Peran Enzim Xilanase Sebagai Biokatalis Pada Proses Refining Kertas Bekas Sebagai Bahan Baku Kertas Coklat
Bibliographic record
Abstract
Refining merupakan proses pemberian aksi mekanis terhadap serat agar mengalami fibrilasi guna meningkatkan daya ikat antar serat dan mengoptimalkan sifat fisik kertas (Physical Properties). Perpaduan antara proses refining secara mekanis dengan penambahan enzim disebut biorefining. Proses refining dilakukan dalam skala laboratorium dengan menggunakan Valley Beater. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh penambahan enzim xilanase sebagai biokatalis proses refining pada bahan baku kertas bekas. Bahan baku kertas bekas yang digunakan adalah LOCC (Local Old Corrugated Container) dan EOCC (Europe Old Corrugated Container). Pada penelitian ini dilakukan pengujian Freeness dengan menggunakan Canadian Standart Freeness (CSF) tester untuk mengetahui derajat giling dan pengujian sifat fisik kekuatan kertas (Pgysical Strength Properties) meliputi Bursting, Ring crush dan Tensile. Variasi dilakukan pada waktu penggilingan (Beating Time) yaitu, 0 menit, 5 menit, 10 menit dan dosis enzim yang ditambahkan yaitu, 0 PPM, 100 PPM, 200 PPM, dan 300 PPM dengan waktu kontak 40 menit. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa enzim xilanase yang digunakan sebagai biokatalis pada proses refining kertas bekas dapat meningkatkan sifat fisik kekuatan kertas (Strength Properties). Peningkatan Strength Properties paling tinggi untuk Bursting diperoleh pada komposisi dosis enzim 300 PPM dan beating time 10 menit dengan nilai 4,326 kPa.m2/g. Untuk Tensile diperoleh pada komposisi dosis enzim 100 PPM dan beating time 10 menit dengan nilai 63,002 N.m/g. Serta untuk Ring Crush diperoleh pada komposisi dosis enzim 300 PPM dan beating time 5 menit dengan nilai 22,558 N.m/g. Kata Kunci : Biorefining, Enzim Xilanase, Kertas Bekas
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".