Judul: Analisis Faktor - Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor Rumput Laut Indonesia ke China. Hongkong, Jepang, dan Amerika Serikat periode 2001-2010
Abstrak: Saat ini Indonesia menduduki peringkat kedua sebagai negara pengekspor rumput laut terbesar di dunia jika dilihat dari total produksinya. Indonesia yang tahun 2011 lalu memproduksi 3,2 juta ton rumput laut mampu menguasai pangsa pasar dunia sebesar 13,7 persen atau setingkat di atas pangsa Filipina dan dibawah China dengan pangsa 62,3 persen. Namun apabila dikaitkan dengan harga ekspor dapat dikatakan bahwa posisi tawar Indonesia masih relatif rendah dibandingkan dengan negara produsen lain. Hal ini mengindikasikan bahwa apabila pemerintah secara berkala mampu memberikan pengetahuan kepada para nelayan maka bukan tidak mungkin nantinya perekonomian Indonesia akan lebih banyak disokong oleh ekspor perikanan, terutama rumput laut. Dengan melihat kenyataan tersebut terdapat urgensi yang harus diperbaiki terkait pengelolaan industri rumput laut Indonesia setelah terlebih dahulu harus mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi daya saing ekspor rumput laut Indonesia ke negara-negara tujuan, baik faktor internal maupun faktor eksternal, dan bagaimana pengaruhnya perlu diketahui dengan baik. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor rumput laut Indonesia ke negara China, Hongkong, Jepang, dan Amerika Serikat periode 2001-2010 serta merumuskan kebijakan yang tepat untuk meningkatkan ekspor rumput laut Indonesia. Penelitian dilakukan dengan menganalisis data dengan menggunakan analisis deskriptif dan analisis kuantitatif dengan model regresi data panel. Hasil penelitian menunjukkan pada persamaan regresi untuk ekspor rumput laut Indonesia ke China, Filipina, Hongkong, Jepang, dan Amerika Serikat didapatkan nilai R-squared sebesar 0,9815. Nilai ini menunjukkan bahwa 98,15 persen perubahan ekspor rumput laut Indonesia dapat dijelaskan oleh variabel bebas, sedangkan sisanya 2,33 persen dijelaskan oleh faktor-faktor diluar model.
Keyword: 

Judul: Analisis Perkembangan Dan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Ekspor Rumput Laut Indonesia Periode 1999-2013
Abstrak: Peningkatan volume ekspor rumput laut Indonesia berpengaruh signifikan pada peningkatan pendapatan negara melalui penambahan nilai ekspornya. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis perkembangan dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor rumput laut Indonesia ke 10 negara tujuan tahun 1999-2013. Penelitian ini menggunakan analisis grafik, Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamics (EPD) dan model panel data. Rumput laut Indonesia memiliki dayasaing yang kuat di semua negara tujuan ekspor, kecuali di Jepang. Hasil analisis EPD menunjukkan bahwa posisi pasar rumput laut Indonesia di negara China, Filipina, Chili dan Amerika Serikat berada pada posisi Rising Star, di negara Jepang posisi pasar adalah Lost Opportunity. Sedangkan di lima negara lainnya berada pada posisi Falling Star. Analisis model data panel menjelaskan variabel volume ekspor rumput laut Indonesia pada tahun sebelumnya dan GDP per kapita negara tujuan ekspor merupakan variabel yang signifikan pada taraf nyata lima persen dan pengaruhnya positif terhadap ekspor rumput laut Indonesia. Harga ekspor rumput laut Indonesia tidak signifikan pada taraf nyata lima persen dan berpengaruh negatif terhadap ekspor rumput laut.
Keyword: Data Panel, Perkembangan Ekspor, Permintaan Ekspor, Rumput Laut

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