Judul: Kinerja Industri Gula di Indonesia
Abstrak: Gula merupakan komoditas strategis dan salah satu kebutuhan dasar di Indonesia. Namun hingga saat ini, industri gula di Indonesia masih belum mampu memenuhi kebutuhan dalam negeri. Penelitian ini berkaitan dengan kinerja dan daya saing industri gula di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis kinerja dan daya saing industri Indonesia gula, dalam hal teritori dari produsen gula. Penelitian ini menggunakan alat analisis kinerja dan pengukuran commpetitiveness, seperti analisis matriks perbandingan berpasangan untuk menganalisis kinerja industri dan berlian porter untuk menganalisis daya saing industri. Hasil dari penelitian ini adalah: 1) Jawa Timur dan Lampung adalah wilayah terbaik di Indonesia yang memproduksi gula dan keduanya memiliki bobot terbesar dalam matriks. Sulawesi selatan dan Gorontalo tidak memiliki kinerja yang baik di industri gula Indonesia, karena kedua wilayah tersebut memiliki bobot terendah berdasarkan matriks, 2) Sebagian besar hubungan antara komponen dalam berlian porter tidak mendukung satu sama lain, hal ini menunjukkan bahwa industri gula di Indonesia masih memiliki lemah. Rekomendasi untuk industri gula Indonesia adalah: 1) Perlu komitmen yang kuat dari semua pemangku kepentingan untuk meningkatkan daya saing industri dan mencapai tujuan dari swasembada, 2) Pemerintah perlu lebih konsisten untuk mengembangkan sistem pada industri.
Keyword: 

Judul: Kajian Strategi Teknologi dan Strategi Bisnis Dalam Upaya Meningkatkan Kinerja Pabrik Gula Bungamayang Ptpn Vii Lampung
Abstrak: Masalah pergulaan di Indonesia hingga saat ini masih terus menjadi polemik yang belum dapat diatasi. Masalah tersebut menjadi suatu hal yang sangat mendasar mengingat gula pasir adalah komoditas yang penting di Indonesia dikaji dari berbagai sisi kepentingan yaitu dari sisi konsumsi masyarakat, industri pengolahan pangan, petani tebu sebagai pemasok bahan baku dan pabrik gula. Campur tangan pemerintah dalam menangani masalah gula dimulai pada tahun 1969 dan berakhir pada tahun 1999, setahun sejak ditandatanganinya letter of intent antara Pemerintah Indonesia dengan International Monetary Fund (IMF). Sejak awal tahun 1999 tersebut, industri gula Indonesia praktis telah mengikuti rejim liberalisasi pasar dengan adanya kebebasan petani untuk tidak menanam tebu, penghapusan tarif impor, dan penghentian monopoli Bulog dalam distribusi dan pemasaran gula. Sejak saat itu gula impor mulai memasuki Indonesia dan mengakibatkan industri pergulaan di Indonesia mengalami masa- masa yang suram, sehingga mengakibatkan banyak pabrik gula yang tutup karena tidak efisien dan petani tebu yang menderita karena tidak dapat memasarkan tebunya. Harga gula impor yang lebih rendah dari harga gula produksi dalam negeri telah mengakibatkan pabrik gula menjual harga gulanya dibawah harga produksi. Walaupun bea masuk impor gula kemudian dinaikkan menjadi 25%, namun hal tersebut belum sesuai dengan yang diharapkan, dan tidak begitu berpengaruh bagi upaya mengurangi impor gula dan mengamankan posisi gula produksi lokal. Sebagian besar pabrik gula yang berada di Indonesia adalah milik Pemerintah (BUMN). Akhir-akhir ini banyak komentar dari berbagai kalangan yang menyatakan bahwa pabrik gula milik Pemerintah (BUMN) sudah tidak efisien dan dipertanyakan kelaikannya. Hal ini dapat diamati dari dua hal yaitu ketidakmampuan bersaing yang tercermin dari biaya untuk memproduksi gula sudah melebihi harga jual (provenue) dan perkembangan produktivitas tanaman tebu yang cenderung menurun sehingga pasokan bahan baku menurun. Hal ini merupakan tantangan yang harus dihadapi oleh pabrik gula agar dapat terus bertahan. dst....., matrik SWOT, Gula, Tebu
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