Judul: Analisis ppola konsumsi daging ayam olahan mahasiswa asrama putra dan putri TPB Institut Pertanian Bogor
Abstrak: The chicken flesh is one of foodstuff containing a high animal protein to fi~lfiltlh e requirement of animal protein for human being. The IPB's students in beginning level in the male & female dormitory are the consumer who consumes the chicken flesh by product. The consumption pattern is a habit of the students on buying and consumption the chicken flesh by product. The result of this study was obtained that the c~nsumption'~atterno f chicken flesh by product by dormitory students was different each other. Their reason consume the chicken flesh by product was its' delicious taste. The highest consume frequency done by the dormitory students was once per day. The students in male dormitory prefer roasted chicken while the females choose the fried chicken. They both prefer the chest slice. They both prefer to buy the chicken flesh by product in shop outside the dormitory than the cafeteria in the dormitory. The main consideration for choosing the place was cleaning. The multiple linier analyses getting the result (model 2) after the recovery model level that is R~ a number of 44.6%, showing.thG a number of 44.6% model could be explained by their stipend, the price of chicken flesh by product, gender and the kind of cuisine of chicken flesh by product are the forms of independent variable observed, remains is observed by the variable not used in the model. According to the F trial result is obtained that the forth independents variables observed are existent fluencies to the chicken flesh by product consumption expense and the t variable trial result of stipend, the price of chicken flesh by product, gender and the kind of cuisine of chicken flesh are existent influences jointly to the chicken flesh by. product consumption expense. Keywords: consumption pattern, chicken flesh by product, multiple linier analyses.
Keyword: 

Judul: Analisis hubungan sosial ekonomi dengan tingkat kecukupan protein mahasiswa di asrama TPB IPB 2005-2006
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan sosial ekonomi, pengetahuan gizi, dan kebiasaan makan dengan tingkat kecukupan protein mahasiswa di asrama TPB. Secara khusus bertujuan: 1) Menganalisis tingkat pengetahuan gizi masyarakat; 2) Menganalisis kebiasaan makan mahasiswa; 3) Menganalisis preferensi pangan sumber protein mahasiswa; 4) Menganalisis tingkat kecukupan protein mahasiswa; 5) Menganalisis kontribusi pangan sumber protein terhadap total asupan energi manusia; 6) Menganalisis perbedaan konsumsi protein, pengetahuan gizi, kebiasaan makan dan preferensi pangan sumber protein antara mahasiswa laki-laki dan perempuan; 7) Menganalis perbedaan konsumsi energi dan protein pada hari kuliah dan hari libur; dan 8) Menganalisis hubungan antara tingkat kecukupan protein mahasiswa dengan keadaan sosial ekonomi, pengetahuan gizi, dan kebiasaan makan.
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