Judul: Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Ekspor Produk Pertanian Indonesia Ke Negara Kurang Berkembang
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis potensi pasar ekspor baru bagi produk-produk pertanian Indonesia dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ekspor produk-produk pertanian ke negara kurang berkembang. Metode penelitian menggunakan Export Product Dynamic (EPD) dan Model Gravitasi (Gravity Model). Fokus penelitian pada ekspor pertanian Indonesia ke 36 negara yang memiliki GDP kurang dari US$ 3.500. Komoditas yang diteliti adalah teh, kelapa sawit, kelapa, dan gula dan turunannya, yang ditentukan berdasarkan hasil analisis seluruh ekspor produk pertanian Indonesia ke 36 negara tujuan selama periode 2005-2014. Hasil studi melalui Export Product Dynamic (EPD) menemukan bahwa Indonesia memiliki hubungan dalam perdagangan komoditas teh ke negara Cambodia (Falling Stars), Kenya (Retreat), dan Pakistan (Lost Opportunity). Komoditas kelapa sawit memiliki nilai EPD Falling Stars ke negara Bangladesh dan nilai Rising Stars ke negara Togo, Sierra Leone, Guinea, Benin, Mozambique, Tanzania, Nigeria, Yemen, Cameroon, Senegal, Pakistan, dan Ghana. Indonesia juga memiliki hubungan dagang di komoditas kelapa dengan nilai EPD Rising Stars ke negara Bangladesh, Tanzania, dan Pakistan. Komoditas gula dan turunannya memiliki hubungan dagang dengan nilai EPD Rising Stars ke negara Madagascar, Kenya, dan Yemen; nilai EPD Falling Stars ke negara Cambodia, Bangladesh, dan Ghana; dan nilai EPD Lost Opportunity ke negara Pakistan. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor pada komoditas teh adalah Produk Domestik Bruto negara importir dan Jarak Ekonomi; pada komoditas kelapa sawit adalah Harga Dunia, Produk Domestik Bruto negara importir, dan Jarak Ekonomi; pada komoditas kelapa adalah Harga Dunia dan Jarak Ekonomi; dan pada komoditas gula dan turunannya adalah Harga Dunia dan Jarak Ekonomi. Dengan demikian, secara umum dapat dikatakan bahwa potensi pasar ekspor baru bagi produk-produk pertanian Indonesia pada konteks Kerjasama Selatan-Selatan (South-South Cooperation) memiliki peluang yang baik di masa depan. Dalam hal ini diperlukan sikap kebijakan domestik Indonesia untuk melakukan inovasi dan menawarkan harga yang lebih kompetitif.
Keyword: Export Product Dynamic, Kerjasama Selatan-Selatan, Model Gravitasi, produk-produk pertanian

Judul: Analisis Pengembangan Ekspor Rempah Unggulan Indonesia
Abstrak: Ekspor merupakan salah satu komponen penting dalam perekonomian negara. Semakin tinggi kinerja ekspor negara, semakin besar pula dampak positifnya terhadap peningkatan pertumbuhan ekonomi. Sejak tahun 2012 hingga 2016, ekspor Indonesia terus mengalami penurunan. Melihat kondisi tersebut, tentunya Indonesia perlu melakukan upaya strategis. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pengembangan ekspor. Sebagai negara agraris, beberapa komoditas yang dapat digunakan untuk meningkatkan ekspor adalah komoditas rempah unggulan, yaitu lada (HS 0904), kayu manis (0906), cengkeh (0907), serta pala, lawang dan kapulaga (0908). Penelitian ini menganalisis pasar ekspor rempah unggulan yang optimis dan potensial untuk dikembangkan, serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor komoditas tersebut. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersifat kuantitatif. Jenis data yang digunakan adalah data panel yang terdiri dari data time series dan data cross section. Data time series yang digunakan adalah data tahunan selama lima belas tahun (2002-2016). Sedangkan data cross section adalah data sepuluh negara tujuan ekspor utama. Metode yang digunakan adalah metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), X-Model Potential Export Products (X-Model), dan Gravity Model. Berdasarkan hasil analisis, pada umumnya rempah unggulan Indonesia di pasar utama memiliki daya saing yang kuat. Komoditas lada memiliki potensi pengembangan pasar optimis di Belanda, dan potensi pengembangan pasar potensial di Malaysia, Vietnam, Korea Selatan, Rusia, Prancis, Belgia, Jerman, dan Amerika Serikat. Pada komoditas kayu manis pasar yang optimis untuk dikembangkan adalah Malaysia, Kanada, Turki, Brazil, Amerika Serikat, dan Republik Dominika. Sedangkan pasar potensialnya adalah Uni Emirat Arab, Belanda, Jerman dan Aljazair. Pada komoditas cengkeh pasar yang memiliki potensi pengembangan pasar optimis adalah Thailand, Pakistan dan Mesir. Sedangkan pasar yang potensial adalah Malaysia, Uni Emirat Arab, Vietnam, Saudi Arabia, Australia, Belanda, dan Jerman. Pada komoditas pala, lawang dan kapulaga pasar yang optimis untuk dikembangkan adalah Malaysia, Thailand, Pakistan, Italia, Belanda dan Amerika Serikat. Sedangkan pasar yang potensial untuk dikembangkan adalah Vietnam, Belgia, Prancis dan Jerman. Ada perbedaan faktor yang memengaruhi ekspor komoditas rempah unggulan Indonesia. Pada komoditas lada faktor yang signifikan memengaruhi adalah PDB per kapita, populasi, harga ekspor, jarak ekonomi dan tarif negara tujuan. Pada komoditas kayu manis, faktor yang signifikan memengaruhi ekspor adalah PDB per kapita, populasi, harga ekspor, dan jarak ekonomi. Pada ekspor komoditas cengkeh variabel yang signifikan memengaruhi ekspor adalah PDB per kapita, jarak ekonomi dan tarif negara tujuan. Adapun faktor yang signifikan memengaruhi ekspor komoditas pala, lawang dan kapulaga adalah PDB per kapita, harga ekspor, jarak ekonomi, dan tarif negara tujuan.
Keyword: EPD, Model Gravity, Pengembangan Ekspor, RCA, Rempah-rempah

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: