Judul: Penambahan sari buah asam sebagai bahn pemutih kulit dalam pembuatan bedak kocok
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pembuatan bedak kocok dengan penambahan sari buah asam yang dapat digunakan sebagai bahan pemutih kulit ("bleaching agent") untuk mencegah terbentuknya hyperpigmentasi pada kulit manusia. Jenis formula yang digunakan merupakan modifikasi dari formula masker untuk kulit berminyak serta formula bedak cair, karena sampai saat ini belum ada jenis formula untuk bedak kocok itu sendiri. Sedangkan sari buah asam yang ditambahkan merupakan bahan aktif utama dan di harapkan dapat berfungsi sebagai penghambat proses oksidasi tirosin, sehingga pigmen melanin tidak terbentuk. Maksud penggunaan jenis pewangi yang berlainan adalah un tuk mengetahui tingkat kesukaan panelis terhadap bau bedak kocok yang dihasilkan melalui pengujian organoleptik. Pengamatan dan analisa dilakukan terhadap nilai pH, total asam, pengukuran tinggi endapan dan penilaian organoleptik yang meliputi sifat warna, bau serta olesan dari bedak kocok yang dihasilkan.
Keyword: 

Judul: Biosorpsi Biru Metilena oleh Kulit Buah Kakao
Abstrak: Kajian tentang biosorben zat warna semakin dikembangkan sejak ditemukannya kekurangan teknik konvensional dalam penurunan konsentrasi zat warna dari limbah industri dan penemuan biomassa pertanian yang dapat dimanfaatkan sebagai biosorben. Penelitian ini memanfaatkan selulosa dan tanin dari kulit buah kakao sebagai biosorben zat warna. Perlakuan terhadap kulit buah kakao meliputi modifikasi asam terimpregnasi basa, modifikasi basa, dan tanpa modifikasi. Modifikasi asam menggunakan asam nitrat 0.6 M sedangkan modifikasi basa menggunakan natrium hidroksida 0.1 M. Adsorpsi dilakukan dengan ragam waktu adsorpsi, bobot biosorben, pengaruh kuat ion, isoterm, pH, dan diaplikasikan pada limbah industri zat warna. Waktu dan bobot biosorben optimum adsorpsi untuk biosorben tanpa modifikasi adalah 60 menit dengan bobot biosorben 2 g, pengaruh kuat ion 0.01 M, dan pH 3.02. Waktu dan bobot biosorben optimum adsorpsi modifikasi asam terimpregnasi basa adalah 45 menit dengan bobot 1 g, pengaruh kuat ion 1 M, dan pH 3.04. Biosorben modifikasi basa optimum pada menit 30, bobot 2 g, pengaruh kuat ion 1 M, dan pH 5.01. Adsorpsi biru metilena oleh biosorben kulit buah kakao tanpa modifikasi mengikuti tipe isoterm Freundlich dengan nilai n sebesar 0.3886 dan k sebesar 7.5474, sama halnya dengan biosorben modifikasi asam impregnasi basa mengikuti tipe isoterm Freundlich dengan nilai n 0.6263 dan nilai k sebesar 9.3389 dan biosorben modifikasi basa mengikuti tipe isoterm Langmuir dengan nilai á sebesar 0.0138 dan nilai â sebesar 3.4518. Aplikasi biosorben terhadap limbah industri zat warna menunjukkan kapasitas adsorpsi sebesar 1069.5697 ìg/g biosorben. Arang aktif digunakan sebagai pembanding menunjukkan kapasitas adsorpsi sebesar 3150.7858 ìg/g biosorben. Berdasarkan penelitian ini kulit buah kakao dapat digunakan sebagai biosorben alternatif penjerap limbah zat warna bermuatan positif. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa variasi konsentrasi dengan KNO3, tipe biosorben tanpa modifikasi, biosorben modifikasi asam terimpregnasi basa, biosorben modifikasi basa, dan interaksi antara keduanya memberikan pengaruh yang nyata terhadap kapasitas adsorpsi zat warna.
Keyword: 

Judul: Visualisasi Data Spasial di MonetDB Menggunakan OpenJUMP
Abstrak: There are currently the most used data model is relational. This model a database as a set of data that is stored in structural rows and columns. Besides the popullarity, the relational data model is lacking in the implementation of data is large and has a high complexity. Different of the relational model, MonetDB using a column store method to divide the data into sections binary tables . This method is only necessary to call the data, resulting method is faster. Anggi ( 2013 ) have tested the MonetDB as a spatial and non spatial data storage, but not yet visualize data from MonetDB. This result successfully visualize spatial data using a simple query “like” and “and” the average time 1 second , while the complex spatial queries using “joins”, “constains” and “Intersect” with average time more than 20 minutes. So it looks that MonetDB also can process spatial data simple and complex . But in the process of complex spatial data visualization that require run-time is relatively long .
Keyword: visualize, OpenJUMP, MonetDB, spatial data