Judul: Ketahanan komposit polimer khitosan-mokrofibril tandan kosong kelapa sawit terhadap serangan rayap tanah
Abstrak: Khitosan merupakan polimer alam dan berpotensi mensubstitusi polipropilena dalam pembuatan papan komposit. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketahanan papan komposit dengan khitosan sebagai bahan substitusi polipropilena. Jenis papan yang digunakan dalam penelitian ini adalah papan komposit termoplastik yang terbuat dari mikrofibril tandan kosong kelapa sawit dan polipropilena. Polimer alam khitosan digunakan sebagai bahan substitusi dari polipropilena dengan kadar 0%, 20%, dan 40% dari berat polipropilena yang digunakan dalam pembuatan papan komposit. Kerapatan papan komposit yang diuji adalah 1 g/cm³. Pengujian mengacu pada JIS K 1571- 2004. Komposit memiliki kerapatan yang cukup tinggi yaitu 1 g/cm³, sehingga rayap akan kesulitan untuk mengonsumsi komposit tersebut, dan dari hasil pengujian selama 3 minggu diketahui bahwa nilai rata-rata kehilangan berat contoh uji berkisar antara 5.91-6.62%. Berdasarkan standar SNI 01.7202-2006 maka papan komposit termasuk dalam kelas II yaitu "tahan" terhadap serangan rayap. Pengujian mortalitas memberikan hasil 77.33% untuk kadar khitosan 0%; 92% untuk kadar khitosan 20%; dan 97.33% untuk kadar khitosan 40%. Untuk pengujian feeding rate hasil yang diperoleh 44.92; 51.17; 52.62 (µg/ekor/hari) berturut-turut untuk kadar khitosan 0%, 20% dan 40%. Dari hasil ketiga pengujian ini dapat disimpulkan bahwa khitosan mampu mensubstitusi polipropilena dalam pembuatan papan komposit dan papan komposit yang dihasilkan memiliki tingkat ketahanan yang tinggi. Kata kunci: papan komposit, polipropilena, khitosan, rayap tanah
Keyword: Composite board, Polypropylene, Chitosan, Subterranian termites

Judul: Ketahanan Papan Komposit dari Limbah Kayu dan Anyaman Bambu Betung (Dendrocalamus asper (Schult f.) Backer ex Heyne) Terhadap Serangan Rayap Tanah (Coptotermes curvignathus Holmgren).
Abstrak: Di masa mendatang bahan baku papan komposit sangat bervariasi sebagai akibat dari kekurangan bahan baku kayu yang diiringi dengan meningkatnya kebutuhan kayu oleh masyarakat. Pemanfaatan limbah kayu dan bambu sebagai bahan baku papan komposit merupakan salah satu alternatif pemecahan masalah kekurangan bahan baku kayu berkualitas tinggi. Seri penelitian pengembangan papan komposit dari limbah kayu dan anyaman bambu yang telah dilakukan selama tiga tahun terakhir oleh Massijaya & Hadi (2008) telah menunjukkan hasil yang sangat baik ditinjau dari sifat fisis dan mekanis. Namun demikian, ketahanannya terhadap faktor perusak biologis (rayap tanah) belum diketahui. Oleh karena itu, penelitian ini dirancang untuk menghasilkan papan komposit berkualitas tinggi ditinjau dari aspek ketahanan terhadap faktor perusak biologis (rayap tanah). Untuk mencapai tujuan tersebut, maka dilakukan modifikasi perekat yang digunakan serta penambahan parafin dalam proses pembuatan papan komposit.
Keyword: 

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: