Judul: Perubahan mutu minyak atsiri selama proses pembuatan oleoresin jahe (Zingiber officinale, Roscoe)
Abstrak: Oleoresin adalah ekstrak rempah yang diperoleh dengan menggunakan pelarut organik (aceton, etanol, atau benzen) di mana ekstrak ini mengandung komponen rasa pada resin dan komponen aroma pada minyak atsiri yang sesuai dengan rempah aslinya. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari perubahan mutu minyak atsiri yang terjadi selama pembuatan resin jahe (Zingiber officinale, Roscoe) gajah dan emprit. oleo- dari varitas Pada penelitian awal ditentukan kondisi optimum jumlah pelarut (1) 3;14; 15, 1 : ekstraksi (1 jam; 1,5 jam; 2 jam; 2,5 jam). 6) dan waktu Pada penelitian selanjutnya dilakukan ekstraksi oleoresin dan minyak atsiri jahe pada skala menengah serta dilakukan karakterisasi oleoresin dan minyak jahe. Analisa komponen minyak atsiri dilakukan dengan metoda kromatografi gas. Analisa kualitatif dan kuantitatif dilakukan dengan membandingkan kromatogram sampel dengan komponen standar. Kondisi optimum ekstraksi oleoresin jahe gajah adalah pada perbandingan pelarut 1 6 selama 2 jam. Sedang untuk oleoresin jahe emprit adalah pada perbandingan pelarut 16 selama 2 jam. Ekstraksi skala menengah pada jahe gajah menghasilkan 7,5% oleoresin dan 0,8% minyak atsiri. Ekstraksi skala menengah pada jahe emprit menghasilkan 9,22 % oleoresin dan 1,65% minyak atsiri. Dari pengamatan, oleoresin jahe emprit memiliki flavor yang lebih kuat dan stabil dari- pada oleoresin jahe gajah. Oleoresin jahe gajah diduga mengandung lebih banyak komponen mudah menguap daripada oleoresin jahe emprit. Analisa yang dilakukan dengan kromagrafi gas menunjukkan adanya penurunan konsentrasi sejumlah komponen bertitik didih rendah pada minyak atsiri kedua jenis oleoresin jahe. Senyawa camphene, yang banyak terdapat pada minyak atsiri kedua jenis jahe, tidak terdapat sama sekali pada kedua jenis minyak atsiri oleoresin. Diduga terjadi perubahan komponen-komponen bertitik didih rendah menjadi komponen-komponen bertitik didih tinggi, sehingga terjadi pergeseran peak pada kromatogram ke arah komponen bertitik didih tinggi.
Keyword: 

Judul: Karakteristik ekstraksi oleoresin jahe (Zingiber officinale Roscoe)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari karakteristik dan model ekstraksi oleoresin jahe. Analisis yang dilakukan adalah karakteristik laju ekstraksi, model pendugaan, tahap proses ekstraksi, karakteritik ekstraksi multi-tahap serta sifat fisik dan kimia oleoresin yang dihasilkannya. Bahan baku yang digunakan adalah rimpang jahe kering (Zingiber officinale, Roscoe) jenis gajah. Penelitian dilakukan melalui beberapa proses, yaitu penggilingan 30-40 mesh, ekstraksi dengan pelarut, penyaringan dengan penyaring vakum dan penguapan pelarut dengan vacum rotary evaporator. Perlakuan yang dikenakan adalah perbandingan jumlah pelarut dan bahan baku (v/b) dengan taraf 3:1, 6:1, 9:1 dan 12:1; variasi tahap ekstraksi dengan taraf tahap 1, tahap 2 dan tahap 3; serta waktu ekstraksi dengan taraf dari 0 menit sampai tercapai titik jenuh ekstraksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ekstraksi oleoresin jahe dengan pelarut etanol adalah sebuah fenomena ekstraksi padat-cair yang mengikuti persamaan model matematis C = {(Cs Cs co) exp(-(KA/V)t} dan laju ekstraksinya mendekati. kondisi jenuh secara eksponensial. ...
Keyword: 

Judul: Detecting Suicidal Ideation of Tweets Using Long Short-Term Memory and Fasttext Word Embedding
Abstrak: Suicide is a global health crisis. It has become the second greatest cause of mortality for people aged 15 to 29. In Indonesia, around five people commit suicide every day. To avert the tragedy of suicide in diverse high-risk groups, early detection of suicidal behaviors and adequate and timely interventions are essential. The younger generation has started to turn to the Internet to seek help and discuss depression and suicide-related topics. The huge amount of textual data generated by users on SNS became the main component in building the early detection tool. For a binary text classification task, LSTM Performs better compared to CNN. Fasttext word embedding can handle uncommon words, misspelled words, and word suffixes and prefixes. This research aims to build an accurate text classification model using LSTM and fasttext to identify tweets containing suicidal ideation. Without applying any text preprocessing or imbalanced class treatments, the model had outstanding performance with a 78% sensitivity, 97% specificity, and an 88% F1 score. No text preprocessing technique led to an improvement in the F1 score. However, improvements in sensitivity were achieved through the implementation of class weighting and oversampling. Notably, the ADASYN technique yielded a substantial sensitivity increase., Bunuh diri merupakan krisis kesehatan global. Bunuh diri telah menjadi penyebab kematian terbesar kedua bagi kelompok umur 15 hingga 29 tahun. Di Indonesia, ada sekitar lima korban bunuh diri setiap hari. Untuk mencegah tragedi bunuh diri dalam berbagai kelompok berisiko tinggi, deteksi dini terhadap perilaku bunuh diri dan intervensi yang tepat dan cekatan menjadi sangat penting. Generasi muda beralih ke Internet untuk mencari bantuan dan mendiskusikan topik terkait depresi dan bunuh diri. Besarnya jumlah data teks yang dihasilkan oleh pengguna di jejaring sosial menjadi komponen utama dalam membangun alat deteksi dini. LSTM memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan CNN dalam melakukan klasifikasi teks. Fasttext dapat menangani kata-kata yang tidak umum digunakan, kata-kata yang salah eja, serta kata berimbuhan dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi teks menggunakan LSTM dan fasttext untuk mengidentifikasi tweet yang mengandung pemikiran bunuh diri. Tanpa menerapkan metode pra-pemrosesan teks dan penanganan kelas yang tidak seimbang, model telah memiliki performa yang baik dengan sensitivitas 78%, spesifisitas 97%, dan skor F1 88%. Seluruh teknik pra-pemrosesan teks yang digunakan dalam penelitian ini tidak dapat meningkatkan skor F1. Namun, peningkatan sensitivitas tercapai melalui implementasi pembobotan kelas dan oversampling. Terutama, teknik ADASYN menghasilkan peningkatan sensitivitas yang signifikan.
Keyword: fasttext, LSTM, suicidal ideation, text classification, twitter