Judul: Preference of Sutterranean Termites to Several Species of Community Wood from Bogor, West Java
Abstrak: Perlu upaya diversifikasi kayu tusam sebagai kayu umpan. Selain itu lama waktu pengumpanan menjadi pertimbangan dalam melakukan pengumpanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi preferensi rayap tanah terhadap beberapa jenis kayu rakyat dari Bogor dan mengetahui lama waktu terbaik dalam pengumpanan. Kayu yang diuji yaitu Acacia mangium, Paracerianthes falcataria, Anthocephalus cadamba, Maesopsis eminii, Swietenia mahagoni, Hevea brasiliensis, Pinus merkusii. Uji lapang dilakukan berdasarkan American Society for Testing and Material D 1758-06 di Arboretum, Fakultas Kehutanan dan Lingkungan IPB dengan waktu pengumpanan satu sampai enam bulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, frekuensi serangan rayap pada tapak pengujian sebesar 93,1%. Rata-rata kehilangan berat tertinggi yaitu karet (65,8%) dan terendah yaitu mahoni (7,1%). Semua jenis kayu yang diuji, kecuali mahoni, berpotensi menjadi alternatif umpan rayap. Jenis rayap yang ditemukan adalah Microtermes sp,. Macrotermes sp., Shedorhinotermes sp., dan Capritermes sp., Pine wood requires diversification as bait wood. Also, baiting period is an important consideration for the baiting process. The objectives of this research were to study the termites preference towards several types of community wood from Bogor and to know the best baiting period in baiting process. Wood that has been tested were Acacia mangium, Paracerianthes falcataria, Anthocephalus cadamba, Maesopsis eminii, Swietenia mahagoni, Hevea brasiliensis, and Pinus merkusii. The field tests were carried out according to American Society for Testing and Material D 1758-06 at the Arboretum of Faculty of Forestry and Environment of IPB University with baiting period of one to six month. The results showed that the frequency of termite attacks was 93,1%. The highest average of the weight loss was rubber (65,8%) and the lowest was mahogany (7,1%). All types of wood that have been tested, except mahogany, have the potential to be an alternative for the termite bait. The type of termites found was Macrotermes sp, Microtermes sp., Shedorhinotermes sp., and Capritermes sp.
Keyword: Attack frequency, weight loss, damage intensity, bait period, termite bait

Judul: Wood Decomposers in Six Community Wood Species at Two Locations
Abstrak: Kayu memiliki hubungan erat dengan rayap dan jamur sebagai dekomposer. Penelitian ini bertujuan menganalisis jumlah kayu terserang rayap dan jamur pada enam jenis kayu rakyat selama enam bulan pengujian pada dua lokasi berbeda, menganalisis tingkat kerusakannya, serta mengidentifikasi spesies rayap dan jamur yang menyerangnya. Penelitian dilakukan pada dua lokasi, yaitu Arboretum Fakultas Kehutanan dan Lingkunan IPB serta permukiman di Bogor Asri, Kecamatan Cibinong, Kabupaten Bogor. Kayu yang diuji adalah Acacia mangium, Falcataria moluccana, Anthocephalus cadamba, Maesopsis eminii, Pinus merkusii, dan Hevea brasiliensis. Pengujian dilakukan berdasarkan ASTM D 1758-06. Jumlah kayu terserang meningkat seiring dengan lama waktu pengujian dan serangannya di arboretum (75%) lebih tinggi dibanding di permukiman (39,4%). Tingkat kerusakan kayu tertinggi di arboretum adalah kayu karet (35,4 g) sedangkan di permukiman adalah kayu pinus (18,9 g). Jenis rayap tanah yang ditemukan adalah Macrotermes sp., Microtermes sp., Schedorhinotermes sp., dan Odontotermes sp. Jenis jamur pelapuk yang ditemukan adalah Aspergillus sp., Mucor sp., Trichoderma sp., Gliocladium sp., Mycelia sterilia, dan cendawan merah., Wood has a close relationship with termites and fungi as decomposers. This study aims to analyze the frequency of termite and fungal attacks on six community wood species during six months testing period at two different locations, to analyze the intensity of wood damage, and to identify the species of termites and fungi that attack them. The research was conducted at two locations, namely the Arboretum of the Faculty of Forestry and Environment of IPB and the settlement area in Bogor Asri, Cibinong District, Bogor Regency. The woods tested were Acacia mangium, Falcataria moluccana, Anthocephalus cadamba, Maesopsis eminii, Pinus merkusii, and Hevea brasiliensis. The tests were carried out according to ASTM D 1758-06. The frequency of attacks increased with the length of time of testing and the attacks were higher in arboretum (75%) than in settlement (39,4%). The highest intensity of wood damage in the arboretum was rubber wood (35,4 g); in settlements, it was pine wood (18,9 g). The subterranean termites found were Macrotermes sp., Microtermes sp., Schedorhinotermes sp., and Odontotermes sp. The rot fungi found were Aspergillus sp., Mucor sp., Trichoderma sp., Gliocladium sp., Mycelia sterilia, and red fungi.
Keyword: arboretum, rot fungus, settlement, subterranean termites

Judul: Klasifikasi Kanker Payudara Berdasarkan Citra Histopatologi Menggunakan Model Convolutional Neural Network
Abstrak: Kanker payudara menempati peringkat pertama sebagai jenis kanker yang paling umum diderita oleh perempuan di dunia. Kanker payudara memiliki kontribusi sebesar 11,7% dari total kasus baru kanker di dunia dan 16,6% di Indonesia secara keseluruhan yang tercatat pada tahun 2020. Pemeriksaan kanker umumnya menggunakan biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan yang dicurigai terdapat sel kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dalam memprediksi status kanker payudara pada citra histopatologi dengan performa paling baik. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7909 citra histopatologi jaringan tumor payudara dengan 2 kelas yaitu, jinak dan ganas. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, hyperparameter tuning, pelatihan model, dan evaluasi model. Hasil dari penelitian ini adalah satu buah model convolutional neural network dengan arsitektur DenseNet201 yang dapat memproses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi. Model ini memiliki akurasi senilai 98,74%.
Keyword: breast cancer, convolutional neural network, histopathology