Judul: Factors Affecting Poverty in Sulawesi Island
Abstrak: Pulau Sulawesi masih berkutat dengan masalah kemiskinan yang tinggi. Tingkat kemiskinan yang melebihi tingkat nasional dan pulau lainnya di Indonesia membuat masyarakat Pulau Sulawesi hidup dalam keterbatasan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi kemiskinan dan hubungannya terhadap kemiskinan di Pulau Sulawesi. Data yang digunakan merupakan data panel 6 provinsi di Pulau Sulawesi selama periode 2012-2021. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis kualitatif deskriptif dan analisis kuantitatif regresi data panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) secara signifikan berpengaruh terhadap peningkatan kemiskinan di Pulau Sulawesi. Sementara itu, Angka Harapan Hidup (AHH) dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS) secara signifikan berpengaruh terhadap penurunan kemiskinan di Pulau Sulawesi., Sulawesi Island is still struggling with the problem of high poverty. The poverty rate that exceeds the national level and other islands in Indonesia makes the people of Sulawesi Island live in limitations. This study aims to analyze the factors that influence poverty and its relationship to poverty in Sulawesi Island. The data used is panel data from 6 provinces in Sulawesi Island during the period 2012-2021. The method that used in this research is descriptive qualitative analysis and panel data regression quantitative analysis. The results show that Regional Minimum Wage (UMP) and Unemployment Rate (TPT) have a significant effect on increasing poverty in Sulawesi Island. Meanwhile, Life Expectancy (AHH) and Average Years of Schooling (RLS) have a significant effect on poverty alleviation in Sulawesi Island
Keyword: Panel Data, Poverty, Sulawesi Island

Judul: Analysis of Determinants of Poverty in Underdeveloped Regions in Sumatra Island
Abstrak: Pulau Sumatra memiliki kinerja ekonomi yang baik bila mengacu pada kontribusi terhadap PDB Nasional. Namun Pulau Sumatra masih memiliki tujuh daerah tertinggal. Kondisi ini diperparah dengan persentase penduduk miskin yang sangat tinggi di tiap daerah tertinggal. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan perkembangan kemiskinan daerah tertinggal di Pulau Sumatra dengan menggunakan tipologi Klassen, serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Daerah Tertinggal di Pulau Sumatra dengan metode analisis regresi data panel. Hasil analisis pemetaan yang dilakukan dengan tipologi klassen menunjukkan Kabupaten Nias Utara konsisten berada di kuadran dengan persentase kemiskinan tinggi dan PDRB per kapita rendah selama periode penelitian. Sedangkan mayoritas kabupaten lainnya berpindah posisi kuadran. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan menurunkan kemiskinan adalah Panjang jalan dengan kondisi baik, IPM, Belanja modal dan PDRB per kapita. Sementara tingkat pengangguran terbuka (TPT) berpengaruh signifikan meningkatkan kemiskinan. Sedangkan belanja bantuan sosial tidak berpengaruh terhadap kemiskinan daerah tertinggal di Pulau Sumatra., Sumatra Island has shown a strong economic performance in terms of its contribution to the national GDP. However, the island still has seven underdeveloped regions. This situation is further exacerbated by a high percentage of poverty in each of these underdeveloped areas. This research aims to map the progress of poverty in these underdeveloped regions of Sumatra Island using the Klassen typology, and to analyze the faktors influencing poverty in these regions through panel data regression analysis. The mapping analysis conducted using the Klassen typology consistently places North Nias Regency in the quadrant with a high poverty percentage and low per capita gross regional domestic product (PDRB) throughout the study period. Meanwhile, most other regencies have shifted their quadrant positions. The panel data regression analysis results indicate that significant faktors reducing poverty include the length of well-maintained roads, the Human Development Index (HDI), capital expenditure, and per capita PDRB. On the other hand, the open unemployment rate (TPT) significantly increases poverty. Social assistance spending does not have an effect on poverty in the underdeveloped regions of Sumatra Island
Keyword: Determinants of poverty, panel data regression, Sumatra Island, Underdeveloped Regions

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