Judul: Sifat Fisik dan Kandungan Serat Kasar Bungkil Inti Sawit dan Bungkil Kopra Hasil Fraksinasi dengan Pendekatan Densitas Bahan.
Abstrak: Bungkil kopra (BK) dan bungkil inti sawit (BIS) memiliki kandungan serat yang tinggi sehingga menjadi faktor pembatas penggunaan pada ransum unggas. Tujuan penelitian ini untuk memfraksinasikan bungkil inti sawit dan bungkil kopra melalui pendekatan teori densitas, dengan air sebagai media pencampuran sehingga diharapkan didapatkan fraksi yang memiliki kualitas fisik dan kimiawi yang terbaik. Bahan yang digunakan yaitu bungkil inti sawit dan bungkil kopra sebanyak 5 % dari jumlah volume air yang ada dalam tabung kaca utama. Bahan sebelum dimasukkan kedalam tabung kaca terlebih dahulu dibasahi lalu dimasukkan ke tabung kaca. Produk hasil fraksinasi diukur kerapatan tumpukan (KT), kerapatan pemadatan tumpukan (KPT), berat jenis (BJ) dan sudut tumpukan (ST). Rancang penelitian yang digunakan yaitu rancangan acak lengkap (RAL) dan Analisa data yang digunakan untuk mengukur sifat kimia dengan menggunakan analisis deskriptif sedangkan sifat fisik dianalisis dengan ANOVA. Data selanjutnya diuji lanjut Duncan. Hasil yang di dapat setelah fraksinasi yaitu 3 fraksi pada BIS dan 2 fraksi pada BK. Hasil ANOVA menunjukkan bahwa fraksinasi pada BIS dan BK berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap KT, KPT dan ST. Berat jenis (BJ) tidak nyata berbeda pada fraksinasi BIS, namun berbeda nyata (P<0.05) fraksinasi pada BK. Serat kasar terendah didapatkan pada fraksi kedua pada hasil fraksinasi BIS dan BK.
Keyword: Fraksinasi, BIS, bungkil kopra, sifat fisik, sifat kimia

Judul: Sifat Fisik dan Kimia Bungkil Inti Sawit dan Bungkil Kelapa sebelum dan sesudah Fraksinasi menggunakan Pendekatan Bobot Molekul
Abstrak: Produksi bungkil inti sawit dan bungkil kelapa yang meningkat belum diikuti dengan tingkat pemakaian yang tinggi dalam ransum unggas. Keterbatasan penggunaan bungkil inti sawit dan bungkil kelapa dikarenakan adanya kandungan serat kasar yang tinggi. Penyebab tingginya serat kasar bungkil inti sawit dan bungkil kelapa dikarenakan bahan masih bercampur dengan cangkang. Pemisahan cangkang dari bungkil inti sawit dan bungkil kelapa dapat dilakukan dengan metode fraksinasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa distribusi kandungan nutrisi bahan terhadap sifat fisik (berat jenis, kerapatan tumpukan, kerapatan pemadatan tumpukan, sudut tumpukan) dan sifat kimia (protein dan serat kasar) pada bungkil inti sawit dan bungkil kelapa sebelum dan sesudah fraksinasi melalui pendekatan bobot molekul. Rancangan penelitian yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Faktorial (RAL-Faktorial) yang terdiri dari 2 faktor (faktor A dan B) dan 3 ulangan. Faktor A merupakan jenis bahan, sedangkan faktor B merupakan jenis fraksi. Data sifat kimia dianalisis dengan menggunakan analisis deskriptif sedangkan data sifat fisik dianalisis menggunakan sidik ragam (ANOVA), jika terdapat perbedaan yang nyata data akan diuji lanjut Duncan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis bahan, jenis fraksi dan interaksi antara jenis bahan dan jenis fraksi nyata (P<0.05) mempengaruhi sifat fisik bungkil inti sawit dan bungkil kelapa. Semakin tinggi fraksi maka semakin menurunkan nilai berat jenis, kerapatan tumpukan, kerapatan pemadatan tumpukan tetapi meningkatkan nilai sudut tumpukan. Semakin tinggi fraksi maka kandungan serat kasar semakin turun dan kandungan protein menjadi naik. Dapat disimpulkan bahwa fraksinasi menggunakan pendekatan bobot molekul dapat mempengaruhi sifat fisik dan kimia bungkil inti sawit dan bungkil kelapa.
Keyword: bungkil inti sawit, bungkil kelapa, fraksinasi, sifat fisik, sifat kimia

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