Judul: Analysis of Indonesia's Apparel Exports: Competitiveness, Determinants, and Barriers
Abstrak: Ekspor pakaian jadi Indonesia sangat esensial bagi pertumbuhan ekonomi nasional. Namun, jika dibandingkan dengan dua negara eksportir utama, yaitu Tiongkok dan Vietnam, ekspor pakaian jadi Indonesia dinilai masih belum maksimal. Hal ini terjadi akibat ketergantungan yang tinggi terhadap impor bahan baku dan hambatan perdagangan yang diberlakukan oleh negara mitra dagang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana daya saing, determinan, dan ekuivalen tarif ekspor pakaian jadi Indonesia di 11 negara tujuan ekspor utama. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup analisis daya saing, regresi data panel dengan Gravity Model, serta estimasi ekuivalen tarif. Hasil regresi data panel menunjukkan bahwa Gross Domestic Product (GDP) per kapita importir, GDP per kapita eksportir, tarif, dan harga ekspor berpengaruh signifikan terhadap volume ekspor pakaian jadi negara eksportir. Sedangkan hasil analisis dummy menunjukkan terdapat perbedaan pada sebelum dan sesudah Free Trade Agreement (FTA) dan penghapusan kebijakan kuota impor. Penelitian ini juga menemukan bahwa negara tujuan ekspor memberlakukan hambatan nontarif terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia yang ditunjukkan dengan nilai ekuivalen tarif yang tinggi di beberapa negara., Indonesia's apparel exports are essential for national economic growth. However, compared to the two main exporting countries, China and Vietnam, Indonesia's apparel exports are still considered underwhelming. This is due to a high dependence on imported raw materials and trade barriers imposed by partner countries. This research aims to analyze the performance, determinants, and equivalent export tariffs of Indonesian apparel in 11 major export destination countries. The methods used in this research include competitiveness analysis, panel data regression with a Gravity Model, and estimation of equivalent tariffs. The results of the panel data regression show that the importing country's GDP per capita importer and exporter, tariffs, and export prices significantly affect the volume of apparel exports from the exporting country. Meanwhile, the analysis of dummy variables indicates differences before and after FTA and the removal of import quota policies. This study also found that export destination countries impose non-tariff barriers on the volume of Indonesian apparel, as indicated by high equivalent tariff values in some countries.
Keyword: regresi data panel, panel data regression, daya saing ekspor, ekuivalen tarif, gravity model, pakaian jadi, apparel, equivalent tariff, export performance

Judul: Posisi Dayasaing Dan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Ekspor Pakaian Jadi Indonesia Ke Negara Tujuan Utama Tahun 2009-2013
Abstrak: Indonesia merupakan salahsatu pengekspor pakaian jadi terbesar di dunia. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis posisi dayasaing dan faktor-faktor yang memengaruhi ekspor pakaian jadi Indonesia di negara tujuan ekspor utama. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif dayasaing dan ekonometrik. Metode Revealed Comparative Advantage (RCA) dan Export Product Dynamic (EPD) digunakan untuk menganalisis dayasaing. Analisis ekonometrik menggunakan data panel dengan pendekatan gravity model. Periode dalam penelitian ini adalah lima tahun (2009-2013). Negara tujuan ekspor utama adalah Amerika Serikat, Jepang, Jerman, Korea Selatan, Inggris, China, Brasilia, Belgia, Italia, Belanda, Kanada, Malaysia, Saudi Arabia, Vietnam, Thailand, Turki, Spanyol, Uni Emirat Arab, dan Perancis). Hasil analisis menunjukkan bahwa pakaian jadi Indonesia memiliki keunggulan komparatif dan kompetitif di dunia tetapi di beberapa negara tujuan memiliki dayasaing lemah. Hasil analisis data panel menunjukkan bahwa GDP riil, jarak ekonomi, harga ekspor, dan nilai tukar riil secara seignifikan memengaruhi volume ekspor pakaian jadi Indonesia.
Keyword: Pakaian jadi, gravity model, RCA, EPD, volume ekspor

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