Judul: Hubungan tingkat kemiskinan dengan kesejahteraan keluarga pengusaha industri rumah tangga kerajinan tas
Abstrak: Pengembangan industri rumah tangga di pedesaan menjadi alternatif untuk mengurangi kemiskinan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan karakteristik industri rumah tangga, menganalisis hubungan karakteristik industri rumah tangga dengan tingkat kemiskinan, mendeskripsikan kesejahteraan keluarga, dan menganalisis hubungan tingkat kemiskinan dengan kesejahteraan keluarga. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif yang didukung oleh pendekatan kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan antara karakteristik industri rumah tangga dengan tingkat kemiskinan dan adanya hubungan antara tingkat kemiskinan dengan kesejahteraan keluarga. Kedua hubungan tersebut menunjukkan bahwa secara absolut peningkatan pendapatan mengurangi kemiskinan, namun secara relatif walaupun dengan pendapatan yang telah meningkat masih ada pengusaha industri rumah tangga yang merasa masih miskin.
Keyword: Characteristics of home industry, the level of poverty, family welfare, Human ecology, Economic resources, Home industry, Pola konsumsi

Judul: Analisis Gender pada Rumah Tangga Buruh Industri Konveksi Tas.
Abstrak: Tuntutan ekonomi yang semakin meningkat dan tingkat pendidikan yang rendah membuat perempuan terlibat dalam mencari nafkah untuk bertahan hidup. Salah satu contohnya sebagai buruh industri. Pada pelaksanaannya, kondisi rumah tangga perempuan yang ikut mencari nafkah mengalami pengaruh akibat beban kerja ganda yang diberikan. Keterlibatan perempuan di sektor industri semakin meningkat, baik buruh industri yang pekerjaannya dibawa pulang maupun tidak. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis tingkat kesetaraan gender pada rumah tangga perempuan buruh konveksi tas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif didukung dengan data kualitatif. Responden dari penelitian ini adalah rumah tangga buruh industri konveksi tas di Desa Loram Kulon, Kecamatan Jati, Kabupaten Kudus. Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan antara tingkat pendidikan suami dan jumlah tanggungan buruh konveksi tas nonPOS dengan tingkat kesetaraan akses. Tingkat kesetaraan akses, kontrol, dan gender buruh nonPOS memiliki hubungan yang signifikan dengan tingkat kesejahteraan. Tingkat kesetaraan gender buruh nonPOS lebih setara dibandingkan rumah tangga buruh POS. Tingkat kesejahteraan buruh nonPOS cenderung lebih setara dibandingkan rumah tangga buruh POS.
Keyword: analisis gender, buruh konveksi tas, rumah tangga

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: