Judul: Formulasi Sediaan Emulsi dengan Penstabil dari Pektin Kulit Markisa (Passiflora edulis).
Abstrak: Sampai saat ini kebutuhan pektin Indonesia masih dipenuhi dari impor, padahal bahan baku pektin melimpah di Indonesia. Salah satunya adalah kulit markisa. Namun, penelitian terdahulu masih parsial, terpisah antara menghasilkan produk pektin dan pemanfaatannya. Penelitian ini bertujuan untuk memilih kulit markisa (Passiflora edulis) dari dua lokasi untuk diekstrak menjadi pektin dan menentukan formulasi sediaan emulsi terbaik dengan penstabil dari pektin kulit markisa. Pektin diperoleh melalui proses ekstraksi dalam kondisi larutan bersuhu tinggi dan derajat keasamaan (pH) yang rendah. Selanjutnya dilakukan formulasi sediaan emulsi untuk melihat pengaruh konsentrasi pektin terhadap stabilitas sediaan emulsi. Terdapat lima taraf konsentrasi pektin yang digunakan dalam formulasi sediaan emulsi (0.50%, 0.94%, 1.41%, 3.00%, dan 4.12% b/b). Formulasi sediaan emulsi kemudian diuji fisik dan kestabilan emulsinya meliputi uji warna, pH, viskositas, uji sebaran droplet, uji kestabilitas. Hasil karakterisasi bahan dan pektin terpilih adalah markisa Bogor dengan rendemen 14.27%, kadar air sebesar 12.09%, kadar abu sebesar 8.14%, berat ekivalen sebesar 1627.87, kadar metoksil sebesar 4.99%, kadar asam galakturonat sebesar 39.13%, dan derajat esterifikasi sebesar 72.37%. Hasil uji formulasi sediaan emulsi diperoleh perlakuan terbaik pada konsentrasi pektin 4.12% berdasarkan hasil analisa viskositas, sebaran droplet, dan kestabilan.
Keyword: sediaan emulsi cair, markisa, pektin, penstabil

Judul: Ekstraksi dan Karakterisasi Pektin Kulit Buah Markisa
Abstrak: Ekstraksi dan karakterisasi pektin kulit buah markisa (Passiflora edulis Sims.) telah dilakukan untuk mengetahui pengaruh beberapa cara penyiapan dan penanganan kulit buah markisa terhadap rendemen dan kualitas pektin yang dieks- trak darinya, di dalam upaya memanfaatkan limbah industri pengolahan sari buah markisa tersebut sebagai sumber pektin. Ekstraksi pektin dilakukan dengan larutan 0.75% asam sitrat (pH 2.40) pada suhu 90-95°C selama 2x60 menit, dan etanol absolut digunakan untuk pengendapan. Tiga perlakuan kulit buah markisa yang dipelajari adalah kulit segar, kulit kering dan kulit-blansir kering. Rendemen pektin dari kulit segar dan kulit-blansir kering tidak berbeda nyata, yakni 14.86% dan 15.51% (dari berat kering). Tetapi, rendemen pektin dari kulit kering turun menjadi 13.76%. Pektin kulit segar mengandung 69.09% asam anhidrogalak- turonat, dengan derajat esterifikasi 77.45% dan berat molekul 146 000. Pada pektin kulit kering, kandungan asam anhidrogalakturonat sedikit lebih tinggi (71.90%), sedangkan derajat esterifikasi (74.74%) dan berat molekul (108 000) turun dibandingkan dengan pada pektin kulit segar. Pada pektin kulit-blansir kering, dibandingkan dengan pada pektin kulit segar, kandungan asam anhidrogalakturonat (69.33%) mau- pun derajat esterifikasi (78.25%) tidak berbeda nyata, namun demikian berat molekul (71 000) sangat menurun. Hak Pektin kulit buah markisa memiliki grade 251, 241 dan 218 berturut-turut untuk pektin kulit segar, kulit kering dan kulit-blansir kering. Ketiga jenis pektin ini tergolong tipe yang cepat membentuk gel, dengan waktu setting kurang dari 60 detik…dst
Keyword: 

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: