Judul: Pengaruh kombinasi sudut sambungan terhadap sifat mekanis balok laminasi kayu agatis (agathis loranthifolia salisb)
Abstrak: Kayu lamina merupakan salah satu alternatif untuk memanfaatkan kayu-kayu berdiameter kecil dan kayu-kayu limbah industri. Dalam penggunaan kayu untuk kepentingan struktural, maka struktur kayu tersebut harus mampu memikul beban rencana (beban maksimum yang mungkin timbul) secara aman. Hal ini diperlukan agar kerusakan yang tidak diinginkan atau pemborosan pemakaian kayu dapat dihindarkan. Untuk memperoleh bentangan atau penampang yang diinginkan, strip-strip kayu dapat disambung sebelah-menyebelah atau pada ujungnya. Hanya saja. sambungan merupakan titik lemah dalam suatu konstruksi, sehingga harus dirancang sebaik-baiknya untuk memperkecil perlemahannya (Sinaga, 1994; Tular & Idris (1981) dalam Fachrudin, 1996). Alat sambung yang digunakan adalah perekat, karena selain praktis, kekuatannya pun dapat diandalkan (jenis dan komposisi disesuaikan dengan kegunaan) (Wirjomartono, 1958). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kombinasi sudut sambungan terhadap sifat mekanis laminasi kayu agatis. Menurut Wirjomartono (1958), semakin kecil sudut sambungan, semakin luas permukaan yang direkat. semakin besar kekuatannya menahan beban. Balok laminasi yang dibuat berukuran (panjang x lebar x tebal) = 110 x 5 x 5 cm³, terdiri dari 5 lapisan. Perlakuan yang digunakan dalam penelitian ini adalah kombinasi sudut sambungan, yaitu sudut 30°, 60° dan 90°. Kombinasi tersebut adalah A1 (90°60°90°), A2 (30°90°30°), A3 (90°30°90°), A4 (90°30°60°), A5 (60°90°60°), A6 (30°60°30°), A7 (60°30°60°), A8 (30°30°30°), A9 (90°90°90°) dan A10 (60°60°60°) serta sebagai pembandingnya digunakan Balok Utuh (BU). Jenis kayu yang digunakan adalah kayu agatis (Agathis loranthifolia Salisb).
Keyword: laminated wood

Judul: Pengaruh besarnya sudut kemiringan sambungan terhadap kekuatan lentur balok laminasi kayu Agathis (Agathis loranthifolia Salisb.)
Abstrak: Penggunaan kayu sebagai bahan konstruksi bangunan belum sepenuhnya dapat tergantikan. Sementara itu, permintaan akan kayu juga terus meningkat. Dilain pihak, persediaan kayu dari hutan alam semakin menurun baik secara kualitas maupun kuantitas. Kondisi ini mendorong perlu adanya usaha pemanfaatan kayu secara efisien. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan memanfaatkan limbah kayu. Prasyarat yang diperlukan agar upaya pengefisienan bahan baku tadi dapat tercapai adalah adanya teknologi yang dapat memanfaatkan limbah kayu menjadi produk yang berguna. Dengan berkembangnya teknologi perekatan maka prospek pemanfaatan limbah kayu menjadi produk yang berguna semakin baik. Salah satu produk yang memanfaatkan teknologi perekatan adalah balok laminasi. Untuk membuat balok laminasi dengan ukuran yang besar dan panjang, adanya sambungan merupakan hal yang tidak bisa dihindari. Dalam konstruksi, sambungan merupakan perlemahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besar sudut sambungan yang optimal yang dapat memberikan nilai kekuatan lentur yang baik. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk mengetahui kemungkinan penggunaan balok laminasi yang terbuat dari potongan- potongan kayu pendek untuk kayu konstruksi dengan bentang panjang. Balok laminasi dibuat dengan ukuran (110 x 5 x 5) cm³ yang terdiri dari lima lapisan, dengan variasi sudut sambungan 30°, 60° dan 90°. Sebagai kontrol dibuat satu balok utuh kayu agathis dan balok laminasi tanpa sambungan....
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: