Judul: Mempelajari pengaruh laju pembekuan dan suhu permukaan bahan terhadap waktu pengeringan beku daging sapi giling
Abstrak: Daging sapi adalah salah satu komoditi pertanian yang banyak mengandung protein. Pada kondisi lingkungan terbuka, daging sapi hanya dapat bertahan dalam masa simpan yang relatif singkat, sehingga perlu dilakukan proses pengawetan. Proses pengawetan tersebut seringkali menyebabkan terjadinya perubahan aroma, citarasa, warna, tekstur maupun komponen-komponen nutrisi yang terkandung di bahan. Pengeringan beku merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut. Pengeringan beku dapat menghasilkan produk kering bermutu tinggi serta dapat menghindarkan kerusakan produk akibat penggunaan suhu yang terlalu tinggi. Proses pengeringan beku membutuhkan biaya operasi yang tinggi dan waktu yang lebih lama dibandingkan cara pengeringan konvensional lainnya. Laju pengeringan beku dipengaruhi oleh dua faktor yaitu laju pembekuan dan suhu dipermukaan bahan. King (1971) mengemukakan bahwa proses pembekuan yang cepat akan menyebabkan proses pengeringan beku yang lebih lama. Thijssen (1975) mengemukakan bahwa suhu permukaan yang rendah akan menyebabkan waktu pengeringan yang lebih lama. ...
Keyword: 

Judul: Simulasi komputer untuk mempelajari karaktristik pengeringan beku daging sapi giling
Abstrak: Pengeringan beku merupakan alternatif cara pengawetan produk pangan yang dapat menghasilkan produk kering bermutu tinggi dengan menggunakan suhu rendah dan tekanan vakum. Keuntungan penggunaan pengeringan beku antara lain dapat menekan perubahan fisik dan kimia pada komoditas-komoditas biologis yang rentan terhadap panas dan menghasilkan produk kering dengan warna dan aroma produk sesuai dengan kondisi asal setelah mengalami proses rehidrasi. Sedangkan kelemahan penggunaan pengeringan beku antara lain biaya operasional yang relatif tinggi untuk memenuhi kebutuhan energi proses pengeringan beku dan waktu pengeringan yang relatif lama. Oleh sebab itu dibutuhkan optimalisasi proses dengan tujuan untuk mendapatkan waktu operasional yang singkat sehingga mampu meminimalkan kebutuhan energi. Dari beberapa kasus, upaya untuk menurunkan waktu pengeringan dapat dilakukan dengan memodifikasi suhu pengeringan dan tahanan ruang pengeringan sehingga dapat menambah laju pengeringan beku (Lombrana dan Izkara, 1996). Kendala-kendala yang dihadapi berupa biaya operasi dan waktu pengeringan serta data-data teoritis pada skala percobaan memerlukan penyelesaian dan pengolahan yang cepat dan tepat. Oleh sebab itu alternatif penyelesaiannya dilakukan dengan mengembangkan model matematis yang dapat memperkirakan tingkah laku dinamis dari beberapa tahapan proses pengeringan beku. Model-model tersebut dapat pula digunakan untuk menentukan pergerakan profil variabel yang tidak dapat diukur secara langsung melalui teknis percobaan. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan program komputer berdasarkan model matematis yang ada untuk menduga karakteristik pengeringan beku daging sapi giling dan untuk melakukan simulasi komputer untuk menduga pengaruh suhu sublimasi dan konduktivitas panas bahan terhadap karakteristik pengeringan beku daging sapi giling. ...
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