Judul: Export Diversification in Indonesia Evaluating Its Effectiveness in Maintaining Economic Growth Stability through Trade
Abstrak: Indonesia berkeinginan untuk menjadi salah satu negara maju. Untuk dapat mencapai tujuan tersebut, Indonesia membutuhkan kestabilan ekonomi. Akan tetapi, ketergantungan ekspor Indonesia terhadap produk-produk dan pasar-pasar tertentu membuat pertumbuhan ekonomi Indonesia rentan terhadap adanya guncangan eksternal, yang berpotensi untuk mempengaruhi kestabilan pertumbuhan ekonomi. Sehingga, hal ini menjadi penting bagi Indonesia untuk dapat menjaga ketabilan pertumbuhan ekspornya dengan cara mendiversifikasi ekspor. Tulisan ini mengkaji peran dari diversifikasi ekspor dalam menstabilkan pertumbuhan ekspor dan peran dari pertumbuhan eksport yang bervolatilitas rendah dalam menstabilkan pertumbuhan ekonomi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa upaya diversifikasi ekspor yang dilakukan Indonesia belum sukses dalam menstabilkan pertumbuhan ekspor, sebagaimana diversifikasi ekspor ini belum mengurangi ketergantungan Indonesia terhadap produk dan pasar tertentu. Selanjutnya, pencapaian kestabilan pertumbuhan ekonomi di Indonesia setelah krisis tidak bergantung pada upaya diversifikasi ekspor, tetapi dipengaruhi oleh berbagai factor lain. Oleh karena pengaruh dari diversifikasi ekspor tidak cukup kuat untuk menstabilkan pertumbuhan ekonomi Indonesia, kebijakan-kebijakan lain seperti perjanjian dagang dan fasilitasi perdagangan dibutuhkan untuk membantu mendiversifikasi ekspor Indonesia.
Keyword: diversifikasi ekspor, stabilitas pertumbuhan ekonomi, guncangan eksternal

Judul: Pengaruh Ekspor Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia
Abstrak: Pertumbuhan ekonomi merupakan masalah perekonomian dalam jangka panjang dan dipengaruhi oleh berbagai faktor. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ekspor sebagai pendekatan kebijakan outward looking terhadap pertumbuhan ekonomi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah ekspor, impor barang modal, pengeluaran pemerintah, dan pembentukan modal tetap bruto (PMTB). Metode analisis yang digunakan adalah Regresi Linear Berganda dengan metode Cochrane-Orcutt. Penelitian ini menggunakan data sekunder timeseries triwulanan sejak tahun 2000 triwulan 1 sampai dengan tahun 2016 triwulan 1. Data tersebut diperoleh dari Kementerian Perdagangan, Badan Pusat Statistik, Bank Indonesia dan Badan Koordinasi Penanaman Modal. Penelitian ini menganalisis kebijakan outward looking terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Model yang digunakan untuk melihat bagaimana pengaruh ekspor secara sektoral terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Hasil penelitian pada penelitian ini yaitu ekspor di sektor industri memiliki hasil yang signifikan baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang terhadap pertumbuhan ekonomi, pertumbuhan ekonomi periode sebelumnya dan impor barang modal memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Sehingga dapat disimpulkan bahwa ekspor di sektor industri sebaiknya dikembangkan agar dapat mendorong kebijakan outward looking yang efektif untuk diterapkan di Indonesia.
Keyword: outward looking, ekspor, pertumbuhan ekonomi, cochrane-orcutt

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