Judul: Kombinasi Pretreatment Asam Perasetat dan Deep Eutectic Solvents Choline Chloride Oxalic Acid pada Residu Ulva lactuca untuk Produksi Bioetanol
Abstrak: Ulva lactuca merupakan rumput laut hijau yang dapat diekstrak menghasilkan ulvan. Residu ekstraksi ulvan berpotensi menjadi sumber bahan baku bioetanol. Deep Eutectic Solvent (DES) dan asam perasetat (PAA) adalah senyawa kimia ramah lingkungan dapat digunakan untuk residu. Penelitian ini bertujuan menentukan pengaruh suhu dan waktu kombinasi pretreatment DES dengan asam perasetat pada residu U. lactuca berdasarkan analisis, rendemen, derajat putih, gula reduksi, dan gugus fungsi. Penelitian ini dilakukan meliputi sintesis DES, preparasi bahan, ekstraksi ulvan, pretreatment DES, dan pretreatment PAA. Residu U. lactuca dengan pretreatment DES dan PAA masing-masing menghasilkan rendemen 32,92-56,55%, dan 24,64-41,73%, nilai derajat putih sebesar 44,49-57,44%, dan gula reduksi 0,80-1,20 mg/mL. Faktor suhu dan waktu memiliki pengaruh negatif pada rendemen DES dan PAA serta gula reduksi dan berpengaruh positif terhadap derajat putih. Pretreatment dapat mengurangi kadar lignin, hemiselulosa, dan selulosa dibuktikan dari bilangan gelombang 1627cm-1, 1160 cm-1, dan 1030 cm-1 sehingga potensial untuk produksi bioetanol., Ulva lactuca is a green seaweed that can be extracted to produce ulvan. While the residue from ulvan extraction holds potential as a raw material for bioethanol. Deep Eutectic Solvent (DES) and peracetic acid (PAA) are environmentally friendly chemical compounds that can be used for U. lactuca residues. These alternatives can be considered for the efficient utilization of U. lactuca residues. This studied aimed to determine the effect of temperature/time combination of DES pretreatment with PAA on residue based on analysis, yield, whiteness, reduced sugars and functional groups. This researched included DES synthesis, material preparation, ulvan extraction, DES and PAA pretreatments. U. lactuca residue with DES and PAA pretreatment produced yields of 32.92-56.55%, and 24.64-41.73%, respectively with white degree valued of 44.49-57.44%, and reduced sugar 0.80-1.20 mg/mL. Temperature and time negatively affected DES, PAA yields and reduced sugars, and positively affected whiteness. Pretreatment could decrease lignin, hemicellulose, and cellulose concentrations as prove by waved numbered of 1627cm-1, 1160 cm-1, and 1030 cm-1, made it potential for bioethanol generation.
Keyword: bioetanol, DES, PAA, residu ulvan, bioethanol, ulvan residual

Judul: Ekstraksi Ulvan menggunakan Deep Eutectic Solvent dari Rumput Laut Ulva lactuca dengan Pre- dan Post-treatment Asam Perasetat.
Abstrak: Ulva lactuca merupakan rumput laut hijau dan umumnya disebut sebagai selada laut. Ulvan merupakan polisakarida bersulfat yang memiliki aktivitas biologis. Deep Eutectic Solvent (DES) merupakan alternatif pelarut ekstraksi ulvan yang bersifat lebih ramah lingkungan dan memiliki toksisitas rendah. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan penggunaan DES dalam ekstraksi ulvan dengan pre dan post-treatment asam perasetat terhadap mutu ulvan. Ekstraksi ulvan menggunakan DES dengan suhu 85-95ºC selama 1 jam, dan menambahkan perlakuan pretreatment asam perasetat 2%, posttreatment asam perasetat 0,1%, 0,5%, 2%. Pre- dan post-treatment asam perasetat dilakukan dengan perbandingan 1:10 (b/v) pada suhu ruang selama 30 menit. Ulvan terbaik berdasarkan rendemen terbanyak sebesar 37,41% dan tingkat keputihan warna ulvan (L*) tertinggi sebesar 47,55 hasil ekstraksi ulvan dengan posttreatment PAA 2%. Kadar sulfat terbanyak dihasilkan oleh ulvan dengan pretreatment PAA 2% sebesar 33,39%. Pemberian perlakuan pre- dan posttreatment asam perasetat berpengaruh nyata terhadap mutu ulvan yang dihasilkan. Kata kunci : asam perasetat, DES, ekstraksi, polisakarida, Ulva lactuca, ulvan
Keyword: DES, extraction, peracetic acid, polysaccharide, Ulva lactuca, ulvan

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: