Judul: Analisis nilai sewa ekonomis sebagai sewa sumberdaya dalam pengelolaan hutan tropis di Indonesia
Abstrak: Sumberdaya hutan termasuk dalam kelompok sumberdaya alam yang dapat diperbaharui karena jumlahnya selalu berubah. Sumberdaya hutan sebagai sumberdaya diperbaharui atau pulih dapat digunakan secara bijaksana yaitu menghasilkan penerimaan dan kepuasan ekonomi yang maksimum. Hal ini ber­arti dalam pengeksploitasian sumberdaya hutan diperlukan adanya pelaksanaan pengaturan secara lestari dan dapat memaksimumkan penerimaan bersih pengelola, sehingga dalam waklu bersamaan dapat memelihara dan memperbaiki kapasitas sumberdaya hutan untuk keperluan masa mendatang dan dipergunakan untuk sebesar-besarnya kemakmuran rakyat (Amanat UUD'45, pasal 33 butir c). Menurut Vincent (1990) nilai sewa ekonomis adalah pembebaban terhadap kayu yang ditcrima dalam bentuk kayu bulat baik berupa tegakan atau yang telah ditebang di lokasi hutan. Gray (1983) nilai sewa ekonomis umumnya dibebankan atau diterimakan pada kayu bulat yang diekstraksi atau ditebang dari hutan tersebut dan tidak pada pohon tegakan. Gillis (1980) mengatakan adanya kegagalan dalam sistem nilai sewa atau rente ekonomis untuk menangkap nilai sewa sumberdaya potensial dari hutan tropis. Gillis (1988) mengatakan bahwa nilai sewa ekonomis dapat dikenakan pada beberapa kegiatan sumberdaya alam yang nilainya diperoleh dari nilai pendapatan dikurangi dengan biaya tenaga kerja, material dan input kapital (termasuk biaya pembayaran "normal" sebagai nilai pengembalian dari input kapital). Karena itu dalam ekonomi sumberdaya hutan, konsep nilai tegakan (stumpage value) sangat berkaitan atau berdekatan dengan nilai sewa ekonomis atau economic rent (Davis, 1954). Sedangkan economic rent dalam konsep teori ekonomi modern disebut sebagai quasi-rent (Marshall, 1949; Ferguson and Gould, 1975; Barlow, 1978). Studi Ruzicka (1979) tentang nilai sewa ekonomis hutan tropis di Indonesia selama periode 1972/1973 - 1976/1977 Pemerintah hanya memperoleh 25 % dari rente ekonomis riil sedangkan pengusaha memperoleh windfall profit sebesar 75 persen. Repetto dan Gillis (1988) telah mencoba merangkum berbagai studi tentang besarnya nilai sewa ekonomis yang diterima Pemerintah selama periode 1979-1982 yaitu sebesar 37,3 % di Indonesia. Studi lain untuk Indonesia sebesar 33,2% (Gillis, 1988a) dan sebesar 49,07% selama 1979-1982 (Repetto, 1988), studi WALHI (1991) Pemerintah hanya menerima sekitar 16,19% dari rente ekonomis hutan. Adapun penerimaan Pemerintah dari nilai sewa ekonomis hutan di Philippinaadalah 11,4% (Boado, 1988) dan sebesar 18,17% selama 1979-1982 (Repetto, 1988) serta sebesar 16,5% (Repetto dan Gillis, 1988), sedangkan di Serawak 29% dan Sabah 82,8% (Gillis, 1988b) atau sebesar 83,68% selama 1979-1983 (Repetto, 1988) dan sebesar 81,30% (Repetto dan Gillis, 1988). Studi Vincent (1990) besarnya nilai sewa ekonomis yang diterima Pemerintah Sabah 46,2%, Semenanjung Malaysia 21,8% dan Serawak 18,4 persen. Studi lain yang dilakukan pada tahun 1990 tentang hutan tropis Indonesia telah dibedakan berdasarkan letak lokasi hutan. Pada hutan rawa Pemerintah menerima 43%, di hutan pegunungan 44% dan di hutan dataran rendah sampai sedikit berbukit hanya 21 % dari rente ekonomis hutan (Transtoto, 1992). Ternyata dari berbagai studi, khususnya di hutan tropis Indonesia penerimaan Pemerintah masih relatif kecil dibandingkan yang diterima oleh pengusaha sebagai windfall profit. Hubungannya dengan ini, maka Darusman pada tahun 1976 (Transtoto, 1992) mengusulkan agar tarif pungutan atau nilai sewa ekonomis dinaikan em pat kali dari nilai dua dollar Amerika pada saat itu.
Keyword: Tropical forest, Economic rent, Exploitation, Logging;

Judul: Analisis nilai rente ekonomi sumberdaya hutan dalam pengelolaan hutan tropis di Indonesia: studi kasus pada HPH Bumi Raya Utama Wood industries dan HPH Kurnia Musi Plywood Industries di Propinsi Sumatera Selatan
Abstrak: Dalam pengusahaan hutan tropis di Indonesia hingga saat ini, nilai pungutan kehutanan (forest rent) yang di terima Pemerintah dari sumberdaya hutan masih sangat kecil dan belum optimal. Repetto dan Gillis (1988) telah mencoba merangkum berbagai studi tentang besarnya nilai rente ekonomi yang diterima Pemerintah selama periode 1979 - 1982 yaitu sebesar 37.3% Di Indonesia. Studi lain untuk Indonesia sebesar 33,2% (Gillis, 1988) dan sebesar 49,1% selama 1979 - 1982 (Repetto, 1988), studi Walhi (1991) Pemerintah hanya memerima 16,2% dari rente ekonomis hutan. Mengacu pada berbagai hasil studi di atas, maka Pemerintah perlu meningkatkan pungutan kehutanan (forest rent) tersebut dengan tujuan untuk menurunkan tingkat ke- cepatan degradasi hutan dan meningkatkan pendapatan negara. Perhitungan pungutan kehutanan (forest rent) yang saat ini berlaku didasarkan pada nilai hutan (forest value) yang mempunyai banyak kelemahan seperti undervaluation dari forest value, karena terlalu menekankan kepada benefit hutan yang terlalu sempit, yaitu hanya memperhitungkan kayunya saja. Dalam penelitian ini, perhitungan pungutan kehutanan (forest rent) didasarkan pada forest value yang lebih luas, tidak hanya memperhitungkan kayu saja, tetapi juga sifat hutan yang multiuse. Oleh karenanya, besarnya pungutan kehutanan (forest value) yang ditetapkan dalam penelitian ini memperhitungkan dampak dan gangguan kerusakan yang terjadi akibat eksploitasi hutan itu sendiri (option Value). Dalam perhitungan option value dibatasi pada perhitungan kerusakan vegetasi hutan akibat eksploitasi hutan, penurunan kesuburan tanah dan pendapatan masyarakat yang hilang akibat pengusahaan hutan tersebut. ...
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