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: Analisis Regresi Dalam Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Fertilitas di Indonesia
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari keterkaitan tingkat fettilitas dengan tingkat pendidikan, mortalitas anak, umur kawin pertama, jumlah akseptor, faktor lingkungan dan pendapatan dengan menggunakan model regresi. Data yang digunakan berupa data setiap propinsi yang berasal dari SENSUS PENDUDUK 1980 dan PENGHITUNGAN PENDAPAT- AN REGIONAL. Pola hubungan antar peubah dilakukan dengan analisis regresi, sedangkan pemeriksaan korelasi spasial menggunakan statistik Join Count. Model regresi yang diperoleh menunjukkan adanya hubungan antara tingkat fertilitas dengan mortalitas anak dan hasil analisis sisaan menunjukkan adanya korelasi spasial antar propinsi yang berdekatan. Dengan mengidentifikasi propinsi Sumatera Utara, Nusa Tenggara Barat, Sulawesi Utara dan Irian Jaya sebagai data pencilan dan menyisihkan ke empat daerah tersebut., diperoleh model regresi : Fertilitas = 3,70 + 4,01 mortalitas anak + 1,97 umur kawin pertama 3,14 akseptor. Model regresi ini memiliki koefisien diterminasi, R sebe- sar 0.789 dan berhasil meniadakan korelasi spasial antar propinsi yang berdekatan. Tingginya mortalitas anak, meningkatkan fertilitas sedang jumlah akseptor yang menaik, menurunkan fertilitas. Pengaruh positif umur kawin pertama terhadap fertilitas, disebabkan oleh banyaknya wanita yang memulai masa repro- duksi pada usia muda di setiap propinsi dengan kisaran umur antara 15 sampai 19 tahun. Adanya korelasi spasial pada sisaan regresi model yang pertama disamping disebabkan oleh hubungan propinsi yang berdekatan, kemungkinan juga karena adanya data pencilan pada beberapa daerah. Penelitian ini masih mengandung kelemahan, salah satunya adalah karena faktor lamanya kawin belum diperhi- tungkan. Untuk penelitian lebih lanjut, disarankan menambah peubah lamanya kawin di dalam model regresi tersebut.
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