Judul: Ketahanan Kayu Mindi (Melia azedarach L.) Dari Rayap Kayu Kering Cryptotermes cynocephalus setelah Perlakuan Pemanasan
Abstrak: This research aimed to analysist the effect of heat treatment on the resistance of mindi (Melia azedarach L.) wood from dry wood termites (Cryptotermes cynocephalus). This research utilized mindi wood obtained from five years old tree from Malimping, Banten. The durability evaluation on mindi wood againts the dry wood termites is based on SNI 01.7207-2006. The result of this research showed that the heating treatments in oven and oil increased the durability of mindi woods. Based on the weight loss analyses, mindi wood that heated at 150 °C for 8 hours in oil increased their durability class from III to II. Statistical test results obtained showed that factors significantly influence weight loss and mortality due to dry wood termite attack is the interaction of temperature, time, and type of heating. Based on the analysis of the combination weight loss and mortality increase in the durability of the real Mindi wood and most effectively produced by heating oil 150 ˚ C for 8 hours while the wood oven heating temperature of 150 ˚ C requires 5 hours resulted in 99.8% mortality and weight loss amounted to 5.15%.
Keyword: timber heating process, mindi wood, durability, dry wood termites

Judul: Sifat Fisis dan Keawetan Kayu Mindi (Melia azedarach L.) dari Rayap Cryptotermes cynocephalus setelah Perlakuan Pemanasan Minyak Jatropha curcas
Abstrak: Kayu mindi (Melia azedarach L.) adalah salah satu jenis kayu cepat tumbuh yang potensial sebagai bahan baku di industri kayu. Kayu mindi memiliki keawetan yang rendah sehingga perlu didukung dengan proses pengawetan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh perlakuan pemanasan dalam minyak jarak pagar (Jatropha curcas) terhadap sifat fisis dan keawetan kayu mindi (Melia azedarach) dari rayap kayu kering (Cryptotermes cynocephalus). Kayu mindi diberi perlakuan rendaman dingin dan panas dalam minyak jarak pada suhu 120 °C, 150 °C dan 180 °C. Waktu rendaman panasnya adalah selama 1 dan 3 jam. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perlakuan minyak jarak tersebut meningkatkan stabilitas dimensi kayu mindi. Kadar air, kerapatan dan stabilitas dimensi kayu mindi yang dipanaskan dengan minyak jarak selama 3 jam pada suhu 180 °C nyata lebih baik dibandingkan dengan perendaman dingin maupun pemanasan minyak jarak selama 1 jam. Keawetan kayu mindi terhadap serangan rayap kayu kering meningkat setelah pemanasan dengan minyak jarak dengan suhu 180 °C selama 1 jam atau selama 3 jam.
Keyword: kayu mindi, keawetan kayu, minyak jarak pagar, perlakuan pemanasan, sifat fisis

Judul: Integrasi Algoritme N-GCPSO dengan Algoritme Eksplorasi Partikel untuk Sistem Multirobot Pencari Target.
Abstrak: Neighbourhoods with the Guaranteed Convergence Particle Swarm Optimization (N-GCPSO) adalah algoritme optimasi yang bekerja dengan sekumpulan partikel yang memiliki batasan komunikasi lokal untuk menemukan nilai optimum. N-GCPSO dapat diterapkan untuk sistem multirobot pencari target dengan merepresentasikan partikel sebagai robot dan titik optimum sebagai lokasi target. Algoritme N-GCPSO cenderung mengelompok terlalu dekat pada satu titik optimum, sehingga memperkecil kemungkinan untuk menemukan titik optimum yang lain. Algoritme eksplorasi partikel diintegrasikan dengan N-GCPSO agar dapat menemukan lebih banyak titik optimum. Penelitian ini melakukan integrasi antara algoritme N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel dan mempertimbangkan parameter robot e-Puck. Algoritme eksplorasi partikel yang digunakan adalah random bouncing dan simple velocity-line bouncing. Hasil simulasi menunjukkan pada 7 (tujuh) dari 9 (sembilan) skenario rata-rata jumlah target yang ditemukan paling banyak adalah ketika menggunakan N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel. Selain itu N-GCPSO dengan algoritme eksplorasi partikel juga meningkatkan keefektifan algoritme N-GCPSO dengan mengurangi jumlah tabrakan antar robot.
Keyword: eksplorasi partikel, neighbourhoods guaranteed convergence particle swarm optimization, multirobot pencari target, parameter robotika