Judul: Community structure of hymenopteran parasitoid in oil palm plantations, pandu Senjaya Village, Pangkalan Lada district, Central Kalimantan.
Abstrak: The focus of this research was to understanding the community pattern of lepidopteran pests in oil palm plantation, based on effects of oil palm age gradient and the present of the flowering plant Turnera subulata J.E.Smith (Parietales: Turneraceae) on hymenopteran parasitoid community. This research was conducted in Central Kalimantan between September 2011 and June 2012. In total, as much as 17 species of lepidopteran pests were identified to infest oil palm by surveying 976 trees from three different ages of oil palm plantations. Limacodidae was found to be the most specious and abundant family inhabiting oil palm plantations in the study area. Setora nitens Walker (Lepidoptera: Limacodidae) was recorded to be the most abundant species. Abundance structure of lepidopteran pests seems to be different for different ages of oil palm. S. nitens was found to be dominant in less than three years old oil palms and bagworm was dominant in six years old oil palms. Only five pests species were parasitized by parasitoids including Birthamula chara Swinhoe (Lepidoptera: Limacodidae), Darna diducta Snellen (Lepidoptera: Limacodidae), Darna trima Moore (Lepidoptera: Limacodidae), Darna bradleyi Holloway (Lepidoptera: Limacodidae) and ulat bulu-3 (Lepidoptera: Limantriidae). Parasitizing parasitoids were Braconidae-y (Hymenoptera: Braconidae), Euplectrus sp (Hymenoptera: Eulophidae) and Tachinidae-1 (Diptera:Tachinidae). For hymenopteran parasitoid community, in total, there were 7,675 specimens belonging to 204 morphospecies. Brachymeria lasus Walker (Hymenoptera: Chalcididae) and Brachymeria sp (Hymenoptera: Chalcididae) were recorded to be the most dominant species inhabiting oil palm plantations. Flowers of T. subulata only support a certain number of species of hymenopteran parasitoid. Species richness was not different between hymenopteran parasitoids visiting flowers of T. subulata and inhabiting inside oil palm plantations, however species composition show different pattern. Oil palm age has an effect on species richness, abundance, and species composition of hymenopteran parasitoid in an oil palm plantation. In general, younger oil palm plantations seem to support higher number of species and individual of hymenopteran parasitoids than older oil palm plantations.
Keyword: 

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