Judul: Telaah Pengadaan "Stok Tegakan" Bahan Baku Substitusi Pabrik Kertas di Kabupaten Banyuwangi
Abstrak: Industri kertas merupakan industri yang menggunakan bahan baku yang dagat diperbaharui (renewable), berupa kayu dan bahan berserat (berlignoselulosa) lainnya. D i Kabupaten Ranyuwangi terdapat industri kertas yang menggunakan bahan baku jenis s e r a t pendek (hardwood) dan kayu jenis serat panjang (softwood) s e r t a pulp impor.
Keyword: 

Judul: Analisis efisiensi produksi kertas dari bahan virgin pulp dan secondary pulp di Pabrik Kertas PT.Kertas Padalarang Bandung
Abstrak: Tingginya biaya pembuatan pulp dan keterbatasan kemampuan alam dalam menyediakan bahan baku yang mengandung selulosa menyebabkan manusia berupaya untuk mencari bahan pengganti. Salah satu alternatif sebagai sumber serat dalam pembuatan kertas adalah dengan memanfaatkan limbah kertas dan karton bekas (waste paper). Mengingat peranan faktor biaya yang sangat menentukan, maka diperlukan suatu analisis efisiensi terhadap parameter pembanding pada suatu pabrik kertas yang menggunakan bahan baku dari serat kayu dan serat dari kertas bekas. Sehubungan dengan itu, telah dilakukan pengamatan kegiatan produksi kertas yang menggunakan bahan baku virgin pulp (serat murni) dan secondary pulp (serat sekunder), dan dilakukan pula perhitungan terhadap biaya produksi kertas yang meliputi biaya variabel dan biaya tetap, serta perhitungan rendemen. Dari hasil penelitian ini diperoleh, bahwa bahan baku yang digunakan dalam proses produksi kertas di PT. Kertas Padalarang adalah Merang, Kayu Sengon, Needle Bleach Kraft Pulp (NBKP), dan Leaf Bleach Kraft Pulp (LBKP), serta kertas bekas. Bahan aditif yang dibutuhkan terdiri dari bahan pemasak, bahan pemutih, bahan pengisi, bahan perekat, dan bahan pewarna. Dalam proses produksi kertas yang menggunakan bahan baku serat sekunder, terdapat beberapa tahapan yang tidak dilalui sebagaimana proses produksi kertas dari bahan baku virgin pulp.
Keyword: pulp d

Judul: Clustering metagenome fragments using growing self organizing map
Abstrak: Metagenome is a research about analyzing microbes in the large community and allowed the culture-independent. The microorganism samples taken directly from environment is not easy to assembly because contains mixture microorganism. If sample complexity is very high and come from high diversity environment, difficulties of assembling DNA sequence are increasing because the interspecies chimeras can be happen. Clustering commonly using supervised learning, but the supervised learning depends on avaibillity of data training. Because of that, in this research we used unsupervised learning to clustering the metagenome fragments. Beside that, clustering usually using the longer fragments, which is ≥ 8 kbp and have a small community (less than 100 microorganism). The purpose of this research is to analyze the effectiveness and efficiency of Growing Self Organizing Map to the clustered large community of metagenome fragments. We used trinucleotide, tetranucleotide, and combination of oligonucleotide frequency that consider the don’t care situation called spaced k-mer frequency as a features. As a feature extraction, we using k-mer and spaced k-mer. Based on parameter combination using oligonucleotide frequency, the best combine between Learning Rate and Neighborhood Size is a spaced k-mer frequency. We tested to get a better parameter combinatoin into [10 10] map size and 10 epochs training lenght. Error to mapped metagenome fragments using spaced k-mer frequency is 0.665 for quantization error, 0.06 for topographic error and 13.07% for error percentage. Using the map size between [100 – 500], map unit 300 – 5000 unit, and training lenght 10 epochs, gives the best training in the map size [100 150] with 300 map unit. The training time is 51 minutes and percentage error is 6.43%.
Keyword: Clustering, Growing Self Organizing Map, metagenome fragments