Judul: Faktor-Faktor Produksi dan Pendapatan Peternakan Ayam Ras Petelur Yuki Farm di Harau Kabupaten Limapuluh Kota
Abstrak: Indonesia’s agricultural economic growt is powerd by the poultry industry. One of those poultry industry is Yuki Farm in Kabupaten Limapuluh Kota, West Sumatera. There are several critical factors that must be considered in the laying hens farming. There fore this research was conducted to analyze affecting the amount off egg production and to analyze its effect on farmer’s income in Yuki Farm. This study used quantitative analysis. Analysis of production factor was i v conducted by Cobb-Douglass production function and revenue analysis was conducted using R / C-rasio. Based on these analyses, have seven factors of production in laying hens’ farms are DOC, feed, chaff, labor, vaccines, medicines, and disinfectants. Of the seven factors in egg production there are six factors have good influence for the egg production. There factor are feed, chaff, labor, vaccines, medicines, and disinfectants. In the other, DOC have bad influence for the egg production. Base on Cobb-douglass analysis, the value elasticity of product is negative. Its mean the production process can’t increase with added input value because the added input will decrease total value production. Base on income analysis, the Yuki Farm has an efficient and good profit, because the R/C-rasio more than one.
Keyword: R/C- rasio, Cobb-Douglass, revenue analysis, analysis of production factor, Poultry

Judul: ANALYSIS OF PRODUCTION EFFICIENCY OF BREAD CHICKEN BUSINESS IN SUKABUMI DISTRICT
Abstrak: Populasi dan konsumsi ayam ras pedaging yang meningkat mendorong perkembangan peternakan komoditas tersebut. Harga pakan yang naik dan ketidakpastian harga jual daging ayam telah memaksa banyak peternak untuk bergabung dalam pola kemitraan (makloon atau PIR) agar tetap dapat berproduksi dan menghindari kegagalan usaha. Meskipun pendapatan peternak menurun, mereka tetap harus berproduksi untuk bertahan. Peternak harus menggunakan faktor-faktor produksi seefisien mungkin agar tetap dapat berproduksi dan mendapat hasil yang optimum. Berdasarkan hal tersebut, penilitian ini bertujuan (1) mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi produksi usaha ternak ayam ras pedaging pola kemitraan makloon dan pola PIR di Kabupaten Sukabumi; (2) menganalisis tingkat efisiensi teknis, efisiensi alokatif dan ekonomi produksi usaha ternak ayam ras pedaging pola kemitraan makloon dan pola PIR di Kabupaten Sukabumi. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Analisis stochastic frontier cobb-douglas dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimate (MLE). Faktor-faktor produksi yang berpengaruh signifikan terhadap produksi pada pola makloon adalah bibit ayam dan pakan, sedangkan di pola kemitraan PIR semua faktor-faktor produksi berpengaruh yaitu, bibit ayam, pakan, tenaga kerja, dan obat-obatan dan vitamin. Tingkat efisiensi teknis dan alokatif peternak kemitraan pola makloon dan pola PIR sudah efisien, sedangkan tingkat efisiensi ekonomi pada pola makloon belum efisien.
Keyword: Efisiensi, Maximum Likelihood Estimate, Peternakan, Pola Usaha Ternak, Stocastic Frontier, Efficiency, Maximum Likelihood Estimate, Livestock Farming, Livestock Business Pattern, Stochastic Frontier.

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