Judul: Analisis Dan Identifikasi Faktor Daya Saing Ekspor Komoditi Tekstil Dan Produk Tekstil
Abstrak: The aim of this research is to study about factors having direct effect on export competitiveness of Indonesian textile product and textile commodity by considering influence of free competition to be faced by Indonesia. Textile product and textile commodity chosen by highest exporting value according to HS (Harmonized System) are cotton sector (number 52), garment (number 61 and 62) and synthetic fiber (number 54 and 55). AnaJysis method consist of three steps: (1) detennining the quantitive factors having d.irect effect on export competitiveness, (2) designing prototype models and its verification, (3) validating and developing the model for the application in textile product and textile commodity. Data from year 1981 to 2004 are used There are many factors influencing export competitiveness of cotton fiber commodity, garment and synthetic fiber, such as: (1) government policy including trade liberalization, interest rate, exchange rate and wage rate; (2) production factors including raw material price ' and productivity; (3) innovation and technology including development and research investment; and also (4) consumer behavior including per capita income domestic, per capita income unporting countries and price of related product These factors were found by the previous research related to export competitiveness. Based on econometrics model, factors having direct effect on export competitiveness of Indonesian cotton fiber commodity are inflation factor (INF), Singapore per capita income index (PCIF3), Indonesia per capita income index (PCID) and plant fiber price (SET). Factors having direct effect on export competitiveness of Indonesian garment are interest rate (INT), trade liberalization (DTL), Japan per capita income index (PCIFI), wage rate (Wages), Total Factor productivity (TFP), rayon raw material price (BBR) and plant fiber price (SET). Factors having direct effect on export competitiveness of Indonesian synthetic fiber are interest rate factor (LnINT), Hong Kong per capita income index (LnPCIF4), wage rate (LnWages), inflation (LnINF) and wool price (LnWOL) and plant fiber price (LnSET).
Keyword: 

Judul: Analisis dan identifikasi faktor daya saing ekspor komoditi tekstil dan produk tekstil
Abstrak: Pengetahuan mengenai daya saing ekspor komoditi tekstil dan produk tekstil sangat penting, terutama untuk mengetahui bagaimana posisi dan nilai jual komoditi tekstil dan produk tekstil Indonesia dibanding dengan komoditi tekstil dan produk tekstil dari negara lain di pasar Internasional. Terdapat banyak faktor yang diduga dapat mempengaruhi daya saing ekspor komoditi ini. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan kajian mengenai faktor-faktor berpengaruh atas tingkat kompetisi ekspor komoditi tekstil dan produk tekstil Indonesia dengan mempertimbangkan pengaruh persaingan bebas yang akan dihadapi Indonesia. Komoditi TPT yang terpilih didasarkan pada yang nilai ekspor tertinggi menurut HS (Harmonized System) yaitu sektor kapas (nomor 52), pakaian jadi (umor 61 dan 62) dan serat buatan (nomor 54 dan 55). Komoditas ini sekarang cukup berkembang di Indonesia dan memberikan sumber devisa negara yang signifikan sebagai komoditas ekspor. Diduga banyak faktor yang dapat mempengaruhi tingkat kompetisi komoditi serat kapas, pakaian jadi dan serat buatan meliputi: (1) Kebijakan pemerintah yang mencakup liberalisasi perdagangan, suku bunga, nilai tukar, tingkat upah, dan partisipasi WTO, (2) Faktor produksi yang mencakup produktivitas dan harga bahan baku; (3) Teknologi dan inovasi yang mencakup investasi penelitian dan pengembangan; serta (4) Perilaku konsumen yang mencakup diferensiasi produk, pendapatan perkapita domestik, pendapatan perkapita negara lain dan harga produk terkait. Faktor-faktor tersebut dipilih berdasarkan literatur yang terdapat pada WTO (1996) dan penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan tingkat kompetisi ekspor. Metode analisis dibagi menjadi tiga kelompok: (1), analisis faktor-faktor yang berpengaruh secara kuantitatif (analisis penentuan faktor), (2) perancangan prototipe model dan verifikasinya, (3) validasi dan pengembangan model untuk aplikasi pada komoditas agroindustri tekstil dan produk tekstil. Data kuantitatif dilakukan dengan mengumpulkan data dari lembaga-lembaga yang berkaitan dengan topik penelitian seperti Departemen Perindustrian dan Perdagangan, Asosiasi Pertekstilan Indonesia, dan lain sebagainya. Data yang dikumpulkan menggunakan time series dari tahun 1981-2004. Berdasarkan model ekonometrik, faktor-faktor berpengaruh terhadap tingkat kompetisi ekspor komoditas serat kapas Indonesia meliputi faktor inflasi (INF), indeks pendapatan perkapita negara Singapura (PCIF3), indeks pendapatan perkapita domestik (PCID) dan harga serat tumbuhan (SET). Indeks pendapatan perkapita negara konsumen dan harga serat tumbuhan memiliki keterkaitan positif dengan tingkat kompetisi ekspor komoditas serat kapas Indonesia, sedangkan tingat inflasi dan indeks pendapatan perkapita Indonesia memiliki keterkaitan negatif dengan tingkat kompetisi ekspor serat kapas Indonesia...
Keyword: komoditas ekspor, WTO, persaingan bebas

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