Judul: Pengaruh Perebusan Terhadap Kadar Pati Kayu Pulai (Alstonia R.Br.),Kemiri (Aleurites moluccana (I,) Willd.), dan Nyatoh Kuning (Planchonella nitida Dub.)
Abstrak: Indonesia mempunyai sumberdaya hutan seluas 143 juta hektar dengan jenis pohon yang beraneka ragam (* 4000 jenis kayu). Nanlun demikian selama psriode 1981 - 1990 kemsakan hutan alam di Indonesia mencapai 1,3 juta hektar per tahun seiring dengan itu target produksi kayu bulat Indonesia dari areal Hak Pengusahaan Hutan (HPH) menurun dari 37 juta m3 per tahun awal pelita V menjadi 22 juta m3 per tahun mulai awal pelita VI (Departemen Kehutanan, 1995 dalam Kartodihardjo, 1999) padahal kebutuhan kayu ten~s meningkat. Salah satu altematif untuk mengatasi masalah tersebut adalah pelnailfaatan kayu dari hutan rakyat.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Kelerengan Terhadap Kerusakan Kayu dan Prestasi Kerja Penebangan Jati (Studi Kasus di RPH Cijangkar BKPH Cipeundeuy KPH Purwakarta PT Perhutanl Unit III Jawa Barat)
Abstrak: Hut3n jati mcrupakan salah satl! sumberdaya alam hayati yang besar manfaatnya dalam mendukllng kehidupan manusia. Pemanfaatan hulan jati ini harus dilakllkan tanpa meninggalkan azas kelestarian. Salah satll cara pemanfaatan hutan jati sebagai sumberdaya alam adalah dengan cara penebangan sebagai langkah awal daIi kegialan pemanfaatan sumber daya tersebut. Beragamnya keierengan di beberapa areal hutan Perhutani Jawa Barat diduga dapat mempengaruhi hLJalitas kayu yang diproduksi dan mungkin juga dapat mempengaruhi kuantitas produksi kayu jati. Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kelerengan terhadap prestasi kerja penebangan kayu jati dan terhadap kerusakan kayu yang timbul akibat penebangan serta tinggi tunggak yang ditinggalkan. Obyek yang diamati dalam penelitian ini adalah penebangan pada tiap-liap kelerengan berdasarkan SK l'vlenhut. No. 387/KptsiUm1ll/80. Parameter yang diukur meliputi prestasi keIja pcncbangan dan tingkat kerusakan kayu akibat penebangan dalam kelas lereng tersebut. Pelaksanaan penebangan dilakllkan menggllnakan gergaji rantai. lumlah sampeJ percobaan pada masing-masing kelas lereng, yailu kelas lereng A (0-8 %, datar), B (8-15 %, sedang), C (15-25 %, agak curam), D (25. 40 %, curam) dan kelas lereng E (>40 %, sangat ctlram) diambil sebanyak 10 pohon. Dari kegiatan penebangan yang dilakllkan pada lima kelerengan yang berbeda, didapat hasil berupa waktu kerja penebangan. Kegiatan penebangan pada petak 48b dilakllkan oleh regll kerja tebang yang terdiri dari penebang dan asisten penebang. Kegiatan ini meliputi pekerjaan membersihkan semak, membuat takik reball, membuat takik balas/penebangan, menunggu po han rebah, dan membagi batang Waktt! kerja elcktiC adalah waklll yang digunakan lIntuk suatu kegiatan dan sudah merupakan bagian tcrlentu dari pekcrjaan yang bersangkutan, sedangkan waktu kcrja tidak efe~tif adalah waktu kcrja yang diperlukan untuk suatu proses kerja yang tidak efektif dalam suatu proses produksi. Waktu kerja efektif dalam penelitian ini adalah meliputi kegialan membersihkan semak, membuat lakik rebah, penebangan, menunggu POhOI) rebah, bejaJan antar pohon dan membagi batang. Sedangkan untuk waktu kCfja tidak efcktif meliputi kegialan mengasah rantai gergctii, mengisi hahan bakar dan istirahat. Alat yang digunakan adalah slOpwalch. Pengukuran waktu kerja dilakukan dengan metode Nul/slop dengan menggunakan dua buah stopwatch.
Keyword: 

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning