Judul: Hubungan antara suhu lingkungan kerja dengan pola konsumsi pangan, status gizi, dan riwayat kesehatan pekerja pandai besi
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis hubungan antara suhu lingkungan kerja dengan pola konsumsi pangan, status gizi, dan riwayat kesehatan pekerja pandai besi di Desa Hadipolo, Kabupaten Kudus, Jawa Tengah. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan jumlah subjek 70 orang. Subjek adalah pekerja pandai besi, berjenis kelamin laki-laki, berumur 19-64 tahun, bersedia diwawancara, dan memiliki masa kerja lebih dari satu tahun. Tempat dan subjek penelitian dipilih secara purposive. Berdasarkan uji korelasi Pearson tidak terdapat hubungan yang signifikan antara suhu lingkungan kerja dengan pola konsumsi pangan dan status gizi pekerja, serta tidak terdapat hubungan yang signifikan antara pola konsumsi pangan dengan status gizi pekerja (p>0.05). Uji korelasi Spearman menunjukkan terdapat hubungan signifikan antara suhu lingkungan kerja dengan keluhan kesehatan (p=0.000, r=0.698) dan tidak terdapat hubungan yang signifikan antara suhu lingkungan kerja dengan frekuensi sakit (p>0.05).
Keyword: blacksmith, environmental temperature, food consumption, historical health status, nutritional status.

Judul: Konsumsi pangan dan status gizi, kaitannya dengan produktivitas kerja
Abstrak: Tujuan penelitian adalah untuk mengukur produktivi- tas kerja buruh wanita pabrik kapur dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Secara khusus penelitian ini ber- tujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh tingkat konsumsi energi dan protein terhadap Indeks Massa Tubuh, mengetahui ada tidaknya pengaruh tingkat konsumsi zat besi, vitamin C, dan protein terhadap kadar hemoglobin, mengetahui ada tidaknya hubungan tingkat konsumsi energi, Indeks Massa Tubuh, dan kadar hemoglobin dengan produk- tivitas kerja buruh wanita pabrik kapur. Penelitian dilakukan di 20 pabrik kapur Kodya Padang Panjang, Sumbar, bulan Agustus sampai September 1995. Responden adalah buruh wanita yang pekerjaannya mengisi- kan kapur ke karung, dengan ketentuan wanita tersebut berumur 2045 tahun, tidak sedang hamil atau menyusui. Sampel penelitian diambil berdasarkan kesediaan responden (40 orang dari 43 orang). Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer meliputi keadaan umum respon- den dan keluarga responden, pendapatan, riwayat pekerjaan, riwayat kesehatan, konsumsi pangan, produktivitas kerja, berat dan tinggi badan, serta kadar hemoglobin darah. Data sekunder mengenai keadaan umum perusahaan dan sistem upah. Produktivitas kerja buruh wanita diukur berdasarkan jumlah karung yang dapat diisi kapur oleh buruh tersebut dalam jangka waktu tertentu (15 hari). Data konsumsi pangan dikumpulkan dengan metode recall 2x24 jam dan kemudian ditimbang dengan menggunakan makanan contoh. Status gizi diukur secara antropometri, dengan indikator Indeks Massa Tubuh (IMT); dan secara biokomia dengan mengukur kadar Hb darah dengan metode Sahli. Data konsumsi pangan dikonversikan dalam bentuk zat gizi dengan menggunakan DKBM. Tingkat konsumsi diperoleh dengan membandingkan konsumsi zat gizi dengan kecukupan. Kecukupan energi dan protein berdasarkan Hardinsyah dan Martianto (1989), kecukupan vitamin C dan mineral besi berdasarkan Muhilal dkk. (1993). Untuk melihat pengaruh tingkat konsumsi energi dan protein terhadap IMT, tingkat konsumsi zat besi, protein, dan vitamin C terhadap kadar Hb, digunakan uji regresi linier berganda. Untuk melihat hubungan tingkat konsumsi energi, IMT, dan kadar Hb dengan produktivitas kerja di- gunakan uji korelasi peringkat Spearman.
Keyword: status gizi

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