Judul: Beberapa aspek pembangunan perikanan laut di kotamadya Sibolga, Propinsi Sumatera Utara
Abstrak: Kotamadya Sibolga merupakan salah satu daerah perikanan di Sumatera Utara dan pusat perdagangan bagi beberapa daerah kabupaten disekitarnya serta perikanan laut merupakan tumpuan utama dalam sub-sektor proses pembangunan ekonomi daerah. Namun, tingkat eksploitasi sumberdaya perikanan pantai sudah cukup tinggi, peranan Kotamadya Sibolga sebagai pusat perdagangan sudah mulai menurun dan tidak lagi merupakan jalur utama lintas Sumatera. Penelitian ini bertujuan untuk: menggambarkan pola usaha perikanan tangkap (unit tangguk dan pancing bagan tancap, pancing ulur dan pukat cincin), usaha perdagangan ikan, pola usaha pengolahan menggambarkan peranan sub-sektor perikanan laut pola ikan, dalam pembangunan ekonomi Kotamadya Sibolga dan menggambar- kan pola pembangunan perikanan laut Kotamadya Sibolga. Penelitian ini mengambil perikanan laut Kotamadya Sibolga sebagai kasus, dimana nelayan pemilik, pedagang dan pengolah ikan, pejabat pemerintah dan pemuka masya- rakat sebagai responden. Pengambilan contoh nelayan pemilik dilakukan secara "stratified random sampling", pengambilan contoh pedagang dan pengolah ikan dilakukan secara "acak sederhana", sedangkan pengambilan contoh pejabat pemerintah dan pemuka masyarakat dilakukan secara "purposive". Pola usaha antar usaha perikanan ditinjau dari beberapa faktor usaha, seperti jumlah buruh, hari kerja upah, bagi hasil, investasi, biaya total, produksi, ni- lai produksi, pendapatan, investasi per pendapatan nilai produksi per investasi, nilai produksi per biaya total (per unit usaha per tahun), jumlah unit alat tang kap, investasi, produksi dan nilai produksi per jenis alat. Faktor usaha antar usaha perikanan di analisis berdasarkan skor. Pola usaha perdagangan dan pengola- han ikan hanya ditinjau dari beberapa faktor pola usaha seperti jumlah buruh, hari kerja, upah, bagi hasil, modal kerja/investasi, biaya total, produksi, nilai produksi, pendapatan, modal kerja/investasi per pendapatan dan nilai produksi per modal kerja/investasi serta nilai produksi per biaya total. Faktor usaha perdaga- ngan dan pengolahan ikan tidak di analisis berdasarkan skor, karena tidak dibandingkan satu sama lain. Peranan sub-sektor perikanan laut dalam pembangunan ekonomi Kotamadya Sibolga digambarkan berdasarkan : besarnya sumbangan sub-sektor perikanan laut..dst
Keyword: 

Judul: Model produksi unit penangkapan tangguk dan pancing di kotamadya Sibolga, Sumatera Utara
Abstrak: Penelitian ini bertujuan : (1) Mempelajari usaha unit penangkapan tangguk dan pancing di kotamadya Sibolga; (2) Mencari hubungan faktor-faktor produksi terhadap produksi. Berdasarkan sistem bagi hasil pada unit penangkapan tangguk, diperoleh pendapatan per tahun nelayan pemilik sebesar Rp 1.190.653,- dan tiga orang nelayan buruh masing-masing Rp 604.605,-. Pendapatan per tahun nelayan pemilik pancing adalah sebesar Rp 904.012,- dan dua orang nelayan buruh masing-masing Rp 481.104,-.
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