Judul: Mungkinkah Indonesia Mencapai Swasembada Gula Seam Berkelanjutan ?
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kemungkinan Indonesia untuk rnencapai swmbadrz gula secara berkelanjum dan siapa yang sebenarnya menikmati proteksi tinggi yang diberikan terhadap industri gula selama ini. Penelitian dilakukan di Kabupaten Madiun, yaitu di PG Redjo Agung (PG unit dari PT PG Rajawali I) yang bersama-sama dengan PG Krebet Barn di Malang mempunyai kemampuan produksi terbesar kedua di Ido~lesia. Pengambilan sampel petani dilakukan Sara acak berlapis (strahfied rarmdom sampliplg) pada musim tanam 2004- 2005. Metode analisis yaw digudan adalah Palicy Andysls Matrix (PAM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara ekonomi pengumhaan gula pada berbagai poh tidak menguntungkan. Nilai DRC> 1 mengindikasikan bahwa pengusahaan gula pada berbagai pola tidak memiliki kmnggulan komparatif. Keunggulan privat yaw ddimiliki oleh pengusahaan gula lebih banyak disebabkan oleh kebijakan pemerintah yang terlalu protektif terhadap sistem komoditi, yaitu &lam bentuk tarif impor dan penentun harga referensi pada output, dm subsidi pada input. Untuk mencapai DRC = 1, analisis simulasi menunjukkan diperlukannya upaya peningkatan efisiensi pengusahaan gula ( dari subsistem agribisnis huh hingga ke subsistern agribisnis hilir) yang sangat tinggi dm dalam w&u yang sangat singkat, sehingga upaya mencapai swasembada gula -a berkelanjutan t idak a h munglun terwujud. Tambahan pula, proteksi y ang tinggi yang diberikan kepada industri gula selama ini tidak dinikmati oleh petani tebu.
Keyword: 

Judul: Analisis Peramalan Tingkat Produksi dan Konsumsi Gula Indonesia dalam Mencapai Swasembada Gula Nasional
Abstrak: Gula merupakan salah satu komoditi strategis bagi perekonomian Indonesia, karena gula merupakan salah satu dari sembilan bahan pokok yang dikonsumsi masyarakat. Produksi industri gula yang semakin menurun dari tahun ke tahun mengakibatkan adanya kesenjangan antara produksi dan konsumsi gula nasional. Perubahan dalam produksi, konsumsi, harga dan pemasaran gula dapat mengundang timbulnya bermacam gejolak dalam masyarakat baik ekonomis maupun politis yang merupakan tanggung jawab pemerintah untuk meredamnya. Tahun 2003 pemerintah kembali mencanangkan program swasembada gula. Salah satu cara untuk mengetahui kemampuan Indonesia dalam swasembada gula adalah dengan melakukan peramalan produksi dan konsumsi gula. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pencapaian swasembada gula 2014 dan menganalisis upaya yang dilakukan melalui skenario peningkatan luas areal, produktivitas dan rendemen tanpa kebijakan penambahan pabrik gula baru dan dengan kenijakan penambahan pabrik gula baru yang diterapkan oleh pemerintah. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data time series tahun 1980-2010 yang berasal dari berbagai instansi yang terkait dengan industri gula di Indonesia. Pengolahan data dilakukan menggunakan software Minitab version 14 dengan metode ARIMA untuk meramalkan data produksi dan konsumsi gula nasional. Selain itu digunakan pula software Eviews version 6 untuk melakukan analisis regresi sehingga memperoleh persamaan yang mampu menggambarkan hubungan antara variabel dependen (produksi gula) dengan variabel independen (luas areal, produktivitas dan rendemen). Hasil analisis dengan menggunakan model ARIMA memperlihatkan model ARIMA terbaik yang dapat menggambarkan keragaan produksi gula adalah model ARIMA (2,1,2) dan untuk menggambarkan keragaan konsumsi gula menggunakan model ARIMA (1,1,3). Dari hasil peramalan dengan menggunakan model ARIMA diperoleh data bahwa pada tahun 2011-2014 masih terdapat defisit neraca gula sehingga dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2014 Indonesia belum mampu mencapai swasembada gula nasional. Hasil tersebut tidak jauh berbeda dengan hasil proyeksi yang dilakukan oleh pemerintah yang juga menunjukkan bahwa pada tahun 2014 Indonesia belum mampu mencapai swasembada gula nasional. Pemerintah melakukan upaya untuk mendorong pertumbuhan industri gula melalui kebijakan penambahan pabrik gula baru yang tertuang dalam roadmap swasembada gula. Dalam penelitian ini dilakukan dua skenario penerapan kombinasi kebijakan dalam upaya pencapaian swasembada gula yaitu (1) skenario 1: Kombinasi peningkatan luas areal, produktivitas dan rendemen tanpa kebijakan penambahan pabrik gula baru, dan (2) skenario 2: kombinasi peningkatan luas areal, produktivitas dan rendemen dengan kebijakan penambahan pabrik gula baru. Hasil analisis menunjukkan untuk mencapai swasembada gula nasional, luas areal yang harus dicapai pada tahun 2014 dengan menggunakan skenario 1 sebesar 259.577 hektar, lebih kecil dibandingkan dengan skenario 2 yaitu sebesar 267.612 hektar. Produktivitas dan rendemen yang harus dicapai pada skenario 1 adalah sebesar 89,4 ton per hektar dan 9,1 persen. Pada skenario 2, produktivitas dan rendemen yang harus dicapai sebesar 89,4 ton per hektar dan 8,6 persen dengan penambahan pabrik gula baru sesuai alternatif dari pemerintah yaitu (1) 10 unit PG berkapasitas 15.000 TCD, (2) 15 Unit PG berkapasitas 10.000 TCD, atau (3) 25 unit PG berkapasitas 6.000 TCD. Upaya untuk meningkatkan luas areal adalah dengan membuka lahan perkebunan tebu di daerah yang berpotensi di luar pulau Jawa seperti Sumatera, Sulawesi, Nusa Tenggara dan Papua. Upaya untuk meningkatkan produktivitas tebu salah satunya dengan pemilihan bibit dan sistem budidaya tebu yang tepat. Pemilihan bibit dan
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network on Image XRay Thorax as an Alternative for COVID-19 Diagnosis
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menemukan alternatif diagnosis COVID-19 menggunakan citra toraks X-Ray dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah data original dan data hasil augmentasi. Augmentasi yang dilakukan adalah augmentasi kontras, kecerahan dan rotasi. Parameter selanjutnya adalah pemilihan jumlah epoch yaitu 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, atau 35. Input data pada penelitian ini adalah 4 × 4 piksel citra toraks X-Ray yang selanjutnya ditransformasi ke dalam bentuk sirkuit 16 qubit. Data dalam bentuk sirkuit tersebut akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network, dimana arsitektur Quantum Convolutional Neural Network ini terdiri dari layer quantum convolution, layer quantum pooling dan layer quantum neural network. Pemodelan tersebut memiliki hasil tertinggi pada penggunaan data original dan pemilihan epoch 25 yang menghasilkan akurasi 77%, sensitivitas 43% dan spesifisitas 82%., This research aims to find an alternative diagnosis of COVID-19 using thorax X-Ray images with the Quantum Convolutional Neural Network method. The data used is the original data and the augmented data. Augmentasi carried out is contrast, brightness and rotation augmentation. The next parameter is the selection of the number of epochs 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, or 35. The input data in this research is a 4 × 4 pixel X-Ray thorax image which is then transformed into a 16 qubit circuit. The data in the form of circuit will be implemented into a Quantum Convolutional Neural Network, where the architecture of this Quantum Convolutional Neural Network consists of a quantum convolutional layer, a quantum pooling layer and a quantum neural network layer. The modeling has the highest result using the original data and selecting epoch 25 which produces 77% accuracy, 43% sensitivity and 82% specificity.
Keyword: citra toraks, COVID-19, data augmentasi, QCNN, qubit