Judul: KEMAMPUAN PEMBENTUKAN GEL SURIMI DAGING MERAH IKAN TUNA (Thunnus sp) DENGAN PERLAKUAN FREKUENSI PENCUCIAN
Abstrak: Daging merah ikan tuna selama ini dalam industri perikanan merupakan salah satu jenis hasil samping yang memiliki nilai ekonomis kurang. Hal ini karena selain tingginya kadar lemak yang dikandung (5,60 %bb atau 18,43 %bk) yang menyebabkan mudah teroksidasi, juga penampakan (warna) yang kurang menarik. Pemanfaatan jenis daging ini melalui produk diversifikasi hasil perikanan perlu dilakukan untuk meningkatkan nilai ekonominya. Salah satunya adalah sebagai bahan baku produk antara yang disebut surimi. Sebagai bahan baku untuk produk-produk diversifikasi yang mengandung lemak tinggi, maka perlu dilakukan perlakuan-perlakuan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, salah satunya adalah dengan perlakuan frekuensi pencucian. Penelitian ini merupakan penelitian pendahuluan yang bertujuan untuk mempelajari kemampuan pembentukan gel surimi daging merah ikan tuna dengan perlakuan frekuensi pencucian 0,1, 2, 3, dan 4 kali. Kekuatan gel merupakan indikasi utama yang menunjukkan kualitas surimi. Semakin tinggi nilai kekuatan gelnya, maka kualitas surimi tersebut akan semakin tinggi kualitasnya. Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yang disertai dengan beberapa parameter yang diuji atau dianalisis. Tahap pertama adalah proses pengolahan surimi. Pada tahap ini parameter yang diuji adalah kadar air, protein larut air (PLA), dan protein larut garam (PLG). Kadar air surimi nilainya menunjukkan peningkatan dengan bertambahnya frekuensi pencucian yaitu berkisar antara 72,62 sampai 79,05 c/obb. Secara statistik menunjukkan perbedaan yang sangat nyata pada taraf a - 0,01. Pada uji lanjut Duncan terlihat bahwa semua perlakuan menunjukkan perbedaan yang nyata. Nilai PLA dan PLG surimi mengalami penurunan dengan bertambahnya frekuensi pencucian. Protein larut air nol kali pencucian adalah 3,97 %bb (14,50 %bk) dan terus menurun sampai pada pencucian empat kali yang nilainya 0,49 %bb (2,34 %bk). Protein larut garam surimi nilainya berkisar antara 0,48-2,07 %bb (2,32-7,58 %bk). Secara statistik PLA dan PLG surimi menunjukkan hasil yang berbeda nyata pada taraf a - 0,05. Setelah dilakukan uji Duncan kedua parameter tersebut menunjukkan hal yang sama dimana pencucian nol kali berbeda nyata dengan perlakuan pencucian lainnya. Tahap kedua adalah pengolahan sol. Parameter yang diuji adalah pH dan PLG. Nilai pH yang berkisar antara 6,43 sampai 6,68 menunjukkan kecenderungan peningkatan dengan penambahan frekuensi pencucian. Tetapi secara statistik tidak memberikan perbedaan yang nyata. Sedangkan PLG sol memperlihatkan hasil yang serupa dengan PLG surimi dimana terjadinya penurunan dengan bertambahnya frekuensi pencucian. Nilainya berkisar antara 0,53-3,57 %bb (2,56-13,06 %bk). Secara statistik memberikan perbedaan yang nyata. Pada uji lanjut Duncan hampir semua perlakuan memberikan perbedaan yang nyata, hanya perlakuan dua dan tiga kali pencucian yang tidak terjadi perbedaan yang nyata. Setelah kedua tahap di atas selesai, kemudian dilanjutkan dengan tahap terakhir yaitu pembentukan gel ikan. Pada tahap ini selain dilakukan analisis kimia, dan fisik, juga dilakukan uji penilaian subyektif melalui pengujian organoleptik. Pada analisis kimia yang terdiri dari analisis proksimat (kadar air, protein, lemak, dan abu) perlakuan pencucian memberikan pengaruh yaitu kadar air gel ikan mengalami peningkatan dari 70,14 sampai 76,98 %bb dengan bertambahnya frekuensi pencucian. Tetapi secara statistik pencucian tidak memberikan perbedaan yang nyata. Pada kadar protein, lemak, dan abu terjadi penurunan dengan bertambahnya frekuensi pencucian. Pencucian memberikan perbedaan yang tidak nyata pada kadar protein yang nilainya berkisar antara 18,16-24,52 %bb (78,S8-8/.;10 %bk). Hal yang serupa juga terjadi pada kadar lemak dengan
Keyword: 

Judul: Pengaruh berbagai konsentrasi garam dan jumlah pencucian selama proses leaching dalam pembuatan surimi dari ikan kembung perempuan (Rasterlliger neglectus)
Abstrak: Penelitian ini dilakukan pada bulan Juli sampai September 1990 di Balai Bimbingan dan Pengujian Mutu Hasil Perikanan (BBPMHP), Muara Baru, Jakarta. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh berbagai konsentrasi garam dan pencucian selama proses leaching terhadap penurunan kadar lemak pada surimi dan juga untuk mengetahui kandungan zat gizi, mutu dan tekstur surimi serta menganekaragamkan produk olahan ikan. Surimi merupakan produk olahan ikan yang berasal dari Jepang. Surimi dibuat dari lumatan daging ikan yang telah. mengalami proses pencucian (leaching) dengan air, es dan garam, pengepresan, pembekuan serta penyimpanan beku. Surimi biasanya digunakan sebagai bahan baku dalam pem- buatan kamaboko, sosis, bakso ikan, ham ikan dan sejenis- nya yang spesifikasinya menuntut dalam pembentukan gel. Ada dua tipe surimi yang biasa dibuat, yaitu dengan penambahan garam (ka-en surimi) atau tanpa penambahan garam (mu-en surimi). Selain itu ada tipe lain surimi yang disebut na-ma surimi (surimi mentah). Penelitian ini menggunakan rancangan Percobaan Acak Lengkap dengan pola faktorial dan dua kali ulangan. Perlakuan yang digunakan adalah konsentrasi merupakan garam yang faktor, A dan jumlah pencucian yang merupakan faktor В. Taraf perlakuan A terdiri dari 3 taraf, yaitu : konsentrasi garam 0.00% (A0), 0.50% (A₁) dan 0.70% (A2). Taraf perlakuan B terdiri dari 2 taraf, yaitu: pencucian 3 kali (Bo) dan pencucian 5 kali (B₁). Dalam penelitian ini parameter yang digunakan antara lain : pH, kadar air, abu, lemak, protein, kekuatan gel dan organoleptik…dst
Keyword: 

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: