Judul: Optimasi Produksi Biosurfaktan dari Pseudomonas aeruginosa dengan Perbedaan pH Media dan Sumber Karbon Minyak Mentah
Abstrak: Biosurfaktan merupakan metabolit sekunder senyawa aktif permukaan ramah lingkungan yang dapat diperoleh dari mikroorganisme. Bakteri dari galur Pseudomonas aeruginosa merupakan salah satu penghasil biosurfaktan yang berpotensi dimanfaatkan dalam berbagai aplikasi termasuk microbial enhanced oil recovery (MEOR). Kualitas biosurfaktan yang baik dari mikroorganisme didukung oleh nutrisi dalam media dan faktor lingkungan yang sesuai. Tujuan penelitian adalah mendapatkan kondisi optimum produksi biosurfaktan dari bakteri Pseudomonas aeruginosa ATCC 15442 pada media minyak mentah untuk diaplikasikan pada MEOR. Faktor awal yang diamati adalah pH dan salinitas media. Optimasi kemudian dilakukan dengan metode permukaan respon (response surface methodology, RSM) yang dalam prosesnya hanya dilakukan dengan peubah pH dan konsentrasi minyak mentah. Data yang diperoleh berupa respon indeks emulsifikasi dan tegangan permukaan. Pembentukan emulsi yang stabil dari metabolit sekunder bakteri yang diujicobakan dalam waktu tertentu terhadap hidrokarbon menandakan adanya aktivitas biosurfaktan. Adapun tegangan permukaan antara dua fase berbeda dapat menurun dengan adanya aktivitas permukaan dari senyawa kimia biosurfaktan. Pseudomonas aeruginosa ATCC 15442 yang dikultur dalam minyak mentah sebagai sumber karbon dalam MSS (mineral salt solution) menunjukkan adanya aktivitas biosurfaktan. Waktu terbaik yang dibutuhkan untuk memproduksi biosurfaktan dari media tersebut adalah 11 hari. Konsentrasi minyak mentah terbaik pada uji pendahuluan berdasarkan nilai indeks emulsifikasi 24 jam (IE24) adalah 3%. Uji pendahuluan penentuan pH pada media ini menunjukkan nilai IE24 tertinggi dan tegangan permukaan terendah di pH 7, yaitu 52.35% dan 47.67 mN m-1. Adapun uji pendahuluan penentuan salinitas menunjukkan nilai IE24 tertinggi dan tegangan permukaan terendah di konsentrasi NaCl 0.2%, yaitu 51.78 % dan 53.67 mN m-1. Optimasi produksi biosurfaktan dengan RSM dilakukan dengan 2 peubah, yaitu pH media dan konsentrasi minyak mentah. Produksi biosurfaktan ini diduga optimum pada pH media 7.54 dan konsentrasi minyak mentah 3.2% dengan nilai IE24 55.66% dan tegangan permukaan 51.06 mN m-1. Kondisi optimum fermentasi yang dicoba memperoleh nilai IE24 lebih rendah sekitar 8% dibandingkan dengan pemodelan RSM, yaitu 51.06%. Adapun tegangan permukaan lebih tinggi sekitar 1%, yaitu 52.67 mN m-1. Produk biosurfaktan ini mampu mengeluarkan minyak mentah sebesar 58.99% pada uji MEOR skala laboratorium. Perolehan ini masih lebih rendah dibandingkan kontrol positif tween 80 maupun SDS 1%.
Keyword: biosurfaktan, MEOR, minyak mentah, pH, Pseudomonas aeruginosa

Judul: Optimasi Produksi Biosurfaktan dari Pseudomonas aeruginosa pada Media Mengandung Solar
Abstrak: Biosurfaktan merupakan surfaktan yang mudah terurai yang salah satunya dihasilkan oleh mikroorganisme. Pseudomonas aeruginosa memproduksi biosurfaktan jenis ramnolipid. Ramnolipid memiliki rata-rata aktivitas mengemulsi yang tinggi dan afinitas tinggi pada molekul organik hidrofobik. Tujuan penelitian ini adalah melakukan optimasi produksi biosurfaktan dengan parameter pH dan salinitas. Biosurfaktan diuji kemampuannya berdasarkan indeks emulsifikasi yang dihasilkan. Kultur Pseudomonas aeruginosa difermentasi selama 14 jam dengan kecepatan 110 rpm, selanjutnya ditumbuhkan pada campuran media mengandung solar dengan Mineral Saline Medium (MSM). Optimasi dilakukan selama 96 jam inkubasi karena nilai indeks emulsifikasi saat pertumbuhan mencapai optimum, yaitu sebesar 35.09%. Kondisi optimum produksi biosurfaktan oleh Pseudomonas aeruginosa terjadi pada pH 7 dengan indeks emulsifikasi sebesar 31.02% dan pada kadar salinitas 1% dengan nilai 26.92%.
Keyword: biosurfaktan, ramnolipid, Pseudomonas aeruginosa, indeks emulsifikasi

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: