Judul: Mempelajari pengaruh cara pengasinan telur penyu laut (Chelonia mydas) menggunakan adonan abu gosok dan garam dapur terhadap mutu telur asin selama penyimpanan
Abstrak: Penelitian ini oertujuan untu: melihat pengaruh perbe- dean koder crem drlem adonan, wohtu pengasinan dan wektu penyimpanan tern des mutu telur penyu asin. Ketika music bertelur produksi telur penyu serlimpah. Telur penyu memiliki dry tehen simpan dur minggu, membu- tuhcen suatu care pengaweten zupage depat diperkon ke- beberapa daersh. Pengasinan merupakan cara tradisionci yong sederhana prosesnya dan biayanys rendah. Pengasinan bertu- juan mencegah pertumbuhan mikrobe, sehingga dapat memperpan- jang waktu ponyimpanan. Cara pengawetan dengan pengasinan depot diterapkan peće telur penyu tetapi perlu diperhatikar. sifat-sifat khusus dari telur penyu. Pengasinan menggunakan adonan campuran abu gosok dan garam dapur dengan perbandingan bobot 4:1,6:1 Mar 8:1. Te- lur dibungkus adonan selama satu, dua, tiga, empet dan lime hori. Setelah pengerinen, telur dibersihiton duri adonan dan disirgen de kondisi ruang kemudian diuji mutunya pada entu sebelum disimpan dan waktu penyimpanan dua, empat, enam minggu. Ternyata perbedaan koder garam, wektu pengasinan dan waktu penyimpanan berpengaruh terhadap pH, kadar air, kadar ...
Keyword: 

Judul: Pengaruh berbagai macam pengawet dan lama penyimpanan terhadap kualitas telur konsumsi
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di laboratorium unggas, Jurusan Ilmu Produksi Ternak, Fakultas Peternakan dan di laboratorium Mikrobiologi, Institut Pertanian Bogor Fakultas Kedokteran Hewan Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari efektivitas dari masing-masing bahan pengawet dan pengaruhnya terhadap daya simpan telur yang diamati dari peubah-peubah Haugh Unit, penyusutan bobot telur, indeks putih telur, dalamnya kantung udara, jumlah dan jenis bakteri dan jamur. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap (RAL) pola faktorial 4x7 dengan empat ulangan. Faktor pertama adalah macam bahan pengawet yaitu air kapur, natrium silikat, parafin cair dan kontrol. Faktor kedua adalah tingkat periode penyimpanan yaitu 1, 21, 40, 42, 44, 46 dan 48 hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahan pengawet memberikan pengaruh yang sangat nyata (P<0.01) terhadap penyusutan bobot telur, penurunan nilai Haugh Unit, indeks putih telur, kedalaman kantung udara, macam dan jumlah mikrobe Rataan penurunan Haugh Unit selama penyimpanan 48 hari pada pengawet parafin cair adalah terkecil, diikuti oleh pengawet air kapur, natrium silikat dan kontrol. Rataan penurunan penyusutan bobot telur selama penyimpanan 44 hari pada pengawet parafin cair adalah terkecil diikuti air kapur kemudian natrium silikat dan terakhir kontrol. Rataan penurunan indeks putih telur yang terkecil diperoleh dari perlakuan parafin cair kemudian dikuti perlakuan air kapur, natrium silikat dan kontrol. Penurunan kedalaman kantung udara setelah penyimpanan 21 hari pada telur yang diawet adalah kelas A sedangkan yang tidak diawet kelas B. Pengawet dapat menekan jumlah dan jenis mikrobe sehingga masih dalam batas ambang normal yang masih dapat ditolelir manusia dan jenisnya bukan jenis mikrobe pembusuk sehingga masih layak dikonsumsi manusia.
Keyword: 

Judul: Identifikasi Karakter Pada Plat Nomor Kendaraan Menggunakan Ekstraksi Fitur ICZ dan ZCZ dengan Metode Klasifikasi K-NN
Abstrak: License plate is a unique code consisting of letters and numbers arrangement. Each vehicle has a license plate that serve as the identity code of the vehicle itself. Since license plates are unique, it often used for recording, such as in the parking area. The character identification characters on the license plates are made automatically using the input in the form of license plate images to facilitate the recording process. K-NN classification and feature extraction ICZ and ZCZ used in the identification of character identification. ICZ and ZCZ feature extraction obtain features by computing the character centroids and divide the image into n equal zones then computing the average distance from the character centroid to every pixel in the image. The character identification accuracy using 14 zones and ICZ are 97.00% while using ICZ+ZCZ feature extraction are 98.17%. The license plate identification accuracy using feature extraction plates ICZ+ZCZ are 72.31% for zero tolerance and 89.23% for one fault tolerance.
Keyword: