Penelitian ini difokuskan untuk mempelajari perubahan respon hidrologi pada sungai akibat terjadinya perubahan penutupan lahan dengan menggunakan data-data penginderaaan jauh, SIG, dan Model Hidrologi. Berdasarkan hasil interpretasi data citra satelit, luas hutan telah berkurang sebesar 130.6 km2 atau sekitar 4.3% dari luas DAS pada periode 1990- 2001, dan 250,9 km2 atau sekitar 8.2% dari keseluruhan luas DAS pada periode 2001-2009. Berkurangnya luas hutan ini diakibatkan oleh bertambahnya luas lahan pertanian sebesar 4.6% dan 11.1% pada periode yang sama. Dari hasil simulasi menunjukan peningkatan jumlah total volume aliran tahunan di DAS Palu sebesar 152.390.000 m3 atau sekitar 4.5% pada tahun 2001 dan 292.448.000 m3 atau sekitar 8.2% pada tahun 2009. Kenaikan total volume aliran tahunan ini kemungkinan besar diakibatkan oleh terjadinya perubahan penutupan lahan dan berkurangnya luas hutan di DAS Palu.
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