Judul: Pengaruh Konsentrasi Sorbitol Terhadap Mutu Edible Film Dari Rumput Laut (Graci/Aria Sp.) Untuk Pelapis Permen
Abstrak: Dengan adanya persyaratan bahwa kemasan yang digunakan adalah kemasan yang ramah lingkungan, maka penggunaan edible film sebagai pengemas produk pangan perlu dikembangkan. Keuntungan edible film adalah selain dapat melindungi produk pangan yang dikemas, juga penampakan asli produk dapat dipertahankan. Selain itu edible film dapat langsung dimakan dan aman bagi Iingkungan. . Penelitian ini bertujuan untuk: 1) Menentukan fonnulasi pembuatan edible film dari agar-agar kertas dari rumput laut jenis Graci/aria sp., 2) Mengetahui pengaruh penambahan sorbitol sebagai plasticizer terhadap karakteristik edible film dari agar-agar kertas .
Keyword: 

Judul: Film biodegradabel karaginan yang dipadukan dengan tepung kedelai
Abstrak: Kemasan yang sering digunakan untuk melindungi mutu bahan makanan ialah plastik yang merupakan material sintetik dan tidak dapat diuraikan di alam sehingga berdampak pada pencemaran lingkungan. Salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk mengganti kemasan plastik yang tidak dapat diuraikan tersebut adalah dengan menggunakan film biodegradabel. Karaginan merupakan salah satu bentuk polisakarida yang berasal dari rumput laut Eucheuma cottonii yang dapat digunakan sebagai bahan pembentuk film biodegradabel. Film dibuat dengan cara memadukan ekstrak rumput laut E. cottonii yang diekstraksi menggunakan oven gelombang mikro dengan tepung kedelai. Tepung kedelai yang ditambahkan memengaruhi sifat fisik film yang dibuat. Semakin besar konsentrasi tepung kedelai yang ditambahkan, kekuatan tarik dan permeabilitas uap air semakin meningkat. Film yang dibuat memiliki ketebalan 0.01-0.02 mm, kuat tarik 200-800 Mpa, persen elongasi 8-14%, dan permeabilitas uap air 5-9 ng m m-2 s-1 Pa-1. Film yang dibuat layak digunakan sebagai kemasan karena memiliki sifat fisik yang tidak jauh berbeda dengan kemasan pada umumnya. Selain itu biaya produksi film ini murah dan digunakan tidak hanya pada bidang pangan, tetapi juga pada bidang farmasi.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB; Biodegradabel film, Carrageenan, Eucheuma cottonii, Soybean

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