Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor plywood di Indonesia
Abstrak: Hasil dari produksi hutan Indonesia merupakan suatu produk unggulan dibandingkan negara lain, sebagian dari hasil produk hutan diekspor ke negara lain serta produk kayu merupakan penghasil devisa dari sektor non migas. Produk hutan ditangani oleh industri pengolahan kayu, dimana industri ini merupakan barometer peningkatan perekonomian nasional dan faktor kunci dalam upaya penerimaan negara dari sektor kehutanan.
Keyword: 

Judul: Daya Saing, Hambatan Non-Tarif dan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Kayu Lapis Indonesia ke Negara Tujuan Ekspor Utama
Abstrak: Plywood is one of Indonesian potential forest product.This is indicated by the national productivity of plywood is the greatest among the other forest products. The high productivity of plywood would increase the export volume. However, the lower tariff barrier the higher non-tariff barrier in trade. Based on this fact, the objectives of this research are : to analyze competitiveness of Indonesian plywood toward destination countries in 2010-2012 using RCA method, to analyze the factors which affect Indonesia plywood export in 2001-2011 using gravity model, and to calculate the value of non-tariff barrier of Indonesian plywood in destination countries. The secondary data which use in this research are from UN Comtrade, CEPII, IMF, UNCTAD and TRAINS. The result of RCA calculation shows the strong competitiveness Indonesian plywood. The gravity model result shows affecting factors of plywood export are real GDP, CPI, economic distance, exchange rate, and financial global crisis in 2010. Meanwhile, the result of calculation shows EU countries such as United Kingdom and Belgium have the largest value of non-tariff barrier. SVLK (Indonesia timber product legality) is indicated as one solution of Indonesian government to face non-tariff barrier in export destination countries.
Keyword: RCA JEL Classification : F02, F12, F13, F14, non-tariff barriers, gravity model, export volume

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