Judul: Dampak Kebijakan Suku Bunga Kredit terhadap Permintaan Minyak Sawit dan Produksi Margarin dan Sabun di Indonesia.
Abstrak: Margarin dan sabun merupakan produk turunan dari minyak sawit. Ketersediaan minyak sawit sebagai bahan baku belum banyak terserap untuk pengolahan margarin dan sabun. Peran pemerintah dalam penurunan suku bunga kredit sangat diharapkan demi meningkatkan produksi margarin dan sabun Indonesia sehingga bisa meningkatkan kuantitas ekspor margarin dan sabun ke negara-negara pengimpor. Tujuan penelitian ini ialah mengidentifikasi faktorfaktor yang memengaruhi permintaan dan produksi margarin dan sabun di Indonesia dan mengkaji dampak perubahan kebijakan suku bunga kredit terhadap permintaan minyak sawit dan produksi margarin dan sabun di Indonesia. Penelitian ini dianalisis menggunakan model ekonometrika dalam bentuk persamaan simultan. Spesifikasi model permintaan minyak sawit dan produksi margarin dan sabun terdiri dari 22 persamaan (16 persamaan struktural dan enam persamaan identitas). Adanya penerapan kebijakan penurunan subsidi suku bunga kredit 20 persen meningkatkan permintaan minyak sawit dan produksi margarin dan sabun. Pemerintah hendaknya berorientasi pada kebijakan pemberian subsidi penurunan suku bunga kredit untuk meringankan biaya produksi margarin dan sabun, baik untuk revitalisasi mesin maupun untuk integrasi dengan kebun kelapa sawit.
Keyword: margarin, metode Two Stage Least Square (2SLS), minyak sawit, permintaan, produksi, sabun, suku bunga

Judul: Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi produk turunan minyak sawit di Indonesia
Abstrak: Production of palm oil downstream products in Indonesia is still low compared to primary products, namely palm oil. demand for palm oil, margarine and soap increased every year. therefore, Indonesia needs to increase the production of palm oil derivative products, not only to meet consumer demand but also related to value-added. Relevant government policies in order to encourage the development of downstream palm oil industry, through the instrument of monetary policy interest rates can affect the production of palm oil derivative products are cooking oil, margarine and soap. The research objectives are (1) Analyzing the factors that influence the production of palm oil derivative products in Indonesia, cooking oil, margarine and soap. (2) Analyzing the impact of policy rate cuts on the production of cooking oil, margarine and soap in Indonesia. In order to address these objectives, a simultaneous equations model of derived from the production of palm oil in Indonesia is estimated by Two Stage Least Squares (2SLS) method. Domestic palm oil production is influenced significantly by the domestic price of cooking oil palm, palm oil price growth rate domestk, interest rate, and cooking oil production t-1. Domestic production of margarine significantly influenced by the production of margarine t-1. Production of domestic soap significantly influenced by the level of interest rates, the growth rate of industrial labor, and the production of soap domestuk t-1. in order to develop the production of palm oil derivatives suggested that the government should export oriented derivative products (cooking oil, margarine and soap) to increase foreign exchange and provision of low interest rates in order to increase investment in downstream industries.
Keyword: 

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