Judul: Pola penguasaan tanah dan pengembangan sapi perah di pedesaan: studi kasus di Dukuh Pandesari, Pujon, Malang, Jawa Timur
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pola penguasaan tanah dalam hubungannya dengan banyaknya penguasaan sapi perah pada peternak lapisan atas dan peternak lapisan bawah, Juga bermaksud mengetahui sebab-sebab kenaikan populasi sapi perah, masalah hijauan makanan ternak, pemasaran hasil produksi, hubungan kerja antar peternak, dan peternak dengan buruh ternak, pendapatan peternak dari usaha pengelolaan sapi perah, dan benefit cost ratio usaha pengelolaan sapi perah. Daerah penelitian di Dukuh Pandesari, Kecamatan Pujon, Propinsi Jawa Timur, Jumlah responden 40 peternak yang terdiri dari 17 peternak lapisan bawah dan 23 peternak lapisan atas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa : populasi ternak sapi perah selama sepuluh tahun terakhir (1971-1980) telah naik lima kali, sedangkan produksi susu yang dihasilkan naik 19 kali, Kenaikan populasi ternak sapi perah yang pesat ini ternyata tidak diikuti oleh kenaikan produksi hijauan makanan ternak dan teknologi penyimpanan hijauan makanan ternak.
Keyword: Sapi perah, pakan ternak;, pemasaran hasil ternak;

Judul: Performans peternakan sapi perah rakyat di kecamatan Pujon, jawa timur
Abstrak: Suatu studi kasus telah dilakukan pada peternakan sapi perah rakyat di Kecamatan Pujon, Jawa Timur sejak tanggal 14 Maret 1983 sampai dengan 14 Mei 1983. Peternakan rakyat tersebut dibagi dalam 3 skala usaha berdasarkan banyaknya sapi yang sedang laktasi, skala usaha kecil (1 sapi laktasi), skala usaha sedang (4 -3 ekor 6 ekor sapi laktasi) dan skala usaha besar (> 6 ekor sapi laktasi). Jumlah sampel yang diamati 30 petani peternak pada skala usaha kecil (Sk₁), 30 petani peternak pada skala usaha sedang (Sk) dan 20 petani peternak pada skala usaha besar (Sky). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat skala usaha yang paling efisien diantara ketiga skala usaha tersebut. ...
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