Judul: Minuman berdietary fiber
Abstrak: Serat makanan merupakan komponen non nutrisi, akan tetapi penting bagi tubuh manusia karena serat makanan mempunyai berbagai fungsi yaitu mencegah kanker kolon, membantu pencernaan dan menurunkan kolesterol. Pada umumnya serat makanan terdapat pada serealia (khususnya gandum), buah-buahan dan sayuran. Serat makanan terbagi atas dua fraksi yaitu insoluble fiber dan soluble fiber, Pada penelitian ini, dilakukan ekstraksi soluble fiber dari buah sukun. Buah sukun digunakan karena dari penelitian terdahulu, didapatkan data bahwa kandungan soluble fiber dalam buah sukun cukup tinggi. Hasil dari ekstraksi ini diaplikasikan dalam tiga jenis minuman yaitu juice jeruk, juice apel dan juice sirsak. Produk minuman ini dilakukan analisis mutu yang meliputi organoleptik, pH, total asam total padatan terlarut, viskositas, warna, vitamin C, kadar gula dan total mikroba. Hasil analisis kadar serat makanan yang ditambahkan menunjukkan bahwa jenis buah yang digunakan mempunyai pengaruh dalam analisa tersebut, terbukti bahwa kadar serat makanan dalam juice sirsak lebih tinggi dari jumlah yang ditambahkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa semakin tinggi kadar serat menyebabkan pH semakin turun, total asam meningkat, kadar gula meningkat, viskositas meningkat, total padatan terlarut meningkat. Vitamin C cukup stabil. Pada uji organoleptik,...
Keyword: 

Judul: Kajian pembuatan minuman kesehatan sari wortel dan pengaruhnya terhadap kadar kolesterol, trigliserida, HDL. darah dan hati tikus Sprague Dawley
Abstrak: Bergesernya pola konsumsi pangan dari produk-produk tradisional ke produk berlemak tinggi, kurang kandungan serat, dan meningkatnya kecenderungan masyarakat yang menyukai berbagai minuman soft drink akan menyebabkan timbulnya penyakit degeneratif. Oleh karena itu perlu diupayakan pengaturan pola konsumsi pangan dan agar masyarakat memanfaatkan buah dan sayur untuk menjaga kesehatan tubuhnya. Kandungan vitamin, mineral dan serat yang cukup tinggi berguna untuk pencegahan dan penanggulangan berbagai penyakit degeneratif. Minuman sari buah/ sayur merupakan produk alternatif yang dapat dipilih karena mempunyai berbagai kelebihan. Tujuan penelitian ini adalah mempelajari pembuatan minuman sari wortel dengan campuran sari jeruk lemon dan madu, mencari formulasi terbaik dan mengamati perubahan mutu selama penyimpanan serta melihat pengaruh minuman tersebut terhadap kadar kolesterol, trigliserida dan HDL darah tikus percobaan. Penelitian dibagi menjadi 2 tahap yaitu pengolahan dan penyimpanan minuman serta pengujian aktivitas hipokolesterolemia. Pada tahap pertama diawali dengan analisis proksimat bahan dengan hasil sebagai berikut wortel mempunyai kadar dietary fiber 24.38% bk, serat 0.90%, total karoten 7.7349 mg/100 g sampel, sedangkan jeruk lemon mengandung vitamin C 19.8045 mg asam askorbat/100 g sampel. Hasil uji organoleptik terhadap 4 formulasi minuman diperoleh bahwa minuman dengan komposisi sari wortel sari jeruk lemon madu = 30: 5: 4 disukai oleh konsumen disamping mempunyai nilai ekonomis yang cukup tinggi. Pengamatan terhadap mutu minuman menunjukkan bahwa selama penyimpanan terjadi perubahan nilai pH, dimana pada awal penyimpanan terjadi kenaikan nilai pH, sesudah itu turun dan pada akhir penyimpanan naik lagi. Hal ini seiring dengan semakin rendahnya nilai total asam tertitrasi yang berarti keasaman bahan makin rendah. Total padatan terlarut meningkat pada awal penyimpanan dan pada akhirnya konstan. Jumlah mikroba total selama penyimpanan sangat sedikit (kurang dari 30), sedangkan nilai kestabilan meningkat dan dengan lamanya penyimpanan akan menurun dan konstan. ...
Keyword: 

Judul: Implementation of Long Short-Term Memory for Gold Prices Forecasting
Abstrak: Emas merupakan salah satu bentuk investasi dan disebut sebagai aset safe haven karena kestabilannya dalam kondisi pasar yang tidak stabil. Peramalan harga emas menjadi penting bagi investor sebagai alat bantu pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh validasi silang dalam memperoleh hyperparameter LSTM (optimizer, learning rate, dan epoch) terbaik yang akan digunakan dalam peramalan. LSTM sebagai bagian metode deep learning dapat digunakan dalam peramalan selain menggunakan metode klasik. Algoritma ini merupakan pengembangan dari recurrent neural network yang banyak digunakan dalam peramalan deret waktu. LSTM dianggap unggul dan mampu meminimalkan kesalahan, serta mampu melakukan peramalan untuk periode jangka panjang dibanding metode lain. Walk forward validation dengan skenario pergeseran jendela (tahunan, semester, dan kuartal) sebagai bentuk validasi silang digunakan untuk melihat keakuratan metode. Data yang digunakan berasal dari World Gold Council dengan periode data harian untuk tanggal 1 Januari 2003 sampai dengan 20 Januari 2023. Optimizer yang digunakan adalah adam dan RMSProp dengan nilai learning rate 0,01; 0,001; dan 0,0001, serta nilai epoch 100, 500, dan 1000. Model terbaik adalah model dengan nilai MAPE terkecil sebesar 12,41% pada proses validasi menggunakan optimizer RMSProp, nilai learning rate 0,01, dan epoch 100. Hasil peramalan menunjukkan kecenderungan harga emas untuk meningkat dalam delapan tahun mendatang., Gold is a form of investment and is referred to as a safe haven asset because of its stability in unstable market conditions. Gold price forecasting is important for investors as decisions making tool. This study aims to study the effect of cross-validation in obtaining the best LSTM hyperparameters (optimizer, learning rate, and epoch) to be used in forecasting. LSTM as part of deep learning methods can be used in forecasting beside the classical method. Algorithm in the LSTM is developed based on a recurrent neural network that is widely used in time series forecasting. It was found that the LSTM is superior compared to other methods for its ability to minimize errors and to forecast for long-term periods. Walk forward validation with window shift scenarios (annual, semester, and quarter) as a form of cross validation is used to see the accuracy of the method. The data used came from the World Gold Council with daily data periods for January 1, 2003, to January 20, 2023. The optimizer used is adam and RMSProp each with learning rate values of 0.01; 0.001; and 0.0001, and with epoch values of 100, 500, and 1000. The best model was the model with the smallest MAPE value of 12.41% in the validation process using an optimizer RMSProp, a learning rate of 0.01, and epoch value of 100. Forecasting results show a tendency for gold prices to increase in the next eight years.
Keyword: deep learning, forecasting, gold, hyperparameter, LSTM