Judul: Optimasi Proses Ekstraksi Minyak dan Resin Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.)
Abstrak: Biji nyamplung memiliki kandungan minyak (75%) dan resin (28%) yang tinggi. Minyak nyamplung potensial untuk dijadikan bahan baku pembuatan biodiesel, biokerosin, dan sabun. Resin nyamplung mengandung senyawa fenolik di dalamnya, seperti kumarin yang memiliki khasiat sebagai anti inflamasi, anti kanker, anti mikroba, dan anti koagulan. Minyak nyamplung tergolong non edible, sehingga pemanfaatan minyak nyamplung tidak bersaing dengan kepentingan pangan. Pada penelitian ini, biji nyamplung diekstraksi menggunakan campuran pelarut heksan dan metanol. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimasi suhu (40-60 oC), waktu ekstraksi (4-6 jam), dan kecepatan pengadukan (200-600 rpm) pada proses ekstraksi minyak dan resin. Penelitian ini dirancang menggunakan central composite design (CCD), dan variabel-variabelnya dioptimasi menggunakan response surface method (RSM). Hasil optimasi rendemen minyak diperoleh model terbaik yaitu kuadratik. Kondisi proses optimum yang menghasilkan rendemen minyak tertinggi (58.74%) adalah suhu 49.36 oC, waktu ekstraksi 5.26 jam, dan kecepatan pengadukan 385 rpm. Hasil optimasi rendemen resin diperoleh model terbaik yaitu mean dengan rata-rata rendemen resin yang diperoleh 14.95% untuk seluruh kondisi proses ekstraksi yang diuji. Karakteristik minyak yang dihasilkan memiliki kadar total volatile matter 0.44-6.92%, kadar abu 0.00-0.05%, densitas 0.87-0.91 g.cm-3 pada suhu 25 oC, viskositas 16.16-53.12 cSt pada suhu 40 oC, dan bilangan asam 18.22-42.55 mg-KOH.g-1 . Karakteristik resin yang dihasilkan memiliki kadar total volatile matter 1.40-4.39%, bilangan asam 73- 137.65 mg-KOH.g-1 , dan kadar total fenol 2.94-9.48%.
Keyword: Calophyllum, oil, optimization, resin, response surface method

Judul: Ekstraksi Minyak dan Resin Nyamplung (Calophyllum inophyllum) dengan Campuran Pelarut Heksan-Etanol.
Abstrak: Biji nyamplung (Calophyllum inophyllum) memiliki kandungan minyak yang tinggi, sehingga potensial untuk dijadikan sebagai sumber bahan baku minyak nabati. Biji nyamplung mengandung resin dan zat pengotor yang dapat mengurangi kualitas minyak nyamplung. Pada penelitian ini biji nyamplung diekstraksi menggunakan campuran dua pelarut, yaitu heksan untuk mengekstraksi minyak dan etanol untuk mengekstraksi resin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh waktu, suhu dan nisbah heksan/etanol terhadap rendemen dan sifat fisikokimia minyak dan resin, serta untuk mendapatkan kombinasi perlakuan yang 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/etanol (2:4, 3:3, 4:2). Hasil analisis ragam menunjukkan waktu ekstraksi mempengaruhi rendemen minyak dan resin, dan densitas. Suhu mempengaruhi rendemen dan densitas minyak. Nisbah heksan/etanol mempengaruhi rendemen minyak dan resin, bilangan asam dan iod, serta densitas. Perlakuan terbaik diperoleh pada waktu ekstraksi 5 jam, suhu 40oC dan nisbah heksan/etanol 4:2 untuk rendemen minyak (59.4%), waktu ekstraksi 5 jam, suhu 40oC dan nisbah heksan/etanol 2:4 untuk rendemen resin (16.0%), waktu ekstraksi 7 jam, suhu 40oC dan nisbah heksan/etanol 2:4 untuk bilangan asam minyak (6.2 mg KOH/g), waktu ekstraksi 5 jam, suhu 40oC dan nisbah heksan/etanol 2:4 untuk bilangan iod minyak (63.5 g iod/100g minyak) sebagai bahan baku biodiesel, waktu ekstraksi 5 jam, suhu 50oC dan nisbah heksan/etanol 4:2 untuk densitas minyak (0.860 g/cm3). Resin memiliki bilangan asam 168.8 mg KOH/g yang diperoleh pada waktu ekstraksi 7 jam, suhu 40oC dan nisbah heksan/etanol 2:4.
Keyword: ekstraksi, etanol, heksan, 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: