Judul: Karakterisasi Lemak Coklat dari Berbagai Tingkat Mutu Biji Coklat (Theobroma cacao L.)
Abstrak: Dalam penelitian ini karakteristik fisik dan kimia lemak coklat dari berbagai tingkat atau biji coklat diidentifikasi . Penelitian ini bertujuan untuk mengevalua s i hubungan antara sifat fisik dan organoleptik biji coklat dengan karakteristik fisik dan kimia lemaknya.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Aerasi Dan Waktu Fermentasi Pada Fermentasi Biji Coklat (Theobroma cacao L.) Terhadap Mutu Biji Cokelat Kering
Abstrak: Proses fermentasi biji cokelat merupakan tahapan pen- ting dalam pengolahan biji cokelat, karena proses tersebut dapat mempengaruhi aroma dan citarasa khas biji cokelat. Dalam industri pangan dan kosmetika, cokelat digunakan se- bagai bahan baku produk berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari pengaruh aerasi dan waktu fermentasi biji cokelat terhadap mutu biji cokelat kering, dari hasil penelitian ini diharapkan dapat menghasilkan cara pengolahan dan hasil biji cokelat yang memenuhi standar mutu internasional. Rancangan penelitian yang digunakan adalah rancangan acak lengkap faktorial. Faktor pertama adalah jumlah lu- bang aerasi pada kotak fermentasi, terdiri atas 1, 3, 5 buah lubang, dan tanpa lubang. Faktor kedua adalah jumlah Waktu yang dibutuhkan untuk fermentasi, terdiri atas 2, 3, 4, 5, dan 6 hari. Kotak fermentasi yang digunakan berukuran 20 x 20 x 20 cm³. Kotak dilengkapi lubang berdiameter 0.7 cm, pada ba- 3 gian dasar kotak sebanyak 5 buah untuk pembuangan cairan pulp, dan pada bagian tutup kotak sebanyak 1, 3, 5 buah, dan tanpa lubang aerasi, untuk setiap satuan percobaan. Hasil pengamatan biji cokelat didapat nilai persentase biji slaty berkisar antara 31100 persen, persentase kulit 10.39-10.95 persen, kadar lemak biji 51.7-54.2 persen, kadar gula pereduksi biji 1.08-1.34 persen, pH biji 5.04- 5.73, kadar polifenol biji 5.44-9.02 persen, dan kadar theobromin biji 2.35-2.61 persen. Perlakuan aerasi berpengaruh nyata terhadap persentase biji slaty, kadar gula pereduksi biji, pH biji, dan kadar polifenol biji. Perlakuan waktu fermentasi berpengaruh nyata terhadap persentase biji slaty, persentase kulit, ka- dar lemak biji, kadar gula pereduksi biji, pH biji, kadar polifenol biji, dan kadar theobromin biji…dst
Keyword: 

Judul: SEIRS Stochastic Model with Quarantine on the Spread of Covid-19 Disease
Abstrak: Penyakit Covid-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus yang bernama Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). Virus ini menyebar dari manusia ke manusia melalui droplet akibat batuk dan bersin. Virus juga dapat ditularkan dari orang tanpa gejala sehingga sulit mendeteksi penyebarannya. Upaya yang dapat dilakukan untuk menekan penyebarannya yaitu mematuhi protokol kesehatan dan melakukan karantina jika dinyatakan terinfeksi, baik isolasi mandiri ataupun dirawat di rumah sakit. Untuk memodelkan penyebaran penyakit Covid-19, dapat menggunakan model epidemik stokastik. Penelitian ini bertujuan untuk (1) membangun model SEIRS dengan karantina pada penyebaran penyakit Covid-19, (2) menentukan peluang transisi dan peluang wabah dengan menggunakan pendekatan CTMC, (3) melakukan simulasi untuk mengetahui pengaruh peningkatan laju transmisi tanpa karantina dan laju karantina pada sistem. Data yang digunakan untuk menentukan parameter model yaitu data harian Covid-19 DKI Jakarta mulai dari 25 Maret 2020 sampai 24 Maret 2021. Data tersebut terdiri dari data kasus Covid-19 masing-masing kelurahan di DKI Jakarta. Peluang transisi ditentukan dengan mengasumsikan terdapat enam peubah acak dan satu peubah yang nilainya dapat ditentukan secara pasti. Peubah acak tersebut meliputi banyaknya individu pada subpopulasi rentan, rentan yang dikarantina, terinfeksi tanpa gejala, terinfeksi tanpa gejala yang dikarantina (isolasi mandiri), terinfeksi dengan gejala, serta terinfeksi dengan gejala yang dikarantina (dirawat), sedangkan banyaknya individu sembuh dapat ditentukan secara pasti. Peluang wabah diperoleh melalui proses bercabang berganda. Pada proses bercabang berganda, peluang wabah bernilai 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤ 1, dan lebih dari 0 ketika nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m) > 1. Simulasi pengaruh peningkatan laju karantina untuk individu terinfeksi dilakukan dengan 100 kali pengulangan untuk memperoleh sebaran peluang waktu bebas penyakitnya, selanjutnya dapat ditentukan rata-rata waktu bebas penyakitnya. Berdasarkan hasil simulasi, untuk nilai harapan banyaknya individu terinfeksi (m)≤1, didapatkan bilangan reproduksi dasar (R_0)<1. Ketika nilai m>1, peningkatan nilai m membuat peluang wabah semakin besar. Adapun nilai R_0,m, dan peluang wabah diperoleh secara analitik. Terdapat tiga skenario dalam simulasi numerik, yaitu pengaruh peningkatan laju transmisi dari individu rentan yang dipengaruhi individu tanpa gejala (β_1) dan dengan gejala (β_2), peningkatan laju karantina untuk individu dengan gejala (θ_3 ), dan peningkatan laju karantina untuk individu tanpa gejala (θ_2 ). Hasil simulasi pada skenario pertama menyatakan bahwa peningkatan β_1 dan β_2 dapat menaikkan R_0,m, dan waktu bebas penyakit. Sebaliknya, hasil simulasi pada skenario kedua menunjukkan bahwa peningkatan θ_3 dapat menurunkan nilai R_0, m, dan rata-rata waktu bebas penyakit. Sama halnya dengan hasil simulasi pada skenario ketiga menyatakan bahwa peningkatan θ_2 dapat menurunkan nilai R_0,m, serta rata-rata waktu bebas penyakit. Hasil simulasi skenario ketiga juga menunjukkan bahwa peningkatan θ_2 dengan ditetapkannya nilai θ_3, menyebabkan nilai R_0,m, dan rata-rata waktu bebas penyakit lebih kecil dibandingkan tanpa θ_3., Covid-19 disease is a disease caused by virus called Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARSCoV-2). This virus spreads from person to person through droplets caused by coughing and sneezing. The virus can also be transmitted from asymptomatic individuals, making it difficult to detect its spread. Efforts that can be made to suppress the spread are complying with health protocols and quarantine if declared infected, either self-isolation or hospitalized. To model the spread of Covid-19 disease, we can
Keyword: continuous time Markov chain, Covid-19 disease, outbreak probability, quarantine