Judul: Analisis Pendapatan dan Efisiensi Produksi Usahatani Padi Sawah (Kasus di Desa Purwoadi, Kecamatan Trimurjo,Kabupaten Lanipung Tengah, Propinsi Lampung).
Abstrak: Seiring dengan pesatnya penambahan penduduk di Indonesia, padi dan produk olahannya berupa beras memiliki peranan yang sangat strategis dalam kehidupan masyarakat Indonesia. Oleh karma itu, kekurangan ketersediaan stok beras nasional harus diantisipasi, salah satunya dengan memanfaatkan banyaknya lahan sawah yang banyak tersedia di Indonesia dan belum termanfaatkan secara maksimal Untuk menghasilkan beras melalui penanaman dan pengusahaan padi sawah. Pengnsahaan padi sawah secara intensif dan didukung dengan ketersediaan lahan dan faktor produksi lainnya diharnpkan mampu menambah suplai beras nasional dan dapat meningkatkan produksi serta pendapatan para petani. Oleh karna itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat pendapatan dan efisiensi, menganalisis penggunaan faktor-faktor produksi, dan menganalisis dan menentukan kombinasi optimal penggunaan. faktor-faktor produksi yang dapat memberikan keuntungan maksimal pada usahatani padi sawah
Keyword: 

Judul: Analisis pendapatan dan faktor-faktor yang mempengaruhi produksi usahatani padi ladang di Kabupaten Purwakarta
Abstrak: Kebutuhan bahan pangan masyarakat Indonesia masih sangat tergantung pada komoditi beras. Produksi beras nasional sebagian besar dihasilkan oleh produksi padi sawah, sementara itu ketersediaan lahan sawah dan produksi usahatani padi sawah cenderung mengalami penurunan. Sumbangan padi ladang terhadap produksi beras nasional masih sangat rendah karena produktivitas padi ladang yang jauh lebih rendah daripada padi sawah. Jika dibandingkan laju pertumbuhan produksi, padi ladang juga masih jauh lebih rendah daripada padi sawah. Mengingat ketersediaan lahan kering bagi usahatani padi ladang masih sangat besar, maka pengembangan produktivitas usahatani padi ladang memiliki potensi yang sangat menjanjikan. Oleh karena itu menarik untuk dikaji bagaimana meningkatkan produktivitas usahatani padi ladang. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Menganalisis apakah usahatani padi ladang masih menguntungkan bagi petani Indonesia, (2) Menganalisis Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi ladang (3) Menganalisis efisiensi ekonomis penggunaan faktor-faktor produksi pada cabang usahatani padi ladang. Pengambilan data dilakukan dari bulan Juni hingga Juli 2007 di Desa Sukatani, Kecamatan Sukatani, Kabupaten Purwakarta. Data yang digunakan adalah data primer dan sekunder. Data primer dikumpulkan dengan melakukan pengamatan dan wawancara langsung dengan petani dengan mengajukan pertanyaan yang dibuat dalam bentuk kuisioner yang telah dipersiapkan sebelumnya. Data sekunder diperoleh dengan cara penelusuran kepustakaan buku, laporan penelitian, artikel, majalah, karya ilmiah yang berkaitan dengan masalah penelitian dan melalui internet. Selain itu data sekunder juga diperoleh dari Biro Pusat Statistik, Departemen Pertanian, Balai Penelitian Tanaman Pangan, Pusat Pengembangan Sosial Ekonomi dan Pemerintah Daerah di lokasi penelitian. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis imbangan penerimaan dan biaya (analisis R/C ratio), pendekatan fungsi produksi Cobb-Douglas dan analisis efisiensi ekonomi dengan rasio Nilai Produksi Marjinal (NPM) dan Biaya Korbanan Marjinal (BKM). Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel dan Minitab 14 for Windows.
Keyword: Tanaman padi ladang, Karakteristik biologis padi ladang, Sistem perladangan di Indonesia

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