Judul: Karakterisasi Mikroenkapsulat Pewarna Pangan dari Daun Suji (Pleomele angustifolia N.E. Brown)
Abstrak: Daun Suji (Pleomele angustifolia N.E. Brown) merupakan salah satu tanaman yang dimanfaatkan sebagai bahan pewarna dalam bidang pangan, obatobatan, maupun kosmetik. Tujuan penelitian ini adalah menentukan jenis bahan penyalut yang paling optimal, melakukan karakterisasi serbuk pewarna terpilih yang dihasilkan melalui proses pengeringan semprot. Penelitian ini terdiri atas dua tahap. Tahap pertama adalah ekstraksi klorofil dari daun suji. Rasio daun dan larutan pengekstrak adalah 1:5, 1:10, dan 1:20 b/v, dengan dua jenis larutan pengekstrak yang digunakan, yaitu akuades dan Tween 80 0.75 % dalam Na-sitrat 12 mM. Ekstrak daun suji yang terpilih adalah ekstrak yang menggunakan larutan pengekstrak Tween 80 0.75 % dalam Na-sitrat 12 mM dengan perbandingan 1:20 (b/v) dengan persentase klorofil yang terekstrak sebesar 88.43 ± 0.12 %. Tahap kedua yaitu pembuatan serbuk pewarna daun suji menggunakan metode pengeringan semprot. Penggunaan bahan penyalut dengan proporsi maltodekstrin : gum arab sebesar 0 : 100 menghasilkan serbuk pewarna daun suji dengan total klorofil tertinggi yaitu yaitu 1.9678 ± 0.01 mg/g, kadar air 10.45 ± 0.03 % (bb), kelarutan 98.32 ± 0.01 %, penurunan kapasitas antioksidan 51.80 ± 0.26 %, dan intensitas warna hijau paling tinggi dengan nilai L sebesar 48.92 ± 0.02, nilai a sebesar -35.22 ± 0.01, dan nilai b sebesar +16.40 ± 0.01.
Keyword: Daun suji, Mikroenkapsulasi, Klorofil, Pewarna pangan, Pengeringan semprot, Food science, Food processing, Food stuffs

Judul: Pendugaan Waktu Paruh Mikroenkapsulat Pewarna Pangan dari Daun Suji (Dracaena angustifolia (Medik.) Roxb) Dengan Na-kaseinat
Abstrak: Daun suji (Dracaena angustifolia (Medik.) Roxb) merupakan sumber pigmen klorofil yang mudah ditemukan dengan kondisi geografis Indonesia. Pewarna alami dari daun suji pada umumnya tersedia dalam bentuk pewarna cair yang kurang efisien dalam penyimpanan maupun transportasi. Pembuatan pewarna alami dalam bentuk serbuk menjadi alternatif untuk meningkatkan umur simpan. Tujuan pelaksanaan penelitian adalah menentukan waktu paruh serbuk pewarna daun suji dengan bahan penyalut terpilih dan karakterisasinya. Tahap pertama dilakukan penyeleksian terhadap gum arab 20%, trehalosa 20%, nakaseinat 10%, dan maltodekstrin 20% dari ekstrak cair daun suji. Serbuk daun suji dengan bahan penyalut na-kaseinat 10% memiliki total klorofil tertinggi yaitu sebesar 8.59 0.08 mg/g daun kering dan warna dengan nilai L sebesar 67.37 0.11, nilai a (-) sebesar 16.89 0.29, dan nilai b (+) sebesar 24.50 0.04. Tahap kedua adalah pendugaan waktu paruh serbuk daun suji dengan penyalut nakaseinat 10% dan karakterisasinya. Penentuan waktu paruh dengan metode akselerasi menggunakan pendekatan Arrhenius pada suhu penyimpanan 30oC, 45oC, 60oC, dan 75oC. Pendugaan waktu paruh dilakukan pada suhu penyimpanan 10oC. Berdasarkan `laju kerusakan intensitas total klorofil pada suhu 10oC maka waktu paruh serbuk daun suji dalam botol gelap adalah 13903.6 jam atau 1 tahun 7 bulan 1 hari. Serbuk daun suji memiliki sudut repos sebesar 34.45o 0.11, densitas kamba sebesar 0.399 0.01 mg/g dan kelarutan sebesar 99.27 1.24 %.
Keyword: daun suji, mikroenkapsulat, klorofil, warna, bahan penyalut

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: