Judul: Hubungan antara infertilitas dengan kadar hormon reproduksi pada penduduk pria di Jakarta Raya
Abstrak: Kemandulan bukan hanya disebabkan karena gangguan pada pihak isteri, tetapi juga disebabkan karena gangguan pada suami atau pada keduanya. Untuk mencari jawaban kemandulan karena gangguan pada suami, perlu diselidiki berbagai faktor menjadi penyebabnya. yang mungkin Titik tolak dari penyelidikan ke arah ini dapat mulai dari gangguan sperma suami yang kemudian didapat dilanjutkan pada gangguan yang mungkin menyebabkan timbulnya kemandulan. Penyelidikan ke arah gangguan hormonal menjadi yang menarik terutama dipandang hal dari ketiga hormon repro- duksi yang mempunyai banyak kaitannya seperti testosterone FSH dan LH. Tesosterone yang dihasilkan sel Leydig seperti kita ketahui mempunyai efek langsung dalam produksi spermatozoa melalui pengaruhnya pada sel germinal tubulus seminiferus. FSH mempunyai pengaruh pada sel Sertoli dalam menghasilkan protein khusus yang akan membawa testosterone menuju sel germinal. Gangguan pada salah satu atau ketiganya dengan demikian akan mempengaruhi produksi spermatozoa dan secara tidak langsung berpengaruh pada fertilitas pria.
Keyword: Kemandulan, Sperma suami, Gangguan hormonal, spermatozoa

Judul: Studi Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Infertilitas Pada Wanita Berkeluarga
Abstrak: Penelitian ini disllsun untuk menelaah faktor sosial ekono~i da[am rumah tangga yang diduga berpengaruh terhadap kasus infertilitas. Penelaahan dilakukan dengan menggunakan analisis CHAID sebagai analisis awal. Untuk mengetahui pengaruh dari faktor-faktor tersebut dilakukan analisis GLM yaitu (I) analisis regresi logistik. dan (2) analisis GLM dengan fungsi hubung log. Hasil dari kedua analisis tersebut memperlihatkan bahwa kecenderungan infertil lebih tinggi apabila termasuk dalam kategori (1) wan ita berstatus bekerja, (2) wanita berpengeluaran tinggi dan mayoritas termasuk ke dalam status bekerja, dan (3) wanita dengan umur kawin pertamanya diatas 40 tahun. Kedua analisis tadi memperlihatkan hasil yang mengarah pada interpretasi yang sarna, tetapi model GLM dengan fungsi hubung log memberikan hasil yang lebih baik dengan devians yang lebih ked!.
Keyword: 

Judul: Cascading LBP-GLCM-ANN For Classification Model In Macroscopic Commercial Wood
Abstrak: Manual classification of wood species is time-consuming, consequently, a faster method is needed. One method that can be used is image processing. Local Binary Pattern (LBP) and Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) methods have been widely used for feature extraction but show varying accuracy results. Research is needed to improve the accuracy of image processing in terms of feature extraction. LBP and GLCM are algorithms for feature extraction for images. The classification process used a Backpropagation Artificial Neural Network (ANN BP), which can distinguish several types of wood. This study compared the combined methods of LBP, GLCM, and GLCM for image feature extraction. The best accuracy obtained was 98% for the combined LBP and GLCM methods, while the best accuracy for the GLCM method was 86%. The best JSTPB model for the combined method of LBP and GLCM was parameter 1 hidden layer, 10 hidden layer neurons, learning rate 0.1, and momentum 0.1. The best JSTPB model for the GLCM method was parameter 1 hidden layer, 20 hidden layer neurons, learning rate 0.5, and momentum 0.5. From a total of 80 parameter variations, the accuracy of the LBP and GLCM method was always higher than the GLCM method.
Keyword: Classification, GLCM, JST, LBP, Wood