Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor terpentin Indonesia di tiga negara importir terbesar
Abstrak: Sektor non-migas merupakan sektor yang penting dalam perekonomian Indonesia karena sektor tersebut memberikan kontribusi ekspor paling besar terhadap GDP Indonesia. Hal tersebut disebabkan oleh sifat dari sektor migas yang tidak dapat diperbaharui dan habis pada jangka waktu tertentu. Sub-sektor kehutanan merupakan bagian dari sektor pertanian yang memiliki potensi ekspor, namun belum berkembang optimal. Hal tersebut dilihat dari kontribusi sub-sektor kehutanan terhadap GDP Indonesia relatif kecil yaitu sebesar 0,8 persen tahun 2009, sementara potensi luas hutan Indonesia relatif besar. Salah satu komoditas yang potensial pada sub-sektor kehutanan untuk dikembangkan adalah terpentin yang merupakan komoditas olahan getah pinus. Terpentin digunakan untuk bahan industri cat, vernis, pelarut bahan organik, semir sepatu, bahan pembuatan kamper dan kosmetik. Indonesia sebagai salah satu produsen terpentin terbesar di dunia memiliki potensi yang besar untuk mengembangkan komoditas terpentin. Dari sisi permintaan, terdapat potensi permintaan terpentin dunia yang semakin meningkat sehingga ekspor terpentin Indonesia menjadi sangat prospektif. Dari sisi penawaran, produksi terpentin Indonesia masih memungkinkan untuk ditingkatkan karena dari satu juta hektar luas hutan pinus Indonesia baru 15 persen yang diolah menjadi terpentin. Sementara pangsa pasar terpentin Indonesia di dunia relatif kecil hanya sekitar 10 persen. Dengan demikian untuk meningkatkan daya saing dan pangsa pasar terpentin Indonesia di dunia menjadi penting untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor terpentin Indonesia. Sesuai dengan latar belakang dan permasalahan maka penelitian ini bertujuan untuk 1) Mempelajari keragaan industri terpentin Indonesia, 2) Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan ekspor terpentin Indonesia. Model yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda dengan metode Ordinary Least Square (OLS). Penelitian ini menggunakan software Eviews versi 6. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berupa time series dari tahun 1994 hingga 2009. Negara importir terpentin terbesar yang diamati adalah India, Perancis dan Amerika.
Keyword: Turpentine, Export demand, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pengenaan Non-Tariff Measures Dan Dampaknya Terhadap Ekspor Minyak Sawit Indonesia Pada Kasus Sps, Tbt, Dan Quantitative Restriction Measures
Abstrak: Sejak krisis finansial dunia, penggunaan non-tariff measures (NTMs) dalam perdagangan internasional menjadi lebih sering dan luas digunakan, sementara itu pengaruhnya terhadap perdagangan masih ambigu. Penelitian-penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa NTMs dapat meningkatkan atau membatasi perdagangan. Terlebih lagi, pengaruhnya dapat berubah seiring waktu dan berbeda antar partner dagang satu dan lainnya. Kondisi ini menyebabkan studi tentang pengaruh NTMs terhadap komoditas spesifik sangat dibutuhkan untuk mengukur pengaruh aktualnya dalam perdagangan. Mengingat peran penting yang dimiliki oleh industri minyak sawit terhadap sektor ekonomi dan sosial di Indonesia, maka pengaruh dari pengenaan NTMs yang menyimpan ancaman terhadap potensi perkembangan eksport minyak sawit perlu diperhitungkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur pengaruh dari faktor-faktor terhadap pengenaan NTMs dalam bentuk sanitary and phytosanitary (SPS), technical barrier to trade (TBT) dan quantitative restriction measures, serta bagaimana pengaruhnya terhadap perdagangan minyak sawit Indonesia. Model regresi logistik digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang diduga mempengaruhi pengenaan NTMs pada ekspor minyak sawit Indonesia dengan menggunakan data dari 40 negara importir terbesar minyak sawit Indonesia. Sedangkan model gravity digunakan untuk mengukur pengaruh NTMs terhadap ekspor minyak sawit Indonesia pada 23 negara importer terbesar. Hasil dari logistic regression model menunjukan bahwa volume impor minyak sawit pada tahun 2012 dan 2013 serta with GDP dan GDP per kapita negara pengimpor memiliki pengaruh terhadap pengenaan NTMs. Hasil dari gravity model mengindikasikan bahwa SPS dan quantitative restriction measures memiliki pengaruh menghambat eksport kelapa sawit Indonesia, sementara TBT memiliki pengaruh meningkatkan ekspor. Empat rekomendasi kebijakan yang diajukan kepada pemerintah untuk memformulasikan kebijakan yang komprehensif agar dapat secara efektif menangkap peluang dan menghadapi tantangan dalam pasar minyak sawit dunia adalah dengan cara mengembangkan industri hilir produk minyak sawit, membuat peraturan yang mengharuskan penggunaan sertifkasi industry minyak sawit yang berkelanjutan, melakukan penindakan hukum yang lebih ketat, meningkatkan kesadaran lingkungan dari masyarakat.
Keyword: non-tariff measures, palm oil, sanitary and phytosanitary, technical barrier to trade, quantitative restriction

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