Judul: Karakteristik pekerja anak dan pola hubungan sosial produksi dalam industri kecil
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah mempelajari karakteristik pekerja anak dan keluarganya, karakteristik usaha industri kecil serta pola hubungan yang terbentuk di dalam industri kecil. Penelitian dilakukan di satu desa dimana terdapat industri-industri kecil yang mempekerjakan anak-anak sebagai pekerja di Kabupaten Bogor Jawa Barat. Jumlah subyek kasus 6 orang pekerja anak yang dipilih secara sengaja dikelompokkan dalam 4 ipe pekerja anak berdasarkan hubungan kerja dan hubungan keluarga yaitu; tipe 1 (H.K.B) pekerja anak yang memiliki hul-ungan keluarga dan bekerja dengan bos, tipe 2 (T.K.B) pekerja anak yang tidak memiliki hubungan keluarga dan bekerja dibawah bos, ipe 3 (H.K.T) pekerja anak yang memiliki hubungan keluarga dan bekerja dibawah ukang dan tipe 4 (T.K.T) pekerja anak yang tidak memiliki hubungan keluarga dan bekerja dibawah tukang. Pengumpulan sata dilakukan dengan panduan wawancara. Pekerja anak adalah seseorang yang berusia dibawah 18 tahun yang sedang bekerja secara terus menerus yaitu lebih dari 4 jam dalam seminggu yang lalu. Karakteristik keluarga pekerja dari sisi ekonomi merupakan keluarga berekonomi lemah namun ada juga keluarga pekerja anak yang memiliki kemampuan untuk menyekolahkan anak-anaknya. Anak-anak yang bekerja di bengkel sepatu mendapatkan pola pembagian kerja yang berbeda-beda dari bos atau tukang sesuai dengan hubungan keluarga dan keahlian yang dimiliki pekerja anak. Pola pembagian erja yang diberikan kepada pekerja anak ada tiga, yaitu; (1) berdasarkan keahlian. (2) Berdasarkan hubungan keluarga dan (3) berdasarkan transfer keahlian. Pola
Keyword: small industries, family relationship, child workers

Judul: Dampak keterlibatan anak-anak dalam bekerja pada keluarga dan diri mereka : Studi perbandingan pada industri konveksi dan logam di Perkampungan Industri Kecil (PIK) Pulo Gadung, Kelurahan Penggilingan, Kecamatan Cakung, Jakarta Timur
Abstrak: Tujuan penelitian ini : 1). Untuk mengetahui karak- teristik anak-anak yang terlibat dalam bekerja; 2). Untuk mengetahui keterlibatan anak-anak dalam bekerja dilihat dari jumlah jam kerja dan besar upah yang diterima; 3). Untuk mengetahui dampak yang ditimbulkan akibat keterli- batan anak-anak dalam bekerja dikaitkan dengan jenis industri dan status kerja. laporan Sebagian besar pekerja anak-anak berusia 11-14 tahun, berstatus kerja sebagai pemagang, putus sekolah sejak kelas 1-4 SD dengan alasan tidak ada biaya, keadaan ekono- mi rumahtangga orangtua tergolong miskin, tingkat pendi- dikan terakhir orangtua tidak tamat SD. Latar belakang kondisi ekonomi orangtua yang kurang mampu tersebut, yang menimbulkan motivasi mereka untuk bekerja. Pekerja anak-anak lebih tereksploitasi dibandingkan dengan pekerja dewasa. Hal ini terlihat dari upah rata- rata yang diterima pekerja anak-anak lebih rendah...
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