Judul: Analisis faktor-faktor produksi yang memengaruhi output industri pengolahan dan pengawetan daging di Indonesia periode 1983-2008 (Pendekatan Total Factor Productivity
Abstrak: Industrial sector is the prime mover in economic development and drivers of economic growth. One of the industries is the food and beverage industry. Industrial food and beverage processing industry is one that contributes substantially in the formation of GDP. Developments in food and beverage industry is very important because one of the industries with the largest number of companies as well as the largest production value, which is processed in the food industry. Food is one of the basic needs that is very important in human life, one type of food is meat. Consumption patterns of carbohydrate-based to be protein-based and tendency to buy read- to-cook or ready-to-eat ingredients are driving consumption of processed and preserved meat increased in Indonesia. Good potential market in Indonesia encourage processing and preserving industrial of meat to always improve its production. This study aims to analyze the productivity of factors of production, Total Factor Productivity (TFP), and the factors that influence output and preserving meat processing industry in Indonesia.
Keyword: 

Judul: Sumber-sumber pertumbuhan industri pengolahan makanan di Indonesia (Analisys Total Factor Productivity)
Abstrak: Isu ketahanan pangan telah memasuki paradigma baru, dengan adanya konsep sustainable food security (konsep ketahanan pangan berkelanjutan). Dalam hal ini selain peranan yang sangat mendasar dari industri pertanian, yang perlu diperhatikan juga adalah peranan penting dari industri pengolahan makanan sebagai industri yang dapat mengoptimalkan hasil-hasil pertanian. Selain itu industri pengolahan merupakan penyumbang terbesar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), dan industri pengolahan makanan memiliki kontribusi yang paling dominan dalam industri pengolahan. Industri pengolahan makanan juga merupakan bagian integral dari subsistem agribisnis hilir dalam sistem agribisnis. Dalam menganalisis peranan industri pengolahan makanan digunakan metode Total Factor Productivity, untuk menghitung akumulasi faktor dan tingkat efisiensi teknis dari industri tersebut. Dengan demikian dapat dilihat bagaimana ketergantungan industri pengolahan makanan terhadap akumulasi faktor dan bagaimana pengaruh teknologi (efisiensi teknis) terhadap industri pengolahan makanan. Hasil perhitungan pertumbuhan bersama dengan faktor produksi yang lain diregresi dengan menggunakan metode Pool Least Square (PLS). Pada saat krisis memang industri pengolahan merupakan industri yang paling mengalami kehancuran dan mendapatkan dampak yang sangat signifikan dari krisis. Akan tetapi pada masa pemulihan industri pengolahan, khususnya produk makanan pokok, merupakan sektor industri yang paling cepat pulih dan kembali tumbuh secara pesat. Dalam periode 1994-1996, industri pengolahan mengalami pertumbuhan nilai output sebesar 20.97 persen, dan mengalami penurunan nilai rata-rata pertumbuhan menjadi 11.29 persen ketika krisis melanda perekonomian. Namun dengan cepat pertumbuhan rata-rata kembali meningkat pada periode 2000-2002 sebesar 35.84 persen.
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