Judul: Peningkatan Kinerja Membran Kitosan Berpengisi Nanosilika dari Limbah Industri Gula pada Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Direct Methanol Fuel cell (DMFC) adalah sel dengan bahan bakar metanol yang menghasilkan listrik dengan Membrane Eletrode Assembly (MEA) sebagai pemisah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh penambahan fraksi Polyvinil Alcohol (PVA) dan katalis Ag atau Cu terhadap peningkatan kinerja membran elektrolit sebagai MEA pada direct methanol fuel cell. Sintesis membran elektrolit dilakukan dengan metode inversi fasa. Membran elektrolit kemudian disintesis menjadi MEA dengan penambahan kertas karbon serta katalis Ag atau Cu. Peningkatan fraksi PVA pada membran elektrolit kitosan-nanosilika memiliki pengaruh nyata (α 0.05) terhadap nilai water uptake, methanol uptake, permeabilitas metanol, dan beda potensial. Sedangkan penambahan katalis berpengaruh nyata (α 0.05) terhadap nilai konduktivitas proton dan beda potensial dari MEA. Selain itu terdapat interaksi antara fraksi PVA dan katalis terhadap nilai konduktivitas proton dan beda potensial dari MEA. Fraksi PVA 25% dengan katalis Ag memiliki nilai selektivitas lebih tinggi daripada komposisi lainnya. MEA dengan fraksi PVA 25% dan katalis Ag memiliki nilai permeabilitas metanol, konduktivitas proton, dan beda potensial berturut-turut sebesar 8.24 x 10-5 cm2s-1, 7.198 mScm-1, dan 0.433 V.
Keyword: DMFC, kitosan, MEA, nanosilika, PVA

Judul: Peningkatan Kinerja Membran Polisulfon Berpengisi Nanosilika Abu Ketel Industri Gula pada Direct Methanol Fuel Cell
Abstrak: Abu ketel merupakan hasil samping industri gula yang kaya akan kandungan silika. Nanosilika dimanfaatkan sebagai pengisi membran elektrolit karena dapat meningkatkan hidrofilitas dan kinerja membran. Membran elektrolit merupakan komponen kunci dalam direct methanol fuel cell (DMFC) yang harus memiliki konduktivitas proton tinggi, permeabilitas metanol rendah, dan stabilitas baik. Membran polisulfon-nanosilika dikembangkan untuk menggantikan membran Nafion. Tujuan penelitian ini yaitu menganalisis pengaruh konsentrasi H2SO4 1.5 M, 2 M, dan 2.5 M sebagai agen sulfonasi terhadap kinerja membran polisulfon-nanosilika serta pengaruh katalis Ag/C atau Cu/C terhadap kinerja membrane electrode assembly (MEA). Derajat sulfonasi polisulfon konsentrasi H2SO4 1.5 M, 2 M, dan 2.5 M meningkat berturut-turut yaitu 20.28%, 28.55%, dan 65.86%. Peningkatan konsentrasi H2SO4 meningkatkan water uptake, methanol uptake, permeabilitas metanol, konduktivitas proton, dan beda potensial membran. Membran polisulfon-nanosilika konsentrasi H2SO4 2.5 M menghasilkan kinerja tertinggi pada penelitian ini dengan water uptake 45.72%, methanol uptake 28.33%, permeabilitas metanol 6.97x10-5 cm2/s, konduktivitas proton 6.55x10-3 S/cm, dan beda potensial 66.70 mV. Fabrikasi membran menjadi MEA dengan katalis Ag/C atau Cu/C juga meningkatkan konduktivitas proton dan beda potensial. MEA berkatalis Ag/C menghasilkan konduktivitas proton 23.79x10-3 S/cm dan beda potensial 281 mV yang lebih tinggi dibandingkan MEA berkatalis Cu/C dan membran tanpa katalis.
Keyword: direct methanol fuel cell, katalis Ag, katalis Cu, membrane electrode assembly, nanosilika, polisulfon

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: