Judul: Pengaruh lama penyimpanan surimi nila merah dan layang terhadap mutu mie kering
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli sampai November 1993 di laboratorium Sub Balai Penelitian Perikanan Laut, Slipi, Jakarta. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui pengaruh lama penyimpanan surimi nila merah dan layang terhadap sifat fisika, kimia, mikrobiologi dan organoleptik dari mie kering yang dihasilkan. Surimi adalah istilah dari bahasa Jepang untuk produk yang berasal dari daging ikan yang sudah dipisahkan dari tulang dan duri, dicuci beberapa kali dengan air dingin, diendapkan, dipres, dikemas dan kemudian dibekukan. Surimi yang digunakan dalam pembuatan mie kering bertujuan untuk menambah kandungan gizi (khususnya protein) yang terdapat pada mie ker- ing, karena kandungan gizi yang paling dominan pada mie adalah karbo- hidrat. Penelitian ini menggunakan rancangan kelompok dengan satu factor yaitu jenis ikan (A) yang terdiri dari ikan nila merah (A1) dan ikan laying (A2), dan yang diblok adalah penyimpanan yang terdiri dari 0 minggu, 2 minggu, 4 minggu, 6 minggu dan 8 minggu. Analisa terhadap surimi meliputi kadar protein, lemak, dan abu yang dilakukan pada awal dan akhir penyimpanan, sedangkan analisa kadar air, TVB, pH, "folding test" (uji liapt) dan TPC dilakukan setiap 2 minggu sekali. Analisa terhadap mie kering meliputi kadar protein, lemak, abu dan karbohi- drat dilakukan pada awal dan akhir, sedangkan analisa kadar air, a, TBA dan organoleptik (uji rupa, warna, bau, rasa dan tekstur) dilakukan setiap 2 minggu sekali. Surimi yang digunakan sebagai bahan suplementasi dalam pembuatan mie kering baik surimi nila merah maupun layang dapat meningkatkan kan- dungan protein mie kering yang dihasilkan, yaitu 11,63% 11,93% untuk mie kering dengan tambahan surimi nila merah dan 11,50% 11,86% untuk mie layang. Nilai protein mie kering yang diperoleh pada penelitian telah dapat memenuhi syarat mutu I mie kering yaitu minimal 11% (SNI 01-2974- 1992). Berdasarkan analisis ragam, lama penyimpanan mempengaruhi kadar air pH, TVB, "folding test" (uji lipat) dan TPC surimi serta TBA mie kering, tapi tidak mempengaruhi a, rupa, warna, bau, rasa dan tekstur mie kering yang dihasilkan…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh penambahan bahan pengawet terhadap mutu daging lumat beku dari ikan layang (decoptera ruselli) dan ikan remang (congresox talabon) selama penyimpanan
Abstrak: ak cipta milik IPBU Pengolahan ikan bukan hanya pada pemanfaatan ikan sebagai sumber protein tetapi juga harus dapat menghasilkan suatu produk antara untuk memenuhi kebutuhan industri perikanan. Salah satu cara pemanfaatan atau pengolahan ikan yang dapat dimanfaatkan sebagai produk antara adalah pembuatan surimi (daging ikan lumat). Bahan utama dalam penelitian ini adalah ikan layang dan ikan remang. Langkah pembuatan surimi dari kedua ikan tersebut meliputi penyiangan ikan, pemisahan daging ikan dari kulit dan tulangnya, pelumatan daging ikan dengan menggunakan mesin penggiling, pencucian daging ikan lumat, pengepresan, penambahan bahan pengawet seperti garam 2%; polifosfat 0,2% dan gula 3% dan langkah terakhir adalah pengemasan dengan menggunakan plastik polietilen, setelah itu disimpan dengan suhu rendah (sampai 20°C) selama 150 hari. Pengamatan yang dilakukan antara lain analisa proksimat (air, abu, lemak dan protein), TPC, TVB, pH, folding test dan organoleptik (warna dan bau) yang diamati mulai dari bulan yang pertama sampai bulan kelima. Dari pengamatan yang dilakukan diperoleh hasil bahwa kadar air pada surimi ikan layang berkisar antara 82,05% sampai 86,22% dan untuk surimi ikan remang berkisar antara 78,04% sampai 86,15%; kadar abu surimi ikan layang berkisar antara 0,21% ...
Keyword: 

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: