Judul: Analysis of Competitiveness and the Factors Affecting the Export of Indonesian Vanilla to the ASEAN Countries
Abstrak: Indonesia merupakan negara penghasil vanili kedua terbesar di dunia. Pasar tujuan utama ekspor vanili Indonesia adalah negara maju. Hal ini mengakibatkan ketergantungan ekspor terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi pasar ekspor vanili Indonesia lain yaitu ASEAN untuk periode 2011-2020. Metode yang digunakan yaitu RCA, EPD, X-Model, Gravity Model, dan Porter’s Diamond. Hasil RCA menunjukkan vanili Indonesia memiliki keunggulan komparatif di pasar ASEAN. Analisis EPD menunjukkan bahwa posisi pasar vanili Indonesia di Singapura dan Thailand falling star dan posisi retreat di Malaysia. Hasil analisis X-Model menunjukkan Indonesia memiliki pasar potensial di Singapura dan Thailand, namun pasar kurang potensial di Malaysia. Variabel harga vanili Perancis, GDP riil Indonesia, GDP riil negara tujuan, jarak ekonomi, dan nilai tukar riil memiliki pengaruh signifikan terhadap ekspor vanili Indonesia. Hasil analisis Porter’s Diamond menunjukkan bahwa Industri Penunjang dan Kebijakan Pemerintah paling banyak mendukung daya saing vanili Indoensia, sementara faktor lainnya perlu ditingkatkan., Indonesia is the second largest vanilla producer in the world. Indonesia has a problem of dependence on exports to the main destination countries. This study aims to analyze the potential of another Indonesian vanilla export market, namely ASEAN for the 2011-2020 period. The methods used are RCA, EPD, X Model, Gravity Model, and Porter's Diamond. The RCA results shows that Indonesian vanilla has a comparative advantage in the ASEAN market. EPD analysis shows that the market position of Indonesian vanilla in Singapore and Thailand is falling star and retreat position in Malaysia. X-Model analysis show that Indonesia has a potential market in Singapore and Thailand, but the market is less potential in Malaysia. The variables of French vanilla price, Indonesia's real GDP, real GDP of destination countries, economic distance, and real exchange rate have a significant influence on Indonesian vanilla exports. Porter's Diamond analysis show that the Supporting Industries and Government Policies mostly support the competitiveness of Indonesian vanilla, while other factors need to be improved.
Keyword: EPD, Gravity Model, Porter's Diamond, RCA, X-Model

Judul: Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Volume Ekspor Vanili Indonesia ke Negara Tujuan Utama
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara eksportir vanili terbesar di dunia, namun volume ekspor vanili Indonesia ke negara tujuan menurun dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis daya saing vanili Indonesia dan faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor vanili Indonesia ke Amerika Serikat, Jerman, dan Belanda menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan regresi data panel dengan Fixed Effect Model (FEM). Berdasarkan hasil analisis RCA, komoditas vanili Indonesia memiliki daya saing yang kuat di pasar AS, Jerman, dan Belanda. Sedangkan hasil analisis EPD menunjukkan bahwa komoditas vanili Indonesia berada pada posisi rising star untuk negara Amerika Serikat dan posisi retreat pada negara Jerman dan Belanda. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa nilai tukar riil, harga ekspor vanili Indonesia, harga ekspor vanili negara pesaing yaitu Madagaskar, dan nilai RCA berpengaruh signifikan terhadap volume ekspor vanili Indonesia.
Keyword: data panel, daya saing, ekspor, vanili

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