Judul: Pengaruh sistem pertukaran sosial pada tingkat keberlanjutan usaha kerajinan
Abstrak: Industri kerajinan merupakan industri yang mempunyai peranan luar biasa terhadap perekonomian Indonesia. Berdasarkan data yang didapatkan dari Departemen Perdagangan (2007), rata-rata nilai PDB industri kerajinan dalam periode 2002-2006 mencapai Rp 29 triliun. Ini berarti bahwa industri kerajinan memberi kontribusi PDB sebesar 1,76 persen terhadap total PDB nasional pada periode tersebut. Dalam periode yang sama, sumbangan industri kerajinan untuk lapangan pekerjaan yang dihasilkan juga besar yakni mencapai 1,8 juta pekerja. Produkivitas tenaga kerja mencapai rata-rata 16,1 juta rupiah per pekerja pertahun. Selain PDB dan penyerapan tenaga kerja, industri kerajinan juga memiliki kontribusi terhadap ekspor. Penelitian ini membahas mengenai pengaruh sistem pertukaran sosial terhadap tingkat keberlanjutan usaha kerajinan bambu di Desa Gunung Bunder I. Hasil Penelitian menunjukan bahwa sitem pertukaran sosial memiliki pengaruh sebesar 29,9%, sedangkan bentuk pertukaran sosial yang paling berpengaruh adalah bentuk redistribusi., Craft industry is an industry that has a tremendous role in the Indonesian economy. Based on the data obtained from the Department of Commerce (2007), the average GDP of the craft industry in the period 2002-2006 to reach Rp 29 trillion. This means that the craft industry contributes GDP by 1.76 percent of total national GDP in that period. In the same period, the contribution of the craft industry for employment also produced large, reaching 1.8 million workers. Labor productivity at an average of 16.1 million dollars per worker per year. In addition to GDP and employment, the craft industry has also contributed to export. This research discusses the influence of social exchange on the level of system sustainability bamboo handicraft business in Desa Bunder I. Outcomes Research shows that social exchange has influence sitem of 29.9%, while the form of the most influential social exchange is a form of redistribution.
Keyword: Sistem Pertukaran Sosial, Kerajinan Bambu, Keberlanjutan Usaha

Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja industri kerajinan di Indonesia
Abstrak: Industri kerajinan memiliki kontribusi yang besar terhadap perekonomian Indonesia. Namun demikian, kontribusi tersebut tidak diiringi dengan pertumbuhan yang baik. Penurunan ini mengindikasikan kinerja yang belum optimal. Jika keadaan seperti ini terus dibiarkan, maka industri kerajinan yang memiliki kontribusi besar terhadap perekonomian semakin lama akan semakin terpuruk. Kondisi ini akan merugikan Indonesia secara keseluruhan. Keadaan yang dapat merugikan antara lain berkurangnya lapangan kerja yang berarti bertambahnya pengangguran. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kinerja industri kerajinan di Indonesia serta menganalisis faktor- faktor yang mempengaruhi kinerja industri kerajinan di Indonesia. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberi solusi terhadap permasalahan yang dihadapi oleh industri kerajinan di Indonesia. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder dalam bentuk panel data. Data time series yang digunakan merupakan periode waktu tahunan, yaitu dari tahun 2000 hingga tahun 2005. Data cross section menggunakan 30 kelompok industri kerajinan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nilai output, biaya input, nilai tambah, nilai produksi, upah serta jumlah tenaga kerja. Sumber data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Pusat dan Departemen Perdagangan yang berlokasi di Jakarta, juga situssitus internet serta literatur- literatur lain yang berkaitan dengan penelitian ini. Hasil analisis memperlihatkan bahwa kinerja industri kerajinan dalam periode 2000 – 2005 dapat dilihat dari rata-rata nilai PCM sebesar 27,78 persen dan nilai rata-rata XEFF sebesar 108,93 persen. Dapat disimpulkan bahwa industri kerajinan merupakan industri yang sangat efisien di mana nilai tambah pada setiap barang yang dihasilkan sangat tinggi. Berdasarkan hasil analisis panel data dengan menggunakan Hausman Test, pemilihan model pada penelitian ini adalah dengan menggunakan fixed effect model. Pemilihan model ini kemudian digunakan untuk mengestimasi nilai PCM. Berdasarkan estimasi tersebut, Seluruh variabel yang digunakan, yaitu Growth, LnProd dan XEFF berpengaruh signifikan pada taraf nyata 5 persen. LnProd dan XEFF berpengaruh positif sedangkan Growth berpengaruh negatif. Di antara seluruh variabel, yang paling berpengaruh terhadap PCM adalah XEFF yang merupakan perbandingan antara nilai tambah dan biaya input. Dapat disimpulkan bahwa hal utama yang harus ditingkatkan dalam industri kerajinan adalah efisiensi. Saran yang dapat dituliskan untuk peningkatan kinerja industri kerajinan di Indonesia adalah diperlukan lembaga penunjang UMKM dengan tugas memberikan bantuan di bidang teknik/desain, manajemen, keuangan, penelitian dan pengembangan, serta berfungsi sebagai lembaga advokasi terhadap kebijakan publik atau masalah yang menghambat perkembangan usaha kecil. Pengetahuan ini juga dapat dimanfaatkan para pelaku usaha agar keuntungan dapat meningkat pada tahun-tahun berikutnya. Cara untuk meningkatkan keuntungan melalui peningkatan nilai tambah diantaranya adalah dengan menambah detail, serta variasi model pada produk yang berarti semakin sulit untuk dikerjakan sehingga kualitasnya meningkat.
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