Judul: Aktivitas Antioksidan dan Karakteristik Sosis Ayam yang Ditambah Tepung Daun Torbangun (Coleus amboinicus L.) Kering Oven.
Abstrak: Daun torbangun memiliki potensi sebagai alternatif sumber antioksidan alami. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh penambahan daun torbangun kering terhadap aktivitas antioksidan dan karakteristik sosis ayam. Rancangan percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah rancangan acak lengkap (RAL). Perlakuan yang diberikan adalah daun torbangun kering 0% (kontrol), 0.5%, 1%, dan 1.5% dalam sosis ayam dengan bumbu, serta 1.5% daun torbangun kering dalam sosis dengan bumbu tanpa bawang putih dan merica. Peubah yang diamati meliputi sifat fisikokimia, aktivitas antioksidan, dan sifat organoleptik organoleptik. Sosis ayam dengan penambahan tepung daun torbangun kering oven tidak memberikan pengaruh nyata terhadap karakteristik fisikokimia sosis ayam kecuali nilai aw. Pemberian daun torbangun kering yang semakin tinggi meningkatkan aktivitas penghambatan DPPH dan kapasitas antioksidan semakin baik pula. Sosis dengan 1.5% daun torbangun kering menunjukkan aktivitas penghambatan DPPH tertinggi sebesar 19.44%. Daun torbangun kering tidak memberikan pengaruh nyata terhadap kadar malondialdehida (MDA) sosis ayam. Penambahan daun torbangun kering yang semakin banyak pada produk sosis ayam menyebabkan perbedaan warna, aroma, rasa, dan tekstur namun masih dapat diterima dan disukai oleh panelis. Sosis ayam dengan penambahan 0.5% daun torbangun kering menunjukkan hasil terbaik.
Keyword: antioksidan, DPPH, daun torbangun kering, karakteristik

Judul: Karakteristik dan Aktivitas Antioksidan Sosis Ayam dengan Penambahan Daun Torbangun (Coleus amboinicus Lour) Kering Beku
Abstrak: Penambahan daun torbangun kering beku dapat mempengaruhi karakteristik dan aktivitas antioksidan sosis ayam. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji karakteristik dan aktivitas antioksidan sosis ayam dengan penambahan daun torbangun kering beku. Perlakuan daun torbangun kering beku yang diberikan diulang sebanyak lima ulangan untuk setiap taraf. Taraf pemberian daun torbangun kering beku tersebut meliputi 0%, 0.2%, 0.4%, 0.6%, dan 0.6% tanpa bumbu. Analisis karakteristik sosis meliputi kadar air, pH, aw, stabilitas emulsi, aktivitas penghambatan diphenylpicrylhydrazyl (DPPH), kapasitas antioksidan dan kadar malonaldehida (MDA). Nilai aktivitas penghambatan terhadap DPPH dan kapasitas antioksidan sosis ayam mengalami peningkatan seiring peningkatan taraf pemberian daun torbangun kering beku (P<0.05). Formula sosis dengan penambahan daun torbangun 0.2% dan 0.4% merupakan formula terbaik. Dapat disimpulkan bahwa penambahan daun torbangun kering beku dapat menghambat oksidasi lebih baik dan memiliki karakteristik yang tidak berbeda dibandingkan dengan kontrol.
Keyword: antioksidan, daun torbangun, DPPH, karakteristik, sosis ayam

Judul: Klasifikasi genre musik menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ)
Abstrak: Radio stations and music television have a milion of music tapes. A lot of musical genres create a problem when people wants to determine the right genre of a new kind of music. To classify the musical genre is not an easy task, because the musical genre is really difficult to standardization. Automatic musical genre classification can assist the human role in that process and help people to searching for the song acording to the genre that people want. This research using Mel Frequency Coefficient Cepstrum (MFCC) to obtain feature extraction. Learning Vector Quantization (LVQ), one kind of artificial neural network used for classification method. The number of genres that are used were four kind of musical genre, that is rock, classic, keroncong, and jazz with four different duration that is 5 second, 10 second, 20 second and 25 second. This research using k- fold cross validation to distribute dataset for training and testing set with the number of folds as much as 2 until 10 fold. This research succesfully implemented MFCC feature exraction and classification using LVQ. Based on this research, the accuracy of the classification using Learning Vector Quantization reaches 93,75% for the four type musical genre. The highest accuracy value was obtain from the experiments with a duration of 10 second and the number of fold 4. Training time for each duration is 30 minute for 5 second music duration, 45 minute for 10 second music duration 120 minute for 20 second music duration and 150 minute for 25 second music duration.
Keyword: