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: Sifat Dan Jadwal Pengeringan Beberapa Jenis Kayu Hutan Rakyat (Acacia Mangium, Albizia Falcataria, Pterocarpus Indicus, Dan Maesopsis Eminii)
Abstrak: Kelangkaan bahan baku kayu dari hutan alam maupun hutan produksi telah mendorong kecenderungan peningkatan permintaan bahan baku kayu dari hutan rakyat yang sebagian besar merupakan jenisjenis kayu yang belum cukup dikenal penggunannya dalam industri perkayuan. Upayaupaya penanganan yang tepat perlu diperhatikan untuk menghasilkan mutu dan kualitasnya yang terbaik dan sesuai dengan tujuan penggunaannya sebagai bahan baku dalam industri perkayuan, baik selama proses pengolahan maupun setelah menjadi produk komoditi tertentu. Kegiatan pengeringan kayu yang umumnya dilakukan menggunakan kilang pengering di industriindustri perkayuan, merupakan salah satu tahap awal yang paling penting sebelum proses pengolahan selanjutnya dilakukan. Kegiatan pengeringan juga bertujuan untuk menghasilkan kualitas bahan baku kayu yang prima dan lebih mudah untuk diproses lebih lanjut. Jadwal pengeringan merupakan salah satu faktor penting yang menentukan keberhasilan pengeringan kayu dalam kilang pengering. Jadwal pengeringan yang tepat akan mendukung proses pengeringan sehingga dapat berlangsung dalam waktu yang sesingkat mungkin dan mencapai kadar air kayu yang diinginkan dengan cacat yang minimal. Sedangkan untuk menetapkan berapa besar suhu dan kelembaban awal hingga akhir pengeringan dalam waktu yang optimal tanpa merusak kualitas kayu, diperlukan pengetahuan dasar tentang sifat pengeringan kayu (Terazawa 1965). Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui sifat pengeringan dan menentukan jadwal pengeringan dasar yang sesuai untuk digunakan mengeringkan kayu rakyat (akasia, jeunjing, angsana, dan afrika) dengan menggunakan kilang pengering. Sedangkan manfaat yang diharapkan dari penelitian ini ialah untuk dapat meminimumkan biaya dalam proses pengeringan kayu serta untuk meningkatkan kualitas dan mencapai optimasi nilai guna kayu rakyat sebagai bahan baku industri. Berdasarkan penelitian ini, nilai berat jenis kayu terbukti memiliki hubungan dengan tingkat penyusutan volume selama proses pengeringan. Kayu dengan berat jenis yang tinggi akan menghasilkan nilai susut volume yang lebih besar dibanding kayu dengan berat jenis yang lebih rendah dan cenderung berpengaruh pada lama pengeringan. Kayu jeunjing dengan berat jenis terendah yaitu 0,32 memiliki nilai susut volume sebesar 2,68 %, kayu afrika dengan berat jenis 0,42 memiliki nilai susut volume sebesar 2,72 %, kayu angsana dengan berat jenis 0,45 memiliki nilai susut volume sebesar 3,41 %, sedangkan untuk kayu akasia dengan berat jenis 0,56 memiliki nilai susut volume sebesar 7,63 %. Berdasarkan pengujian pendahuluan diketahui bahwa kayu akasia memiliki sifat pengeringan agak buruk untuk cacat pecah permukan, baik untuk cacat pecah dalam dan agak buruk untuk cacat deformasi, sedangkan kayu jeunjing memiliki sifat pengeringan yang buruk untuk cacat pecah permukaan, baik untuk cacat pecah dalam dan sedang untuk cacat pecah deformasi. Sifat pengeringan pada kayu angsana ialah sedang untuk cacat pecah permukaan, agak baik untuk cacat pecah dalam dan agak buruk untuk cacat deformasi, sedangkan untuk kayu afrika memiliki sifat pengeringan yang baik untuk cacat v pecah permukaan, agak baik untuk cacat pecah dalam serta sangat buruk untuk cacat deformasi. Hasil yang diperoleh dari pengujian tersebut ialah bahwa kayu akasia dengan berat jenis 0,55 dan kayu angsana dengan berat jenis 0,45 termasuk dalam kategori 5 (agak buruk) untuk tingkat cacat deformasi, sehingga dianjurkan untuk dikeringkan menggunakan suhu awal 50 0C, suhu akhir 77 0C, kelembaban awal 81 %, dan kelembaban akhir 28 %. Kayu jeunjing dengan berat jenis 0,32 termasuk dalam kategori 6 (buruk) untuk tingkat cacat
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