Judul: PengaruhForeign Direct InvestmentterhadapDiversifikasiEkspor di ASEAN 6.
Abstrak: Investasi asing langsung atau disebut juga Foreign Direct Investment (FDI) dianggap lebih menguntungkan dari pada aktivitas ekspor dan impor baik dari sudut pandang perusahaan maupun pemerintah khususnya melalui diversifikasi ekspor (Ferreira, 2009). Peran yang dimainkan oleh FDI di dalam kinerja ekspor negara-negara berkembang merupakan permasalahan yang paling sering diperdebatkan dalam literature tentang FDI. Studi berpendapat bahwa dampak FDI terhadap kinerja ekspor perusahaan negara tuan rumah bervariasi sesuai dengan tipe FDI yang digunakan (Dunning, 1988) dan sumber FDI (Kojima, 1973). FDI dapat menyebabkan diversifikasi ekspor negara tuan rumah, baik secara langsung maupun tidak langsung. Penelitian ini akan membahas pengaruh Foreign Direct Investment terhadap diversifikasi ekspor di Asean 6. Penelitian ini menggunakan metode panel untuk mengidentifikasi pengaruh Foreign Direct Investment terhadap diversifikasi ekspor.
Keyword: Data Panel, FDI, DiversifikasiEkspor, ASEAN

Judul: Analisis Pengaruh Foreign Direct Investment (FDI) terhadap Pertumbuhan Ekonomi Negara ASEAN Tahun 1980-2009
Abstrak: Era globalisasi telah mendorong semua negara untuk meningkatkan pertumbuhan ekonominya, tak terkecuali negara ASEAN. Negara ASEAN harus memahami bahwa situasi ekonomi dunia akan terus menantang sehingga harus mempersiapkan strategi khusus untuk menghadapi ketidakpastian ekonomi global yang bisa berlanjut untuk tahun-tahun mendatang. Defisit arus modal keluar neto yang terjadi dapat diartikan bahwa terjadi kelangkaan modal pembangunan. Salah satu strategi negara ASEAN untuk menghadapi situasi perekonomian dunia yang tidak pasti dan semakin menantang adalah dengan menerapkan liberalisasi ekonomi melalui Penanaman Modal Asing Langsung atau Foreign Direct Investment (FDI) dalam rangka mengisi kelangkaan sumber daya modal pembangunan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi negara ASEAN. Melihat dampak positif dan dampak negatif dari FDI terhadap pertumbuhan ekonomi, dapat kita simpulkan bahwa pengaruh FDI terhadap pertumbuhan ekonomi berbeda antar negara. Oleh karena itu, permasalahan yang dapat diidentifikasi dalam penelitian ini adalah bagaimana pengaruh FDI tehadap pertumbuhan ekonomi negara ASEAN. Hal ini tentunya tergantung pada kondisi perekonomian, teknologi, dan institusional dari negara ASEAN tersebut. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data panel dari sepuluh negara ASEAN selama kurun waktu 1980-2009 yang meliputi data pertumbuhan ekonomi, FDI Inflow, PMTB, angkatan kerja, ekspor neto dan dummy krisis. Sumber data yang digunakan berasal dari United Nation Conference on Trade and Development (UNCTAD) dan World Bank. Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis regresi linear berganda data panel dengan Fixed Effect Model GLS Weights Cross-section SUR. Hasil analisis menyatakan bahwa FDI berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi negara ASEAN. Faktor-faktor lain yang juga memengaruhi pertumbuhan ekonomi negara ASEAN antara lain PMTB, angkatan kerja, ekspor neto, dan krisis ekonomi. Pemerintah masing-masing negara ASEAN perlu meningkatkan FDI Inflow, PMTB, kualitas angkatan kerja, dan pertumbuhan ekspor agar lebih tinggi dari pertumbuhan impor dengan tujuan untuk lebih meningkatkan pertumbuhan ekonomi negara ASEAN. Pemerintah masing-masing negara ASEAN juga perlu diperhatikan dampak ketergantungan yang dapat muncul dari meningkatnya aliran FDI ke suatu negara. Untuk menghindari dampak negatif dari FDI terhadap pertumbuhan ekonomi negara ASEAN pemerintah masing-masing negara ASEAN dapat mencanangkan undang-undang yang mengatur mengenai besarnya persentase maksimum kepemilikan saham oleh investor asing, besarnya persentase maksimum bahan baku produksi yang boleh diimpor, besarnya persentase maksimum penggunaan tenaga kerja domestik.
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