Judul: Formulasi dan Potensi Aktivitas Antibakteri Sup Krim Tempe Instan
Abstrak: Diare masih menjadi salah satu penyebab morbiditas dan mortalitas, baik pada anak – anak, remaja maupun dewasa. Sup krim tempe dirasa sesuai untuk pasien diare karena mudah dikonsumsi dan dapat meningkatkan selera makan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan formula terbaik dari sup krim instan berbahan dasar tempe yang disukai secara organoleptik dan memiliki aktivitas antibakteri. Penelitian dilakukan selama 4 bulan di Institut Pertanian Bogor. Formula yang paling disukai secara organoleptik adalah F1 yaitu formula dengan taraf substitusi daging ayam dengan tempe sebesar 50%. F1 mempunyai karakteristik warna kuning pucat, aroma yang agak tidak langu, aroma kaldu sedang, rasa manis yang agak lemah, rasa asin dan gurih yang agak kuat, kekentalaan sedang, mouthfeel yang agak lembut, dan aftertaste sedang. Sup krim instan sebanyak 15 gram per satu takaran saji berkontribusi terhadap ALG kelompok umum sebesar 2.7% kebutuhan energi harian, 7.7% protein, 1.8% lemak, 2.3% karbohidrat, dan 4.2% serat pangan. Tidak terdapat aktivitas antibakteri pada sup krim tempe pada bakteri Eschericia coli berdasarkan metode difusi agar, namun diduga terdapat mekanisme lain yang berpotensi pada produk ini sebagai terapi komplementer pada pasien diare.
Keyword: aktivitas antibakteri, diare, organoleptik, sup krim, tempe

Judul: Formulasi Sup Krim Instan Berbasis Beras Hitam (Oryza sativa L. Indica) dan Kedelai Hitam (Glycine max L. Merr) sebagai Pangan Fungsional.
Abstrak: Beras hitam dan kedelai hitam merupakan bahan pangan yang memiliki banyak manfaat bagi kesehatan namun pemanfaatannya masih sangat jarang di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan produk berupa sup krim instan berbasis beras hitam dan kedelai sebagai pangan fungsional yang dapat meningkatkan asupan serat, antioksidan, dan protein nabati bagi lansia dan berpotensi untuk menurunkan penyakit kardiovaskular. Sup krim instan dikeringkan dengan menggunakan drum dryer. Hasil organoleptik menunjukan bahwa ketiga formula dengan perbandingan beras hitam dan kedelai hitam F1 (60:40), F2 (70:30), F3 (80:20) dapat diterima oleh panelis. Formula terpilih berdasarkan uji hedonik dan uji pembobotan, yaitu F2. Hasil analisis kimia sup krim instan terpilih mengandung air 5.53%, abu 5.12%, lemak 6.98%, protein 16.75%, karbohidrat 65.62%, serat pangan 8.49%, kapasitas antioksidan 206.65 mg/100 g AEAC, total antosianin 9.12 mg/100 g. Produk sup krim instan terpilih memberikan kontribusi terhadap AKG lansia wanita 65-80 tahun sebesar 4.6% energi, 5.4% protein, 3.5% lemak, 4.7% karbohidrat, dan 6.8% serat, sedangkan kontribusi terhadap AKG lansia pria 65-80 tahun sebesar 3.7% energi, 4.8% protein, 2.5% lemak, 3.8% karbohidrat, dan 5.5% serat pangan per takaran saji (18 g). Produk sup krim instan dapat diklaim sebagai sumber protein dan tinggi serat.
Keyword: beras hitam, kedelai hitam, pangan fungsional, sup krim

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: