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: Analysis of Indonesia's Apparel Exports: Competitiveness, Determinants, and Barriers
Abstrak: Ekspor pakaian jadi Indonesia sangat esensial bagi pertumbuhan ekonomi nasional. Namun, jika dibandingkan dengan dua negara eksportir utama, yaitu Tiongkok dan Vietnam, ekspor pakaian jadi Indonesia dinilai masih belum maksimal. Hal ini terjadi akibat ketergantungan yang tinggi terhadap impor bahan baku dan hambatan perdagangan yang diberlakukan oleh negara mitra dagang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana daya saing, determinan, dan ekuivalen tarif ekspor pakaian jadi Indonesia di 11 negara tujuan ekspor utama. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mencakup analisis daya saing, regresi data panel dengan Gravity Model, serta estimasi ekuivalen tarif. Hasil regresi data panel menunjukkan bahwa Gross Domestic Product (GDP) per kapita importir, GDP per kapita eksportir, tarif, dan harga ekspor berpengaruh signifikan terhadap volume ekspor pakaian jadi negara eksportir. Sedangkan hasil analisis dummy menunjukkan terdapat perbedaan pada sebelum dan sesudah Free Trade Agreement (FTA) dan penghapusan kebijakan kuota impor. Penelitian ini juga menemukan bahwa negara tujuan ekspor memberlakukan hambatan nontarif terhadap volume ekspor pakaian jadi Indonesia yang ditunjukkan dengan nilai ekuivalen tarif yang tinggi di beberapa negara., Indonesia's apparel exports are essential for national economic growth. However, compared to the two main exporting countries, China and Vietnam, Indonesia's apparel exports are still considered underwhelming. This is due to a high dependence on imported raw materials and trade barriers imposed by partner countries. This research aims to analyze the performance, determinants, and equivalent export tariffs of Indonesian apparel in 11 major export destination countries. The methods used in this research include competitiveness analysis, panel data regression with a Gravity Model, and estimation of equivalent tariffs. The results of the panel data regression show that the importing country's GDP per capita importer and exporter, tariffs, and export prices significantly affect the volume of apparel exports from the exporting country. Meanwhile, the analysis of dummy variables indicates differences before and after FTA and the removal of import quota policies. This study also found that export destination countries impose non-tariff barriers on the volume of Indonesian apparel, as indicated by high equivalent tariff values in some countries.
Keyword: regresi data panel, panel data regression, daya saing ekspor, ekuivalen tarif, gravity model, pakaian jadi, apparel, equivalent tariff, export performance

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