Judul: Dampak penghapusan tarif minyak sawit dalam kesepakatan China-Asean Free Trade Area terhadap ekspor minyak  sawit Indonesia ke Cina
Abstrak: Pertanian berperan besar dalam pembangunan perekonomian sebagai penyerap tenaga kerja. Selain sebagai tenaga kerja, pertanian juga berperan dalam perolehan devisa, penyedia bahan baku industri pengentas kemiskinan, peningkatan pendapatan serta peranannya dalam pembentukan peroduk domestik bruto (PDB). Sektor pertanian memiliki beberapa sub sektor yaitu tanaman pangan, hortikultura, perkebunan, peternakan kehutanan dan perikanan. Diantara sub sektor tewrsebut yang paling utama adalah sub sektor perkebunan.
Keyword: 

Judul: Dampak Kerjasama Perdagangan Indonesia-China terhadap Kinerja Perdagangan Pertanian Indonesia
Abstrak: Kerjasama perdagangan Indonesia dengan China berdasarkan kerjasama CAFTA diimplementasikan dalam bentuk kebijakan penghapusan tarif impor antara Indonesia dengan China dan menyebabkan defisit neraca perdagangan Indonesia dengan China. Fenomenal krisis ekonomi yang diikuti dengan penurunan pertumbuhan ekonomi China dan devaluasi Yuan menyebabkan nilai tukar Rupiah terhadap US$ mengalami depresiasi. Kondisi ini diperkirakan dapat mempengaruhi kinerja perdagangan pertanian Indonesia. Tujuan penelitian adalah: (1) menganalisis dampak penurunan pertumbuhan ekonomi China dan devaluasi Yuan serta kerjasama perdagangan Indonesia – China terhadap kinerja perdagangan pertanian Indonesia periode 1996-2013 dan (2) meramalkan dampak penurunan pertumbuhan ekonomi China dan devaluasi Yuan serta kerjasama perdagangan Indonesia – China terhadap kinerja perdagangan pertanian Indonesia periode 2016-2025. Penelitian menggunakan model sistem persamaan simultan dan diestimasi dengan metode 2 SLS. Model kinerja perdagangan pertanian dibangun atas 5 blok yaitu : (1) blok produksi, (2) blok tenaga kerja dan investasi, (3) blok harga, (4) blok konsumsi, dan (5) blok perdagangan, yang terdiri dari 23 persamaan struktural dan 23 persamaan identitas. Data yang digunakan adalah time series tahunan periode 1996-2013, dan dikelompokkan atas produk pangan, non pangan dan non pertanian. Simulasi model terdiri dari simulasi historis (periode 2006-2009 dan periode 2010-2013) dan simulasi peramalan (periode 2016-2025) sebanyak 28 skenario, diantaranya mencakup kebijakan penghapusan tarif impor, pertumbuhan ekonomi China, perubahan nilai tukar Yuan dan nilai tukar Rupiah terhadap US$, pengeluaran pemerintah dan suku bunga pinjaman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan penghapusan tarif impor sebagai bentuk implementasi kerjasama perdagangan Indonesia – China dalam kerangka kerjasama CAFTA (China ASEAN Free Trade Area) dapat meningkatkan aktivitas dan nilai perdagangan pertanian Indonesia. Neraca perdagangan Indonesia dengan China mengalami defisit. Untuk produk pertanian, defisit neraca perdagangan terjadi pada produk pangan dan non pangan. Sementara untuk produk non pertanian, defisit neraca perdagangan semakin berkurang. PDB Indonesia meningkat namun PDB dari sektor pertanian mengalami penurunan. Pada kondisi krisis ekonomi yang diikuti dengan penurunan pertumbuhan ekonomi China berdampak terhadap penurunan permintaan impor China dan kinerja ekspor Indonesia ke China menurun. Jika PDB China menurun dan China melakukan devaluasi Yuan ketika tarif impor dihapuskan maka defisit neraca perdagangan Indonesia dengan China semakin besar baik pertanian maupun non pertanian. PDB Indonesia menurun terutama dari sektor non pertanian. Jika krisis ekonomi global berlangsung hingga tahun 2025, maka depresiasi Rupiah berdampak pada peningkatan neraca perdagangan produk pertanian baik pangan..dst
Keyword: kerjasama, perdagangan, pertanian

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: