Judul: Pengaruh Interaksi Suami-Istri dan Interaksi Orang Tua- Anak terhadap Kesejahteraan Subjektif Keluarga di Kampung KBdan Non-KB.
Abstrak: Kesejahteraan subjektif keluarga merupakan suatu evaluasi kepuasan yang berkaitan dengan aspek fisik-ekonomi, sosial, dan psikologis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis interaksi suami-istri, interaksi orang tua-anak, dan kesejahteraan subjektif keluarga di Kelurahan Pasirjaya. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional melibatkan 120 keluarga utuh yang memiliki anak balita yang dipilih secara stratified disproportional random sampling menurut tempat tinggal (kampung KB dan kampung non-KB) di Kampung Muara, Kelurahan Pasirjaya, Bogor Barat. Hasil analisis menunjukkan terdapat korelasi positif antara kesejahteraan subjektif dengan interaksi suami-istri dan interaksi orang tua-anak. Hasil uji beda menunjukkan rataan lebih tinggi pada interaksi suami-istri (dimensi cinta, arahan, dan menghargai) dan interaksi orang tua-anak (dimensi arahan) pada keluarga di kampung KB. Hasil pada uji regresi menunjukkan bahwa kesejahteraan subjektif dipengaruhi secara positif oleh lama pernikahan dan interaksi orang tuaanak, namundipengaruhi secara negatif oleh besar keluarga.
Keyword: interaksi orang tua-anak, interaksi suami-istri, kampung KB, kampung non-KB, kesejahteraan subjektif

Judul: Pengaruh Interaksi Keluarga, Kepadatan dan Kesesakan terhadap Kesejahteraan Subjektif Remaja.
Abstrak: Fenomena laju pertumbuhan penduduk dapat menyebabkan perubahan kepadatan dan kesesakan di lingkungan tempat tinggal. Lingkungan yang mendukung dan interaksi keluarga yang baik akan menentukan kebahagiaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh interaksi keluarga, kepadatan, dan kesesakan dilingkungan tempat tinggal terhadap kesejahteraan subjektif remaja. Penelitian ini menggunakan desain cross sectional study di Kelurahan Panaragan, Bogor Tengah. Contoh penelitian melibatkan 120 keluarga lengkap yang memiliki anak remaja, dipilih dengan stratified disproportional random sampling. Uji korelasi menunjukkan adanya hubungan positif antara interaksi keluarga dengan kesejahteraan subjektif remaja, sementara kesesakan memiliki hubungan negatif dengan kesejahteraan subjektif remaja. Uji regresi menunjukkan bahwa interaksi keluarga dan jumlah ruangan berpengaruh positif terhadap kesejahteraan subjektif remaja, sementara kesesakan berpengaruh negatif terhadap kesejahteraan subjektif.
Keyword: interaksi keluarga, kepadatan, kesesakan, kesejahteraan subjektif remaja

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning