Judul: Analisis Pengaruh Foreign Direct Investment (FDI) terhadap Industri Besi Baja di Indonesia
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini yaitu: (1) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi output PDB industri besi baja di Indonesia, (2) menganalisis pengaruh shock FDI sektor industri besi baja terhadap output PDB industri besi baja di Indonesia, (3) menganalisis pengaruh shock FDI sektor industri besi baja terhadap variabel nilai tukar, ekspor neto, PMDN, suku bunga internasional (LIBOR), suku bunga pinjaman investasi (4) menganalisis kontribusi variabel nilai tukar, ekspor neto, PMDN, LIBOR, suku bunga terhadap FDI sektor industri besi baja. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Granger Causality (Kausalitas Granger), Vector Auto Regression (VAR) dan Vector Error Correction Model (VECM) dalam mengolah beberapa data time series. Metode yang akan digunakan untuk melakukan analisis pengaruh guncangan FDI sektor industri besi baja terhadap output PDB industri besi baja di Indonesia dan variabel makroekonomi seperti yang telah disebutkan adalah analisis impuls respon (IRF) dan analisis peramalan dekomposisi ragam galat (FEVD). Data utama yang digunakan dalam studi ini adalah data sekunder dan jenis data yang dikumpulkan diantaranya data nilai tukar USD/Rp, PDB sektor industri besi baja, suku bunga internasional (LIBOR), suku bunga pinjaman investasi, Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) sektor industri besi baja, Foreign Direct Investment (FDI) sektor industri besi baja, dan ekspor neto logam dasar besi baja. Hasil estimasi VECM model penelitian menunjukkan faktor-faktor yang memengaruhi output PDB industri besi baja di Indonesia terbagi dalam dua periode. Periode jangka pendek menunjukkan bahwa variabel PDB industri besi baja lag kedua berpengaruh signifikan positif, LIBOR lag pertama dan lag kedua berpengaruh signifikan negatif terhadap output PDB industri besi baja di Indonesia. Periode jangka panjang menunjukkan bahwa variabel nilai tukar dan ekspor neto besi baja berpengaruh signifikan yang negatif, FDI sektor industri besi baja, PMDN sektor industri besi baja, LIBOR, dan suku bunga pinjaman investasi berpengaruh signifikan yang positif terhadap output PDB industri besi baja di Indonesia. Pengaruh guncangan FDI sektor industri besi baja terhadap output PDB industri besi baja dan variabel makroekonomi (PMDN, suku bunga pinjaman investasi, LIBOR, nilai tukar, eskpor neto) menunjukkan fakta bahwa FDI sektor industri besi baja memengaruhi fluktuasi output PDB industri besi baja hingga kuartal ke-12, sedangkan variabel makroekonomi rata-rata sampai pada kisaran kuartal ke-20 hingga kuartal ke-50. Kesimpulan lain yang dapat diambil dari penelitian ini yaitu berdasarkan hasil FEVD secara keseluruhan menunjukkan bahwa variabel PMDN, suku bunga, output PDB besi baja, nilai tukar, LIBOR, serta ekspor neto memberikan proporsi yang relatif lebih tinggi terhadap FDI sektor industri besi baja dalam kuartal yang lebih panjang, sedangkan FDI yang dipengaruhi oleh shock FDI sendiri memberikan proporsi yang relatif lebih tinggi dalam kuartal awal dan pertengahan. Volume impor besi baja yang masih sangat besar dapat dikurangi dengan meningkatkan perkembangan dan pertumbuhan industri besi baja di Indonesia. Kondisi ini dapat ditunjang salah satunya dengan peningkatan realisasi investasi baik investasi asing seperti Foreign Direct Investment (FDI) ataupun investasi dalam negeri (PMDN). Hal ini memberikan rekomendasi kepada pemerintah untuk dapat meningkatkan realisasi FDI yang masuk juga ke sektor sekunder seperti industri pengolahan besi baja salah satunya dengan memberikan insentif suku bunga bagi para investor baik investor dalam negeri maupun investor asing. Otoritas moneter selain itu harus memiliki mekanisme yang
Keyword: Granger Causality (Kausalitas Granger), Vector Auto Regression (VAR), Vector Error Correction Model (VECM), time series data

Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi output industri logam dasar di Indonesia
Abstrak: Industri logam dasar yang terdiri dari industri logam dasar besi dan baja, industri logam dasar bukan besi dan baja, serta industri pengecoran logam, merupakan industri hulu bagi banyaknya industri lainnya, seperti industri otomotif, industri manufaktur, industri transportasi, industri properti, infrastruktur hingga peralatan rumah tangga yang sederhana. Industri ini telah memberikan kontribusi yang cukup besar dalam menopang pertumbuhan ekonomi Indonesia. Kondisi produksi industri logam dasar mengalami peningkatan selama periode penelitian yaitu tahun 1983-2008. Hal ini dikarenakan berkembangnya proses pembangunan infrastruktur di Indonesia, sehingga meningkatkan kebutuhan konsumsi logam dasar. Peningkatan produksi ini mengindikasikan besarnya kontribusi industri logam dasar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) Indonesia melalui penciptaan nilai tambahnya yang semakin meningkat. Sehingga, industri logam dasar memegang peranan yang strategis untuk mendorong terjadinya industrialisasi di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk (1) menganalisis pengaruh perubahan input terhadap output pada industri logam dasar di Indonesia, (2) menganalisis elastisitas dari masing-masing input dan skala hasil usaha industri logam dasar di Indonesia, (3) menganalisis nilai tambah dan efisiensi industri logam dasar di Indonesia, dan (4) menganalisis pengaruh krisis moneter tahun 1997/98 terhadap output pada industri logam dasar di Indonesia. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder deret waktu periode tahun 1983-2008 dianalisis secara deskriptif dan kuantitatif dengan metode Ordinary Least Square. Model yang digunakan adalah model fungsi produksi Cobb-Douglas dan menggunakan alat bantu piranti lunak Microsoft Office Excel 2003 dan E-Views 6.1. Industri logam dasar yang dianalisis dalam penelitian ini berdasarkan kode International Standard Industrial Classification of All Activities (ISIC) nomor 27. Hasil estimasi diperoleh pada taraf nyata sepuluh persen. Output industri logam dasar di Indonesia dipengaruhi secara nyata oleh variabel bahan baku, bahan bakar dan energi, tenaga kerja, dummy krisis moneter, sementara variabel biaya sewa modal tidak berpengaruh nyata. Skala hasil usaha industri logam dasar berada pada kondisi Increasing Return to Scale (IRTS) dengan Nilai Tambah Bruto (NTB) yang meningkat selama periode penelitian. Tingkat efisiensi produksi industri logam dasar tertinggi terjadi pada tahun 1987. Peningkatan output industri logam dasar selanjutnya dapat ditingkatkan melalui sinergi yang kuat antara pemerintah, pelaku usaha, dan produsen dalam meningkatkan arus investasi melalui pembentukan klaster industri logam dasar serta penambahan penggunaan jumlah tenaga kerja karena nilai elastisitas tenaga kerja dalam penelitian ini merupakan nilai elastisitas yang paling tinggi. ANALISIS
Keyword: Output Industri, Metode Ordinary Least Square, Fungsi Produksi Cobb-Douglass, Regresi Data Time Series, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Perbandingan SOM dan LVQ pada Identifikasi Citra Wajah dengan Wavelet sebagai Ekstraksi Ciri
Abstrak: Face recognition is one of challenging research topics in computer science because human face is difficult to be modelled. In this research, SOM and LVQ are proposed for frontal face recognition. The purpose is to compare LVQ and SOM based on identification accuracy. Training uses 400 images from 20 different individuals, and the dimension is 180 x 200 pixels. The data are retrieved from University of Essex, UK. Coefficient approximation at Haar wavelet level 6 is used as feature for classification and clustering process. K-fold cross validation with 10-fold is used to divide training and testing data. The experiment is divided into 3 sets, i.e., the experiment using SOM, LVQ, and LVQ initialized by SOM. The highest accuracy achieved by SOM is 97.8974%, while both LVQ and LVQ initialized by SOM achieve 100% accuracy. Based on the accuracy, LVQ proves to be better than SOM for frontal face recognition. This research needs to be improved in order to recognize various poses and changing expressions.
Keyword: Self Organizing Map (SOM), Learning Vector Quantization (LVQ), K-fold cross validation, Haar wavelet, frontal face recognition