Judul: Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Petani menggunakan Tebasan serta Akad Salam Sebagai Alternatif Pembiayaan Pertanian di Tasikmalaya dan Garut
Abstrak: Petani di Tasikmalaya dan Garut lebih identik dengan status sosial yang tergolong menengah ke bawah dan berada pada garis kemiskinan. Beragam faktor juga membuat petani semakin kesulitan dalam melakukan usahanya pada bidang ini, yaitu seperti mahalnya pupuk, kurangnya menguasai teknologi pertanian modern, dan masalah dalam mendapatkan modal pembiayaan untuk membantu usaha pertanian salah satunya jual beli dengan sistem tebasan. Beberapa ulama menyebutkan sistem tebasan tidak diperbolehkan karena mengandung gharar dilarang oleh hukum islam. Namun terdapat alternatif dalam memasarkan hasil yang diperbolehkan oleh hukum islam yaitu akad Salam. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi keputusan petani memasarkan hasil dengan sistem tebasan serta menganalisis penerimaan akad Salam sebagai alternatif pembiayaan pertanian syariah. Metode regresi logistik, Structural Equation Model (SEM) dan analisis deskriptif digunakan dalam penelitian ini. Hasil regresi logistik menunjukan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi keputusan petani memasarkan hasil dengan sistem tebasan adalah usia, jumlah anggota keluarga, lama pendidikan, sumber pendapatan lain dan untuk faktorfaktor yang memengaruhi penerimaan akad Salam oleh petani adalah variabel sikap, norma subjektif, harga Salam relatif terhadap ijon, dan harga Salam relatif terhadap pinjam modal.
Keyword: Regresi Logistik, Salam, Structural Eqution Model (SEM), Tebasan.

Judul: Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Keputusan Petani dalam menggunakan Sistem Bagi Hasil Muzara’ah di Kabupaten Tasikmalaya
Abstrak: Tidak sedikit orang yang memiliki lahan pertanian tetapi tidak mempunyai keahlian dalam mengolahnya, begitu pun sebaliknya banyak orang yang memiliki keahlian dalam bertani tetapi tidak mempunyai lahan pertanian. Islam menawarkan solusi yaitu muamalah yang saling menguntungkan antara dua belah pihak dengan menggunakan akad muzara’ah, sebuah sistem bagi hasil yang mana pemilik lahan bekerja sama dengan petani penggarap dengan masing-masing menyediakan kontribusinya dan di akhir membagi hasilnya sesuai kesepakatan di awal. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan mekanisme bagi hasil yang dilaksanakan di Kecamatan Cigalontang, Tasikmalaya ditinjau dari segi ekonomi Islam serta menjelaskan pembagian keuntungan dan biaya (profit-cost sharing) yang dilaksanakan antara dua belah pihak. Selain itu, penelitian ini menganalisis faktor-faktor apa saja yang memengaruhi petani dalam memutuskan untuk menggunakan sistem bagi hasil muzara’ah. Metode yang digunakan adalah regresi logistik. Hasil analisis menunjukkan variabel yang signifikan memengaruhi keputusan petani dalam menggunakan sistem bagi hasil muzara’ah adalah tingkat pendidikan, jumlah produksi, sumber pendapatan lain, dan harga.
Keyword: Muzara’ah, Profit-Cost Sharing, Regresi Logistik, Sistem Bagi Hasil

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