Judul: Pengaruh penambahan fumed silica, pencernaan dan suhu vulkanisasi lanjut terhadap sifat fisik vulkanisat lateks
Abstrak: Indonesia is a country which has the largest rubber plantation in the world. In 2004, Indonesia had 3,26 million hectare area for rubber plantation. Its larger than Thailand's rubber plantation which has only 2 million hectare. Nevertheless, Indonesia produce natural rubber smaller than Thailand. Indonesia only produce 2,08 million tons while Thailand can produce 3,06 million tons in the same time. One of the way to raise and stimulate production of rubber plantation is develop industry natural rubber manufacturing in Indonesia.
Keyword: 

Judul: Pengaruh penambahan Fumed Silica dan pengenceran terhadap kadar protein lateks
Abstrak: Mulai akhir tahun 1980-an muncul kasus alergi akibat penggunaan barang jadi lateks. Permasalahan ini mendapatkan perhatian yang cukup serius dari dunia industri lateks. Lateks karet alam mengandung sekitar 2 persen protein yang sebagian diantaranya merupakan alergen berbahaya bagi individu tertentu. Hingga saat ini sudah banyak teknologi yang dihasilkan untuk mengatasi permasalahan alergi barang jadi lateks tersebut melalui penurunan protein lateks. Fumed silica diduga dapat digunakan untuk menurunkan kadar protein lateks. Menurut Anand dan Morris (1997) penggunaan fumed silica hingga 1,5 persen (b/b) dapat mengurangi protein dan meningkatkan ketahanan sobek vulkanisat lateksnya. Amdur (1999) juga menyebutkan bahwa pada penggunaan fumed silica hingga 5 persen (b/b) dapat menurunkan protein film lateks. Dilaporkan pula oleh Thiangchanya et al. (2002) bahwa penambahan fumed silica hingga 3 bsk (bagian per seratus karet) bersama dengan 0,17 bsk ZnO pada lateks yang divulkanisasi secara radiasi dapat mengurangi protein larut air vulkanisat lateksnya hingga kurang dari 30 µg/g. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh fumed silica yang ditambahkan terhadap penurunan kadar protein lateks yang telah dipravulkanisasi. Selanjutnya ditentukan formula terbaik untuk lateks pravulkanisasi berprotein rendah yang dihasilkan berdasarkan pengaruh konsentrasi fumed silica yang ditambahkan dan pengaruh pengenceran yang dilakukan. Lateks pravulkanisasi berprotein rendah yang dihasilkan tersebut juga diharapkan mempunyai karakteristik yang lebih baik daripada lateks pravulkanisasi berprotein rendah yang dihasilkan oleh RRIM (Rubber Research Institute of Malaysia). Fumed silica ditambahkan dalam lateks pravulkanisasi pada ragam konsentrasi 0, 1 dan 3 persen (b/b), selanjutnya dilakukan pengenceran pada masing-masing konsentrasi fumed silica hingga 30, 20 persen total padatan dan tanpa pengenceran (50 persen). Kadar protein dalam lateks yang ditentukan dengan pengujian kadar nitrogen menunjukkan adanya penurunan dan berada pada kisaran nilai 0,17-0,45 persen. Hasil analisis ragam menunjukkan bahwa kadar nitrogen dipengaruhi secara nyata oleh pengenceran pada tingkat kepercayaan 95 persen, sedangkan fumed silica tidak memberikan pengaruh terhadap kadar nitrogen lateks pravulkanisasi yang dihasilkan. Uji Tukey yang dilakukan memperlihatkan bahwa perlakuan tanpa pengenceran (50 persen TP) berbeda nyata jika dibandingkan dengan taraf pengenceran 30 dan 20 persen, namun taraf pengenceran 30 dan 20 persen tidak berbeda nyata. ...
Keyword: 

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