Judul: Pengembangan Produk Cheesecake dengan Substitusi Dadih Susu Kerbau Sebagai Sumber Probiotik
Abstrak: Dadih merupakan produk fermentasi susu kerbau dengan menggunakan bakteri asam laktat yang terdapat pada bambu. Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan produk cheesecake yang memanfaatkan dadih sebagai bahan dasar yang dapat diterima dengan baik oleh panelis. Pemilihan produk untuk dikembangkan disesuaikan dengan sifat dan karakteristik dadih dan probiotik yang tidak dapat melalui proses pemasakan dan menggunakan bahan dasar dengan karakteristik yang serupa dengan dadih. Penelitian ini dilakukan pada bulan April 2018 hingga Oktober 2018. Perancangan formula dilakukan dengan membedakan jumlah substitusi dadih pada produk. Perbandingan substitusi cream cheese dengan dadih pada formula 1 adalah 70:30, pada formula 2 adalah 50:50, dan pada formula 3 adalah 30:70. Uji organoleptik dilakukan pada 40 mahasiswa program studi gizi Institut Pertanian Bogor sebagai panelis semi terlatih. Formula terpilih dipilih berdasarkan hasil uji organoleptik dan analisis ANOVA. Formula yang dipilih adalah formula dengan nilai yang dapat diterima oleh masyarakat dan dengan kandungan gizi yang tertinggi. Hasil uji ANOVA menunjukkan tidak adanya perbedaan nyata diantara tingkat kesukaan panelis terhadap ketiga formula, sehingga formula yang dipilih adalah formula 3 dengan kandungan dadih tertinggi dan nilai rata-rata 3,56 (daya terima 71.2%). Hasil analisis kandungan gizi formula terpilih dalam satu takaran saji adalah 249,76 kkal energi, 3.59 g protein, 15.08 g lemak, dan 24.92 g karbohidrat, yang memenuhi 13.5% dari total kebutuhan energi, 7.3% kebutuhan protein, 20.9% kebutuhan lemak, dan 9.8% kebutuhan karbohidrat untuk anak usia 7-9 tahun. Produk ini cocok sebagai makanan selingan yang tinggi probiotik.
Keyword: Cheesecake, dadih, probiotik, substitusi, susu kerbau

Judul: Produksi Non-Dairy Cheese Berbahan Baku Kedelai menggunakan Bakteri Asam Laktat pada Dadih
Abstrak: Keju yang dikenal pada umumnya memiliki keterbatasan untuk dinikmati oleh penderita alergi protein susu dan vegetarian. Selain harganya yang mahal, kandungan lemak pada keju juga tinggi. Protein pada kedelai dapat menjadi alternatif pengganti protein dari susu pada pembuatan keju karena memiliki kadar protein yang tidak jauh berbeda serta kadar lemak yang rendah. Penggunaan bakteri asam laktat dari dadih sebagai bakteri probiotik dengan penambahan bahan tambahan pangan perlu dilakukan untuk memperbaiki mutu dari non-dairy cheese. Penelitian ini bertujuan menentukan formulasi pembuatan non-dairy cheese berbahan baku kedelai dengan konsentrasi flavour yang tepat sehingga mampu menyerupai dairy cheese serta mengetahui karakteristiknya. Rancangan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap Faktorial. Jenis perlakuan yang diberikan adalah jenis susu kedelai, persentase inokulum, dan konsentrasi flavour yang ditambahkan. Jenis susu kedelai yang digunakan adalah susu kedelai bubuk komersial dan susu kedelai segar dengan persentase inokulum 5%, 10%, dan 15% serta konsentrasi penambahan flavour 0,5% ; 0,7% ; 0,9% ; 1,1% ; dan 1,3%. Data dianalisis dengan ANOVA yang dilanjutkan dengan uji Duncan apabila menunjukkan perbedaan yang nyata. Uji A Bukan A menunjukkan bahwa penambahan flavour 0,9% dengan jumlah inokulum sebanyak 15% pada susu kedelai segar menghasilkan aroma yang tidak berbeda nyata dengan keju komersial pada tingkat kepercayaan 95%. Non-dairy cheese yang dihasilkan tergolong kepada semihard cheese dan skim cheese yang dilihat dari MFFB dan DFM. Karakteristik dari non-dairy cheese yang dihasilkan yaitu kadar air 66,3% ; kadar abu 3,27%; kadar protein 26,74%; dan kadar lemak 0,36%.
Keyword: non-dairy cheese, bakteri asam laktat, dadih, kedelai

Judul: Variabilitas Transpor Arlindo Laut Flores dan Kaitannya dengan ENSO
Abstrak: Air Arlindo yang masuk ke Indonesia sebagian besarnya dilewatkan Laut Flores. Variasi volume transport Arlindo dipengaruhi oleh fenomena anomali iklim interannual seperti El Nino Southern Oscillation (ENSO). Hasil studi terdahulu menyimpulkan terjadinya La Nina meningkatan jumlah transport Arlindo, sedangkan El Nino melemahkan transport Arlindo. Untuk memahami lebih lanjut keterkaitan ENSO dengan variabilitas transport Arlindo dilakukanlah penelitian menggunakan data hasil model INDESO dan hasil observasi satelit dengan rentang waktu 2008 hingga 2015. Penelitian dilakukan di Laut Flores dengan mengkaji bagian barat (119.5oBT) dan bagian timur (123oBT) untuk melihat volume Arlindo yang masuk ke dan keluar dari Laut Flores. Analisis sirkulasi dilakukan dengan menghitung rataan komponen arus dan suhu permukaan laut secara tahunan dan pada rentang tahun ENSO untuk melihat pola sirkulasi perairan. Estimasi volume transpor dihitung dari transek di pintu barat dan pintu timur. Deret waktu volume transpor Arlindo Flores kemudian dianalisis variabilitasnya dengan analisis penapisan lolos-pita(band-pass filter) dan transformasi wavelet sinambung (Continous Wavelet Transform). Hasil penting studi ini menunjukkan bahwa sumber utama Arlindo Flores berasal dari pembelokan Arlindo Makassar dan Arlindo pintu timur Indonesia yang masuk melalui terusan Lifamatola. Kecepatan Arlindo Flores di lapisan tercampur menguat pada musim barat sebaliknya di lapisan termoklin Arlindo Flores menguat pada musim timur. Sumbu utama Arlindo Flores didominasi oleh komponen arus zonal serta mengalami intensifikasi dan bergerak menyusur bagian utara Kepulauan Nusa Tenggara. Fluktuasi Arlindo Flores pada skala-waktu interannual menunjukkan volume transport maksimum terjadi pada tahun La Nina (November 2008-Maret 2009), sedangkan volume transpor minimum terjadi pada tahun El Nino (November 2014-Desember 2015). Struktur menegak Arlindo lebih kuat di kedalaman antara permukaan sampai 400 m. Variabilitas Arlindo Flores menandakan adanya fluktuasi pada periode intraseasonal, semi-annual, dan annual. Fluktuasi Arlindo skala interannual muncul jelas dari hasil penapisan lolos-pita, dimana fluktuasinya terlihat signifikan di kedalaman termoklin.
Keyword: Arus Lintas Indonesia, Laut Flores, ENSO, INDESO model, variabilitas volume transpor