Judul: Dampak Sistem Bapak Angkat Terhadap Keragaan Ekonomi dan Sistem Pemasaran lndustri Sutera Alam di Sulawesi  Selatan
Abstrak: Kinerja kegiatan persuteraan alam di Sulawesi Selatan agak fluktuatif, walaupun potensi mendukung. Di samping itu, peluang pasar di dalam maupun di luar negeri merupakan faktor pendukung untuk mengembangkan dae rah ini sebagai salah satu pemasok utama sutera di Indonesia. Berbagai upaya telah dilakukan oleh Pemerintah untuk menggali potensi dan peluang tersebut, antara lain dengan membina keterkaitan antara pengusaha besar dan pengrajin sutera dalam bentuk "Bapak Angkat", salah satu diantaranya yang dilaksanakan oleh PT. Semen Tonasa dengan sistem "pola pembinaan". Dalam hal ini Bapak Angkat membantu mitra usahanya dengan pembinaan murni tanpa ada hubungan bisnis. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan keragaan pembinaan sistem Bapak Angkat, menganalisis dampak dari pelaksanaan sistem Bapak Angkat terhadap keragaan ekonomi bagi industri persuteraan alam, dan mengkaji dampak dari sistem Bapak Angkat terhadap pemasaran produk persuteraan alam. Penelitian dilakukan di Propinsi Sulawesi Selatan pada daerah pengembangan sutera yang telah dibina oleh PT.Semen Tonasa yaitu Kabupaten Soppeng dan Kabupaten Wajo. Waktu pelaksanaan bu/an Maret sampai dengan bulan Mei 1996. Analisis data menggunakan Analisis Data Fungsi Produksi Cobb Douglas, Analisis Chow Test, Analisis Efisiensi Ekonomi, Analisis Pendapatan, dan Analisis Sistem Pemasaran. Dari kedua hasil analisis produksi kokon antara sistem Bapak Angkat dan Tanpa Bapak Angkat dapat dibandingkan bahwa dari aspek pemeliharaan bibit ulat menjadi kokon, sistem Bapak Angkat mempunyai tingkat penguasaan yang lebih baik. Dari 7 variabel bebas yang dianalisis, 6 variabel yang berpengaruh nyata terhadap produksi kokon. Fungsi produksi kokon dengan sistem Bapak Angkat dan Tan pa Bapak Angkat juga berbeda nyata. Proses produksi benang sutera sistem Bapak Angkat, dibandingkan Tanpa Bapak Angkat, ternyata lebih unggul. Kelima variabel bebas (kokon, tenaga kerja, pengeringan, pemasakan dan input tetap) berpengaruh nyata terhadap produksi benang. Fungsi produksi berbeda nyata antara sistem Bapak Angkat dengan Tanpa Bapak Angkat. Proses produksi kain sistem Bapak Angkat, dibandingkan Tanpa Bapak Angkat, juga ternyata lebih unggul; keempat variabel yang dianalisis berpengaruh nyata terhadap produksi kain. Kedua fungsi produksi juga berbeda nyata. dst ...
Keyword: industri sutera, Sulawesi Selatan, sistem bapak angkat

Judul: Studi Peningkatan Kinerja Manajemen Rantai Pasok Pada Industri Sutera Alam di Garut (Studi Kasus PD SAS "Sutera Alam Soleh Aman Sahuri")
Abstrak: Produk sutera alam merupakan salah satu produk agro-industri unggulan Indonesia. Tetapi, selama ini semakin melemahnya produksi benang sutera domestik diperkirakan tidak dapat memenuhi kebutuhan pasar dalam negeri. Hal ini menyebabkan banyak permintaan untuk dilakukannya impor sutera alam untuk memenuhi kebutuhan nasional dengan biaya yang cukup besar dan belum secara efektif dan efisiennya kinerja rantai pasokan industri sutera alam di Indonesia. Oleh karena itu, dibutuhkan upaya peningkatan terhadap daya saing yang sangat penting. Suatu cara yang dapat dipilih dalam mengembangkan daya saing produk adalah dengan peningkatan nilai tambah, operasi bisnis dan pelayanan konsumen, yang dimulai dari tahapan budidaya, pengolahan, distribusi, maupun pemasaran. Tujuan dari penelitian adalah untuk mengkaji mekanisme struktur rantai pasok produk sutera alam, menganalisis nilai tambah pada setiap anggota rantaipasok, dan menganalisis kinerja manajemen rantai pasok, serta memberikan implementasi strategi peningkatan kinerja manajemen rantai pasok yang ada di PD SAS (Sutera Alam Soleh Aman Sahuri) Kabupaten Garut. Metode Hayami digunakan dalam analisis nilai tambah. Pada tahun 2013, secara umum dihasilkan peningkatan nilai tambah pada setiap tahapan proses pembudidayaan tanaman murbei, ulat sutera menjadi kokon, pengolahan kokon menjadi benang, produksi tenun benang sutera menjadi kain sutera putihan dan kain sutera sulam, maupun pengolahan lanjutan menjadi kain batik sutera. Namun terjadi penurunan nilai tambah pada data tahun 2014 dibandingkan tahun 2013. Setelah itu, dilakukan proses evaluasi rantai pasokan dengan metode SCOR (Supply Chain Operations Reference) dalam metode AHP. Hasil dari proses bisnis yang paling berpengaruh dalam kinerja MRP (Manajemen Rantai Pasok) adalah Pengolahan dengan bobot 0,266. Parameter Kinerja, yang paling berpengaruh adalah Resiko dengan bobot 0,543. Berikutnya, Atribut Kinerja yang paling penting adalah Fleksibilitas dengan bobot 0,407. Terakhir, Metrik Kinerja yang memiliki pengaruh paling besar adalah Supply chain Source Flexibility and Adaptability (SCS) dengan bobot 0,214 dan kedua Supply chain Source Return Flexibility and Adaptability (SCSR) dengan bobot 0,074. Pada hasil sintesis pembobotan hirarki dimiliki inconsistency sebesar 0,04. Hal ini berarti data yang diperoleh adalah konsisten dan dapat diterima, yaitu dengan inconsistency dibawah 0,1. Sebagai hasil akhir bahwa Metrik Kinerja dengan skala prioritas tertinggi, yaitu Supply Chain Source Flexibility and Adaptability (SCS) adalah perusahaan mengambil keputusan untuk mengoptimalkan rantai pasok dengan mampu menyesuaikan penyediaan sumber daya dalam pemenuhan kebutuhan konsumennya….
Keyword: Efficiency, Silk product, Supply chain, Performance, Standards for quality, SCOR, AHP, Kain sutra, Analisis nilai tambah

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