Judul: Sifat Fisikokimia dan Organoleptik Kornet Sapi dengan Penambahan Pure Bit (Beta vulgaris L.).
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mempelajari pengaruh taraf penambahan nitrit dan pure bit terhadap sifat fisikokimia (pH, aktivitas air, kadar air, rendemen, analisis warna) dan organoleptik kornet daging sapi. Peubah yang diamati adalah sifat fisikokimia dan organoleptik yang dihasilkan. Perlakuan terdiri atas 2 faktor: faktor pertama yaitu penambahan nitrit (0 ppm dan 150 ppm) dan faktor kedua adalah pure bit (0%, 20%, dan 40%). Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor penambahan nitrit berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap peningkatan nilai pH. Nilai warna a kornet pada penambahan nitrit dan pure bit nyata lebih tinggi (P<0.05) dibandingkan kontrol. Nilai aktivitas air kornet sapi tidak dipengaruhi oleh perlakuan. Kadar air dan rendemen pada penambahan pure bit hingga 40% nyata lebih tinggi (P<0.05) dibandingkan kontrol. Perbedaan taraf pure bit berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap mutu hedonik (warna, tekstur, aroma, dan rasa). Penambahan pure bit hingga 40% mampu meningkatkan warna kornet sapi dengan kecerahan yang semakin menurun. Penambahan pure bit berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap tingkat kesukaan warna, tekstur, rasa bumbu, dan aroma bit. Dapat disimpulkan bahwa pure bit 20% dapat digunakan sebagai pewarna alami pada pembuatan kornet sapi dengan mutu organoleptik yang baik.
Keyword: kornet sapi, organoleptik, pure bit, sifat fisikokimia

Judul: Aktivitas Antioksidan dan Kandungan Malonaldehida Kornet Sapi yang Ditambah Pure Bit (Beta vulgaris L).
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mempelajari pengaruh kombinasi formula antara pure bit dengan nitrit terhadap aktivitas antioksidan dan kandungan malonaldehida kornet sapi. Rancangan percobaan yang digunakan yaitu rancangan acak lengkap (RAL) pola faktorial (4 x 2) dengan 3 ulangan. Perlakuan pertama kornet dibuat dengan kombinasi formula antara nitrit 0 ppm dan 150 ppm serta pure bit 0% (b/b) dan 20% (b/b). Perlakuan kedua kornet sapi disimpan hari ke-0 dan ke-7. Peubah yang diamati penghambatan terhadap DPPH, kapasitas antioksidan, kandungan total fenolat, dan bilangan TBARS (Thiobarbituric Acid Reactive Substances). Hasil menunjukkan bahwa faktor lama simpan berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap penurunan penghambatan DPPH, kapasitas antioksidan, total fenolik, dan peningkatan kadar malonaldehida kornet sapi. Formula dengan penambahan pure bit sebesar 20% (b/b) pada proses curing dan non-curing meningkatkan secara nyata penghambatan terhadap DPPH dan kapasitas antioksidan kornet sapi (P<0.05). Dapat disimpulkan bahwa formula penambahan pure bit 20% (b/b) dapat meningkatkan aktivitas antioksidan dan menghambat oksidasi pada kornet sapi.
Keyword: aktivitas antioksidan, kandungan malonaldehida, kornet, pure bit

Judul: Prediction Model Development Madden Julian Oscillation (MJO) based on the results of data analysis Real Time Multivariate MJO (RMM1 and RMM2).
Abstrak: Background of this research is the importance of study on the Madden Julian Oscillation, the dominant oscillation in the equator area. MJO cycle showed by cloud cluster growing in the Indian Ocean then moved to the east and form a cycle with a range of 40-50 days and the coverage area from 10N-10S. Method that used to predict RMM is Box-Jenkins based on ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) statistical analysis. The data used RMM daily data period 1 March 1979 –1 March 2009 (30 years). RMM1 and RMM2 is an index for monitoring MJO. This is based on two empirical orthogonal functions (EOFs) from the combined average zonal 850hPa wind, 200hPa zonal wind, and satellite-observed Outgoing Longwave Radiation (OLR) data. The results in form of the Power Spectral Density (PSD) graph Real Time Multivariate MJO (RMM) and long wave radiation (OLR = Outgoing Longwave Radiation) at the position 100°BT, 120°BT, and 140°BT that show the wave pattern (spectrum pattern) and clearly shows the oscillation periods. There is a close relation between RMM1 with OLR at the position 100oBT that characterized the PSD value about 45 day. Through Box-Jenkins method, the prediction model that close to time series data of RMM1 and RMM2 is ARIMA (2,1,2), that mean the forecasts of RMM data for the future depending on one time previously and the error one time before. Prediction model for RMM1 is Zt = 1.681 Z t-1 – 0.722 Z t-2 + 0.041 Zt-3 - 0.02 at-1 - 0.05 at-2.. Prediction model for RMM2 is Zt = 1.714 Zt-1 – 0.764 Zt-2 - 2 + 0.05 Zt-3 - 0.109 at-1 - 0.05 at- 2.. The flood case in Jakarta January-February 1996 and 2002 are one of real evidence that made the MJO prediction important. MJO with active phase dominant cover almost the entire Indonesia west area at that moment. Keywords: MJO, RMM1 and RMM2, OLR, Power Spectral Density, ARIMA, Rainfall
Keyword: