Judul: Analisa ekonomi pala dan bunga pala Indonesia
Abstrak: Pala dan bunga pala dalam dunia perdagangan dikenal dengan nama Nutmeg/Fuli adalah komoditi tradisional yang dihasilkan Indonesia sebagai produsen utama dunia. Sekitar 75 persen kebutuhan pala di dunia diekspor dari Indonesia. Sebelum tahun 1990 kebijaksanaan ekspor pala/bunga pala terdiri dari pembatasan jumlah eksportir terdaftar yang diizinkan melakukan kegiatan ekspor pala/bunga pala, disamping itu pemasaran ke luar negeri dilakukan secara koordinatif melalui Badan Koordinasi Pemasaran Bersama (BKPB). Kondisi ini menyebabkan naiknya harga pala/bunga pala dalam jumlah yang berarti. Untuk memanfaatkan kena- ikan harga tersebut pada akhirnya menyebabkan meningkatnya kegiatan penyelundupan ke luar negeri. Masalah yang dihadapi dalam perdagangan pala/ bunga pala Indonesia adalah penerimaaan ekspor dirasakan kurang wajar jika dikaitkan dengan posisi Indonesia yang dominan dalam memproduksi pala/bunga pala dunia, dan mutu yang kurang memadai serta adanya negara perantara yang melakukan ekspor lagi ke negara lain.
Keyword: 

Judul: Analysis of Indonesia's Nutmeg Export Performance and Competitiveness.
Abstrak: Pala merupakan komoditas unggulan ekspor Indonesia. Indonesia menjadi eksportir terbesar di dunia pada komoditas pala dengan HS 090811. Meskipun demikian tetap diperlukan inovasi serta pengembangan sehingga dapat meningkatkan nilai ekspor. Penelitian ini menganalisis Kinerja dan Daya Saing Ekspor Pala Indonesia ke negara tujuan utama dengan menggunakan data dari 9 negara, yaitu Vietnam, Amerika Serikat, Belanda, Jepang, Jerman, Italia, Singapura, India, dan Korea Selatan selama periode 2012-2018. Metode analisis yang digunakan yaitu RCA, EPD, X-Model, dan regresi data panel. Hasil RCA menunjukkan bahwa ekspor pala Indonesia pada semua negara tujuan memiliki daya saing yang kuat serta keunggulan komparatif. Analisis EPD menunjukkan Amerika Serikat dan India berada pada posisi Rising Star, Falling Star pada Vietnam, Jepang, Jerman, Italia, dan Singapura. Kemudian Retreat pada negara Belanda dan Korea Selatan. Hasil Model-X menunjukkan potensi pengembangan pasar ekspor pala Indonesia optimis, potensial, dan kurang potensial. Regresi data panel menunjukkan harga ekspor, nilai tukar riil, dan TBT berpengaruh signifikan terhadap nilai ekspor pala Indonesia., Nutmeg is Indonesia's leading export commodity. Indonesia is the world's largest exporter of nutmeg with HS 090811. Nevertheless, innovation and development are still needed so that it can increase export value. This study analyzes the performance and competitiveness of Indonesia's nutmeg exports to major destination countries using data from 9 countries, namely Vietnam, the United States, the Netherlands, Japan, Germany, Italy, Singapore, India and South Korea during the 2012-2018 period. The analytical methods used are RCA, EPD, X-Model, and panel data regression. The RCA results show that Indonesia's nutmeg exports to all destination countries have strong competitiveness and comparative advantages. EPD analysis shows the United States and India are in the Rising Star, Falling Star positions in Vietnam, Japan, Germany, Italy, and Singapore. Then Retreat to the Netherlands and South Korea. X-Model shows that the potential development of the Indonesian nutmeg export market is optimistic, potential, and less potential. Panel data regression shows that export prices, real exchange rates, and TBT have a significant effect on the export value of Indonesian nutmeg.
Keyword: EPD, main destination country, nutmeg, Panel data, RCA, X-Model

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