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

Judul: Prediction Model Number of COVID-19 Cases and Analysis Based on Demography, Social and Economy Using Long Short Term Memory (Case Study: East Java Province)
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 atau (COVID-19) disebabkan oleh jenis virus corona baru yang dapat menimbulkan penyakit pernapasan. Penyakit ini ditemukan pertama kali di Wuhan, China, pada bulan Desember 2019. Virus ini ditularkan melalui cairan atau kontak langsung dan menginfeksi saluran pernapasan yang mengakibatkan pneumonia di sebagian besar kasus. Faktor demografi, sosial dan ekonomi merupakan faktor-faktor yang mendorong penyebaran penyakit menular. Antisipasi dan pengukuran dari berbagai faktor yang terlibat dalam penyakit menular dapat dimodelkan secara matematis dengan pemodelan matematika. Penelitian ini melakukan pemodelan prediksi kasus COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Berdasarkan hasil penelitian, kabupaten/kota di Jawa Timur terbagi menjadi lima cluster sesuai karakteristik demografi, sosial dan ekonominya. Jumlah kasus positif COVID-19 yang tinggi terdapat di cluster dengan PDRB yang tinggi. Hasil analisis regresi menunjukan bahwa atribut PDRB merupakan atribut yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah terkonfirmasi COVID-19 di Jawa Timur. Penelitian ini memperkirakan jumlah terkonfirmasi positif COVID-19 masih terus naik hingga akhir Juli 2021., Coronavirus Disease 2019 or (COVID-19) is caused by a new type of coronavirus that can cause respiratory disease. This disease was first discovered in Wuhan, China, in December 2019. This virus is transmitted through fluids or direct contact and infects the respiratory tract resulting in pneumonia in most cases . Demographic, social and economic factors are factors that encourage the spread of infectious diseases. The anticipation and measurement of various factors involved in infectious diseases can be modeled mathematically. This research conducts predictive modeling of COVID-19 cases in East Java using Long Short Term Memory (LSTM). Based on the research results, districts/cities in East Java are divided into five clusters according to their demographic, social and economic characteristics. Many positive cases of COVID-19 are found in clusters with a high value of Gross Regional Domestic Product (GDP regional). The results of the regression analysis indicate that GDP regional attribute is an attribute that has a significant effect on the number of positive confirmed cases of COVID-19 in East Java. This study estimates that the addition of the positive number of COVID-19 will continue to rise until the end of July 2021.
Keyword: COVID-19, demographic, economic, long short term memory, prediction modeling, social

Judul: Keragaan lingkungan meso anak sibuk dan faktor-faktor anak sibuk di kota Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah menganalisis keragaan lingkungan meso anak sibuk dan faktor-faktor yang mempengaruhi anak sibuk. Tujuan khusus penelitian adalah (1) menganalisis karakteristik contoh dan karakteristik keluarga contoh pada dua kelompok anak sibuk (hurried children dan non hurried children). (2) menganalisis keragaan lingkungan meso (keluarga besar, lingkungan sekolah anak, lingkungan pertetanggaan,peer group ibu dan lingkungan kerja ibu) contoh pada dua kelompok anak sibuk (hurried children dan non hurried children). (3) mengetahui hubungan karakteristik keluarga contoh dengan lingkungan meso. (4) mengetahui hubungan kegiatan contoh dengan lingkungan meso. (5) mengetahui hubungan interaksi antar sublingkungan meso (6) Menganalisis pengaruh inspirasi pengambilan keputusan kegiatan anak dan lingkungan meso tehadap kegiatan anak.
Keyword: