Judul: Analisis Dampak Keberadaan Atase Perdagangan terhadap Nilai Ekspor Indonesia
Abstrak: Mengirimkan Atase Perdagangan ke luar negeri merupakan salah satu upaya Indonesia untuk meningkatkan nilai ekspor. Atase Perdagangan merupakan perwakilan yang diutus oleh Indonesia untuk membantu Menteri Perdagangan dalam kegiatan promosi, kerjasama, fasilitasi, pengamatan pasar, dan perdagangan luar negeri. Defisit neraca perdagangan padah tahun 2013-2014 tidak sejalan dengan tujuan pengutusan Atase Perdagangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak keberadaan Atase Perdagangan terhadap nilai eskpor indonesia. Analisis terhadap 181 negara pada tahun 2013 dilakukan dengan menggunakan pendekatan metode regresi OLS (Ordinary Least Square). Hasil dari penelitian menyimpulkan bahwa defisit neraca perdagangan yang terjadi pada tahun 2013 bukan karena Atase Perdagangan Indonesia yang berada di luar negeri tidak efektif dalam menjalankan tugas dan fungsinya. Semua peubah bebas yang digunakan dalam model secara signifikan memengaruhi peubah tak bebas kecuali peubah dummy FTA. Peubah bebas yang secara signifikan memengaruhi peubah tak bebas adalah GDP riil per per kapita negara tujuan, jumlah populasi negara tujuan, jarak geografis negara tujuan, dan dummy Atase Perdagangan.
Keyword: Atase Perdagangan, nilai eskpor, defisit perdagangan, OLS (Ordinary Least Square).

Judul: The Impact of Trade Creation and Diversion: A Case Study of Indonesia's Free Trade Agreement (FTA) Implementation on Exports
Abstrak: Kebijakan perdagangan bebas memiliki tujuan utama untuk mencapai pertumbuhan ekonomi, terutama di negara-negara berkembang. Indonesia mengambil langkah penting untuk memanfaatkan pertumbuhan ekonomi global dengan meratifikasi pembentukan perjanjian perdagangan bebas (FTA) dengan berbagai negara dan blok ekonomi. Indonesia memberlakukan pembentukan FTA bersama dengan negara-negara anggota ASEAN untuk pertama kalinya tahun 2002. Hingga tahun 2021, Indonesia telah menjalin hubungan perdagangan erat dengan sejumlah mitra dagang yang telah menerapkan FTA dengan Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat perbedaan nilai ekspor antara sebelum dan saat diimplementasikan FTA Indonesia serta menganalisis dampak implementasi setiap FTA Indonesia yang di ukur dalam kreasi dan diversi perdagangan. Analisis data panel selama periode 2000-2021 pada 30 negara menggunakan augmented gravity model dengan estimator Poisson Pseudo-Maximum Likelihood (PPML). PPML diterapkan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas. Berdasarkan hasil estimasi diberlakukannya FTA Indonesia secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan nilai ekspor Indonesia yang signifikan antara sebelum dan saat implementasi FTA (kecuali AJCEP) dan AKFTA memiliki koefisien dan signifikansi yang lebih tinggi daripada FTA lainnya. Hasil estimasi efek perdagangan menunjukkan ACFTA, AKFTA, AFTA, AANZFTA, dan ICCEPA memiliki efek kreasi perdagangan, AIFTA sedang dalam tahapan ekspansi ekspor, serta IJEPA dan AJCEP memiliki efek negatif pada pertumbuhan perdagangan. Selain FTA, faktor-faktor lain yang signifikan antara lain GDP, FDI, jarak, similarity index, relative factor endowment, dan COVID-19.
Keyword: augmented gravity model, diversi perdagangan, FTA, kreasi perdagangan, PPML

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