Judul: Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Konsumsi Tlwul Di Pedesaan Dan Perkotaan Di Kabupaten Gunung Kidul Provinsi Daerah Istlmewa Yogyakarta
Abstrak: Tujuan umum penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi tiwul di pedesaan dan perkotaan di Kabupaten gunung Kidul, Provinsi Daerah Istimewa Y ogyakarta. Tujuan khusus penelitian adalah (I) mengetahui karakteristik sosial ekonomi keluarga (umur, besar keluarga, tingkat pendidikan, pekerjaan dan pendapatan) di pedesaan dan perkotaan; (2) mengetahui ketersediaan pangan pokok keluarga di pedesaan dan perkotaan; (3) mengetahui tingkat pengetahuan gizi ibu di pedesaan dan perkotaan; (4) mengetahui kebiasaan makan keluarga di pedesaan dan perkotaan; (5) mengetahui kebiasaan makan tiwul keluarga di pedesaan dan perkotaan; (6) mengetahui konsumsi tiwul dan kontribusi/sumbangan energi dan protein tiwul terhadap 10tal konsumsi energi dan protein per hari serta terhadap angka keeukupan gizi yang dianjurkan di pedesaan dan perkotaan; (7) mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi konsumsi tiwul di pedesaan dan perkotaan. Desain penelitian ini adalah cross sectional study. Penelitian dilakukan di Desa Tepus, Keeamatan Tepus sebagai representasi wilayah pedesaan dan di Desa Baleharjo, Keeamatan Wonosari sebagai representasi wilayah perkotaan pada bulan Juli sampai Agustus 2003. Penentuan lokasi penelitian dilakukan seeara purposive. Contoh penelitian adalah keluarga yang tinggal di pedesaan dan perkotaan di Kabupaten Gunung Kidul. Dari masing-masing lokasi, diambil 30 keluarga seeara aeak sederhana (Simple Random Sampling). Jumlah total keluarga yang diteliti adalah 60 ke1uarga. Responden penelitian adalah ibu rumah tangga
Keyword: 

Judul: Hubungan beberapa faktor sosial ekonomi keluarga dengan tingkat konsumsi energi dan protein serta status gizi anak balita di kota dan desa : Studi kasus di Kelurahan Sekeloa, Kecamatan Coblong, Kotamadya Bandung dan kelurahan Pamekaran, Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung, Propinsi Jawa Barat
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui keragaan empat faktor sosial ekonomi keluarga (besar keluarga, tingkat pendapatan keluarga, tingkat pendidikan ibu, dan tingkat pengetahuan gizi ibu) di kota dan desa, mengetahui keragaan tingkat konsumsi energi dan protein anak balita kota dan desa, mengetahui keragaan status gizi anak balita kota dan desa, mengetahui hubungan antara empat faktor sosial ekonomi keluarga dengan tingkat konsumsi energi dan protein anak balita kota dan desa, serta mengetahui hubungan tingkat konsumsi energi dan protein anak balita dengan status gizinya di kota maupun desa. Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Sekeloa, Kecamatan Coblong, Kotamadya Bandung dan Kelurahan Pamekaran, Kecamatan Soreang, Kabupaten Bandung, Propinsi Jawa Barat dari bulan Juli sampai Agustus 1992. Data yang dikumpulkan merupakan data primer yang diperoleh melalui wawancara dengan ibu keluarga sampel dan data sekunder yang diperoleh dari kantor kelurahan setempat.
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