Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Divais pemindai tiga dimensi (3D) mulai menarik perhatian dunia medis rekonstruksi kosmetik, khususnya ranah kedokteran Anaplastology. Dalam memberikan pelayanan terbaiknya, ranah yang bertugas untuk merestorasi bagian tubuh yang tidak sempurna ini, memanfaatkan kemampuan pemindai 3D dalam membuat replika prostetik yang menyerupai bentuk aslinya dengan cepat. Teknik pemindaian dengan bantuan metode cahaya terstruktur berpola banyak digunakan untuk menghasilkan gambar dengan kualitas resolusi tinggi dan dapat dapat memindai objek tanpa tekstur seperti kulit manusia. Meskipun pemindai 3D ini berpotensi untuk menggantikan metode terdahulunya yang dinilai tidak efektif dan kurang akurat, pemindai 3D memiliki harga yang cukup mahal. Skripsi ini bertujuan untuk melakukan analisis uji similaritas berbagai model permukaan 3D yang dapat merepresentasikan model hasil pemindaian 3D yang dirancang lebih murah (Intel® RealSense SR300) dibandingkan dengan pemindai 3D Einscan Pro 2X sebagai referensi (akurasi hingga 0,05 mm). Analisis similaritas diolah menggunakan bahasa Python dengan perhitungan distribusi bentuk (Shape Distribution). Proses pengukuran similaritas melalui dua tahapan utama yaitu mendapatkan descriptor dari transformasi model 3D dengan fungsi bentuk (shape function) D1 menjadi bentuk 1D dan membandingkan dengan metode pembanding distribusi probabilitas menggunakan Jensen-Shanon Distance (JSD). Perhitungan ini akan menghasilkan tingkat kesamaan geometris kedua hasil pemindaian. Hasil perbandingan terbaik melalui proses pemodelan 3D hingga fabrikasi prostesis serta dilakukan pengujian secara kuantitatif dengan analisis similaritas dan kualitatif dengan analisis data Likert.

---

Divais pemindai tiga dimensi (3D) mulai menarik perhatian dunia medis rekonstruksi kosmetik, khususnya ranah kedokteran Anaplastology. Dalam memberikan pelayanan terbaiknya, ranah yang bertugas untuk merestorasi bagian tubuh yang tidak sempurna ini, memanfaatkan kemampuan pemindai 3D dalam membuat replika prostetik yang menyerupai bentuk aslinya dengan cepat. Teknik pemindaian dengan bantuan metode cahaya terstruktur berpola banyak digunakan untuk menghasilkan gambar dengan kualitas resolusi tinggi dan dapat dapat memindai objek tanpa tekstur seperti kulit manusia. Meskipun pemindai 3D ini berpotensi untuk menggantikan metode terdahulunya yang dinilai tidak efektif dan kurang akurat, pemindai 3D memiliki harga yang cukup mahal. Skripsi ini bertujuan untuk melakukan analisis uji similaritas berbagai model permukaan 3D yang dapat merepresentasikan model hasil pemindaian 3D yang dirancang lebih murah (Intel® RealSense SR300) dibandingkan dengan pemindai 3D Einscan Pro 2X sebagai referensi (akurasi hingga 0,05 mm). Analisis similaritas diolah menggunakan bahasa Python dengan perhitungan distribusi bentuk (Shape Distribution). Proses pengukuran similaritas melalui dua tahapan utama yaitu mendapatkan descriptor dari transformasi model 3D dengan fungsi bentuk (shape function) D1 menjadi bentuk 1D dan membandingkan dengan metode pembanding distribusi probabilitas menggunakan Jensen-Shanon Distance (JSD). Perhitungan ini akan menghasilkan tingkat kesamaan geometris kedua hasil pemindaian. Hasil perbandingan terbaik melalui proses pemodelan 3D hingga fabrikasi prostesis serta dilakukan pengujian secara kuantitatif dengan analisis similaritas dan kualitatif dengan analisis data Likert."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan spectral clustering-PAM dengan menggunakan algoritma similaritas serial dan mengimplementasikan algoritma similaritas paralel berbasis CUDA dalam metode spectral clustering pada data microarray gen karsinoma. Implementasi dibantu dengan perangkat lunak R berbasis open source yang digunakan pada algoritma spectral clustering-PAM dengan algoritma similaritas serial dan CUDA yang digunakan pada algoritma similaritas paralel. Pengelompokan data microarray gen karsinoma diawali dengan menormalisasi data menggunakan normalisasi min-max. Pada algoritma spectral clustering-PAM, pertama-tama similaritas antar gen karsinoma dihitung. Selanjutnya, membentuk matriks Laplacian ternormalisasi dari matriks diagonal dan matriks Laplacian tak ternormalisasi. Langkah berikutnya yaitu menghitung eigenvalue dari matriks Laplacian ternormalisasi dan menentukan eigenvector dari eigenvalue terkecil matriks Laplacian ternormalisasi yang disusun menjadi dataset baru untuk dipartisi setiap barisnya menggunakan metode PAM. Berdasarkan running time, waktu yang dibutuhkan untuk menghitung nilai similaritas secara paralel di CUDA 378 kali lebih cepat daripada secara serial di R. Hasil penelitian menunjukkan bahwa spectral clustering-PAM mengelompokkan data microarray gen karsinoma menjadi dua cluster dengan nilai rata-rata silhouette yaitu 0,6458276.

---

This research aims to implement the spectral clustering PAM using serial similarity algorithm and implement parallel similarity algorithm based on CUDA in spectral clustering method on microarray data of carcinoma genes. Implementation assisted with software based on open source R used in spectral clustering algorithm PAM with serial similarity algorithm and CUDA used to parallel similarity algorithm. Clustering microarray data of carcinoma genes preceded by normalizing the data using min max normalization. In the spectral clustering PAM algorithm, first of all, similarity between genes of carcinoma calculated. Furthermore, forming the normalized Laplacian matrix from diagonal matrix and unnormalized Laplacian matrix. The next step is to calculate the eigenvalues of normalized Laplacian matrix and determine the eigenvectors of k smallest eigenvalues of normalized Laplacian matrix is organized into a new dataset to be partitioned each line using PAM. Based on the running time, the time required to calculate the value of parallel similarity in CUDA is 378 times faster than a serial in R. The results showed that spectral clustering PAM classify microarray data of carcinoma genes into two clusters with an average silhouette value is 0,6458276."

"Penggunaan model studi digital di Indonesia saat ini belum populer, akan tetapi adanya permasalahan kebutuhan penyimpanan ruangan, kebutuhan penyajian rencana perawatan yang akurat dan belum adanya teknologi model studi tiga dimensi digital di Indonesia menjadi alasan dilakukan penelitian ini. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimental dengan merakit pemindai laser dan ?benchmark? software tiga dimensi untuk kemudian membandingkan pengukuran pada model studi secara manual dengan digital. Material dan metode : Sampel yang digunakan sebanyak 12 pasang model gigi paska perawatan ortodonti yang memiliki hubungan molar kelas I. Setiap model studi dipindai menggunakan pemindai laser tiga dimensi. Hasil pemindaian kemudian dilakukan pengukuran jarak mesiodistal, interkaninus, dan intermolar. Pengukuran pada model studi konvensional menggunakan kaliper digital dengan ketelitian 0,01mm dan menggunakan software pada model digital. Masing-masing nilai pengukuran dilakukan pengujian realibilitas (uji intraeksaminer) dengan uji T-test berpasangan, kemudian nilai pengukuran secara digital dibandingkan dengan pengukuran secara manual untuk dilakukan uji validitas menggunakan uji T-test tidak berpasangan. Hasil : Hasil uji intraeksaminer menunjukan tidak ada perbedaan yang bermakna antara penghitungan pertama dan kedua dengan nilai p antara 0,07-0,701. Hasil T-test tidak berpasangan menunjukan tidak ada perbedaan yang bermakna antara pengukuran model studi digital dengan pengukuran model studi konvensional dengan nilai selisih rata-rata lebar mesiodistal sebesar 0,09mm (SD=0,07), nilai rata-rata selisih pengukuran jarak interkaninus 0,10 mm (SD=0,03) dan nilai rata-rata selisih pengukuran jarak intermolar 0,08 mm (SD=0,03) dengan nilai p untuk semua jenis pengukuran antara 0,62-0,99. Kesimpulan : Perbandingan pengukuran secara manual dengan pengukuran pada model studi digital hasil pemindaian laser 3D menunjukan perbedaan yang tidak bermakna secara statistik.

---

The use of digital study models in Indonesia is not popular, but problem such as space required for study models storage, the needs of accurate treatment planning and the absence of 3D digital study model technology in Indonesia is the reason to do this research. This study is an experimental study by assembling a 3D laser scanner with a 3D software "benchmark" and comparing the manual and digital study models measurements.

Material and methods: The amount of samples used in this research was 12 pairs of post-orthodontic treatment study models with class I molar relationship. Each of the conventional study model was scanned and the mesiodistal, intercanine, and intermolar width was measured. Measurement were made with a digital calliper to the nearest 0.01 mm from conventional study models and with the software from the digital model. Each measurement value was tested to know the realibilility (intraexaminer test) using paired T-test, then the measurements of digital were compared with measurements performed manually using unpaired t-tests to kwow the validity.

Results: The intraexaminer test showed no significant difference between the first and second measurements with p values between 0.07 to 0.701. The unpaired T-test showed no significant difference between measurements of digital study models with measurements of conventional models with the mean difference in mesiodistal width 0.09 mm (SD = 0.07), the mean difference of intercanine distance 0.10 mm (SD = 0.03) and the mean difference of intermolar distance 0.08 mm (SD = 0.03) with p values for all types of measurement between 0.62 to 0.99.

Conclusion: Comparison of measurements between conventional study models with digital study models from 3D laser scanning showed no significant difference."

"Model studi digital 3D diperkenalkan seiring dengan perkembangan teknologi digital. Penelitian ini dilakukan untuk menilai keandalan model studi digital yang dipindai dengan menggunakan perangkat pemindai laser yang dikembangkan oleh STEI ITB. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan model studi digital 3D dengan model studi konvensional. Dua belas subyek dengan geligi berjejal ringan sampai sedang dicetak sebanyak dua kali dengan menggunakan alginat dan polyvinylsiloxane. Cetakan alginat dicor untuk menghasilkan model studi konvensional dan cetakan polyvinylsiloxane dipindai untuk menghasilkan model studi digital. Kemudian dilakukan pengukuran lebar mesiodistal gigi dan indeks ketidakteraturan Little (LII) pada model studi konvensional secara manual dengan kaliper digital dan pada model studi digital secara digital. Lalu analisa Bolton dilakukan pada masing-masing studi model menggunakan data pengukuran lebar gigi. Setiap pengukuran dilakukan dua kali untuk menguji variasi antar pengukuran (uji intra-observer). Pengukuran pada model studi konvensional dan digital dibandingkan dengan menggunakan uji t tidak berpasangan. Ditemukan tidak terdapat perbedaan bermakna antara pengukuran lebar mesiodistal gigi pada model studi konvensional dengan model studi digital (p>0.05). Uji t tidak berpasangan juga tidak menemukan perbedaan bermakna antara model studi konvensional dan digital pada analisa Bolton (p=0.603) dan LII (p=0.894). Dapat disimpulkan bahwa pengukuran pada model studi digital sama akurat dengan model studi konvensional.

---

Three-dimensional digital study models were introduced following advances in digital technology. This study was carried out to assess the reliability of digital study models scanned by laser scanning device assembled by STEI ITB. The aim of this study was to compare digital study models and conventional models. Twelve sets of dental impressions were taken from patients with mild to moderate crowding. The impressions were taken twice, one with alginate and the other with polyvinylsiloxane. The alginate impressions were made into conventional models and the polyvinylsiloxane impressions were scanned to produce digital models. Mesiodistal tooth width and Little?s irregularity index (LII) were measured manually with digital callipers on the conventional models and digitally on digital study models. The Bolton analysis was performed on each study models. Each method was carried out twice in order to check for intra-observer variability. The reproducibility (comparison of the methods) was assessed by using independent samples t test. Mesiodistal tooth width between conventional and digital models were not significantly different (p>0.05). Independent samples t test did not identify statistically significant differences for Bolton analysis and LII (p=0.603 for Bolton and p=0.894 for LII). The measurements on digital study models are as accurate as the measurements on conventional study models."

"Penelitian ini difokuskan untuk desain prosthesis khusus pada kasus pasien yang terkena chordoma bagian tulang belakang lumbar 4, lumbar 5 dan tulang ekor. Chordoma merupakan salah satu golongan jenis kanker ganas dan langka, yang biasa ditemukan pada tulang belakang atau tulang tengkorak. Sebagai metode pengobatannya jika kanker belum menyebar keluar tulang, prosedur pengangkatan tulang yang terinfeksi dilakukan dan digantikan dengan sebuah tulang buatan (prosthesis). Metode perancangan dilakukan dengan menggunakan CT Scan data pasien, yang diolah menjadi model 3D dengan software Materialise Mimics, rekayasa 3D model dilanjutkan dengan menggunakan software Solidworks dan simulasi dengan ANSYS. Proses perancangan dilakukan dengan beberapa macam variasi desain, diantaranya model implan tulang dengan solid dan shell model yang terbagi menjadi beberapa komponen, penggunaan iliac screw lateral connector, modifikasi iliac screw locking head dan modifikasi iliac screw locking head dengan cross connector. Dari hasil analisa perhitungan dan simulasi konsep terbaik yang terpilih yaitu dengan nilai Peak von Mises Stress dominan terendah pada bagian iliac screw diantara jenis desain yang lain adalah desain dengan menggunakan locking head iliac screw yang menggunakan implan shell model lattice structure.

---

This study focused on the design of specific prosthesis in the case of patients affected by chordoma of the lumbar 4, lumbar 5 and coccyx of the spine. Chordoma is a group of types of malignant and rare cancers, commonly found in the spine or skull bones. As a method of treatment, if the cancer has not spread beyond the bone, the removal procedure is carried out and replaced with an artificial bone (prosthesis). The design method is carried out using CT Scan of patient data, which is processed into a 3D model with Materialise Mimics software, 3D model engineering is continued using Solidworks software and simulation with ANSYS. The design process is carried out with several kinds of design variations, including the bone implant model with a solid and shell model which is divided into several components, the use of iliac screw lateral connector, modification of iliac screw locking head and modification of iliac screw locking head with cross connector. From the analysis results of calculation and simulation the best concept chosen is the Peak von Mises Stress value which is the lowest dominant in the iliac screw section among other types of designs is the design using the iliac screw locking head with implant shell model lattice structure."

"Text Summarization secara ekstraktif merupakan suatu isu yang dapat meningkatkan kualitas pengalaman pengguna ketika menggunakan suatu sistem perolehan informasi. Pada bahasa Inggris, terdapat beberapa penelitian terkait Text Summarization secara ekstraktif salah satunya adalah penelitian Belwal et al. (2021) yang memperkenalkan suatu metode Text Summarization secara ekstraktif yang berbasiskan proses Topic Modeling serta Semantic Measure menggunakan WordNet. Sementara pada bahasa Indonesia, juga terdapat beberapa penelitian terkait Text Summarization secara ekstraktif tetapi belum ada yang menggunakan metode yang sama seperti yang diperkenalkan oleh Belwal et al. (2021). Agar metode yang diperkenalkan Belwal et al. (2021) dapat digunakan pada bahasa Indonesia, proses Semantic Measure menggunakan WordNet harus diganti dengan Similarity Measure menggunakan Vector Space Model karena tidak adanya model WordNet bahasa Indonesia yang dapat digunakan oleh umum. Dalam menggunakan metode yang diperkenalkan oleh Belwal et al. (2021) pada bahasa Indonesia, terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan Topic Modeling, Vector Space Model, serta Similarity Measure yang terdapat di dalamnya. Penelitian ini berfokus untuk mencari kombinasi metode ketiga hal yang telah disebutkan sebelumnya yang dapat memaksimalkan performa metode Text Summarization yang diperkenalkan oleh Belwal et al. (2021) pada bahasa Indonesia dengan menggunakan pendekatan hill-climbing. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik ROUGE-N dalam bentuk F-1 Score pada dua buah dataset yaitu Liputan6 serta IndoSUM. Hasil penelitian menemukan bahwa kombinasi metode yang dapat memaksimalkan performa metode Text Summarization secara ekstraktif yang diperkenalkan oleh Belwal et al. (2021) adalah Non-Negative Matrix Factorization untuk Topic Modeling, Word2Vec untuk Vector Space Model, serta Euclidean Distance untuk Similarity Measure. Kombinasi metode tersebut memiliki nilai ROUGE-1 sebesar 0.291, ROUGE-2 sebesar 0.140, dan ROUGE-3 sebesar 0.079 pada dataset Liputan6. Sementara pada dataset IndoSUM, kombinasi metode tersebut memiliki nilai ROUGE-1 sebesar 0.455, ROUGE-2 sebesar 0.337, dan ROUGE-3 sebesar 0.300. Performa yang dihasilkan oleh kombinasi metode tersebut bersifat cukup kompetitif dengan performa metode lainnya seperti TextRank serta metode berbasiskan model Deep Learning BERT apabila dokumen masukannya bersifat koheren.

---

Extractive text summarization is an issue that can improve the quality of user experience when using an information retrieval system. Research related to extractive text summarization is a language-specific research. In English, there are several studies related to extractive text summarization, one of them is the research of Belwal et al. (2021) They introduced an extractive Text Summarization method based on the Topic Modeling process and Semantic Measure using WordNet. While in Indonesian, there are also several studies related to extractive text summarization, but none have used the same method as introduced by Belwal et al. (2021). In order to use the method introduced by Belwal et al. (2021) in Indonesian, the Semantic Measure process using WordNet must be replaced with Similarity Measure using the Vector Space Model because there is no Indonesian WordNet model that can be used by the public. When using the method introduced by Belwal et al. (2021) in Indonesian, there are several methods that can be used to perform Topic Modeling, Vector Space Model, and Similarity Measure that contained in there. This study focuses on finding a combination of the three methods previously mentioned that can maximize the performance of the Text Summarization method introduced by Belwal et al. (2021) in Indonesian using hill-climbing approach. The evaluation process is carried out using the ROUGE-N metric in the form of F-1 Score on two datasets, namely Liputan6 and IndoSUM. The results of the study found that the combination of methods that can maximize the performance of the extractive text summarization method introduced by Belwal et al. (2021) are Non-Negative Matrix Factorization for Topic Modeling, Word2Vec for Vector Space Model, and Euclidean Distance for Similarity Measure. The combination of those methods has a ROUGE-1 value of 0.291, ROUGE-2 value of 0.140, and ROUGE-3 value of 0.079 in the Liputan6 dataset. Meanwhile, in the IndoSUM dataset, the combination of those methods has a ROUGE-1 value of 0.455, ROUGE-2 value of 0.337, and ROUGE-3 value of 0.300. The performance generated by the combination of those methods is quite competitive with the performance of other methods such as TextRank and Deep Learning BERT model based method if the input document is coherent."

"Butir kegiatan pustakawan yang termasuk kegiatan unsur utama, namun tidak termasuk tugas pokok dari pustakawan adalah pembuatan karya tulis/ karya ilmiah di bidang kepustakawanan. Kegiatan ini dikelompokkan ke dalam unsur pengembangan profesi. Angka kredit untuk kegiatan ini cukup besar, terutama bila dibandingkan dengan pelaksanaan kegiatan teknis perpustakaan lainnya. Oleh karena itu, banyak pustakawan yang mengejar kekurangan angka kredit dari kegiatan tersebut. Sayangnya, banyak pustakawan yang tidak hati-hati dalam menulis, atau mungkin jugamemang sengaja melakukan hal yang tidak terpuji, sehingga karya tulis yang dihasilkan banyak mengandung dugaan plagiarisme. Kajian ini mencoba memotret karya tulis pustakawan yang diusulkan kepada Tim Penilai Tingkat Pusat di Perpustakaan Nasional. Kajiandilakukan terhadap 129 judul karya tulis yang diajukan oleh 16 pustakawan selama Bulan Januari -Mei 2019. Sampel diambil menggunakan teknik non probability sampling yaitu ditarik secara incidental sampling. Seluruh karya tulis diperiksa menggunakan aplikasi Turnitin dan dicatat tingkat kemiripannya dengan artikel lain yang ada di dunia maya. Tingkat kemiripan (similarity) tertinggi diketahui sebesar 94% atau dapat dikatakan seluruh bagian dari artikel tersebut diduga meniru tulisan orang lain (plagiat) yang diperoleh dari internet. Sedangkan tulisan yang memiliki tingkat kemiripan terendah adalah sebesar 2%, atau hampir tidak ada dugaan praktek plagiarismedari tulisan tersebut. Dugaan plagiarismetersebut bisa memang sengaja dilakukan oleh penulis, atau bisa secara tidak sengaja dilakukan oleh penulis, misalnya karena ketidak tahuan cara menulis kutipan. Karenanya, disarankan agar para penulis mempelajari pedoman penulisan yang banyak beredar di dunia akademik sehingga hasil tulisannya sesuai dengan peraturan dan terhindar dari dugaan plagiarisme."

"Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa persepsi kemiripan dapat dibentuk tanpa ada interaksi antara pengamat dan target, termasuk teori pengambilan perspektif. Efek ini ditemukan karena pengambilan perspektif dapat membuat pelaku memproyeksikan identitasnya terhadap target. Penelitian ini berusaha memahami cara untuk meningkatkan persepsi kemiripan tanpa melakukan interaksi. Dalam dua eksperimen, peneliti menguji pengaruh pengambilan perspektif dan kontak imajiner terhadap persepsi kemiripan. Pengambilan perspektif merupakan sebuah proses kognitif sedangkan kontak imajiner mempengaruhi proses afektif. Studi pertama yang berfokus pada pengambilan perspektif dilakukan dengan 95 partisipan dan merupakan eksperimen between-subjects. Studi pertama juga merupakan replikasi dari studi ketiga Brown, Young & McConnel (2009). Studi kedua menguji pengaruh kontak imajiner dan memiliki 59 partisipan (76% perempuan). Kedua eksperimen ini menunjukkan bahwa pengambilan perspektif tidak meningkatkan persepsi kemiripan, sedangkan kontak imajiner dapat meningkatkan persepsi kemiripan. Studi ini menunjukkan pentingnya melakukan replikasi studi, dan memberi indikasi awal bahwa kontak imajiner dapat mempengaruhi persepsi kemiripan, bukan hanya efek keakraban (familiarity) terhadap target.

---

Several studies have shown that perceived similarity can be elicited without any interaction taking place between observers and their targets. One such study highlights the effects of perspective taking on perceived similarity. Perspective taking is found to increase perceived similarity by increasing self-other overlap between observer and target. This study seeks to understand ways to increase perceived similarity without any interaction taking place. In two experiments, we tested the effects of taking perspective taking and imagined contact on perceived similarity. These two methods were chosen because perspective taking is a cognitive process whereas imaginary contact affects affective processes. The first study focused on perspective taking and was done with 95 participants with a between subjects design. The first study was also a replication of the third study by Brown, Young & McConnel (2009). The second study examined the effect of imaginary contact and had 59 participants (76% women) with a within-subjects design. These experiments show that perspective taking does not improve perceived similarity, whereas imaginary contact does increase perceived similarity. This study demonstrates the importance of conducting replication studies and provides initial evidence that imagined contact can influence perceived similarity, not just the effect of familiarity towards a target."

"Prosthesis merupakan alat kesehatan yang memiliki tujuan mengembalikan fungsi dari bagian tubuh yang hilang. Di indonesia, bahan socket prosthesis yang sering digunakan adalah komposit berpenguat fiberglass yang memiliki beberapa permasalahan dalam pemanfaatannya. Penggunaan serat rami dapat menjadi alternatif penguat pada komposit socket prosthesis. Penambahan carbon nanotube (CNT) pada komposit diketahui dapat meningkatkan sifat mekanik. Penelitian ini bertujuan memperoleh dampak kekuatan tekuk dari komposit serat rami-CNT untuk pemanfaatan socket prosthesis. Jumlah CNT pada komposit divariasikan sebesar 0%, 0,5%, 1%, dan 3%. Bentuk serat yang digunakan adalah bentuk chopped strand. Untuk meningkatkan kompabilitas, fungsionalisasi CNT digunakan dengan metode mild acid oxidation yang dilanjutkan dengan perlakuan permukaan silane coupling agent. Perlakuan alkaline treatment dilakukan pada serat untuk menghilangkan pengotor yang menutupi selulosa dari permukaan, yang kemudian diperlakukan silane coupling agent untuk meningkatkan ikatan serat dengan matriks. Uji yang dilakukan pada penelitian ini adalah uji FTIR pada serat rami dan CNT untuk melihat beberapa gugus fungsi sebagai parameter keberhasilan perlakuan, dan uji tekuk dari komposit. Hasil uji tekuk memperlihatkan terjadinya penurunan kekuatan tekuk komposit sebesar 48,96%, 35,44%, dan 6,31 % pada penambahan CNT 0,5%, 1%, dan 3%. Hasil komposit yang didapatkan belum layak untuk diaplikasikan pada pemanfaatan socket prosthesis.

---

In Indonesia, most commonly used prosthesis socket material is fiberglass reinforced composites that have several problems in their utilization. Ramie fiber can be an alternative reinforcement in prosthesis socket composites. The aim of this study is to obtain effect in the flexural strength of composite ramie-CNT fiber for socket prosthesis utilization. The amount of CNT in composites varied by 0%, 0.5%, 1%, and 3%. The form of fiber used is chopped strand. To improve compatibility, CNT functionalized with mild acid oxidation method followed by surface treatment of silane coupling agent. Alkaline treatment is carried out on fiber to remove impurities that cover cellulose from the surface, which is then treated by silane coupling agent to increase fiber bond with matrix. Tests carried out in this study are FTIR test on ramie fiber and CNT to see some functional groups as success parameters of the treatment, and bending test of the composite. The results of flexural test showed a decrease in flexural strength of the composite by 48.96%, 35.44%, and 6.31% on the addition of CNT 0.5%, 1%, and 3%. The composite results obtained are not yet feasible to be applied to the use of socket prosthesis."