Judul: Analysis of the Rice Industry Value Chain and Impact on Regional Economic Development in Aceh Province
Abstrak: Rantai nilai merupakan suatu kerangka kerja untuk mengetahui bagaimana input dan servis (jasa) dilaksanakan bersama dan kemudian digunakan untuk berkembang, proses transformasi, pemindahan produk dari produsen ke konsumen, dan peningkatan nilai produk sepanjang proses yang dilalui. Analisis rantai nilai berfungsi untuk mengidentifikasi tahap-tahap rantai nilai di mana industri dapat meningkatkan nilai tambah (value added) bagi pelanggan dan mengefisiensikan biaya yang dikeluarkan. Potensi besar Provinsi Aceh sebagai produses gabah belum diiringi dengan kemampuannya memproduksi beras yang besar pula. Hal ini dipengaruhi kapasitas pelaku usaha yang terkait dalam rantai nilai produksi padi/beras tersebut. Pengembangan kapasitas produksi penggilingan padi masih menemui hambatan, hal ini bisa disebabkan terutama oleh faktor internal dari pengusaha/perusahaan maupun faktor eksternal. Perhatian terhadap pengembangan kapasitas perusahaan penggilingan padi sangat penting sebab perusahaan ini adalah pelaku usaha utama pencipta nilai tambah. Namun saat ini belum tersedia pengetahuan tentang hubungan kapasitas pelaku penggilingan padi terhadap kinerja usaha (seperti produktivitas, profitabilitas dan effisiensi). Berdasarkan hal tersebut maka pendekatan perspektif Resource-Based View/RBV diyakini dapat menjawab permasalahan ini. Tujuan penelitian ini adalah untuk (1) menganalisa efisiensi pelaku usaha agribisnis padi, (2) mengidentifikasi hubungan struktural yang terjadi antara kapasitas pelaku penggilingan padi terhadap kinerja usaha (seperti faktor-faktor input, produktivitas, profitabilitas) berdasarkan kerangka kerja Resources Based View (RBV), dan (3) Mengidentifikasi sistem rantai nilai yang terbentuk pada agribinsis padi/beras di Aceh, meliputi besaran struktur biaya, nilai tambah, pemetaan peran aktor dan pengaruhnya terhadap ekonomi wilayah. Berdasarkan hasil penelitian diketahui bahwa terdapat tiga pelauku utama dalam rantai nilai beras yaitu petani, pedagang pengepul, dan industri pengolahan (penggilingan). Pada tingkat petani, petani di Kabupaten Pidie cenderung efisien (= 1) dan mendekati efisien (> 0,9), Petani Aceh Besar cenderung efisien dan mendekati efisien, namun tidak sebaik kondisi di Pidie. Kondisi terburuk adalah Petani di Aceh Utara yang cenderung tidak efisien (< 0,9). In efisiensi yang terbanyak bersumber dari biaya benih yakni 25 petani yang mengalaminya dari 90 petani. Selain benih, sumber inefisiensi lainnya adalah tenaga kerja (15 petani), dan dari pupuk (13 petani). Pada tingkat pedagang pengepul, pengepul gabah yang efisien terdapat di Kabupaten Aceh Utara dan Kabupaten Pidie, sedangkan Kabupaten Aceh Besar cenderung inefisien. Selanjtunya pada tingkat industri pengolahan (penggilingan), penggilingan padi di Kabupaten Aceh Besar tidak efisien yang berada dalam status DRTS (decreasing return to scale) dengan besaran 45,5%, sedangkan Kabupaten Aceh Utara cenderung dalam status IRTS (increasing return to scale) dengan besaran 55,6%. Kondisi DRTS sebagaimana dialami pengilingan padi di Kabupaten Aceh Besar menunjukkan bahwa jika industri ini ditambah faktor produksinya, maka tidak akan meningkatkan pendapatan. Sedangkan kondisi IRTS sebagaimana di Kabupaten Aceh Utara menunjukkan bahwa jika industri ini ditambah faktor produksinya, maka akan dapat meningkatkan pendapatan. Hasil identifikasi hubungan struktural yang terjadi antara kapasitas pelaku penggilingan padi terhadap kinerja usaha juga menunjukkan bahwa faktor biaya merupakan faktor terpenting dalam menentukan kinerja perusahaan penggilingan padi. Biaya dalam hal ini meliputi biaya angkutan, biaya drying, dan biaya tenaga kerja. Konstrak biaya memiliki pengaruh langsung terbesar terhadap kinerja dipengaruhi oleh konstrak reputasi, yang diukur dari kepemilikan modal kerja dan adanya kredit dari bank. Ketiga asset dasar perusahaan berupa tangible asset, reputasi dan human capital memiliki hubungan langsung yang tidak nyata
Keyword: added value, Resource-Based View, rice, value chain

Judul: Analisis Tekno-Ekonomi Untuk Perancangan Sistem Produksi Rice Milling Plant (RMP) Skala Agroindustri Terpadu di Kecamatan Pamarican
Abstrak: Rice Milling Plant (RMP) mempunyai peran yang penting pada proses pascapanen untuk mengkonversi padi menjadi beras. Analisis tekno-ekonomi perlu dilakukan agar meminimunkan resiko kegagalan dalam perencanaan operasional RMP. Pengambilan keputusan dilakukan dengan menganalisis aspek teknik, biaya, kriteria investasi dan analisis sensitivitas. Hasil penelitian menunjukkan harga pokok produksi beras pada keadaan lapang saat ini sebesar 14 780 per kg beras dengan kapasitas giling dari mesin RMP yaitu sebesar 200 000 kg GKG per bulan. Berdasarkan hasil analisis kriteria investasi didapatkan keputusan bahwa kondisi pada keadaan lapang saat ini tidak layak untuk dilaksanakan. Hasil analisis kriteria investasi setelah dilakukan optimasi menunjukkan bahwa ketiga skenario (I, II, dan III) layak untuk dilaksanakan. Hasil analisis sensitivitas menunjukkan bahwa usaha Penggilingan Padi RMP PT MDP paling sensitif terhadap perubahan harga gabah. Rekomendasi rancangan sistem RMP yang terbaik setelah dilakukan optimasi adalah dengan melaksanakan usaha penggilingan pada skenario I, yaitu dengan membeli gabah dari para petani di Kecamatan Pamarican secara bertahap hingga mencapai 100 persen.
Keyword: analisis kriteria investasi, analisis sensitivitas, harga pokok produksi, Rice Milling Plant (RMP)

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