Judul: Karakterisasi dan Formulasi Rengginang Tepung Ikan Tembang (Sardinella fimbriata).
Abstrak: Ikan tembang sangat berlimpah di lautan, namun memiliki nilai ekonomis yang rendah dikarenakan kurang diminati oleh masyarakat untuk dikonsumsi secara langsung sehingga memerlukan proses lanjutan. Salah satu pemanfaatan dan pengembangan produk hasil perikanan non ekonomis yaitu pembuatan tepung ikan. Pemanfaatan ikan tembang untuk pembuatan tepung ikan dikarenakan pasokan ikan tembang mudah diperoleh tanpa dipengaruhi fluktuasi musim dan harganyapun relatif murah. Rengginang adalah kerupuk yang berbentuk bundar, tebal dan gurih yang biasanya dikonsumsi sebagai camilan atau pendamping hidangan utama. Rengginang terbuat dari bahan dasar beras sehingga merupakan produk yang kaya akan karbohidrat. Salah satu cara melengkapi kekurangan gizi makanan dari serelia adalah dengan memberikan protein yang bermutu tinggi. Protein tersebut dapat diperoleh dari penambahan tepung ikan tembang sehingga rengginang dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif produk cemilan yang bergizi. Tujuan dari penelitian ini adalah meningkatkan protein pada rengginang, mempelajari proses pembuatan rengginang dengan penambahan tepung ikan tembang, mengetahui konsentrasi tepung ikan tembang terbaik dalam pembuatan rengginang dengan menggunakan uji indeks kinerja dan mengetahui karakteristik rengginang dengan penambahan tepung ikan tembang. Konsentrasi air, garam dan bawang putih ditetapkan berdasarkan hasil trial and eror sebelumnya. Tingkat kesukaan panelis terhadap rengginang tepung ikan tembang menggunakan organoleptik dengan uji hedonik yang dilanjutkan dengan pengambilan keputusan dengan Bayes. Konsentrasi tepung ikan tembang yang digunakan pada penelitian sebesar 0%, 5%, 10%, 15% dan 20%. Rancangan percobaan yang digunakan untuk mengetahui pengaruh perlakuan konsentrasi tepung ikan tembang terhadap parameter subjektif dan objektif yaitu RAL. Hasil penelitian menunjukan bahwa rengginang dengan penambahan tepung ikan tembang sebanyak 5% merupakan rengginang terbaik dengan pengujian Bayes. Pada rengginang dengan penambahan tepung ikan tembang sebanyak 5% menyumbangkan persentase angka kecukupan gizi (AKG) karbohidrat, protein dan lemak secara berturut-turut 29%, 13% dan 2%. Total energi yang disumbangkan 351,19 kkal. Rengginang yang ditambahkan tepung ikan tembang sebanyak 5% dapat mencukupi sebanyak 18% kebutuhan tubuh kalori untuk satu hari (berdasarkan kebutuhan 2000 kkal/hari untuk orang dewasa) dan 13% kebutuhan tubuh akan protein (berdasarkan 100 gram/hari kebutuhan protein). Dapat disimpulkan bahwa rengginang dengan penambahan tepung ikan tembang sebanyak 5% termasuk dalam kategori pangan berkalori dan asupan protein dalam tubuh manusia terpenuhi dengan baik apabila mengonsumsi rengginang sebanyak 8 keping per hari dengan serving size 100 gram.
Keyword: 

Judul: Karakterisasi dan formulasi rengginang tepung ikan tembang (Sardinella fimbriata)
Abstrak: Ikan tembang sangat berlimpah di lautan, namun memiliki nilai ekonomis yang rendah dikarenakan kurang diminati oleh masyarakat untuk dikonsumsi secara langsung sehingga memerlukan proses lanjutan. Salah satu pemanfaatan dan pengembangan produk hasil perikanan non ekonomis yaitu pembuatan tepung ikan. Pemanfaatan ikan tembang untuk pembuatan tepung ikan dikarenakan pasokan ikan tembang mudah diperoleh tanpa dipengaruhi fluktuasi musim dan harganyapun relatif murah. Rengginang adalah kerupuk yang berbentuk bundar, tebal dan gurih yang biasanya dikonsumsi sebagai camilan atau pendamping hidangan utama. Rengginang terbuat dari bahan dasar beras sehingga merupakan produk yang kaya akan karbohidrat. Salah satu cara melengkapi kekurangan gizi makanan dari serelia adalah dengan memberikan protein yang bermutu tinggi. Protein tersebut dapat diperoleh dari penambahan tepung ikan tembang sehingga rengginang dapat dijadikan sebagai salah satu alternatif produk cemilan yang bergizi.
Keyword: 

Judul: Overcoming Imbalanced and Overlapping Data in Multiclass Classification
Abstrak: Classification model suffers when the dataset contains imbalanced and overlapping data. Imbalanced data tends to produce models that are only good at classifying the majority class but bat at the minority class. Meanwhile, overlapping data makes classification difficult because of similar characteristics between classes. These two conditions are already challenging separately and even more complex if they occur together. Problems are getting more complicated when it is a multiclass classification case. Multiple Classifier System (MCS) model, a combination of Sequential Logistic Regression (LR) and K-Nearest Neighbour (KNN), is used to handle the existing problems. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) method was also applied to balance the dataset. One Versus One (OVO) Decomposition technique helps the multiclass classification process. Simulation data with 18 scenarios proves the MCS-SMOTE model can handle problems by providing good performance. Empirical Data: Poverty on Jawa Barat in 2021 is also used to prove the model's performance. Its performance, proven by accuracy, F1 Score, and G-Mean, is superior to the others.
Keyword: Simulation, Imbalanced Data, Multiclass, Multiple Classifier System, Overlapping Data