Judul: Faktor-faktor Utama yang memengaruhi Wisatawan Asing terhadap Pemilihan Daerah Tujuan Wisata di Bali
Abstrak: Tourism Industry is one of the most important sector on Indonesian's economy. This sector is capable of providing Government's revenue, especially with an increase of number of tourist to visit a certain tourist destination. Indonesia in this case, have a choice of many tourist destinations, one of many amongst the favorite destination is Bali. Bali is known as a safe destination to visit, therefore the percentage of tourists from all over the world who visited the island continue to rise. According to consumer's behavior theory there are different types of factors that can stimulate consumer's decision making process, these factors may come from external and/or internal influences. When it comes to travel, tourist's individual behavior plays the most important factor that would influence their decision in choosing travel destination. Therefore, a study was prepared to determine traveler's preferences and motivation in choosing Bali as their holiday's destination. This research was conducted in Bali at four (4) different outbound tour operators. Primary Data was gathered through a set of questioners that was given to 204 foreign tourists as the respondent. Research methods used were regression analysis and factor analysis using Statistical Package for the Social Science (SPSS) version 17. The study helps to learn on the factors that influence consumers when purchasing a product, using variables such as: Psychology factors, motivation, needs, personality, behavioral, social, economy and demographic. Respondents were asked to scale (likert scale) from 1-5 when asked on their agreement level for each statement from 33 variables. Findings has shown that psychology is the main internal factors and atmosphere is the main external factors that influences traveler's on choosing Bali as the travel destination. In comparison to both factors, the internal factors such as psychology, motivation, needs, personality and behavioral are a more dominant factors. On the contrary, this study has found the real understanding of traveler's vacation preferences, motivations, lifestyle and style of vacation affecting the number of visits to Bali.
Keyword: 

Judul: Analysis of Muslim Friendly Tourism on the Island of Bali
Abstrak: Pulau Bali merupakan salah satu tujuan wisata yang mayoritas penduduknya beragama Hindu. Di sisi lain, banyak wisatawan Muslim yang berkunjung ke Pulau Bali, dan membutuhkan layanan yang sesuai dengan kebutuhan dan kaidah seorang muslim. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi tingkat ramah muslim di Pulau Bali serta menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi wisatawan terhadap Pulau Bali sebagai destinasi wisata ramah muslim. Penelitian ini menggunakan data primer dengan jumlah responden sebanyak 100 orang dan dianalisis dengan menggunakan statistik deskriptif dan regresi logistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang memengaruhi persepsi wisatawan terhadap Pulau Bali sebagai tempat wisata ramah muslim adalah ketersediaan makanan dan minuman halal,fasilitas salat, dan akomodasi.
Keyword: Bali Island, logistic regression, Muslim friendly tour, Tourist

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