Judul: Analisis Konsumsi Pangan Sumber Protein Hewani Rumah Tangga Di Propinsi Bali
Abstrak: Permasalahan penelitian ini adalah untuk mempelajari penerapan model yang tepat terhadap sistem permintaan pangan sumber protein hewani rumahtangga di Propinsi Bali. Disamping itu untuk memperoleh informasi mengenai keragaan konsumsi pangan sumber protein hewani dan besaran elastisitas harga, silang dan elastisitas pengeluaran. Serta mengkaji penyebaran pengeluaran sebagai proksi dari pendapatan dengan koefisien Gini. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh gambaran tentang sistem permintaan pangan sumber protein hewani rumahtangga di Propinsi Bali dan besaran parameter yang diduga serta koefisien Gini. Analisis akan dibedakan menurut lokasi tempat tinggal (desa/kota). Data yang dipergunakan adalah data SUSENAS (Survei Sosial Ekonomi Nasional) tahun 1993. Survei ini dilakukan oleh Biro Pusat Statistik (BPS) sebagai survei konsumsi/pengeluaran rumahtangga. Pola konsumsi pangan sumber protein hewani sebagian besar penduduk/rumahtangga di Propinsi Bali yang didekati dengan proporsi/share pengeluaran makanan sangat dipengaruhi oleh keragaman daerah/wilayah (desa/kota). Komoditi ikan, menduduki proporsi kedua setelah daging. Komoditi ini lebih digemari di kota dibandingkan di desa, dengan kecenderungan makin tinggi tingkat pendapatan makin tinggi tingkat konsumsi komoditi ini. Komoditi daging, merupakan komoditi yang paling besar nilai konsumsinya, baik di desa maupun di kota, dimana pangsa pengeluaran mencapai kira-kira 16 persen dari total anggaran makanan…dst
Keyword: Permintaan Pangan, Sumber Protein Hewani, Elastisitas Harga, Proksi, Koefesien Dini

Judul: Analisis Permintaan Pangan Hewani Rumah Tangga di Provinsi Jawa Barat
Abstrak: Konsumsi pangan hewani di Indonesia relatif rendah. Secara umum, kita dapat melihat perbedaan perilaku konsumsi dengan permintaan tidak hanya tergantung pada harga dan total pengeluaran, tetapi juga pada beberapa karakteristik rumah tangga. Rumah tangga dengan karakteristik yang berbeda akan memiliki pola pengeluaran konsumsi yang berbeda yang dapat mencerminkan tingkat kesejahteraan masing-masing rumah tangga. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor sosial ekonomi manakah yang mempengaruhi konsumsi pangan hewani dan pengaruh perubahan harga dan pendapatan terhadap proporsi pengeluaran bahan pangan hewani pada rumah tangga di Provinsi Jawa Barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) tahun 2012 dengan melakukan analisis terhadap 22711 sampel rumah tangga. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif serta analisis ekonometrika dengan model Linear Approximation-Almost Ideal Demand System (LA-AIDS). Variabel-variabel yang digunakan untuk mengestimasi pangsa pengeluaran pangan hewani meliputi : harga komoditas (ikan, daging, unggas, telur dan susu), pendapatan-tingkat pendapatan, jumlah anggota rumah tangga, wilayah tempat tinggal (perdesaan/perkotaan), dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga. Penelitian ini menunjukkan bahwa konsumsi pangan hewani dipengaruhi oleh harga sendiri, harga komoditas lain, pendapatan, jumlah anggota rumah tangga, golongan pendapatan, wilayah tempat tinggal (perdesaan/perkotaan), dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga pada taraf nyata 5%. Nilai elastisitas harga sendiri menunjukkan permintaan seluruh komoditas bersifat inelastis. Berdasarkan nilai elastisitas harga silang, semua komoditas pangan hewani merupakan barang komplementer kecuali komoditi ikan merupakan barang substitusi bagi telur. Komoditi ikan dan telur termasuk barang normal sedangkan komoditi daging, unggas dan susu termasuk barang mewah.
Keyword: Konsumsi, Pangan hewani, elastisitas, LA-AIDS

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