Judul: Perubahan Komposisi Kimia dan Vitamin Daging Udang Ronggeng (Harpiosquilla raphidea) Akibat Perebusan
Abstrak: Vitamin adalah komponen tambahan makanan yang berperan penting dalam gizi manusia. Ketersediaan vitamin dalam makanan berkaitan dengan kelarutannya dalam air atau lemak. Vitamin biasanya dikelompokkan ke dalam dua golongan utama, yaitu vitamin larut air dan vitamin larut lemak. Beberapa vitamin tidak stabil terhadap pemerosesan dan penyimpanan sehingga kandungannya dalam makanan dapat menurun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh perebusan terhadap komposisi kimia dan vitamin A, B12, dan B6 daging udang ronggeng.Udang ronggeng segar memiliki nilai rendemen, yaitu 41,13 % daging; 54,25 % cangkang; dan 4,62 % jeroan. Komposisi kimia, yaitu kadar air (bb) 76,55 %; abu (bk) 5,41 %; protein (bk) 87,09 %, dan lemak (bk) 6,57 %. Kadar vitamin, yaitu vitamin A 81,77 μg/100 g; vitamin B6 0,15 μg/100 g; dan vitamin B12 1,29 μg/100 g. Udang ronggeng rebus memiliki nilai rendemen, yaitu 20,08 % daging; 45,32 % cangkang; dan 1,69 % jeroan dengan nilai rendemen yang hilang sebesar 32,9 %. Komposisi kimia, yaitu kadar air (bb) 73,1 %; abu (bk) 5,37 %; protein (bk) 86,36 %; dan lemak (bk) 3,20 %. Kadar vitamin, yaitu vitamin A 62,42 μg/100 g; vitamin B6 0,11 mg/100 g; dan vitamin B12 0,77 μg/100 g. Perebusan dapat menurunkan nilai rendemen cangkang, jeroan, daging kadar air, lemak, protein, abu serta kandungan vitamin A, B6, dan B12 udang ronggeng.
Keyword: 

Judul: Perubahan komposisi kimia dan vitamin A, B12, D6 daging udang ronggeng [Harpiosquilla raphidea] akibat perebusan
Abstrak: Udang kaya akan kandungan gizi. Hal ini disebabkan tingginya protein pada udang dengan 18 jenis asam amino yang terkandung di dalamnya. Udang juga memiliki kandungan vitamin larut air dan vitamin larut lemak. Salah satu udang ekonomis yang belum banyak diketahui informasi kandungan gizi dan vitaminnya adalah udang ronggeng. Oleh karena itu, sangat perlu untuk dilakukan penelitian mengenai gizi dan vitamin yang terkandung dalam udang ronggeng. Vitamin adalah komponen tambahan makanan yang berperan sangat penting dalam gizi manusia. Adanya vitamin dalam berbagai golongan makanan berkaitan dengan kelarutannya dalam air atau lemak. Vitamin biasanya dikelompokkan ke dalam dua golongan utama, yaitu vitamin larut air dan vitamin larut lemak. Banyak vitamin tidak stabil pada kondisi pemrosesan tertentu dan penyimpanan, karena itu kandungan vitamin dalam makanan yang diproses dapat sangat menurun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh perebusan terhadap komposisi kimia dan vitamin A, B12, dan B6 daging udang ronggeng. Udang ronggeng dalam penelitian ini diperoleh dari pasar ikan Muara Angke, kecamatan Penjaringan, Jakarta Utara dengan berat rata-rata 206,09-12,85 g dan panjang rata-rata 30,08±1,6 cm. Tahap selanjutnya adalah mengkaji karakteristik udang ronggeng, yaitu rendemen serta komposisi kimia dan vitamin A, B12, dan B6 daging udang ronggeng. Udang ronggeng segar memiliki nilai rendemen, yaitu 41,13% daging; 54,25% cangkang; dan 4,62% jeroan. Komposisi kimia, yaitu kadar air (bb) 76,55%; abu (bk) 5,41%; protein (bk) 87,09%, dan lemak (bk) 6,57%. Kadar vitamin, yaitu vitamin A 81,77 µg/100g; vitamin B6 0,15 µg/100 g; dan vitamin B12 1,29 µg/100 g. Udang ronggeng rebus memiliki nilai rendemen, yaitu 20,08% daging; 45,32 % cangkang; dan 1,69% jeroan dengan nilai rendemen yang hilang sebesar 32,9 %. Komposisi kimia, yaitu kadar air (bb) 73,1%; abu (bk) 5,37%; protein (bk) 86,36%; dan lemak (bk) 3,20%. Kadar vitamin, yaitu vitamin A 62,42 µg/100 g; vitamin B6 0,11 mg/100 g; dan vitamin B12 0,77 µg/100 g. Perebusan dapat menurunkan nilai rendemen cangkang, jeroan, daging kadar air, lemak, protein, abu serta kandungan vitamin A, B6, dan B12 udang ronggeng.
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: