Judul: Produksi Bioetanol Dari Nira Aren (Arenga Pinnata) Oleh Saccharomyces Cerevisiae
Abstrak: Kebutuhan Minyak Bumi Dewasa Ini Semakin Meningkat, Sedangkan Minyak Bumi Merupakan Sumber Daya Alam Yang Tidak Terbarukan. Untuk Itu Diperlukan Alternatif Pengganti Sumber Energi Tersebut. Aren (Arenga Pinnata) Merupakan Salah Satu Tanaman Yang Serbaguna Dan Dapat Menghasilkan Nira Sebagai Sumber Gula. Kandungan Gulanya Yang Cukup Tinggi Yaitu 18-21% Membuat Nira Ini Berpotensi Sebagai Bahan Baku Pembuatan Bioetanol. Penelitian Ini Bertujuan Untuk Mengevaluasi Potensi Pemanfaatan Nira Aren Untuk Produksi Bioetanol Sebagai Sumber Energi Alternatif. Proses Fermentasi Dilakukan Dengan Menggunakan Kultur Murni Saccharomyces Cerevisiae Selama 72 Jam Pada Suhu Ruang Dengan Pengambilan Sampel Setiap 12 Jam. Dalam Penelitian Ini Dilakukan Evaluasi Terhadap Pengaruh Jumlah Inokulum Saccharomyces Cerevisiae Yaitu 5%, 10% Dan 15% (V/V) Dan Pengaruh Tingkat Konsentrasi Gula Total Dalam Substrat Yaitu 21%, 23% Dan 26%. Hasil Penelitian Menunjukkan Bahwa Konsentrasi Penambahan Inokulum Terbaik Adalah 15% (V/V) Dengan Produksi Etanol Sebesar 3.32±0.0 % (B/V). Konsentrasi Gula Terbaik Untuk Pertumbuhan Saccharomyces Cerevisiae Adalah 21% Dengan Produksi Etanol Sebesar 2.54±0.1% (B/V), Xmax 5.10±0.14 G/L. Parameter Kinetika Yang Diperoleh Pada Fermentasi Yaitu Tingkat Penggunaan Substrat 75.66%, Yp/S Sebesar 0.78±0,02 G Etanol/G Substrat, Yx/S Sebesar 0.11±0.03 G Sel/G Substrat, Yp/X Sebesar 7.35±0.0 G Etanol/G Sel, Qp Sebesar 0.50 G P/G Sel.Jam, Dan Qs Sebesar 0.39 G S/G Sel.Jam. Kebutuhan Minyak Bumi Dewasa Ini Semakin Meningkat, Sedangkan Minyak Bumi Merupakan Sumber Daya Alam Yang Tidak Terbarukan. Untuk Itu Diperlukan Alternatif Pengganti Sumber Energi Tersebut. Aren (Arenga Pinnata) Merupakan Salah Satu Tanaman Yang Serbaguna Dan Dapat Menghasilkan Nira Sebagai Sumber Gula. Kandungan Gulanya Yang Cukup Tinggi Yaitu 18-21% Membuat Nira Ini Berpotensi Sebagai Bahan Baku Pembuatan Bioetanol. Penelitian Ini Bertujuan Untuk Mengevaluasi Potensi Pemanfaatan Nira Aren Untuk Produksi Bioetanol Sebagai Sumber Energi Alternatif. Proses Fermentasi Dilakukan Dengan Menggunakan Kultur Murni Saccharomyces Cerevisiae Selama 72 Jam Pada Suhu Ruang Dengan Pengambilan Sampel Setiap 12 Jam. Dalam Penelitian Ini Dilakukan Evaluasi Terhadap Pengaruh Jumlah Inokulum Saccharomyces Cerevisiae Yaitu 5%, 10% Dan 15% (V/V) Dan Pengaruh Tingkat Konsentrasi Gula Total Dalam Substrat Yaitu 21%, 23% Dan 26%. Hasil Penelitian Menunjukkan Bahwa Konsentrasi Penambahan Inokulum Terbaik Adalah 15% (V/V) Dengan Produksi Etanol Sebesar 3.32±0.0 % (B/V). Konsentrasi Gula Terbaik Untuk Pertumbuhan Saccharomyces Cerevisiae Adalah 21% Dengan Produksi Etanol Sebesar 2.54±0.1% (B/V), Xmax 5.10±0.14 G/L. Parameter Kinetika Yang Diperoleh Pada Fermentasi Yaitu Tingkat Penggunaan Substrat 75.66%, Yp/S Sebesar 0.78±0,02 G Etanol/G Substrat, Yx/S Sebesar 0.11±0.03 G Sel/G Substrat, Yp/X Sebesar 7.35±0.0 G Etanol/G Sel, Qp Sebesar 0.50 G P/G Sel.Jam, Dan Qs Sebesar 0.39 G S/G Sel.Jam.
Keyword: Nira Aren, Bioetanol, Fermentasi, Saccharomyces Cerevisiae

Judul: Produksi Bioetanol dari Nira Aren (Arenga pinnata MERR) oleh Dry Yeast Saccharomyces cerevisiae
Abstrak: Peningkatan jumlah konsumsi minyak bumi tidak diimbangi dengan peningkatan produksi minyak bumi, sehingga diperlukan sumber energi alternatif lain yang dapat menyubstitusi minyak bumi, seperti bioetanol. Kandungan gula pada nira aren sebesar 16-18%, sehingga berpotensi untuk dijadikan bahan baku pembuatan etanol. Saccharomyces cerevisiae dapat digunakan untuk mengonversi glukosa menjadi bioetanol. Konsentrasi gula dan penambahan inokulum dapat mempengaruhi rendemen bioetanol yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh konsentrasi gula awal S1, S2, dan S3, serta penambahan inokulum 5%, 10%, dan 15% (v/v) untuk menghasilkan kadar etanol tertinggi. Fermentasi dilakukan selama 48 jam dan analisis produk diukur setiap 12 jam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi penambahan inokulum terbaik adalah 15% (v/v), sedangkan perlakuan gula S1 (18.6%) merupakan konsentrasi terbaik untuk pertumbuhan Saccharomyces cerevisiae dengan produksi etanol sebesar 6.14±0.13% (b/v), Xmaks 36.40±3.32 g/L, persentase konversi substrat 99.75%, Yp/s sebesar 0.47±0.01 g etanol/g substrat, Yx/s 0.11±0.0 g sel/g substrat, Yp/x sebesar 4.30±0.02 g etanol/g sel, qp sebesar 0.10 gP/g sel.jam, dan qs sebesar 0.22 g S/g sel.jam.
Keyword: Bioetanol, fermentasi, nira aren, Saccharomyces cerevisiae

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm