Judul: Quantum Convolutional Neural Network on Image XRay Thorax as an Alternative for COVID-19 Diagnosis
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menemukan alternatif diagnosis COVID-19 menggunakan citra toraks X-Ray dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah data original dan data hasil augmentasi. Augmentasi yang dilakukan adalah augmentasi kontras, kecerahan dan rotasi. Parameter selanjutnya adalah pemilihan jumlah epoch yaitu 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, atau 35. Input data pada penelitian ini adalah 4 × 4 piksel citra toraks X-Ray yang selanjutnya ditransformasi ke dalam bentuk sirkuit 16 qubit. Data dalam bentuk sirkuit tersebut akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network, dimana arsitektur Quantum Convolutional Neural Network ini terdiri dari layer quantum convolution, layer quantum pooling dan layer quantum neural network. Pemodelan tersebut memiliki hasil tertinggi pada penggunaan data original dan pemilihan epoch 25 yang menghasilkan akurasi 77%, sensitivitas 43% dan spesifisitas 82%., This research aims to find an alternative diagnosis of COVID-19 using thorax X-Ray images with the Quantum Convolutional Neural Network method. The data used is the original data and the augmented data. Augmentasi carried out is contrast, brightness and rotation augmentation. The next parameter is the selection of the number of epochs 3, 5, 10, 15, 20, 25, 30, or 35. The input data in this research is a 4 × 4 pixel X-Ray thorax image which is then transformed into a 16 qubit circuit. The data in the form of circuit will be implemented into a Quantum Convolutional Neural Network, where the architecture of this Quantum Convolutional Neural Network consists of a quantum convolutional layer, a quantum pooling layer and a quantum neural network layer. The modeling has the highest result using the original data and selecting epoch 25 which produces 77% accuracy, 43% sensitivity and 82% specificity.
Keyword: citra toraks, COVID-19, data augmentasi, QCNN, qubit

Judul: Ekstraksi Fitur Klinis Citra CT Scan Penderita COVID-19 Menggunakan Metode Texture Analysis
Abstrak: Pada akhir tahun 2019, muncul penyakit COVID-19 yang disebabkan oleh coronavirus. Penyakit ini kemudian dinyatakan sebagai pandemi oleh WHO pada akhir bulan Januari 2020. Metode standar yang disarankan oleh panduan diagnosis COVID-19 adalah menggunakan RT-PCR dan analisis citra. Namun, kedua metode ini masih belum cukup optimal dikarenakan waktu yang dibutuhkan untuk melakukan identifikasi COVID-19 cukup lama, yaitu 4-6 jam menggunakan RTPCR dan 21,5 menit menggunakan analisis citra. Selain itu, sensitivitas yang dihasilkan menggunakan metode RT-PCR masih cukup rendah, yaitu 71%. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritme texture analysis untuk melakukan identifikasi COVID-19 berbasiskan citra computed tomography. Fitur klinis yang didapatkan pada texture analysis kemudian diklasifikasikan menggunakan metode support vector machine. Hasil klasifikasi yang didapatkan cukup baik dengan nilai precision 86%, recall (sensitivitas) 99%, dan accuracy 91%. Diharapkan metode ini dapat membantu tenaga medis dalam melakukan proses identifikasi COVID-19., At the end of 2019, the COVID-19 disease caused by the coronavirus emerged. The disease was later declared a pandemic by WHO at the end of January 2020. The standard method recommended by the COVID-19 diagnosis guide is to use RT-PCR and image analysis. However, these two methods are still not optimal enough because the time needed to identify COVID-19 is quite long, i.e. 4-6 hours using RT-PCR and 21.5 minutes using image analysis. In addition, the sensitivity produced using the RT-PCR method is still quite low, i.e. 71%. This study aims to apply a texture analysis algorithm to identify COVID-19 based on computed tomography images. The clinical features obtained in the texture analysis are then classified using the support vector machine method. The classification results obtained are quite good with 86% precision, 99% recall (sensitivity), and 91% accuracy. It is hoped that this method can help medical personnel in carrying out the COVID-19 identification process.
Keyword: computed tomography, COVID-19, identification, texture analysis

Judul: Pola Pernikahan Masyarakat Batak Karo di Perantauan
Abstrak: Pernikahan adalah budaya yang tidak akan pernah berhenti, pernikahan akan terjadi secara berkelanjutan Dasarnya, karena pernikahan merupakan kebutuhan biologis manusia. Indonesia adalah negara yang kaya akan budaya dan etnis. Setiap suku di Indonesia mempunyai tata cara/adat istiadat dalam pelaksanaan pernikahan itu sendiri. Begitupun dengan suku Batak karo yang mempunyai sendiri tata cara pelaksanaan pernikahan. Seiring dengan perkembangan zaman Karo Banyak masyarakat yang merantau ke berbagai daerah di Indonesia, salah satunya Bogor berjalan-jalan. Masyarakat Karo yang merantau ke wilayah Bogor pada umumnya akan berusaha melakukan adaptasi ke negara tempat tinggal baru. Keadaan ini juga terjadi pada perkawinan Karo dalam pola adaptasi di Bogor. Namun adaptasi pernikahan masyarakat Karo di Bogor berupaya menjaga nilai-nilai budaya Karo dan sakralisme perkawinan. Mereka do Karo Dimodifikasi pada pola perkawinan, dengan tetap menjaga nilai budaya pernikahan.
Keyword: Weddings Karo, Adaptation marriage patterns, Attitudes