Judul: Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap konsumsi pangan sumber karbohidrat di beberapa wilayah perdesaan dan perkotaan: Studi ekologi
Abstrak: The study was aim to analyze the ecological factors (food availability, carriying capacity, population density, poverty levels, GDP per capita, education levels) that influence the consumption of carbohydrate food sources in some rural and urban areas. This study was conducted using cross sectional study design, analyzed the 62 district in Indonesia. Data food consumption obtained from Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas 2007). Data food production, population density, poverty levels, GDP per capita of the region, and education level obtained from the Central Statistic Agency (BPS). Data carriying capacity was calculated by formula.Statical test of pearson correlation and stepwise linear regression method were implemented to understand factors that influence consumption of carbohydrate food sources:rice, corn, cassava and sweet potato in rural and urban area. The study show that factor influenced consumption of carbohydrate food sources in rural and urban area was food availability. Factor that influence consumption of carbohydrate food sources in rural and urban area is availability. Factor that influence consumption rice in rural area was food availability, while in urban area were food availability and poverty levels. Factor that influence consumption corn in rural area was poverty levels, while in urban area was food availability. Factor that influence consumption cassava in rural and urban area was population density. Factors that influence consumption sweet potato in rural area were carriying capacity and GDP per capita, while in urban area was poverty levels.
Keyword: 

Judul: The Colorie Demand Pattern of Carbohydrate Food Sources in Indonesia
Abstrak: Kualitas pangan yang dikonsumsi merupakan salah satu hal yang menjadi perhatian pemerintah Indonesia untuk membangun ketahanan pangan. Pangan yang dikonsumsi harus seimbang dari sisi komposisi nutrisi. Pangan yang baik dan seimbang diperlukan untuk mencapai hidup sehat, aktif, dan produktif untuk menunjang pembangunan bangsa. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pola permintaan kalori dari pangan sumber karbohidrat serta hubungannya dengan karakteristik rumah tangga sehingga dapat mendeskripsikan faktor yang memengaruhi permintaan kalori di Indonesia. Data yang digunakan adalah data Susenas bulan Maret tahun 2017 yang mencakup 137 624 rumah tangga pada 34 provinsi di Indonesia. Penelitian ini menggunakan Pendekatan ekonometrika dengan menggunakan model AIDS (Almost Ideal Demand System) yang diduga dengan menggunakan teknik ekonometrika Seemingly Unrelated Regression (SUR). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model AIDS dapat menjelaskan sebesar 34.89 persen dari share pengeluaran komoditas beras, 9.52 persen dapat menjelaskan share pengeluaran komoditas padi-padian, 21.36 persen dapat menjelaskan share pengeluaran untuk umbian dan sebesar 25.97 persen dapat menjelaskan share dari pengeluaran komoditas Makanan Jadi. Dari keempat komoditas tersebut tersebut, beras masih menjadi sumber kalori dari pangan karbohidrat yang paling banyak dikonsumsi oleh rumah tangga. Asupan kalori dari beras memiliki nilai elastisitas pendapatan dan harga yang rendah yang berarti ketika terjadi kenaikan pendapatan dan harga beras secara bersamaan kemungkinan tidak memiliki efek yang berarti terhadap volume konsumsinya. Elastisitas harga pada beras, padi dan umbi dikategorikan inelastis dan kelompok pangan makanan jadi termasuk dalam kategori elastis. Nilai elastisitas silang, memiliki tanda positif dan negatif artinya antara satu sumber karbohidrat dengan yang lainnya merupakan pangan yang saling substitusi dan komplementer. Selain faktor harga dan pendapatan, beberapa variabel sosial ekonomi juga memengaruhi pemilihan rumah tangga dalam menentukan pangan sumber karbohidratnya. Faktor-faktor tersebut antara lain adalah tingkat pendidikan, jumlah anggota rumah tangga, lokasi Jawa luar Jawa dan Istri Bekerja, Food quality is one of the main point that the Indonesian government took attention to develop food security. The food that we consumed needs to be balanced in terms of nutrition composition. Food that is good and balance is needed to have a healthy, active, and productive life to support the nation's development. This research aims to learn about the calorie demand pattern from carbohydrate-based food and its relationship with the household's characteristics to describe factors that influence calorie demand in Indonesia. Data used in this research is based on Susenas data in March 2017, covering 137 624 households from 34 provinces of Indonesia. This research used the econometric approach to understand the consumption of carbohydrate commodities using the AIDS (Almost Ideal Demand System) model. The data was suspected using the econometric technique of Seemingly Unrelated Regression (SUR). This research showed that the AIDS model could explain 35.48% share of expenditure on rice commodity, 10.61% share of expenditure for grains, 22.40% share of expenditure on tubers, and 25.55% share of expenditure on ready-to-eat food commodities. From those four comodities, rice still has the biggest share of calorie sources. Rice has low income elasticity value and price. It means when there is an increase in income and price of rice simultaneously, there is a chance that it did not significantly affect the volume of
Keyword: AIDS, Cabohydrate, Elasticity, Counsumption Pattern

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