Judul: Situation Analysis of Indonesian Honey  Commodity Trade in the International Market
Abstrak: Indonesia memiliki potensi besar untuk mengembangkan komoditas madu di pasar internasional karena kaya akan sumber daya alam yang dimiliki terutama pada sektor kehutanan. Namun, nilai dan volume ekspor madu Indonesia di pasar internasional dan kontribusi sektor kehutanan terhadap PDB masih sangat rendah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis struktur pasar, daya saing, posisi perdagangan, serta strategi untuk mengembangkan ekspor madu Indonesia di pasar Internasional. Analisis dilakukan menggunakan metode Herfindahl Index (HI), Concentration Ratio (CR4), Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), dan Indeks Speliasisasi Perdagangan (ISP). Hasil penelitian menunjukkan bahwa struktur pasar produk madu alami di pasar internasional berbentuk persaingan monopolistik. Komoditas madu alami Indonesia kurang memiliki daya saing yang baik di pasar internasional. Indonesia juga berada pada tahap pengenalan dan cenderung menjadi negara importir. Pemerintah Indonesia maupun pihak terkait perlu menerapkan strategi yang berfokus pada diferensiasi produk, efisiensi produksi, penetrasi dan pertumbuhan pasar, serta produktivitas dan peningkatan kapasitas produksi., Indonesia has great potential to develop honey commodities in the international market because it is rich in natural resources, especially in the forestry sector. However, the value and volume of Indonesian honey exports in the international market and the forestry sector's contribution to GDP are still very low. This study aims to analyze market structure, competitiveness, trade position, and strategies to develop Indonesian honey exports in the international market. The analysis was carried out using the Herfindahl Index (HI), Concentration Ratio (CR4), Revealed Comparative Advantage (RCA), Export Product Dynamic (EPD), and Trade Specialization Index (ISP) methods. The results of the research show that the market structure of natural honey products in the international market is in the form of monopolistic competition. Indonesia's natural honey commodity lacks competitiveness in the international market. Indonesia is also in the introduction stage and tends to become an importing country. The Indonesian government and related parties need to implement a strategy that focuses on product differentiation, production efficiency, market penetration and growth, as well as productivity and production capacity increases.
Keyword: daya saing, ekspor, madu, pasar internasional, strategi

Judul: Analisis perilaku dan preferensi konsumen terhadap atribut madu dan produk pesaingnya serta implikasinya bagi strategi pemasaran
Abstrak: Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki potensi aneka ragam jenis lebah penghasil madu dan jenis tanaman bunga sebagai sumber pakan lebah yang cukup besar untuk memproduksi madu. Dengan potensi tersebut seharusnya Indonesia dapat mengoptimalkan produksi madunya. Apabila potensi tersebut bisa kelola secara profesional dan tingkat konsumsi madu masyarakat terus meningkat, maka industri madu dan perlebahan akan semakin maju. Selain dapat dikonsumsi secara langsung, madu juga banyak digunakan dalam berbagai industri. Beberapa industri yang sering menggunakan madu adalah industri minuman, makanan, farmasi, dan kosmetik. Kebutuhan akan bahan baku madu untuk bahan dasar obat-obatan, kosmetik, makanan dan minuman diperkirakan terus meningkat. Tingkat permintaan tersebut belum dapat diimbangi oleh peningkatan produksi madu dalam negeri. Produksi madu dalam periode lima tahun dari tahun 1996 hingga 2000 mengalami fluktuasi dengan produksi terendah 1.538 ton pada tahun 1999 dan produksi tertinggi sebesar 2.824 pada tahun 1998. (www.bi.go.id, 2004).
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