Judul: Peranan depot logistik dalam pengadaan dan penyaluran gula di Jawa Barat ( Suatu studi kasus pada depot logistik, Propinsi Jawa Barat )
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji mekanisme sistem pengadaan dan penyaluran gula serta mengkaji permasalahan yang dihadapi Koperasi Unit Desa (KUD), Pa brik Gula (PG) dan Depot Logistik (DOLOG) dalam melaksana- kan pengadaan dan penyaluran gula. Dalam mekanisme sistem pengadaan dan penyaluran gula, DOLOG berfungsi sebagai pembeli tunggal gula yang berasal dari hasil giling tebu rakyat, baik TRI maupun TRB yang besarnya 60 persen yang merupakan bagian petani. Sedang- kan gula milik PG yang besarnya 40 persen dari hasil giling tebu rakyat dibeli oleh Bank Bumi Daya (BBD), setelah gula milik PG dibeli BBD kemudian diserahkan kepada DOLOG untuk disalurkan kepada masyarakat. Peranan KUD dalam pengadaan gula adalah sebagai penyedia bahan baku untuk PG dan penyedia sarana produksi bagi petani. Pelayanan kredit serta bagi hasil antara petani dengan PG dilaksanakan KUD. Permasalahan yang timbul antara petani dengan PG adalah mengenai rendemen serta ketidak sesuaian waktu tebang antara rencana dengan realisasi. Kelambatan penebangan tersebut mengakibatkan rendahnya rendemen yang menyebabkan rendahnya produktivitas gula. Penurunan rendemen tersebut tidak hanya disebabkan kultur teknis yang belum baik, tetapi juga oleh pelayanan teknis yang dilakukan PG kepada petani belum baik. Permasalahan administratif antara PG dan petani adalah mengenai kelambatan penyelesaian DO oleh PG. Akibat kelambatan tersebut petani harus menanggung beban bunga, yang seharusnya tidak terjadi. Selain masalah DO, petani juga sering mengalami kelambatan dalam menerima pendapat - an. Hal ini disebabkan pencairan Surat Perintah Penyetoran (SPP) yang terlambat. Penyebab kelambatan ini, selain disebabkan oleh kelambatan pengeluaran DO oleh PG, juga karena dana DOLOG yang tersedia di BRI kosong. Akibat kelambatan pencairan SPP, KUD harus menanggung beban bunga tambahan yang diambil dari kredit pengadaan gula…dst
Keyword: 

Judul: Analisa pengadaan gula di Jawa Timur : studi kasus di Depot Logistik Jawa Timur
Abstrak: Tujuan dari praktek lapang adalah mengetahui dan menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi pengadaan gula dan mengetahui permasalahan-permasalahan yang dihadapi DOLOG Jawa Timur dalam melaksanakan pengadaan gula serta mencoba mencari alternatif pemecahannya. Model pendekatan untuk menganalisa pengadaan gula digunakan fungsi Cobb Douglass. Pendugaan luas areal penanaman tebu (A) digunakan luas areal penanaman tebu pada tahun sebelumnya (At-1) dan rasio harga provenue gula dengan harga dasar gabah (Pt-1/Ht-1) sebagai peubah bebas. Pendugaan rendemen gula (R) digunakan areal penanaman tebu (A) dan produktivitas tebu (T) sebagai peubah bebas dan pendugaan produksi gula (Y) digunakan luas areal penanaman tebu (A) dan rasio harga provenue gula dengan harga dasar gabah pada tahun sebelumnya (Pt-1/Ht-1) sebagai peubah bebas.
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