Judul: Pengaruh pengukusan kayu terhadap retensi dan penetrasi wolmanit CB pada dua jenis kayu
Abstrak: Untuk memenuhi kebutuhan kayu secara efisien diperlukan kayu yang awet dan mempunyai keawetan alami sehingga dalam penggunaan kayu tersebut mempunyai umur pakai yang lama dan tidak terlalu sering melakukan penggantian untuk kurun waktu tertentu. Usaha-usaha untuk meningkatkan keawetan kayu sudah dilakukan sejak dulu, dengan bermacam-macam cara. Beberapa perlakuan dalam metoda pengawetan kayu diharapkan dapat meningkatkan retensi dan penetrasi bahan pengawet yang merupakan salah satu tolok ukur keberhasilan dalam kegiatan pengawetan kayu. Perlakuan-perlakuan itu antara lain pengukusan kayu sebelum kayu tersebut diawetkan. Pengukusan kayu sebelum proses pengawetan diharapkan dapat meningkatkan retensi maupun penetrasi bahan pengawet sehingga tujuan dari pengawetan dapat dipenuhi.
Keyword: Pengukusan kayu, Pengawetan kayu, Dipterocarpus spp., Dryobalanops spp

Judul: Pengaruh konsentrasi dan jenis kayu terhadap retensi dan penetrasi bahan pengawet wolmanit CB
Abstrak: Pengawetan kayu merupakan salah satu usaha meningkat- kan masa pakai (service life) kayu. Retensi dan penetrasi dapat menjadi salah satu tolok ukur keberhasilan dalam kegiatan pengawetan kayu, dimana semakin tinggi retensi dan semakin dalam penetrasi maka akan semakin baik hasil yang dicapai atau semakin lama umur kayu tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya peningkatan retensi dan penetrasi bahan pengawet Wolmanit CB akibat adanya penambahan konsentrasi bahan pengawet yang diberikan dengan menggunakan metoda rendaman pada kayu takir, meranti dan kamper. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan faktorial dalam acak lengkap, AX в. Dimana faktor A adalah konsentrasi bahan pengawet dengan 4 taraf (1%, 5%, 9% dan 13%) dan faktor B adalah jenis kayu dengan 3 taraf (takir, meranti dan kamper) masing-masing dilakukan dengan 4 ulangan, sehingga = jumlah contoh uji adalah 4 X 3 X 4 48 buah. Kemudian dilanjutkan dengan uji wilayah ber- ganda Duncan dan dihitung persamaan regresinya. Proses pengawetan yang digunakan adalah metoda renda- man, dengan mengunakan bahan pengawet et Wolmanit CB dan direndam selama 48 jam. Pengukuran retensi dilakukan...
Keyword: 

Judul: Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht, dan Peso menggunakan Model GSTAR
Abstrak: Model Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) merupakan perluasan dari model Space-Time Autoregressive (STAR). Perbedaan dari kedua model tersebut terletak pada pengasumsian parameternya. Pada model STAR, parameternya diasumsikan tidak bergantung pada lokasi, sehingga model ini hanya sesuai diterapkan pada data dengan lokasi-lokasi yang homogen. Sedangkan pada model GSTAR, parameter model diasumsikan dapat berubah-ubah untuk setiap lokasi yang berbeda. Tujuan penelitian ini adalah menyusun model terbaik untuk melakukan peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht Thailand, dan Peso Filipina. Model yang sesuai digunakan untuk data nilai tukar Rupiah adalah model GSTAR(5_1)I(1). Pembobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah bobot lokasi seragam dan invers jarak. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik adalah model dengan pembobot invers jarak, yang memiliki nilai MSE sebesar 371.8907 dengan nilai MAPE untuk masing-masing data nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Singapura, Baht Thailand, dan Peso Filipina secara berturut-turut sebesar 0.3154214%, 0.8369436%, dan 0.6237245%., The Generalized Space-Time Autoregressive (GSTAR) model is an extension of the Space-Time Autoregressive (STAR) model. The difference between the two models lies in the parameter assumptions. In the STAR model, the parameters are assumed to be independent of location, so this model is only suitable for data with homogeneous locations. In the GSTAR model, the model parameters are assumed to change for each different location. The purpose of this research is to develop the best model for forecasting the Rupiah exchange rate against the Singapore Dollar, Thai Baht, and Philippine Peso. The appropriate model used for the Rupiah exchange rate data is the GSTAR(5_1)I(1) model. The weights used in this study are uniform location weights and inverse distance. The modeling results show that the best model is the model with inverse distance weighting, which has an MSE value of 371.8907 with MAPE values for each of the Rupiah exchange rate data against the Singapore Dollar, Thai Baht, and Philippine Peso of 0.3154214%, 0.8369436%, dan 0.6237245%, respectively.
Keyword: inverse distance weight, uniform weight, GSTAR, exchange rate, forecasting