Judul: Karakteristik Gelatin Kulit Ikan Tuna (Thunnus albacares) dan Potensinya sebagai Antioksidan
Abstrak: Gelatin memiliki peran penting dalam industri pangan maupun non-pangan. Permintaan gelatin terus meningkat setiap tahunnya. Gelatin dari kulit ikan merupakan salah satu sumber alternatif yang terus dikembangkan. Gelatin yang dihidrolisis secara enzimatis merupakan salah satu pengembangan yang dilakukan untuk mendapatkan aktivitas fungsional. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan ekstrak gelatin dari kulit ikan tuna dengan perlakuan waktu ekstraksi berbeda, menentukan karakteristik gelatin secara fisik dan kimia, mendapatkan hidrolisat gelatin, dan menentukan aktivitas antioksidan gelatin terpilih. Produksi gelatin terdiri atas persiapan, pretreatment, dan ekstraksi. Pretreatment kulit ikan tuna dilakukan dengan asam sitrat 2%. Ekstraksi gelatin dilakukan dengan perlakuan hidrotermal dengan suhu 60oC. Kulit ikan tuna diekstrak dengan tiga waktu ekstraksi, yaitu 3, 5, dan 7 jam. Gelatin terpilih dari waktu ekstraksi kemudian diproduksi lebih lanjut menjadi hidrolisiat gelatin. Enzim Panchidase NP-2 digunakan untuk menghidrolisis gelatin. Hidrolisis gelatin dilakukan dengan perlakuan waktu 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, dan 14 jam yang kemudian diuji aktivitas antioksidannya. Hasil pengujian menunjukkan perlakuan ekstraksi terbaik adalah 7 jam. Perlakuan 7 jam menghasilkan rendemen, protein, dan kekuatan gel tertinggi. Oleh karena itu, ekstraksi selama 7 jam dipilih untuk hidrolisis lebih lanjut. Hasil analisis SDS-PAGE didapatkan gelatin kulit ikan tuna dengan ikatan β, α1, dan α2. Hasil pengujian menunjukkan presentase inhibisi yang tinggi didapat pada perlakuan 12 jam sebesar 85,59%. Hasil ini menunjukkan bahwa hidrolisat gelatin memiliki potensi untuk dimanfaatkan sebagai salah satu sumber antioksidan.
Keyword: antioksidan, enzimatis, gelatin, hidrolisis, waktu

Judul: Ekstraksi, Hidrolisis, dan Fraksinasi Gelatin Kulit Ikan Tuna Sirip Kuning (Thunnus albacares).
Abstrak: Gelatin dapat ditingkatkan sifat fungsionalnya dengan hidrolisis secara enzimatik. Proses hidrolisis secara enzimatik dapat menghasilkan peptida bioaktif dengan berat molekul yang rendah. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan karakteristik gelatin dan hidrolisat gelatin kulit ikan tuna sirip kuning (Thunnus albacares) serta mendapatkan nilai aktivitas antioksidan gelatin, hidrolisat dan fraksi peptida gelatin. Gelatin yang diekstrak dari kulit ikan tuna sirip kuning dihidrolisis dengan enzim alkalase 2% dan difraksinasi menggunakan molecular weight cut off (MWCO) 30, 10 dan 3 kDa. Gelatin yang dihasilkan memiliki rendemen 19,97%; pH 4,94; viskositas 21 cP; warna L (Lightness) = 56,46; a (Redness) = 2,56; b (Yellowness) = 22,38; derajat putih 50,97%, SDS-PAGE menunjukkan adanya pita β, α1 dan α2. Glisin dan prolin merupakan komponen asam amino tertinggi pada gelatin dan hidrolisatnya. Hidrolisat gelatin memiliki berat molekul berkisar 3,54-16,619 kDa dan derajat hidrolisis alkalase sebesar 45,29%. Aktivitas antioksidan gelatin dan hidrolisat gelatin lebih tinggi pada uji menggunakan ABTS dibandingkan uji dengan DPPH. Fraksi peptida 10-30 kDa memiliki aktivitas antioksidan terbaik dengan nilai IC50 sebesar 0,009 ± 0,001 mg protein/mL yang diukur dengan metode ABTS.
Keyword: antioksidan, fraksinasi, gelatin, hidrolisis, peptida bioaktif

Judul: Sistem Pengklasifikasian Entitas pada Pesan Twitter Menggunakan Ekspresi Regular dan Naïve Bayes
Abstrak: The widespread use of social networks like Twitter encourages some institutions to find out the entities that are discussed and the sentiment toward the entities. This research aims to build a system that can extract entities in tweets and classify the sentiment from the tweets. Entity extraction process is done using regular expressions. Writing regular expressions can capture the diverse entities. Sentiment classification is performed using naïve Bayes classification with Multinomial and Bernoulli models. Sentiment in this research consists of three classes, namely positive, negative, and neutral. Before entering the classification, tweets are normalized by replacing the non-standard words with the standard ones. The test results show that regular expression is quite effective for the entity extraction process. As for the results of the classification, naïve Bayes method produces high accuracy (96.75% for Multinomial and 96.33% for Bernoulli). However, the accuracy obtained depends on the neutral class which amounts to 97.88% for Multinomial and 99.95% for Bernoulli, while the positive class are 85.66% and 33.13% and negative class are 33.67% and 0%.
Keyword: