Judul: Sifat Antirayap Senyawa Katekin dari Gambir (Uncaria gambir Roxb.).
Abstrak: Uncaria gambir Roxb. yang dikenal dengan nama gambir merupakan salah satu komoditas andalan ekspor Indonesia dengan berbagai macam manfaatnya di bidang industri seperti industri farmasi, penyamakan kulit, cat, dan lain-lain. Gambir memiliki kandungan katekin yang cukup besar dan memiliki sifat antioksidan. Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan bahwa katekin juga memiliki potensi sebagai bahan pengawet kayu karena sifat antijamurnya. Namun demikian informasi ilmiah tentang sifat antirayap (antitermitic) katekin belum dilaporkan. Suatu penelitian laboratoris telah dilakukan untuk mengetahui potensi pemanfaatan katekin dari gambir sebagai bahan pengawet kayu, khususnya sebagai pencegah serangan rayap tanah (subterranean termites). Larutan katekin dalam etil asetat dibuat dalam empat konsentrasi yaitu 5%, 10%, 15%, dan 20% (𝑤 ⁄𝑤), kemudian masing-masing diaplikasikan pada kertas saring Whatman 42 (o 4 cm) sebagai contoh uji dengan lima ulangan. Pengujian sifat antirayap dilakukan berdasarkan Japanese Industrial Standard (JIS) K-1571-2004. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi katekin berpengaruh nyata terhadap preferensi makan dan mortalitas rayap tanah Coptotermes curvignathus Holmgren. Namun demikian perbedaan konsentrasi katekin tidak berpengaruh nyata terhadap preferensi makan dan mortalitas rayap tanah C. curvignathus. Larutan konsentrasi katekin 5% memiliki sifat antirayap yang cukup baik.
Keyword: antioksidan, antirayap, Coptotermes curvignathus, gambir, katekin

Judul: Karakteristik Katekin dari Gambir (Uncaria gambir Roxb.) dan Potensinya sebagai Antijamur Pelapuk Kayu
Abstrak: Gambir merupakan produk hayati Indonesia yang memiliki nilai ekonomi yang cukup tinggi. Bahkan Indonesia menguasai 80% pasar ekspor gambir dunia. Dalam produk tersebut terkandung katekin, suatu senyawa fenolik dari golongan flavonoid yang memiliki sifat antijamur perusak produk hortikultura. Namun demikian potensinya sebagai antijamur perusak kayu belum pernah dilaporkan. Penelitin laboratorium telah dilakukan untuk mengetahui karakteristik katekin yang diekstrak dari gambir dan potensinya sebagai antijamur pelapuk kayu (Schizophylum commune Fr.). Komponen kimia gambir dianalisis mengunakan Gas Chromatography Mass Spectrometry (GCMS), sedangkan sifat antijamur (S. commune) dianalis menggunakan Standar EN 113. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rendemen katekin hasil ekstraksi mencapai 33.49% dengan kadar air serbuk katekin 8.76%. Serbuk katekin hasil ekstraksi dari gambir berwarna putih kekuningan dengan tingkat kemurnian 62.36%. Senyawa tersebut memilki sifat antijamur perusak kayu yang cukup signifikan. Disamping itu impregnasi katekin dari gambir dapat meningkatkan kerapatan pada kayu berkerapatan sedang.
Keyword: antijamur, gambir, GCMS, katekin, kerapatan

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: