Judul: Mempelajari cara pengupasan kulit biji kecipir ( Psophocarpus tetragonolobus ) dengan perendaman dan pemanasan
Abstrak: Dilihat dari segi ekonomi pertanian, kecipir sebagai tanaman pangan belumlah penting. Namun biji kecipir dapat menyaingi kandungan protein kacang kedelai. Komposisi ki- mia biji kecipir hampir sama dengan kacang kedelai, bahkan kandungan protein dan karbohidrat dari biji kecipir lebih tinggi. Sebagai tanaman yang berprotein tinggi, kecipir mem- punyai bermacam-macam kegunaan. Perlu diketahui bahwa ba- gian tanaman kecipir (polong, biji, daun, umbi dan bunga) dapat dimakan dan mempunyai nilai gizi cukup. Sebagai ba- han makanan, penyajiannya cukup praktis sehingga memung- kinkan peningkatan konsumsi kecipir. Kecipir yang selama ini dimanfaatkan sebagai sayur dalam bentuk polong muda, kini mulai dirintis untuk dimanfaatkan kedalam bentuk bi- ji yang bernilai gizi tinggi. Sumber protein nabati ini dapat membantu mengatasi problems kekurangan protein, ter- utama bagi masyarakat yang menggantungkan dirinya pada tumbuh-tumbuhan sebagai sumber makanannya. Masalah dalam pemanfaatan biji kecipir ialah kulit biji keras dan sukar dikupas yang disebabkan oleh komponen di dalam kulit biji.
Keyword: 

Judul: Studi Pembuatan Tepung Biji Kecipir (Psophocarpus tetragonolobus (L) DC) Dengan Metode Penggilingan Basah dan Analisis Sifat Fisiko-kimia serta Karakteristik Fungsionalnya
Abstrak: Golongan tanaman yang telah lama dimanfaatkan sebagai sumber protein adalah kacang-kacangan. Secara umum masyarakat telah dapat menerima keberadaannya sebagai bahan konsumsi makanan. Salah satu tanaman yang memiliki potensi protein yang cukup tinggi adalah kecipir (Psophocarpus tetragonolobus sp). Kecipir merupakan tanaman di daerah tropis yang dapat dimanfaatkan dalam setiap bagian tanamannya, terutama biji keringnya yang mempunyai kandungan protein antara 29.8-39.0% (National Academy of Science, 1975). Namun tanaman ini telah dilupakan oleh banyak orang dan belum dimanfaatkan secara maksimal. Dalam usaha pengembangan biji kecipir sebagai bahan makanan ada beberapa hambatan, antara lain biji yang terlalu keras dan juga pahit langu yang tajam. Sifat inilah yang menyebabkan biji kecipir kurang disukai, meskipun kandungan gizinya cukup tinggi. Proses pengolahan perlu dilakukan terlebih dulu untuk memperoleh manfaat yang maksimum dari penggunaan biji kecipir sebagai bahan makanan. Salah satu pengolahan yang dapat diterapkan adalah dengan membuatnya menjadi tepung. Tepung yang dikembangkan dalam penelitian ini adalah tepung biji kecipir dengan menggunakan metode penggilingan basah. Penelitian ini dibagi menjadi dua tahap yaitu penelitian pendahuluan dan penelitian utama. Penelitian pendahuluan meliputi tahap penentuan waktu perendaman optimal, penentuan waktu perebusan optimal, dan penentuan komposisi kimia bahan baku. Dari hasil penelitian pendahuluan kemudian dilanjutkan ke tahapan penelitian utama. Penelitian utama meliputi tahap pembuatan tepung biji kecipir dan analisis komposisi kimia serta sifat fisikokimia dan fungsional proteinnya. Hasil penelitian pendahuluan menunjukkan bahwa pengolahan awal biji kecipir agar didapatkan biji kecipir yang mudah dikelupas adalah dengan perendaman selama 18 jam dan perebusan selama 120 menit. Dari biji kecipir kupas kulit inilah yang akan digunakan pada tahapan penelitian utama. Secara garis besar tahap pembuatan biji kecipir ini terdiri dari tahap sortasi bahan, perendaman, perebusan, penggilingan, pengekstrakan dalam suasana basa, penyaringan, penetapan pH isoelektrik, pengendapan, dekantasi, pengeringan, dan penggilingan kembali dengan blender kering. Persentase berat kering hasil analisis proksimat tepung biji kecipir adalah kadar air sebesar 6.91%, kadar abu 4.02%, kadar lemak 26.63%, kadar protein 46.01%, dan karbohidrat 23.34%. Tepung biji kecipir ini dihasilkan dari bahan baku (biji kecipir) yang memiliki kadar protein 31.56% (berat kering). Sehingga nilai recovery proteinnya adalah 41.22%. Hasil analisis komposisi asam amino menunjukkan bahwa asam amino dominan dalam biji kecipir adalah asam glutamat (6.37%), prolin (3.61%), leusin (3.37%), dan lisin (2.79%). Sementara persentase asam amino triptofan (0.37%), sistein (0.40%), dan metionin (0.61%) adalah yang paling rendah dibanding asam amino lainnya. Hasil analisis sifat fisikokimia dan fungsional tepung biji kecipir cukup baik. Nilai kelarutan maksimum dari tepung biji kecipir ini didapatkan pada saat pH 11 dan nilai kelarutan minimum pada pH 4. Ini berarti titik isoelektrik dari protein tepung ini adalah ketika pH 4. Nilai densitas kamba dari tepung ini adalah 0.5974 g/ml. Nilai ini sesuai dengan kisaran densitas kamba dari produk tepungtepungan. Nilai Particle Size Index tepung cukup tinggi yaitu 81.41%. Nilai ini artinya sampel tepung biji kecipir yang dihasilkan memiliki ukuran yang halus. Penampakan fisik berupa warna dari tepung ini adalah cenderung kecoklatan, sehingga derajat putihnya hanya 60.73%. Hasil analisis sifat-sifat fungsional protein berupa daya serap air adalah senilai 2.1658 g/g, daya serap minyak 1.1698 g/g, dan daya emulsi 71.25%. Pembentukan gel membutuhkan konsentrasi minimal 15%. Nilai kapasitas busa tepung ini
Keyword: 

Judul: Mixed effect models for high –dimensional longitudinal data with latent variables
Abstrak: A set of data that consist of repeated measurements on a large number of outcomes and covariates are known as high-dimensional longitudinal data. The high-dimensional longitudinal data may consist of several effects of interest that cannot be directly measured, known as latent factors or latent variables. During the last decade, the multivariate responses or high-dimensional in longitudinal data have been a big issue. The analysis of high-dimensional longitudinal data is complicated due to its complex correlation structures between outcomes. To understand changes over time of outcome variables, having correlations in individuals with explanatory variables is not enough. Hence, complex correlation structures between outcomes need to be considered. One approach that is commonly used to overcome high-dimensional longitudinal data is simultaneous equation modeling. A well-known simultaneous equation modeling method is the structural equation model (SEM). This approach has several appealing modeling abilities and can be used for high-dimensional longitudinal data. Under the SEM framework, the continuous time SEM is developed to avoid some issues associated with autoregressive and cross-lagged problems in SEM. Another simultaneous equation modeling method is by combining factor analysis and multivariate analysis methods to overcome high dimensional longitudinal data, namely latent factor linear mixed model (LFLMM). The factor analysis is used to reduce the high-dimensional outcomes, and the multivariate linear mixed model is used to study the longitudinal trends of several latent factors. One example of high-dimensional longitudinal data is the General Election Study. This study is carried out repeatedly to observe tendencies towards political attitudes and behavior over time in Belgium. The data contain political information, knowledge, perceptions, and preferences of a political party and the level of participation in politics. One of the most interesting things to study from the data is to analyze the change of political attitudes and behavior of respondents over time. Also, the relationship of changes in these outcomes is important to analyze. The General Election Study in Belgium was designed to include a representative sample of the target population under the Belgian electorate, so accurate estimates about the population could be made. This sampling design was created by the Institute for Social and Political Opinion (ISPO) and the Inter-university Center for Political Opinion Research (PIOP). The Belgian data set contained three subsamples, the Flemish (Dutch-speaking), the Walloon (French-speaking), and the Brussels Capital Region (Dutch and French-speaking). Several studies conducted on the Belgium data are carried out to understand the relationships between the latent variables Individualism (I), Ethnocentrism (E), and Authoritarianism (A) in Flanders. Cross-sectional or a longitudinal studies have also been carried out. In such cases, it is critical to capture the trend of the latent variables over time and, more importantly, whether there is any association or relationships between the development of nationalism (N), ethnocentrism (E), individualism (I), and authoritarianism (A) in Belgium. An empirical analysis of CT-SEM has been done to present the interdependencies among the four latent variables mentioned above on the basis of the General Election Studies for Belgium in 1991, 1995, and 1999 (Interuniversitair steunpunt politieke-opinieonderzoek, 1991, 1995, 1999). Although the four variables have been the subject of
Keyword: Belgium, CT-SEM, high-dimensional longitudinal data, LFLMM, Supplemented EM Algorithm