Judul: Karakteristik Sifat Fisis dan Mekanis Kayu Jabon (Anthocephalus cadamba Miq) dan Sengon (Falcataria moluccana Miq) dari Empulur ke Kulit
Abstrak: Physical and mechanical properties of jabon and sengon wood need studied considering both types of wood is a type of wood the most fast-growing in Indonesia. Physical characteristics of wood that needs to be known were the moisture content, specific gravity and density, while mechanical properties tested was bending strength. The results showed that jabon have moisture content, MOE and MOR higher than sengon. Density and specific gravity of jabon was also bigger than sengon wood. Moisture content tended to decrease from pith to bark both for jabon and sengon wood. The shrinkage on tangensial direction was two times larger than that on the radial direction, and longitudinal shrinkage showed a constant from pith to bark. Shrinkage increased from pith to bark both for both jabon and sengon. The largest shrinkage occured at the middle part of tree stem for jabon and sengon. The results of study indicated that the weight loss on jabon and sengon woods was caused by termites attack increased from the pith to the bark
Keyword: pith to bark, physical and mechanical properties, sengon, jabon

Judul: Pengujian Sifat Fisis dan Mekanis Kayu Jabon [Anthocephalus Cadamba (Roxb.) Miq.]
Abstrak: Pemilihan kayu jabon [Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq.] dalam penelitian ini karena beberapa alasan, diantaranya : tanaman jabon merupakan tanaman yang cepat tumbuh, memiliki tingkat kesilindrisan yang cukup tinggi, mata kayunya sedikit, dan memiliki sifat mekanis yang cukup baik untuk konstruksi ringan (kaso, usuk, reng, rangka jendela, dan lain-lain). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh posisi kayu (pangkal, tengah, dan ujung) dalam pohon dan bidang pengamatan (tangensial, radial, dan acak (R-T)) terhadap sifat fisis dan mekanis kayu jabon serta menguji sifat mekanis lentur kayu jabon secara nondestruktif dan destruktif pada bagian pangkal, tengah, dan ujung. Bahan yang digunakan adalah kayu jabon (Anthocepalus cadamba) yang berumur ± 7 tahun dengan diameter 35 cm dan tinggi bebas cabang ± 8 m. Pohon diambil dari pondok pesantren Darul Fallah Ciampea Kabupaten Bogor Jawa Barat. Pengujian contoh uji berdasarkan British Standard 373: 1957. Rancangan percobaan yang digunakan adalah rancangan percobaan acak lengkap dua faktorial dengan faktor A adalah variasi posisi kayu dan faktor B adalah variasi bidang pengamatan dengan 4 kali ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kayu jabon pada posisi pangkal, tengah, maupun ujung pada umumnya memiliki sifat fisis dan mekanis yang tidak berbeda nyata tetapi menurut bidang pengamatannya kayu jabon yang diteliti pada bidang tangensial memiliki sifat mekanis yang lebih baik dibandingkan bidang yang lain. Menurut Tabel PKKI NI 5-1961 kayu jabon yang diteliti termasuk dalam kelas kuat IV. MOE dinamis dan MOE statis kayu jabon yang tertinggi terdapat pada bagian ujung bidang acak dan yang terendah terdapat pada bagian pangkal bidang radial. Rata-rata nilai MOE dinamis lebih tinggi 57% dibandingkan rata-rata nilai MOE statisnya hal ini dikarenakan faktor sifat visko elastis bahan dan pengaruh efek rangkak pada pengujian secara defleksi.
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