Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor panili indonesia
Abstrak: Panili (Vanilla planijolia, Andrews) merupakan salah satu komoditi perkebunan yang memiliki nilai ekonomis cukup tinggi sehingga di pasaran internasional panili disebut sebagai emas hijau atau green gold. Walaupun panili hanya mempunyai kontribusi yang relatif lebih kecil terhadap total ekspor non-migas dan total ekspor komoditi pertanian Indonesia, namun cukup besar sumbangannya terhadap penerimaan devisa negara. Komoditi panili di dalam dunia perdagangan menghadapi beberapa persoalan yang meliputi aspek produksi (dipengaruhi oleh iklim dan teknik budidaya), aspek perdagangan dalam negeri (dipengaruhi oleh harga domestik dan konsumsi domestik) serta aspek perdagangan luar negeri (dipengaruhi oleh fluktuasi permintaan yang inelastis dan perdagangan produk substitusi di luar negeri). Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari dan menganalisis perkembangan pengusahaan panili di Indonesia, (2) perkembangan ekspor panili Indonesia ke Amerika Serikat dan Eropa dan (3) faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor panili Indonesia ke Amerika Serikat dan Eropa. Perkembangan pengusahaan panili yang meliputi perkembangan luas areal dan produksi panili Indonesia serta perkembangan ekspor panili Indonesia ke Amerika Serikat dan Eropa dia.l1.alisa secara deskriptif dengan tabulasi, sedangkan faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor panili Indonesia ke pasar internasional dianalisis dengan menggunakan regresi berganda dengan model persamaan tunggal untuk masing-masing pasar negara tujuan Amerika Serikat dan Eropa dan diduga dengan metode kuadrat terkecil biasa (OLS). Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dengan deret waktu (lime series) dari tahun 1980-1997. Tanaman panili dikembangkan dan diusahakan oleh Perkebunan Rakyat, Perkebunan Besar Negara dan Perkebunan Besar Swasta. Luas areal Perkebunan Rakyat mencapai 98.94 persen dari total keseluruhan luas areal perkebunan panili sementara produksinya mencapai 99.27 persen dari produksi total panili Indonesia. Perkebunan Besar Swasta mencapai luas areal I. 05 persen dari total keseluruhan luas areal perkebunan panili dengan produksi 0.73 persen dari produksi total panili Indonesia sedangkan sisanya sebesar 0.01 persen merupakan luas Perkebunan Besar Negara. Selama kurun waktu 1980-1999 pertumbuhan luas areal perkebunan panili rata-rata pertahun meningkat sebesar 10.99 persen dan pertumbuhan produksi ratarata meningkat sebesar 9.33 persen. Selama periode tahun 1980-1997, pertumbuhan volume ekspor rata-rata dan nilai ekspor rata-rata pertahun panili Indonesia terbesar pada pasar Eropa (63.29 dan 52.59 persen) diikuti pasar Amerika Serikat (15.19 dan 20.12 persen). Pada periode yang sarna pangsa volume dan nilai ekspor panili terhadap volume dan nilai ekspor total panili Indonesia terbesar pada pasar Amerika Serikat mencapai 88.64 dan 85.95 persen kemudian pada pasar Eropa yang mencapai 5.75 dan 7.70 persen, sehingga pasar Eropa mempunyai peluang yang besar untuk ditingkatkan pertumbuhan pangs a ekspornya terhadap total volume ekspor panili Indonesia. Hasil dugaan model penawaran ekspor panili Indonesia ke Amerika Serikat menunjukan bahwa semua tanda parameter dugaan peubah bebas seperti produksi domestik panili Indonesia, harga ekspor panili Indonesia di pasar New York, harga panili sintesis di pasar New York, nilai tukar riel efektif rupiah terhadap dollar Amerika dan volume ekspor tahun sebelumnya sesuai dengan hipotesis. Sedangkan pada ekspor panili Indonesia ke Eropa, tanda parameter dugaan nilai tukar efektif riel rupiah terhadap dollar Amerika tidak sesuai dengan hipotesis. Volume ekspor panili Indonesia ke Amerika Serikat tidak responsif terhadap perubahan semua parameter dugaan sedangkan volume ekspor panili Indonesia ke Eropa responsif terhadap perubahan harga ekspor panili Indonesia di pasar London dan perubahan
Keyword: 

Judul: Analisis Daya Saing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Volume Ekspor Vanili Indonesia ke Negara Tujuan Utama
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara eksportir vanili terbesar di dunia, namun volume ekspor vanili Indonesia ke negara tujuan menurun dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis daya saing vanili Indonesia dan faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor vanili Indonesia ke Amerika Serikat, Jerman, dan Belanda menggunakan metode Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan regresi data panel dengan Fixed Effect Model (FEM). Berdasarkan hasil analisis RCA, komoditas vanili Indonesia memiliki daya saing yang kuat di pasar AS, Jerman, dan Belanda. Sedangkan hasil analisis EPD menunjukkan bahwa komoditas vanili Indonesia berada pada posisi rising star untuk negara Amerika Serikat dan posisi retreat pada negara Jerman dan Belanda. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan bahwa nilai tukar riil, harga ekspor vanili Indonesia, harga ekspor vanili negara pesaing yaitu Madagaskar, dan nilai RCA berpengaruh signifikan terhadap volume ekspor vanili Indonesia.
Keyword: data panel, daya saing, ekspor, vanili

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