Judul: Optimasi Pemanfaatan Pulau-Pulau Kecil Berbasis Daya Dukung Bagi Peruntukan Wisata (Kasus Gugus Pulau Sapeken Kecamatan Sapeken Kabupaten Sumenep)
Abstrak: Sustainable tourism development in Sapeken archiplego designed with characteristic area and carrying capacity. Based on this fact, the objectives of this research are 1) determine socio ecological system in Sapeken archipelago; 2) arrange suitability area for tourism in Sapeken archipelago; 3) estimate tourism sustainability by calculate area potential to optimize resource utilization; 4) Optimizing Sapeken archipelago used for tourism. Analyze status of socio-ecological systems are using SES methods; suitability of area for tourism were analyzed using matrix tourism suitability; tourism carrying capacity estimated using the carrying capacity utilization (DDP) and touristic ecological footprint (TEF) approaches; and tourism optimizing utilization using emergy analysis. Results showed: 1) the status of socio-ecological systems in Sapeken archipelago can provide ecosystem services for ecotourism development; 2) Sapeken archipelago according suitability level of tourism has suitable categorie (S) which are to dive tourism (164.42 ha), snorkeling tourism (361.56 ha), mangrove tourism (3927.09 ha) and beach tourism (3.89 ha), 3) The development of ecotourism in Sapeken archipelago are sustainable (DDP> EF), and 4) Long term sustainability tourism in Sapeken archiplego (ESI = 10) will be achieved by input addition as 4,35 x 1022 - 6.4 x 1024 sej / year.
Keyword: 

Judul: The path of sustainable groups of small islands at Kapoposan Area Management
Abstrak: Potensi sumber daya pulau-pulau kecil di Kawasan Kapoposan yang meliputi Pulau Kapoposan, Gondongbali, Pamanggangan, Suranti, Tambakulu, dan Papandangan adalah: (1) daya dukung ekologi berupa sebaran terumbu karang (coral reef), mangrove, padang lamun, hamparan pasir putih dan kualitas perairan yang bersih; (2) daya dukung sosial budaya berupa kesadaran lingkungan masyarakat yang tercermin dalam kehidupan sehari-hari dengan menghindari aktivitas-aktivitas yang destruktif; dan (3) daya dukung ekonomi berupa keanekaragaman hayati yang sangat tinggi, sehingga dapat menjadi sumber plasma nuftah serta objek wisata bahari bernilai ekonomis sangat tinggi. Alternatif pengelolaan Kawasan Kapoposan yang sesuai dengan para pemangku kebijakan adalah pengembangan kegiatan wisata bahari berbasis konservasi, karena diyakini aktivitas dimaksud memiliki efek ganda (multiplier effect) bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat, pelestarian lingkungan, serta merupakan aktivitas yang memenuhi segenap kriteria pembangunan berkelanjutan, yaitu bahwa pengelolaan pulau-pulau kecil harus memenuhi segenap kriteria ekonomi: efisien dan optimal (economically sound), sosialbudaya berkeadilan dan dapat diterima (socio-culturally acepted and just), dan ekologis tidak melampaui daya dukung lingkungan (enviromentally friendly). Mengingat karakteristik pulau-pulau kecil maka pengembangan kegiatan wisata bahari pulau-pulau kecil di Kawasan Kapoposan yang berkelanjutan adalah pola exlusive tourism. Pola dimaksud lebih disarankan karena merupakan pengembangan kegiatan wisata minat khusus/wisata spesifik (exclusive tourism) sebagai kegiatan utama, dan bukan sekedar wisata umum/kegiatan rekreasi (mass tourism). Pola ini lebih menekankan pendekatan konsep yield spending (besarnya nilai pengeluaran wisatawan dalam satu kali wisatawan tersebut melakukan perjalanan), daripada menitik beratkan kepada banyaknya wisatawan (mass traveller).
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