Judul: Analisis Dayasaing dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Aliran Ekspor Alas Kaki Indonesia di Kawasan ASEAN dan China
Abstrak: Footwear is one of the leading export commodities of Indonesia. Agreement of the ASEAN-China Free Trade Area (ACFTA) is expected to improve the competitiveness of Indonesian footwear in Southeast Asia and China markets. The purpose of this research is to analyze the competitiveness of Indonesian footwear and analyze the factors affecting Indonesian footwear exports to China and Southeast Asia countries. This research use a Gravity Model with panel data method, covering five countries export destination from 2000 to 2011. Independent variables used are GDP of Indonesia, GDP of the destination countries, the economic distances, the real exchange rate of rupiah and dummy implementation of ACFTA. In addition, this research also uses Revealed Comparative Advantages (RCA) method to analyze the competitiveness of Indonesian footwear. The value of RCA shows that Indonesian footwear has high competitiveness both in the markets of Southeast Asia as well as world markets in total. Indonesian footwear exports flow is influenced by real GDP of Indonesia, nominal GDP of the destination country, and the real exchange rate of rupiah
Keyword: 

Judul: Analysis of Indonesian Footwear Export Market Diversification and its Determinants
Abstrak: Alas kaki merupakan komoditas unggulan ekspor Indonesia. Namun, destinasi ekspor alas kaki Indonesia masih didominasi oleh beberapa negara sehingga rawan akan guncangan ekonomi global. Jika dibandingkan dengan negara pesaing yaitu China dan Vietnam, ekspor alas kaki Indonesia masih lebih rendah. Perlu dilakukan ekspansi pasar ekspor ke negara yang belum menjadi tujuan utama ekspor untuk mendorong kinerja perdagangan alas kaki Indonesia. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis diversifikasi pasar ekspor alas kaki Indonesia dan determinannya. Metode STR digunakan untuk menganalisis negara tujuan ekspor, metode RCA, EPD, dan X-Model digunakan untuk mengetahui daya saing alas kaki Indonesia, dan regresi data panel digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi ekspor alas kaki Indonesia. Hasil penelitian memperlihatkan Indonesia memiliki daya saing yang kuat di negara Argentina, Austria, Brazil, Cili, Ceko, Yunani, Panama, Plandia, Spanyol, dan Swedia. Regresi data panel memperlihatkan bahwa nilai RCA, GDP negara tujuan ekspor, nilai tukar riil, dan harga ekspor memiliki pengaruh signifikan terhadap ekpor alas kaki Indonesia., Footwear is Indonesia, Footwear is Indonesia's leading export commodity. However, Indonesia's footwear export destinations are still dominated by several countries, making them vulnerable to global economic shocks. When compared with competing countries, namely China and Vietnam, Indonesia's footwear exports are still lower. It is necessary to expand the export market to countries that are not yet the main export destination to boost the performance of Indonesia's footwear trade. This research aims to analyze the diversification of the Indonesian footwear export market and its determinants. The STR method is used to analyze export destination countries, the RCA, EPD and X-Model methods are used to determine the competitiveness of Indonesian footwear, and panel data regression is used to determine the factors that influence Indonesian footwear exports. The research results show that Indonesia has strong competitiveness in the countries of Argentina, Austria, Brazil, Chile, Czech Republic, Greece, Panama, Poland, Spain and Sweden. Panel data regression shows that the RCA value, GDP of nonmain destination countries, real exchange rates, and export prices have a significant influence on Indonesian footwear exports.
Keyword: competitiveness, diversification, footwear

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