Judul: Struktur Komunitas Dan Distribusi Horizontal Zooplankton Di Perairan Teluk Lampung
Abstrak: Teluk Lampung merupakan suatu kawasan pe(airan yang terletak di Kota Bandar Lampung, Kabupaten Lampung Selatan. Kawasan ini berperan penting dalam pengembangan bidang perikanan baik perikanan tangkap maupun perikanan budidaya. Aktivitas manusia yang tinggi di sekitar perairan Teluk Lampung dapat mempengaruhi beban masukan sungai ke laut sehingga kondisinya berubah. Perubahan yang teIjadi baik langsung maupun tidak langsung dapat mempengaruhi struktur komunitas dan pola penyebaran zooplankton di perairan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas dan distribusi horizontal zooplankton yang termasuk holoplankton serta hubungan antara kelimpahan zooplankton dengan kelimpahan fitoplankton dan parameter fisika kimia perairan. Penelitian dilaksanakan di perairan Teluk Lampung. Waktu Pengambilan contoh dilakukan 3 kali di bagian permukaan perairan pada 12 stasiun yaitu pada tanggal 19 Juli , 28 September, dan 24 November 200 I. Analisis data yang dilakukan berupa analisis kelimpahan, keanekaragaman (H'), keseragaman (E), dominansi (C), indeks Morisita, indeks Bray Curtis, indeks Canberra serta analisis komponen utama. Data penunjang yang digunakan berupa kelimpahan fitoplankton (data sekunder) dan data parameter fisika kimia yang terdiri dari suhu, salinitas, pH, oksigen terlarut, dan kekeruhan.
Keyword: 

Judul: Distribusi Zooplankton Dan Keterkaitannya Dengan Kelimpahan Fitoplankton di Perairan Teluk Lampung
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui distribusi zooplankton dan keterkaitannya dengan kelimpahan fitoplankton di perairan Teluk Lampung. Penelitian dilakukan dengan metode survei berkenaan dengan distribusi zooplankton baik secara spasial maupun temporal. Pengambilan contoh dilakukan sebanyak 4 kali dari bulan Januari-Juli 2001. Lokasi pengamatan terdiri dari 11-14 stasiun, pada lapisan permukaan dan kedalaman 5 meter. Parameter yang diamati meliputi kelimpahan zooplankton dan fisika-kimia (suhu, salinitas, kecerahan, kekeruhan, oksigen terlarut) yang merupakan data primer serta kelimpahan fitoplankton yang merupakan data sekunder. Analisis data yang digunakan meliputi indeks keanekaragaman Shannon-Wiener, indeks keseragaman Evennes, indeks dominansi Simpson, indeks dispersi Morisita, anal isis ragam klasifikasi dua arah, dan anal isis regresi linear berganda antara Crustacea (Y) dengan fitoplankton (Bacillariophyceae = Xl, Dinophyceae = X2, dan Cyanophyceae = X3). Hasil penelitian mencakup struktur komunitas (komposisi dan kelimpahan, keanekaragaman, keseragaman, dan dominansi zooplankton), distribusi zooplankton (pola dan distibusi spasial-temporal), keadaan habitat (fitoplankton dan parameter fisikakimia), serta hubungan antara zooplankton dengan fitoplankton.
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