Judul: Upaya memperpanjang daya simpan daging itik melalui klorinasi Pasca pemrosesan
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Laboratorium Produksi Ternak Unggas dan Ilmu Nutrisi Ternak Perah, Institut Pertanian Bogor. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dampak klorinasi pasca pemrosesan terhadap daya simpan daging itik.
Keyword: Duck meat storage, Klorinasi, Daging Itik

Judul: Karakteristik Kimia dan Mikrobiologi Daging Itik dengan Penambahan Lisozim Putih Telur pada Suhu Refrigerator
Abstrak: Itik merupakan salah satu jenis ternak unggas yang memiliki peranan penting sebagai penghasil daging. Peningkatan ketersediaan daging itik dan produk olahannya merupakan bukti pergerakan produksi skala besar dari produk itik. Daging itik mempunyai kandungan gizi yang tinggi seperti kandungan protein, lemak dan mineral yang dibutuhkan oleh tubuh. Tingginya kandungan nutrisi membuat daging itik menjadi bahan pangan yang mudah rusak (perishable). Kerusakan yang terjadi erat kaitannya dengan aktivitas mikroorganisme. Lisozim merupakan protein putih telur yang dapat digunakan sebagai bahan pengawet dan antibakteri alami yang bersifat aman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik kimia dan mikrobiologi daging itik selama penyimpanan pada suhu refrigerator dengan menggunakan lisozim. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap pola faktorial dengan tiga kali ulangan dan terdiri atas dua faktor. Faktor pertama adalah daging itik dengan perendaman lisozim (0 mg mL-1, 1 mg mL-1 dan 2,5 mg mL-1). Faktor kedua adalah lama penyimpanan (0, 4, 7 dan 14 hari). Hasil analisis ragam menunjukkan bahwa interaksi antara perlakuan perendaman lisozim dan lama penyimpanan berpengaruh nyata terhadap nilai pH, jumlah mikroba, dan malondialdehid daging itik (P < 0,05). Daging itik dengan perendaman lisozim mampu menekan pertumbuhan jumlah mikroba dan nilai malondialdehid (MDA). Lisozim juga mampu menstabilkan nilai pH.
Keyword: antimicrobial, duck meat, lysozyme

Judul: Application of Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) as Feature Extraction on Phoneme Recognition with Probabilistic Neural Network (PNN) as Classifier
Abstrak: Voice recognition (speech recognition) is one field of study in voice processing. This technology can convert voice signals into a form of written information (text). With this technology, people can interact with a computer. MFCC feature extraction computes the cepstral coefficients by considering the human hearing. This research is a phoneme recognition using feature extraction MFCC and PNN as feature matching model. This study compares the coefficient, overlap, and the test data without noise and with noise. MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients and 0%, 25%, 50% overlap. Noise is added by 30 dB, 20 dB and 10 dB. From the comparison of the three overlaps, produced the best accuracy at 50% overlap with an accuracy of 94,71%. From comparing the three coefficients, better accuracy resulting in coefficients of 20 and 26 with an accuracy of 97,12% at 50% overlap. After comparing between the coefficients of 20 and 26 with overlap of 25% then the coefficient 26 is obtained that better accuracy of 94,23%. This shows that in this study the coefficient 26 is the best. In this research, there are three noise variables. The variables are 10 dB, 20 dB, and 30 dB. The best accuracy reached when the noise variable is 30 dB rather than 10 dB or 20 dB because the accuracy has the closest accuracy compared by the accuracy when noise was not added into the data. When the noise variable is 30 dB, the percentage of accuracy is 85,3%.
Keyword: