Judul: Efisiensi usaha tani padi sawah tadah hujan di daerah Lombok Selatan
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk: (a) mengetahui apakah penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani padi sawah tadah hujan di daerah Lombok Selatan sudah efisien; (b) menentukan kombinasi penggunaan faktor-faktor produksi yang optimum agar diperoleh keuntungan maksimum. Data bersumber dari petani contoh di tiga desa yang paling luas sawah tadah hujannya di daerah Lombok Selatan pada musim tanam areal 1983/84. Data yang diperoleh dianalisa menggunakan pendekatan fungsi produksi Cobb-Douglas, uji kenaikan hasil (return to scale) dilakukan menggunakan cara Johnston, sedang uji efisiensi dilakukan menurut cara Theil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat produksi padi sawahtadah hujan pada musim tanam 1983/84 sangat dipengaruhi oleh faktor produksi X1 (luas tanah garapan) dan X2 (pupuk), sedang faktor garapan. produksi tenaga kerja (X3) adalah proporsional dengan luas tanah Garapan. Besarnya kenaikan hasil 1983/84 adalah tetap (return (constant return to scale). Hasil uji terhadap efisiensi menunjukkan bahwa penggunaan faktor-faktor produksi pada usahatani padi sawah tadah hujan tersebut sudah efisien. Kebijaksanaan pemerintah sangat berpengaruh terhadap pendapatan petani padi sawah tadah hujan di daerah Lombok Selatan. Dihapuskan- nya subsidi pupuk menyebabkan penggunaan pupuk oleh petani menurun yang sekaligus berpengaruh terhadap penurunan produksi, sedang ke- naikan harga gabah berpengaruh terhadap peningkatan pendapatan peta- ni, walaupun besarnya peningkatan pendapatan tersebut lebih kecil di- bandingkan dengan besarnya subsidi yang harus ditanggung pemerintah. Karena itu disarankan agar kesejahteraan petani dapat ditingkatkan maka proses penanganan pasca panen lebih diperhatikan, sehingga kua- litas gabah yang diperoleh menjadi lebih baik dan harga jualnya men- jadi lebih tinggi.
Keyword: 

Judul: Analisis Pendapatan dan Efisiensi Produksi Usahatani Padi Sawah (Kasus di Desa Purwoadi, Kecamatan Trimurjo,Kabupaten Lanipung Tengah, Propinsi Lampung).
Abstrak: Seiring dengan pesatnya penambahan penduduk di Indonesia, padi dan produk olahannya berupa beras memiliki peranan yang sangat strategis dalam kehidupan masyarakat Indonesia. Oleh karma itu, kekurangan ketersediaan stok beras nasional harus diantisipasi, salah satunya dengan memanfaatkan banyaknya lahan sawah yang banyak tersedia di Indonesia dan belum termanfaatkan secara maksimal Untuk menghasilkan beras melalui penanaman dan pengusahaan padi sawah. Pengnsahaan padi sawah secara intensif dan didukung dengan ketersediaan lahan dan faktor produksi lainnya diharnpkan mampu menambah suplai beras nasional dan dapat meningkatkan produksi serta pendapatan para petani. Oleh karna itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat pendapatan dan efisiensi, menganalisis penggunaan faktor-faktor produksi, dan menganalisis dan menentukan kombinasi optimal penggunaan. faktor-faktor produksi yang dapat memberikan keuntungan maksimal pada usahatani padi sawah
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