Judul: Analisis daya saing rumput laut Indonesia di Pasar Internasional
Abstrak: Indonesia memiliki potensi sebagai eksportir rumput laut terbesar di dunia. Potensi perikanan Indonesia yang cukup besar, dimana kurang lebih dua juta hektar luas laut sangat cocok digunakan untuk pengembangan rumput laut. Jenis rumput laut yang banyak diminati pasar adalah jenis Euchema cottonii dan Glacillaria sp. Berdasarkan data FAO, Indonesia adalah negara terbesar ketiga sebagai produsen rumput laut, setelah China dan Philippines. Tahun 2007, Indonesia mampu memproduksi 1,733,705 ton rumput laut atau setara dengan 13.17 persen produksi rumput laut dunia. Dari sisi volume ekspor, Indonesia menempati posisi kedua setelah China dimana sejak tahun 1999 hingga 2006, Indonesia telah mengekspor 332,666 ton rumput laut dunia. Tetapi, apabila dilihat dari sisi nilai ekspor, Indonesia masih kalah tertinggal dari negara-negara dengan volume ekspor lebih rendah. Berdasarkan nilai ekspor, Indonesia hanya menempati posisi ke-lima, dimana sejak tahun 1999 hingga 2006 nilai ekspor Indonesia hanya 195,919 ribu US $. Kemudian, apabila ditinjau dari sisi harga ekspor, posisi Indonesia relatif masih kalah dibandingkan dengan negara lain. Pada tahun 2006, harga ekspor rumput laut Indonesia hanya 520.000 US $ per ton dan menjadikan Indonesia hanya berada pada posisi ke tujuh, kalah eksportir lain seperti Chile. Beragam permasalahan yang terjadi dengan produksi dan kondisi ekspor rumput laut Indonesia. Informasi-informasi tersebut diatas menjadi sebuah pertanyaan dan berbeda dengan seharusnya mengingat potensi Indonesia yang sangat besar dalam bidang perikanan dan kelautan. Informasi-informasi tersebut sekaligus dapat menunjukkan bahwa Indonesia masih belum memiliki daya saing untuk komoditi rumput laut di pasar internasional. Daya saing ekspor suatu komoditi di pasar internasional menggambarkan tingkat daya saing ekspor di pasar internasional dengan melihat besarnya pangsa pasar di dunia. Oleh karena itu daya saing dapat diukur dari persentase penguasaan pangsa pasar di negara-negara tujuan ekspor, dimana hubungan keduanya adalah positif. Artinya, jika pangsa pasar semakin besar, maka dapat dikatakan bahwa daya saing ekspor komoditi tersebut juga semakin besar. Merujuk kepada pernyatan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis pangsa pasar ekspor rumput laut Indonesia di pasar internasional, dimana akan dianalisis menurut negara tujuan ekspor yang diurutkan berdasarkan nilai ekspor terbesar. Dalam penelitian ini juga akan diketahui apa faktor-faktor yang diduga mempengaruhi perubahan penguasaan pangsa pasar ekspor di negara tujuan serta pengaruhnya terhadap pangsa pasar ekspor rumput laut di negara tujuan ekspor. Kemudian, dari hasil yang diperoleh akan dianalisis posisi daya siang ekspor rumput laut Indonesia di negara tujuan ekspor, dimana apabila pangsa pasar lebih besar atau sama dengan 20 persen, maka dapat dikatakan bahwa rumput laut Indonesia memiliki daya saing di negara bersangkutan. Oleh karena itu, maka perlu dilakukan suatu penelitian mengenai faktor-faktor apa yang mempengaruhi perubahan pangsa pasar ekspor rumput laut Indonesia, serta pengaruhnya. Informasi ini penting untuk diketahui untuk dapat menentukan posisi daya saing serta strategi yang dapat dilakukan oleh para pengambil kebijakan dari hasil penelitian. Faktor-faktor yang diduga sebagai variabel yang mempengaruhi pangsa pasar ekspor rumput laut Indonesia di negara tujuan ekspor adalah volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara tujuan ekspor (Q), harga ekspor rumput laut Indonesia (PX), nilai tukar (NT), GDP per kapita negara tujuan ekspor (GDP), serta produksi nasional rumput laut Indonesia (PR). Penelitian dilakukan dengan menggunakan data-data sekunder yang diperoleh dari badan-badan yang
Keyword: 

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: 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