Judul: Pengaruh Perlakuan Impregnasi Monoethylen Glycol dan Mikro Silika dari Batang Bambu Betung terhadap Stabilitas Dimensi dan Kerapatan Kayu Sengon
Abstrak: Kayu sengon (Falcataria moluccana) merupakan tanaman cepat tumbuh yang memiliki karakteristik dan stabilitas dimensi kayu yang rendah. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengidentifikasi pengaruh perlakuan impregnasi menggunakan campuran larutan MEG (monoethylen glycol) dan mikro silika dari batang bambu betung terhadap stabilitas dimensi, kerapatan dan karakteristik kayu sengon hasil perlakuan impregnasi MEG dan mikro silika dari batang bambu betung. Larutan impregnan yang digunakan terdiri dari kontrol (tanpa perlakuan), 50% MEG, MEGsilika 0.5%, MEGsilika 0.75% danMEGsilika 1%. Hasil analisis stabilitas dimensi menunjukkan nilai WPG (Weight Percent Gain), ASE (Anti-Swelling Efficiency), WU (Water Uptake), BE (Bulking Effect), dan kerapatan dipengaruhi oleh perlakuan. MEG dan mikro silika menyebabkan vessel kayu sengon setelah impregnasi tertutup (hasil analisis SEM), serta didukung dengan keberadaan mikro silika (hasil analisis SEM-EDX). Kristalinitas kayu sengon semakin menurun karena MEG bersifat amorf, FT-IR menunjukkan tidak adanya ikatan MEG dengan komponen dinding sel kayu sengon maupun antara mikro silika dengan kayu sengon. Stabilitas dimensi dan kerapatan terbaik diperoleh pada kayu sengon perlakuan MEGsilika 1%.
Keyword: impregnasi, MEG, partikel mikro, sengon, silika, stabilitas dimensi

Judul: Pengaruh Perlakuan Impregnasi Monoethylen Glycol dan Mikro Silika dari Batang Bambu Betung terhadap Stabilitas Dimensi dan Kerapatan Kayu Sengon.
Abstrak: Kayu sengon (Falcataria moluccana) merupakan tanaman cepat tumbuh yang memiliki karakteristik dan stabilitas dimensi kayu yang rendah. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis dan mengidentifikasi pengaruh perlakuan impregnasi menggunakan campuran larutan MEG (monoethylen glycol) dan mikro silika dari batang bambu betung terhadap stabilitas dimensi, kerapatan dan karakteristik kayu sengon hasil perlakuan impregnasi MEG dan mikro silika dari batang bambu betung. Larutan impregnan yang digunakan terdiri dari kontrol (tanpa perlakuan), 50% MEG, MEGsilika 0.5%, MEGsilika 0.75% danMEGsilika 1%. Hasil analisis stabilitas dimensi menunjukkan nilai WPG (Weight Percent Gain), ASE (Anti-Swelling Efficiency), WU (Water Uptake), BE (Bulking Effect), dan kerapatan dipengaruhi oleh perlakuan. MEG dan mikro silika menyebabkan vessel kayu sengon setelah impregnasi tertutup (hasil analisis SEM), serta didukung dengan keberadaan mikro silika (hasil analisis SEM-EDX). Kristalinitas kayu sengon semakin menurun karena MEG bersifat amorf, FT-IR menunjukkan tidak adanya ikatan MEG dengan komponen dinding sel kayu sengon maupun antara mikro silika dengan kayu sengon. Stabilitas dimensi dan kerapatan terbaik diperoleh pada kayu sengon perlakuan MEGsilika 1%.
Keyword: impregnasi, MEG, partikel mikro, sengon, silika, stabilitas dimensi

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