Judul: Pengaruh kadar air air dan kemiringan serat terhadap sifat pemesinan dan stabilitas dimensi dalam pengerjaan kayu kemiri (Aleurites moluccana Willd)
Abstrak: Pengembangan industri kayu di Indonesia diawali dengan pemanenan hasil hutan (kayu bulat) yang diikuti oleh industri kayu primer yaitu penggergajian dan kayu lapis. Dalam usaha meningkatkan nilai tambah kayu, penyerapan teknologi serta perluasan lapangan kerja, diperlukan pengembangan industri-industri kayu sekunder seperti industri pengerjaan kayu. Rachman (1988) menyatakan bahwa di Indonesia jumlah bahan baku untuk industri pengerjaan kayu cukup melimpah, tetapi baru sebagian kecil yang sudah dimanfaatkan. Berdasarkan hal tersebut, maka sejak sepuluh tahun terakhir telah dilakukan penelitian mengenai sifat pemesinan kayu untuk menunjang pengembangan industri pengerjaan kayu tersebut. Penelitian penelitian tersebut mengevaluasi nilai respon kayu akibat perlakuan yang umum diterapkan dalam pengerjaan kayu, yaitu penyerutan, pembentukan, pengampelasan, pembubutan dan pemboran, dimana besar nilai respon tersebut berbeda-beda tergantung pada sifat dasar kayu. Selain itu juga dievaluasi stabilitas dimensi dalam pengerjaan kayu tersebut.
Keyword: kayu kemiri

Judul: Stabilisasi dimensi beberapa jenis kayu dengan menggunakan larutan urea
Abstrak: Stabilitas dimensi kayu merupakan salah satu sifat kayu yang penting baik dalam pengolahan maupun penggunaan kayu. Pada dasarnya tidak sedikit jenis kayu di Indonesia merupakan jenis-jenis kayu yang mempunyai stabilitas rendah, oleh karena itu usaha stabilisasi dimensi menjadi cara yang sangat diperlukan. Sampai sekarang ini cara stabilisasi dimensi masih menjadi bahan penelitian. Mengingat keadaan di atas maka dilalukan suatu penelitian dalam hal stabilisasi dimensi kayu. Tujuan penelitian ini adalah meningkatkan stabilitas dimensi dari jenis-jenis kayu dengan kestabilan dimensi yang rendah dan yang sukar untuk dikeringkan. Penggunaan larutan urea dalam berbagai cara pengobatan dan konsentrasi diharapkan dapat meningkatkan stabilitas dimensi jenis-jenis kayu seperti Rasamala (Altingia excelsaNorr.), Mahoni (Swietenia sp.), Kamper (Dryobalanops sp.) dan Keruing (Dipterocarpus sp.). Hasil penelitian menunjukkan bahwa melalui penambahan larutan urea ke dalam setiap jenis kayu telah mampu menurunkan prosentase susut radial, tangensial, longitudinal dan volume. Hal ini dapat dilihat dari nilai Anti-Shrink Efficiency yang semakin besar, prosentase susut dapat diturunkan susut pada kayu kontrol. Dari hasil analisis sidik ragam ditunjukkan bahwa penga ruh faktor jenis kayu, cara pengobatan dan konsentrasi berpengaruh sangat nyata terhadap prosentase susut untuk semua arah susut. Untuk susut radial, tangensial dan volume pengaruh setiap faktor dan interaksinya berpengaruh sangat nyata terhadap prosentase susut. Untuk melihat susut terbaik dapat dilihat dari pengaruh interaksi ketiga faktor, namun untuk arah longi- tudinal faktor yang berpengaruh hanyalah faktor cara pengobatan dan konsentrasi. mversity Dari hasil analisis statistik dapat dikategorikan perlakuan pengobatan dan konsentrasi terbaik yang mampu meningkatkan stabilitas dimensi kayu. Prosentase penyusutan arah radi- al untuk kayu kasamala, Kamper dan keruing sampai kadar air. 15% maupun kering tanur dicapai melalui proses rendaman 2 hari konsentrasi 45%, sedangkan untuk kayu Mahoni dicapai melalui proses difusi 3 minggu konsentrasi 45%. Untuk prosentase su- sut tangensial untuk kayu kasamala dicapai melalui proses ren- daman 2 hari konsentrasi 45%. Pada kayu Mahoni dicapai melalui proses difusi difusi i minggu sampai kadar air 15%) dan rendaman 3 hari konsentrasi 45% (sampai kering tanur)…dst
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