Judul: Mempelajari pengaruh aktivitas air (aw) terhadap mutu ikan tembang ( Sardinella fimbriata V. ) asin selama penyimpanan
Abstrak: Penggaraman dan pengeringan merupakan cara pengawetan ikan dengan jalan menurunkan aktivitas air (a) sampai pada W batas tertentu sehingga proses kerusakan dapat dihamuat atau dihentikan. Nilai a adalah perbandingan antara tekanan parsial uap air dalam bahan dengan tekanan uap air murni suhu yang sama. pada Aktivitas air merupakan ukuran yang diguaа- Keh untuk menentukan kemampuan air dalam membantu proses-pro- ses kerusakan bahan pangan. Penelitian dilakukan dengan tujuan untun mengetahui pengaruh nilai aktivitas air (a) terhadap perubahan mutu ikan tembang (Sardinella fimbriata) asin selama penyimpanan serta untuk mencari a optimum untuk penyimpanan ikan tembang asin. Penelitian dilakukan di Sub Balai Penelitian Perikanan Laut Slipi, Jakarta pada bulan april sampai dengan bulan Agustus 1987. Ferlakuan dalam penelitian ini adalah nilai aw dan lama W penyimpanan. Nilai a (A) terdiri dari 3 taraf A₁ (a 0,74), A2 (aw 0,86), A3 (aw 0.91) yang diperoleh dari percobaan pendahuluan. Lama penyimpanan (T) terdiri dari 4 taraf yaitu To (penyimpanan hari ke-0), T₁ (penyimpanan hari ke-7), T2 (penyimpanan hari ke-14 dan T3 (penyimpanan hari ke-21). A, diperoleh dari penggaraman 16 jam, pengeringan 20 jam; A2 diperoleh dari penggaraman 16 jam pengeringan 4 jam dan A3 diperoleh dari penggaraman 8 jam, pengeringan 4 jam. Ikan dikemas dalam kantong plastik polietilen dan disimpan pada suhu kamar. Percobaan dilakukan dengan Rancangan Acak Lengkap (RAL) pola faktorial dengan 2 faktor dan 3 kali ulangan. Untuk melihat kemunduran mutu dilakukan pengamatan kemunduran mutu ikan yang meliputi uji organoleptis (kesan umum dan rasa) uji mikrobiologis (TPC) dan uji TVB serta uji kimia (pi, kadar air)…dst
Keyword: 

Judul: Pengaruh penambahan asam asetat dan pengemasan terhadap mutu ikan tembang ( Sardinella fimbriata ) asin kering selama penyimpanan pada suhu kamar
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah mempelajari penga- ruh penggunaan asam asetat dan jenis pengemas untuk memper tahankan mutu ikan tembang asin kering selama penyimpanan. Metoda penelitiannya adalah sebagai berikut: tanpa di buang isi perutnya, ikan langsung dicuci dengan air lalu ditiriskan. Kemudian dilakukan penggaraman. Dalam pengga raman ini, rasio ikan dengan garam kristal adalah 4 berban ding 1, kemudian direndam dengan larutan garam jenuh. La- manya perendaman 8 jam. Sesudah selesai perendaman, ikan dicuci dengan larutan garam 5 persen, kemudian ditiriskan selama 10 menit. Sesudah penirisan, ikan dijemur selama 2 hari berturut-turut (kurang lebih 12 jam). Sesudah pro- duk kering, ikan dibagi menjadi 2 kelompok, kelompok perta ma tidak disemprot dengan larutan asam asetat dan kelompok kedua disemprot dengan asam asetat 5 persen. Sesudah pro- duk yang disemprot asam asetat kering, kedua kelompok ikan kemudian dikemas dengan empat cara pengemasan yaitu box ka yu + kertas semen, box kayu plastik PP, box kayu plas- tik PE dan pengemas box kayu. Kemudian ikan yang sudah dimasukkan ke dalam pengemas ini disimpan dalam ruangan yang bersuhu kamar. ...
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak