Judul: Peningkatan kualitas papan partikel kayu sengon (paraserianthes falcataria)
Abstrak: Seiring dengan meningkatnya industri perkayuan seperti sawmill, plywood, furniture akan meningkat pula jumlah limbah kayu yang dihasilkan. Salah satu cara untuk meningkatkan efisiensi dari industri perkayuan tersebut adalah dengan memanfaatkan limbah kayu menjadi barang yang bernilai ekonomi. Disisi lain konsumsi plastik dalam kurun waktu 1990-1995 terjadi peningkatan sebesar 35% Limbah plastik yang semakin meningkat jika tidak ada penanganan serius akan menimbulkan dampak negatif terhadap lingkungan. Plastik bersifat non-biodegradable, namun recycleable. Salah satu alternatif untuk mengatasi limbah kayu adalah dengan membuat papan partikel. Papan partikel adalah salah satu jenis produk komposit panel kayu yang terbuat dari partikel-partikel kayu atau bahan-bahan berlignoselulosa lainnya, yang diikat dengan perekat atau bahan pengikat lain kemudian dikempa panas (Maloney, 1993). Pada umumnya kelemahan utama papan partikel sebagai bahan bangunan adalah stabilitas dimensinya yang rendah dan kekuatannya tidak begitu tinggi sahingga penggunaannya terbatas. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan memanfaatkan limbah plastik sebagai pelapis pada permukaan papan partikel, dimana plastik bersifat hydrophobic. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pelapisan plastik polyethylene dour ulang dan pemberian Maleic Anhydride (MAH) dan Dicumy! Peroxide (DCP) sebagai compatibilizer pada papan partikel kayu sengon (Paraserianthes falcataria) terhadap sifat fisis-mekanis papan partikel Analisis yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) faktorial dengan perlakuan persentase pelapisan plastik polyethylene daur ulang (5%, 10%, 15%, 20% dari berat papn partikel) dan pemberian MAH (0% dan 6% dari berat plastik), DCP (15% dari berat MAH) masing-masing 2 kali ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pelapisan plastik polyethylene daur ulang pada papan partikel dapat meningkatkan kualitas papan partikel. Sifat fisis: Kadar Air, Daya Serap Air 2 dan 24 jam, Pengembangan Tebal 2 dan 24 jam berturut-turut menurun 39,84%, 47,97% dan 40,21%, 79,94% dan 41,30%. Sifat mekanis: MOR, MOE, IB dan KPS berturut-turut meningkat 106,35%, 87,85%, 71,89 dan 40,24%. Persentase pelapisan plastik dan pemberian MAH yang optimal adalah 10% dan 5%. Papan partikel dengan pelapisan plastik polyethylene daur ulang dan pemberian MAH sifat fisis- mekanisnya lebih baik dari persyaratan dalam standar JIS A 5908 (1994). Pemberian MAH dan DCP sebagai compatibilizer pads pelapisan plastik polyethylene daur ulang pada papan partikel kayu sengon dapat meningkatkan kompatibilitas dan daya ikat antara kayu dan plastik.
Keyword: paraserianthes falcataria, sengon, particle board

Judul: Peningkatan kualitas papan partikel kayu sengon (paraserianthes falcataria)
Abstrak: Kebutuhan akan kayu dan plastik terus meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk, dan dengan peningkatan ini pula akan menambah jumlah limbah yang ada. Salah satu alternatif dalam pemanfaatan limbah kayu dan plastik ini adalah dengan menjadikannya sebagai bahan baku papan partikel karena dapat meningkatkan nilai tambah dari limbah tersebut dan juga dapat mengurangi pencemaran, Kelemahan utama papan partikel sebagai bahan bangunan adalah stabilitas dimensinya yang rendah dan kekuatannya yang tidak begitu tinggi sehingga penggunaannya hanya terbatas dalam ruangan dan tidak menanggung beban yang tinggi. Salah satu upaya dalam memperbaiki kelemahannya yaitu dengan pelapisan plastik Polypropylene daur ulang dan penambahan aditif (Maleic anhydride dan Dicumy! Peroxide) yang diharapkan dapat memperbaiki sifat fisis mekanis papan partikel. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap Faktorial dengan 2 faktor yaitu persentase plastik yang terdiri dari 4 taraf (5%, 10%, 15%, 20%) dan persentase MAH yang terdiri dari 2 taraf (0% dan 6%) dengan 2 ulangan. Lapik yang dibuat berukuran 30x30x1cm³ dengan kerapatan sasaran 0,8 g/cm³. Dalam pembuatannya ada 2 tahap, yang pertama yaitu pembuatan papan partikel dasar menggunakan perekat Urea Formaldehyde (UF) dengan kadar 8% dari berat kering tanur (BKT) partikel, pada suhu 120°C, tekanan 25 Kg/cm², waktu 10 menit, sedangkan yang kedua yaitu pelapisan plastik pada suhu 180°C, tekanan 17 Kg/cm², waktu 6 menit. Untuk memperbaiki sifat fisis mekanis papan partikel ditambah dengan Maleic anhydride dan Dicumyl Peroxide, MAH yang digunakan 6% dari berat plastik yang digunakan sedangkan DCP 15% dari berat MAH. Pembuatan dan pengujian contoh uji mengacu pada JIS A5908 (1994). Hasil pengujian menunjukan bahwa pelapisan dengan kombinasi plastik 5% MAH 6% menghasilkan nilai yang optimum untuk sifat fisis dan mekanis papan partikel yaitu Kadar Air menurun sebesar (47,79%), Pengembangan Tebal (51,18 dan 52,44%), Daya Serap Air (54,76% dan 50,08%) sedangkan Kerapatan meningkat sebesar (7,35%), Internal Bond (40,54%), Kuat Pegang Sekrup (58,54%), MOR (150,55%), MOE (86,09%) dari papan kontrolnya (papan partikel dasar tanpa pelapisan). Nilai rataan dari masing-masing sifat fisis dan mekanis papan partikel dengan kombinasi plastik 5% MAH 6% memenuhi standar JIS A5908 (1994). Untuk memperbaiki dan meningkatkan sifat fisis dan mekanis papan partikel perlu penelitian lebih lanjut mengenai bentuk partikel kayu lainnya yang digunakan, jenis perekat dan jenis plastik, serta teknik pelapisan plastik pada bagian sisi papan partikel.
Keyword: paraserianthes falcataria, wood particle board, sengon wood

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