Judul: Analisis lintas pada pendapatan rumah tangga di Pedesaan Jawa Timur
Abstrak: Lahan merupakan sumber ekonomi terpenting bagi masyarakat pedesaan. Karena itu bila membicarakan masalah pendapatan rumah tangga selalu dihubungkan dengan pemilikan tanah. Tetapi dengan adanya perubahan peranan sektor pertanian yang cenderung menurun maka sebaiknya pendapatan rumah tangga tidak hanya didasarkan pada penguasaan tanah saja tetapi juga dilihat dari penguasaan peubah-peubah produksi lainnya. Hubungan antara pendapatan rumah tangga dengan peubah-peubah yang mempengaruhinya terlebih dahulu disusun dalam suatu diagram lintas berdasarkan pertimbangan dan pengalaman dari penelitian sebelumnya. Kemudian dari diagram lintas tersebut dapat diketahui besarnya pengaruh langsung dan tak langsung masing-masing peubah dengan cara menguraikan koefisien korelasinya. Peubah yang berpengaruh langsung terhadap pendapatan rumah tangga adalah pendapatan sektor pertanian, pendapatan sektor non-pertanian, umur kepala keluarga, banyaknya anggota rumah tangga, dan luas lahan yang dimiliki. Dari kelima peubah tersebut, di desa-desa dataran rendah pendapatan sektor non-pertanian memberikan kontribusi terbesar terhadap pendapatan rumah tangga. Sedangkan di dataran tinggi, pendapatan sektor pertanian masih mendominasi. Keadaan ini dikarenakan adanya pengaruh dari beberapa peubah seperti asesibilitas desa (kemudahan masyarakat suatu desa untuk mencapai kota) dan kepadatan penduduk agraris di desa tersebut. Pendapatan dari kegiatan usahatani dan berburuh tani mempunyai pengaruh yang nyata terhadap pendapatan sektor pertanian di semua desa contoh, kecuali pada Desa Brondong yang merupakan wilayah pantai karena sebagian besar masyarakatnya bekerja sebagai nelayan yang tidak memerlukan buruh dari luar rumah tangga. Hal ini mengakibatkan pendapatannya di sektor berburuh pertanian tidak begitu menonjol. Kegiatan industri perikanan merupakan sumber pendapatan non-pertanian yang paling menonjol di desa-desa iklim kering karena erat kaitannya dengan usaha pengawetan ikan. Kegiatan di sektor perdagangan, industri, pegawai, dan burulı di desa-desa iklim basah memberikan kontribusi yang cukup seimbang bagi pendapatan sektor non-pertanian. Sedangkan di wilayah dataran tinggi, pengaruh yang terbesar di sektor non-pertanian adalah dari kegiatan berdagang sayuran dan ternak.
Keyword: 

Judul: Profil pendapatan rumah tangga petani pada wilayah lahan sawah dan lahan kering;Studi kasus desa Sukomulyo dan desa Wonohardjo, Kecamatan Rowokele, Kabupaten Dati II Kebumen, Propinsi Jawa Tengah
Abstrak: Sektor pertanian masih tetap merupakan mata pencaharian utama bagi penduduk Indonesia, walaupun sektor pertanian tidak lagi memberikan sumbangan yang terbesar terhadap Produk Domestik Bruto. Sebagian besar rumah tangga di Indonesia adalah rumah tangga pertanian, yang berada di pedesaan. Rumah tangga pertanian tersebut merupakan rumah tangga pertanian pengguna lahan, baik lahan sawah maupun lahan kering. Kecenderungan rata-rata penguasaan lahan yang dimiliki petani yang semakin menurun, serta nilai tukar petani yang juga cenderung menurun membuat tingkat pendapatan petani relatif rendah. Padahal tujuan pembangunan pertanian adalah meningkatkan pendapatan petani. Agar petani sebagai ujung tombak pembangunan pertanian di lapang, bisa bertahan terus di sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan melihat tingkat pendapatan, keragaman sumber pendapatan, dan distribusi pendapatan rumah tangga petani di wilayah pedesaan, terutama di wilayah lahan sawah dan wilayah lahan kering. Perbedaan sumberdaya pada kedua wilayah tersebut, tentunya akan mempengaruhi tingkat pendapatan, keragaman sumber pendapatan dan distribusi pendapatan di kedua wilayah tersebut.
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