Judul: Ekstraksi Minyak dan Resin Nyamplung (Calophyllum inophyllum) dengan Campuran Pelarut Heksan-Alkohol
Abstrak: Tanaman nyamplung sangat berpotensi sebagai sumber minyak nabati karena produktivitasnya lebih tinggi dibandingkan dengan kelapa sawit. Proses yang selama ini digunakan untuk mengekstraksi minyak nyamplung menggunakan metode pengepresan yang mengakibatkan bilangan asam minyak menjadi tinggi, karena minyak nyamplung mengandung resin. Penelitian ini bertujuan untuk 1) mengetahui pengaruh jenis campuran pelarut dan nisbah heksan/alkohol terhadap rendemen dan mutu minyak dan resin yang dihasilkan, dan 2) mendapatkan kombinasi perlakuan terbaik dalam proses ekstraksi minyak dan resin dari biji nyamplung. Penelitian ini dilaksanakan menggunakan rancangan acak lengkap faktorial dengan faktor-faktor, yaitu jenis campuran pelarut (campuran heksan-etanol dan heksan-metanol) dan nisbah heksan/alkohol (4:2, 4:3, 5:2, 4.5:2.5, 3.5:3.5). Hasil analisis ragam menunjukkan jenis pelarut mempengaruhi viskositas dan bilangan asam minyak, nisbah heksan/alkohol mempengaruhi rendemen minyak dan resin, densitas, bilangan asam minyak dan resin. Perlakuan yang menghasilkan rendemen minyak tertinggi (92.5%) adalah jenis campuran pelarut heksan-etanol dengan nisbah 5:2. Minyak yang dihasilkan memiliki densitas 0.900 g/cm3, viskositas 52.09 cSt, bilangan asam 19.73 mg KOH/g, dan bilangan iod 88.3 g iod/100 g. Rendemen resin terbaik (13.90%) diperoleh dari perlakuan jenis campuran pelarut heksan-metanol dengan nisbah 3.5:3.5. Bilangan asam resin yang dihasilkan adalah 103.98 mg KOH/g.
Keyword: ekstraksi, heksan-alkohol, minyak, nyamplung, resin

Judul: Ekstraksi Minyak dan Resin Nyamplung (Calophyllum inophyllum) dengan Campuran Pelarut Heksan-Metanol
Abstrak: Biji nyamplung memiliki kandungan minyak yang tinggi (51.19%), sehingga potensial untuk dimanfaatkan sebagai sumber bahan baku minyak nabati. Biji nyamplung juga mengandung resin dengan kandungan senyawa fenolik yang bermanfaat untuk kesehatan. Pada penelitian ini biji nyamplung diekstraksi dengan metanol dan heksan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kondisi proses terhadap rendemen dan sifat fisikokimia minyak dan resin nyamplung, serta untuk mendapatkan kombinasi perlakuan yang menghasilkan minyak dan resin nyamplung dengan rendemen dan kualitas terbaik. Penelitian ini dirancang menggunakan rancangan acak lengkap faktorial dengan faktor-faktor, yaitu waktu ekstraksi (5-7 jam), suhu (40-50°C) dan nisbah heksan/metanol (4:2, 3:3, 2:4). Hasil analisis ragam menunjukkan waktu ekstraksi mempengaruhi rendemen minyak, suhu mempengaruhi rendemen resin dan nisbah heksan/metanol mempengaruhi rendemen minyak, rendemen resin dan bilangan asam minyak. Perlakuan yang menghasilkan rendemen minyak terbaik adalah waktu ekstraksi 5 jam, suhu 50°C dan nisbah heksan/metanol 4:2, sedangkan yang menghasilkan rendemen resin terbaik adalah waktu ekstraksi 5 jam, suhu 50°C dan nisbah heksan/metanol 2:4. Minyak nyamplung hasil perlakuan tersebut mempunyai bilangan asam 12.4 mg KOH/g, bilangan iod 126.6 g iod/100 g minyak dan densitas 0.885 g/mL. Resin nyamplung mempunyai bilangan asam 184.8 mg KOH/g, dan nilai ini sesuai dengan standar gondorukem.
Keyword: ekstraksi, heksan, metanol, minyak, nyamplung, resin

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: