Judul: Analisis biaya sumberdaya domestik pada usahaternak sapi perah di daerah dataran tinggi dan dataran rendah Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Selama kurun waktu 1984-1994 menunjukkan bahwa permintaan susu di Indonesia melaju pesat dengan percepatan jauh melebihi kemampuan pengadaan domestik yang rata-rata hanya sekitar 36.42 persen sedangkan selebihnya masih impor. Hal ini tentu saja membutuhkan biaya yang tidak sedikit, pada saat gencarnya upaya penghematan devisa negara tentunya kegiatan impor ini cukup memprihatinkan. Sehingga pengembangan sapi perah di Indonesia diharapkan dapat meningkatkan produksi susu sekaligus meningkatkan pendapatan petani serta perbaikan gizi nasional. Ditinjau dari tingkat perkembangannya beberapa tahun terakhir ini, usaha persusuan di Indonesia masih sarat dengan intervensi. Hal ini tentu saja dapat memberikan dampak positif bagi pihak produsen (peternak dan IPS) dan dampak negatif yang merugikan ekonomi secara keseluruhan, yang terutama ditanggung oleh konsumen produk susu yang terpaksa harus membayar harga produk susu jauh lebih tinggi dibandingkan harga paritas impor. Sehingga usahaternak sapi perah sudah tidak lagi menyandar pada prinsip kelayakan dan efisiensi, keberadaannya perlu ditinjau kembali mengingat telah dicapainya persetujuan tentang tarif dan perdagangan (GATT). Adapun tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan pendapatan usaha- ternak sapi perah dari segi finansial maupun ekonomi antara daerah dataran tinggi dan dataran rendah pada tiga skala usaha, mengetahui apakah usaha ternak di kedua daerah tersebut mempunyai keunggulan komparatif dalam memproduksi susu sebagai komoditas substitusi impor dengan pendekatan analisis Biaya Sumberdaya Domestik (BSD) dan untuk mengetahui perubahan yang terjadi akibat adanya perubahan harga input, output dan tingkat produktivitas sapi perah. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus di Kec. Bayongbong, Kab. Garut dan Kec. Semplak, Kab. Bogor, Propinsi Jawa Barat. Jenis data yang digunakan adalah data primer dan data sekunder. Analisis data dilakukan dengan menggunakan Analisis Biaya Sumberdaya Domestik (BSD) dengan tahapan analisis sebagai berikut: analisis pendapatan finansial dan ekonomi, analisis keunggulan komparatif dan kompetitif serta analisis kepekaan...
Keyword: 

Judul: Analisis kelayakan finansial usaha ternak sapi perah (Studi kasus peternak anggota KPSBU di TPK Cibedug Kabupaten Bandung Barat, Provinsi Jawa Barat)
Abstrak: Peternakan sebagai subsektor pertanian merupakan salah satu sumber pertumbuhan ekonomi yang cukup potensial dalam upaya pembangunan ekonomi. Menurut Badan Pusat Statistik (2008), sektor pertanian memberikan sumbangan sebesar 29,01 persen terhadap perekonomian nasional dan 10,72 persen diantaranya berasal dari produk domestik bruto peternakan. Usaha peternakan di Indonesia selain berkontribusi dalam mendukung kebutuhan akan protein hewani juga turut berperan dalam meningkatkan pendapatan, memperluas lapangan kerja, maupun menopang sektor industri. Salah satu produk peternakan yang terus mengalami peningkatan permintaan adalah susu, yang ditandai dengan peningkatan konsumsi susu per kapita dari tahun ke tahun, mulai dari 5,79 kg/kapita pada tahun 2001 dan meningkat menjadi 6,8 kg/kapita pada tahun 2005. Menurut Direktorat Jendral Peternakan (2007), permintaan susu penduduk Indonesia dipenuhi oleh produksi susu dalam negeri sebesar kurang lebih 30 persen dan sisanya impor.
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