Judul: Peningkatan mutu papan partikel dari limbah sebuk gergaji kayu sengon (Paraserianthes falcataria) dan limbah plastik polypropilene : peranan maleic anhydride sebagai compatibilizer
Abstrak: Dengan jumlah penduduk yang semakin meningkat, maka jumlah dan jenis kebutuhan manusia semakin banyak. Salah satunya adalah kebutuhan akan kayu. Di lain pihak kemampuan hutan alam untuk menyediakan kayu yang berkualitas semakin menurun. Kondisi ini makin diperparah dengan adanya inefisiensi dalam pemanfaatan kayu seperti pengolahan kayu di industri-industri perkayuan terutama industri plywood dan sawn timber yang menghasilkan limbah kayu berupa potongan log, sebetan, serbuk gergaji (sawdust), potongan finir dan bentuk limbah lainnya yang proporsinya cukup besar yaitu sekitar (40-50) % dari volume kayu bulat yang diolah. Data dari DepHutbun pada tahun 1999/2000 menunjukkan bahwa produksi plywood indonesia mencapai 4,61 juta m³ dan kayu gergajian mencapai 2,06 juta m³. Dari jumlah produksi kedua produk tersebut dapat diperkirakan bahwa limbah kayu pada kedua jenis industri mencapai lebih dari 5 juta m³. Menurut Fabrianto dkk. (1999), limbah kayu berupa log dan sebetan sudah dimanfaatkan sebagai inti papan blok dan bahan baku papan partikel. Namun limbah dalam bentuk serbuk gergaji belum dimanfaatkan secara optimal hanya sebatas untuk bahan bakar boiler atau dibakar tanpa pemanfaatan yang berarti sehingga dapat menimbulkan masalah terhadap lingkungan. Disisi lain terjadi kenaikan impor plastik sebesar 35% yang akan menyebabkan bertambahnya volume limbah plastik (Massijaya dkk., 1998). Limbah plastik adalah limbah yang tidak dapat terdekomposisi oleh mikroorganisme pengurai sehingga dikhawatirkan akan semakin banyak menumpuk...
Keyword: 

Judul: Studi pembuatan papan partikel dari limbah kayu dan plastik polystyrene
Abstrak: Kebutuhan plastik dan kayu terus meningkat, sejalan dengan pertambahan penduduk. Data dari Deperindag tahun 1997 menunjukkan bahwa kebutuhan plastik impor khususnya polystyrene pada tahun 1990 sebesar 29.895.4 ton sedangkan pada tahun 1995 sebesar 40,287,5 ton, sehingga kurun waktu 1990 sampai 1995 terjadi peningkatan sebesar 3,5%. Konsumsi plastik yang terus meningkat tersebut, membawa dampak bertambahnya limbah plastik, apabila limbah plastik tidak mendapatkan penanganan yang serius, maka akan berdampak negatif terhadap lingkungan. Pemanfaatan limbah plastik sebagai komponen bahan baku papan partikel, merupakan salah satu alternatif yang mempunyai peluang besar, mengingat kebutuhan papan partikel sebagai bahan baku bangunan (konstruksi) maupun untuk perabot rumah tangga yang terus meningkat. Dengan sifat plastik yang tahan air diharapkan dapat memperbaiki stabilitas dimensi papan partikel yang dihasilkan. Papan partikel sebagai bahan baku bangunan (konstruksi) dan perabot rumah tangga memerlukan syarat-syarat sifat fisis dan mekanis tertentu. Pada umumnya papan partikel mempunyai sifat pengembangan tebal yang tinggi, sehingga stabilitas dimensinya rendah. Dengan sifat plastik yang tahan air, diharapkan dengan mengikutsertakan limbah plastik sebagai komponen bahan baku papan partikel, maka akan memperbaiki stabilitas dimensi papan partikel yang dihasilkan. Pada penelitian ini faktor peubah yang digunakan adalah jenis perekat, karena perekat telah diketahun sebagai faktor penentu sifat fisis mekanis papan komposit. Jenis perekat yang dipilih adalah Urea Formaldehida (UF), Melamin Formaldehida (MF) dan Phenol Formaldehida (PF), karena ketiga jenis perekat ini mampu menghasilkan papan komposit dengan kualitas yang tinggi, harganya relatif murah dan perekat ini paling umum digunakan pada produksi papan komposit.
Keyword: particleboards

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