Judul: Factors Affecting The Agricultural Extension Agents' Performance and Its Impact On The Rice Farmers' Behavior.
Abstrak: Pada dekade I 980-an Indonesia telah berhasil mencapai swasembada beras. ~P roduksl beras yang pada tahun 1975 sebanyak 22,3 Juta ton menggelembung '§.32,74% menjadi 29,6 juta ton pada tallUn 1980. Perkembangan yang sarna juga ~terjadi pada tahun 1985, yaitu naik 31 ,64% dengan jumlah produksi 39 juta ton. :Namun tahun-tahun berikutnya, produksi beras menunjukkan perkembangan yang ;'"1 idak menggembirakan. Produksi beras pada tahun 1990 hanya tumbuh 15,75% -OUibandingkan tahun 1985 dan hal tersebut tidak sebanding dengan pertumbuhan ~ u mlah penduduk . Data juga menunjukkan bahwa dari tahun 2002 hingga 2007 13P roduksi beras Indonesia tidak stabi!. Rata-rata pertumbuhan tidak mencapai 5% dan c . ~ u as panen padi cenderung sarna saja. Tingkat pertumbuhan yang tidak stabi! tersebut 3.banyak dipengaruhi oleh kebijakan pemerintah yang kurang efektif dalam ~engembangan usahatani khususnya padi, seperti pengadaan benih padi, pupuk, ~estisida, kredit usahatani, harga produk, dan pemasaran hasil dan penyuluhan gpertanian. Sikap petani pada penyuluh menjadi acuh. Mereka apatis, ada atau tidak 'gada penyuluh pertanian di desanya, mereka sudah tidak peduli lagi. Aktivitas mereka .::!clilakukan berdasarkan apa yang sudah mereka ketahui, sehingga produktivitas usahatani padi mereka statis. Proses pembelajaran dalam berusahatani tidak be~alan optimal, mereka melakukan apa adanya.
Keyword: 

Judul: Analisis respon penawaran padi Indonesia
Abstrak: Setelah tercapainya swasembada pada tahun 1984, ekonomi beras Indonesia mengalami siklus surplus dan defisit yang berulang. Laju kenaikan produksi beras selama periode 1984-1998 rata-rata hanya sebesar 1.94 persen per tahun, sehingga terkejar oleh kenaikan laju permintaan konsumen yang mencapai 4.16 persen per tahun menurut data statistik tahunan Biro Pusat Statistik. Lambatnya laju kenaikan produksi beras ini antara lain disebabkan karena produktivitas padi secara nasional telah mengalami pelandaian (levelling off) dan peningkatan konversi lahan sawah menjadi kawasan industri, perumahan dan lahan non pertanian yang terjadi di Jawa. Keberlangsungan pemenuhan kebutuhan beras dari produksi domestik sulit dipertahankan, apabila situasi internal tersebut diatas tidak cepat diatasi. Dalam kaitan itu peranan wilayah luar Jawa tampaknya perlu ditingkatkan untuk memasok kebutuhan beras nasional dengan mempertimbangkan beberapa sumber-sumber pertumbuhan produksi. Usaha peningkatan produksi beras nasional dapat dilakukan dengan program intensifikasi maupun ekstensifikasi. Peningkatan serta keberlanjutan produksi beras ini sangat ditentukan oleh partisipasi petani dalam program intensifikasi maupun ekstensifikasi yang dicanangkan pemerintah. Keputusan petani dalam mengalokasikan sumberdaya yang dimilikinya, baik lahan, tenaga kerja, maupun dana bagi berbagai pilihan usahatani ditentukan oleh respon petani terhadap harga, kebijakan pemerintah dan faktor-faktor lainnya yang terjadi di dunia nyata.
Keyword: Agricultural economics, Supply

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