Judul: Analisis ekonomi politik swasembada gula Indonesia: kombinasi model oligopolistik dinamik dan fungsi preferensi politik
Abstrak: Sugar industry is among the most developed agricultural industry in Indonesia but it is highly regulated by the government. As regulations create economic rents, many interested parties compete for the rents and involve in rent seeking activities. This paper aims at estimating the economic rents in Indonesia sugar industry and measuring the potential social costs of rent seeking since rents are dissipated through rent seeking activities. In addition, it also tests the relationship between producers’ political lobby on self sufficiency rate and the size of rent obtained. Results show that during 2003-2009 protection on sugar industry has created Dead Weight Loss and the economic rent consecutively as large as Rp. 129 billion and Rp. 6.9 trillion annually. Moreover most of the rent went to the government/state (32.7%) and the rest were collected by importers (20.5%), private sugar mills (16.1%), and local traders (15.3%). Ironically sugar cane farmers only receive 15.4 % of the rents. Since rents were dissipated through rent seeking activities, the social cost of sugar protection would be Rp. 7.1 trillion per annum or approximately 34.41 percent of the value of sugar consumption that achieved Rp. 20.8 trillion. Furthermore, the results indicate that these welfare losses are positively associated with producers’ political lobby/pressure and negatively related to self sufficiency rate. Consequently, in order to minimize rent seeking activities the government should not concentrate on pursuing self sufficiency but rather on removing inefficiencies in sugar industry especially those operating in Java. Without that self sufficiency is simply becoming an arena for rent seeking activities.
Keyword: rent seeking, self sufficiency, lobby, swasembada gula, Model Oligopolistik Dinamik, Fungsi Preferensi Politik

Judul: Dampak kebijakan pemerintah pada industri gula dan kesejahteraan produsen gula di Indonesia: analisis simulasi kebijakan
Abstrak: Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan rentang waktu dari tahun 1980 hingga 2010. Sumber data diperoleh dari beberapa instansi yaitu Kementrian Pertanian (Kementan), Dewan Gula Indonesia (DGI), Badan Pusat Statistik (BPS) dan publikasi lainnya. Model ekonometrika yang digunakan dalam penelitian ini adalah model persamaan simultan digunakan untuk menjawab tujuan penelitian. Model ekonometrika dalam penelitian ini terdiri dari 9 persamaan yaitu 7 persamaan struktural dan 2 persamaan identitas. Persamaan struktural yaitu luas areal perkebunan tebu, produksi tebu, permintaan gula, harga riil gula ditingkat petani, harga riil gula domestik, impor gula dan harga riil gula impor sedangkan persamaan identitas yaitu produksi gula dan penawaran gula Indonesia. Metode estimasi terhadap persamaan dalam model yang digunakan adalah Two Stage Least Squares (2SLS), yang menggunakan bantuan software Statistical Analysis System (SAS) 9.1. Simpulan dari penelitian ini sebagai berikut: (1) faktor-faktor yang mempengaruhi model permintaan dan penawaran gula di Indonesia, yaitu: (a) luas areal perkebunan tebu dipengaruhi secara nyata oleh harga riil gula ditingkat petani t-1, harga riil pupuk urea t-1 dan luas areal perkebunan tebu t-1; (b) produksi tebu dipengaruhi secara nyata oleh luas areal perkebunan tebu, harga riil gula ditingkat petani petani serta harga riil pupuk urea; (c) harga riil gula ditingkat petani dipengaruhi secara nyata oleh harga riil gula impor, produksi gula, harga riil dasar gabah dan harga riil gula ditingkat petani t-1; (d) harga riil gula domestik dipengaruhi secara nyata oleh tren dan harga riil gula domestik t-1; (e) permintaan gula Indonesia dipengaruhi secara nyata oleh harga riil gula domestik, pendapatan perkapita t-1, jumlah penduduk Indonesia serta permintaan gula t-1. (2) Dampak kebijakan pemerintah terhadap industri gula dan surplus produsen antara lain: (a) Kebijakan pemerintah yang mampu meningkatkan kinerja industri gula dan menurunkan impor gula adalah kebijakan peningkatan tarif impor, kebijakan peningkatan harga dasar gula serta kebijakan subsidi input serta kebijakan yang mampu meningkatkan konsumsi gula masyarakat adalah kebijakan penurunan tarif impor; (b) Kebijakan pemerintah yang mampu meningkatkan surplus yang diterima produsen adalah kebijakan peningkatan tarif impor, kebijakan peningkatan harga dasar gula serta kebijakan subsidi input. Berdasarkan hasil penelitian, saran yang dapat dikemukakan antara lain: (1) Sebagai upaya meningkatkan produksi gula dalam negeri secara signifikan, maka sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan promosi berupa subsidi input dan peningkatan harga yang diterima petani; (2) Sebagai upaya mengurangi impor gula, maka sebaiknya pemerintah melakukan kombinasi kebijakan antara kebijakan promosi dan proteksi, yaitu peningkatan tarif impor gula yang disertai dengan pemberian subsidi input pupuk urea kepada petani tebu; (3) Sebagai upaya meningkatkan konsumsi gula serta menurunkan harga gula eceran, maka sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan penurunan tarif impor; (4) Sebagai upaya meningkatkan surplus yang diterima petani tebu dan pabrik gula, maka sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan promosi berupa subsidi input maupun peningkatan harga provenue.
Keyword: Sugar policy, Producers surplus, Demand and supply of sugar, Sugar industry, Simultaneous equation

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