Judul: Factors That Affect the Export of Indonesia Plywood to The Main Destination Countries (Annual 2010-2021)
Abstrak: Kayu lapis merupakan salah satu komoditas hasil hutan yang menjadi unggulan di sektor kehutanan. Indonesia merupakan negara pengekspor kayu lapis terbesar di dunia. Volume ekspor kayu lapis yang berfluktuasi selama periode 2010-2021 disebabkan oleh beberapa faktor yang memengaruhinya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor kayu lapis Indonesia ke negara tujuan seperti Amerika Serikat, Arab Saudi, Jepang, Korea Selatan dan Malaysia. Penelitian ini menggunakan analisis regresi data panel model fixed effect dengan pembobotan Seemingly Unrelated Regression (SUR) pada cross section. Komoditas yang menjadi objek penelitian ini adalah kayu lapis dengan kode HS 6 digit yaitu 441231 (kayu lapis, setiap lapis berukuran 6 mm atau lebih tipis, dengan setidaknya satu lapisan luar kayu tropis). Hasil estimasi model menunjukkan bahwa faktor-faktor yang memengaruhi volume ekspor kayu lapis Indonesia secara signifikan yaitu GDP riil per kapita Indonesia, GDP riil per kapita negara tujuan, populasi negara tujuan, harga ekspor kayu lapis di negara tujuan dan harga ekspor kayu lapis negara pesaing., Plywood is one of the forest product commodities which is featured in the forestry sector. Indonesia is the biggest plywood exporting country in the world. Plywood export volume fluctuated during the 2010-2021 period caused by several factors that affect it. The purpose of this research is to analyze the factors that affect the Export of Indonesian plywood to the destination countries like Japan, United States of America, Saudi Arabia, Republic of Korea and Malaysia. This research uses panel data regression analysis with fixed effect model and Seemingly Unrelated Regression (SUR) on cross-section weight. The commodity which used in this research is plywood with a 6-digit HS code 441231 (plywood; each ply 6 mm or thinner, with at least one outer ply of tropical wood). The estimation result shows the factors that significantly affect the export of Indonesia plywood are real GDP per capita of Indonesia, real GDP per capita of the destination countries, the population of the destination countries, export price in the destination countries, and competitor’s export price.
Keyword: export, panel data, plywood

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