Judul: Analisis Respons Penawaran Kelapa di Indonesia Periode 1971 – 2006
Abstrak: Sektor pertanian adalah sektor yang memegang peranan penting dalam kehidupan masyarakat karena fungsinya sebagai penyedia kebutuhan pokok masyarakat. Selain itu sektor pertanian juga berperan dalam memberikan pendapatan ekspor dan juga sebagai sumber kehidupan dari jutaan orang petani. Sekitar tujuh juta orang petani menggantungkan kehidupannya pada komoditi kelapa. Indonesia sendiri merupakan negara yang memiliki luas areal kelapa terluas di dunia. Akan tetapi dari segi produksi kopra Indonesia masih kalah dengan Filipina. Hal ini menandakan ada masalah pada sisi produktivitas kelapa di Indonesia. Dewasa ini peran dari kelapa sebagai sumber utama minyak nabati telah tergantikan oleh minyak kelapa sawit. Hal ini membuat komoditi kelapa seolah-olah terabaikan dan harga kelapa (kopra khususnya) tidak lagi menjadi insentif bagi petani. Petani kelapa umumnya menjual produknya dalam bentuk produk primer (kelapa segar dan kopra) yang membuat petani hanya mendapatkan nilai tambah yang kecil dan akibatnya kesejahteraan petani menjadi sangat rendah. Berdasarkan uraian di atas maka penelitian ini memilki tiga tujuan utama. Pertama, Menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi peningkatan luas areal dan produktivitas kelapa di Indonesia. Kedua, Menduga respon penawaran dari petani kelapa dalam jangka pendek dan jangka panjang. Ketiga, Menganalisis secara deskriptif gambaran umum perkembangan komoditas kelapa di Indonesia dan mengevaluasi dan merekomendasikan kebijakan yang sesuai untuk perkembangan agribisnis kelapa. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data yang dipergunakan adalah data time series berjumlah 36 observasi dari tahun 1971 sampai dengan tahun 2006. Data-data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS), Direktorat Jenderal Perkebunan Departemen Pertanian, Asian and Pacific Coconut Community (APCC), Pusat Penelitian dan Pengembangan Tanaman Perkebunan Bogor, InterCAFE, serta sumber dan referensi pustaka yang lain yang relevan dengan tujuan penelitian ini. Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan metode analisis ekonometrika dengan menggunakan model penyesuaian parsial Nerlove. Untuk mengestimasi bagaimana pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel endogennya digunakan teknik estimasi Ordinary Least Square (OLS). Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel 2007 dan E-Views 5.1. Dari hasil penelitian ini diperoleh bahwa variabel-variabel yang secara signifikan memengaruhi luas areal kelapa di Indonesia adalah luas areal tahun lalu, harga minyak goreng sawit tahun lalu, harga rata-rata pupuk tahun lalu, dan tingkat upah buruh tahun lalu. Sedangkan variabel yang tidak signifikan memengaruhi luas areal kelapa di Indonesia antara lain harga kopra tahun lalu, curah hujan tahun lalu, dan tingkat suku bunga riil tahun lalu. Sementara variabel-variabel yang secara signifikan memengaruhi produktivitas kelapa di Indonesia adalah produktivitas tahun lalu, harga kopra, harga pupuk, harga pestisida, upah buruh, tingkat curah hujan ratarata, dan tren waktu. Respon penawaran kelapa terhadap harga kopra dalam jangka pendek dan panjang bernilai positif dan bersifat inelastis yaitu 0.0284 pada jangka pendek dan 0.0491 pada jangka panjang. Angka elastisitas penawaran tersebut menandakan adanya kekakuan aset-aset pertanian khususnya pada usaha tani kelapa. Selama ini belum ada kebijakan khusus yang diterapkan pada komoditi ini terkait dengan kebijakan harga output. Sementara untuk kebijakan perdagangan internasional, belum ada kebijakan khusus untuk membatasi ekspor ataupun kebijakan pendukung ekspor. Sebaliknya untuk kegiatan impor, pemerintah melakukan kebijakan bea masuk dan pajak penjualan yang ditujukan untuk melindungi petani dalam negeri. Untuk kebijakan investasi, kebijakan yang dilakukan pemerintah adalah kebijakan yang bersifat umum seperti menyangkut
Keyword: 

Judul: Analisis Respon Penawaran Kelapa Sawit di Indonesia
Abstrak: Perkebunan merupakan salah satu sub sektor bidang pertanian yang mempunyai potensi besar dan memegang peranan penting dalam pembangunan pertanian dan perekonomian Indonesia pada umumnya. Pada tahun 2008 sub sektor perkebunan mempunyai kontribusi sebesar 14,86 persen terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) sektor pertanian atau kurang lebih sebesar 2,14 persen terhadap PDB (BI, 2009). Sebagai salah satu komoditas perkebunan utama pada pasar minyak nabati dunia, CPO (Crude Palm Oil) juga tidak terlepas dari sasaran untuk tujuan konversi ke produk agrofuel. Agrofuel adalah bahan bakar yang berasal dari tanaman pertanian seperti kelapa sawit, jarak pagar, dan singkong. Terlepas dari konversi minyak sawit menjadi agrofuel, digunakannya CPO sebagai bahan baku agrofuel ditengarai telah berperan pada peningkatan harga minyak sawit di dunia, sebagaimana yang terjadi pada berbagai komoditas yang menjadi sasaran untuk digunakan sebagai bahan baku untuk agrofuel seperti kacang kedelai, dan jarak pagar. Hal ini diungkapkan dalam bentuk respon penawaran kelapa sawit dan perubahan luas areal kelapa sawit. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan luas areal dan produktivitas kelapa sawit di Indonesia. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menduga respon penawaran dari petani kelapa sawit dalam jangka pendek dan jangka panjang. Setelah faktorfaktor dan dugaan respon penawaran diketahui, maka akan dirumuskan implikasi kebijakan yang dapat diterapkan pada sektor perkebunan kelapa sawit. Pada penelitian ini, model ekonometrika yang digunakan untuk mengestimasi respon penawaran adalah model Nerlove. Model Nerlove adalah model dinamis yang menyatakan bahwa output adalah fungsi dari harga yang diharapkan, penyesuaian areal, dan beberapa variabel eksogen lainnya. Bentuk yang tereduksi (reduced form) dari model Nerlove akan berbentuk model autoregressive karena model tersebut memasukkan nilai lag dari variabel dependen diantara variabel-variabel penjelasnya. Respon penawaran diduga secara tidak langsung melalui persamaan respon luas areal dan respon produktivitas menggunakan teknik estimasi Ordinary Least Square (OLS) menggunakan Eviews 5.1. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dengan deret waktu (time series) selama 38 tahun, yaitu dari tahun 1969-2006. Data yang dianalisis dalam penelitian ini adalah antara lain : luas areal tanam kelapa sawit, produktivitas kelapa sawit, harga CPO, harga karet alam, upah tenaga kerja, harga pupuk urea, harga pupuk sp-36, harga kacang kedelai, suku bunga modal kerja, harga pestisida, dummy kebijakan inti plasma, dummy perkebunan swasta, dan dummy krisis ekonomi. Hasil yang diberikan dari elastisitas luas areal kelapa sawit terhadap harga CPO dalam jangka pendek sebesar 0,0261 menggambarkan bahwa ketika terjadi peningkatan harga CPO pada tahun sekarang maka petani akan merespon dengan menaikkan luas areal kelapa sawitnya pada tahun yang akan datang. Pada jangka panjang, respon luas areal kelapa sawit terhadap harga CPO mengalami peningkatan yaitu sebesar 0,2496. Ini menggambarkan bahwa para petani telah memahami bahwa pada jangka panjang, permintaan terhadap CPO sebagai bahan baku agrofuel akan semakin meningkat. Oleh karena itu, para petani memutuskan untuk mengkonversi sisa lahan yang dimiliki mereka menjadi areal perkebunan kelapa sawit guna meningkatkan respon penawaran mereka (IOPRI, 2008). Hasil yang diberikan dari respon produktivitas kelapa sawit terhadap harga CPO dalam jangka pendek sebesar 0,0281 menggambarkan ketika terjadi peningkatan harga CPO pada tahun sekarang, maka petani akan meresponnya dengan meningkatkan produktivitas kelapa sawitnya pada tahun berikutnya.
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