Judul: Pengaruh berat lebur perekat polyvinyl acetate terhadap kualitas papan sambungan sengon (Pataserianthes falcataria (L) Nielsen
Abstrak: Dalam sangkil, rangka pemanfaatan sumber daya hutan secara agar memberikan nilai ekonomi dan kegunaan yang lebih baik, telah banyak dilakukan upaya untuk dapat memanfaatkan kayu yang berdiameter kecil, limbah industri primer dan kayu yang kurang dikenal, antara lain untuk pembuatan papan sambungan. Papan sambungan yaitu papan yang terdiri dari poton- gan kayu seperti reng atau usuk yang disusun dan direkat secara berdampingan dan penyambungan ujung. Penelitian ini untuk mengetahui pengaruh berat labur perekat Polyvinyl Acetate dan lebar kayu persegian dap kualitas papan sambungan kayu sengon terha- (Paraserianthes falcataria (L) Nielsen) dalam kadar air, pengembangan tebal, kerapatan, keteguhan lentur dan keteguhan rekat. Dalam penelitian ini digunakan analisis faktorial 5 x dalam rancangan acak lengkap dengan ulangan 3 kali. 3 Faktor A (Berat Labur) yang terdiri dari 5 taraf yaitu : 200 g/m2, 225 g/m2, 250 g/m2, 275 g/m2 dan 300 g/m2. Faktor B (Lebar Kayu Persegian) yang terdiri dari 3 taraf yaitu : 3 cm, 5 cm dan 7 cm. Selanjutnya dilakukan uji Duncan dan polinomial ortogonal. Kualitas papan sambungan yang dihasilkan mempunyai sifat sebagai berikut: kadar air 12,01 %, kerapatan 0,28 g/cm3, pengembangan tebal 2,47%, modulus patah (MOR) 46,85 kg/cm2, modulus kenyal (MOE) 1361,52 kg/cm2, ketegu- han rekat (kering udara) 46 kg/cm2, keteguhan rekat (perendaman air pada suhu 60 °C) 12,44 kg/cm2, kerusakan kayu (kering udara) 91,15% dan kerusakan kayu (perendaman air pada suhu 60 °C) 1,77 %. Berat labur perekat PVA tersebut tidak berpengaruh terhadap kadar air, kerapatan, pengembangan tebal, modulus patah (MOR), modulus kenyal (MOE), keteguhan rekat (peren- daman air suhu 60 °C), kerusakan kayu (kering udara) dan kerusakan kayu (perendaman air pada suhu 60 °C) papan sambungan yang dihasilkan. Tetapi berat labur perekat PVA (X) berpengaruh terhadap keteguhan rekat (kering udara, Y) papan sambungan, mempunyai hubungan sebagai berikut : Y = 19,68 +0,11 X (r = 0,60)…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh arah potongan papan kedewasaan kayu dan kadar air terhadap stabilisasi dimensi papan sambung kayu sengon (Paraserianthes falcataria (L) Nielsen
Abstrak: Salah satu teknologi pengolahan kayu yang mampu memanfaatkan kayu semaksimal mungkin adalah teknologi pembuatan papan sambung (jointed board). Teknologi ini dirasakan sangat tepat apalagi mengingat ukuran kayu yang akan diperoleh dari Hutan Tanaman Industri yang sedang giat dibangun lebih kecil dari ukuran kayu yang selama ini diolah di industri perkayuan di tanah air. Dengan papan sambung berarti kayu-kayu hasil HTI tersebut, dapat dijadikan berbagai macam produk sehingga dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan. Pembuatan papan sambung memiliki beberapa keistimewaan, antara lain dapat dibuat dari kayu yang bermutu rendah dengan melakukan seleksi dan/atau memperbaiki cacat-cacat yang dikandungnya, dan dapat memanfaatkan kayu yang berukuran kecil. Dengan teknologi papan sambung, kayu-kayu yang bermutu rendah ataupun kayu-kayu yang berukuran kecil, dapat dijadikan produk dengan ukuran yang lebih besar sesuai dengan keinginan. Namun demikian papan sambung juga mempunyai kelemahan, yaitu sering mengakibatkan terjadinya perubahan dimensi. Beberapa asumsi yang mungkin dapat menyebabkan timbulnya kelemahan papan sambung adalah adanya perbedaan arah potongan papan pada waktu penyambungan, adanya perbedaan tingkat kedewasaan kayu antar papan yang disambung dan adanya perbedaan kadar air antar papan sewaktu di proses.
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