Judul: Analisis struktur-perilaku-kinerja idustri alas kaki di Indonesia
Abstrak: Sektor industri merupakan sektor yang dapat meningkatkan perekonomian Indonesia, dapat menjadi sumber devisa negara, dapat memperluas kesempatan usaha, dan memberikan lapangan pekerjaan. Industri alas kaki merupakan salah satu yang berpotensi untuk dikembangkan, hal ini terlihat dengan terus meningkatnya jumlah perusahaan dari tahun ke tahun. Namun di era pasar bebas seperti saat ini, banyak negara pesaing yang masuk untuk bersaing baik di pasar domestik maupun internasional. Peningkatan tersebut membuat pentingnya penelitian ini untuk memahami kondisi struktur, perilaku dan kinerja industri alas kaki selama periode tahun 1984-2008, serta faktor-faktor apa saja yang memengaruhi kinerja industri alas kaki di Indonesia. Hasil dari penelitian ini memperlihatkan struktur industri alas kaki termasuk dalam pasar oligopoli longgar, hal ini dapat dilihat melalui rasio konsentrasi empat perusahaan terbesar (CR4). Untuk perilaku industri alas kaki ternyata terbagi menjadi dua kelompok, yaitu kelompok kecil yang dominan yang lebih memperhatikan kualitas agar image produk tetap terjaga dan menetapkan harga tinggi yang menunjukkan pasarnya adalah kalangan menengah ke atas, serta pendistribusian produknya lebih berorientasi ekspor. Sedangkan kelompok besar yang tidak memiliki kekuatan pasar berusaha memberikan harga yang lebih rendah dan produk didistribusikan ke pasar dalam negeri, daerah pedesaan dan juga pasar-pasar tradisional dimana terdapat kalangan menengah ke bawah sebagai konsumennya yang berdaya beli rendah.
Keyword: 

Judul: Analisis daya saing ekspor produk alas kaki Indonesia di pasar Amerika Serikat periode 2000-2009
Abstrak: Produk Alas Kaki merupakan salah satu produk unggulan ekspor Indonesia. Keunggulan produk – produk alas kaki Indonesia berupa harga yang kompetitif, desainnya yang unik dan bervariasi menjadikan produk Indonesia dikenal memiliki positioning yang baik di pasar dunia. Amerika Serikat merupakan negara tujuan ekspor terbesar Indonesia. Namun dalam perkembangan kegiatan ekspor ke negara tersebut adanya liberalisasi perdagangan menyebabkan produk alas kaki Indonesia mendapat ancaman persaingan yang serius dari negara-negara yang juga berperan sebagai produsen alas kaki ke pasar Amerika Serikat. Liberalisasi perdagangan seharusnya dapat dijadikan peluang yang cukup terbuka bagi kegiatan ekspor produk alas kaki, namun disisi lain hal ini menjadi tantangan tersendiri bagi Indonesia untuk meningkatkan daya saing agar dapat menghasilkan produk-produk alas kaki yang semakin kompetitif di pasar internasional. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis posisi daya saing produk alas kaki Indonesia di pasar Amerika Serikat (dibandingkan dengan Cina sebagai negara pesaing utama). Metode yang digunakan untuk menganalisis keunggulan komparatif Alas Kaki Indonesia dan Cina di pasar Amerika Serikat yakni dengan menggunakan metode Revealed Comparatif Advantage (RCA). Sedangkan metode yang digunakan untuk menganalisis daya saing khususnya dalam mengukur dinamika tingkat daya saing suatu industri alas kaki Indonesia di pasar Amerika Serikat adalah metode Constant Market Share Analysis (CMSA). Penggunaan kedua metode tersebut diolah dengan bantuan software Microsoft Excel 2007.
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