Judul: Perubahan kandungan  gizi dan asam lemak omega-3 pada pindang Ikan Kembung (Rastrelliger sp.) selama penyimpanan
Abstrak: Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari perubahan kandungan gizi dan asam lemak omega-3 pada ikan kembung akibat pemindangan dan mempelajari pengaruh lama penyimpa- nan pindang ikan kembung terhadap kandungan gizi dan asam lemak omega-3. Bahan baku utama yang digunakan dalam penelitian ini ialah ikan kembung (Rastrelliger sp.) yang dipindang dengan konsentrasi garam 10% (b/v) dan kemudian disimpan selama 12 hari dengan selang analisa setiap 3 hari. Analisa yang dilakukan meliputi proksimat (kadar air, abu, protein, lemak), garam, kandungan omega-3, bilangan peroksida, jumlah mikroorganisme (TPC) dan uji organolep- tik (penampakan, konsistensi, bau dan rasa). Pada ikan kembung segar juga dilakukan tersebut di atas sebagai kontrol. analisa-analisa seperti Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap sederhana klasifikasi satu arah dengan 3 kali ulangan. Bila analisa ragam menunjukkan hasil yang berbe- da nyata atau sangat nyata terhadap faktor lama penyimpa- nan, maka dilakukan uji Beda Nyata Jujur (Tukey). Sedang- ...
Keyword: 

Judul: Studi tentang asam lemak omega-3 dari bagian-bagian tubuh ikan kembung laki-laki (Rastrellinger kanagurta) yang di es
Abstrak: Lemak (minyak) ikan memiliki keistimewaan khusus ditinjau dari komposisi asam lemaknya. Lemak ikan banyak mengandung asam lemak tidak jenuh janak, poly unsaturated fatty acid (PUFA) yang meliputi asam linoleat, asam linolenat, EPA dan DHA yang merupakan asam lemak esensial yang dibutuhkan tubuh untuk mempertahankan kesehatan yang optimal. Asam lemak omega-3 pada saat ini telah mendapatkan perhatian yang luar biasa sehubungan perannya dalam mengurangi kandungan kolesterol dalam darah, mencegah artherosclerosis, trombosis dan arthritis, mencegah tekanan darah tinggi, mencegah jantung koroner, meningkatkan kecerdasan, meningkatkan fungsi syaraf, dan meningkatkan fungsi indera mata. Dengan demikian kebutuhan asam lemak omega-3 diharapkan dapat dipenuhi dari ikan-ikan laut yang belum dimanfaatkan secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kandungan asam lemak omega-3 pada bagian-bagian tubuh ikan kembung (kepala, perut, badan) dan mengetahui pengaruh lama penyimpanan menggunakan es terhadap kandungan asam lemak omega-3 pada masing-masing bagian tubuh ikan kembung (kepala, perut, daging). Bahan baku utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah ikan kembung laki-laki (Rastrelliger kanagurta) yang disimpan dengan menggunakan es dengan perbandingan 1:1 selama 8 hari dengan selang analisis setiap 4 hari. Analisis yang dilakukan meliputi: proksimat (kadar air, abu, lemak dan protein) yang dilakukan pada awal dan akhir pengamatan, bilangan peroksida, bilangan iod, kandungan asam lemak omega-3 (DHA, EPA dan linolenat) dan uji organoleptik (mata, insang, sayatan, bau, daging perut dan tekstur daging). Pada ikan kembung segar yaitu hari ke-0 sebelum disimpan dilakukan analisis-analisis tersebut di atas sebagai kontrol....
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: