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: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Volume Impor Komoditas Jeruk di Indonesia
Abstrak: Indonesia memiliki banyak keragaan ekspor produk, apabila diklasifikasikan secara spesifik terdiri dari komoditas pertanian, komoditas pertambangan, dan industri manufaktur. Keragaan ini menuntut Indonesia untuk mengembangkan produk dari masing-masing klasifikasi. Salah satunya adalah produk atau komoditas yang berasal dari sektor pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis factor-faktor yang dapat memengaruhi volume impor jeruk di Indonesia dan mempelajari bagaimana dinamika dan kondisi impor komoditi buah jeruk di Indonesia. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan metode panel data dari tahun 2002-2012 dengan 6 negara (China, Hongkong, Malaysia, Pakistan, Australia dan Thailand). Data dari BPS menunjukkan bahwa selama tahun 2002 sampai tahun 2012 Indonesia terus melakukan aktivitas perdagangannya dan selama itu pula Indonesia melakukan aktivitas impor jeruk untuk memenuhi kebutuhan domestik. Hasil penelitian menunjukkan, tahun 2012 menunjukkan untuk komoditas jeruk sendiri neraca perdagangan Indonesia adalah negatif. Dalam penelitian ini juga dibahas faktor lain yang memengaruhi impor diantaranya: produksi jeruk domestik, harga jeruk domestik, harga jeruk impor, nilai tukar dan dummy krisis. Faktor yang paling berpengaruh signifikan adalah harga jeruk luar negeri.
Keyword: Deskriptif, Jeruk Impor, Jeruk Lokal, Panel Data

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