Judul: Biopelet Mixed of Bintaro Fruit Biomass (Cerbera manghas) and Coconut Shell (Cocos nucifera L)
Abstrak: Limbah biomassa buah bintaro dapat diolah menjadi bioenergi berupa biopelet. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik biopelet campuran biomassa buah bintaro dan tempurung kelapa dengan penambahan tapioka terhadap sifat fisis dan mekanis serta menentukan formulasi komposisi biopelet terbaik. Tahapan penelitian ini meliputi persiapan bahan baku, karakterisasi bahan baku pencampuran dan pencetakan biopelet, serta pengujian karakteristik biopelet. Komposi campuran biopelet terdiri dari A (bintaro dan tempurung kelapa); B (arang bintaro dan tempurung kelapa), C (arang bintaro dan arang tempurung kelapa); D (kontrol untuk masing-masing bahan). Perbandingan bahan dari setiap perlakuan A, B, dan C adalah 80:20, 60:40, 40:60, dan 20:80. Pengujian biopelet didasarkan pada parameter kadar air, kadar abu, kadar zat terbang, kadar karbon terikat, kerapatan, dan nilai kalor sesuai dengan SNI 8021-2014. Hasil perhitungan menggunakan metode perankingan diperoleh perlakuan terbaik adalah formulasi C3 dengan komposisi 40% bintaro dan 60% arang tempurung kelapa (skor 9,07). Bintaro dapat menjadi substitusi 40% dari arang tempurung kelapa, dan telah memenuhi kualitas biopelet terbaik dengan karakteristik yang dimiliki oleh formula biopelet C3 yaitu kadar air 0,49%, kadar abu 3,09%, kadar zat terbang 40,73%, nilai karbon terikat 55,69%, kerapatan 0,76 g/cm3, keteguhan tekan 4,40 kgf/cm2, dan nilai kalor sebesar 6080,5 kal/g., Bintaro fruit biomass waste can be processed into bioenergy in the form of biopelets. This study aims to determine the characteristics of the biopelet mixture of bintaro fruid and coconut shell using tapioca adhesive to physical and mechanical parameter also to determine the best formulation of biopelet composition. The stages of this research include the preparation of raw materials, characterization of raw materials, mixing and forming of biopelets, and testing of biopelet characteristics. Biopelet mixture consists of A (bintaro and coconut shell); B (bintaro charcoal and coconut shell), C (bintaro and coconut shell charcoal); D (control for each ingredient). The ratio of raw materials for each treatment A, B, and C are 80:20, 60:40, 40:60, and 20:80. Biopelet testing is based on parameters of moisture content, ash, volatile substance, fixed carbon, density and calorific value according to SNI 8021-2014. By the ranking method, the best treatment was formulation C3 with a composition of 40% bintaro and 60% coconut shell (score 9.07). Bintaro can be a substitute for 40% of coconut shell charcoal, and has met the best biopelet quality with characteristics of C3 biopelet formula are moisture content 0.49%, ash of 3.09%, volatile substances 40.73%, fixed carbon 55.69%, density 0.76 g/cm3, compressive strength 4.40 kgf/cm2, and a calorific value of 6080.5 cal/g.
Keyword: bintaro, biomass, biopelet, calorific value, coconut shell

Judul: Biopelet Campuran Sekam Padi dan Tempurung Kelapa.
Abstrak: Sumber energi di Indonesia saat ini masih bergantung pada bahan bakar fosil. Biomassa dipilih sebagai sumber energi alternatif karena ketersediaanya yang berlimpah, murah serta bersifat terbarukan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat biopelet campuran sekam dan tempurung kelapa, mengetahui karakteristik biopelet yang dihasilkan dan menentukan komposisi formulasi yang terbaik pada pembuatan biopelet. Proses pembuatan biopelet menggunakan metode eksperimen untuk mendapatkan komposisi pembuatan biopelet terbaik. Terdapat tiga jenis perlakuan yang ditetapkan pada penelitian ini, yaitu Biopelet A (campuran tempurung kelapa dan sekam padi), Biopelet B (campuran tempurung kelapa dan arang sekam) dan Biopelet C (campuran arang tempurung kelapa dan sekam). Perlakuan karbonisasi dilakukan pada suhu 400oC dengan waktu 4 jam. Peletisasi dilakukan dengan menggunakan suhu 200oC dengan waktu kempa 15 menit. Hasil karakterisasi biopelet memiliki nilai kadar air berkisar antara 2.5-6.8%, kadar zat terbang antara 52.0-78.8%, kadar abu 1.4-19.0%, kadar karbon terikat berkisar antara 14.3-30.7%, kerapatan berkisar antara 0.9-1.3 g/cm3 dan nilai kalor berkisar antara 3192.0-5668.6 kal/g. Berdasarkan hasil karakterisasi dan analisis skoring diperoleh hasil bahwa biopelet dengan perlakuan terbaik adalah biopelet A2 dengan komposisi 80% tempurung kelapa dan 20% sekam dengan skor 6.82. Biopelet A2 memiliki nilai kerapatan 0.88 g/cm3, kadar air 6.94%, kadar zat terbang 71.7%, kadar abu 6.4%, kadar karbon terikat 22.0% dan nilai kalor 4541.7 kal/g. Karakterisasi mutu dilakukan dengan uji pembakaran, hasil uji kecepatan pembakaran yaitu 0.0675 g/detik. Uji laju konsumsi 1 liter air sampai mendidih yaitu 10 menit 52 detik, dan api pembakaran berwarna oranye. Analisis finansial sederhana dilakukan dengan menentukan harga pokok produksi yaitu Rp 5 600,-.
Keyword: bahan bakar terbarukan, biopelet, nilai kalor, sekam padi, tempurung kelapa

Judul: Tinjauan Matematis pada Model Makroskopik dan Mikroskopik Arus Lalu-lintas
Abstrak: Traffic flow phenomenon can be described through mathematical model such as continuous dynamic model with an ordinary differential equation so that it can be solved with integral factors. In this paper three simple models of traffic flow are discussed, i.e, two macroscopic and one microscopic models. Macroscopic model formulates dynamics of the traffic flow that occurs on a large number of vehicles on a road. While the microscopic model explains drivers’ behavior in their interaction with other vehicles ahead, i.e, car-following model. This paper shows the existence of ordinary differential equation found in the traffic flow model and indicates some different representations in the context of the same model. It also reviews a simple model of traffic flow along a single link, which leads to some unexpected results, i.e, it can express the solution model in term of link outflows as well as trip time. In the microscopic model, simulation is done to illustrate the behavior of the drivers with a sensitivity coefficient as a benchmark parameter.
Keyword: