Judul: Analisis potensi dan pengelolaan perikanan dalam perspektif ketahanan pangan di wilayah pesisir Kabupaten Lampung Barat
Abstrak: Fish as a nutritious foodstuff with high protein and essential amino acids is neeff{t by human beings for growth and intelligence. Therefore, it is necessary for the ~vernment to make sure the availability offish for the people's consumption. The ~astal zone of West Lampung Regency is rich in fishery resources potential; however, the utilization has not been optimum yet. In line with this, it is "tI impQtant to fonnulate a good strategy to achieve optimum and sustainable fishe!.ies management. The aim of this study was to analyze the potential resom-ces and management of fisheries during the periods of 2003-2007 at the coasil zone of West Lampung. This study was to collect primary and secondary data~at were analyzed using SWOT. SWOT analysis is a technique used to idenSfy various factors systematically in order to fonnulate a management strat~y. SWOT analysis is based on the reasoning to maximize the strengths and opp<!tunities, and at the same time to minimize the weaknesses and threats. The resu@! showed that the total score for internal factor (strengths-weaknesses) was 0.23~d the total score for external factor was -0.32 (opportunities-threats); whici placed the fisheries management at the coastal zone of West Lampung rege~y in the second quadrant position. This meant that the support for condticting a diversification strategy, in which strengths are used to deal with threats. The priority of alternative strategy carried out for optimum and sustainable fisheries management was to develop aquaculture (fresh water and estuary), to resolve conflicts of interest on natural resources used at the coastal zone of West Lampung, and to improve the involvement of fonnal and non fonnal institutions in implementing environment friendly efforts as well as in resolving environmental degradation problems.
Keyword: 

Judul: Strategi pengembangan perikanan tangkap dalam meningkatkan ekonomi masyarakat pesisir Kabupaten Lampung Barat:
Abstrak: Kabupaten Lampung Barat dengan ibukota Liwa merupakan salah satu kabupaten yang berada di wilayah Provinsi Lampung dengan luas 4.950,40 km2. Dari luas tersebut, 76,78% merupakan kawasan hutan, sedangkan kawasan budidaya hanya sebesar 23,22% atau 1.149,48 km2. Kondisi geografis Lampung Barat yang memiliki garis pantai sepanjang 221,5 km dan berbatasan langsung dengan Samudera Indonesia, merupakan potensi sumber daya alam yang sangat besar bagi pengembangan sub sektor perikanan. Potensi lestari perikanan tangkap yang dimiliki sebesar 15.696,56 ton per tahun dan rata-rata baru termanfaatkan sebesar 52% per tahun. Sumbangan sektor perikanan terhadap perekonomian daerah hanya sebesar 4,99% pada tahun 2006. Hal ini menggambarkan bahwa sektor perikanan belum memberikan peran yang maksimal bagi perekonomian daerah sehingga perlu dikembangkan secara optimal dan terpadu. Penelitian ini bertujuan untuk 1) menganalisis kinerja sektor perikanan dalam perekonomian Kabupaten Lampung Barat; 2) mengidentifikasi faktor-faktor strategis bagi pengembangan perikanan tangkap; dan 3) merumuskan program strategis bagi pengembangan perikanan tangkap di Kabupaten Lampung Barat. Analisis terhadap kinerja sektor perikanan menggunakan metode deskriptif kualitatif, sedangkan identifikasi faktor strategis dan perumusan program menggunakan metode SWOT dan QSPM
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