Judul: Optimasi Proses Ekstraksi Minyak dan Resin Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.)
Abstrak: Biji nyamplung memiliki kandungan minyak (75%) dan resin (28%) yang tinggi. Minyak nyamplung potensial untuk dijadikan bahan baku pembuatan biodiesel, biokerosin, dan sabun. Resin nyamplung mengandung senyawa fenolik di dalamnya, seperti kumarin yang memiliki khasiat sebagai anti inflamasi, anti kanker, anti mikroba, dan anti koagulan. Minyak nyamplung tergolong non edible, sehingga pemanfaatan minyak nyamplung tidak bersaing dengan kepentingan pangan. Pada penelitian ini, biji nyamplung diekstraksi menggunakan campuran pelarut heksan dan metanol. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimasi suhu (40-60 oC), waktu ekstraksi (4-6 jam), dan kecepatan pengadukan (200-600 rpm) pada proses ekstraksi minyak dan resin. Penelitian ini dirancang menggunakan central composite design (CCD), dan variabel-variabelnya dioptimasi menggunakan response surface method (RSM). Hasil optimasi rendemen minyak diperoleh model terbaik yaitu kuadratik. Kondisi proses optimum yang menghasilkan rendemen minyak tertinggi (58.74%) adalah suhu 49.36 oC, waktu ekstraksi 5.26 jam, dan kecepatan pengadukan 385 rpm. Hasil optimasi rendemen resin diperoleh model terbaik yaitu mean dengan rata-rata rendemen resin yang diperoleh 14.95% untuk seluruh kondisi proses ekstraksi yang diuji. Karakteristik minyak yang dihasilkan memiliki kadar total volatile matter 0.44-6.92%, kadar abu 0.00-0.05%, densitas 0.87-0.91 g.cm-3 pada suhu 25 oC, viskositas 16.16-53.12 cSt pada suhu 40 oC, dan bilangan asam 18.22-42.55 mg-KOH.g-1 . Karakteristik resin yang dihasilkan memiliki kadar total volatile matter 1.40-4.39%, bilangan asam 73- 137.65 mg-KOH.g-1 , dan kadar total fenol 2.94-9.48%.
Keyword: Calophyllum, oil, optimization, resin, response surface method

Judul: Optimasi Proses Ekstraksi Minyak dan Resin Dari Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.).
Abstrak: Permintaan bahan bakar minyak terus meningkat sementara ketersediaannya terbatas, sehingga subtitusi bahan bakar nabati dari minyak nyamplung menjadi alternatif solusi yang tepat. Nyamplung memiliki keunggulan diantaranya kandungan minyak tinggi, produktivitas tinggi, dan resin sebagai produk samping memiliki potensi sebagai bahan baku industri farmasi, sehingga perlu dilakukan optimasi untuk menghasilkan rendemen minyak dan resin optimal dengan mutu baik. Tujuan penelitian ini untuk memaksimasi rendemen minyak dan resin dengan mengoptimasi kondisi proses meliputi waktu ekstraksi dan kecepatan pengadukan. Rancangan percobaan yang digunakan adalah central composite design dan optimasi dilakukan dengan menggunakan response surface method. Berdasarkan hasil analisis dengan response surface method, model yang paling cocok untuk memaksimasi rendemen minyak dan resin adalah polinomial orde kedua. Rendemen minyak optimum (63.49%) diperloleh pada waktu ekstraksi 5.21 jam dan kecepatan pengadukan 405 rpm, dan rendemen resin optimum (16.33%) diperoleh pada waktu ekstraksi 5.10 jam dan kecepatan pengadukan 598 rpm. Maksimasi rendemen minyak dengan batasan rendemen resin menghasilkan rendemen minyak dan resin optimum masing-masing sebesar 63.40% dan 16% yang diperoleh pada waktu ekstraksi 5.22 jam dan kecepatan pengadukan 432 rpm. Validasi terhadap kondisi proses optimum diperoleh rendemen minyak dan resin masing-masing sebesar 60.29% dan 14.21% dengan mutu minyak sebagai berikut: bilangan asam 44.87 mg KOH.g-1, kadar air dan sedimen <0.05 % (trace), densitas 0.874 g.cm-3 dan viskositas 32.26 cSt. Resin memiliki bilangan asam 116.43 mg KOH.g-1 dan kadar total fenol sebesar 4.11%.
Keyword: nyamplung, minyak, resin, optimasi, response surface method

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: