Judul: Analisis permintaan produk perikanan di indonesia: suatu studi cross-sectional
Abstrak: Tulisan ini bertujuan untuk menganalisis pola konsumsi dan kontribusi produk ikan terhadap pola konsumsi penduduk, menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan produk ikan penduduk Indonesia, menduga elastisitas harga dan pendapatan beberapa kelompok ikan, serta merekomendasikan opsi kebijakan yang diperlukan untuk mendukung peningkatan konsumsi ikan masyarakat Indonesia berdasarkan proyeksi tingkat konsumsi ikan. Data yang digunakan adalah data SUSENAS 2008 modul konsumsi rumahtangga Indonesia yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik. Jenis ikan yang dianalisis adalah kelompok ikan segar, ikan awetan, udang/hewan lain yang segar dan udang/hewan air lain yang diawetkan. Variabel wilayah perdesaan/perkotaan, serta jumlah anggota rumah tangga diperhitungkan pula dalam penelitian ini. Metode multistage budgetting approach dengan model QUAIDS (Quadratic Almost Ideal Demand System) digunakan dalam penelitian ini. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar penduduk Indonesia di berbagai wilayah lebih banyak mengkonsumsi ikan segar daripada ikan awetan maupun udang. Konsumsi ikan segar tertinggi adalah di wilayah Sulawesi dan Maluku, terendah di Pulau Jawa, baik di perkotaan maupun perdesaan. Tingkat konsumsi ikan segar dan udang segar di perkotaan secara umum lebih tinggi daripada di perdesaan. Harga ikan segar di seluruh wilayah Indonesia relatif cukup seragam. Harga ikan segar dan ikan awetan lebih tinggi dibandingkan dengan harga udang segar dan udang awetan. Harga udang segar dan udang awetan terlihat tidak berbeda jauh, namun variasinya cukup tinggi. Harga termahal adalah di wilayah Kalimantan Tengah, kemudian Kalimantan Selatan, Bangka Belitung dan Aceh, sedangkan harga terendah adalah di wilayah Daerah Istimewa Yogyakarta, Jawa Tengah dan Bali. Dari alokasi pengeluaran untuk makanan (sekitar 49 persen), 7.9 persen diantaranya dialokasikan untuk konsumsi ikan. Alokasi anggaran untuk ikan di Indonesia paling banyak digunakan untuk konsumsi ikan segar (55 persen) dan ikan awetan (40 persen). Alokasi anggaran yang digunakan untuk konsumsi udang segar hanya 4 persen, sedangkan untuk udang awetan hanya 1 persen. Pada kelompok ikan segar, udang/hewan air yang segar, dan udang/hewan air awetan terlihat bahwa semakin tinggi tingkat pendapatan, semakin besar share pengeluaran untuk ketiga komoditas tersebut. Sedangkan pada kelompok ikan awetan terjadi sebaliknya, semakin besar tinggi tingkat pendapatan semakin rendah share pengeluarannya.
Keyword: 

Judul: Analisis Pola Konsumsi dan Permintaan Ikan menurut Karakteristik Rumah Tangga di Indonesia
Abstrak: Peningkatan konsumsi ikan masih menjadi kebijakan Pemerintah dalam mendorong pertumbuhan ekonomi dari sektor Perikanan. Namun kondisi saat ini konsumsi ikan di Indonesia masih rendah dan tidak merata antara wilayah. Tesis ini bertujuan untuk mempelajari pola konsumsi dan permintaan ikan serta hubungannya dengan karakteristik rumah tangga sehingga dapat mendeskripsikan faktor yang mempengaruhi permintaan ikan di Indonesia. Data yang digunakan adalah data Susenas bulan Maret tahun 2016 yang mencakup 291.414 rumah tangga pada 34 provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan model permintaan Linnear Aproximation Almost Ideal Demand System (LA/AIDS) yang diestimasi menggunakan metode Full Information Maximum Likelihood (FIML). Hasil penelitian menunjukkan bahwa belum semua rumah tangga di Indonesia mengkonsumsi ikan yakni hanya sebesar 87,92 persen dari seluruh responden. Pulau Jawa yang memiliki penduduk terpadat justru tingkat partisipasi konsumsinya relatif kecil yaitu sebesar 79,08 persen. Oleh karena itu konsumsi ikan nasional masih sangat memungkinan untuk ditingkatkan khususnya di pulau Jawa. Kelompok ikan air laut segar memiliki tingkat konsumsi perkapita dan tingkat partisipasi konsumsi yang paling tinggi di Indonesia. Semakin tinggi kelas pendapatan maka konsumsi ikan cenderung meningkat. Tingkat konsumsi ikan di Jawa jauh lebih rendah dibandingkan di luar Jawa , sedangkan tingkat konsumsi daerah perkotaan lebih tinggi dibandingakaan daerah perdesaan. Secara umum pola konsumsi ikan tidak terlalu dipengaruhi oleh umur kepala keluarga dan adanya anggota rumah tangga yang masih balita namun memiliki hubungan positif dengan tingkat pendidikan istri dan jumlah anggota rumah tangga. Berdasarkan analisis elastisitas diketahui bahwa nilai elastisitas pengeluaran menunjukkan bahwa udang segar termasuk barang mewah, sedangkan nilai pada ikan olahan menunjukkan bahwa ikan olahan merupakan kebutuhan pokok. Elastisitas harga sendiri berhubungan negatif untuk semua permintaan kelompok ikan. Nilai elastisitas harga silang menunjukkan bahwa ikan air laut dapat disubstitusikan oleh ikan air tawar/payau dan ikan olahan, ikan air tawar/payau dan ikan olahan bersifat substitusi dengan seluruh kelompok ikan lainnya, sedangkan udang segar hanya bersifat komplemen dengan kelompok ikan lainnya. Rekomendasi kebijakan yang dapat disarankan adalah dengan menempatkan ikan sebagai bahan pangan pokok pada kebijakan pangan dan gizi pemerintah, memberikan subsidi harga ikan, peningkatan ketersediaan ikan serta promosi dan edukasi manfaat konsumsi ikan sebagai sumber pangan.
Keyword: pola konsumsi, permintaan ikan, AIDS

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