Judul: Pembuatan Pindang Ikan Mas (Cyprinus carpio L.) Dan Penyimpananya Di Dalam Besek
Abstrak: Diteliti cara membuat pindang Ikan Mas (Cyprinus carpio L.) dan dengan sasaran memperoleh cara pemindangan yang baik, efisiensi dan tinggi mutu pindangnya dengan menyimpan di dalan wadah besek. Fonelitian ini dibagi dalam tiga tahap, pertama penggaraman pendahuluan, selanjutnya hubungan antara kadar air, garam dan protein selama perebusan dan terakhir mengamati perubahan selama penyimpanan. Penggaraman pendahuluan dilakukan terhadap ikan segar dengan dua cara, pertama "dry salting" dengan perbandingan berat garam dan ikan sebagai 18 dan 1: 6, dan kedua de- ngan cara "brine salting" dengan perbandingan berat air,ga- ram dan ikan sebagai 11 4 dan 1 1 3 selama waktu perebusan 3, 5 dan 7 jam. Hasil analisa kadar air, protein dan garam serta kesederhanaan dalam cara kerja menunjukkan bahwa cara "dry salting" dengan perbandingan berat garam dan ikan sebagai 1: 6 selama 5 jam mempunyai kadar air terendan, kadar protein tertinggi dan kadar garam terendah. Penelitian selanjutnya ditentukan atas dasar cara penggaraman tersebut. Penelitian tahap hubungan kadar air, garam dan protein selama perebusan didasarkan pada penggaraman dan kemudian ikan direbus di dalam larutan garam 15 persen selama 10, 20, 30, 40 dan 50 menit. Hasil perebusan berda- sarkan kadar protein yang tertinggi dan kadar garam teren- dah menunjukkan bahwa waktu perebusan selama 30 menit ada- lah waktu yang terbaik. Penelitian ketahanan simpan menunjukkan bahwa pindang ikan Mas di dalam besek dengan perebusan 30 menit di dalam garam 15 persen dapat bertahan sampai sekitar tiga minggu berdasarkan uji kimiawi dan uji organoleptik secara visuil….
Keyword: 

Judul: Pertumbuhan dan efisiensi makanan Ikan Mas (Cyprinus carpio L.) strain sinyonya, karper kaca, dan hibrida antara keduanya pada fase pendederan kedua
Abstrak: Percobaan ini bertujuan untuk mengetahui keunggulan ikan mas (Cyprinus carpio L.) strain sinyonya, karper kaca dan hibrida antara keduanya pada fase pendederan kedua. Tempatnya adalah di laboratorium Pengembangbiakan dan Genetika Ikan, Jurusan Budidaya Perairan, Fakultas Perikanan IPB, dan waktunya bulan Juli sampai dengan September 1995. Wadah percobaan yang digunakan adalah bak tembok dengan panjang 200 cm, lebar 100 cm, dan tinggi 50 cm, banyaknya dua belas buah. Wadah ini dilengkapi dengan pipa pemasukan, pipa pengeluaran dan sistem aerasi serta ditutup dengan plastik transparan. Setiap wadah diisi air dengan volume lebih kurang satu meter kubik dengan kedalaman air 38 cm. Untuk menjaga kualitas lingkungan dilakukan penggantian air 20% volume per hari. Ikan percobaan sebagai ikan perlakuan diperoleh dari hasil pembuahan buatan. Untuk meningkatkan efek heterosis, maka induk yang digunakan dalam percobaan hibridisasi dihasilkan dari proses ginogenesis. Bobot ikan perlakuan antara 2,65 gram- 2,81 gram. Ikan diberi makanan dalam kualitas dan kuantitas yang sama untuk setiap perlakuan, yaitu dengan tingkat pemberian ransum (TPR) per hari 7% dari rata-rata biomas perlakuan dan frekuensi pemberian makanan empat kali sehari yaitu pada pukul 6, dan 10 pagi, 2 siang, serta 6 sore. Makanan yang diberikan berbentuk pelet dengan kadar air 7,49%, protein 39,48%, lemak 8,14%, karbohidrat 33,77%, dan abu 11, 12%. ...
Keyword: 

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing