Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi output industri semen di Indonesia periode 1983-2003 (dengan pendekatan fungsi produksi Cobb-Douglas)
Abstrak: Sektor Industri diyakini sebagai sektor yang dpat memimpin sektor-sektor lain dalam sebuah perekonomian menuju kemajuan. PRoduk-produk industri selalu memiliki nilai tukar yang tinggi atau lebih menguntungkan serta menciptakan nilai tambahan yang lebih besar dibandingkan produk-produk sektor lain (Dumairy, 1996).
Keyword: 

Judul: Analisis produktivitas faktor produksi industri semen Indonesia
Abstrak: Sektor industri pengolahan merupakan penggerak utama dalam pembangunan perekonomian. Salah satu sektor yang penting untuk dicermati dari sektor industri pengolahan adalah industri semen, karena merupakan salah satu komoditi strategis dimana tingkat konsumsinya terlihat terus meningkat dari tahun ke tahun. Dalam proses produksi industri semen dibutuhkan faktor produksi seperti biaya sewa modal, tenaga kerja, bahan baku, dan khususnya energi. Selama ini terlihat pertumbuhan penggunaan input yang tidak seimbang dengan pertumbuhan outputnya, hal tersebut membuat industri semen mengalami masalah produktivitas. Tujuan dari penelitian ini adalah melihat bagaimana perkembangan nilai output dan produktivitas parsial dari industri semen periode 1983-2007. Selain itu, menganalisis Total Factor Productivity (TFP), faktor-faktor produksi yang mempengaruhi output dan nilai elastisitas dari masing-masing faktor produksi industri semen. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data deret waktu (time series) dari tahun 1983-2007. Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model pertumbuhan Solow dan model fungsi produksi Cobb-Douglas, sedangkan analisis data diolah dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Faktor produksi yang dijelaskan dalam penelitian ini yaitu biaya sewa modal yang berupa biaya sewa gedung, mesin dan alat-alat; tenaga kerja yang berupa tenaga kerja produksi; bahan baku yang terdiri dari batu kapur, tanah liat, pasir silika, pasir besi, dan gipsum; dan energi yang terdiri dari bahan bakar, listrik dan gas...
Keyword: Produktivitas, Semen, Gypsum, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

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