Judul: Analisis impor serat kapas di Indonesia
Abstrak: Industri tekstil nasional yang semakin berkembang ternyata telah mampu menjadikan ekspor Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) sebagai komoditi utama penghasil devisa dari sektor non migas, bahkan menempati peringkat pertama dalam komoditi ekspor hasil industri. Pesatnya perkembangan industri TPT tentunya memerlukan dukungan penyediaan bahan baku, dan salah satu- nya adalah serat kapas yang memiliki kontribusi terbesar bagi industri TPT, dimana ketergantungan bahan baku industri tekstil akan serat kapas mencapai 50 persen Namun ternyata sampai dengan Pelita IV dan V kebutuhan kapas untuk bahan baku tekstil di Indonesia masih dipenuhi dari impor. Pada periode 1994/1995 pangsa impor serat kapas Indonesia telah mencapai 99.6 persen yang sekaligus menjadikan Indonesia sebagai negara pengimpor kapas kedua terbesar di dunia serta merupakan negara pemakai serat kapas ketujuh terbesar di dunia. Volume impor serat kapas yang besar dan terus meningkat menyebab- kan pentingnya mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya, disamping harga serat kapas domestik dan permintaan akan serat kapas oleh industri pemintalan dalam negeri. Dengan demikian penelitian ini bertujuan (1) mem- pelajari keragaan perekonomian serat kapas Indonesia dan dunia, (2) meng- analisis faktor-faktor yang berpengaruh pada impor serat kapas di Indonesia, permintaan serat kapas oleh industri pemintalan dalam negeri dan harga serat kapas domestik serta (3) menduga nilai elastisitas dari fungsi impor serat kapas di Indonesia, fungsi permintaan serat kapas oleh industri pemintalan dan fungsi permintaan serat kapas oleh industri pemintalan dan fungsi harga serat kapas domestik baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dan deret waktu (time series) periode 1969-1995. Pengolahan data dilakukan dengan kalkulator dan komputer. Pengolahan dengan komputer menggunakan alat bantu program SAS versi 6.04 dan Excell versi 5.0. Model analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah model ekonometrika persamaan simultan yang diduga dengan metode pangkat dua terkecil dua tahap Three Stage Least Squares (3SLS). Jika dilihat dari perkembangan impor serat kapas Indonesia selama kurun waktu 1991-1995 telah mencapai rata-rata 99 persen dan pada tahun 1995 impor serat kapas Indonesia mencapai puncaknya yakni sebesar 99.6 persen. Dan peringkat pangsa impor terbesar periode tahun 1990-1994 berturut-turut dari enam negara pengekspor adalah Amerika Serikat, Australia, China, Pakistan, USSR (Ex-USSR) serta Brazil…dst
Keyword: 

Judul: Analisis impor serat kapas di Indonesia
Abstrak: Industri tekstil nasional yang semakin berkembang ternyata telah mampu menjadikna ekspor Tekstil dan Produk Tekstil (TPT) sebagai komoditi utama penghasil devisa dari sektor non migas, bahkan menempati peringkat pertama dlam komoditi ekspor hasil industri. Pesatnya perkembangan industri TPT tentunya memerlukan dukungan penyediaan bahan baku, dan salah satunya adalah serat kapas yang memiliki kontribusi tervesar bagi industri TPT, dimana ketergantungan bahan baku industri tekstil akan serat kapas mencapai 50 persen. Namun ternyata sampai dengan Pelita IV dan V kebutuhan kapas untuk bahan baku tekstil di Indonesia masih dipenuhi dari impor. Pada periode 1994/1995 pangsa impor serat kapas Indonesia telah mencapai 99.6 persen yang sekaligus menjadikan Indonesia sebagai negara pengimpor kapas kedua terbesar di dunia serta merupakan negara pemakai serat kapas ketujuh terbesar di dunia.
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