Judul: Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Ekspor Produk Pertanian Indonesia Ke Negara Kurang Berkembang
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis potensi pasar ekspor baru bagi produk-produk pertanian Indonesia dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi permintaan ekspor produk-produk pertanian ke negara kurang berkembang. Metode penelitian menggunakan Export Product Dynamic (EPD) dan Model Gravitasi (Gravity Model). Fokus penelitian pada ekspor pertanian Indonesia ke 36 negara yang memiliki GDP kurang dari US$ 3.500. Komoditas yang diteliti adalah teh, kelapa sawit, kelapa, dan gula dan turunannya, yang ditentukan berdasarkan hasil analisis seluruh ekspor produk pertanian Indonesia ke 36 negara tujuan selama periode 2005-2014. Hasil studi melalui Export Product Dynamic (EPD) menemukan bahwa Indonesia memiliki hubungan dalam perdagangan komoditas teh ke negara Cambodia (Falling Stars), Kenya (Retreat), dan Pakistan (Lost Opportunity). Komoditas kelapa sawit memiliki nilai EPD Falling Stars ke negara Bangladesh dan nilai Rising Stars ke negara Togo, Sierra Leone, Guinea, Benin, Mozambique, Tanzania, Nigeria, Yemen, Cameroon, Senegal, Pakistan, dan Ghana. Indonesia juga memiliki hubungan dagang di komoditas kelapa dengan nilai EPD Rising Stars ke negara Bangladesh, Tanzania, dan Pakistan. Komoditas gula dan turunannya memiliki hubungan dagang dengan nilai EPD Rising Stars ke negara Madagascar, Kenya, dan Yemen; nilai EPD Falling Stars ke negara Cambodia, Bangladesh, dan Ghana; dan nilai EPD Lost Opportunity ke negara Pakistan. Faktor-faktor yang memengaruhi permintaan impor pada komoditas teh adalah Produk Domestik Bruto negara importir dan Jarak Ekonomi; pada komoditas kelapa sawit adalah Harga Dunia, Produk Domestik Bruto negara importir, dan Jarak Ekonomi; pada komoditas kelapa adalah Harga Dunia dan Jarak Ekonomi; dan pada komoditas gula dan turunannya adalah Harga Dunia dan Jarak Ekonomi. Dengan demikian, secara umum dapat dikatakan bahwa potensi pasar ekspor baru bagi produk-produk pertanian Indonesia pada konteks Kerjasama Selatan-Selatan (South-South Cooperation) memiliki peluang yang baik di masa depan. Dalam hal ini diperlukan sikap kebijakan domestik Indonesia untuk melakukan inovasi dan menawarkan harga yang lebih kompetitif.
Keyword: Export Product Dynamic, Kerjasama Selatan-Selatan, Model Gravitasi, produk-produk pertanian

Judul: Faktor-faktor yang memengaruhi aliran perdagangan ekspor komoditas perkebunan Indonesia
Abstrak: Sektor pertanian Indonesia memiliki potensi yang besar untuk dimanfaatkan bagi kesejateraan masyarakat dan pembangunan negara. pada tahun 2004 kontribusi sektor pertanian cukup tinggi terhadap Produk Domestik Bruto Indonesia, di mana sektor ini menduduki peringkat ketiga dengan kontribusi sebesar 247.163,6 milyar (14,9 persen terhadap PDB) setelah industri pengolahan dan perdagangan, hotel serta restoran dengan masing-masing sebesar 469.952,4 milyar (28,36 persen terhadap PDB) dan 271.142,2 milyar (16,36 persen terhadap PDB). Kontribusi sektor ini terus mengalami penurunan di tahun-tahun berikutnya di mana pada tahun 2005 sampai dengan tahun 2009 besar kontribusinya berturut-turut 14,5 persen, 14,2 persen, 13,8 persen, 13,66 persen, dan 13,61 persen terhadap PDB. Perkebunan merupakan salah satu subsektor yang sangat berkontribusi pada sektor pertanian terhadap Produk Domestik Bruto. Selain itu perkebunan merupakan subsektor yang mengalami laju pertumbuhan yang konsisten dan banyak menyerap tenaga kerja (padat karya). Keberadaan subsektor perkebunan telah memberi kontribusi yang signifikan pada pertumbuhan wilayah di mana perkebunan tersebut berada. Berkembangnya berbagai industri pendukung perkebunan, sektor jasa transportasi, konstruksi, dan perdagangan tidak terlepas dari multiplier effect pembangunan perkebunan di wilayah tersebut. Adapun laju pertumbuhan Produk Domestik Bruto dari subsektor perkebunan dari tahun ke tahun mengalami peningkatan di mana pada tahun 2004 sebesar 0,40 persen dan terus menerus mengalami peningkatan hingga mencapai 4,40 persen pada tahun 2007 tetapi laju pertumbuhan PDB selanjutnya mengalami penurunan pada tahun 2008 menjadi 3,84 persen. Pada tahun 2008 terjadi krisis keuangan global yang mempengaruhi seluruh sektor perekonomian dunia. Krisis yang diawali dengan tersendatnya kredit perumahan di Amerika Serikat (subprime mortgage) hingga merembet ke lembaga-lembaga keuangan besar di Amerika Serikat dan mengakibatkan perlambatan ekonomi di negara-negara di dunia, mulai dari Eropa hingga Asia terkena dampak krisis tersebut. Indonesia juga merasakan dampak akibat adanya krisis tersebut, di mana negara-negara yang terkena dampak lebih besar (Amerika, Eropa, dan Asia) yang notabenenya merupakan tujuan ekspor Indonesia menurunkan permintaan akan ekspornya untuk menghemat pengeluaran mereka. Krisis keuangan global memberikan dampak yang besar terhadap ekspor suatu negara, di mana ekspor merupakan substansi yang mempengaruhi Produk Domestik Bruto suatu negara…
Keyword: Aliran perdagangan, Panel data, Gravity model, Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: