Judul: The Impact of Economic Policy on Palm Oil and Rubber Industries in Indonesia
Abstrak: During the period 1968-2008 oil palm plantations area in Indonesia had increased with the growth rate higher than rubber plantations area, that had been 11 percent compare to one percent per year. It is assumed that economic policy has significant impact for the development Indonesian palm oil and rubber industries. The general aim of the research is to analyze the impact of various economic policies on palm oil and rubber industries. This study was conducted by formulating dynamic simultaneous equations model of palm oil and rubber industries with consisting of 44 behavioral and 18 identity equations. The Two Stage Least Squares (2SLS) method was used to estimate the parameters of the behavioral equations in the model. The results of research showed that there is competition in the between oil palm and natural rubber commodities in terms utilization of available natural resources. While sub-block domestic market and international market do not have a linkage between crude palm oil and natural rubber because they have different market. The historical simulation in the period of 1994–2008 showed that: (1) decreasing interest rates gave a positive impact on oil palm and rubber mature area, (2) increasing in farm input prices such as wage rate and fertilizer prices gave a negative impact on oil palm and natural rubber mature area, (3) exchange rate depreciation gave a positive impact on export price of palm oil and natural rubber, increases producer surplus and result in largest foreign earning, and (4) decreasing palm oil export tax gave a positive impact on palm oil export price.
Keyword: 

Judul: Impact of External Factors and Domestic Policies on Competitiveness and Palm Oil Industry Actor’s Welfare in Indonesia. Supervised
Abstrak: Selama tahun 2013-2018, rata-rata produksi CPO Indonesia sekitar 2 kali lebih besar daripada rata-rata permintaan CPO di Indonesia, namun jika ada peningkatan yang besar pada permintaan impor CPO di pasar dunia (perubahan faktor eksternal) dapat menyebabkan peningkatan terhadap jumlah ekspor CPO yang besar sehingga ketersediaan CPO di pasar domestik untuk memenuhi permintaan CPO oleh industri hilir domestik tidak tercukupi. Peningkatan yang besar pada permintaan impor CPO di pasar dunia sebagai substitusi minyak mentah diantaranya disebabkan oleh peningkatan harga minyak mentah dunia yang menyebabkan peningkatan permintaan CPO untuk bahan baku industri biodiesel. Sebaliknya, jika India sebagai importir terbesar CPO di pasar dunia menaikkan tarif pajak impor CPO maka menurunkan permintaan impor CPO di pasar dunia sehingga ekspor CPO Indonesia akan menurun. Oleh karena itu pemerintah telah menerapkan kebijakan untuk mendukung perkembangan industri hilir CPO dan membatasi jumlah ekspor CPO diantaranya dengan: kebijakan pajak ekspor (bea keluar) CPO atau domestic market obligation (DMO) yang disertai kebijakan memfasilitasi peningkatan investasi untuk meningkatkan kapasitas produksi dan jumlah jenis produk industri hilir CPO. Tujuan penelitian adalah: (1) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penawaran dan permintaan minyak sawit dan produk turunan di pasar domestik dan dunia, (2) mengevaluasi dampak perubahan faktor eksternal dan kebijakan domestik terhadap industri minyak sawit di pasar domestik dan dunia periode 2015- 2017, dan (3) mengevaluasi dampak perubahan faktor eksternal dan kebijakan domestik terhadap: (a) daya saing ekspor CPO Indonesia-Malaysia, (b) daya saing ekspor minyak goreng sawit, margarin dan sabun Indonesia, (c) penerimaan devisa, dan (d) kesejahteraan petani sawit, produsen CPO, industri hilir CPO, dan konsumen produk turunan CPO di Indonesia periode 2015-2017. ...
Keyword: dynamic simultaneous equation system, margarine, oil palm farmers, palm cooking oil, production capacity, soap

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