Judul: Formulasi Sabun Padat Tanah Liat Kaolin dengan
Sukrosa Ester Sawit di PT Ratu Bio Indonesia
Abstrak: Sabun padat tanah liat kaolin adalah salah satu jenis sabun yang dapat digunakan untuk membersihkan najis berat (Najis mughalladzah). Sukrosa ester merupakan kelompok unik dari emulsifier, surfaktan non-ionik, dan sepenuhnya terdegradasi secara biologis, diperoleh melalui transesterifikasi metil ester dengan sukrosa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan konsentrasi terbaik dari ester sukrosa dan tanah liat kaolin, serta mengetahui pengaruh konsentrasi kaolin dan sukrosa ester terhadap karakteristik sabun. Sabun dibuat dengan mencari konsentrasi yang sesuai untuk bahan-bahan yang digunakan dalam pembuatan sabun berdasarkan hukum syariah Islam, di mana jumlah tanah berdasarkan fatwa dewan ulama minimal 5%. Dalam penelitian ini, variasi konsentrasi ester sukrosa yang digunakan adalah 2, 4, dan 6%, sedangkan konsentrasi tanah liat kaolin adalah 20, 25, dan 30%. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) dengan 9 perlakuan dan tiga ulangan. Pengamatan terhadap sabun tanah meliputi pH, uji busa, tingkat kekerasan, kadar air, kadar asam lemak bebas, dan uji organoleptik. Formulasi sabun tanah terbaik berdasarkan hasil uji organoleptik adalah sabun dengan konsentrasi kaolin sebesar 25% dan sukrosa ester 4%. Abstract: Kaolin clay solid soap is one type of the soaps that can be used for cleansing heavy impurities (Mughalladzah najis). Sucrose ester is a unique group of emulsifiers, non-ionic surfactants, and fully biodegradable, obtained through transesterification of methyl ester with sucrose. This research aims were to obtain the optimal concentration of sucrose ester and kaolin clay and to know the characteristics and quality of soil soap. The soap was made by finding the suitable concentration for the ingredients used to make soap based on Islamic sharia law, where the amount of soil based on the edict (fatwa) of the ulama council is a minimum of 5%. In this study, variations in the concentration of sucrose ester used were 2, 4, and 6%, while the concentrations of kaolin clay were 20, 25, and 30%. This research used completely randomized design (CRD) with 9 treatments and three replications. Observations of the soil soap bar includes pH, foam test, hardness level, moisture content, free fatty acids, and organoleptic tests. The best formulation of soil soap based on organoleptic test results is soap with a concentration of 25% kaolin and 4% sucrose ester.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Asap Cair dari Proses Pirolisis Tempurung Kelapa terhadap Sabun Cair Cuci Tangan Berbasis Surfaktan Sawit
Abstrak: Penggunaan sabun cair cuci tangan berbahan antibakteri sintetik seperti triclosan sudah mulai dihindari, oleh sebab itu perlu dicari alternatif antibakteri yang aman untuk kulit dan ramah bagi lingkungan. Salah satu alternatif antibakteri yang ramah lingkungan adalah asap cair hasil proses pirolisis dari tempurung kelapa. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan konsentrasi asap cair yang tepat untuk sabun cair cuci tangan berbahan surfaktan MES dan gliserol sawit. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah analisis bahan baku, formulasi sabun cair (surfaktan metil ester sulfonat 7,5%, surfaktan dietanolamida 5%, gliserol sawit 9%, natrium klorida 1%, asap cair grade I, dan air distilasi). Perlakuan dalam penelitian ini adalah penambahan asap cair grade I sejumlah 1, 3, dan 5%. Selanjutnya dilakukan analisis terhadap sifat fisiko-kimia terhadap produk sabun cair yang dihasilkan, uji mutu dilakukan berdasarkan SNI 2588 : 2017, dan uji kinerja produk. Sabun cair dengan penambahan asap cair 1% menunjukkan hasil terbaik dengan nilai densitas 1,037 g/cm3, berat jenis 1,04, viskositas 11.560 cP, tegangan permukaan 29,08 dyne/cm, pH 7,2, asam lemak bebas 0,27%, bahan tidak larut dalam etanol 0,14%, total bahan aktif 12,52%, jumlah pelat 990 CFU/g, reduksi koloni 61,13%, dan aroma paling tidak menyengat., The use of synthetic antibacterial liquid hand soap such as triclosan has begun to be avoided. Therefore it is necessary to find an antibacterial alternative that is safe for the skin and friendly to the environment. One of the environmentally friendly antibacterial alternatives is liquid smoke resulting from the pyrolysis process from coconut shells. The purpose of this study was to obtain the right concentration of liquid smoke for liquid hand soap made from palm MES surfactants and glycerol. The stages of the research were raw material analysis, liquid soap formulation (surfactant methyl ester sulfonate 7.5%, surfactant diethanolamine 5%, palm glycerol 9%, sodium chloride 1%, liquid smoke grade I, and distilled water). The treatments in this study were the addition of 1, 3, and 5% grade I liquid smoke. The next stage is an analysis of the physicochemical properties of the resulting liquid hand soap product, quality test was carried out based on SNI 2588: 2017, and product performance test. Liquid soap with the addition of 1% liquid smoke showed the best results with density value of 1.037 g/cm3, specific gravity 1.04, viscosity 11,560 cP, surface tension 29.08 dyne/cm, pH 7.2, free fatty acids 0.27%, ingredients insoluble in ethanol 0.14%, the total active ingredient is 12.52%, the number of plates is 990 CFU/g, the colony reduction is 61.13%, and has the minimal pungent aroma.
Keyword: coconut shell liquid smoke, MES, liquid soap, palm oil, surfactant

Judul: Identification of Yellowfin Tuna (Thunnus Albacares), Mackarel Tuna (Euthynnus affinis), and Skipjack Tuna (Katsuwonus pelamis) Using Deep Learning
Abstrak: Ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares), tongkol (Euthynnus affinis), dan cakalang (Katsuwonus pelamis) memiliki nilai ekonomis penting bagi sektor perikanan tangkap di Indonesia. Selama ini, kegiatan identifikasi ikan-ikan tersebut dan jenis tuna lainnya dilakukan secara manual yang dapat menimbulkan kesalahan dan pada akhirnya memengaruhi statistik, pendugaan stok, atau ketertelusuran (traceability). Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode deep learning dalam pengidentifikasian tiga spesies tuna, yaitu tuna sirip kuning, tongkol, dan cakalang. Model terbaru YOLO yaitu YOLOv5 digunakan untuk pengidentifikasian ikan tersebut. Salah satu parameter pembelajaran pada proses pembelajaran yaitu epoch. Jumlah epoch yang menghasilkan nilai accuracy optimum untuk digunakan pada model YOLOv5 yaitu jumlah epoch 400. Saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 didapatkan training loss yang rendah. Bertambahnya jumlah epoch akan mengurangi training loss dan meningkatkan accuracy yang dapat meningkatkan kemampuan untuk memperbaiki nilai error. Nilai untuk training loss, accuracy, precision, recall dan F1-Score saat model melakukan pembelajaran dengan jumlah epoch 400 yaitu 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, dan 96%. Berdasarkan hasil tersebut, ketiga spesies dari ikan tuna dapat teridentifikasi dengan accuracy yang tinggi., Yellowfin tuna (Thunnus albacares), mackarel tuna (Euthynnus affinis), and skipjack tuna (Katsuwonus pelamis) have important economic values for the capture fisheries in Indonesia. Activities of identifying these fish and other types of tuna have been done manually, which can lead to errors and ultimately affect statistics, stock estimates, or traceability. The aim of this research is to use deep learning methods in identifying three species of tuna, specifically yellowfin tuna, mackarel tuna, and skipjack tuna. YOLO's newest model, YOLOv5, was used to identify the fish. One of the learning parameters in the training process is epoch. The number of epochs that produces the optimum accuracy value for use in the YOLOv5 model is the number of epochs of 400. Low training loss is obtained when the model is learning with the number of epochs of 400. Increasing the number of epochs will reduce training loss and increase accuracy which can increase the ability to correct error values. The values for training loss, accuracy, precision, recall and F1-Score when the model is learning with a total of 400 epochs are 0.000253, 95%, 98.1%, 93.9%, and 96%. Based on these results, the three species of tuna can be identified with high accuracy.
Keyword: Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5, Deep learning, Epoch, Traceability, Training loss, YOLOv5