Judul: Kinerja Industri Gula di Indonesia
Abstrak: Gula merupakan komoditas strategis dan salah satu kebutuhan dasar di Indonesia. Namun hingga saat ini, industri gula di Indonesia masih belum mampu memenuhi kebutuhan dalam negeri. Penelitian ini berkaitan dengan kinerja dan daya saing industri gula di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kinerja dan daya saing industri Indonesia gula, dalam hal teritori dari produsen gula. Penelitian ini menggunakan alat analisis kinerja dan pengukuran commpetitiveness, seperti analisis matriks perbandingan berpasangan untuk menganalisis kinerja industri dan berlian porter untuk menganalisis daya saing industri. Hasil dari penelitian ini adalah: 1) Jawa Timur dan Lampung adalah wilayah terbaik di Indonesia yang memproduksi gula dan keduanya memiliki bobot terbesar dalam matriks. Sulawesi selatan dan Gorontalo tidak memiliki kinerja yang baik di industri gula Indonesia, karena kedua wilayah tersebut memiliki bobot terendah berdasarkan matriks, 2) Sebagian besar hubungan antara komponen dalam berlian porter tidak mendukung satu sama lain, hal ini menunjukkan bahwa industri gula di Indonesia masih memiliki lemah. Rekomendasi untuk industri gula Indonesia adalah: 1) Perlu komitmen yang kuat dari semua pemangku kepentingan untuk meningkatkan daya saing industri dan mencapai tujuan dari swasembada, 2) Pemerintah perlu lebih konsisten untuk mengembangkan sistem pada industri.
Keyword: 

Judul: Strategi Peningkatan Daya Saing Industri Gula Di Jawa
Abstrak: Dalam kurun waktu tahun 1993-2000, industri gula di Jawa mengalami penunman secara besar-besaran. Areal tebu menurun seluas 32.62 % (dari 3] 0.2 ribu hektar menjadi 209 ribu hektar) dan produktivitas menurun sebanyak 27.33 % (dan 6.22 ton/ha menjadi 4.52 tonfha). Penurunan ini secara langstmg melemahkan daya saing industri gula di Jawa. Kondisi industri gula di lawa diperkirakan akan semakin memburuk dengan diberlakukannya pasar bebas pada tahun 2003 nanti. Saat ini saja, dengan tarif impor sebesar 25 % sejak 1 lanuari 2000, produk gula lokal sulit bersaing dengan produk gula impor. Hal ini perlu mendapat perhatian serius dari semua pihak yang terkait karena dari 60 pabrik gula (PG) di Indonesia, 47 diantaranya berada di lawa. Pabrikpabrik tersebut menyerap tenaga kelja yang sangat banyak dan merupakan aset yang perlu diberdayakan secara optimal. Tujuan penelitian ini adalah menyusun suatu strategi bersaing yang sesuai untuk diterapkan oleh industri gula di Jawa. Penelitirin dilakukan dengan menggunakan metode Proses Hirarki Analitik (PHA). Adapun pakar yang dipilih berasal daTi kalangan pengusaha gula di Jawa, Asosiasi Gula Indonesia (AGI), Pusat Penelitian Perkebunan Gula Indonesia (P3GI) Pasuruan, dan Dewan Gula Nasional (pemerintah ). Elemen-elemen dalam struktur hirarki serta alternatif strategi yang diformulasikan diperoleh berdasarkan hasi] analisa dan diagnosis misi dan tlljuan yang ingin dicapai, lingkungan internal, lingkungan umum, dan lingkungan industri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor utama yang sangat berperan dalam peningkatan daya saing industri gula di Jawa adalah biaya produksi (bobot 0.31), aktor utama yang sangat berperan dalam meningkatkan daya saing industri gllla di Jawa adalah manajemen perusahaan (bobot 0.26) dan pemerintah pusat (bobot 0.21), tujuan yang ingin dicapai sehubungan dengan peningkatan daya saing industri gula di Jawa adalah maksimalisasi laba (bobot 0.36), dan strategi bersaing utama yang harus dilaksanakan untuk meningkatkan daya saing industri gula di Jawa adalah peningkatan efisiensi (bobot 0.46). Dengan mengacu pada hasil penelitian tersebut maka tindakan yang dapat dilakukan oleh manajemen penlsahaan untuk meningkatkan efisiensi adalah melalui pengawasan kualitas bahan baku, penerapan teknologi proses yang lebih efisien, pengurangan beban biaya sllmber daya manusia, pengembangan budaya kerja yang efektif dan efisien, penggabllngan PG berdekatan yang berkapasitas kecil-sedang, dan privatisasi.
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