Judul: Pola Konsumsi Pangan Rumah Tangga Miskin Di Provinsi Sulawesi Tengah
Abstrak: Penelitian tentang pengaruh pola konsumsi pangan terhadap kemiskinan di suatu wilayah sudah lama menjadi salah satu kajian penting untuk lebih memahami pentingnya sektor pangan dan penanggulangan kemiskinan. Minimnya sumber pendapatan masyarakat secara langsung mempengaruhi pemenuhan kebutuhan pangan dalam upaya peningkatan kualitas kesehatan masyarakat, sehingga diperoleh kualitas sumberdaya Indonesia yang mempunyai daya saing. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan pola konsumsi pangan rumah tangga miskin di Provinsi Sulawesi Tengah; mengidentifikasi indikator yang mempengaruhi pola konsumsi pangan rumah tangga miskin; dan menganalisis respon dari harga, pendapatan dan demografi perubahan karakteristik. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data panel Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) 2008-2010 periode Maret dengan cakupan Provinsi Sulawesi Tengah. Jumlah sampel rumah tangga di Provinsi Sulawesi Tengah dari tahun 2008-2010 adalah 3365 rumah tangga, kemudian dipilih sampel lagi sebanyak 524 rumah tangga miskin. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis menggunakan model Linear Approximation Almost Ideal Demand System (LA-AIDS). Variabel-variabel yang digunakan untuk mengestimasi pangsa pengeluaran pangan antara lain: harga komoditas, pendapatan riil, jumlah anggota rumah tangga, wilayah tempat tinggal, dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga. Secara umum, pola konsumsi dipengaruhi oleh harga sendiri, harga komoditas lain, pendapatan, jumlah anggota rumah tangga, wilayah tempat tinggal (perdesaan/perkotaan), dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga pada taraf nyata 1 persen. Nilai elastisitas harga sendiri menunjukkan permintaan seluruh komoditas bersifat inelastis. Kecukupan karbohidrat sebagai pangan pokok utama rumah tangga miskin Sulawesi Tengah adalah beras dan non beras. Komoditi ikan, ikan asin, susu dan buah menjadi pilihan alternatif dalam memenuhi kebutuhan konsumsi pada rumah tangga miskin di Provinsi Sulawesi Tengah, namun kecenderungan peningkatan konsumsi rokok pada rumah tangga miskin menjadi kekhawatiran tersendiri jika dikaitkan dengan program ketahanan pangan secara nasional. Implikasi kebijakan yang disarankan ke pemerintah daerah yakni perlu adanya program diversifikasi pangan di Provinsi Sulawesi Tengah. Komoditi non beras belum dapat dijadikan makanan pokok alternatif pengganti beras. Selain itu, Perlu adanya program di bidang kesehatan dan badan ketahanan pangan daerah untuk mengurangi konsumsi rokok di Provinsi Sulawesi Tengah.
Keyword: Pola konsumsi pangan, Sulawesi Tengah, LA-AIDS

Judul: Optimasi Konsumsi Pangan pada Rumah Tangga dengan Pendapatan 20 Persen Terendah di Provinsi Sulawesi Selatan
Abstrak: Optimasi konsumsi pangan pada rumah tangga dengan tingkat pendapatan yang rendah diperlukan untuk memenuhi kebutuhan gizi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kualitas dan kuantitas konsumsi pangan serta menyusun rekomendasi komposisi pangan yang dapat mencukupi kebutuhan energi dan protein pada rumah tangga dengan pendapatan 20% terendah di Provinsi Sulawesi Selatan dengan biaya yang minimum. Desain penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif menggunakan data sekunder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rumah tangga dengan pendapatan 20% terendah masih belum mampu memenuhi kebutuhan energi dan protein per kapita per hari (TKE=79,6% dan TKP=87,6%) serta konsumsi pangannya masih tergolong belum beragam dan seimbang (PPH=58,1). Rekomendasi komposisi pangan yang didapatkan melalui linear programming dapat memenuhi kebutuhan energi dan protein per kapita per hari dan skor PPH masih dapat ditingkatkan. Biaya pangan dari susunan komposisi pangan yang direkomendasikan juga mendekati rata-rata pengeluaran pangan per hari rumah tangga dengan pendapatan 20% terendah di Provinsi Selatan tahun 2021. Kata kunci: biaya pangan, optimasi konsumsi pangan, rumah tangga, tingkat kecukupan energi, tingkat kecukupan protein, Optimizing food consumption in households with low-income levels is necessary to meet nutritional needs. This study aims to evaluate the quality and quantity of food consumption and develop food composition recommendations that can fulfill energy and protein requirements among households with the lowest 20% income in South Sulawesi Province at a minimum cost. The research was conducted by processing secondary data with a descriptive research design. The results show that households with the lowest 20% income are still not able to fulfill their energy and protein requirements per capita per day (energy 7.,6% RDA and protein 87.6% RDA) and their food consumption is still not diverse and balanced (DDP score=58.1). The food composition recommendation obtained through linear programming can improve energy and protein adequacy and DDP score can still be improved. The food costs of the recommended food composition models are also close to the average daily food expenditure of households with the lowest 20% income in South Sulawesi Provinces in 2021. Keywords: energy adequacy level, food cost, household, optimization of food consumption, protein adequacy level
Keyword: biaya pangan, optimasi konsumsi pangan, rumah tangga, tingkat kecukupan energi, tingkat kecukupan protein

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