Judul: Kajian Pengurangan Gejala Chilling Injury Tomat yang Disimpan Pada Suhu Rendah
Abstrak: Penanganan pasca panen produk hortikultura sangat berpengaruh terhadap mutu produk. Untuk memperpanjang masa simpan produk hortikultura, metode penyimpanan dingin merupakan metode penyimpanan yang banyak dilakukan. Penyimpanan dingin dimaksudkan untuk menurunkan suhu produk sehingga akan memperlambat laju respirasi sebelum dilakukan penanganan pasca panen lanjutan. Penyimpanan dengan suhu rendah dapat menyebabkan chilling injury, sehingga mempengaruhi mutu produk. Beberapa metode telah dikembangkan untuk mengurangi chilling injury selama penyimpanan dingin, seperti heat shock treatment (HST) dan Aloe vera coating. Tujuan penelitian ini secara umum adalah untuk mengkaji perubahan mutu tomat yang disimpan pada suhu dingin. Secara khusus tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis parameter mutu tomat yang disimpan pada suhu rendah setelah perlakuan heat shock dan Aloe vera coating. Heat shock treatment dilakukan pada suhu 420 C selama 20, 40, 60 menit dan edible coating Aloe vera dengan menentukan indeks chilling injury yang meliputi, perubahan ion leakage, pH, susut bobot, total padatan terlarut, kekerasan, kecepatan laju respirasi yang terjadi selama penyimpanan dan perubahan warna pada suhu kontrol dan suhu dingin, baik dengan perlakuan panas (heat shock), Aloe vera coating maupun kontrol.
Keyword: 

Judul: Pengukuran Chilling injury melalui heat shock treatment dan aloe vera coating buah tomat (Lycopersicon esculantum Mill) selama penyimpanan dingin
Abstrak: Mutu produk hortikultura sangat dipengaruhi oleh cara penanganan pasca panen dari produk tersebut. Mutu produk dapat dipertahankan sebaik mungkin dengan penanganan lanjutan yang cepat dan tepat. Penurunan mutu produk segar seperti buah-buahan dan sayuran dipengaruhi oleh beberapa hal seperti kesalahan penanganan saat panen, pengaruh temperatur, aktifitas enzim yang mengatur metabolisme produk. Tomat tergolong sayuran buah (fruit-type vegetable) yang bersifat mudah rusak (perishable).
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: