Judul: Karakteristik Fisikokimia Es Krim Dadih Susu Sapi Dengan Penambahan Krim Dan Tepung Maizena
Abstrak: Dadih merupakan produk fermentasi susu tradisional dari Sumatera Barat yang perlu dikembangkan, salah satunya dengan melakukan modifikasi pengolahan frozen dessert berbahan baku dadih dari susu sapi segar yang disebut es krim dadih susu sapi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis karakteristik fisikokimia es krim dadih susu sapi dengan penambahan krim dan tepung maizena sebagai bahan penstabil. Penambahan krim dilakukan pada taraf 0%, 4%, 8%, sedangkan penambahan tepung maizena pada taraf 0.5%, 1.0% dan 1.5%. Karakteristik yang diuji meliputi uji overrun, kecepatan leleh, nilai pH, kadar air, kadar lemak, kadar abu, total asam tertitrasi dan kadar protein. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan krim hingga taraf 8% meningkatkan nilai pH dan kadar lemak tetapi menurunkan overrun, kadar air dan kadar abu. Penambahan tepung maizena hingga taraf 1.5% dan interaksi antara krim dengan tepung maizena pada masing-masing taraf tidak mempengaruhi krim peubah yang diamati. Perlakuan pemberian krim dan tepung maizena belum efektif meningkatkan karakteristik fisikokimia es krim dadih susu sapi yang dihasilkan.
Keyword: dadih, frozen dessert, krim, tepung maizena.

Judul: Karakteristik Fisik dan Organoleptik Es Krim Susu Kambing dengan Penstabil yang Berbeda
Abstrak: Es krim adalah makanan olahan semi padat yang mengandung lemak, total padatan, gula, dan protein. Kualitas es krim sangat ditentukan oleh bahan baku yang digunakan dalam pembuatannya. Susu kambing memiliki ukuran globula lemak yang lebih kecil dan kandungan protein yang lebih tinggi, sehingga dinilai baik untuk kesehatan. Penstabil digunakan pada es krim sebagai campuran adonan yang berfungsi untuk menghasilkan es krim yang lembut, tidak mudah leleh, dan sehat. Rancangan acak kelompok digunakan pada uji sifat fisik es krim seperti daya leleh, overrun, dan organoleptik. Perlakuan yang digunakan yaitu penggunaan jenis penstabil berbeda dengan persentase sebesar kontrol 5%, gelatin 1%, ovalet 3%, dan maizena 3%. Pengulangan dilakukan sebanyak 3 kali pada masing-masing perlakuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan penstabil berbeda tidak memberikan pengaruh nyata terhadap overrun dan daya leleh es krim dari susu kambing. Hasil uji hedonik menunjukkan bahwa penggunaan penstabil berbeda berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap parameter warna, rasa, aroma, dan tekstur sedangkan pada uji mutu hedonik penggunaan penstabil berbeda tidak berpengaruh nyata (P>0.05) terhadap parameter aroma dan rasa. Kesimpulan yang dihasilkan pada penelitian ini adalah gelatin dan ovalet dapat digunakan sebagai pengganti penstabil komersil yang biasa digunakan oleh industri es krim dan es krim berbahan dasar susu kambing dapat diterima oleh konsumen.
Keyword: es krim, penstabil, susu kambing

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: