Judul: Hubungan Strategi Koping dan Kesejahteraan Keluarga Nelayan
Abstrak: Fishermen have income that is uncertain, depending on the season. Coping strategy is needed, especially at a time when revenues are down. This study aims to analyze the relationship between coping strategies and subjective well-being of fishermen families. Location of the research conducted at the village of Pantai Mekar, Muara Gembong, Bekasi district, West Java Province. Example of this research are 100 fishing families selected by purposif sampling. Research found that the majority of fishing families do as much as 7-13 coping and coping in middle category. Coping strategies are most often committed by fishermen families including: cutting strategies to reduce or replace a side dish that is eaten, attempt to stall and debt owed to the family. Subjective well-being of fishing families in middle category. The average family of fishermen have a high subjective well-being in a relationship or interaction with her husband, children, family and neighbors. Correlation test results showed that there was a significant positive correlation between age and subjective well-being. Means increasing age, the higher subjective well-being. Subjective well being significantly negatively associated with coping strategies. Means that the smaller the family attempt to do coping strategies tend to increase the subjective well-being.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), fishermen., family wellbeing, coping strategies

Judul: Pengaruh gaya hidup, manajemen keuangan, dan strategi koping terhadap kesejahteraan keluarga nelayan
Abstrak: Nelayan merupakan salah satu kelompok masyarakat yang tergolong miskin dan dianggap memiliki gaya hidup yang boros. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh gaya hidup, manajemen keuangan, dan strategi koping terhadap kesejahteraan keluarga nelayan. Pengambilan data dilakukan di Desa Dadap, Kecamatan Juntinyuat, Kabupaten Indramayu, Jawa Barat pada bulan April 2012. Penelitian ini melibatkan 88 keluarga nelayan yang memiliki anak sekolah dan dipilih secara purposive. Hasil penelitian menunjukkan bahwa gaya hidup keluarga nelayan berorientasi keluarga. Manajemen keuangan keluarga termasuk dalam kategori sedang. Ketika mengalami penurunan pendapatan keluarga, keluarga nelayan lebih sering melakukan strategi koping cutting back daripada generating income. Sebagian besar keluarga nelayan termasuk kategori penduduk tidak miskin menurut BPS dan kategori penduduk miskin menurut BKKBN. Kesejahteraan obyektif dipengaruhi oleh besar keluarga dan pendapatan per kapita. Kesejahteraan subyektif keluarga nelayan termasuk kategori sedang, yang dipengaruhi oleh umur istri dan gaya hidup berorientasi produktif.
Keyword: Coping strategies, Family financial management, Fishermen families, Family well-being, Lifestyle

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