Judul: Beberapa faktor yang berpengaruh terhadap paritas di Sumatera Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah ada hubungan antara masing-masing peubah latar belakang so sial ekonomi dan demografi dengan tingkat fertilitas, di mana yang digunakan sebagai ukuran tingkat fertilitas adalah paritas (jumlah anak yang pernah dilahirkan oleh ibu yang pernah kawin dan berumur kurang dari 50 tahun). Sedangkan peubah latar belakang sosial ekonomi dan demografi yang dimaksud adalah: umur ibu, daerah tempat tinggal, pendidikan ibu, umur perkawinan pertama ibu dan pemakaian alat kontrasepsi. Pada penelitian ini untuk mengetahui adanya hubungan antara peubah, digunakan uji kebebasan dengan menggunakan model Log Linear. Hasil penelitiam menunjukkan bahwa pada pengujian dua peubah yang berpengaruh terhadap jumlah paritas adalah peubah-peubah: umur ibu, pendidikan ibu, umur perkawinan pertama ibu dan pemakaian alat kontrasepsi. Sedangkan peubah daerah tempat tinggal secara langsung tidak berpengaruh terhadap paritas, tetapi ada hubungan dengan pendidikan ibu, umur perkawinan pertama ibu dan pemakaian alat kon trasepsi. Dengan menggunakan kerangka model Freedman (1975) dapat dikatakan bahwa secara tidak langsung daerah tempat tinggal sebagai peubah latar belakang dapat berpengaruh terhadap paritas melalui peubah sosial ekonomi yaitu pendidikan ibu, atau melalui peubah antara yaitu umur perkawinan pertama ibu atau pemakaian alat kontrasepsi. Pada pengujian tiga peubah secara serempak, ada hubungan antara paritas, daerah tempat tinggal dan pemakaian alat kontrasepsi. Sedangkan hasil pengujian secara serempak pasangan tiga peubah lainnya yaitu: (1) antara daerah tempat tinggal, umur ibu dan paritas; (2) antara daerah tempat tinggal, pendidikan ibu dan paritas; (3) antara daerah tempat tinggal, umur perkawinan pertama ibu dan paritas, menunjukkan tidak ada hubungan antara ke tiga peubah tersebut.
Keyword: 

Judul: Penentuan beberapa faktor demografis dan sosial ekonomi sebagai indikator bagi tingkat fertilitas melalui analisis regresi
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi fertilitas dan dapat digunakan sebagai indikator bagi fertilitas pada tingkatan propinsi. Penelitian ini menggunakan model regresi linear berganda melalui prosedur kuadrat terkecil dalam pendugaan parameternya. Data yang digunakan adalah data Survei Prevalensi Kontrasepsi Indonesia (SPI, 1987) dan merupakan data agregate. Pelaksanaannya oleh Biro Pusat Statistik bekerja sama dengan Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional dan Institute for Resource Development dari Westing- house. SPI'87 dilakukan pada bulan September sampai Desember 1987 di 20 dari 27 propinsi di se- luruh Indonesia. Peubah yang digunakan adalah tingkat fertilitas (Y), pendidikan ibu (X), mortali- tas anak (X), jumlah akseptor (X), frekuensi menikah lebih dari satu kali (X), usia pertama menikah (X), ibu bekerja (X) dan pendidikan suami (X). Ragam sisaan model homogen dapat dilihat dari plot antara sisaan dengan propinsi dan plot sisaan dengan dugaan. Kenormalan sisaan dapat dilihat dari plot kwantil-kwantil. Model yang didapat mencakup 6 peubah. Dari model yang didapat memberikan nilai koefi- sien determinasi sebesar 70.9%. Dari hasil analisis regresi di dapatkan bahwa hanya faktor mortalitas anak dan jumlah akseptor yang berpengaruh terhadap tingkat fertilitas. Ukuran yang dipakai adalah dalam bentuk rata-rata, proporsi dan median. Unit satuannya adalah propinsi dalam SP1'87.
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