Judul: Protease Activity of Bacillus circulans in Various Level of Purification
Abstrak: Bekatul mempunyai potensi yang sangat besar untuk dimanfaatkan selain harganya murah juga kualitasnya sebagai bahan makanan cukup tinggi. Hal ini disebabkan pada bekatul terkandung asam- asam amino esensial. Bekatul juga memiliki kandungan lemak yang cukup tinggi. Oleh karena itu bekatul mudah tengik dalam penyimpanan karena lipase dapat memecah lemak menjadi asam-asam lemak. Salah satu upaya memperkecil aktivitas lipase adalah dengan menggunakan enzim antilipase. Enzim ini tergolong protease. Protease dapat ditingkatkan aktivitasnya melalui pemurnian. Pemurnian dilakukan dengan memisalıkan enzim tertentu dari ekstrak enzim kasar yang masih mengandung sel mikroba dan komponen lainnya. Pada penelitian ini dilakukan tahap pemurnian sebagai berikut: produksi enzim kasar, pengendapan pada konsentrasi garam ammonium sulfat tertentu yang dikenal dengan salting out, dialisis, dan freeze drying. Pada penelitian ini isolat bakteri yang digunakan untuk produksi protease adalah Bacillus circulans. Air rendaman kedelai dengan pH tidak terkontrol digunakan sebagai media produksi protease. Kadar protein diukur menggunakan metode Bradford (1976) sedangkan aktivitas protease ditentukan dengan inetode Grassl dan Bergmeyer (1983). Tingkat kemurnian enzim ditentukan berdasarkan aktivitas spesifik (U/mg). Produksi protease dilakukan selama 56 jam dan optimum pada pH 9.28. Kondisi ini tercapai pada fase akhir eksponensial dari fase pertumbuhan bakteri. Pemurnian ternyata dapat meningkatkan aktivitas protease. Pada tahap dialisis kemurnian enzim mencapai 5,37 kali dan aktivitas spesifik 1.3359 U/mg. sedangkan kemurnian pada tahap freeze drving sebesar 5.90 kali dan aktivitas spesifik sebesar 1,4666 U/mg.
Keyword: 

Judul: Skrining mikroorganisme penghasil protease untuk inaktivasi lipase paada bekatul
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris dengan tanaman padi sebagai tanaman utamanya. Dari hasil penggilingan padi tersebut dihasilkan bekatul berupa butiran halus, hasil dari pemecahan kulit beras dalam jumlah yang cukup besar. Bekatul mempunyai kandungan gizi yang tinggi. Kandungan gizi yang tinggi pada bekatul khususnya lemak menyebabkan bekatul tidak tahan lama/cepat rusak akibat terhidrolisisnya lemak oleh lipase. Pengawetan pada bekatul perlu dilakukan untuk mempertahankan mutu bekatul, yaitu dengan menghambat aktivitas lipase menggunakan protease. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan mikroorganisme penghasil protease yang potensial dalam menghambat aktivitas lipase pada bekatul. Aplikasi protease tersebut pada bekatul diharapkan dapat menekan tingkat ketengikan dan memepertahankan mutu serta nilai gizi bekatul. Penelitian pendahuluan dilakukan dengan mengisolasi mikroorganisme penghasil protease dari beberapa jenis tanah dan limbah yang mengandung protein dan diperoleh 23 isolat penghasil protease. Protease dari isolat tersebut diuji aktivitasnya secara kualitatif dan kuantitatif. Uji aktivitas protease secara kualitatif dilakukan dengan mengukur zona bening di sekeliling koloni isolat tersebut, sedangkan uji aktivitas kuantitatif dilakukan dengan menumbuhkan isolat tersebut pada media cair, lalu protease kasar yang dihasilkan isolat tersebut diukur aktivitasnya dengan menggunakan spektrofotometer. Uji aktivitas kualitatif dilakukan terhadap ke-23 isolat tersebut, dan dipilih 6 isolat, yaitu 4 isolat yang zona beningnya besar (isolat 9.a.3, 9.c.2, 11.b.2 dan 11.6.5) dan 2 isolat yang zona beningnya kecil (9.b.3 dan 10.p). Pada uji aktivitas kuantitatif dihasilkan isolat 3 isolat (9.a.3, 9.b.3 dan 9.c.2) yang aktivitasnya paling tinggi diantara ke-enam isolat.
Keyword: 

Judul: Aplikasi Mobile untuk Identifikasi Emosi Manusia Berbasis Teks pada Jejaring Sosial Twitter dengan Klasifikasi Decision Tree
Abstrak: Humans are social beings that need to communicate with others. Humans in communication often reveal emotions either directly or indirectly. Awareness of people’s emotions when communicating is one of the reasons of emotion recognition. Emotion recognitions divided into 3 categories, namely physiological signals, facial expressions, and voice. However the existing method has limitations in use or cost. A potential solution is affective computing, which can recognize emotion through typing patterns by collecting and analyzing user behavior and context from touchscreen, accelerometer, and GPS on the smartphone. This method was implemented as an Android app on Twitter social networking service. This research used decision tree classification method to identify 7 types of emotions i.e. happiness, surprise, anger, disgust, sadness, fear, and neutral by using 10 features. The data used in this study consisted 300 datasets. The highest accuracy in the research produced 44%.
Keyword: emotion recognition, decision tree, affective computing