Judul: Hubungan status sosial ekonomi dengan fertilitas: kasus di dua desa kecamatan Ngaglik, kabupaten Sleman (D.I. Yogyakarta)
Abstrak: Sukses tidaknya pemerintah dalam usaha menurunkan fertilitas melalui program Keluarga Berencana (KB), erat hubungannya dengan latar belakang individu yang mempengaruhi perilaku reproduksi. Penelitian ini bertujuan mencari hubungan antara beragam status sosial ekonomi dengan beragam perilaku reproduksi (penentu fertilitas langsung) dan tingkat fertilitas. Penelitian dilakukan dikelurahan (desa) Sardonoharjo dan harjo, Kec. Ngaglik, Kab. Sleman. Sumber data utama merupakan Suko-data sekunder hasil penelitian Lembaga Kependudukan UGM, dengan sampel 454 responden wanita. Data ini adalah hasil penelitian selama dua yaitu 1976-1978 dan wawancara dilakukan sebulan sekali. tahun Kerangka analisa dikembangkan atas model analisa fertilitas yang dikemukakan oleh Davis dan Blake (1978) yaitu semua fakte sosial mempengaruhi fertilitas melalui perilaku reproduksi yang merupakan "Variabel-Antara". Model-model yang digunakan untuk menganalisa hubungan status sosial ekonomi dengan fertilitas yaitu; 1. model pelu- ang linier ganda dan 2. Model regresi ganda (fungsi logaritma dan linier). Untuk mengetahui ada tidaknya perbedaan (nyata) perilaku dan tingkat fertilitas pada beragam status sosial ekonomi, tanpa adanya Bengaruh variabel yang lain dipakai uji x². niversity: Ada perbedaan usia menikah, masa menyusui, masa berabstinensi setelah persalinan dan proporsi wanita yang pernah mengalami kereta- kan perkawinan menurut ragam pendidikan isteri. Wanita berpendidikan (tamat SD atau lebih) menikah pada usia lebih dewasa, menyusui lebih singkat, berabstinensi lebih singkat dan proporsi yang pernah mengalami keretakan perkawinan lebih kecil, dari pada wanita berpendidikan. Peluang berperilaku tersebut tidak kesemuanya secara nyata berbeda menurut ragam pendidikan isteri. Dalam hal mengalami keretakan perkawinan wanita berpendidikan dan wanita tidak berpendidikan mempunyai peluang yang tidak berbeda. Wanita berpendidikan dibanding dengan wanita tak berpendidikan, mempunyai peluang yang lebih besar dalam hal menikah pada usia dewasa (18 tahun atau lebih dan mempunyai peluang yang lebih kecil dalam hal menyusui lama (18 bulan atau lebih) dan berabstinensi lama (18 bulan atau letak bih). dst ...
Keyword: Social economics;, Sociology;, Income;, Bogor Agricultural University;

Judul: Faktor Faktor Sosial Ekonomi Yang Mempengaruhi Fertilitas (Kasus di Desa Ciapus dan Padasuka Kecamatan Ciomas, Kabupaten Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui 1) hu- bungan antara faktor sosial ekonomi dengan fertilitas dan 2) hubungan kausal antara faktor-faktor sosial ekonomi de- ngan fertilitas dengan memperhatikan status kerja. Untuk mencapai tujuan tersebut digunakan teori aloka- si waktu dari Becker serta teori fertilitas dari Ronald Freedman dan Davis dan Blake. Fertilitas dianalisis dengan menggunakan konsep pengambilan keputusan yang tercermin da- lam bentuk jumlah anak lahir hidup (JALH). Ponelitian ini dilakukan di dua desa yaitu Desa Cia- pus yang bercirikan desa pertanian dan Desa Padasuka yang bercirikan desa non pertanian dengan menggunakan metode studi kasus. Data yang dikumpulkan adalah data kuantitatif dan kualitatif, Unit yang dianalisis adalah individu se- banyak 120 orang yang terdiri dari 60 orang ibu yang ti- dak bekerja dan 60 orang ibu yang bekerja di pertanian dan non pertanian. Usia Ibu antara 15 sampai 49 tahun dan minimal nenpunyai satu orang anak. ...
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