Judul: Pengaruh Peran Gender dan Interaksi Suami-Istri terhadap Indeks Kebahagiaan Keluarga Petani.
Abstrak: Keluarga petani saat ini jauh dari kesan tentram dan sejahtera bahkan hidup dengan kondisi kehidupan yang mengenaskan. Sebagian besar keluarga petani masih termasuk dalam kategori tidak sejahtera. Hal tersebut menjadikan alasan bahwa indeks kebahagiaan pada keluarga petani masih dikatakan rendah. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh peran gender dan interaksi suami-istri terhadap indeks kebahagiaan keluarga petani. Pendekatan struktural fungsional dan teori gender digunakan pada penelitian ini. Desain penelitian ini adalah studi cross sectional yang menggunakan wawancara dan alat bantu kuesioner. Sampel penelitian dipilih secara purposive yang berada di Kecamatan Pamijahan Kabupaten Bogor dengan kriteria suami bekerja sebagai petani padi sawah dan istri yang memiliki pekerjaan dan menghasilkan uang. Variabel peran gender, interaksi suami-istri dan indeks kebahagiaan keluarga petani berada pada kategori sedang. Terdapat hubungan positif signifikan antara usia istri, usia suami, lama pernikahan, dan pendapatan per kapita keluarga musim tanam dan musim tunggu dengan indeks kebahagiaan keluarga petani. Pendapatan istri musim tanam juga memiliki hubungan positif signifikan dengan indeks kebahagiaan. Pada musim tanam juga terjadi hubungan positif signifikan antara pendapatan suami dengan interaksi suami-istri. Terdapat hubungan negatif signifikan antara usia istri dan usia suami dengan interaksi suamiistri musim tanam dan musim tunggu. Terdapat pengaruh antara usia suami, pendapatan per kapita keluarga, dan interaksi suami-istri terhadap indeks kebahagiaan keluarga petani. Penelitian ini dibedakan menjadi dua musim, musim tanam dan musim tunggu. Pada peran gender dan interaksi suami-istri keluarga petani terdapat perbedaan setiap musimnya.
Keyword: indeks kebahagiaan, interaksi suami-istri, peran gender

Judul: Peran Gender dan Tingkat Kepuasan Keluarga dalam Lingkungan Mikro pada Keluarga Petani
Abstrak: Adanya kontribusi peran yang berbeda antara laki-laki dan wanita dalam satu keluarga mengakibatkan perbedaan tanggung jawab dalam kegiatan-kegiatan keluarga yang meliputi kegiatan di sektor domestik dan publik (kegiatan ekonomi dan sosial). Tujuan penelitian ini adalah menganalisis peran gender dalam lingkungan mikro dan tingkat kepuasan keluarga. Sebanyak 31 keluarga dipilih menjadi sample pada penelitian ini secara purposif dengan kriteria keluarga petani yang memiliki lahan pekarangan yang dimanfaatkan. Analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif dan korelasi Pearson. Hasil penelitian menunjukkan peran gender contoh dalam aktivitas di pekarangan dan di dalam rumah termasuk pada kategori rendah. Tingkat kepuasan contoh berada pada kategori puas atau tinggi. Analisis korelasi menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif dan signifikan antara usia suami dengan tingkat kepuasan nonmateri, pendapatan perkapita dengan kontribusi ekonomi pekarangan dan peran gender di dalam rumah, pengeluaran perkapita dengan kontribusi ekonomi pekarangan, serta peran gender di dalam rumah dengan kontribusi ekonomi pekarangan.
Keyword: aktivitas domestik, tingkat kepuasan, kontribusi pekarangan, lingkungan mikro, peran gender

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