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: 

Judul: Keragaan pola bermain anak sibuk serta faktor yang mempengaruhinya
Abstrak: Tujuan umum dari penelitian ini untuk mengetahui keragaan pola bermain anak sibuk serta faktor yang mempengaruhinya. Tujuan khusus dari penelitian ini adalah 1) mengetahui karakteristik contoh dan keluarga contoh 2) mengetahui pola aktivitas dan tingkat ketergesaan contoh, 3) mengetahui pola bermain contoh, 4) mengetahui persepsi bermain contoh, 5) mengetahui pola asuh bermain, 6) Mengetahui hubungan antara variabel pola bermain dengan karakteristik contoh dan keluarga, pesepsi contoh tentang bermain, pola aktivitas dan ingkat ketergesaan contoh, serta pola asuh bermain yang diterapkan oleh orang tua contoh, 7) menganalisis perbedaan pola bermain dan pola asuh bermain berdasarkan jenis kelamin contoh, 8) mengetahui perbedaan pola bermain dan pola asuh bermain berdasarkan tingkat ketergesaan contoh, serta 9) mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pola bermain anak sibuk. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian payung yang berjudul "Kajian Ekologi Pengasuhan Anak Keragaan Anak-anak Sibuk dan Tergesa-gesa (Hurried Children) serta Faktor yang Mempengaruhinya" (Sunarti, E., E. S. Karsin, & M. D. Djamaluddin 2006). Pengambilan data dilaksanakan mulai bulan April sampai dengan bulan Juni 2006 di SDN Polisi 1, SDN Polisi 4, SDN Pengadilan 1 dan SDN Pengadilan 2. Responden terdiri dari ibu dan anak. Penarikan contoh dilakukan pada murid kelas V. Seluruh murid kelas V diberikan kuisioner awal yang berisi aktivitas contoh selain bersekolah. Untuk contoh yang memiliki aktivitas lebih dari sama dengan 4, diacak dan dimintai kesediaannya untuk menjadi responden Data yang dikumpulkan meliputi data primer dan data sekunder. Data penelitian. Sebanyak 22 orang ibu menolak, sehingga jumlah akhir contoh penelitian sebanyak 80 orang. primer diperoleh dengan cara menyebarkan kuisioner kepada contoh dan ibu contoh. Data yang didapatkan dari contoh meliputi pola bermain contoh, alat permainan yang diketahui dan dimiliki, jenis permainan yang diketahui contoh, serta persepsi contoh tentang bermain. Ibu contoh memberikan data tentang karakteristik contoh dan keluarga contoh serta pola asuh bermain. Sedangkan data sekunder diperoleh dari sekolah dan tempat kursus yang ada di Bogor, yaitu tentang profil sekolah dan tempat kursus. Data yang diperoleh di lapang, terlebih dahulu dilakukan pengecekan, editing dan pengkodean. Selanjutnya dilakukan pemindahan dari daftar pertanyaan ke dalam Microsoft Ecxell 2003. Kemudian pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bantuan komputer program SPSS versi 13.0 for Windows. Sebanyak 61.3% contoh adalah anak perempuan. Lebih dari separuh contoh berumur 11 tahun dan sebanyak 51.3% merupakan anak pertama dalam keluarganya. Persentase terbesar ayah contoh termasuk dalam kategori dewasa akhir, berpendidikan perguruan tinggi dan bekerja sebagai pegawai swasta. Persentase terbesar untuk ibu contoh termasuk dalam kategori dewasa madya, berpendidikan SMA dan perguruan tinggi, serta tidak bekerja. Contoh dengan jumlah aktivitas sedang dalam satu minggu merupakan persentase terbesar. Lama aktivitas contoh dalam satu hari antara kurang dari satu jam sampai dengan lebih dari 2 jam. Persentase terbesar contoh memiliki ..dst
Keyword: 

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