Judul: Perbandingan Efisiensi Ekonomi Produksi Protein Hewani dan Pola Konsumsinya Dari Beberapa Jenis Ternak di Indonesia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk: (1) menghitung biaya dan harga dari beberapa komoditi ternak serta membandingkan- nya dan (2) menghitung bagian dari pengeluaran (persentase) konsumen yang digunakan untuk konsumsi protein hewani. Penelitian ini menggunakan data-data, yaitu: (1) ran- sum bahan ransum dan komoditi hasil ternak yang diperoleh dari Fakultas Peternakan, Institut Pertanian Bogor, Lembaga Penelitian Peternakan Bogor dan PT. Charoen Pokpand, (2) harga ransum, bahan ransum dan hasil ternak yang diperoleh dari Dinas Peternakan Kabupaten Bogor dan wawancara langsung dengan pedagang pengecer di Bogor dan (3) Konsumsi dan per- sentase/bagian pengeluaran untuk konsumsi daging, telur dan susu yang diperoleh dari Biro Pusat Statistik, Jakarta. Analisa Efisiensi ekonomi produksi protein hewani dilakukan dengan menghitung rasio harga protein hewani (HPH) dan biaya protein ransum (BPR) dari beberapa komoditi hasil ternak. Analisa pola konsumsi protein hewani dilakukan dengan meng- hitung persentase pengeluaran per kapita per tahun yang di- gunakan untuk konsumsi protein hewani dari masing-masing komoditi hasil ternak. Hasil analisa efisiensi ekonomi produksi protein hewani dari beberapa komoditi hasil ternak menunjukkan bahwa pering- kat efisiensi ekonomi produksi protein hewani yang digambar- kan oleh nilai rasio (HPH/BPR) adalah: (1) susu sapi (22.72), (2) daging sapi (15.16), (3) daging kerbau (15.15), (4) da- ging kambing (13.81), (5) daging babi (12.62), (6) telur ayam (5.02) dan (7) daging ayam (4.51). Hasil analisa juga menunjukkan komoditi hasil ternak ruminansia (susu sapi, daging sapi, daging kerbau dan daging kambing) lebih efisien dalam mengubah protein ransum menjadi protein hewani dibandingkan dengan komoditi hasil ternak berlambung sederhana (daging babi, telur ayam dan daging ayam) dengan asumsi faktor waktu dan lokasi diabaikan. Peringkat efisiensi produksi protein hewani yang dipengaruhi oleh waktu dan digambarkan oleh jumlah produksi protein hewani/kg bobot badan/hari adalah : (1) daging ayam (3.03), (2) telur ayam (2.49), (3) daging babi (1.30), (4) susu sapi (0.86), (5) daging kerbau (0.74), (6) daging kambing (0.70) dan (7) daging sapi (0.47). Efisiensi ekonomi produksi protein hewani juga dipengaruhi oleh lokasi usaha peternakan. Perbedaan lokasi mempunyai keuntungan komperatif yang disebabkan perbedaan harga bahan…dst
Keyword: 

Judul: Pola konsumsi pangan hewani menurut tingkat pendapatan dan sumbangannya terhadap kecukupan protein di Propinsi Jawa Tengah Tahun 1990
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pola konsumsi pangan hewani menurut tingkat pendapatan, mempelajari distribusi pendapatan dan distribusi konsumsi protein hewani, mempelajari elastisitas pendapatan terhadap protein hewani, mempelajari tingkat kecukupan protein dan tingkat kecukupan protein hewani, dan mempelajari sumbangan protein hewani terhadap kecukupan protein. Penelitian dilaksanakan selama ± 5 bulan dengan mengambil data sekunder berupa "print-out" SUSENAS 1990 propinsi Jawa Tengah. Analisis data dilakukan secara tabulasi manual dan dengan komputer menggunakan program mikrostat. Berdasarkan jenisnya, pangan hewani dikelompokkan menjadi lima macam yaitu daging, susu, telur, ikan segar, dan ikan yang diawetkan (kering/asin). Masing-masing konsumsi dikonversi ke dalam protein. Dilakukan "mark up" terhadap data konsumsi pangan. Data pengeluaran untuk bahan pangan per minggu diubah menjadi per bulan. Data konsumsi per minggu diubah menjadi per hari, dan data golongan pendapatan Rp. 150.000 ke atas dilebur menjadi satu dengan golongan pendapatan Rp. 100.000 149.999 menjadi golongan pendapatan Rp. 100.000 ke atas.
Keyword: pola konsumsi

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