Judul: Analysis of Sustainable Implementation on Exporters of Ready-Made Garment in Indonesia (Case study in 3 ready-made garment manufacturers)
Abstrak: Pertambahan penduduk dunia yang diperkirakan sebesar 8,6 miliar orang pada tahun 2030, membuat konsumsi pakaian jadi juga diperkirakan naik sebesar 102 juta ton per hari. Karena pertambahan penduduk dan permintaan pakaian jadi meningkat, menyebabkan dampak yang signifikan pada kondisi lingkungan dan sosial. Konsumsi air diperkirakan naik dari 79 miliar kubik menjadi 118 miliar kubik, emisi CO2 naik menjadi 2.791 juta ton dari 1.715 juta ton. Total emisi rumah kaca dari produksi tekstil dan pakaian jadi sebesar 1,2 miliar ton per tahun. Hal ini lebih tinggi dari total emisi rumah kaca semua penerbangan internasional dan pelayaran maritim. Dengan praktek industri dan rumah tangga seperti saat ini, dunia akan kekurangan 40 persen air tawar pada tahun 2030. Indonesia sebagai salah satu produsen pakaian jadi yang memproduksi merek-merek global dengan nilai ekspor sekitar 7 miliar US dollar per tahun harus memperhatikan keberlanjutan lingkungan dan sosial untuk memenuhi permintaan pasar global dan pengembangan bisnis. Industri pakaian jadi di Indonesia menghadapi tantangan yang berhubungan dengan keberlanjutan, Better Work Indonesia menemukan berbagai permasalahan keberlanjutan dalam audit keberlanjutan mereka terhadap 127 perusahaan pakaian jadi yang berorientasi ekspor. Sementara itu dari sisi lingkungan, beberapa kasus lingkungan akibat aktivitas perusahaan pakaian jadi menjadi perhatian banyak pemangku kepentingan terutama perusahaan dengan vertical setup yang memiliki proses yang lengkap dari pemintalan, penenunan, pencelupan, penjahitan, pencucian dan pengepakan akibat besarnya limbah yang dihasilkan dan dampak sosial pada karyawan dan masyarakat. Penelitian ini berfokus pada perusahaan pakaian jadi vertical setup yang memiliki dampak yang besar pada lingkungan dan sosial karena penggunaan sumber daya alam terutama air yang besar dan mempunyai karyawan yang banyak. Perusahaan-perusahaan tersebut dituntut untuk tidak hanya berkontribusi pada ekonomi tetapi juga membantu menyelesaikan permasalahan keberlanjutan dalam aspek sosial dan lingkungan. Dari latar belakang tesebut tujuan penelitian ini adalah (1) menganalisis arah kebijakan keberlanjutan dari tiga perusahaan pakaian berorientasi ekspor (2) menganalisis tingkat keberlanjutan ditiga perusahaan menurut pembeli internasional dan lembaga penilaian eksternal (3) menganalisis tiga perusahaan pakaian jadi dalam pelaksanaan keberlanjutan berdasarkan kerangka Triple Bottom Line dan Business Sustainability Typhology. Penelitian ini dilakukan dari Oktober 2020 hingga Februari 2021. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kuantitatif dengan melakukan diskusi kelompok terarah, wawancara yang mendalam dan menggunakan Analisa Hirarki Proses. Wawancara dilakukan terhadap tiga orang perwakilan dari tiga perusahaan yang diteliti dan tiga orang perwakilan eksternal dengan setiap orang yang mewakili institusi masing-masing. Perwakilan perusahaan merupakan top manajemen perusahaan dan manajer sustainability yang General Information mempunyai otoritas pada kebijakan dan pengimlementasian keberlanjutan perusahaan. Ketiga perusahaan telah memiliki beberapa kebijakan keberlanjutan terkait dengan lingkungan dan sosial. Secara total ketiga perusahaan memiliki prioritas kebijakan yang lebih besar ke arah ekonomi dilanjutkan lingkungan dan terakhir sosial. Sementara menurut pihak eksternal ketiga perusahan memiliki tingkat keberlanjutan yang berbeda, dengan perusahaan A lebih baik dari kedua perusahaan yang lain dilanjutkan perusahaan B dan terakghir perusahaan C. Untuk Business Sustainainability Typology, ketiga perusahaan pada tingkat BST 1.0 dan masih harus menyeimbangkan dimensi TBL untuk mencapai True Sustainability.Ketiga perusahaan tersebut harus melakukan berbagai tindakan sehingga tidak terdapat varian pada setiap indikator BST 3.0.
Keyword: AHP, Keberlanjutan, Pakaian Jadi, Tipologi Bisnis keberlanjutan, AHP, Sustainability, Apparels, Business Sustainability Typlogy.

Judul: The Impact of Cotton Input and Labor on the Indonesian Apparel Exports in Main Destination Countries
Abstrak: Peranan dari sektor pertanian tidak hanya dapat dilihat dari produk primer saja, namun juga dapat dilihat dari produk turunan pertanian yang melibatkan sektor industri pengolahan dan perdagangan. Salah satu contoh dari produk turunan hasil pertanian adalah pakaian jadi yang berbahan baku kapas pada industri tekstil dan produk tekstil (TPT). TPT telah menjadi komoditas ekspor utama Indonesia selama bertahun-tahun. Pada tahun 2020 Industri TPT berkontribusi sebesar 6,8% dari total ekspor non migas dan menjadi sektor kelima terbesar pada sektor industri pengolahan (Kemenperin 2021). Industri pakaian jadi memiliki kontribusi yang cukup besar yaitu sebesar 5,17% dari total ekspor seluruh komoditas nonmigas Indonesia. Industri TPT Indonesia khususnya industri pakaian jadi masih memiliki beberapa permasalahan yang dapat mempengaruhi daya saing pakaian jadi Indonesia. Industri pakaian jadi Indonesia masih mengandalkan kapas impor sebagai input utamanya karena produksi kapas domestik belum mampu menutupi kebutuhan kapas dalam negeri. Masalah ketenagakerjaan seperti produktivitas tenaga kerja, kenaikan upah tenaga kerja, dan pemutusan hubungan kerja massal juga menjadi kendala peningkatan daya saing pakaian jadi Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah: 1) Menganalisis daya saing pakaian jadi Indonesia di pasar tujuan utama, 2) Menganalisis dampak input kapas dan tenaga kerja serta faktor-faktor lain terhadap kinerja ekspor pakaian jadi Indonesia ke pasar internasional. Penelitian menggunakan data panel yaitu data time series tahun 2007-2021 pada enam negara tujuan ekspor utama yaitu Amerika Serikat, Jerman, Jepang, Kanada, Inggris, Cina. Metode analisis pertama yang digunakan adalah Revealed Comparative Advantage (RCA) untuk melihat keunggulan komparatif komoditas pakaian jadi Indonesia di negara tujuan utama. Selanjutnya Export Product Dynamic (EPD) dan Diamond porter digunakan untuk melihat keunggulan kompetitif pakaian jadi Indonesia di negara tujuan utama. Analisis terakhir menggunakan regresi data panel digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi daya saing pakaian jadi Indonesia. Studi ini menemukan bahwa pada periode 2007-2021 Indonesia memiliki keunggulan komparatif tertinggi di Kanada dan terendah di Jepang. Indonesia memiliki keunggulan kompetitif rendah dan posisi pasar pakaian jadi Indonesia mengalami perubahan pada tiga periode tahun yang berbeda di enam negara tujuan utama. Sementara hasil regresi data panel diketahui bahwa nilai impor input kapas, domestik, PDB per kapita negara tujuan ekspor, dan Nilai tukar berpengaruh positif dan signifikan terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia yang mengartikan bahwa jika terdapat peningkatan pada variabel-variabel tersebut maka akan berdampak pada peningkatan ekspor pakaian jadi, sedangkan nilai input kapas domestik dan produktivitas tenaga kerja industri pakaian jadi Indonesia memiliki pengaruh positif namun tidak signifikan terhadap ekspor pakaian jadi Indonesia ke negara tujuan utama.
Keyword: cotton, productivity, labor, competitiveness, panel data regression

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