Judul: Pengaruh pasca perlakuan polyethylene glicol 400 dan 4000 terhadap sifat-sifat fisik kayu eboni (Diospyros celebica Bakh) dan kayu mahoni (Swietenia macrophylla King)
Abstrak: Kembang susut menimbulkan masalah dalam penggunaan kayu terutama bila digunakan sebagai produk yang memerlukan stabilisasi dimensi yang tinggi. Berbagai cara telah digunakan untuk mengatasi hal ini diantaranya dengan menggunakan Polyethylene Glicol (PEG) 400 dan 4000. Namun ada beberapa jenis kayu yang memberikan penampilan yang menarik apabila digunakan dalam keadaan alaminya, sehingga penggunaan PEG ini dapat memberikan dampak yang negatif terutama terhadap kilap kayu. Suatu penelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh pasca perlakuan PEG dengan cara mencuci kayu-kayu yang telah direndam dalam larutan PEG 400 dan 4000 dengan konsentrasi 30% dalam air selama 1, 2, dan 3 jam. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mengembalikan kilap kayu seperti kilap alaminya tanpa mengurangi stabilisasi dimensi kayu tersebut.
Keyword: kayu eboni

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: Classification of Histopathological Images of Breast Cancer with Methods CNN and Transfer Learning
Abstrak: Kanker payudara adalah kanker dengan jumlah kasus terbanyak pertama di dunia dan di Indonesia. Kanker payudara memiliki kontribusi sebesar 11,7% (2.261.419) dari total kasus baru kanker di dunia serta 16,6% (65,858) di Indonesia yang tercatat di tahun 2020. Pemeriksaan kanker umumnya menggunakan teknik biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan yang dicurigai terdapat sel kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dengan metode transfer learning dalam memprediksi status kanker payudara pada citra histopatologi. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7,909 citra histopatologi jaringan tumor payudara dan terbagi menjadi dua kelompok utama, yaitu tumor jinak dan tumor ganas. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, pelatihan model, dan evaluasi. Hasil dari penelitian ini adalah model CNN yang dapat membantu proses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi. Penelitian ini menghasilkan dua model CNN berbeda dengan akurasi terbaik sebesar 96%., Breast cancer is the cancer with the highest number of incidences, both in Indonesia and in the world. Breast cancer contributes up to 11,7% (2,261,419) of the total new cases of cancer in the world and 16,6% (65,858) in Indonesia (recorded in 2020). Cancer examination generally uses a biopsy technique by taking tissue samples suspected of having cancer cells. This study aims to create a convolutional neural network model with transfer learning method in predicting breast cancer status on histopathological images. The data used in this study were sourced from the BreakHis dataset which consisted of 7,909 histopathological images of breast tumor tissue and was divided into two main groups, namely benign tumors and malignant tumors. The stages in this research include data preprocessing, data sharing, model training, and evaluation. The result of this research is a convolutional neural network model that can help classify breast cancer in histopathological images. Two different CNN models were created with the best accuracy of 96%.
Keyword: breast cancer, convolution neural network, histopathology, transfer  learning, cnn