Judul: Poverty and Its Reduction Policy in the Western and Eastern Indonesia.
Abstrak: Reducing poverty is one of goals on the national development. In the effort of poverty reduction, government has run several programs. But, poverty is not reduced. It means that these programs have not effectively reduce poverty because it is homogenous for all regions. The purpose of this study: (1). Identify the factors that affect poverty in the Western and Eastern Indonesia, (2) Formulate poverty prevention policies in the Western and Eastern Indonesia. The methods which used are: descriptive and panel data analysis. Result of this study: (1). The are similarities causes of poverty in the Western and Eastern Indonesia, it is unemployment. (2). This study also shows that causes of poverty in the Western and Eastern Indonesia is different. Poverty in the Western Indonesia caused high population density especially in Java and Bali with education remains low and is predominately dependent on primary agricultural sector as the main source of livelihood. Poverty in the Eastern Indonesia caused lack of populations and inadequate availability of infrastructure. The difference may be the cause of poverty as proof that poverty reduction programs that are not effectively tackling poverty homogeneous. (3). Poverty reduction programs in the Western Indonesia can be done with transmigration and agro-industry business development, while in the Eastern Indonesia by increasing the number of population and infrastructure.
Keyword: 

Judul: The Problem of Poverty in Central Java Province and Policy Suggestions to Reduce It
Abstrak: Provinsi Jawa Tengah masih berkutat dengan masalah kemiskinan yang tinggi. Provinsi Jawa Tengah menjadi salah satu provinsi di Indonesia dengan penduduk miskin yang tinggi di Pulau Jawa pada tahun 2021. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis masalah kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah serta saran kebijakan untuk menguranginya. Penelitian ini menggunakan regresi data panel 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017-2021. Metode yang digunakan adalah metode analisis kualitatif deskriptif dan kuantitatif dengan analisis regresi data panel dengan Fixed Effect Model (FEM). Hasil estimasi penelitian menunjukkan bahwa variabel pertumbuhan ekonomi, jumlah penduduk, tingkat pengangguran terbuka, indeks pembangunan manusia, dan rata-rata lama sekolah berpengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Hal ini perlu diatasi dengan kebijakan program dari pemerintah pusat maupun pemerintah daerah untuk dapat mengentaskan jumlah penduduk miskin yang masih tinggi. Berdasarkan penelitian ini dapat disarankan bahwa kebijakan yang dilakukan untuk menurunkan jumlah penduduk miskin melalui pengendalian jumlah penduduk dengan program keluarga berencana., Central Java Province is still struggling with the problem of high poverty. Central Java Province is one of the provinces in Indonesia with a high poverty population on the island of Java in 2021. This research aims to analyze the problem of poverty in Central Java Province as well as policy suggestions to reduce it. This research uses panel data regression for 35 districts/cities in Central Java Province in 2017-2021. The method used is descriptive qualitative and quantitative analysis methods with panel data regression analysis with the Fixed Effect Model (FEM). The research estimation results show that the variables of economic growth, population, open unemployment rate, human development index, and average length of schooling have a significant effect on poverty in Central Java Province. This needs to be addressed with program policies from the central government and regional governments to be able to eradicate the still high number of poor people. Based on this research, it can be suggested that policies should be implemented to reduce the number of poor people through controlling the population with the family planning program.
Keyword: Fixed Effect Model (FEM), Jawa Tengah, Kemiskinan, Regresi Data Panel

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