Judul: Pengaruh penanganan dan perlakuan nira aren (Arenga pinnata merr) terhadap mutunya sebagai bahan baku gula
Abstrak: Faktor mutu nira sangat menentukan produk olahannya baik untuk gula cair, gula semut maupun gula padat. Tujuan penelitian ini antara lain mempelajari penanganan dan perlakuan nira aren terhadap mutunya sebagai bahan baku gula. Pengumpulan nira dari tangkai bunga (penyadapan) dilakukan dengan wadah terbuat dari bambu (bumbung) yang diberi perlakuan pengasapan dan penyiraman dengan air panas. Penanganan yang dilakukan terhadap nira adalah pemberian bahan pengawet (Na metabisulfit, Na Benzoat dan alami) dan penanganan lanjutan (pemanasan serta pendinginan). Konsentrasi Na metabisulfit adalah 410 ppm, sedangkan konsentrasi Na benzoat 150 ppm. Bahan pengawet alami yang digunakan yaitu akar kawao (Millettia sericea) Penelitian utama bertujuan untuk mendapatkan mutu dan keawetan nira yang baik dengan perlakuan pengasapan bumbung, pemberian (penyiraman) bumbung dengan air panas, penambahan Na metabisulfit 410 ppm, Na benzoat 150 ppm, bahan pengawet alami, pemanasan nira, pendinginan nira dan kontrol. Analisis yang dilakukan yaitu analisis pH, kadar gula pereduksi, kadar sukrosa, total padatan terlarut, kejernihan, kadar air dan uji organoleptik. Penambahan bahan pengawet, penanganan pemanasan dan pendinginan nira mempengaruhi pH dan kadar gula pereduksi. Penanganan pemanasan dan pendinginan nira berpengaruh pada Jumlah total padatan terlarut, kadar sukrosa, dan kejernihan. Kadar air tidak dipengaruhi perlakuan pengasapan bumbung, penyiraman bumbung dengan air panas, pemberian bahan pengawet maupun penanganan pemanasan dan pendinginan nira. Dari analisis setiap parameter dan uji tingkat kesukaan penerimaan nira aren didapatkan hasil rata-rata terbaik yaitu nira dengan pengasapan bumbung, penambahan bahan pengawet alami dan penanganan pendinginan.
Keyword: 

Judul: Produktivitas dan sifat fisiko kimia pati aren (Arenga pinnata (Wurmb) Merr) di pengolah kedung halang Kabupaten Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pro- duktivitas pati dari pohon aren, dan mempelajari sifat fisiko kimia pati aren yang dihasilkan secara komersial. Metode penelitian terdiri dari penelitian la- pang dan analisa laboratorium. Penelitian lapang untuk menentukan kriteria yang relevan dengan produktivitas yaitu tinggi pohon, diameter batang, berat empulur dan batang. Pati sebagai produk olahan batang aren di- analisa untuk kadar air, kadar pati, kadar amilosa, de- rajat keputihan, keasaman, suhu gelatinisasi, kehalusan, rendemen, bentuk dan ukuran granula pati, serta extrak- tabilitas. Selain itu juga dianalisa makroskopis batang, mikroskopis empulur dan susunan kimia empulur. Hasil penelitian lapang menunjukkan bahwa untuk menentukan produktivitas pohon aren kriteria pengelom- pokkan diameter lebih tinggi relevansinga dibanding pe- ngelompokkan tinggi pohon. Tinggi pohon aren yang ditebang berukuran anta- ra 5 -13m, dapat dikelompokkan menjadi 3, masing-masing 5 - 48m, 8 <10m, dan 10m. Kadar pati empulur dari - masing-masing kelompok adalah 31.50%, 31.81%, dan 28,57%. ...
Keyword: 

Judul: COVID-19 Pneumonia Identification Based  Computed Tomography Imaging Using Deep Transfer Learning
Abstrak: Dunia sedang dilanda pandemi COVID-19 yang menyebabkan pneumonia hingga kematian pada penderitanya. Karena tingkat penyebaran virus SARS-CoV 2 yang tinggi, maka pemberian tes harus dilakukan secara cepat dan masif agar penderita dapat diisolasi sesegera mungkin. Pendekatan standar yang digunakan untuk mendeteksi COVID-19 saat ini adalah RT-PCR. Namun, terdapat beberapa kekurangan seperti sensitivitasnya hanya sebesar 60-70% dan biayanya relatif mahal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun metode pendeteksian alternatif COVID-19 berbasis citra Computed Tomography menggunakan teknik deep transfer learning. Transfer learning dilakukan menggunakan pre-trained model DenseNet-201. Pembuatan model terdiri dari beberapa tahapan yaitu praproses data, pembagian data, augmentasi data, hyperparameter tuning, pembangunan model klasifikasi deep transfer learning, dan evaluasi. Model yang telah dibangun memiliki performa yang cukup baik dalam mengidentifikasi paru-paru dengan pneumonia COVID-19 dan paru-paru sehat dengan akurasi sebesar 93,41%, presisi sebesar 94,19%, sensitivitas (recall) sebesar 93,10%, dan spesifisitas sebesar 93,75%., The world is being stricken by the COVID-19 pandemic, which can cause pneumonia, even the worst case is death. Due to the high level of spread of the SARS-CoV-2 virus, rapid and massive tests must be done. The infected people need to be isolated as soon as possible. The gold standard used to detect COVID-19 is RT-PCR. However, there are some drawbacks, this method only has 60-70% sensitivity, and has a relatively high cost. This study aims to develop an alternative detection method for COVID-19 based on Computed Tomography images using deep transfer learning techniques. Transfer learning is carried out using the pre-trained DenseNet-201 model. The process consists of several stages; data preprocessing, data splitting, data augmentation, hyperparameter tuning, developing a deep transfer learning classification model, and evaluation. The model that has been built has a fairly good performance in identifying lungs with pneumonia COVID-19 and healthy lungs with accuracy 93,41%, precision 94,19%, sensitivity (recall) 93,10%, and specificity of 93,75%.
Keyword: computed tomography, covid-19, densenet-201, transfer learning