Judul: Analysis of Competitiveness and the Factors Affecting the Export of Indonesian Vanilla to the ASEAN Countries
Abstrak: Indonesia merupakan negara penghasil vanili kedua terbesar di dunia. Pasar tujuan utama ekspor vanili Indonesia adalah negara maju. Hal ini mengakibatkan ketergantungan ekspor terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi pasar ekspor vanili Indonesia lain yaitu ASEAN untuk periode 2011-2020. Metode yang digunakan yaitu RCA, EPD, X-Model, Gravity Model, dan Porter’s Diamond. Hasil RCA menunjukkan vanili Indonesia memiliki keunggulan komparatif di pasar ASEAN. Analisis EPD menunjukkan bahwa posisi pasar vanili Indonesia di Singapura dan Thailand falling star dan posisi retreat di Malaysia. Hasil analisis X-Model menunjukkan Indonesia memiliki pasar potensial di Singapura dan Thailand, namun pasar kurang potensial di Malaysia. Variabel harga vanili Perancis, GDP riil Indonesia, GDP riil negara tujuan, jarak ekonomi, dan nilai tukar riil memiliki pengaruh signifikan terhadap ekspor vanili Indonesia. Hasil analisis Porter’s Diamond menunjukkan bahwa Industri Penunjang dan Kebijakan Pemerintah paling banyak mendukung daya saing vanili Indoensia, sementara faktor lainnya perlu ditingkatkan., Indonesia is the second largest vanilla producer in the world. Indonesia has a problem of dependence on exports to the main destination countries. This study aims to analyze the potential of another Indonesian vanilla export market, namely ASEAN for the 2011-2020 period. The methods used are RCA, EPD, X Model, Gravity Model, and Porter's Diamond. The RCA results shows that Indonesian vanilla has a comparative advantage in the ASEAN market. EPD analysis shows that the market position of Indonesian vanilla in Singapore and Thailand is falling star and retreat position in Malaysia. X-Model analysis show that Indonesia has a potential market in Singapore and Thailand, but the market is less potential in Malaysia. The variables of French vanilla price, Indonesia's real GDP, real GDP of destination countries, economic distance, and real exchange rate have a significant influence on Indonesian vanilla exports. Porter's Diamond analysis show that the Supporting Industries and Government Policies mostly support the competitiveness of Indonesian vanilla, while other factors need to be improved.
Keyword: EPD, Gravity Model, Porter's Diamond, RCA, X-Model

Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ekspor Vanili Indonesia.
Abstrak: Vanili merupakan salah satu komoditas ekspor potensial Indonesia. Ekspor vanili Indonesia ditentukan oleh faktor-faktor ekonomi maupun non-ekonomi. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ekspor vanili Indonesia ke negara tujuan ekspornya. Data yang digunakan berupa data sekunder pada 4 negara tujuan ekspor yang sejak tahun 1997-2016 melakukan perdagangan vanili dengan Indonesia antara lain Amerika Serikat, Jerman, Perancis dan Belanda. Metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel berdasarkan pendekatan gravity model. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa GDP riil negara tujuan, nilai tukar, jarak ekonomi, GDP riil Indonesia, nilai tukar mata, dan dummy krisis ekonomi secara signifikan memengaruhi ekspor vanili Indonesia ke negara tujuan ekspor. Sedangkan faktor produksi vanili domestic dan harga ekspor dinyatakan tidak berpengaruh nyata terhadap ekspor vanili Indonesia.
Keyword: vanilla, export, gravity model

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