Judul: Analisis faktor-faktor kelengketan tanah(Sticking) dan tahanan gesek pada bahan bajak
Abstrak: Kondisi tanah yang baik adalah salah satu faktor berhasilnya produksi tanaman, dan untuk mencapai kondisi tanah yang baik diperlukan peralatan mekanis. Dalam penggunaan peralatan mekanis seringkali timbul permasalahan teknis. Salah satu permasalahan teknis tersebut adalah terjadinya kelengketan tanah pada bajak selama proses pengolahan tanah. Tanah yang lengket pada bajak selama proses pengolahan tanah merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kekuatan tanah. Kelengketan tanah ini dapat terjadi karena gaya adhesi yang kuat antar tanah dengan material bajak yang ditentukan oleh beberapa faktor yaitu kadar air, permukaan bahan dan tekstur tanah. Dengan adanya pemberian bokashi maka dapat mengurangi kelengketan tanah pada bahan bajak. Tahanan gesek merupakan salah satu komponen dari beban tarik (draft) pada alat pengolahan tanah. Untuk memperkecil draft ini, sedapat mungkin tahanan gesek antara badan alat dengan tanah diperkecil. Untuk memperkecil tahanan gesek tanah dengan bahan lainnya maka dipelukan pemahaman yang baik tentang mekanisme gesekan tanah-bahan lain. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor kelengketan tanah dan tahanan gesek bahan bajak pada berbagai tingkat kadar air dan media tanah. Adhesi mempengaruhi besarnya gaya yang dibutuhkan selama pengolahan tanah, terjadi gesekan antara tanah dan alat yang mempengaruhi besarnya kelengketan tanah (Gill dan Vanden Berg, 1968). Mandang dan Nishimura (1991), kekuatan tanah adalah kemampuan dari suatu tanah pada kondisi tertentu melawan gaya yang bekerja. Kekuatan tanah dapat juga dikatakan sebagai kemampuan suatu tanah untuk mempertahankan dari deformasi atau regangan. Kekuatan tanah biasanya dinyatakan sebagai parameter dari tahanan yang harus diatasi yang menyebabkan terjadinya deformasi suatu satuan tanah. Bokashi dapat digunakan sebagai pupuk sekaligus memperbaiki sifat fisik tanah. Lapisan olah tanah akan menjadi lebih tebal setelah di beri bokashi, tanah menjadi berpori, dengan demikian maka sirkulasi udara cukup baik. Dengan diperbaikinya keadaan sifat fisik tanah ini agar tanaman labih mudah berkembang dan menyerap unsur hara menjadi lebih baik (Umpel, 1997). Penelitian dilaksanakan pada bulan April 2003 sampai Januari 2004 di Laboratorium Mekanika Tanah, Laboratorium Alat dan Mesin Pertanian dan Laboratorium Lapangan Jurusan Teknik Pertanian, Leuwikopo, Bogor Perlakuan penelitian ini terdiri dari tiga macam yaitu perlakuan bahan baja dan dosis. Jenis dosis yang digunakan adalah bokashi arang sekam yang dicampurkan kedalam tanah dengan dosis 625 g/m², 1875 g/m2, dan 3750 g/m². Pengujian terdiri dari 2 macam yaitu pengujian sudut pembasahan dan kekuatan tanah (tahanan geser dan tahanan gesek tanah)...
Keyword: Tanah Bajak

Judul: Analisis kelengketan tanah (soil stickiness) pada pengolahan tanah dengan bajak singkal
Abstrak: Tanah yang lengket pada bajak singkal selama pengolahan tanah merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi tahanan tanah sehingga menghambat bekerjanya bajak dan menyebabkan hasil bajakan kurang sempurna. Kelengketan tanah ini akan terjadi jika gaya gesekan antara tanah dan alat lebih besar daripada gaya kohesi tanah. Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji berbagai bahanlmaterial pembentuk bajak, menganalisis sifat-sifat tanah yang mempengaruhi kelengketan tanah, khususnya kadar air, dan untuk mencari tingkat kecepatan operasi alat yang dapat mengurangi kelengketan tanah pada alat.
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