Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor impor minyak sawit ke Jepang
Abstrak: Salah satu hasil perkebunan Indonesia yang dipandang sangat potensial untuk dikembangkan adalah komoditi kelapa sawit. Devisa yang dihasilkan dari komoditi kelapa sawit pada tahun 1993 lalu mencapai sekitar US$ 500 juta (CIC, 1994), yang berarti menempati urutan kelima dalam ekspor non-minyak setelah kayu, karet, kopi dan udang. Jika dilihat dari tingkat pertumbuhan negara-negara pengimpor utama minyak sawit, untuk kawasan Asia, negara Singapura dan Jepang merupakan negara yang memiliki ting- kat pertumbuhan impor di atas tingkat pertumbuhan impor rata-rata dunia (Laporan United States Department of Agriculture atau USDA, 1991). Pemasaran minyak sawit ke Jepang cukup kompetitif dan kompleks, karena selain menghadapi saingan dari negara-negara pemasok terutama Malaysia, juga menghadapi saingan dari berbagai macam minyak nabati yang dapat saling menggantikan dalam peman- faatannya seperti soyabean oil, rape seed oil dan lain- lain. Berpedoman dari perumusan masalah, maka tujuan dari penelitian ini adalah: 1. Mempelajari gambaran umum pasar minyak sawit Indonesia dan Jepang, perkembangan ekspor minyak sawit ke Jepang dewasa ini dan prospek pengembangan ekspor minyak sawit Indonesia ke Jepang di masa yang akan datang. 2. Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah ekspor minyak sawit Indonesia ke Jepang dan factor - faktor yang mempengaruhi jumlah impor minyak sawit Jepang dari Indonesia. 3. Upaya-upaya dalam rangka meningkatkan daya saing dan pangsa pasar minyak sawit Indonesia ke Jepang. Penelitian ini berlangsung dari bulan Agustus-Septem- ber 1994. Data yang digunakan adalah data untaian waktu (time series) selama tahun 1969-1993. Data diolah dengan menggunakan program Shazam versi 6.2. Model analisis yang akan digunakan adalah model persamaan simultan yang diduga dengan menggunakan metode pangkat dua terkecil tiga tahap (Linear Three Stage Least Square 3SLS)...dst
Keyword: 

Judul: Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi perdagangan udang Indonesia di Jepang
Abstrak: Dalam beberapa tahun terakhir ini, negara tujuan ekspor udang Indonesia yang terpenting adalah Jepang, negara ini menerima lebih dari 50 persen volume ekspor total Indonesia. Jepang merupakan negara pengimpor udang terbesar dunia, yaitu menyerap 38 persen ekspor dunia. Selain Jepang masih banyak pula negara tujuan ekspor, seperti Hongkong, Singapura, Amerika Serikat, Australia, dan lain-lain. Posisi Indonesia sebagai mengalami fluktuasi dari tahun pemasok udang ke tahun. Pada ke Jepang tahun 1988Indonesia menempati urutan kedua setelah China. Sementara India dan Taiwan di urutan ketiga dan keempat. Pada tahun 1992-1996 Indonesia menduduki urutan pertama sebagai pemasok udang di Jepang diikuti China, India, dan Taiwan. Tujuan dari penelitian ini adalah (1) mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi ekspor udang Indonesia ke Jepang, (2) mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi berfluktuasinya impor udang Jepang dari Indonesia. Lingkup penelitian ini hanya meliputi pasar Jepang, sebagai negara pengimpor udang Indonesia terbesar. Data yang digunakan adalah data sekunder yang merupakan data time series per tahun dari tahun 1982-1996, meliputi jumlah ekspor udang Indonesia, produksi domestik, harga ekspor udang Indonesia, nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat, nilai tukar yen terhadap dolar Amerika Serikat, tingkat suku bunga, harga udang domestik, pendapatan per kapita Indonesia dan pendapatan per kapita Jepang. Analisis menggunakan metode 2SLS (Two Stage Least Square), pengolahan data menggunakan SAS 604.
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