Judul: Analisis pendapatan usahatani dan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan penjualan markisa ungu di Kabupaten Karo.
Abstrak: Sumatera Utara merupakan salah satu sentral pengolahan sirup markisa di Indonesia, tetapi informasi mengenai usahatani markisa(Passiflora edulis) masih sangat terbatas. Industri sirup harusnya berimplikasi pada pendapatan petani tetapi penelitian sebelumnya menemukan terdapat kesenjangan keuntungan antara pelaku industri sirup dan petani. Terdapat kemungkinan perbedaan harga jual yang tergantung pada keputusan penjualan petani. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pendapatan dan efesiensi usahatani dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan penjualan markisa ungu. Analisis pendapatan usahatani menggunakan pendekatan biaya dan penerimaan dan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan penjualan dianalisis menggunakan regresi logistik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa usahatani markisa ungu lebih efesien jika dilakukan di lahan yang memiliki luas kurang dari 0.42 ha dengan nilai R/C atas biaya total sebesar 2.23. Pengalaman usahatani dan status ushatani berpengaruh terhadap keputusan penjualan markisa. Total produksi dan biaya angkut tidak secara signifikan mempengaruhi keputusan penjualan petani markisa.
Keyword: faktor-faktor yang mempengaruhi petani, markisa ungu, pendapatan usahatani

Judul: Analisis Tataniaga Markisa Ungu di Kabupaten Karo (Studi Kasus Desa Seberaya, Kecamatan Tigapanah, Kabupaten Karo, Provinsi Sumatera Utara)
Abstrak: Buah-buahan tropis merupakan komoditas pertanian yang potensial untuk dikembangkan. Pada tahun 2003 hingga tahun 2009 kebutuhan buah nasional secara rata-rata meningkat 6,5 persen per tahun (BPS 2010). Salah satu buah lokal yang diharapkan menjadi buah andalan adalah buah markisa. Jenis markisa yang paling banyak dibudidayakan di Indonesia yaitu markisa ungu (Passiflora edulis) atau dikenal juga dengan nama markisa asam karena memiliki rasa asam dan manis dengan aroma yang khas. Markisa ungu diperdagangkan dalam bentuk buah segar dan dalam bentuk olahan yaitu sirup atau jus markisa. Salah satu provinsi sentra penghasil markisa ungu di Indonesia adalah Provinsi Sumatera Utara. Markisa ungu memiliki arti yang penting di Sumatera Utara karena berperan sebagai salah satu ”trade mark”. Sentra penghasil markisa di Sumatera Utara adalah Kabupaten Karo yang selama tahun 2005 hingga tahun 2009 secara rata-rata menghasilkan 63,5 persen per tahun terhadap total buah markisa yang dihasilkan di Sumatera Utara. Permasalahan yang dihadapi petani markisa ungu di Kabupaten Karo adalah daya tawar (bargaining power) yang rendah dibandingkan dengan lembaga tataniaga yang lain. Petani markisa sebagai price taker menghadapi harga jual yang berfluktuasi dan farmer’s share yang rendah. Permasalahan tersebut dapat mengurangi motivasi petani dalam menanam markisa sehingga produksi markisa menurun. Tujuan penelitian ini adalah: (1) mengidentifikasi dan menganalisis tataniaga markisa ungu di Desa Seberaya, Kecamatan Tigapanah, Kabupaten Karo; (2) menganalisis tingkat efisiensi tataniaga markisa ungu yang terjadi di Desa Seberaya, Kecamatan Tigapanah, Kabupaten Karo dan alternatif saluran tataniaga. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara sengaja (purposive) karena Desa Seberaya, Kecamatan Tigapanah merupakan sentra penghasil markisa ungu di Kabupaten Karo. Penelitian di lapangan dilakukan pada Desember 2010 hingga Januari 2011. Pemilihan petani markisa ungu yang dijadikan sebagai responden dilakukan secara secara sengaja (purposive) yaitu 20 orang petani markisa ungu. Penentuan responden terhadap lembaga tataniaga markisa dilakukan dengan metode Snowball Sampling yaitu dengan cara mengikuti saluran tataniaga yang dilalui mulai dari petani hingga ke konsumen akhir. Metode analisis data dalam penelitian ini yaitu analisis kualitatif dan analisis kuantitatif. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan terdapat delapan lembaga tataniaga selain petani markisa ungu yaitu pedagang pengumpul (perkoper), grosir, pedagang antar kota, pedagang pengecer, pabrik pengolah, toko minuman dan cafe minuman. Fungsi-fungsi tataniaga yang dilakukan oleh petani dan lembaga tataniaga adalah fungsi pertukaran berupa aktivitas pembelian dan penjualan, fungsi fisik berupa berupa aktivitas pengangkutan, pengemasan, penyimpanan dan pengolahan dan fungsi fasilitas yang dilakukan berupa kegiatan sortasi, pembiayaan, penanggungan risiko dan informasi pasar. Pada tahun 2010, buah markisa yang dijual oleh petani responden kepada pabrik pengolah sebanyak iv 18.000 kg (19,43 persen), kepada pedagang pengumpul sebanyak 52.080 kg (56,22 persen), kepada grosir sebanyak 19.200 kg (20,73 persen), kepada pedagang pengecer sebanyak 2.400 kg (2,59 persen) dan kepada cafe minuman sebanyak 960 kg (1,04 persen). Berdasarkan saluran penjualan dari tingkat petani hingga konsumen akhir dapat diketahui bahwa terdapat tujuh saluran pemasaran markisa ungu. Struktur pasar yang dihadapi oleh petani yang menjual kepada pabrik pengolah adalah cenderung monopsoni dan petani yang menjual kepada grosir, pedagang pengecer dan café minuman menghadapi struktur pasar oligopsoni tidak terdeferensiasi sedangkan petani yang menjual kepada pedagang pengumpul menghadapi struktur pasar yang cenderung pasar persaingan (competitive market). Grosir sebagai penjual kepada
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