Judul: Study of Chlorophyll-Based Combustion Booster Formulation  in Xylene as Reducing Motor Vehicle Exhaust Emissions
Abstrak: Salah satu pencemaran udara terbesar di Indonesia disebabkan oleh emisi gas buang kendaraan. Polutan emisi kendaraan mengandung beberapa zat berbahaya yang dapat merusak sistem pernapasan hingga sistem peredaran darah. Emisi gas buang kendaraan dapat dikurangi dengan penambahan zat aditif pada bahan bakar. Aditif dengan pemanfaatan bahan alami salah satunya klorofil daun dapat menjadi alternatif zat aditif ramah lingkungan, karena banyaknya oksigen yang terkandung dalam klorofil sehingga dapat memperbaiki proses pembakaran. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan klorofil daun singkong dengan penambahan xilena dan span 80 sebagai aditif combustion booster pada bahan bakar bensin dan membandingkannya dengan aditif combustion booster komersil. Daun singkong diekstraksi dengan metode sonikasi untuk diperoleh ekstrak klorofil dan dikarakterisasi dengan spektrofotometer UV-Vis dan FTIR. Formulasi aditif combustion booster optimum pada nisbah klorofil:xilena:span 80 sebesar 1:220:10 dengan penurunan emisi gas CO 62%, HC 57%, CO2 49%, dan peningkatan oksigen sebesar 56%.
Keyword: Bahan bakar, Emisi gas buang, Klorofil, Zat aditif pembakaran

Judul: Formulation of Chlorophyll-Based  Combustion Booster Additive with Toluene and Span 80 as Reducing Exhaust Gas  Emissions for Motor Vehicles
Abstrak: Kendaraan mengeluarkan gas buang yang berdampak terhadap kualitas udara. Emisi gas buang kendaraan bermotor yang buruk merupakan hasil pembakaran tidak sempurna bahan bakar, seperti CO dan HC yang dapat menurunkan kualitas udara. Klorofil berpotensi menjadi zat aditif untuk menurunkan emisi gas buang kendaraan. Penelitian ini memanfaatkan klorofil daun singkong terlarut dalam toluena dan Span 80 untuk menyempurnakan pembakaran. Klorofil diekstraksi dengan metode sonikasi dan dikarakterisasi dengan metode spektrofotometri UV Vis dan spektroskopi FTIR. Penambahan surfaktan Span 80 dapat menurunkan kepolaran dari zat aditif klorofil sehingga klorofil lebih larut dalam bahan bakar. Aditif klorofil F2 dengan komposisi klorofil:toluena:Span 80 (1:210:20) menunjukkan performa terbaik, yaitu menurunkan 57,9% kadar CO dan 73,4% kadar HC. Aditif klorofil menunjukkan performa lebih baik dibandingkan dengan aditif komersial., Motor vehicles emit exhaust gases that have an impact on air quality. Poor motor vehicle exhaust emissions are the result of incomplete combustion of fuels, such as CO and HC which can degrade air quality. Chlorophyll has the potential to be an additive to reduce vehicle exhaust emissions. This research utilizes chlorophyll of cassava leaves dissolved in toluene and Span 80 to complete combustion. Chlorophyll was extracted by sonication method and characterized by UV-Vis spectrophotometry and FTIR spectroscopy. The addition of Span 80 surfactant can reduce the polarity of the chlorophyll additive so that chlorophyll is more soluble in fuel. The chlorophyll F2 additive with the composition of chlorophyll:toluene:Span 80 (1:210:20) showed the best performance, reducing 57.9% CO levels and 73.4% HC levels. Chlorophyll additives showed better performance than commercial additives.
Keyword: additives, chlorophyll, exhaust emissions, Span 80

Judul: Implementation of Spatio-Temporal Change Query in Relational Database.
Abstrak: Geographic object changes in various views. Object changes are recorded using a model of static storage. No historical connection between old version data and new version data has been built. For that, a storage model of spatio-temporal queries that can analyze spatio-temporal changes has been developed. The object changes the geometry are grouped according to the taxonomy of Spatio-Temporal Pattern Change. This research has been able to apply the query patterns change including born, expand, merge, contract, split, normal and die. This query based on geometric (area) changes. The implementation of spatio-temporal change queries represents an object changes continuously with easy, change detection is done by comparing two versions of data. Keyword: spatio-temporal change query, spatio-temporal change pattern.
Keyword: