Judul: Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Petani menggunakan Tebasan serta Akad Salam Sebagai Alternatif Pembiayaan Pertanian di Tasikmalaya dan Garut
Abstrak: Petani di Tasikmalaya dan Garut lebih identik dengan status sosial yang tergolong menengah ke bawah dan berada pada garis kemiskinan. Beragam faktor juga membuat petani semakin kesulitan dalam melakukan usahanya pada bidang ini, yaitu seperti mahalnya pupuk, kurangnya menguasai teknologi pertanian modern, dan masalah dalam mendapatkan modal pembiayaan untuk membantu usaha pertanian salah satunya jual beli dengan sistem tebasan. Beberapa ulama menyebutkan sistem tebasan tidak diperbolehkan karena mengandung gharar dilarang oleh hukum islam. Namun terdapat alternatif dalam memasarkan hasil yang diperbolehkan oleh hukum islam yaitu akad Salam. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi keputusan petani memasarkan hasil dengan sistem tebasan serta menganalisis penerimaan akad Salam sebagai alternatif pembiayaan pertanian syariah. Metode regresi logistik, Structural Equation Model (SEM) dan analisis deskriptif digunakan dalam penelitian ini. Hasil regresi logistik menunjukan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi keputusan petani memasarkan hasil dengan sistem tebasan adalah usia, jumlah anggota keluarga, lama pendidikan, sumber pendapatan lain dan untuk faktorfaktor yang memengaruhi penerimaan akad Salam oleh petani adalah variabel sikap, norma subjektif, harga Salam relatif terhadap ijon, dan harga Salam relatif terhadap pinjam modal.
Keyword: Regresi Logistik, Salam, Structural Eqution Model (SEM), Tebasan.

Judul: Akses Petani Padi terhadap Sistem Resi Gudang (SRG) dan Dampaknya pada Pendapatan Petani di Tasikmalaya.
Abstrak: Sektor pertanian memiliki kontribusi yang besar dalam perekonomian Indonesia, namun terdapat banyak kendala di dalamnya terutama kendala pada permodalan dan pendapatan yang dirasakan oleh para petani. Sistem tunda jual yang ada pada Sistem Resi Gudang serta pembiayaan melalui Resi Gudang yang didapat dari menyimpan hasil produksi di Gudang SRG menjadi solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis akses petani terhadap Sistem Resi Gudang, menggunakan metode regresi logistik dan dampak dari pembiayaan SRG terhadap kesejahteraan para petani menggunakan analisis usahatani. Penelitian ini menggunakan data primer hasil survey terhadap 30 petani SRG dan 30 petani non SRG, dengan data recall tahun 2016. Variabel dependen yang digunakan yaitu akses petani terhadap SRG, dan variabel independennya yaitu luas lahan, usia, pendapatan lain, pendidikan formal, dummy kepemilikan lahan sawah, dummy kredit non SRG dan dummy off farm job. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas lahan, usia, dummy kredit non SRG dan dummy off farm job berpengaruh secara signifikan terhadap peluang petani dalam mengakses Sistem Resi Gudang, dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%. Hasil analisis usahatani menyatakan bahwa usahatani dengan memanfaatkan Sistem Resi Gudang lebih menguntungkan dibandingkan usahatani tanpa memanfaatkan SRG, yang dapat dilihat dari rasio R/C.
Keyword: Akses petani, analisis usahatani, dampak pembiayaan, regresi logistik, Sistem Resi Gudang

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