Judul: Karakteristik Fisikokimia dan Organoleptik Dodol Susu dengan Penambahan Pemanis Alami Larutan Daun Stevia (Stevia rebaudiana).
Abstrak: Dodol susu adalah pangan semi basah (IMF) terbuat dari tepung beras ketan, gula, dan susu dengan atau tanpa bahan tambahan lainnya yang telah diizinkan. Fungsi gula dalam pembuatan dodol susu adalah sebagai pemanis dan pengawet. Konsumsi gula berlebih dapat menimbulkan masalah kesehatan seperti obesitas dan diabetes. Penambahan larutan daun stevia sebagai pengganti gula, diharapkan dapat mengatasi masalah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh pemberian larutan daun stevia terhadap karakteristik fisikokimia dodol susu dan tingkat kesukaan konsumen serta mengukur kadar gula darah dalam tubuh sebagai data tambahan. Pengujian dilakukan dengan metode rancangan percobaan Rancangan Acak Kelompok (RAK), dengan empat taraf dan tiga kelompok. Perlakuan dodol susu berupa perbandingan presentase pemanis yaitu 15% gula pasir (P0), 11.25% gula pasir dan 3.75% estrak daun stevia (P1), 7.5% gula pasir dan 7.5% larutan daun stevia (P2), dan 15% larutan daun stevia (P3). Nilai rendemen P0 beda nyata lebih tinggi dibandingkan P1, P2, dan P3 (P<0.05). Analisis kimia menunjukkan perbedaan nyata pada kadar air, abu, dan karbohidrat. Kadar air dan abu pada P3 lebih tinggi dibandingkan P0, P1, dan P2. Kadar karbohidrat pada P0 lebih tinggi dibandingkan P1, P2, dan P3. Uji hedonik menunjukkan bahwa dodol susu yang disukai adalah perlakuan P0 dan P1. Hasil uji mutu hedonik menunjukkan penambahan larutan daun stevia berpengaruh nyata (P<0.05) terhadap tingkat kesukaan warna, aroma, rasa susu, dan rasa manis. Berdasarkan hasil penelitian, larutan daun stevia belum bisa digunakan sebagai pengganti gula pasir. Dodol susu dengan penambahan larutan daun stevia menghasilkan aftertaste pahit.
Keyword: dodol susu, gula, karakteristik fisikokimia, stevia

Judul: Karakteristik kimia dan fisik dodol susu yang dikemas dengan metode berbeda serta disimpan pada dua daerah
Abstrak: Dodol susu digolongkan kedalam makanan semi basah dengan kisaran aw 0,7-0,9 dan banyak disukai oleh masyarakat. Dodol susu mempunyai umur simpan yang cukup lama yaitu satu bulan pada suhu ruang dalam kotak karton. Dodol susu selama penyimpanan akan mengalami kerusakan seperti pertumbuhan kapang, timbulnya ketengikan, dan penurunan kualitas gizi, sehingga diperlukan alternatif pengemasan yang lebih baik untuk mengurangi penurunan kualitas dodol susu. Penelitian dilaksanakan pada bulan Juli hingga bulan September 2004 di Bagian Ilmu Produksi Ternak Perah, Fakultas Peternakan. Sampel dodol susu dibuat di industri dodol susu Murni Asli, Pangalengan, Kabupaten Bandung. Analisa sifat kimia dan fisik dilakukan di Laboratorium KESMAVET Fakultas Kedokteran Hewan dan Laboratorium Analisa Gizi dan Pusat Studi Ilmu Hayati, Pusat Antar Universitas, Institut Pertanian Bogor. Penelitian di bagi dalam dua tahap yaitu Penelitian tahap I meliputi pembuatan dodol susu, analisa kimia dan fisik dodol susu sebelum penyimpanan, serta pengemasan. Penelitian tahap II adalah pengamatan dodol susu selama penyimpanan yang disimpan pada dua daerah penyimpanan yaitu Darmaga dan Pangalengan. Peubah yang diukur meliputi kadar air, kadar abu, kadar protein, kadar lemak, karbohidrat, bilangan peroksida, serat kasar dan tekstur...
Keyword: 

Judul: Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) for Classification Brain Tumor MRI Image
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi tumor otak menggunakan citra MRI dengan metode Quantum Convolutional Neural Network. Data yang digunakan adalah citra MRI otak yang terdiri dari citra tumor otak glioma, meningioma, hipofisis, dan negatif tumor yang dibagi kedalam data latih dan uji dengan rasio 80:20. Selanjutnya data latih dilakukan penyeimbangan dengan teknik oversampling. Dilakukan pengembangan model untuk mendeteksi tumor otak (biner), dan juga model untuk mengklasifikasikan jenis tumor otak (multiclass). Parameter yang digunakan dalam pengembangan model adalah jumlah ukuran filer = 2 dan kedalaman = 4, dengan qubit 4, dan dilatih dengan jumlah epoch sebanyak 10. Data akan diproses dengan metode Quantum Convolutional Neural Network yang terdiri dari lapisan quantum convolution, lapisan flatten, dan lapisan dense. Model multiclass mendapatkan akurasi 52%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 62%, sedangkan model biner mendapatkan akurasi 88%, setelah data latih diseimbangkan akurasi model meningkat menjadi 89%.
Keyword: Citra MRI, Klasifikasi Citra, QCNN, Tumor Otak