Judul: Permintaan Tenaga Kerja Dalam Usahatani Padi Sawah
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui Faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan tenaga kerja dalam usahatani padi sawah. Penelitian dilaksanakan di Kabupaten Padang Pariaman pada MH 1991/1992. Pengambil- an contoh dilakukan dengan menggunakan metode Stratified Random Sampling (untuk penarikan desa contoh) dan metode Proportionate Random Sampling (untuk penarikan petani contoh). Jumlah petani contoh adalah 125 orang. Penelitian ini menggunakan model penaksiran simul- tan antara fungsi permintaan dengan fungsi penawaran te- naga kerja. Koefesien regresi dari fungsi permintaan tenaga kerja simultan dicari dengan menggunakan metode kuadrat terkecil dua tahap (Two Stage Least Squares). Variabel yang diikut sertakan dalam penaksiran tersebut adalah berupa; jumlah tenaga kerja yang digunakan dalam usahatani padi sawah dan tingkat upah sebagai variabel endogen, serta harga gabah, jumlah penggunaan benih, pu- puk buatan, pestisida, luas lahan, pupuk pelengkap cair/zat perangsang tumbuh, alat pengolah lahan, alat perontok gabah, kelembagaan hubungan kerja julo-julo, be ban tanggungan rumah tangga petani, jumlah anggota keluarga usia kerja dan status garapan lahan usahatani padi sawah sebagai variabel eksogen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa permintaan te- naga kerja dalam usahatani padi sawah di Kabupaten Padang Pariaman dipengaruhi oleh: Tingkat upah rill, penggunaan benih, pupuk buatan, luas lahan, penggunaan zat perangsang tumbuh/pupuk pelengkap cair, alat peng- olah lahan (traktor) dan alat perontok gabah (thresher). Sehubungan dengan hasil penelitian tersebut, maka ada beberapa implikasi kebijaksanaan yang disarankan ya- itur Dalam rangka memperluas kesempatan kerja di pade- saan, penggunaan teknologi pertanian kimia biologi se- perti benih unggul, pupuk buatan, zat perangsang tumbuh/ pupuk pelengkap cair, perlu terus menerus dikembangkan. Untuk itu peranan KUD dan kios-kios di pedesaan sebagai penyalur sarana produksi pertanian perlu ditingkatkan. Selain dari itu penyuluhan tentang penggunaan input ini masih perlu digalakkan, sehingga penggunaannya sesuai dengan yang dianjurkan.
Keyword: ekonomi masyarakat, desa hutan, program perhutanan sosial

Judul: Analisis permintaan tenaga kerja pada beberapa komoditi pertanian di Sulawesi Selatan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menduga pola permintaan tenaga kerja beberapa komoditi pertanian di propinsi Sulawe- si Selatan. Pola permintaan tersebut didekati dengan mo- del-model ekonometrik yang mencari hubungan antara jumlah tenaga kerja yang dipakai petani dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Informasi yang diperoleh dapat digunakan untuk merencanakan perluasan kesempatan kerja pesatnya laju pertambahan angkatan kerja. mengingat Peubah-peubah yang paling mempengaruhi permintaan te- haga kerja pada semua komoditi adalah luas lahan dan produktivitas. Pada tanaman padi selain kedua garapan faktor diatas, peubah lain yang juga mempengaruhi permintaan te- naga kerja adalah upah tenaga kerja, harga bibit dan harga obat-obatan. Sedang pada tanaman jagung, peubah lainnya adalah upah, tingkat pendapatan dan pendidikan petani ser- ta jumlah angkatan kerja dalam setiap rumah tangga. Harga pupuk Urea, upah tenaga kerja merupakan peubah yang mempe- ngaruhi permintaan tenaga kerja oleh petani kubis ping peubah luas lahan garapan dan produktivitas...dst
Keyword: Agriculture, Labour

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