Judul: Pengaruh Giberelin (Ga3), Suhu Dan Pengemasan Terhadap Mutu Cabai Merah Segar (Capsicum Annum L.) Selama Penyimpanan
Abstrak: Cabai merah merupakan salah satu komoditas holtikultura yang banyak ditanam di Indonesia dan tergolong sebagai produk yang mudah rusak. Oleh karena itu, penanganan yang baik dibutuhkan untuk mempertahankan mutunya setelah dipanen. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh hormon giberelin (10 ppm dan kontrol), suhu penyimpanan (10oC dan 30oC), dan pengemasan (dalam kantong LDPE, dalam nampan styrofoam lalu dibungkus plastik wrapping dan tanpa pengemas) terhadap mutu cabai merah segar selama penyimpanan. Berdasarkan hasil analisis, pemberian giberelin pada cabai yang kemudian disimpan pada suhu rendah (10oC) dengan kemasan LDPE dinilai mampu mempertahankan mutu cabai terutama pada parameter susut bobot, tekstur, serta warna cabai selama penyimpanan.
Keyword: giberelin, penyimpanan, pengemas, mutu, cabai merah

Judul: Penggunaan Jenis Kemasan dan Suhu yang Berbeda untuk Penyimpanan Sementara Cabai Merah Keriting (Capsicum annuum L.) Segar
Abstrak: Proses penanganan pasca panen cabai merah keriting selama transportasi dan penyimpanan sementara merupakan permasalahan yang kritis karena susut yang tinggi. Oleh sebab itu diperlukan alternatif penanganan yang dapat menekan jumlah kehilangan selama pendistribusiannya. Salah satu alternatif yang dapat digunakan adalah pengemasan kapasitas kecil dengan suhu penyimpanan yang rendah. Penelitian ini menganalisis pengaruh jenis kemasan dan penyimpanan suhu rendah terhadap kualitas cabai merah keriting segar selama penyimpanan sementara dan menentukan kombinasi jenis kemasan dan suhu penyimpanan yang optimum dalam menjaga mutu dan kesegaran cabai. Setelah dipanen dan dilakukan sortasi, cabai merah keriting dikemas dalam kemasan jala plastik, karung plastik dan plastik film polipropilen (PP) dengan berat sampel 3 kg per kemasan. Selanjutnya dilakukan pengiriman dari rumah kemasan ke Laboratorium dengan lama pengangkutan 5 jam pada kondisi suhu udara lingkungan. Proses penyimpanan di Laboratorium dilakukan pada suhu 10 °C, 15 °C dan suhu ruang (28 °C – 32 °C). Selama penyimpanan, dilakukan pengamatan secara visual dan pengukuran respirasi, susut bobot, nilai kekerasan dan warna (L*, C* dan °hue). Hasil pengamatan menunjukkan bahwa jenis kemasan dan suhu penyimpanan serta interaksi antara keduanya berpengaruh nyata terhadap laju respirasi, susut bobot, nilai kekerasan dan tingkat kecerahan (L*). Penyimpanan cabai dalam kemasan jala plastik pada suhu ruang menghasilkan nilai susut bobot paling besar, yaitu 21.07%, pada penyimpanan suhu 10 °C nilai L* dan °hue-nya paling tinggi serta nilai kekerasannya juga lebih tinggi, yaitu 0.42 kgf (4.12 N). Cabai yang disimpan dalam kemasan plastik PP pada suhu ruang menghasilkan laju produksi CO2 paling tinggi, yaitu 73.24 ml.kg-1.jam-1 dan nilai kekerasan paling rendah, yaitu 0.30 kgf (2.9 N), namun penyimpanan pada suhu 10 °C menghasilkan susut bobot paling rendah, yaitu 0.12% dengan tingkat kerusakan paling kecil sehingga cabai dalam kemasan ini dapat bertahan sampai hari ke-29 penyimpanan.
Keyword: cabai merah keriting, kemasan, penyimpanan suhu rendah, umur simpan, susut bobot

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: