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 tipe dan jarak sambungan dari pusat beban terhadap keteguhan lentur balok laminasi agathis (Agathis loranthifolia salisb.)
Abstrak: Pasokan kayu dari hutan diduga akan semakin menurun untuk beberapa dekade mendatang, sedangkan tingkat kebutuhan kayu nasional diperkirakan terus meningkat sejalan dengan pertambahan jumlah penduduk Indonesia. Sementara itu masyarakat Indonesia masih sangat boros dalam memanfaatkan kayu, hal ini terbukti dengan masih banyaknya limbah ekploitasi di hutan yaitu sekitar 47% dan limbah industri penggergajian berkisar antara 33,44% 67,40% (Suryaningrat et. al. dan Padlinurjaji dalam Suratmo et. al. 1989). Bila hal ini terus berlanjut, maka dikhawatirkan terjadi eksploitasi kayu di hutan secara tidak terkendali untuk menutupi kebutuhan kayu. Sebagai salah satu solusi untuk menekan laju eksploitasi adalah dengan memanfaatkan limbah yang potensinya cukup besar dan belum dimanfaatkan secara optimal. Limbah kayu tersebut dibentuk menjadi balok laminasi (glued laminated timber) dengan teknologi perekatan, yaitu dengan pelapisan, penyambungan ujung dan samping sehingga dihasilkan struktur kayu dengan arah serat sejajar sumbu memanjang, serta bentuk dan ukuran sesuai dengan kebutuhan. Sambungan merupakan suatu perlemahan yang dapat mereduksi kekuatan balok laminasi. Pada balok laminasi dengan beban terpusat di tengah bentang, reduksi kekuatan yang disebabkan oleh sambungan dapat dibatasi dengan mengatur posisi sambungan yang menjauhi pusat beban, serta menggunakan tipe sambungan yang lebih mampu menahan tegangan lentur dan tegangan geser. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh tipe dan jarak sambungan terhadap keteguhan lentur balok laminasi Agathis, dengan harapan dapat meningkatkan efisiensi pemanfaatan kayu.
Keyword: balok laminasi

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: