Judul: Pengaruh jenis kayu dan bagian batang terhadap sifat pengeringan tiga jenis kayu perdagangan Indonesia
Abstrak: Akhir-akhir ini industri kayu mulai menggunakan kayu hutan tanaman dan perkebunan untuk mengatasi masalah kelangkaan bahan baku. Beberapa jenis kayu yang penggunaannya mulai signifikan adalah balsa (Ochroma lagopus), mangium (Acacia mangium), dan sawo (Manilkara kauki). Melalui penelitian ini diharapkan perbedaan fenomena pengeringan yang terjadi pada kayu balsa (mewakili kayu ber-BJ rendah), mangium (BJ sedang) dan sawo (BJ tinggi) dapat diterangkan dengan jelas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan cara mengeringkan ketiga jenis kayu pada berbagai macam suhu tertentu dengan perlakuan yang sama sehingga akan diperoleh gambaran tentang laju penurunan kadar air (KA) harian, serta cacat pengeringan yang mungkin terjadi. Dari hasil penelitian yang dilakukan terlihat bahwa nilai KA kayu berbanding terbalik dengan BJ kayu serta dipengaruhi sangat nyata oleh bagian batang kecuali pada kayu balsa. Nilai rataan BJ dan KA kayu yang diperoleh pada penelitian ini adalah: 0,81-0,88 dan 49,45-53,86% untuk sawo; 0,43-0,52 dan 63,12-70,13% untuk mangium, serta 0,21-0,29 dan 143,99-180,19% untuk balsa. Laju penurunan KA harian pada sawo dan mangium relatif stabil sampai KA kering tanur, sedangkan pada balsa sangat tinggi sebelum mencapai kadar air kering udara. Adapun besarnya penurunan KA harian ketiga jenis kayu tersebut hingga mencapai kondisi kering udara adalah sebagai berikut: sawo (5,74-6,48% per hari), mangium (9,19-9,96% per hari), dan balsa (43,00-82,57% per hari). Laju penurunan KA harian ketiga jenis kayu tersebut dari kondisi segar ke kondisi kering tanur adalah sebagai berikut: sawo (4,12-4,49% per hari), mangium (5,26-5,84% per hari), dan balsa (12,00-15,02% per hari). Pada pengeringan hingga ke KA kering tanur, bagian batang memiliki pengaruh yang sangat nyata terhadap persentase penurunan KA harian, sedangkan pada pengeringan hingga ke kondisi kering udara, pengaruh bagian batang hanya terlihat pada kayu sawo dan mangium sedangkan pada kayu balsa tidak. Adapun cacat pengeringan yang ditemukan pada pengeringan ini adalah retak pada bagian ujung dan sisi kayu serta honey-combing. Cacat-cacat ini hanya terdapat pada kayu sawo dan mangium dimana intensitas cacat pada sawo lebih tinggi dibandingkan pada mangium. Cacat pada kayu sawo mulai terjadi pada suhu 50°C, sedangkan pada kayu mangium retak baru mulai terjadi pada suhu 70°C. Kayu sawo mengalami keretakan yang ekstrim pada suhu 70°C, sedangkan kayu mangium pada suhu 80°C. Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan bahwa sifat pengeringan dipengaruhi sangat nyata oleh jenis kayu. Laju penurunan KA dari kondisi segar ke kondisi kering tanur dipengaruhi oleh bagian batang, namun tidak demikian halnya dari kondisi segar ke kering udara kecuali pada kayu mangium dan sawo. Perbedaan sifat pengeringan yang terjadi diduga terkait dengan adanya perbedaan porsi dan macam sel penyusun kayu, kandungan ekstraktif, dan tingkat kedewasaan dinding sel kayu (juvenil dan dewasa) yang terdapat dalam contoh uji.
Keyword: 

Judul: Kadar Air Titik Jenuh Serat  Beberapa Jenis Kayu Perdagangan Indonesia
Abstrak: Kelemahan kayu dibanding bahan substitusi seperti logam dan beton adalah sifat higroskopis yang dimilikinya. Sifat tersebut mempengaruhi stabilitas dimensi kayu yang apabila tidak diantisipasi dengan baik akan menimbulkan masalah dalam proses pengolahan dan pemakaian. Higroskopisitas kayu berhubungan dengan suhu dan kelembaban relatif (RH) udara di sekitarnya. Pada ruangan ber-RH tinggi, kayu akan menyerap uap air yang ada dan sebaliknya pada ruangan dengan RH yang rendah kayu akan melepaskan uap air ke udara. Proses tersebut terus berlangsung sampai tercapai keseimbangan antara kadar air (KA) kayu dengan RH lingkungannya. Besarnya KA kayu pada kondisi titik jenuh serat (TJS) sangat tergantung pada jenis kayu. Pada kondisi di bawah TJS, perubahan nilai KA akan mempengaruhi sifat dan kekuatan kayu. Pengurangan nilai KA akan mengakibat-kan kayu menyusut, dan sebaliknya penambahan nilai KA akan mengakibatkan kayu mengembang. Mengingat penelitian mengenai nilai KA-TJS untuk kayu perdagangan Indonesia belum pernah dilakukan, maka dilakukanlah penelitian ini, dengan menggunakan kayu-kayu cepat tumbuh yang mulai banyak dipergunakan. Harapannya agar dapat meningkatkan kinerja para teknisi pengolahan kayu khususnya di bidang pengeringan. Dengan diketahuinya nilai KA-TJS, maka proses pengeringan akan berjalan dengan lebih baik karena menggunakan jadwal pengeringan yang lebih tepat karena awal keluarnya air dari dalam kayu telah diketahui dengan pasti. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Sifat Dasar dan Laboratorium Pengerjaan Kayu (workshop), Bagian Teknologi Peningkatan Mutu Kayu, Fakultas Kehutanan IPB dari bulan Juli sampai Oktokber 2008. Bahan penelitian utama adalah lima jenis kayu yaitu: sengon, gmelina, nangka, manii, dan mangium yang masing-masingnya dalam keadaan basah. Alat yang digunakan terdiri dari timbangan elektrik, kaliper, gergaji, moisture meter, dan alat tulis. Ukuran contoh uji yang digunakan adalah penampang (2 x 2) cm dan panjang (4-5) cm untuk pengujian KA, BJ, dan penyusutan, dimana pengujian KA dan BJ kayu dilakukan mengikuti prosedur sebagaimana metode Gravimetri, sedangkan nilai penyusutan kayu diperoleh dengan cara menjumlahkan susut ketiga dimensi. Data kemudian ditabulasi lalu dihitung nilai rata-ratanya (tidak mengikutsertakan nilai pencilan), dan selanjutnya dibandingkan dengan rata-rata nilai sejenis dari pustaka yang dijadikan sebagai rujukan. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa nilai KA kondisi basah (KA-B) yang diperoleh untuk kelima jenis kayu yang diteliti berkisar antara 38,34% (mangium) sampai 112,78% (manii), sedangkan untuk kondisi kering udara (KA-KU) berkisar antara 13,65% (manii) sampai 15,32% (sengon). Keragaman yang tinggi khususnya pada nilai KA-B dipengaruhi oleh perbedaan jenis dan lokasi tempat tumbuh, sementara keragaman yang rendah pada nilai KA-KU menunjukkan bahwa nilai KA pada seluruh sampel telah sesuai dengan KA lingkungan. Kayu dalam kondisi setimbang dengan lingkungannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata nilai BJ kayu dari lima jenis kayu yang diteliti berkisar antara 0,36 (mangium) sampai 0,54 (nangka). Variasi atau keragaman nilai tersebut juga dipengaruhi oleh perbedaan jenis khususnya dalam hal tebal dinding sel dan kandungan zat ekraktif. Jika dibandingkan dengan pustaka yang ada, rata-rata BJ kayu mangium yang diteliti tergolong rendah. Hal ini dimungkinkan akibat adanya perbedaan umur dan asal tegakan yang digunakan. Nilai penyusutan volume kayu baik dari basah ke kering udara (B-KU) maupun dari basah ke kering tanur (B-KT) relatif seragam untuk kelima jenis kayu yang diteliti. Nilai tertinggi terdapat pada kayu sengon, masing-masing sebesar 3,52% (B-KU) dan 8,90% (B-KT), sedangkan nilai terendah
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak