Judul: Pretreatment alkali hidrogen peroksida pada tanaman air Egeria densa untuk proses pembuatan bioetanol
Abstrak: Egeria densa merupakan gulma perairan yang pertumbuhannya tidak terkendali dan berpotensi sebagai bahan baku bioetanol. Pretreatment alkali hidrogen peroksida digunakan untuk mendegradasi lignin dan melarutkan hemiselulosa. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan karakteristik lignoselulosa tanaman air E. densa untuk dasar pemanfaatan sebagai bahan baku bioetanol dan mempelajari pengaruh pretreatment alkali hidrogen peroksida pada kombinasi konsentrasi, suhu, dan waktu yang berbeda terhadap regenerated biomass dan regenerated water dari tanaman air E. densa. Penelitian ini terdiri atas karakterisasi lignoselulosa, perhitungan Yield Regenerated Biomass (YRB), analisis mikrostruktur, gugus fungsi, indeks kristalinitas, gula pereduksi, dan profil gula sederhana. Egeria densa memiliki kadar hemiselulosa yang tinggi sebesar 35,5 ± 0,8% dengan kadar selulosa dan lignin lebih rendah dibandingkan hardwood, softwood, dan gandum jerami. Konsentrasi, suhu, dan waktu yang tinggi menyebabkan YRB dan kadar selulosa menurun, lignin terdegradasi, serta mikrostruktur regenerated biomass dari E. densa semakin halus dan membengkak. Perbedaan konsentrasi, suhu, dan waktu pretreatment menghasilkan gula pereduksi yang tidak berbeda pada regenerated water. Regenerated water pada perlakuan konsentrasi, suhu, dan waktu yang tinggi mengandung glukosa, maltosa dan arabinosa. Pretreatment yang terpilih adalah perlakuan H2O2 2% suhu 30 oC selama 6 jam karena memiliki YRB tinggi, konsentrasi selulosa yang meningkat, dan peningkatan indeks kristalinitas yang rendah.
Keyword: alkaline hydrogen peroxide, Egeria densa, lignocelullosic, pretreatment

Judul: Pretreatment Basa Makroalga Gelidium Latifolium untuk Produksi Bioetanol
Abstrak: Produksi rumput laut per tahun adalah sekitar 14 juta ton dan diperkirakan akan meningkat lebih dari 22 juta ton pada tahun 2020. Makroalga, salah satunya Gelidium latifolium yang tersebar di sepanjang perairan Indonesia, dianggap menjadi bahan baku yang menjanjikan untuk bioetanol dalam hal keberlanjutan dan konservasi lingkungan. Proses konversi bahan baku menjadi bioetanol melalui tahap pretreatment, hidrolisis asam, fermentasi, dan destilasi. Pretreatment dilakukan untuk menaikkan kadar gula pereduksi dalam bahan sehingga meningkatkan kadar etanolnya. Hasil uji proksimat dari masing-masing bahan yang direndam dengan air, direndam dengan NaOH 0.05 N, dan direndam dengan NaOH 0.1 N berturut-turut adalah kadar air 8.90%, 9.90%, dan 11.78%, kadar abu 8.74%, 9.07 %, dan 11.54%, kadar lemak 0.53%, 0.10%, dan 0.70%, kadar protein 9%, 8.73%, dan 6.45%, kadar karbohidrat 21.95%, 19.60%, dan 19.65%, kadar serat 26.49%, 28.29%, dan 27.29%, selulosa 23.03%, 24.87%, dan 37.2%, lignin 7.29%, 6.435, dan 25.29%, hemiselulosa 51.78%, 54.41%, dan 14.37%. Uji kadar etanol produk dari masing-masing bahan yang direndam dengan air, direndam dengan NaOH 0.05 N, dan direndam dengan NaOH 0.1 N berturut-turut sebesar 0.53%, 0.63%, dan 0.43%. Karakteristik bahan dan produksi etanol pretreatment basa tidak memberikan perbedaan untuk masing-masing bahan.
Keyword: bioetanol, Gelidium latifolium, makroalga, pretreatment, proksimat

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: