Judul: Analisis Respons Penawaran Padi dan Respon Permintaan Input Padi di Indonesia Periode 1969-2006
Abstrak: Beras adalah komoditi pangan paling strategis di Indonesia. Besar konsumsi beras Indonesia sebesar 139,15 kg perkapita pertahun, yaitu sebanyak 96 persen dari total konsumsi masyarakat Indonesia. Penyerapan tenaga kerja bagi sektor pertanian juga begitu besar yaitu sebanyak 90 juta petani pada tahun 2005. Selain itu, kerawanan pangan dapat menyebabkan ketidakstabilan politik. Dengan segala peran strategisnya dan semangat swasembada disertai ketahanan pangan, dibutuhkan analisis lebih dalam tentang respon penawaran padi dan permintaan input padi. Untuk menghindari simultanous equation bias akibat contemporaneous correlation yang terjadi maka dilakukan pendekatan dual dengan fungsi keuntungan. Metode estimasi yang digunakan adalah Seemingly Unrelated Regression (SUR) karena pendugaan dalam penelitian ini berbentuk serangkaian persamaan pangsa penerimaan dan pangsa biaya yang memungkinkan terdapat korelasi eror term antarpersamaannya. Hal ini disebabkan beberapa model ekonomi yang terdiri atas beberapa sistem persamaan yang memiliki variabel-variabel endogen yang berbeda dan variabel-variabel eksogen yang berbeda pula namun persamaan tersebut menggunakan data yang sama, kemungkinan besar eror termnya berkorelasi antarsatu persamaan dengan persamaan lainnya. Kemudian, pada fungsi penerimaan dan biaya diberikan restriksi homogenitas dan simetri. Pendugaan dilakukan melalui pangsa penerimaan dan pangsa biaya yang diturunkan dari fungsi keuntungan translog. Hasilnya adalah pangsa penerimaan padi dipengaruhi oleh harga gabah, jagung, kedelai, urea, TSP, pestisida, upah buruh, dan luas panen. Pangsa biaya urea dipengaruhi oleh harga gabah, jagung, kedelai, urea, dan TSP. Pangsa biaya TSP dipengaruhi oleh harga gabah, jagung, kedelai, urea, TSP, dan luas panen. Pangsa biaya pestisida dipengaruhi oleh harga gabah, jagung, kedelai, dan luas panen. Pangsa biaya buruh dipengaruhi oleh harga gabah, jagung, upah buruh, dan luas panen. Elastisitas penawaran padi terhadap harga gabah bernilai 0,4371, terhadap harga jagung bernilai 0,2335, terhadap harga kedelai bernilai 0,0339, terhadap harga urea bernilai -0,0431, terhadap harga TSP bernilai -0,058, dan terhadap upah buruh bernilai -0,349. Elastisitas permintaan urea terhadap harga gabah bernilai -1,0542, terhadap harga urea bernilai -0,6013, terhadap harga TSP bernilai -0,0741. Elastisitas permintaan TSP terhadap harga gabah bernilai -1,4038, terhadap harga urea bernilai -0,0581, dan terhadap harga TSP bernilai -0,598. Elastisitas permintaan pestisida terhadap harga gabah adalah -1,1772. Elastisitas upah buruh terhadap harga gabah bernilai -1,1020 dan terhadap upah bernilai -1,2206.
Keyword: 

Judul: Analisis Respon Penawaran Padi Indonesia
Abstrak: Setelah tercapainya swasembada pada tahun 1984, ekonomi beras Indonesia mengalami siklus surplus dan defisit yang berulang. Laju kenaikan produksi beras selama periode 1984-1998 rata-rata hanya sebesar 1.94 persen per tahun, sehingga terkejar oleh kenaikan laju permintaan konsumen yang mencapai 4.16 persen per tahun menurut data statistik tahunan Biro Pusat Statistik. Lambatnya laju kenaikan produksi beras ini antara lain disebabkan karena produktivitas padi secara nasional telah mengalami pelandaian (levelling off) dan peningkatan konversi lahan sawah menjadi kawasan industri, perumahan dan lahan non pertanian yang terjadi di Jawa. Keberlangsungan pemenuhan kebutuhan beras dari produksi domestik sulit dipertahankan, apabila situasi internal tersebut diatas tidak cepat diatasi. Dalam kaitan itu peranan wilayah luar Jawa tampaknya perlu ditingkatkan untuk memasok kebutuhan beras nasional dengan mempertimbangkan beberapa sumber-sumber pertumbuhan produksi.
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