Judul: Analisis Efisiensi Pemasaran Karang Hias di Pulau Panggang, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu
Abstrak: Pemasaran menjadi permasalahan utama yang dialami oleh nelayan karang hias di Pulau Panggang. Hal ini dapat dilihat dari rendahnya harga jual karang hias yang diperoleh nelayan. Perbedaan harga jual nelayan dengan harga yang dibayarkan konsumen akhir dapat rnenggambarkan seberapa efisien saluran pemasaran yang ditempuh oleh nelayan. Semakin besar selisih antara harga jual nelayan dengan harga yang dibayarkan konsumen akhir menjadi indikasi akan semakin tidak efisiennya saluran pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola saluran pemasaran karang hias dan menganalisis efisiensi pemasaran karang hias dengan melihat struktur pasar, perilaku pasar dan keragaan pasar karang hias di Pulau Panggang, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat lima saluran pemasaran karang hias di Pulau Panggang. Struktur pasar yang terbentuk mengarah pada pasar persaingan tidak sempurna. Dari perilaku pasar diketahui bahwa praktek praktek dalam menjalankan fungsi - fungsi pemasaran lebih banyak merugikan nelayan dan sangat menguntungkan lembaga pemasaran yang berada diatasnya. Dari keragaan pasar diketahui bagian (share) yang diterima nelayan relatif rendah, keuntungan antar lembaga pemasaran tidak menyebar merata, biaya pemasaran relatif tinggi, dan margin pemasaran yang cukup tinggi. Dengan melihat struktur pasar, perilaku pasar, dan keragaan pasar dapat dikatakan pemasaran karang hias di Pulau Panggang, Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu tidak efisien.
Keyword: Pemasaran, Karang hias

Judul: Strategi Pengembangan Perikanan Ikan Hias di Pulau Panggang, Kepulauan Seribu, Jakarta.
Abstrak: Ikan hias air laut merupakan komoditas ikan karang dengan nilai terbesar. Nelayan ikan hias dikawasan Kabupaten Kepulauan seribu terpusat di Pulau Panggang. Nelayan ikan hias Pulau Panggang saat ini telah menggunakan alat tangkap yang ramah lingkungan seperti, tembakan mandarin, jaring penghadang dan serok. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi keadaan umum perikanan ikan hias di Pulau Panggang, Kabupaten Kepulauan Seribu, menentukan pengaruh kegiatan penangkapan ikan hias terhadap kesejahteraan Nelayan, dan menentukan strategi pengembangan perikanan ikan hias di Pulau Panggang, Kepulauan Seribu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah survey. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan wawancara yang dilengkapi dengan kuesioner. Pengambilan sampel menggunakan metode purposive sampling. Analisis data menggunakan perbandingan upah minimum regional, indikator kesejahteraan dari Badan Pusat Statistik 2011, regresi, dan SWOT. Hasil penelitian menujukkan tingkat kesejahteraan nelayan ikan hias Pulau Panggang termasuk dalam kategori sejahtera, namun kesejahteraan tersebut tidak hanya dipengaruhi oleh kegiatan penangkapan. Strategi yang tepat untuk meningkatkan perikanan ikan hias di Pulau Panggang antara lain, pengembangan usaha dengan kerjasama investor, perbaikan dan pengoptimalan sarana dan prasarana, kesepakatan harga ikan yang menguntungkan semua pihak, perluasan pasar ikan hias air laut.
Keyword: ikan hias, indikator kesejahteraan, Pulau Panggang, tingkat kesejahteraan nelayan

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