Judul: Keanekaragaman Hama dan Parasitoid pada Perkebunan Kelapa Sawit di Jambi
Abstrak: One of the most important ecosystem service is biological control since it provide natural control and prevents pest population build up. Biological control is quite widely practiced in various types of ecosystems, including in the oil palm plantations. One aspect that is important in the practice of biological control is parasitoid abundance and wealth, as natural enemies of pests of oil palm. The objective of this research was to study the diversity of pests and its parasitoids at various age levels in oil palm plantation. Field observations were conducted 4, 6, 8, and 10- years old of oil palm plantation in Jambi from February to April 2014. Insects were collected using direct observation and yellow pan trap (YPT). Traps were placed on the canopy and stem on 50x50 m plots (consisting of 36 palm trees). Pests that were collected from direct observation were reared and identified in the laboratory. Parasitoids which emerge from pests as well as from traps were all identified until morpho-species or species level. Overall, 525 individuals were collected. The most dominant pests found in the field was Lymantriidae. There was no correlation between pest abundance and age of oil palm. Nineteen species of parasitoids were found be associated with pests from the oil palm. The dominant parasitoids from the family Eulophidae and Braconidae. These parasitoids parasitized the dominant pest from Lymantriidae, Psychidae, and Limacodidae families with parasitization rate that varies from 1.61-14.29%. Pest populations affected by phenology and plant architecture cause movement and increased pest attack while parasitoid populations affected by the presence of flowering plants as food source of adult parasitoids.
Keyword: direct observation, habitat transformation, parasitoid, yellow pan trap

Judul: Keanekaragaman Parasitoid Hymenoptera pada Tanaman Kelapa Sawit dengan Strata Umur yang Berbeda di Kabupaten Batanghari, Jambi
Abstrak: Serangga parasitoid merupakan salah satu agens hayati yang digunakan dalam melaksanakan pengendalian hama secara biologis. Umur tanaman berpengaruh terhadap kelimpahan serangga parasitoid Hymenoptera, tanaman muda memiliki komposisi parasitoid yang lebih kompleks dibandingkan tanaman tua. Penelitian ini bertujuan untuk menginformasikan keanekaragaman jenis serangga parasitoid Hymenoptera yang berada di tanaman kelapa sawit dan membandingkan keanekaragaman parasitoid pada umur yang berbeda. Penelitian ini dilakukan pada tanaman kelapa sawit dengan umur 2, 4, 6, dan 8 pada bulan April sampai November pada tahun 2015 di Kabupaten Batanghari. Pengambilan serangga dilakukan dengan cara koleksi langsung, perangkap kuning (yellow pan trap), dan malaise trap. Perangkap kuning diletakkan pada kanopi dan pangkal batang kelapa sawit dengan jumlah plot sebanyak 16 plot dalam satu plot terdapat 36 pohon kelapa sawit. Serangga yang telah dikoleksi kemudian dipelihara dan diidentifikasi hingga tingkat morfospesies di laboratorium. Hasil penelitian menunjukkan tanaman muda memiliki keanekaragaman parasitoid Hymenoptera lebih tinggi dibandingkan tanaman tua. Parasitoid yang dominan pada perkebunan kelapa sawit yaitu Aphelinidae, Diapriidae, Mymaridae, and Scelionidae. Hama yang ditemukan dari ordo Lepidoptera yaitu Lymantriidae, Limacodidae, Geometridae, dan Pshycidae.
Keyword: biological control, oil palm plantations, parasitic wasps

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