Judul: The Correlation between the Level of Women's Participation in Tourism Village Management and Community Welfare
Abstrak: Berkembangnya suatu daerah memiliki banyak faktor salah satunya partisipasi masyarakatnya baik laki-laki maupun perempuan, namun partisipasi perempuan sering kali dikesampingkan, dengan pemikiran kemampuan perempuan tidak setara dengan kemampuan laki laki, padahal perempuan juga berpotensi dalam berkontribusi perekonomian rumah tangga. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan tingkat partisipasi perempuan dalam pengelolaan desa wisata dengan kesejahteraan masyarakat di Desa Wisata Senaru, Lombok Utara, Nusa Tenggara Barat. Data primer dilengkapi dengan data sekunder, dan data kuantitatif diperoleh melalui wawancara terstruktur menggunakan kuesioner sedangkan data kualitatif diperoleh melalui metode wawancara mendalam dengan informan dan observasi lapang. Responden dipilih sebanyak 35 responden menggunakan teknik simple random sampling dan informan ditentukan menggunakan teknik bola salju (snowball). Penelitian ini menemukan bahwa terdapat hubungan antara partisipasi perempuan dalam pengelolaan wisata dengan kesejahteraan masyarakat, yang ditunjukkan semakin tinggi partisipasi perempuan dalam pengelolaan wisata akan semakin bertambah pendapatan rumah tangga yang akan berpengaruh pada kesejahteraan masyarakat.
Keyword: Desa Wisata, Kesejahteraan, Partisipasi Perempuan

Judul: Hubungan Partisipasi Perempuan dalam Pengembangan Desa Wisata Berbasis Masyarakat dengan Kontribusinya terhadap Pendapatan Rumah Tangga.
Abstrak: Pada tahun 2014 IDG Indonesia berada pada angka 70,68. Dalam hal sumbangan pendapatan, perempuan hanya 35,64 persen dibandingkan laki-laki 64,36 persen. Program desa wisata memberikan peluang untuk perempuan sebagai pelaku usaha. Perempuan sebagai pelaku usaha dapat memberikan sumbangan pendapatan bagi rumah tangga. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) mengidentifikasi faktor internal dan eksternal partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha pada desa wisata; 2) mengidentifikasi tingkat partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha pada desa wisata; 3) menganalisis hubungan partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha pada desa wisata dengan kontribusinya terhadap pendapatan rumah tangga di Desa Wisata Kandri. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang didukung oleh data kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa umur, tingkat pendidikan, lamanya usaha, tingkat pengaruh aktor penggerak partisipasi, akses perempuan pada desa wisata, sumber dana usaha, dan tingkat penerimaan budaya patriarki memiliki hubungan yang signifikan dengan partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha pada desa wisata. Tingkat partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha tergolong tinggi. Uji korelasi rank spearman menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha pada desa wisata dengan kontribusinya terhadap pendapatan rumah tangga. Dengan demikian, semakin tinggi tingkat partisipasi perempuan sebagai pelaku usaha pada desa wisata maka semakin tinggi kontribusinya terhadap pendapatan rumah tangga.
Keyword: pariwisata, pemberdayaan perempuan, perempuan pelaku usaha

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