Judul: Peran Perempuan Nelayan di Desa Asemdoyong Kabupaten Pemalang, Jawa Tengah.
Abstrak: Role of fishermen’s womans of fishermen family is not equally, because fishermen’s womans is not allowed on the economic activity. To improve fisher womanin fisheries, it is necessary to study about the role of woman fisherman. The study was conducted in Pemalang Central Java. The data were collected from 60 respondent by quota sampling method. The result of this study showed that fishermen’s womens allocated their time for social, economic, and domestic activity were about 1,92 hour/day, 6,04 hour/day, and 9,26 hour/day. Altought give a little role to family economic contribution (36,83%), fishermen’s womens is give a significant role in their family. In order to improve fisher’s womens some strategy that must be done are : 1) create a new bussines and compenies of fisher women, 2) give a practice for fisher women, 3) increase the the quality and quantity of fisher women bussines and 4) improve the patterns of effective and efficient processing.
Keyword: devoting time, economic contribution, empowerment, fishermen’s woman

Judul: Peran Perempuan Nelayan dalam Kegiatan Sosial dan Ekonomi di Desa Cikahuripan Kecamatan Cisolok Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Peran perempuan nelayan dalam kegiatan sosial dan ekonomi dalam lingkungan masyarakat pesisir masih dikatakan pasif karena kegiatan domestik yang mendominasi serta masih kentalnya budaya masyarakat setempat yang beranggapan bahwa perempuan hanya mampu mengerjakan kegiatan domestik. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji seberapa besar curahan waktu kerja perempuan nelayan dalam kegiatan sosial, ekonomi dan domestik. Penelitian ini dilakukan di Dusun Pajagan Desa Cikahuripan Kecamatan Cisolok Kabupaten Sukabumi. Responden dari penelitian ini berjumlah 37 responden yang merupakan istri nelayan yang dipilih secara purposive. Berdasarkan hasil penelitian, curahan waktu perempuan nelayan yang berprofesi sebagai ibu rumah tangga (IRT) memiliki curahan waktu sebesar 4,37% dalam kegiatan ekonomi, 13,8% dalam kegiatan sosial dan 81,75% dalam kegiatan domestik, yang berprofesi sebagai pedagang yaitu 46,25% dalam kegiatan ekonomi 7,92% dalam kegiatan sosial dan 45,83% dalam kegiatan domestik, yang berprofesi di bidang layanan jasa yaitu 27,78% dalam kegiatan ekonomi, 13,89% dalam kegiatan sosial dan 58,33% dalam kegiatan domestik dan yang berprofesi sebagai staf Desa memiliki curahan waktu sebesar 37,50% dalam kegiatan ekonomi, 10,42% dalam kegiatan sosial dan 52,08% dalam kegiatan domestik. Kontribusi ekonomi perempuan nelayan masih rendah, yaitu hanya sebesar 15,19%. Strategi pemberdayaan perempuan nelayan sangat mendukung kemajuan peningkatan peran perempuan nelayan dalam kegiatan perikanan dan membantu meningkatkan pendapatan ekonomi keluarga nelayan. Strategi yang perlu dilakukan yaitu, melakukan pelatihan secara berkala dan terkontrol, memberikan pemahaman kepada perempuan nelayan untuk mengaplikasikan hasil pelatihan, meningkatkan pengontrolan dan pengawasan terhadap kelompok-kelompok KUB, menerapkan sistem bagi hasil yang adil antara ketua KUB dengan anggota, meningkatkan dan memperluas jangkauan pemasaran produk hasil olahan perempuan nelayan.
Keyword: curahan waktu, kontribusi perempuan nelayan, strategi pemberdayaan perempuan nelayan

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