Judul: Dosis Toksik dari Ekstrak dan Residu Bungkil Biji Jarak Pagar (Jatropha curcas, L.) Menggunakan Pelarut Metanol pada Mencit (Mus musculus)
Abstrak: Jarak pagar (Jatropha curcas L.) merupakan jenis tanaman semak atau pohon yang dapat dimanfaatkan seluruh bagiannya, mulai dari daun, buah, kulit batang, getah dan batangnya. Bagian yang pemanfaatannya paling tinggi pada tanaman ini terdapat pada buahnya yang terdiri dari biji dan cangkang (kulit). Proses pengepresan yang dilakukan pada biji jarak pagar akan menghasilkan bungkil yang kemudian diekstraksi menghasilkan minyak jarak pagar. Minyak jarak pagar dapat diolah untuk menghasilkan biodisel, sedangkan bungkilnya dapat diolah untuk dijadikan bahan pakan alternatif bagi ternak. Bungkil biji jarak pagar (BBJP) memiliki kandungan protein tinggi yaitu 19-21%. Pemanfaatan BBJP sebagai pakan ternak masih membutuhkan pengolahan secara intensif, karena BBJP mengandung zat racun bagi ternak yang akan menimbulkan kematian apabila dikonsumsi dalam jumlah yang banyak. Phorbolester dan curcin dalam BBJP merupakan racun utama yang memiliki konsentrasi tinggi yang terdapat dalam BBJP (Makkar dan Becker, 1997). Zat-zat antinutrisi tersebut dapat dikonsentrasikan untuk dapat digunakan sebagai bahan racun atau toksik khususnya hama. Untuk mendapatkan zat antinutrisi yang pekat dapat dilakukan dengan cara ekstraksi. Salah satu zat pengekstrak yang dapat digunakan sebagai bahan pelarut adalah metanol. Metanol diketahui merupakan bahan pengekstrak lemak, sehingga dapat mengikat zat antinutrisi yang mempunyai sifat larut lemak, termasuk phorbolester. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan dosis toksik pada mencit yang diberi ekstrak metanol BBJP dan residunya.
Keyword: jatropha, mice, Mus muculus, castor oil, livestock

Judul: Bio-assay bungkil biji jarak pagar (Jatropha curcas) terdetoksifikasi menggunakan mencit (Mus musculus) sebagai hewan coba
Abstrak: A research to examine the effect of detoxified Jatropha curcas meal from several origins in mice diets (Mus musculus) had been conducted. The amounts of 144 mice were kept in 48 pens and completely randomized to a 3 x 6 factorial treatments. As factor A was Jatropha meal origins (A1 = Kebumen; A2 = Lampung and A3 = Lombok), while factor B was substitution of 10% soybean oil meal with Jatropha meal after detoxified with various methods (B0 = control diets without Jatropha; B1 = heat treatment of Jatropha + 1% turmeric meal; B2, B3 and B4 = addition of 0.5%, 1% and 1.5% turmeric meal respectively and then followed by heat treatments, B5 = addition 4% NaOH + 10% NaOCl followed by heat treatment. The treatments were repeated three times. Diet and nutrients intake, body weight changed and mortality had been measured. Jatropha of Lampung’s origin was less toxic in compare to Kebumen’s and Lombok’s origin. Jatropha origins and detoxification methods influenced diets intake, mice growth and mortality significantly (p < 0.05). Detoxified of Jatropha’s Lampung-origin with B5 method gave the highest survival rate (100%) of the mice after 28 d of feeding trial. The B5 was the best Jatropha detoxification methods in lowering phorbolester content but the meal still could not be categorized as a safe feed to consume.
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: