Judul: Analisa usaha peternakan ayam pedaging pada skala usaha kecil di Kabupaten Sukabumi
Abstrak: Telitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yata memengaruhi produksi dan pendapatan yang diterima peternak ayam pedaging akala usaha kecil.. Responden adalah peternak ayam pedaging dengan tingkat pemilikan ayam dibawah kotantuan Keppres 50/1981 yang dikelompokkan berdasarkan skala aba, status usaha serta umur jual. Analisa yang flakukan adalah fungsi respon produksi per ekor pedaging ayam analisa biaya produksi, penerimaan dan pendapatan par ko berat jual hidup ayan pedaging. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah bebas yang berpengaruh terhadap berat jual hidup per ekor ayam pedaging adalah pambah bebas makanan starter, makanan finisher, peubah boneka skala usaha. dan Biaya produksi per kg berat jual hidup ayam pedaging usaha I berbeda nyata dengan akala usaha II, andangan antara antara skala I dan III serta II dan III tidak berbeda nyata. Biaya produksi antar status usaha, dan antar umur jual tidak berbeda nyata. Interaksi antara skala usaha dan status usaha, antara skala usaha dan umur jual serta..dst
Keyword: Zootechny, Economic analysis

Judul: Analisis perbandingan efisiensi peternakan ayam ras pedaging skala kecil dan skala besar
Abstrak: Masalah defisit pemenuhan daging dalam negeri sejak awal Pelita I, telah mendorong pemerintah untuk membuka peluang impor dan memacu produksi peternakan nasional. Salah satu upaya adalah dengan mengembangkan industry budidaya ayam ras pedaging. Untuk menyukseskan program ini pemerintah sejak awal mengeluarkan berbagai kebijaksanaan mulai dari Pilot Proyek Bimas Ayam tahun 1970-an, SK Mentan tentang pola PIR Unggas hingga Keppres 22/90, Hasilnya, selama Pelita V populasi dan produksi ayam ras pedaging terus meningkat tajam dengan laju pertumbuhannya mencapai hampir 22 dan 18 persen per tahun. Bahkan industri ini telah mampu menggantikan peranan daging sapi dan kerbau dalam memenuhi kebutuhan daging dalam negeri serta menekan impor. Masalahnya, keberhasilan produksi ayam ras pedaging diatas tidak disertai dengan pemerataan usaha kepada peternak skala kecil, karena justru banyak peternak skala kecil yang tersingkir dari industri ini. Anggapan selama ini menyebut peternak rakyat tidak efisien secara teknis dan ekonomis. Penelitian ini merupakan studi kasus yang bertujuan mencari penyebab peternakan skala kecil tidak dapat berkembang dan melihat efektivitas penerapan pola PIR Unggas. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pengambilan contoh secara acak bertingkat terhadap peternak skala kecil dan secara sengaja untuk peternak skala besar. milie IPB Eniversity Hasil penelitian ini yang penting ialah (1) Perbedaan biaya per unit output peternak skala kecil dibanding skala besar bukan disebabkan oleh efisiensi teknis, melainkan lebih karena struktur pasar tidak kompetitif, (2) efisiensi teknis budidaya ayam ras pedaging relatif tidak dipengaruhi oleh besar skala (technically neutral to scale), (3) skala pengentasan kemiskinan peternak skala kecil adalah 2.650 DOC per siklus dan skala maksimum 15.000 DOC per siklus, (4) Peran Inti dalam PIR telah efisien dalam pengadaan dan pendistribusian sapronak, pemasaran dan kredit, tetapi belum memberikan penyuluhan dan supervisi kepada peternak plasma serta masih terlihat eksploitasi dan ketergantungan peternak terhadap Inti…
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