Judul: Hubungan aspek sosial-ekonomi dan silvikultur dengan harga sengon (Paraserianthes falcataria (L.) Nielsen) rakyat di tingkat petani
Abstrak: Salah satu alternatif untuk mengurangi tekanan terhadap sumber daya lahan adalah melalui pembangunan hutan rakyat. Hutan rakyat merupakan hutan buatan yang diterapkan di lahan milik baik secara perseorangan, marga maupun kelompok. Balai penelitian kehutanan Ciamis (2007) menyebutkan bahwa tanaman sengon menjadi primadona masyarakat Jawa Barat. Namun, kenyataan mengindikasikan adanya ketidakmerataan harga sengon rakyat. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian yang mengkaji variabel yang mempengaruhi pengelolaan hutan rakyat dan pemasaran hasilnya oleh petani sehingga dapat meningkatkan kontribusi hutan rakyat terhadap pendapatan rumah tangga dan kelestarian fungsi ekologis terhadap lingkungan.
Keyword: 

Judul: Sistem pengaturan hasil pada hutan rakyat sengon (Paraserianthes falcataria (L) Nielsen dengan studi kasus di Kec. Cigudeg, Kab. Bogor
Abstrak: Hutan rakyat dapat berfungsi dalam hal peningkatan kualitas lahan, peningkatan pendapatan pemenuhan kebutuhan kayu dan kayu bakar, serta lapangan pekerjaan. Di Jawa Barat sebagian masyarakat, penyediaan besar hutan. rakyat berupa hutan tanaman jeungjing atau sengon (Paraserianthes falcataria (L) Nielson). Pada saat ini, mengusahakan hutan rakyat masih bersifat pekerjaan tam- bahan yang dilakukan dengan cara tradisional. Pada cara ini penanaman dan pemanenan dilakukan tidak teratur, seringkali hanya berdasarkan kepada kebutuhan saja. Padahal apabila dilakukan dengan memperhatikan prinsip kelestarian hasil, pengusahan hutan rakyat diduga akan. memberikan manfaat yang cukup tinggi, baik dari segi ekonomi, sosial dan lingkungannya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode pengaturan hasil yang tepat pada hutan rakyat dengan menerapkan prinsip-prinsip kelestarian hasil. Penelitian ini berupa studi kasus yang dilakukan di Kecamatan Cigudeg Kabupaten Bogor.
Keyword: sengon

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