Judul: Dampak Perubahan Faktor Ekonomi Internal dan Eksternal terhadap Kesejahteraan Produsen dan Konsumen Jeruk di Indonesia
Abstrak: Jeruk merupakan salah satu komoditas pertanian subsektor hortikultura yang banyak diminati masyarakat, baik dalam bentuk segar maupun olahan. Kecenderungan permintaan jeruk lebih tinggi daripada produksinya sehingga untuk mencukupi kelebihan permintaan jeruk maka dilakukan impor jeruk. Tingginya impor jeruk menyebabkan harga domestik menurun. Tujuan penelitian adalah untuk menganalisis: (1) faktor-faktor yang memengaruhi penawaran, permintaan, dan harga jeruk di Indonesia; (2) dampak perubahan faktor ekonomi internal dan eksternal terhadap penawaran, permintaan, dan harga jeruk di Indonesia; dan (3) dampak perubahan faktor ekonomi internal dan eksternal terhadap kesejahteraan produsen dan konsumen jeruk di Indonesia. Model perdagangan jeruk Indonesia dibangun sebagai sistem persamaan simultan terdiri dari 21 persamaan (15 persamaan struktural dan 6 persamaan identitas) dan diestimasi menggunakan metode Two Stage Least Squares (2SLS) dengan data time series tahun 1991-2015. Peningkatan produktivitas marginal areal jeruk sebesar 50 persen yang dibarengi dengan peningkatan harga riil jeruk di tingkat produsen sebesar 15 persen dapat meningkatkan penawaran dan permintaan domestik sehingga meningkatkan kesejahteraan produsen, kesejahteraan konsumen, dan penerimaan pemerintah. Oleh karena itu, untuk meningkatkan kesejahteraan nasional, disarankan mengombinasikan peningkatkan produktivitas marginal areal jeruk sebesar 50 persen dan peningkatan harga riil jeruk di tingkat produsen sebesar 15 persen sebagai kompensasi.
Keyword: harga, jeruk, kuota impor, permintaan, tarif impor

Judul: Dampak Perubahan Faktor Ekonomi Internal dan Eksternal terhadap Kesejahteraan Produsen dan Konsumen Jagung di Indonesia.
Abstrak: Jagung merupakan kontributor terbesar kedua dalam subsektor tanaman pangan di Indonesia setelah padi. Kecenderungan permintaan jagung lebih tinggi daripada produksinya dan untuk mencukupi kelebihan permintaan jagung maka pemerintah melakukan impor. Tujuan penelitian untuk menganalisis: (1) faktor-faktor yang memengaruhi penawaran, permintaan dan harga jagung di Indonesia; (2) dampak perubahan faktor ekonomi internal dan eksternal terhadap penawaran, permintaan dan harga jagung di Indonesia; dan (3) dampak perubahan faktor ekonomi internal dan eksternal terhadap kesejahteraan produsen dan konsumen jagung di Indonesia. Model perdagangan jagung Indonesia dibangun sebagai sistem persamaan simultan terdiri dari 22 persamaan (16 persamaan struktural dan 6 persamaan identitas) dan diestimasi menggunakan metode Two Stage Least Squares (2SLS) dengan data time series tahun 1984-2014. Kombinasi penurunan harga riil pupuk urea sebesar lima persen dan peningkatan harga riil jagung di tingkat petani sebesar tiga persen dapat meningkatkan penawaran dan permintaan domestik sehingga meningkatkan kesejahteraan produsen, kesejahteraan konsumen dan penerimaan pemerintah. Oleh karena itu, guna meningkatkan kesejahteraan nasional maka disarankan mengkombinasikan penurunan harga riil pupuk urea sebesar lima persen dan peningkatan harga riil jagung di tingkat petani sebesar tiga persen.
Keyword: jagung, penawaran, permintaan, tarif impor

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