Judul: Pengaruh bahan pengawet borax ekuivalen terhadap serangan rayap kayu kering Cyptoteremes cynocephalus light dan bubuk kayu kering Dinoderus minutus Fabr. Pada kayu kelapa, bambu dan rotan
Abstrak: Penggunaan borax dan asam borat sebagai bahan pengawet kayu sudah lama berkembang di luar negeri maupun di dalam negeri. Dari beberapa penelitian diketahui bahwa kerusakan kayu yang disebabkan oleh organisma perusak kayu dapat dikurangi dengan memasukkan borax dan asam borat ke dalam kayu tersebut. Berdasarkan hasil penelitian tersebut maka dicoba dilakukan penelitian pengawetan kayu kelapa, bambu dan rotan dengan menggunakan borax ekuivalen sebagai bahan pengawet. Dengan tindakan pengawetan ini diharapkan dapat mengurangi kemungkinan serangan hama. Tujuan uji pengawetan ini adalah untuk mengetahui tingkat efektifitas tes borax ekuivalen sebagai bahan pengawet untuk melindungi kayu kelapa, bambu dan rotan dari serangan rayap dan bubuk kayu kering.
Keyword: pengawetan kayu

Judul: Ketahanan tiga jenis kayu hutan rakyat yang diawetkan dengan bahan pengawet boron terhadap serangan rayap tanah
Abstrak: Banyak masyarakat memakai kayu dengan umur yang masih muda untuk memenuhi kebutuhan, sehingga mutu kayu yang diperoleh tidak terlalu baik dalam hal keawetan. Akibatnya masa pakai kayu juga semakin pendek dan pemborosan dalam pemakaian bahan baku kayu pun terjadi. Upaya efisiensi penggunaan bahan baku kayu perlu dilakukan untuk memenuhi permintaan kayu yang semakin bertambah dengan melakukan pengawetan terhadap kayu yang akan digunakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui ketahanan tiga jenis kayu dengan memakai bahan pengawet persenyawaan boron (asam borat 45% + Boraks 54%) dengan konsentrasi 1,5%, 3% dan 4,5% BAE. Jenis kayu yang digunakan adalah kayu karet (Hevea brasiliensis Muell, Arg), jati (Tectona grandis L.E) dan trembesi (Samanea saman Jacquin). Metode pengawetan yang digunakan adalah rendaman dingin selama 10 hari, pengukusan 2 jam dan rendam dingin 2 hari, dan vakum tekan. Penelitian ini dilakukan di Laboratorium dan lapangan. Hasilnya menunjukkan dari ketiga jenis kayu diawetkan dengan berbagai konsentrasi, ternyata kayu karet dan jati efektif menggunakan proses pengawetan pengukusan 2 jam dan perendaman 2 hari dan kayu trembesi efektif menggunakan perendaman dingin selama 10 hari dengan konsentrasi 1,5%. Untuk penelitian lapangan ketiga kayu ini tidak tahan terhadap serangan. Sehingga bahan pengawet ini tidak cocok digunakan untuk penggunaan diluar atap atau alam terbuka dan cocok untuk penggunanan interior seperti barang kerajinan, mebel dan peralatan rumah tangga. Kata kunci: Pengujian laboratorium dan lapangan, rayap tanah, senyawa boron, pengawetan.
Keyword: Laboratory and field test, Subteranean termaites, Boron compound, Preservation

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification