Judul: The impact of trade policy on export performance of the indonesian primary wood products industry
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk (1) mengindentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja ekspor , (2) mengevaluasi dampak kebijakan perdagangan kayu bulat terhadap kinerja ekspor periode tahun 1980-2002, dan (3) meramalkan dampak kebijakan perdagangan kayu bulat terhadap kinerja ekspor produk industri pengolahan kayu primer periode tahun 2007-2010. Alternatif kebijakan disimulasi dengan menggunakan model ekonometrika dalam bentuk persamaan simultan yang terdiri dari 25 persamaan struktural, 3 persamaan teknis produksi dan 11 persamaan identitas. Metode Two Stage Least Squares (2SLS) digunakan untuk menduga parameter persamaan struktural. Penelitian menganalisis 12 skenario peramalan yang terdiri dari 8 skenario dengan instrumen tunggal dan 4 skenario dengan kombinasi beberapa instrumen. Hasil simulasi menunjukkan bahwa skenario ke 12 adalah yang terbaik untuk peningkatan kinerja ekspor produk industri pengolahan kayu primer yang merupakan kombinasi instrumen kebijakan: (1) kenaikan provisi sumber daya hutan, (2) kenaikan dana reboisasi, (3) penurunan suku bunga, (4) penghapusan larangan ekspor kayu bulat, (5) kenaikan upah tenaga kerja, dan (6) kenaikan penawaran kayu bulat domestik. Skenario ke 12 dapat disarankan sebagai suatu kebijakan yang sesuai untuk peningkatan devisa dan juga merupakan representasi dari: (1) kepentingan pemerintah melalui kenaikan provisi sumber daya hutan, (2) kepentingan pengusaha melalui penurunan suku bunga bank dan penghapusan larangan ekspor kayu bulat, (3) kepentingan tenaga kerja melalui peningkatan upah, dan (4) kepentingan lingkungan melalui kenaikan dana reboisasi.
Keyword: Policy impact, Export performance, Primary wood products industry

Judul: Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Penawaran Kayu Bulat Hutan Alam di Indonesia
Abstrak: Kayu merupakan hasil utama yang diambil dari hutan, yang dapat berupa kayu bulat dan kayu olahan. Sejak awal, pembangunan sektor kehutanan lebih terkonsentrasi pada industri kayu bulat dikarenakan produk ini merupakan produk utama sektor kehutanan yang menjadi tombak penghasil devisa. Untuk meningkatkan industri pengolahan kayu serta untuk mengatasi permasalahan deforestasi, pemerintah telah mengeluarkan beberapa kebijakan pengelolaan hutan, di antaranya adalah kebijakan larangan ekspor kayu bulat. Pengembangan industri kayu bulat dalam negeri di Indonesia harus didukung oleh pemerintah sehingga dapat terus berjalan dengan baik. Tujuan penelitian ini adalah: (1) menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh pada penawaran kayu bulat hutan alam di Indonesia, dan (2) menganalisis dampak kebijakan pelarangan ekspor kayu bulat dan skenario peningkatan jumlah ekspor kayu bulat serta skenario peningkatan Provisi Sumberdaya Hutan (PSDH) dan Dana Reboisasi (DR) terhadap penawaran kayu bulat hutan alam di Indonesia. Penelitian ini menggunakan data time series tahun 1995 – 2011. Spesifikasi model penawaran kayu bulat hutan alam terdiri dari 3 persamaan (2 persamaan struktural dan 1 persamaan identitas), dianalisis menggunakan model ekonometrika dalam bentuk persamaan simultan dan diestimasi dengan mengggunakan metode estimasi Two Stage Least Square (2SLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa produksi, ekspor, dan inventarisasi stok kayu bulat hutan alam merupakan faktor-faktor yang memengaruhi penawaran kayu bulat hutan alam Indonesia. Peningkatan PSDH dan DR akan meningkatkan produksi dan penawaran kayu bulat hutan alam Indonesia. PSDH dan DR perlu dipertahankan demi terus memotivasi perusahaan dalam melakukan kegiatan bisnis hasil hutan yang sehat dan agar pemerintah juga mendapat jaminan penerimaan jangka panjang.
Keyword: hutan, penawaran, kayu bulat hutan alam, larangan ekspor kayu bulat

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