Judul: Dampak Kebijakan Pembatasan Ekspor Nikel Terhadap Hilirisasi Nikel di Indonesia
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki cadangan nikel terbesar dan penghasil nikel nomor satu di dunia. Dengan hasil tambang nikel yang melimpah, diperlukan adanya hilirisasi untuk meningkatkan nilai tambah komoditas hasil tambang. Hilirisasi dilakukan untuk komoditas ekspor yang awalnya masih dalam keadaan mentah, diolah menjadi barang setengah jadi atau jadi. Kebijakan hilirisasi ini diharapkan mampu memberikan dampak positif bagi perekonomian serta menjadi salah satu penopang perekonomian Indonesia di masa mendatang. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dampak kebijakan pembatasan ekspor nikel terhadap hilirisasi nikel selama periode 1997 – 2021 dengan metode ARDL-ECM. Selain itu, penelitian ini juga melihat dinamika ekspor bijih nikel dan ekspor produk turunan nikel terhadap kebijakan pembatasan ekspor nikel melalui metode deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kebijakan pembatasan ekspor nikel, jumlah perusahaan, GDP current dunia, dan pandemi Covid-19 berpengaruh positif signifikan terhadap hilirisasi nikel., Indonesia is one of the countries that has the largest nickel reserves and is the number one producer of nickel in the world. With abundant nickel mines, downstream is needed to increase the added value of mining commodities. Downstreaming is carried out for export commodities which are initially still in a raw state, processed into semi-finished or finished goods. This downstream policy is expected to have a positive impact on the economy and become one of the pillars of the Indonesian economy in the future. Therefore, this research was conducted to determine the impact of nickel export restriction policies on nickel downstream during the period 1997 – 2021 using the ARDL-ECM method. In addition, this study also looks at the dynamics of nickel ore exports and exports of nickel derivative products against nickel export restriction policies through a descriptive method. The results showed that the policy of limiting nickel exports, the number of companies, the current world GDP, and the Covid-19 pandemic had a significant positive effect on downstream nickel.
Keyword: ARDL-ECM, Covid-19 Pandemic, Downstream, Export Restrictions

Judul: Analisis Pengaruh Pandemi Covid-19 terhadap Ekspor Lada Hitam Indonesia
Abstrak: Akhir 2019, muncul pandemi Covid-19 yang menyerang dunia termasuk Indonesia. Pandemi berdampak pada perekonomian khususnya sektor ekspor. Salah satu komoditas ekspor, yaitu lada hitam bermanfaat untuk kesehatan. Penelitian ini bertujuan menganalisis daya saing serta pengaruh pandemi terhadap ekspor lada hitam. Metode untuk menganalisis daya saing adalah Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan X-Model Potential Exports. Metode untuk menganalisis pengaruh pandemi Covid-19 terhadap ekspor lada hitam adalah regresi data panel dengan time series 2012-2021 serta cross section tujuh negara. Analisis RCA menunjukkan Indonesia berdaya saing komparatif pada tujuh negara tujuan. Analisis EPD menunjukkan posisi rising star di Tiongkok, falling star di Singapura dan Belanda, lost opportunity di Vietnam dan Amerika Serikat, serta retreat di India dan Jerman. Analisis X-Model menunjukkan potensi pasar optimis di Tiongkok, potensial di Vietnam, Amerika Serikat, Singapura, dan Belanda, serta kurang potensial di India dan Jerman. Analisis data panel menunjukkan GDP riil, nilai tukar, jarak ekonomi, dan populasi berpengaruh positif terhadap ekspor lada hitam. Sedangkan harga ekspor dan pandemi Covid-19 tidak berpengaruh terhadap ekspor lada hitam.
Keyword: Black pepper, competitiveness, covid-19 pandemic, exports, panel data

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition