Judul: Kemunduran Mutu Daging Cumi-cumi Selama Penyimpanan Suhu Dingin Berdasarkan Aspek Enzimatis dan Histologis
Abstrak: Cumi-cumi (Loligo sp.) memiliki proses kemunduran mutu yang cepat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan kemunduran mutu cumi-cumi secara organoleptik, enzimatis dan histologi selama penyimpanan suhu chilling (4°C). Cumi-cumi yang digunakan memiliki panjang total 20,15 cm, dengan bobot rata-rata 30,4 g. Cumi-cumi memiliki kandungan gizi yang terdiri dari kadar air 78,21%, kadar abu 1,72%, kadar lemak 0,65%, kadar protein 19,43%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semakin lama penyimpanan akan mengakibatkan penurunan mutu cumi-cumi. Nilai aktivitas spesifik enzim katepsin paling tinggi pada hari ke-6. Nilai aktivitas spesifik enzim kolagenase paling tinggi pada hari ke-3 (cumi-cumi tanpa jeroan) dan hari ke-6 (cumi-cumi utuh). Hasil histologi menunjukkan batas antar serat fibril menjadi tidak jelas pada hari ke-6. Analisis korelasi linear sederhana menunjukkan bahwa antara aktivitas spesifik enzim katepsin dan kolagenase memiliki hubungan yang erat (0,5≤r≤0,7) terhadap parameter kesegaran pada cumi-cumi tanpa jeroan dan hubungan yang sangat erat (r≥0,7) pada cumi-cumi utuh
Keyword: cumi, enzim, katepsin, kolagenase, mutu

Judul: Pengaruh pemasakan pendahuluan ( "Precooking" ) terhadap mutu cumi - cumi ( Loligo edulis ) kaleng dalam berbagai medium
Abstrak: milik Produksi cumi-cumi di Indonesia tahun 1988 mencapai 50.686 ton (Direktorat Jendral Perikanan, 1988). Tetapi besarnya produksi cumi-cumi ini tidak banyak berarti jika tidak diikuti dengan perbaikan pasca panen. Selama ini, masyarakat umumnya hanya mengenal cumi-cumi sebagai cumi- cumi segar dan kering. Mengingat produksinya yang begitu besar, maka perlu dipikirkan kemungkinan untuk mengekspor cumi-cumi tersebut. Untuk itu, karena produk perikanan merupakan kelompok bahan pangan yang mudah rusak, maka sebelum diekspor perlu dilakukan usaha pengawetan, misalnya dengan pengalengan. Yang menjadi masalah dalam pengalengan produk perikanan adalah tingginya kadar air. Dalam hal ini cumi- cumi mempunyai kadar air sampai 82% (Rao dan Leung, 1972). Apabila ikan tidak dimasak terlebih dahulu, maka proses pengeluaran air akan terjadi selama penyimpanan produk perikanan tersebut. Hal ini akan menyebabkan produk yang dihasilkan menjadi kurang menarik (Broek, 1965). Penelitian ini ditujukan untuk mempelajari kemungkinan pengalengan cumi-cumi dalam berbagai medium, serta untuk mempelajari pengaruh pemasakan pendahuluan terhadap mutu cumi-cumi kaleng. Disamping itu juga untuk mengetahui tingkat penerimaan panelis terhadap produk ini. Perlakuan pertama yang diberikan dalam penelitian ini adalah waktu pemasakan pendahuluan (A), yaitu o menit (A₁), 15 menit (A2), 30 menit (A3) dan 45 menit (A4). Perlakuan kedua adalah jenis medium (B) yaitu medium larutan garam 2% (B1), saos tomat (B2), kecap (B3) dan minyak nabati (B4). e Adapun analisis percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Faktorial (4 x 4) dengan 2 kali ulangan. Uji yang dilakukan terhadap cumi-cumi kaleng meliputi uji fisik kaleng, uji kimiawi, uji organoleptik dan uji mikrobologi. Uji fisik kaleng meliputi kehampaan kaleng dan "head space". Uji kimiawi meliputi analisis kadar protein kasar, kadar protein terlarut, kadar lemak, air, kadar abu, kadar garam dan PH medium. kadar Uji organoleptik meliputi rupa, warna, bau, rasa dan tekstur. Uji mikrobiologi dilakukan terhadap total bakteri anaerobik…dst
Keyword: 

Judul: Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Dengan Zone Based Feature Extraction Menggunakan Metode Klasifikasi Bacpropagation
Abstrak: Automatic license plate identification is one of the important features required for vehicle data recording system to be use in applications such as parking system, automatic highway gate system, etc. Several research has been conducted to devise a reliable method to identify vehicle license plate. In this research, we aim to implement an automatic license plate identification system using the zone based feature extraction method and artificial neural network for classification. The data is obtained from 100 units of vehicle using a 5 MP mobile phone camera. The preprocessing step consists of converting the images to grayscale, followed by noise reduction using median filter, edge detection using Canny with a threshold of 0,2 and 0,5. Afterwards, we perform segmentation using 8-connected labelling component to obtain the characters. The zone based feature extraction used is image centroid and zone using the most efficient zone. The fastest and the highest accuracy will be choosen as the most efficient zone. In this research 14 zone extraction have an efficient result. We used the backpropagation neural network with 25 input neurons, 30 hidden neurons, and 36 output neurons representing each characthers (alphabet and numerals). The best result for indvidual character recognation is 85,32% while the best recognition rate for the whole plate is 40,61%
Keyword: