Judul: Analisis Respon Penawaran Ekspor Serat Sabut Kelapa Indonesia
Abstrak: Kelapa dan produk turunannya adalah salah satu produk perkebunan yang sebagian besar dikonsumsi oleh masyarakat untuk kelapa sayur dan sisanya diolah oleh industri sebagai bahan baku beberapa produk, seperti minyak kelapa, kopra, sabut kelapa, dan lainnya. Produk tersebut di ekspor ke beberapa negara, seperti Amerika Serikat, Belanda, dan negara lainnya. Menurut APCC (2003) salah satu produk ikutan kelapa yang memiliki jumlah ekspor paling rendah adalah produk sabut kelapa (serat). Walaupun memiliki jumlah ekspor rendah, tetapi apabila dilihat dari trend, ekspor komoditas ini cenderung mengalami peningkatan. Serat sabut kelapa atau dalam perdagangan dunia dikenal dengan nama coconut coir, merupakan bahan baku untuk berbagai industri, seperti industri karpet, jok untuk kendaraan, jok perabot rumah tangga, matras, kemasan, dan tali. India dan Srilanka adalah salah satu produsen terbesar untuk produk - produk dari serat sabut kelapa ini. Sementara Indonesia yang memiliki areal perkebunan kelapa terluas di dunia hanya mampu menempati urutan kelima dalam ekspor sabut kelapa. Dikarenakan ekspor Indonesia hanya menempati urutan kelima maka perlu dianalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran ekspor serat sabut kelapa di Indonesia, dan respon penawaran ekspor serat sabut kelapa terhadap faktor – faktor yang mempengaruhinya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran ekspor serat sabut kelapa di Indonesia, dan menduga nilai elastisitas (respon penawaran) serat sabut kelapa terhadap faktor – faktor yang mempengaruhinya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dalam bentuk time series. Data tersebut diperoleh dari Asian and Pacific Coconut Community (APCC), Badan Pusat Statistik (BPS), dan instansi – instansi lain yang relevan. Analisis regresi adalah metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel. Model persamaan yang digunakan adalah model regresi linier berganda (ekonometrika) atau model double log. Faktor – faktor yang menjadi variabel pada penelitian ini adalah harga ekspor serat sabut kelapa (X1) (US$/Kg), nilai tukar riil rupiah (X2) (Rp/US$), produk domestik bruto (X3) (Rp), produksi sabut kelapa (X4) (Kg), jumlah ekspor serat sabut kelapa tahun sebelumnya (X5) (Kg) dan luas areal pertanaman kelapa (X6) (ha). Berdasarkan hasil pengujian maka model yang dipilih untuk menduga pengaruh variabel bebas terhadap penawaran ekspor serat sabut kelapa Indonesia adalah model double log. Dipilihnya model ini karena tidak memiliki permasalahan dengan asumsi model (multikolinier, autokorelasi, heterokedastis) dan nilai R2 yang dihasilkan cukup tinggi, yaitu 90,90 persen. Berdasarkan hasil identifikasi variabel diketahui bahwa variabel bebas yang dapat mempengaruhi penawaran ekspor serat sabut kelapa di Indonesia adalah harga ekspor, nilai tukar riil rupiah, produk domestik bruto, produksi sabut kelapa, lag dan luas areal perkebunan kelapa. Dari ke enam variabel tersebut yang berpengaruh nyata terhadap ekspor serat sabut kelapa Indonesia adalah harga ekspor, nilai tukar riil rupiah, produk domestik bruto dan produksi sabut kelapa. Respon semua variabel bebas terhadap penawaran ekspor serat sabut kelapa Indonesia adalah inelastis. Hal ini berarti bahwa apabila terjadi perubahan pada variabel bebas tersebut maka tidak akan menyebabkan terjadinya gejolak yang besar di pasaran.Berdasarkan hasil dan pembahasan maka disimpulkan bahwa variabel yang berpengaruh nyata terhadap ekspor serat sabut kelapa Indonesia adalah harga ekspor serat sabut kelapa, nilai tukar riil rupiah, produk domestik bruto dan produksi sabut kelapa, sedangkan variabel yang tidak berpengaruh nyata terhadap penawaran ekspor
Keyword: 

Judul: Analisis Respon Penawaran Ekspor Serat Sabut Kelapa Indonesia
Abstrak: Kelapa dan produk turunannya adalah salah satu produk perkebunan yang sebagian besar dikonsumsi oleh masyarakat untuk kelapa sayur dan sisanya diolah oleh industri sebagai bahan baku beberapa produk, seperti minyak kelapa, kopra, sabut kelapa, dan lainnya. Produk tersebut di ekspor ke beberapa negara, seperti Amerika Serikat, Belanda, dan negara lainnya. Menurut APCC (2003) salah satu produk ikutan kelapa yang memiliki jumlah ekspor paling rendah adalah produk sabut kelapa (serat). Walaupun memiliki jumlah ekspor rendah, tetapi apabila dilihat dari trend, ekspor komoditas ini cenderung mengalami peningkatan. Serat sabut kelapa atau dalam perdagangan dunia dikenal dengan nama coconut coir, merupakan bahan baku untuk berbagai industri, seperti industri karpet, jok untuk kendaraan, jok perabot rumah tangga, matras, kemasan, dan tali. India dan Srilanka adalah salah satu produsen terbesar untuk produk - produk dari serat sabut kelapa ini. Sementara Indonesia yang memiliki areal perkebunan kelapa terluas di dunia hanya mampu menempati urutan kelima dalam ekspor sabut kelapa. Dikarenakan ekspor Indonesia hanya menempati urutan kelima maka perlu dianalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran ekspor serat sabut kelapa di Indonesia, dan respon penawaran ekspor serat sabut kelapa terhadap faktor – faktor yang mempengaruhinya. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penawaran ekspor serat sabut kelapa di Indonesia, dan menduga nilai elastisitas (respon penawaran) serat sabut kelapa terhadap faktor – faktor yang mempengaruhinya
Keyword: 

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