Judul: Pengkajian tentang perilaku fosfat pada suatu transek lereng di daerah Cipayung, Bogor
Abstrak: Lereng sebagai salah satu unsur relief akan mempenga- ruhi sifat-sifat tanah melalui kecepatan pergerakan air di permukaan dan terjadinya erosi di berbagai kemiringan. Keadaan ini selanjutnya akan mempengaruhi sifat-sifat tanah, diantaranya fosfor. Fosfor merupakan unsur yang esensiil, bagi pertumbuhan tanaman. Fosfor merupakan unsur yang imo- bil dalam tanah, tetapi pada beberapa tanah ketersediannya rendah. Hal ini antara lain disebabkan karena di dalam ta- nah fosfor diikat dalam senyawa seperti: Fe-P, Al-P, maupun Ca-P sehingga tidak tersedia. Kehilangan fosfor secara lateral terjadi melalui erosi, sedang secara vertikal ter- gantung pada sifat fisik dan kimia tanahnya. Bertolak dari uraian di atas, penelitian ini bertujuan untuk mempela jari perilaku unsur-unsur (Al-P, Fe-P, P Organik, dan Fosfor tersedia) pada suatu transek lereng. Penelitian ini dilakukan di Daerah Cipayung, Kabupaten Bogor. Analisis sifat kimia tanah dilakukan di Laboratorium Jurusan Tanah IPB dan Laboratorium BPTP Cimanggu, Bogor. Tanah yang dipergunakan diambil dari tiga profil yang terlebih dahulu telah dideskripsikan dan diklasifikasikan. (Edy, 1989), masing-masing dari puncak, punggung, dan kaki lereng. Contoh tanah diambil dari tiap-tiap lapisan pada ketiga pedon. Ketiga pedon yang diamati menunjukkan sebaran fraksi P (Fe-P, P larut dalam pereduksi, dan P total) yang tidak teratur dengan kedalaman. Kadar P mudah larut dan Ca-P sangat rendah (tidak terukur) pada semua pedon. Kandungan P organik meningkat ke arah lereng bawah. Kadar P total menurun dengan meningkatnya tingkat hancuran, dimana Pedon P2 yang memiliki tingkat hancuran paling lanjut kadar fos- for totalnya paling rendah, dan semakin meningkat ke Pedon Pl dan P3. Persentase fosfor tersedia juga menunjukkan pola yang sama dengan P total. Bentuk dan distribusi fosfat dalam tanah erat kaitan- nya dengan kadar oksida hidrus oksida besi dan aluminium, tipe mineral liat, serta kadar bahan organik. Faktor faktor tersebut saling mempengaruhi satu sama lain dalam fiksasi fosfat….
Keyword: 

Judul: Penilaian derajat pelapukan dan ketersediaan fosfor tanah dengan fraksionasi fosfor inorganik pada suatu transek lereng di Daerah Cipayung, Bogor.
Abstrak: Pelapukan adalah transformasi ion-ion atau, senyawa- senyawa kimia dari keadaan kurang stabil ke arah bentuk- bentuk yang lebih stabil. Di antara ion-ion atau senyawa- senyawa kimia yang terdapat di dalam tanah adalah fosfat. Fosfor di dalam tanah terdapat dalam berbagai bentuk dengan tingkat kestabilan yang berbeda-beda berbanding terbalik dengan tingkat kelarutannya. Umumnya pada tanah- tanah mineral bereaksi masam seperti Mediteran, Grumusol, dan Latosol fosfor dapat diikat oleh. Ca, Al, dan Fe dengan tingkat kelarutan Ca-P Al-P Fe-P. Tingkat kelarutan P juga mencerminkan ketersediaannya bagi tanaman, karena sistem tanaman berkesetinbangan dengan sistem larutan tanah. Oleh karena itu, pada tanah yang mempunyai tingkat jerapan P sama, keberadaan bentuk- bentuk fosfor disamping sebagai indikator pelapukan juga dapat digunakan sebagai indikator ketersediaan P. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan antara pelapukan tanah, bentuk-bentuk P, dan ketersediaannya pada Latosol dihubungkan dengan lereng sebagai komponen lahan. Bentuk-bentuk P diteliti berdasarkan hasil analisis fraksionasi P-inorganik tanah. Contoh tanah diambil dari tiga profil dalam suatu transek lereng di daerah Cipayung, Bogor. Profil P₁ ter- 1 letak pada lereng atas, berbentuk cembung dengan kemiringan 2%. Profil P2 terletak pada lereng tengah, berbentuk lurus dengan kemiringan 17%. Profil Pz terletak pada lereng bawah, berbentuk cekung dengan kemiringan 3%. Transek lereng menghadap ke arah Timur (N 90°E). ...
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