Judul: Analisis Faktor - Faktor yang Memengaruhi Permintaan Ekspor Rumput Laut Indonesia ke China. Hongkong, Jepang, dan Amerika Serikat periode 2001-2010
Abstrak: Saat ini Indonesia menduduki peringkat kedua sebagai negara pengekspor rumput laut terbesar di dunia jika dilihat dari total produksinya. Indonesia yang tahun 2011 lalu memproduksi 3,2 juta ton rumput laut mampu menguasai pangsa pasar dunia sebesar 13,7 persen atau setingkat di atas pangsa Filipina dan dibawah China dengan pangsa 62,3 persen. Namun apabila dikaitkan dengan harga ekspor dapat dikatakan bahwa posisi tawar Indonesia masih relatif rendah dibandingkan dengan negara produsen lain. Hal ini mengindikasikan bahwa apabila pemerintah secara berkala mampu memberikan pengetahuan kepada para nelayan maka bukan tidak mungkin nantinya perekonomian Indonesia akan lebih banyak disokong oleh ekspor perikanan, terutama rumput laut. Dengan melihat kenyataan tersebut terdapat urgensi yang harus diperbaiki terkait pengelolaan industri rumput laut Indonesia setelah terlebih dahulu harus mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi daya saing ekspor rumput laut Indonesia ke negara-negara tujuan, baik faktor internal maupun faktor eksternal, dan bagaimana pengaruhnya perlu diketahui dengan baik. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor rumput laut Indonesia ke negara China, Hongkong, Jepang, dan Amerika Serikat periode 2001-2010 serta merumuskan kebijakan yang tepat untuk meningkatkan ekspor rumput laut Indonesia. Penelitian dilakukan dengan menganalisis data dengan menggunakan analisis deskriptif dan analisis kuantitatif dengan model regresi data panel. Hasil penelitian menunjukkan pada persamaan regresi untuk ekspor rumput laut Indonesia ke China, Filipina, Hongkong, Jepang, dan Amerika Serikat didapatkan nilai R-squared sebesar 0,9815. Nilai ini menunjukkan bahwa 98,15 persen perubahan ekspor rumput laut Indonesia dapat dijelaskan oleh variabel bebas, sedangkan sisanya 2,33 persen dijelaskan oleh faktor-faktor diluar model.
Keyword: 

Judul: Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Ekspor Rumput Laut dan Kajian Trend Volume Ekspor Rumput Laut Indonesia ke China.
Abstrak: Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar di dunia dengan panjang garis pantai lebih dari 81.000 km serta memiliki lebih dari 17.508 pulau. Wilayah laut Indonesia membentang seluas 5,8 juta km2 yang terdiri dari luas laut sekitar 3,1 juta km2 dan 2,7 juta km2 merupakan wilayah zona ekonomi eksklusif. Sebagai negara kepulauan, Indonesia memiliki banyak potensi pengembangan di sektor kelautan dengan kekayaan dan keanekaragaman hayati (biodiversity) laut terbesar di dunia. Salah satu komoditas perikanan budidaya unggulan sampai dengan saat ini yaitu rumput laut jenis Eucheuma cottonii. Rumput laut tersebut memiliki nilai yang tinggi untuk diekspor ke berbagai negara. Salah satu negara tujuan ekspor terbesar rumput laut Indonesia adalah negara China. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap ekspor rumput laut Indonesia serta mengidentifikasi dan mengkaji perkembangan dan proyeksi (forecasting) trend volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara China. Variabel-variabel penduga diantaranya harga ekspor rumput laut Indonesia ke negara China, nilai tukar riil, produksi rumput laut nasional, dummy revitalisasi, volume ekspor rumput laut Indonesia dan GDP China. Metode yang digunakan yaitu Ordinary Least Square (OLS) dan regresi komponen utama diolah menggunakan program Ms. Excel dan Minitab 14. Datadata yang digunakan bersumber dari Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP), BPS, UN Comtrade, internet serta Buku Statistika Hasil Ekspor Perikanan. Periode tahun yang digunakan yaitu dari tahun 1999-2011. Berdasarkan hasil analisis kuantitatif dengan Ordinary Least Square (OLS) diperoleh hasil estimasi bahwa keenam variabel memiliki pengaruh yang signifikan terhadap volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara China. Adapun variabel yang berpengaruh positif terhadap volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara China diantaranya produksi, dummy revitalisasi, volume ekspor rumput laut Indonesia dan GDP China. Sementara itu, variabel yang memiliki pengaruh negatif terhadap volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara China yaitu harga ekspor dan nilai tukar riil. Sedangkan analisis trend yang digunakan dalam meramalkan (forecasting) volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara China mengalami kenaikan untuk lima tahun mendatang. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil estimasi yang telah dilakukan terhadap variabel-variabel penduga memiliki keterkaitan dengan teori-teori ekonomi yang berlaku dan dicantumkan di dalam skripsi ini. Keenam variabel penduga (harga ekspor rumput laut Indonesia ke negara China, nilai tukar riil, produksi rumput laut nasional, dummy revitalisasi, volume ekspor rumput laut Indonesia dan GDP China) signifikan terhadap volume ekspor rumput laut Indonesia ke China. Adapun variabel yang memiliki pengaruh positif diantaranya produksi rumput laut nasional, dummy revitalisasi, volume ekspor rumput laut Indonesia dan GDP China. Sedangkan variabel yang memiliki pengaruh negatif iii adalah harga ekspor rumput laut Indonesia ke China dan nilai tukar riil. Disamping itu, perkembangan (trend) yang terjadi menggambarkan kecenderungan yang positif (kenaikan) terhadap volume ekspor rumput laut Indonesia ke negara China untuk lima tahun mendatang.
Keyword: 

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