Judul: Analisis permintaan industri Pariwisata Parapat Kabupaten Simalungun, Propensi Sumatera Utara
Abstrak: Pariwisata, yang digolongkan sebagai industri jenis ketiga jasa), telah memberikan sumbangan yang cukup besar terhadap perekouomian Indonesia. Hal ini ditunjukkan oleh perolehan devisa yang semakin meningkat sejak Pelita I sampai dengan Pelita V. Selain itu, ada beberapa alasan penting yang menyebabkan Indonesia memberikan perhatian penting terhadap sektor paiiwisata. Di autaranya adalah ketangguhan sektor tersebut terhadap resesi ekonomi, ekspor minyak bumi dan gas yang semakin tidak meuentu clan aclanya hambatan bempa lruota clan taiif terhadap ekspor nonmigas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui profil inclustri pariwisata di daerah Parapat baik dari sisi permintaan maupun dari sisi peuawaran, dengan harapan penyajian profil industri pariwisata di daerah akan menyebabkan masyarakat semakin mengerti manfaat uyata pa1iwisata sehingga dapat mengambil manfaat dati selctor tersebut. Bagi pengelola, evaluasi yang dilakukan melalui penelitian ini dapaat digunakan sebagai acuan untuk pengembangan selanjutnya. Penelitian dilaksanakan selama tiga bulan (April - Juni 1996), be1tempat di Parapat (Kecamatan Girsang Sipangan Bolon ), Kabupaten Sirnalungun, Propinsi Sumatera Utara. Unh1k menyajilrnn profil industii pariwisata Parapat digunakan analisis pemintaau wisata dengan menggunakan responden wisatawan nusantara clan mancanegara. Kemudian disajilrnn karakteristik objek wisata dan sarana pendukungnya (penawaran) sebagai pelengkap analisis. Data yang dipergunakan dalam penelitian adalah data sekunder dan primer. Data primer berua data individual sejumlah responden yang diambil secara purposif. Data sekuuder berupa data dari instansi yang terkait dengan bidang kepariwisataan.
Keyword: 

Judul: Analisis belanja wisatawan dan pengaruhnya terhadap aktivitas ekonomi masyarakat: studi kasus Manado-Minahasa
Abstrak: Sebagai salah satu sektor strategis dan penting, maka sektor pariwisata merupakan sektor penghasil devisa non-migas yang potensial, mengingat Utara Daerah Sulawesi merupakan Daerah Tujuan Wisata (DTW) ke sepuluh dari 27 Propinsi di Indonesia, yang memiliki potensi pariwisata yang cukup tinggi. Daya tarik Sulawesi Utara mendatangkan wisatawan, sampai dengan saat ini masih tertuju pada Nasional hasil Bunaken dengan keindahan Taman Laut. penelitian Mangatta (1994) ditemukan Taman Dan dari bahwa, belum terkenalnya Sulawesi Utara terutama bagi negara- negara pemasok utama wisatawan mancanegara dari kawasan Asia yang saat ini pertumbuhan ekonominya sangat baik, selain itu juga adanya keputusan mendadak yang dilakukan wisatawan dalam perkunjungan ke Sulawesi Utara kunjungan itu masih bersifat perjalanan tambahan. Perkunjungan wisatawan, karakteristik akan tentang yang sangat lama mendadak yang mempengaruhi tinggal, keputusan akan …dst
Keyword: Income, Objek wisata SULUT, Industri pariwisata, Potensi sumberdaya pariwisata

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