Judul: Analysis of Sugar Supply in Indonesia
Abstrak: Gula merupakan komoditas strategis yang peranannya cukup besar. Gula sebagai pemanis utama yang penggunaannya masih belum dapat digantikan dengan bahan pemanis lainnya. Pentingnya peran gula juga tercermin dengan keterkaitannya yang luas dengan beberapa sektor industri hilir, seperti industri makanan dan minuman, serta farmasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi penawaran gula, menganalisis elastisitas penawaran gula di Indonesia, dan menganalisis dampak dari simulasi kebijakan terhadap penawaran gula Indonesia. Penelitian ini mengunakan data deret waktu (time series) periode 1992-2021. Penelitian dilakukan dalam kurung waktu 12 bulan, mulai dari bulan Mei 2023 hingga April 2024. Metode analisis yang dikembangkan adalah metode kuantitatif, dengan menerapkan pendekatan model persamaan simultan. Persamaan diestimasi menggunakan metode two-stage least square (2SLS). Pemrosesan data mengunakan perangkat lunak Microsoft Excel 2010, EViews 12, dan SAS 9.4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penawaran gula Indonesia ditentukan oleh jumlah produksi gula, impor gula, ekspor gula, dan stok gula Indonesia akhir tahun sebelumnya. Jumlah produksi gula Indonesia dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh produksi tebu dan rendemen. Jumlah impor gula Indonesia dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh konsumsi gula domestik, sedangkan nilai tukar dan produksi gula berpengaruh negatif dan signifikan terhadap impor gula. Jumlah ekspor dipengaruhi secara negatif dan signifikan oleh harga gula domestik, sedangkan produk domestik bruto berpengaruh positif dan signifikan terhadap ekspor. Stok gula akhir tahun sebelumnya merupakan fungsi identitas dari penawaran gula tahun sebelumnya dan konsumsi gula tahun sebelumnya. Hasil simulasi menunjukkan bahwa perubahan produksi tebu, rendemen, dan konsumsi gula domestik memiliki dampak langsung pada penawaran gula. Perubahan konsumsi gula memiliki dampak yang lebih signifikan terhadap perubahan penawaran gula domestik
Keyword: elasticity of supply, simultaneous equations, sugar, two-stage least  squares (2SLS)

Judul: Dampak kebijakan pemerintah pada industri gula dan kesejahteraan produsen gula di Indonesia: analisis simulasi kebijakan
Abstrak: Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan rentang waktu dari tahun 1980 hingga 2010. Sumber data diperoleh dari beberapa instansi yaitu Kementrian Pertanian (Kementan), Dewan Gula Indonesia (DGI), Badan Pusat Statistik (BPS) dan publikasi lainnya. Model ekonometrika yang digunakan dalam penelitian ini adalah model persamaan simultan digunakan untuk menjawab tujuan penelitian. Model ekonometrika dalam penelitian ini terdiri dari 9 persamaan yaitu 7 persamaan struktural dan 2 persamaan identitas. Persamaan struktural yaitu luas areal perkebunan tebu, produksi tebu, permintaan gula, harga riil gula ditingkat petani, harga riil gula domestik, impor gula dan harga riil gula impor sedangkan persamaan identitas yaitu produksi gula dan penawaran gula Indonesia. Metode estimasi terhadap persamaan dalam model yang digunakan adalah Two Stage Least Squares (2SLS), yang menggunakan bantuan software Statistical Analysis System (SAS) 9.1. Simpulan dari penelitian ini sebagai berikut: (1) faktor-faktor yang mempengaruhi model permintaan dan penawaran gula di Indonesia, yaitu: (a) luas areal perkebunan tebu dipengaruhi secara nyata oleh harga riil gula ditingkat petani t-1, harga riil pupuk urea t-1 dan luas areal perkebunan tebu t-1; (b) produksi tebu dipengaruhi secara nyata oleh luas areal perkebunan tebu, harga riil gula ditingkat petani petani serta harga riil pupuk urea; (c) harga riil gula ditingkat petani dipengaruhi secara nyata oleh harga riil gula impor, produksi gula, harga riil dasar gabah dan harga riil gula ditingkat petani t-1; (d) harga riil gula domestik dipengaruhi secara nyata oleh tren dan harga riil gula domestik t-1; (e) permintaan gula Indonesia dipengaruhi secara nyata oleh harga riil gula domestik, pendapatan perkapita t-1, jumlah penduduk Indonesia serta permintaan gula t-1. (2) Dampak kebijakan pemerintah terhadap industri gula dan surplus produsen antara lain: (a) Kebijakan pemerintah yang mampu meningkatkan kinerja industri gula dan menurunkan impor gula adalah kebijakan peningkatan tarif impor, kebijakan peningkatan harga dasar gula serta kebijakan subsidi input serta kebijakan yang mampu meningkatkan konsumsi gula masyarakat adalah kebijakan penurunan tarif impor; (b) Kebijakan pemerintah yang mampu meningkatkan surplus yang diterima produsen adalah kebijakan peningkatan tarif impor, kebijakan peningkatan harga dasar gula serta kebijakan subsidi input. Berdasarkan hasil penelitian, saran yang dapat dikemukakan antara lain: (1) Sebagai upaya meningkatkan produksi gula dalam negeri secara signifikan, maka sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan promosi berupa subsidi input dan peningkatan harga yang diterima petani; (2) Sebagai upaya mengurangi impor gula, maka sebaiknya pemerintah melakukan kombinasi kebijakan antara kebijakan promosi dan proteksi, yaitu peningkatan tarif impor gula yang disertai dengan pemberian subsidi input pupuk urea kepada petani tebu; (3) Sebagai upaya meningkatkan konsumsi gula serta menurunkan harga gula eceran, maka sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan penurunan tarif impor; (4) Sebagai upaya meningkatkan surplus yang diterima petani tebu dan pabrik gula, maka sebaiknya pemerintah melakukan kebijakan promosi berupa subsidi input maupun peningkatan harga provenue.
Keyword: Sugar policy, Producers surplus, Demand and supply of sugar, Sugar industry, Simultaneous equation

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